检索结果-内蒙古大学图书馆

环境科学 2023年第1期44卷 66-74页

作者：王泰朱彬施双双安俊琳唐贵谦徐家平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 气象灾害教育部重点实验室南京210044 国家综合气象观测专项试验外场南京210044 中国科学院大气物理研究所大气边界层物理与大气化学国家重点实验室(LAPC) 北京100029 江苏省气候中心南京210009

利用2020年秋季南京北郊低对流层(0~1000 m)VOCs探空实验数据,分析了该地区VOCs垂直廓线分布及其日变化、光化学反应性等特征.结果表明,φ(VOCs)随高度升高而降低(72.1×10^(-9)±28.1×10^(-9)~56.4×10^(-9)±24.... 详细信息

利用2020年秋季南京北郊低对流层(0~1000 m)VOCs探空实验数据,分析了该地区VOCs垂直廓线分布及其日变化、光化学反应性等特征.结果表明,φ(VOCs)随高度升高而降低(72.1×10^(-9)±28.1×10^(-9)~56.4×10^(-9)±24.8×10^(-9)).各高度上烷烃占比最大(68%~75%),其次为芳香烃(10%~12%)、卤代烃(10%~11%)、烯烃(3%~7%)和乙炔(2%).边界层日变化对VOCs廓线影响较大,早晚较低的边界层致使VOCs在近地面累积,而在上部体积分数较低;午后VOCs的垂直分布则较均匀.上午光化学反应性强(弱)的烯烃(烷烃)等的体积分数占比随高度升高而减小(增加),说明高层的VOCs光化学老化显著.午后VOCs各组分占比及其OFP在低对流层内垂直分布则较均匀.受周边不同来源气团影响,各高度φ(VOCs)及组分占比差异明显,工业气团在200~400 m;高度间φ(VOCs)随高度升高,芳香烃占比增大;城区气团φ(VOCs)垂直负梯度最大,近地面φ(VOCs)较高,芳香烃较丰富;乡村气团的烷烃垂直分布均匀且占比随高度逐渐升高;公路交通气团的近地面φ(VOCs)较高,烷烃占比最大.

关键词：南京挥发性有机化合物(VOCs) 垂直分布光化学反应性源识别

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不同播期下我国设施农业气候适宜性评价

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中国农业资源与区划 2022年第11期43卷 215-227页

作者：张馨宇张琪杨再强韩佳昊南京信息工程大学应用气象学院江苏省农业气象重点实验室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

[目的]为明确我国不同地区不同播期内进行设施农业生产可能遭遇的主要灾害类型、合理利用全国的气候资源、布局设施农业提供科学依据。[方法]文章利用1990—2019年我国693个标准气象站逐日气象资料，针对设施农业全年皆可生产的特性，... 详细信息

[目的]为明确我国不同地区不同播期内进行设施农业生产可能遭遇的主要灾害类型、合理利用全国的气候资源、布局设施农业提供科学依据。[方法]文章利用1990—2019年我国693个标准气象站逐日气象资料，针对设施农业全年皆可生产的特性，将全年分为12个播期（每月1日移栽），考虑高温、低温、日照、大风四个方面，对各个播期进行单气象要素适宜性评估，运用集优法对各个播期进行综合气候适宜性评价，采用各省设施番茄的生产成本对评价结果进行验证。[结果]（1）低温不适宜区主要分布在我国东北、华北和西北地区以及华东北部和西南北部地区7月至次年2月的播期；高温不适宜区主要在我国华东南部、中南南部地区，西南部分地区和新疆中南部2—7月的播期；日照和大风的不适宜区不随季节发生较大的改变，日照不适宜区主要分布在我国中南地区、华东南部地区和西南东部地区，大风不适宜区主要出现在我国青海地区和内蒙古北部地区。（2）在7月至次年2月的播期，综合不适宜的主要地区出现在我国东北、西北和西南的部分地区以及华北南部地区；3—6月的播期中，综合不适宜的主要地区变为我国华东南部地区以及中南、西北和西南的部分地区。（3）各省设施番茄的多年平均生产成本与综合气候适宜性等级呈负相关，固定资产折旧费与低温、大风适宜性等级呈负相关，且大多数播期都达到了0.05显著性水平，验证了气候适宜性评估结果的合理性。[结论]我国设施农业在不同播期下遭受的主要灾害类型不同，对于7月至次年2月开始的播期，综合气候不适宜主要是由低温、大风造成；对于3—6月开始的播期，综合气候不适宜主要由高温、寡照带来。研究结果为设施作物生长提供最优气候条件提供重要科学依据。

