导读:本文包含了气温日较差论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:气温日较差,气温,效应,热岛,因子,趋势,较差。
气温日较差论文文献综述
陈定梅,赤桑单吉,张庆莲[1]（2019）在《西藏山南地区日最高最低气温及气温日较差的变化特征分析》一文中研究指出通过对西藏山南地区6个测站1980-2018年近40年的日最高气温、日最低气温及日温差资料的时间和空间上进行分析,结果发现:近40年山南地区6个测站日最高气温和日最低气温年代际变化均呈线性上升趋势,但日最高气温升温趋势明显高于日最低气温,日最高气温趋势变化率为0.479℃/10a,日最低气温趋势变化率为0.334℃/10a;日最高气温在春夏秋冬四季中均呈上升趋势,但升幅不同,冬季日最高气温升幅最快为0.761℃/10a,其次是春季和夏季,而秋季日最高气温变化较缓慢为0.268℃/10a,日最低气温也是冬季升副最明显,为0.428℃/10a,其次是春季和夏季,而秋季日最低气温变化缓慢为0.239℃/10a;山南地区年平均日较差呈现逐年增加的趋势,即每日的最高气温与最低气温差值越来越大;40年来日最高气温春夏秋冬四季均是南部地区的错那升温最显着,日最低气温西部浪卡子升温最显着,隆子站日最低气温升温缓慢,秋季和冬季还有些降温趋势,但不显着;山南地区日最高气温具有明显的8a振荡周期,日最低气温存在着准4a的振动周期。(本文来源于《西藏科技》期刊2019年09期）
李腹广,张伟,凌明,蒋若敏,徐启元[2]（2019）在《近37年黔西南最高最低气温及气温日较差变化特征》一文中研究指出利用黔西南8个台站1981—2017年平均最高气温、平均最低气温资料,采用一元回归分析和Mann-Kendll突变检验等方法,对近37年黔西南气温序列变化进行分析和检验。结果表明,近37年来黔西南平均最高、最低气温年际变化明显,平均最高、最低气温均呈上升趋势,气温日较差变化较小;平均最高、最低气温四季均呈增温趋势,其中平均最高、最低气温的增温幅度春季最明显;黔西南平均最高气温在2001年发生突变,2005年以后上升趋势明显;平均最低气温在2009年发生突变,2011年以后上升趋势明显;气温日较差在1986年发生突变,37年间上升趋势不明显;平均最高、最低气温明显升高和气温日较差的较小变化可能是产生温室效应的重要因子。(本文来源于《安徽农业科学》期刊2019年17期）
孙东霞[3]（2018）在《克拉玛依气温日较差分布特点》一文中研究指出本文利用2013—2017近年5年克拉玛依气象站最高、最低气温资料,分析克拉玛依各月不同等级日较差分布特点,给出各月最小、最大气温日较差分布。结果表明:近5年最小气温日较差出现在11月,为0.8℃;次小出现在12月。最大日较差出现在4月,为20.2℃;次大出现在7月; 1~2月、11月日较差在6℃左右的日数占比最多,4月、6~9月日较差在10℃左右的日数占比最多。(本文来源于《科技风》期刊2018年34期）
陈锐杰,刘峰贵,陈琼,毛旭锋,周强[4]（2018）在《近60年青藏高原东北缘极端气温事件与气温日较差分析——以西宁地区为例》一文中研究指出根据1955-2015年西宁气象站逐日气温资料,通过线性倾向估计等分析方法,选取14个极端气温指数,分析西宁地区近60年极端气温事件与气温日较差的时间变化趋势及二者的相关性,并与全国其他区域进行对比。结果表明:(1)近60年来,西宁地区的14个极端气温指数都呈现不同程度的变化,热指数夏日日数、暖夜日数、暖昼日数、作物生长期和热持续指数等分别以2. 07,0. 72,1. 49,2. 57和0. 