气象观测数据的时空特征分析

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吉林省气象灾害预警信息时空分布特征

吉林省气象灾害预警信息时空分布特征吉林省气象灾害预警信息时空分布特征气象灾害是指由于气象条件的变化和不利气象因素的作用，造成对人类、生物、自然环境、农业、交通运输、水利工程和工矿生产等带来严重危害的自然灾害。

在吉林省这个东北地区重要的工业和农业基地，气象灾害的预警信息的时空分布特征对于做好防灾减灾工作具有重要意义。

一、时空分布特征吉林省位于中国东北地区，该地区气象条件变化多端，气象灾害种类繁多，时空分布特征各异。

以雪灾和寒潮为例，吉林省是中国三大雪乡之一，也是全国寒潮频发地区之一。

冬季时，雪灾和寒潮给吉林省带来了严重的影响。

据统计，过去十年，吉林省每年冬季都会发生多次雪灾和寒潮，导致道路封闭、交通瘫痪、农田受灾等问题。

除了雪灾和寒潮，吉林省还常常遭遇雷暴、干旱、洪涝等气象灾害。

雷暴多发生在夏季，给农田种植、建筑工地等带来安全隐患。

干旱和洪涝则一般集中在春季和夏季，分布不均，造成农作物歉收和水灾风险。

二、影响因素吉林省气象灾害预警信息的时空分布特征受到多个因素的影响。

首先，地理位置是影响吉林省气象灾害预警信息时空分布特征的重要因素。

作为东北地区的重要省份，吉林省位于寒冷的高纬度地带，气候寒冷、多变，雪灾和寒潮较为频繁。

其次，气象系统的活动也是影响时空分布特征的因素。

吉林省位于东北亚季风和西伯利亚极地气团的交汇区域，季风和冷空气活动频繁，气候变化迅速，导致气象灾害的发生和预警信息的分布不均。

再次，地形地貌是影响时空分布特征的另一个重要因素。

吉林省地势复杂，既有山地、丘陵，也有平原和高原。

山地和丘陵地区多雨，易发生洪涝等灾害；平原地区光照充足，适宜农作物生长，但同时也容易受到干旱影响。

高原地区气温低，雪灾和寒潮的风险更高。

此外，人类活动也是影响吉林省气象灾害预警信息时空分布特征的因素之一。

随着人类对自然环境的改造和干预，如城市化进程加快、土地利用方式改变等，导致气象系统的紊乱，进而影响气象灾害的发生和预警信息的分布。

北京地区GNSS水汽-雾霾时空特征分析

北京地区GNSS水汽-雾霾时空特征分析北京地区GNSS水汽/雾霾时空特征分析随着经济的快速发展和城市化进程的加快，大气污染问题日益突出，雾霾天气频繁发生，给人们的生活和健康带来了不小的影响。

GNSS（全球导航卫星系统）作为一种现代化的大地测量技术，其在气象领域的应用日益广泛，可以用来研究大气中水汽含量的时空变化特征，为雾霾天气的发生和变化提供科学依据。

一、北京地区GNSS水汽时空变化特征分析1. 季节变化特征：通过对北京地区多年的GNSS水汽观测数据进行分析，可以发现北京地区的水汽含量存在明显的季节变化特征。

一般来说，夏季的水汽含量较高，冬季的水汽含量较低。

这是因为夏季北京地区气温较高，水汽的蒸发速度加快，从而导致水汽含量增加；而冬季气温较低，蒸发速度较慢，水汽含量相对较低。

2. 日变化特征：除了季节变化外，北京地区的水汽含量还存在显著的日变化特征。

一般来说，夜间水汽含量较高，白天水汽含量较低。

这是因为夜间气温较低，水汽的凝结速度较慢，而白天气温升高，水汽的蒸发速度加快，从而导致水汽含量减少。

3. 空间分布特征：北京地区的水汽含量在空间上存在一定的差异。

一般来说，城市中心区域的水汽含量较低，而郊区和山区的水汽含量较高。

这是由于城市中心区域的人口密集、工业活动频繁，大量的排放物导致空气质量较差，水汽含量较低；而郊区和山区的人口密度相对较低，排放物较少，水汽含量相对较高。

二、北京地区GNSS雾霾时空分布特征分析1. 雾霾发生频率：通过对北京地区多年的GNSS观测数据进行分析，可以发现北京地区的雾霾发生频率呈现明显的季节变化特征。

一般来说，冬季的雾霾发生频率较高，夏季的雾霾发生频率较低。

这是因为冬季北京地区气温较低，空气稳定，易积累雾霾；而夏季气温较高，空气对流活跃，雾霾形成条件较差。

2. 雾霾时空分布差异：北京地区的雾霾在时空上存在明显的差异。

一般来说，城市中心区域的雾霾较为严重，而郊区和山区的雾霾相对较轻。

近30年贵州气候变化时空特征分析

升缓慢；（2）年均降水量呈下降趋势，呈现自东向西逐步减少趋势；（3）年均降水量与年均温的变化趋势相
反。年均降水量的变化速率表现为东快西缓，而年均温表现为西快东缓；（4）毕节市、六盘水市、安顺市、黔西
南州等地区年均气温增长较大，年均降水量变化较小，尤其是毕节市的西部年均气温变化最大，而年均降水
变化最小。
2 国内外研究进展
受全球气候变化的广泛影响，近一个世纪以来我国的气候也受到了一定程度的影响，其中以年均气温升高的趋势最为明显，总体上升了 0.5 ～ 0.8℃［5］。我国是全球气候变暖最明显的地区之一，尤其是近 50 年以来年平均地面气温总体升高了 1.1℃ ，年均增温速率接
安徽农学通报，Anhui Agri.Sci.Bull.2018，24（10）
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近 30 年贵州气候变化时空特征分析
叶秀江
（黔南民族师范学院旅游与资源环境学院，贵州都匀 558000）
摘要：该文利用气象观测资料分析了近 30 年贵州省的气温和降水的时空间变化特征，结果表明：（1）年均温
呈上升趋势且有显著的区域差异，毕节市、六盘水市、黔西南州为气温显著上升区；贵阳、黔南州北部气温上
贵州省地处亚热带的低纬云贵高原地区，总面积 12.7×104km2，属亚热带湿润季风气候。贵州地形复杂，气候复杂多变，自然灾害频繁，加之喀斯特石漠化环境土壤理化性质的变化及人类对生态的影响作用不断加深，极易影响植物多样性特征［8-9］。特别是进入21世纪以来，在全球气候变暖的大背景下，旱涝、寒暑等极端天气事件频繁发生［10］。姚正兰等人利用遵义市红花岗区1951—2000 年这一期间的气温数据，对遵义市近50年来的年均气温变化和年际变化作出了十分全面的气候变化分析，在此次研究发现遵义市近50年来年均气温、年均最低气温呈

