中国不同时间尺度地表太阳总辐射估算研究

利用全国95个气象站点逐日地表太阳总辐射和日照时数资料,通过最小二乘法拟合回归建立地表太阳总辐射气候学计算模型。通过对比分析以日值和月值为起点的地表太阳总辐射计算模型的精度,确定了全国不同省份和区域的不同时间尺度（月、季节、生长季和年）地表太阳总辐射计算模型,并探讨了经验系数a、b值的分布及变化特征。结果表明,以日值和月值为起点建立的月、四季、生长季和年地表太阳总辐射计算模型精度无显著性差异,相对误差均低于8.5%,但以日值为起点的计算模型a、b值变异性更小。在以日值为起点建立计算模型的前提下,全国各地a、b值自西北部向南部减小,且从四季到生长季再到年尺度,随着时间尺度增大,a、b值振幅减小。根据不同省份年地表太阳总辐射计算模型经验系数a、b值,全国可划分为新甘蒙地区、青藏高原地区和中东部地区3个区域,分别确定了每个区域四季、生长季和年尺度下地表太阳总辐射计算模型。各区域不同时间尺度地表太阳总辐射计算模型均通过了显著性检验（p<0.01）,其中青藏高原地区和新甘蒙地区模型相对误差低于8.0%,模拟精度较高。     

夏玉米不同生育期叶片和冠层含水量的遥感反演

高光谱遥感技术监测作物含水量是了解作物生长状况的重要技术。为实现夏玉米不同生育期叶片和冠层含水量的快速、精细化、无损监测,本文基于2014年和2015年的6—10月华北夏玉米不同生育期不同灌水量干旱模拟试验数据构建了植被水分指数（W_I,M_SI,G_VMI）、复比指数（W_NV和W_CG）和红边反射率曲线面积（D_area）的夏玉米冠层等效水厚度（E_WTC）和叶片可燃物含水量（F_MC）的反演模型。结果表明:6个指标反演夏玉米三叶期的E_WTC模型均未达到0.05显著性水平,三叶期后各指标反演E_WTC模型均达到0.01的显著性水平,且总体而言模型精度从高到低为抽雄期、拔节期、灌浆期、成熟期和七叶期。6个指标反演七叶期和拔节期的F_MC均达到0.01显著性水平。因此,同一光谱指标反演夏玉米不同生育期叶片和冠层含水量的精度差异较大。光谱指标反演夏玉米叶片和冠层含水量指标的精度与夏玉米生育期有很大关系,进而提出了夏玉米不同生育期含水量反演模型。研究结果可为准确模拟夏玉米不同生育期含水量提供技术支撑。     

华北冬小麦品种演变过程中CO2补偿点变化分析

CO₂补偿点是作物生长模型中最基本的关键模型参数之一,本文利用Licor-6400便携式光合作用测定仪,对1949年以前和1949-2005年中国华北地区不同年代冬小麦主要品种的生理生态参数进行大量的系统测定,在此基础上,对华北地区不同冬小麦品种的光合作用模型进行拟合,以确定不同年代不同品种冬小麦CO2的补偿点。结果表明：中国华北地区冬小麦CO₂补偿点随光强升高而降低,在800 μmol·m^-2·s^-1光量子通量密度条件下,野生麦种CO₂补偿点最高,达123.40 μmol·mol^-1。1949-2005年华北地区不同冬小麦品种中泰山1号CO₂补偿点最高,达107.07 μmol·mol^-1;红秃头CO₂补偿点最低,为57.25 μmol·mol^-1;不同品种冬小麦CO₂补偿点最高值和最低值差值为49.82 μmol·mol^-1,说明华北地区冬小麦随品种演化CO₂补偿点变化明显。建立了中国华北地区7个典型冬小麦品种包含CO₂因子的直角双曲线光合作用模型,确定了不同年代不同品种冬小麦CO₂的补偿点,为进一步建立包含CO₂直接作用的气候变化影响评估机理模型提供基础数据。     

