检索结果-内蒙古大学图书馆

1979-2014年中国地面风速的长期变化趋势

自然资源学报 2019年第7期34卷 1531-1542页

作者：王楠游庆龙刘菊菊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

基于中国国家级地面气象站均一化风速月值数据集,采用线性回归等方法分析了1979-2014年中国2268个台站地面风速演变的时空特征。结果表明:中国地面风速总体呈显著下降趋势,年平均风速变化速率为-0.142 m/s/10 a;四个季节中春季平均风速... 详细信息

基于中国国家级地面气象站均一化风速月值数据集,采用线性回归等方法分析了1979-2014年中国2268个台站地面风速演变的时空特征。结果表明:中国地面风速总体呈显著下降趋势,年平均风速变化速率为-0.142 m/s/10 a;四个季节中春季平均风速下降趋势(-0.18m/s/10 a)明显大于其他三个季节,其次依次为冬季(-0.135 m/s/10 a)、夏季(-0.13 m/s/10 a)及秋季(-0.129 m/s/10 a);研究选取的台站中约82%的台站风速呈现下降趋势;划分的七个区域中,高原区和东北区风速下降趋势最明显,华北区下降趋势最小,但都通过了0.05显著性检验;中国地面风速在1980s下降趋势最显著(-0.235 m/s/10 a),1990s下降趋势减缓(-0.112 m/s/10 a),2000-2014年下降趋势最小,为-0.099 m/s/10 a;研究期间地面风速与地面气温呈显著负相关,表明近期中国气温变暖可能导致风速减弱。

关键词：地面风速线性回归时空变化特征均一化资料

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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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青藏高原低涡的客观识别及其活动特征

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高原气象 2019年第1期38卷 55-65页

作者：关良李栋梁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

低涡是青藏高原最主要的天气系统之一,其发生发展和移动对高原及东亚地区的天气气候具有重要影响。本文利用CFSR(气候预报系统再分析资料)高空间分辨率再分析资料和高原低涡年鉴,基于低涡人工识别的判定标准,选取2008年作为特征年,定义... 详细信息

低涡是青藏高原最主要的天气系统之一,其发生发展和移动对高原及东亚地区的天气气候具有重要影响。本文利用CFSR(气候预报系统再分析资料)高空间分辨率再分析资料和高原低涡年鉴,基于低涡人工识别的判定标准,选取2008年作为特征年,定义、检验和完善高原低涡客观识别判定条件,对1979-2016年青藏高原低涡活动特征进行了分析。结果表明,定义的低涡客观识别方法在2008年高原低涡生成频数年变化等方面与年鉴统计结果相近; 2009年低涡发生位置比前人识别的更接近年鉴结果;近38年来平均每年生成低涡71个,生成个数随时间先减少后增多,整体呈现增加的趋势,1997年前后出现气候突变。涡源主要分布在青藏高原西北部,喜马拉雅山脉南部为生成频数次大值。

关键词：高原低涡客观识别活动特征

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高校科研管理精细化实践与探索

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食品研究与开发 2021年第7期42卷 235页

作者：何琼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

在我国科研体系中,高校承担着大量的基础科研项目,并为我国科研工作领域培养了大量人才。因此,高校应重视科研管理工作,在新的历史时期,结合高校科研工作的实际开展情况,完善科研管理体系,创新传统科研管理模式,为高校科研工作的顺利开...

在我国科研体系中,高校承担着大量的基础科研项目,并为我国科研工作领域培养了大量人才。因此,高校应重视科研管理工作,在新的历史时期,结合高校科研工作的实际开展情况,完善科研管理体系,创新传统科研管理模式,为高校科研工作的顺利开展提供保障,其中,以精细化管理为代表的科研管理理念得到了广泛应用,成为高校科研管理改革的重要内容。

关键词：

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基于地基遥感资料的厦门市污染边界层特征分析

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环境科学学报 2020年第2期40卷 450-458页

作者：蒋永成张晗昀张伟张玲陈德花郑辉谢祖欣陈进生厦门市气象局海峡气象开放实验室厦门市气象台厦门361012 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 福建省气象科学研究所福州350003 中国科学院城市环境研究所厦门361021

城市大气边界层是影响城市环境气象的重要研究对象,本研究利用新型地基遥感数据针对城市颗粒物污染过程开展边界层特征分析,旨在利用风廓线雷达和微波辐射计等高时空分辨率的遥感数据探讨边界层内大气运动、温湿条件的变化与近地面污染... 详细信息

城市大气边界层是影响城市环境气象的重要研究对象,本研究利用新型地基遥感数据针对城市颗粒物污染过程开展边界层特征分析,旨在利用风廓线雷达和微波辐射计等高时空分辨率的遥感数据探讨边界层内大气运动、温湿条件的变化与近地面污染累积的关系.结果表明:厦门地区颗粒物污染过程中,边界层内弱风层厚度较地面风速而言更能够代表边界层内扩散条件的变化,可以更好地表征和预测近地面污染的变化;在局地累积的污染过程中,边界层内存在较厚的弱风层,同时2 km以下的风场有明显的风向转变特征,导致边界层内不存在有效的传输和扩散,另外,污染时边界层垂直温差可以在一定程度上反映干季的垂直扩散条件,0~3 km温差与PM2.5浓度有着密切的联系;冷空气过程有将上游污染物向本地区输送的可能,城市边界层在东北大风的条件下伴随着显著的垂直下沉运动,有利于上空污染向下扩散.多源地基遥感数据联合分析能够进一步解释城市边界层内气象条件对于城市大气污染变化的影响,集合各设备的探测优势开展城市宜居和污染气象条件研究具有较高的科学性和可行性.