关键词：设施农业不同播期气候适宜性评价气象灾害生产成本

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不同类型稻田亚硝酸型CH_(4)厌氧氧化潜力的比较研究

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南京信息工程大学学报（自然科学版） 2022年第1期14卷 120-126页

作者：薛梦琪周聪饶旭东谢晴张耀鸿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/江苏省农业气象重点实验室南京210044

甲烷(CH_(4))厌氧氧化是稻田土壤中消减温室气体排放的重要过程.本试验选择内陆性南京稻田和滨海性上海崇明岛围垦稻田,比较研究稻田耕层(0~10 cm)和深层(50~60 cm)土壤中亚硝酸盐型CH_(4)厌氧氧化(n-DAMO)潜力的差异及其微生物驱动机制... 详细信息

甲烷(CH_(4))厌氧氧化是稻田土壤中消减温室气体排放的重要过程.本试验选择内陆性南京稻田和滨海性上海崇明岛围垦稻田,比较研究稻田耕层(0~10 cm)和深层(50~60 cm)土壤中亚硝酸盐型CH_(4)厌氧氧化(n-DAMO)潜力的差异及其微生物驱动机制.结果表明,南京稻田耕层土壤的n-DAMO速率为3.51 nmol·g^(-1)·d^(-1)(以^(13)CO_(2)计),显著高于围垦稻田耕层土壤(1.43 nmol·g^(-1)·d^(-1)).两种类型稻田耕层土壤的n-DAMO速率均显著高于深层土壤.南京稻田和围垦稻田***-like细菌的16S rRNA基因拷贝数分别为(2.31~4.82)×10^(7)和(0.89~2.12)×10^(7) copies·g^(-1),与亚硝酸盐型CH_(4)厌氧氧化速率显著正相关.相关性分析发现,土壤有机碳、总氮、无机态氮是稻田n-DAMO速率分异的重要原因.综上所述,内陆性稻田土壤n-DAMO氧化潜力较高,其主要由较高的土壤本底碳、氮水平和功能微生物丰度所致.

关键词：稻田甲烷厌氧氧化 M.oxyfera

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吉林水稻关键生育期延迟型/障碍型冷害时空变化

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中国农业气象 2022年第1期43卷 50-60页

作者：姚嫚张琪杨再强韩佳昊刘馨南京信息工程大学应用气象学院南京210044 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/江苏省农业气象重点实验室南京210044 河北省饶阳县气象局饶阳053900

利用吉林省10个农业气象观测站1981−2019年日平均气温、水稻发育日期及产量、历史灾情等数据,识别水稻关键生育期延迟型/障碍型冷害两种类型冷害事件,并对关键生育期不同类型冷害的致灾强度和时空变化进行分析。结果表明:(1)全球变暖背... 详细信息

利用吉林省10个农业气象观测站1981−2019年日平均气温、水稻发育日期及产量、历史灾情等数据,识别水稻关键生育期延迟型/障碍型冷害两种类型冷害事件,并对关键生育期不同类型冷害的致灾强度和时空变化进行分析。结果表明:(1)全球变暖背景下吉林省各测站水稻发育期变化显著,其中移栽日期以提前为主,成熟日期以推迟为主,80%的站点移栽−成熟期间隔天数的气候倾向率为正值,且一半站点增加趋势通过了0.05水平显著性检验。(2)延迟型冷害发生次数在不同年代呈明显减少趋势,主要与移栽−抽穗期温度条件的改善有关;移栽−抽穗期延迟型冷害致灾强度更大。(3)障碍型冷害发生次数在不同年代之间无明显变化趋势,开花期障碍型冷害发生频率明显高于孕穗期,但孕穗期障碍型冷害致灾强度更大。(4)在空间分布上,延迟型冷害在全区发生频率差异不大,仅严重延迟型冷害在东部地区略高;障碍型冷害在吉林省东部区域发生频率明显较其他地区严重。综上,在全球变暖、农民调整水稻移栽日期和品种更换的共同作用下,水稻关键生育期延迟型冷害的发生明显减少,障碍型冷害主要在吉林省的东部时有发生。

