时空变化特征范文

时空变化特征范文（精选12篇）

时空变化特征 第1篇

雷暴作为一种强对流天气现象, 雷暴产生的强大电流、炽热高温、猛烈的冲击波、剧变的静电场等能带来人员伤亡、建筑物损坏, 对电力、航空、通信等设施造成巨大破坏, 严重的威胁着人民生命财产安全。随着东兴区社会经济和现代化建设的迅速发展, 雷电灾害造成的损失日趋严重。因此, 研究东兴区雷暴的时空变化特征, 了解它的形成过程和发生的规律, 寻求有效防护措施, 对于人工防雷和雷暴预警, 领导决策以及防灾减灾都具有十分重要的意义。

1 研究区域的慨况

东兴区位于四川盆地东南部, 地处沱江中游, 是内江市的新城区。截至2014年, 幅员面积1181km2, 总人口87.46万人。为亚热带湿润季风气候, 四季分明, 但旱涝交替, 灾害性天气频发, 夏季受西南季风的影响, 多强对流天气发生, 雷暴是其中发生率最高的一种自然灾害, 严重的威胁着人民的生命财产安全。

2 数据来源

数据来源于东兴区气象局1981~2013年33a的雷暴观测资料。雷暴是一个日观测项目, 通常以20时为日界, 以1d内听到1次及以上雷声记为一个雷暴日, 只有闪电而无雷声的不记为一个雷暴日。

3 雷暴日数时空分布特征

3.1 雷暴日数的年代际变化特征

1981~2013年, 东兴区雷暴总日数为1039d, 年平均雷暴日数为31.5d, 属于多雷区。

从图1可见, 33a间, 雷暴日数最多年份为44d (2005年) , 最少年份18d (2001年) , 两者相差26d.

通过回归分析, 可以直观看到, 1981~201333a年间, 雷暴总趋势为两头高, 中间低, 前期高于后期的略倾斜式凹槽型趋势, 即雷暴在20世纪80年代最多, 逐渐下降到20世纪90年代后期达到低谷后, 在21世纪初期又开始缓慢增多。

同时把1981~2013年的资料每10a进行统计, 20世纪80年代雷暴日为340个, 20世纪90年代为296个, 21世纪初的13a为403个, 其年平均雷暴日数分别为34.0个, 29.6个, 31.0个。也得出雷暴日数20世纪80年代的雷暴最多, 在平均线以上, 比平均值多2.5个, 20世纪90年代最少, 在平均线以下, 比平均值少1.9个, 中后期达到低谷后 (也就是在平均线以下) 又有所抬升的趋势, 与前面研究结论一致。

3.2 雷暴日数的季节变化特征

按照气候学的划分方法, 把3~5月划分为春季, 6~8月为夏季, 9~11月秋季, 12~次年2月为冬季。由图2可知夏季雷暴日数为672d, 占全年的64.7%, 其次春季雷暴日数为279d, 占全年的26.9%, 秋季雷暴日数为86d, 占全年的8.3%, 冬季雷暴日数只为2d, 占全年的0.2%。

由此可以看出, 东兴33a雷暴日数夏季占了全年的2/3, 春季由于冷暖气团活跃, 极易形成对流天气, 成为雷暴活动频繁的第2个季节。秋季次之, 冬季最少。这与我国平均季雷暴日随季节“春季平均季雷暴日偏低, 夏季平均雷暴日偏高, 秋季雷暴低于冬季”的变化是一致的。

3.3 雷暴日数的月变化特征:

从图3可以看出, 雷暴日数月变化呈现出单峰值变化特征, 全年中除1月外, 其余各月均有雷暴发生, 3~9月为雷暴主活动期, 从3月到7月逐渐递增, 8~11月逐渐减少。其中7月为主峰值, 8月为次峰值。

3.4 雷暴的日变化特征

由于东兴台站2000年以前为夜间无人值守班, 无法获取雷暴在夜间发生的准确时间, 所以采用的为东兴区2001~2013年13a间的逐日地面资料为基础进行分析。气象资料中, 将02时, 08时, 14时和20时4个时间点作为观测点。因此做如下划分 (北京时间) :

上午出现的雷暴日08:00~14:00下午出现的雷暴日14:00~20:00

上半夜出现的雷暴日:20:00~02:00下半夜出现的雷暴日:02:00~08:00经统计, 13a间东兴区共出现雷暴日数403d, 其中发生在上半夜的有190d, 概率为47.1%;发生在下半夜的共计123d, 概率为30.5%, 发生在上午的有36d, 概率为8.9%, 发生在下午的有54d, 概率为13.4%。分布如图4所示。可见雷暴的活动多出现在夜间, 其中上半夜又占了主导。白天的雷暴发生率很低。

3.5 雷暴持续期的变化特征

分析雷暴初终日可以看出, 雷暴多年平均初日为4月2日, 平均终日为10月6日。初日最早出现在2月22日 (2004年) , 比多年平均值提前39d, 最晚出现在4月28日 (1981年) 比平均值推迟了26d, 2者相差了65d。终日结束最早在8月17日 (1996年) , 最晚在12月5日 (1985年) , 最早与最晚也相差将近110d。初终日的时间决定了当年雷暴持续期的长短, 雷暴持续期年际变化差异较大, 平均持续期为188d, 雷暴期最长的达249d (1993年) , 最短的129d (1981年) 。最长的与最短的相差120d, 这表明东兴区雷暴持续期跨度较大。

3.6 雷暴产生和消退的方位变化

气象观测规范上规定, 雷暴的记录方位分8个方位。从图5可以看出, 雷暴在测站的8个方位均能生成, 以NW方位最多 (占总数的26%) , 是主导方向, SW次之, 是次导方向 (占总数的21%) , W、E最弱, (分别占总数的7%、5%) 。消退方向以SE最多, S方次之, E最少。

4 结论

综合分析东兴区1981~2013年的雷暴资料得出以下结论:

1981~2013年33a间, 雷暴总趋势为两头高, 中间低, 前期高于后期的略倾斜式凹槽型趋势, 即雷暴在20世纪80年代最多, 逐渐下降到20世纪90年代后期达到低谷后, 在21世纪初期又开始缓慢增多;雷暴活动有明显的季节性, 夏季最多, 春季次之, 冬季最少;雷暴活动除1月外, 其余各月均有雷暴发生, 3~5月呈逐步上升的趋势, 9~12月呈逐渐下降趋势, 峰值出现在7、8月, 其中以7月为最大月份;雷暴的日变化特征主要表现在雷暴的活动多出现在夜间, 其中上半夜又占了主导, 白天的雷暴发生率很低;雷暴持续期跨度较大, 初日最早比最晚的相差65d;终日最早比最晚的相差110d;对于重点项目建设及危险化学场所建设进行评估时应考虑到雷暴的产生方位, 重点考虑在NW、SW方向上的危险性, 将风险点降到允许方位以内。

摘要：利用东兴区19812013年雷暴观测资料, 分析研究了东兴区雷暴年、季、月、日及持续期变化特征和产生消退的方位变化。旨在为当地雷暴预警预报和防雷工作提供参考依据。

关键词：雷暴日数,时空变化,统计分析,东兴区

参考文献

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[3]陈渭民.雷电学原理[M].北京:气象出版社, 2006.

时空变化特征 第2篇

摘要：根据-监测资料,对丹江口水库库区11个监测断面进行了氨氮(NH3-N)、硝酸盐氮(NO3-N)和亚硝酸盐氮(NO2-N)时空变化特征的`分析和评价.结果发现:三氮(NH3-N,NO3-N和NO2-N的总称)中对水质影响较大的为NH3-N,NO3-N影响较小,NO2-N完全符合Ⅰ类水质标准;三氮在小清河口和唐白河口断面含量较高,枯水期含量高于丰水期,其它断面则相反;以坝上断面三氮含量为例进行年内变化分析,结果表明,NH3-N在2001和20出现峰底,枯水期值达最高,是影响水质的主要因子.作 者：成庆利 王文林 CHENG Qing-li WANG Wen-lin 作者单位：成庆利,CHENG Qing-li(华北水利水电学院环境与市政工程学院,河南,郑州,450011)

王文林,WANG Wen-lin(河南教育学院生物系,河南,郑州,450014)

洞庭湖水体叶绿素a的时空变化特征 第3篇

摘 要 水体藻类生长的时空变化对研究水体富营养化十分重要。对洞庭湖东、南、西3个区域的10个断面水体叶绿素含理进行了为期1 a的动态监测，全面分析不同区域、不同时期洞庭湖水体中叶绿素a含量的时空动态变化特征。结果表明，全湖水体叶绿素a含量的平均浓度为2.0 mg/m3，总体趋势以夏季>秋季>冬季>春季，不同区域水体叶绿素含量以东洞庭湖最高，其次为西洞庭湖和南洞庭湖。

关键词 洞庭湖水体；叶绿素a；时空变化

中图分类号：X502 文献标志码：B 文章编号：1673-890X（2016）01--02

叶绿素是藻类的重要组成成分之一，所有的藻类都含有叶绿素a，它的含量高低与水体藻类的种类、密度等有密切的关系[1]，也与水环境质量有关，是水体理化性质动态变化的反映指示之一，通过测定叶绿素a含量能够在一定程度上反映水质的富营养状况。

1 材料与方法

1.1 研究点位与采样方法

洞庭湖是我国的第一大湖，湖泊面积2 625 km2，平均水深6.39 m，换水周期约20 d，营养盐来源复杂，由于长期的湖泊演变和人类活动。目前分为东、南、西3个湖区，本次研究分别在3个湖区采用GPS定位，各选取有代表性的断面共10个，其中东洞庭湖为鹿角、东洞庭湖湖心、岳阳楼、洞庭湖出口4个断面；南洞庭湖为万子湖、虞公庙、横岭湖3个断面；西洞庭湖为南嘴、蒋家嘴、小河嘴3个断面。

从2014年1-12月进行1 a的定位采样，每月1次。采用有机玻璃采水器采取水样。

1.2 分析方法

取1 L水样，经0.45 μm乙酸纤维滤膜过滤，低温干燥6～8 h后放入组织研磨器中，用90%的丙酮定容10 mL到离心管中，在3 000～4 000 r/min中离心10 min，反复二次取上清液10 mL到比色管中，用1 cm光程比色皿测定在750、663、645、630 nm波长吸光度，再用公式进行计算。

2 结果与分析

2.1 洞庭湖不同区域水体叶绿素a的动态变化特征

图1为洞庭湖不同区域水体叶绿素a含量1 a的动态变化特征。结果表明，不同区域、不同时期洞庭湖水体叶绿素a含量呈明显差差异，全年叶绿素含量以夏季和秋季最高，春季最低，但各區域因环境条件不同而呈现不同的动态变化特征。东洞庭湖区域水体叶绿素a的含量在0.2～28.8 mg/m3，以10月的东洞庭湖湖心断面最高为12.6 mg/m3，3月的东洞庭湖出口断面含量最低为0.5 mg/m3。南洞庭湖区域水体叶绿素a的含量在0.2～8.4 mg/m3，以8月的万子湖断面最高为6.8 mg/m3，2月的万子湖断面含量最低为0.4 mg/m3。西洞庭湖区域水体叶绿素a的含量在0.2～9.7 mg/m3，以8月的小河嘴断面最高为7.3 mg/m3，2月的小河嘴断面含量最低为0.3 mg/m3。

2.2 洞庭湖不同区域水体叶绿素a的空间变化特征

不同区域叶绿素a的含量以东洞庭湖最高，年平均含量为3.1 mg/m3，南洞庭湖最低为1.5 mg/m3，其次为西洞庭湖为1.6 mg/m3。各区域叶绿素a的含量东洞庭湖与西、南洞庭湖的差异较大，西、南洞庭湖水体中叶绿素a的年平均含量没有显著性差异。

3 结论与讨论

3.1 洞庭湖叶绿素a的空间分布

研究表明，洞庭湖水体叶绿素a由于受不同的环境条件影响，不同区域的叶绿素a含量动态变化较大，在叶绿素a较高时期东洞庭湖>西洞庭湖>南洞庭湖，最高可达28.8 mg/m3，这主要是因为东洞庭湖靠近岳阳市，岳阳是一个工业城市，大量的城市污水及其所含的营养元素被排放到东洞庭湖水体中，有利于藻类的生长。因此，叶绿素a会较高，而西、南洞庭湖区域工业相对较少，主要以农业和养殖为主，虽然存在盲目过量施用氮磷肥问题[2]，但水体中含氮磷量相对较低，且水体扰动力大，所以叶绿素a较低。

3.2 洞庭湖叶绿素a的季节动态变化

夏秋二季叶绿素a较高，是因为夏秋二季温度相对较高，藻类生长迅速，因此叶绿素a较高。另外，由于洞庭湖不同区域随季节变化的沉积物-水体界面磷迁移变化不一样，由于沉积物中磷形态分布特征不同，且不同断面的生态位不同，因此不同区域沉积物磷释放受季节的影响不一样，导致磷对藻类生长随季节的变化而不同[3]，这也是叶绿素a季节性变化的原因。

3.3 结论

本次研究表明，洞庭湖叶绿素a的高峰期在夏秋二季，春冬最低，洞庭湖水体叶绿素a全年动态变化较大，且以东洞庭湖最高，南洞庭湖最低。

参考文献

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[2]王洪铸，王海军.蓝藻水华治理应放宽控氮、集中控磷，以大幅度降低污水处理成本[J].科技导报，2008（22）：95-99.

[3]吴庆龙，谢平，杨柳燕，等.湖泊蓝藻水华生态灾害形成机理及防治的基础研究[J].地球科学进展，2008（11）：136-137.

