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| 1 | 我国大风机理研究和预报技术进展显示文摘大风作为常见且影响严重的天气现象,可在各类天气系统和地形综合影响下产生。全面认识其机理和预报方法,对风灾防御和风能利用都有很大帮助。本文梳理了我国气象观测和业务预报关于大风定义、大风分布特征以及雷暴、台风等主要灾害性系统大风分布情况。之后简述雷暴、台风、冷空气等系统产生大风的机理,以及复杂地形下垫面的热力和动力作用对局地大风的影响,概括了不同系统大风预报技术的研究进展。最后总结大风研究现状和不足。 | 王黉 李英 吴哲红 郭鹏 | 2019 | 气象科技2019，47，4： | 22 |
| 2 | 吉林省极大风速时空变化特征及其与气候变暖的关系显示文摘利用吉林省1971—2018年最大风速及2005—2018年极大风速数据,采用阵风系数方法对1971—2004年极大风速进行估算,形成1971—2018年极大风速序列。在此基础上采用累积距平、极值Ⅰ型分布、Mann-Kendall检验等方法对极大风速的时空变化特征及其与气候变暖的关系进行分析。结果表明:(1)8级及以上大风随着风力级别的升高,出现站次迅速减少;(2)年内极大风速呈双峰双谷型特征,春、秋季为两峰,冬、夏季为两谷;(3)1970年代以来,吉林省年平均极大风速每10 a下降0.9 m·s^-1,超过8级的大风站次呈减少趋势;(4)吉林省平均极大风速、10~50 a一遇的极大风速都呈西北高、东南低的空间分布,长春站10~50 a一遇的极大风速最大,达33.9~40.7 m·s^-1;(5)年平均极大风速和气温呈明显的反相关和反位相关系,且在1988年前后发生突变,和东北地区气温突变同步;(6)尽管由于气候变暖,吉林省极大风速呈明显减小趋势,但仍有极端大风天气出现,2011—2018年10级以上大风出现95站次,还出现1站次13级以上大风,因此仍需加强大风灾害防御。 | 纪玲玲 袭祝香 刘玉汐 杜冠男 刘子琪 | 2020 | 干旱气象2020，38，3： | 9 |
| 3 | 中国灾害性对流天气日数的时空变化特征显示文摘采用1961~2016年中国2 481站的冰雹、大风、雷暴和闪电日数数据,利用多种数理统计方法,分析了中国4种灾害性对流天气日数时空分布特征、周期变化规律和气候突变特征。结果表明:(1)在时间上,中国4种灾害性对流天气日数呈减少趋势,且冰雹和雷暴日数具有'先增-后减'的分段变化特征。中国冰雹、大风、雷暴和闪电日数分别具有3~5 a、2~3 a、1~2 a和1~4 a左右的振荡周期,且冰雹和雷暴日数分别于2002和1992年发生突变。(2)在空间上,青藏高原-四川西部地区是冰雹、大风和雷暴日数的高值分布区。同时长江以南地区也是雷暴日数的高值分布区。华南及其同纬度的西南地区是闪电日数的高值分布区。(3)在趋势上,中国冰雹日数主要在青藏高原地区呈减少趋势。大风日数变化趋势呈东部减少-中部不变-西部增减镶嵌的空间格局。雷暴日数在西藏、华北、重庆、浙江和黑龙江西北部呈增加趋势。中国闪电日数变化趋势在长江以南地区减少明显。(4)在波动上,中国冰雹日数在东南地区波动较大,大风日数在胡焕庸线以东波动较大。中国雷暴日数波动特征呈西北高-东南低的空间格局,闪电日数除在新疆北部和华南地区波动动较小外,其它地区波动相对较大。 | 孔锋 杨萍 王品 吕丽莉 孙劭 | 2018 | 长江流域资源与环境2018，27，11： | 8 |
| 4 | 云南大理复杂地形上风场的模拟研究显示文摘大风是云南地区的主要灾害性天气现象之一,对当地的经济和农业生产以及日常出行都造成不利影响。运用三维大涡模式OpenFOAM研究云南大理白族自治州南部(100.24°N,24.83°E)微环境地形条件下风场的变化规律。结果表明:入口风速为南风时,由于迎风坡地形的强迫抬升使局部风速增大,最大值接近于入口风速的1.5倍。而同时由于山脉的阻碍作用,在山坡背面坡风速则会急剧减小,同时风向也会发生变化,产生尺度较小的涡旋以及不规则的回流。经计算,该地区刮北风时探测点风速相较于入口风速减小,东风时探测点风速略有增加,而西风入口风速条件下观测点风速变化最大,初始入口风速为西风30 m/s时,7200 s后观测点风速在水平方向上的分量最大可达44.55 m/s。 | 周晓鸥 曹乐 于潇萌 孔维奇 张其林 | 2020 | 科学技术与工程2020，20，32： | 8 |