大雪与气象观测大雪天气的观测数据分析与方法

大雪与气象观测大雪天气的观测数据分析与方法大雪与气象观测大雪是指降雪量较大的天气现象，往往伴随着恶劣的气象条件和对日常生活和交通带来的困扰。

为了更好地了解大雪天气的规律和预测，气象观测数据的分析与方法至关重要。

本文将对大雪天气的观测数据进行分析，并探讨了一些常用的观测方法。

一、大雪天气观测数据分析1. 降雪量观测数据分析降雪量是描述大雪天气的重要指标之一。

通过观测降雪量的分布和变化，可以更好地了解大雪天气的形成机制和演变规律。

气象观测站通常利用传感器或雨量计等设备测量降雪量，并将数据进行记录和统计分析。

在分析降雪量观测数据时，可以采用以下方法：（1）对降雪量数据进行时间序列分析，观察降雪量的周期性变化、趋势和波动情况。

（2）利用地理信息系统技术，将降雪量数据与地理空间信息进行关联分析，研究雪线高度和降雪强度等因素对降雪量分布的影响。

（3）进行统计学的分析，计算降雪量的平均值、最大值、最小值和标准差，以揭示大雪天气的时空特征。

2. 温度观测数据分析大雪天气往往伴随着低温和寒冷的气候条件。

观测和分析温度数据对于理解大雪天气的形成机制和气象条件具有重要意义。

在对温度观测数据进行分析时，可以使用以下方法：（1）通过分析温度的变化趋势和周期性，研究温度对降雪过程的影响和相互作用。

（2）结合风向和风速等气象要素的观测数据，探讨大雪天气的气流和环流特征，以及它们与温度变化的关系。

（3）对不同地点的温度观测数据进行对比分析，研究大雪天气的地域差异和影响因素。

二、大雪天气观测方法1. 雨量计观测法雨量计是一种常用的测量降水量的设备，也可以用于测量降雪量。

雨量计通过收集和计量降雪，评估降雪的数量和强度。

该方法简单易行，可以提供比较准确的降雪量观测数据。

2. 雪深观测法对于大雪天气的观测和分析，雪深数据也是非常重要的指标之一。

雪深观测可以通过人工测量、设备测量或遥感等方式来进行。

人工测量可以采用长度标准的铁尺或支架，将其插入雪面，再进行测量。

铜仁城市气温近40年时空变化特征分析

贵州科学３８(６) :２０２０
ＧｕｉｚｈｏｕＳｃｉｅｎｃｅ
７５
气温、月平均气温、极端最高气温、极端最高气温出
１. ２极端最高气温
个方面进行统计ꎬ从而分析气温时空变化特征ꎮ
最高气温是一定时间或一定空间内空气温度的
最高值ꎬ极端最高气温是指多次最高气温值中的极
大值 [３] ꎮ 其异常变化不仅会引起农业气象灾害ꎬ而
４０ｙｅａｒｓ
ＤＥＮＧＳｕ１ ꎬＬＵＯＸｕａｎ２ ꎬＲＡＮＸｉａｎｇｕｏ３ ꎬＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＢｕｒｅａｕꎬＪｉａｎｇｋｏｕ５５４４００ꎬＣｈｉｎａꎻ２ＷａｎｓｈａｎＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＢｕｒｅａｕꎬＷａｎｓｈａｎ５５４２００ꎬＣｈｉ￣
缘向湘西丘陵及四川盆地过渡的斜坡地带 [１] ꎮ 气
温变化对人们生活与生产有重要影响ꎬ特别是灾害
性气温常会给工农业带来巨大的损失 [２] ꎮ 本文选
取铜仁市沿河、德江、松桃、思南、印江、石阡、江口、
玉屏、碧江、万山等１０个区县国家级气象站近４０年
(１９８０—２０１９年) 的气温资料ꎬ主要从多年的年平均
ｈｉｇｈｅｓｔｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｍａｉｎｌｙａｐｐｅａｒｅｄｉｎＹａｎｈｅａｎｄＢｉｊｉａｎｇｉｎＪｕｌｙ.
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ: ｕｒｂａｎｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅꎬｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｃｈａｎｇｅꎬｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ
０引言
铜仁市位于贵州东北部ꎬ地处贵州高原东北边
ａｖｅｒａｇｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｆｏｒｍａｎｙｙｅａｒｓｗａｓｂｅｔｗｅｅｎ１３. ８ ℃ ( Ｗａｎｓｈａｎ) ａｎｄ１７. ８ ℃ ( Ｙａｎｈｅ) . Ｔｈｅｈｉｇｈｅｓｔｔｅｍｐｅｒａ￣