广东省植被NPP时空特征变化分析 第4篇

植被的净初级生产力(NPP, Net Primary Productivity)是指植物在单位时间、单位面积上由光合作用产生的有机物质总量中扣除自养呼吸后的剩余成分[1],它是生态系统次级生产提供能量和物质基础,而且也是生态系统自身健康和生态平衡的重要指示因子,以及判定碳汇和调节生态过程的主要因子[2,3,4,5],在全球变化及碳平衡中起着重要作用。自20世纪60年代以来,各国学者对NPP的研究倍受重视。国际生物学计划(IBP,1965-1974年)期间,曾进行了大量的植物NPP的测定,并以测定资料为基础,联系气候环境因子建立模型,对植被NPP的区域分布进行评估[1,6]。建立于1987年的国际地圈—生物圈计划(IGBP)、全球变化与陆地生态系统(GCTE)和最近出台的京都协定(Kyoto Pro-tocol)均把植被的NPP研究确定为核心内容之一[7]。开展区域尺度的生态系统NPP研究有着十分重要的意义,因为它与目前受到广泛关注的其他重大问题(如碳循环与碳扰动、土地利用变化、气候变化和自然资源管理等的研究)有着密切的联系,可以说是这些研究工作中的重要环节之一[8]。本文利用美国国家航空航天局(NASA)的EOS/MODIS(对地观测系统/中分辨率成像光谱仪)、(TERRA卫星)遥感数据(MOD17A3),对广东省2000-2005年地表3种植被类型(农田、林地和草地)的生长状况及其时空变化特征进行了分析。

1 研究区概况

广东省地处我国大陆的南部,位于东经109°45'~117°20′和北纬20°09′~25°31′之间。全省设广州、深圳2个副省级市、l9个地级市、23个县级市、54个市辖区和44个县(其中3个民族自治县)。陆域东邻福建,北接江西和湖南,西连广西,南临南海,西南端隔琼州海峡与海南省相望,面积l7.98万km2,约占全国陆地面积的l.85%,大陆岸线长3368.1km,沿海岛屿759个(不包括香港、澳门地区),内陆江河主要有珠江、韩江、漠阳江和鉴江等。

广东省地势北高南低,北依五岭,南濒南海,东西向腹部倾斜。境内山地、平原和丘陵纵横交错。全省最高峰是位于本列山地西北端的石坑崆,海拔1902m。

广东省地处亚热带,北回归线横穿广东省大陆中部,气候温暖,雨量充沛。在植被类型中,有属于地带性植被的北热带季雨林、南亚热带季风常绿阔叶林、中亚热带典型常绿阔叶林和沿海的热带红树林,还有非纬度地带性的常绿-落叶阔叶混交林、常绿针-阔叶混交林、常绿针叶林、竹林、灌丛和草坡,以及水稻、甘蔗和茶园等栽培植被。

2 数据来源及其处理

2.1 数据来源

本文所用的NPP数据为美国国家航空航天局(NASA)的EOS/MODIS(对地观测系统/中分辨率成像光谱仪)(TERRA卫星)提供的2000-2005年的遥感数据产品(MOD17A3)。MOD17A3是基于MODIS(TERRA卫星)遥感参数,通过BIOME-BGC模型计算出全球陆地植被净初级生产力(NPP)年际变化的资料,其像元大小为1km*1km,目前已在全球不同区域对植被生长状况、生物量的估算、环境监测及全球变化等研究中得到验证和广泛应用[9,10,11,12]。土地利用数据来自MODIS遥感数据中MOD12Q1产品。

2.2 数据处理

首先,根据土地利用类型数据,在arcinfo平台下提取出农田、林地和草地3种植被类型在广东省的分布情况;然后,据此分别提取这3种植被类型的NPP,并对不同植被类型对应的2000-2005年的NPP求取了平均值,进行了随时间的变化趋势分析;最后,利用一元线性回归分析模拟了广东省地表每个栅格单元NPP值的变化趋势,以反映广东省各地区NPP的增减变化趋势及其空间特征。其计算公式为

undefined

式中 n—监测时间段的年数;

undefined—第j年NPP的平均值;

ΘSlope—趋势线的斜率。

这个趋势线并不是简单的最后一年与第一年的连线。其中,ΘSlope>0,说明NPP在n年间的变化趋势是增加的;反之,则是减少的。

3 结果分析

3.1广东省3种植被类型NPP均值情况

按照上述步骤,计算得出广东省3种植被类型在2000-2005年6年中的年均NPP分别为:农田为528.02gC/(m2·a),林地为657.01gC/(m2·a),草地为601.49gC/(m2·a),反映出广东省林地初级净生产力最高,草地次之,农田最低。

3.2 广东省3种植被类型NPP年际变化趋势

在arcinfo平台下分别提取出的广东省农田、林地和草地3种植被类型在广东全省范围内的各年平均NPP值情况,如表1所示。

分别对广东省2000-2005年农田、林地和草地的全省各年平均NPP做随年份的一元回归分析,得到这3种植被类型NPP随年份变化的趋势,如图1~图3所示(回归方程中,X代表从2000年开始计数的年数,取值为1~6)。

由以上趋势分析得出:2000-2005年,广东省农田、林地、草地3种植被类型的年均NPP均呈增长态势,林地和草地年均NPP增长速度相当,均高于农田的增长速度。

3.3 广东省NPP空间变化趋势检测

按照式(1)计算得到广东省3种植被类型每个像元的NPP在2000-2005年内的变换趋势情况。根据ΘSlope的大小,将其增减情况分为5类,即显著减少(ΘSlope<-15)、微减(-15<ΘSlope<-3)、不变(-3<ΘSlope<9)、微增(9<ΘSlope<21)和显著增加(ΘSlope>21)。对其增减情况统计如表2所示。

由表2可知:广东省大部分地区3种植被的全省平均NPP呈显著的增长趋势,占到3种植被总面积的61.29%;全省植被生长状态良好,呈减少趋势的不到2%。结合2005年的土地利用分类图(如图4所示),可以看出:广东省西南部的湛江、茂名和阳江等3个市的农田和林地有显著的增长;西部的肇庆、北部的清远和韶关林地分布广泛,且NPP也有显著增长;处于珠三角边缘城市佛山、广州、东莞、中山、深圳和珠海等市NPP呈现显著减少的趋势;东部的汕头表现出较为明显的减少趋势。广东省植被NPP变化检测图如图5所示。

4 结语

基于EOS/MODIS卫星遥感资料分析,得到3种植被类型在2000-2005年期间年均NPP分别为:农田528.02gC/(m2·a),林地657.01gC/(m2·a),草地601.49gC/(m2·a),反映出林地初级净生产力最高,草地次之,农田最低。2000-2005年,广东省大部分地区3种主要植被类型农田、林地、草地的年均NPP均呈缓慢增长趋势,NPP呈显著增长的面积占3种植被总面积的61.29%,NPP呈减少趋势的不到2%。珠三角城市群和汕头等经济工业发达地区的局部NPP表现出显著减少的趋势,表明这些地区城市扩张、新增工业用地等人类活动在较大程度上破坏或影响了植被正常生长的条件,导致NPP的降低。由于MODIS系列数据时间尺度较短,缺乏广东省土地利用变化资料,本文未能进行广东省长时间尺度的NPP时空变化特征及其对土地利用变化的响应关系研究,在今后的工作中有待加强。

摘要：利用EOS/MODIS卫星遥感资料,对2000-2005年广东省农田、林地和草地3种植被类型的植被净初级生产力(NPP)的时空变化特征进行了分析。结果表明,广东省农田、林地和草地的年均NPP分别集中在480～590gC/(m2·a),590～760gC/(m2·a),540～690gC/(m2·a)之间,林地最高,草地次之,农田最低。NPP变化趋势检测显示,广东省大部分地区这3类植被NPP均呈增长趋势,生长态势良好,NPP呈显著增长的面积占这3类植被总面积的61.29%。珠三角城市群和汕头等经济工业发达地区的局部NPP表现出显著减少的趋势,表明这些地区城市扩张和新增工业用地等人类活动在较大程度上破坏了当地植被,或影响了其正常生长,导致NPP的降低。

关键词：植被,净初级生产力,MODIS,广东省

参考文献

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时空变化，我醒悟 第5篇

一直在做梦，梦境很长，只是转眼——真实却很苦涩。梦醒后，我们终将长大。告别过去，挥向崭新的中国。一切只因有你，我的中国。

——题记

入夜，有些疲倦，索性趴在桌上，进入梦境，本想找周公聊聊天，怎知在偶然间阅览了一幅历史长卷。

夏商周时期，大禹治水受百姓所爱戴，成为君王，建立了夏朝，成为中国历史上的第一个朝代。百姓为国家辛勤耕作，为自己的生活辛勤耕作。这，是奴隶制社会，注定不会长久。夏桀时期，国家覆灭。商朝成立，商纣葬送。周朝成立，分东西两周，东周又划分为春秋、战国。春秋时期，战火纷飞，孔子出现。他在我国文化史、政治史上有着悠久深远的影响，同时也在历史长卷上埋下了灿烂的文化瑰宝。。。。。。

秦朝时期，秦王统一天下，至此，封建社会开始。在这期间，同样涌现出了大批英雄：岳飞的精忠报国，苏武的为国牧羊，屈原的以死殉国，文天祥的“人生自古谁无死，留取丹心照汗青”。。。。。。心中无限悲凉，爱国就会有牺牲!岳飞报国牺牲生命、苏武报国荒芜青春、屈原报国放弃生命。。。。。。还有许多爱国烈士，都是为了国家倾尽所有，为了什么?只因他们热爱自己的祖国啊!谁不热爱自己的祖国呢?

直至近代史，它是中国的一次巨大转折点。我们被侮辱、被奴役、被虐夺。。。。。。!清政府被迫签订了无数条约，《南京条约》、《辛丑条约》、《马关条约》、《天津条约》、《北京条约》等，这些条约让我们中国失去了大量的领土和主权，尤其是《辛丑条约》，更是让中国彻底沦为俘虏!中国人民当然不会屈服，我们用行动给予回答：五四运动宣告着不会，数万学生工人罢学罢工、举牌游行。。。。。。这一切的一切，无不宣示中国人民从此站起来了!辛亥革命进行时，孙中山、黄兴等人领导着人民推翻了罪魁祸首——腐败的清政府，尽管胜利的果实被袁世凯所亵渎盗取，但，这次反革命运动也使主动权重新回归到人民手中，这还不算是一个成功的革命吗?紧接着，共产党建立了!这是中国近代史上的又一个巨大转折点!它也是一件开天辟地的大事!这一次，中国人民不仅是站起来了，还开始武装了!

帝国侵略者开始他们的掠夺，就在这关键时刻，共产党和国民党却开始了内战。日本侵华的意图愈来愈强烈，可中国人民已经站起来了!我们还会那么轻易被打败么?

我们用行动证明：不可能!

中国人民是一个不屈的民族。日本的残暴奴役广大中国人民，使我们永远记住了这血的耻辱，也让我们明白了：团结，就是力量，落后，就要挨打!

建国之后，中国人民勤奋地工作、劳动。。。。。。渐渐地出现了许多爱国先驱，周恩来的“为中华之崛起而读书”、毛泽东的“中国不是蚂蚁，任由踩踏”、邓小平的“劳动是我们中国的脊梁”等，都是我们富强起来的.见证!

‘两弹一星’的成功试用，宣告着我们中国，不再是那个积贫积弱的国家了，更不再是‘东亚病夫’了!

我顿然醒悟，从梦中惊醒!凝望着灰白的天花板，回味着这真实的‘梦’，却又好似近在眼前! 我，漠然了。。。。。。生活使我们渐渐麻痹，怎能为了生活而生活?如今的中国就像一个固定的社会，总是停滞不前!

怎不想想，当我们在打电动、唱小曲、不务正业时，昔日的历史是否还将重演?我们又该如何面对为了中国的未来而牺牲的英魂?他们用鲜血点燃了中国的未来，我们怎能贪图享受、固步自封 ?

面对这种社会，我们应用知识造福中国，用技术武装中国，用科学改造中国 !

我的心也忐忑着，迟早有一天，我们中国人民会强大起来，会将我们辛亥革命、五四运动中所得到的耻辱一一奉还。或许我们不能像美国一样，明目张胆得发起战争，还自以为是得宣称是和平主义者;或许我们不能像日本一样，明明只是个小小的岛国，却能发展得如此强大，将我们中国追得爬爬滚滚。。。。。。可是，我们会富起来的，会强起来的，总是要经过多次挫折，才能见到雨后最美丽的彩虹。。。。。。

昌黎海域文昌鱼栖息环境的时空变化 第6篇

关键词：文昌鱼（Amphioxus）；栖息环境；粒度特征；颗粒含量；人为活动；分选系数

中图分类号： S931文献标志码： A文章编号：1002-1302（2014）10-0343-03

收稿日期：2013-11-23

作者简介：吴凯（1988—），男，河北石家庄人，硕士研究生，主要从事自然地理学研究。E-mail：2271292661@qq.com。文昌鱼（Amphioxus）是无脊椎动物向脊椎动物演化的典型过渡生物，是研究物种进化的一种珍贵海洋生物，已被列为国家二级保护动物。而青岛文昌鱼是黄、渤海唯一一种文昌鱼，分布在秦皇岛近岸、烟台、青岛胶洲湾及大公岛等海域，昌黎海域为国内青岛文昌鱼栖息密度最高的海域之一[1-2]。尽管国内的研究者已对文昌鱼的栖息环境做过描述，如马明辉等[3]曾运用滦河口地区2000年8月份监测数据对该研究区内的文昌鱼栖息底质特征进行过描述，但随着近几年涉海活动的增多，使得昌黎海域生态环境发生持续性的变化，并使环境质量呈现下降的趋势，影响到本地区文昌鱼种群的生存。为此，我们试图运用昌黎海域2006—2011年间的监测数据，从多年间文昌鱼栖息环境的时空变化的角度，对该区域文昌鱼种群演变及其对环境的响应进行研究。

1材料与方法

1.1研究区自然状况

昌黎县位于河北省东北部，隶属秦皇岛市。该研究海域（图1）北起大蒲河口南岸，南至滦河河口北岸，气候属于暖温带湿润大陆性季风气候，具有光照充足、降水丰沛、雨热同期等特点。昌黎县的海域面积757.88 km2，其中浅海面积 715.86 km2，占海域总面积的94.46%。昌黎县浅海资源条件优越，以保护用海、旅游用海和养殖用海为主，近几年来，昌黎县浅海养殖业发展迅速。

