检索结果-内蒙古大学图书馆

气候与环境研究 2023年第4期28卷 343-355页

作者：张颖刘鹏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

利用1958~2007年503个中国地面观测站点的雾日数资料,分析了全国秋冬雾日数的时空特征。结果表明,西南地区在秋冬发生雾日频率较高,达到了18 d以上,是中国东部地区同期雾日数的2倍以上。西南地区秋冬雾日存在显著的年际和年代际尺度气... 详细信息

利用1958~2007年503个中国地面观测站点的雾日数资料,分析了全国秋冬雾日数的时空特征。结果表明,西南地区在秋冬发生雾日频率较高,达到了18 d以上,是中国东部地区同期雾日数的2倍以上。西南地区秋冬雾日存在显著的年际和年代际尺度气候变率。在两个时间尺度上,发生雾日的气象条件存在显著差异。在年际尺度上,西南地区中高层北风异常较为显著,因而将北方的冷空气带到西南地区,使得西南地区中高层出现了显著的冷空气异常。由于该地区处于雨带的北侧,存在一定的温湿空气,上空伴随着异常下沉运动,将高层的冷空气带到低层,而此时低层大气的温度、湿度异常偏高,冷暖空气汇合,容易过饱和,所以雾日偏多。在年代际尺度上,西南地区低层异常北风相比于年际尺度更为显著,因而低层北方冷空气的南下,使西南地区出现显著的降温降湿,但是温度下降速率快于湿度下降速率,所以温度露点差为负,空气容易达到饱和,伴随大气较为稳定,导致雾日偏多。

关键词：西南地区秋冬雾日年际年代际水汽条件

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CMA全球混合四维变分同化系统的方法研究

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气象学报 2024年第5期82卷 709-720页

作者：王凡龚建东王瑞春陈耀登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 中国气象局地球系统数值预报中心北京100081

随流型演变的变量间背景误差协方差特征非常重要,而变分系统中传统气候背景误差很难描述这些信息。虽然四维变分同化(4DVar)能通过切线性和伴随模式隐式演变初始背景误差协方差,但其存在开发维护复杂、计算成本昂贵等问题,而且在高精度... 详细信息

随流型演变的变量间背景误差协方差特征非常重要,而变分系统中传统气候背景误差很难描述这些信息。虽然四维变分同化(4DVar)能通过切线性和伴随模式隐式演变初始背景误差协方差,但其存在开发维护复杂、计算成本昂贵等问题,而且在高精度可扩展全球大气模式中尤为突出。为规避切线性和伴随模式,将四维集合预报误差引入CMA全球资料同化系统,发展了H-4DEnVar同化方案,开展批量循环同化及其预报试验和台风预报试验,并与4DVar方案对比。批量预报试验表明,四维集合预报误差的引入改善了分析场,显著提高了同化系统的全球预报能力;台风预报试验表明,H-4DEnVar中随流型演变的背景误差是台风路径预报误差减小的主要原因;与4DVar对比发现,考虑集合预报误差IO成本情况下,H-4DEnVar以4DVar 26%计算成本表现出基本相当的预报能力。H-4DEnVar同化方案在规避切线性和伴随模式的同时表现出了良好的同化预报效果,为在不使用切线性和伴随模式情况下实现四维同化提供了参考。

关键词：切线性和伴随模式背景误差协方差 4DVar 集合预报误差 H-4DEnVar

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基于LAS观测的城镇感热通量时空特征及影响因素

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大气科学学报 2023年第4期46卷 630-640页

作者：刘寿东王璐瑶胡凝王咏薇王亮赵翔南京信息工程大学气候与环境变化国际合作联合实验室大气环境中心江苏南京210044 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江苏南京210044

利用2018年4月—2019年4月南京盘城大孔径闪烁仪(Large Aperture Scintillometer,LAS)观测数据,分析了城镇感热通量的时空变化特征及影响因素。结果表明:1)南京城镇感热通量呈单峰型日变化特征,白天明显大于夜间,且白天晴天明显大于阴天... 详细信息

