检索结果-内蒙古大学图书馆

海洋预报 2025年

作者：石娟吴俞吴敏海南省气象台海南省南海气象防灾减灾重点实验室

利用地面自动站降水资料、0.25°×0.25°经纬度分辨率的ERA5再分析资料、卫星资料、上海台风所最佳路径集和EC全球模式细网格预报数据对2316号台风“三巴”移动路径和海南暴雨预报偏差及其原因进行分析。通过分析发现，EC... 详细信息

利用地面自动站降水资料、0.25°×0.25°经纬度分辨率的ERA5再分析资料、卫星资料、上海台风所最佳路径集和EC全球模式细网格预报数据对2316号台风“三巴”移动路径和海南暴雨预报偏差及其原因进行分析。通过分析发现，EC预报台风路径比实况略偏西偏北，移速偏快，南折时间点偏晚，主要原因是EC预报副热带高压强度偏强，冷空气影响海南的强度偏弱。海南省气象台对暴雨量级评分主观预报比EC模式预报高0.33，但主观预报和EC均漏报18日08时—19日08时海南岛东北沿海地区的暴雨，分析EC模式偏差原因得知，EC预报场的水汽通量散度辐合中心与实况偏差较大，位置偏东，强降水落区位于海南岛东部海面。低层(925 hPa)长时间维持东南急流，整层湿度条件较好，较强的垂直上升运动导致海南岛东北部沿海暴雨。

关键词：台风“三巴” 副热带高压风雨特征预报偏差

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海南岛暖季区域数值模式降水精细化预报检验

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气象 2023年第2期49卷 235-248页

作者：吴俞李玉梅李勋冯箫姜小云海南省南海气象防灾减灾重点实验室海口570203 海南省气象台海口570203 海南省气象探测中心海口570203

应用面向降水过程的时空检验方法,评估了中国气象局广东快速更新同化数值预报系统(CMA-GD)、上海数值预报系统(CMA-SH9)和中尺度天气数值预报系统(CMA-MESO)的海南岛暖季(2019—2020年的4—9月)非台风降水日小时降水预报效果,结果表明:... 详细信息

应用面向降水过程的时空检验方法,评估了中国气象局广东快速更新同化数值预报系统(CMA-GD)、上海数值预报系统(CMA-SH9)和中尺度天气数值预报系统(CMA-MESO)的海南岛暖季(2019—2020年的4—9月)非台风降水日小时降水预报效果,结果表明:三家模式均能捕捉不同流场条件下的降水空间分布形态及降水日变化特征,但CMA-GD和CMA-SH9的降水频率和强度总体偏多偏强,其中CMA-GD降水频率偏多近10%,CMA-SH9平均小时雨强偏强近4 mm·h^(-1),CMA-MESO雨强在5 mm·h^(-1)以上的降水多分布在西南部和中部山区,与实况空间分布差异较大。三家模式降水预报最易开始和降水峰值时间平均偏早1~3 h,而降水最易结束时间偏晚1~3 h;模式的大气层高层露点温度和不稳定能量预报值偏大,不稳定能量出现时间偏早,近地层逆温层特征预报失真,降水预报的开始时间倾向于提前、降水持续时间偏长。三家模式的昼间海南岛北部沿海的海陆风辐合带预报偏强,其中CMA-SH9尤为明显,与该模式降水强度明显偏强特征相一致;CMA-GD的夜间南部沿海的海陆风辐合带预报位置偏西,与该模式西南部沿海降水频次预报偏多相对应;CMA-MESO的海南岛西南部和中部山区的风速辐合预报偏强,其降水预报强度也相应偏强。

关键词：区域数值模式海南岛暖季小时降水预报偏差

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海南岛细颗粒物污染特征、影响因素及潜在源区分析

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环境科学 2024年第9期45卷 5140-5148页

作者：符传博唐家翔丹利佟金鹤海南省气象科学研究所海口570203 海南省南海气象防灾减灾重点实验室海口570203 海南省气象台海口570203 中国科学院大气物理研究所东亚区域气候-环境重点实验室北京100029

基于2015~2021年海南岛环境监测数据和气象观测数据,利用后向轨迹模型、聚类分析、多元线性回归方法、潜在源区贡献因子算法和权重轨迹方法等探讨了海南岛PM_(2.5)污染特征,影响因素及潜在贡献源区.结果表明,海南岛PM_(2.5)浓度具有明... 详细信息

