检索结果-内蒙古大学图书馆

地理与地理信息科学 2025年第3期41卷 35-42,52页

作者：陈宸俞淼康晶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 宁夏气象信息中心宁夏银川750002

植被覆盖数据是研究植被分布、全球变化和气候建模的重要基础,分析现有数据集的异同对认识植被分布和地表覆盖具有科学意义。该文以IGBP分类体系为参照,定量比较卫星观测的7套全球和2套中国区域植被覆盖数据的空间一致性,并评估陆面模式... 详细信息

植被覆盖数据是研究植被分布、全球变化和气候建模的重要基础,分析现有数据集的异同对认识植被分布和地表覆盖具有科学意义。该文以IGBP分类体系为参照,定量比较卫星观测的7套全球和2套中国区域植被覆盖数据的空间一致性,并评估陆面模式CLM5和Noah-MP中的植被覆盖情况。结果表明,数据来源、分类方法和分类体系的不同导致各数据集间存在较大差异:在全球区域,采用LCCS分类体系的数据空间一致性水平明显高于采用IGBP分类体系的数据;数据间的空间一致性程度在中国区域低于全球区域,且林地类别的分布差异尤为突出;CLM5和Noah-MP模式参数与卫星数据的总体一致性在全球区域不低于74%,且CLM与卫星数据的空间一致性高于Noah-MP。研究结果可为理解植被覆盖特征及其在地球系统模式中的参数设置提供科学依据。

关键词：植被覆盖卫星观测模式参数一致性比较

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基于深度学习的城市积水深度预报研究

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南京信息工程大学学报 2024年第6期16卷 771-781页

作者：智协飞崔碧瑶季焱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 天气在线(无锡)科技有限公司/天气在线气象应用研究所无锡214000

随着全球气候变化的不断加剧和城市化的快速发展,极端降雨过程导致的城市积涝灾害愈演愈烈,已成为世界各国许多城市面临的严重挑战.基于2021年5—8月浙江省诸暨市75个国家自动气象观测站的降雨量数据和典型积水点的积水深度数据,使用深... 详细信息

随着全球气候变化的不断加剧和城市化的快速发展,极端降雨过程导致的城市积涝灾害愈演愈烈,已成为世界各国许多城市面临的严重挑战.基于2021年5—8月浙江省诸暨市75个国家自动气象观测站的降雨量数据和典型积水点的积水深度数据,使用深度学习模型长短时记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)构建降雨量与积水深度的关系模型,提供未来间隔15 min的2 h内城市积涝水位预报,并与随机森林(Random Forest,RF)和人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)模型预报结果进行对比.预报结果表明,LSTM使用前4 h的积水与降雨量资料进行未来2 h积水预报的结果最优,均方根误差(RMSE)小于5.6 cm,相关系数(CC)大于0.93,纳什效率系数(NSE)大于0.86,预报效果优于RF和ANN,所构建的积水预报人工智能模型具有较好的预报效果.

关键词：深度学习长短时记忆网络城市积涝降雨量积水深度

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台风“美莎克”(2020)的变性过程中降水的微物理机制研究

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大气科学 2024年第6期48卷 2353-2373页

作者：杜涵平凡谭桂容周冠博黄伟沈新勇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云降水物理与强风暴院重点实验室(LACS) 北京100029 国家气象中心北京100081 岱山县气象局浙江岱山316200

本文采用数值模式WRF4.2对2020年09号变性台风“美莎克”进行了数值模拟,再现了“美莎克”北上过程中逐渐与高纬度冷槽结合变性并产生暴雨的过程。通过将台风划分为中心低压区及外围云区,并分别分析其热力学、动力学及云微物理特征,得... 详细信息