2.2研究方法与监测站位

文昌鱼是一种具有科学研究价值的珍惜物种，虽然在热带和亚热带的8 ～16 m水深的浅海底栖环境中均有分布，但对于生存的底质环境有较高的要求[4]。而沉积物的颗粒特征是研究沉积环境的基础性质之一，是通过物源物质、沉积水动力、搬运距离等共同作用产生的结果，在粒度分析数据中包含了水动力条件和物源等多种信息[5]。因此本试验通过研究区内持续表层沉积物样本数据进行沉积学的粒度分析和沉积环境分析，研究文昌鱼种群栖息环境的时空演变。

国家海洋局于2004年在滦河河口——秦皇岛海域设立生态监控区，共布设监测站位19个（图1），系统开展了海水环境、沉积环境和生物环境等多要素年度监测。

本试验基于2006—2011年6年间表层沉积环境的监测数据运用沉积物颗粒特征分析法、地理学图解分析法和统计学分析方法，对昌黎海域文昌鱼栖息底质环境的时空变化及文昌鱼的响应进行研究。

2结果与分析

2.1昌黎海域文昌鱼栖息底质环境粒度特征的年际变化

研究区位于渤海湾以北沿岸，潮汐能微弱且不稳定，物源物质多由河流补给沿岸流输送[2]。分析结果表明底质类型包含有粉沙质沙（TS）、黏土质粉沙（YT）、细沙（FS）、中细沙（MFS）、细中沙（FMS）、沙（S）多种类型，底质类型分布较广。

同时研究结果表明，底质中硫化物与文昌鱼种群密度之间不具有相关性（5、8和10月相关系数分别为-0.461、-0.556 和0191），底质中的氮磷比和文昌鱼种群密度同样也不具有明显的相关性（5、8和10月相关系数分别等于 -0.551、0504和0.471）。黄伟等[8]研究结果表明，不同的氮磷比例对于浮游植物群落的物种丰度产生显著的影响，但这种影响由于所研究区域的不同和环境的复杂性会产生影响程度的不同。由于近年来氮磷比的大幅度波动变化，势必会影响浮游植物的种群结构，进而威胁到文昌鱼觅食环境的稳定性。

石油作为宝贵的化石燃料，是一种复杂的混合物质，由于近些年来我国对于石油燃料需求量的增加，石油污染对于海洋环境存在着严重的威胁，虽然世界范围内已经对石油的污染产生了高度重视，但一般理解的海洋环境污染为表层海水油膜造成的环境破坏，而对石油在土壤中迁移过程和石油污染物对沉积物的污染认识不足[9]。本试验探究底质中的石油含量与文昌鱼种群密度的关系，发现石油含量与文昌鱼种群密度之间存在着显著的负相关性（-0.643～-0.966），2011年5月共有3个站点检测到文昌鱼，当石油类含量超过54.1×10-6 μg/g时，站点内就无法检测到文昌鱼的活动；8月一共有4个站点检测到文昌鱼，当石油类含量超过 15.2×10-6 μg/g时，站点内就无法检测到文昌鱼的活动；10月一共有4个站点检测到文昌鱼，当石油类含量超过 54.0×10-6 μg/g 时，站点内就无法检测到文昌鱼的活动；石油是一种黏稠物质，会渗透到底质泥沙中，使地质泥沙的缝隙减小，降低底质中氧气含量，破坏文昌鱼的生存环境[8]。

3结语

文昌鱼的种群因为栖息地时空演变出现不同程度的退化，分布区域不断地缩小。为了遏制这种趋势，必须对海域养殖容量进行准确的评估，在养殖容量许可的范围内科学用海，持续发展养殖业，防止过度捕捞；在沿海区域农业生产过程中要尽量减少化肥和农药的使用，减少污染物入海量，加强沿海城市及滦河沿岸污水处理能力建设和对养殖废水处理的管理，实行清洁生产，使生态系统保持一个良性的发展趋势；探究石油类物质增加的来源及富集原因，控制底质中石油类物质的富集，从而为文昌鱼的生长创造一个良好环境。

致谢：本研究的现场采样工作由河北省昌黎黄金海岸国家级自然保护区的环境保护监测人员协助完成，在此表示感谢！

参考文献：

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[2]苏艺，刘佳，韩晓庆，等. 海水养殖对海洋生态环境的影响——以河北省昌黎县为例[J]. 江苏农业科学，2012，40（3）：306-309.

[3]马明辉，张志南，冯志权，等. 滦河口青岛文昌鱼分布与栖息地底质特征[J]. 海洋环境科学，2005，24（2）：39-42.

[4]Desdevises Y，Maillet V，Fuentes M，et al. A snapshot of the population structure of Branchiostoma lanceolatum in the Racou beach，France，during its spawning season[J]. PLoS One，2011，6（4）：e18520.

[5]杨旭辉，冯秀丽，褚忠信，等. 中国东部陆架表层沉积物粒度特征及其沉积环境浅析[J]. 中国海洋大学学报：自然科学版，2012，42（增刊2）：126-134.

[6]赵东波. 常用沉积物粒度分类命名方法探讨[J]. 海洋地质动态，2009，25（8）：41-44，46.

[7]杨建威，任一平，徐宾铎. 青岛自然保护区文昌鱼的资源调查与生长研究[J]. 水利渔业，2008，28（3）：112-114.

[8]黄伟，朱旭宇，曾江宁，等. 氮磷比对东海浮游植物群落生长影响的微宇宙实验[J]. 环境科学，2012，33（6）：1832-1838.

[9]郭超，黄廷林，郭念城. 杏子河沉积物中石油污染物释放实验研究[J]. 工业安全与环保，2012，38（5）：58-60.

[10]杜卫东，万云洋，钟宁宁，等. 土壤和沉积物石油污染现状[J]. 武汉大学学报：理学版，2011，57（4）：311-322.

时空变化特征 第7篇

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

本文采用的资料为国家气象中心整编的1951年1月至2003年12月我国160站的月总降水量, 其中9—11月的总降水量代表秋季降水量。

1.2 统计方法

本文使用的方法主要有线性倾向估计。线性倾向估计:用xi表示样本量为n的某一气候变量, 用ti表示xi所对应的时间建立xi与ti之间的一元线性回归方程为:

式 (1) 可以看作一种特殊的、最简单的线性回归形式。它的含义是用一条合理的直线表示为x与其时间t之间的关系。式 (1) 中a为回归常数, b为回归系数。a和b可以用最小二乘法进行估计。

对观测数据xi及相应的时间ti, 回归系数b和常数a的最小二乘估计为:

其中,

利用回归系数b与相关系数之间的关系, 求出时间ti与变量xi之间的相关系数:

式 (1) ~ (2) 中回归系数b为倾向值。回归系数b的符号表示气候变量x的趋势倾向。b的符号为正, 即当b>0时, 说明随着t的增加x呈上升趋势;当b的符号为负, 即b<0时, 说明随时间t的增加, x呈下降趋势。b值的大小反映了上升或下降的速率, 即表示上升或下降的倾向程度。因此, 通常将b称为倾向值, 将这种方法叫做线性倾向估计。

式 (3) 中相关系数r表示变量x与时间t之间线性相关的密切程度。当r=0时, 回归系数b为0, 即用最小二乘法估计确定的回归直线平行与x轴, 说明x的变化与时间t无关;当r>0时, b>0, 说明x随时间t的增加呈上升趋势;当r<0时, b<0, 说明x随时间t的增加呈下降趋势。|r|越接近0, x与之间的线性相关就越小。反之, |r|越大, x与t之间的线性相关就越密切。当然, 要判断变化趋势的程度是否显著, 就要对相关系数进行显著性检验。确定显著性水平a, 若|r|>ra, 表明x随时间t的变化是显著的, 否则表明变化趋势是不显著的。

2 华北地区秋季降水变化特征分析

2.1 年代际变化特征

2.1.1 空间分布。

从图1a可以看出, 20世纪50年代华北大部分地区降水距平为正, 只有少数地区降水距平为负, 北部降水偏多, 南部偏少。河北以及山西是降水偏多的地区, 山东和河南相对降水偏少;高值中心为北京, 距平值为69.96 mm, 是降水最多的地区, 山东济南是降水最少的, 距平值为-10.97 mm;距平值为负的地区为青岛、潍坊、济南以及菏泽, 降水很少。60年代 (图1b) , 从数值上看, 降水量比50年代减少, 减少幅度最大的是河北地区;50年代降水最多的北京距平值由69.96 mm减少至3.28 mm, 减少了66.68 mm, 是减少幅度最大的地区, 山西地区降水也减少, 而河南与山东地区则降水增多;高中心为山东济南, 距平值为31.17 mm, 低中心为河北承德, 值为-27.48 mm, 降水最多。70年代 (图1c) , 华北大部分地区降水继续减少, 大部分地区为负距平, 整体上减少幅度比60年代大;其中, 河北西部是降水最少的地区, 低中心为北京, 距平值为-33.22 mm, 也是降水减少幅度最大的地区, 距平值减小了36.50 mm, 河北东部降水反而增多, 承德是降水最多的地区, 距平值为12.84 mm;60年代降水增多的山东降水也减少, 不过与其他地区相比, 降水相对偏多;山西地区降水仍然呈减少趋势。80年代 (图1d) , 华北均为负距平 (除天津、邢台) , 并且数值较低, 表明华北在80年代降水很少, 可以认为80年代秋季相对干旱;山西、河南及山东半岛降水偏少, 山东半岛低中心为青岛, 是降水最少的地区, 距平值由70年代的5.45 mm降到了-46.75 mm, 减少了52.20 mm, 也是降水量减少幅度最大的地区;山东西部和河北是降水减少幅度相对较小的地区, 河北邢台降水最多, 距平值为13.91 mm, 天津地区降水也相对较多。到了90年代 (图1e) , 降水增多, 大部分地区为正距平, 只有3~4个测站为负值;山西地区和山东半岛是降水较多的地区, 也是降水增加幅度最大的区域;山东半岛有1个高中心———青岛, 距平值为35.25 mm, 而80年代青岛是降水最少的地区, 降水增加幅度最大;河北东北部和山东西南部降水相对偏多, 河北西部是降水最少的地区, 低中心———北京, 距平值为-10.02 mm。到了21世纪4年 (2000—2003年) (图1f) , 与20世纪90年代相比, 从数值上看, 降水减少, 大部分地区为负值, 只有河南地区降水相对偏多;河北北部降水减少, 减少幅度也很大, 是降水最少的地区;低值中心为承德, 距平值为-52.36 mm, 降水最少。

注:实线为正, 虚线为负。

综上所述, 在这53年中华北秋季降水距平经历了正负交替的过程, 降水有弱的减少趋势, 东北部变化比西南部显著;20世纪60年代和80年代降水相对偏少, 70年代年际变化显著, 50年代与90年代属于雨水丰沛期。

2.1.2 时间演变。

从表1可以看出, 20世纪60年代比50年代平均秋季降水量只减少了1.2 mm, 基本没有变化, 70年代降水量比60年代减少了18.53 mm, 减少了17.25%, 减少幅度较大;80年代秋季降水量是最少的, 降水量仅为99.71 mm, 与50年代相比, 降水量减少了27.37%, 减少幅度很大;到了90年代降水量增大到了128.96 mm, 增加了29.34%, 平均秋季降水量为最多的年代;2000—2003年这4年, 降水量与20世纪90年代相比又有所下降。华北地区秋季降水量和年降水量的趋势系数 (回归系数) 分别为-0.291 3和-2.271 0。由此可以看出, 秋季和年降水量的趋势系数都为负, 两者与时间呈负相关, 秋季与年降水量都有随时间减少的趋势;年降水量趋势系数比秋季的大, 说明年降水量减少速率较大, 秋季降水量减少速率较小, 为弱的减少趋势。

2.2 年际变化特征

2.2.1 空间分布特征。

图2给出了秋季降水量年际变化的程度。河北东北地区、山西西部以及山东半岛年际变化速率较大, 山东西南地区、河南东北地区、河北西南部及山西东部年际变率相对较小;降水量年际变率达到70 mm/年的地区有北京、天津、青岛、烟台、太原、临汾等地区, 降水量变化程度较大;年际变率最大的地区是济南, 为90.87 mm/年, 石家庄是降水量年际变率最小的地区, 为5.77 mm/年。

2.2.2 时间变化特征。

图3表现了秋季降水量年际变化的时间变化特征。从图3可以看出, 以标准化值|σ|>1作为标准, 定出的多雨年有1952年、1961年、1963年、1978年、1991年、1992年;少雨的年份有1964年、1975年、1979年、1980年、1981年、1987年、1990年、2001年。总体看, 20世纪60年代以前秋季降水偏少, 50年代后期开始增多, 到1961年达到最高点, 之后降水又开始减少, 减少幅度很大, 1964年达到53年中降水量最少, 之后降水量又开始减少, 从70年代中期降水逐渐减少, 中间年份降水有增有减, 不断变化, 从1987年降水量又呈上升趋势, 降水量偏多, 到了1992年达到峰点, 并开始有减少趋势。总的来说, 在50—60年代降水偏多, 之后虽也有增加趋势, 但整体是弱的减少趋势, 降水量逐渐减少。

3 结论

华北地区秋季多雨期与少雨期交替出现, 20世纪60年代和80年代降水相对偏少, 70年代年际变化显著, 50年代与90年代属于雨水丰沛期, 华北秋季降水整体上为弱的减少趋势。华北东北部降水量变化比西南部显著。

摘要：利用我国华北地区17个站1951—2003年的降水资料, 分析了华北地区秋季降水变化的时空特征。结果表明:秋季降水量在20世纪60年代和80年代相对偏少, 70年代年际变化显著, 50年代与90年代属于雨水丰沛期, 多雨期与少雨期交替出现, 整体为弱的减少趋势, 从降水减少程度看, 华北地区东北部变化比西南部显著。

关键词：秋季降水,时空变化,特征,华北地区

参考文献

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[4]陆日宇.华北夏季不同月份降水的年代际变化[J].高原气象, 1999, 18 (4) :509.

