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环境科学学报 2025年第1期45卷 400-410页

作者：王蒙沈玉亮杨关盈张元刚田晓明孙荣华张浩霍彦峰汪义兰安徽省气象信息中心合肥230031 安徽省气象科学研究所大气科学与卫星遥感安徽省重点实验室合肥230031 寿县国家气候观象台中国气象局淮河流域典型农田生态气象野外科学试验基地寿县232200 安徽省大气探测技术保障中心合肥230031 蚌埠市五河县气象局蚌埠233300

基于2023年安徽省五河高精度温室气体浓度观测站大气CH_(4)浓度数据及同期气象观测数据,研究了淮河中下游地区典型下垫面状态下CH_(4)浓度变化特征、输送影响及潜在排放源区分布特征.结果表明:具有区域代表性的CH_(4)浓度为(2113.0±... 详细信息

基于2023年安徽省五河高精度温室气体浓度观测站大气CH_(4)浓度数据及同期气象观测数据,研究了淮河中下游地区典型下垫面状态下CH_(4)浓度变化特征、输送影响及潜在排放源区分布特征.结果表明:具有区域代表性的CH_(4)浓度为(2113.0±1.9)×10^(-9),远低于受到观测站附近局地影响的CH_(4)浓度((2417.4±9.9)×10^(-9));五河地区CH_(4)浓度日变化在不同季节均呈现出早上高、午后低的峰谷特征,月变化呈现夏高冬低的单峰特征,低层(50 m)和高层(80 m)CH_(4)浓度差异日间小、夜晚大.地面风对五河地区CH_(4)浓度影响显著,易受到西南扇区气流的影响而升高;CH_(4)浓度随着风速的增加而下降.后向轨迹和潜在源解析表明,排放区域主要分布在中部四省(安徽、河南、湖北、江西)、江苏省和山东省,这些区域内分布着大量的湿地、水稻田及畜牧业生产基地,均是淮河中下游典型代表性地区CH_(4)浓度升高的主要影响因素.

关键词：淮河中下游 CH_(4) 浓度变化特征潜在排放源

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影响我国夏季臭氧浓度变化的大气环流特征及大气外强迫因子

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气候与环境研究 2025年第1期30卷 67-76页

作者：张脉惠荀尚培霍彦峰戴晓慧何彬方吴文玉陈心桐张宏群安徽省公共气象服务中心合肥230031 安徽省气象科学研究所合肥230031 安徽省大气科学与卫星遥感重点实验室合肥230031 寿县国家气候观象台安徽淮南232200 中国气象局淮河流域典型农田生态气象野外科学试验基地安徽淮南232200

利用观测和再分析数据,探讨了2013~2020年影响我国夏季臭氧浓度变化的主要大气环流异常和大气外强迫因子,结果表明:我国夏季臭氧浓度变化的主导模态表现出明显的全区一致型特征,且以我国中东部地区变化为主。与我国夏季臭氧浓度增加相... 详细信息

利用观测和再分析数据,探讨了2013~2020年影响我国夏季臭氧浓度变化的主要大气环流异常和大气外强迫因子,结果表明:我国夏季臭氧浓度变化的主导模态表现出明显的全区一致型特征,且以我国中东部地区变化为主。与我国夏季臭氧浓度增加相关的环流异常主要是西北太平洋地区的低层气旋性环流和低压异常,该环流能减弱气候态水汽输送,减少大气水汽比湿,并通过增强太阳辐射和抑制湿清除作用从而增加近地表臭氧浓度。通过分析大气外强迫因子我们发现,显著影响我国夏季臭氧浓度变化及相应大气环流异常的强迫因子主要是夏季海洋性大陆全区一致型的海温分布,其冷暖状态能通过调节越赤道Hadley环流异常从而改变局地环流并进一步影响我国夏季臭氧浓度变化。海洋性大陆海温具有较好的持续性且能提前2个月与随后我国夏季臭氧浓度产生显著联系,因此我们可以利用该海温因子来对我国夏季臭氧浓度变化进行一定的可预测性研究。

