检索结果-内蒙古大学图书馆

气候与环境研究 2020年第2期25卷 185-198页

作者：秦楚菲孙家仁张文君廖志恒滕宇威陈朋龙陈静华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 生态环境部华南环境科学研究所国家环境保护城市生态环境模拟与保护重点实验室广州510655 中山大学大气科学学院广州510275

基于WRF/Chem(Weather Research Forecasting/Chemistry)模式对2015年11月25日至12月2日我国北方一次大范围PM2.5(空气动力学当量直径小于等于2.5μm的颗粒物,即细颗粒物)重污染过程进行了模拟。与观测资料对比表明,模式能够较好地模拟... 详细信息

基于WRF/Chem(Weather Research Forecasting/Chemistry)模式对2015年11月25日至12月2日我国北方一次大范围PM2.5(空气动力学当量直径小于等于2.5μm的颗粒物,即细颗粒物)重污染过程进行了模拟。与观测资料对比表明,模式能够较好地模拟出PM2.5浓度及气象因素的变化趋势,结果适用于此次污染事件的机理分析。动力、热力条件及化学转化等因素对此次强污染事件形成的机理分析表明,动力因子主要通过表面风和垂直风切变的减弱对此次污染事件造成影响,边界层逆温等热力因子促进了大气稳定性的增强,不利于污染物扩散。依据PM2.5组成成分变化分析可知,硝酸盐、硫酸盐和有机碳在此次事件中含量增加,说明机动车汽车尾气和燃煤排放所致的二次气溶胶生成对PM2.5污染加剧起重要贡献。多元线性回归分析和多因子相对贡献率量化解析结果表明,热力因子在此次污染过程中起主要作用,方差贡献率为52%,动力因子次之,方差贡献率为34%,而化学转化方差贡献率约为14%,说明气象条件,尤其是热力条件是引起此次污染事件的主要原因。

关键词： WRF/Chem 模式重污染动力因子热力因子化学因子

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欧亚积雪与京津冀秋季10-11月霾日频数年际变率的联系及其可能机制

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气象科学 2020年第5期40卷 711-720页

作者：汪靖常越杨修群柳艳菊何金海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/气候与环境变化国际合作联合实验室/气象灾害教育部重点实验室南京210044 天津市气象科学研究所天津300074 广东省气象局广州510640 南京大学大气科学学院南京210023 国家气候中心北京100081

基于1980-2017年京津冀地区定时观测资料、欧亚陆面积雪资料、欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-range Weather Forecasts,ECMWF)再分析资料,美国国家环境预报中心/大气研究中心(NCEP/NCAR)再分析资料以及英国哈德莱中... 详细信息

基于1980-2017年京津冀地区定时观测资料、欧亚陆面积雪资料、欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-range Weather Forecasts,ECMWF)再分析资料,美国国家环境预报中心/大气研究中心(NCEP/NCAR)再分析资料以及英国哈德莱中心提供的海冰密集度资料,分析了秋季10-11月京津冀霾日频数年际变率与同期欧亚积雪的物理联系,并通过气候统计诊断和敏感性试验探讨了积雪异常影响京津冀10-11月霾日频数年际变率的可能机理。结果表明,10-11月京津冀霾日频数年际变率与同期东欧-西伯利亚平原地区(记为R Eu;50°~60°N,40°~80°E)积雪厚度和积雪覆盖度均呈现显著的正相关关系。R Eu积雪正异常与其西北侧的挪威海-巴伦支海海域以及北欧到东欧地区上空大气冷源密切联系,该冷源可激发一个自上述区域途经R Eu一直到东北亚的准正压大尺度纬向Rossby波列来调制影响京津冀霾日频数年际变率的关键环流系统,即东北亚异常反气旋。上述异常环流背景下,京津冀地区对流层低层为偏南风异常所控制,稳定大气层结易于建立,边界层高度偏低、地面风速偏弱且相对湿度偏高。该环境条件有利于霾天气发生发展,使得同期霾日偏多。作为预测信号,当前期9月楚科奇海-西波弗特海海冰偏少(多)时,10-11月京津冀霾日可能偏多(少)。

关键词：京津冀地区 10—11月霾日频数年际变率积雪环流异常

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基于加密探空观测的成都市一次重霾污染过程中大气边界层气溶胶垂直结构分析

