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摘要:采用常規(guī)氣象觀測(cè)、地面加密降水資料、FY-2E衛(wèi)星逐時(shí)T_BB資料以及WRFV3.3高分辨率模式輸出資料,對(duì)2010年7月12—13日安慶罕見(jiàn)特大暴雨過(guò)程的中尺度對(duì)流系統(tǒng)的發(fā)生發(fā)展、結(jié)構(gòu)特征及形成原因進(jìn)行了綜合分析。WRFV3.3中尺度非靜力模式很好地模擬了此次切變線(xiàn)暴雨的雨帶走向、幾個(gè)暴雨中心的位置和強(qiáng)度,以及中尺度對(duì)流系統(tǒng)的整個(gè)發(fā)展過(guò)程。分析結(jié)果表明:此次特大暴雨是在高層200 hPa強(qiáng)大的南亞高壓穩(wěn)定少動(dòng),中層500 hPa的短波槽的生成、轉(zhuǎn)向和發(fā)展與副高的維持,低層的700 hPa和850 hPa中尺度低渦、切變線(xiàn)以及地面梅雨鋒擾動(dòng)的共同作用下造成的;700 hPa低渦、切變線(xiàn)以及沿切變線(xiàn)相繼生成和強(qiáng)烈發(fā)展的β中尺度對(duì)流系統(tǒng)是這次特大暴雨的直接制造者。細(xì)網(wǎng)格模擬結(jié)果揭示,安慶特大暴雨與850 hPa上的β中尺度對(duì)流系統(tǒng)(MβCS)的生成和強(qiáng)烈發(fā)展直接相關(guān)。該MβCS具有明顯的動(dòng)力—熱力結(jié)構(gòu)特征,顯示:強(qiáng)上升運(yùn)動(dòng)與飽和氣柱的耦合,強(qiáng)散度柱與強(qiáng)渦柱的耦合發(fā)展,強(qiáng)上升運(yùn)動(dòng)與位勢(shì)不穩(wěn)定的耦合發(fā)展,濕靜力不穩(wěn)定與濕對(duì)稱(chēng)不穩(wěn)定共存。

摘要:使用Anderson-Ⅱ型9級(jí)撞擊采樣器測(cè)量了南京市鼓樓商業(yè)區(qū)、江北工業(yè)區(qū)、鐘山風(fēng)景區(qū)和寧六高速公路交通源春、夏、秋三季的大氣氣溶膠質(zhì)量濃度。分析結(jié)果表明:南京市PM_2.1和PM₁₀的質(zhì)量濃度存在明顯的季節(jié)變化,秋季>春季>夏季;ρ_PM10春季為167.47 μg/m³,夏季為 85.99 μg/m³,秋季為238.99 μg/m³;ρ_PM2.1春季為59.66 μg/m³,夏季為42.80 μg/m³,秋季為100.15 μg/m³。不同季節(jié)中ρ_PM10和ρ_PM2.1均存在較好的相關(guān)性,夏季相關(guān)性最好,相關(guān)系數(shù)為0.952;秋季次之,相關(guān)系數(shù)為0.783;春季相對(duì)較差,相關(guān)系數(shù)為0.613。城市不同功能區(qū)之間ρ_PM2.1和ρ_PM10的質(zhì)量濃度值差異很大,交通源>工業(yè)區(qū)>商業(yè)區(qū)>風(fēng)景區(qū)。城市不同功能區(qū)的質(zhì)量濃度譜分布基本一致,均為雙峰型分布,峰值分別位于0.43~0.65 μm/m³和9.0~10.0 μm/m³。南京市春、夏、秋三個(gè)季節(jié)大氣粒子質(zhì)量濃度譜為雙峰分布,粒子主要集中在0.43~3.3 μm/m³的粒徑段。江北工業(yè)區(qū)ρ_PM10和ρ_PM2.1質(zhì)量濃度的相關(guān)系數(shù)為0.814,略高于鼓樓商業(yè)區(qū)的0.797。

