下载文档原格式
多要素多尺度一体化耦合数值模式研制和应用-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述本文探讨了多要素多尺度一体化耦合数值模式的研制和应用。
随着气候变化和环境问题日益突出，为了更准确地预测气候变化、自然灾害和环境变化的趋势，需要将不同要素和尺度的数据进行耦合分析。
多要素多尺度一体化耦合数值模式的研制，可以更全面地考虑气候系统的复杂性和不确定性，为相关领域的研究和应用提供更可靠的依据。
本文将分别介绍多要素数值模式研制和多尺度数值模式研制的相关内容，并展望了该模式在气候预测、环境监测和资源管理等领域的应用前景。
json"1.2 文章结构":{"本文主要分为三个部分进行阐述。
首先，在引言部分(第一部分)将概述本研究的背景意义以及研究的目的和意义。
其次，在正文部分(第二部分)将介绍我们所研制的多要素数值模式和多尺度数值模式，并详细阐述其研究方法和模型构建过程。
最后，在结论部分(第三部分)将对研究结果进行总结，并展望该模式在未来的应用前景。
通过分析每个部分的内容，读者将能够全面了解本研究的内容和重要性。
"}1.3 目的：本文旨在探讨和研究多要素多尺度一体化耦合数值模式的研制和应用。
通过分析不同要素和尺度之间的相互作用，构建一个全面、综合的数值模式，可以更准确地模拟和预测复杂系统的变化和演化过程。
同时，将这种模式应用于气候、环境、地球系统等领域，可以为相关领域的科学研究和实际应用提供更可靠的数据支持和决策依据。
通过本文的研究，希望能为推动多要素多尺度一体化耦合数值模式的发展做出贡献，推动这一领域的进步与应用。
2.正文2.1 多要素数值模式研制在气象科学领域，气候系统是一个复杂的系统，受到多个要素的共同影响，包括大气、海洋、陆面和冰雪等要素。
为了更准确地预测气候变化趋势，研究人员提出了多要素数值模式。
多要素数值模式是将不同要素的物理过程耦合在一起，通过模拟它们之间的相互作用来预测气候系统的变化。
标准化降水指标与Z指数在我国应用的对比分析一、本文概述本文旨在对比分析标准化降水指标（SPI）与Z指数在我国的应用情况。
我们将对标准化降水指标和Z指数的基本概念、计算方法和应用原理进行简要介绍。
随后，通过文献综述和实证分析，深入探讨这两种指标在我国不同地区、不同时间尺度下的应用效果。
本文还将对比分析这两种指标在预测干旱、洪涝等气象灾害方面的优劣势，以期为我国气象灾害预警和决策支持提供更加科学、准确的依据。
我们将对标准化降水指标和Z指数的应用前景进行展望，提出针对性的改进建议，以期推动我国气象灾害预警技术的持续发展。
在对比分析过程中，我们将注重数据的准确性和可靠性，采用多种统计方法和模型进行实证分析。
我们还将充分考虑我国地域广阔、气候多样的特点，以及不同行业、不同部门对气象灾害预警的需求差异。
通过本文的研究，我们期望为相关领域的学者和实践者提供有益的参考，推动我国气象灾害预警技术的不断创新和发展。
二、标准化降水指标（SPI）的介绍标准化降水指标（SPI）是一种广泛应用于气象和水文学领域的统计方法，用于描述和评估不同时间尺度的降水异常情况。
SPI基于概率分布函数，将实际降水量转化为标准正态分布的数值，从而能够直观地反映降水量的偏离程度。
SPI不仅考虑了降水的总量，还兼顾了降水的分布特征，因此在实际应用中具有较高的灵活性和准确性。
SPI的计算涉及多个步骤，包括选择合适的概率分布函数、参数估计、标准化处理等。
常用的概率分布函数包括Gamma分布、Log-Pearson分布等，这些分布函数能够较好地拟合不同地区的降水数据。
参数估计则通常通过最大似然法等方法实现，以获取分布函数的最佳参数。
标准化处理则是将实际降水量转化为标准正态分布的数值，使得不同时间尺度和不同地区的降水数据能够进行比较和分析。
SPI具有多个时间尺度，如1个月、3个月、6个月等，以适应不同研究需求。
不同时间尺度的SPI能够反映不同时间段的降水异常情况，为决策者提供更为全面的信息。
气象数据分析在气候变化研究中的应用在当今世界，气候变化已成为全球关注的焦点问题。
深入理解气候变化的规律、影响和应对策略，对于人类的可持续发展至关重要。
气象数据分析作为研究气候变化的重要手段，发挥着不可或缺的作用。
气象数据是对大气状态和变化的记录，包括温度、降水、风速、风向、气压、湿度等多种要素。
这些数据的来源广泛，既有地面气象观测站的长期观测，也有卫星遥感、雷达监测等高科技手段获取的信息。
通过对这些海量数据的收集、整理和分析，我们能够揭示气候变化的诸多特征和趋势。
首先，气象数据分析有助于我们了解气候的长期变化趋势。
通过对多年来气温和降水数据的分析，可以清晰地看到全球平均气温的上升以及降水分布的变化。
例如，过去几十年中，许多地区的气温呈现出明显的升高趋势，而一些地区的降水模式也发生了显著改变，干旱和洪涝灾害的发生频率和强度有所增加。
这些变化趋势的发现，为我们认识气候变化的整体走向提供了有力的证据。
其次，气象数据分析能够帮助我们探究极端气候事件的发生规律。
极端气候事件，如暴雨、飓风、高温热浪等，往往给人类社会带来巨大的损失。
通过对历史气象数据的深入挖掘，可以找出这些极端事件的发生频率、强度和时空分布特征。
这有助于我们提前做好预防和应对措施，降低灾害损失。
比如，通过分析某一地区过去几十年中暴雨的发生情况，可以预测未来可能出现的暴雨强度和频率，从而提前加强排水系统建设，提高城市的防洪能力。
再者，气象数据分析对于研究气候变化的影响具有重要意义。
气候变化不仅仅是气温和降水的改变，还会对生态系统、农业生产、水资源、能源消耗等诸多方面产生深远影响。
以农业为例，通过分析气象数据与农作物生长发育的关系，可以评估气候变化对农业产量和质量的影响。
