检索结果-内蒙古大学图书馆

大气科学学报 2025年第2期48卷 300-311页

作者：宋耀明赵勇南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心江苏南京210044 成都信息工程大学大气科学学院四川成都610225

土壤温度异常的记忆建立了前期土壤温度异常与后续土壤温度及大气异常的联系,因而土壤温度再分析数据的大量使用使得土壤温度异常的记忆在再分析数据中的评估尤其重要。本研究利用1979—2019年ERA-Interim、ERA5和GLDAS土壤温度再分析... 详细信息

土壤温度异常的记忆建立了前期土壤温度异常与后续土壤温度及大气异常的联系,因而土壤温度再分析数据的大量使用使得土壤温度异常的记忆在再分析数据中的评估尤其重要。本研究利用1979—2019年ERA-Interim、ERA5和GLDAS土壤温度再分析数据及中国区域土壤温度观测数据,采用统计分析的方法对比了我国土壤温度异常在月尺度上的记忆特征。结果显示,ERA-Interim、ERA5和GLDAS数据对浅层土壤温度气候态的空间分布均有很好的再现能力,对表层土壤温度在表层的持续特征也有很好的再现。在土壤温度记忆的空间分布上,ERA5和ERA-Interim在整个土壤层土壤温度的记忆高值区主要位于400~800 mm的多年平均降水区,约为8~10 mon;GLDAS的空间分布同ERA5、ERA-Interim明显不同,西部显著高于东部。在月际变化上,再分析数据土壤温度记忆在不同月份间的空间分布均呈现出显著的相似性。此外,土壤温度异常存在明显的随时间向土壤深层传播的特征。ERA-Interim和ERA5的前期整个土壤层的土壤温度异常信号在浅层土壤持续较长的区域主要位于山西、陕西及河南,而GLDAS主要在西部地区。同观测数据的对比显示,GLDAS、ERA5能较好地表达出观测数据中表层土壤温度异常在土壤表层持续的特征,但3种再分析数据对整层土壤温度异常在整个土壤层的持续特征不能很好地体现。再分析数据对土壤温度异常持续时间的表达能力具有很大的月份及地区差异,因此在统计分析及数值模拟中使用土壤温度再分析数据研究土壤温度异常对后续气候的影响时,应对再分析数据中土壤温度异常的持续性进行评估以保证研究结论的可靠性。

关键词：土壤温度记忆再分析数据持续性陆面过程

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新型往返平漂式探空资料对长江中下游数值预报质量的影响

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大气科学 2025年第1期49卷 245-256页

作者：张鑫王秋萍马旭林张旭鹏成巍夏元彩南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室南京210044 宁夏气象台银川750002 中国辐射防护研究院太原030006 北京应用气象研究所北京100029 中国气象局气象探测中心北京100081

对于新型观测系统的建立,准确客观地评估其性能对系统的完善和发展具有重要的意义。我国新一代往返平漂式探空系统(Round-trip Drifting Sounding System,RDSS)创新性地突破了传统探空观测模式,通过一次释放实现“上升—平漂—下降”三... 详细信息

对于新型观测系统的建立,准确客观地评估其性能对系统的完善和发展具有重要的意义。我国新一代往返平漂式探空系统(Round-trip Drifting Sounding System,RDSS)创新性地突破了传统探空观测模式,通过一次释放实现“上升—平漂—下降”三段式观测,拓展了现有探空观测的能力和范围。本文利用基于伴随模式的预报敏感性方法(Forecast Sensitivity to Observations,FSO),研究了长江中下游目标区数值预报质量对新型探空观测资料的敏感性。结果表明:试验时段内同化常规观测资料均能够不同程度地减小预报误差,提高预报质量,其中风场和温度观测的贡献最为显著。新型探空试验资料对长江中下游目标区预报具有显著正贡献,71.4%时次的预报误差有了进一步的减小。经向风和湿度观测对预报质量的改善最为明显。新型探空风场观测对预报误差的贡献具有明显的空间差异,预报误差减小的大值区主要分布在试验站本站及其附近区域;整层新型探空风场、温度、湿度观测对预报质量的正贡献比较显著,仅对流层中低层的纬向风观测对预报质量呈现弱的负贡献。

