气温降水序列时空分布及其相关性分析
基于ARIMA模型的山东省月降水量时间序列分析
降水量 进 行 对 比分 析 ． 通过 Ａ Ｒ Ｉ ＭＡ模 型 进 行 建
模， 研究发现单独一个模型对 于降水趋势的拟合 不如 采用 两个 Ａ Ｒ Ｉ ＭＡ模 型进 行拟 合 的效果 好 ． 因
此本 文 提 出采 用 Ａ Ｒ Ｉ ＭＡ（ １ ， １ ， １ ） × （ １ ， １ ， １ ） 模 型和 Ａ Ｒ Ｉ ＭＡ （ ０ ， １ ， １ ） × （ ０ ， １ ， １ ） ２ 相结合的方法 ，
孙 苗 ， 孔 祥超 ， 耿 伟华
（ 山东科技 大学 测绘工程与技术学 院， 山东 青岛 ２ ６ ６ ５ ９ ０ ）
摘要 ： 采用 Ｓ Ａ Ｓ和 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ 软件 ， 结合相关 的数学统计方法 和时间序列 分析方法 ， 运用 Ａ Ｒ Ｉ ＭＡ模 型进行建模 ， 分 析了山东省境 内 ２ ０ ０ ０年到 ２ ０ ０ ９年的月降水量 的变化趋 势 ， 对２ ０ １ ０年 的月降水量 数据 进行预测 并 与真实值 进行对照． 结果表 明 Ａ Ｒ Ｉ ＭＡ模 型在短期预测中能起到一定作用 ， 所 预测结果 均在 ９ ５ ％的置信区间 内． 关键词 ： 月降水 量 ； 时间序列分析 ； Ａ Ｒ Ｉ ＭＡ模 型 ； 预测 ； 山东省
中 图分 类 号 ： Ｐ ３ ３ ３ 文 献 标 志码 ： Ａ 文章编号 ： １ ６ ７ ３ — ８ ０ ２ ０ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ３ ・ ０ ２ ４ ４ — ０ ６
大气降水是人们生活 中重要 的水资源来源 ， 降水量是衡量某一地 区降水多少的数据． 但 降水
受 多 种 因素 的影 响 ， 呈一 定 的时 空 分 布 特征 ，即 在不 同 的时 间 、 季节 和地 区 ， 降水 量具有 明显 的差 异． 在 实 际生 活 中若 利 用技 术手 段 对 降 水 进 行合
湖北省近50年来的气温和降水变化趋势分析_李帅
湖北省近50年来的气温和降水变化趋势分析李帅,汤振权,匡亚红(三峡大学土木水电学院,湖北宜昌443002)摘要 温度和降水对气候的变化有着极为显著的影响,因此,研究温度和降水的变化规律对于促进农业生产、水资源的合理规划和调度具有十分重要的意义。
利用湖北地区1957~2006年的气象资料,选取16个有代表性的站点,具体分析了近50年该地区气温与降水之间的关系。
结果表明,夏季总降水量与温度有较好的相关性,而全年及春、秋、冬各季气温与降水的相关性规律表现不明显。
这为指导当地农业生产以及充分合理利用当地的气候资源提供一定的参考。
关键词 温度;降水;时空分布;相关分析中图分类号 S161.6 文献标识码 A 文章编号 0517-6611(2009)04-01652-04On the Changing Trend of T e mperature and Preci p itati on in H ubei Provi nce in R ecent 50Years L I Shuai et al (Co llege o f Civil and Hydropo w er Eng i neeri ng ,Three Gorges U ni versity ,Y ichang ,Hubei 443002)Abstract Tempera t ure and prec i pitation changes have a very si gnifi cant m i pact on c lm i a t e so that the st udy of t empera t ure and prec i pitation changes is signifi cant for promoti ng t he agricultural producti on ,w ater resources pl anni ng and scheduli ng .Th i s study am i ed t o ana l yze t he cor -rel a ti on bet w een te mperature and precipit a ti on i n recent 50years by usi ng t he m eteorol og i cal data ofHubei Prov i nce duri ng 1957-2006i n 16representati ve sites .The res u l ts showed t ha t a quite obvious relevance was de monstrated bet ween t he tota l prec i pitation and te mperature i n su mmer ,but i n spri ng or t he whole year ,autu mn andw i nt er ,the rel evance of t he la w o f t he perfor mance was not obvi ous ,which prov i ded a gu i dance t o t he l ocal agr i cultural production as we ll as f ull and rationa l utiliz a tion o f t he l ocal clm i ati c resources .K ey words T e mpera t ure ;P recipit a ti on ;Spatial and te mporal di stri buti on ;Corre l ati on anal y sis作者简介 李帅(1987-),男,湖北汉川人,本科生,专业:水文与水资源工程。
分析年降水量的空间相关性和结构性gis
年降水量的空间相关性和结构性是地理信息系统（GIS）中常用的分析方法之一、通过对年降水量的空间分布进行分析，可以揭示其在地理空间上的变化规律，并进一步了解气候的变化趋势和影响因素。
以下是对年降水量的空间相关性和结构性的GIS分析的一般步骤和方法：一、数据准备1.收集具备空间信息的年降水量数据，如气象站点观测数据或卫星遥感数据。
2.将数据导入GIS软件中，确保数据格式正确并具有正确的空间属性。
二、空间相关性分析1.将年降水量数据转化为地理特征层，如栅格层或矢量层，以便进行空间分析。
2.对数据进行空间插值，填补或补充缺失数据，以建立完整的空间数据集。
3.进行空间自相关分析，计算降水量之间的相关系数，并绘制空间相关性图表和地图。
4. 利用统计方法，如皮尔逊相关系数或Moran's I指数，量化空间相关性的程度和显著性水平。
5.对结果进行解释和分析，探索降水量的空间相关模式，如集群分布、随机分布或离散分布。
三、空间结构性分析1.对年降水量数据进行空间平滑处理，以减少噪音和不规则性，揭示其真实的结构性。
2. 利用空间统计方法，如Geary's C指数或Getis-Ord G指数，计算降水量的空间聚集程度。
3.将结果可视化为聚集热点图或标准差图，以显示降水量的空间结构特征。
4.进行空间聚类分析，水量聚类成不同的区域或类型，以揭示空间结构的。
解释降的空间结构性，如地形特征、气候系统等对降水分布的影响。
四、结果解读与应用1.对空间相关性和结构性的结果进行综合分析和解读，认识年降水量在地理空间上的变化规律。