关键词：延迟型冷害障碍型冷害水稻生育期

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基于机器学习方法研究气象及排放变化对长三角地区主要城市大气污染物的影响

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环境科学 2023年第11期44卷 5879-5888页

作者：付文星黄琳丁嘉豪秦墨梅于兴娜谢放尖胡建林南京信息工程大学环境科学与工程学院江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究重点实验室江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京信息工程大学长望学院南京210044 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中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室南京210044 南京生态环境保护科学研究院南京210093

选取2015~2021年长三角地区4个代表性城市污染物浓度,利用机器学习的气象归一化方法解耦气象因素对污染物的影响,量化气象和排放对污染物浓度变化的贡献.结果表明,长三角地区PM_(2.5)、NO_(2)和SO_(2)排放下降影响贡献较大(57.2%~68.2%... 详细信息

选取2015~2021年长三角地区4个代表性城市污染物浓度,利用机器学习的气象归一化方法解耦气象因素对污染物的影响,量化气象和排放对污染物浓度变化的贡献.结果表明,长三角地区PM_(2.5)、NO_(2)和SO_(2)排放下降影响贡献较大(57.2%~68.2%、80.7%~94.6%和81.6%~96.1%),抵消了气象因素带来的不利影响,致使污染物浓度降低.而气象条件对于臭氧日最大8 h(MDA8O_(3))的贡献强于其他污染物(23.5%~42.1%),其中气象因素促进污染物浓度上升(4.7%),排放变化促进污染物浓度下降(-3.2%).NO_(2)和MDA8O_(3)在2019~2021年降幅更快,主要原因是2019~2021年排放起到较2015~2018年更强的促进污染物浓度降低作用.PM_(2.5)和SO_(2)在2019~2021年的降幅较2015~2021年整体有所减弱.基于机器学习的气象归一化方法可以解耦气象对污染物的影响,量化排放变化对污染物浓度的影响,为评估污染控制政策的有效性提供了很好的研究手段.

关键词：机器学习气象归一化大气污染物长期趋势随机森林模型

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考虑尺度敏感性的长江中下游暖区暴雨初始扰动方案比较分析

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热带气象学报 2023年第3期39卷 386-401页

作者：徐渊闵锦忠庄潇然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江苏南京210044 江苏省气象台江苏南京210008

弱天气尺度强迫背景下的长江中下游暖区暴雨突发性强,高度非线性,难以准确预报,这时考虑不确定因素的集合预报成为重要选项,而对流尺度集合预报核心问题是积分一段时间后离散度偏低,会导致预报失败。比较包含不同尺度扰动信息的对流尺... 详细信息

弱天气尺度强迫背景下的长江中下游暖区暴雨突发性强,高度非线性,难以准确预报,这时考虑不确定因素的集合预报成为重要选项,而对流尺度集合预报核心问题是积分一段时间后离散度偏低,会导致预报失败。比较包含不同尺度扰动信息的对流尺度集合预报方案间的差异性并据此优化初始扰动方案,针对2018年5月4—5日一次典型长江中下游暖区暴雨过程,分别采用动力降尺度(DOWN)、增长模繁殖法(BGM)、局地增长模繁殖法(LBGM)和混合扰动法(BLEND)等四种方法进行集合预报试验,以期探讨对离散度和预报效果的影响。结果表明,在模式积分0~6 h,具有中小尺度扰动信息的BGM和LBGM的离散度优于DOWN,其中LBGM相比于BGM具有一定程度上的改进,说明具有更准确中尺度特征的扰动能够在积分初始阶段获得有效增长,即考虑了中小尺度天气系统局地性的LBGM能弥补BGM的不足;但是,在模式积分12 h以后,具有更多大尺度特征扰动的DOWN优于区域模式中的增长模繁殖法BGM和LBGM,说明经过初始误差快速增长一段时间后,大尺度扰动开始起主要作用。而具有不同尺度扰动信息的BLEND方案则兼具LBGM和DOWN的优势,几乎在整个预报时段离散度较高且概率预报评分较好,体现出混合扰动的优越性。以上结果进一步说明,初始扰动的尺度特征在暖区暴雨的集合预报效果中具有关键性的作用,因而通过调整初始扰动的尺度信息来优化集合预报性能的混合扰动思想,在业务上具有一定的指导意义和推广价值。

