检索结果-内蒙古大学图书馆

气候变化研究进展 2019年第5期15卷 465-468页

作者：李立娟郭准中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室(LASG)

世界气候研究计划(WCRP)于2003年支持开展云反馈模式比较计划(CFMIP)。目前已经开展到第三阶段(CFMIP-3)。相比前两阶段的试验,CFMIP-3试验设计更加丰富、具体,除增加CMIP6DECK和Historical试验的观测模拟器(COSP)输出外,还围绕着回答7... 详细信息

世界气候研究计划(WCRP)于2003年支持开展云反馈模式比较计划(CFMIP)。目前已经开展到第三阶段(CFMIP-3)。相比前两阶段的试验,CFMIP-3试验设计更加丰富、具体,除增加CMIP6DECK和Historical试验的观测模拟器(COSP)输出外,还围绕着回答7个云反馈相关的科学问题,设计了Tier-1(必做)和Tier-2(可选)两类试验。CFMIP将气候模拟、观测研究和过程模拟等几个研究方向更紧密地联系在一起,并为理解和模拟云及其辐射反馈的气候贡献提供更深刻的认识和分析手段。

关键词：云反馈试验设计科学问题云反馈模式比较计划(CFMIP)

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基于TRMM卫星降水的太行山区降水时空分布格局

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水科学进展 2019年第1期30卷 1-13页

作者：杜军凯贾仰文李晓星牛存稳刘欢仇亚琴中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室北京100038 中国环境科学研究院北京100012

基于TRMM 3B42V7数据,综合采用多元线性回归、偏最小二乘回归和地理加权回归3种方法,建立了太行山区卫星降水产品的降尺度校正模型,将遥感降水信息从0. 25°×0. 25°降尺度到0. 05°×0. 05°。在结果评估和... 详细信息

基于TRMM 3B42V7数据,综合采用多元线性回归、偏最小二乘回归和地理加权回归3种方法,建立了太行山区卫星降水产品的降尺度校正模型,将遥感降水信息从0. 25°×0. 25°降尺度到0. 05°×0. 05°。在结果评估和优选的基础上,分析了"像元—集水区—全区"年、月降水的多时空尺度干湿季节分布和垂向分布特征,并从机理方面论证了研究的合理性。结果表明:①地理加权回归校正效果最优,可明显降低校正降水与实测降水系列的均方根误差和平均相对偏差且提高决定系数;偏最小二乘回归可降低两项误差,但对决定系数无提升;多元线性回归最差,各项指标均无改善。②处于夏季风迎风侧的东坡和南坡降水量普遍高于500 mm,背风侧的西坡和北坡降水量较低,最大年降水量位于东南坡海拔1 300～1 500 m的地带。③研究区7—9月降水量占全年的58. 7%,干湿季节降水量之比为1∶18,各集水区的变化范围为1∶13～1∶25。④季风风向影响降水中心的移动路径,各月降水量沿高程变化梯度区间为-5. 2～6. 7 mm/hm,且迎风坡降水的垂向分布更复杂。

关键词：热带降雨测量任务降尺度干湿季节垂直地带性

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基于PMIP3和CMIP5模拟结果的过去千年特征时段北极涛动的变率特征及成因分析

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气候与环境研究 2020年第4期25卷 429-442页

作者：陈可凡宁亮孙炜毅覃燕敏薛姣刘健严蜜南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室/江苏省地理环境演化国家重点实验室培育建设点/江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心/地理科学学院南京210023 青岛海洋科学与技术试点国家实验室海洋—气候—同位素模拟开放工作室山东青岛266237 马萨诸塞大学地理科学学院地球科学系气候系统研究中心阿姆赫斯特01003美国中国科学院地球环境研究所黄土与第四纪地质国家重点实验室西安710063 江苏省大规模复杂系统数值模拟重点实验室/南京师范大学数学科学学院南京210023