基于2015~2021年海南岛环境监测数据和气象观测数据,利用后向轨迹模型、聚类分析、多元线性回归方法、潜在源区贡献因子算法和权重轨迹方法等探讨了海南岛PM_(2.5)污染特征,影响因素及潜在贡献源区.结果表明,海南岛PM_(2.5)浓度具有明显的季节性变化特征,冬季ρ(PM_(2.5))最高(22.6μg·m^(−3)),秋季和春季次之(17.38和16.53μg·m^(−3)),夏季最低(9.79μg·m^(−3)).近7年海南岛共有30 d出现PM_(2.5)浓度超标,且年平均和4季PM_(2.5)浓度均出现显著的下降趋势,其气候倾向率[μg·(m^(3)·a)^(−1)]分别为−0.97(年平均)、−1.09(春季)、−0.61(夏季)、−0.83(秋季)和−1.25(冬季).海南岛PM_(2.5)浓度与气态污染物高度相关,相关系数分别为0.471(SO_(2))、0.633(NO_(2))、0.479(CO)和0.773(O_(3)-8h),均达到了0.01的显著性水平.海南岛PM_(2.5)浓度与平均风速和大气压呈正相关关系,与降水量、相对湿度、日照时数、平均气温和总辐射呈负相关关系,其中平均气温、相对湿度和太阳总辐射是主控气象因子.后向轨迹和潜在贡献源区分析表明,冬季和秋季受来自内陆地区的气流影响时,海南岛平均的PM_(2.5)浓度普遍偏高(≥20μg·m^(−3)),福建、浙江、湖南、江西、广东和广西等省份是海南岛PM_(2.5)主要潜在贡献源区.

关键词：细颗粒物(PM_(2.5)) 影响因子后向轨迹潜在源区海南岛

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海口市臭氧浓度统计预报模型的构建与效果评估

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环境科学 2024年第5期45卷 2516-2524页

作者：符传博林建兴唐家翔丹利海南省气象科学研究所海口570203 海南省南海气象防灾减灾重点实验室海口570203 海南省气象台海口570203 中国科学院大气物理研究所东亚区域气候‐环境重点实验室北京100029

主要利用2015~2020年海口市臭氧(O_(3))浓度资料和ERA5再分析资料,基于污染物浓度控制方程挑选出海口市O_(3)-8h浓度(日最大8 h滑动平均)的15个关键预报因子,构建了多元线性回归模型(MLR)、支持向量机模型(SVM)和BP神经网络模型(BPNN),... 详细信息

主要利用2015~2020年海口市臭氧(O_(3))浓度资料和ERA5再分析资料,基于污染物浓度控制方程挑选出海口市O_(3)-8h浓度(日最大8 h滑动平均)的15个关键预报因子,构建了多元线性回归模型(MLR)、支持向量机模型(SVM)和BP神经网络模型(BPNN),并对2021年海口市O_(3)-8h浓度进行预测和效果检验.结果表明,O_(3)-8h浓度与关键预报因子的相关系数绝对值主要分布在0.2~0.507之间,其中1000 hPa的相对湿度(RH1000)和风向(WD1000),875 hPa的经向风(v875)的相关系数绝对值超过了0.4,具有较好的指示作用.3个预报模型基本能预报出海口市O_(3)-8h浓度冬半年偏高,夏半年偏低的变化趋势,其中BPNN模型的标准误差(RMSE)数值最小(22.29μg·m^(−3)).实测值与3个统计模型预报值的相关系数从大到小排列为:0.733(BPNN)>0.724(SVM)>0.591(MLR),均通过了99.9%的信度检验.O_(3)-8h浓度等级预报的结果检验表明,3个预报模型的TS评分均随着O_(3)-8h浓度等级的上升而下降,而漏报率(PO)和空报率(NH)随着O_(3)-8h浓度等级的上升而上升.SVM和BPNN模型在3个等级预报中TS评分均略高于MLR模型,特别是在轻度污染等级,TS评分还维持在70%以上,具有较好的预报性能.