时空变化特征 第8篇

1 研究区概况

长治市位于山西省东南部, 地处35°48'~37°08'N, 111°55'~113°44'E之间, 南北长204 km, 东西宽147 km, 全区总面积13 896 km2, 东倚太行山, 西屏太岳山。长治为太行山、太岳山所环绕, 境内山地、丘陵、盆地纵横交错, 海拔大都在900~1 600 m之间。长治属典型暖温带半湿润大陆性季风气候, 全年冬无严寒、夏无酷暑, 雨热同季。一般年平均降水量介于515.2~607.2 mm之间, 主要集中在6—8月, 7月降水量最多, 1月降水量最少。

2 资料与方法

研究所用资料为长治市11个地面气象观测站1960—2013的降水量系列观测资料。运用一元线性回归、线性倾向估计、5年滑动平均等统计方法, 对降水量的变化程度进行衡量, 并对其演变特征进行分析。季节划分采用气候学常用的划分标准:3—5月为春季, 6—8月为夏季, 9—11月为秋季, 12—2月为冬季。各级别降水日数的确定依据中国气象行业规范标准规定, 日 (24 h) 降水量≥0.1 mm为1个雨日, 25.0 mm≤R24<50.0 mm为一个大雨日, 50.0 mm≤R24<100.0 mm为一个暴雨日, 100.0 mm≤R24<250.0 mm为一个大暴雨日。本文年 (月、季) 降水量定义为日降水量≥0.1 mm日数的总和, 全市的年、季、月降水量为11个站的平均值。

3 降水量和四季降水变化特征

3.1 降水量年变化

长治市降水量年变化呈单峰型变化 (见图1) , 降水主要集中在5—9月, 降水量为443.7 mm, 占全年的80%.1月降水量最少, 为4.3 mm, 7月降水量最多, 为147.4 mm。据统计, 2013-0各县降水量介于331.8~448.8 mm之间, 全市平均降水量为389.3 mm, 全市平均降水量和11个县站降水量均为有气象记录以来的极大值 (见图2) 。

3.2 降水量年际变化

1960—2013近54年, 长治市年降水量整体呈减少趋势 (见图3) , 减幅为16.5 mm/10年, 减少趋势比较明显, 其变化与我国年降水量呈减少趋势相一致, 与山西省年降水量呈减少趋势相一致。近54年年平均降水量为554.1 mm, 最大年降水量出现在2003年, 为868.7 mm;1971年次之, 为861.2 mm;最小年降水量出现在1965年, 为321.7 mm。有些年份降水量超过了700 mm (1963, 1964, 1967, 1971, 1973, 1975, 1976和2003年) , 有些年份降水量不足400 mm (1965, 1986和1997年) 。年降水量距平值在-232.4~+314.6 mm之间, 1977年之前距平多为正值, 之后多为负值 (见图4) , 说明20世纪70年代后期 (1977年) 降水明显偏少, 是降水年际变化格局发生转折的时期。根据降水量5年滑动平均可以看出, 20世纪70年代后期以前为长治市的丰水期, 20世纪70年代后期到21世纪初为枯水期, 之后降水量变化幅度较大, 在均值周围上下波动。

3.3 季降水量变化

长治市1960—2013春季平均降水量为87.9 mm, 占年降水量的15.9%.1963年降水量最多, 为182.9 mm;2000年最少, 仅21.5 mm。从图5 (a) 可见, 近54年春季降水总体变化不明显, 有略微的减少趋势, 减幅为0.35 mm/10年。2009年以后, 春季降水量在均值附近波动中下降。

夏季平均降水量为328.0 mm, 占年降水量的59.2%.1971年降水量最多, 为628.7 mm;1997年最少, 仅137.4 mm。从图5 (b) 可见, 近54年夏季降水总体有较明显的减少趋势, 减幅为6.21 mm/10年。2009年以后, 夏季降水量基本上在逐年增多。

秋季平均降水量为124.4 mm, 占年降水量的22.5%.2003年降水量最多, 为268.6 mm;1998年最少, 仅27.3 mm。从图5 (c) 可见, 近54年秋季降水总体有明显的减少趋势, 减幅为8.04 mm/10年。

冬季平均降水量为17.0 mm, 占年降水量的3.1%.1989年降水量最多, 为53.2 mm;1962年最少, 仅1.1 mm。从图5 (d) 可见, 近54年冬季降水总体略有增加趋势, 增幅为0.89 mm/10年。

总之, 1960—2013总体上春季、夏季、秋季降水量呈不同程度的减少趋势, 冬季降水量略有增加趋势。夏季和秋季降水减少幅度较大, 近54年夏季减少了33.5 mm, 秋季减少了43.4 mm, 说明年降水量的减少主要是夏季和秋季降水量减少造成的。

4 各降水量年代际变化特征

4.1 降水量年代际变化

长治市各年代际年降水量和四季降水量数据如表1所示。

从表1可以看出:20世纪60年代年降水量最多, 为597.1 mm, 降水距平百分率为8%;70年代年降水量为590.1 mm, 降水距平百分率为6%, 比60年代略偏少;80年代年降水量为522.0 mm, 降水距平百分率为-6%, 比70年代偏少12%;90年代年降水量为520.2 mm, 降水距平百分率为-6%, 和80年代持平;80—90年代年降水量均维持在一个较低水平;进入21世纪降水量有增多趋势, 2000—2009年降水量为541.1 mm, 降水距平百分率为-3%, 虽比80—90年增加4%5, 但仍属于偏少年代;2010—2013年降水量为553.7 mm, 比21世纪初增加2%, 接近近54年来年降水量的平均值。总之, 20世纪60—70年代后期降水量在均值以上, 70年代后期之后降水量在均值以下。60年代降水量最多, 为597.1 mm;90年代降水量最少, 为520.2 mm。20世纪60—90年代, 降水量呈下降趋势, 进入21世纪后降水量呈上升趋势, 2010—2013近4年的平均降水量接近近54年的平均值 (见图6) 。

4.2 四季降水量年代际变化

春季降水年代际变化见表1和图7 (a) 。春季降水量20世纪90年代最多, 为120.0 mm, 60年代次之, 70年代最少, 为73.6 mm。20世纪70—90年代降水量直线上升, 90年代以后降水量逐渐减少。

夏季降水年代际变化见表1和图7 (b) 。夏季降水量20世纪70年代最多, 为376.4 mm, 之后到80年代减幅较大, 为16%, 到90年代降水量逐渐减少到最低点, 为307.3 mm。这说明长治市20世纪70—90年代夏季处于长期干旱时期。这一现象与黄荣辉指出的1977—2000年华北地区夏季为持续干旱时期相一致。进入21世纪, 降水有增加趋势, 21世纪初较前期略有增加, 2010年以后增幅为12%.

秋季降水年代际变化见表1和图7 (c) 。秋季降水量20世纪60年代最多, 为167.2 mm, 之后降水逐渐减少, 到90年代降水量最少, 为97.1 mm。21世纪初降水量迅速增加, 增幅为43%, 2010年以后减幅为21%.

冬季降水年代际变化见表1和图7 (d) 。图 (d) 呈“M”字型, 冬季降水量21世纪初最多, 为22.1 mm, 70年代次之, 90年代最少, 为11.8 mm。20世纪70—90年代降水处于减少阶段, 90年代以后降水迅速增加, 到21世纪初降水量增幅 (87%) 达到最大值, 是近54年来增幅最多的10年。这一变化趋势与中国气候变化现状及前景分析中的结论大体一致。2010年以后降水量减幅为28%.

由此可见, 20世纪70—90年代长治市除春季降水处于增多趋势外, 夏、秋、冬季降水均处于不同程度的减少趋势;2010年以后除夏季降水处于增多趋势外, 春、秋、冬季降水均处于不同程度的减少趋势。这说明长治市20世纪70—90年代夏季处于长期干旱时期, 2010年以后夏季降水有增多趋势。夏季是长治市大秋作物需水关键期, 降水的增多有利于大秋作物的生长, 但春季要有适宜的墒情才能保证苗全、苗壮, 因此, 掌握降水时空分布特征、合理利用水资源, 对保证长治市粮食产量的丰收有特别重要的意义。

5 降水日数变化趋势

5.1 日降水量≥0.1 mm的日数

1960—2013长治市近54年平均降水日数为87 d。年最多降水日数为126.3 d, 出现在1964年;年最少降水日数为62.8 d, 出现在1997年。降水日数总体上呈减少趋势, 减幅为2.6 d/10年。

5.2 大雨以上量级降水日数

洪涝灾害是长治市最严重的自然灾害之一, 主要集中在6—8月, 给农业生产和人民财产造成巨大影响, 因此, 主要对大雨以上量级的降水日数进行分析。据统计, 1960—2013大雨平均日数为3.9 d, 总体上略有减少趋势, 减幅为0.1 d/10年, 年最多大雨日数为7.1 d, 出现在2003年;暴雨平均日数为0.9 d, 总体上呈略微的减少趋势 (见图8) , 减幅为0.01 d/10年, 年最多暴雨日数为2.1 d, 出现在2013年;大暴雨平均日数为0.1 d, 总体上呈略微的增加趋势, 增幅为0.01 d/10年, 年最多大暴雨日数为0.6 d, 出现在2001年。可见, 近54年大雨、暴雨日数均有不同程度的减少趋势, 大暴雨日数呈略微的增加趋势。暴雨日数从整体上看略有减少, 但进入2010年以后在逐年增多, 到2013年暴雨日数达到近54年来的最大值 (见图8) , 说明长治市进入2010年以后有夏季降水变强、洪涝灾害增多的趋势。

6 主要结论

时空变化特征 第9篇

近年来, 随着全球变暖的日益显著, 以气候变暖为代表的全球性环境问题已越来越受到科学界、社会公众和各国政府的普遍关注[1]。自20世纪80年代以来, 许多研究表明, 我国大部分地区气温明显升高, 降水量减少[2]。因此在全球变暖的条件下, 分析加格达奇气候的演变特征对中国北部生态环境建设具有一定的现实意义和深远的战略意义。

在各种气候要素中, 气温及降水量是描述一个地区气候及其变化的关键性指标[3], 尤其是对寒冷气候的描述。在全球气候可能进一步增暖的情况下, 了解加格达奇气候未来的变化趋势具有一定的科学意义, 也是制定区域可持续性发展战略所需要研究的问题。

1 研究区概况

加格达奇区位于黑龙江省西北部、大兴安岭山脉的东南坡, 在内蒙古自治区鄂伦春自治旗境内。总面积1587平方公里, 其中林地面积115213公顷, 农业用地面积6512公顷, 水域面积1476公顷, 平均年气温为低于0℃, 无霜期为85天至130天, 属寒温带大陆性季风气候。加格达奇是大兴安岭地区的政治、经济、文化中心和交通枢纽。

2 资料与方法

气候变化为大家关注的热门问题。为了进一步研究加格达奇气候变化特征, 本文利用加格达奇地面观测最近40年 (1971~2010年) 的气象观测资料, 分别计算1971~2010年气温、降水年平均值, 和不同年代的比值。

绘出加格达奇各 (平均气温、降水) 气象要素历史曲线及线性拟合曲线来分析气温和降水变化的长期规律, 趋势分析利用多项式回归分析的方法, 建立多项式方程, 并计算出每10年阶段性变化进行距平分析。

3 结果与分析

3.1 气温变化

通过对加格达奇1971~2010年的气温资料进行计算分析发现, 近40年来加格达奇年平均气温呈明显的上升趋势。由观测资料可知:1971~2000年年平均气温为-0.5℃, 70年代年平均气温为-1.3℃, 80年代年平均气温为-0.7℃, 比70年代年平均气温升高0.6℃;90年代年平均气温为-0.2℃, 比70年代年平均气温高1.1℃, 比80年代平均气温高0.5℃, 2000~2010年平均气温为0.1℃, 比70年代年平均气温高1.4℃, 比80年代年平均气温高0.8℃, 比90年代年平均气温高0.3℃。显而易见, 1971~2010年年平均气温呈增加的趋势, 与全球气温变化的趋势相对应。

从年平均气温变化曲线 (图1) 可以看出1971~1987年气温一直处于偏冷期, 1987年达最低点为-2.20C, 此期间年平均气温为-1.3℃。1988年后进入增暖期, 1988~2010年平均气温为-0.0℃, 比1971~1987年的平均气温升高1.3℃, 并于2007年达到最大值1.1℃。1988年之前的18年期间, 只有1975年的年平均气温达到零度以上, 而1989~2010年仅仅22年期间就有10个年份的年平均气温达到零度以上。可见增暖幅度是十分明显的。

从加格达奇各季平均气温变化分析, 各季平均气温在70年代期间处在偏冷期, 到了80年代后期气温急剧上升, 一直处在偏暖期, 特别是90年代以后气温增幅最大, 为分析气温变化的阶段性特征, 对各季节平均气温资料进行了分段处理分析, 从10年分段对比分析可以得出, 加格达奇除冬季均为平均温度逐年上升趋势, 70年代各季节平均温度比历年评价值均低, 到了80年代温度略有上升。90年代之后均比气候值高, 四季当中变幅最大的是冬季, 冬季平均气温近40年比70年代上升了1.4℃, 其次是春、夏、秋三季分别为0.8℃、0.4℃、0.5℃。由于近40年来各季平均气温均有增长, 导致年平均气温急剧变暖。

3.2 降水量变化规律

由观测资料可知:1971~2010年年平均降水量为435mm。70年代年降水量为460mm, 80年代年降水量为530mm, 90年代年降水量为601mm, 2000~2010年年降水量为497mm。80年代年降水量比70年代年降水量多70mm, 90年代年降水量比80年代降水量多71mm, 2000~2010年降水量比90年代减少了104mm。可见, 1971~2000年降水量呈均匀增加的趋势, 2000~2010年降水量又有减少的趋势。

通过对加格达奇1971~2010年的年降水资料进行计算分析发现, 近10年年降水量约减少了104mm。从年降水的变化曲线 (图2) 可以看出, 1987年之前降水略有增加, 呈波动性变化, 1988年至2000年之间降水增加最为明显, 2005年、2007年降水江少最为明显。

从四季降水及各年代降水量对比分析, 降水的年际变化同气温的逐年段上升趋势不同, 加格达奇降水量阶段性变化呈现出增多、减少交替出现的特点, 6成以上的降水集中在夏季, 7-8月是降水集中月, 也是大到暴雨多发期。历史上降水量最多的一年是1998年降水量747mm, 年降水量最少的一年是2007年328mm。

4 结论

4.1 通过对加格达奇1971~2010年的气温资料进行计算分析发现, 近40年来加格达奇年平均气温呈明显的上升趋势, 与全球气温的变化趋势相对应, 90年代以后气温增幅较大。

4.2 通过对加格达奇1971~2010年的气温资料进行计算分析发现, 近40年来加格达奇年降水同气温的逐年段上升趋势不同, 降水量阶段性变化呈现出增多、减少交替出现的特点, 1971~2000年年降水量呈增加的趋势, 2000~2010年降水量又有减少的趋势。

摘要：本文利用加格达奇最近40年 (19712010年) 的气象观测资料, 采用回归分析方法研究了加格达奇气温、降水量要素的时空变化特征及其与全球气温变化的关系。结果表明, 加格达奇的气温变化与全球平均气温升高存在一定的对应关系, 年均降水量19712000随全球气温升高呈现增加, 20002010有下降的趋势。1988年至2000年之间降水增加最为明显, 20052007年降水减少最为明显。加格达奇降水主要集中在夏季7-8月份。

关键词：温度变化,降水变化,特征

参考文献

[1]马万里, 罗菊春.全球气候变化问题探讨[J].内蒙古师大学报:自然科学版, 2001.