利用参与第三次古气候模式评估比较计划(Paleoclimate Modelling Intercomparison Project Phase Ⅲ,PMIP3)过去千年气候模拟试验以及参与第五次耦合模式评估比较计划(Paleoclimate Model Intercomparison Project Phase 5,CMIP5)全强迫历史情景试验的9个地球系统模式模拟试验结果,对过去千年3个特征时段(中世纪气候异常期、小冰期和现代暖期)北极涛动(Arctic Oscillation, AO)的变率及成因进行了分析。通过与NCEP再分析资料的对比发现,模式能够较好地模拟出AO的空间模态及年际变化周期,且大部分模式能够模拟出过去50年AO的增强趋势。过去千年3个特征时段中,不同模式对中世纪气候异常期AO位相的模拟并不一致,但大部分模式显示小冰期AO基本呈现负位相,而现代暖期则表现为显著的正位相,与重建结果一致。基于多模式集合平均的机制分析表明,中世纪气候异常期北极地区海平面气压变化不显著,小冰期北极地区海平面气压显著偏正,现代暖期海平面气压显著偏负,这与现代暖期北极温度偏高而小冰期北极温度偏低有关。过去千年中,小冰期和现代暖期的AO变率分别受自然外强迫和人为外强迫的影响。

关键词：北极涛动 PMIP3 计划 CMIP5 计划过去千年特征时段

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浙江省农田土壤多环芳烃污染及风险评价

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农业环境科学学报 2019年第7期38卷 1531-1540页

作者：李欣红史咲頔马瑾方迪邱兴华南京农业大学资源与环境科学学院南京210095 中国环境科学研究院环境基准与风险评估国家重点实验室北京100012 北京大学环境科学与工程学院环境模拟与污染控制国家重点联合实验室北京100871

为探究浙江省农田土壤中16种优控多环芳烃(Polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)含量、来源及生态和健康风险,用网格布点法采集了62个农田土壤样品并进行实验分析。结果表明,ΣPAHs浓度范围为34.04~1990.38ng·g^-1,污染物以高环... 详细信息

为探究浙江省农田土壤中16种优控多环芳烃(Polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)含量、来源及生态和健康风险,用网格布点法采集了62个农田土壤样品并进行实验分析。结果表明,ΣPAHs浓度范围为34.04~1990.38ng·g^-1,污染物以高环类PAHs为主,研究区域内所有土样苯并[a]芘(BaP)浓度均未超过我国新颁布的《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB 15618—2018)中的风险筛选值。采用比值法及主成分分析研究其环境来源,结果显示主要来自于交通污染、煤炭和薪柴燃烧。内梅罗综合污染指数法评价结果表明,研究区有87.10%的样点存在生态风险。毒性当量因子风险评价法分析结果显示,PAHs的毒性当量浓度范围为1.53~268.27 ng·g^-1,7种致癌PAHs为污染主体,平均占比高达99.18%。暴露量估算结果显示,经口摄入是PAHs致癌风险最高的暴露途径。健康风险评价显示,土壤中PAHs暴露暂时不会对人群产生明显的非致癌风险,但儿童的综合致癌风险已超过可接受范围,需引起重视。

关键词：多环芳烃农田土壤来源生态风险健康风险

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农作物实景监测中的图像数据质量控制方法研究

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气象 2020年第1期46卷 119-128页

作者：李翠娜石广玉余正泓白晓东中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室北京100029 中国科学院大学北京100049 中国气象局气象探测中心北京100081 中国气象局沈阳大气环境研究所沈阳110300 广东科学技术职业学院珠海519090 南京邮电大学南京210023

农作物实景自动监测系统具有自动、非接触、非破坏性等优点,是传统农业气象观测的补充。开展图像质量控制是合理使用农作物实景自动监测系统资料的基础。利用郑州、泰安和固城三地的历史农作物实景图像资料,设计了基于颜色特征参数检测... 详细信息

