天气气候范文（精选11篇）
天气气候 第1篇
江西强对流天气, 通常是指产生冰雹、龙卷风、雷雨大风 (阵风≥8级) 的局地强风暴以及短时强降水[1]。在气象学上, 强对流天气属于中小尺度天气系统, 其特点是水平尺度小、生命史短、影响范围窄、强度大。强对流天气突发性强, 破坏力大, 是江西的主要灾害性天气之一。为了解冰雹、短时强降水、雷雨大风这3种强对流天气气候特征, 本文从时间变化、地理分布等分别进行统计分析。
2 资料说明
从江西省89个气象站1961-2010年的地面气象观测数据文件中, 查询和统计了冰雹、短时强降水和雷雨大风3种强对流天气出现的情况。由于早期地面气象观测数据文件中无雷电起止时间的观测数据, 在大风出现的前后时段是否有雷电出现则难于判断。因此, 雷雨大风的判断条件为:在大风出现的当天有雷电、强降水、冰雹、飑线4种强对流天气现象中的任意一种或多种同时出现, 即认为出现雷雨大风。由于逐时降水数值化的资料在1991年以后才有, 因此, 强降水资料的时段为1991-2010年。
3 强对流天气气候学特征统计分析
3.1 冰雹
(1) 冰雹时间变化特征
1961-2010年50a, 江西全省共出现冰雹920站次, 平均每年18.4站次。出现最多的一天是1998年3月21日, 有25站;其次是1979年3月30日, 有13站;1988年3月16日, 有12站。
从冰雹年代际变化分析, 1981-1990年为最多, 达到247站次, 1961-1970年次多, 有227站次, 1991-2000年160站次, 1971-1980年153次, 2001-2010年出现133站次。
从图1可以看到, 50年中有14年 (占28.0%) 超过年平均值, 并且这14年出现冰雹站次均超过20站次 (占28.0%) , 1969年最多, 达到64站次, 1987年次多, 为59站次, 1998年排第三位, 为56站次。50年中超过42站次的有6年, 别为:1969年、1979年、1987年、1988年、1998年、2010年, 结果表明:冰雹的出现约为10年一个峰值。在5站次及以下的有7年 (占14.0%) , 由此可见, 冰雹的年际变化还是很大的。
从表1可以看到冰雹的月际变化, 江西春夏冰雹主要发生在2～4月, 占总数的81.4%;3月为最多, 占39.3%;4月、2月分别占23.4%、18.7%。3～4月冷暖空气势均力敌, 0℃层高度相对较低, 容易降雹。而在夏季, 0℃层高度相对较高, 冰雹在下降过程中易融化。强对流天气多发生在午后到傍晚时段 (15-17时) [2]。
(2) 冰雹地理分布特征
从图2可以看到江西冰雹的地理分布有如下特征:南多北少, 西多东少, 赣东北最少。冰雹的地理分布与江西的地形特征及影响江西的天气系统有关。
3.2 短时强降水
(1) 短时强降水时间变化特征
从图3中分析得出:1991～2010年1～12月江西省≥30mm/hr短时强降水共计2885站次, 平均144.3站次。超过155站次的有5年:2010年 (253站次) 、2006年 (214站次) 、1998年 (187站次) 、2005年 (161站次) 和2007年 (157站次) , 这5年对应江西汛期严重洪涝和夏季严重的雷电灾害。120站次以下的有5年:1991年 (76站次) 、1992年 (106站次) 、2003年 (107站次) 和1996年 (108站次) 。
从表2中可以看到:江西短时强降水主要发生在5～8月, 占总数的83.5%;5月占14.35%;4月和9月占总数的13.93%;其余各月站2.57%。但从大范围短时强降水 (10站以上) 过程日数来看, 6月8月最多, 有5次;7月次之, 为4次。6月份短时强降水日数多, 和梅雨锋降水有关。7-8月短时强降水日数多, 主要原因可能一是夏季热雷雨多, 二是台风强降水多。
(2) 短时强降水地理分布特征
从图4可以看到江西短时强降水的地理分布呈东多西少、南多北少的特征, 主要集中在浙赣铁路沿线和庐山、赣州地区。5个中心分别位于庐山、怀玉山、武夷山、南岭山脉和九连山的迎风坡, 地形强迫抬升作用有利形成强降水。
3.3 雷雨大风
(1) 雷雨大风时间变化特征
1961-2010年50a, 1-12月全省共出现雷雨大风9917站次, 平均每年198.3站次。出现最多的一天是1981年5月2日, 有56站次;其次是1983年4月28日傍晚到夜间出现了50站次和1986年4月10日出现了42站次。
从年代际变化分析, 雷雨大风呈减少趋势, 1961-1970年为最多, 达2591站次, 1971-1980年为2361站次, 1981-1990年为2387站次, 1991-2000年为1431站次, 2001-2010年仅出现1148站次。进入21世纪以来雷雨大风站次明显偏少。从图5可以看到, 50a中有26a (占52%) 超过年平均值;有14a超过240站次 (占28.0%) ;1983年最多, 达415站次, 1964年次多, 为388站次, 1983年出现的站次比年平均值的两倍还要多, 1964年出现的站次也接近年平均值的2倍;1967年排第三位, 为343站次;在120站次及以下的也有11a (占22.0%) , 1999年最少, 只有58站次。
表3是雷雨大风的月际变化, 以雷雨大风站次分析, 江西7-8月 (夏季) 雷雨大风发生多, 占总数的41.2%, 4-5月次多, 占总数的31.9%;3月、6月、9月、3个月占总数的23.5%。但从大范围 (10站以上) 雷雨大风的日数分析, 4月最多, 7月次之, 4月和7月各占了总日数的30.2%, 20.1%。4月份大范围雷雨大风日数多, 一方面暖湿空气的势力逐渐加强;另一方面和冷空气活动有关, 有一定势力的冷空气作为触发条件和动力抬升, 往往是强热力和强动力条件结合产生对雷雨大风。
(2) 雷雨大风地理分布特征
从图6可以看到江西雷雨大风的地理分布有如下特征:平原峡谷地区多山区少, 东多西少, 赣西北最少。大风高频区主要出现地势平坦的地区;另外一些观测站的局部特殊地理环境也有利大风出现。
4 结语
冰雹、短时强降水、雷雨大风年平均站次数分别为18.4、144.3、198.3次。冰雹的出现约为10年一个峰值;江西短时强降水主要发生在5-8月, 占总数的83.5%;进入21世纪, 雷雨大风出现站次呈逐年减少趋势。
江西冰雹的地理分布有如下特征:南多北少, 西多东少, 赣东北最少。江西短时强降水的地理分布呈南多北少、东多西少的特征, 主要集中在浙赣铁路沿线和庐山、赣州地区。江西雷雨大风的地理分布有如下特征:平原峡谷地区多山区少, 东多西少, 赣西北最少。
参考文献
[1]刘献耀, 许爱华, 刘芳.江西省春夏季强对流天气气候特征[J].气象与减灾研究, 2009, 32 (4) :50-56.
天气与气候教案 第2篇
地点：八年级4班课室
科组：地理
授课者：陈南雁
备考目标
1、考点一：识别常见的天气符号，能看懂简单的天气预报图。
2、考点二：能阅读和处理气温、降水资料，分析气候特点，判断其气候类型
3、考点三：举例说明气候对生产和生活的影响。备考重点
考点二：能阅读和处理气温、降水资料，分析气候特点，判断其气候类型 教学方法：小组讨论法 分析归纳法 教学过程
引入：带着问题看视频，了解雾霾
考点1：复习天气符号，重点识记特殊天气符号，通过图片对比分析雾与霾的区别。直击中考：课堂练习
过渡：当霾发生的时候，人们最关心它什么时候能消散，在什么情况下雾霾能消散？以鹤山为例。冷空气（西北风）把它吹散，降水（东南风）把它降落下来。我们这里是亚热带季风气候气候。如何判断气候类型？
考点2：气候类型判断三部曲：看图引导学生分析总结规律
1、以温定球
2、以温定带
①最冷月>15℃，则为热带气候
②最冷月0~15 ℃，则为亚热带气候（亚热带季风气候、地中海气候）③最冷月<0℃，则为温带气候（温带海洋性气候除外）④最冷月<-10 ℃，则为寒带气候
3、以水定型
过渡：我们发现热带草原气候及热带季风气候，亚热带季风气候及温带季风气候等很相似，它们有什么异同点？ 学生活动：
看气温曲线及降水量柱状图，分组讨论：先判断其气候类型，再分析它们的异同点。直击中考：课堂练习
过渡：第6小题内容体现了气候对农业生产的影响，除此以外，气候对我们人类的生活生产还有哪些影响呢？
学生活动：
小组讨论：结合生活实际，举例说明气候对人类生活（提示：衣食住行等方面）及生产活动的影响。图片展示气候对人类活动的影响
过渡：人类活动对气候有没有影响呢？ 直击中考：课堂练习小结 作业布置 板书设计： 天气与气候
1、天气符号
2、气候类型的判断（1）以温定球
（2）以温定带
（3）以水定型
极端天气与全球气候变暖 第3篇
2010年出现的这些极端天气气候事件具有范围广、强度大、致灾重的特点。
全球变暖惹的祸?
2007年，政府间气候变化专门委员会(IPCC)发布的第四次气候变化评估报告指出，由于全球变暖，已经观测到包括干旱、强降水、热浪和热带气旋强度在内的一些极端天气气候事件的出现频率和强度发生了变化，未来将有可能出现更多更严重的极端天气气候事件。在全球气候变暖的背景下，高温热浪事件对气候变暖的响应尤为突出，特别是自20世纪90年代以来，全球范围内极端高温热浪事件更是频繁发生，部分地区甚至年年都遭受高温热浪袭击，如欧洲极为罕见的在2003年、2006年、2007年和2010年接连出现高强度的高温热浪。美国在过去的近10年内出现的创纪录的高温天数是创纪录的低温天数的两倍以上。
2010年在全球各地出现的高温热浪、洪涝灾害事实似乎也从一个侧面佐证了IPCC的评估结论。在全球气候变暖的大背景下，极端天气气候事件为何频繁出现?