中国气温变化的时空特征分析

中国气温变化的时空特征分析近几十年来，全球气温变化成为了一个备受关注的话题。

作为世界上人口最多的国家之一，中国也不可避免地受到了气候变化的影响。

本文将从时空特征的角度对中国气温变化进行分析，旨在探讨气候变化对中国的影响以及可能带来的挑战和机遇。

时空特征是研究气象要素变化的重要方法之一。

首先，我们来看气温变化的时间特征。

根据气象数据的分析，中国的气温在过去几十年中普遍呈现上升趋势。

特别是近几十年来，气温的升高速度更为迅猛。

不同地区对气温变化的感知可能有所不同，但总的来说，中国的气温升高是不可忽视的现象。

这一变化对中国的农业、能源消耗以及生态环境都带来了很大的挑战。

其次，我们来看气温变化的空间特征。

中国地域辽阔，自然环境多样，因此气温变化的空间特征也呈现出很大的差异。

以北方地区为例，由于地势高原性，气温变化较为明显，尤其是冬季气温的下降更为显著。

而南方地区则受到季风气候的影响，气温变化较为温和，夏季的升温相对较为明显。

此外，中国东部沿海地区的气温变化相对平缓，受到海洋调节的影响较大。

相比之下，西部内陆地区则更容易受到气温变化的冲击。

气温变化的时空特征不仅仅是一个科学问题，它还涉及到人类社会的诸多方面。

首先，气温变化对农业产生了巨大影响。

农作物生长周期和收获时间都与气温密切相关。

气温升高会导致春季来临的时间提前，从而影响农作物的种植和生长情况。

同时，气候变暖还会引发更多的天气灾害，如干旱、洪涝等，对农业生产造成破坏。

这对中国这样一个农业大国来说，是一个巨大的挑战。

其次，气温变化对能源消耗也产生了影响。

随着气温的上升，人们对空调、冷藏等用电设备的需求也随之增加，从而使得电力消耗急剧上升。

这对中国政府在能源供应和环保方面都带来了很大的压力，需要采取相应的措施来保障能源稳定供应，同时减少二氧化碳的排放。

最后，气温变化对生态环境的影响也不可忽视。

中国是世界上生物多样性最丰富的国家之一，气温变化可能导致生物种群数量、分布范围等方面的变化，对生态系统产生深远影响。

四川省气温与降水时空演变特征分析

四川省气温与降水时空演变特征分析吉玮１，２，董兴娜２，李丽２∗㊀（１．江苏智绘空天技术研究院有限公司，江苏南京２１００４２；２．江苏海洋大学海洋技术与测绘学院，江苏连云港２２２００５）摘要㊀选用１９６１２０２０年四川省５２个气象站点的数据，基于多种ＧＩＳ空间插值方法和空间分析方法，开展气温㊁降水的时空演变特征分析㊂结果表明，在研究区内，利用普通克里金法（ＯＫ法）对气温数据进行空间插值精度更高，利用反距离权重法（ＩＤＷ法）对降水数据进行空间插值精度更高㊂近６０年来四川省的气温整体呈上升趋势，其中攀西山地地区上升较快；降水随时间呈波动变化，其中四川盆地地区变化幅度较大㊂关键词㊀气温；降水；ＧＩＳ；变化特征；空间插值；四川省中图分类号㊀Ｓ１６２㊀㊀文献标识码㊀Ａ㊀㊀文章编号㊀０５１７－６６１１（２０２３）１６－０２０５－０７ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．０５１７－６６１１．２０２３．１６．０４８㊀㊀㊀㊀㊀开放科学（资源服务）标识码（ＯＳＩＤ）：ＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＳｐａｔｉｏ⁃ｔｅｍｐｏｒａｌＥｖｏｌｕｔｉｏｎＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆＴｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄＰｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｎＳｉｃｈｕａｎＰｒｏｖｉｎｃｅＪＩＷｅｉ１，２，ＤＯＮＧＸｉｎｇ⁃ｎａ２，ＬＩＬｉ２㊀（１．ＪｉａｎｇｓｕＳｍａｒｔＡｅｒｏｓｐａｃｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＩｎｓｔｉｔｕｔｅＣｏ．，Ｌｔｄ．，Ｎａｎｊｉｎｇ，Ｊｉａｎｇｓｕ２１００４２；２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｒｉｎｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＧｅｏｍａｔｉｃｓ，ＪｉａｎｇｓｕＯｃｅａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｌｉａｎｙｕｎｇａｎｇ，Ｊｉａｎｇｓｕ２２２００５）Ａｂｓｔｒａｃｔ㊀Ｔｈｅｄａｔａｆｒｏｍ５２ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｓｔａｔｉｏｎｓｉｎＳｉｃｈｕａｎＰｒｏｖｉｎｃｅｆｒｏｍ１９６１ｔｏ２０２０ｗｅｒｅｓｅｌｅｃｔｅｄｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅｓｐａｔｉｏ⁃ｔｅｍｐｏｒａｌｅｖｏｌｕ⁃ｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｖａｒｉｏｕｓＧＩＳｓｐａｔｉａｌｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓａｎｄｓｐａｔｉａｌａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｉｎｔｈｅｓｔｕｄｙａｒｅａ，ｔｈｅＯｒｄｉｎａｒｙＫｒｉｇｉｎｇ（ＯＫ）ｍｅｔｈｏｄｈａｄｈｉｇｈｅｒａｃｃｕｒａｃｙｆｏｒｔｈｅｓｐａｔｉａｌｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎｏｆｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｄａｔａ，ｔｈｅｉｎ⁃ｖｅｒｓｅｄｉｓｔａｎｃｅｗｅｉｇｈｔ（ＩＤＷ）ｍｅｔｈｏｄｈａｄｈｉｇｈｅｒａｃｃｕｒａｃｙｆｏｒｔｈｅｓｐａｔｉａｌｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎｏｆｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｄａｔａ．Ｉｎｔｈｅｐａｓｔ６０ｙｅａｒｓ，ｔｈｅｔｅｍｐｅｒａ⁃ｔｕｒｅｉｎＳｉｃｈｕａｎＰｒｏｖｉｎｃｅｈａｄｂｅｅｎｒｉｓｉｎｇ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｉｎＰａｎｘｉｍｏｕｎｔａｉｎｒｅｇｉｏｎ．ＡｎｄｔｈｅｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｎＳｉｃｈｕａｎＰｒｏｖｉｎｃｅｆｌｕｃｔｕａｔｅｄｗｉｔｈｔｉｍｅ，ａｎｄｔｈｅｖａｒｉａｔｉｏｎｒａｎｇｅｏｆｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｗａｓｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｌａｒｇｅｒｉｎＳｉｃｈｕａｎＢａｓｉｎｒｅｇｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ㊀Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ；Ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ；ＧＩＳ；Ｃｈａｎｇｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ；Ｓｐａｔｉａｌｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ；ＳｉｃｈｕａｎＰｒｏｖｉｎｃｅ基金项目㊀大学生创新创业训练计划省级重点项目（ＳＺ２０２２１１６⁃４１６３２００５）㊂作者简介㊀吉玮（１９８６），男，江苏海安人，高级工程师，硕士，从事ＧＩＳ和ＲＳ应用研究㊂∗通信作者，讲师，博士，从事遥感生态应用方面的研究㊂收稿日期㊀２０２２－０９－０２㊀㊀气候与人类社会息息相关，它是人类生存的自然环境及自然资源中的重要部分，许多学者对其进行了全球或区域尺度的研究［１－５］㊂随着全球变暖，气候变化也日益受到专家学者们的关注，联合国政府间气候变化专门委员会（ＩＰＣＣ）于２０２１年８月份公布了第六次监测评估报告，相较于工业化之前的温度记录，目前全球平均升温估计达到１．１ħ，未来２０年全球增温将达到１．５ħ以上，这将给人民群众生产生活及社会经济可持续发展造成严重影响［４］㊂因此，对气候变化所表现出来的气温与降水时空变化趋势进行研究，是当前世界各国政界㊁学界及公众不断关注的热点㊂而由于气象数据具有局部性和离散性等特点，各领域的专业人士都在寻找填补离散样本间缺失数据的方法㊂经过大量的试验研究，空间插值方法成了首要选择㊂Ｐｈｉｌｌｉｐｓ等［６］选择了反距离权重法和克里金插值法进行温度模拟，通过比较反距离权重法和克里金插值法的绝对误差和均方根误差，选择了最优插值方法；ＡｌｉＧｈｏｒｂａｎｉ等［７］借助均方根和ＳＲＭＳ标准，使用克里金地统计估计器和ＧＩＳ接口对２００９２０１９年阿尔达比勒省气象数据进行空间插值，发现气温的空间变化大于降水的空间变化㊂刘峰民等［８］通过多种方法融合，对甘肃省平均降水量研究发现多元回归法是该地区插值研究效果较好的方法；杨艳昭等［９］在一带一路地区内基于ＧＩＳ，通过对一系列气象站点的气温数据处理发现回归协同克里格插值方法精度最高；何等［１０］将反距离权重法与克里格法应用于新疆日平均降水资料的空间插值分析中，发现这２种插值方法对于区域降水的空间分布分析各有利弊，克里格插值法较反距离权重法在总体分析中更优，而反距离权重法在局部地区分析中插值效果更为理想㊂我国地势西高东低，呈现多级阶梯的特点，四川省位于青藏高原和中部平原过渡区，地跨青藏高原㊁横断山脉㊁云贵高原㊁秦巴山地㊁四川盆地等地貌单元，境内高原㊁山地㊁平原㊁河谷㊁丘陵㊁河流㊁湖泊交错，相对高差超过７０００ｍ，是世界上地形最复杂的区域之一［１］㊂不仅如此，在东亚季风的综合影响下，四川省的气候变化也比较复杂㊂笔者以四川省为研究区，通过对气象站点数据进行ＧＩＳ空间插值，分析了１９６１２０２１年四川省气温与降水的时空特征，认识并掌握了四川省气候变化的规律及特征，为人们科学规划㊁合理使用自然资源提供理论依据㊂１㊀资料与方法１．１㊀数据来源㊀该研究所使用的数据包括：①数字高程数据（ＤＥＭ），采用ＡＳＴＥＲＧＤＥＭ提供的３０ｍ分辨率数字高程数据，并利用ＡｒｃＧＩＳ软件将数据重分类成２５０ｍˑ２５０ｍ分辨率㊂②气象资料，来源于中国气象数据网，包括１９６１２０２０年四川省５２个国际地面气象交换站的气温和降水资料㊂气象站点的空间位置如图１所示㊂１．２㊀研究方法㊀国际民航组织（ＩＣＡＯ）的资料显示，对流层干空气温度平均每升高１００ｍ，温度大约降低０．９８ħ㊂如果空气中有水汽，由于水汽凝结时放热，则平均每升１００ｍ，温度就降低约０．６０ħ［１１］㊂因此根据四川省ＤＥＭ高程模型数据（图２），结合四川省行政区划，将５２个站点划分为四川盆安徽农业科学，Ｊ．ＡｎｈｕｉＡｇｒｉｃ．Ｓｃｉ．２０２３，５１（１６）：２０５－２１１㊀㊀㊀地地区（雅安市㊁乐山市㊁成都市㊁绵阳市㊁自贡市㊁泸州市㊁德阳市㊁广元市㊁遂宁市㊁内江市㊁南充市㊁资阳市㊁宜宾市㊁达州市㊁广安市㊁巴中市㊁眉山市）㊁攀西山地地区（凉山彝族自治州㊁攀枝花市）和川西高原地区（阿坝藏族羌族自治州㊁甘孜藏族自治州）进行分别讨论，如图２所示㊂图１㊀四川省气象站点分布Ｆｉｇ．１㊀ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｓｔａｔｉｏｎｓｉｎＳｉｃｈｕａｎＰｒｏｖｉｎｃｅ图２㊀四川省地貌分区Ｆｉｇ．２㊀ＬａｎｄｆｏｒｍａｒｅａｄｉｖｉｓｉｏｎｓｏｆＳｉｃｈｕａｎＰｒｏｖｉｎｃｅ１．２．１㊀空间插值方法㊂空间数据插值方法很多，考虑多样性和代表性，该研究选择以下３种：２种归为确定性方法（ＩＤＷ和Ｓｐｌｉｎｅ），１种归为地质统计法（ＯＫ）［１２］㊂（１）反距离权重法（ＩＤＷ）㊂假定２个接近的采样点具有相似的属性，而其他采样点具有较少的相似属性㊂计算方法如下：Ｚ０＝ｎｉ＝１（λｉＺｉ）（１）其中，λｉ是反距离权重，Ｚ０是预测值，Ｚｉ是测量值㊂（２）样条函数插值法（Ｓｐｌｉｎｅ）㊂Ｓｐｌｉｎｅ是基于插值区间被划分为小的子区间，每个子区间都用三阶多项式进行内插的原则㊂计算方法如下：Ｚ０＝ａ１＋ａ２ｘ＋ａ３ｙ＋Ｎｊ＝１［λｊＲ（γｉ）］（２）其中，ａ１㊁ａ２㊁ａ３为方程的系数，Ｎ为采样点的数量，λｊ为权重，Ｒ（γｊ）为用于修改插值结果的样条函数㊂（３）普通克里金法（ＯＫ）㊂利用估计位置邻域中的数据估计一个区域中某一点的数值，而这个区域的变异图是已知的㊂计算公式如下：Ｚ０＝ｚ（ｘ０）＋ｎｉ＝１［ｗｉ（ｘ０）ｚ（ｘｉ）－ｚ（ｘ０）］（３）６０２㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀安徽农业科学㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀２０２３年其中，Ｚ０是预测值，ｚ（ｘｉ）是测量值，ｗｉ（ｘ０）是反映样本与估计位置（ｘ０）的结构接近程度的权重，ｚ（ｘ０）是采样点的数学期望值㊂１．２．２㊀交叉验证法㊂该研究采用交叉验证方法进行数据验证㊂将四川省５２个气象站点分成项目子集和检查区子集（ｐｒｏｊｅｃｔ和ｃｈｅｃｋ）㊂ｃｈｅｃｋ为插值数据，ｐｒｏｊｅｃｔ为对插值结果的验证数据㊂对各插值模型结果进行分析，平均绝对误差（ＭＡＥ）和均方根误差（ＲＭＳＥ）越小，表明插值结果与真实值越接近，精度越高㊂ＭＡＥ㊁ＲＭＳＥ的计算公式如下：ＭＡＥ＝１ｎｎｉ＝１｜Ｔｏｉ－Ｔｅｉ｜（４）ＲＭＳＥ＝１ｎｎｉ＝１（Ｔｏｉ－Ｔｅｉ）２（５）式中，ｎ为数据检查区子集的站点数；Ｔｏｉ为第ｉ个站点的气象站观测值，Ｔｅｉ为第ｉ个站点插值模拟预测值㊂通过计算相关系数（ｒ）来比较插值模型的优劣性，ｒ的绝对值为０１㊂一般认为，当｜ｒ｜越靠近１时，代表变量间的相关程度越大，也就是模型模拟得越准确；相反，当｜ｒ｜靠近０时，则代表变量间的相关程度越小，即模型模拟的精度越低㊂ｒ的计算公式如下：ｒ＝（ｘ－ｘ）（ｙ－ｙ）（ｘ－ｘ）２（ｙ－ｙ）２（６）式中，ｘ为实际值，ｙ为预测值，ｘ为实际值的平均值，ｙ为预测值的平均值㊂２㊀四川省气温时空特征演变分析２．