2.探索年降水量的地理特征、影响因素和空间分布的机制，为气候变化研究和水资源管理提供支持。
3.利用GIS软件中的时空分析工具，进行年降水量的时序分析，揭示其长期趋势和周期性变化。
4.结合其他空间数据，如地形、土壤或植被数据，进行多元空间分析，揭示年降水量与其他要素之间的关系和相互作用。
以上是对年降水量的空间相关性和结构性的GIS分析的一般步骤和方法。
青藏高原气温和降水时空分布特征分析
青藏高原气温和降水时空分布特征分析青藏高原是世界上最大的高原，也是我国重要的自然地理区域之一。
其独特的地理位置和地貌特征，使得青藏高原的气候呈现出一定的特点。
本文将从气温和降水两个方面，对青藏高原的时空分布特征进行分析。
1. 气温时空分布特征青藏高原的气温呈现明显的分带特征，从东部向西部逐渐降低。
一般来说，高原地区的气温随着海拔的升高而逐渐降低，这是由于高原地区的海拔高度较大，导致大气压力和密度较低，空气稀薄，所以相同的能量辐射，温度相对较低。
除了受海拔的影响，青藏高原的气温还受到地形、风向等因素的影响。
在时空分布上，青藏高原的东部和南部地区气温较高，而西部和北部地区气温较低。
这是因为东部和南部地区靠近低纬度地区，阳光辐射比较强烈，加上湿润的气候环境，使得气温相对较高。
而西部和北部地区靠近高纬度地区，阳光辐射弱，加上干燥的气候，导致气温相对较低。
此外，青藏高原的气温还表现出明显的季节变化。
夏季气温高，冬季气温低。
这是由于夏季高原地区受到了副高的控制，大气层中的湿气较多，降水较多，而冬季受到了西伯利亚高压的影响，气温较低，降水较少。
2. 降水时空分布特征青藏高原的降水也呈现出明显的分带特征。
一般来说，青藏高原的西部和北部地区降水较少，东部和南部地区降水较多。
这是由于青藏高原地处于地球的反气旋带上，平均流向为由西向东，在降水时常常受到西风带或东风带的影响，西部和北部地区常常处于干旱带和亚洲大陆性气候的影响下，降水较少。
而靠近海洋的东部和南部地区，则更容易受到季风气候的影响，降水较多。
此外，青藏高原的降水还存在明显的季节变化。
一般来说，夏季降水多，冬季降水少。
这是由于夏季副热带高压北抬，导致季风气流的北抬和增强，所以夏季降水较多；而冬季西伯利亚高压南下，阻挡了季风气流的北抬，所以冬季降水较少。
总结起来，青藏高原的气温和降水时空分布特征受到多种因素的影响。
气温受海拔、地形、风向等因素的影响，呈现出从东部向西部逐渐降低的趋势；降水受季风气候、地理位置等因素的影响，呈现出从东部向西部降水逐渐减少的趋势。
洛宁降水量数据分析报告(3篇)
第1篇一、前言洛宁位于河南省西部，属于温带季风气候区，降水量对当地农业生产、生态环境和居民生活具有重要意义。
为了更好地了解洛宁的降水量变化规律，为相关决策提供科学依据，本文对洛宁近30年的降水量数据进行统计分析，并对结果进行分析。
二、数据来源与处理1. 数据来源本文所使用的数据来源于洛宁气象局，时间范围为1990年至2019年，共计30年的月降水量数据。
2. 数据处理（1）数据清洗：对数据进行初步清洗，剔除异常值和缺失值。
（2）数据转换：将月降水量数据转换为年降水量数据，以便进行后续分析。
三、数据分析方法1. 描述性统计分析对洛宁近30年的年降水量进行描述性统计分析，包括均值、标准差、最大值、最小值等指标。
2. 时间序列分析采用自回归模型（AR）对洛宁年降水量进行时间序列分析，以揭示其变化规律。
3. 相关性分析通过计算洛宁年降水量与相关因素（如气温、蒸发量等）的相关系数，分析其相互关系。
四、结果与分析1. 描述性统计分析洛宁近30年年降水量均值为845.6毫米，标准差为232.2毫米，最大值为1995年的1195.5毫米，最小值为2012年的342.2毫米。
从描述性统计分析结果可以看出，洛宁年降水量波动较大，存在一定的季节性变化。
2. 时间序列分析通过对洛宁年降水量进行自回归模型分析，得出以下结论：（1）洛宁年降水量具有明显的季节性变化，夏季降水量最多，冬季降水量最少。
（2）洛宁年降水量在1990年至1995年间呈上升趋势，1995年至2005年间呈下降趋势，2005年至2019年间呈波动上升趋势。
3. 相关性分析（1）洛宁年降水量与气温呈正相关关系，相关系数为0.56。
当气温升高时，降水量也随之增加。
（2）洛宁年降水量与蒸发量呈负相关关系，相关系数为-0.47。
当蒸发量增加时，降水量相应减少。
五、结论与建议1. 结论（1）洛宁年降水量具有明显的季节性变化，夏季降水量最多，冬季降水量最少。
（2）洛宁年降水量在1990年至2019年间呈波动上升趋势，但波动较大。
气温时空分布及成因2015.6
形成条件
类型
影响因素
降水
季节变化和空间分布
4 、影响降水的因素
降温（上升气 流）
（ 1） 形成 条件
凝结核
水汽
4 、影响降水的因素 气压带与风带:高压带---降水少；低压带--降水多 大气环流 高纬吹向低纬（信风带和极地东风）--降水少； 低纬吹向高纬（西风带）---降水多；海洋吹向陆地 降水多，反之少 季风环流：冬季风—降水少；夏季风降水多 （2） 天气系统： 冷锋、暖锋、低压、高压等 、影响 海陆位置：近海—降水多；远海—降水少 降水的 因素 地形： （坡向）迎风坡---多；背风坡—少 下垫面 洋流：暖流增湿，寒流降湿 人类活动
（3）甲城比乙城冬季（1月）气温高，夏季（7月）气温低，甲城气温 年较差小。 冬季：甲城有高大山脉的阻挡，受北冰洋的寒冷空气影响较弱，气温 较高。美国东部为低缓山地。 乙城易受北方寒冷空气影响，气温较低。 夏季：甲城受寒流影响，气温较低。乙城受暖流和东南暖湿气流影响 气温较高
4 、影响降水的因素
（3）降水的类型
穿过大气的路程
2 、 影 响 气 温 的 因 素
下垫面
改变地面特性：如修建水库，破坏植被，等
气温时空分布及成因
暧流及西风
寒流及冬季风
【例题】
28℃ 26℃ 24℃
气温分布特点？原因？
【例题】
例1、读中纬度某地区某月等温线分布图，分析下列叙述正确的 是 ( CD) A．位于南半球 B．处于冬季 C．甲地气温高于乙地 D．甲处为大陆
气温的垂直变化 【例题】
例5、读某城某日清晨低层大气剖面图,回答： （1）图中气温分布异常部分是①②③中的 ② ，判断的理 由是 气温随高度增加而上升（逆温层） 。 （2）该城市工业高度集中，汽车数以百万计，当天发生了 重大的烟雾事件，造成这一事件的人为原因是 ； 汽车尾气与工业废气的大量排放 气象原因是 出现逆温层，大气污染物不易扩散 ；地形原因是
豫北地区气温、降水变化的时空分布特征
豫北地区气温、降水变化的时空分布特征
张金平;李香颜
【期刊名称】《气象科技》
【年(卷),期】2016(044)006
【摘要】利用中国国家级地面气象站均一化数据集中1971 2010年豫北地区28个测站的温度、降水资料,基于GIS技术对该地区温度和降水变化的时空分布特征进行研究.结果表明:豫北地区气温整体呈升高的趋势,其中冬春季节升温明显.气温变率空间分布表现为北中部增温明显,东部和西部增温幅度较小.降水变化各季节差异较大,春季降水整体呈现增加趋势,其他季节各地降水增减不一;空间变化分布特征为太行山沿线西部山区降水减少趋势明显,东部地区降水略有增加趋势.从整体变化情况来看,豫北地区的气候变化区域间差异加大,局地性变化趋向不稳定.文中用温度与降水的趋势比来分析豫北地区的干旱化发生趋势,结果发现太行山沿线干旱化趋势明显,沿黄河区域干旱化趋势较低,太行山脉和黄河是导致豫北地区气候变化区域性分布的主要地形因子.