本文采用数值模式WRF4.2对2020年09号变性台风“美莎克”进行了数值模拟,再现了“美莎克”北上过程中逐渐与高纬度冷槽结合变性并产生暴雨的过程。通过将台风划分为中心低压区及外围云区,并分别分析其热力学、动力学及云微物理特征,得到了冷槽对降水强度空间分布及时间变化特征的影响及机制。研究结果表明:(1)干冷空气由中层入侵台风中心低压区,使对流高度降低,其造成的上干下湿不稳定结构维持了中低层的对流强度。在外围云区,冷空气从低层入侵从而抬升暖空气以及垂直涡度输送作用使得高层的上升运动更强。系统逐渐演变为向前倾斜的对流结构。(2)本次降水的主要云微物理过程为:由水蒸气凝华的雪在下落过程中收集了云水,并融化为雨水,雨水又收集了大量云水导致增长。还有部分雨水源自霰粒子融化和雨水收集霰粒子,霰粒子主要来自雪收集云水的过程。(3)雪融化以及雨水收集云水是雨水的两个最大来源,冷槽通过影响台风的热动力结构,影响到了云水和雪的空间分布,最终影响到降水的空间分布:在中心低压区云水更聚集于台风中心,在外围云区沿出流的方向上雪更超前于云水。而雨水主要分布在雪和云水大值相重合的区域。在量值特征方面,低层干冷空气入侵使得外围云区雪凝华和雨水蒸发效率更高,云水凝结效率低,导致了外围云区水凝物中的雪的占比更大,云水及雨水的占比更少。(4)冷槽主要是通过影响到台风的垂直速度变化,直接影响到雪的凝华和云水凝结效率,继而影响到雪收集云水、雪收集云水增加至霰、雪融化为雨水、雨水收集云水、霰融化为雨水等过程的效率,最终导致了降水量的变化。

关键词：台风变性冷槽暴雨云微物理过程

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广西十万大山背景点PM_(2.5)中非极性有机气溶胶组成及来源解析

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环境科学 2022年第6期43卷 2895-2905页

作者：邢佳莉曹芳王谦张煜娴章炎麟南京信息工程大学应用气象学院耶鲁大学-南京信息工程大学大气环境中心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 江苏省农业气象重点实验室南京信息工程大学应用气象学院南京210044

大气细颗粒物(PM_(2.5))中的非极性化合物包括多环芳烃(PAHs)和正构烷烃(n-alkanes)等,通常用于识别污染来源,且对人体健康和环境有很重要的影响.为探究广西背景点PM_(2.5)中非极性有机气溶胶的污染特征及来源,于2017年11月至2018年10月... 详细信息

大气细颗粒物(PM_(2.5))中的非极性化合物包括多环芳烃(PAHs)和正构烷烃(n-alkanes)等,通常用于识别污染来源,且对人体健康和环境有很重要的影响.为探究广西背景点PM_(2.5)中非极性有机气溶胶的污染特征及来源,于2017年11月至2018年10月,对野外采集的PM_(2.5)样品分析了其中17种多环芳烃和20种正构烷烃.结果表明,多环芳烃和正构烷烃全年的平均值分别为(4.28±4.25)ng·m^(-3)和(13.7±14.72)ng·m^(-3);季节变化规律均是:冬季[(7.86±5.19)ng·m^(-3)和(27.51±16.9)ng·m^(-3)]>春季[(2.73±1.76)ng·m^(-3)和(7.64±4.71)ng·m^(-3)]>秋季[(2.34±1.45)ng·m^(-3)和(7.01±4.55)ng·m^(-3)]>夏季[(1.91±1.67)ng·m^(-3)和(3.98±3.12)ng·m^(-3)].PAHs中5环和6环的分子占比较大,超过60%,其次是中低环分子(4环和3环);n-alkanes中高分子量占比较高(C29>C31>C27),且奇偶碳数有明显差异.另外结合特征比值法、主成分分析法和后向轨迹相互验证发现:冬季非极性有机气溶胶中41.5%受港口船舶交通排放、海洋源输送影响,36.7%的污染贡献来自燃煤和局地生物质燃烧;春季污染气团中有25.2%来自生物质燃烧传输影响,45.0%来自研究区域南部的海洋输送,高等植物蜡排放污染较高;夏季53.4%气团污染来自船舶交通源传输,10.6%的污染来自西南泰国的跨境输送.广西背景点有机气溶胶受到局地排放和传输源的共同影响.