关键词：数值预报资料同化预报敏感性往返平漂式探空系统

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东北冻雨成因和预警模型研究

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地球物理学报 2025年第5期68卷 1598-1614页

作者：多奕霖黄艳艳张杰赵钱飞张大鹏南京信息工程大学气候系统预测与变化应对全国重点实验室/气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044 南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海) 广东珠海519080 大连市气象台辽宁大连116000

2020年11月18—19日东北部分地区发生了罕见的冻雨,对内蒙古东南部和吉林省中部地区造成了严重冰冻灾害.本文利用逐日和逐小时再分析资料,从环流形势、物理量场、天气系统等方面对此次过程进行了综合分析,并建立了东北冻雨预警模型.在... 详细信息

2020年11月18—19日东北部分地区发生了罕见的冻雨,对内蒙古东南部和吉林省中部地区造成了严重冰冻灾害.本文利用逐日和逐小时再分析资料,从环流形势、物理量场、天气系统等方面对此次过程进行了综合分析,并建立了东北冻雨预警模型.在此次冻雨期间,受南下极涡和短暂停滞在日本海一带的高压脊影响,河套地区上空形成的槽与北上的黄河气旋使东北地区以南的环境风场转为偏南风,显著加强了东北地区暖湿平流的输送.此外,在黄河气旋、蒙古冷高压、地形等因素的共同影响下,冷空气南下至松嫩平原,并堆积形成冷垫.其不仅能使从融化层中下落的液滴过冷却,还能使输送到附近的暖湿空气迅速遇冷凝结,从而为冻雨的持续发生提供大量过冷却水,因此它是冰相机制冻雨形成的必要条件之一.基于以上11月份东北冻雨演化过程和形成机制,选取近地面的地表温度、10 m风速和2 m温度露点差、地表气压和“冷-暖-冷”层判别因子,采用逻辑回归方法,构建了东北冻雨预警模型.利用TIGGE预报数据,对于2010年2月、2021年11月和2023年11月这三次东北的冻雨事件,模型提前两天成功预警了冻雨发生的日期和地区.

关键词：冻雨温度平流融化层锋区逻辑回归

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云南省区域性短时强降水时空分布及其分类天气系统特征

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大气科学学报 2025年第1期48卷 122-135页

作者：郭志荣谭桂容段玮杨素雨姜清华南京信息工程大学气候系统预测与变化应对全国重点实验室/气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心江苏南京210044 云南省气象科学研究所云南昆明650034 云南省气象台云南昆明650034 国家海洋环境预报中心北京100081

山地复杂地形地貌叠加特殊的地理位置使得短时强降水成为云南省发生频率较高的一种强对流天气,常引发自然灾害。基于中国气象局陆面数据同化系统(CMA Land Data Assimilation System,CLDAS)产品提供的2008—2022年0.0625°×0.0... 详细信息

