检索结果-内蒙古大学图书馆

2000年以后北大西洋涛动对中国北方冬季降雪影响增强

中国科学:地球科学 2025年第4期55卷 1281-1289页

作者：周波涛郭楚儿胡跃鹏谢文欣孙博韩婷婷施宁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 南京信息工程大学大气科学学院南京210044 浙江省气象台杭州310002

中国北方降雪对社会经济和人民生活具有深远影响,因此,理解该区域降雪异常变化的物理机制至关重要.本研究基于1961~2018年的观测和再分析资料,探讨了中国北方冬季降雪与北大西洋涛动(NAO)的关系.结果表明,二者的联系在2000年左右发生了... 详细信息

中国北方降雪对社会经济和人民生活具有深远影响,因此,理解该区域降雪异常变化的物理机制至关重要.本研究基于1961~2018年的观测和再分析资料,探讨了中国北方冬季降雪与北大西洋涛动(NAO)的关系.结果表明,二者的联系在2000年左右发生了年代际变化.在2000~2018年期间, NAO与中国北方冬季降雪呈显著的负相关关系.当NAO位于负位相时,东亚副热带急流和极锋急流分别趋于北移和南移.同时,巴尔喀什湖至贝加尔湖地区的对流层中低层为异常气旋性环流控制.该大气环流背景有利于冷空气和暖湿空气在中国北方交汇,从而导致该地区降雪增多.然而,在1981~1999年期间, NAO与上述大气环流的联系并不显著,因而减弱了其与中国北方冬季降雪的联系.进一步研究表明, NAO与上述大气环流联系的加强可能在于NAO南部中心位置从前一时段到后一时段的西移.

关键词：冬季降雪中国北方北大西洋涛动年代际变化大气环流

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调控华北沙尘日数年代际变化的大气环流及其近期预估

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大气科学学报 2025年第2期48卷 229-239页

作者：宁淑畅宋晓蕾霍芊伊尹志聪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 南京信息工程大学大气科学学院江苏南京210044

沙尘天气对社会经济与生态环境产生不利影响,认识其年代际变化并探索其未来态势具有重要意义。本文使用站点资料与再分析数据,研究了调控1961—2020年3—4月华北地区沙尘日数年代际变化的关键大气环流,并利用CMIP6和CESM-LE两套模式数... 详细信息

沙尘天气对社会经济与生态环境产生不利影响,认识其年代际变化并探索其未来态势具有重要意义。本文使用站点资料与再分析数据,研究了调控1961—2020年3—4月华北地区沙尘日数年代际变化的关键大气环流,并利用CMIP6和CESM-LE两套模式数据预估其近期变化。结果表明,华北地区沙尘日数在20世纪80年代末90年代初发生了显著突变,高发时期(1961—1989年,P1)的沙尘日数大约是低发时期(1992—2020年,P2)的3.5倍。这一变化受到由西欧平原东传至乌拉尔山及蒙古高原的波列系统(西欧低压-乌拉尔山高压-蒙古低压异常,anomaly of geopotential height in Western Europe,Ural Mountains and Mongolia,简称EUM)影响。相较于P2时期,P1时期波列较强,乌拉尔山地区位势高度升高,其东部异常偏北气流有利于冷空气南下。蒙古地区位势高度降低,显著的蒙古气旋异常为华北地区沙尘天气提供了动力条件。同时沙源地上空水汽辐散,不利于降水。EUM指数具有与华北地区沙尘日数较为一致的年代际变化特征,对后者未来变化有一定的指示作用。但不同模式对EUM年代际变化的模拟能力差异较大。通过筛选能够再现EUM年代际减弱特征的最优模式集合,发现在高排放情境下,未来近期(2021—2050年,P3)EUM显著增强,有利于华北地区沙尘天气增加。

关键词：沙尘日数年代际变化影响机制模式评估近期预估

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农业流域小型池塘水体溶解无机碳变化特征

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生态学杂志 2025年第3期44卷 814-822页

作者：陈嘉宁肖启涛刘臻婧邱银国胡正华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 中国科学院南京地理与湖泊研究所湖泊与流域水安全重点实验室南京210008 湖南省气候中心长沙410118

内陆水体是全球碳循环及温室气体收支估算中的重要组成部分,溶解无机碳(DIC)在水体碳循环及温室效应中占有枢纽地位。本研究以烔炀河流域为对象,选取该农业流域中的养殖塘、排污塘和自然塘3个功能不同的池塘,基于野外实地观测,研究了农... 详细信息