【总页数】6页(P985-990)
【作者】张金平;李香颜
【作者单位】兰州大学大气科学学院,兰州73000;河南省新乡市气象局,新乡453000;河南省新乡市气象局,新乡453000
【正文语种】中文
【相关文献】
1.西北干旱区降水变化的时空分布特征研究 [J], 苏君;马志军
2.归一化植被指数对江苏省气温、降水变化的时空响应特征 [J], 徐勇;奚砚涛;许伟;刘欣婷;颜丙囤
3.2001～2014年贵州省林草植被覆盖度时空变化及其与气温降水变化的关系 [J], 吴端耀;罗娅;王青;杨抒;董元媛
4.陕南气温和降水变化时空相关分析 [J], 李小燕
5.广西气温异常与国庆黄金周气温时空分布特征分析 [J], 罗建英;苏洵
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湟水流域降水量长期变化趋势的时空分布特征及与气温的关系
湟水流域降水量长期变化趋势的时空分布特征及与气温的关系杨芳;刘倩【摘要】[目的]分析青海湟水流域降水量的时空分布特征及与气温的关系.[方法]以湟水流域7个气象站点1971-2007年近37年的实测降水及气温作为研究资料,分析降水量长期变化趋势的时空分布特征及气温对降水量的影响.[结果]1971-2007年湟水流域近37年平均降水量略有增加,降水主要集中在夏季(6-8月),而降水量增加主要发生在春季(3-5月).降水相对变率在1971-2000年明显增加,可靠性降低；2001-2007年降水相对变率减小,可靠性增加.在降水量丰沛和偏少的地区,降水量增加幅度不明显；而降水量中等地区,降水量增加趋势明显.1971-2007年湟水流域气温呈增加趋势；气温与降水量间大致呈负相关.[结论]流域内近37年平均气温明显增加,降水量略有增加,气温与降水量大致呈负相关,气温低的地区降水相对较多,气温高的地区降水相对较少.气温与降水量变化的关系比较复杂.【期刊名称】《西北农林科技大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2013(041)005【总页数】6页(P201-206)【关键词】湟水流域;降水量;气温;可靠性【作者】杨芳;刘倩【作者单位】青海大学农牧学院,青海西宁810016;青海大学农牧学院,青海西宁810016【正文语种】中文【中图分类】S161.6+1气候变化作为一个全球性问题，受到国际社会的普遍关注。
为此，政府间气候变化专门委员会（IPCC）已经发布了4次科学评估报告，其内容主要包括气候变化的科学规律、对经济社会的影响以及人们适应与减缓气候变化的对策等［1］。
随着全球平均气温的升高及降水变率空间分布的改变，区域性的气候变化也愈来愈引起人们的关注。
中国是一个易受气候变化影响的国家，气候变化对中国的农业、水资源以及自然生态系统等都有很大的影响［2］。
降水量作为反映气候特征最重要的指标之一，其变化的时空分布受气候、纬度等因子的影响，具有明显的年际和年内变化特点，对经济发展、农业生产及生态建设影响突出［3］。
中国降水特征及拟合参数时空分布研究
第４５卷第３期人民珠江 ２０２４年３月 ＰＥＡＲＬＲＩＶＥＲｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒｅｎｍｉｎｚｈｕｊｉａｎｇ．ｃｎＤＯＩ：１０ ３９６９／ｊ ｉｓｓｎ １００１ ９２３５ ２０２４ ０３ ００６基金项目：上海临港滨海海洋生态保护修复项目（二标）（２２０１ＰＤ０００１）收稿日期：２０２３－０７－０６作者简介：周雨（１９９８—），女，硕士研究生，主要从事水文气象方面等工作。
Ｅ－ｍａｉｌ：２２１１２２８３＠ｚｊｕ．ｅｄｕ．ｃｎ周雨，张育嘉，苗昌盛．中国降水特征及拟合参数时空分布研究［Ｊ］．人民珠江，２０２４，４５（３）：４８－５８．中国降水特征及拟合参数时空分布研究周 雨１，张育嘉１，苗昌盛２（１．浙江大学建筑工程学院，浙江 杭州 ３１００５８；２．上海华锦建设有限公司，上海 ２０００６３）摘要：为总结全国降水特征，并探究降水历时的分布，对中国６９８个气象站５６年连续日降水数据，从降水的季节分布、极端特征、持续时间３个方面分析降水特征的空间分布和年际变化，并利用伽马分布对降水历时曲线进行拟合和参数估计，分析影响拟合参数的潜在物理因素。
结果显示：①降水趋势总体呈现东南地区增加，中部下降，东部、西北、东北冬季降水量增加且分布范围较广，从中国东南地区到西北地区，降水百分位的变化趋势呈先升再减再升，９９百分位降水阈值的分布更不均匀，临河站的降水百分位变化趋势下降最大，尤其是湿日降水百分位，湿期在西南和中部地区处于下降趋势，沿海和西北地区处于上升趋势，且流域旱涝持续时间分布特征在大部分地区表现出相反状态，湿期的年际变化相较于干期小；②伽马分布对降水量有较好的拟合效果，尺度参数β与降水量和降水百分位的相关性较高，且对强降水事件的极端降水阈值有更好的表现，这一发现能够为后续基于物理影响因素的降水过程研究提供理论支持。
关键词：伽马分布；降水历时曲线（ＰＤＣ）；降水的空间分布及年际变化；估计参数；物理控制中图分类号：ＴＶ１２５ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００１ ９２３５（２０２４）０３ ００４８ １１ＳｐａｔｉａｌａｎｄＴｅｍｐｏｒａｌＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆＰｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄＦｉｔｔｉｎｇＰａｒａｍｅｔｅｒｓｉｎＣｈｉｎａＺＨＯＵＹｕ１牞ＺＨＡＮＧＹｕｊｉａ１牞ＭＩＡＯＣｈａｎｇｓｈｅｎｇ２牗１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｉｖｉｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ牞ＺｈｅｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ牞Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００５８牞Ｃｈｉｎａ牷２．ＳｈａｎｇｈａｉＨｕａｊｉｎＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎＣｏ．牞Ｌｔｄ牞Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００６３牞Ｃｈｉｎａ牘Ａｂｓｔｒａｃｔ牶ＩｎｏｒｄｅｒｔｏｓｕｍｍａｒｉｚｅｔｈｅｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｉｎＣｈｉｎａａｎｄｅｘｐｌｏｒｅｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｄｕｒａｔｉｏｎ牞ｔｈｉｓｐａｐｅｒｓｅｌｅｃｔｓ５６ｙｅａｒｓｏｆｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｄａｉｌｙｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｄａｔａｆｒｏｍ６９８ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｓｔａｔｉｏｎｓｉｎＣｈｉｎａａｎｄａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎａｎｄｉｎｔｅｒ ａｎｎｕａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｓｏｆｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｉｎｔｅｒｍｓｏｆｓｅａｓｏｎａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ牞ｅｘｔｒｅｍｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ牞ａｎｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｄｕｒａｔｉｏｎ．ＴｈｅｐａｐｅｒａｌｓｏｕｓｅｓｔｈｅＧａｍｍａｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｔｏｆｉｔｔｈｅｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｄｕｒａｔｉｏｎｃｕｒｖｅｓａｎｄｅｓｔｉｍａｔｅｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｎｄａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｐｏｔｅｎｔｉａｌｆａｃｔｏｒｓｔｈａｔａｆｆｅｃｔｔｈｅｆｉｔｔｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔ①ｔｈｅｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｇｅｎｅｒａｌｌｙｓｈｏｗｓａｎｉｎｃｒｅａｓｅｉｎｔｈｅｓｏｕｔｈｅａｓｔｐａｒｔａｎｄａｄｅｃｒｅａｓｅｉｎｔｈｅｃｅｎｔｒａｌｐａｒｔｏｆＣｈｉｎａ牞ｗｉｔｈａｎｉｎｃｒｅａｓｅａｎｄａｗｉｄｅｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｗｉｎｔｅｒｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｅａｓｔ牞ｎｏｒｔｈｗｅｓｔ牞ａｎｄｎｏｒｔｈｅａｓｔｐａｒｔｓ．ＦｒｏｍｔｈｅｓｏｕｔｈｅａｓｔｔｏｔｈｅｎｏｒｔｈｗｅｓｔｏｆＣｈｉｎａ牞ｔｈｅｔｒｅｎｄｏｆｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｐｅｒｃｅｎｔｉｌｅｃｈａｎｇｅｓｈｏｗｓａｎｉｎｃｒｅａｓｅ牞ｔｈｅｎａｄｅｃｒｅａｓｅ牞ａｎｄｔｈｅｎａｎｉｎｃｒｅａｓｅａｇａｉｎ牞ａｎｄｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅ９９ ｐｅｒｃｅｎｔｉｌｅｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓｉｓｍｏｒｅｕｎｅｖｅｎ．ＴｈｅｔｒｅｎｄｏｆｔｈｅｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｐｅｒｃｅｎｔｉｌｅａｔｔｈｅＬｉｎｈｅｓｔａｔｉｏｎｓｈｏｗｓｔｈｅｇｒｅａｔｅｓｔｄｅｃｒｅａｓｅ牞ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｔｈｅｗｅｔ ｄａｙｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｐｅｒｃｅｎｔｉｌｅ．Ｔｈｅｗｅｔｐｅｒｉｏｄｉｓｉｎａｄｅｃｒｅａｓｉｎｇｔｒｅｎｄｉｎｔｈｅｓｏｕｔｈｗｅｓｔａｎｄｃｅｎｔｒａｌｐａｒｔｓａｎｄｉｎａｎｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｔｒｅｎｄｉｎｔｈｅｃｏａｓｔａｌａｎｄｎｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎｐａｒｔｓ．Ｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｄｒｏｕｇｈｔａｎｄｆｌｏｏｄｉｎｇｄｕｒａｔｉｏｎｓｉｎｔｈｅｂａｓｉｎｓｈｏｗｔｈｅｏｐｐｏｓｉｔｅｓｔａｔｅｉｎｍｏｓｔｒｅｇｉｏｎｓ牞ａｎｄｔｈｅｉｎｔｅｒ ａｎｎｕａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｗｅｔｐｅｒｉｏｄｉｓｓｍａｌｌｅｒｔｈａｎｔｈａｔｏｆｔｈｅｄｒｙｐｅｒｉｏｄ．②ＴｈｅＧａｍｍａｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｈａｓａｂｅｔｔｅｒｆｉｔｔｉｎｇｅｆｆｅｃｔｏｎ第３期周雨，等：中国降水特征及拟合参数时空分布研究ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｓｃａｌｅｐａｒａｍｅｔｅｒβｈａｓａｈｉｇｈｅｒｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｗｉｔｈｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎａｍｏｕｎｔａｎｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｐｅｒｃｅｎｔｉｌｅａｎｄｂｅｔｔｅｒｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｎｅｘｔｒｅｍｅｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓｆｏｒｈｅａｖｙｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｅｖｅｎｔｓ．Ｔｈｅｓｅｆｉｎｄｉｎｇｓｃａｎｐｒｏｖｉｄｅｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｓｕｐｐｏｒｔｆｏｒｔｈｅｓｕｂｓｅｑｕｅｎｔｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｅｓｂａｓｅｄｏｎｐｈｙｓｉｃａｌｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｆａｃｔｏｒｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ牶Ｇａｍｍａｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ牷ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｄｕｒａｔｉｏｎｃｕｒｖｅ牷ｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎａｎｄｉｎｔｅｒ－ａｎｎｕａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ牷ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｐａｒａｍｅｔｅｒｓ牷ｐｈｙｓｉｃａｌｃｏｎｔｒｏｌ降水是水循环的重要部分，也是水资源的主要来源，对社会经济和生态环境有重大影响［１］。
刚察县1961～2006年气温与降水的变化趋势及相关性分析
刚察县1961～2006年气温与降水的变化趋势及相关性分析贾顺斌【摘要】The relationships between temperature and precipitation in Gangcha County during 1961 -2006 were analyzed, aiming to expose its climate changing laws.The results showed that the average temperature in Gangcha County was increasing gradually during the 46 years, and reached the maximum in 2006, the change of rainfall amount was not obvious, the change of rainfall amount and temperature was basically consistent in each month of the same year, but no matter in a short term or in a long run, temperature produces insignificant influence on the spatial distribution pattern of rainfall amount.%对刚察县1961～2006年气温与降雨量的相关性进行分析,旨在揭示刚察县气候变化的事实与规律.结果表明,46年间刚察县平均气温逐渐升高,2006年达到最高值,历年降雨量变化规律不明显,在同年各月间降雨量的变化与气温变化基本一致,从短期或长期来看,气温对降雨量的时空分布规律影响不明显.【期刊名称】《安徽农业科学》【年(卷),期】2012(040)017【总页数】3页(P9405-9406,9421)【关键词】刚察县;气温;降水;相关性分析【作者】贾顺斌【作者单位】青海省草原总站,青海西宁810008【正文语种】中文【中图分类】S161.2随着社会经济的迅猛发展，地球上的气候也随之发生了一些变化，这些气候变化给环境、工农业生产以及城乡人民生活带来了不同程度的影响，而温度和降水作为两大气候因子对气候的变化有极为显著的影响［1－3］。
宁夏夏季各月降水的时空分布及与74类大气环流指数的关系初探