以气温的变化为例，如果某一地区的气温变化在多年平均条件下呈正态分布，那么从概率论上来讲，在平均温度处的天气气候状况出现的概率最大，偏冷和偏热天气出现的概率较小，极端偏冷或极端偏热天气出现的可能性更小。但是，由于全球气候变暖，该地气温的平均值增加了，这时偏热天气出现的概率将明显增加，并且原来很少出现的极热天气也可能会频繁出现，破历史纪录的极端高温等极端事件也有可能会发生。如果气温变化的波动范围保持不变，则这种情况下偏冷天气出现的概率会减小，不大可能出现极端偏冷天气；但如果气温变化的波动范围也增大了，那么极端偏冷天气仍然有可能出现，只是出现概率会比以前减小。
对于强降水的出现与全球气候变暖的关系，从气象学原理上可以这样解释：由于全球变暖使得地表气温升高，较高的温度引起水分蒸发加大，致使水循环速率加快，导致更多的降水在更短的时间内出现，这就有可能增加大暴雨等极端降水事件以及局部地区出现严重洪涝的频率。另外，由于植物、土壤、湖泊和水库的蒸发加快，水分耗损增加，再加上气温升高，一些地区将遭受更频繁、更持久或更严重的干旱。
质疑之声
虽然大多数的科学家都非常认可IPCC第四次评估报告中关于全球气候变暖的结论，仍然有一些科学家对IPCC评估报告提出质疑。
首先，一些科学家质疑全球变暖的趋势是不是仍然存在。2008年初我国南方地区出现持续的低温雨雪冰冻灾害；2009／2010年入冬以来北半球的北美、欧洲和东北亚等地气温异常偏低，冰雪灾害频发，这使得有人认为，全球气候变暖的总体趋势已经停止或发生了逆转，未来全球气候甚至可能会转而进入一个微冰河期。根据英国《每日邮报》2010年1月10日的报道，包括气候学家拉蒂夫(Latif)在内的多位气候变化研究领域的权威科学家宣称，英国当时的异常严寒天气仅仅是全球气候变冷趋势的开端；目前全球气候已经进入了一个“寒冷模式”，全球气温将呈现下降趋势，而且这一趋势至少会持续20～30年。由于海洋中的海水温度变化具有60～70年左右的自然循环周期，他们认为海水温度的这种自然变化可能对全球气温形成比预期要大的影响，海洋的周期性变冷可能会抵消一些全球变暖的效果，这可能导致对进入新世纪以来全球变暖效应的抵消，使全球变暖的趋势停止。
其次，一些科学家认为太阳活动等自然因子才是近百年来全球变暖的主要原因，人类活动并不能解释观测到的全球变暖。他们认为，IPCC报告中气候模式所显示的温室气体浓度升高和全球平均温度变化之间的一致性主要是通过调整计算机气候模式中的物理参数得到的，但这些物理参数的调整具有很大的随意性。另外，二氧化碳浓度和温度的相关性并不高，因此也不能支持是二氧化碳浓度升高引起温度变化的结论，如20世纪40年代之前二氧化碳浓度的上升并不迅速，但全球气温却存在_个变暖阶段；1940～1975年间二氧化碳浓度上升迅速，但这一时期的温度却在下降。IPCC的评估报告则认为，工业化革命以来太阳活动造成的直接辐射强度要比人类活动所造成的小一个量级，太阳活动在这一时期的气候变化中所起的作用很小。IPCC认为，如果仅考虑太阳活动等自然因子的作用，气候模式无法模拟出20世纪中叶以后的全球变暖；只有同时考虑了自然因子和温室气体的作用，才能够模拟出全球气候的变暖趋势，从而证明了近50年的全球气候变化主要是人类活动引起的。
由于IPCC得出人类活动导致全球气候变暖的主要证据来自于计算机模式对气候变化的模拟结果，因此还有一些科学家对计算机气候模式的可靠性提出了质疑，他们认为计算机气候模式的结果并不可信，这主要表现在以下四点：第一，气候模式没有考虑太阳变暗和变亮的影响，如1985年前到达地球表面的太阳辐射较少(全球变暗)，1985年后到达地球表面的太阳辐射较多(全球变亮)。但是，当前的计算机气候模式对此并没有考虑。第二，气候模式不能真实地模拟云和气溶胶的作用。各种不同模式的模拟结果之间之所以会存在很大的差异，主要就是由于不同的模式对云的处理和云参数化方案的选择不同。由于人类活动主要集中在北半球，这使得北半球比南半球分布着更多的硫酸盐气溶胶，从理论上讲由于气溶胶的“阳伞效应”使得一部分太阳辐射被反射回太空，因此北半球的变暖幅度应该比南半球更小，但观测结果恰恰相反，北半球的变暖幅度远高于南半球，这说明气候模式所模拟的温度变化趋势在纬度分布上的观测结果并不一致。第三，气候模式对区域尺度方面的气候变化，特别是对区域尺度上降水变化的预测非常差，有时不同的气候模式对同一区域降水变化的模拟结果可能会完全相反，因此不能依靠计算机气候模式对区域气候变化进行可靠的预测。第四，计算机气候模式也不能解释许多
观测到的气候特征，如极区温度变化，特别是南极的温度变化趋势与理论计算值不符。
全球变暖仍将持续
事实上，现有的观测证据表明，全球气候变暖的总体趋势并未停止或逆转，未来全球气候持续变暖的趋势还将持续下去。由于近百年来全球地表平均气温的变化并不是直线式上升的，人们平时所感知到的气候变化实际上是气候的趋势性变化与年际、年代际波动共同影响的结果，在全球气候以变暖为总体特征的变化趋势下并不排除在个别区域或个别时段出现气温下降的情况。例如，过去近百年来我国的全国地表平均气温升高了约1.1℃，但同期我国西南地区(包括云南东部、贵州大部、四川东部和重庆等地)却降低了0.45℃。又如，2010年4月全球地表平均气温比常年偏高0.76℃，为1880年以来同期的最高值，但我国陆地平均气温比常年同期偏低1.2℃，是1961年以来的最低值。因此，应当从全球范围和长时间尺度上来科学认识全球气候变暖。变暖并不意味着全球地表平均气温一定要一年比一年高，也不意味着地球上所有地区同步发生同样幅度的变暖现象。在全球气候呈现总体变暖的趋势下，在个别地区仍然会有可能出现个别较冷的时间段，但出现的次数会更少，冷的程度也不会那么剧烈。例如，2009～2010年的冬季，由于北极地区异常偏暖，暖空气进入加拿大，将冷空气向南推进，加拿大人度过了一个暖冬，但美国大西洋沿岸地区的天气则变得极端寒冷多雪；与此同时，其他一些地区则炎热得异乎寻常。因此，虽然个别地区或个别年份都有可能经历最冷或最热的天气，但作为一个整体，全球气候在最近的30年里一直沿着持续变暖的趋势在发展。
根据美国国家海洋大气管理局(NOAA)的最新观测资料，IPCC第四次评估报告发布以来的这3年(2007～2009年)全球平均气温也都处于有仪器记录以来的最暖10年之列，2010年3～6月是1880年以来最暖的几个月份，其中2010年6月是1985～3月以来连续第304个比20世纪平均温度偏高的月份。从今年的观测事实来看，2010年很有可能是1850年以来最热的年份。
目前，大气中温室气体二氧化碳的浓度仍然在以每年2个ppm左右的速度增加，2010年6月二氧化碳浓度已经超过392ppm；并且，由于海洋的热惯性作用，即使大气中温室气体的浓度能够保持稳定，未来一段时间内全球的气温仍然会继续上升。
难以准确预测的气候变化
大家都知道，在天文学中像日食、月食等天文现象是可以提前很多年就准确预报出来的，在海洋科学或水文科学中像是潮汐、洪峰等水文现象也可以提前作出准确预测，但对气候变化，人们却很难提前准确预测，只能预估出一个大致的趋势。
这是因为，在天文学中，太阳、地球和月球的运动是都可以作为一个质点来处理的，这些质点之间仅通过万有引力发生作用，万有引力的大小又仅取决于它们本身的质量和它们相互之间的距离；因此，决定这些质点运动状态的控制方程就非常简单，提前很多年就可以准确预测它们的运动状态。海洋中的海水流动虽然不能简单地作为质点来处理，但海水的运动也是遵从流体力学原理的，在已知的外力(如月球、太阳的引潮力)作用下，其运动状态也是容易预测的。
大气的运动就完全是另外一回事了。虽然大气从本质上看也是流体，但它是气体，气体是可压缩的(遵从气体状态方程)；大气的组成中除了成分相对稳定的氮气、氧气等气体外，还有状态多变的水汽，水汽在大气中存在多达几十种的相变方式，通过不同的相变来成云致雨，这些都决定了大气运动状态的控制方程组会非常复杂，再加上大气所受到的外力也是难以准确预测的，因此人们不可能通过风洞或水槽之类的实验设备来研究气候变化，只能通过计算机气候系统模式来模拟和预测。
就目前的科学发展水平来看，计算机气候系统模式是最重要的气候预测和预估工具，气候系统模式本身以及利用模式来预估未来气候变化的趋势都是可靠的，但却难以提前对气候变化作出十分精确的预测。
因为气候系统从本质上看是一个混沌系统，这决定了它的运动状态存在一个可预报的时间尺度，超过这个时间尺度之后，由于混沌系统内非线性的误差增长会超过初始信号的强度而使预测结果失去意义。发现大气具有混沌特性的洛伦兹曾经打过一个比喻：南美的一只蝴蝶拍一下翅膀，其产生的气流扰动经过放大，最后会引发纽约的一场风暴。也就是说，即使初始误差很小，这个误差经过非线性放大，最后也会达到惊人的地步。