摘要:針對(duì)汛期延伸期降水預(yù)報(bào)問(wèn)題,根據(jù)大氣低頻振蕩特性,運(yùn)用低頻天氣圖預(yù)報(bào)方法,通過(guò)分析關(guān)鍵區(qū)低頻天氣系統(tǒng)(低頻氣旋和低頻反氣旋)的活動(dòng)特征,建立低頻系統(tǒng)與強(qiáng)降水過(guò)程間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,通過(guò)低頻系統(tǒng)的活動(dòng)特征來(lái)預(yù)報(bào)降水過(guò)程。在2011年7—9月江蘇省延伸期強(qiáng)降水過(guò)程預(yù)報(bào)試驗(yàn)中,低頻天氣圖預(yù)報(bào)方法的預(yù)報(bào)效果較好,且預(yù)報(bào)時(shí)效為10~30 d,可以在延伸期業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)中加以應(yīng)用。此外,還運(yùn)用模式統(tǒng)計(jì)降尺度方法預(yù)報(bào)降水落區(qū),為強(qiáng)降水過(guò)程的發(fā)生提供背景依據(jù)和參考信息,具有一定的實(shí)用意義。

摘要:氣象為農(nóng)業(yè)服務(wù)是氣象服務(wù)的重要方面,科學(xué)定量評(píng)估農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)效益是氣象在農(nóng)業(yè)減災(zāi)增效中更好發(fā)揮作用的有效手段。本文以江蘇省為例,選取大農(nóng)業(yè)范疇的種植業(yè)、蔬菜、茶桑果、林業(yè)、牧業(yè)、漁業(yè)、農(nóng)林牧漁服務(wù)業(yè)為研究對(duì)象,通過(guò)問(wèn)卷制作和調(diào)查,了解不同領(lǐng)域的農(nóng)業(yè)用戶(hù)群和專(zhuān)家對(duì)氣象服務(wù)的滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)。結(jié)果表明:2005—2009年的滿(mǎn)意度逐年上升,其中2009年滿(mǎn)意度高達(dá)92.90%;通過(guò)改進(jìn)后的德?tīng)柗圃u(píng)估法,計(jì)算發(fā)現(xiàn)此5 a的氣象服務(wù)在江蘇農(nóng)業(yè)減災(zāi)增效中的效用越來(lái)越顯著,經(jīng)濟(jì)效益也在逐年上升,總效益約為551.32億元。由此可見(jiàn),氣象服務(wù)工作不僅得到了廣大農(nóng)業(yè)用戶(hù)群以及專(zhuān)家的肯定,而且在農(nóng)業(yè)中產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益也是非常顯著。此外,文中還對(duì)氣象服務(wù)經(jīng)濟(jì)效益的定量評(píng)估方法進(jìn)行了有益的探討。

摘要:通過(guò)綜合各地連陰雨指標(biāo)因子, 確定了江蘇省連陰雨過(guò)程的標(biāo)準(zhǔn), 根據(jù)指標(biāo)體系, 對(duì)其時(shí)空分布特征進(jìn)行了分析, 得出江蘇省年均連陰雨次數(shù)為12.3次, 連陰雨的空間分布存在著明顯的北少南多的特征, 可見(jiàn)沿江蘇南地區(qū)為連陰雨的頻發(fā)地區(qū)。其中從對(duì)農(nóng)作物危害程度來(lái)看, 主要是春季連陰雨(3—5月)和秋季連陰雨(9—11月)影響較大, 這兩個(gè)時(shí)段連陰雨過(guò)程發(fā)生次數(shù)較多, 分別為年均3.1和2.7次, 其中春季3月和秋季9月的連陰雨出現(xiàn)次數(shù)最多。為了進(jìn)一步定量評(píng)估連陰雨的強(qiáng)度, 我們?cè)O(shè)計(jì)了連陰雨強(qiáng)度指數(shù)模型, 對(duì)強(qiáng)度指數(shù)M_LYY進(jìn)行了分級(jí), 實(shí)施了對(duì)連陰雨強(qiáng)度的進(jìn)一步把握, 更好地為決策部門(mén)提供了服務(wù)。