江西农业学报2010，22(8)：103～107A c t a A gr i cult ur ae J i angxi宁夏夏季各月降水的时空分布及与74类大气环流指数的关系初探陈海渡1’2，饶彤华2，严华生1，韩世昌2，杜鑫2(1．云南大学大气科学系，云南昆明650091；2．宁夏阎原市气象局，宁夏固原756000)摘要：使用EO F方法，对宁夏全境具有代表性的19个气象观测站的1961—2008年夏季各月降水资料进行了时空分解，得到了夏季各月降水的E O F空间分布特征和时间系数变化趋势。
利用国家气候中心资料室提供的1961—2008年共48年的74类月大气环流指数资料，对大气环流指数与宁夏夏季各月降水量之间的相关性进行了分析，得出了相关指数因子。
利用最优子集回归方法(O SR)从相关因子中筛选出了最能拟合各月降水的4个关键因子，建立了最优子集回归预报方程，对1962～2008年共47年的夏季各月降水距平进行了回报，得出了各现测站夏季各月的历史拟合率。
关键词：夏季；月降水；宁夏；EO F；O SR；大气环流指数中图分类号：S161．62文献标识码：A文章编号：1001—8581(2010)08—0103—05Ti m e—S pat i al D i s t r i but i on of M ont hl y Pr e ci pi t at i on i n Sum m er and Thei r R e l a t i ons hi ps w i t h74A t m os pher i c C i r c ul at i on E xpone nt i a l s i n N i ngxi aC H E N H a i—bo‘一，R A O T on g—h ua2，Y A N H u a—s h e n91，H A N Shi—changz，D U X i n2(1．D epar t m ent of A t m ospher i c S c i e nce s，Y un na n U n i ver si t y，K unm i ng650091，Chi na；2．G u yu a n M et eor ol ogi cal B u r ea u of N i ngxi a，G uyuan756000，Chi na)A bst r act：B砸sed on t he m o nt hl y pr ecipi t at i on dat a pr ov i ded by19m et eor o l ogi cal s ta ti on s i n s u m m er dur i ng1961—2008i n N i n gx-i a，t he t em por al a nd s p a t ia l dis t r i b ut ion charact er is t i cs of m o nt hl y pr ecipi t at i on i n s ur m ner w eFe anal yzed by E O F m et hod．The r esul t s i ndi cat ed t ha t t her e w a s an obv i ous s pat i al di f f erence i n s u m m er pr ecipi t at i on over t he st udi e d ar ea．B y us i ng74at m osph er i c c i rc ul a t i on exponen t i al s dat a pr ovi ded by N at i onalC l i m at e C en t er of C hi na，t he corr elat i on s be t w een at m o spher i c ci r cul at i on exponent i al s a nd m on t hl y s u m m er pr eci pi t at i on i n N i n gxi a w e r e an al yz ed．and t he r elat ed f act or s w er e s el ect ed．Four key f ac t o r s w hi ch coul d s i m ul at e t he m on t hl v preci p i t ati on bes t w e r e scr ee ned ou t f r om t he above—m ent i one d r elat ed f act or s by O S R m et hod．O SR equat i on w i t h f ou r key f ac t o r s w a s bu i lt，i t w a s us ed t o s i m ul at e t he his tor ic al m o nt hl y pr ecipi t at i on i n s u m m er dur i ng1962～2008，and t he his tor ic al c(卜i nci d ent r at es of s i m ul at i ng m o nt hl y s u m m er pr ecipi t at i on at19m et eor o l ogi cal s ta t ion s w e r e obt ai ned．K e y wor ds：Sum m er；M onthly pr e ci pi t a t i on；。
青岛地区气温时空分布特征
青岛地区气温时空分布特征董海鹰;李德萍;凌艺【摘要】利用青岛地区1971-2010年基本气象站和自动气象站气温资料，运用多元线性回归法插补订正自动站气温序列，结合线性倾向估计方法对近40a气温的时空分布特征进行分析。
结果表明：近40a青岛地区年际平均气温、平均最高气温和平均最低气温均呈明显的上升趋势，在全球气候变暖的过程中，青岛地区年平均最低气温的升温幅度最大，年平均最高气温的升温幅度相对较小，年平均气温升温幅度介于两者之间。
受海洋影响青岛东南沿海地区冬暖夏凉，而内陆地区夏季平均最高气温偏高，冬季平均最低气温则偏低，易出现极端高温或极端低温等恶劣天气。
【期刊名称】《山东气象》【年(卷),期】2013(000)003【总页数】4页(P5-8)【关键词】气温;时空分布;线性倾向估计;多元线性回归【作者】董海鹰;李德萍;凌艺【作者单位】青岛市气象局，山东青岛 266003;青岛市气象局，山东青岛266003;青岛市气象局，山东青岛 266003【正文语种】中文【中图分类】P468.0全球气候变暖并日趋加剧已是公认的事实，日益引起社会公众和政府的关注。
IPCC第四次气候变化评估报告指出，气候变暖是不争的事实，近百年（1906—2005年）全球地表平均温度升高了0.74℃，近50a平均线性增暖速率为0.13/10a[1]。
中国《气候变化国家评估报告》[2-4]等文献揭示，最近的50a全国年平均气温增加了1.1℃，增温速率为0.22℃/10a，高于全球或北半球同期平均增温速率。
在全球气候变暖的大背景下，气候变化也具有明显的地区性差异，各个地区的气候变化都有自己的特征。
卢爱刚等[5]分析了全球升温下中国温度区域变化的稳定性，谭方颖等[6]分析了华北平原近几十年气候变化特征，杨明等[7]分析了西部地区近50a的气候变化特征，张莉[8]分析了济南近60a冬季气温变化特征，这些研究结果均表明气候变化使各地的热量资源明显增加，但其增长存在地区性差异。
时空尺度下西安市7月平均气温的变化特点及相关性分析
时空尺度下西安市7月平均气温的变化特点及相关性分析许佳琳1崔晨风2*王睿1彭晓蕾1刘宇诺1李欣愉1（1西北农林科技大学资源环境学院，陕西杨凌712100；2西北农林科技大学水利与建筑工程学院，陕西杨凌712100）摘要：气温变化研究作为气候变化研究的重要内容，对人类发展具有重大意义。
依据1901—2017年中国1km月气候数据集，利用Mann-Kendall趋势检验法，分析了改革开放后1978—2017年西安市7月平均气温及范围的变化。
结果表明：（1）1978—2017年西安市7月平均气温和平均气温在20℃以上的面积整体处于上升趋势，20世纪的增温率为0.535℃/10a，21世纪的增温率为0.114℃/10a；（2）西安市7月平均气温发生突变的年份是1994年，平均气温在20℃以上的面积发生突变的年份是1990年和1994年；（3）1997—2017年西安市最高气温出现在新城区，最低气温出现在周至县，蓝田县的增温率最高；（4）GDP、常住人口、绿化面积与平均气温极差变化具有显著的相关性。
关键词：平均气温；气温变化；相关性分析；西安市中图分类号P4文献标识码A文章编号1007-7731（2021）24-0121-04近100年来，全球气候变暖毋庸置疑，2019年世界气候状况监测显示，全球气候系统变暖趋势进一步持续。
针对气候变暖及其所带来的影响是近30年来国内外的研究热点。