| 5 | 1961-2018年中国风速均值和极端值的时空演变特征显示文摘基于1961-2018年中国545个气象观测站点的日值平均风速、最大风速和极大风速数据,采用多种数理统计方法,从气候态特征、长期变化趋势、年际波动特征和1990年前后的差异特征诊断气候变暖背景下近58年来中国风速均值和极端值的时空演变特征。结果表明:(1)1961-2018年中国平均风速具有南低、北高的空间分异特征,而最大风速和极大风速则呈现东南低、西北高的空间分异特征,且两者的空间相关系数达0.71(n=15 642),通过了0.01显著性水平的检验。平均风速、最大风速和极大风速在1991-2018年相比1961-1990年整体以偏小为主。(2)中国平均风速、最大风速和极大风速年代距平从1960年代至2010年代逐渐由正距平为主演变为负距平为主,且1960、1970和1980年代以正距平为主,而1990、2000和2010年代以负距平为主。(3)1961-2018年中国平均风速、最大风速和极大风速均以减少趋势为主,并具有区域性和次区域性特征,其中后两者的空间相关系数达0.75(n=15 642),通过了0.01显著性水平的检验。最大风速和极大风速在1990年前后的趋势差异具有较高的空间一致性。(4)1961-2018年中国平均风速在西部地区波动相对较大,最大风速和极大风速的波动特征具有空间相似性,空间相关系数达0.57(n=15 642),通过了0.01显著性水平的检验。平均风速、最大风速和极大风速在1991-2018年相比1961-1990年波动偏大的地区明显多于偏小的地区。 | 孔锋 孙劭 王鹏 | 2021 | 灾害学2021，36，2： | 7 |
| 6 | 1979—2017年冬半年京津冀区域大风的变化及其环流背景分析显示文摘利用1979-2017年冬半年(从11月至次年3月)站点的日平均风速和ERA-Interim再分析资料,分析了京津冀冬半年区域大风的变化及其环流背景。结果表明,研究时段共计有556次区域性大风日,风向以偏北风为主(约占90%)。近40 a资料显示:区域性大风日频次在显著减少,线性趋势达-1.77 d·(10 a)^-1(P<0.1);同时大风平均风速也在减弱[-0.07 m·s^-1·(10 a)^-1,P<0.05]。同期北半球大气环流的异常显示,东亚西风急流强度偏强时大风日频次易偏多;同时,大风日频次的变化与北半球对流层中低层大尺度的环流异常存在明显相关,北大西洋和欧亚大陆存在多个显著异常中心,其中北大西洋地区南北向的偶极子型异常与大风日频次及风速的相关系数均接近0.30(P<0.1)。表明京津冀区域性大风的变化,不仅与东亚地区大气环流有关,还可能受上游地区环流及北半球大尺度环流的影响。这对理解风速逐渐减小的原因具有重要的参考价值。 | 石晓雪 龚道溢 胡毅鸿 | 2019 | 地理科学进展2019，38，7： | 5 |
| 7 | 1961-2018年柴达木盆地大风日数变化特征显示文摘为了更好地剖析柴达木盆地大风日数的演变特征,利用柴达木盆地9个气象观测站1961—2018年大风日数资料,采用线性倾向估计、M-K突变法对大风日数的年际变化趋势进行分析。结果表明:柴达木盆地1961—2018年平均大风日数呈显著减少趋势;大风日数年际间差异较大,最多年与最少年之差为53.0 d;大风日数的年代际变化在20世纪60—70年代呈增加趋势,20世纪70年代至21世纪10年代呈减少趋势;四季大风日数均呈现出减少趋势,减幅依次是春季>夏季>冬季>秋季;月平均大风日数变化呈单峰型,1—4月逐月呈增加趋势,5—12月呈减小趋势,4月是一年中大风日数多的月份,处于波峰位置。年和春季大风日数在20世纪80年代左右开始呈下降趋势,春季大风日数发生了突变,年大风日数未发生突变。 | 高三星保 许学莲 何爱兵 杨龙涛 梁志勇 | 2021 | 现代农业科技2021，，20： | 4 |