另外，对于混沌系统的预测同样具有不可重复性，即使是在相同的初始条件下采取同样的计算方法和计算步骤，最后得出的结果也是不会完全相同的。这好比一个人在高山上滑雪，虽然他每次都是从山顶的同一个位置滑下来，但到达山底的位置每次都是不同的。
此外，地球的大气还受到大气以外的其他因子变化的影响，这些系统目前并没有被我们很好的认识，因此，在气候研究和模拟中要对未来气候状况作出像日食、月食或潮汐预报等那样精确的长期预测几乎是不可能的。
让时间来检验
2010年2月23日，国际科学理事会(ICSU)发布了一份关于围绕IPCC第四次评估报告争论的声明，声明认为IPCC评估报告反映了当前对有关气候系统、演变过程以及未来预估的科学认识，肯定了IPCC评估报告是国际社会前所未有的、最全面的关于气候变化的科学评估结论。5月7日，美国《科学》杂志也刊登了255名美国科学院院士联名发表的公开信，信中对IPCC的评估结论给予明确支持，并指出科学结论总会有某些不确定性，科学永远不能绝对地证明任何事情；但最近的这些事件丝毫没有改变有关气候变化的根本结论。
气候变化是一门科学，其正确与否需要经过时间的检验。这让人们想起了有关爱因斯坦的一个故事，据说爱因斯坦的相对论发表以后，有100个教授签名联合反对相对论；爱因斯坦知道后说：如果能证明我错了，一个教授就足够了。
从这个意义上说，时间，也将会成为检验全球气候持续变暖论断正确与否的标准。尽管如此，面对频繁出现的极端天气气候事件，我们需要迅速行动起来，采取措施来降低气候变化对人类的威胁。
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“全球变暖”35年
35年前，也就是1975年8月8日，美国著名的气候学家、地球化学家华莱士·布勒克教授在《科学》杂志发表了题为“我们是不是处在全球变暖的紧要关头?”的文章。在文章中他预测，地球即将转入由于二氧化碳增加导致的全球变暖期。这篇文章的发表正式宣布了“全球变暖”概念的诞生。
布勒克教授提出全球变暖概念的时候，全球已经历了30多年的温度下降。令人吃惊的是，在此文章发表后，全球温度就奇迹般地升起来了。当然，这并非“奇迹”，只是他在掌握了基本物理规律的基础上，作出的相对准确的气候预报。
35年来，通过众多科学家的努力，人类对于气候变化机理研究取得了相当大的进展。比如在布勒克教授的文章中，他并没有考虑其他温室气体(甲烷、一氧化氮等)和气溶胶等对气候变化的影响，而现在科学家对两者的作用已经有了量化的估计。海洋、冰盖以及陆地植被等对气候变化的影响也逐步被考虑进来。同时，由于对气候变化机理认识的加深以及计算机计算能力的提高，现在使用的各种数值模式比之当年也有了很大的发展，其结果的可信性也越来越高。
浅析我国强天气气候的特征 第4篇
极端强天气发生给国民经济建设和人民生命财产带来的重大损失难以估计，由于我国地处东亚季风区，冷暖空气活动频繁，所以，尤其是夏半年，我国各地暴雨和强对流天气发生十分活跃，造成严重经济损失。例如1991年梅汛期17天区域性暴雨，5天大暴雨，造成江淮流域百年未遇的特大洪水，直接经济损失在200亿元以上。为了减少极端天气带来的损失，必须加强极端灾害性天气的精细化预报业务。首先就必须要对强天气的气候特征有一个全面的认识。了解其发生的概率分布特征，时间变化趋势及独立的空间模态，为进一步的动力诊断打下基础。
本文根据收集并整理的1968-2007年全国743个测站降水量资料及强对流天气(雷暴和冰雹)逐日、白天、夜间等分辨率的实际观测资料及文献，讨论强天气发生的气候特征。
2 我国强天气气候特征及变化分析
2.1 强降水分布气候
我国强降水日数分布呈现明显的南多北少，由南向北递减的气候特征。强降水日数分布图如图2-1所示：
其中，从左到右，从上到下分别是大雨日、暴雨日、大暴雨日以及特大大暴雨日分布。大于10天的大雨日区(降水量≥25mm/d)在我国的长江中下游区域、云南南部、华南两广、福建地区，其中最大值出现在广东省及江西省东部地区，平均降水日大于20日。此外，在西藏西部也有一片大于5天的大雨日区。
而暴雨日(降水量≥50 mm/d)区的分布与大雨日基本相同，大于6天的大值区域在广西的南部及广东省。大暴雨(降水量≥l00m m/d)和特大暴雨(降水量≥200 m m/d)日分布区域主要在两广的南部，以北以西地区基本无大 (特大) 暴雨发生。暴雨日数在黄淮中部地区、浙江、福建、江西、广东北部呈增加趋势，而贵州广西的话部，广西南部及广东南部地区呈递减的趋势。河北也有一片暴雨减小的区域。大暴雨日数在黄淮，江淮地区，浙江，福建沿海，江西湖南中南部地区呈增加的趋势，在广东的南部则是减少的趋势，增加最明显的区域在浙江福建沿海。
而在我国华南的西部，西南地区东部和陕西省降水量呈减少趋势，减少趋势最大出现在广西的西南部和贵州中部。黄淮南部，江淮地区及东部沿海，福建地区，降水量呈增加趋势，增加趋势最大区域位于福建东南。其中广西东南，淮河地区，福建沿海的降水量的变化趋势与强降水日的变化趋势相同，表明在这些地区降水量的变化可能与强降水事件增加(或减少)有关。值得注意的是，在湖南、江西一带，降水量是呈弱的减小趋势的，但强降水日的变化趋势却是增强的，尤其是大暴雨日在湖南南部有一个较大的增长中心。这表明在这些地区，虽然总的降水量有所减少，但强降水事件的数量还是不断增多的。
2.2 雷暴活动气候
雷暴活动存在很强的季节性和日变化特征，一般来说：一年之中，冬季最少，夏季最多;一天之中，白天多，夜间少。夏季我国雷暴发生概率的空间分布如图2-2所示：
从图2-2上可知：青藏高原中东部、川西高原、云南、贵州南部、广西、广东、江西东南、福建等地夏季雷暴发生概率都在30%以上，是雷暴发生频繁的地区。其中，川西高原云南南部、广西东部、广东西部和海南夏季雷暴发生概率达40%，云南南部、两广南部和海南存在大于50%的最高值区。另外，新疆西部小部分地区夏季雷暴发生概率也达30%，也是雷暴较容易发生的区域。
2.3 冰雹活动气候
冰雹发生概率的空间分布图如图2-3所示：
从图2-3上可以看出：青藏高原、青海中南部、四川西北部、甘肃中南部地区是我国冰雹的高发区，发生概率达4%，其中高值区位于西藏东部的高原地区，概率大于12%。此外，新疆的西部小部分地区也是冰雹发生较多的地区，发生概率达4%。还有内蒙古，河北北部以及大小兴安岭，长白山山区，也是我国冰雹发生概率比较大的地区，其中华北北部的发生概率值达2%。
从冰雹发生概率的日间分布进行研究，发现青藏高原中东部是主要发生区，概率大于12%，另一个次频繁区在新疆西部小部分地区以及华北和大小兴安岭地区。但夜间冰雹发生的概率就急剧减少，只在高原地区还存在一个概率大于3%的地区。由冰雹日的均方根差分进行分析，青藏高原不但是冰雹发生的高概率区，这一地区冰雹日均方根差值也很大，有一个大于12天的高值区，其他大值区与冰雹发生概率分布一致，主要分布在西藏中西部、青海中南部、四川西北、甘肃中部地区，均方根差达8天，新疆西部、河北北部、内蒙北部地区均方差根也大于2天。说明冰雹天气发生受到很多条件的影响，即使在相同的地区，其发生的强度和频率也会有较大的变化，这也是冰雹，雷暴等强对流天气难预报的原因之一。
此外，我国对于6小时以上的预报时效，现有方法和手段不能满足社会和气象事业发展的需要，目前的业务数值预报模式还不能真正预报强对流天气。但强天气的发生也有规律可寻，现在的数值模式在短期形势预报方面已达到较高水平，随着高分辨率中尺度和风暴模式的发展，模式输出的对流动力和能量参数将有广泛的应用前景。雷暴、冰雹、大风等强对流潜势预报是临近预报、短时预报向更长时段延伸、是短期预报因不确定性和复杂性问题限制而缩短预报时效发展过程的必然。
3 小结
本文对我国强降水，雷暴，冰雹等极端天气的气候特征统计分析得到以下结论：我国强天气发生的空间分布及变化趋势各有不同。强降水事件高发区主要在华南，但华南及西部地区的强降水日有逐渐减少的趋势，而淮河地区，东部沿海的强降水事件则逐渐增多。雷暴主要发生在五个区域：青藏高原东部、云南中南部、四川境内、华南两广地区及新疆西部。冰雹发生主要在青藏高原祁连山地区，天山地区和华北地区。
总之，了解极端天气的气候特征为更好的认识极端天气发生的机理打好了基础，但强天气发生的多变性又使得对其机理的分析和研究存在难度，这也是今后预报工作中要努力解决的问题。
参考文献
[1]胡艳, 端义宏.我国强天气的气候变化及可能影响因素[J].中国海洋大学学报 (自然科学版) , 2007.
[2]杨晓霞, 张爱华, 贺业坤.连续冰雹天气的物理特征分析[J].气象, 2005.
