检索结果-内蒙古大学图书馆

地理科学进展 2020年第1期39卷 36-44页

作者：陈曦李宁黄承芳刘佳伟张正涛北京师范大学地理科学学部环境演变与自然灾害教育部重点实验室北京100875 北京师范大学地理科学学部减灾与应急管理研究院北京100875 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 中国科学院地理科学与资源研究所北京100101

地面空气湿度直接影响人体驱散热负荷的效率,持续高温高湿天气将会严重影响人体健康。基于综合考虑温度和湿度协同作用的热胁迫指数--湿球黑球温度(WBGT)指数定义热浪,利用参考时期(1986-2005年)中国824个气象站点逐日平均气温和逐日相... 详细信息

地面空气湿度直接影响人体驱散热负荷的效率,持续高温高湿天气将会严重影响人体健康。基于综合考虑温度和湿度协同作用的热胁迫指数--湿球黑球温度(WBGT)指数定义热浪,利用参考时期(1986-2005年)中国824个气象站点逐日平均气温和逐日相对湿度资料以及CMIP5多模式相应模拟数据,论文定量描述了未来时期(2076-2095年)不同排放情景下(RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5)中国大陆地区可能遭遇的热浪事件的空间分布特征及其变化。研究结果表明:①最有效的减排情景(RCP2.6)和高排放情景(RCP8.5)下中国大陆地区的平均热浪日数分别是参考时期的3.4倍和6.6倍,平均热浪强度(一年内所有热浪事件中日平均WBGT指数的最大值)也相对升高了1.6℃和4.9℃,未来时期RCP8.5情景下中国东部和南部地区的最高年均热浪强度甚至将达到40℃;②虽然青藏高原地区的热浪强度等级低,但是未来时期热浪日数的增加幅度较为显著;③华南、长江中下游以及少数西南地区是综合考虑气温和湿度协同作用对人体热舒适的影响下,未来时期可能发生热浪最严重的地区,如果不考虑湿度要素的影响,那么将极有可能低估热浪在中国华南和东部等湿度较高地区的强度和影响。

关键词：热浪相对湿度未来情景湿球黑球温度中国

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全球变暖与地球“三极”气候变化

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大气科学学报 2021年第1期44卷 1-11页

作者：李菲郜永祺万欣李倩郭东林王朋岭李惠心卑尔根大学地球物理研究所/皮耶克尼斯气候研究中心卑尔根5007 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江苏南京210044 南森环境遥感中心/皮耶克尼斯气候研究中心卑尔根5007 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 中国科学院青藏高原研究所/中国科学院青藏高原环境变化与地表过程重点实验室北京100101 新南威尔士大学气候变化研究中心悉尼2052 国家气候中心北京100081

北极、南极和青藏高原分别是地球的最北端、最南端和海拔最高的高原,被称为地球“三极”。地球三极是全球气候变化的关键区与敏感区,在区域及全球气候系统中的重要性日益凸显。本文回顾了该领域的最新研究成果,重点阐述了地球三极气候... 详细信息

北极、南极和青藏高原分别是地球的最北端、最南端和海拔最高的高原,被称为地球“三极”。地球三极是全球气候变化的关键区与敏感区,在区域及全球气候系统中的重要性日益凸显。本文回顾了该领域的最新研究成果,重点阐述了地球三极气候年代际变化的基本特征及其对区域气候的影响,探究了在全球气候变暖背景下地球三极气候变化之间的潜在联系,讨论并展望了未来地球三极气候变化研究所面临的挑战。

关键词：全球变暖地球“三极” 气候变化

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一组RegCM4动力降尺度对中国群发性高温事件的模拟评估

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气候变化研究进展 2020年第6期16卷 657-666页

作者：程阳周波涛韩振宇徐影成都信息工程大学大气科学学院成都610225 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学院南京210044 中国气象局国家气候中心北京100081