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地球化学 2020年第3期49卷 344-352页

作者：曹蔚赵天良徐祥德张小曳郑小波杨富燕夏俊荣曹乐邱玉珺谷晓平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江苏南京210044 贵州省气候中心贵州贵阳550002 中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室北京100081 贵州省山地环境气候研究所贵州贵阳550002

基于2017年1月4日至7日成都市一次重霾污染过程的系留汽艇探测的低层大气气象要素和大气颗粒物垂直探空加密观测资料,分析了大气边界层结构及气溶胶垂直分布。结果表明,此次重霾污染期间,大气边界层昼夜变化特征基本消失。稳定边界层结... 详细信息

基于2017年1月4日至7日成都市一次重霾污染过程的系留汽艇探测的低层大气气象要素和大气颗粒物垂直探空加密观测资料,分析了大气边界层结构及气溶胶垂直分布。结果表明,此次重霾污染期间,大气边界层昼夜变化特征基本消失。稳定边界层结构出现25次,对流边界层结构仅出现3次,大气边界层结构趋于稳定,边界层高度普遍在700 m以下。霾污染发生、维持及消散阶段大气边界层气溶胶垂直结构具有明显差异。霾污染发生阶段,大气边界层气溶胶粗、细粒子主要集中在300 m高度以下,近地面层大气气溶胶粒子累积触发霾污染事件;霾维持阶段,大气颗粒物粒子浓度数垂直方向趋于一致,大气边界层稳定结构中存在强的大气垂直混合作用;在霾消散阶段,较高处的气溶胶粒子浓度最先下降,且下降幅度最大,表明对流层自由大气作用对霾污染消散具有影响。大气边界层风速的增大加剧了大气传输扩散。温度与大气颗粒物浓度在近地层呈负相关关系,在100 m高度以上呈正相关关系。大气边界层低层偏冷,高层偏暖的稳定大气热力层结减弱了大气污染物的垂直扩散。相对湿度的增加有利于气溶胶粒子的吸湿增长和液相化学反应,加剧了霾污染。

关键词：霾污染大气气溶胶垂直分布大气边界层四川盆地

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气候变化背景下未来中国气候生产潜力时空动态格局

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干旱区资源与环境 2019年第9期33卷 72-80页

作者：徐雨晴於琍周波涛石英徐影中国气象局国家气候中心北京100081 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

基于气温及降水数据,运用Thornthwaite Memorial模型,分析了气候变化背景下中国未来(2021-2099年)RCP4.5和RCP8.5气候情景相对于基准期(1986-2005年)气候生产潜力的时空分布及动态变化特征。结果表明:基准期、未来RCP4.5及RCP8.5情景下... 详细信息

基于气温及降水数据,运用Thornthwaite Memorial模型,分析了气候变化背景下中国未来(2021-2099年)RCP4.5和RCP8.5气候情景相对于基准期(1986-2005年)气候生产潜力的时空分布及动态变化特征。结果表明:基准期、未来RCP4.5及RCP8.5情景下中国气候生产潜力(CPP)年均值分别为754.14、878.48、920.34g/(m^2·a)。未来CPP呈显著增加趋势,但并未发生突变。其中,RCP4.5情景下年均增加124.34g/(m^2·a),只21世纪前半叶显著增加;RCP8.5情景下年均增加166.20g/(m^2·a),21世纪前半、后半叶均显著增加,且后半叶增幅更大。未来RCP4.5、RCP8.5情景下中国CPP呈年代际递增趋势,20年代最低,分别为841.90、849.94g/(m^2·a),90年代最高,分别为894.43、1001.44g/(m^2·a);随着年代增加距平百分率由负到正,增幅逐渐变大。在空间上CPP总体呈现出从西北向东南逐渐递增的带状分布。未来CPP在大部分区域都增加,增幅在北部大于南部,大部分地区增幅在300g/(m^2·a)以下,只有西北部分地区增幅超过600g/(m^2·a),最高达14倍。在西、南部少数地区,未来CPP将下降,最大降幅为293g/(m^2·a)(93%)。该研究对于未来合理利用气候资源、科学应对气候变化、实施可持续发展战略具有一定的指导意义。