多情景土壤水分胁迫对固城夏玉米产量的定量影响评估

基于河北省固城生态与农业气象试验站2013—2015年夏玉米田间水分控制试验资料,分多情景模拟自然环境,研究了水分充足条件下夏玉米穗粒重随发育进程(DVS)的变化特征,对比分析了不同持续时间、不同发育阶段、不同程度水分胁迫对产量的影响,并建立了不同情景水分胁迫下土壤相对湿度与产量的定量关系模型。结果表明,在水分充足条件下,夏玉米穗粒重随DVS的增加呈现"慢—快—慢"的增长特征,其中乳熟—乳熟后10d的增长幅度和增长速率均为最大;水分胁迫发生在抽雄后10d—乳熟阶段,粒重减少最明显。夏玉米产量与出苗—拔节(阶段Ⅰ)、拔节—抽雄(阶段Ⅱ)、抽雄—成熟(阶段Ⅲ)以及[阶段Ⅰ+阶段Ⅱ]和[阶段Ⅱ+阶段Ⅲ]5个不同时段土壤相对湿度均呈线性显著正相关关系,其关系模型表明,水分胁迫程度越严重、持续时间越长,产量减少幅度越大,不同阶段、相同胁迫程度和持续时间对产量的影响总体表现为:阶段Ⅰ阶段Ⅱ阶段Ⅲ[阶段Ⅰ+阶段Ⅱ][阶段Ⅱ+阶段Ⅲ],以上阶段土壤相对湿度下降10%,产量分别减少89.7g/m2、122.7g/m2、129.8g/m2、133.7g/m2和144.4g/m2,减幅为22.8%～36.8%。     

基于不同机器学习算法的汾渭平原 PM2.5质量浓度预报与分析

基于支持向量回归(SVR)、BP神经网络(BPNN)、随机森林(RF)、梯度提升决策树(GBDT)和极端梯度提升(XGBoost)等5种机器学习算法,利用2016—2021年逐小时PM_2.5质量浓度监测数据和气象观测数据,构建汾渭平原代表城市PM_2.5质量浓度预报模型,对比检验不同预报模型在不同时段的预报效果。结果表明：(1)5种机器学习算法模型总体表现为秋冬季和供暖期的预报效果要优于春夏季,各模型在细颗粒物污染较重时段的预报能力更加稳定,预报效果更好。(2)XGBoost模型无论在决定系数、平均绝对误差、均方根误差上均不同程度地优于其他模型,其次是GBDT、RF和BPNN模型,SVR模型预报能力较差。(3)XGBoost模型预报结果在量级和演变趋势上与实况十分接近,预报值偏离实况值的幅度较小,但春夏季预报结果有明显的高估或低估,对极端高值区也存在低估。(4)当前和过去1 h的能见度是影响预报效果的最关键因子,气象因子对汾渭平原PM_2.5质量浓度预报存在明显的时间滞后性影响。     

精细化监测资料在山西暴雨预报模型改进中的应用

利用近3年5—9月山西63个GPS/MET临测站反演的逐时气柱水汽总量空间分布图与对应的459天气象观测资料、12个暴雨日的暴雨落区以及对应的流型配置图,对比分析发现:(1)当气柱水汽总量空间分布的水平梯度在25～40 mm/l经(纬)度时,未来12～36小时,在水平梯度的大值区及其南北(东西)0.5～1.0个经(纬)度的范围内,暴雨及其以上天气出现的概率达100%,当气柱水汽总量空间分布的水平梯度≥40 mm/l经(纬)度时,在水平梯度的大值区及其南北(东西)0.5个经(纬)度的范围内出现大暴雨的慨率为63.6%;(2)暴雨落区在气柱水汽总量空间分布图中水汽含量水平梯度大值区及其以北(西)还是以南(东)0.5～1.0)个经(纬)度的范围出现,不同的流型配置会出现不同的结果。应用逐时GPS/MET资料和逐时自动气象站极大风速风场资料,依据暴雨出现在气柱水汽总量空间分布图中水汽含量水平梯度大值区的不同位置,建立不同流型配置下的多种暴雨概念模型;采用轮廓识别技术在C/S架构下,对12～36小时暴雨落区预报模型进行改进并实现了自动化运行,2011年进行准业务使用证明效果良好。     