关键词：尺度敏感性暖区暴雨初始扰动局地增长模繁殖法混合扰动法

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淮河流域最长连续无雨日特征及其与环流指数的关系

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水电能源科学 2023年第11期41卷 1-4页

作者：马宏伟张钤黄进张方敏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江苏南京210044 南京信息工程大学应用气象学院江苏省农业气象重点实验室江苏南京210044

基于淮河流域1961~2020年38个气象站点的逐日降水数据,筛选出最长连续无雨日(CDD),采用M-K趋势检验、主成分分析、时滞相关分析、交叉小波变换等方法分析了淮河流域CDD的变化特征及其对12个环流指数的响应。结果表明,淮河流域CDD空间分... 详细信息

基于淮河流域1961~2020年38个气象站点的逐日降水数据,筛选出最长连续无雨日(CDD),采用M-K趋势检验、主成分分析、时滞相关分析、交叉小波变换等方法分析了淮河流域CDD的变化特征及其对12个环流指数的响应。结果表明,淮河流域CDD空间分布有明显的季节特征。夏季表现为西高东低分布特征,春季、秋季和冬季表现为北高南低分布特征;60年来,不同季节的CDD变化亦不同,其中秋季大部分站点CDD增加,流域有变干趋势,而冬季全部站点CDD减小,流域干旱减缓;不同时滞的CDD与WP、SOI和Nino4具有较好的相关性,与Nino4的相关性最强,Nino4对滞后4、5个月的CDD有明显增强作用,对滞后10、11个月的CDD有明显减弱作用;Nino4对CDD的显著影响主要集中在10~15个月共振周期上,且主要呈Nino4超前于CDD的显著负相关关系。研究结果对今后干旱预测防御及水资源管理具有一定参考意义。

关键词：淮河流域最长连续无雨日环流指数主成分分析

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基于FY-3DMWRI的海上大气可降水反演研究

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地球物理学进展 2024年第5期39卷 1723-1733页

作者：徐超凡官元红鲍艳松陆其峰李江涛南京信息工程大学数学与统计学院南京210044 南京信息工程大学江苏省应用数学中心南京210044 南京信息工程大学江苏省系统建模与数据分析国际合作联合实验室南京210044 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 中国气象局地球系统数值预报中心北京100081

水汽是大气中重要的组成部分,实现大气中水汽含量的高精度反演对气象研究有着重要意义.本文利用FY-3D卫星微波成像仪(FY-3D/MWRI)在2019—2022年间每年7月份的亮温资料,根据随机森林算法,以太平洋区域ERA5水汽数据为参考,分别建立海上... 详细信息

水汽是大气中重要的组成部分,实现大气中水汽含量的高精度反演对气象研究有着重要意义.本文利用FY-3D卫星微波成像仪(FY-3D/MWRI)在2019—2022年间每年7月份的亮温资料,根据随机森林算法,以太平洋区域ERA5水汽数据为参考,分别建立海上晴空大气可降水的六通道、八通道随机森林反演模型(RF6、RF8).试验结果表明,相较于经验回归反演模型,随机森林反演模型精度有明显提高,其中RF6模型精度提高了约22%,RF8模型精度提高了约28%.进一步,将基于太平洋区域数据训练生成的RF6、RF8反演模型应用于北大西洋与南印度洋的大气可降水反演,也得到了较好的结果.因此,海上晴空大气可降水的随机森林反演模型具有较好的稳定性和普适性,且RF8模型优于RF6模型,RF6模型优于经验回归模型.