山地复杂地形地貌叠加特殊的地理位置使得短时强降水成为云南省发生频率较高的一种强对流天气,常引发自然灾害。基于中国气象局陆面数据同化系统(CMA Land Data Assimilation System,CLDAS)产品提供的2008—2022年0.0625°×0.0625°高空间分辨率的逐小时降水和ERA5逐小时再分析资料,本研究使用K均值聚类法对91次区域性短时强降水天气过程的环流进行聚类分型,并揭示其三维天气系统配置及热、动力特征。结果表明:1)短时强降水以滇东南发生频率最高,滇东南、滇西南和滇西的部分地区强度最强。日内以20—21时(世界时)强度大,14—15时频次多。年内以7月降水强度最大,6月降水量最多。同时,年际变化明显,其中极强值年份降水量可达80 mm以上,其多年平均降水量维持在26 mm左右。2)区域短时强降水天气过程可分为西风小槽型、高空长槽型和副高外围型,以高空长槽型发生频次最多、强降水范围最大。3)3类天气系统配置都存在有利于短时强降水发生的动力、水汽和热力条件:200 hPa存在强辐散区(如高空急流南侧),500 hPa位于槽前或副高西侧并伴有上升运动,中低层配合有低层切变线和低涡、地面辐合线等;同时,水汽多来自孟加拉湾,水汽随偏西气流至云南上空后辐合,K指数大于38℃。高空长槽型由于中低层切变线和低涡更靠近云南中部,低空锋面及冷空气活动更强,云南区域上空低(高)层辐合(散)最强,且由于其前倾的垂直结构引起的热力不稳定也最强,导致区域上空整层的上升运动和水汽辐合最显著、范围最大,故由其引起的短时强降水范围更大。

关键词：云南省短时强降水客观分型天气学模型

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长三角地区近地层臭氧高值特征及其成因分析

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环境化学 2025年第3期44卷 876-889页

作者：牟显金赞侯雪伟朱小东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气象灾害教育部重点实验室气候与环境变化国际合作联合实验室中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室南京210044 中国气象局大气化学重点开放实验室北京100081

为研究长三角地区近地层臭氧污染现状及成因,对2018年3月1日至2021年2月28日三年间环境空气质量数据中的臭氧、二氧化氮和同期欧洲中期天气预报中心全球气候第五代大气再分析数据(ECMWF ERA5)进行了深入分析,结果表明,2018年至2020年间... 详细信息

为研究长三角地区近地层臭氧污染现状及成因,对2018年3月1日至2021年2月28日三年间环境空气质量数据中的臭氧、二氧化氮和同期欧洲中期天气预报中心全球气候第五代大气再分析数据(ECMWF ERA5)进行了深入分析,结果表明,2018年至2020年间,长三角地区臭氧浓度呈现夏季最高,春季次之,冬季最低的季节变化特征.空间分布上呈现明显的“北高南低”特征,春季和夏季的南北差异较明显,而秋、冬季的臭氧浓度在空间上分布较均匀.臭氧浓度日变化呈单峰型分布,06:00—08:00达到最低值,14:00—16:00达到最高值;臭氧污染事件主要发生在夏季的苏南和皖苏北地区;2018年月平均臭氧浓度呈单峰型分布,6月份达最高,2019年和2020年均呈双峰结构,受疫情影响,2020年的峰值浓度略有降低.2019年5月31日至6月19日期间,徐州地区臭氧污染持续20 d,南京地区持续18 d,为近三年长三角典型城市地区臭氧污染持续最长的时段.臭氧污染期间,两地的臭氧8 h滑动平均日最大浓度一直保持在高位.此外,温度达到峰值的时间较臭氧浓度峰值总是提前1 h左右,这可能与近地面大气光化学对气象条件响应速度的滞后性有关;徐州地区和南京地区发生臭氧污染事件的成因多与局地光化学反应有关,降雨量大幅下降也有一定贡献.除此外,徐州和南京两地在此期间存在两次明显的平流层向对流层传输过程(STT),是臭氧浓度升高的另一原因.此外,徐州和南京受南风和偏南风影响,缓慢的臭氧区域水平输送作用也可能会加剧本地臭氧污染.

关键词：长江三角洲臭氧污染时空特征平流层—对流层输送.