基于高分辨率格点数据集CN05.1和区域气候模式RegCM4对4个全球气候模式动力降尺度模拟(CdR、EdR、HdR、MdR),识别了观测和模拟的1981—2005年中国群发性高温事件(CHTE)。在此基础上,评估了模式对中国CHTE的模拟能力。结果表明:4个动力... 详细信息

基于高分辨率格点数据集CN05.1和区域气候模式RegCM4对4个全球气候模式动力降尺度模拟(CdR、EdR、HdR、MdR),识别了观测和模拟的1981—2005年中国群发性高温事件(CHTE)。在此基础上,评估了模式对中国CHTE的模拟能力。结果表明:4个动力降尺度模拟以及多模式集合(MME)均能很好地模拟出中国CHTE频次、持续时间和累计强度的空间分布。不过,HdR模拟的CHTE发生次数在新疆地区略偏少,而其他3个模拟试验的CHTE次数在中国东南部略偏多。观测中CHTE持续时间、极端强度、累计强度、最大影响面积、平均影响面积、综合强度等的频率分布规律均能被合理再现。MME也能很好模拟观测揭示的CHTE综合强度以及频次、持续时间、强度、影响面积等单项指标的上升趋势。单模式成员亦可再现大多数指标的上升趋势,但也存在一定不足,如EdR模拟的CHTE综合强度呈减弱趋势,MdR模拟的CHTE频次和极端强度呈弱的下降趋势。

关键词：群发性高温事件(CHTE) 区域气候模式动力降尺度模拟评估

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夏季青藏高原及周边上对流层水汽质量及其向平流层传输年际异常.Ⅰ:水汽质量异常主导型

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大气科学 2020年第3期44卷 239-256页

作者：唐南军任荣彩吴国雄虞越越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 中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室北京100029 中国科学院大学北京100049 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南京210044

本文利用逐年7~8月平均的ERA-Interim再分析资料并结合SWOOSH(Stratospheric water and ozone satellite homogenized)水汽数据,分析了青藏高原及周边地区330~360 K层次水汽质量分布的年际异常特征及其成因。结果表明,水汽质量分布异常... 详细信息

本文利用逐年7~8月平均的ERA-Interim再分析资料并结合SWOOSH(Stratospheric water and ozone satellite homogenized)水汽数据,分析了青藏高原及周边地区330~360 K层次水汽质量分布的年际异常特征及其成因。结果表明,水汽质量分布异常表现为整体异常型、东西偶极异常型和南北偶极异常型三个主导分布型。整体异常型在水汽质量整体偏多时,青藏高原地区对流和垂直向上的水汽质量非绝热传输偏强,上对流层为异常偏强的水汽质量非绝热辐合;此时对应南亚高压偏强,青藏高原地区上对流层的水汽质量绝热辐散和高原以西地区的水汽质量绝热辐合都异常偏强,水汽质量整体偏少时则相反。东西偶极异常型水汽质量呈西多/东少分布时,青藏高原西部(中东部)对流和垂直向上的水汽质量非绝热传输异常偏强(弱),上对流层的水汽质量非绝热辐合和水汽质量绝热辐散也异常偏强(偏弱);同时对应南亚高压偏西,青藏高原以西到伊朗高原的上对流层有异常的自东向西的水汽质量绝热输送和水汽质量绝热辐合。水汽质量呈西少/东多分布时则有相反的结果。南北偶极异常型水汽质量呈北多/南少分布时,对应南亚高压偏北,青藏高原北部的上对流层有异常自南向北的水汽质量绝热输送所造成的水汽质量辐合,同时该地区低层异常偏强的自下向上的水汽质量非绝热输送也加强水汽质量辐合,而青藏高原南侧上对流层则为异常偏弱的水汽质量绝热辐散和水汽质量非绝热辐合,水汽质量呈北少/南多分布时相反。

关键词：青藏高原水汽质量分布年际异常绝热和非绝热

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冬季东太平洋峡谷风的季节内变化及相联系的海气特征

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大气科学学报 2020年第2期43卷 287-298页

作者：刘雅楠徐海明张乐英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江苏南京210044 江西省气象科学研究所江西南昌330046 南京林业大学生物与环境学院江苏南京210037