关键词：非极性化合物多环芳烃(PAHs) 正构烷烃(n-alkanes) 后向轨迹分析主成分分析

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Atlantic Niño–ENSO关系的年代际变化及其影响因子:基于CESM1长期模拟的研究

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大气科学 2024年第6期48卷 2215-2234页

作者：陶淑琳陈林姜蕾杉王然王阔邢雯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南京210044 浙江省气候中心杭州310017 中国科学院南海海洋研究所热带海洋环境国家重点实验室广州510301

三大洋相互作用是当前国际前沿的热点问题之一,近年来大西洋和印度洋对太平洋气候变率的影响得到了广泛的关注,其中热带大西洋主要年际变率Atlantic Niño/Atlantic Niña(大西洋尼诺/尼娜)对El Niño–Southern Oscillatio... 详细信息

三大洋相互作用是当前国际前沿的热点问题之一,近年来大西洋和印度洋对太平洋气候变率的影响得到了广泛的关注,其中热带大西洋主要年际变率Atlantic Niño/Atlantic Niña(大西洋尼诺/尼娜)对El Niño–Southern Oscillation(ENSO)的发展演变具有不可忽视的影响。观测结果表明夏季大西洋尼诺/尼娜与随后冬季ENSO的负相关关系(以下简称“Atlantic Niño–ENSO关系”)并非一直显著,而是表现出了年代际差异,然而关于影响二者关系年代际差异的关键物理因子尚不清楚。本文基于观测资料和地球系统模式(CESM1)长期模拟资料分析了影响Atlantic Niño–ENSO关系变化的关键因子,得到以下主要结论:(1)夏秋印度洋偶极子(IOD)是调控Atlantic Niño–ENSO二者关系密切与否的重要因子之一。当大西洋尼诺(尼娜)激发出热带大西洋—太平洋异常沃克环流的同时,负IOD(正IOD)可以激发热带印度洋—太平洋异常沃克环流,对应的下沉支(上升支)加强了大西洋尼诺(尼娜)引发的太平洋异常沃克环流下沉支(上升支),最终造成赤道太平洋低层东风(西风)异常,促进了随后拉尼娜(厄尔尼诺)事件的发生发展。(2)ENSO发展前期的夏季太平洋海洋热容量初始状态也是调制大西洋尼诺/尼娜能否影响随后ENSO事件发生发展的另一关键因子。当大西洋尼诺(尼娜)发生时,若同期赤道太平洋处于“放电”(“充电”)状态,则更有利于随后拉尼娜(厄尔尼诺)事件的形成。值得指出的是,夏秋季IOD与夏季太平洋海洋热容量初始状态这两个关键因子相互独立,二者对Atlantic Niño–ENSO关系的调制作用相当。总之,在关注热带大西洋影响太平洋气候变率的时候,须同时考虑印度洋特别是IOD信号的影响以及热带太平洋自身海洋初始态影响。由于观测资料长度有限,该研究基于长时间模拟资料所得的结论可作为观测结果的补充,有助于增进对热带洋盆间相互作用的理解。

关键词：大西洋尼诺 ENSO 跨洋盆相互作用热带海气相互作用

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基于无人机的大气细颗粒物与臭氧污染探测与溯源研究进展

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环境科学 2023年第12期44卷 6598-6609页

作者：曲雅微王体健袁成吴昊金陵科技学院智能科学与控制工程学院南京211169 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南京210044 南京大学大气科学学院南京210023 南京气象科技创新研究院中国气象局交通气象重点开放实验室南京210041

近年来,中国大气细颗粒物(PM_(2.5))污染的治理已取得阶段性成效,但臭氧(O_(3))污染快速上升,实现PM_(2.5)和O_(3)协同控制的基础与关键是针对大气污染物的精细化探测和污染溯源.随着无人机技术和传感器技术的迅速发展,基于无人机平台... 详细信息

