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大气科学学报 2024年第3期47卷 407-424页

作者：李忠良何光鑫李勋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 中国气象局广州热带海洋气象研究所/广东省区域数值预报重点实验室广东广州510640 海南省气象局南海气象防灾减灾重点实验室/海南省气象台海南海口570203

利用1982—2016年的青海地区归一化植被指数和气象数据,基于马尔科夫链蒙特卡罗的Copula函数方法,深入探索昼夜增温不对称性与植被活动之间的复杂关系,揭示了昼夜增温和NDVI之间的联合概率分布及其季节性差异。研究结果表明,昼夜增温与N... 详细信息

利用1982—2016年的青海地区归一化植被指数和气象数据,基于马尔科夫链蒙特卡罗的Copula函数方法,深入探索昼夜增温不对称性与植被活动之间的复杂关系,揭示了昼夜增温和NDVI之间的联合概率分布及其季节性差异。研究结果表明,昼夜增温与NDVI之间的关系在不同季节呈现显著差异。尤其在秋季,昼夜增温对NDVI的影响最为显著,其次是夏季和春季。通过Copula函数模型,发现昼夜增温与NDVI在特定温度区间内呈现正相关,表明适宜的温度条件下昼夜增温对植被生长具有促进作用。然而,当昼夜增温超过某一阈值时,其对NDVI的促进作用转变为抑制作用,从而限制了植被的生长。同时,还揭示了重现期与昼夜增温及NDVI之间的关系。在较低的重现期下,昼夜增温与NDVI的联合概率较高,表明在这些条件下,植被生长良好的情况出现的频率较高。反之,较高的重现期对应于昼夜增温与NDVI较低的联合概率,表明植被生长受到抑制。本研究通过Copula函数提供了一个全新的视角来理解昼夜增温与植被动态之间的相互作用,强调了气温变化对植被生长影响的复杂性。

关键词：昼夜增温归一化植被指数(NDVI) 非对称性增温 Copula 重现期

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基于卫星遥感的南海海-气CO_(2)通量研究

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热带气象学报 2023年第4期39卷 462-473页

作者：蔡大鑫刘少军佟金鹤赵婷海南省南海气象防灾减灾重点实验室海南海口570203 海南省气象科学研究所海南海口570203

海洋是地表环境中最重要的碳库,准确估算CO_(2)在海洋与大气之间的交换对于进一步阐明其变化过程机理具有重要意义。利用南海2011—2020年的海温、风速、海平面气压等多种遥感反演数据,基于海-气分压差算法,构建了海-气CO_(2)通量遥感... 详细信息

海洋是地表环境中最重要的碳库,准确估算CO_(2)在海洋与大气之间的交换对于进一步阐明其变化过程机理具有重要意义。利用南海2011—2020年的海温、风速、海平面气压等多种遥感反演数据,基于海-气分压差算法,构建了海-气CO_(2)通量遥感估算模型,并分析其时空变化特征。结果表明:(1)遥感估算模型在整个南海海域具有较好的通用性,对比实测区域数据,估算结果的平均绝对误差和均方根误差分别为1.04和1.37mmol/(m^(2)·d);对于源汇区的识别准确率达到90.63%。(2)南海总体表现为弱碳源,CO_(2)通量的季节变化呈现出夏秋季高、冬春季低的特征,夏季和冬季分别为全年最高和最低。空间分布特征为南北部差异大。碳汇高值区始终位于北部,且冬季为强碳汇,而碳源高值区夏季出现在中南半岛东南部,秋季则转移到南海东北部。(3)南海三种典型区(北部陆架陆坡、中部海盆、南部陆坡)的CO_(2)通量随时间推移均呈现降低的趋势,且北部下降速度最快。2011—2020年,南海年均向大气净释放碳1.51×10^(7)t,但其碳释放量呈降低趋势,降低速度为2.03×10^(6)t/a,南海总体的“碳源”强度有所减弱。研究结果可为制定碳排放及碳交易政策提供科学参考。