１㊀插值方法选取㊀将１９６１２０２０年四川省５２个气象站点分成２个数据子集，分别包含４１个插值点和１１个验证点㊂首先利用４１个站点的逐年气温，计算得到年平均气温，再考虑垂直递减率的影响，将不同海拔的气温修正成海平面的气温，利用ＡｒｃＧＩＳ软件的插值分析工具，分别选择ＩＤＷ㊁ＯＫ和Ｓｐｌｉｎｅ３种方法对四川省１９６１２０２０年的年平均气温数据进行插值㊂表１为１１个检验站点３种插值方法的ＭＡＥ㊁ＲＭＳＥ和ｒ的计算结果㊂对于该研究区而言，ＯＫ法的插值结果最好，其次是ＩＤＷ法，Ｓｐｌｉｎｅ法的效果最差，因此选择ＯＫ法开展研究区内气温的插值分析㊂表１㊀气温空间插值精度验证Ｔａｂｌｅ１㊀Ｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｓｐａｔｉａｌｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ方法ＭｅｔｈｏｄＭＡＥʊħＲＭＳＥʊħｒＩＤＷ４．５４６．５２０．８４９ＯＫ４．６８６．９９０．８５７Ｓｐｌｉｎｅ４．９０８．５８０．８１４２．２㊀插值结果分析㊀由于插值结果所使用的气温数据是进行修正后的数据，因此需要将气温插值结果与ＤＥＭ数据进行栅格计算，生成具有地形特征的气温数据，气温修正结果如图３４所示㊂图３㊀四川省不同年域年均气温修正结果Ｆｉｇ．３㊀ＣｏｒｒｅｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆａｎｎｕａｌａｖｅｒａｇｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｅｒｉｏｄｓｉｎＳｉｃｈｕａｎＰｒｏｖｉｎｃｅ㊀㊀从图４可以看出，四川省的气温空间分布大致呈现由东（南）向西北逐渐降低的趋势㊂东（南）地区为盆地，北部有秦岭的阻拦，冷空气无法到达，因此气温在１５ħ以上；西北地区多高原山地，海拔高差大，气候立体变化明显㊂中部山地部分地区的气温偏高，气温最高值超过３０ħ，眉山地区和沙鲁里山地区的气温由于地形原因呈现出偏低的特点㊂７０２５１卷１６期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀吉玮等㊀四川省气温与降水时空演变特征分析图４㊀１９６１２０２０年四川省年均气温修正结果Ｆｉｇ．４㊀ＣｏｒｒｅｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆａｎｎｕａｌａｖｅｒａｇｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｉｎＳｉｃｈｕａｎＰｒｏｖｉｎｃｅｆｒｏｍ１９６１ｔｏ２０２０㊀㊀利用ＡｒｃＧＩＳ软件中的Ｚｏｎａｌ工具计算得出四川省各年代气温变化㊂如图５所示，１９６１１９７０㊁１９７１１９８０㊁１９８１１９９０㊁１９９１２０００㊁２００１２０１０㊁２０１１２０２０年的年均气温分别为１３．９４㊁１４．１２㊁１４．１０㊁１３．５５㊁１４．８６和１４．４６ħ㊂由此得出，２０世纪６０８０年代年均气温呈增长趋势但变化不明显，２０世纪７０年代的年均气温略高于８０年代；２０世纪９０年代的气温则是６０年年均气温最低值；２００１２０１０年气温明显上升，并且上升的速度更快；２０１１２０２０年年均气温降低，但仍是近６０年来年均气温第二高峰㊂从整体来说，近６０年四川省年均气温呈上升趋势㊂２．３㊀３类地貌区气温分布特征分析㊀从图６和图７可以看出，３类地貌区气温在空间上差异较大㊂四川盆地地区中部图５㊀１９６１２０２０年四川省年平均气温变化Ｆｉｇ．５㊀ＣｈａｎｇｅｏｆａｎｎｕａｌａｖｅｒａｇｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｉｎＳｉｃｈｕａｎＰｒｏｖ⁃ｉｎｃｅｆｒｏｍ１９６１ｔｏ２０２０图６㊀１９６１２０２０年四川省３类地貌区年平均气温空间分布Ｆｉｇ．６㊀ＳｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆａｎｎｕａｌａｖｅｒａｇｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｉｎｔｈｒｅｅｔｙｐｅｓｏｆｌａｎｄｆｏｒｍａｒｅａｓｉｎＳｉｃｈｕａｎＰｒｏｖｉｎｃｅｆｒｏｍ１９６１ｔｏ２０２０８０２㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀安徽农业科学㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀２０２３年图７㊀１９６１２０２０年四川省３类地貌区年平均气温变化Ｆｉｇ．７㊀ＣｈａｎｇｅｏｆａｎｎｕａｌａｖｅｒａｇｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｉｎｔｈｒｅｅｔｙｐｅｓｏｆｌａｎｄｆｏｒｍａｒｅａｓｉｎＳｉｃｈｕａｎＰｒｏｖｉｎｃｅｆｒｏｍ１９６１ｔｏ２０２０变化比较稳定，边缘山地地区气温变化明显；攀西山地地区气温呈条带状分布；川西高原地区气温变化明显，且温差较大㊂３类地貌区的气温在时间上的变化与四川省整体基本一致，都呈现出上升趋势，川北高原地区的气温整体低于攀西山地和四川盆地地区㊂３㊀四川省降水时空特征演变分析３．１㊀插值方法选取㊀与气温插值方法选取一样，将１９６１２０２０年四川省５２个气象站点分成２个数据子集，分别包含４１个插值点和１１个验证点㊂首先利用４１个站点的逐年降水数据，计算得到年平均降水，利用ＡｒｃＧＩＳ软件的插值分析工具，分别选择ＩＤＷ㊁ＯＫ和Ｓｐｌｉｎｅ３种方法对四川省近６０年的降水量数据进行插值㊂表２为１１个检验站点３种插值方法的ＭＡＥ㊁ＲＭＳＥ和ｒ的计算结果㊂对于该研究区而言，ＩＤＷ法的插值结果最好，其次是ＯＫ法，Ｓｐｌｉｎｅ法的效果最差，因此选择ＩＤＷ法开展研究区内降水的插值分析㊂表２㊀降水量空间插值精度验证Ｔａｂｌｅ２㊀Ｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｓｐａｔｉａｌｉｎｔｅｒｐｏｌａ⁃ｔｉｏｎ方法ＭｅｔｈｏｄＭＡＥｍｍＲＭＳＥｍｍｒＩＤＷ９６．９９１２３．７００．９１２ＯＫ９２．６４１１６．０６０．９０４Ｓｐｌｉｎｅ１２２．０５１８０．１８０．８４２３．２㊀插值结果分析㊀从图８可以看出，四川省降水量在空间上呈现由东向西逐渐减少的特点，并且降水量空间差异很大，年降水量最多的区域高达１４００ｍｍ以上，而年降水量最少的区域却不足６００ｍｍ㊂四川盆地中北部降水量减少主要是因为该区域盆地地形下降，气流在进入时随之沉降所形成的下降气流，表现为局部高压，降水减少㊂川西高原地区的少雨气候是由于青藏高原边缘高大山体阻挡暖湿气流进入㊂而华西雨屏带作为四川盆地和青藏高原的过渡带，平均相对高差超过２０００ｍ，有的甚至达到５０００ｍ，受这一影响，暖湿气流到此后，在迎风坡发生了大量降水过程㊂图８㊀１９６１２０２０年四川省年降水量空间插值Ｆｉｇ．８㊀ＳｐａｔｉａｌｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎｏｆａｎｎｕａｌｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｎＳｉｃｈｕａｎＰｒｏｖｉｎｃｅｆｒｏｍ１９６１ｔｏ２０２０㊀㊀结合图９可以看出，６０年间四川省的年降水量随时间没有明显规律，均是呈现从东向西降水逐渐减少的特点，并且华西雨屏带一直是四川省降水最丰富的地区，且降水还有所增长㊂从图１０可以看出，２０世纪６０年代㊁８０年代和２０１１２０２０年的降水量较多，而２０世纪７０年代㊁９０年代和２００１２０１０年的降水量较少，四川省年降水量在８４０９４０ｍｍ，整体上的变化起伏不大㊂３．