基于高分辨的卫星资料和再分析资料,本文采用合成分析、相关分析和带通滤波等方法研究了季节内时间尺度上东太平洋峡谷风的变化,并首先发现冬季东太平洋峡谷风存在4~16 d的季节内变化周期。进一步分析表明在该时间尺度上峡谷风异常与局... 详细信息

基于高分辨的卫星资料和再分析资料,本文采用合成分析、相关分析和带通滤波等方法研究了季节内时间尺度上东太平洋峡谷风的变化,并首先发现冬季东太平洋峡谷风存在4~16 d的季节内变化周期。进一步分析表明在该时间尺度上峡谷风异常与局地海温异常之间的关系存在由负相关到正相关的明显转变,在峡谷风强度达到最大之前及最大时,峡谷风异常与局地海温异常之间的关系主要表现为大气对海洋的强迫作用,北风分量的加强使中高纬度干冷空气进入峡谷风地区,海表面的净热通量损失使得海温降低。在峡谷风强度达到最大之后其与局地海温异常的关系则转变为海洋对大气的强迫作用,冷海温异常可一直持续到峡谷风强度达到最大后的第六天。冷海温异常的维持使得湍流混合受到抑制,导致其上的海表面风速减小。此外,峡谷风的季节内变化可能与东太平洋至北美上空的大气环流异常及其演变有关。在湾区峡谷风达到最大之前,北太平洋海平面气压正异常逐渐东移南下并在其最大时到达墨西哥湾上空,使得北美高压增强,湾区两侧气压差增大,对应湾区峡谷风达到最大。

关键词：峡谷风东太平洋季节内变化海气关系

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三类高空冷涡的划分及其动态合成分析

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暴雨灾害 2020年第1期39卷 1-9页

作者：沈新勇张弛高焕妍王林李小凡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京210044 南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海) 珠海519082 浙江大学地球科学学院杭州310027

结合地理分布将中国北方高空冷涡划分为东北冷涡(120°—145°E,35°—60°N),华北冷涡(100°—130°E,30°—45°N)以及东蒙冷涡(100°—130°E,40°—55°N)三类,根据2000—2018年NC... 详细信息

结合地理分布将中国北方高空冷涡划分为东北冷涡(120°—145°E,35°—60°N),华北冷涡(100°—130°E,30°—45°N)以及东蒙冷涡(100°—130°E,40°—55°N)三类,根据2000—2018年NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料和日降水资料对19 a冷涡个例进行筛选对比,统计分析三类冷涡的活动规律,利用动态合成分析方法分析三类冷涡的结构和降水特征。结果表明:在490例高空冷涡个例中,遗漏的冷涡个例有2个,重复的个例有13个,剩下475例个例都能较好的被选出和归类,给出的三类冷涡定义较为合理。东北冷涡和东蒙冷涡在全年皆可生成,而华北冷涡在12月和2月没有发现。东北冷涡在4、5月生成最多,在3月和8月生成较少。华北冷涡在5月生成最多,冬季生成较少。东蒙冷涡在5、6、9三个月生成较多,在2、3和11月生成较少。对三类冷涡的动态合成分析表明:在结构方面,考察位势高度、温度、涡度、和等熵位涡分布,得到东北冷涡平均强度最强,东蒙冷涡次之,华北冷涡最弱;在降水方面,冷涡强度最强的时段,冷涡降水主要出现在高空急流出口区以北,对应有强的高层辐散。由于低层湿度分布以及水汽输送强度的不同,三类冷涡的降水大值中心位置有所差别,并且华北冷涡平均降水强度最大,东北冷涡次之,东蒙冷涡相对较小。

关键词：东北冷涡华北冷涡东蒙冷涡统计特征合成分析类型划分

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郑州黑碳气溶胶质量浓度及气象要素日变化特征

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云南大学学报（自然科学版） 2020年第6期42卷 1137-1146页

