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摘要:水是包括海洋大氣在內(nèi)的地球生態(tài)系統(tǒng)中極重要又有很多特殊性的物質(zhì)。其特性的成因尚遠(yuǎn)非清晰。本文提出一種水分子（H₂O）結(jié)構(gòu)及其固態(tài)液態(tài)水體的結(jié)構(gòu)模式，探討和模擬計(jì)算了其若干特征的成因，結(jié)果能較好符合實(shí)測(cè)值。（1）從氫（H）氧（O）原子結(jié)構(gòu)和電子繞各原子核及相互繞行規(guī)律的等概率隨機(jī)軌道中實(shí)現(xiàn)符合庫倫力和開普勒運(yùn)動(dòng)規(guī)律的優(yōu)勢(shì)軌道耦合成平均狀態(tài)穩(wěn)定的準(zhǔn)剛性的水分子結(jié)構(gòu)。其核心是O原子與等距離分立其兩側(cè)的2個(gè)H原子構(gòu)成的等腰三角形，其間距平方之比（H-H）²/（H-O）²=2.5；電子云活動(dòng)空間為1個(gè)由4個(gè)等邊三角形為面構(gòu)成具有6個(gè)等長稜的正四面錐體結(jié)構(gòu)水分子模式（可簡稱“水分子正錐體模式”）；該模式具有很大電偶極矩。（2）水分子的端點(diǎn)間在約0.27 nm距離內(nèi)可以按“+”“-”電荷吸引原則耦合。6個(gè)水分子將按正、負(fù)電荷對(duì)接耦合，連接成六邊環(huán)形“壁”的“籠式隧道空間”，可容納其他物質(zhì)，無電荷顯示，電導(dǎo)率極地。（3）在空氣中0℃以下凝結(jié)冰晶時(shí)三維不對(duì)稱，“薄片”的雪花形成概率更大，其形態(tài)也按自相似原則體現(xiàn)了水分子結(jié)構(gòu)的六角六邊六針形的特征。（4）液態(tài)水分子維持固態(tài)水冰的“冰/水籠”結(jié)構(gòu)模式，但由于2個(gè)氫原子上的電子同時(shí)到達(dá)1個(gè)“-”電荷端的概率為1/11，當(dāng)0℃以上部份水分子能擺脫框架水分子束縛后，可以再耦合一個(gè)從框架上“脫落”的“自由水分子”使其進(jìn)入水籠，從而水容積縮?。还腆w冰和液態(tài)水的密度之比為11/12=0.916 667。自由水分子和水籠框架上的水分子可以隨時(shí)互換（在10^-5s時(shí)間尺度上），并適應(yīng)固體壁的形態(tài)，既是不可壓縮，又有柔軟、可變形特點(diǎn)；水在0~100℃時(shí)的空/占比達(dá)2.28，模式可解譯高溫高壓的水汽中檢測(cè)到2.16 g·cm^-3，水熱傳導(dǎo)系數(shù)很大，比熱容量很大，有“異?！钡腢形特點(diǎn)，且液態(tài)水的比熱容量略大于固態(tài)水冰的熱容量的1/2等特征。（5）討論了水對(duì)O₂、H₂S、NaCl、KCl等的溶解度隨溫度變化的若干特征的成因和計(jì)算模式。通過NaCl飽和溶液實(shí)驗(yàn)，證實(shí)了本文模式。（6）與液態(tài)水體表面特征有關(guān)的特點(diǎn)及本文實(shí)際應(yīng)用將在隨后續(xù)文中討論。