利用2018年4月—2019年4月南京盘城大孔径闪烁仪(Large Aperture Scintillometer,LAS)观测数据,分析了城镇感热通量的时空变化特征及影响因素。结果表明:1)南京城镇感热通量呈单峰型日变化特征,白天明显大于夜间,且白天晴天明显大于阴天,夜间晴天略小于阴天,晴、阴天小时感热通量年平均分别在2.25~200.53 W·m^(-2)、13.10~132.52 W·m^(-2)波动。2)城镇感热通量夏季明显大于冬季,8月昼、夜分别为112.19、23.54 W·m^(-2),2月昼、夜分别为35.57、11.57 W·m^(-2)。3)晴天白天条件下,不同风向(通量贡献源区)城镇感热通量存在显著差异,即随着不透水层占比的增加,净辐射分配到感热通量的比例明显提高,当占比大于60%时提高趋势不明显。4)以莫宁-奥布霍夫长度判断大气稳定度为标准,C^(2)_(n)法在计算感热通量的5种大气稳定度判断方法中的误判率较低且数据源于LAS,是比较适宜城镇夜间大气稳定度的判断方法。5)在影响城镇感热通量的地表参数中,有效高度变化的影响最大,风速变化的影响较大特别在秋冬季节更为明显,波文比变化对城镇感热通量的影响较小,温度、地表粗糙度和零平面位移变化的影响可忽略不计。

关键词：城镇 LAS 感热通量时空特征环境因子地表参数

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利用同化资料改进WRF-Chem对华北地区秋季PM_(2.5)预报的研究

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气象学报 2024年第5期82卷 659-671页

作者：李文凯陈耀登陈丹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 北京大学能源研究院北京100871

气溶胶初始场同化能够提高WRF-Chem气象-气溶胶耦合预报的准确度。为了讨论气溶胶同化在不同时刻对耦合模式预报的影响,针对2015年10月一次重度霾污染过程,进行了一天4个不同时刻的气象-气溶胶联合同化及短时预报试验研究。结果表明,在... 详细信息

气溶胶初始场同化能够提高WRF-Chem气象-气溶胶耦合预报的准确度。为了讨论气溶胶同化在不同时刻对耦合模式预报的影响,针对2015年10月一次重度霾污染过程,进行了一天4个不同时刻的气象-气溶胶联合同化及短时预报试验研究。结果表明,在同化气象资料的基础上同化气溶胶观测资料能够改善不确定性较大的排放源清单带来的模拟高估问题,减小初始场PM_(2.5)的正偏差;随着初始场PM_(2.5)浓度的下降,气溶胶导致的地面辐射的下降减弱,使得日间时刻6 h预报场的向下短波辐射量增加;日间近地面温度和湿度对辐射量变化的响应(增温减湿)呈现为在空间大面积上的重合和时间上的同步,这种响应在循环滚动预报的影响下即使在夜间也得到了延续;近地面增温减湿的结构有助于边界层向上发展,从而促进气溶胶的向上传输,最终进一步减弱预报场对地表PM_(2.5)的高估。因此,气溶胶同化带来的初始场PM_(2.5)信息的改善,使得6 h耦合预报的结果更加准确。

关键词： WRF-Chem WRFDA-Chem 气象-气溶胶联合资料同化耦合预报

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基于热带和热带外独立影响途径的中国东部冬季阴天频次的季节预测

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大气科学 2023年第3期47卷 683-697页

作者：谭辉朱志伟蒋薇郝立生李琳菲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/气象灾害预测预警与评估协同创新中心南京210044 江苏省气候中心南京210041 天津市气候中心天津300074

本文利用中国东部1078个测站1961~2003年逐日云量数据资料,揭示了中国东部冬季阴天频次主模态的时空分布特征,探讨了其形成的两条独立影响途径,并根据影响机理建立了季节预测模型。结果表明:(1)中国东部冬季阴天频次的经验正交函数分解... 详细信息