[2]陈隆勋, 朱文琴, 王文, 等.中国近45年来气候变化的研究[J].气象学报, 1998.

[3]王绍武.近百年来气候变化与变率的诊断研究[J].气象学报, 1994.

时空变化特征 第10篇

泰国是东盟成员国中旅游业比较发达的国家之一, 是中国重要的入境旅游客源国, 也是中国国民出境旅游的重要旅游目的地。随着中国——东盟自由贸易区的建立, 中国与泰国旅游合作的不断加强, 中国赴泰和泰国赴华的旅游人数都得到了持续增长。但是中国赴泰的旅游人数增长幅度远高于泰国赴华旅游人数。这使得中国在2010~2012年中国在中泰旅游服务贸易中处于逆差地位, 并且2012年中国对泰国旅游服务贸易进口额34.09亿美元, 中国旅游服务贸易对泰国出口额10.33亿美元, 中泰旅游服务贸易逆差额急剧增加到近24亿美元。这非常不利于中国和泰国旅游业持续、稳定、健康的发展, 以及中泰旅游合作的长期进行。因此, 对泰国赴华旅游市场的拓展进行研究具有非常重要的现实意义。

二、文献综述

目前, 泰国旅游市场在中国入境旅游市场中具有重要地位。就研究内容而言, 对泰国赴华旅游市场时空特征展开研究的文献较少。孙大英 (2009) 采用1998~2007年的统计数据进行分析, 认为泰国旅华客源市场具有发展迅速、季节性明显、游客在中国的空间流向非常集中、旅游目的单一等特点, 并提出开发创新型旅游产品、提高对泰国旅游市场宣传促销的有效性等策略。黄安民、韩光明 (2013) 主要采用2010年的统计数据进行泰国赴华旅游市场分析, 认为泰国赴华旅游人数呈稳定上升趋势, 空间集中度高且主要流向发达地区和著名旅游目的地, 以观光游览、休闲度假为主要目的地, 并提出优化旅游市场环境、升级旅游产品, 加大宣传力度等建议。就研究方法而言, 赵俊元、杜晓梦等 (2012) 运用年度变动指数分析旅游客流的年度变化特征;马耀峰, 李天顺 (2008) , 纪小美, 陈金华 (2013) 运用季节变动指数分析旅游客流的季节变化特征;纪小美, 陈金华 (2013) , 任瑞萍, 吴晋峰等 (2013) 运用地理集中指数分析旅游客流的空间集中变化特征, 任瑞萍, 吴晋峰等 (2013) 还运用首位度和规模位序分析旅游客流的空间分布变化特征。可见, 已有的研究文献在研究方法上已经基本成熟, 但是采用这些研究方法对泰国赴华旅游客流时间和空间变化的系统性研究不为所见。因此, 本文利用中国国家旅游局所公布的《中国旅游统计年鉴 (2000~2014) 》, 对近15年泰国赴华旅游市场的时间和空间变化特征展开研究, 并在此基础上提出拓展泰国赴华旅游市场的对策。

三、研究方法

(一) 时间变动研究方法

1. 年度变动指数

年度变动指数旨在分析泰国赴华旅游客流年度差异。其公式为:

式中:Y代表年度变动指数;N代表某年度客流量数值;n代表年度总数。Y值越趋近于100%, 说明旅游客流变动强度越小, 趋向于稳定。

2. 季节变动指数

季度变动指数旨在分析泰国赴华旅游人数在月份上的变化趋势。其公达式为:

式中, R为季节变动指数;x为某年某月的指标值;J为年度序数;n为年度数。

(二) 空间变动研究方法

1. 地理集中程度分析

地理集中指数旨在分析泰国赴华旅游人数在空间上的变动情况。其公式如下:

公式中, G为泰国赴华旅游的地理集中指数;Xi为第i个地区接待的泰国游客数量;T为泰国赴华旅游总人数;n为接待泰国赴华游客的中国地区数量。G值越接近100, 表明泰国赴华旅游的地理集中程度越高, 均衡性越差。

2. 首位度分析

首位度旨在分析泰国赴华旅游市场份额最大地区的地位优势, 下面采用进行分析。首位度的计算公式如下:

公式中, S为首位度, P1表示接待的泰国游客量第一位的省市, P2表示接待的泰国游客量局第二位的省市。

四、研究结论

(一) 时间变化

1. 年度变化

如图1所示, 自2000以来, 泰国赴华旅游客流虽然有所波动, 但总体呈稳定增长趋势。2000年泰国赴华旅游人数为24.11万人次, 2014年达到64.31万人次, 增加了1.67倍, 年均增长率为7.26%。15年的发展过程可以分为2个阶段, 2000~2004年处于快速增长趋势, 2005~2014年处于平稳增长趋势。如图2所示, 在第一阶段中, 2000、2003、2004年年度变动指数都偏离100超过15%以上, 说明泰国赴华旅游客流变动强度较大, 旅游客源市场不稳定。如图3所示, 在第二阶段中, 各年基本趋向100, 说明泰国赴华旅游客流变动强度较小, 旅游客源市场不稳定。

2. 月度变化

如图4所示, 泰国赴华旅游客流的季节变动指数曲线形成了1个高峰和1个次高峰, 高峰出现在4月, 次高峰分别出现在10月。其中4月的季节性成分最高, 季节变动指数高达155.21%。4月出现高峰期, 主要是因为泰国学校假期和新年假的缘故。10月出现高峰, 主要是受到中国—东盟博览会、泰国学校放假等因素影响。

3. 空间变化

(1) 地理集中。如图5所示, 除2 0 1 0年高达6 4.4 8之外, 2000~2012年间地理集中指数始终在35%上下波动, 表明泰国赴华旅游客流空间分布较为分散, 各省市在泰国旅游市场所占份额差距相差不大。

(2) 规模位序。为了进一步了解泰国赴华旅游客源主要流向的变化, 下面对居于前列的省市接待规模位序变化进行分析。

泰国赴华旅游客源主要流向云南、广西、四川等地理位置邻近省份, 北京、广东、浙江、上海、江苏等经济发达省市。如图6所示, 根据各地区游客接待规模位序的变化幅度, 可以将8个省市总体上划分为三类。第一类为广东、云南, 这两个地区的规模位序较为稳定, 基本保持前列。第二类上海、江苏、广西在2000~2012年间规模位序波动幅度较大, 但整体呈上升趋势。第三类为北京、四川, 在2000~2012年间规模位序波动幅度也较大, 但整体呈下降趋势。

(3) 首位度。2000~2012年间, 中国各地区接待泰国赴华游客规模首位度虽有上下波动, 但差距逐步增大 (附表) 。云南省虽然在2000~2001年间处于首位地区, 但首位度呈下降趋势, 并于2002~2007年不再居于首位;2008年以后, 云南省再次跃居首位地区, 首位度从2008年的1.42上升至2012年的3.33, 表明云南省对泰国赴华旅游市场的吸引力在不断增强, 竞争优势明显。这与云南的区位优势、交通相连、西双版纳地区的文化相近等因素有很密切的关系。广东在2002~2007年位居首位, 但首位度存在波动, 从2003~2006年呈现增长趋势, 2007年首位度下降, 表明广东的顶端优势开始弱化。

五、泰国赴华旅游市场拓展对策

泰国是东南亚旅游业较为发达的国家之一, 同时也是中国重要的入境旅游客源国。作为东盟成员国中第一个与中国建立战略性合作关系的国家, 泰国与中国在旅游方面的的合作和联系日益凸显, 泰国也将继续保持其在中国入境客源国中的地位。

(一) 加强泰国赴华旅游的便捷性

为了在原有基础上进一步拓展泰国旅游市场, 中国应当加强泰国国民赴华旅游的便捷性。第一, 应简化泰国国民的入境手续, 可以推行与泰国互免签证政策或实行多次往返签证政策, 增加泰国游客来中国旅游的次数。第二, 加强邻近省区和经济发达省份与泰国的交通通达性, 鼓励发展与泰国曼谷、清迈等重要城市的直线航班, 鼓励云南、广西与泰国邻近地区加强公路交通运输, 发展直达巴士和自驾车旅游。

(二) 大力开发针对性强的旅游产品

中国应深入调研泰国旅游者的旅游需求和旅游偏好, 开发针对泰国旅游客源市场的系列旅游产品。第一, 鼓励接待泰国游客的名列前茅的省市加强区域旅游合作, 整合特色旅游资源, 开发跨区域的、特色明显、时间较长的环线旅游产品。第二, 借助中国与泰国的经贸往来、会议展览, 大力拓展来华的商务旅游产品。第三, 针对泰国华人后裔, 中国, 尤其云南、广西、福建、广东等省份应加强开发寻根访祖旅游产品。

(三) 适当时间进行旅游营销

根据泰国赴华旅游市场的时间特点, 抓住时机进行营销。第一, 每年3—5月是泰国学校的长假和新年假;10—11月是泰国学校的小长假。这两个时间段又正是中国春暖花开和秋高气爽的季节, 正适合泰国游客来华观光休闲。中国旅游局应紧紧抓住泰国游客4月和10月的赴华旅游高峰期的前期展开营销攻势。第二, 中国旅游部门应以中国西南地区和东部沿海地区为主导, 带动其他地区参与, 对泰国旅游市场进行旅游目的地营销。第三, 除采用传统的营销方式外, 中国政府和企业还应利用网络媒体、手机媒体、数字电视等新媒体, 建设营销平台, 发布营销广告。

摘要：泰国是中国重要的旅游客源国之一。拓展泰国旅游客源市场对于中国旅游业发展非常重要。本文运用年度变动指数、季节变动指数、地理集中指数、首位度和规模位序分析了2000～2014年泰国旅游客流的时间和空间分布变化特征, 发现:泰国赴华旅游客流近10年增长平稳;出行时间主要集中在4月和10月;空间分布相对分散, 主要流向邻近的中国省份和经济发达地区, 特别是云南和广东。基于此, 提出加强泰国赴华旅游的便捷性、大力开发针对性强的旅游产品、适当时间进行旅游营销等拓展策略。

关键词：泰国,旅游市场,时间,空间,拓展

参考文献

[1]刘宏盈, 廖均燕.2002-2012年中泰出入境旅游服务贸易发展研究[C].北京:2015年中国旅游科学年会论文集, 2015.

[2]孙大英.泰国旅华市场及其发展策略研究[J].广西民族大学学报 (哲学社会科学版) .2009, 31 (4) :94-98.

[3]黄安民, 黄光明.泰国赴华旅游市场现状及发展趋势研究[J].华侨大学学报 (哲学社会科学版) .2013 (2) :46-53.

[4]赵俊元、杜晓梦等.河南省入境旅游流的时空演变研究[J].西部经济管理论坛, 2012 (12) :78-82.

[5]马耀峰, 李天顺等.中国入境旅游研究[M].北京:科学出版社, 2008:151-152.

[6]纪小美, 陈金华.福建省入境旅游市场时空动态变化及其拓展对策[J].经济地理, 2013 (5) :158-164.