农作物实景自动监测系统具有自动、非接触、非破坏性等优点,是传统农业气象观测的补充。开展图像质量控制是合理使用农作物实景自动监测系统资料的基础。利用郑州、泰安和固城三地的历史农作物实景图像资料,设计了基于颜色特征参数检测和基于暗通道先验直方图检测的图像数据质量控制方法。通过对2010-2012年三年夏玉米和冬小麦等不同天气条件下得到的农作物实景自动观测资料进行质量控制与应用效果检验。结果表明:两种质量控制方法均可判断出农作物实景自动监测系统中图像观测资料的异常数据;基于颜色特征参数检测方法可有效识别出像素缺失图像,准确率达100%;基于暗通道先验直方图检测方法能有效识别出污染图像,平均准确率为95.7%,平均召回率为87.5%。该质量控制方法可减小模型估算值与观测数据之间的误差,目前已应用于省级农业自动观测业务系统。

关键词：机器学习农作物实景监测图像质量控制暗通道

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气候系统模式FGOALS模拟的南亚夏季风:偏差和原因分析

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大气科学 2019年第2期43卷 437-455页

作者：黄昕周天军吴波陈晓龙中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室(LASG) 北京100029 中国科学院大学北京100049

本文通过与观测和再分析资料的对比,评估了LASG/IAP发展的气候系统模式FGOALS的两个版本FGOALS-g2和FGOALS-s2对南亚夏季风的气候态和年际变率的模拟能力,并使用水汽收支方程诊断,研究了造成降水模拟偏差的原因。结果表明,两个模式夏季... 详细信息

本文通过与观测和再分析资料的对比,评估了LASG/IAP发展的气候系统模式FGOALS的两个版本FGOALS-g2和FGOALS-s2对南亚夏季风的气候态和年际变率的模拟能力,并使用水汽收支方程诊断,研究了造成降水模拟偏差的原因。结果表明,两个模式夏季气候态降水均在陆地季风槽内偏少,印度半岛附近海域偏多,在降水年循环中表现为夏季北侧辐合带北推范围不足。FGOALS-g2中赤道印度洋"东西型"海温偏差导致模拟的东赤道印度洋海上辐合带偏弱,而FGOALS-s2中印度洋"南北型"海温偏差导致模拟的海上辐合带偏向西南。水汽收支分析表明,两个模式中气候态夏季风降水的模拟偏差主要来自于整层积分的水汽通量,尤其是垂直动力平流项的模拟偏差。一方面,夏季阿拉伯海和孟加拉湾的海温偏冷而赤道西印度洋海温偏暖,造成向印度半岛的水汽输送偏少;另一方面,对流层温度偏冷,冷中心位于印度半岛北部对流层上层,同时季风槽内总云量偏少,云长波辐射效应偏弱,对流层经向温度梯度偏弱以及大气湿静力稳定度偏强引起的下沉异常造成陆地季风槽内降水偏少。在年际变率上,观测中南亚夏季风环流和降水指数与Ni?o3.4指数存在负相关关系,但FGOALS两个版本模式均存在较大偏差。两个模式中与ENSO暖事件相关的沃克环流异常下沉支和对应的负降水异常西移至赤道以南的热带中西印度洋,沿赤道非对称的加热异常令两个模式中越赤道环流季风增强,导致印度半岛南部产生正降水异常。ENSO相关的沃克环流异常下沉支及其对应的负降水异常偏西与两个模式对热带南印度洋气候态降水的模拟偏差有关。研究结果表明,若要提高FGOALS两个版本模式对南亚夏季风气候态模拟技巧,需减小耦合模式对印度洋海温、对流层温度及云的模拟偏差;若要提高南亚夏季风和ENSO相关性模拟技巧需要提高模式对热带印度洋气候态降水以及与ENSO相关的环流异常的模拟能力。

关键词：南亚夏季风模式偏差气候态与年际变率 FGOALS模式

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耦合模式FGOALS-s2海洋同化试验模拟的西北太平洋海气相互作用特征

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大气科学 2019年第3期43卷 467-482页

作者：江洁周天军吴波邹立维中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室(LASG) 北京100029 中国科学院大学北京100049