关键词：气候生产潜力预估 RCPs情景 Thornthwaite Memorial模型中国

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中国长江三角洲地区黑碳特征和来源分析

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中国环境科学 2019年第9期39卷 3585-3594页

作者：井安康朱彬丁德平赵德龙严殊祺戴明明王媛敏郭振东康汉青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江苏南京210044 北京市人工影响天气办公室北京100089

利用2016年中国气象局设于长江三角洲地区的上海崇明东滩(DT).上海浦东(PD),安徽寿县(SX),浙江临安(LA)和浙江洪家(HJ)5个站点的BC观测资料,结合气象资料和污染物数据等,对该地区BC特征和来源展开研究.上海东滩,上海浦东,安徽寿县,浙江... 详细信息

利用2016年中国气象局设于长江三角洲地区的上海崇明东滩(DT).上海浦东(PD),安徽寿县(SX),浙江临安(LA)和浙江洪家(HJ)5个站点的BC观测资料,结合气象资料和污染物数据等,对该地区BC特征和来源展开研究.上海东滩,上海浦东,安徽寿县,浙江临安和浙江洪家5个站点BC年平均浓度分别为(1834±1713),(2410±1537),(2823±1759),(2651±1518)和(2544±1399)ng/m^3.上海东滩浓度较低,其他站点较为接近.各站点BC都有明显的季节变化.上海崇明东滩冬季BC浓度高于其他季节.其他4个站点都是冬季>春季>秋季>夏季.上海东滩四季BC日变化不明显,而其他站点四季BC浓度日变化的高值都出现在交通高峰期(06:00~09:00,18:00~21:00).上海浦东,安徽寿县,浙江临安和浙江洪家BC主要来源于机动车尾气排放和燃煤.所有站点风速较低(风速<3m/s),BC受风速影响显著,风速越大,BC浓度越低.相对湿度在50~60之间,BC平均浓度最高.潜在源区贡献(PSCF)的分析结果显示,冬夏两季长江三角洲5个站点BC潜在源区主要集中在江苏,安徽和浙江等地.

关键词：黑碳来源分析长江三角洲

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春季影响江淮地区的天气尺度气旋活动与同期降水的联系

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大气科学 2019年第2期43卷 311-324页

作者：卢楚翰周洁雯胡叶孙燕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 江苏省气象科学研究所南京210008

本文基于1979～2013年ERA-Interim逐日4次的850 hPa位势高度场资料,利用基于最外围闭合等值线的气旋区客观识别方法得到春季影响江淮地区的二维气旋集,依据水平尺度划分了天气尺度气旋并分析该区域气旋强度的时空分布特征以及气旋活动... 详细信息

本文基于1979～2013年ERA-Interim逐日4次的850 hPa位势高度场资料,利用基于最外围闭合等值线的气旋区客观识别方法得到春季影响江淮地区的二维气旋集,依据水平尺度划分了天气尺度气旋并分析该区域气旋强度的时空分布特征以及气旋活动与站点降水异常的关系,结果表明:天气尺度气旋活动与江淮地区降水异常、强降水事件发生频次均存在显著的正相关关系。气旋活动指数高—低年份差值分析发现,随着气旋活动指数增强,东北亚地区对流层中上层增温并伴随异常高压中心出现,促使其南部南北经向温度梯度以及高空西风急流偏弱。这有利于江淮区域北部异常正涡度平流输入,同时江淮地区对流层低层形成横槽型环流,江淮区域南部及其上游地区对流层中下层出现异常西南气流,有利于江淮区域涡度增大,相应的低空辐合、高空辐散垂直结构,为天气尺度气旋发展与维持提供了有利的动力抬升条件。横槽型异常环流配置有利于江淮区域南部的西南暖湿气流和北部的异常西向/西北向水汽输入和堆积,导致区域云量以及降水异常的增多。

关键词：天气尺度气旋客观识别降水异常江淮地区

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多普勒雷达资料同化在台风“灿都”(2010)预报中的应用研究

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热带海洋学报 2019年第2期38卷 20-31页

作者：戚佩霓沈菲菲寇蕾蕾楚志刚许冬梅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

文章基于中尺度天气预报模式(WRF)及其三维变分同化系统(WRF-3DVAR),采用了两部雷达径向风资料,进行单一时间分析以初始化台风"灿都"(Chanthu),比较研究了同化雷达径向速度(Vr)对台风"灿都"分析和预报的影响。结果... 详细信息

