江淮气旋气候特征分析2013年

为增进对南半球夏季气旋及其爆发性气旋的理解，利用美国国家环境预报中心NCEP提供的1°×1°FNL格点资料，对2004至2007年三个夏季（12月、1月、2月）南大洋地区外的气旋位置及路径进行了详细统计分析。发现1月份是夏季气旋和爆发性气旋发展的高峰期，55°S至70°S为气旋分布的主要区域，特别是南美洲东部和南极半岛附近。爆发性气旋更倾向于在澳大利亚大陆西南50°S至60°S生成。研究还指出随着季节变化，气旋的位置呈现向更高纬度的趋势。大多数气旋路径为东-东南方向，而爆发性气旋则通常表现为东北移动。南大洋夏季气旋平均生命周期约2至6天，水平尺度平均约1000公里，而爆发性气旋的持续时间通常更

1951―2005 年的鞍山气候数据代码，用的是小波、线性趋势和滑动平均这些老牌利器，搭配统计图做起来还挺直观的。是气温日较差、初霜终霜这些指标，能帮你快速跑出趋势，适合做农业、生态、城市气候类项目。 逐日数据的气温距平做得蛮扎实，适合你拿去做对比。比如你要搞个“过去 50 年降水变化趋势”的小论文，这套数据结构就还挺好上手的，变量分类也清楚。 值得一提的是，像积温、透雨这种容易被忽视的指标，它也考虑到了，做农业相关研究的可以重点关注下。用Python配合这些老数据做气候建模还挺合适，像文章中提到的短期气候实习代码就挺配的。 不过数据跨度长达 55 年，建模时你要注意格式统一，早年数据得自己清

利用黄山气象站1956~1995年的40年地面气象观测数据，分析了黄山云海的时空分布特征，以及云海与测站温度、湿度、降水和风的关系。研究结果显示，黄山年平均云海出现次数为223.85次，年际差异显著，最多的年份达到370次，最少的年份仅有105次，且存在准12年周期的低频变化。每个旬内出现大于等于8成云海的日数与测站逐旬平均气温序列的相关系数为-0.89（-0.83），与逐旬平均相对湿度序列的相关系数为-0.69（-0.61）。此外，黄山云海的形成通常伴随前一天或当天的降水事件。研究还统计分析了各月大于等于8成云海与风的关系。

利用1953至2007年NCEP/NCAR再分析的逐日海平面气压场资料，系统分析了东亚地区南方和北方气旋的时间和地域分布特征。研究结果显示，南北气旋的活动频数表现出明显的年际和年代际变化。在全球气候年代际跃变的背景下，20世纪80年代初，北方气旋的活动频数发生了显著变化。月际分布表明，北方气旋在5月份频数最高，而南方气旋则在8月份达到峰值。春季，北方气旋活动频繁，呈现出蒙古国中部和中国东北地区北部两个明显的高频中心；夏季，南方气旋则主要集中在中国东部沿海和日本南部海面。研究还发现，南北气旋的季节变化与大气环流格局密切相关。

海南岛西部气候特征分析（1951-2003） 海南岛西部地区气候温暖，多年平均气温为24.8℃，但年温差较大，达到16.1℃，冬季气温波动明显。降雨主要集中在夏季，多年平均降雨量967.5 mm，冬季降雨稀少，导致旱季较长。干燥度分析显示该地区属于半干旱气候区。此外，海南岛西部风力资源丰富，年平均风速4.6 m/s，冬季大风日数较多。

利用2009年春秋季间河北省17次飞机宏观观测资料及相应的PMS云微物理探测数据，经过回放处理、筛选和计算，统计分析了河北省降水性层状云的物理特征。研究结果显示，该地区的降水性层状云主要由Ns、Sc、As等多层云系组成，并常伴有干层结构。云底平均高度为2002米，过冷层厚度为1106米，0℃层高度为3811米。在微物理方面，云滴数浓度平均为54.6 cm-3，平均直径为8.64 μm；云粒子浓度和尺度均比20世纪90年代有所减少。此外，统计计算显示，液态水含量达到0.13 g・m-3，远高于过去几十年的平均水平。

本研究统计分析了1949年至1998年影响我国北方海域（北纬35度以上，东经125度以西）的热带气旋，并根据其移入路径将其分为六种类型： 西北路径：气旋从南海或菲律宾海生成，向西北移动影响我国华东、华北地区。 东北路径：气旋从太平洋生成，向东北移动影响我国东北地区。 东路径：气旋从太平洋生成，向东移动影响我国山东半岛和华北地区。 南路径：气旋从南海生成，向南移动影响我国华南沿海地区。 西南路径：气旋从南海生成，向西南移动影响我国华南沿海地区。 西路径：气旋从南海生成，向西移动影响我国华南沿海地区。 每种路径的热带气旋都有其独特的影响特征和环流背景，本研究对此进行了详细阐述。

吉林省的雨凇天气分型代码资源还挺值得一看的，尤其是你要做气象类可视化或地理气候相关研究的时候。用的是 1980-2007 年 11 个观测站的数据，统计方法不算复杂，但结果蛮有意思的，比如丘陵和长白山迎风坡一带是雨凇高发区。 四种天气分型的总结也挺清晰的：低压后部型、高压前部型、低压南部型和低压型。每种类型都配有对应的大气层结结构，对于做天气系统模拟的你来说，还蛮有参考价值的。尤其是提到吉林这边和南方雨凇不一样，没有融化层这一点，挺有意思吧？ 嗯，还有一个亮点是结合了地面形势，不是单看温度或湿度。你要是做的是风场、湿度、地形这块联动模拟的，就能用上这些分型结构来设定条件。想要试试用Python

短期气候的 Python 代码挺适合刚入门气候数据的同学用来练手的。数据读取、绘图、环流特征这些都整合好了，结构清晰，注释也比较友好，关键是运行也不费事，直接就能看到结果。 逐日降水的部分做得比较实用，比如提取特定时段的强降水事件，用了循环+阈值判断逻辑，像这样： for i in range(len(precip)): if precip[i] > 50: heavy_rain_days.append(dates[i]) 嗯，用起来还挺直观的，适合快速做个统计图出来。 环流特征这块用的是 NCEP 再数据，结合了 500hPa 高度场和风场图层，流程走的是xarra