天气气候 第5篇
第一节 多变的天气
教学设计
王茜
教学目标： 知识与技能：
1：理解天气的含义以及对人类活动的影响。
2：知道天气预报的重要性；会识别天气预报中常用的天气符号，能够看懂天气预报图和卫星云图。
3：了解空气质量对人类的影响。
过程与方法：
1：通过收集、交流讨论关于天气的农谚等活动，使学生体会天气变化与生产生活的关系，学会将所学知识运用于实际生活。
2：通过模拟天气预报活动，掌握常用的天气符号，养成收听、收看天气预报的良好习惯。
情感态度和价值观：
1：引导学生关注身边的地理知识、自然现象和社会问题，学会理论联系实际；认识地理学习在实际生产生活中的重要性。
2：通过人类活动对大气环境的负面影响，使学生认识保护大气环境的重要性，培养学生的环保意识。
教材分析：
（一）教材编写意图 本节内容是全掌的入口，是学习天气与气候的基础。俗话说：“好的开始是成功的一半。”如果学生通过本节课的学习，能对天气、气候内容产生浓厚的兴趣，将会对今后的学习有较大的帮助。本节课由天气极其影响，明天的天气怎么样，我们需要洁净的空气三部分内容组成，它们是层层递进的关系。从生活实际的角度出发，所有内容都围绕身边的现象来展开。
识别天气预报中常用天气符号，学会收听或收看天气预报，是生活中经常用到的知识技能，所以它是本节课的重点。
（二）教学重点、难点及确定依据
重点是识别天气预报中常用天气符号，学会收听或收看天气预报； 难点是天气符号的应用。
（三）本节知识体系及各知识点的内在联系
什么是天气——一个地方短时间的阴晴风雨冷热的大气状况——多变
明天的天气怎么样——常用的天气预报符号——城市天气预报图
我们需要洁净的大气——人类活动对大气的影响——解决问题的办法
教法选择
（一）学情分析
天气是七年级学生认识较深刻的一种自然现象，但是这种认识是停留在感性认识上的，要让学生进一步总结和归纳出天气特点，天气与我们之间的关系，掌握未来天气的信息，更 1
好地为生产和生活服务，建立起对大气的理性认识。
（二）考虑到学生们的认知特点，在教学过程中应该让学生多谈感兴趣的现象，老师有意识地让学生从自己所谈的现象中总结规律。
基于以上分析，并针对地理学科特点，选择的教学方法为： 1：举例说明 2：读图比较归纳
教学过程 导入新课：
今天我们学习第三章天气与气候第一节多变的天气。（板书）首先我们来看一段大兵的相声《报天气》
（相声内容：啪，忽冷忽热爱感冒，刮风下雨怎知道，今天我来讲一段天气形势和预报。昨天我们已经讲到长沙地区的天气呀渐晴，那是风和日暖，天是瓦蓝的，云是嫩白的，太阳是彤红的，晒得人热辣辣的。这时天有不测风云，眨眼之间，“咔”一道闪电，下雨了啦。你别看我们长沙下的这么热闹，株洲、湘潭、湘乡天气不错，虽然如此，也不能高兴太早了，可能要台风，西风转北风，北风转东风。一下子阴，一下子晴，下不下雨，我搞不清楚，所以我们千万不能轻敌，这就叫知己知彼，才能百战百胜，希望各有关单位做好防风准备，明天接着报。。。）
这段相声幽默诙谐，暗藏着这节课老师想和同学们探讨的与天气有关的几个主要内容，是什么呢？今天我们就通过这节课来了解关于天气的内容。
讲授新课：
一、怎样描述天气
提问：1：在这段相声中，大兵使用了什么词语来描述天气？（冷热、阴晴、风雨）
下面我们来看三幅不同天气状况的图片
2：三幅图片分别是什么天气？请同学们用自己的语言描述一下你所看到的内容。（图一：晴朗的天气；图二：大风天气；图三：寒冷天气）3：在日常生活中你们是怎样谈论天气的呢？
（学生讨论，结合生活的事例，谈谈自己的感受，描述现在的天气。例如：今天的天气怎么样？昨天的天气怎么样呢？）教师小结：
同学们看书本43页第一段。描绘天气就是描述该地的大气状况，人们经常用阴晴、风雨、冷热等来描述天气。此外还有雪、冰雹、雾、扬尘等天气状况。
过渡：知道今天的天气是不是也就知道了明天，后天甚至一星期，一个月以后的天气呢？在《报天气》中，大兵为什么报了昨天，报今天，而且明天接着报？下面我们就来探讨这节课的第二个问题：天气有什么特点。
二、天气有什么特点
课件展示资料A：忽冷忽热爱感冒，刮风下雨怎知道，长沙地区的天气呀渐晴，那是风和日暖，天是瓦蓝的，云是嫩白的，太阳是彤红的，晒得人热辣辣的。这时天有不测风云，眨眼之间，“咔”一道闪电，下雨了啦。
课件展示资料B：你别看我们长沙下得这么热闹，株洲、湘潭、湘乡天气不错。。。同学们看这两段话，我们来一起齐声朗读一下，想一想，这两段话分别说明了天气又什么特点？（学生发言讨论）
分析讲解：1，从时间上看天气，天有不测风云，眨眼之间，“咔”一道闪电，下雨了 2
啦。再比如生活中常说：现在正在下雨，今天有风，这几天阴雨连绵。这是天气的第一个特点——短时间。
2，从变化上看天气，同一个时刻，不同地方的天气，是不一样的。如“东边日出西边雨”“一山有四季，十里不同天”等等；再看同一地方不同时刻的天气变化，比如夏季暴风雨前后的天气变化，有雾天气的变化等。这是天气的第二个特点——变化大
小结：好，讲到这儿，我们来小结一下：“天”是指时间，而且是很短的时间，“气”是指一个地方阴晴、风雨、冷热的大气状况，因而具有短期，多变的特点。
过渡：“忽冷忽热爱感冒”说明了天气与人类息息相关。我们经常谈论天气，是因为天气是我们生活的一部分。那么天气究竟对人类社会的方方面面又什么影响？
三、天气与人类的关系
提问：1：同学们你们先谈一谈天气对自己上学、参加各种活动、生活等方面有什么影响。（学生自由发言）
2：同学们我们看书本43页活动题。看看图3.2中A、B、C、D这些信息，说的是人类哪方面的活动与天气的关系呢？
A:天气与交通的关系；B:天气与生活的关系； C：天气与农业生产的关系；D：天气与军事的关系。
启发：其实人类的生活和生产活动的方方面面都受到天气的影响。比如与工业生产、建筑行业、商业活动、旅游活动等等都有关系。（学生发言举例）同学们举了这么多的例子，老师也举一个与工业生产有关的例子：你们知道海盐的生产过程吗？海盐的生产过程实际上就是海水的蒸发过程，需要了解日照、气温、温度、风向、风速以及晴雨日数等等气候资料。一次生产作业过程最好有连续七八天的晴天，切忌中途出现大雨，这就需要准确的天气预报。
同学们把更多的资料补充在E卡片上。
过渡：大兵在相声中说“一下子阴，一下子晴，下不下雨，我搞不清楚”，那么，该怎样关心天气呢？这就是我们这节课要讨论的第四个重要问题：明天的天气怎么样？
四：明天的天气怎么样
提问：1：我们可以从哪些途径了解天气情况呢？通常的方法是什么？（电视、报纸、广播、网络、电话、农谚、节气、观察周围的现象，如看云是天气等。最常用的方法是收看天气预报）
2：你们了解天气预报的制作过程吗？下面，我们一起“走进天气预报”，了解天气预报是怎样“生产”出来的。（边看边归纳）
3：虽然天气预报的制作是一个很复杂的过程，但是报纸、电视台的天气预报一般都浅显易懂。你们会看报纸、电视台的天气预报吗？
引导：这是刊登在报纸上的天气预报。请同学们认真阅读分析，天气预报通常要预报哪些重要的内容？（书本45页第一行第二行）
天气预报通常是说明一日内的阴晴、风、气温和降水的情况等主要内容。那你们能告诉老师，天气预报又什么作用？（书本44页第一行第二行）可以让人们根据天气变化及早做好准备，充分利用有利的天气，避免和预防不利天气的危害。
有几个概念，老师在这儿要讲一下：（课件展示）1：多云： 2：降水概率：
3：气温：
4：风的符号包含风向和风级。
5：出示风向图讲解：风向标由风尾和风杆两部分组成。有风尾的一头指示方向，风从哪里来，风尾所在一头在平面上的位置就是风向。（在黑板上随机画出，请学生读出相应的风向）
6：继续讲解风级的判断：风力由风尾表示。风力的大小由0~12个级别组成。一道风尾表示2级，半道风尾表示1级。
提问：中央电视台每天播放天气预报时，最先出现在屏幕上的是一张什么图？（卫星云图）
课件展示图片
提问：假如没有播报员的说明，电视上出现的云图和符号，你们能明白其中的含义吗？ 教师讲解：卫星云图上不同的颜色代表的意思不同，白色表示云区。云的颜色越白，表示云层越厚。云层厚的地方一般都是阴雨去。绿色表示陆地。蓝色表示海洋。
课件展示常用天气符号图：（学生活动）
活动设计1：找不同。（将上述常用天气符号分成四组，找出每组内各个天气符号之间的不同点，以便于学生识记天气符号的含义。）
A组：
B组：
C组：
D组：
活动设计2：“我当气象播报员”——模拟中央电视台天气预报节目主持人 环节一：播放一小段中央电视台城市天气预报，要求学生注意播音员播报的内容和顺序。环节二：播放城市天气预报图，学生代表上来播报天气预报，开始游戏。
活动设计3：接龙游戏——“看符号，识天气” 天气状况：（常用天气符号图）
生产生活：风和日丽、洪涝灾害、飞机延误、庄稼受灾
行为决定：去郊游、室内活动、更换航班出差、提前收回晾在室外的衣被 生活用品：草帽、雨伞、头盔、风衣、羽绒服
（宣布游戏规则：全班分成四组，根据大屏幕上四个盒子里的内容完成接龙游戏，而且必须以接力的方式递进，组成一个合理的小故事。1组从“天气状况”中选取一种天气，并将相应的天气符号画在黑板上；2组根据1组提供的天气，从“生产生活”中选取一种相关的生产生活现象；3组在“行为决定”中选一种相关的行为决定；4组：在“生活用品”中选一或两件生活用品。）
过渡：人们在日常生活中，除了关心每天的天气状况外，对空气质量状况也给予了越来越多的关注。我国也要求重点城市播报每天的空气质量状况及空气质量状况预报。
五、我们需要洁净的空气
同学们我们先把书本48页第一段朗读一遍。
提问：1：空气质量与人类健康有什么关系？（学生发言。）课件展示“空气污染对人体的危害”
2：同学们你们会看城市空气质量日报吗？（课件出示）
教师总结空气质量与空气污染指数的关系： 目前我国城市空气质量日报的主要内容有：空气污染指数、空气质量级别和空气质量状况。根据空气污染指数来判断一个城市空气质量的状况，污染指数小，空气清新，对人体健康有利；污染指数越大，说明污染越严重，空气质量状况就越差，对人体健康越有害，影响越严重。
3：那么我们应该怎样去保护大气环境呢？同学们看书48页活动，有四个例子就有可能发生在你的身边，看看这四个例子是人类活动哪四个方面与空气质量的关系。（农业生产、交通、生活、居住）
选择一个你比较感兴趣的问题，谈谈自己的看法。
（一）：可以将秸秆掩埋或治沼气等；
（二）：政府应该对这些车辆进行管理，以降低扬尘对大气的污染；
（三）：可用焦炉煤气代替煤，燃烧焦炉比燃烧煤污染小。
（四）：当然是选择空气清新、环境优美的房子，尽管花钱多，但是花钱买来了心情舒畅，也保障了健康，俗话说得好，有钱可以买来物质的丰富，却买不来生命和健康。
总结全课：我们可以看到人类活动产生污染物污染空气，使空气质量下降，反过来又影响人类的生产和生活，为此，人们应该怎么做呢？