关键词：南海 CO_(2)通量海气交换卫星遥感时空变化

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基于随机森林算法的FY-4A地表入射太阳辐射空间订正

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太阳能学报 2024年第1期45卷 109-115页

作者：徐丽娜申彦波胡玥明邢旭煌内蒙古自治区气象服务中心呼和浩特010051 海南省南海气象防灾减灾重点实验室海口570100 中国气象局公共气象服务中心北京100081

筛选时次、天顶角、FY-4A AGRI全圆盘地表入射太阳辐射(SSI)、云覆盖率(CFR)、云检测(CLM)以及云类型(CLT)产品构建特征向量,采用随机森林方法开展FY-4A SSI逐时产品的空间订正研究。结果表明、随机森林算法对于提升FY-4A SSI产品的空... 详细信息

筛选时次、天顶角、FY-4A AGRI全圆盘地表入射太阳辐射(SSI)、云覆盖率(CFR)、云检测(CLM)以及云类型(CLT)产品构建特征向量,采用随机森林方法开展FY-4A SSI逐时产品的空间订正研究。结果表明、随机森林算法对于提升FY-4A SSI产品的空间分布精度具有明显作用,订正后相关系数、平均偏差、平均绝对误差均有不同程度的改善,且能很好地解决FY-4A SSI产品的过高估计及FY-4A SSI产品在太阳天顶角大于70°时无观测问题,有效提高FY-4A SSI产品在高纬度地区的可用性。

关键词：太阳辐照度卫星数据反演空间订正随机森林

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基于格点实况的海南岛网格晴雨预报检验

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热带气象学报 2022年第1期38卷 91-100页

作者：冯箫吴俞李玉梅李勋海南省气象台海南海口570203 海南省南海气象防灾减灾重点实验室海南海口570203

采用高分辨率的格点降水实况资料,对2019年5月1日—9月30日中国气象局广东快速更新同化数值预报系统(CMA-GD)、中国气象局上海数值预报模式系统(CMA-SH9)和欧洲中期天气预报中心全球模式(ECMWF)的降水预报产品作海南岛晴雨预报的检验评... 详细信息

采用高分辨率的格点降水实况资料,对2019年5月1日—9月30日中国气象局广东快速更新同化数值预报系统(CMA-GD)、中国气象局上海数值预报模式系统(CMA-SH9)和欧洲中期天气预报中心全球模式(ECMWF)的降水预报产品作海南岛晴雨预报的检验评估,结果表明:(1)CMA-SH9具有较高的晴雨准确率及较小的雨区面积偏差。CMA-GD(ECMWF)评分偏低与较高漏(空)报比例有关,漏(空)报易出现在五指山以南和东部沿海一带。三个模式在海南岛东部沿海一带的晴雨准确率随预报时效减小而提高;(2)CMA-GD多漏报,CMA-SH9和ECMWF多空报。CMA-GD和CMA-SH9比ECMWF具有较快速的调整能力,预报时效缩短,雨区面积偏差减小,晴雨评分提高;(3)降水面积百分比为0~20%、20%~40%、40%~60%的局地降水事件中,CMA-GD和CMA-SH9预报雨区面积偏大,预报时效增加,面积偏差由偏多转偏少;降水面积百分比为60%~80%、80%~100%的降水事件中,雨区面积随时效增加呈增加趋势。(4)CMA-GD对海南岛北部高频降水中心具有较强的预报能力,但易漏报南部高频降水中心。CMA-SH9在海南岛北部易出现高频降水面积偏大,质心偏东的误差,但对南部的高频降水预报能力优于CMA-GD。通过最优面积阈值择优方案迭代集成CMA-GD、CMA-SH9和ECMWF的降水预报,可有效提高海南岛高分辨率网格晴雨预报准确率。