观测发现,西北太平洋区域夏季降水-SST存在显著的负相关,主要是由于El Ni?o衰减年西北太平洋异常反气旋持续至夏季,该过程是检验耦合模式性能的重要参照标准。本文利用中国科学院大气物理研究所近期气候预测系统IAP-DecPreS,通过海洋同... 详细信息

观测发现,西北太平洋区域夏季降水-SST存在显著的负相关,主要是由于El Ni?o衰减年西北太平洋异常反气旋持续至夏季,该过程是检验耦合模式性能的重要参照标准。本文利用中国科学院大气物理研究所近期气候预测系统IAP-DecPreS,通过海洋同化试验、大气模式AMIP试验与观测结果的比较,评估海洋同化试验对西北太平洋夏季局地海气相互作用特征的模拟影响。结果表明,海洋同化试验能够模拟出西北太平洋区域夏季降水-SST负相关,但负相关区域范围偏小。其与观测之间的最大差异出现在8月,西北太平洋负降水异常及异常反气旋位置偏东,强度偏弱。这是由于其模拟的El Ni?o衰减年夏季赤道东印度洋正降水异常偏弱且移动至赤道南侧,对流层增温偏弱,对西太平洋的遥相关作用偏弱。AMIP试验未考虑大气对海洋的反馈作用,不能再现西北太平洋降水-SST负相关,无法模拟出El Ni?o衰减年夏季西北太平洋异常反气旋。研究表明,海洋同化试验对西北太平洋区域局地海气相互作用特征的模拟能力较AMIP试验有所提升,其对8月西北太平洋降水与环流场的模拟偏差与东赤道印度洋降水模拟偏差有关。

关键词： FGOALS模式西北太平洋海洋同化海气相互作用

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近期气候预测系统IAP-DecPreS对印度洋偶极子的回报技巧:全场同化和异常场同化的比较

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大气科学 2019年第4期43卷 831-845页

作者：胡帅吴波周天军中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室北京100029 中国科学院大学北京100049

印度洋偶极子(IOD)是热带印度洋年际变率主导模态之一,对于区域乃至全球气候有重要影响。准确预报IOD对于短期气候预测具有重要意义。中国科学院大气物理研究所最近建立了近期气候预测系统IAPDecPreS,其初始化方案采用"集合最优插... 详细信息

印度洋偶极子(IOD)是热带印度洋年际变率主导模态之一,对于区域乃至全球气候有重要影响。准确预报IOD对于短期气候预测具有重要意义。中国科学院大气物理研究所最近建立了近期气候预测系统IAPDecPreS,其初始化方案采用"集合最优插值-分析增量更新"(EnOI-IAU)方案,能够同化观测的海洋次表层温度廓线资料。本文分析了IAP-DecPreS季节回报试验对IOD的回报技巧,重点比较了全场同化和异常场同化两种初始化策略下预测系统对IOD的回报技巧。分析表明,8月起报秋季IOD,无论从确定性预报还是概率性预报的角度,基于全场同化的回报试验技巧均高于异常场同化的回报试验。对于5月起报的秋季IOD,基于两种初始化策略的回报试验技巧相当。研究发现,全场同化策略相对于异常场的优势主要源于它提高了对伴随ENSO发生的IOD的预报技巧。ENSO遥强迫触发的热带东印度洋"风-蒸发-SST"正反馈过程是IOD发展和维持的关键。采用全场同化策略的回报结果能够更好地模拟出IOD发展过程中ENSO遥强迫产生的异常降水场和异常风场的空间分布特征;而采用异常场同化策略,模拟的异常降水场和风场偏差较大。导致两种初始化策略预测结果技巧差异的主要原因是,全场同化能够减小模式对热带印度洋气候平均态降水固有的模拟偏差,从而提升了热带印度洋对ENSO遥强迫响应的模拟能力。而异常场同化由于在同化过程中保持了模式固有的气候平均态,因此模拟的热带印度洋对ENSO遥强迫的响应存在与模式自由积分类似的模拟偏差。