了解不同气候条件下农作物的需水量和生长周期的变化，有助于农民调整种植策略，提高农业适应气候变化的能力。
此外，气象数据分析在气候模型的建立和验证中也发挥着关键作用。
气候模型是预测未来气候变化的重要工具，但模型的准确性需要依靠大量的实测气象数据进行验证和改进。
地理研究中的气候数据处理与分析方法地理研究中的气候数据处理与分析方法在近年来得到了广泛应用和重视。
气候数据的处理和分析对于了解地球气候变化、预测未来气候趋势以及制定应对气候变化的政策具有重要意义。
本文将介绍一些常用的气候数据处理与分析方法，包括数据采集、清洗、转换、插值和统计分析等。
首先，数据采集是气候研究的基础。
气候数据的采集可以通过气象站、卫星遥感等手段进行。
气象站是最常见的数据采集点，它可以提供大气温度、湿度、降水量等气象要素的观测数据。
而卫星遥感可以提供更广泛的数据，包括地表温度、云量、降水等信息。
通过这些数据采集手段，研究人员可以获取到全球范围内的气候数据，为后续的处理和分析提供了基础。
其次，数据清洗是必不可少的一步。
气候数据通常会受到各种噪声和异常值的干扰，需要进行清洗以去除这些干扰。
常见的数据清洗方法包括去除重复数据、填补缺失数据和去除异常值等。
去除重复数据可以避免重复计算和分析，提高数据利用效率。
填补缺失数据可以使用插值方法，将缺失的数据根据周围的观测值进行估计。
去除异常值可以通过统计方法或者人工判断来进行，以避免异常值对分析结果的影响。
然后，数据转换是为了使数据更适合进行分析。
常见的数据转换方法包括单位转换、时间序列转换和空间分辨率转换等。
单位转换可以将不同单位的气候数据进行统一，方便后续的计算和比较。
时间序列转换可以将原始的时间序列数据转换为更适合分析的形式，例如将逐日数据转换为逐月或逐年的数据。
空间分辨率转换可以将高分辨率的数据转换为低分辨率的数据，以适应不同尺度的研究需求。
接下来，插值是常用的气候数据处理方法之一。
插值可以通过已知的观测数据来估计未知位置的数据。
常见的插值方法包括反距离加权插值、克里金插值和样条插值等。
反距离加权插值是一种简单的插值方法，它根据观测点与插值点之间的距离来进行加权计算。
克里金插值是一种基于统计学原理的插值方法，它将观测数据的空间相关性考虑进来，提高了插值结果的精度。
A ni cl e l D ：1673一1719t 2008)sH ppl ．一烈_)ol 一06R eV i ew on t he D at a A ppl i cat i on and Cl i m at e 、厂ari abi l i 够i n C hi na f or 、厂ar i ous T i mes c al es Q i an W ej hong ，D i ng T i ng ，Fu Ji aoI a n ，L i n X i ang ，Zhu Yaf en Sd 啪lofPhysi cs ，Pckjng 嘣Ⅷ她B e 日吨l00871，Chi na．．A bst ra ct ：Tbm pe rat Il 佗and p ∞ci pi 诅t i on ar e 铆om 如var i a _bl esi n cl i m at e chang es ．Spat i al —t em p or al r es ol udo 璐oft em 阼朋加re 蚰d眦i pi 伽on ，andr ec ents 删eso ncl i m at e var i abi l i t y i I l C hi naa 咒s Ⅲ姗撕zed 锄d di scus sed i n t h i s r e vi ew ．R ∞ent 100．ye 盯d 岫e 协ar eused t o 他V ea lqu 嬲i 一20—ye 盯柚d qu 嬲i 一70-ye 盯o ∞i l l at i ons i n e 豁t em China ，髂w ell 髂preci pi 嘶∞pat tem shi 代i n C hi m．A n o ∞i ll a 矗∞wit ll ⅡIeti 】皿髑cal eof7(卜-80y 既培i si ll 仃oduccdi n ∞st 咖Chi na ’拥vcd ‰50m ye 盯粕1lHH 卜y 龃r pI ．oxy 锄dok 嘲M 矗on∞cor ds ．Fi nal l M i t i s not ed t 11atInorc 船ear ch ∽l l i eV 锄即t s ∞cl i m a ：t e c h 锄ge i l l C l l i nadep 训up ∞帆10pi l l g orre con 鼬Ⅲc 血gl o ng咖s 甜髓，蚰帕ying i n 化gul 捌t )，柚d m echani s m ，嬲w el l 舔up on predi ct i ∞孤dser vi c e et c ．K e y w or ds ：Chi na ；cl i m at echange ；dat a ；v 耐abi l it )，。
气象资料的统计降尺度方法综述一、本文概述随着全球气候变化研究的不断深入，气象数据的获取和精度要求也在逐步提高。
降尺度方法作为将大尺度气候模型输出转化为小尺度高分辨率气象数据的重要工具，其研究和应用越来越受到重视。
本文旨在对气象资料的统计降尺度方法进行全面的综述，探讨其基本原理、方法分类、应用实例以及存在的挑战和未来的发展趋势。
本文将介绍降尺度方法的基本概念和原理，阐述其在气候变化研究、区域气象预测和气象事件模拟等领域的应用价值。
接着，文章将按照统计降尺度方法的分类，详细介绍各种方法的原理、优缺点以及适用范围。
这些方法包括但不限于线性回归、主成分分析、神经网络、随机森林等。
随后，本文将通过具体的应用实例，展示统计降尺度方法在气象数据降尺度处理中的实际效果，并分析其在实际应用中的优缺点。