87 d·(10a)~(-1)的趋势增加,而冷指数冰冻日数、霜日日数、冷夜日数、冷昼日数和冷持续指数分别以-2. 42,-0. 29,-0. 33,-1. 3和-0. 31 d·(10a)~(-1)的趋势减小。极端气温极值指数中,日最高气温的极低值、日最低气温的极低值、日最高气温的极高值、日最低气温的极高值分别为0. 51,0. 17,0. 35和0. 15℃·(10a)~(-1)的趋势增加。(2)在变化趋势中,日最高气温的极低值、日最高气温的极高值、冰冻日数、夏日日数、冷昼日数、暖昼日数、作物生长期和热持续日数的变化趋势为达到0. 01或0. 05的显着性水平。(3)表征极端气温事件热指数与冷指数、昼指数与夜指数的变化幅度均显示出明显的非对称性。(4)过去60年西宁地区平均全年与春夏秋冬四季的气温日较差都呈现增加趋势,增长率分别为0. 25,0. 27,0. 21,0. 15和0. 36℃·(10a)~(-1),该地区的14个极端气温指数的变化均不同程度影响到平均全年与四季气温日较差,其中,极端气温绝对指数和相对指数与气温日较差的相关性最强,对气温日较差影响显着。(5)青藏高原东北缘极端气温事件与气温日较差具有特殊性,可能受多气候系统控制和特殊地形等因素影响。(本文来源于《高原气象》期刊2018年05期）
曹言,王杰,柴素盈,戚娜[5]（2018）在《1970—2014年云南省气温日较差变化特征及影响因子》一文中研究指出利用1970—2014年云南省30个气象站最高、最低气温、年平均气温、降雨量、平均风速、日照时数、相对湿度等逐日观测资料,通过M-K趋势法和小波分析法研究了云南省各区气温日较差的时空变化特征,并探讨了气温日较差(Diurnal temperature range,即DTR)的影响因子。结果表明:1970—2014年云南省年平均、春季、夏季和冬季DTR整体呈减少趋势,其中滇中减少幅度均是最大,分别减小了0.153 0,0.374 3,0.146 2,0.294 7℃/10a,秋季DTR整体呈上升趋势,滇西北上升幅度最大,为0.188 0℃/10a,同时云南各区DTR普遍存在28a左右的强震荡周期。DTR高值区主要集中在河谷地区,DTR低值区主要集中在东南部和西部;年平均、春季、秋季和冬季DTR减小幅度较大的地区主要集中在中南部和西部,上升幅度较大的地区主要集中在西北部和滇中北部,夏季DTR减少幅度较大的地区主要集中在西北部,上升幅度较大的地区主要集中在中部。云南省中东部DTR主要受平均气温和ET0影响,西部DTR则主要受降雨量和ET0影响。(本文来源于《水土保持研究》期刊2018年06期）
何永晴,尹继鑫[6]（2018）在《基于气温日较差的西宁热岛效应研究》一文中研究指出本文选取西宁(城区)、湟中(南郊)、互助(北郊)3个气象观测站1986-2015年最高和最低温度资料,研究分析基于气温日较差的西宁热岛效应。统计分析3个气象站点近30年年平均气温日较差资料发现,气温日较差具有明显的地域性,表现为北郊大,南郊小。从季节上看,日较差变化最大在冬季,最小在秋季。北郊、城区和南郊平均日较差1987-1989年间和2010-2013年间出现下降特征,而1989-1990年间和2013-2014年间呈上升趋势,年际变化趋势基本一致。21世纪10年代城区、北郊平均日较差距平分别降低0.73℃和0.60℃,南郊增高0.1℃。城区、北郊年平均气温日较差总体呈减小趋势,下降幅度分别为0.15和0.29℃/10a,相关系数分别为-0.223和-0.406,数据通过0.01显着性检验,南郊没有出现明显的增强或减弱趋势。