摘要:基于歐亞夏季土壤濕度變化特征及其與中國夏季氣溫的相關(guān)分析，選取東亞地區(qū)作為土壤濕度異常影響中國夏季氣溫的陸面關(guān)鍵區(qū)，采用廣義平衡反饋分析方法（GEFA）探討了我國夏季氣溫對(duì)東亞地區(qū)土壤濕度異常的可能響應(yīng)，并初步討論了相關(guān)的物理過程。結(jié)果表明：中國夏季氣溫與東亞地區(qū)初夏和同期的土壤濕度異常具有密切的聯(lián)系；進(jìn)一步分析表明，夏季氣溫距平場(chǎng)對(duì)土壤濕度第一模態(tài)的響應(yīng)最顯著：當(dāng)東亞中緯度及我國東部地區(qū)土壤濕度異常偏干時(shí)，夏季氣溫表現(xiàn)為一致增暖；而土壤濕度第二模態(tài)對(duì)長江流域至我國西部地區(qū)的氣溫有較弱的強(qiáng)迫作用；氣溫對(duì)第三模態(tài)的響應(yīng)主要表現(xiàn)為華南地區(qū)的顯著降溫。并以對(duì)氣溫影響最為顯著的土壤濕度異常第一模態(tài)為例，初步探討了氣溫對(duì)土壤濕度異常響應(yīng)的可能物理過程。當(dāng)貝加爾湖以南以及我國東部的土壤偏干時(shí)，地表異常加熱容易引起我國北方高層大氣出現(xiàn)明顯正異常和低層的反氣旋性異常環(huán)流，上述環(huán)流異常容易導(dǎo)致溫度偏高，同時(shí)不利于該區(qū)域降水的發(fā)生，進(jìn)而導(dǎo)致土壤濕度偏低，上述正反饋機(jī)制可能是該區(qū)域土壤濕度與大氣之間聯(lián)系的一種可能途徑。

摘要:利用WRF v3.2.1模式，采用其中5種云微物理參數(shù)化方案對(duì)2007-2011年的東亞夏季風(fēng)氣候進(jìn)行了模擬研究，結(jié)果顯示：5種方案均能較好地模擬出我國東部地區(qū)夏季降水的基本分布，但各方案對(duì)降水中心強(qiáng)度及其分布的模擬仍然存在明顯的差異，總體來看，WDM6方案模擬的東亞夏季降水強(qiáng)度明顯比其他4種方案大，而Morrison方案對(duì)降水的模擬總體效果好于其他4種方案。從云微物理角度來看，5種云微物理參數(shù)化方案均能比較合理地描述云水、雨水及冰相粒子的空間分布狀態(tài)。其中，WSM3方案計(jì)算的云水、雨水質(zhì)量混合比明顯比其它方案大，WDM6方案計(jì)算的云水質(zhì)量混合比則較小，而Morrison方案計(jì)算的雨水質(zhì)量混合比較小，再者該方案冷云中霰粒子濃度偏小，因而Morrison方案在粵閩兩省的夏季日降水量模擬比其他方案小，從而與TRMM觀測(cè)結(jié)果更為接近。采用5種云微物理參數(shù)化方案均能較好地模擬出春、夏季西太平洋副高、雨帶和大氣水凝物在東亞地區(qū)的季節(jié)進(jìn)退過程。5種方案模擬的雨水粒子濃度分布和中緯度雨帶在南北進(jìn)退過程中的位置較為吻合，兩者均跟隨西太平洋副高北進(jìn)、南退。對(duì)于中低緯度存在的大降水中心來說，其位置少動(dòng)，并且與該地區(qū)存在的的冰晶、雪晶粒子的高值中心具有較好的對(duì)應(yīng)關(guān)系，說明在中低緯度地區(qū)，與熱帶對(duì)流相伴隨的較高層次的冰相粒子數(shù)的濃度是決定降水強(qiáng)弱的關(guān)鍵因素。