内陆水体是全球碳循环及温室气体收支估算中的重要组成部分,溶解无机碳(DIC)在水体碳循环及温室效应中占有枢纽地位。本研究以烔炀河流域为对象,选取该农业流域中的养殖塘、排污塘和自然塘3个功能不同的池塘,基于野外实地观测,研究了农业流域小型池塘DIC浓度特征及其影响因素。结果表明:不同功能池塘水体DIC浓度差异显著,受人为活动影响强烈的养殖塘(22.04±5.44 mg·L^(-1))和排污塘(17.84±2.50 mg·L^(-1))的DIC浓度明显高于自然塘的浓度(14.56±1.74 mg·L^(-1));不同功能池塘水体DIC浓度季节变化特征明显,其中自然塘DIC浓度时间变化模式为冷季高暖季低,主要受流域气温和降雨驱动;养殖塘和排污塘DIC浓度季节变化特征与自然塘不同,主要受水体营养盐(氨氮和总磷等)负荷等驱动。综上,农业流域小型池塘水体DIC显著的时空变化特征是多种因素综合作用的结果,未来应重点关注农业流域小型池塘水体碳循环研究。

关键词：水体碳循环小型水体农业活动时空变化

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基于WRF-STILT模式反演长三角大气CO2排放

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中国环境科学 2025年

作者：杨樱马心怡黄文晶胡诚胡凝张弥曹畅柳艺博肖薇南京信息工程大学中国气象局生态系统碳源汇重点开放实验室大气环境中心南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估省部共建协同创新中心航天新气象科技有限公司南京林业大学生态与环境学院

城市是温室气体排放的热点区域，其碳排放和能源消耗占全球总量的67%～76%，准确估算区域尺度特别是大城市群的CO2排放对温室气体减排工作至关重要。研究利用WRF-STILT模式结合三种先验人为CO2排放清单（EDGAR v6.0、EDGAR v6.0与GCG v... 详细信息

城市是温室气体排放的热点区域，其碳排放和能源消耗占全球总量的67%～76%，准确估算区域尺度特别是大城市群的CO2排放对温室气体减排工作至关重要。研究利用WRF-STILT模式结合三种先验人为CO2排放清单（EDGAR v6.0、EDGAR v6.0与GCG v1.0相结合的改进清单、ODIAC清单）模拟2018年冬季长三角地区大气CO2浓度，并以安徽全椒70m高塔的大气CO2浓度观测数据作为参考值，通过比例因子贝叶斯反演的方法对模拟结果进行优化，实现了长三角区域人为CO2排放通量的估算。结果表明：①WRF-STILT模式模拟的CO2浓度能够较好地显示长三角的CO2排放特征。冬季，改进清单模拟的CO2浓度值较仅使用EDGAR v6.0模拟的CO2浓度值更接近于观测值；②基于EDGAR清单和改进清单估算的后验CO2排放通量分别为0.199±0.005和0.200±0.007 mg/(m2·s)，相较于这两个清单的先验CO2排放通量，后验排放通量分别下降了0.02和0.01 mg/(m2·s)，比例因子贝叶斯反演法对基于EDGAR清单先验排放的优化幅度较大，用改进清单计算长三角CO2排放总量时电力与工业排放是不确定性的最大来源；③夜晚边界层高度较低，模型在模拟时将边界层外的排放计算进来导致模拟值的高估。在未来进行模拟时首先应确保WRF模型模拟的夜晚小时边界层高度是准确的，其次排放清单产品在制作过程中还应考虑垂直方向上不同排放源的高度信息。

关键词：温室气体 WRF-STILT模式长三角区域

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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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2020年“6·26”四川冕宁暴雨降水物理过程模拟诊断研究

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大气科学 2025年第1期49卷 211-228页

作者：齐铎崔晓鹏邹强利姜柔伊高华中国科学院大气物理研究所云降水物理与强风暴重点实验室北京100029 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 中国气象局沈阳大气环境研究所沈阳110166 中国科学院大学北京100049 黑龙江省气象台哈尔滨150030 北京城市气象研究院北京100089

利用WRF模式,借助三维降水诊断方程和降水效率定义,针对2020年6月26日四川冕宁一次突发性暴雨过程开展高分辨率数值模拟诊断研究,从不同强度降水的垂直动力结构、水凝物分布及各种宏微观过程对降水的贡献等角度进行对比分析,进一步揭示... 详细信息

利用WRF模式,借助三维降水诊断方程和降水效率定义,针对2020年6月26日四川冕宁一次突发性暴雨过程开展高分辨率数值模拟诊断研究,从不同强度降水的垂直动力结构、水凝物分布及各种宏微观过程对降水的贡献等角度进行对比分析,进一步揭示复杂地形区强降水过程中与水物质(水汽和各种水凝物)相关的宏微观特征。结果表明,此次冕宁暴雨过程可分为两个阶段:第一阶段(6月26日18:00~22:00;北京时,下同),强降水区上升运动强度最大,在水汽辐合达最强的同时,促使较弱降水区的液相水凝物向强降水区辐合,强降水区收集的丰富液相水凝物一部分转化为冰相水凝物供应云系增长(此时>35 dBZ的对流性回波伸展高度最高),另一部分转化为强降水降至地面,造成第一阶段的强降水发生;第二阶段(26日23:00至27日01:00),强降水区的局地上升运动有所减弱,导致强降水区液相水凝物辐合减弱,但仍保持强烈的水汽辐合,上升运动极值中心有所降低,有助于云、雨滴碰并和水汽凝结等过程发生,上升运动呈现双极值分布,回波强度在垂直方向表现为强—弱—强的结构,高层云中的冰相粒子对低层云系具有一定播撒效应,有助于液相水凝物高效转化为强降水。不同降水强度间的降水效率差异显著,变化范围为5%~70%,越大的降水效率对应越强的地面降水。