摘要:利用WRF模式對(duì)洪澤湖地區(qū)風(fēng)能資源狀況進(jìn)行數(shù)值模擬, 模擬結(jié)果風(fēng)速季節(jié)變化的規(guī)律是春季最大, 夏季最小;沿湖風(fēng)速大于陸地, 湖岸帶附近風(fēng)速梯度變化十分明顯。風(fēng)速垂直變化的規(guī)律是洪澤湖地區(qū)風(fēng)速隨著高度增加而有所增大, 當(dāng)增加到一定高度時(shí), 風(fēng)速增幅減弱。并將模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析, 證明模擬結(jié)果是可信的。模擬值在一定程度上可以表現(xiàn)出洪澤湖風(fēng)能資源的特性, 模擬風(fēng)速的日變化趨勢(shì)與實(shí)測(cè)風(fēng)速日變化趨勢(shì)一致, 較好地體現(xiàn)了該時(shí)段內(nèi)風(fēng)速變化規(guī)律, 為洪澤湖地區(qū)風(fēng)能資源開(kāi)發(fā)利用提供科學(xué)依據(jù)。

摘要:本文就酸雨觀測(cè)儀器在測(cè)量操作中出現(xiàn)的異常狀態(tài)進(jìn)行了試驗(yàn)和分析,且對(duì)校錯(cuò)電極常數(shù)、測(cè)溫系統(tǒng)故障、"后測(cè)K值"3種異常狀態(tài), 結(jié)合酸雨觀測(cè)業(yè)務(wù)實(shí)踐進(jìn)行了試驗(yàn)、分析和討論。推導(dǎo)出校錯(cuò)電極常數(shù)的電導(dǎo)率訂正公式;制定了儀器測(cè)溫系統(tǒng)故障的應(yīng)急觀測(cè)方案;指出"后測(cè)K值"會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)嚴(yán)重失真, 測(cè)量中必須嚴(yán)格遵循 "先測(cè)K值"規(guī)程;并建議在《酸雨觀測(cè)業(yè)務(wù)規(guī)范》修訂時(shí), 增加本文有關(guān)的分析和處理方法。

摘要:從天氣背景、水汽輸送、中尺度對(duì)流系統(tǒng)等幾個(gè)方面對(duì)宿遷2010年9月7—8日出現(xiàn)的特大暴雨過(guò)程進(jìn)行分析。結(jié)果表明,偏東風(fēng)與西南風(fēng)的切變風(fēng)場(chǎng)使得水汽在淮北匯合,對(duì)特大暴雨的產(chǎn)生非常有利;高低空急流及其耦合作用、不穩(wěn)定大氣層結(jié)和冷空氣的鍥入,能產(chǎn)生深厚的上升運(yùn)動(dòng)和快速的水汽垂直輸送;中尺度渦旋、低壓、流場(chǎng)輻合線(xiàn)或輻合中心對(duì)特大暴雨的落區(qū)、強(qiáng)度和維持時(shí)間有很好的預(yù)報(bào)意義。