摘要:針對(duì)基于卡爾曼濾波類型的自適應(yīng)遞減平均降尺度方案對(duì)中國地面氣溫精細(xì)化預(yù)報(bào)中，原方案在強(qiáng)降溫天氣預(yù)報(bào)結(jié)果不理想的問題，將其中只隨空間變化的遞減平均權(quán)重系數(shù)w（i）改進(jìn)為含有空間、天氣過程信息的自適應(yīng)函數(shù)w（i，p）（i為站點(diǎn)信息，p為天氣過程信息）；在此基礎(chǔ)上將上一次的強(qiáng)降溫日信息當(dāng)做預(yù)報(bào)前一天信息，應(yīng)用改進(jìn)w（i，p）遞減平均降尺度方案稱為w（i，p）相似法；而直接從強(qiáng)降溫歷史信息中統(tǒng)計(jì)插值預(yù)報(bào)與觀測(cè)值的系統(tǒng)性偏差均值，并用以修正預(yù)報(bào)結(jié)果的方法稱為w（i，p）統(tǒng)計(jì)法。結(jié)果表明：改進(jìn)為自適應(yīng)函數(shù)w（i，p）后的降尺度方案對(duì)中國地面氣溫的預(yù)報(bào)效果有不同程度的改善，對(duì)于24 h強(qiáng)降溫預(yù)報(bào)，采用w（i，p）降尺度方案的預(yù)報(bào)誤差均方差較原方案減小了0.19℃；而進(jìn)一步改進(jìn)的w（i，p）相似法與w（i，p）統(tǒng)計(jì)法的預(yù)報(bào)誤差均方差分別減小了1.12℃、1.45℃，改進(jìn)效果顯著。

摘要:利用1961-2013年長江中下游地區(qū)盛夏（7-8月）日極端最高氣溫和NCEP/NCAR再分析逐日資料，分析了春季（4-5月）青藏高原大氣熱源特征，找到了影響長江中下游盛夏高溫的熱源關(guān)鍵區(qū)域，并就關(guān)鍵區(qū)大氣熱源對(duì)長江中下游盛夏高溫的影響進(jìn)行了診斷。結(jié)果表明：春季青藏高原主體中南部大氣熱源與長江中下游盛夏高溫關(guān)系密切，當(dāng)該區(qū)域大氣熱源偏弱（強(qiáng)），長江中下游盛夏高溫日數(shù)偏多（少）的可能性大。當(dāng)春季青藏高原關(guān)鍵區(qū)大氣熱源偏弱（強(qiáng)）時(shí)，春季南海到西太平洋暖池對(duì)流偏強(qiáng)（偏弱），南海上空為氣旋性（反氣旋性）異常環(huán)流，西太平洋副熱帶高壓偏東（西），有利于南海夏季風(fēng)爆發(fā)偏早（晚），往往有利于盛夏西太平洋副熱帶高壓位置偏北（南），從而導(dǎo)致長江中下游盛夏高溫日數(shù)偏多（偏少）。春季青藏高原關(guān)鍵區(qū)大氣熱源可以作為長江中下游盛夏高溫的一個(gè)前期預(yù)報(bào)因子。

摘要:利用1979-2012年逐日NCEP/DOE再分析資料，分析北半球中緯度冬季（11月1日-4月30日）對(duì)流層位勢(shì)高度的季節(jié)內(nèi)振蕩特征。結(jié)果表明：對(duì)流層上層位勢(shì)高度的季節(jié)內(nèi)變化強(qiáng)度較中下層更強(qiáng)，中心主要位于太平洋和大西洋上空；對(duì)流層上層位勢(shì)高度場(chǎng)主要為1~3波的超長波形勢(shì)，功率譜分析結(jié)果表明其時(shí)間序列呈現(xiàn)顯著的季節(jié)內(nèi)振蕩（10~60 d）特征；10~60 d濾波的位勢(shì)高度異常空間分布與原異常場(chǎng)一致，位勢(shì)高度季節(jié)內(nèi)振蕩隨時(shí)間主要表現(xiàn)為向西傳播的特征，尤其表現(xiàn)在北太平洋上空，而亞歐大陸更為復(fù)雜一些；亞洲冬季風(fēng)對(duì)北半球中緯度位勢(shì)高度的季節(jié)內(nèi)振蕩有響應(yīng)，主要表現(xiàn)為蒙古高壓位置和強(qiáng)度的異常，繼而對(duì)我國冬季氣溫產(chǎn)生影響。