天气气候 第6篇
学术茶座上，与会专家分别介绍了气象和数学学科领域内的科技现状和发展前景，同时围绕数学在天气学与气候学等方面的应用，重点围绕天气气候预测预报中数学模型的建立，提出了许多建设性的设想和思路，为以提高准确率和精细化水平为核心的气象预测预报业务、为气候预测产品的开发研制出谋献策，努力寻找结合点，共商服务经济社会建设与民生建设的思路。
气候学与数学密不可分
气象业务应用面广、工作领域宽，与人类生活和发展息息相关，气象学科不仅是预报天气，在自然灾害监测及预报、遥感、生态等方面都可以发挥重要的作用。气象学科与数学密切相关，采用数学方法，比如统计学、大气运动方程组等，通过时间序列，反映未来的变化；通过空间刻画，塑造一个变化趋势等。现在，随着技术的发展，预报已经从单纯的统计分析发展到建立模型，寻找和分析规律，进一步预测未来的变化。在气象预报方面，随着计算机处理能力的提高和数学模型的发展，通过用最新资料优化预报，天气预报越来越准，具备实现精细化预报的能力。气候预报方面，也有一些数学模型在使用。气候学的进步，最重要的是基础的数据，它们来自地基、空基、天基的立体数据网，海量的数据需要用数学方法进行处理与分析，所以气候学与数学密不可分。
现在，气象预报由统计预报向数据预报过渡，数据挖掘工作十分重要，要进一步开展气象数据挖掘研究。由于预报模式的复杂性，现阶段预报业务难以考虑众多气象因素，更难以分析数据属性隐含的信息，很有必要搞好数学与气象学结合，建立对各类数据更好的分析方法和判别方法，提高预报技术和预测水平。目前最新的数学离子滤波器技术，通过取样，交叉，变异，淘汰，能处理大量的数据，尤其适合气候学的预报。
氣象学科应借助数学学科发展模式寻求突破
气象资料是全世界共享的，但存在资料的同化问题，希望借助数学在方法上寻找突破。不涉密的气象数据，如能在社会上公开使用，在科研上加深交流，对促进科技进步和大学生培养也有好的实际效果，对科研与教育都有益处。农业气象预报方面，比如灾害预测、农业气候分析、产量预报、病虫害分析等领域都存在数学专业知识欠缺的问题，虽有数据，但无数学模型，缺少规律研究，不便于进行相似性分析，如能综合考虑各种影响因子，建起数学模型，将对人类生活是一个大的贡献。（编辑：胡金枝）
天气气候 第7篇
关键词：雷暴大风,特征,预报指标
雷暴大风是聊城市春夏季节极具破坏性的天气之一。具有突发性、局地性等强对流天气的特点, 给农业、交通、通讯以及电力等带来重大损失。如:2005年7月12日的一次飑线过程, 在短时间内自西向东先后袭击了临清、高唐、东昌府等6个县 (市) , 突发的26.3m/s的强风, 使市区局部树木连根拔起, 38条高、低压供电线路中断, 停电达24h, 直接经济损失近亿元。雷暴大风的形成因素是多方面的, 雷暴大风的预报难度较大[1]。该文通过统计分析聊城市雷暴大风的气候规律、天气系统特点以及雷达回波特征, 找出产生雷雨大风的预报指标, 以提高对此类灾害性天气的预报能力。
1 聊城市雷暴大风的气候特征
选用聊城市所辖8县 (市、区) 1971~2006年地面观测及常规历史天气图资料, 规定1d内有3站以上瞬时极大风速大于13.9m/s, 且至少1站达17.2m/s以上, 并伴有雷暴或其他强对流天气, 作为一个雷暴大风日。35年间共出现雷暴大风日116个, 平均每年3.3次。雷暴大风的年际差别较大, 最多的是1980年, 有9个, 1991、1992年和1997年则没有出现。雷暴大风最早出现在4月, 最晚结束于10月, 多集中在5~7月, 占总日数的70%, 其中以7月最多 (表1) 。
(%)
雷暴大风主要产生在午后到上半夜, 占总日数的79%, 其中16~22时最为集中。从各站出现的次数看, 临清较多, 约占总次数的71%, 东昌府区最少, 只占12%, 这可能与下垫面及冷空气路径有关。
2 产生雷暴大风的天气系统特征
2.1 500h Pa天气系统特征
研究表明, 雷暴大风多产生于高空经向环流形势下[2,3]。以500h Pa为主, 统计116个雷暴大风日影响系统, 依次为低槽、冷涡、横槽、西北气流和副热带高压西侧偏南气流。其中以低槽、冷涡和横槽为主要影响系统, 占86.2% (表2) 。
(d)
另外, 从各月分布可以看出, 产生于低槽和副热带高压西侧的雷暴大风主要在7~8月, 横槽和西北气流产生的雷暴大风主要在5~6月, 冷涡影响出现的雷暴大风则主要在6~7月。
2.2 高空主要影响系统
分析产生雷暴大风前与500h Pa系统相配合的850h Pa高度场主要有2种形势[4]:一种是与500h Pa冷涡、横槽相对应的环流形势。主要特点是500h Pa横槽前或冷涡南侧为西西北气流, 850h Pa在38~45°N, 115~120°E范围内有低涡, 中心多位于内蒙古东部, 自低涡中心有伸至河套北部的东西向横槽, 槽后有冷中心或冷槽配合, 在110~115°E附近有南北向低槽, 槽线呈“T”字分布。聊城市处于槽前西南气流里, 有利于低层增温、增湿。当500h Pa横槽携带冷空气南下时, 偏北气流叠加在低层偏南气流之上, 形成强烈的不稳定, 有利于产生雷暴大风等强对流天气, 此型约占59%。另一种是与500h Pa低槽相对应的环流形势。850h Pa上除内蒙古东部有低涡和低槽外, 在河套地区另有一个闭合低涡, 自低涡中心有伸至山东西部的东西向暖切变, 山东为暖脊控制, 这对水汽输送和辐合有重要作用。500~850h Pa均为偏南气流, 但低槽前倾。当500h Pa槽移近山东形成上冷、下暖的不稳定层结时, 低层辐合加强, 触发不稳定能量释放, 产生强对流天气, 而且降水量多数较前者大, 此型约占28%。
2.3 产生雷暴大风天气前的共同特征
一是产生雷暴大风24h前, 850h Pa聊城处于偏南气流和16℃以上的暖脊中, 且有12m/s以上的西南风急流区, 并且雷暴大风前1~3d常有降水, 即先兆过程, 有利于前期增温、增湿。二是在当天或前1d, 低层有逆温层存在, 形成阻挡层, 有利于不稳定能量的形成和积聚。三是500~850h Pa山东北部均有横槽或东北———西南向小槽东移, 槽后冷平流明显, 而且多数在700h Pa以下低槽前倾, 500~700h Pa低槽近于垂直。四是地面上, 山东均有低压或呈东西向的风向辐合带。
3 能量及环境风垂直分布特征
对2000年以来出现1站以上风速≥20m/s的12次强雷暴大风临近时次的济南探空资料统计并合成平均, 分析其能量和环境风垂直分布特征。产生雷暴大风前济南上空不稳定能量面积较大。地面能级高, 平均74 4℃, 最大83.0℃, 比中层平均高17.2℃, 存在明显的对流不稳定性。中低层饱和能差大, 850h Pa平均18.4℃, 最大25.5℃, 700h Pa平均12.3℃, 最大22.2℃。自由对流高度 (PF) 较高, 平均在720h Pa附近。自由对流高度以上潜在不稳定较大, Tσ500~850平均-2.4℃, 最大负值为-7.3℃。平均能量高度 (Pe) 在250h Pa附近。这种垂直方向的能量分布, 说明产生雷暴大风当天, 高空已具备了产生强对流天气的大气环境条件和产生雷暴大风的能量分布特征[3]。由于自由对流高度高, 一般的启动机制难以形成强对流, 但由于能量较大, 一旦受到较强的外来系统冲击, 就会使潜在不稳定能量得以暴发, 产生强烈的对流天气。环境风垂直分布为:5km以下和5.5~7.0km风向随高度顺转, 且5km以下有较强的暖平流。5.0~5.5km和7km以上风向随高度逆转, 有弱的冷平流, 这种下层暖、中高层冷的温度平流分布, 是形成大气不稳定的重要条件。风速的垂直分布为, 自地面到250h Pa风速随高度明显加大, 尤其在250~500h Pa之间增大迅速, 250h Pa最大平均风速达200m/s, 高空已存在明显的西偏北风急流。垂直风切变平均2.3×10-3/s, 最大为3.8×10-3/s, 有利于高空辐散加强和上升运动的发展。
大气稳定度特征为, 大气垂直运动的动能均由大气中所储存的不稳定能量转化而来, 一次雷暴大风过程也是一次大气不稳定能量的形成、积聚、释放过程。计算12次强雷暴大风前12h的稳定度参数:沙氏指数 (SI) 为-4.6~-0.1℃, 平均-1.9℃, 层结不稳定。表示大气潜在不稳定度的位势稳定度I指数在-18.8~-12.0℃, 平均为-9.9℃。Δθse850~500值为4.3~18.7℃, 平均11.3℃, 说明大气层结为上冷干、下暖湿的垂直结构。
4 雷达回波特征
雷暴大风是一种中小尺度天气现象, 利用天气雷达监测雷暴大风是预报雷暴大风等强对流天气的重要手段。利用聊城雷达回波资料, 统计分析59次雷暴大风及其中12次强雷暴大风的雷达回波特征为: (1) 强回波中心强度平均为54.8d Bz, 最大可达79d Bz, 其中≥50d Bz占77%;强雷暴大风的强中心平均为573d Bz。 (2) 强回波中心最大顶高平均为13.3km, 最高达18km, ≥10km占93%, 一般顶高8.7km;强雷暴大风强中心最高顶高平均15.2km, 并且均在12km以上, 一般顶高9km。 (3) 由于雷暴大风多半是由飑线产生的, 因而伴有雷暴大风的强对流天气回波形状多呈带状, 占61%, 其中7%同时含“V”形回波。39%是块状回波;强雷暴大风的雷达回波中, 带状回波占75%, 均为飑线回波, 块状回波只占25%。 (4) 回波带路径多由西向东南或偏东方向移动, 占50%, 自西向东以及自西南向东北移动的各占18%和9%, 自北向南移动的占11%;另有7%是局地生成的块状回波, 5%为回波带移入本地后与局地生成的块状回波合并发展。强雷暴大风的雷达回波有67%是西北路径, 其余路径所占比例相近。可见西北路径比其他路径回波的雷暴大风要强。
5 结语
(1) 在高空有利于产生雷暴大风的天气形势下, 低层要素场分布有着明显的前期特征[4]。大气底层暖湿, 中高层冷干的垂直分布, 对于判断有无雷暴大风天气有明显的指示性。
(2) 沙氏指数SI<-0.1℃, I指数<-12℃, Δθse850~500>43℃, 反映了雷暴大风前, 有较强的大气不稳定。
(3) 大气中是否有逆温层和潜在不稳定能量储存, 并且自由对流高度和能量平衡高度较高, 是判断雷暴大风产生的重要指标。
(4) 风速垂直切变平均23×10-3/s以及200~300h Pa的偏西风急流, 有利于强对流系统发展。
(5) 伴有雷暴大风的强对流天气雷达回波强度越强, 回波高度越高, 产生的雷暴大风越强, 其回波形状多呈带状, 移动路径以西北路径为主。
参考文献
[1]朱乾根, 林锦瑞, 寿绍文.天气学原理和方法[M].北京:气象出版社, 1983.