３㊀３类地貌区降水分布特征分析㊀从图１１和图１２可以看出，四川省３类地貌区的降水在空间方面差异较大，其降水分布规律各不相同㊂四川盆地地区是四川省主要降水集中区，并呈现从两翼向中间减少的特点；攀西山地地区降水受横断山脉等地形的影响，呈现自东向西逐渐减少的特点；川西高原地区降水整体较少，呈现自东南向西北逐渐递减的９０２５１卷１６期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀吉玮等㊀四川省气温与降水时空演变特征分析特点，普遍降水低于１０００ｍｍ㊂３类地貌区的降水在时间上没有明显规律㊂３类地貌区的降水在不同年份有所波动，但整体变化不大，始终是四川盆地＞攀西山地＞川西高原㊂图９㊀四川省不同年域年降水量空间插值Ｆｉｇ．９㊀ＳｐａｔｉａｌｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎｏｆａｎｎｕａｌｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｅｒｉｏｄｓｉｎＳｉｃｈｕａｎＰｒｏｖｉｎｃｅ图１０㊀１９６１—２０２０年四川省年降水量变化Ｆｉｇ．１０㊀ＣｈａｎｇｅｏｆａｎｎｕａｌｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｎＳｉｃｈｕａｎＰｒｏｖｉｎｃｅｆｒｏｍ１９６１ｔｏ２０２０４㊀结论该研究选用１９６１２０２０年四川省５２个气象站点的年值数据，基于ＧＩＳ空间分析方法，开展了研究区气温㊁降水站点数据空间插值及时空演变特征分析㊂结论如下：（１）基于ＧＩＳ空间插值方法中的ＩＤＷ法㊁ＯＫ法㊁Ｓｐｌｉｎｅ法对研究区内气温㊁降水站点数据进行空间插值，通过交叉验证法和相关系数对插值结果综合比较可知，ＩＤＷ法较适用于降水数据的插值，ＯＫ法较适用于气温数据的插值㊂（２）１９６１２０２０年四川省气温由东南向西北逐渐降低，总体呈升高趋势；降水量由东向西逐渐减少，随时间波动较大㊂局部地区气候特点有所不同，四川省中部山地部分地区的气温较高，眉山地区和沙鲁里山地区的气温较低㊂２０世纪９０年代温度有所下降，２０世纪９０年代以来温度显著增加；华西雨屏带降水较多，２０世纪６０年代㊁８０年代和２０１１２０２０年的降水偏多，而２０世纪７０年代㊁９０年代和２００１２０１０年的降水偏少㊂（３）３类地貌区的气温和降水在空间上特点各不相同，在时间上气温呈现上升的趋势，降水变化规律不明显㊂气温方面，四川盆地地区中部地区变化较小，边缘山地地区气温变化明显；攀西山地地区气温呈条带状分布；川西高原地区气温变化明显；整体随时间变化呈现上升趋势㊂降水方面，四川盆地地区降水最丰富，呈现从两翼向中间减少的特点；攀西山地地区呈现自东向西逐渐减少的特点；川西高原地区降水整体较少，呈现自东南向西北逐渐递减的特点；随时间无明显变化规律，始终是四川盆地＞攀西山地＞川西高原㊂０１２㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀安徽农业科学㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀２０２３年图１１㊀１９６１２０２０年四川省３类地貌区年降水量空间分布Ｆｉｇ．１１㊀ＳｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆａｎｎｕａｌｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｎｔｈｒｅｅｔｙｐｅｓｏｆｌａｎｄｆｏｒｍａｒｅａｓｉｎＳｉｃｈｕａｎＰｒｏｖｉｎｃｅｆｒｏｍ１９６１ｔｏ２０２０图１２㊀１９６１２０２０年四川省３类地貌区年降水量变化Ｆｉｇ．１２㊀Ｃｈａｎｇｅｏｆａｎｎｕａｌｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｎｔｈｒｅｅｔｙｐｅｓｏｆｌａｎｄ⁃ｆｏｒｍａｒｅａｓｉｎＳｉｃｈｕａｎＰｒｏｖｉｎｃｅｆｒｏｍ１９６１ｔｏ２０２０参考文献［１］陈青青，汤志亚，杨玲，等．四川气温和降水量特征分析［Ｊ］．成都信息工程大学学报，２０１７，３２（２）：２００－２０７．［２］徐新创，张学珍，戴尔阜，等．１９６１２０１０年中国降水强度变化趋势及其对降水量影响分析［Ｊ］．地理研究，２０１４，３３（７）：１３３５－１３４７．［３］莫兴国，胡实，卢洪健，等．ＧＣＭ预测情景下中国２１世纪干旱演变趋势分析［Ｊ］．自然资源学报，２０１８，３３（７）：１２４４－１２５６．［４］秦大河．气候变化科学与人类可持续发展［Ｊ］．地理科学进展，２０１４，３３（７）：８７４－８８３．［５］刘凯，聂格格，张森．中国１９５１２０１８年气温和降水的时空演变特征研究［Ｊ］．地球科学进展，２０２０，３５（１１）：１１１３－１１２６．［６］ＰＨＩＬＬＩＰＳＤＬ，ＤＯＬＰＨＪ，ＭＡＲＫＳＤ．Ａｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｇｅｏｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｐｒｏｃｅ⁃ｄｕｒｅｓｆｏｒｓｐａｔｉａｌａｎａｌｙｓｉｓｏｆｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｎｍｏｕｎｔａｉｎｏｕｓｔｅｒｒａｉｎ［Ｊ］．Ａｇｒｉ⁃ｃｕｌｔｕｒａｌａｎｄｆｏｒｅｓｔｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ，１９９２，５８（１／２）：１１９－１４１．［７］ＡＬＩＧＨＯＲＢＡＮＩＭ，ＡＬＩＬＯＵＳＭ，ＪＡＶＩＤＡＮＳ，ｅｔａｌ．Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｓｐａｔｉｏ⁃ｔｅｍｐｏｒａｌｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｒａｉｎｆａｌｌａｎｄｍｅａｎａｉｒｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｏｖｅｒＡｒｄａｂｉｌｐｒｏｖ⁃ｉｎｃｅ，Ｉｒａｎ［Ｊ］．ＳＮａｐｐｌｉｅｄｓｃｉｅｎｃｅｓ，２０２１，３（８）：１－１０．［８］刘峰民，白冰，赵小娟．基于ＤＥＭ的甘肃降水空间分布［Ｊ］．甘肃科技，２０２０，３６（１５）：５０－５３．［９］杨艳昭，郎婷婷，张超，等．基于ＧＩＳ的一带一路地区气温插值方法比较研究［Ｊ］．地球信息科学学报，２０２０，２２（４）：８６７－８７６．［１０］何，傅德平，赵志敏，等．基于ＧＩＳ的新疆降水空间插值方法分析［Ｊ］．水土保持研究，２００８，１５（６）：３５－３７．［１１］郭迅，郭强岭，张艳辉，等．基于任务剖面的机载外挂温度试验条件探讨［Ｊ］．装备环境工程，２０１７，１４（５）：４４－４７．［１２］ＺＨＡＮＧＨＲ，ＬＵＬＪ，ＬＩＵＹＨ，ｅｔａｌ．Ｓｐａｔｉａｌｓａｍｐｌｉｎｇｓｔｒａｔｅｇｉｅｓｆｏｒｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙ［Ｊ］．ＩＳＰＲＳｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｊｏｕｒｎａｌｏｆｇｅｏ⁃ｉｎ⁃ｆｏｒｍａｔｉｏｎ，２０１５，４（４）：２７４２－２７６８．１１２５１卷１６期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀吉玮等㊀四川省气温与降水时空演变特征分析。