关键词：四川暴雨高分辨率数值模拟三维降水诊断方程降水效率

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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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低温胁迫对设施草莓花器形态发育及花粉活力的影响

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中国农业大学学报 2025年第5期 107-121页

作者：张呈静杨再强张涵奇姜楠罗靖南京信息工程大学生态与应用气象学院/江苏省农业气象重点实验室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

为探究低温对设施草莓花器形态发育及花粉活力的影响规律，以长日型草莓赛娃‘Selva’和短日型草莓丰香‘Toyonoka’为试材，在草莓现蕾期设置2种日最高温度与日最低温度的动态（低温20℃与10℃；15℃与5℃）和3个不同持续时间（3 d、6 ... 详细信息

为探究低温对设施草莓花器形态发育及花粉活力的影响规律，以长日型草莓赛娃‘Selva’和短日型草莓丰香‘Toyonoka’为试材，在草莓现蕾期设置2种日最高温度与日最低温度的动态（低温20℃与10℃；15℃与5℃）和3个不同持续时间（3 d、6 d、9 d）的环境控制实验，以25℃（日最高温度）与15℃（日最低温度）为对照（CK），测定不同处理中植株花器官表型形状、萼片花瓣解剖结构、花粉活力及坐果率指标，分析低温对各指标的影响。结果表明：1）低温处理使2个品种草莓开花时间延迟、开度减小。15℃与5℃持续9 d处理下，‘Selva’和‘Toyonoka’的最大开度分别比对照减小30.04%和30.93%，开花期分别延迟11 d和13 d;2）低温对2个品种草莓花器官表型形状有较大影响。‘Selva’雌蕊长度、雌蕊宽度、花药长度、花丝长度分别较对照减少了30.16%、33.54%、37.10%、48.96%；‘Toyonoka’雌蕊长度、雌蕊宽度、花药长度、花丝长度分别较对照减少了31.56%、33.56%,37.13%,48.16%。随低温胁迫程度加剧，2个品种萼片与花瓣长度和宽度减小；3）低温处理后不同品种萼片、花瓣的上下表皮细胞厚度与总体厚度均明显增加。15℃与5℃持续9 d处理下，‘Selva’萼片厚度与花瓣厚度分别增加26.50%和33.89%，‘Toyonoka’则相比对照增加24.21%和46.04%;4）随低温胁迫加剧，2个品种草莓的花粉活力显著下降。在15℃与5℃持续9 d处理下，‘Selva’和‘Toyonoka’的花粉染色率相比对照分别下降了57.04%和67.19%，花粉萌发率分别下降了56.70%和63.46%;5）经过低温处理后，2个品种草莓坐果率显著下降。综上，低温胁迫对长日型品种‘Selva’花器官形态发育及花粉活力特性影响程度小于短日型品种‘Toyonoka’。本研究为设施草莓开花期温度管理及低温灾害防御提供了理论依据。

关键词：设施草莓低温胁迫花器官开花进程形态发育解剖结构花粉活力

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夏玉米主产区月尺度极端气候的时空特征及其对产量影响

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灾害学 2025年第2期40卷 77-83页

作者：赵丽平黄进宫燕张彩林李旸张方敏山西省气象服务中心山西太原030002 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/生态与应用气象学院南京210044

量化夏玉米单产与极端气候的关系,有利于应对气候异常对玉米种植的影响。该文基于1980—2019年夏玉米主产省份94个站点的逐日降水、最高气温和最大风速数据,运用主成分分析和Mann-Kendall趋势检验,识别了夏玉米生育期内各月份极端气候... 详细信息

量化夏玉米单产与极端气候的关系,有利于应对气候异常对玉米种植的影响。该文基于1980—2019年夏玉米主产省份94个站点的逐日降水、最高气温和最大风速数据,运用主成分分析和Mann-Kendall趋势检验,识别了夏玉米生育期内各月份极端气候指数的时空特征,并通过一阶差分模型评估了夏玉米单产对极端气候的响应。结果显示:①强降水与极端高温的空间格局呈南高北低;②7、8月份,近60%的站点持续高温胁迫呈显著增强;③河北、山东、安徽的单产对极端高温的负效应更敏感,而河南与江苏则对强降水的负效应更敏感;④近40年极端气候波动,特别是7月高温加剧,导致各省份减产。该研究明确了多种极端气候事件的产量负效应,为夏玉米气象灾害的识别与防御提供科学依据。

关键词：夏玉米单产极端气候时空特征

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