[2]雷雨顺, 能量天气学[M].北京:气象出版社, 1986.
[3]曹钢峰, 张善君, 朱官忠.山东天气分析与预报[M].北京:气象出版社, 1988.
孙吴县冰雹天气气候分析及防御建议 第8篇
作为我国发展农林业具有广阔前景的重点地区, 孙吴的种植业在地方国民经济总量中占有举足轻重的地位。同时, 这里又是黑龙江省冰雹天气发生次数较多的地区之一, 并且由于冰雹多出现在植物生长的关键时期, 以至成灾较重。冰雹灾害是孙吴自然灾害中对种植业影响最为严重的气象灾害之一。9081雹暴致使正阳乡23万亩良田受灾, 其中6万亩绝产;9081冰雹过程降雹雹粒最大直径70mm, 使18个村屯的粮食作物遭到毁灭性打击, 直接损失达百万元;冰雹使孙吴.清溪.正阳.向阳三乡受灾总面积23085亩 (大豆17448亩, 小麦2399亩, 玉米544亩, 其它2160亩) , 其中绝产面积高达12200亩之多……
1 孙吴县冰雹天气气候分析
本文应用统计学和天气学方法, 分析孙吴多年来冰雹天气的时空分布规律, 并对冰雹天气的监测, 预报以及雹灾的预防措施进行初步探讨, 目的在于进一步任清雹灾的天气气候特征, 为孙吴种植业及经济建设快速发展提供有效的气象服务和气象保障。
冰雹属局地短时剧烈天气, 突发性强, 常与雷暴、龙卷等中小尺度天气现象同时出现, 产生大风和不同程度的降雨。
综上所速, 孙吴冰雹天气具有以下几点显著特征;
1) 雹暴发生范围广, 并且, 重雹具有明显的局地性;
2) 冰雹天气多出现在5.6月和9月, 以14~15时发生概率为最大;
3) 冰雹天气受地形影响较大, 低山丘陵地区降雹较多, 沿江流域相对较少;
4) 雹日年际间变化具有明显的离散性;
5) 冰雹常与其他气象灾害性天气并发, 成灾严重。
常规气象观测网对于雹暴系统进行的监测犹如大网捕小鱼, 不可能真实地记录下冰雹云发生, 发展, 消亡的全过程。我们对本地冰雹扥中小尺度天气现象的认识仅限于宏观理论上的了解, 是较零散和片面的。
传统的冰雹天气预报是根据每天的地面观测 (6小时一次) 和高空探测 (12小时一次) 资料, 结合大尺度环流形势、基本物理量计算和单站要素统计分析而做出的。实际上, 即使在拥有了一定的数值预报产品和简单的卫星云图的今天, 要想提前12或24小时准确地预报出冰雹出现的地点、时间及强度也是极其困难的。我们能够做到的, 是预报出能产生较强对流天气的短期大尺度形势, 并就局部对流程度作可能性判断。把根据雷达回报分析所得出的预报结论通报用户和有关部门。理论上, 把天气学和统计分析与天气雷达 (数字化) , 地面卫星综合业务系统有效地结合起来, 是成功制作短时 (0~6小时) , 临近 (0~1小时) 冰雹预报的最为可以的方法。
2 冰雹灾害防御建议
毫无疑问, 伴谁着孙吴再一次农业开发高潮到来, 冰雹等气象灾害给种植业带来的损失将会越来越严重。因此, 对灾害的防御成为科技工作者面临的特别重要的课题。防御气象灾害, 除积极开展农业技术措施外, 人工影响局部天气技术手段被广泛采纳。
孙吴县自八十年代末开展人工防雹增雨试验工作以来, 在各级领导的重视和作业指挥人员的艰苦努力下, 取得了明显的减灾成效。全县现有防雹降雨专用高炮两门, 在正阳山乡炮点常年驻守一门高炮, 从驻守高炮以来, 冰雹多发的正阳山乡, 大大减少了冰雹灾害造成的损失。尽管如此, 在目前大力发展农业经济的形势下, 孙吴防雹工作无论在作业面积, 器械配备还是技术保障等诸多方面与实际需求尚存很大距离。现就冰雹灾害的防御问题提出以下建议。
1) 强化防灾意识, 提高防雹能力
从前面的统计分析中, 我们可以看到, 冰雹灾害对发展种植业构成很大威胁。同时, 我们也发现, 重雹多发生在久旱时段, 适适进行人工影响天气作业, 不仅可以消雹, 而且还可以在一定程度上增加自然降水, 进而减缓或解除旱象。
然而, 与孙吴现有耕地面积相比, 现有高炮的有效防护面积不足十分之一, 随着耕地面积的扩大, 冰雹等气象灾害造成的农业经济损失必将相应加大, 四门高炮远远满足不了抗灾防灾的需要。从设备现代化程度上看, 我国西北地区已采用火箭来防雹增雨, 本省农业发达地区 (如绥化、齐齐哈尔) 业早也设立了飞机防雹增雨作业实验基地, 而我县的农业工具还停留在前苏联五十年代的水平上。因此, 应采纳积极措施, 购置作业工具, 扩大防护面积, 使人工影响局部天气工作同我市作业发展形势相适应。
2) 提高冰雹天气预测, 预报科研水平
武汉灰霾天气气候特征及成因讨论 第9篇
2013年, 中国遭遇了史上最严重雾霾天气, 雾霾发生频率高、波及面广、污染程度前所未有, 全国平均雾霾天数达29.2d, 创52年之最。特别是2013年1月全国出现4次较大范围雾霾过程, 涉及30个省 (市、区) , 南至中原地区 (河南及湖北) , 北至京津冀北部并波及辽宁, 东至山东, 西至山西[1]。多个城市PM2.5指数爆表, 能见度不足几十米, 有些城市甚至中小学停课, 航班停飞, 高速公路封闭, 公交线路暂停营运。
这次大气重污染过程引起了许多学者的关注, 高健[1]等人基于天气形势分析认为2013年1月大气灰霾污染是由于我国中东部地区弱的气压场控制下地面静稳天气条件背景下, 区域污染和局地污染耦合而成;侯振奎[2]等人分析了2013年1月份我国中东部地区稳定的层结、强冷空气活动偏少, 地面风速小以及中东地区上空较强的西南暖湿气流输送导致地区温度增加等因素促成了雾霾天气的形成;王丛梅[3]等人分析河北省中南部在2013年1月地面气象要素相比历史同期表现异常, 气温偏低, 湿度偏高, 日照偏小, 降水日数多但量级少;《中国科学》杂志发表了2013年1月中国东部严重雾霾天气的专题文章, 其中张人禾[4]等人利用资料诊断, 分析了气象条件在这次持续性强雾霾天气中发生的作用, 多元性回归分析的结果表明, 热力和动力因子对这次雾霾天气过程具有大致相同的作用, 气象因子可以解释超过2/3的雾霾天气逐日变化的方差, 方差贡献达到0.68;中国科学院“大气灰霾追因与控制”专项组[5]得用其建立的“中国气溶胶观测研究网” (CARE-China) 对整个强霾污染过程进行了全程追踪观测, 分析得出该次强霾污染的外因是弱的天气系统、不利的局地气象条件及地理位置, 内部促发因素是一次排放的气态污染物向颗粒态的快速转化。
武汉市地处中国腹地中心, 是中部第一的巨大型城市, 伴随着近年来经济发展速度加快, 工业化、城市化、机动车保有量迅速增加及城区改造及房地产业的迅猛发展, 霾的出现频率呈现上升趋势, 在2013年武汉也遭遇了21世纪以来的最严重的一次雾霾天气。对于此次严重雾霾天气, 武汉大学测绘信息工程重点实验室[6]对武汉市2013年1月期间的PM1.0的离子成分进行了监测, 表明霾日颗粒物为酸性, 缺乏对武汉市霾日气象条件和成因的分析。本文利用武汉市近6年的气象观测资料, 研究武汉市霾的气候特征和气象影响因素, 以期了解武汉市霾的成因和影响因素。
2 资料及霾日的选取
本文使用的资料取自湖北省气象信息与技术保障中心的数据, 是武汉市地面气象观测站2008~2013年的霾实际观测资料以及08时高空探测规定层气温资料, 资料内容包括定时气压、气温、风速、风向、能见度和相对湿度以及逐日的平均气压、气温、风速、降水量、平均相对湿度和天气现象。使用的资料经过质量保证, 完整性很高。
随着霾出现的越来越频繁, 人们的关注度越来越高, 有必要对地面观测资料进行订正, 以便区分开霾和轻雾。《霾的观测和预报等级》中, 对霾观测的判识条件中, 将能见度小于10.0km, 排除其他视程障碍, 将湿度作为判别霾的辅助条件。参考湖北地区其他城市, 本文将相对湿度小于80%的能见度恶化现象确定为霾, 相对湿度大于90%的能见度恶化现象确定为雾, 相对湿度介于80%~90%时的能见度恶化现象确定为霾和雾的混合物, 也作为霾处理, 并参考天气现象记录, 排除其他视程障碍, 若记录霾现象也记作一个霾日[8]。由于2013年9月采取自动观测能见度, 与人工观测数据相差数量级, 两套观测系统相距较大, 2013年的霾日主要参考天气现象的记录。
3 霾的时间分布
3.1 霾的年际分布
图1是武汉市近6年来霾出现日数的统计图。从图1中可看出, 武汉市2013年的总霾日达到了近6年来的最高值, 仅天气现象中记录的霾日就达到81d之多, 比第二高值2008年总霾日的33d高出1.45倍。除2010年总霾日为20d外, 2009和2011年总霾日均为18d, 2012年最少为17d。与国内其他地区作横向对比, 山西阳泉在2000~2010年间霾的年平均日数达到40.5d[9], 昆山市90年代末期灰霾日数已经为51.8d[10]以及整个长江三角洲城市群[11]2001~2007年平均总霾日数为46.6d相比, 武汉2008~2012年的空气质量较好, 仅2013年霾日数高发。
3.2 霾的月、季分布
近6年武汉市各月、季灰霾日数统计见表1。从表中可以看出, 12月和1月在近6年均出现了灰霾天气, 出现的天数也分别位于第一、第二, 6年内12月总共出现44个灰霾日, 1月为37d, 特别是2013年12月霾持续了一个月, 导致近6年来12月的灰霾天数达到最高值, 而1月在近6年内均有较多霾日出现;7、8、9月为霾出现较少的时期, 8月仅在2012年出现过2d的霾日, 7月在3年中也只出现了3d的霾日, 9月在3年内出现6d的霾日。
本文的四季划分为春 (3~5月) 、夏 (6~8月) 、秋 (9~11) 和冬 (12~2) 月。从季节分布来看, 秋冬季节在近六年内均出现了灰霾现象, 春夏季节出现的频率较低。冬季灰霾最严重, 年均为16d, 占总天数的51.3%, 其次是秋季, 年均9d, 占28.9%, 春夏季灰霾较少, 春季年均3.7d, 占11.8%, 夏季最少, 年均仅为2.5d, 占总天数的8%。