文章还将讨论当前统计降尺度方法面临的挑战，如模型泛化能力、计算效率、数据同化等问题，并对未来的研究方向和发展趋势进行展望。
通过本文的综述，读者可以对气象资料的统计降尺度方法有更加深入和全面的了解，为其在气象学、环境科学、气候变化研究等领域的进一步应用提供理论支持和实践指导。
二、气象降尺度方法概述气象降尺度方法是一种将大尺度气候模型输出转化为更小尺度、更高分辨率的气候数据的技术。
这种方法在气候变化研究、区域气候模拟、气象事件预测以及环境影响评估等领域具有广泛的应用。
降尺度方法主要基于大气、海洋、陆地表面等复杂系统的物理过程和相互作用，通过数学和统计模型，将大尺度气候模型的结果转化为更小尺度的气候信息。
降尺度方法主要分为动力降尺度（Dynamic Downscaling）和统计降尺度（Statistical Downscaling）两种类型。
动力降尺度通过构建高分辨率的区域气候模型，直接模拟小尺度气候系统的动态过程。
这种方法能够更准确地模拟小尺度气候系统的复杂性和不确定性，但计算量大，需要高性能计算机资源。
统计降尺度则主要利用大尺度气候模型输出与小尺度气候观测数据之间的统计关系，建立统计模型进行降尺度处理。
时间尺度原理的应用有哪些概述时间尺度原理是指根据事件发生的时间尺度来进行分析和研究的原则。
它在各个领域中都具有重要的应用，能够帮助我们更好地理解和解释事物的发展和变化过程。
本文将介绍时间尺度原理在不同领域的应用，并列举相关的案例。
生物学•通过时间尺度原理，我们可以研究生物体在不同时间尺度上的生命周期和发展。
例如，通过长期观察和记录，科学家可以了解植物的生长过程、动物的进化历程等。
•时间尺度原理在研究生物钟和生物节律方面也有应用。
生物钟是指生物体内部自然节律的产生和调控机制，时间尺度原理帮助我们理解生物钟的运作方式以及其对生物体生理和行为的影响。
地球科学•时间尺度原理在地质学领域有重要的应用。
通过分析地层和岩石的沉积顺序和年代、化石的分布等信息，可以推断出地球的演化历史和地质事件发生的顺序。
•根据时间尺度原理，科学家可以研究和预测自然灾害的发生和演变。
例如，通过分析地质断层和地震历史数据，可以预测地震的发生概率和可能的规模。
环境科学•时间尺度原理在研究环境变化和气候变化方面被广泛应用。
通过收集和分析大量的气象和环境数据，可以揭示气候变化的模式与趋势，并预测未来的气候情况。
•时间尺度原理还被用于研究地球系统中各个组成部分之间的相互作用。
例如，通过观察和记录不同时间尺度上的海洋和大气环流，可以揭示它们之间的相互影响和反馈机制。
经济学•时间尺度原理在经济学中有重要的应用。
通过分析经济数据在不同时间尺度上的变化，可以揭示经济周期和趋势的规律。
这有助于制定经济政策和预测未来的经济走势。
•时间尺度原理还可以用于研究和解释市场行为和金融风险。
通过分析历史数据和市场行情，在不同时间尺度上观察和识别市场的趋势和周期。
社会学•在社会学研究中，时间尺度原理可应用于研究社会变迁和历史进程。
通过观察社会事件和制度在不同时间尺度上的发展和演变，可以了解社会变化的规律和原因。
•通过时间尺度原理，还可以研究人类行为和决策的时间尺度偏好。
统计学在气象学研究中的应用气候变化与天气预报统计学在气象学研究中的应用——气候变化与天气预报气候变化和天气预报对我们的日常生活产生了重要影响。
随着科技的进步，我们能够利用统计学的方法来更准确地研究气象学中的气候变化和天气预报。
在这篇文章中，我们将探讨统计学在气象学研究中的应用，以及它如何提高我们对气候变化和天气预报的理解。
一、气候变化统计分析气候变化指的是长期时间尺度上的气候模式的变化。
通过统计学的方法，我们可以分析气候系统中的变化趋势、周期性和异常事件。
1. 趋势分析趋势分析是通过对过去几十年或几百年的气象观测数据进行统计分析来确定气候变化的趋势。
例如，我们可以使用线性回归分析来研究气温、降雨量和风速的变化趋势。
通过观察和分析这些趋势，我们可以预测未来气候的变化。
2. 周期性分析周期性分析是研究气候变化中的循环模式。
统计学方法可以帮助我们确定El Niño、La Niña等气候现象的周期性，并预测它们未来的发展。
周期性分析对于天气预报和农业生产非常重要，因为它可以帮助我们了解某一地区在某个季节可能会出现的气候模式。
3. 异常事件分析通过统计学的方法，我们可以研究和分析气候系统中的异常事件，如极端气候事件（例如干旱、洪水、飓风等）。
通过分析过去发生的异常事件，我们可以确定其发生的概率及可能的影响，并提供预警措施以避免或减轻其对人们生活的影响。
二、天气预报的统计学方法天气预报是一种通过收集气象数据并将其与统计模型相结合来预测未来天气情况的方法。
统计学在天气预报中发挥着重要作用。
1. 模式识别统计学方法可以帮助我们识别和分析过去气象数据中的模式。
通过分析过去的天气数据，我们可以找到与特定天气现象相关的模式。
这些模式包括气压、温度、湿度等因素的变化规律，通过对这些模式的识别，我们可以更准确地预测未来的天气情况。
2. 集合预报集合预报是一种基于统计学的方法，通过对多个不同的天气模型运行进行平均或组合，来提高天气预报的准确性。
气象中的二十四节气数据分析与研究随着气候变化的加剧，人们对气象数据的研究越来越重要。
而二十四节气作为中国古老的气象观测和预测方法，其数据分析与研究也逐渐成为科学界关注的焦点。
本文将通过对二十四节气的数据分析来探讨其与气候变化的相关性。
首先，我们可以通过对二十四节气气温数据的分析来了解气候季节变化。
根据历史观测数据，我们可以发现二十四节气中的春分、秋分、冬至、夏至等关键节点，与气温的升降变化密切相关。
例如，春分后，气温逐渐回升，大地开始回春；而冬至之后，气温逐渐下降，迎来寒冷的冬季。
这些数据可以帮助我们更好地了解季节变化的模式，并为农业、旅游等行业的决策提供参考。