摘要:本文利用中國160站月平均氣溫資料和歐洲中心ERA-Interim逐月再分析表層土壤濕度資料，通過相關(guān)分析選取歐亞大陸9個(gè)關(guān)鍵區(qū)的土壤濕度年際增量作為預(yù)測(cè)因子，采用變形的典型相關(guān)分析（BP-CCA）結(jié)合集合典型相關(guān)分析（ECC）的方法建立集合預(yù)測(cè)模型，對(duì)我國東部夏季氣溫年際增量進(jìn)行預(yù)測(cè)，進(jìn)而預(yù)測(cè)夏季氣溫。其中，1980-2004年的資料用于歷史擬合試驗(yàn)，而2005-2014年的資料用于獨(dú)立樣本預(yù)測(cè)試驗(yàn)。首先利用BP-CCA方法對(duì)9個(gè)因子分別建立單因子預(yù)測(cè)模型，然后采用ECC方法對(duì)9個(gè)預(yù)測(cè)因子按照不同的組合方式建立集合預(yù)測(cè)模型，并且分析預(yù)測(cè)技巧。結(jié)果表明，不同預(yù)測(cè)因子的組合對(duì)我國夏季氣溫的預(yù)測(cè)能力不同：勒拿河下游地區(qū)、中國黃河以南地區(qū)、葉尼塞河下游地區(qū)、西西伯利亞平原地區(qū)以及印度半島西北部地區(qū)的土壤濕度對(duì)華北夏季氣溫預(yù)測(cè)效果較好；中國黃河以南地區(qū)、葉尼塞河下游地區(qū)、印度半島西北部地區(qū)、貝加爾湖東北地區(qū)以及貝加爾湖以西地區(qū)的土壤濕度對(duì)江淮夏季氣溫有較高預(yù)測(cè)技巧。所建立的兩組集合預(yù)測(cè)模型均顯示了較好的實(shí)際預(yù)測(cè)能力：華北氣溫預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)氣溫距平的同號(hào)率為8/10，平均均方根誤差為3.4%；江淮氣溫預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)氣溫距平的同號(hào)率為7/10，平均均方根誤差為2.7%。并且兩組模型預(yù)測(cè)出的華北和江淮氣溫的預(yù)測(cè)評(píng)分（PS）均超過80分，而國際上通用的距平相關(guān)系數(shù)（ACC）均在0.3以上。這說明土壤濕度因子中包含對(duì)我國夏季氣溫有用的預(yù)測(cè)信號(hào)，可以考慮將土壤濕度應(yīng)用于夏季氣溫預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)中。

摘要:利用2012年1月遼寧省1 410個(gè)自動(dòng)站資料，通過資料質(zhì)量控制，采用WRF模式分析同化，結(jié)合自動(dòng)站資料觀測(cè)同化進(jìn)行了遼寧地區(qū)4 km分辨率1月氣溫場(chǎng)建立的試驗(yàn)，同時(shí)與不進(jìn)行同化觀測(cè)資料、同化稀疏場(chǎng)資料的模擬試驗(yàn)對(duì)比，評(píng)估3種不同試驗(yàn)下遼寧地區(qū)月平均以及逐日、逐時(shí)溫度的模擬能力，發(fā)現(xiàn)WRF模式與自動(dòng)站資料同化相結(jié)合能建立高質(zhì)量4 km分辨率的遼寧地區(qū)1月氣溫場(chǎng)，1月平均溫度的偏差范圍大部分低于±0.5℃，對(duì)逐日溫度絕對(duì)偏差一般低于0.6℃，溫度變化與觀測(cè)序列的相關(guān)系數(shù)高于0.95；逐時(shí)溫度的絕對(duì)偏差一般低于1℃，相關(guān)系數(shù)高于0.92。同化自動(dòng)站資料試驗(yàn)的模擬效果，無論對(duì)于逐月溫度還是逐日、逐時(shí)溫度都顯著優(yōu)于未同化試驗(yàn)和同化稀疏場(chǎng)資料試驗(yàn)。在復(fù)雜地形下，同化自動(dòng)站后模擬效果的改善尤為明顯，逐日和逐時(shí)溫度模擬的平均絕對(duì)偏差降低幅度都能接近0.5℃。