作者：郑丹周顺武郭建平多典洛珠王传辉南京信息工程大学大气科学学院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/气候与环境变化国际合作联合实验室/资料同化研究与应用中心江苏南京210044 中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室北京100081 安徽省气象局安徽合肥230061

依据郑州大气本底站近6 a(2006—2011年)黑碳气溶胶(Black Carbon aerosol,BC)质量浓度观测数据,结合地面气象观测资料,分析了该站四季BC质量浓度日变化特征,并利用谐波分析的方法,探讨了各季BC质量浓度和地面主要气象要素(气温、相对... 详细信息

依据郑州大气本底站近6 a(2006—2011年)黑碳气溶胶(Black Carbon aerosol,BC)质量浓度观测数据,结合地面气象观测资料,分析了该站四季BC质量浓度日变化特征,并利用谐波分析的方法,探讨了各季BC质量浓度和地面主要气象要素(气温、相对湿度和风速)的日变化特征.结果表明:①郑州站BC质量浓度年平均值较高,在BC质量浓度高值季节(秋冬季)其日变化呈现“双峰型”,而在BC质量浓度低值季节(春夏季)则为“单峰型”;②该站四季地面气象要素的日变化均表现为“单峰型”:BC质量浓度高值时刻对应地面气温低值、地面相对湿度高值以及地面风速低值时刻;③谐波分析发现,郑州站秋冬季BC质量浓度日变化具有24 h+12 h周期,春夏季BC质量浓度日变化具有明显的24 h循环;④该站四季气象要素日变化24 h循环显著且均超前于BC质量浓度1~2 h,表明气象要素会对BC质量浓度产生影响.

关键词：黑碳气溶胶质量浓度地面气象要素谐波分析郑州

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海宁市近地面臭氧污染特征及气象影响因素

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科技通报 2021年第2期37卷 7-13页

作者：秦亚兰何斌李可凌佳瑶朱情逸丁晓敏海宁市气象局浙江海宁314400 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/气候与环境变化国际合作联合实验室/资料同化研究与应用中心南京210044 嘉兴市气象局浙江嘉兴314050 泗洪县气象局江苏泗洪223900

基于2015-2018年逐小时的臭氧(O3)浓度、逐日最大8 h滑动平均浓度数据,分析了海宁市近地面O3浓度、超标的主要特征,并结合气象资料初步讨论了气象因素对O3浓度的影响。结果表明:(1)海宁市O3污染季节特征明显,春季最重、夏季、秋季次之... 详细信息

基于2015-2018年逐小时的臭氧(O3)浓度、逐日最大8 h滑动平均浓度数据,分析了海宁市近地面O3浓度、超标的主要特征,并结合气象资料初步讨论了气象因素对O3浓度的影响。结果表明:(1)海宁市O3污染季节特征明显,春季最重、夏季、秋季次之、冬季最轻,主要污染时段是3~10月;2015-2018年O3浓度和各级超标日数总体上呈现出不明显地下降趋势,其中春、秋季保持平稳,夏季下降不明显,冬季下降趋势明显;(2)O3浓度呈现"单峰"型日变化特征,最低浓度出现在06时左右,最高浓度出现在14时前后,主要超标时段是12时~17时;(3)O3浓度与气温、日照时数表现为显著的正相关,与相对湿度、风速则表现为显著的负相关,表明较高的气温、较长的日照对于高O3浓度的出现具有正作用,而较高的相对湿度、较大的风速均不利于高浓度O3的出现。

关键词：臭氧浓度超标率气象因素相关关系

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广东佛山EF3级龙卷超级单体风暴高分辨率数值模拟

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地球物理学报 2019年第11期62卷 4082-4097页

作者：唐嘉蕙冉令坤沈新勇炎利军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京210044 中国科学院大气物理研究所北京100029 佛山市气象局龙卷风研究中心广东佛山528000