南郊海拔最高,气温日较差最小,城区海拔最低,但日较差却不是最大,由此可见,除了自然变化因素外,人类社会活动对日较差的变化趋势有一定影响。从周内变化角度来看,多年平均日较差最小值出现在周六,最大值出现在周二;日较差周末高于周中,从而证实西宁存在周末效应,也反应了人类活动对西宁热岛效应的影响。城区与北郊日较差差值绝对值最大值-2.78,最小值-1.34,最大值是最小值一倍。城区与南郊日较差差值绝对值最大值1.96,最小值0.06,最大值与最小值相差一个量级。城区日较差下降速率快于郊区,说明城区受到热岛效应的影响更加明显。日较差总体呈减小趋势,北郊振幅最大,减小趋势北部比南部显着。日较差变化趋势春季为正,其余各季均小于等于0,尤以城区冬季最显着,减小趋势-0.76,远大于郊区。城区夏、秋、冬季和年的日较差逐渐减小,说明城区浑浊度逐年增加,城区热岛效应逐步增强。冬季城市取暖造成的西宁热岛效应在所有季节中最强。(本文来源于《第35届中国气象学会年会 S3 高原天气气候研究进展》期刊2018-10-24）
郭金强,吴卫民,刘辉,王肖娟,雷薇[7]（2018）在《石河子垦区气温日较差的变化特征》一文中研究指出利用线性趋势法对1961—2016年石河子地区4个气象站点气温日较差进行趋势研究,并根据各因子趋势值,应用相关统计法分析了影响气温日较差呈减小趋势的因子。结果表明:石河子地区四季日较差呈显着减小趋势,其中冬季最显着,春季变化最弱。各季节最低气温呈明显上升趋势,而最高气温上升趋势只有春秋季节较明显。春季日照时数和降水量的变化趋势与气温日较差的相关性最大;秋季日照时数、总云量和降与气温日较差的相关性最大;夏季、冬季气温日较差与4个因子的变化都比较显着。年气温日较差与水汽压和降水相关性最大。(本文来源于《第35届中国气象学会年会 S12 大气成分与天气、气候变化与环境影响暨环境气象预报及影响评估》期刊2018-10-24）
郭金强,吴卫民,刘辉,王肖娟,雷薇[8]（2018）在《石河子垦区气温日较差的变化特征》一文中研究指出利用线性趋势法对1961—2016年石河子地区4个气象站点气温日较差进行趋势研究,并根据各因子趋势值,应用相关统计法分析了影响气温日较差呈减小趋势的因子。结果表明,石河子地区四季日较差呈显着减小趋势,其中冬季最显着,春季变化最弱。各季节最低气温呈明显上升趋势,而最高气温上升趋势只有春秋季节较明显。春季日照时数和降水量的变化趋势与气温日较差的相关性最大;秋季日照时数、总云量和降水量与气温日较差的相关性最大;夏季、冬季气温日较差与4个因子的变化都比较显着。年气温日较差与水汽压和降水量相关性最大。(本文来源于《新疆农垦科技》期刊2018年08期）
何永晴,尹继鑫,赵娟,沈洁,朱宝文[9]（2018）在《基于气温日较差的西宁热岛效应研究》一文中研究指出本文选取西宁(城区)、湟中(南郊)、互助(北郊)3个气象观测站1986~2015年最高和最低温度资料,研究分析基于气温日较差的西宁热岛效应。结果表明,近30年城区、北郊年平均日较差总体呈下降趋势,下降幅度分别为0.15和0.29℃/10a,年代际分析表明21世纪10年代城区日较差距平偏低最多为0.73℃,日较差存在周末效应;城区日较差下降速率快于郊区,日较差变化趋势春季为正,其余各季为负,城区冬季变化显着,大于郊区;城区日较差逐渐减小,说明城市浑浊度逐年增加,热岛效应增强。(本文来源于《高原山地气象研究》期刊2018年02期）