摘要:利用WRF模式，通過數(shù)值模擬試驗(yàn)研究了夏季太湖的局地氣候效應(yīng)，揭示了太湖對(duì)局地降水、溫度等氣象要素的影響，并探討了內(nèi)在的物理機(jī)制。結(jié)果表明：太湖主要在局地尺度上引起夏季地面氣溫降低和降水的減少，影響強(qiáng)度從湖區(qū)向周邊地區(qū)逐漸減弱；太湖引起的夏季降水減少主要來源于對(duì)對(duì)流性降水的減弱作用；太湖對(duì)湖區(qū)及鄰近區(qū)域夏季地面氣溫和降水的影響表現(xiàn)出明顯的日變化特征，白天影響程度明顯強(qiáng)于夜間且在午后的影響最強(qiáng)；太湖在午后引起湖區(qū)及鄰近地區(qū)低層大氣顯著降溫和異常輻散，抑制了該區(qū)域的大氣對(duì)流活動(dòng)并引起對(duì)流降水的明顯減少，進(jìn)而造成夏季太湖及鄰近地區(qū)降水的減少。

摘要:為研究華北地區(qū)的氣溶膠分布情況，利用2012-2014年飛機(jī)觀測(cè)資料和MODIS衛(wèi)星資料，對(duì)石家莊等地的氣溶膠標(biāo)高進(jìn)行了分析。結(jié)果表明：（1）與飛機(jī)觀測(cè)資料對(duì)比后認(rèn)為可以利用MODIS光學(xué)厚度和常規(guī)能見度資料計(jì)算氣溶膠標(biāo)高；（2）華北地區(qū)春夏季氣溶膠標(biāo)高一般大于秋冬季；6個(gè)主要城市中，位于平原地區(qū)的城市氣溶膠標(biāo)高較低，西北山區(qū)城市標(biāo)高較高；（3）在不進(jìn)行飛行探測(cè)，僅使用地面資料和衛(wèi)星資料，通過計(jì)算得到氣溶膠垂直分布是可行的，尤其是在對(duì)流層中層的結(jié)果比底層更可信；（4）分別使用觀測(cè)資料與擬合數(shù)據(jù)計(jì)算光學(xué)厚度，分析其誤差后，確認(rèn)在計(jì)算光學(xué)厚度的過程中可以使用氣溶膠數(shù)密度指數(shù)遞減假設(shè)。

摘要:利用標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)（SPEI）作為判斷干旱是否發(fā)生的標(biāo)準(zhǔn)，基于數(shù)據(jù)挖掘方法中的CART算法探究夏季西太平洋副高北界、夏季西太平洋副高強(qiáng)度指數(shù)、準(zhǔn)兩年振蕩（QBO）、東亞夏季風(fēng)指數(shù)、夏季北大西洋濤動(dòng)（NAO）、夏季太平洋年代際振蕩（PDO）、厄爾尼諾指數(shù)等多項(xiàng)氣候因子與干旱的關(guān)系，構(gòu)造分類決策樹，得到干旱預(yù)報(bào)規(guī)則集，從而建立干旱的預(yù)報(bào)模型。預(yù)報(bào)模型以各項(xiàng)氣候因子為輸入變量，是否干旱為目標(biāo)變量。根據(jù)1955-2012年商丘月平均氣溫和月總降水資料計(jì)算出商丘夏季58 a的SPEI指數(shù)作為干旱判定指標(biāo)；以同期的多項(xiàng)氣候因子數(shù)據(jù)作為輸入變量，隨機(jī)選取46 a的數(shù)據(jù)得到7條分類規(guī)則集，分類準(zhǔn)確率為86.96%。使用剩余12 a的數(shù)據(jù)驗(yàn)證，準(zhǔn)確率高達(dá)91.67%。結(jié)果有力地證明了基于CART算法建立干旱預(yù)報(bào)模型的可行性、科學(xué)性、有效性以及與干旱研究理論的一致性，為干旱模型的研究及季節(jié)性預(yù)測(cè)提供了科學(xué)有效的新思路。