本文对2015年10月4日发生于广东佛山地区台风“彩虹”登陆后螺旋云带中的一次强龙卷风过程进行高分辨率(148m,48m)数值模拟,结果产生了类龙卷涡旋(Tornado-LikeVortex,TLV),最接近观测到的龙卷风,并对龙卷超级单体及产生龙卷的TLV系统... 详细信息

本文对2015年10月4日发生于广东佛山地区台风“彩虹”登陆后螺旋云带中的一次强龙卷风过程进行高分辨率(148m,48m)数值模拟,结果产生了类龙卷涡旋(Tornado-LikeVortex,TLV),最接近观测到的龙卷风,并对龙卷超级单体及产生龙卷的TLV系统的三维动热力精细化结构进行诊断分析.结果表明,此次龙卷产生于超级单体右侧边缘,钩状回波显著,伴有明显的中气旋活动.模拟的龙卷超级单体与之前观测研究和理想化建模的龙卷超级单体结构相类似,超级单体后部云墙之下低层水成物呈现狭窄的触地漏斗状结构,对应低层的TLV系统;TLV具有中心气流下沉和周围气流上升的动力结构,对应上宽下窄的强烈涡管.与之前的研究相比,本次台风螺旋云带中的超级单体中后部入流较弱,出流较强,其前部气流上升存在水合物聚集.相对螺旋度(StormRelativeHelicity,SRH)的分析表明,超级单体的发展伴随正负SRH的增大,龙卷发生在SRH正负高值区的交界处.

关键词：龙卷类龙卷涡旋超级单体螺旋度

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长春秋季细颗粒物中有机气溶胶组成特征及来源

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环境科学 2019年第8期40卷 3438-3446页

作者：吴瑕曹芳翟晓瑶范美益张世春章炎麟南京信息工程大学应用气象学院气候与环境变化国际合作联合实验室大气环境中心南京210044 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 中国科学院东北地理与农业生态研究所长春130102

利用大流量采样器采集了长春城郊2016年10月至2016年11月大气细颗粒物(PM2.5)样品共40套,分析了颗粒物中的有机碳(OC)、元素碳(EC)以及非极性有机化合物(主要包括正构烷烃、多环芳烃以及藿烷类化合物)和生物质燃烧标志物左旋葡聚糖的质... 详细信息

利用大流量采样器采集了长春城郊2016年10月至2016年11月大气细颗粒物(PM2.5)样品共40套,分析了颗粒物中的有机碳(OC)、元素碳(EC)以及非极性有机化合物(主要包括正构烷烃、多环芳烃以及藿烷类化合物)和生物质燃烧标志物左旋葡聚糖的质量浓度,并用分子标记物、特征比值及主成分分析-多元线性回归(PCA-MLR)模型等方法探讨了有机气溶胶的主要来源.结果表明,观测期间PM2.5的平均质量浓度为(79. 0±55. 7)μg·m^-3,OC和EC的平均质量浓度分别为(20. 7±15. 6)μg·m^-3和(2. 2±1. 1)μg·m^-3,分别占PM2.5的26. 2%和2. 8%.所测非极性有机化合物的总平均浓度为(186. 3±104. 5) ng·m^-3,浓度高低顺序为正构烷烃[(101. 3±67. 0) ng·m^-3]>多环芳烃[(81. 4±46. 0) ng·m^-3]>藿烷类化合物[(3. 8±1. 9) ng·m^-3,其主要来源包括煤燃烧源、生物质燃烧源以及交通源.主成分分析-多元线性回归模型得出该地区有机气溶胶主要排放源的相对贡献依次是煤燃烧源(47. 0%)、生物质燃烧源(42. 6%)和交通源(10. 4%).本研究结果可为我国东北地区有机气溶胶污染防控提供科学依据.

关键词： PM2.5 有机碳(OC) 元素碳(EC) 非极性有机化合物主成分分析-多元线性回归(PCA-MLR)模型来源解析

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