3.3 持续霾日分布情况
统计武汉市2008~2013年霾日数资料, 结果见表2, 2010~2012年期间灰霾持续时间较短, 一般为1~2d;2008、2009灰霾天气持续时间较长, 最长为2009年持续了6d, 出现在2月3日~2月8日;其次为2008年持续了5d, 出现在1月6日~1月10日, 两年内总共出现4次持续3d的情况, 分别出现在1、10、12月。灰霾最为严重的2013年, 分别出了一次持续时间长达19、37d的灰霾天气, 分别出现在11月3日~11月23日和11月25日~12月31日。可见较长时间的霾日发生在秋冬季节, 2013年霾日数不仅激增, 还具有持续时间长的特点。
4 成因讨论
4.1 大气污染源讨论
霾的形成以及雾与霾的转化机制虽然没有完全清楚, 但是不良的扩散气象条件、以及污染源增加是形成霾的两个重要原因。根据武汉市环保局网站资料, 2013年1月和12月空气质量优良天数均仅为1d, 并且两个月的主要超标污染物均为PM10和PM2.5。2013年可吸入颗粒物PM10年平均浓度与2012年上升27μg/m3, 超标0.5倍;日平均浓度达标率为69.6%, 细颗粒物PM2.5年平均浓度为94μg/m3, 超标1.7倍, 日平均浓度达标率仅为51.5%。但2013年全市工业废气排放总量及烟 (粉) 尘量较上年均有所下降, 仅机动车氮氧化物排放量与上年有小幅增加, 增长3.31%[12]。从环境监测结果来看:粗颗粒粉尘污染减轻, 但细颗粒物较往年有所加重, PM2.5首年列入监测内容, 超标严重, 前体物氮氧化物增加。
4.2 气象条件的讨论
雾霾的产生, 特别是二次气溶胶的形成有赖于特定的气象条件, 如温度、湿度、辐射强度等, 一次排放的气态污染物向颗粒态的快速转化, 是强霾污染“爆发性”和“持续性”的内部促发因子, 特别是大气中燃油排放的大量NOX促发了空气中SO2向颗粒态硫酸盐的快速转化.通过NOX/SO2协同转化途径分析, 发现气态污染物在细颗粒表面的非均相反应可改变大气颗粒物的粒径及化学组分, 促使颗粒物中的二次无机盐 (如硫酸盐和硝酸盐等) 的比例逐渐增大, 导致颗粒物吸湿性显著增强, 从而对强霾污染形成起到了促进作用[13];污染物的扩散主要依赖气象条件, 雾霾发展与消除受到风力、降水、降雪等因素影响[14]。因此下面从污染气象条件考虑气候形势对雾霾天气形成的影响。
4.2.1 霾与逐日气象条件分析
表3是将2008~2013年间霾日与非霾日的日平均风速、平均降水量及平均相对湿度进行对比, 霾日平均风速相对非霾日的风速较小, 但两者差异不大, 在2012年例外, 霾日与非霾日风速接近, 霾日风速略高;霾日的平均降水量远小于非霾日, 差异显著, 表明武汉市降雨对消除雾霾有较好效果;相对湿度霾日较高, 仅在2010年霾日的湿度略低于非霾日的温度, 在稳定的气层中, 相对高湿的环境更易形成霾。
由表4对静风的分析可见, 秋、冬季静风频率较高, 春夏季较低。2013年全年的静风频率明显偏高, 秋季静风频率达到24.2%, 而冬季静风频率较往年显著增加, 达到20.4%, 致使2013年冬季11、12月出现持久的雾霾现象。由于秋冬季冷空气最活跃, 武汉市地面受冷高压或变性高压控制, 空气干燥、气层稳定, 静风频率对霾现象有较好的解释。但从日平均风速来看, 霾日与非霾日差异并不显著, 一方面可能是由于地面风受地形及周边环境影响较大, 代表性不强;另一方面日均风速可能遮掩了风向等情况。因此特别需要进行高空气象资料、逐时风资料的分析。
%
4.2.2 霾与逆温层的分析
逆温层的稳定结构使污染物在垂直方向上难以转移扩散, 极易造成雾霾现象的持续。表5是统计2008~2013年间, 雾霾天气及非霾天气时低空逆温的状况。除了2012年, 其他五年霾日出现逆温层的比例均比非霾日要高得多, 这表明逆温条件既不是雾霾天气的充分条件也非必要条件, 非霾日污染较轻, 即使出现逆温现象也不会造成雾霾;若污染源较强或水平扩散能力较差等因素也会造成雾霾。非霾日逆温层的出现比例为一般小于30%, 霾日逆温层出现的比例一般在30%以上, 2013年霾日出现逆温层的比例高达70.4%, 表明稳定的空气层结是2013年武汉市霾日高发, 持续时间长的一个重要因素。
4.2.3 霾与定时风力条件的分析
表6为武汉市2008~2013年霾日的风速特征表。当霾出现时, 大于4m/s的风速仅占到7.2%, 92.8%的风速集中在4m/s以内, 武汉市霾日静风频率所占比例不高, 主要风速集中在0.1~2m/s之间。风速较小时, 霾易出现, 当风速增大时, 污染物在垂直和水平方向的扩散和输送加快。
图2是通过统计分析霾出现时刻时风向的分布特征绘制的风向玫瑰图, 分别统计了6年来总霾、夏半年霾和冬半年霾的风向玫瑰图 (5~10月划分为夏半年, 11~4月划分为冬半年) , 并将2013年作为一个典型年, 分析了当年冬半年的风向分布。由图可见, 出现霾的时候主导风向为N、NNE、NE, 和武汉市常年的主导风向一致, 夏半年中NE和NNE风向所站比例最高, 两者合计占到32.6%, 冬半年内N向风增加, 与NNE的频率相当, 为14.2%, NE第二为13.6%。2013年的冬半年, 风向与总的霾日风向有所变化, NE风向大大减少, 仅为4.3%, 但是N和NNE两上方向的风仍然很大, 频率均为18.6%。2013年霾日风向没有发生显著变化, 但由于2013年全国范围内多地暴发雾霾现象, 北方地区尤为严重, 不排除偏北向风引导北方的沙尘和上游的污染物扩散至武汉。
5 结语
(1) 武汉市2008~2012年霾日的发生次数相对较低, 但2013年霾日的天数多, 持续时间长, 与前5年骤然发生了较大的变化。
(2) 武汉市近6年来霾日主要分布在12月和1月, 7、8、9月为霾出现较少的时期, 从发生频率上来看, 秋冬季节在近六年内均出现了灰霾现象, 春夏季节出现的频率较低, 冬季灰霾最严重。
(3) 2010~2012年期间灰霾持续时间较短, 一般为1~2d;2008、2009和2013年灰霾天气持续时间较长。2013年, 分别出了一次持续时间长达19、37d的灰霾天气, 分别出现在11月3日~11月23日和11月25日~12月31日。
(4) 从污染源来分析霾的影响因素, 2013年粗颗粒粉尘污染减轻, 但细颗粒物较往年有所加重, 前体物氮氧化物增加, 易在高湿环境下生成粒径较大的颗粒物。
(5) 从气象条件来分析霾的影响因素, 霾受到弱的日降水量、逆温层、静小风等因素的影响较大, 受相对湿度和风向的影响较小。
提高天气预报和气候预测的方法 第10篇
1 我国天气预报和气候预测的现状
目前, 我国天气预报和气候预测在对国内现有数值预报模式结果进行有效利用的基础上, 还参考国外各国的数值预报结果。由于大气运动极为复杂, 而人们认识大气本身运动的能力极为有限, 因此天气预报水平较低。预报员在预报实践中, 应积极借鉴他人成功的经验, 并不断总结失败的教训, 从而提高天气预报的水平。每次预报的过程都极为复杂, 需要综合分析, 并预报各气象要素, 比如温度、降水等。现阶段, 以往极少出现的极端天气现象越来越多, 这极大地增加了预报的难度。目前, 欧洲中心数值预报产品的分辨率可以小于20 km, 但可供我国预报员参考的产品分辨率只有250 km, 预报产品的分辨率与国外相比还有较大的差距[1,2]。
2 提高天气预报和气候预测的方法
2.1 经验统计方法
经验统计方法在制作预报时将大气活动和气候变化的相关关系充分运用起来。通过分析各种要素序列的年际、年代际及周期性、转折性等的变化特征, 预报要素未来的变化趋势;或以不同要素之间的相关系数、概率为基础, 将一定的关系建立起来, 在此基础上预报未来气候的变化趋势。实际操作中运用这些方法十分方便, 但是相关系数只是将2个变量有限样本的线性相关程度表示出来, 而变量之间所存在的非线性关系却极为复杂, 相关程度会随着样本量的增加而随之发生变化, 甚至会有逆转情况出现。相关系数值的存在具有极为明显的阶级性, 运用在实际天气预报和气候预测中得到的效果常不尽如人意。因为气候变化的阶段性可能在一定程度上影响着相关系数的变化。因此, 对相关系数进行分段计算可有效改善预报效果[1]。
2.2 动力学方法
有关调查表明, 在天气预报和气候预测中, 气候动力学方法的预测结果被越来越多地参考和应用。首先, 低温—热力学模式的出发点是地气系统热平衡和大气水分平衡方程, 推导出描写降水与地温、气温相互联系的方程, 然后依据土壤热传导方程推导出地温预报方程, 由此将一个长期降水预报方程建立起来;其次, 月动力延伸预报是国家气象中心制作出来的一种月尺度延伸预报, 它利用T42L9中期数值预报模式。随后, 国家气象中心又利用中期业务数值预报T63L16全球谱模式进行月尺度动力延伸预报和动力集合准业务预报运行, 并运行动力集合准业务预报, 每月将月及预报月内各旬500 h Pa距平预报与平均位势高度提供给月预报会商, 并利用滚动方式每月做3次[2]。总体来说, 目前, 我国动力学方法的预测水平还比较低, 远没有达到天气预报和气候预测的要求, 但是通过不断采用并改进集合预报等方法后, 能够显著提升预测能力。在天气预报和气候预测中, 该方法发挥着越来越大的作用, 所占的地位也越来越重要和强大, 代表着短期气候预测方法的未来发展方向。
2.3 关于预报的综合方法