摘要:大氣折射率結(jié)構(gòu)常數(shù)描述了大氣湍流起伏的強(qiáng)弱，它表征了大氣折射率隨機(jī)不均勻性的劇烈程度。光波和無線電波在大氣中傳播時(shí)會(huì)受到大氣湍流的影響而產(chǎn)生各種不良效應(yīng)，如：光斑漂移、閃爍、相位起伏等。因此，對(duì)大氣折射率結(jié)構(gòu)常數(shù)的研究具有重要的意義。本文利用常規(guī)探空資料對(duì)微波波段大氣折射率結(jié)構(gòu)常數(shù)進(jìn)行了仿真研究，結(jié)果表明：在低空，特別是大氣邊界層之內(nèi)，大氣折射率結(jié)構(gòu)常數(shù)主要為濕度所貢獻(xiàn)；在高空，大氣折射率結(jié)構(gòu)常數(shù)主要為溫度所貢獻(xiàn)。在微波波段，影響大氣折射率結(jié)構(gòu)常數(shù)最大的氣象因子并不是溫濕壓的大小，而是它們梯度的大小，其中濕度梯度的大小對(duì)其影響最大，在實(shí)際的低空測(cè)量大氣折射率結(jié)構(gòu)常數(shù)時(shí)，主要考慮濕度梯度與溫度梯度的影響。

摘要:利用1981-2011年共31 a美國GODAS月平均次表層海溫資料，以5~366 m次表層垂直平均海溫表征上層海洋熱含量（HC），運(yùn)用合成、相關(guān)等統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，分析了西太平洋暖池（以下簡稱暖池）熱狀態(tài)氣候特征及其對(duì)ENSO事件的影響。結(jié)果表明：暖池區(qū)HC異常變化最大，異常變化最大的區(qū)域與其高值中心區(qū)域并不重合，而是在經(jīng)向上向其兩側(cè)偏離；暖池區(qū)HC季節(jié)變化與SST季節(jié)變化高度一致，年際變率大于SST的年際變率；暖池?zé)釥顟B(tài)與ENSO事件有密切聯(lián)系，最大冷（暖）異常恰好對(duì)應(yīng)于ENSO循環(huán)過程中的El Niño（La Niña）事件，并且ENSO事件前期暖池HC存在明顯東傳信號(hào)。

摘要:通過對(duì)1961-2014年江蘇省56個(gè)常規(guī)氣象觀測(cè)站降水及歷年5-8月太平洋副熱帶高壓資料進(jìn)行了整理、訂正及分析，揭示了江蘇省梅雨入出梅日期、梅雨量、梅雨強(qiáng)度等特征量的變化趨勢(shì)及年代際變化差異，并對(duì)2014年江蘇省梅雨異常進(jìn)行了分析。研究表明：長江以北和長江以南站點(diǎn)均表現(xiàn)出梅雨強(qiáng)度增強(qiáng)，梅雨期內(nèi)降水頻次和強(qiáng)降水事件頻次增多的趨勢(shì)，其中長江以南的梅雨強(qiáng)度、降水頻次和強(qiáng)降水事件頻次的變化趨勢(shì)分別為0.18/（10a）、0.75 d/（站·10a）和0.25 d/（站·10a）較長江以北的變化趨勢(shì)0.07/（10a）、0.01 d/（站·10a）和0.08 d/（站·10 a）更為明顯，年代際變化特征也不盡相同。從2014年梅雨監(jiān)測(cè)來看，長江以北處于空梅年份，長江以南則出現(xiàn)了長度為11 d的梅雨。