曹言,王杰,黄英,张雷,戚娜[10]（2018）在《昆明市气温日较差变化特征及其对作物生长的影响》一文中研究指出【目的】探究气候变化对作物生长的影响。【方法】利用1961—2013年昆明市及其周边24个气象站点逐日最高和最低气温资料,计算了昆明地区的气温日较差(DTR),分析了DTR的时空变化特征及其与作物生长期(GSL)和作物产量的关系。【结果】1961—2013年昆明市年平均DTR呈显着减少趋势,减少幅度为0.134℃/10 a,通过M-K检验得到年平均DTR突变年份约为1986年,且1991年以后DTR呈极显着减小趋势,春季、秋季和冬季DTR呈减少趋势,其中春季DTR减少幅度最大,秋季DTR减少幅度最小,夏季DTR则呈上升趋势;不同时间段上DTR整体上呈现出由东南向西北递增的分布特征,且年平均、春季、秋季和冬季DTR减少幅度基本上呈东高西低的趋势,夏季DTR上升幅度较大的地区主要集中在中南部,减少幅度较大的地区主要集中在东南部和东北部;DTR与GSL基本呈负相关,且春季DTR变化对GSL影响较为显着;昆明市玉米气候产量整体呈增长趋势,且由中部向西北部和东南部气候产量增加趋势越来越显着,相对气候产量与不同时间段内的DTR呈显着或极显着相关。【结论】春季、秋季和生育期DTR减小,夏季DTR增大,均能够促进作物增产。(本文来源于《灌溉排水学报》期刊2018年06期）
气温日较差论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
利用黔西南8个台站1981—2017年平均最高气温、平均最低气温资料,采用一元回归分析和Mann-Kendll突变检验等方法,对近37年黔西南气温序列变化进行分析和检验。结果表明,近37年来黔西南平均最高、最低气温年际变化明显,平均最高、最低气温均呈上升趋势,气温日较差变化较小;平均最高、最低气温四季均呈增温趋势,其中平均最高、最低气温的增温幅度春季最明显;黔西南平均最高气温在2001年发生突变,2005年以后上升趋势明显;平均最低气温在2009年发生突变,2011年以后上升趋势明显;气温日较差在1986年发生突变,37年间上升趋势不明显;平均最高、最低气温明显升高和气温日较差的较小变化可能是产生温室效应的重要因子。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
气温日较差论文参考文献
[1].陈定梅,赤桑单吉,张庆莲.西藏山南地区日最高最低气温及气温日较差的变化特征分析[J].西藏科技.2019
[2].李腹广,张伟,凌明,蒋若敏,徐启元.近37年黔西南最高最低气温及气温日较差变化特征[J].安徽农业科学.2019
[3].孙东霞.克拉玛依气温日较差分布特点[J].科技风.2018
[4].陈锐杰,刘峰贵,陈琼,毛旭锋,周强.近60年青藏高原东北缘极端气温事件与气温日较差分析——以西宁地区为例[J].高原气象.2018
[5].曹言,王杰,柴素盈,戚娜.1970—2014年云南省气温日较差变化特征及影响因子[J].水土保持研究.2018
[6].何永晴,尹继鑫.基于气温日较差的西宁热岛效应研究[C].第35届中国气象学会年会S3高原天气气候研究进展.2018
[7].郭金强,吴卫民,刘辉,王肖娟,雷薇.石河子垦区气温日较差的变化特征[C].第35届中国气象学会年会S12大气成分与天气、气候变化与环境影响暨环境气象预报及影响评估.2018
[8].郭金强,吴卫民,刘辉,王肖娟,雷薇.石河子垦区气温日较差的变化特征[J].新疆农垦科技.2018
[9].何永晴,尹继鑫,赵娟,沈洁,朱宝文.基于气温日较差的西宁热岛效应研究[J].高原山地气象研究.2018
[10].曹言,王杰,黄英,张雷,戚娜.昆明市气温日较差变化特征及其对作物生长的影响[J].灌溉排水学报.2018
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