关键词：臭氧(O_(3)) 多元线性回归支持向量机 BP神经网络预报评估海口市

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热带季节内振荡对海南岛10月持续性强降水的影响

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热带气象学报 2025年第1期41卷 99-111页

作者：刘遇吴慧蔡亲波吴志彦冯箫海南省海南气象防灾减灾重点实验室海南海口570203 海南省气象台海南海口570203 海南省气候中心海南海口570203

本文研究了1979—2019年热带季节内振荡(MJO)对海南岛持续性强降水(PHR)的影响。结果表明,海南岛PHR的降水量和发生频次均以10月最多,且受强MJO的明显调控。当MJO对流位于热带东印度洋-西太平洋(位相3~6)时,海南岛10月持续性强降水偏多;... 详细信息

本文研究了1979—2019年热带季节内振荡(MJO)对海南岛持续性强降水(PHR)的影响。结果表明,海南岛PHR的降水量和发生频次均以10月最多,且受强MJO的明显调控。当MJO对流位于热带东印度洋-西太平洋(位相3~6)时,海南岛10月持续性强降水偏多;而MJO对流位于热带西印度洋和中太平洋一带(位相7、8、1和2)时,持续性强降水较少。热带东印度洋-西太平洋的MJO对流在海南岛上空引发MJO扰动东风异常,配合其北侧有东北风异常,南侧的南海中北部存在气旋环流异常,与海南岛秋季暴雨的典型环流模态一致,使得低频水汽通量辐合增强,加湿低层大气,有利于海南岛持续性强降水的发生和维持。热带西印度洋和中太平洋一带的MJO对流引发海南岛上空的反气旋环流异常,减弱水汽辐合,不利于低层大气增湿。海洋性大陆附近偏暖的海温以及赤道中东太平洋偏低的海温有助于热带东印度洋-西太平洋MJO对流生成和发展,使得海南岛PHR增强。

关键词：持续性强降水热带季节内振荡海南岛

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中国农作物碳足迹核算研究概述

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中国农业资源与区划 2023年第5期44卷 148-154页

作者：张明洁张京红李文韬张亚杰林绍伍海南省气候中心海南省南海气象防灾减灾重点实验室海南省气象探测中心

[目的]碳足迹核算是对农业温室气体排放的定量评价，开展农作物碳足迹核算理论研究能够为低碳农业建设提供技术支撑。[方法]文章在对我国农资投入变化情况进行简要分析的基础上，从碳足迹概念，碳足迹核算的数据来源、方法，我国农作物... 详细信息

[目的]碳足迹核算是对农业温室气体排放的定量评价，开展农作物碳足迹核算理论研究能够为低碳农业建设提供技术支撑。[方法]文章在对我国农资投入变化情况进行简要分析的基础上，从碳足迹概念，碳足迹核算的数据来源、方法，我国农作物碳足迹核算涉及的对象、系统边界以及构成、时空分布特征等方面，系统总结了当前农作物碳足迹核算的研究进展。[结果]（1）目前我国已开展碳足迹核算的农作物主要有水稻、玉米、小麦、大豆、油菜、脐橙、苹果、油菜和烟叶等，研究过程中活动水平数据、温室气体排放参数来源和核算包含过程的不尽相同，核算过程有仅针对研究对象生产环节的，也有包含上游环节和生产环节的，部分研究还包括产品加工、运输分销、消费和废弃环节，因此核算结果差异较大。（2）研究表明，肥料尤其是氮肥的施用和灌溉耗电是小麦和玉米生产温室气体排放的主要来源，稻田CH4排放是水稻最主要的排放源，肥料施用和施肥后田间N2O排放是棉花、花生、大豆、油菜和水果等的温室气体排放的主要来源。（3）同时，受农资投入、耕作方式和技术手段等影响，农作物的碳足迹是不断变化的。[结论]农作物碳足迹核算研究需要全面考虑作物生产的全生命周期，采用本地化的温室气体排放参数，建立符合当地实际的碳足迹核算模型，为低碳农业的发展提供科学支撑。

关键词：农作物碳足迹核算系统边界构成时空分布

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海南省南繁水稻制种水分供求情况分析

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热带作物学报 2025年第4期46卷 1015-1024页

作者：邹海平陈小敏张明洁吕润林绍伍李伟光白蕤陈彦希海南省气候中心海南海口570203 海南省南海气象防灾减灾重点实验室海南海口570203 海南省气象探测中心海南海口570203

基于海南省南繁水稻制种大市(县)东方市和乐东县水稻生育期资料和1971—2020年气象数据,采用Penman-Monteith公式、作物系数法和美国农业部土壤保持局推荐的方法,得出两市(县)南繁水稻制种大田期及其前、中和后期3个生育阶段的需水量(ET... 详细信息