大气科学中的气象观测与数据分析方法

大气科学中的气象观测与数据分析方法在大气科学中，气象观测与数据分析方法被广泛应用于气象预测、气候研究以及天气灾害监测等领域。

通过精确的气象观测和科学的数据分析方法，我们可以更好地理解大气现象、预测天气变化以及改善对气候变化的认知。

本文将介绍一些常用的气象观测方法和数据分析技术。

一、气象观测方法1. 实况观测实况观测是指人们对天气现象和气象元素的直接测量。

常见的实况观测包括气温、湿度、风速、降水量等。

观测站点通常会安装各种仪器和传感器，以获取气象数据。

这些观测站点分布在全球各地，并与国际气象组织建立联系，以实现全球气象数据共享。

2. 遥感观测遥感观测是通过卫星、飞机或无人机等远距离手段获取大范围气象信息的方法。

遥感技术可以获取大气温度、湿度、云量等数据，同时还可以获得海洋表面温度、海洋风场等海洋要素数据。

遥感观测具有广覆盖、高时空分辨率、实时性强等特点，为气象研究提供了重要参考。

3. 仪器观测仪器观测是指利用各种精密的气象仪器进行深入研究和观测的方法。

例如，雷达可以用于探测降水、云层结构以及强风等现象；探空气球可以带着各种气象探测仪器升入大气层，在不同高度获取气象数据。

通过仪器观测，我们可以获取更为详细和准确的气象数据，以更好地理解和分析大气现象。

二、数据分析方法1. 统计分析统计分析是气象数据分析的基本方法之一。

通过对气象数据进行统计处理，我们可以揭示数据的分布特点、趋势变化以及相关性等。

常见的统计分析方法包括平均值、标准差、相关性分析等。

统计分析可以帮助我们理解和总结气象数据背后的规律，为其他研究提供基础。

2. 数值模拟和预报数值模拟和预报是一种通过数学模型模拟大气物理过程，进而预测天气变化的方法。

数值模拟依赖于大量的观测数据和气象知识，将大气系统分为一系列网格，并通过求解数学方程组来模拟大气运动和能量传递等过程。

数值模拟在天气预报和气候研究中发挥着重要的作用。

3. 数据同化数据同化是将观测数据与数值模型结合，通过优化算法来提高模型的预报能力。

海洋气象观测数据的时空分析与揭示方法

海洋气象观测数据的时空分析与揭示方法随着全球气候变暖和海洋环境的变化，对海洋气象观测数据的时空分析与揭示方法的研究变得越来越重要。

这些数据是我们了解海洋气象状况、预测气象事件并采取相应措施的重要依据。

本文将探讨海洋气象观测数据的时空分析与揭示方法，并介绍几种常用的分析方法。

首先，时空分析是指对海洋气象观测数据在时间和空间上的分布进行分析和揭示的方法。

时间分析可以帮助我们了解气象事件的季节性和周期性变化趋势，以及事件发生的频率和强度。

空间分析则可以揭示观测点之间的气象差异，并确定气象事件的空间分布模式。

时空分析的目标是找出数据中的规律和趋势，帮助我们预测和应对未来的气象事件。

一种常用的时空分析方法是变差函数分析。

变差函数是一种描述海洋气象观测数据变异性的函数，它可以用来分析数据的空间相关性和变化趋势。

通过计算观测点之间的距离和数据之间的差异，可以得到变差函数的数学表示。

利用变差函数可以确定观测点之间的空间相关性和变异性，从而揭示气象事件的空间分布模式。

另一种常用的时空分析方法是聚类分析。

聚类分析是一种将相似观测点或相似数据归入同一类别的方法。

通过对海洋气象观测数据进行聚类分析，可以将观测点或数据划分为不同的类别，揭示不同类别之间的空间和时间特征。

聚类分析可以帮助我们识别出具有相似气象特征的观测点或数据，并了解它们在时间和空间上的分布规律。

除了时空分析方法，还有一些常用的揭示方法可以帮助我们探索海洋气象观测数据中的隐藏信息。

其中之一是频域分析。

频域分析是一种将时域数据转换为频域数据的方法，通过对观测数据的频谱特征进行分析，可以揭示数据中的周期性和振荡性变化。

频域分析可以帮助我们识别出气象事件的主要周期，并预测未来的变化趋势。

另一个常用的揭示方法是回归分析。

回归分析是一种通过建立变量之间的数学关系来预测未知值的方法。

通过对海洋气象观测数据进行回归分析，可以建立变量之间的数学模型，并据此预测未来的气象事件。

大气湍流与气象观测数据分析

大气湍流与气象观测数据分析大气湍流是指大气中存在的各种旋转和乱流运动。

它是地球大气层中一种非常复杂的现象，对气象、空气质量、大气环境等方面都有着重要的影响。

为了更好地理解和研究大气湍流，科学家们进行了大量的气象观测数据分析。

气象观测数据分析是指通过观测仪器采集到的大气参数数据，进行统计、比较和分析，以研究大气运动规律和相关特征。

这些数据包括气温、湿度、风速、风向等多个方面的指标。

通过对这些数据的分析，可以揭示出大气的湍流结构、湍流强度以及湍流的时空分布等重要信息。

在气象观测数据分析中，大气湍流的强度是一个重要的研究对象。

湍流强度描述了空气中不同尺度湍流能量的分布情况。

科学家们通过对气象观测数据的分析，可以获得湍流强度的统计分布规律，了解湍流发展的特征和模式。

这对于大气环境的评估和空气质量的监测具有重要意义。

除了湍流强度，大气湍流的时空分布也是气象观测数据分析的关注重点。

科学家们通过对多个气象观测站点的数据进行整合和分析，可以得到大气湍流的时空变化规律。

例如，在城市观测站点和郊区观测站点的数据比较中，可以揭示出城市热岛效应对湍流结构和强度的影响。

这对于城市规划和环境改善具有重要参考价值。

在气象观测数据分析中，科学家们还致力于发展和完善湍流参数的计算方法和模型。

通过引入新的数学和统计方法，可以更准确地刻画湍流运动的特征和变化，提高大气湍流的预测能力。

这些方法的研究和应用，对于气象预报和空气污染防治都具有重要作用。

此外，气象观测数据分析还可以为大气湍流的数值模拟提供有效的验证和支撑。

通过对模拟结果与观测数据的比较和分析，可以评估数值模拟的准确性和可靠性，发现其存在的问题和不足，并提出改进建议。

这有助于提高模拟结果的可信度，更好地预测和研究大气湍流的行为。

在未来的研究中，科学家们将继续深入探究大气湍流与气象观测数据分析的关系。

他们将进一步挖掘观测数据中的湍流特征，优化数据处理方法，提高分析结果的准确性和可靠性。

大连地区气温和降水时空变化特征

大连地区气温和降水时空变化特征摘要：本文分析了大连地区的气温和降水时空变化特征。

通过对大连地区长期观测资料的统计分析和对相关研究成果的综述，在时间尺度上研究了大连地区近50年来的气温变化，以及降水时空分布的变化。

关键词：大连；气温变化；降水时空分布；时间尺度1. 简介随着全球气候变暖趋势加强，气候变化对自然环境和社会经济的影响越来越重要。

大连地区是中国北方的一个海滨城市，其气候特点与东北区域气候相似，但也具有其独特性。

因此，研究大连地区气候变化情况对了解全球变暖的趋势以及本地区的自然环境和社会经济发展都具有重要意义。

2.1 时间尺度大连地区气温的长期变化主要在时间尺度上进行研究。

大连嘉陵江迎宾馆的观测资料显示，1951-2017年大连的平均气温呈逐年上升的趋势，特别是20世纪80年代以来，年平均气温升高速度更快。

其中，秋季气温升高更为显著，春季和夏季次之，冬季变化较小。

同时，所有季节的最高气温和最低气温都有所升高。

这表明全年气候变暖趋势明显，且受季节影响。

另外，研究还发现，大连地区的温度变化速度比全球平均值要快，这可能是由于受到城市化和产业发展等因素的影响，也可能是受到某种环流模式变化的影响。

2.2 空间分布大连地区气温的空间分布也呈现出一些特殊的变化。

2015年以来，大连市不同区县的气温分布情况发生了较为明显的变化。

其中，辽宁大学的研究表明，2016年黑岛子地区的平均气温高于其他地区，换言之，黑岛子地区气温变暖的幅度大于其他地区。

2018年，中国气象局在对大连市进行气象分区划分时，也发现市中心近海区域的气温变化幅度较小，而市区内陆区域气温呈现出明显的上升趋势。

大连地区的降水时空变化情况较为复杂。

城市化和人类活动的影响导致大连地区的水环境发生了较大的变化，同时，东北亚经常出现的台风和暴雨天气也对大连地区的降水量产生了显著的影响。

因此，大连地区的降水变化主要通过对观测资料的统计分析进行研究。

从1951年到2017年，大连地区年平均降水量呈波动性变化，且总体上呈现出逐渐增加的趋势。

神农架及周边地区夏季气象要素时空特征初步分析

神农架及周边地区夏季气象要素时空特征初步分析赵娴婷;赵玉春;赖安伟;王孝慈【摘要】采用2010-2011年6-8月神农架及周边地区高山自动气象站观测的逐时资料,初步分析了神农架及周边地区夏季降水、气温、风场等气象要素的时空分布特征.结果发现:降水时数基本呈现随着海拔的增高而增多的趋势.东北坡和东南坡降水时数日变化整体均呈单峰型变化趋势,峰值出现在午后至傍晚,西南坡降水时数的日变化分布均匀.西南坡最高气温出现时间偏晚.多数站点2010-2011年夏季盛行风向具有一致性.局地风场受地形影响很大,日变化明显,可能由山谷风效应引起.海拔较高的站点水汽昼夜变化较大,海拔较低的站点水汽昼夜变化较小.东北坡松柏站夜间盛行西北风,水汽大幅度减少,白天盛行东南风,水汽增加,可能是午后降水时数明显增多的原因之一.【期刊名称】《暴雨灾害》【年(卷),期】2013(032)003【总页数】8页(P268-275)【关键词】神农架;自动气象站;气象要素;日变化【作者】赵娴婷;赵玉春;赖安伟;王孝慈【作者单位】中国气象局武汉暴雨研究所暴雨监测预警湖北省重点实验室,武汉430074;中国气象局武汉暴雨研究所暴雨监测预警湖北省重点实验室,武汉430074;中国气象局武汉暴雨研究所暴雨监测预警湖北省重点实验室,武汉430074;武汉中心气象台,武汉430074【正文语种】中文【中图分类】P412.1引言山地地形复杂多变，具有独特的天气气候特征。

关于山地气象要素的时空变化规律已有很多研究。

一些学者统计了山地降水随海拔高度变化的趋势，主要有三种趋势：(1)降水量随着海拔高度增加而递增[1-5]；(2)降水量随着海拔增高而增加，到达一定高度后递减[6]；(3)海拔较高的山存在两个最大降水高度[7-8]。

张克映等[1]、陈跃等[9]还研究了山地降水的日变化规律，认为在午后和半夜存在两个雨峰。

陈孟琼等[10]研究发现张家界暴雨发生在夜间的概率明显大于白天。

基于ERA5数据的山东地区大气可降水量时空变化特征分析

基于ERA5数据的山东地区大气可降水量时空变化特征分析基于ERA5数据的山东地区大气可降水量时空变化特征分析摘要：本研究利用ERA5数据，对山东地区大气可降水量的时空变化特征进行了分析。