时空变化特征 第11篇

关键词：百度指数；网络关注度；游客客流量；重庆市

1.引言

近年来，随着我国经济的快速发展，我国的信息网络事业飞速发展，互联网已走进了寻常百姓家。当前，各地旅游企业、旅游部门纷纷通过互联网络平台向公众发布旅游信息，宣传和推介旅游产品[1]；社会公众则通过互联网渠道了解和获取旅游信息，从而为其出游决策提供依据[2-3]。

本文以重庆市为研究对象，利用百度指数，系统收集重庆入境游客量及游客网络关注度，分析重庆游客网络关注度的时空动态变化规律。以期为重庆旅游开发与规划、客流量接待及网站建设与宣传营销提供科学依据。

2.数据来源

本研究中以“重庆旅游+重庆旅游景点+重庆旅游攻略+重庆旅游政务网”为叠加关键词，同时以2013年12月-2014年12月为时间段，检索获取2014年重庆旅游网络关注度数据。

3.区域旅游网络关注度动态分析

3.1时间动态分析

将从百度指数网获取的重庆旅游关注度数据，作重庆旅游关注度曲线图（ 图1）。

首先，就旅游关注度全年整体而言，1月下旬至2月中旬、4月初至5月初、7月初至10月初，关注度曲线明显凸起，表明这3个时间段内是年度中旅游关注度最高的时节。实际上，1月下旬至2月中旬这段时间恰逢春节期间，社会公众有足够的时间出游或者走亲访友，故该时间段重庆网络关注度出现一年中的第一个峰值。4-5月，除了双休日外，五一节和端午节等法定节假日集中于此时段内，而且此季节重庆市气候宜人，春意盎然，正是适游期，故而成为重庆的旅游旺季。7-10月，这段时间为暑假期间，并且国庆节、中秋节等节日集中在这段时间内，社会大众具有充裕的时间出游，因而此时旅游关注度极高，关注度曲线形成年内最为明显的山峰状，此时段也是重庆旅游最为旺盛的季节。其余时间则持续走低，而此时段因冬季来临，气候日趋寒冷，重庆旅游步入淡季。

其次，为了进一步观察区域旅游网络关注度的变化规律，选取2014年3月和6月每天的关注度数据绘制月内用户关注度曲线变化图。可以看出，无论是在3月还是6月，周一至周五工作日期间用户关注度高，而双休日用户关注度低。

再次，我们选取的2014年较有代表性的两个节假日前后重庆旅游用户关注度，无论是五一节还是国庆节，节假日前公众旅游关注度曲线迅速攀升，在节假日的前一天形成峰值，假日期间迅速下跌，在节后公众关注度曲线出现缓慢回升，由此可见，重庆公众旅游关注度指数呈现节前高峰、节日期间快速下降、节后低谷平滑现象。

3.2空间动态分析

网络空间关注度是潜在游客市场需求在互联网的诉求，所以网络空间关注度的空间分布与旅游现实市场的空间分异大体一致。

我们对2013年12月-2014年12月全国各省社会公众对于重庆旅游关注度进行分析，就全国各省社会公众而言，依据各省社会公众对于重庆旅游网络关注度的高低大致可以分为五种类型：一类是以重庆市为代表的社会大众。重慶市本地人对重庆旅游的网络关注度最高。二类是以四川、陕西为代表的省份。此类省份具有人口较多，与重庆相邻的特点。而与重庆同处西部地区的贵州、云南、甘肃、青海等省份，由于网络普及率较低，交通不便等因素导致其对于重庆旅游的关注度较低。三类以北京、上海、广州、江苏、浙江等省份为代表。这类省份虽然不与重庆接壤，但经济发达，网络普及率高，社会公众出游的可能性较大。四类是以港、澳、台为代表的地区。此类地区主要由于距离太远，所以其对于重庆旅游的关注度整体最低。五类是以黑龙江等东三类和湖南、湖北等华中地区的省份为代表，此类省份经济水平处于中等程度，同时与重庆市的距离也较远，所以，这类省份对于重庆旅游的关注度整体处于中等偏下水平。

4.结论

本研究通过对重庆游客网络关注度时空动态变化的分析，发现重庆游客网络关注度有其重要特点。首先，从时间上看，一是就全年旅游关注度整体而言，曲线明显呈“三峰”状。二是月内旅游网络关注度以周为浮动周期呈规律变化，工作日一般为波峰状态、双休日出现波谷；三是在节假日前后，重庆公众旅游关注度指数呈现节前高峰、节日期间快速下降、节后低谷平滑现象。其次，从空间上来看，就全国各省社会公众而言，依据各省社会公众对于重庆旅游网络关注度的高低大致可以分为五种类型。

参考文献：

[1]路紫，赵亚红等.旅游网站访问者行为的时间分布及导引分析[J].地理学报，2007，62（6） ： 621-630.

[2]路紫，刘娜.澳大利亚旅游网站信息流对旅游人流的引导：过程、强度和机理问题[J].人文地理，2007，22（5）：82-93.

[3]韩冰，路紫.户外运动网站论坛功能评估及其互动作用对个人出行行为的导引[J].人文地理，2007，22（1） ： 58-62.

作者简介：刘玉芳（1990.05-），性别：女，民族，土家族， 籍贯：重庆， 学位；硕士研究生， 研究方向：人文地理学（区域旅游规划）。

时空变化特征 第12篇

沿海地区受来自海洋和陆地双重气流 的影响[1],既会有海雾的影响,也会有内陆雾的影响,所以历来有很多学者对沿海地区的雾开展研究和讨论。Taylor[2]在1917年对加拿大东部纽芬兰沿岸地区海雾的研究是最早且具有开创性意义的。在美国,海雾的研究主要集中在加利福尼亚州太平洋沿岸,先后有很多美国学者都对该地区雾的分布特征、 形成和消散机制进行过探讨[3,4]。Cho et al.[5]对朝鲜半岛周边海域海雾的形成机制也进行了阐释。我国学者对南海区域、华南沿海、黄海沿岸等地区雾的宏观与微观特征进行了分析研究[6—10]。

实时观测数据是气象预报与气象研究的基础。 根据各种实测数据对雾的时空变化特征进行分析, 可以客观地反映出雾的生成、发展和消散过程。近年来国内许多学者利用全国气象台站[11—13]或者某一个市内多个气象台站[14—16]多年的实时监测资料总结了全国内陆雾的时空分布特征和气候变化特征,分析了大雾发生时的环流形势、各个气象要素的关系,探讨了气候变化对雾的影响。在沿海地区,王鑫等[17]的分析表明夏季风强弱是影响黄海夏季海雾日数多少的重要因素。魏建苏等[18]分析了江苏沿海地区雾的时空分布特征,并探讨了沿海雾的生成与风向、风速和海温的关系。

雾对人类生产和生活的影响不仅仅局限于沿岸地区或者内陆地区。近几年来,雾对高速公路的影响也越来越受重视,很多学者分别对京津唐[19—21]、济青[22]、沈大[23]等高速公路上雾的天气气候特征、 形成气象条件以及雾过程中的大尺度环流背景等进行了研究和探讨。另外还有很多学者对沪宁高速公路上雾的发生、发展与消散进行了研究[24—28]。

尽管有很多学者利用常规气象台站人工观测雾的数据对雾的发生特征进行过研究,但很少有人应用全自动气象站雾的连续观测资料对雾发生的时空变化规律进行研究; 也有不少学者分别对沿海地区雾及高速公路上雾的发生特征进行过研究; 但是针对沿海地区高速公路上雾的发生规律研究却很少。 江苏省沿海 高速公路 位于黄海 沿岸地区,处于32. 1°N ~ 35. 1° N和119. 0° E ~ 120. 1° E之间,连接连云港、盐城、南通三市。其特殊的地理位置使得该地区雾的时空变化特征及其成因更为复杂。本文利用布设在江苏省沿海高速公路上的22个AWMS自动气象站每分钟观测资料,对该公路2012年6月 ~ 2014年5月期间发生的不同浓度的雾和不同物理成因的雾进行了筛选、分类、统计和比较,旨在揭示该地区雾发生的时空变化特征,为高速公路雾的预警预报提供科学依据。

1资料与方法

1.1资料

江苏省沿海高速公路气象观测资料由江苏省气象局交通气象研究所自主研发的AWMS交通气象监测系统提供,包括2012年6月1日 ~ 2014年5月31日全线22个站的逐分钟实测资料,站点分布见图1,该监测系统提供本研究所需的逐分钟水平能见度和相对湿度实时监测数据。

1.2方法

由于原始资料中,个别站点的个别时次出现缺测,为了保证数据质量,本研究结合NECP气象再分析资料( 作为影响背景场来考虑) 和江苏省常规气象观测网及自动气象观测网的同期能见度和相对湿度观测数据( 作为实际发生的参照场) ,利用时间内插、空间内插等方法对缺测能见度数据进行了校正和补齐。把连续30 min及以上能见度低于1 000 m、相对湿度大于95% 的低能见度过程定义为一次雾。当一天中雾的持续时间在1 h以上时记为一个雾日。雾的发生频次统计按一次雾的发生过程中出现的最低能见度来计次,物理成因分类根据雾形成过程中的主要物理机制来分类。在原始数据中站与站之间的资料是相互独立的,故编写程序时以分析各个站点中各次雾的生消时次及持续时间的相似程度,把相似程度高的相邻多个站的同时段雾合并为一次雾过程。提及具体站点时,均按表1中提供的站点信息以“站号”格式引用。

2结果与分析

2.1江苏省沿海高速公路雾的发生概况

统计2012年6月1日 ~ 2014年5月31日期间各月雾日数得到图2。从图2中可以看到,江苏省沿海高速公路雾日数以夏、秋两季为多,其中6月雾日数最多,两年里累计雾日数达到54 d; 冬季和春季相对较少,12月雾日数最少,两年中累计雾日仅有17 d。从2012年6月开始雾日数较多,9月开始雾日逐月减少,到2012年12月雾日数为两年中的最少,仅有6 d。2013年1月、2月出现雾日数小高峰, 3月和4月雾日数再一次减少。2013年5月 ~ 2013年9月期间,各月的雾日数持续偏多,其中2013年6月共有28 d出现雾,为两年中雾日数最多的月份。 从2013年10月开始,直到2014年3月雾日数一直较少,2014年4月份出现另一个小高峰,但是2014年5月雾日数依然较少。

在气象行业标准《高速公路能见度监测及浓雾的预警预报》[29]中有对能见度监测设备安装密度的规定: 浓雾偶发地区,监测站的间距为20 ~ 50 km; 季节性浓雾多发地区,监测站的间距为10 ~ 15 km; 浓雾多发的山区和水网地区,监测站的间距为3 ~ 5 km。图1中可以看出该高速公路上监测站点的分布呈北部密集,中部和南部稀疏的状态。初看起来可能布点密度达不到行业标准,但实际上,由于三大观测系统的交错,布点密度完全达到了要求。第一大观测系统是江苏省全自动气象观测网,其布点密度为5 km × 5 km,已全覆盖沿海高速公路; 第二大观测系统是江苏省能见度自动观测站网,其密度为10 km × 10 km,也已覆盖沿海高速公路; 第三大观测系统是图1所示的沿海高速公路AWMS观测系统。 三者综合起来已达1个站/3km,完全超出了行业标准规定的密度。图3显示出了两年中各站总雾日数,该条公路上雾发生的基本趋势是距离海岸线越近,雾的发生雾日数越多; 距海越远,雾日数越少。 由于地理位置的差异,该条高速公路上雾日数的空间分布表现出很强的局地性。北段各站之间雾日差异较大,南段各站之间雾日差异较小。所有站点两年中发生的雾日都超过了50 d,有8个站点两年总雾日数超过了100 d,其中910站( 六套站) 两年总雾日数多达161 d,为全线最高值; 901站( 同三站) 两年总雾日数为全线最少,只有51 d。

2.2江苏省沿海高速公路不同浓度雾的时空分布特征

考虑到能见度降低到500 m以下时,就会影响到高速公路的正常运行,因此结合我国《地面气象观测规范》[30]和《高速公路能见度监测及浓雾的预警预报》[29]行业标准,分别以1 000 m、500 m、200 m和50 m为临界值,把雾划分为四个等级: 雾( 能见度小于等于1 000 m且大于500 m) 、大雾( 能见度小于等于500 m且大于200 m) 、浓雾( 能见度小于等于200 m且大于50 m) 和重浓雾( 能见度小于等于50 m) 。在2012年6月 ~ 2014年5月的两年中,22个站共发生了2 494次雾的天气过程,其中能见度小于等于1 000 m且大于500 m的雾有593次,占23. 8% ; 能见度在200 ~ 500 m之间的大雾共有754次,占总次数的30. 2% ; 能见度在50 ~ 200 m之间的浓雾共有910次,占总次数的36. 5% ; 能见度小于等于50 m的重浓雾共有237次,占总数的9. 5% 。

2.2.1不同浓度雾的时间变化特征

分别统计各次雾、大雾、浓雾和重浓雾的出现时间、消失时间与持续时长来分析它们的日变化特征 ( 见图4) ,从图4中可以看出各个等级的雾都有明显的日变化。图4( a) 中显示,一天中夜间21时至凌晨07时是不同浓度雾的高发时间,但不同浓度雾的出现时间跨度不同。能见度小于等于50 m的重浓雾的出现时间集中在夜间21时至凌晨05时,其峰值时刻为凌晨03时,有超过18% 的重浓雾发生在03时前后的一小时内。能见度在200 ~ 50 m的浓雾和500 ~ 200 m之间的大雾出现时间都以夜间21时至凌晨06时为多,多于87% 的浓雾和多于84% 的大雾出现在这一时段。浓雾出现的峰值时刻是凌晨04时,大雾在凌晨04时至05时有一个主峰,凌晨02时出现次峰。能见度大于500 m、小于等于1 000 m的雾出现时间主要在夜间21时至凌晨07时,82% 的雾发生在这个时间范围内,其发生峰值时刻为: 主峰05时、次峰02时。由图4( b) 可以看出能见度越低,消失时间越晚。78% 的重浓雾消失在凌晨04时至上午11时之间; 80% 的浓雾消失在凌晨03时至上午10时之间; 80% 的大雾消失在凌晨01时至上午09时之间; 而能见度在1 000 ~ 500 m之间的雾消失时间范围最广,80% 以上的雾消失在午夜00时至上午09时之间。在持续时长方面,图4( c) 显示出能见度越低的雾持续时间越长。 60% 的雾( 能见度大于500 m且小于等于1 000 m) 只能持续2 h,超过90% 的雾会在4 h内消失。62% 的大雾( 能见度大于200 m且小于等于500 m) 在2 h内结束,持续时间在2 ~ 4 h之间的大雾占21% 。 能见度较低的浓雾( 能见度大于50 m且小于等于200 m) 和重浓雾( 能见度小于等于50 m) 持续时间比较长,有7% 的浓雾可以持续10 h以上,18% 的重浓雾持续时间超过10 h,分别有1次浓雾和1次重浓雾持续时间达到31 h。