关键词：城市边界层风廓线雷达微波辐射计颗粒物污染海峡西岸

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长江三角洲霾天气PM_(2.5)中水溶性离子特征及来源解析

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中国环境科学 2019年第3期39卷 928-938页

作者：郭振东朱彬王红磊施双双井安康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

于2016年12月13日～2017年1月5日采集了徐州、东山、南京、寿县4个站点的PM_(2.5)样品,分析了水溶性离子的组成及其来源,并结合天气形势分析了长江三角洲地区大范围霾天气的形成消散及水溶性离子的时间变化特征.结果表明:观测期间徐州站... 详细信息

于2016年12月13日～2017年1月5日采集了徐州、东山、南京、寿县4个站点的PM_(2.5)样品,分析了水溶性离子的组成及其来源,并结合天气形势分析了长江三角洲地区大范围霾天气的形成消散及水溶性离子的时间变化特征.结果表明:观测期间徐州站PM_(2.5)平均质量浓度171.5μg/m^3,远高于其他3个站点,4个站点最主要的离子成分均为NO_3^-,SO_4^(2–),NH_4^+,Cl^-和Ca^(2+).在同一天气系统影响下,长江三角洲大范围区域污染物浓度变化基本一致,在没有大的区域输送的静稳天气下,各站点离子浓度容易受局地源影响,徐州站受燃煤影响,南京站受化学工业源影响为主,2个站点以SO_4^(2–)为主,东山站三面环湖,Cl^-在静稳天气有大幅上升,达到了6.12μg/m^3,寿县站受当地农业活动氨排放影响,NH_4^+有大幅上升,达到了25.09μg/m^3.4个站点PM_(2.5)和水溶性离子质量浓度随时间的变化趋势一致.弱高压的均压场形势下,并伴随有逆温层出现时有利于污染物的累积.主成分分析发现4个站点二次转化对PM_(2.5)有着最大的贡献率,4个站点贡献率分别为39.83%、42.27%、50.56%和38.40%.

关键词：长江三角洲水溶性离子来源解析

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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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基于支持向量机回归和小波变换的O3预报方法

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中国环境科学 2019年第9期39卷 3719-3726页

作者：苏筱倩安俊琳张玉欣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 青海省人工影响天气办公室青海西宁810001

使用南京工业区2016年6月1日~8月15日的臭氧(O3)、O3前体物及常规气象数据,结合多元线性回归(MLR)方法和小波变换(WT)改进支持向量机回归(SVR)对O3小时浓度的预报精度.结果表明,通过WT方法将一个高变异性的序列转化为多个低变异性的序... 详细信息

使用南京工业区2016年6月1日~8月15日的臭氧(O3)、O3前体物及常规气象数据,结合多元线性回归(MLR)方法和小波变换(WT)改进支持向量机回归(SVR)对O3小时浓度的预报精度.结果表明,通过WT方法将一个高变异性的序列转化为多个低变异性的序列后再处理可提高预报精度,M-WT-SVR预报的决定系数(R^2)达到0.90,平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别为3.86×10^-9、28.26%和5.57×10^-9,优于M-SVR和SVR.低层细节序列主要与NO、NO2和芳香烃有关,而更高层的近似序列受到气象条件、前体物和O3前期浓度共同影响.与经典的MLR方法相比,M-WT-SVR对O3小时浓度的预报有明显优势.

关键词：支持向量机回归小波变换多元线性回归臭氧预报臭氧小时浓度

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支持向量机回归在臭氧预报中的应用

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环境科学 2019年第4期40卷 1697-1704页

作者：苏筱倩安俊琳张玉欣梁静舒刘静达王鑫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 青海省人工影响天气办公室西宁810001 中国气象局气象探测中心北京100081

采用南京工业区2016年5月20日～8月15日这一高臭氧(O_3)期的O_3、O_3前体物和常规气象资料数据,利用支持向量机回归(SVMr)方法分别预报O_3的小时值、日最大值和最大8 h滑动平均值.结果表明,O_3小时值预报的相关系数(R^2)为0. 84,平均绝... 详细信息

采用南京工业区2016年5月20日～8月15日这一高臭氧(O_3)期的O_3、O_3前体物和常规气象资料数据,利用支持向量机回归(SVMr)方法分别预报O_3的小时值、日最大值和最大8 h滑动平均值.结果表明,O_3小时值预报的相关系数(R^2)为0. 84,平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分误差(MAPE)分别为3. 44×10-9和24. 48,O_3前期浓度、紫外B波段辐射(UVB)和NO_2浓度是关键因子. O_3日最大值预报的主要因子是NO_x在07:00的浓度和UVB.预报O_38 h时UVB和气温起重要作用.加入前体物项能够使O_3的预报精度提升10%～28%.与多元线性回归方法相比,SVMr对O_3浓度的预报有明显优势.

关键词：支持向量机回归臭氧预报臭氧小时值臭氧日最大值臭氧日最大8 h滑动平均

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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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