摘要:利用常規(guī)觀測(cè)資料和NCEP再分析資料對(duì)2011年6月18日常州大暴雨過(guò)程從中尺度分析,物理量場(chǎng)診斷和雷達(dá)回波等進(jìn)行了成因分析,結(jié)果表明:(1)中低層切變線(xiàn)、梅雨鋒是本次暴雨過(guò)程產(chǎn)生的重要影響系統(tǒng)。(2)地面中尺度輻合線(xiàn)是造成常州、金壇出現(xiàn)強(qiáng)降水的主要原因之一,而中尺度輻合線(xiàn)和中尺度氣旋的共同作用則是溧陽(yáng)出現(xiàn)強(qiáng)降水的重要因素。(3)此次暴雨過(guò)程中,常州地區(qū)位于高能區(qū),層結(jié)不穩(wěn)定。強(qiáng)降水發(fā)生時(shí),水汽明顯加強(qiáng),邊界層的抬升運(yùn)動(dòng)也明顯增強(qiáng),存在較強(qiáng)的垂直上升運(yùn)動(dòng)。(4)西南急流為本地輸送充沛的水汽和大量的不穩(wěn)定能量,東北急流提供冷空氣,促使冷暖氣流強(qiáng)烈交匯,從而導(dǎo)致了暴雨的發(fā)生。(5)中γ尺度和中β尺度系統(tǒng)長(zhǎng)時(shí)間維持,有利于連續(xù)強(qiáng)降水的產(chǎn)生。

摘要:稻茬冬小麥不同播種方式和播種量試驗(yàn)于2008—2009年度在江蘇省農(nóng)業(yè)科技綜合展示基地(宿遷點(diǎn))進(jìn)行,試驗(yàn)共設(shè)計(jì)4種播種方式和3個(gè)播種量水平,研究分析不同播種方式和播種量及氣象條件對(duì)稻茬冬小麥生長(zhǎng)發(fā)育、抗逆性和產(chǎn)量的影響。結(jié)果表明:播種方式和播種量對(duì)冬小麥的生長(zhǎng)發(fā)育及產(chǎn)量有顯著影響,在生產(chǎn)實(shí)際中應(yīng)結(jié)合具體情況采取適當(dāng)?shù)牟シN方式,播種量水平以每畝20萬(wàn)株左右基本苗較理想。在粳稻收獲較晚,冬小麥無(wú)法適期播種時(shí),可以采取稻田套播方式,播種量要適當(dāng)增加;秈稻騰茬早的,可以選擇收獲后7 d左右人工撒播或條播;在茬口和氣候等條件適宜的情況下,盡可能采取水稻收獲后2 d左右進(jìn)行冬小麥播種。條播能更充分的利用光溫水等氣候資源。

摘要:采用地理空間統(tǒng)計(jì)、時(shí)間序列分析和趨勢(shì)診斷等方法,研究1960—2008年淮河流域極端降水時(shí)空演變特征:流域大部分地區(qū)全年及四季的極端強(qiáng)降水量、降水強(qiáng)度、強(qiáng)降雨日數(shù)無(wú)明顯變化趨勢(shì);≥15 d的持續(xù)無(wú)降水事件發(fā)生次數(shù)由南向北遞增,平均每年2~5次,冬季最多、夏季最少;≥5 d的持續(xù)降水事件由東北向西南遞增,平均每年1~8次,潢川—正陽(yáng)—鄭州一線(xiàn)的西北部秋季最多,其他地區(qū)夏季最多;40%的站點(diǎn)持續(xù)無(wú)降水事件有明顯增多趨勢(shì),氣候傾向率為0.22~0.60次/a,且大多在1970s發(fā)生氣候突變;30%的站點(diǎn)持續(xù)降水事件有明顯減少趨勢(shì),氣候傾向率為-0.24~-0.70次/a,普遍無(wú)氣候突變;持續(xù)無(wú)降水(降水)事件與年降水總量沒(méi)有明顯的聯(lián)系。

摘要:經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分析方法(EOF)是正交函數(shù)分解方法的一種,其優(yōu)點(diǎn)是可將某要素場(chǎng)分解為不隨時(shí)間變化的空間函數(shù)部分的特征向量及與空間無(wú)關(guān)的時(shí)間函數(shù)部分。該方法同樣可用于某空間點(diǎn)的多要素特征分析,得到的空間函數(shù)每個(gè)特征向量都反映了所有要素某種共性。本文則是利用EOF這一特性,選取連云港地區(qū)歷年(1961—2007年)水稻各個(gè)生育期的多個(gè)氣象因子與氣象產(chǎn)量做EOF分析,選取方差貢獻(xiàn)大的前4項(xiàng)特征向量中與產(chǎn)量相關(guān)性較好的因子,作為影響因子。并通過(guò)對(duì)影響因子多年變化趨勢(shì)及波動(dòng)特征年的分析,剔除其相關(guān)性差的因子,最終得到與產(chǎn)量密切相關(guān)的氣象因子。