关键词：微波成像仪大气可降水量反演随机森林模型经验回归模型

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基于SAE-GA-XGBoost算法的海面小目标检测

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雷达科学与技术 2023年第1期21卷 88-96页

作者：赵迪行鸿彦王海峰阎妍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江苏南京210044 南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室江苏南京210044

针对海杂波背景下海面小目标检测精度低的问题,本文提出一种基于SAE-GA-XGBoost算法的海面小目标检测方法。使用堆栈自编码器对待检测信号自适应提取深层次特征,将时域、频域分别提取的特征组合为高维特征,增强特征的差异性。引入遗传... 详细信息

针对海杂波背景下海面小目标检测精度低的问题,本文提出一种基于SAE-GA-XGBoost算法的海面小目标检测方法。使用堆栈自编码器对待检测信号自适应提取深层次特征,将时域、频域分别提取的特征组合为高维特征,增强特征的差异性。引入遗传算法对XGBoost中超参数进行寻优并更新,利用超参数更新后的模型对高维特征进行评估分类。利用IPIX数据集进行实验验证,结果表明:与多组分类检测方法相比,所提检测方法对于高海况数据具有更好的检测效果,HH极化下#17与#280数据的检测率分别达到了80.02%与82.73%。

关键词：目标检测堆栈自编码器高维特征极端梯度提升

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1982—2020年安徽省净生态系统生产力时空格局变化及其成因

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生态学报 2023年第17期43卷 7237-7251页

作者：华朗钦张方敏翁升恒卢燕宇南京信息工程大学应用气象学院气象灾害预报预警与评估协同创新中心/江苏省农业气象重点实验室南京210044 福建省气象科学研究所福州350007 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

净生态系统生产力(NEP)是定量描述陆地生态系统与大气之间碳交换的重要指标。明确区域尺度NEP的时空格局及主导因子,有助于增强对区域碳循环变化机制的认知。基于BEPS(Boreal Ecosystem Productivity Simulator)模型模拟结果,评估了安徽... 详细信息

净生态系统生产力(NEP)是定量描述陆地生态系统与大气之间碳交换的重要指标。明确区域尺度NEP的时空格局及主导因子,有助于增强对区域碳循环变化机制的认知。基于BEPS(Boreal Ecosystem Productivity Simulator)模型模拟结果,评估了安徽省1982-2020年NEP时空格局,分析了安徽省NEP对主要环境植被因子的敏感性,并借助通径分析和贡献率分析探究了影响安徽省NEP时空变化的驱动因子。结果表明:(1)1982-2020年,安徽省多年年均NEP为651.14 gC/m^(2),线性趋势变化率为1.10 gC m^(-2)a^(-1),总体呈显著增加趋势(P<0.01)。在空间上,NEP表现为"南北部较高、中部较低"的分布,显著增加(P<0.05)的区域占52.77%,主要分布在北部和南部,显著减小(P<0.05)的区域占7.11%,主要分布在西部和东南部。NEP重心有显著的北移趋势(P<0.01)。(2)NEP对大气CO_(2)浓度变化最为敏感,对降水变化最不敏感。时间上,NEP对叶面积指数(LAI)(P<0.01)、CO_(2)(P<0.01)和饱和水汽压差(VPD)(P<0.05)的敏感性变化显著增强,对总辐射的敏感性变化显著减弱(P<0.01),对气温和降水的敏感性变化不显著(P>0.05)。空间上,NEP对各因子的敏感性有地区差异性。(3)所选环境植被因子综合解释了NEP 79%的时空变化。LAI与CO_(2)是安徽省NEP时空变化的主导因子,为正贡献,气候因子为次主导因子,为负贡献。空间上,LAI为主导因子的地区主要分布在安徽省北部、中西部的大部分地区,占49.65%,CO_(2)为主导因子的地区主要分布在安徽省西北部与东南部的大部分地区,占44.54%。

关键词：净生态系统生产力(NEP) 碳汇时空变化归因分析贡献率安徽省

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