相关学者研究发现，三峡库区年平均气温上升速度与高程呈正相关［1］；北京具有典型的城市热岛效应［2］；福州和漳州的城市气温受下垫面的影响随着城市化的加深而增大［3］；珠江三角洲地区城市化对气温时空变化有较大的影响［4］；北京市城市化效应中夜间热岛强度明显大于日间［5］；西安年平均气温、极端最低气温呈上升趋势［6］；西安具有区域性的极端气温变化［7］等。
虽然近年来有较多气温方面的研究，但较少涉猎于西部地区小范围内的气温变化情况。
本研究选择目前城市发展速度较快、城市扩张、人口过剩等问题较多的西安市为对象，根据1901—2017年中国1km每月温度和降水数据集，采用滑动平均法和Mann-Kendall趋势检验法对1979—2017年西安7月气温变化趋势进行分析，并将气温极差与GDP、常住人口、绿化面积进行相关性分析，探究在不同的时空尺度下当前城市化发展对西安市气温变化造成的影响，以期为揭示西安市气温变化规律提供科学依据。
《2024年气候变化背景下我国极端降水的时空分布特征和未来预估》范文
《气候变化背景下我国极端降水的时空分布特征和未来预估》篇一一、引言随着全球气候变化的不断加剧，极端降水事件在我国频繁发生，对生态环境、农业生产、城市内涝、灾害防御等方面产生了深远的影响。
本文旨在分析气候变化背景下我国极端降水的时空分布特征，并对其未来趋势进行预估，以期为相关政策和措施的制定提供科学依据。
二、我国极端降水的时空分布特征（一）时间分布特征我国极端降水事件在时间上呈现出明显的季节性和年际变化。
夏季是我国极端降水事件的高发期，尤其是夏季的暴雨和洪涝灾害频发。
此外，近年来我国极端降水事件的频率和强度呈现出增加的趋势，尤其是在一些气候异常的年份，如近几年的某些南方地区连续遭受暴雨袭击。
（二）空间分布特征我国极端降水的空间分布具有显著的区域性特征。
从总体上看，南方地区极端降水事件多发，特别是江南、华南等地；而北方地区虽然降水总量较大，但极端降水事件相对较少。
此外，一些山区、河谷地带和沿海地区也是极端降水事件的高发区。
三、极端降水的影响因素（一）自然因素自然因素是影响我国极端降水的重要因素。
其中包括大气环流、季风气候、地形地貌等。
例如，季风气候使得我国南方地区在夏季容易形成暖湿气流，从而引发暴雨和洪涝灾害。
此外，地形地貌也对极端降水的分布产生影响，如山区地形复杂，容易形成局部强降水。
（二）人为因素人为因素也是影响我国极端降水的重要因素。
随着城市化进程的加快，城市热岛效应加剧，改变了局部气候环境，进而影响降水的分布和强度。
此外，人类活动导致的温室气体排放加剧了全球气候变化，进一步影响了我国极端降水的分布和频率。
四、未来预估根据气候变化模型和历史数据预测，未来我国极端降水事件的频率和强度可能进一步增加。
尤其是在全球变暖的背景下，夏季高温可能使得空气湿度增加，进而导致更多、更强的降水事件发生。
此外，随着城市化进程的加快和人类活动的不断增加，人为因素对极端降水的影响也将进一步加剧。
五、应对措施与建议（一）加强监测和预警系统建设建立完善的极端降水监测和预警系统，提高对极端降水的监测和预报能力，以便及时采取应对措施，减少灾害损失。
北疆生态功能区降水气温时空变化及其与NDVI相关性分析
北疆生态功能区降水气温时空变化及其与NDVI相关性分析王计平;郭仲军;程复;张启斌;马欢;于一雷【摘要】降水和气温是两个最重要的气候因子,也是影响植被分布和变化的主要因子之一.以多年平均降水、气温、NDVI、积雪深度等数据为基础,基于生态功能区划,分析了北疆不同气候要素变化及其与NDVI的变化相关关系.结果表明:北疆大部分地区趋向于湿润化,特别是准噶尔盆地中心区,降雨变化趋势线的斜率介于1.15~1.42之间;局部高海拔山区年平均降水量呈明显减低趋势,降雨变化趋势线斜率最低到-0.209;北疆整体有暖化趋势,且气温增加幅度从高山到低地表现出明显梯度,其变化趋势线斜率从高山处的2.04降低为盆地处的-0.044.北疆NDVI与年平均降水、温度变化密切相关,表现出明显的功能区划差异,应重视加强生态功能区划水平上的植被建设与调控.%Precipitation and surface temperature are two most important climatic factors.They are also two main factors that affect the distribution and change of the vegetation.Based on the average annual precipitation,temperature,NDVI and snow depth data of many years,the changes in different climate factors and their correlation with NDVI were analyzed.The result shows that:most of the regions in north Xinjiang tend to be wetting,especially in the central area of the Junggar Basin,where the slope of the precipitation change is between 1.15 and 1.42;the annual average precipitation in the high altitude mountain area that only makes up 2% of the whole region decreases obviously,the sharpest decreasing slope of the precipitation change is-0.203;the overall temperature of north Xinjiang shows a warming trend,of which the slope of temperature increase shows a significantly gradient pattern from highmountains(2.04)to lowland(-0.044);NDVI is closely related to average annual rainfall and temperature variations.We should attach importance to strengthening the construction and management of vegetation on the scale of ecological function area.【期刊名称】《林业资源管理》【年(卷),期】2017(000)001【总页数】8页(P110-117)【关键词】NDVI时间序列数据集;生态功能区;空间变化;气候要素;相关分析【作者】王计平;郭仲军;程复;张启斌;马欢;于一雷【作者单位】中国林业科学研究院国家林业局盐碱地研究中心,北京 100091;新疆林科院森林生态研究所,乌鲁木齐 830000;水利部水土保持监测中心,北京 100055;北京林业大学林学院,北京100083;北京林业大学林学院,北京100083;中国林业科学研究院湿地研究所湿地生态功能与恢复北京市重点实验室,北京 100091【正文语种】中文【中图分类】S718.45地表温度和降水是影响植被分布、生长和演替的重要气候因素，而植被变化也是全球及区域气候变化的重要影响因子之一。
基于GIS的东北三省气温降水空间自相关性分析
基于GIS的东北三省气温降水空间自相关性分析郑兴文;舒红;许剑辉【摘要】创新性地提出了基于两观测站点连线的垂直平分线构建空间连接矩阵，进一步计算空间自相关指数Moran's I来分析气象数据的空间分布模式。
利用Moran’s I分析探讨了东北地区86个气象站1951~2011年气温降水数据的空间自相关。
结果表明，东北三省气温降水存在显著的空间聚集现象，降水表现为吉林省北部显著低低聚集，吉林辽宁省东部显著高高聚集，气温表现为东北三省南北区域显著聚集；1960~2011年气温分布较降水表现出更强的空间自相关性，且随年份变化自相关性稳定程度比降水好；气温分布空间自相关性随时间有减弱趋势，但仍表现出区域显著聚集强相关现象。
【期刊名称】《地理空间信息》【年(卷),期】2014(000)001【总页数】3页(P49-51)【关键词】东北三省;气温;降水;Moran's I;空间自相关【作者】郑兴文;舒红;许剑辉【作者单位】武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，湖北武汉430079;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，湖北武汉430079;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，湖北武汉430079【正文语种】中文【中图分类】P208东北地区是我国重要的粮食生产基地，研究东北三省气候特性对东北农业生产具有重要意义。