摘要:利用常規(guī)氣象觀測(cè)資料、陜西區(qū)域自動(dòng)站觀測(cè)資料、NCEP 1°×1°再分析資料和衛(wèi)星雷達(dá)探測(cè)資料，對(duì)2012年8月13日關(guān)中西北部一次短時(shí)強(qiáng)降水過程的成因進(jìn)行動(dòng)力學(xué)診斷分析，結(jié)果表明：在有利于觸發(fā)中小尺度系統(tǒng)發(fā)生及其發(fā)展的條件下造成了本次短時(shí)局地強(qiáng)降水，雨區(qū)環(huán)境大氣為低層對(duì)流不穩(wěn)定、中層條件對(duì)稱不穩(wěn)定、高層對(duì)流不穩(wěn)定的混合型不穩(wěn)定層結(jié)。從衛(wèi)星和雷達(dá)資料分析顯示強(qiáng)降水過程是兩個(gè)不同的中小尺度系統(tǒng)造成，前期是中β尺度干線、輻合線觸發(fā)帶狀對(duì)流性降水，后期是中β尺度Ω系統(tǒng)觸發(fā)圓形狀對(duì)流性強(qiáng)降水。短時(shí)強(qiáng)降水雷達(dá)反射率因子呈低質(zhì)心結(jié)構(gòu)，具有熱帶降雨型特征。

摘要:利用2012/2013年冬季菏澤巨野日光溫室內(nèi)外的逐日平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、相對(duì)濕度、日照時(shí)數(shù)和最大風(fēng)速等氣象觀測(cè)資料，采用相關(guān)分析法確定了影響溫室內(nèi)最低氣溫的關(guān)鍵氣象因子，采用逐步回歸法和主成分分析法分別建立溫室內(nèi)最低氣溫預(yù)報(bào)模型，并用2013/2014年冬季的氣象數(shù)據(jù)檢驗(yàn)評(píng)價(jià)兩種預(yù)報(bào)模型的差異。結(jié)果表明：（1）溫室內(nèi)最低氣溫與當(dāng)天溫室內(nèi)外及前1 d溫室內(nèi)外的氣溫、相對(duì)濕度、日照時(shí)數(shù)等相關(guān)性比較顯著。（2）兩種方法建立的預(yù)報(bào)模型均通過了α=0.01的顯著性檢驗(yàn)，逐步回歸法所建預(yù)報(bào)模型得到的整個(gè)冬季預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)為0.82，平均絕對(duì)誤差僅為0.9℃，平均相對(duì)誤差僅為9%；而主成分分析法所建的預(yù)報(bào)模型得到的整個(gè)冬季預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)為0.58，平均絕對(duì)誤差為1.8℃，平均相對(duì)誤差為15%。由此表明，用逐步回歸法所建的溫室內(nèi)最低氣溫預(yù)報(bào)模型的準(zhǔn)確度高于主成分分析法，可滿足預(yù)測(cè)冬季溫室內(nèi)最低氣溫的業(yè)務(wù)需求。

摘要:精細(xì)化氣候變化分析及氣候預(yù)測(cè)服務(wù)亟待發(fā)展，對(duì)高分辨率優(yōu)質(zhì)量的氣候資料需求不斷增長。本文利用缺測(cè)率、對(duì)比差值、空間一致性、粗差率、一致率5個(gè)指標(biāo)對(duì)2009-2014年浙江省2 209個(gè)自動(dòng)站溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估分析，運(yùn)用開放式可調(diào)整的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，選取數(shù)據(jù)質(zhì)量穩(wěn)定可靠的站點(diǎn)，滿足氣候研究與業(yè)務(wù)的發(fā)展需求。共取得91個(gè)一級(jí)可用站，499個(gè)二級(jí)可用站，363個(gè)三級(jí)可用站，一級(jí)站主要分布于寧波和嘉興地區(qū)，二級(jí)和三級(jí)站在各地都有較均勻的分布。在全省氣候統(tǒng)計(jì)分析中，可以根據(jù)需求利用可用站。此外，有可用自動(dòng)站參與的溫度分布圖完美呈現(xiàn)了地形對(duì)溫度的影響，也使城市化發(fā)展突顯出來，精細(xì)化的氣候分析能更有效的為高山地區(qū)耕種制度及城市建設(shè)與規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。