摘要:根據(jù)南京氣象觀測(cè)站1951—2007年57 a雷暴日及降雨記錄資料,分析了干雷、濕雷和雨中有雷比率的變化特征,得出:57 a來(lái)濕雷明顯多于干雷,干、濕雷日氣候傾向率都為負(fù)值,趨勢(shì)減少,但濕雷減少更為明顯;干、濕雷都是夏季最多,冬季最少;南京市從歷年某天發(fā)生濕雷的概率得:歷史上任意一天濕雷發(fā)生概率超過(guò)0.2的日期都集中在7、8月,其中南京發(fā)生濕雷最高概率在7月20日,與本省蘇南和蘇中各市基本一致,比蘇北發(fā)生濕雷概率最高日期早5~6 d。南京雨中有雷比率主要分布在0.12~0.25之間,平均為0.19;雨中有雷的比率呈逐年緩慢下降趨勢(shì),但近幾年出現(xiàn)雷暴的比率略有增多;各月雨中有雷比率呈單峰型,夏季比率較其他季節(jié)大。結(jié)合1961—2007年梅雨期資料,統(tǒng)計(jì)得出歷年梅雨期有雷比率分布區(qū)間廣,為0~0.9,梅雨期有雷平均比率為0.26,雖比全年雨中有雷的平均比率(0.19)還高些,但比梅雨所在的6—7月雨中有雷平均比率(0.39)低得多。分析還發(fā)現(xiàn)雷與不同級(jí)別降水關(guān)系有差異,與小雨呈負(fù)相關(guān),而與中雨、大雨和暴雨呈正相關(guān),與暴雨的相關(guān)性最好,6—8月大雨和暴雨中有雷的比率高達(dá)0.62~0.74。

摘要:本文利用海安縣及周邊6個(gè)基本臺(tái)站(27個(gè)自動(dòng)站)1990—2009年氣象資料,通過(guò)對(duì)海安縣農(nóng)業(yè)氣候資源和小麥生產(chǎn)氣候條件的調(diào)查分析,在地理信息系統(tǒng)平臺(tái)的支持下,采用樣條函數(shù)法對(duì)氣候因子和區(qū)劃因子進(jìn)行網(wǎng)格細(xì)化,運(yùn)用綜合評(píng)價(jià)法對(duì)海安縣優(yōu)質(zhì)弱筋小麥種植實(shí)現(xiàn)基于小網(wǎng)格的氣候適宜性區(qū)劃,分為最佳種植區(qū)和適宜種植區(qū),結(jié)果顯示:海安中西部地區(qū)為優(yōu)質(zhì)弱筋小麥最佳種植區(qū),東部沿海為適宜種植區(qū)。這為開(kāi)發(fā)和利用海安縣農(nóng)業(yè)氣候資源、高質(zhì)高效生產(chǎn)種植弱筋小麥提供科學(xué)依據(jù)。

摘要:統(tǒng)計(jì)江蘇省蘇南地區(qū)南京、鎮(zhèn)江、常州、無(wú)錫和蘇州5市7個(gè)酸雨監(jiān)測(cè)站2007年1月至2011年12月的酸雨監(jiān)測(cè)資料得到:(1)酸雨發(fā)生頻率以東山最高,南京最低;2011年最低,2009年最高。強(qiáng)酸雨發(fā)生概率以東山最高,溧陽(yáng)最低;3站同時(shí)出現(xiàn)強(qiáng)酸雨的概率最高,7站同時(shí)為強(qiáng)酸雨的僅2009年2月22日1 d。(2)四季均為酸性降水;酸雨強(qiáng)度以東山最強(qiáng),溧陽(yáng)最弱。2011年呈弱酸性,其余3 a呈強(qiáng)酸性。