关键词：臭氧浓度大气环流外强迫因子

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生态气象产品价值货币转化及实现途径初探

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气象科技进展 2025年第1期15卷 48-54页

作者：孙维陶国清姚叶青江春丁国香杨彬安徽省公共气象服务中心合肥230031 大气科学与卫星遥感安徽省重点实验室合肥230031 寿县国家气候观象台/中国气象局淮河流域典型农田生态气象野外科学试验基地/寿县国家综合气象观测专项试验外场寿县232200 安徽省气象局财务核算中心合肥230031

为了体现生态系统中气象资源的价值,在生态系统生产总值(GEP)核算体系的基础上,通过挖掘生态系统中的气象产品,评估气象条件在生态系统中所起的作用以及产生的价值,给出生态气象产品价值核算的指标体系和核算方法,并以安徽省旌德县为例... 详细信息

为了体现生态系统中气象资源的价值,在生态系统生产总值(GEP)核算体系的基础上,通过挖掘生态系统中的气象产品,评估气象条件在生态系统中所起的作用以及产生的价值,给出生态气象产品价值核算的指标体系和核算方法,并以安徽省旌德县为例,核算其2020年生态气象产品价值。结果表明,旌德县2020年生态气象产品价值为59.76亿元,略高于当年地区生产总值(GDP)(54.92亿元),且在气象旅游资源等方面仍有较大的开发利用潜力,气象资源提供的价值不容小觑。核算结果基本可以反映一个地区气象资源实际提供的价值,具有一定的科学意义和现实意义。

关键词：生态系统生产总值(GEP) 生态气象产品价值核算旌德县

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多模式集成方法在安徽地区PM_(2.5)预报中的应用研究

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环境科学学报 2021年第3期41卷 806-816页

作者：杨关盈石春娥邓学良翟菁霍彦峰于彩霞赵倩安徽省气象科学研究所大气科学与卫星遥感重点实验室合肥230031 寿县国家气候观象台中国气象局淮河流域典型农田生态气象野外科学试验基地寿县232200

分别采用算术平均、权重平均、多元线性回归和神经网络的集成方法,对3种空气质量模式在安徽地区2017年2月—2018年2月PM_(2.5)预报结果进行集成释用.结果表明:各模式和订正产品的预报值与实况值之间均能达到显著相关,相较于WRF-Chem,多... 详细信息

分别采用算术平均、权重平均、多元线性回归和神经网络的集成方法,对3种空气质量模式在安徽地区2017年2月—2018年2月PM_(2.5)预报结果进行集成释用.结果表明:各模式和订正产品的预报值与实况值之间均能达到显著相关,相较于WRF-Chem,多元线性回归的均方根误差(RMSE)下降了21.7%,归一化平均偏差(NMB)下降了6%,且在16个地市中NMB均下降至-25%~25%之间;从不同时次的预报效果来看,在3个代表性城市(淮北、合肥和芜湖),多元线性回归均能大幅度降低RMSE和NMB,但从时间和空间效果来看,其对于提升预报值与实况值之间的相关性方面,略差于权重平均的集成方法;多元线性回归方法对于重污染天气PM_(2.5)预报评分(TS)最高,为0.46.该方法能较为有效地提升不同模式的预报效果,可为重污染天气预报预警提供参考.

关键词：集成预报安徽空气质量模式多元回归

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升金湖湿地水鸟越冬期季节性景观格局变化及其影响因素研究

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长江流域资源与环境 2023年第8期32卷 1653-1663页

作者：陈心桐何彬方霍彦峰张宏群刘惠敏荀尚培安徽省气象科学研究所安徽省大气科学与卫星遥感重点实验室安徽合肥230031 寿县国家气候观象台安徽寿县232200 中国气象局淮河流域典型农田生态气象野外科学试验基地安徽寿县232200

安徽省升金湖湿地是长江中下游重要的水鸟越冬栖息地,作为浅水通江湖泊其景观格局存在明显季节性变化,并影响越冬水鸟栖息。基于2021年11月至2022年4月共9期Landsat和GF6号卫星影像以及升金湖水位和气象数据,探究升金湖水鸟越冬期季节... 详细信息

安徽省升金湖湿地是长江中下游重要的水鸟越冬栖息地,作为浅水通江湖泊其景观格局存在明显季节性变化,并影响越冬水鸟栖息。基于2021年11月至2022年4月共9期Landsat和GF6号卫星影像以及升金湖水位和气象数据,探究升金湖水鸟越冬期季节性景观格局变化规律及其影响因素。结果表明,水位是影响湿地季节性景观格局变化的主要因素。越冬前期,升金湖水位低于11 m,湖区草滩、泥滩出露面积较大,最大值分别为51.6和14.4 km^(2),为水鸟提供充足的觅食地;越冬中期,随水位升高,水域面积扩大,草滩和泥滩出露面积迅速减少,最小值分别为5.6和8.5 km^(2);越冬末期,水位高于13 m,湖区被水域覆盖,草滩和泥滩斑块零碎分布在湖岸边缘,总面积均小于5 km^(2)。黄湓闸泄水引发的水位变化是导致3月初草滩面积增加的主要因素。景观尺度下,水位与最大斑块指数和蔓延度指数显著正相关(p<0.05),与斑块密度和香农多样性指数显著负相关(p<0.05)。回归分析表明,气象因素中累计降水量是影响升金湖水位的主要因素(p<0.05),越冬中期和后期,降水通过影响升金湖水位进而影响湿地景观格局。保护区可依据湿地景观格局变化情况结合水鸟习性,合理调控升金湖水位,满足水鸟越冬需求。

关键词：湿地越冬水鸟景观格局水位气象因素

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淮河流域能量和水分循环研究进展

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气象学报 2020年第5期78卷 721-734页

作者：丁一汇胡雯黄勇陈凤娇国家气候中心北京100081 安徽省气象局大气科学与卫星遥感安徽省重点实验室合肥230031 寿县国家气候观象台/中国气象局淮河流域典型农田生态气象野外科学试验基地寿县232200

1998和1999年夏,中国与日本科学家合作在安徽省淮河流域进行了第一次大规模的能量与水循环试验(WCRP/GEWEX/GAME/HUBEX),其重点是研究东亚梅雨锋系的多尺度,多系统结构、特征、生命史、发生发展机理及其引起洪涝灾害的原因。这是第一次... 详细信息

1998和1999年夏,中国与日本科学家合作在安徽省淮河流域进行了第一次大规模的能量与水循环试验(WCRP/GEWEX/GAME/HUBEX),其重点是研究东亚梅雨锋系的多尺度,多系统结构、特征、生命史、发生发展机理及其引起洪涝灾害的原因。这是第一次中日合作的气象与水文联合观测试验,在此加强观测的基础上,双方进一步进行了长达5年的资料整理分析和科学研究工作,整个淮河流域能量与水循环试验与研究取得了全面和丰硕的成果。文中介绍了该计划所取得的主要成果,并以现在科学进展的视野重新评估这些成果的科学意义和不足,为进一步开展新的淮河与长江中下游梅雨科学联合试验提供经验和新的研究目标。

关键词：梅雨淮河流域能量和水循环气象与水文观测淮河流域能量与水循环试验/全球能量与水循环计划

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安徽省主要气象灾害趋势演变及其对粮食总产的影响

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长江流域资源与环境 2020年第10期29卷 2285-2295页

作者：陈晓艺姚筠霍彦峰张宏群王胜安徽省气象科学研究所/安徽省大气科学与卫星遥感重点实验室安徽合肥230031 寿县国家气候观象台安徽寿县232200 中国气象局淮河流域典型农田生态气象野外科学试验基地安徽寿县232200 安徽省气候中心安徽合肥230031

为了揭示安徽省主要气象灾害的现状和变化规律,保障粮食作物稳产高产。该文利用1986~2017年安徽省78个市、县的干旱、洪涝、风雹、低温冷冻害和雪灾等4类主要气象灾害的受灾、成灾率数据,采用气候倾向率、灰色关联度和R/S分析方法,分析... 详细信息