近年来,中国大气细颗粒物(PM_(2.5))污染的治理已取得阶段性成效,但臭氧(O_(3))污染快速上升,实现PM_(2.5)和O_(3)协同控制的基础与关键是针对大气污染物的精细化探测和污染溯源.随着无人机技术和传感器技术的迅速发展,基于无人机平台的大气污染探测可以有效获得近地层的PM_(2.5)和O_(3)结构特征,并结合计算机算法对大气污染事件进行精准溯源,具有高时效性、高灵活性和高时空分辨率的特征,有助于研究人员了解区域污染物的分布、变化以及来源,为大气复合污染的协同控制提供科学依据.通过回顾传统的大气污染探测方法,总结了污染探测领域常用的无人机飞行平台类型和探测仪器,归纳了基于无人机的PM_(2.5)和O_(3)污染探测应用与相关溯源算法,并展望了无人机大气探测的未来研究方向.

关键词：无人机(UAV) PM_(2.5) 臭氧(O_(3)) 大气污染探测大气污染溯源

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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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长江中游地区PM_(2.5)重污染过程的典型天气环流分型及区域传输影响

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环境科学 2022年第8期43卷 3913-3922页

作者：王莹智协飞白永清董甫张玲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 天气在线气象应用研究所无锡214000 中国气象局武汉暴雨研究所暴雨监测预警湖北省重点实验室武汉430205

作为一个新的区域性霾污染中心,长江中游地区地理位置特殊,是我国中东部地区大气污染物区域传输的重要枢纽,天气环流对该区域不同传输和累积型PM_(2.5)重污染的形成机制还不甚了解.利用T-mode斜交旋转主成分分析法(PCT),对2015~2019年... 详细信息

作为一个新的区域性霾污染中心,长江中游地区地理位置特殊,是我国中东部地区大气污染物区域传输的重要枢纽,天气环流对该区域不同传输和累积型PM_(2.5)重污染的形成机制还不甚了解.利用T-mode斜交旋转主成分分析法(PCT),对2015~2019年采暖季长江中游地区74 d PM_(2.5)重污染事件进行天气环流分型,得到:PCT1高压底部传输型(天数:41 d,占比:55.4%)、PCT2低压辐合累积型(天数:12 d,占比:16.2%)、PCT3高压静稳累积型(天数:11 d,占比:14.9%)和PCT4高压后部传输型(天数:10 d,占比:13.5%)这4种主要的大气环流类型.区域传输型污染(PCT1和PCT4)占比高达69%,是长江中游地区PM_(2.5)重污染发生的主导因素,突显了地域特殊性.其中,PCT1是最主要的环流型,冷锋南侵伴随强偏北风驱动上游地区污染物快速传输,使得PM_(2.5)浓度暴发式增长.境内传输通道城市襄阳、荆门和荆州PM_(2.5)传输过程具有12 h滞后特征,其PM_(2.5)影响源区主要分布在上游的河南中北部、山东西部和华北大部分地区.PCT4传输型受低层偏东风输送影响,污染上升速率也相对较快.PCT2和PCT3为静稳天气环流型,地面风速较小,低层水平辐合和下沉运动有利本地PM_(2.5)重污染累积,污染上升速率和持续时间都相对传输型更长.

关键词： PM_(2.5) 长江中游地区区域传输 T-mode斜交旋转主成分分析法(PCT) 环流分型

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南京地区局地积累型和外来输送型O_(3)污染模拟研究

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地球与环境 2024年第2期52卷 154-165页

作者：裴宇儇彭薇王红磊卢文赵天良刘思晗武自豪可玥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中国气象局气溶胶-云-降水重点开放实验室湖南省气象信息中心气象防灾减灾湖南省重点实验室

利用观测资料和WRF-Chem空气质量模式对南京地区局地积累型和外来输送型O_(3)污染过程的时空分布特征和潜在机制进行了研究。结果表明:(1)水平分布特征,在两次O_(3)污染整体过程中,外来输送型O_(3)污染浓度高值区分布范围相比局地积累... 详细信息