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中国极端天气气候研究——“地球系统与全球变化”重点专项项目2024年度最新进展

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大气科学学报 2025年第2期48卷 177-206页

作者：陈海山张耀存张文君尹志聪陈国森华文剑黄丹青况雪源刘芸芸马红云施宁孙善磊魏江峰赵海坤张杰韩婷婷李文铠桑英涵王润南京信息工程大学气候系统预测与变化应对全国重点实验室/气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估省部共建协同创新中心江苏南京210044 南京信息工程大学大气科学学院江苏南京210044 南京大学大气科学学院江苏南京210093 国家气候中心气候系统预测与变化应对全国重点实验室/中国气象局气候变化研究重点实验室北京100081 中国气象科学研究院灾害天气科学与技术全国重点实验室/青藏高原气象研究所北京100081

围绕“地球系统与全球变化”重点专项项目“中国极端天气气候事件的形成机理及其预测和归因”2024年度主要进展,从极端事件变化的观测事实、环流特征与动力学机理,海洋关键过程与海气相互作用机理,海洋过程对极端天气气候的影响,陆面过... 详细信息

围绕“地球系统与全球变化”重点专项项目“中国极端天气气候事件的形成机理及其预测和归因”2024年度主要进展,从极端事件变化的观测事实、环流特征与动力学机理,海洋关键过程与海气相互作用机理,海洋过程对极端天气气候的影响,陆面过程及其影响研究,极端事件模拟与预测等5个方面介绍了项目的最新研究成果。1)揭示了变暖趋势对中国近40年破纪录高温事件的影响,基于通用热气候指数分析了中国区域极端高温事件的时空变化特征,探讨了不同增暖期中国东部极端降水的演变规律,阐明了长江中下游极端热浪事件的热、动力学特征,并归因了人类活动对亚洲热点区域极端温度事件的影响。2)量化了前期冬季北太平洋涛动对后期ENSO发展的作用,指出热带太平洋年际-年代际变率在超长La Nina事件形成有重要贡献;揭示了La Nina纬向位置对印度洋偶极子的调制机理,发现ENSO对东海-黑潮区域海温的影响存在季节性反转;开展了黑潮延伸体区域SST异常和海洋热浪的季节可预报性研究,阐明了非线性过程对大气季节内振荡的作用,探讨了多因子影响北大西洋多年代际变化的物理机制。3)揭示了ENSO对晚冬“暖北极-冷欧亚”模态的非对称影响,发现了其与中国东部前、后冬降水模态及黑潮反气旋的联系,并阐释了对东海-黑潮区海温和东亚降水的季节性变化机理;指出Mega-ENSO与西北太平洋台风生成区域的向极移动存在密切联系,揭示了热带跨洋盆海气相互作用对台风生成位置和频次的影响过程;发现南极变暖驱动南大西洋变暖是2022年东亚高温热浪的重要成因,热带北大西洋变率显著调控我国东北森林野火。4)揭示了欧亚大陆土壤湿度次季节变化对我国北方群发性极端降水事件的影响机制,评估了积雪覆盖对温度次季节变化及预测的影响;开展了陆面因子与陆气耦合过程影响干旱的归因与预估研究;阐明了陆面过程与海陆协同影响中国夏季降水和超级梅雨、极端降水的物理机制;评估了华北夏季灌溉对降水日循环和区域水循环的影响及城市化对珠三角暖季中尺度对流系统和强降水的影响。5)系统评估了CMIP6模式对“暖北极-冷欧亚”模态前后冬次季节反转的模拟能力,构建了中国东南区域复合极端湿热事件的季节预测模型;利用年际增量方法构建了华北盛夏强降水频次的物理统计预测模型,基于深度学习方法改进长江中下游流域夏季极端降水动力模式的预测性能;同步开展了动力模式的发展及预测应用研究。最后,展望了面临的挑战和需要进一步加强研究的相关问题,以期为推动我国极端天气气候领域的研究提供一定参考。

关键词：极端天气气候事件海气相互作用陆面过程机理预测

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基于机器学习融合模型的中国气候季节预测

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中国科学:地球科学 2025年第5期55卷 1526-1541页

作者：钱丹未黄艳艳王会军南京信息工程大学气候系统预测与变化应对全国重点实验室/气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海) 中国科学院大气物理研究所竺可桢-南森国际研究中心