摘要:根據(jù)徐州市歷年來(lái)各種氣象災(zāi)害對(duì)農(nóng)業(yè)造成影響的資料, 應(yīng)用信息擴(kuò)散的模糊數(shù)學(xué)理論模型, 對(duì)徐州地區(qū)洪澇、干旱、風(fēng)雹和霜凍等氣象災(zāi)害進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估, 并對(duì)客觀風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估值進(jìn)行分析, 得到與歷史上實(shí)際災(zāi)害發(fā)生的概率較吻合的結(jié)論, 使用這種方法為我們開(kāi)展氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供了客觀的數(shù)據(jù)。

摘要:本文利用Micaps資料、江蘇自動(dòng)氣象站數(shù)據(jù)、常州多普勒雷達(dá)觀測(cè)和NCEP全球分析場(chǎng),從降水實(shí)況、環(huán)流背景、雷達(dá)回波特征、動(dòng)力和熱力條件等方面,對(duì)2009年8月2日和2011年7月13日兩次江蘇盛夏局地特大暴雨過(guò)程進(jìn)行了分析和比較。結(jié)果表明:大尺度鞍型場(chǎng)背景下副熱帶高壓和大陸高壓的同時(shí)增強(qiáng)使得降水系統(tǒng)更集中、對(duì)流發(fā)展更旺盛,降水中心在低空切變的南側(cè)、地面輻合的北側(cè)、水汽在大陸東部輸送的頂點(diǎn)。而副熱帶高壓相對(duì)較弱的情形下,有利于熱帶低值系統(tǒng)外圍偏東風(fēng)場(chǎng)的持續(xù)水汽輸送,對(duì)流發(fā)展較弱,但持續(xù)時(shí)間更長(zhǎng);配合低層深厚的中尺度觸發(fā)系統(tǒng),使得局地降水強(qiáng)度更有爆發(fā)力,降水中心靠近水汽在大陸東部的輸送起點(diǎn)。

摘要:本文對(duì)2010年8月3日19時(shí)30分沿江高速公路張家港收費(fèi)站一次嚴(yán)重雷擊事故的雷暴過(guò)程進(jìn)行診斷分析,并對(duì)其防雷工程存在問(wèn)題進(jìn)行綜合探討。分析得出:這次雷暴發(fā)生在副熱帶高壓邊緣環(huán)流形勢(shì)下,雖副熱帶高壓強(qiáng)大,但大幅度東退,面積明顯減小,脊線(xiàn)位置和流場(chǎng)也出現(xiàn)調(diào)整。江蘇上空由西南氣流轉(zhuǎn)為西北氣流影響,北方有弱冷空氣沿西北氣流南下,引發(fā)江蘇降溫,為大氣不穩(wěn)定的增強(qiáng)和觸發(fā)不穩(wěn)定能量的釋放提供重要條件;本文還分析了雷暴與對(duì)流參數(shù)關(guān)系及演變特征,并探究不穩(wěn)定參數(shù)在雷暴發(fā)生中的作用。根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查,分析出這次收費(fèi)站雷擊事故在防雷工程方面存在設(shè)備接地、等電位、線(xiàn)路屏蔽、電涌保護(hù)器設(shè)置、安裝和接地電阻等問(wèn)題,最后針對(duì)這些問(wèn)題提出6點(diǎn)防雷工程整改建議。