关键词：晴雨检验降水面积 CMA ECMWF

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海南岛沿海城镇化对海风锋推进影响的数值模拟

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海洋学报 2024年第6期46卷 66-83页

作者：段懿轩苗峻峰冯文南京信息工程大学大气科学学院江苏南京210044 海南省南海气象防灾减灾重点实验室海南海口570203 海南省气象台海南海口570311 青海理工学院生态与环境科学学院青海西宁810016

本文利用中尺度模式WRF-ARW(Weather Research and Forecasting Model-Advanced Research WRF)(Version 4.0)对海南岛不同天气条件下的典型海风锋个例进行了高分辨率数值模拟,通过设计局地城镇化的敏感性试验,重点分析了海南岛沿海城镇... 详细信息

本文利用中尺度模式WRF-ARW(Weather Research and Forecasting Model-Advanced Research WRF)(Version 4.0)对海南岛不同天气条件下的典型海风锋个例进行了高分辨率数值模拟,通过设计局地城镇化的敏感性试验,重点分析了海南岛沿海城镇化对海风锋推进的影响及其可能机制。研究结果表明:海南岛沿海城镇化造成的海风锋结构差异是热力作用和动力作用共同影响的结果;城镇下垫面的摩擦效应与城市热岛的增强阻碍海风向内陆推进,减弱了海风锋途经地区的降温增湿效应,造成海风锋位置相对滞后;而城镇化所引起的高海陆热力差异增强了海风风速及海风辐合,同时导致海风锋前的垂直上升气流和海风环流厚度也明显增强。海风锋发展不同时期,城镇化对海风锋的推进影响有所不同。海风锋发展初期,海陆热力差异引起的推动作用与摩擦效应的阻碍作用相抵消,导致海风锋的推进无明显影响;海风锋发展强盛阶段,城镇化条件下内陆城市与非城市之间的热力差异有所增强,阻碍了海风锋向内陆推进,导致海风锋内陆渗透距离减小。不同天气条件下城市化对海风锋推进的影响有所不同,相比于晴空天气,多云天气下城市与非城市的热力差异稍强,加强了城市热岛效应对海风推进的阻碍作用,导致海风锋滞后距离稍远。此外,当土地利用类型更换为城镇后,净辐射与陆气间交换能量减少,导致其潜热通量显著减小,感热通量值变大,从而升高了下垫面温度,增强了海风的垂直上升运动,进而造成边界层高度的升高。

关键词：海风锋城镇化土地覆盖变化复杂地形热带海岛

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海南岛4—9月短时强降水的天气型和环境参数特征

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气象科技 2024年第1期52卷 55-65页

作者：石娟郑艳柯元惠蒋贤玲海南省气象台海口570203 海南省南海气象防灾减灾重点实验室海口570203

利用海南岛加密自动站逐小时降水资料、ERA5再分析资料,对海南岛短时强降水日环流配置进行了天气学分型,并进一步探讨了各天气型下海南岛短时强降水的时空分布、环流形势和关键环境参数特征。结果表明:(1)海南岛短时强降水有明显的日变... 详细信息

利用海南岛加密自动站逐小时降水资料、ERA5再分析资料,对海南岛短时强降水日环流配置进行了天气学分型,并进一步探讨了各天气型下海南岛短时强降水的时空分布、环流形势和关键环境参数特征。结果表明:(1)海南岛短时强降水有明显的日变化特征,呈单峰型,主要出现在15:00—19:00。(2)海南岛短时强降水的天气型主要有南海低压槽、华南沿海槽、西南低压槽和冷锋型。(3)南海低压槽、华南沿海槽、西南低压槽和冷锋型短时强降水分别占37%,31%,16%和16%。南海低压槽和华南沿海槽型主要出现在7、8和9月;西南低压槽型除9月外,其余各月份均可能出现;冷锋型绝大多数出现在4、5月。(4)南海低压槽和华南沿海槽型整层湿度条件都较好,不稳定能量较大,垂直风切变较弱。西南低压槽型不稳定能量较大,湿度条件一般,垂直风切变较弱。冷锋型存在明显的上干下湿特征,垂直风切变最大,0~6 km风速差75%分位大于10 m/s,不稳定能量最小。