其次，通过对二十四节气的降水数据分析，我们可以研究气候的水循环模式。
在中国，雨水的分布格局与二十四节气的变化有着密切的关系。
举例来说，立春、惊蛰过后，春雨开始逐渐增多，为农作物的生长提供了充足的水源；而秋分后，雨量逐渐减少，给农民收获的时机提供了机会。
因此，二十四节气的数据分析对于农业灌溉、水资源规划等具有重要的指导价值。
此外，二十四节气对生物的生长和迁徙也有着一定的影响。
通过分析二十四节气的数据，我们可以发现不同季节的温度和降水变化，对植物和动物的生长繁衍、繁殖迁徙等都会产生一定的影响。
例如，立夏后，气温逐渐升高，植物开始生长茁壮，很多鸟类也开始孵化；而大暑后，气温骤降，许多动物开始进行秋冬迁徙。
通过对二十四节气数据的研究，我们可以更好地了解自然界的规律，保护和调控生态系统。
最后，二十四节气的数据分析也对气候变化的研究和预测有着重要意义。
近年来，全球气候变化日益显著，影响着人们的生活和经济。
二十四节气数据的分析可以帮助我们更好地了解气候变化的趋势，并采取针对性的措施。
例如，通过分析二十四节气的气温变化，我们可以预测极端天气事件的发生概率，提前采取防灾减灾措施。
综上所述，气象中的二十四节气数据分析与研究具有重要的意义和价值。
通过对气温、降水等数据的分析，可以提供给农业、旅游、生态环境等多个领域的决策参考。
气候资源及其开发利用综述摘要：农业气候资源直接影响农业生产过程, 且能为农业生产所利用的物质或能量的农业气候要素。
随着经济社会的快速发展和人民生活水平的不断提高，气象资源已成为基础性的自然资源、战略性的经济资源和公共性的社会资源，对我国的可持续发展具有强有力的支撑作用。
本文从气候资源的内涵、分类、区域划分、利用与开发四个方面进行了综述，为农业气候资源的认识以及进一步开发利用研究提供参考。
关键字：气候资源分类利用与开发资源与环境是人类赖以生存、繁衍和发展的基本条件，资源环境与可持续发展已成为人类共同面临的重大问题[1]。
近一个世纪以来，全世界的人口增长了2倍，能源和天然资源的消费增长了10倍。
对人类的生存和可持续发展都提出了严峻的考验。
气候资源不仅是自然资源的重要组成部分，还能提供无污染的能源，是未来可开发利用的理想资源。
农业气候资源是指那些属于某种物质或能量的农业气候要素，它们不仅影响而且直接参与农业生产过程，能为农业生产对象所利用, 例如太阳辐射(光能)、二氧化碳、氧和水等。
作为农业生态环境的农业气候，可能是有利的，也可能是有害的，有害则称为灾害，称为农业气候灾害。
目前, 农业气候资源已成为农业气候学的两个重要学科分支，目前已经有许多相关研究[ 2-4]。
一般来说, 农业气候资源是以其自身的量值、随时间的变化以及各资源不同量级的组合类型等来表示其质量优劣的;而以各资源不同量级控制的面积或总量以及各资源不同量级组合类型所控制的面积来表示其数量多少的。
农业气候资源作为一种特殊的自然资源, 具有无限的循环性和单位时段的有限性、波动性和相对稳定性、区域差异性和相似性以及相互依存性和可改造性等特征。
农业是国民经济的基础，气候资源的地方差异对各地农业生产有很大影响。
通过农业气候资源区划，对合理指导地方农业生产活动、发展适合地方气候资源特点的特色农业经济具有重要意义[5]。
1.气候资源的内涵随着经济社会的快速发展和人民生活水平的不断提高，气候资源已成为基础性的自然资源、战略性的经济资源和公共性的社会资源，对我国的可持续发展具有强有力的支撑作用。
中国近五千年来气候变迁的初步研究一、本文概述本文旨在探讨中国近五千年来气候变迁的初步研究。
通过对历史文献的梳理、考古资料的挖掘以及现代气候数据的分析，本文试图揭示中国气候在长时间尺度上的变化规律及其对人类社会、自然环境的影响。
气候变化是地球系统的一个重要组成部分，它不仅影响着全球生态环境和人类社会经济的发展，也是当前全球变化研究的热点之一。
对中国这样一个拥有悠久历史和丰富文化遗产的国家来说，研究其气候变迁的历史过程，对于理解中国文明的发展脉络、预测未来气候变化趋势以及制定适应性策略具有重要的理论和实践意义。
在本文中，我们将首先概述中国近五千年来气候变迁的总体趋势和特点，包括气温、降水、极端气候事件等方面的变化。
接着，我们将深入探讨气候变迁对中国社会经济发展的影响，包括农业、水资源、生态系统等方面的响应和适应。
我们还将分析气候变迁对中国文明演进的影响，探讨气候因素在中国历史进程中的作用。
我们将总结中国近五千年来气候变迁的初步研究成果，并提出对未来气候变化的预测和适应性建议。
通过本文的研究，我们期望能够为深入了解中国气候变迁的历史过程、预测未来气候变化趋势以及制定适应性策略提供有益的参考和借鉴。
我们也希望能够推动全球变化研究领域的交流与合作，共同应对气候变化带来的全球性挑战。
二、中国近五千年气候变迁概述中国，作为世界上历史最悠久的国家之一，其气候变迁的历史也极为丰富和复杂。
近五千年来，中国的气候经历了多次冷暖干湿的变化，这些变化不仅影响了中国的自然环境，也深刻影响了中国的社会经济发展。
在距今约五千年至三千年期间，即新石器时代晚期至商周时期，中国的气候相对温暖湿润。
这一时期的黄河流域，湖泊众多，植被茂盛，为早期农业的发展提供了良好的条件。
然而，从距今约三千年开始，即春秋战国至秦汉时期，气候逐渐转向寒冷干燥。
这一转变可能导致了黄河流域的湖泊退缩，植被减少，对农业生产和生态环境产生了深远影响。
进入距今约一千年的宋元明清时期，中国的气候再次发生显著变化。