基于海南省南繁水稻制种大市(县)东方市和乐东县水稻生育期资料和1971—2020年气象数据,采用Penman-Monteith公式、作物系数法和美国农业部土壤保持局推荐的方法,得出两市(县)南繁水稻制种大田期及其前、中和后期3个生育阶段的需水量(ET_(c))、有效降水量(P_(e))和缺水量(D_(w)),进而分析两市(县)南繁水稻制种水分供求变化特征。采用多元回归方法对影响南繁水稻制种ET_(c)和D_(w)的主要气象因子进行定量研究。结果表明:东方市和乐东县南繁水稻制种大田期ET_(c)50 a均值分别为400.2、322.3 mm,P_(e)均值分别为45.7、84.3 mm,D_(w)均值分别为354.5、238.0 mm。两市(县)南繁水稻制种大田期ET_(c)和D_(w)均主要分布在中、前期,占大田期ET_(c)和D_(w)的比例之和为72.4%~85.2%。两市(县)南繁水稻制种大田期P_(e)均主要分布在后、中期,占大田期P_(e)的比例之和分别为78.2%和85.6%。近50 a东方市南繁水稻制种大田期及其各生育阶段ET_(c)和D_(w)均呈增加趋势(其中大田期增加显著),P_(e)均呈减少趋势。乐东县南繁水稻制种ET_(c)、P_(e)和D_(w)随时间变化趋势与东方市大致相反。近50 a东方市南繁水稻制种的缺水形势显著加重,而乐东县南繁水稻制种的缺水形势有所缓解但仍严峻,需积极采取有效措施减轻气候变化给两市(县)南繁水稻制种产业带来的影响。近50 a高温不显著升高且低温极显著升高或高温不显著升高且日照时数不显著增加是引起东方市南繁水稻制种大多数生育阶段ET_(c)和D_(w)增加的主要原因;而日照时数不显著减少且平均风速极显著降低或日照时数不显著减少且降水量不显著增加是引起乐东县南繁水稻制种大多数生育阶段ET_(c)和D_(w)减少的主要原因。本研究结果为气候变化背景下海南省南繁水稻制种合理用水、制定科学灌溉方案提供有力支撑。

关键词：南繁水稻制种需水量有效降水量缺水量多元回归海南

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边界层参数化对海南岛山地环流结构和湍流特征模拟的影响

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地球物理学报 2023年第5期66卷 1888-1910页

作者：吴冰雪苗峻峰杨薇南京信息工程大学大气科学学院南京210044 海南省南海气象防灾减灾重点实验室海口570203 海南省气象台海口570311

本文基于WRF-ARW(V4.0)中尺度数值模式,选用耦合同一近地层参数化方案(Eta)的五种边界层参数化方案(MYJ、MYNN2、MYNN3、BouLac、UW),对2020年5月1—2日海南岛一次典型山地环流个例进行模拟,对比分析了这五种方案所模拟的山地环流结构... 详细信息

本文基于WRF-ARW(V4.0)中尺度数值模式,选用耦合同一近地层参数化方案(Eta)的五种边界层参数化方案(MYJ、MYNN2、MYNN3、BouLac、UW),对2020年5月1—2日海南岛一次典型山地环流个例进行模拟,对比分析了这五种方案所模拟的山地环流结构和湍流特征的差异,旨在为模式应用于山地环流研究和模式改进提供一定的科学依据.研究结果表明,这五种湍流动能边界层参数化方案均能模拟出山谷风特征,对环流结构和湍流特征的影响表现为谷风时段大于山风时段.对于山地环流水平结构的模拟,因平原风推进距离的不同,五种方案模拟的近地面风速差异可达4 m·s^(-1)以上,其中MYJ方案模拟的谷风最强盛,而MYNN3方案最弱,山区多为静风或小风.对于山地环流垂直结构的模拟,MYNN2、UW方案模拟的谷风环流较强,表现为谷风厚度较厚,推进距离较远,同时由于模拟的谷风环流可越过山顶,从而模拟的高海拔地区上升区的覆盖范围和强度均较大;MYJ、BouLac方案模拟的谷风环流均未能越过山顶,且其中BouLac方案的平原风环流未能与上坡风环流耦合;而MYNN3方案模拟的环流结构最不明显.湍流特征对比分析表明,五种方案模拟的湍流动能强度和分布特征存在显著差异,其中MYNN2方案湍流混合最强,MYJ方案最弱.由于MYNN2方案下垂直湍流混合较强,大气不稳定度增加,因此其对应的谷风厚度较大,同时该方案模拟的边界层结构与实况最为接近,更适用于海南岛山地环流的模拟.