关键词：短时强降水天气型环境参数海南岛

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热带气旋对海南岛臭氧污染的影响分析

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环境科学 2023年第6期44卷 3089-3097页

作者：符传博丹利佟金鹤徐文帅海南省气象科学研究所海口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 海南省南海气象防灾减灾重点实验室海口570203 海南省环境科学研究院海口571126

基于2015~2020年西北太平洋生成的181个热带气旋资料,海南岛18个市县臭氧(O_(3))小时浓度数据和气象观测资料,分析了热带气旋对海南岛O_(3)污染的影响.结果表明,近6年共有40个(22.1%)热带气旋的生命期间海南岛出现了O_(3)污染天气,热带... 详细信息

基于2015~2020年西北太平洋生成的181个热带气旋资料,海南岛18个市县臭氧(O_(3))小时浓度数据和气象观测资料,分析了热带气旋对海南岛O_(3)污染的影响.结果表明,近6年共有40个(22.1%)热带气旋的生命期间海南岛出现了O_(3)污染天气,热带气旋生成个数偏多的年份,O_(3)污染天数也偏多,其中2019年污染天数最多最严重,高污染(≥3个市县超标)天数高达39 d(54.9%).高污染(HP)类热带气旋有逐年增多趋势,趋势系数和气候倾向率分别为0.725(通过95%信度检验)和0.667个·a^(-1).热带气旋强度与海南岛O_(3)最大8 h滑动浓度平均值(O_(3)-8h)成正相关关系,其中在台风(TY)等级,HP类热带气旋占所有样本数的比例高达35.4%.热带气旋路径聚类分析表明,南海生成影响型(A类)热带气旋生成个数最多,共有67个(37%),同时最容易造成海南岛出现大范围和高浓度的O_(3)污染,A类热带气旋中HP的个数和海南岛ρ(O_(3)-8h)分别为7个和121.90μg·m^(-3).此外,HP期间热带气旋中心出现频率相对密集的区域分别是南海中部海面和巴士海峡以东的西太平洋海面.HP类热带气旋影响下,海南岛气象条件的变化有利于O_(3)浓度的升高.

关键词：臭氧(O_(3)) 热带气旋聚类分析相关分析海南

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水汽通量散度分解在一次台风暴雨中的应用

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气象 2023年第6期49卷 671-681页

作者：周冠博柳龙生李兴宇国家气象中心北京100081 海南省南海气象防灾减灾重点实验室海南570203 中国科学院大气物理研究所北京100029

作为表征异常降水的一个重要参数,水汽通量散度(Q v)根据亥姆霍兹定理被分解为三个分量,即旋转风引起的水汽平流(Q r)、辐散风引起的水汽平流(Q d)和气流辐合辐散造成的水汽通量散度(Q div)。以2018年18号台风温比亚造成的河南商丘和江... 详细信息

作为表征异常降水的一个重要参数,水汽通量散度(Q v)根据亥姆霍兹定理被分解为三个分量,即旋转风引起的水汽平流(Q r)、辐散风引起的水汽平流(Q d)和气流辐合辐散造成的水汽通量散度(Q div)。以2018年18号台风温比亚造成的河南商丘和江苏徐州的强降水为例,分析了水汽通量散度分解后的三个分量的时空演变。结果表明:Q v仅能得到水汽聚集的情况,分解之后的分量可以更清楚地了解不同的降水时段内具体是哪些项起到了主导因素。总的Q v贡献主要来自于Q div,而降水的增强一般与Q r的正贡献对应较好,降水的减小往往是由于Q d的抑制作用引起的,未来将应用这种水汽通量散度分解方法有效改进台风降水落区的诊断和分析。