通过对不同季节和不同时间段的观测数据进行处理和分析，研究发现山东地区大气可降水量呈现明显的季节性和年际变化特征。

同时，研究还发现山东地区大气可降水量在不同时间段呈现出不同的变化趋势。

通过对这些特征的分析，可以更好地了解山东地区的气候变化现状和趋势，为相关研究和气候预测提供参考。

关键词：ERA5数据；大气可降水量；时空变化特征；山东地区1. 引言大气可降水量是指在特定时间段内，单位面积的大气中水汽向地面降水的总量。

它是气候学研究和气候预测的重要指标之一。

随着气候变化的不断发展，大气可降水量的时空变化特征对于我们了解地区气候变化趋势和进行气候预测至关重要。

2. 数据和方法本研究使用了ERA5数据集，该数据集是由欧洲中期天气预报中心发布的高分辨率副热带数据集。

通过对该数据集的处理和分析，我们可以得出山东地区的大气可降水量时空变化特征。

3. 结果和讨论3.1 大气可降水量的季节性变化特征我们首先对山东地区的大气可降水量进行了季节性分析。

根据观测数据，我们发现山东地区的大气可降水量在春季、夏季、秋季和冬季呈现出较大的差异。

其中，夏季和秋季是山东地区大气可降水量最多的季节，而冬季是山东地区最干燥的季节。

3.2 大气可降水量的年际变化特征除了季节性变化，我们还分析了山东地区大气可降水量的年际变化特征。

根据观测数据，我们发现山东地区的大气可降水量在不同年份间存在较大的差异。

其中，一些年份的大气可降水量明显偏高，而另一些年份的大气可降水量明显偏低。

这表明山东地区的大气可降水量受到多种因素的影响，包括太阳辐射、海洋和陆地表面温度等。

3.3 大气可降水量的长期变化趋势为了更好地了解山东地区大气可降水量的长期变化趋势，我们对观测数据进行了时间序列分析和趋势分析。

气象学数据的采集分析与处理方法

气象学数据的采集分析与处理方法在气象学中，数据采集、分析和处理是非常重要的环节。

通过准确的数据采集，科学家们能够深入了解天气变化规律，并提供准确的预测和预警信息。

本文将介绍气象学数据的采集、分析和处理方法，以便获取更可靠的气象信息。

一、气象数据的采集方法为了获得准确可靠的气象数据，提供科学的天气预报与预警，气象学家们使用各种测量仪器和设备进行数据采集。

以下是常见的几种气象数据的采集方法：1. 气温测量：使用温度计配备数据记录仪进行定时采集，如经典的水银温度计或电子温度计等。

2. 湿度测量：采用湿度传感器测量空气中的湿度，并将数据传输到数据记录仪中。

3. 气压测量：利用气压计测量大气压强，常用的方法有水银柱气压计和气压传感器。

4. 风速测量：使用风速仪器，如风速计或风速传感器等，通过测量单位时间内空气流动距离并结合其他参数，计算得出风速数据。

5. 降水量测量：通常使用雨量计或降水传感器测量单位时间内的降水量。

以上方法仅为常见的气象数据采集方法之一，随着科学技术的发展，出现了更加先进的数据采集设备，能够提供更加精确和多样化的数据。

二、气象数据的分析方法采集到的大量气象数据需要进行分析，以获取更有意义的信息。

下面将介绍几种常见的气象数据分析方法：1. 时空分析：将采集到的气象数据进行时序和空间上的分析，观察天气变化规律和空间分布特征。

2. 趋势分析：通过统计方法，对历史气象数据进行分析，确定各种气象要素的长期趋势，如气温的升降趋势等。

3. 统计分析：对气象数据进行统计分析，得出气候特征、极值天气的概率等指标，为天气预报和长期气候研究提供依据。

4. 数学模型分析：建立数学模型，通过气象数据进行参数估计和模型验证，以预测未来的天气情况。

以上方法只是气象数据分析的一部分，还可以根据需要结合其他领域的分析方法，如时间序列分析、空间插值算法等。

三、气象数据的处理方法气象数据的处理是为了提高数据质量，减少误差和不确定性。

百色市右江区气温时空分布特征分析

百色市右江区气温时空分布特征分析发布时间：2023-07-10T07:14:27.873Z 来源：《科技新时代》2023年6期作者：黄春莎1，岑瀚2，朱小燕3[导读] 近半个世纪以来，全球变暖的速率显著上升，全球变暖问题已经成为当今世界各国政府和民众共同关注的热点问题，气候变暖对人类社会的生产和发展产生严重影响与威胁。

1广西百色右江区气象局，广西百色 533000；2百色市气象局，广西百色533000；3 广西玉林市气象局，广西玉林 537000摘要：本文利用右江区7个站点的气温观测数据，重点分析了近12年右江区气温的年、季、月变化特征，以及年平均最高、最低气温，极端最高、最低气温和高温日数的变化趋势，认识气候变暖下右江区气候的响应特征。

关键词：气温；变化趋势；右江区引言近半个世纪以来，全球变暖的速率显著上升，全球变暖问题已经成为当今世界各国政府和民众共同关注的热点问题，气候变暖对人类社会的生产和发展产生严重影响与威胁。

右江区为广西百色市辖区，地处低纬度，为南亚热带季风气候，温暖湿润。

本文拟利用右江区2011-2022年地面观测站气温资料，对近12a的气温变化特征进行分析，旨在为当地应对气候变化提供气象依据。

1 资料与方法选取百色市右江区2011-2022年7个观测站点的逐月平均气温、最高气温和最低气温等资料，其中百色城区、大楞乡、汪甸乡、阳圩镇、龙川镇的气温观测数据为2011-2022年，汪甸乡伟阳村气温观测数据为2014-2022年，四塘镇气温观测数据为2016-2022年，利用线性趋势法计算右江区气温的变化趋势，四季划分定3-5月为春季、6-8月为夏季、9-11月为秋季、12月至次年2月为冬季。

2 结果分析2.1 年平均气温变化特征图1为百色市右江区2011-2022年平均气温的变化过程。

右江区近12a平均气温为20.8℃，年平均最高气温为2021年的21.3℃，年平均最低气温为2011年的19.8℃，右江区近12a期间年平均气温整体呈显著的上升趋势，升温率为0.682℃/10a，相关系数r=0.6061。

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。

阿拉善盟地区冻土时空变化特征分析

阿拉善盟地区冻土时空变化特征分析作者：段凤莲来源：《农村农业农民·B版》2020年第10期摘要：笔者利用内蒙古阿拉善盟地区9个气象观测站冻土观测资料，冬季11月至翌年3月平均气温资料，通过统计分析、线性趋势分析等方法，对阿拉善盟最大冻土深度的时间演变、空间分布以及与气温的关系进行了分析。

结果表明：阿拉善盟最大冻土深度的空间分布特征为西深东浅、北深南浅，诺尔公地区最深，巴彦浩特地区最浅。

阿拉善盟各站11月至翌年3月平均气温呈上升趋势，最大冻土深度和平均气温呈负相关，大部分台站相关性显著，随着气温的升高冻土深度在变浅。

关键词：阿拉善盟;最大冻土深度;时空分布;温度;相关分析引言气象学中冻土是指含有水分的土壤因温度下降到0℃或以下而呈冻结的状态，是表征当地气象状况和气候特点的气象要素之一，冻土深度以厘米（cm）为单位，在气候监测、农业生产、建筑规划与设计、环境监测、气候分析、科学研究和气象服务等方面发挥着重要作用。

阿拉善盟位于内蒙古自治区最西部，属内陆高平原地区，地势南高北低，沙漠戈壁相间，全盟总面积27万平方公里，属于中温带大陆性气候。

阿拉善盟是我国北方生态防护的重要屏障，也是气候变化的敏感区。

因此，对阿拉善盟的冻土变化规律作一个较为深入细致的分析，有重要研究意义。

一、资料与方法（一）资料来源本文采用阿拉善盟地区9个气象观测站1980～2019年观测资料（因迁站影响，其中乌斯太为2008～2019年、孪井滩为2002～2019年资料），选择各站日最大冻土深度、冬季11月至翌年3月平均气温资料。

此资料来源于阿拉善盟气象局CIMISS本地化应用系统，资料统计按照《地面气象资料实时统计处理业务规定（2017版）》。

（二）分析方法笔者利用气候统计方法，分析了最大冻土深度的月、年际特征及稳定性。

最大冻土深度的特征分析采用了趋势分析法，主要应用线性回归法对阿拉善盟地区的最大冻土深度进行线性趋势分析。

趋势分析法是把最大冻土深度看成是时间函数，趋势方程的一般形式为：y=axi+b，斜率a定义为气候倾向率，表征时间序列的变化趋势。

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。

大气科学中的气象数据分析方法

大气科学中的气象数据分析方法在大气科学领域，气象数据分析是理解和预测天气现象的关键环节。

通过对各种气象数据的收集、处理和解读，我们能够更好地掌握大气的变化规律，为天气预报、气候研究以及应对气象灾害等提供有力的支持。

气象数据的来源多种多样，包括地面气象观测站、气象卫星、雷达、探空仪等。

这些设备和系统收集到的数据涵盖了温度、湿度、气压、风速、风向、降水等众多气象要素。

然而，要从这些海量的数据中提取有价值的信息，就需要运用一系列科学有效的数据分析方法。

首先，统计分析是气象数据处理中最基础也最常用的方法之一。

通过计算均值、方差、标准差等统计量，我们可以了解气象要素的一般特征和变化范围。

例如，通过计算某地区多年的平均气温，我们能够判断该地区的气候类型；而通过分析气温的方差，我们可以了解气温的年际变化程度。

此外，相关分析和回归分析在气象研究中也具有重要作用。

相关分析可以帮助我们确定不同气象要素之间的关联程度，比如研究气温与降水之间的相关性。

回归分析则可以建立气象要素之间的数学模型，从而进行预测和估计。

时间序列分析在气象数据分析中也占有一席之地。

气象数据往往具有明显的时间特征，例如气温、降水等随季节和年份的变化。

时间序列分析方法，如移动平均、指数平滑和自回归移动平均（ARMA）模型等，可以用来平滑数据、去除噪声，并预测未来的气象变化趋势。

以气温为例，我们可以利用时间序列分析方法，基于过去几十年的气温数据，对未来几年的气温进行预测。

在气象数据分析中，聚类分析也有其应用场景。

聚类分析可以将具有相似气象特征的地区或时间段进行分类。

比如，我们可以根据不同地区的降水和温度模式，将全球气候划分为不同的气候带。

这有助于我们更好地理解不同地区的气候特点，并为农业生产、城市规划等提供参考。

另外，主成分分析和因子分析在处理多变量气象数据时非常有用。

当我们面对多个相互关联的气象要素时，主成分分析可以将这些变量转化为一组互不相关的综合变量，即主成分。