本文利用中国东部1078个测站1961~2003年逐日云量数据资料,揭示了中国东部冬季阴天频次主模态的时空分布特征,探讨了其形成的两条独立影响途径,并根据影响机理建立了季节预测模型。结果表明:(1)中国东部冬季阴天频次的经验正交函数分解第一模态独立且显著,解释了其59%的总方差。该模态基本呈现空间一致型的分布,表现出显著的年际变率特征。当该模态为正位相时,北太平洋对流层低层存在显著的大尺度反气旋环流异常,其西侧异常偏南风能够将热带海洋的水汽输送至中国东部地区,导致该地区阴天频次增多。(2)前期8月和9月北太平洋副热带持续性海温异常的纬向偶极型分布(NPD)和副热带北大西洋海平面气压9至11月的短期变化(LPA)是该模态的两个主要驱动因子。当NPD中的西极为冷异常时,在局地低层气旋性异常环流的作用下冷海温异常向南平流,发展至热带西太平洋。而当热带西太平洋冷海温异常形成后,皮耶克里斯反馈作用能够发展和维持太平洋“西冷东暖”海表温度异常分布。“西冷东暖”的海表温度异常导致的热带纬向偶极型对流异常能够进一步激发北太平洋“北正南负”的偶极型高度场异常。北部反气旋异常西侧的偏南风有利于水汽输送至中国东部,从而导致阴天频次增多;LPA主要反映的是中高纬准定常罗斯贝波列由秋季至冬季的迅速转变。当副热带北大西洋海表面气压在前秋由正转负时,罗斯贝波列在东北亚上空冬季形成准正压的异常反气旋,其西侧偏南风异常同样能够导致中国东部阴天频次增多。(3)依据以上热带和热带外的两条独立影响机理途径,我们建立了具有物理意义的季节预测模型,利用2004~2013年间数据进行独立预测获得良好预测效果,可供业务预测部门参考和借鉴。

关键词：中国东部冬季阴天频次热带和热带外影响季节预测

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华中地区背景大气PM2.5中非极性有机化合物组成和来源解析

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地球化学 2025年

作者：沈杰曹芳吴长流张煜娴贾小芳章炎麟梅雨婷江俊林南京信息工程大学生态与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中国气象局气象探测中心

于2019年12月至2020年11月在金沙国家区域大气本底监测站采集了117个大气细颗粒物(PM2.5)样品，分析样品中的非极性有机化合物（NPOCs），包括21种正构烷烃、17种多环芳烃（PAHs）和6种藿烷类化合物，旨在阐明华中地区背景大气PM2.5... 详细信息

于2019年12月至2020年11月在金沙国家区域大气本底监测站采集了117个大气细颗粒物(PM2.5)样品，分析样品中的非极性有机化合物（NPOCs），包括21种正构烷烃、17种多环芳烃（PAHs）和6种藿烷类化合物，旨在阐明华中地区背景大气PM2.5中NPOCs组成特征和来源的季节差异。结果表明，采样期间华中背景大气PM2.5中有机碳（OC）的年平均质量浓度为（4.6±2.6） μg/m3，呈冬季高、夏季低的季节变化特征。总NPOCs年平均质量浓度为（27.3±24.9） ng/m3，其季节变化与OC一致。正构烷烃是NPOCs的主要组分（约占87.8%±5.8%），植物自然排放是春、夏季正构烷烃的重要来源，化石燃料燃烧源在冬季最为突出。PAHs占NPOCs质量浓度约（10.2±5.6）%，夏季主要源于交通排放，秋季受生物质燃烧的贡献明显。藿烷类化合物冬季主要受燃煤排放影响，其他季节则以交通排放为主。观测期间金沙上空主要受到北方气团输送的影响，其中夏季东南和西南季风盛行，南方气团的输送增强。利用正交矩阵–因子分解（PMF）模型对NPOCs来源进行定量解析，结果显示，金沙大气PM2.5中NPOCs的主要来源为交通源（36.9%）、燃煤源（34.4%）、生物质燃烧源（16.3%）和植物排放源（12.4%），其中交通排放在夏季贡献最高（56.5%）、燃煤燃烧在冬季贡献最高（54.5%），生物质燃烧排放在秋季贡献明显（23.1%），植物排放源则在春季贡献突出（18.2%）。