摘要:用多普勒天氣雷達(dá)、常規(guī)觀測(cè)和地面加密觀測(cè)資料對(duì)2011年7月13日發(fā)生在江蘇南通海門(mén)市樹(shù)勛鎮(zhèn)的龍卷風(fēng)過(guò)程進(jìn)行了詳細(xì)分析。得出:較長(zhǎng)時(shí)間的不穩(wěn)定層結(jié)的存在,較低的抬升凝結(jié)高度,較強(qiáng)的水平和垂直風(fēng)切變以及地面干線(xiàn)的存在為龍卷風(fēng)的發(fā)生發(fā)展提供很好的動(dòng)力條件;底層冷空氣的切入,較強(qiáng)的風(fēng)切變易使單體發(fā)展更加旺盛。強(qiáng)回波中心高度和垂直積分液態(tài)含水量的下降,徑向速度風(fēng)場(chǎng)中氣旋性渦旋的迅速發(fā)展是對(duì)龍卷風(fēng)提前警戒的很好指標(biāo)。龍卷風(fēng)進(jìn)行過(guò)程中,此系統(tǒng)為低位質(zhì)心的對(duì)流系統(tǒng),產(chǎn)生的天氣是龍卷,伴隨大風(fēng),與冰雹的高位質(zhì)心對(duì)流系統(tǒng)有明顯的區(qū)別。中氣旋高度,最大切變高度的驟降,中氣旋尺度的急劇收縮預(yù)示著龍卷的發(fā)生,為我們今后的龍卷風(fēng)預(yù)警提供有利的參考。

摘要:利用1961—2010年昆山逐日最高氣溫資料,采用趨勢(shì)分析、滑動(dòng)平均、小波變換等方法,分析了昆山市50a平均最高氣溫的變化特征,以及高溫天氣的氣候特征。結(jié)果表明:昆山年平均最高氣溫整體呈振蕩上升趨勢(shì),1980s后期開(kāi)始上升趨勢(shì)顯著。50a的年平均最高氣溫存在著24 a、15 a、10 a左右的年代際變化周期以及4 a的年際變化周期。高溫總?cè)諗?shù)從1990s起明顯增多,21世紀(jì)以來(lái)高溫總?cè)諗?shù)進(jìn)一步增加。高溫初日呈現(xiàn)逐漸偏早的趨勢(shì),終日呈現(xiàn)"晚—早—晚"的趨勢(shì),高溫時(shí)間逐漸延長(zhǎng)。高溫過(guò)程發(fā)生在6月下旬至9月上旬,各級(jí)高溫過(guò)程數(shù)都以7月最多,8月次之,21世紀(jì)前10年高溫過(guò)程數(shù)最多。

摘要:基于現(xiàn)代天氣業(yè)務(wù)發(fā)展要求而開(kāi)發(fā)的MEOFIS精細(xì)化氣象要素客觀預(yù)報(bào)平臺(tái)已被蘇州市氣象局引進(jìn)并業(yè)務(wù)運(yùn)行。該平臺(tái)利用T639模式輸出資料結(jié)合蘇州歷史實(shí)況資料建立預(yù)報(bào)方程,采用"動(dòng)力-統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)方法",得到了具有精細(xì)化指導(dǎo)作用的要素預(yù)報(bào)產(chǎn)品,時(shí)間分辨率為3 h,空間分辨率達(dá)鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)。經(jīng)客觀檢驗(yàn),2011年7月24 h日最低氣溫2℃以?xún)?nèi)準(zhǔn)確率達(dá)90.3%、日最高氣溫達(dá)74.2%、逐3 h氣溫準(zhǔn)確率達(dá)82.7%,對(duì)業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)有指導(dǎo)意義。誤差分析表明,如果相鄰兩天的日最高、最低氣溫起伏劇烈,對(duì)應(yīng)時(shí)段內(nèi)MEOFIS的預(yù)報(bào)誤差則較大。利用集合經(jīng)驗(yàn)正交分解(EEMD),對(duì)逐3 h氣溫預(yù)報(bào)濾波發(fā)現(xiàn),MEOFIS的預(yù)報(bào)誤差仍具有一波和二波的顯著周期,通過(guò)濾波可使氣溫預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率提高。