二十四节气研究２０２２年第４期气候变化背景下四季的天文划分法和节气划分法的优劣变化宋英杰㊀隋伟辉㊀信㊀欣㊀魏思静摘㊀要天文划分法和节气划分法，都是前器测时代反映季节更迭的简化界定方式，且都是超越地域气候差异 一刀切 ㊁四季准等长的传统季节体系，二者的差异在于季节始点㊁终点不同㊂而利用气象行业标准划分出的气候意义上的四季则体现了四季划分方法的日臻严谨和完善㊂本文利用１９５１ ２０２０年国家级气象站的地面观测气温资料，基于气象行业标准修正后的气候四季起始时间判定方法，研究了天文划分法㊁节气划分法的四季起始时间㊁四季长度与气候意义相应的四季起始时间㊁四季长度的偏差程度，从而呈现气候变化背景下，天文和节气两种季节划分法在刻画季节方面的优劣变化，研究结果表明节气划分法在中国区域具有更好的契合度和适用性㊂关键词气候变化㊀天文划分法㊀节气划分法㊀四季作者简介：宋英杰，中国天气㊃二十四节气研究院教授级高级工程师㊁副院长，中国气象局首席专家，ＣＣＴＶ‘天气预报“节目主持人；隋伟辉，中国天气㊃二十四节气研究院副研级高级工程师㊁自然科学研究室主任；信欣，华风气象传媒集团气象影视有限公司副研级高级工程师㊁气象服务副首席；魏思静，中国天气㊃二十四节气研究院工程师㊂㊀㊀一㊁引㊀言关于四季的划分，存在强调天文特征和气候特征的不同划分方式㊂天文划分法是以春分（ＳｐｒｉｎｇＥｑｕｉｎｏｘ）㊁夏至（ＳｕｍｍｅｒＳｏｌｓｔｉｃｅ）㊁秋分（ＡｕｔｕｍｎＥｑｕｉｎｏｘ）和冬至（ＷｉｎｔｅｒＳｏｌｓｔｉｃｅ）作为四季起始点的季节划分方式，在黄道上依次对应黄经０ʎ㊁９０ʎ㊁１８０ʎ和２７０ʎ㊂春分和秋分作为昼夜平分日，夏至和冬至依次作为白昼最长日和白昼最短日，是最具地域共性和清晰指征的天文时点㊂它们不仅是中国古代最早被测定的节气，也是二十四节气中最具国际性的四个节气，是世界上很多国家至今仍采用的季节划分节点㊂节气划分法是以立春（ＳｐｒｉｎｇＢｅｇｉｎｓ）㊁立夏（ＳｕｍｍｅｒＢｅｇｉｎｓ）㊁立秋（ＡｕｔｕｍｎＢｅｇｉｎｓ）和立冬（ＷｉｎｔｅｒＢｅｇｉｎｓ）作为四季起始点的季节划分方式，在黄道上依次对应黄经３１５ʎ㊁４５ʎ㊁１３５ʎ和２２５ʎ，它们是在 二至二分 基础上的时令细分，与 二至二分 共同构成 四时八节 ，是二十四节气体系的雏形（图１）㊂先秦时期‘鹖冠子“：斗柄东指，天下皆春；斗柄南指，天下皆夏；２６１二十四节气研究斗柄西指，天下皆秋；斗柄北指，天下皆冬①㊂在先秦时期，它们已是中国古人观天测候的主要时点㊂先秦时期‘左传“：（僖公五年）凡分至启闭，必书云物，为备故也②㊂其中，分代表春分秋分，至代表冬至夏至，启代表立春立夏，闭代表立秋立冬㊂图１㊀地球绕日轨道上的 四时八节 示意从本质上讲，天文划分法和节气划分法都是基于天文节点的季节划分方式，是 天上的时间 ，而非 地上的时间 ，都与特定地区气候意义上的季节存在显著差异㊂由于认知局限，古人认为 斗柄东指，天下皆春 一叶落而知天下秋 ，实际上天下并非皆春或同秋㊂尽管天文划分法和节气划分法在表征各地气候差异方面存在局限，但因其通俗易懂，所以在文化层面上依然用于界定四季㊂然而，张宝堃先生在‘中国四季之分布“中指出： 以面积如此广大㊁寒暖如此悬殊㊁地形如此高下的国家，欲讨论其四季气候的分布，自非有多量长期的记录作精密的统计不可 ③㊂基于 近理 和 适用 ，他依照人们对于寒热温凉的通感以及春生夏长秋收冬藏的物候节律，１０ħ为冷暖之分界温度，２２ħ为暖之最高界限，确定１０ħ和２２ħ为季节更迭的温度阈值，并参照节气体系中五天一候的时令尺度，将候平均气温作为温度标准，以每候平均温度１０ħ作为春始秋末的标准㊁每候平均温度２２ħ作为春末秋始的标准㊂在现行的季节划分方式下，需要先计算日平均气温的５日滑动均值序列，以该温度序列值首次达到四季温度阈值为标志日即四季开始日期㊂如果初次判断的起始日期比常年日期偏早１５天以上，需进行起始日的二次判断㊂可见，气候意义上的季节划分方式日臻严谨和完善㊂综上所述，天文划分法㊁节气划分法都基于一个假定，即四季分明，属于四季准等长的季节体系㊂但是，中国四季分明的区域约有４７６万平方千米，只占中国当前陆地面积的近５０％（图２）㊂通常可以将基于气候意义上的季节划分方式计算的气候四季长度与全年３６５天等分四季的长度（９１．２５天）之间的均方差作为气候四季均衡度的测度指标㊂该均方差越小，说明气候四季越均衡，越接近古人四季准等长的季节划分理念㊂无论１９５１ １９８０年还是１９８１ ２０１０年，只有北纬３０ʎ附近地区的四季长度相对均衡（图３），而且随着３６１①②③黄怀信：‘鹖冠子校注“，中华书局，２０１４年，第７０页㊂杨伯峻：‘春秋左传注“，中华书局，１９９０年，第３０３页㊂张宝堃：‘中国四季之分布“，‘地理学报“，１９３４年第１期㊂阅江学刊２０２２年第４期气候变暖，气候意义上的四季时间也在改变㊂在气候变化背景下，天文四季和节气四季中哪一个的适用性更好？其适用的区域在哪里？下文将探讨这些问题㊂图２㊀气候意义上四季分明区域图３㊀气候四季长度相对均衡的区域（北纬３０ʎ）㊀㊀二、资料和方法本文的部分基础数据来源于国家气象信息中心 １９５１年以来中国地面日值资料数据集 和 中国地面气候标准值数据集（１９８１ ２０１０年） ㊂１９８１ ２０１０年的累年日平均气温直接采用 中国地面气候标准值数据集（１９８１ ２０１０年）整编处理站点资料 ，１９５１ １９８０年㊁２０１１ ２０２０年的累年日均值需要根据２２２１个国家级气象站的地面站点日值资料进行分析处理和计算㊂累年某日平均值是对历年该日平均值求算术平均得到的㊂单个站点的累年日平均值（ ｔ）计算公式为： ｔ＝１ｎðｎｉ＝１ｔｉ（１）其中，ｔｉ表示第ｉ年的日平均值，２月２９日不计入统计，ｎ表示统计资料年数，ｉ取１至ｎ的４６１二十四节气研究整数，然后，利用谐波分析方法对上面求得的累年日均值资料进行处理，滤去高频波动①㊂考虑到可读性，这里略去计算过程㊂关于气候入季的时间判定，本文基于气象行业标准进行计算分析②㊂累年日平均值的五日滑动序列计算公式为：ｔｍｊ＝ｔｊ－４＋ｔｊ－３＋ｔｊ－２＋ｔｊ－１＋ｔｊ５（２）其中，ｔｍｊ为第ｊ日的五日滑动均值，单位为摄氏度，ｊ取１至３６５的整数，ｔｊ为第ｊ日累年日平均气温形成的均值序列㊂此外，根据气象行业标准中的判定方法，气候无冬区的春季起始日为１月１日，本文基于气象行业标准中气候无夏区秋季起始日的判定方法和二十四节气春季起始的古义，对入春日期进行一定修正，采用常年气温序列中气温最低日的次日为春季起始日，即气温的拐点㊂㊀㊀三、天文划分法和节气划分法在三个不同时期的优劣变化根据１９５１ ２０２０年相关节气的天文日期和标准时间节点，天文划分法四季的开始时间为：３月２１日春分㊁６月２１日夏至㊁９月２３日秋分㊁１２月２２日冬至，节气划分法四季的开始时间为：２月４日立春㊁５月５日立夏㊁８月８日立秋㊁１１月７日立冬㊂基于１９５１ １９８０年累年日平均气温序列㊁１９８１ ２０１０年地面整编资料日平均气温和２０１１ ２０２０年累年日平均气温序列，采用上述修正后的气候入季判定方法，分别计算全国各站点在三个背景时段的入春㊁入夏㊁入秋㊁入冬日期，以及春季㊁夏季㊁秋季㊁冬季的四季长度㊂㊀㊀（一）天文划分法㊁节气划分法与气候意义上的四季开始时间的吻合度指标分别计算天文划分法㊁节气划分法与气候意义上四季的入季时间之间的均方差，并以此作为天文划分法㊁节气划分法与气候意义上四季的吻合度测度指标㊂显然，均方差越小，对应的划分法与气候意义上四季之间的吻合度越高㊂对于气候上常夏／长夏的无冬区（常夏区是指常年滑动平均气温序列无连续５天小于２２ħ，长夏无冬区是指常年滑动平均气温序列无连续５天小于１０ħ且夏季长于春秋两季）和常冬／长冬无夏区（常冬区是指常年滑动平均气温序列无连续５天大于等于１０ħ，长冬无夏区是指常年滑动平均气温序列无连续５天大于等于２２ħ且冬季长于春秋两季），以天文划分法和节气划分法下的相应季长作为与气候意义上的四季的入季时间差值㊂㊀㊀（二）气候变化背景下不同划分法的优劣变化节气划分法四季的开始日期与气候意义上四季的开始日期的均方差，减去天文划分法四季的开始日期与气候意义上四季的开始日期的均方差，结果记为ＳＤ，单位为天㊂利用ＳＤ的取值可以将中国划分为如下四个区域：－１０＜ＳＤ＜０区域㊁ＳＤɤ－１０区域㊁１０＞ＳＤ＞０区域和ＳＤȡ１０区域㊂在图４中，在深色区域（包括１０＞ＳＤ＞０区域和ＳＤȡ１０区域），天文划分法优于节气划分法㊂可见，在１９５１ １９８０年，天文划分法在中国多数地区优于节气划分法，尤其在北方地区，天文划分法明显占优㊂５６１①②国家气象信息中心编制：‘气候资料统计整编方法（１９８１ ２０１０）（发布版）“，２０１２年㊂中国气象局：气象行业标准‘气候季节划分“（ＱＸ／Ｔ１５２－２０１２），２０１２年㊂阅江学刊２０２２年第４期在图５㊁图６和图７中，在深色区域（包括－１０＜ＳＤ＜０区域和ＳＤɤ－１０区域），节气划分法比天文划分法更准确㊂可见，在１９５１ １９８０年，节气划分法优于天文划分法的区域较小，在云贵川地区占有明显优势（图５）㊂在１９８１ ２０１０年，节气划分法优于天文划分法的区域显著扩大（图６），除了云贵川地区之外，在青藏高原部分地区㊁华南地区以及内蒙古东北部㊁黑龙江北部，也明显占优㊂在２０１１ ２０２０年，节气划分法优于天文划分法的区域保持基本稳定（图７）㊂从ＳＤɤ－１０区域的变化趋势可见，在１９５１ １９８０年气候期之㊂后，节气划分法明显占优的区域大幅扩张６６１二十四节气研究年节气划分法比天文划分法更准确的区域图６㊀１９８１ ２０１０由以上分析可知，将气候意义上四季的开始时间作为参照，随着气候变化，节气划分法比天文划分法占优势的区域不断扩大㊂进一步计算节气划分法四季的开始时间（立春㊁立夏㊁立秋㊁立冬）与１９８１ ２０１０年气候意义上四季的开始时间的均方差，在图８中颜色越深的区域，节气四季开始时间与气候四季开始的时间相差越短，也代表节气四季越接近真实气候四季的区域㊂可见，基于四季准等长的节气体系，节气划分法最适用于气候四季相对均衡的北纬３０ʎ附近地区㊂图９给出了２７个省会城市和４个直辖市气候季节与节气季节的吻合度排名，可见在北纬３０ʎ附近地区以及广义节气起源地区，节气四季与气候四７６１阅江学刊２０２２年第４期季的吻合度最高㊂如成都位居第一，当向南或向北扩展（如广州㊁海口㊁西宁㊁拉萨）时，节㊂气四季与气候四季的吻合度不断下降图８㊀气候四季与节气四季开始时间离散度（１９８１ ２０１０年从四季均衡度的变化来看，随着气候的变化，北方城市的四季均衡度提高，而南方城市的四季均衡度下降㊂从图１０可以看出，在１９８１ ２０１０年气候期内，四季均衡度排名前四的城市为成都㊁贵阳㊁上海和杭州，它们分布在北纬３０ʎ附近㊂８６１二十四节气研究㊀㊀中国幅员辽阔，气候多样㊂从气候意义上四季的开始时间㊁季节长度与天文四季㊁节气四季的比较来看，随着气候的变化，可以发现：在气候冬季显著长于夏季的代表区域（如北京），节气划分法转而占优，而在哈尔滨两种划分法逐渐分不出优劣；在节气体系广义的起源区域（如西安和郑州），节气划分法转而占优；在气候四季相对均衡的代表区域（节气四季与气候四季开始时间的离散度不超过１５天）（如南京和成都），节气划分法转而占优；在气候四季不分明的区域（气候意义上的常冬区㊁常夏区㊁常春区㊁无冬区和无夏区）（如昆明），始终是节气划分法占优，广州则是节气划分法转而占优㊂㊀㊀（三）气候变化背景下节气划分法的优势从气候意义上的四季开始时间分析可知，节气划分法逐渐占优的原因是气候变化，气候入春㊁入夏提前（图１１），气候入秋㊁入冬延后（图１２）㊂但入春㊁入夏日期提前幅度较１３）㊂大，入秋㊁入冬日期延后幅度较小（图图１１㊀１９８１ ２０１０年相比于１９５１ １９８０图１２㊀１９８１ ２０１０年相比于１９５１ １９８０年秋季和冬季延后的区域９６１阅江学刊２０２２年第４期图１３㊀２０１１ ２０２０年相比于１９５１ １９８０年全国平均换季时间变化㊀㊀从全国平均的季节变化幅度来看，与１９５１ １９８０年相比，２０１１ ２０２０年春季提前幅度最大，春季平均提前７天，８８．４％的地区春季提前，１０．５％的地区春季延后，１．