国内诸多学者深入分析了东北气候长期演变形态[1,2]和对农业、经济等方面的影响[3,4]，但较少研究东北三省气象的空间自相关性。
研究气象空间分布相关性有利于分析气象地区间影响关系，便于获得哪些地区气候特性类似，从而对地区农业整体规划等提供指导。
用Moran′sI指数来研究空间数据的相关性，分析数据区域聚集现象是地理信息分析中的一种重要功能。
随着Moran函数的逐步完善[5-9]，特别是Moran散点图的诞生，代表Moran函数在空间自相关分析显著进步[10,11]。
本文结合ArcGIS软件中Moran′s I功能分析了东北三省气温降水空间自相关性，试图从不同时间尺度的气温降水地区差异特性研究提供一种新的气象研究思路。
乌兰察布市近40年气温降水时空分布特征分析
Ｔｅ ｍｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ａ ｎ ｄ Ｐｒ ｅ ｃ ｉ ｐｉ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｆｅ ａ ｔ ｕｒ ｅ ｓ ｏ ｆ Ｕｌ ａ ｎｑ ａ ｂ ｉ ｎ ４ ０ Ｙｅ ａ ｒ ｓ
Ｆ Ｕ Ｚ Ｈｉ — Ｑ ｉ ａ ｎ ｇ （ Ｅ ｃ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ａ ｎ ｄ Ａ ｇ ｒ ｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｍｅ ｔ ｅ ｏ ｒ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ Ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｃ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ， Ｊ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ０ １ ２ ０ ０ ０ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
秋 季 降水 量 为 增 加 趋 势 ， 夏、 冬 季 节 降 水 为 减 少趋 势 ； 年 平 均 气温 表 现 出 明显 的增 加 趋 势 ， 并在 １ ９ ８ ７年 以及 １ ９ ９ ７年 发 生 了明 显 的 跃 变 ； 小 波分 析 发 现 年 降 水 量存 在 着 ５年 、 ｌ Ｏ年 、 ２ ０年 以及 ２ ８年 左 右 的 周 期 ， 年 平 均 气温 存 在 着 ６年 、 １ ５年 、 ２ ０年 以 及 ２ ８年 左 右 的 周 期 ； 旋 转 主 因子 分 析 发 现 鸟 兰 察 布 地 区 夏秋 季 降水 、 气 温 的 区 域 划 分具 有 一 致 性 ， 南部地区降水多， 气温 高 ； 北部地区降水少， 气温 低 ， 但北部地 区
付 志 强 ， 张 彩 云 ， 杨 立 冰
（ １ ． 乌 兰 察 布 市 气 象局 生 态 与农 业 气象 中心 ， 内蒙 古 集 宁 ０ １ ２ ０ ０ ０；
２ ． 鄂尔 多 斯 市 气 象 局 生态 与 农 业 气 象 评 估 中心 ， 内蒙 古 东 胜
０ １ ７ ０ ０ ０）
摘
要： 对鸟兰察布地区 １ ９ ７ １ — ２ ０ １ ０年 的 降水 与 气 温进 行 了分 析 。 趋 势 分析 表 明 ． 近４ ０年 来 乌 兰察 布 地 区年 降 水 量 呈 减 少趋 势 ， 其 中春 、
松江地区近34年降水量的时空变化规律
松江地区近34年降水量的时空变化规律摘要：采用松江1980～2013年降水资料，分析松江的整个年降水量变化趋势以及变化的幅度；松江南北部年降水量、月平均分配、最大一天降水量这些水文要素在时空上的相同处和差异,为防汛部门掌握松江降水分配及降水强度提供依据。
结果表明，松江地区近34年共有偏涝年3年，偏旱年3年，年降水量极大值1643.7mm（1999年），年降水量极小值726.7mm(2003年)；降水量以2.5mm/a 的趋势递减；最大一天降水量呈递增趋势，松江北部递增幅度比南部大；月降水分配南北部整年比较均匀，3-4月、6-8月略有不同。
关键词：松江；年降水量；分配；最大一天1引言松江区位于长江三角洲内上海市西南部，黄浦江中上游，松江区行政区划面积604.64km2，占上海市总面积的9.5%，整个区域南宽北窄，南北长约24km，东西宽约25km，略呈梯形。
全区处于太湖流域碟形洼地的底部，地势低平。
松江区属北亚热带季风气候，温和湿润，四季分明。
由于季风强弱和临界时间早迟差异，降水季节变化较大[1]，近年来松江雨情不断发生变化，台风、暴雨的频发性对地区的防汛能力提出新的挑战。
降水量变化的趋势是水文的重要研究内容，松江水文站过去工作的重心主要集中在保持资料的完整性、可靠性和一致性。
鉴于研究降水量变化对防汛部门掌握松江降水分配及降水强度的重要意义，现对松江近34年降水资料进行系统的分析。
2 资料选取2.1 雨量站的选取松江地区建站历史比较悠久的有四个站，本文选取的降水时间序列为1980～2013年，采用同时期不同站点横向对比，不同时期同站纵向对比的分析方法。
四个雨量站近34a的年降水量和最大一天降水量集中反应年际变化和长历时局部强降雨过程，有助于清晰认识松江降水的时空变化规律。
为了分析降水的时空变化规律，在选取雨量站时，考虑了雨量站的区域代表性。
基于站点选取原则，将松江地区分为北部、南部两个区域，从这两个区域选取代表性雨量站，北部为泗泾雨量站，南部为泖港雨量站，雨量站的地理位置分布图如图1所示。
内蒙古赤峰地区气温变化的时空特征研究
内蒙古赤峰地区气温变化的时空特征研究文章以內蒙古赤峰地区为研究对象，利用赤峰地区气象站点1953-2001年的气象观测资料，从时间和空间的角度，对赤峰地区气候变化特征进行了分析。
结果表明，赤峰地区年平均温度、最低温度及最高温度近40年呈现逐年上升的趋势，年平均温度在全市40年的倾向率为0.291℃/10a，年最低温度全市40年的倾向率为0.37℃/10a，年最高温度全市40年的倾向率为0.387℃/10a。
赤峰地区的年气温近40年呈现逐年降低的趋势，其全市40年的倾向率为-0.9341mm/10a，其改变趋势与年平均气温、年最低气温以及年最高气温的趋势呈现明显的一致性，由此推测赤峰地区年降水量的降低可能与赤峰地区温度上升的具有一定的相关性。
标签：降水量；温度；赤峰市；自动化站点引言赤峰市属于温带半干旱大陆性季风气候区，冬季寒冷而漫长，春季干旱且多大风，夏季雨水集中、炎热，秋季的气温下降快，霜冻来临的早。
这里最主要的气象灾害就是干旱，素有十年九旱的说法，所以研究温度变化情况在这里有很重要的意义。
1 资料来源与研究方法1.1 资料来源资料来自赤峰市气象局的主要相关气象站近40年的气象资料，数据客观、翔实。
1.2 方法（1）时间序列分析采用Excel直接进行时间序列分析，确定气候变化与时间之间的关系。
（2）空间序列分析采用克立格方法进行气候的空间序列分析[1]。
（3）气候倾向率分析2 结果2.1 年平均气温变化的时空序列分析2.1.1 年平均气温变化的距平分析结果赤峰地区的平均气温以90年代为界，前后有很大的区别，90年代之前气温负距平为主，90年代之后气温多为正距平，通过分析数据我们可以看出，在90年代后，赤峰地区气温不断飙升，气温波动比较大。
在20世纪70年代到80年大中期，赤峰地区的平均气温也处于上升阶段，但是始终处于负距平。
在90年代初期，气温浮动特别大，平均气温不断的上升下降。
在1997-2011期间，其平均气温又恢复到缓慢上升阶段。
气象数据的时空分析与应用研究
气象数据的时空分析与应用研究气象数据，作为大自然的语言，蕴含着丰富的信息，对于我们理解气候规律、预测天气变化以及指导生产生活等方面都具有极其重要的意义。
气象数据的时空分析，便是打开这扇神秘之门的钥匙，让我们能够深入探究气象现象的本质和规律，从而为各个领域的应用提供有力的支持。
气象数据的时空特性是其最为显著的特征之一。
从时间维度来看，气象数据记录了过去、现在甚至未来的天气状况。
例如，我们可以通过历史气象数据了解某个地区在不同季节、不同年份的气温、降水、风向风速等的变化趋势。
而在空间维度上，气象数据覆盖了全球的各个角落，从广袤的陆地到辽阔的海洋，从高耸的山脉到平坦的平原。
这种时空的广泛性和多样性，使得我们能够对气象现象进行全面、系统的研究。
在气象数据的收集方面，随着科技的不断进步，手段也日益丰富多样。
气象卫星能够从太空俯瞰地球，获取大范围的气象信息；地面气象观测站则在地球表面密密麻麻地分布，精确记录当地的气象要素；还有雷达、探空仪等设备，从不同角度和高度收集着气象数据。
这些海量的数据如同繁星般汇聚在一起，为我们的研究和应用提供了坚实的基础。