| 8 | 中国近地表不同重现期极大风速强度的时空差异特征研究显示文摘基于1961-2018年中国545个气象观测站点的日极大风速数据,采用韦伯分布等多种数理统计方法,诊断近58年中国近地表不同重现期极大风速强度时空差异特征。结果表明:1)1961-2018年中国近地表5、20、50和100年一遇的极大风速强度呈现东南低、西北高的空间分异特征,且呈现出区域性的低值与高值中心。东南沿海的极大风速强度明显高于毗邻内陆地区。随着重现期的增加,极大风速强度低于22 m/s和高于28 m/s的地区分别不断减少和增加。2)1990年前后中国不同重现期极大风速强度差异呈正负镶嵌格局,且以正差异为主,尤其是重现期越大,正差异面积越大,多数正差异超过了3.2 m/s,表明1991-2018年的极大风速强度高于1961-1990年。3)1961-2018年中国近地表不同重现期之间的极大风速强度绝对和相对差异均呈东南高、西北低的空间分异特征,且低年遇型之间的差异明显大于高年遇型之间的差异。 | 孔锋 孙劭 | 2020 | 干旱区资源与环境2020，34，12： | 3 |
| 9 | 1961-2018年内蒙古6级及以上大风日数时空变化特征显示文摘研究大风日数变化对区域气候变化、防灾减灾和风能开发具有重要意义。基于1961—2018年内蒙古及周边地区85个气象观测站的大风资料,采用统计方法对内蒙古地区大风日数时空分布特征进行分析。结果表明:(1)58 a来,内蒙古大风日数总体呈显著减少趋势,气候倾向率为-16.52 d·(10a)^(-1)。各季节中春季大风日数最多,占全年大风日数的44.30%,且减少最显著[-6.24 d·(10a)^(-1)];各级大风中6级大风日数最多,占总大风日数的80.93%,且减少最显著[-11.99 d·(10a)^(-1)]。(2)内蒙古地区大风日数空间分布呈中部多、东北西南少的格局。大风日数发生较多的地区分布在锡林郭勒盟、乌兰察布市与赤峰市,较少的地区分布在鄂尔多斯市和呼和浩特市。(3)6级和7级大风日数多集中在中部市/盟,8级及以上大风日数分布在西部与东部市/盟,各市/盟均表现为减少趋势,乌兰察布市气候倾向率最大,为-5.49 d·(10a)^(-1),呼和浩特市最小,仅-0.01 d·(10a)^(-1)。 | 邢丽珠 张方敏 黄进 李云鹏 | 2021 | 干旱区地理2021，44，5： | 3 |
| 10 | 中国不同强度风速日数的时空演变特征(1961-2018年)显示文摘基于1961-2018年中国545个气象观测站点的日平均风速数据,采用风速强度等级划分,利用多种数理统计方法,从气候态分布、变化趋势、波动特征研究了近58年来中国9个强度风速日数的时空演变特征。结果表明:(1)1961-2018年中国不同强度风速日数具有南北分异特征,并因强度差异表现出不同程度的次区域性特征。随着风速强度增加,年均风速日数高值区逐渐向高纬度地区集聚分布。(2)1961-2018年中国无风日数变化趋势呈现为东西分异,其它强度风速日数呈现为南北分异。除软风日数和轻风日数主要呈现增加趋势外,其它强度风速日数主要呈现减少趋势,且趋势减少最大的地区集中在高纬度地区。疾风日数和大风日数变化趋势具有相似性,空间相关系数为0.56(n=15642),通过了0.01显著性水平的检验。(3)1961-2018年中国不同强度风速日数波动特征主要以南北分异为主。1990年前后中国不同强度风速日数波动差异也具有南北分异特征。 | 孔锋 张钢锋 | 2020 | 干旱区资源与环境2020，34，9： | 2 |
| 11 | 1981-2019年长江源区大风、沙尘天气变化特征显示文摘为了更好地了解长江源区大风、沙尘天气变化特征,利用长江源区五道梁、沱沱河2站1981-2019年大风、沙尘暴日数资料,采用线性倾向估计方法对大风和沙尘天气日数的月、季和年际变化趋势进行分析。结果表明:长江源区平均大风日数年内变化曲线呈倒“Z”型,大风主要集中在冬春两季。平均沙尘暴日数变化曲线呈“U”型,沙尘暴日数表现为冬〉春>秋>夏。年平均大风日数呈下降趋势,通过0.01的极显著性检验。平均沙尘暴日数以4.3次/10 a的速率呈下降趋势,并通过0.01的极显著性检验。春、夏和秋季大风日数呈显著下降趋势,并通过了0.01的极显著性检验。冬季大风日数呈不明显的增加趋势;四季沙尘暴日数均呈显著下降趋势,并通过了0.01的极显著性检验;研究结果对认识长江源区大风天气变化特征以及防风、防沙尘天气提供科学依据。 | 李金凤 李兴 李积芳 许学莲 | 2022 | 青海草业2022，31，2： | 2 |