从理论上讲,近地层雾生成的途径主要有两条: 一是增湿,二是降温。在天气晴朗的白昼,地表和近地气层太阳辐射加热作用明显,导致地表和近地气层温度较高、蒸发快、饱和水汽压大、空气相对湿度小,因而白天不易起雾; 而夜间和凌晨,当大气静稳和天气晴朗且微风少云时,地表和近地气层没有太阳辐射加热,只有长波辐射支出,会出现明显的辐射冷却过程,饱和水汽压变小,空气中相对湿度增大, 因而容易成雾。日落以后的辐射冷却、饱和水汽压变小、空气相对湿度增大、水汽凝结成雾需要一定时长的累积效应( 即形成逆温层) 。通常在内陆地区时长4 ~ 5 h( 即23时 ~ 24时起雾)[31,32]; 但沿海地区由于水汽来源渠道相对较多、空气中水汽含量比内陆地区要大,这一时长相对较短,需2 ~ 3 h( 即21时 ~ 22时起雾)[33—35],故21时后进入一天中的成雾期。成雾后,随着辐射冷却的进一步增强,饱和水汽压的进一步变小,空气相对湿度进一步增大,空气中水汽含量也越来越大,雾也越来越浓,导致能见度越来越低。根据辐射冷却的强度、饱和水汽压减小的幅度、空气湿度增大的程度和空气中单位体积水汽含量的大小,由大到小相应地会出现重浓雾、浓雾、大雾或雾,其峰值时刻也相应地出现在03时、04时、05时或06时。反之,日出后,随着太阳辐射增温的进一步增强,饱和水汽压的进一步变大,空气相对湿度进一步减小,空气中水汽含量也越来越少,雾也越来越薄,导致能见度越来越高,最终雾逐渐消散。同理,根据辐射增温的强度、饱和水汽压增大的幅度、空气湿度减小的程度和空气中水汽含量的多少,相应地从先到后,雾、大雾、浓雾或重浓雾依次消散。最终,雾的持续时长为能见度越低、浓度越大的雾持续时间越长。

在气候学上,常把3 ~ 5月定为春季,6 ~ 8月定为夏季,9 ~ 11月定为秋季,12月 ~ 第二年2月定为冬季。按季节统计各个能见度等级雾的发生次数后发现,该地区夏季雾最多,春季雾最少。在2012年6月 ~ 2014年5月的两年中,春季共发生492次雾, 夏季共发生765次雾,秋季共发生650次雾,冬季共发生587次雾。各个季节发生次数最多的都是能见度在50 ~ 200 m之间的浓雾,春、夏、秋、冬四季中分别发生了188次、241次、244次和237次浓雾。图5为四个不同浓度等级雾在各月的发生频次分布图, 能见度小于等于1 000 m的雾和能见度小于等于500 m的大雾有着相似的月变化特征,即1月发生频次较多,2 ~ 5月发生频次降低,进入6月发生频次逐渐上升,12月是雾和大雾发生频次最低的月份,两年中只有29次雾和41次大雾发生在此月。 一年中雾和大雾发生的最多月份不同,1月是雾发生频次最高的月份,而大雾发生频次最高为8月。 浓雾在1月共发生86次,此后逐月降低,5月是一年中浓雾发生频次最低的月份,仅有37次; 6月开始逐渐增多,8月达到全年最高峰,有103次浓雾发生在8月,然后发生频率逐渐降低。能见度小于等于50 m的重浓雾一年中的发生频率呈典型的单峰形态,1月、2月重浓雾的发生频次均不高,3月是全年重浓雾发生频次最低的月份,仅有2次,之后呈逐月增多趋势,7月达到峰值,有59次重浓雾出现在7月,占到总数的25% ,8月重浓雾发生的次数开始逐渐减少,之后3月均维持低频次,12月频次增多。

江苏省沿海高速公路地处长江下游的北侧,东临黄海,受东南夏季风、海陆风环流及盛夏副高控制、夏秋多降水等因素的影响,成雾的动力、热力和水汽条件都较好,这也是该地区夏秋季多雾的重要原因。进入6月之后,东南夏季风会把大量的暖湿气流从海洋上吹到陆地上; 在梅雨期内,沿海高速公路所在的地区空气十分潮湿,且雨期内并不是连绵不断的雨天,而是经常间隔着晴天,特别是晴夜或晴朗的凌晨,一旦低层大气中出现逆温层,即会成雾。 出梅后,副高控制这一地区,大范围大气层结稳定, 沿海水汽条件又好,雾一旦发生,容易增厚变浓,不易消散,故夏季是该条公路雾的多发季节,且夏季发生能见度小于50 m的重浓雾频次也会多于其他季节。进入秋季之后空气中的相对湿度会逐渐减小, 水汽不像夏季那样充沛; 但偶有台风影响,台风过后的空气中水汽含量较大,成雾的水汽条件相对较好; 且秋季昼夜温差大,当出现秋高气爽天气时,夜晚辐射降温或低层大气中有逆温层存在时,雾的发生几率会大大增加,所以秋季也是该地区雾多发的另一个季节。由于秋季空气中的相对湿度没有夏季那么大,所以秋季虽然多雾,但是发生能见度小于50 m的重浓雾的频次没有夏季多。江苏省沿海地区春季风速较大,不利于雾的形成,即使成雾,能见度也不会很低; 冬季虽然温度较低,但是冬季昼夜气温较小,沿海地区冬季风速也比较大,较少出现辐射降温,且冬季低层大气中相对湿度较小,所以冬季是该地区雾的相对少发季节。

2.2.2不同浓度雾的空间分布特征

按能见度等级不同,分别统计各个站点不同浓度雾的发生频次( 图6) 。从图6中可以看出各个等级能见度雾的站点分布极为不均匀,北段( 901站 ~ 907站) 各站之间不同浓度雾的发生次数差异较大, 中段( 908站 ~ 919站) 各站之间各个能见度等级雾的发生次数差异较小; 南端3个站 ( 920站 ~ 922站) 雾的发生总次数少于北面其他站点。能见度小于等于1 000 m雾的发生频次呈现北部多于南部的特征。905站发生的频次最多,共有63次,并且905站能见度越低的雾发生频次越少; 911站和913站发生雾的频次均出现全线最小值,只有10次雾发生在这两个站。能见度小于等于500 m的大雾的发生频次出现从北至南逐渐减少的趋势,全线发生大雾最多的站为903站,有61次大雾发生在该站; 而发生大雾频次最少的站也出现在北部,为901站,仅有17次。中段地区( 908站 ~ 915站) 发生能见度小于等于200 m的浓雾和能见度小于等于50 m的重浓雾均多于其他地区。浓雾发生频次的峰值出现在910站,多达有81次浓雾发生在该站,903站也是浓雾发生频次的次高峰,有72次浓雾发生在903站。 重浓雾在908站发生频次为全线最高,共有29次重浓雾发生。901站的各个能见度等级雾的发生频次也出现能见度越低的雾发生频次越少的特点,该站重浓雾的发生频次为全线最低,仅有1次。

不同浓度雾发生频次的空间分布差异主要受地形、地貌等地理因素影响。江苏省沿海高速公路北段地区进入沂蒙山余脉所覆盖的间断式丘陵山区, 拥有江苏省境内海拔最高的云台山,其东侧朝海,西侧临山,海上吹来的潮湿空气能在山坡迎风面抬升, 水汽凝结易成雾成云; 云发展到一定程度后能致雨, 故常多雾多雨。但其水汽来源主要来自于东侧海上,相对单一; 且地形起伏,垂直升降气流发展旺盛, 可达高度较高,不利于重浓雾的维持,所以公路北段重浓雾的发生频次并不是全线最多的路段。公路中段及其周边地区地势较为平坦,东侧迎海,西侧为河湖水网密布的里下河地区,水汽来源渠道多,受海陆风、河陆风和湖陆风等局地环流影响,各方水汽都能顺利汇达公路中段,一旦遇静稳的大尺度天气背景就易成雾且利于雾的发展、变浓,最终形成重浓雾过程。公路南段离海较远,水系覆盖面积较小,成雾的水平和垂直水汽输送条件都是全线最差的路段,故各浓度等级雾的发生频次最少。因此,局地地理环境差异对不同路段、不同浓度雾的空间分布差异起了极其重要的作用。

2.3江苏省沿海高速公路不同类型雾的时空分布特征

雾的分类是一个复杂的问题,因为雾的形成往往是由很多种因子共同作用的结果。本研究中,在同一个雾的发生过程中选其主要物理成因,结合该地区成雾过程的主要天气特点、大气环流形势和等, 将其分为辐射雾、平流雾、混合雾、锋面雾、蒸发雾和团雾[36]六种类型。在2012年6月 ~ 2014年5月期间,江苏省沿海高速公路上共出现了998次团雾、 245次辐射雾、94次平流雾、44次混合雾、15次锋面雾和10次蒸发雾。

2.3.1不同类型雾的时间变化特征

不同类型雾的物理成因不同,它们在一天当中出现、消失的时间不同,持续时长也不同。图7为六种雾的出现时间[( a) 、( b) ]、消失时间[( c) 、( d) ] 和持续时长[( e) 、( f) ]的时间变化曲线。从图7 ( a) 中可以看出,团雾出现的时间范围最广,全天各个时刻均有可能出现; 但是比较集中的还是在晚上18时至次日早晨07时之间,有93% 的团雾出现在这个时间段内,团雾出现的峰值时刻为凌晨04时。 97% 的辐射雾集中出现在晚上19时至次日凌晨05时期间,日出之后很少有辐射雾出现。凌晨04时左右是辐射雾出现的峰值期,13% 的辐射雾出现在凌晨04时左右。平流雾除了上午08时至12时较少发生外,其它时刻均有发生,出现最多的时段为午夜后的01 ~ 02时之间,两年中先后有14% 和13% 的平流雾出现在这段时间里。图7( b) 中显示出午夜00时至05时是混合雾发生的集中时段,发生频次的峰值时刻在凌晨05时前后,一天中可出现混合雾的时间跨度为19 h。由于两年中锋面雾和蒸发雾的发生频次都相对较少,所以日变化趋势没有团雾、平流雾和辐射雾那么明显[图7( b) ]。锋面雾相对较多的出现在20时至午夜00时之间,蒸发雾出现最多的时次是下午的18时前后,其次是09时、11时和21时。

不同类型雾的消失时间段有差异,从图7( c) 中可以看出,团雾的消失时间范围跨度最大,长达24 h; 平流雾次之,为22 h; 蒸发雾最窄,只有11 h。从00时开始,直到上午08时,团雾在期间各个时刻消失的频率均大于5% ,共有76% 的团雾在这个时间段内消失。辐射雾的消失时间范围集中在凌晨05时至上午10时之间,有85% 的辐射雾在此时段消失,其中07时是辐射雾消失的高峰时刻,近25% 的辐射雾消失在07时前后的1 h内。平流雾的消失时间集中在凌晨04时至中午12时之间,92% 的平流雾消失在这个范围内。图7( d) 显示,混合雾消失时间比较集中,超过90% 的混合雾消失在凌晨04时至上午11时之间。锋面雾消失有三个峰值时段: 两个主峰分别出现在凌晨02时和凌晨05时,一个次峰出现在11 ~ 12时。90% 以上的蒸发雾的消失时刻在其出现时刻后的3 ~ 11 h内。

不同物理成因导致的雾的过程持续时间长短不一致,从图7( e) 和图7( f) 中可以看出: 持续时间由长到短依次为: 混合雾、平流雾、蒸发雾、辐射雾、锋面雾和团雾,它们的平均持续时长分别为: 7. 26 h、 6. 14 h、5. 96 h、5. 94 h、4. 74 h和2. 73 h。其中所有的混合雾持续时长均超过了3 h,86% 的混合雾超过了4 h,50% 的混合雾超过了8 h,最长一次混合雾过程持续达31 h; 持续时间为3 ~ 4 h的平流雾最多, 占总数的36% ,17% 的平流雾在2 h以内结束,有13% 的平流雾持续达10 h以上,有2次平流雾持续时长达17 h; 两年中蒸发雾发生次数最少,仅有10次,持续7 h的蒸发雾有2次,持续10 h、8 h、6 h、 5 h、4 h、3 h、2 h、1 h的蒸发雾各有一次; 辐射雾持续时长在2 h以内的占23% ,持续时长在3 ~ 4 h之间的占24% ,超过10 h的辐射雾只有11% ,最长的1次辐射雾维持了16 h; 锋面雾发生次数次少,只有15次,持续时长也较短,有5次时长为2 h以内, 79% 的锋面雾在5 h以内结束,最长的一次为13 h; 74% 的团雾会在2 h内结束,超过10 h的团雾只占总数的2. 2% ,还有1次团雾的持续时间竟达21 h。

图8是江苏省沿海高速公路全线2012年6月至2014年5月期间逐月发生频次图。从发生频次由多到少的顺序上看,团雾发生夏季最多,秋季次之,冬季最少。2月开始逐月增多,7月达到峰值,两年中有163次团雾发生在7月,之后逐月下降,12月是全年团雾发生频次最少的月份,两年中仅有31次团雾发生在12月[图8( a) ]。辐射雾[图8( b) ] 主要发生在秋、冬季节,秋季是辐射雾发生频次最多的季节,两年的秋季共发生辐射雾74次,冬季发生62次辐射雾。分别有55次和54次辐射雾发生在两年的春季和夏季。10月是辐射雾发生最多的月份,有30次辐射雾发生在两年的该月,辐射雾发生频次最少的月份为7月,两年中7月只有11次辐射雾发生,其次是5月,有12次。平流雾的高发季节在冬、春节,秋季发生的平流雾最少。夏季虽然是平流雾的低发季节,但是2013年6月出现了一个小高峰,有5次。1月是平流雾发生最多的月份,有15次平流雾发生在1月,9月和10月的平流雾发生频次较少,均只有2次。混合雾的形成原因相对比较复杂,大多数混合雾既受到暖平流的影响,也受到了辐射冷却作用的影响,有时很难判断出究竟是平流作用还是辐射冷却作用占主导地位。从季节分布来看,秋季是混合雾的频发季节,其它季节分布比较平均。从月份上来看,两年中的10月共有9次混合雾出现,是一年中混合雾发生最多的月份。7月是锋面雾的高发月份,蒸发雾发生的季节性不是很明显,但8 ~ 12月期间的夏末至初冬出现的次数更多些。