关键词：气候预测印度洋偶极子全场同化异常场同化

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CMIP6冰盖模式比较计划(ISMIP)概况与评述

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气候变化研究进展 2020年第2期16卷 255-262页

作者：李腾程晓刘岩张通王兰宁刘骥平北京师范大学全球变化与地球系统科学研究院遥感科学国家重点实验室北京100875 中山大学测绘科学与技术学院珠海519000 南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海) 珠海519000 中国气象科学研究院青藏高原与极地气象研究所北京100081 中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室北京100029 中国高校极地联合研究中心北京100875

冰盖是大面积(超过50000 km^2)覆盖陆地表面的极厚冰体,在重力作用下的形变宏观上表现为由内陆向沿海流动[1],当前世界上仅存格陵兰和南极两大冰盖。广大的内陆区域冰雪终年不化,以极低的速率积累表面降雪继而密实化为冰川。受基岩性质... 详细信息

冰盖是大面积(超过50000 km^2)覆盖陆地表面的极厚冰体,在重力作用下的形变宏观上表现为由内陆向沿海流动[1],当前世界上仅存格陵兰和南极两大冰盖。广大的内陆区域冰雪终年不化,以极低的速率积累表面降雪继而密实化为冰川。受基岩性质和地热通量的影响,冰盖底部融化润滑在冰盖内部形成快速冰流通道。如果融水在下游积累到一定程度,则会进一步发育成为相互连通的冰下水文系统,并最终汇入海洋[2]。当固体冰川流向海洋时,受地形约束可能形成冰架,由冰水密度比值可知只有约1/10漂浮在海面以上,绝大部分冰架与海水直接接触。

关键词：水文系统冰架模式比较密实化冰盖

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基于机器学习订正模型的未来百年全球海表温度预估研究

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气候变化研究快报 2020年第4期9卷 270-284页

作者：匡志远宋振亚董昌明南京信息工程大学海洋科学学院江苏南京自然资源部第一海洋研究所山东青岛青岛海洋科学与技术国家实验室区域海洋动力学与数值模拟功能实验室山东青岛自然资源部海洋环境科学与数值模拟重点实验室山东青岛南京信息工程大学海洋数值模拟与观测实验室江苏南京

经过半个多世纪的发展,气候模式已成为理解气候变化机理和预测预估未来气候不可或缺的工具,然而由于其对气候变化的模拟能力仍存在一定的不足,这影响了气候预测预估的精准性。基于机器学习的订正模型在天气预报和气候预测预估等方面的... 详细信息

经过半个多世纪的发展,气候模式已成为理解气候变化机理和预测预估未来气候不可或缺的工具,然而由于其对气候变化的模拟能力仍存在一定的不足,这影响了气候预测预估的精准性。基于机器学习的订正模型在天气预报和气候预测预估等方面的探索性研究中表现出了较好的应用潜力。本文基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)和BP (Back Propagation)神经网络发展了气候模式全球月平均海表温度(Sea Surface Temperature, SST)的订正模型,基于历史观测数据和气候模式FIO-ESM v2.0参与第六次国际耦合模式比较计划(Coupled Model Intercom-parison Project 6, CMIP6)的历史试验结果确定了模型参数,进而对该模式三种排放情景(SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5)的未来百年全球月平均SST开展了预估订正。结果表明:采用本文建立的机器学习订正模型,能够有效降低历史试验的模拟偏差,均方根误差由0.401℃降至0.096℃,平均绝对偏差由0.338℃降至0.077℃,相关系数由0.33提升到了0.95。经过订正后,未来三种排放情景下的全球平均SST增温趋势分别为0.424℃/100a、1.325℃/100a和3.185℃/100a,本世纪末20年(2081~2100)年平均的全球平均SST较最近20年(1995~2014)将分别升温0.608℃、1.183℃和2.409℃。

关键词：机器学习订正模型海表面温度 FIO-ESM v2.0 未来预估

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