中国气象灾害频发,有效的季节预测对于做好防灾减灾和经济社会的可持续发展规划具有重要意义.本研究设计了一种基于气候大数据集并结合传统统计预测经验的机器学习融合模型(Y-model),旨在提升季节预测能力,并且挖掘潜在的预测因子. Y-mo... 详细信息

中国气象灾害频发,有效的季节预测对于做好防灾减灾和经济社会的可持续发展规划具有重要意义.本研究设计了一种基于气候大数据集并结合传统统计预测经验的机器学习融合模型(Y-model),旨在提升季节预测能力,并且挖掘潜在的预测因子. Y-model首先利用经验正交分解(EOF)对预测的目标变量(中国各季节的温度和降水)进行降维处理,然后采用图像识别技术从气候大数据集中自动筛选出潜在的预测因子,并确保与同期环流异常显著相关,接着基于影响统计预测技巧的五个关键因素设置不同阈值,构建了预测因子大样本集合.最后利用Facebook Prophet模型提前2个月对各季节温度和降水进行独立试报.预测结果显示, Y-model可以有效预测2011～2022年间中国气候的季节变化,其中温度和降水的平均空间相关系数分别达到0.60和0.24,均优于CFSv2模式.此外,通过分析极端气候年份的潜在预测因子,发现2020年超强梅雨与前期印度洋信号和平流层信号密切相关,而2022年极端高温可能受到西太平洋海温和西亚土壤温度异常的共同影响.本研究为中国气候的季节预测提供了新的视角和方法.

关键词：机器学习季节气候预测中国气候图像识别技术大样本

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我国华北盛夏强降水频次的统计预报模型

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中国科学:地球科学 2025年第1期55卷 157-170页

作者：蒋顺莉韩婷婷周昕王会军尹志聪宋晓蕾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气象灾害教育部重点实验室南京210044 中国科学院大气物理研究所竺可桢-南森国际研究中心北京100029 南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海) 珠海519080

近年来,我国华北地区强降水频发,造成了巨大的经济损失和人员伤亡.然而,目前对于强降水的短期气候预测水平十分有限.因此,本文基于3个独立的预测因子——前期2月印度洋海温(SST_IO)、2月北亚积雪深度(SDE_NA)和5月华北融雪(MSDE_NC),利... 详细信息

近年来,我国华北地区强降水频发,造成了巨大的经济损失和人员伤亡.然而,目前对于强降水的短期气候预测水平十分有限.因此,本文基于3个独立的预测因子——前期2月印度洋海温(SST_IO)、2月北亚积雪深度(SDE_NA)和5月华北融雪(MSDE_NC),利用年际增量方法(the year-to-year difference,DY),建立了华北地区盛夏强降水频次(heavy precipitation days,HPDs)的季节预测模型.结果表明,SST_IO通过太平洋-日本遥相关影响华北降水.SDE_NA通过激发欧亚大陆上空Rossby波向东南传播,进而引起东亚反气旋异常来影响华北降水.MSDE_NC异常往往伴随着后期盛夏局地的垂直运动异常和比湿异常,从而引起华北降水异常.该预测模型能很好地预测HPDs的年际变化特征,预测与观测的HPDs_DY(HPDs)的相关系数分别为0.81和0.65.15个极端HPDs年的距平同号率为100%.在1982~2022年留一法交叉验证中,HPDs极值年份距平同号率高达100%,具有较低的均方根误差(1.14).在2013~2022年独立试报结果中,预测与观测的HPDs_DY(HPDs)的相关系数分别为0.93和0.83,同时具有较高的Nash-Sutcliffe效率系数(0.82)和一致性指数(0.89).值得注意的是,2015年、2016年、2017年、2021年和2022年独立试报结果与观测结果基本一致,这也表明了该预测模型对华北地区强降水频次预测的优异性能.