关键词：热带岛屿山地环流山谷风湍流特征数值模拟边界层参数化方案

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海南岛冬季瓜菜寒害气象指标及发生规律研究

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热带作物学报 2024年第4期45卷 855-863页

作者：邹海平张京红李伟光陈小敏白蕤吕润海南省气候中心海南海口570203 海南省南海气象防灾减灾重点实验室海南海口570203

利用海南岛18个气象站的1971—2020年冬季(12月至翌年2月)气象数据和灾情资料,构建考虑阴雨寡照影响、能量化寒害过程影响程度且具备生物学特征的冬季瓜菜寒害气象指标。在此基础上结合Mann-Kendall趋势检验法和ArcGIS技术,得出海南岛... 详细信息

利用海南岛18个气象站的1971—2020年冬季(12月至翌年2月)气象数据和灾情资料,构建考虑阴雨寡照影响、能量化寒害过程影响程度且具备生物学特征的冬季瓜菜寒害气象指标。在此基础上结合Mann-Kendall趋势检验法和ArcGIS技术,得出海南岛冬季瓜菜寒害时空变化规律。结果表明:冬季各月及各月轻至重度瓜菜寒害发生概率较高的地区主要分布在海南岛西北部和中部,出现概率较低的地区主要分布在西部、南部、东部沿海一带。冬季各月瓜菜寒害均主要以轻、中度等级为主,二者占比高达88.3%。3个月中,1月瓜菜寒害发生次数最多(占比达48.6%),瓜菜轻至重度寒害亦均在1月出现最多(占比分别为50.2%、43.4%和40.2%)。近50年海南岛冬季各月瓜菜寒害年发生次数不显著减少的站点占多数(占比分别为83.3%、94.4%和72.2%),各月不同等级瓜菜寒害中除2月重度瓜菜寒害年发生次数呈增加趋势的站点较多(占比38.9%)外,其余等级瓜菜寒害年发生次数不显著减少的站点亦占多数(占比61.1%~88.9%)。冬季各月不同等级瓜菜寒害的影响范围均按寒害轻至重顺序明显缩小。3个月之间相比,12月和2月瓜菜寒害影响范围接近且明显小于1月,轻度和中度寒害影响范围月之间亦表现出类似规律,重度寒害影响范围12月和1月接近且明显大于2月。近50年海南岛冬季各月及各月所有等级瓜菜寒害影响范围均在缩小。总体而言,近50年海南岛冬季瓜菜寒害年发生次数减少、影响范围缩小,对海南岛冬季瓜菜种植有利。但2月东、中、西部地区瓜菜重度寒害年发生次数在增加,需加以关注。

关键词：冬季瓜菜寒害气象指标 Mann-Kendall趋势检验站次比海南岛

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三亚降水日变化特征及其影响机制

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海洋预报 2024年第6期41卷 71-81页

作者：蓝欣冯箫海南省南海气象防灾减灾重点实验室海南海口570203 海南省三亚市气象局海南三亚572000 海南省气象台海南海口570203

利用2011—2020年逐时降水数据,研究了三亚6—10月降水日变化特征及其影响机制。结果表明:三亚降水日变化呈双峰特征,主峰出现在05—08时,次峰出现在15—17时。降水日变化存在空间分布差异,内陆山区峰值以午后为主,沿海地区以晨峰为主... 详细信息

利用2011—2020年逐时降水数据,研究了三亚6—10月降水日变化特征及其影响机制。结果表明:三亚降水日变化呈双峰特征,主峰出现在05—08时,次峰出现在15—17时。降水日变化存在空间分布差异,内陆山区峰值以午后为主,沿海地区以晨峰为主。将降雨日按峰值时间分为晨峰雨日和午峰雨日,在环流差异上,晨峰雨日的位势高度距平场呈一致的西低东高和东南风异常,午峰雨日则表现为在南海上空115°E附近存在一个低压异常和东北风异常;在影响机制上,晨峰雨日夜间存在低压异常和比湿正距平,近地面存在持续较强的辐合,垂直环流上存在一个深厚的上升运动系统,是导致夜间降水发生的主要原因,而午峰雨日夜间存在比湿负距平,500~600 hPa垂直环流上维持一个深厚的下沉环流,抑制了夜间降水,午后局地风场环流导致山区附近出现持续较强的近地面辐合异常,垂直环流上整层存在深厚的上升运动环流,是午后降水发生的主要原因。

关键词：降水日变化三亚晨峰雨日午峰雨日

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