| 12 | 云南不同强度短时强降水和大风时空分布特征研究显示文摘利用2013~2019年云南省逐小时气象数据,研究不同等级短时强降水和大风的时空分布特征。结果表明:云南短时强降水和大风多出现在山地和河谷等地形复杂区。其中,云南短时强降水强度大多低于30 mm·h^(−1),峰值出现在7~8月,午后至清晨出现短时强降水概率高,大多分布在滇西南、滇南、滇东边缘以及金沙江河谷。大风多为6级左右,3月出现最多,中午至午后更易出现,主要分布在滇西北横断山脉至滇南哀牢山以东。雷暴大风多为7级左右,呈双峰型分布,春季多于夏季,日峰值出现在16~17时,高发区主要在玉龙雪山和苍山以东以及哀牢山、无量山附近。 | 邹灵宇 于璐 杨柯 杨芳园 刘彬 | 2022 | 高原山地气象研究2022，42，2： | 2 |
| 13 | 乌兰布和沙漠东北边缘磴口县大风沙尘天气特征分析显示文摘利用乌兰布和沙漠东北边缘磴口县国家自动气象站1954年~2018年大风、沙尘数据,通过气候倾向率、累积距平、滑动t检验、Mann-Kendall趋势检验和Mann-Kendall突变检测等方法,分析了磴口县大风和沙尘日数变化趋势和突变特征。结果表明:磴口县大风和沙尘日数年际变化以2.14和17.1d·10a-1的速率减少,变化趋势通过了99%的显著性检验;大风和沙尘日数年际变化均在1988年前后出现明显减少的突变;大风和沙尘日数的季节变化中,四成以上出现在春季,季节的年际变化均呈减少趋势,除秋季的大风外,其他季节的变化趋势均通过99%的显著性检验;季节变化的突变中,春季和夏季的大风日数在1972年、1988年前后发生突变,1972年有减到增,1988年出现明显减少,秋季和冬季分别在1991年和1987年出现明显减少的突变;沙尘日数的四季在20世纪80年代中后期出现明显减少的突变;大风和沙尘日数的相关性分析中,月、季、年变化均存在显著的正相关,通过99%的显著性检验,这说明大风是沙尘天气发生的主要原因之一。 | 陆占东 | 2020 | 内蒙古科技与经济2020，，21： | 2 |
| 14 | 1970—2020年长江三角洲地区大风时空分布及风险评估显示文摘为进一步提升长江三角洲地区大风灾害的预警防范能力,采用1970—2020年的气象观测资料和人口经济密度分布等数据,基于危险性和风险性两个主要评价指标分析大风灾害对长江三角洲地区的影响。通过结合大风致灾因子的时空变化情况和大风孕灾环境敏感性因子,研究了长江三角洲地区大风灾害危险性的空间分布,并以经济和人口密度作为承灾体综合评估大风灾害对人口和经济活动的影响。结果表明,1970—2020年大风年平均日数高值区主要分布在浙江东部沿海区域、上海东部和安徽南部部分地区,年平均极大风速呈现南高北低的空间分布,长江三角洲地区大风的高危险性地区主要分布在浙江东部、安徽南部部分区域。基于人口和经济分布的风险评估结果表明,人口和经济风险受到大风危险和承灾体暴露度的综合影响,二者的风险等级空间分布基本一致,高风险区都主要分布在浙江东部区域以及各地区人口经济密度相对较高的区域。近50年内,年大风日数在1990—2001年间变化相对较大,其他年份间变化较小,而年平均极大风速整体变化都较小;年平均大风日数在夏季最高,秋季最低,年平均极大风速在夏季最高,冬季最低,可以看出不同季节的气候条件差异对大风致灾因子的变化有一定程度的影响,整个研究区内大风危险性的空间分布差异与地形和气候因素有一定的相关性。 | 刘雨生 苏扬 武于洁 余永安 王振刚 | 2023 | 中南农业科技2023，44，8： | 0 |
| 15 | 廊坊地区极大风速时空变化特征及影响因素分析显示文摘以1981—2020年廊坊地区逐日大风气象观测资料为基础,采用阵风系数方法获取1981—2020年极大风速序列,对廊坊地区极大风速变化特征和影响因素进行分析.结果表明:廊坊地区年平均极大风速为21.67m/s,近40a,廊坊地区年平均极大风速呈波动下降趋势,年平均极大风速显著减小,廊坊地区月平均极大风速整体呈春季高、冬季和夏季次之、秋季最低的变化特征;从空间分布看,不同重现期的极大风速和近40a极大风速极值分布均呈南部高、中北部次高、中西部最低的分布特征,但近5a,极大风速高值则主要出现在廊坊市区、霸州市、香河县等中部地区;廊坊地区极大风速的变化与气温具有负相关关系,气候变暖可以认为是极大风速减小的影响因素. | 高宇俊 耿雪莹 杨帅 刘伯华 侯奇奇 | 2023 | 河北师范大学学报(自然科学版)2023，47，1： | 0 |