为了揭示安徽省主要气象灾害的现状和变化规律,保障粮食作物稳产高产。该文利用1986~2017年安徽省78个市、县的干旱、洪涝、风雹、低温冷冻害和雪灾等4类主要气象灾害的受灾、成灾率数据,采用气候倾向率、灰色关联度和R/S分析方法,分析了全省4类主要气象灾害的时空变化特征和未来发展趋势及其与粮食总产的关联度。结果表明:(1)全省4类气象灾害的受灾、成灾率均随年代呈下降趋势,近10年受灾、成灾率明显偏少;高值区多出现在淮北地区、皖南山区和大别山区,低值区大多出现在沿淮、江淮和沿江地区。(2)未来安徽省干旱受灾、成灾率将继续下降,洪涝将持续不明显的下降趋势,风雹、低温冷冻害和雪灾将由下降趋势转为平稳或略有上升的趋势。(3)4类气象灾害的受灾、成灾率与粮食总产量的关联度由高到低的排序均为:洪涝、低温冷冻害和雪灾、干旱、风雹。由此说明洪涝是影响安徽省粮食生产最主要的气象灾害。

关键词：安徽省气象灾害趋势演变粮食总产灰色关联度

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基于遥感生态指数的淮河流域生态环境质量时空演化及其驱动因素分析

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环境科学 2024年第7期45卷 4112-4121页

作者：余慧婕张方敏马赫卢燕宇南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044 寿县国家气候观象台淮河流域典型农田生态气象野外科学试验基地寿县232200 安徽省气象局气象科学研究所大气科学与卫星遥感安徽省重点实验室合肥230031

厘清流域生态环境质量的时空演化特征及其对自然环境和人为因素的响应,对流域生态环境政策实施至关重要.利用谷歌地球引擎建立遥感生态指数(RSEI),结合趋势分析、变异系数和Hurst指数对淮河流域2002~2022年的生态质量时空变化进行评价,... 详细信息

厘清流域生态环境质量的时空演化特征及其对自然环境和人为因素的响应,对流域生态环境政策实施至关重要.利用谷歌地球引擎建立遥感生态指数(RSEI),结合趋势分析、变异系数和Hurst指数对淮河流域2002~2022年的生态质量时空变化进行评价,并运用地理探测器探究RSEI空间分异性的主要驱动因子.结果表明:(1)近21年淮河流域RSEI总体上改善,但呈阶段性上升-下降趋势,其中差和较差等级面积呈减小趋势,中等级面积呈增加趋势,良和优等级面积呈增加趋势.改善面积占比为55.93%,退化面积占比为22.01%.(2)空间分布上,RSEI整体呈现自东向西逐渐变差的分布特征(西北和西南边缘山区除外).东部稳定性较好,西部和中部稳定性较差.未来流域生态质量变化为反持续性,以改善为主.(3)因子探测结果显示,淮河流域RSEI空间分异主要受到植被因子的驱动作用,其次为海拔.双因子间的交互作用增强了对RSEI空间分异的驱动力,其中植被因子和海拔的交互作用对RSEI空间分异的驱动力最强,达到86.3%.

关键词：生态环境质量遥感生态指数(RSEI) 谷歌地球引擎(GEE) 地理探测器

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2024年2月我国两次大范围冻雨过程对比分析

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暴雨灾害 2024年第4期43卷 419-430页

作者：安晶晶王东勇李慧敏刘杰郑淋淋安徽省气象台合肥230031 淮河流域气象中心合肥230031 安徽省大气科学与卫星遥感重点实验室合肥230031 寿县国家气候观象台中国气象局淮河流域典型农田生态气象野外科学试验基地寿县国家综合气象观测专项试验外场淮南232200