关键词：水汽通量散度气流分解台风暴雨

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海南岛臭氧污染时空变化及敏感性特征

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环境科学 2023年第9期44卷 4799-4808页

基于环境空气质量数据、气象观测数据和卫星遥感资料,研究了2015~2020年海南岛臭氧(O_(3))污染的时空分布、变化趋势、 O_(3)生成敏感性及其与气象因子的关系.结果表明,海南岛O_(3)-8h(日最大8 h滑动平均值)表现为西部和北部偏高,中部... 详细信息

基于环境空气质量数据、气象观测数据和卫星遥感资料,研究了2015~2020年海南岛臭氧(O_(3))污染的时空分布、变化趋势、 O_(3)生成敏感性及其与气象因子的关系.结果表明,海南岛O_(3)-8h(日最大8 h滑动平均值)表现为西部和北部偏高,中部、东部和南部偏低的分布特征,2015年O_(3)-8h浓度最高,2019年O_(3)-8h浓度超标占比最大.O_(3)-8h浓度与平均气温(P<0.1)、日照时数(P<0.01)、太阳总辐射(P<0.01)、大气压和平均风速呈正相关关系,与降雨量(P<0.05)和相对湿度呈负相关关系.卫星遥感数据显示,2015~2020年海南岛对流层NO2柱浓度(NO2-OMI)和HCHO柱浓度(HCHO-OMI)呈相反的变化趋势,2020年NO2-OMI较2015年上升了7.74%, HCHO-OMI下降了10.2%.海南岛属于NOx控制区,近6年FNR值(O_(3)生成敏感性)呈波动式地下降趋势,其趋势系数和气候倾向率分别为-0.514和-0.123 a^(-1).气象因子与海南岛FNR值有较好的相关关系.

关键词：臭氧(O_(3)) 臭氧检测仪(OMI) 卫星监测臭氧敏感性海南岛

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台风“浪卡”过程对海南岛臭氧污染的影响分析

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环境科学 2023年第5期44卷 2481-2491页

为了探讨2016号台风“浪卡”对海南岛臭氧(O_(3))浓度的影响,选取了2020年10月10~14日海南岛逐时空气质量监测数据、气象要素数据、ERA5再分析资料和“葵花8号”红外亮温TBB产品,采用相关分析和后向轨迹模拟方法进行深入讨论.结果表明,1... 详细信息

为了探讨2016号台风“浪卡”对海南岛臭氧(O_(3))浓度的影响,选取了2020年10月10~14日海南岛逐时空气质量监测数据、气象要素数据、ERA5再分析资料和“葵花8号”红外亮温TBB产品,采用相关分析和后向轨迹模拟方法进行深入讨论.结果表明,10月11~13日台风过程期间均有市县O_(3)最大8 h滑动浓度平均值[ρ(O_(3)-8h)]超标,海南岛平均ρ(O_(3)-8h)峰值出现在10月12日,为130.15μg·m^(-3),共有4个市县O_(3)-8h浓度超标,其中临高县达到了全岛最高值,为198.44μg·m^(-3).台风过程期间海南岛小时O_(3)浓度与降水量、相对湿度和风速呈负相关关系,与气压和气温呈正相关关系,其中与降水量、气压和相对湿度的相关系数通过了99.9%的信度检验.我国东南部沿海省份是海南岛此次O_(3)污染的主要贡献源区.受西太平洋副热带高压(副高)内部的下沉气流和台风“浪卡”外围下沉气流共同影响,源区大气存在垂直混合作用,气象条件有利于大气光化学反应,并随着台风西北侧的东北气流输送至海南岛,致使海南岛O_(3)污染事件发生.还构建了台风“浪卡”影响下的海南岛O_(3)污染的天气概念模型,可供大气污染预测预警研究和环境管理部门污染联防联控参考.

关键词：臭氧(O_(3)) 台风气象条件概念模型海南

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