| 16 | 斜拉索式柔性天线涡激振动及疲劳寿命研究显示文摘斜拉索式柔性天线是一种大跨距、多柔体结构,具有刚度小、自振频率低特点,在随机风作用下容易产生涡激大幅共振现象。在考虑拉索的垂度效应的基础上,采用涡激振动理论分析斜拉索式柔性天线在随机风载荷作用下的涡激振动。基于正弦力模型及自回归模型(AR)法,对涡激力进行模拟,并采用疲劳累积损伤原理和雨流法对结构进行疲劳寿命分析,计算出斜拉索式柔性天线的极限寿命。结果表明,斜拉索式柔性天线容易发生低风速下的高阶涡激共振,斜拉索式柔性天线满足设计寿命。 | 何孔德 何雪辉 方子帆 杨蔚华 | 2019 | 计算机仿真2019，36，9： | 0 |
| 17 | 聊城市大风特征及对农业生产的影响显示文摘利用山东省聊城市60年逐日大风资料,统计全市大风特征。聊城市逐日平均风速整体呈现减缓趋势,但极端风灾时常发生。根据灾情数据分析致灾因子特征值,结合聊城市大风灾害农业指标,划定灾害影响预警等级。根据受灾情况,将大风对冬小麦、夏玉米及设施大棚的不同影响特征划分为3个风灾等级,并利用2021—2022年聊城市灾情数据进行应用检验,总体合格率达到80%。结果表明,此方法应用于风灾预警服务具有可行性。 | 李雪源 李楠 宋波 于传洋 崔晓雯 | 2023 | 农业工程2023，13，4： | 0 |
| 18 | Spatio-temporal Variability of Disastrous Convective Weather in China from 1961 to 2016显示文摘Based on the data of hail,gale,thunderstorm and lightning days in 2 481 stations in China from 1961 to 2016,the spatial and temporal distribution characteristics,periodicity and climate abruption characteristics of four kinds of disastrous convective weather in China were analyzed by various mathematical statistics methods. The results showed that in time,the days of four kinds of disastrous convective weather in China decreased,and the hail and thunderstorm days were characterized by ' increasing firstly and then decreasing' from 1961 to 2016. The hail,gale,thunderstorm and lightning days in China had oscillation cycles of 3-5,2-3,1-2 and 1-4 a respectively,and the hail and thunderstorm days changed suddenly in 2002 and 1992 respectively. In space,the Qinghai-Tibet Plateau and western Sichuan were the highvalue distribution areas of hail,gale and thunderstorm days. The high-value distribution areas of thunderstorm days were also distributed to the south of the Yangtze River. South China and its southwestern regions at the same latitude were the high-value distribution areas of lightning days. In terms of trend,the hail days in China showed a decreasing trend mainly in the Qinghai-Tibet Plateau. The gale days in China decreased in the east,was unchanged in the central region,and increased and decreased alternately in the