利用观测资料和WRF-Chem空气质量模式对南京地区局地积累型和外来输送型O_(3)污染过程的时空分布特征和潜在机制进行了研究。结果表明:(1)水平分布特征,在两次O_(3)污染整体过程中,外来输送型O_(3)污染浓度高值区分布范围相比局地积累型更大且较为分散。但在两次O_(3)污染过程中最严重的白天,局地积累型O_(3)污染浓度高值区分布范围大且集中,O_(3)浓度大部分均超过160μg/m^(3);而外来输送型O_(3)污染浓度高值区分布范围更小且更为分散,O_(3)浓度在120~160μg/m^(3)的地区范围显著大于局地积累型O_(3)污染;(2)垂直分布特征,在污染过程前期,局地积累型O_(3)污染在2 km以下高度处有着高浓度O_(3),浓度最高超250μg/m^(3),而外来输送型O_(3)污染浓度高值区主要集中在2~2.5 km高度处,且高值区浓度最高不超过200μg/m^(3);在污染过程中期,局地积累型O_(3)污染浓度高值区集中在2 km高度下,且在1 km左右高度处O_(3)浓度出现最大值;而外来输送型O_(3)污染浓度高值区最高可达到2.6 km左右,并且浓度最大值集中在1.5 km高度以下,均超过250μg/m^(3);在污染过程后期,局地积累型O_(3)污染浓度高值区逐渐消散,但外来输送型O_(3)污染在0.5~3 km高度内仍出现大范围O_(3)浓度高值区;(3)在生成机理方面,近地面O_(3)的高浓度在局地积累型O_(3)污染中主要依赖于垂直混合,96h内总贡献为451.7μg/m^(3),在总过程量中占比为66.2%,而在外来输送型O_(3)污染中主要依赖于水平平流和垂直混合,72h内总贡献分别为1050.2μg/m^(3)和799.1μg/m^(3),总量在总过程量中占比为61.5%。在500 m高度处,局地积累型O_(3)污染前期O_(3)的高浓度主要依赖于垂直平流和化学过程,中期只依赖于化学过程,后期则主要依赖于水平平流和化学过程。但在外来输送型O_(3)污染前中后期中高O_(3)浓度均主要依赖于水平平流和化学过程。在1000 m高度处,两个过程中O_(3)浓度的正贡献均主要受化学过程控制。

关键词： O_(3) 观测分析 WRF-Chem 过程分析南京

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基于遥感生态指数的淮河流域生态环境质量时空演化及其驱动因素分析

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环境科学 2024年第7期45卷 4112-4121页

作者：余慧婕张方敏马赫卢燕宇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 寿县国家气候观象台淮河流域典型农田生态气象野外科学试验基地寿县232200 安徽省气象局气象科学研究所大气科学与卫星遥感安徽省重点实验室合肥230031

厘清流域生态环境质量的时空演化特征及其对自然环境和人为因素的响应,对流域生态环境政策实施至关重要.利用谷歌地球引擎建立遥感生态指数(RSEI),结合趋势分析、变异系数和Hurst指数对淮河流域2002~2022年的生态质量时空变化进行评价,... 详细信息

厘清流域生态环境质量的时空演化特征及其对自然环境和人为因素的响应,对流域生态环境政策实施至关重要.利用谷歌地球引擎建立遥感生态指数(RSEI),结合趋势分析、变异系数和Hurst指数对淮河流域2002~2022年的生态质量时空变化进行评价,并运用地理探测器探究RSEI空间分异性的主要驱动因子.结果表明:(1)近21年淮河流域RSEI总体上改善,但呈阶段性上升-下降趋势,其中差和较差等级面积呈减小趋势,中等级面积呈增加趋势,良和优等级面积呈增加趋势.改善面积占比为55.93%,退化面积占比为22.01%.(2)空间分布上,RSEI整体呈现自东向西逐渐变差的分布特征(西北和西南边缘山区除外).东部稳定性较好,西部和中部稳定性较差.未来流域生态质量变化为反持续性,以改善为主.(3)因子探测结果显示,淮河流域RSEI空间分异主要受到植被因子的驱动作用,其次为海拔.双因子间的交互作用增强了对RSEI空间分异的驱动力,其中植被因子和海拔的交互作用对RSEI空间分异的驱动力最强,达到86.3%.

关键词：生态环境质量遥感生态指数(RSEI) 谷歌地球引擎(GEE) 地理探测器

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