2024年2月1-4日(以下简称过程Ⅰ)及2月19-24日(以下简称过程Ⅱ),我国先后出现两次大范围雨雪冰冻过程,在这两次过程中冻雨影响范围广、持续时间长、灾害强度大,是我国有气象资料以来冻雨最为严重的一年。利用多源实况观测和ERA5再分析资... 详细信息

2024年2月1-4日(以下简称过程Ⅰ)及2月19-24日(以下简称过程Ⅱ),我国先后出现两次大范围雨雪冰冻过程,在这两次过程中冻雨影响范围广、持续时间长、灾害强度大,是我国有气象资料以来冻雨最为严重的一年。利用多源实况观测和ERA5再分析资料,对比分析了这两次冻雨过程发生的环境条件和温度层结特征。结果表明:(1)两次过程中500hPa环流形势和影响系统比较相似且均稳定维持,有利于大范围雨雪冰冻天气形势的持续,但低层温度配置和冷空气移动速度不同造成了冻雨落区存在差异。过程I由于冷空气移速较慢,造成冻雨分布较为集中。相较于过程I,过程Ⅱ初期西南急流强度更大、位置更北,导致冻雨初始发生位置偏北,但后期强冷空气迅速南下,造成冻雨落区移动速度更快,影响范围更大。(2)两次过程中,中层暖层主要位于700-850hPa之间,低层冷层则主要位于900hPa以下,较通常冻雨概念模型中700hPa暖层及850hPa冷层位置偏低,易导致预报员对天气类型的误判,同时过程ⅡI逆温层强度强于过程I。(3)采用面积元法分析了两次过程的中层暖层强度及低层冷层强度,结果表明过程I冷暖层强度弱于过程Ⅱ,与温度特征分析结果一致。同时两次过程冻雨主要发生在中层暖层强度与低层冷层强度接近的地区。

关键词：冻雨温度层结逆温层对比分析

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基于极端梯度提升树和深度学习方法估算中国地表NO_(2)浓度

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环境科学学报 2023年第10期43卷 298-308页

作者：王思晨霍彦峰穆溪江鹏朱立荀尚培何彬方吴文玉安徽省气象科学研究所安徽省大气科学与卫星遥感重点实验室合肥230031 安徽大学资源与环境工程学院合肥230601 寿县国家气候观象台淮南232200 中国气象局淮河流域典型农田生态气象野外科学试验基地淮南232200

二氧化氮(NO_(2))是备受关注的重要大气污染物之一,与人体呼吸系统和心血管疾病有紧密关系.卫星遥感是获得大尺度NO_(2)分布情况的有效方法,搭载于Aura卫星上的臭氧监测仪(Ozone Monitoring Instrument,OMI)可以反演全球尺度的对流层NO_... 详细信息

二氧化氮(NO_(2))是备受关注的重要大气污染物之一,与人体呼吸系统和心血管疾病有紧密关系.卫星遥感是获得大尺度NO_(2)分布情况的有效方法,搭载于Aura卫星上的臭氧监测仪(Ozone Monitoring Instrument,OMI)可以反演全球尺度的对流层NO_(2)柱浓度.然而,由于观测条件(如云覆盖)和传感器物理异常影响,OMI在中国地区存在1/2以上的缺失数据,严重限制了数据的应用价值.本文首先基于深度学习方法重建OMI对流层NO_(2)柱浓度缺失数据,然后结合气象资料和地面信息(如道路密度)等数据,利用梯度提升树模型估算了2018—2020年中国近地面NO_(2)浓度日均值,最后使用机器学习解释性算法评估了OMI数据对近地面NO_(2)估算的适用性和敏感性.结果表明:OMI数据缺失值的重建效果和近地面NO_(2)估算精度良好,OMI缺失数据重建值与原始数据的交叉验证R^(2)为0.81,近地面NO_(2)浓度估算值与中国环境总站监测值交叉验证R^(2)为0.84;气象要素对近地面NO_(2)的敏感性最高,特征重要度为36.7%,OMI对流层NO_(2)柱浓度的特征重要度约为8%.

关键词：二氧化氮臭氧监测仪(OMI) 深度学习缺失值重建 NO_(2)浓度反演

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