摘要:通過(guò)對(duì)沈陽(yáng)近半個(gè)世紀(jì)10℃ 活動(dòng)積溫不同尺度的年際間、年代際間、極值等數(shù)量變化、升幅變化、降幅變化、形態(tài)變化的特征分析,得出了若干具有農(nóng)業(yè)生物學(xué)意義的、帶有標(biāo)識(shí)性意義的不同級(jí)別的氣候特征值。首次詳細(xì)地分析了沈陽(yáng)不同等級(jí)的積溫?cái)?shù)量、積溫振幅、積溫極值等,從宏觀趨勢(shì)形態(tài)特征到微觀數(shù)值解析,解釋了具有不同農(nóng)業(yè)潛力、不同熱量潛勢(shì)及不同類(lèi)型、不同氣候組合的、多極化的高熱量年、低熱量年及他們的變化特點(diǎn)。結(jié)果表明:在50 a的長(zhǎng)時(shí)間序列中,1998年為典型的高熱量年,當(dāng)年的積溫量值4 010.6℃·d為歷史第一,積溫正距平值502.6℃;積溫垂直升幅635.9℃為歷史第一;積溫升幅極差598.7℃·d為歷史第一;當(dāng)年創(chuàng)12萬(wàn)hm²水稻平均產(chǎn)量7 935 kg/ hm²的大豐收記錄。1972年為典型的低溫冷害年,其積溫量值2 923.8℃·d為歷史最低,積溫負(fù)距平值584.2℃;積溫垂直降幅684.9℃·d為歷史最低;積溫降幅極差647.3℃·d為歷史第一。當(dāng)年全市大面積水稻大歉收,平均只達(dá)2 954 425 kg/hm²。

摘要:短時(shí)強(qiáng)降水作為強(qiáng)對(duì)流的一種天氣現(xiàn)象,是宿遷市較為常見(jiàn)的災(zāi)害性天氣之一,常常對(duì)工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、交通航運(yùn)、建筑設(shè)施等造成影響。然而,預(yù)報(bào)一直是難點(diǎn),因此如何利用現(xiàn)有的氣象資料,開(kāi)展短時(shí)強(qiáng)降水預(yù)報(bào)服務(wù),并形成日常業(yè)務(wù)流程,對(duì)提高預(yù)報(bào)預(yù)警和防災(zāi)減災(zāi)能力十分重要。本文利用自動(dòng)站逐時(shí)雨量資料、Micaps高低空和地面資料、NECP 1°× 1°的再分析資料和T213數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品,基于Visual Basic語(yǔ)言開(kāi)發(fā)了宿遷市短時(shí)強(qiáng)降水歷史個(gè)例查詢(xún)與潛勢(shì)預(yù)報(bào)平臺(tái),以提高短時(shí)強(qiáng)降水預(yù)報(bào)質(zhì)量,減少或避免氣象災(zāi)害給社會(huì)經(jīng)濟(jì)造成的損失。

摘要:本文在綜合考慮建筑物雷電風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的一級(jí)指標(biāo)和二級(jí)指標(biāo)基礎(chǔ)上,以某辦公樓防雷裝置為實(shí)例,采用AHP分析法建立雷電風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)層次模型,通過(guò)對(duì)層次模型一級(jí)指標(biāo)層和二級(jí)指標(biāo)層指標(biāo)建立判斷矩陣,利用和法歸一化和一致性檢驗(yàn)法后得出各層指標(biāo)相對(duì)權(quán)向量。最后采用Delphi專(zhuān)家調(diào)查法給予定量表示,使用數(shù)學(xué)方法計(jì)算反映出該辦公樓雷電風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的綜合得分。其結(jié)果分析表明,該辦公樓雷電風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)等級(jí)為臨界安全型,須對(duì)其采取高等級(jí)的防護(hù)措施。AHP分析法將建筑物雷電風(fēng)險(xiǎn)的定性和定量評(píng)價(jià)有效地結(jié)合起來(lái),使評(píng)價(jià)結(jié)論更加科學(xué)、客觀、合理,對(duì)于深化建筑物雷電風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法研究具有一定的借鑒意義。