关键词：华北强降水年际增量方法季节预测海温积雪深度

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基于“星-空-地-流”数字化融合的工业设施碳计量方法学研究

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气候变化研究进展 2025年第2期21卷 236-245页

作者：黄建章振冯蕾郑明月李莘莘李文怡南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京信息工程大学大气物理学院中新城镇化(北京)科技有限责任公司中国电子信息产业发展研究院中国科学院空天信息创新研究院南京信息工程大学法学与公共管理学院

碳计量是开展碳排放双控管理、实现“双碳”目标的基础性手段，工业碳排放占比仍较高，工业碳排放的结构与特征决定了应进一步加强工业设施碳计量体系的科学性与有效性。当前工业设施碳计量方法学存在如下不足：碳核算方法仍占主导，但... 详细信息

碳计量是开展碳排放双控管理、实现“双碳”目标的基础性手段，工业碳排放占比仍较高，工业碳排放的结构与特征决定了应进一步加强工业设施碳计量体系的科学性与有效性。当前工业设施碳计量方法学存在如下不足：碳核算方法仍占主导，但排放因子不确定性较高；碳排放远程监测方法影响因素多，反演难度大；连续监测或现场监测方法实施障碍多，成本高；排放核查以人工为主，速度慢且易受主观影响。鉴于此，文中提出了基于“星-空-地-流”数字化融合的工业设施碳计量方法学框架与实施路径，具体如下：基于国际量值传递体系，推进基础数据监测检测标准化；以“星-空”监测手段结合碳排放数据基底，推进工业碳排放科学定位；“地”面监测与碳排放“流”模拟相结合，推进工业碳排放精准核算；创新工业碳排放数字化管理，推进工业碳排放快速核查；通过多场景、多领域、多层次应用，完善工业碳计量体系。

关键词：工业碳排放碳计量方法学 “星-空-地-流” 数字化融合

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近43a影响浙江并引发区域性暴雨的大气涡旋统计特征

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暴雨灾害 2025年第2期44卷 215-225页

作者：蔡志颖郑艳张程明马静肖王星顾思南浙江省宁波市气象台宁波315000 浙江省宁波市镇海区气象局宁波315200 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/气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室南京210044 南京信息工程大学大气科学与环境气象国家级教学示范中心南京210044 浙江省宁波市生态环境气象中心宁波315000

利用1979—2021年美国国家环境预测中心气候预测系统再分析资料和浙江省历史降水资料,采用大气涡旋客观识别和追踪算法,统计分析了近43a影响浙江和引发区域性暴雨的大气涡旋气候特征。结果表明:(1)影响浙江的大气涡旋主要位于安徽中东... 详细信息

利用1979—2021年美国国家环境预测中心气候预测系统再分析资料和浙江省历史降水资料,采用大气涡旋客观识别和追踪算法,统计分析了近43a影响浙江和引发区域性暴雨的大气涡旋气候特征。结果表明:(1)影响浙江的大气涡旋主要位于安徽中东部、江西东北部和江苏中南部;活跃于4—6月,以6月频数最多;夜间至清晨的大气涡旋易影响浙江,且更易引发区域性暴雨,但生命史较短。(2)引发浙江区域性暴雨的大气涡旋统计特征与影响浙江的大气涡旋类似,大气涡旋在夏季(6—8月)最易引发区域性暴雨。(3)大气涡旋引发浙江区域性暴雨天气时,浙江多位于高空浅槽前部、低层高能量区,受大气涡旋东侧暖式切变线影响,源自南海的西南气流向浙江输送水汽。(4)梅雨期的6月大气涡旋强度强、浙江省内温度经向梯度、西南风速大,大气涡旋引发的区域性暴雨降水主要位于浙江西部,以暴雨为主;西太平洋副热带高压峰期的8月,大气涡旋引发的区域性暴雨降水主要在浙江东南沿海,以分散性大暴雨为主。

关键词：大气涡旋客观识别追踪算法暴雨

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