１％的地区无明显变化，还有０．８％的地区出现了由有冬到无冬㊁春秋相连到有夏㊁常冬到有春秋的气候类型变化㊂夏季平均提前６．４８天，７６％的地区夏季提前，８．４％的地区夏季延后，１５．６％的地区无明显变化，还有５．９％的地区产生由无夏到有夏的气候类型变化㊂秋季平均延后５．１８天，８３．８％的地区秋季延后，９．６％的地区秋季提前，６．６％的地区无明显变化，还有０．９％的地区产生由有冬到无冬㊁春秋相连到有夏㊁常冬到有春秋的气候类型变化㊂冬季延后幅度最小，冬季平均延后３．８１天，７８．９％的地区冬季延后，７．４％的地区冬季提前，１３．７％的地区无变化，还有２．４％的地区产生由有冬到无冬㊁常冬到有春秋等气候类型变化㊂总而言之，在气候变化背景下，春夏提前的幅度相对较大，秋冬延后的幅度较小，这使得多数地区的入春㊁入夏日期与立春日㊁立夏日的偏差显著缩小，尽管多数地区入秋日期与立秋日的偏差增大，但入冬日期与立冬日的偏差变化较小㊂因此，总体上可以得出，随着气候的变化，节气划分法逐渐优于天文划分法㊂㊀㊀四、结㊀论本文将１９５１ １９８０年气候期和１９８１ ２０１０年气候期作为两种气候比对情境，并以２０１１ ２０２０年作为１９８１ ２０１０年气候期的延伸情境，以气象标准划分的气候意义上的四季划分方法作为参照，采用自定义的四季吻合度和均衡度测度指标，探讨了天文划分法㊁节气划分法两种四季划分方法在中国气候变化背景下的优劣变化㊂研究结论表明：在１９５１ １９８０年气候期，天文划分法更契合气候意义上的四季更迭，但随着气候的变化，在１９８１ ２０１０年气候期，节气划分法转而优于天文划分法，延伸至２０１１ ２０２０年，其优势更为明显㊂责任编辑：来向红０７１。
天气预测中的时间序列模型比较研究随着气候变化的加剧和人们对天气预测准确性的要求越来越高，时间序列模型在天气预测中的应用变得越来越重要。
时间序列模型是一种利用历史数据来预测未来数据的统计模型。
在天气预测中，时间序列模型可以通过分析历史天气数据，捕捉到不同时间尺度上的变化规律，从而提高预测准确性。
本文将对几种常见的时间序列模型在天气预测中的应用进行比较研究。
这些模型包括自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分移动平均模型（ARIMA）、季节性自回归积分移动平均模型（SARIMA）和长短期记忆网络（LSTM）。
首先，ARMA是一种经典的线性时间序列模型。
它假设当前时刻点上的观测值与过去时刻点上观察值之间存在线性关系，并且没有季节性成分。
ARMA通过拟合历史数据中观察值之间的关系来进行未来值的预测。
然而，ARMA模型在处理非线性和季节性数据时表现较差。
为了解决ARMA模型在处理季节性数据时的问题，ARIMA模型引入了差分操作。
ARIMA模型通过对时间序列进行差分，将非平稳序列转化为平稳序列，从而提高了预测的准确性。
然而，ARIMA模型对于长期依赖关系的建模能力较弱。
SARIMA是在ARIMA模型的基础上引入了季节性成分的一种时间序列模型。
SARIMA可以对具有季节性变化的数据进行建模和预测。
通过引入季节差分和季节自回归项，SARIMA可以更好地捕捉到季节性变化规律。
然而，在处理长期依赖关系时，SARIMA仍然存在一定的局限性。
为了解决长期依赖关系建模问题，LSTM成为近年来天气预测中广泛应用的一种时间序列模型。
LSTM是一种循环神经网络（RNN）结构，在处理长期依赖关系时表现出色。
LSTM通过引入门控机制来控制信息流动，并且能够记住更长时间范围内的历史信息。
因此，在天气预测中应用LSTM可以更好地捕捉到不同时间尺度上的变化规律，提高预测的准确性。
为了比较不同时间序列模型在天气预测中的性能，我们使用了一份真实的气象数据集进行实验。
不同时间尺度下气温变化特征研究气温变化是现代人类面临的一个严峻问题。
气候变化贡献了很大的影响，因为研究表明，自20世纪50年代以来，由于活动中放出的温室气体的增加，全球气温上升了0.7°C左右。
尽管这一变暖速度看似缓慢，但在各种时间尺度下，都产生了可观的影响。
一、长时间尺度下气温变化特征长时间尺度的气候变化可以表现为气候的趋势或周期性变化。
在一百年的时间尺度上，全球气温升高了0.8°C左右。
此外，在历史上不同时期，气温变化的趋势与人类活动有很大关系。
例如，小冰河期（公元1450至1850年）期间，全球气温下降，而在工业化时期，随着人类活动的增加，温室气体的增加导致全球气温上升。
天文学家通常使用长时间尺度研究地球的气候系统，例如比较太阳活动和地球气温、冰层的增长和消退和气温之间的联系。
二、短时间尺度下气温变化特征短时间尺度的气温变化特征更加突出，它们通常表现为气候的季节性和年度变化。
例如，在一年中，春天的温度可能比夏季的温度高，但在整个春季中，气温的变化可能会更大。
这主要是由于影响气温的因素是很多的，例如地形、海洋气流等。
在这种情况下，气象学家使用时间序列和季节性分析来研究气温变化。
三、气温变化的影响气温变化对人类的影响是复杂的。
根据研究，气温升高会导致海平面上升、洪水频率增加、生物多样性减少，这些都给人类和其他生命带来了很大的困扰。
此外，气温的变化还会影响食品生产、水资源管理、能源消耗和城市规划等方面，这将在全球范围内产生长期的影响。
结论总的来看，气温变化是一个关键的问题，它需要在不同时间尺度下进行深入研究以更好地理解其特征和影响。
针对气候变化问题，需要采取多种有效的措施，例如调整能源结构、推广绿色生产方式、减少温室气体的排放等，以减缓气温变化对环境和生态系统的影响。
时间尺度变换分析方法在气候变化研究中的应用气候变化是当前全球面临的重要挑战之一。
为了更好地理解和预测气候变化的趋势和影响，科学家们使用各种方法进行研究。
其中，时间尺度变换分析方法成为了一种广泛应用的手段。