文章基于中尺度天气预报模式(WRF)及其三维变分同化系统(WRF-3DVAR),采用了两部雷达径向风资料,进行单一时间分析以初始化台风"灿都"(Chanthu),比较研究了同化雷达径向速度(Vr)对台风"灿都"分析和预报的影响。结果表明:同化雷达径向风的作用主要体现在台风强度和环流结构的调整,且在同化达到一定时长后,对改进同化后的预报分析有积极效应。同化试验改进台风的初始风场以及台风环流中心的热力和动力结构、强度和位置,进而提高18h预报的台风结构、路径、强度。

关键词：雷达径向风资料资料同化天气预报模式的三维变分同化系统台风

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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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基于小波域高斯尺度混合模型的天气雷达图像高分辨率插值

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气象学报 2019年第1期77卷 142-153页

作者：寇蕾蕾王振会沈菲菲楚志刚南京信息工程大学气象灾害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

采用可精确刻画雷达回波强度数据统计特征的小波域高斯尺度混合(GSM)模型作为雷达图像先验模型,进行天气雷达图像插值,在提高图像分辨率的同时有效重建降水回波中局部强回波值、小尺度变化细节等一些重要空间分布统计特征。分析和总结... 详细信息

采用可精确刻画雷达回波强度数据统计特征的小波域高斯尺度混合(GSM)模型作为雷达图像先验模型,进行天气雷达图像插值,在提高图像分辨率的同时有效重建降水回波中局部强回波值、小尺度变化细节等一些重要空间分布统计特征。分析和总结雷达回波强度数据小波频率域统计特点,建立小波域GSM模型;匹配天气雷达图像小波系数和GSM模型,利用贝叶斯理论估计更小尺度的小波系数,进行小波逆变换,完成高分辨率天气雷达图像插值。试验表明,该算法能从低分辨率图像中估计出高分辨率高频系数,且所利用的先验模型充分考虑降水数据本身的特点,可有效捕获降水回波结构的非高斯特征和局部相关特性,重建雷达图像中的局部变化细节。

关键词：雷达回波强度数据小波系数高斯尺度混合模型插值

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2018年一次罕见早春飑线大风过程演变和机理分析

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气象 2019年第2期45卷 141-154页

作者：盛杰郑永光沈新勇张涛曹艳察林隐静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 国家气象中心北京100081

2018年3月4—5日,华南、江南等地发生了一次大范围强对流过程,发生时间早,落区范围广,多地伴有雷暴大风、冰雹、短时强降水等剧烈对流天气,尤其飑线在江西境内造成了严重大风灾害。基于大气环流和雷达回波发展演变特征,将该次过程分为... 详细信息

2018年3月4—5日,华南、江南等地发生了一次大范围强对流过程,发生时间早,落区范围广,多地伴有雷暴大风、冰雹、短时强降水等剧烈对流天气,尤其飑线在江西境内造成了严重大风灾害。基于大气环流和雷达回波发展演变特征,将该次过程分为初始、发展和减弱三个阶段:初始阶段西风槽前西南急流造成的低压倒槽为强对流提供大尺度触发条件;发展阶段对流活动位于槽前暖区中,飑线在江西造成极端大风;入夜后,冷锋南下,对流进入减弱阶段。环境场及对流参数诊断表明江西中北部低层高温高湿,中层干冷,温度垂直递减率大,有利于产生雷暴大风。南昌探空长时间序列分析表明温湿要素气候态异常,与历史同期比,低层明显偏暖偏湿,中层偏干,有利于极端对流天气发生。综合多源观测资料和雷达资料分析中小尺度特征,本次江西飑线过程特点及成因包括:(1)受引导气流和前向传播共同作用,飑线移动速度快。(2)自动站分析显示飑锋后雷暴高压强,与锋前暖低压作用造成强密度流,有利于产生大范围直线型大风;(3)通过对比飑线弓状回波南北段回波结构差异表明,飑线后侧中层干后向入流促使降水粒子相变,剧烈降温形成的强下沉运动(下击暴流)是导致极端大风的主要原因,后部层云区下沉气流增强雷暴高压加之动量下传作用对雷暴大风有增幅作用。

关键词：大范围雷暴大风极端天气强对流飑线

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