2.3.2不同类型雾的空间分布特征

江苏省沿海高速公路的地理位置极为复杂,因此该条公路上各种类型雾的空间分布也极不均匀。 图9为该公路沿线各站团雾、辐射雾、平流雾、混合雾、锋面雾和蒸发雾的发生频次分布,从图9( a) 中可以看出团雾的站点分布极不均匀,901站 ~ 916站之间相邻两站团雾的发生频次差异明显,而917站 ~ 922站之间各站团雾发生频次差异较小。图9 ( b) 中,以912站为分界,以北各站辐射雾发生次数多于以南各站。全线出现两个峰值站: 903站两年出现了64次辐射雾,为全线最多,910站和909站分别出现了63次和62次,仅次于903站。912站是全线辐射雾发生次数最少的站,两年中仅有18次辐射雾发生在该站。与辐射雾相反,以912站为分界,平流雾的分布呈北少南多的分布[图9( c) ]。全线22个站中平流雾发生最多的站为917站,共有27次平流雾出现在该站。而912站仅有3次平流雾发生,为全线最少站。混合雾、锋面雾和蒸发雾虽然发生次数较少,但也能看出大体的发生趋势。混合雾[图9( d) ] 整体上呈现从北至南逐渐增多的起伏变化趋势,901站发生的混合雾最少,914站、916站和921站三站均出现了混合雾发生的高频值,各有10次。图9( e) 中显示,沿海高速公路南段( 913站 ~ 922站) 发生锋面雾的次数要多于北段( 901站 ~ 912站) 。蒸发雾[图9( f) ]发生最多的站为909站,在水网分布密集、靠水系近的公路AWMS站均有发生。

2.3.3不同类型雾生消及其时空分布因素的分析

团雾是在局地地形和中小尺度气候环境影响下形成突然、范围小、浓度强、能见度低的雾[26]。辐射雾和平流雾的产生一般都需要较大尺度的天气系统和大气环流形势作为背景,而团雾通常只需要在局地地形和中小尺度环流系统作用下就能产生,成雾的水汽条件、动力条件和热力条件在较小的空间尺度和时间尺度内容易满足。在穿越于苏北沿海这样地形复杂、水系分布密集地区的江苏省沿海高速公路上,小范围、短时间有利于成雾的水汽、动力和热力条件都比较容易形成,故该条公路全线发生团雾的总频次最多,在一天中发生和消失的时间跨度最大,持续时间最短。梅雨过后的盛夏( 7 ~ 8月) ,公路所在的江淮地区受副高控制,大尺度天气背景使得大范围空气层结相对稳定; 受盛行东南夏季风的影响,从海上进入该地区的水汽输送量多; 夏季公路西侧有水网的地区局地环流发展旺盛,水系上方的水汽容易汇到陆上公路上方,致使成雾水汽条件非常有利; 但夏季白昼近地气层湍流作用强,会破坏低层稳定的大气层结,不易形成规模较大的雾; 而入夜后湍流作用减弱,辐射冷却作用增强,常出现逆温层,有利于成雾,故夏夜多雾; 对于局地性较强的团雾,夏夜水汽、大气层结、逆温三大条件特别容易满足,因此,夏夜团雾发生频次最多。公路北段因地形起伏明显,靠海近,成雾动力条件好,有利于团雾形成; 同时由于相邻两站成雾动力和水汽条件差异明显,导致雾的实际发生频次差异大; 公路中段因水网密布和水汽供应条件好,午后海风和湖风强烈,受来自海上和里下河地区双重水汽辐合的影响,公路所在区域成雾概率高,最终导致这一地区团雾发生频次多。

许多学者的研究表明: 辐射雾的形成需要大范围静稳的大气背景和强烈的辐射冷却,多发生在晴朗、微风的夜晚或凌晨[37—40]。当高空大气环流平直或有弱冷高压控制某一地区时,常在该地区出现较大范围的静稳大气背景,导致当日夜晚或凌晨出现晴朗微风的天气。就一天中而言,晴朗的白天日落后地表和近地层气温会迅速降低,出现明显的辐射冷却,并在近地气层形成深厚的逆温层,此时若有充足的水汽条件配合,加上稳定的大气层结,就会产生辐射雾; 日出后太阳短波辐射对地面的加热及近地气层由下至上的热量湍流输送是辐射雾得以消散的主要原因。沿海地区秋、冬季节受弱冷空气南下或过境弱冷高压影响最频繁,静稳大气背景最容易出现,辐射雾形成的大气动力和热力条件最容易实现; 秋季受冬季风南下和夏季风后撤的交错影响,在辐射雾形成的大气动力和热力条件具备的同时,其成雾水汽条件优于冬季,故秋季辐射雾发生的频次要高于冬季。受静稳大气、辐射冷却、逆温层多重因素影响,辐射雾往往在日落后的一段时间内开始出现, 并逐渐发展变浓; 次日日出后,到达近地表和地面的太阳辐射使得近地层雾体中的气温和地表温度升高,在经过一段时间的加热作用后,受热力乱流作用影响,地表和近地气层的湍流输送加快,稳定的大气层结被破坏,此时辐射雾逐渐消失。因此,辐射雾的出现时间一般集中在晚上19时至次日凌晨05时期间,而消散时间一般在凌晨05时至上午10时之间, 持续时间一般都集中在日落之后到日出之前的这段时间内。

平流雾是沿海地区仅次于团雾和辐射雾的一种多发性雾,黄海沿海 地区以平 流冷却雾 最为常见[41,42]。当黄海南部或东南部有稳定的暖湿气流以适中的速度吹向陆地时,下垫面温度较低,低层平流来的暖湿空气遇冷,逐渐冷却趋于饱和,并出现凝结,形成雾滴。此时大气层结稳定,有一定厚度的逆温层存在,平流雾就能稳定而持续的发展。一天中任意时刻只要满足平流雾发生的条件存在,即可产生平流雾,并不局限于夜晚或者凌晨时段,所以平流雾出现的日时间跨度仅次于团雾。同样,当暖湿平流停止,逆温层消失,稳定的大气层结被破坏,维持平流雾的动力、水汽供应和热力条件减弱或消失,平流雾就会减弱并趋向消散,而这种消散过程常常是随机的,因此,一天中平流雾的消散时间与团雾一样,跨度较大。由于本研究只有2年统计数据,中午13时前后的1 h内没有出现过平流雾消失的情况, 故平流雾消失的时间跨度仅次于团雾。平流雾在江苏沿海高速公路上形成的最重要条件是有暖湿平流向公路上空输送,而这种输送发生的最大可能是黄海南部或东南部海面上方有持续的暖湿空气向西或西北方向输送,这种情形大多出现在移动速度较慢的大陆高压入海后,其主体位于黄海中部或北部。 此时,高压南侧有东北风、偏东风或东南风存在,水汽会源源不断地向公路上方汇进,尤其在地势平坦开阔的公路中段和南段。由于冬季中纬度地区入海高压出现的概率最高,故公路冬季平流雾发生频次最多。公路南段地形开阔,地形起伏和局地环流对暖湿平流的阻碍和扰动破坏效应弱,故平流雾发生频次多且持续时间长。

沿海地区混合雾一般形成于层结稳定的大尺度天气背景下,多在大范围高压系统控制或影响下发生[43—45]。由于夜间强烈的辐射冷却作用,逆温层得以形成,本地水汽条件较好时,辐射雾形成的基础已经具备; 而此时,若本地又处于入海高压的西侧或海上有持续的暖湿气流向沿海陆地输送,则平流形成的条件也已具备; 两者综合作用的结果是混合雾的产生。若动力、热力、水汽条件中有其一得到加强, 则混合雾发展和加浓,持续时间变长,这种情况在沿海地区极其容易出现,且最易出现在冬季风开始增强南下、夏季风开始减弱南撤、入海高压影响最频繁的秋季( 特别是10月) 及副高控制或影响最大的盛夏。故混合雾持续时间最长,在秋季出现频次最多、 盛夏次之。

在锋面上暖气团中产生的水汽凝结物( 云滴或雨滴) 落入较冷的气团内,经蒸发使近地面的低层空气达到饱和而形成的雾,称为锋面雾[46]。锋面雾多出现于地面暖锋前后,随暖锋面一起移动。6月中旬至7月上旬的江淮地区梅雨季节最易出现暖锋[47,48],因此,江苏沿海高速公路上6 ~ 7月锋面雾出现的频次最多。暖锋生成后,覆盖范围广、持续时间长( 但比副高、秋季入海高压影响范围小、持续时间短) ,因而导致锋面雾持续时间较长( 仅短于混合雾) ; 虽然锋面雾形成的首要条件是有暖锋存在,但锋下接近地表的冷气团中一定的低温冷却条件必须具备和维持,这样,锋面雾才能生成和维持。白天由于地表获热较多,蒸发强烈,导致热量上传,锋下低层大气的冷却条件不易出现和维持,故07 ~ 18时之间的白天,锋面雾不易出现。

蒸发雾是由暖水面或暖雨水蒸发的水汽在空中凝结而成的雾。当冷空气移动到暖水面或暖的洋流移动到冷气团控制区时,如果气温与水温相差较大, 则因水面蒸发大量水汽进行上方冷空气中发生凝结,形成雾。蒸发雾范围小、强度弱,一般发生在冬半年的小水体周围[49,50]。故与其它类型的雾相比, 蒸发雾发生次数最少,多出现在公路沿线与小水体紧邻的路段。由于蒸发雾形成和消散条件的满足在时间上存在着随机性,因此其在一天中生、消的时间覆盖范围也是随机的。

3结论与讨论

利用江苏省沿海高速公路上22个AWMS交通气象监测站的逐分钟实时监测数据,对2012年6月 ~ 2014年5月期间发生的不同浓度的雾和不同类型的雾进行了统计分析,揭示了它们的时空变化特征,探讨了影响雾生消和时空分布的主要因素。研究得到如下主要结论:

( 1) 在江苏省沿海高速公路上,雾、大雾、浓雾和重浓雾的时间变化特征相似,一天中主要出现在夜间21时至次日凌晨07时之间,消失在凌晨05时至上午09时之间,持续时长由长到短依次为重浓雾、浓雾、大雾和雾; 一年中,夏季和秋季是雾、大雾、 浓雾和重浓雾的多发季节。

( 2) 不同浓度雾的发生频次在空间分布上有明显差异,能见度为1 000 ~500 m、500 ~200 m和200 ~ 50 m三种浓度雾的多发区均在公路北段,而能见度小于等于50 m的重浓雾多发区出现在高速公路中段,局地地理环境差异对不同地段雾日数的分布有明显的影响。江苏省沿海高速公路全线距海很近, 海面上会吹来大量潮湿的空气,所以全线多雾。由于该条公路南北地区地理环境差异较大,所以该地区雾的空间分布也有较大差异。

( 3) 不同类型雾的发生频次和时间变化有显著的差异,团雾出现的频次最多,辐射雾次之,蒸发雾最少。一天中,团雾出现的时间覆盖范围最宽,平流雾次之,锋面雾最窄; 消失的时间范围为团雾最大, 平流雾次之,蒸发雾最窄; 持续时间为混合雾最长, 锋面雾次之,团雾最短; 团雾的频发季节为夏季,辐射雾的多发季节为秋季,平流雾在冬季出现概率最高。

( 4) 辐射雾多发于北部地区,平流雾多发于南部地区,而团雾的空间分布比较复杂,没有明显的空间分布特征。不同类型雾的空间分布差异主要是由地形、地貌和水系分布不同而造成的。

雾的生消和强弱时空变化与雾形成、发展和减弱、消散的条件有关,成雾需要一定的大气动力、热力和水汽条件,当这三个条件都具备时,雾产生; 当三大条件中有其中之一加强或减弱、消失时,则雾发展变浓或变薄、消散。三个条件在时空和强度上的变化最终导致了不同浓度雾生成、发展、减弱和消散的时空变化,因此,准确、连续、全方位监测和分析三大条件的时空变化是做好高速公路雾的监测和预警的重要前提。

本文研究的部分结论与笔者之前在沪宁高速公路雾的相关研究( 有关混合雾和团雾) 上的结论基本吻合[26,27],有些结论与国内外其他学者的研究结论一致[4,9,13,31—35],有些结论是最新研究发现,但其现象的更全面揭示和机理的进一步阐释有待今后深层次的研究。

摘要：利用江苏省沿海高速公路2012年6月~2014年5月逐分钟AWMS实时监测数据,按能见度大小和物理成因对雾的发生过程进行分类统计,分析了它们的时空变化特征,探讨了造成各种时空分布差异的原因。研究结果表明:1江苏省沿海高速公路不同浓度雾的日、年变化特征相似,一天中各种浓度雾均出现在夜间的21时~次日凌晨07时之间,消失在凌晨05时~上午09时之间,持续时长由长到短依次为:重浓雾、浓雾、大雾和雾;一年中,夏季和秋季是各种浓度雾的重发和多发季节;2局地地理环境差异对不同地段雾日数的分布有着明显的影响,不同浓度雾的发生频次在空间分布上也有明显差异,能见度为1 000~500 m、500~200 m和200~50 m三种浓度雾的多发区均在公路北段;而能见度小于等于50 m的重浓雾频发区出现在高速公路中段;3不同物理成因导致的各类雾的发生频次和时间分布有明显的差异。团雾出现频次最多,辐射雾次之,蒸发雾最少;一天中,团雾出现的时间覆盖范围最宽,平流雾次之,锋面雾最窄;消失的时间跨度为团雾最大,平流雾次之,蒸发雾最窄;持续时间为混合雾最长,锋面雾次之,团雾最短;团雾的频发季节为夏季,辐射雾的多发季节为秋季,平流雾在冬季出现概率最高;4辐射雾多发于北部地区,平流雾多发于南部地区,团雾的空间分布比较复杂,与江苏沿海地区复杂的地形分布有关。