对气象数据进行时空分析，首先需要运用一系列的数学和统计学方法。
比如，时间序列分析可以帮助我们揭示气象要素随时间的变化规律，发现周期性和趋势性。
空间分析方法则能够让我们了解气象现象在空间上的分布特征、相关性以及差异性。
通过这些分析，我们能够更加清晰地认识气象现象的内在机制。
气象数据的时空分析在天气预报中发挥着关键作用。
过去，天气预报主要依靠经验和简单的模型，准确性往往不尽人意。
而如今，凭借着对气象数据的精细时空分析，结合先进的数值预报模型，天气预报的精度和时效都得到了极大的提高。
我们不仅能够提前几天甚至几周预测天气的大致趋势，还能对局部地区的短历时强对流天气进行较为准确的预警，为人们的出行、生产和防灾减灾提供了重要的依据。
在农业领域，气象数据的时空分析也具有重要意义。
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气温降水序列时空分布及其相关性分析
李亚滨
（黑龙江省气象中心黑龙江哈尔滨150030 ）
摘要：本文利用统计模型、线性拟合和相关分析方法，对气温、降水资料
的时空分布和相互间的相关性进行了计算，分析了黑龙江省气候特点。
结果表
明，黑龙江省气温持续显著升高，主要是最低气温和冬季气温显著升高影响；
气温、降水在空间上存在正、负相关区域。
关键词：时间序列统计分析气候变化
1引言
80年代以来，世界异常气候事件增多，气候变化引起了广泛关
注，世界各国和各地区都加强了对气候变化的研究⑴。
加强对黑龙江省气候变化基本规律的研究，预测未来气候变化趋势，有着极其重要
的意义气
分析气象要素时间序列的时间、空间分布和演变，对了解黑龙江省气候变化规律十分重要。
绝大多数大气现象之间并不存在确定性关系，但可以应用概率统计方法去分析它们之间的统计规律性⑶。
2资料来源和分析方法
本文采用全省15个站气温资料和38个台站的降水资料。
其中，气温的时
间序列为1954年- 2004年，共51年；降水时间序列为1956 年- 2004年，共49年。
采用方差分析方法、相关分析方法、一元线
性拟合分析方法、V最大增量方法。
其中方差分析方法是利用分组计算各组间方差显著性来分析时间序列的周期，利用叠加外推方法统计
分析，进行预测；相关分析方法分析了要素间的相关性并进行显著度检验。
为保证计算准确，对数据进行了标准化处理。
如果随机序列不仅含有指数衰减或增长趋势，而且还呈现出某种规律的周
期性起伏，可使用ARIMA模型分析方法。
可用如下形式的组合模型去拟合序列：
L K
sin（，切+《）+北
，=】尸（1 ）
其中S是ARIMA （刀，沥序列，Z为序列所含有的指数趋势项的项数,《是周期趋势项的项数，伊为基频，由数据的物理性质决定，单位为弧度/秒，函和为分别表示周期趋势的振幅和相位，控制周期振荡的增长或衰减趋势。
由于在式（1）中，描述周期趋势所用的正弦函数是对称的，但气象领域中，周期并不是对称的，对式（1）进行了改进，即将式⑴改写为如下形式：
X” = 2" j'+£与”sin(2i|K
+《•）+、
，=i
式⑵中的II・II表示时间t除以周期长度S的小数部分，O<llr/5||<1, d为指数。
显然，当d等于1时，式⑵和式⑴是等价的；当d小于1时，式（2）表达的周期趋势为上升较下降快；但当d大于1时，式（2）表达的周期趋势为上升较下降慢。
组合模型建模的具体步骤为：首先拟合线性或指数趋势，然后逐个地增添周期趋势项，最后对残差序列｛贝｝建立ARIMA模型。
各个分模型的参数都估计出来，再以它们作为初值，对整个组合模型（2）统一进行参数估计。
3气温时间序列分析
3.1年平均气温的空间分布
根据一元线性拟合分析方法计算出了全省平均气温倾向率（图1）,近50a 来各地气温普遍升高2C左右。
其中大兴安岭南部、黑河大部、哈尔滨西部、牡丹江等地的年平均气温升幅在2C以上，哈尔滨东部、佳木斯东部及双鸭山等地的年平均气温升幅在1. 5C左右。
图1黑龙江省年平均气温倾向率分布图（单位：°C/a）
3. 2年均气温时间序列周期分析
根据方差外推方法计算年均气温的周期气结果表明4个样本为。
利用周期-
一个周期，方差分析结果：F值为1.9007,
ARIMA模型计算周期结果可以看出，模式检验出该时间序列有上升趋势，并计算出趋势曲线方程的相关系数为0.6486。
计算残差序列的自相关函数，自相关函数有明显的周期性（在4、8处出现高峰），因此有理由提取以4a为长度的周期。
计算4a周期拟合时，相关系数为0.6933。
因此，黑龙江省年平均气温存在显著的4年周期。
3. 3影响年均气温的主要成分
3. 3.1年均气温与四季气温的相关分析
利用R2最大增量方法，计算全省年均气温与各季气温最优拟合关 系（表1）。
首先计算得出冬季气温为年均气温最优因子，其次为春 季气温，再次为秋季，最后为夏季。
年气温与各季气温有较好的相关 关系，相关检验均为异常显著。
年均气温与冬季和春季的气温相关最 好,相关系数分别达到0.84506和0.77534。
结果表明，影响黑龙江 省年均气温变化主要是冬季和春季气温变化引起的。
表1史最大增量法模式计算各季气温拟合年均气温步骤
步骤
季节 Prob>F 相关系数 第一步
冬季 0. 001 0.84506. 第二步
春季 0. 001 0.77534 第三步
秋季 0. 001 0.49886 第四步 夏季 0. 001 0. 32239
3. 3.2年均气温与最高最低气温间的关系
年平均气温、最低气温和最高气温进行分析结果（图2）表明， 最低气温上升幅度为2.8°C,最高气温上升幅度为1.4C,而平均气 温上升幅度为2.0C 。
因此，黑龙江省气温上升的一个原因是最低气 温升幅较大。
----- 年平均气温
----- 年最低气温
----- 年最高气温
----- 年平均气温趋势线
----- 年最低气温趋势线
-——年最高气温趋势线
1.5
1
0.5
-0.5
-1
-1.5
-2
-2.5 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 y = 0. 0463x - 1. 0088 y = 0. 0629x - 1. 3929 y = 0. 0309x - 0. 6591
图2年平均气温、最低气温和最高气温变化趋势图
从最低气温升幅的全省分布（图3）上看，大部地区升温幅度在
2.6°C左右。
其中大兴安岭北部在2C左右，大兴安岭南部、黑河南部和绥化北部的最低气温升幅在
3.3C以上，黑河升幅在4C以上。
黑河地区50年来最低气温升幅最大。
通过年均气温与四季气温的相关分析及年均气温与最高最低气温间的关系
分析，结果表明，最低气温和冬季气温显著升高是导致黑龙江省气温持续显著
升高的主要因素。
4、降水时间序列分析4.1降水变化的空间分布
分析从全省38个台站年降水量的倾向率分布（图4）,可以看出:
大兴安岭北部、松嫩平原中西部地区的年降水量倾向率为负值，以降水持续偏少为其主要特征；其它地区降水量倾向率为正值，降水以持续偏多为其主要特征。
54
图4年降水量倾向率分布图（单位：mm/a ）
4.2年降水量与四季的相关性
年降水量和四季的降水量相关系数计算结果表明，年降水量与夏 季降水量秋季降水量相关性最为显著，相关系数分别为0.84916和 0.56881,且通过显著性相关检验（在显著度水平0.01下）。
因此， 年降水量的多寡，主要取决于夏、秋季降水量的多少，可以通过夏季、 秋季降水量计算出全省年降水量。
4. 3年与四季降水量周期分析
计算年降水量及四季降水量周期⑷。
结果表明（表2）,年降水存 在18年周
期，春、夏、秋、冬季降水分别存在14、25、24、20年的 周期。
52-
48-
46-
44-
42 ---------------- , -------------- , -------------- 1 ------------- r- 120 122 124 126 128 130 132 134 136
表2 黑龙江省降水量周期分析表
5气温与降水的相关性分析
利用全省15个台站黑龙江省各站年平均气温和降水资料，计算了二者相关系数。
结果显示（图5）,在黑龙江省大兴安岭、黑河及齐齐哈尔北部地区气温和降水存在着正相关区域，这表明北部地区气候变化特点主要是暖湿或冷干相伴；而其它地区的气温和降水存在着负相关关系，表明其气候变化特点主要是暖干或冷湿相伴。
图5年平均气温和年降水量的相关系数分布图
（图中+为正相关区，-为负相关区）
6结论
L近50年来，黑龙江省的年平均气温显著升高，主要是冬、春
季和最低气温升高的贡献。
其中，黑河地区的平均气温和最低气温升高幅度最为显著。
2.年气温存在着4年周期，年降水存在18年周期。
3.夏季、秋季降水对年降水的贡献较大，相关性较强。
4.黑龙江省北部地区的气候特点为暖湿或冷干相伴，而其它地区为暖干或冷湿相伴。
参考文献：
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