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1. 西北干旱区乌鲁木齐河流域植被生长季降水特征分析
邢红艳, 何清, 普宗朝, 王国胜, 金晨
干旱气象    2023, 41 (1): 34-42.   DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639(2023)-01-0034
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根据乌鲁木齐河流域7个国家气象站和20个自动气象站2013—2021年植被生长季(5—9月)逐日降水量资料,分析植被生长季乌鲁木齐河流域降水量、降水日数、不同量级降水及其贡献率随海拔变化特征,以期为流域的水资源利用、生态环境治理及保护提供一定参考。结果表明:乌鲁木齐河流域植被生长季降水量和降水日数均随海拔升高呈波动增加趋势,分别以17.4 mm·(100 m)-1、2.85 d·(100 m)-1速率增加,其中生长季降水量以海拔1 000 m左右为分界,海拔依赖性由弱转强,在海拔约1 200 m和2 000 m出现降水高值带,并且降水高值带呈现由低海拔山地逐渐抬升至中高山带而后回落的变化规律;降水日数高值地带始终在中高山带(海拔高于1 800 m),且具有较强稳定性。植被生长季降水日数与降水量的月际特征有较好的一致性,均随海拔升高而增加,海拔2 200 m以下区域,6月的降水量和7月的降水日数随海拔升高增速最显著,分别以4.8 mm·(100 m)-1、0.72 d·(100 m)-1的速率增加,二者均在9月增速最不显著,分别为1.1 mm·(100 m)-1、0.37 d·(100 m)-1。流域植被生长季仅小雨、中雨和大雨发生次数具有较强的海拔依赖性且不同强度降水的贡献率与海拔无明显关联。

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2. 北京小海陀山区雪面温度预报模型研究
李琛, 吴进, 郭文利, 金晨曦, 齐晨
干旱气象    2021, 39 (4): 687-696.  
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基于2019年10月至2020年3月北京市延庆小海陀山区高海拔站点二海坨站和低海拔站点长虫沟站逐时气象观测数据,分析小海陀山区雪面温度演变特征及其与气象因子的相关性。采用BP神经网络及逐步回归方法建立该地区两站的雪温预报模型并进行效果检验。结果表明:(1)小海陀山区积雪时段雪温逐小时变化幅度较气温更显著,雪温与气温及总辐射呈明显正相关,气温及总辐射是影响雪温变化的主要因子;(2)基于神经网络方法建立的雪温预报模型效果优于逐步回归方法建立的雪温预报模型,模型效果低海拔站点优于高海拔站点,夜间优于白天;(3)区分白天与夜间的分时段建模方案更适用于低海拔站点。

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