west. The thunderstorm days in China increased in Tibet,North China,Chongqing,Zhejiang and northwestern Heilongjiang. The lightning days in China decreased obviously to the south of the Yangtze River. In terms of the fluctuation,the hail days fluctuated greatly in the southeast. The gale days fluctuated greatly to the east of Hu Huanyong line. The thunderstorms days in China fluctuated greatly in the northwest and slightly in the southeast. In addition to the small fluctuation in northern Xinjiang and South China,the lightning days fluctuated greatly in other regions of China. | Feng KONG | 2019 | Asian Agricultural Research2019，11，3： | 0 |
| 19 | 1961—2020年阜新地区大风日数变化特征及成因分析显示文摘基于1961—2020年阜新市阜蒙县和彰武县两县气象资料,应用Morlet小波系数模和模方、MTT和MannKendall等方法对阜新地区的大风日数变化特征进行分析。结果表明:阜新市两县大风日数年变化均呈减少趋势;彰武县的大风日数明显多于阜蒙县的大风日数,其中以两县春季和4月最多;两县大风日数的第一主周期为50年左右,第二周期为10年左右;彰武县的大风日数在2014年发生了突变,阜蒙县在1980年和2003年都发生了突变,突变后大风日数都呈现出明显的减少趋势;阜新地区大风主要以偏南风为主,其次是偏北风,东风占比最低;大风日数减少的原因与近年来全球变暖使得海陆温差变小、西伯利亚高压显著减弱、气温日较差减小、日照时数变少以及人类的工、农业生产对环境的改造等因素有关。 | 舒海燕 陈艺萌 赵军 谭婷婷 | 2023 | 内蒙古气象2023，，2： | 0 |
| 20 | 1961—2020年阜新市大风及灾情特征显示文摘基于1961—2020年阜新市逐日最大风速风向及逐月大气环流指数资料,应用多种统计学方法对阜新市的大风日数、灾害特征及大风日数的影响因子进行分析,结果表明:近60 a阜新市大风日数年变化呈减少趋势,彰武县、阜蒙县的气候倾向率分别为-0.962、-3.135 d/10 a,趋势系数分别为-0.124和-0.380。大风日数出现较多的年代为1960 s和2000 s,较少的年代为1980 s和2010 s,春季和4月份大风日数均最多,夏季和8月均最少,两县的大风日数变化特征呈一致性。大风日数有50~60、8~10 a的振荡周期,彰武县在2014年发生了突变,阜蒙县在1980和2003年都发生了突变,突变后大风日数都呈现出明显减少的趋势。风向以偏南风为主,其次是偏北风,东风占比最低,原因可能与蒙古气旋和地形有关。近30 a共发生84次重风灾,均出现在4—9月,风灾多伴随着冰雹、暴雨、雷电等灾害同时出现,其中冰雹对作物的危害最大(共26次,占39.3%),暴雨次之(共24次,占35.7%),雷电最小(共12次,占14.3%),其造成的经济损失以6—8月最为严重,约占80%,9月和4—5月各约占10%。大气环流指数APVAI、APVII、NHPVAI、NHPVII的变化均呈显著减少趋势,气候倾向率分别为-3.374、-1236.4、-10.003、-4215.4/10 a,趋势系数分别为-0.815、-0.800、-0.865、-0.792,两县大风日数与这4个影响因子均呈正相关关系,但相关性差异较大,阜蒙县的相关性明显大于彰武县,且其相关性呈极显著。 | 舒海燕 白佳宁 范野 孙可 陶倩 杨晓彤 常相伊 张旭 | 2023 | 江西农业学报2023，35，4： | 0 |
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