气候系统翻转点的早期预警方法研究

针对气候系统的非线性特征导致预测/预警气候突变困难的问题,本文从气候系统的长程相关性出发,利用零维气候模型和两个折叠模型,研究了在一个动力系统缓慢趋近其临界翻转点的过程中,系统的长程相关是否有某种一般性变化规律。结果显示,3个不同分岔模型在趋近其自身临界翻转点的过程中,表征系统长程相关性的Hurst指数均呈持续增大趋势(显著性水平α=0.05),表明监测和检测气候系统长程相关性的变化可为气候系统翻转点的预警提供有利信息。     

PMF和PCA/APCS模型对南京北郊大气VOCs源解析对比研究

利用PMF模型和PCA/APCS模型对南京北郊大气VOCs进行定性和定量的源解析,并对比了两种模型的结果。结果表明：PMF模型对不同VOCs种类的模拟效果差别较大,而PCA/APCS对不同VOCs种类的模拟效果相近;PMF模型解析的源个数多于PCA/APCS模型,两种模型结果的源性质方面存在很大相似性,但PCA/APCS模型未能区分汽油挥发和汽车尾气源;两种模型源解析出的植物排放源、工业生产源的贡献率较接近,而其他源的贡献率存在差异,PCA/APCS模型解析的溶剂使用源的贡献率高于PMF模型结果,PMF模型解析出的汽油挥发+汽车尾气源的贡献率高于PCA/APCS模型结果。     

利用深度学习开展偏振雷达定量降水估测研究

利用2018—2020年经偏振升级改造后的广州S波段双偏振雷达（CINRAD/SAD）82892个体扫的0.5°仰角数据,以及雷达100 km探测范围内1109个雨量站共计538560个分钟雨量数据,分别构建了单参量、三参量雷达定量降水估测（QPE）深度学习网络架构（Z-Rnet、K_DP-Rnet、Pol-Rnet）,并以K_DP=0.5°/km为阈值分别训练得到大雨、小雨、总体等9个定量降水估测模型。在常用的均方误差作为损失函数的基础上,对不同降水强度采用不同权重提出了自定义损失函数,并利用比率偏差、相对偏差、均方差、平均绝对误差和平均相对误差作为评价指标对模型进行评估。通过对以积层混合云为主、以对流云为主和以层状云为主的3次降水过程的模型验证结果表明,利用深度学习训练的模型有较好的定量降水估测效果,区分雨强的小雨、大雨模型比不区分雨强的总体模型的效果要好。采用自定义损失函数模型效果更好,其均方差、平均绝对误差和平均相对误差分别较采用传统均方误差损失函数提升了8.62%、12.52%、16.34%。自定义损失函数中,采用Z_H-Z_DR-K_DP三参量网络架构训练得到的定量降水估测模型效果最好,其均方差、平均绝对误差和平均相对误差分别较采用Z_H的单参量Z-Rnet架构提升6.82%、8.43%、7.22%;较采用K_DP的单参量K_DP-Rnet架构提升12.33%、17.61%、17.26%。      

降水统计力学研究的进展(下)

4应用实例前面通过降水的面积分布介绍了把统计力学原理用于降水问题的思路。下面要说明这个例子与实际是否一致,还要把这个思路用到降水的其他问题上去。4．1雨量的面积分布4．1．1资料的验证玻尔兹曼的统计力学模型在约束条件（l）和（2）下得到了雨量在面积的分布公式（4、5）。我们用100多个全国暴雨、30多个新疆暴雨过程和一些美国暴雨过程的实例做了验证[3,12,13,14]。事实表明这些暴雨过程都与理论结论一致。这些暴雨尽管强弱大小不同,但是这仅影响公式（4）中的雨量平均值（不同的暴雨用不同的平均值）。而公式（4）是个相对面积…