目前, 大多数单位在对天气和气候进行预报和预测时缺乏客观的综合方法, 在试图得到最后的预报图时只简单采用多种方法综合分析。随着决策预报、客观继承方法的出现和发展, 有关单位在天气预报和气候预测中在进行综合决策预报时逐步使用客观方法, 取得一定的效果[3]。一是分区权重法。该方法以各种不同预报的历史评分资料为基础, 确定各个预报方法在综合预报中的权重, 然后在对方法的稳健度进行设定时严格依据评分资料的年数及评分的年平均增长率摆脱历史预报档案资料的限制;二是递归正权决策。该方法所采用的风险函数是误差平方和, 是一种多途径气候预测决策方案, 它以证券综合为模式, 从理论上使决策结果的有效性得到切实的保证。试验充分表明, 相对于主观方法综合预测预报来说, 客观方法综合预测预报具有较为良好、稳定的效果, 但同时严重依赖于各方法的预报水平[3,4]。
3 展望
随着气象科技的进步, 将会开发出新一代天气预报模式, 天气预报和气候预测的技术水平将会得到不断完善和提高。气象科学将会向多学科交叉融合的方向发展, 更多学科会深切关注气候变化。同时, 天气预报的视野还将向更为宽广的领域拓展, 气候预测将会进入一个全新的局面。
摘要：概述我国天气预报和气候预测的现状, 介绍经验统计方法、动力学方法和关于预报的综合方法 3种提高我国短期天气预报和气候预测的方法, 展望未来天气预报和气候预测的发展趋势, 以供参考。
关键词：天气预报,气候预测,方法
参考文献
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天气气候 第11篇
2014年, 清流县气候属较差年景。气温偏高、降水接近常年, 日照时数偏多, 局部地区灾情较重。春季雨量最多, 占全年的45%, 夏季次之, 秋季为最少, 见图1。
清流县年降水量1 759.1mm, 接近常年, 但时空分布不均, 北多南少, 秋季偏少, 冬、春、夏季正常;年平均气温18.7℃, 较常年偏高0.6℃, 极端最高气温36.4℃, 极端最低气温-5.1℃, 冬冷夏热。
2014年, 清流县共出现7场暴雨, 年初和年末出现3次寒潮, 春季出现3次雷雨大风等强对流天气, 夏季有1个台风影响清流县, 秋冬季出现气象大旱天气, 2014年清流县气象灾害以暴雨洪涝和雷雨大风造成的灾害为主。
主要异常天气气候事件是:
1) 2月10日~11日、13日、19日出现小雪或雨夹雪天气。
2) 3月29日、5月30日、7月18日出现雷雨大风等强对流天气。
3) 4月23日、5月19日和22日、6月6日、18日和24日、8月20日分别出现暴雨, 其中6月18日出现大暴雨。
4) 7月23~25日第10台风“麦德姆”影响, 24日出现大到暴雨。
5) 9月23~11月1日, 清流县出现秋冬气象大旱。
2 基本气候概况
2014年, 清流县平均气温偏高、降水正常、日照时数偏多。冬季温度降水正常日照多, 春季温度降水和日照均正常, 夏季温高降水日照正常, 秋季温高雨少日照多。
注:冬季 (2013年12月~2014年2月) 、春季 (2014年3~5月) 、夏季 (2014年6~8月) 、秋季 (2014年9~11月) , 年度 (2014年1~12月) 。
2.1 气温
2014年清流县平均气温18.7℃, 与常年同期相比, 显著偏高。年极端最低气温为-5.1℃, 出现在1月23日;年极端最高气温为36.4℃, 出现在7月6日。图2为清流县年平均气温的年际变化情况。
冬季:清流县平均气温8.1℃。与常年同期相比, 属正常。平均气温按月际分布为:12月偏低, 1月和2月正常。
春季:清流县平均气温18.7℃。与常年同期相比, 属正常。平均气温按月际分布为:3月和5月正常, 4月偏高。
无“倒春寒”天气、亦无“五月寒”天气。
夏季:清流县平均气温26.9℃。与常年同期相比, 属偏高, 平均气温按月际分布为:6月显著偏高, 7月和8月正常。
秋季:清流县平均气温20.7℃。与常年同期相比, 异常偏高, 平均气温按月际分布为:9月显著偏高, 10月正常, 11月偏高。
2.2 降水
2014年清流县降水量1 756.1mm, 与常年相比, 属正常。图3为清流县各月及历年同期降水量比较。
冬季:清流县降水量214.8mm, 降水量分布为北部略多, 南部略少;与常年同期相比, 属正常。降水量月际分布为:12月异常偏多, 1月异常偏少, 2月显著偏少。
春季:清流县降水量在823.8mm, 降水量分布为北部较多, 南部略少;与常年同期相比, 属正常。降水量月际分布为:3月和4月正常, 5月显著偏多。
夏季:清流县降水量682.6mm, 降水量分布不均;与常年同期相比, 属正常。降水量月际分布为:6月和7月正常, 8月显著偏多。
秋季:清流县降水量113.8mm, 降水量分布不均, 总体来说, 南多北少;与常年同期相比, 属偏少。降水量月际分布为:9月显著偏少, 10月异常偏少, 11月偏多。
2.3 日照
2014年清流县日照1 789.4h, 与常年相比, 显著偏多。图4为2014年日照时数与历年同期比较。
冬季:清流县日照时数423.0h, 显著偏多。日照时数按月际分布为:12月和2月正常, 1月异常偏多。
春季:清流县日照时数236.6h, 与常年同期相比, 属正常。日照时数按月际分布为:3月和4月正常, 5月显著偏少。
夏季:清流县日照时数612.9h, 与常年同期相比, 属正常。日照时数按月际分布为:6月、7月和8月均正常。
秋季:清流县日照时数538.1h, 与常年同期相比, 显著偏多。日照时数按月际分布为:9月和11月正常, 10月异常偏多。
3 重大天气气候事件及其影响
2014年, 主要灾害性天气是:冬季低温雨雪冰冻、春季强对流、雨季暴雨洪涝、夏季台风和暴雨, 以及秋冬连旱等, 以暴雨洪涝和雷雨大风造成的气象灾害为主。
3.1 低温雨雪
2014年, 清流县共受9次强冷空气过程影响, 其中3次为寒潮天气过程, 分别为:2月7~10日出现寒潮、3月19~22日出现寒潮、11月29日~12月2日出现寒潮。其中, 2月7~10日的寒潮过程对清流县影响较大。
3.2 强对流天气过程
3月29日, 受西南急流和南支槽东移的共同影响, 清流县龙津镇、嵩溪镇、林畲乡、李家乡等乡镇出现强雷电、龙卷风及短时强降水天气, 城关最大风速达18.1m/s, 林畲乡1h最大降水量达27.3mm。
3.3 暴雨
2014年, 清流县观测站共出现7场暴雨, 分别出现在4月23日、5月19日和22日、6月6日、18日和24日、8月20日, 其中6月18日出现大暴雨。
4月23日受高空槽东移和低层切变摆动的影响, 出现暴雨, 雨量为97.9mm, 突破有记录以来4月份日最大降水量极值。
5月15日受南支槽东移和低层切变南压影响, 嵩溪镇出现暴雨, 其中青山村金星组受灾最严重, 受灾21户, 95人。房屋受水淹泡15户, 淹泡损失达四万余元, 房屋、楼梯倒塌2座, 损失达26000余元, 总计约66 000余元。
5月22日受低层低涡东移, 西南急流和东南急流影响, 出现暴雨。据县民政局统计:受灾人口5 120人, 受灾户1 678户, 转移安置人口26人。烟叶被淹379.54hm2, 烤房受损1座, 瓦房受损34间, 倒塌3间;道路塌方32处, 桥梁受损11座, 山体滑坡27处, 河堤受损3 411m, 渠道损毁65处, 渔业受损0.63hm2, 蔬菜受损35.73hm2, 秧田被淹13.67hm2, 直接经济损失2 421.5万元。
5月26日受高空槽东移, 低层切变南压影响, 出现大到暴雨。据县民政局统计:全县受灾人口56人, 受灾户数14户, 转移安置人口15人, 烟叶被淹23.5hm2, 道路塌方3处, 河堤受损703m, 渠道被毁12处, 蔬菜受损1.33hm2, 秧田被淹1.33hm2, 直接经济损失195.1万元。 (灾情资料来源于政府办)
3.4 台风
2014年第10号台风“麦德姆” (英文名字Matmo) 于7月18日02时在菲律宾东部太平洋洋面上生成, 然后以相对稳定的移动路径往西北方向移动, 于23日0时15分在台湾省台东县登陆, 4时30分左右进入台湾海峡, 15时30分在福清市高山镇登陆, 经福清、莆田、永泰、尤溪、南平、顺昌、建阳和武夷山, 于24日8时30分左右进入江西省铅山县境, 强度逐渐减弱, 途经江西省、安徽省进入江苏省, 25日08时中心位于江苏省境内。
清流县7月23日-25日受第十号台风“麦德姆”影响, 24日出现大到暴雨。
3.5 干旱
2014年清流县出现2段气象旱情。9月23~11月1日出现秋冬气象大旱;12月5~31日出现秋冬气象旱兆。
3.6 高温
在春暖花开的4月, 清流县出现了超过日最高≥30℃的较高温度 (4月10~12日、18~19日) 。
受副热带高压控制, 6~8月出现多次高温天气过程, 7月下旬后期~8月中旬前期, 出现了最高≥35℃的持续高温天气, 7月6日出现了36.4℃高温, 为入夏以来最为炎热的一天。
今年秋季气温偏高, 9月进入晴热干燥的秋季, 8日高温≥35℃, 让人感到了“秋老虎的威力”。
3.7 秋寒
2014年9月受北方强冷空气影响, 20日出现“23型”秋寒过程, 10月7日出现“20型”秋寒。
摘要：2014年, 清流县气候属较差年景。气温偏高、降水接近常年, 日照时数偏多, 局部地区灾情较重。分析自动站地面观测资料和历年观测资料, 对气温、降水、日照等气象要素变化进行分析。
关键词：气温,降水,日照,气候评价
参考文献
[1]阮兆兰, 沈永生, 邓殷鸿, 等.三明市冰冻天气气候特征分析[J].贵州气象, 2014, 38 (5) :20-22.