简介:利用1971—2008年西藏地区22个台站观测的总云量资料,初步分析研究了西藏地区总云量的变化趋势。结果表明:西藏大部分区域年总云量呈显著减少的趋势,其中那曲中西部的减幅最大,达2.32%/10a,而南部边缘年总云量减少的趋势不显著。总云量与降水、相对湿度呈正相关,与日照时数、平均气温及气温日较差呈负相关。总云量的Hurst指数表明,西藏大部分地区总云量呈减少的趋势,未来这种减少的趋势将持续,短时期内不会发生逆转。
简介:以西南地区1996~2000年93个气象台站观测的月均降雨量为基础,对各月降雨量进行空间自相关性,变异特征等空间分析后,采用反距离加权法(IDW)和以不同变异函数模型(指数模型、球面模型、高斯模型)为基础的普通克里金(O-Kriging)两种方法进行空间插值,通过交叉验证结果对两种方法进行分析比对。结果表明:(1)西南地区月均降雨量存在明显的空间集聚现象,并具有显著的空间自相关性和变异特征,可对该研究区域降雨量进行空间插值研究。(2)在O-Kriging插值时,变异函数选用指数模型的效果最好,球面模型次之,高斯模型最差。(3)两种方法对月均降雨量及其极大值和极小值插值时,O-Kriging的插值误差均小于IDW,插值误差整体上与降雨量呈正相关关系。在剔除各月降雨量极大值较为集中的两个站点后进行插值,插值结果的误差均明显降低。(4)对研究区域整体来说,O-Kriging的插值效果优于IDW,但就单个站点来看,结果并非如此。在降雨量的空间插值中,由于研究区域和时间尺度的不同,并不存在绝对的最优方法,应根据实际应用效果选择最适方法。
简介:近年来,以细颗粒物(PM2.5)为主要污染物的北京地区大气污染已成为人们高度关注的环境问题。本文利用2013年北京市密云地区上甸子国家气象观测站和区域大气本底污染监测站PM2.5监测数据和气象要素数据,分析了北京地区PM2.5浓度与气象条件之间的关系。结果表明:北京地区气象因素对PM2.5污染具有显著影响,其中降水、日照时数对PM2.5浓度有显著的正相关关系,随着降水和日照时数增加,PM2.5日平均浓度和日最高浓度均呈显著下降;相对湿度对PM2.5浓度有显著的负相关关系,随着相对湿度增加,PM2.5浓度显著上升;最大风速与PM2.5浓度呈倒U型关系,较低的风速将导致PM2.5污染增加,但风速达到一定级别时,可有效促进污染扩散,降低PM2.5浓度。北京地区夏季PM2.5污染水平显著低于其他季节。