关键词：背景大气华中地区非极性有机化合物季节变化源解析

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2022年夏季长江流域干旱的水循环模拟和分析

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大气科学学报 2023年第6期46卷 813-824页

作者：程浩秋魏江峰宋媛媛单昱峰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/大气科学学院江苏南京210044

基于WRF-WVT水汽追踪模式,对2022年6—8月长江流域极端干旱情况下的水循环进行模拟研究,分析了长江流域蒸散发对长江流域局地和非局地降水的影响。结果表明,2022年夏季干旱导致长江中下游陆地水储量在5—8月期间减少100~150 mm。6—8月... 详细信息

基于WRF-WVT水汽追踪模式,对2022年6—8月长江流域极端干旱情况下的水循环进行模拟研究,分析了长江流域蒸散发对长江流域局地和非局地降水的影响。结果表明,2022年夏季干旱导致长江中下游陆地水储量在5—8月期间减少100~150 mm。6—8月长江流域约45%的蒸散发在当地和华北形成降水,其中6月长江流域蒸散发主要贡献当地降水,而7、8月对当地和华北降水的贡献大致相等。6—8月长江流域蒸散发贡献的当地降水逐月减少,总量为8.2×10^(7) m^(3)(长江流域平均91.2 mm),并且降水强度越高当地蒸散发贡献率越小,对当地降水贡献最大的区域为四川盆地附近(最大超过40%)。长江流域蒸散发为华北提供的降水在6—8月先增多后小幅度减少,总量为5.3×10^(7) m^(3)(华北平均58.4 mm),并且降水强度越高长江流域蒸散发贡献率越大。2022年夏季长江流域蒸散发对当地和华北地区暴雨的贡献率都为12%左右。

关键词：长江流域干旱降水水循环水汽追踪

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青藏高原雷暴云底部次正电荷区与暖云区厚度的关系

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高原气象 2023年第1期42卷 68-81页

作者：邹迪可郭凤霞张志伟初雨鲁鲜刘舟吴泽怡中国气象局气溶胶-云-降水重点开放实验室/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

为了弥补青藏高原雷暴观测个例的不足,从动力、微物理和起电过程之间的密切联系来解释青藏高原雷暴云底部较大的次正电荷区(LPCC)和暖云区厚度(WCD)之间的关系,本文设置敏感性试验组,通过三种途径,改变了青藏高原那曲地区一次LPCC明显... 详细信息

为了弥补青藏高原雷暴观测个例的不足,从动力、微物理和起电过程之间的密切联系来解释青藏高原雷暴云底部较大的次正电荷区(LPCC)和暖云区厚度(WCD)之间的关系,本文设置敏感性试验组,通过三种途径,改变了青藏高原那曲地区一次LPCC明显且对流较强的雷暴过程的探空初始场,得到10组具有不同WCD值的初始场算例,利用三维雷暴云动力-电耦合数值模式,模拟分析了WCD和LPCC之间的可能关系。结果表明,在青藏高原WCD并不是决定LPCC大小的唯一因素,明显的LPCC的形成需要较薄的WCD配合较强但不能太强的上升速度,即使WCD很薄,太强的上升气流也仅容易形成主正和主负电荷区非常强的一般型雷暴,太弱的上升气流,也仅能形成主正和主负电荷区很弱的一般型雷暴。雨滴的两个主要源项,即雨滴通过重力碰并收集云水和霰融化形成雨水,及霰的主要源项霰撞冻云水,这三个微物理过程的效率主要取决于对流强度。薄的WCD对暖云降水过程的抑制作用不及强的上升速度对暖云降水过程的增强作用。在对流强度变化不大的情况下,WCD主要影响着冰粒子的分布高度,WCD越薄,向0℃层以上输送的云滴尺寸越小,数目越多,越利于低层冰粒子的生长,LPCC和主负电荷区越明显;WCD越厚,越利于较高高度冰粒子的生长,LPCC趋于减弱,而主负和主正电荷区趋于明显。