这种方法可以帮助我们在不同时间尺度上观察和理解气候变化的模式和过程。
本文将介绍时间尺度变换分析方法的基本原理和在气候变化研究中的应用。
时间尺度变换分析方法是一种将时间序列信号从原始时间尺度转换到其他时间尺度的方法。
这种方法旨在揭示时间序列信号在不同尺度上的动态特征和变化规律。
常用的时间尺度转换方法包括小波变换、经验模态分解和傅里叶变换等。
首先，小波变换是一种能够将时间序列信号转换到不同频率尺度上的方法。
通过小波变换，我们可以观察到信号在不同频率上的周期性和变化趋势。
在气候变化研究中，小波变换被广泛应用于降水、温度和海洋表面温度等气象要素的频域分析。
通过分析不同频率尺度上的信号，科学家们可以更好地理解和预测气候变化的季节性和年际变化。
其次，经验模态分解（EMD）是一种将时间序列信号拆分为多个本征模态函数（IMF）的方法。
每个IMF代表了时间序列信号在不同时间尺度上的局部特征和变化趋势。
气候变化研究中，科学家们通常使用EMD方法来分析和描述气候指标的长期趋势和周期变化。
例如，他们可以将全球平均温度序列拆分为不同的IMF，然后分析每个IMF的频谱和时间尺度特征，从而得到温度变化的趋势和周期。
最后，傅里叶变换是一种将时间序列信号从时域转换到频域的方法。
通过傅里叶变换，我们可以观察到信号在不同频率上的幅度和相位信息。
在气候变化研究中，科学家们通常使用傅里叶变换来分析和预测气候要素的周期性和长期趋势。
例如，他们可以通过傅里叶变换将降水时间序列转换到频域，从而识别出不同频率的降水信号和变化模式。
除了以上介绍的时间尺度变换方法，还有其他一些方法也被广泛应用于气候变化研究中。
例如，小波多重分辨分析可以帮助我们在不同尺度上分析和理解气候系统的多样性和非线性特征。
课程大纲课程名称：气候变化科学概论课程编号：s001125 课时：32 学时学分：2.0 课程属性：选修课教学目的、要求本课程是为气候变化领域的研究生所开设的专业课程。
课程以专题讲座的形式，由参加政府间气候变化专门委员会（IPCC）科学评估工作的中国科学家进行授课。
重点介绍气候变化事实、归因和预估、气候变化的影响与适应、气候变化减缓与可持续发展、以及气候变化国际谈判与中国的减排行动等方面的最新成果和进展以及未来的发展方向，使学生了解当前气候变化研究的最新进展及焦点热点问题，掌握气候变化科学方面的相关知识，达到启蒙、澄清概念；开阔视野、拓展思路，为今后在气候变化领域开展相关研究工作打下坚实基础；培养青年学生探索求实科学精神的目的。
主要内容主要内容一、气候变化科学的发展和未来地球计划 1 ．天气、气候、气候系统和气候系统变化相关概念介绍。
2 •政府间气候变化专门委员会和气候变化科学介绍IPCC的组成、工作规则、程序和机制；IPCC系列评估报告及其意义和作用；IPCC的未来发展；发展中国家在IPCC活动中的作用和贡献。
3 • IPCC第五次评估报告的主要结论简单介绍IPCC第五次评估报告的主要结论，包括气候系统变暖和极端事件、气候变化驱动因子、情景的发展、模式的发展、适应与减缓和可持续相协调发展的路径等。
4 ．未来地球计划介绍未来地球计划的产生背景、组织架构、工作进展。
二、观测到的气候系统变化 1 ．气候观测系统当代气候观测系统的发展、气候系统观测要素与数据集。
2 ．气候变化长期序列的形成介绍全球地表温度变化序列形成、影响气候变化检测的非均一性、大气再分析资料。
3 ．观测到的大气圈与地表变化大气成分、辐射收支、温度、水循环、大气环流等的变化。
4 ．观测到的冰冻圈的变化山地冰川、南极冰盖和格陵兰冰盖、海冰、积雪、冻土等的变化。
5 ．观测到的海洋变化海洋温度、盐度、热容量、海平面等的变化。
6 ．地球能量收支变化及其在气候系统中的分配三、全新世气候变化 1 ．过去气候变化研究的原理和假设方法学介绍。
不同时间尺度下新疆气候“暖湿化”特征摘要：早在二十一世纪的初期，有相关的研究就对我国西北地区以及新疆地区出现的“暖湿化”情况进行了研究和分析，但是尚未有研究对不同时间尺度下的新疆气候“暖湿化”的特征进行总结性的分析。
所以，本文以新疆地区为例，结合新疆地区近几年的和过去的气候水文资料以及有关的气候研究文献，对新疆地区在不同时间尺度下的“暖湿化”特征进行了分析和梳理，简单的对不同时间尺度下新疆区域“暖湿化”的演变特征进行了评估；研究分析报告如下。
关键词：“暖湿化”；时间尺度；新疆一、引言新疆是中国的一个大型省级行政区，位于中国的西北部。
由于地理位置的特殊性，新疆的气候具有明显的干旱和寒冷特征。
然而，近年来，新疆的气候发生了明显的变化，表现为气温升高和降水增加。
这种气候变化对新疆的生态环境和农业生产等方面都产生了重要影响。
因此，研究新疆气候的“暖湿化”特征，即气温升高和降水增加的趋势，对于了解新疆气候变化的规律和趋势，以及对应的适应和应对措施具有重要意义[1]。
在不同时间尺度下研究新疆气候的“暖湿化”特征，可以从长期趋势和短期变化两个方面进行分析。
长期趋势的研究可以通过对长时间序列的气象观测数据进行统计和分析，揭示出新疆气候变化的总体趋势和规律。
短期变化的研究可以通过对气象观测数据的季节、年际和年代际变化进行分析，揭示出新疆气候变化的周期性和突变性。
通过研究新疆气候的“暖湿化”特征，可以为新疆的农业生产、水资源管理、生态环境保护等提供科学依据和参考，有助于制定相应的适应和应对措施，提高新疆的气候适应能力和可持续发展水平。
二、新疆地区干湿气候变化趋势新疆地区的降水量呈现出明显的年际和季节性变化。
根据长期观测数据，新疆地区的年降水量整体呈现出逐渐减少的趋势。
例如，20世纪80年代以来，新疆地区的年降水量平均下降了约10%。
同时，降水量在不同季节的分布也发生了变化。
夏季是新疆地区的主要降水季节，但近年来夏季降水量有所减少，而冬季和春季的降水量则有所增加[2]。