关键词：青藏高原底部次正电荷区暖云区厚度数值模式

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中国北方未来沙尘起沙通量变化的数值模拟研究

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大气科学 2023年第2期47卷 359-372页

作者：赵剑琦马晓燕田蓉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/中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室南京210044

本研究利用WRF-Chem(Weather Research and Forecasting model with online coupled Chemistry)模式对未来中国北方沙尘起沙过程变化进行了模拟预测。为了提高预测结果的准确度,研究综合考虑了气溶胶、温室气体和植被覆盖率等因素对天... 详细信息

本研究利用WRF-Chem(Weather Research and Forecasting model with online coupled Chemistry)模式对未来中国北方沙尘起沙过程变化进行了模拟预测。为了提高预测结果的准确度,研究综合考虑了气溶胶、温室气体和植被覆盖率等因素对天气、气候和起沙过程的影响。预测结果显示,2016~2029年西北部沙尘源地起沙量高于北部沙尘源地,地形和气候的差异是导致两地起沙过程及其季节变化差异的主要原因。两个沙尘源地四季起沙通量呈总体减少而部分季节增加的趋势,西北部沙尘源地起沙通量在春季总体呈上升趋势,在夏、秋和冬季呈下降趋势;北部沙尘源地起沙通量在春、夏和冬季呈下降趋势,在秋季呈微弱上升趋势。两个沙尘源地各季起沙通量的变化趋势由近地面风速主导,植被覆盖率、降水和地面温度等因素对起沙通量的年际波动有着重要影响。

关键词：动力降尺度 WRF-Chem模式起沙通量变化预测起沙通量变化驱动因素分析

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梅雨降水季节预测的多方法比较

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大气科学学报 2024年第2期47卷 313-329页

作者：李琳菲杨颖朱志伟王蔚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 中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室北京100086 上海市闵行区气象局上海201199

基于1961—2000年逐月降水观测资料和全球大气再分析资料,分析了6—7月长江中下游(108°~123°E,27°~33°N)梅雨的时空分布特征。通过观测诊断和数值试验确定了影响梅雨异常偏多的3个前期因子:4—5月平均的西北太平洋... 详细信息

基于1961—2000年逐月降水观测资料和全球大气再分析资料,分析了6—7月长江中下游(108°~123°E,27°~33°N)梅雨的时空分布特征。通过观测诊断和数值试验确定了影响梅雨异常偏多的3个前期因子:4—5月平均的西北太平洋海平面气压正异常;3月至5月北大西洋海平面气压负变压倾向;1月至4月西伯利亚的2 m温度负倾向。利用这3个具有物理意义的影响因子构建了梅雨季节预测模型,该模型在训练期(1961—2000年)和独立预测期(2001—2022年)均具有显著的预测技巧(相关系数分别为0.79和0.77,均方根误差分别为0.59和0.68)。同时,基于相似的潜在预测因子,对比了利用偏最小二乘回归方法和5种机器学习方法(随机森林、轻量级梯度提升机、自适应提升、类别型特征提升、极端梯度提升)建立的预测模型的技巧。虽然训练期(1961—2000年)偏最小二乘回归和机器学习建模拟合效果更高,但在独立预测期(2001—2022年)上述模型的预测技巧显著降低(相关系数均低于0.44,均方根误差均大于0.93),出现了明显的过拟合问题。本研究强调梅雨的短期气候预测应建立在物理机制基础之上,而使用机器学习方法需谨慎。

关键词：梅雨季节预测物理经验预测模型机器学习

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