塔中秋冬季大气稳定度频率分布特征

采用温度梯度法、理查逊数法、总体理查逊数法分别分析塔中地区秋、冬季的大气稳定度的差异以及大气稳定度的分布频率特征。结果表明:不同的方法对大气稳定度的计算结果有很大影响,采用Ri法和BRi法能够较好的反映塔中秋冬季大气稳定度的变化;塔中秋、冬季大气层结以稳定层结为主,不稳定层结出现频率次之,中性层结出现的频率最小;秋季、冬季稳定度频率有一定差异,秋季中性层结、稳定层结频率小于冬季,不稳定层结大于冬季。     

塔克拉玛干沙漠腹地冬季大气稳定度垂直分布特征分析

利用2008年塔克拉玛干沙漠腹地冬季系留气艇的探空数据,利用温差法、温差一风速法、理查逊数法3种方法,对塔克拉玛干沙漠塔中地区的大气稳定度进行了初步研究,得出以下结论：（1）大气稳定度日变化明显：夜间随着高度的升高,大气状态由稳定转变为中性继而转变为不稳定。白天受太阳辐射的影响,近地面处于不稳定状态;（2）大气稳定度随着高度上升有明显的分层现象,稳定层与不稳定层交替出现;（3）3种方法计算的结果不一致,反映出温度、风和湍流对稳定度的影响。     

理查逊数Ri在沿海近地层大气稳定度分类中的应用

根据广东、浙江沿海２个１００ｍ气象铁塔上１０、２５、５０、７５、１６０ｍ五层各１年的逐时温度、风速梯度资料，研究理查逊数（Ｒｉ）在沿海近地层大气稳定度分类中的应用。结果表明：目前常用的理查逊数稳定度分类标准不适用于沿海地区，根据沿海地区的实际资料，本文推荐了一种适用于沿海地区的Ｒｉ数稳定度分类标准。     

乌鲁木齐市低层大气稳定度分布特征的统计分析

利用乌鲁木齐市4座100 m梯度气象塔2013年6月至2014年4月10 min气象资料,对比分析了温差法、温差-风速法、风速比法、理查森数法和总体理查森数法计算的A~F类大气稳定度的适用性,表明温差-风速法更适合乌鲁木齐市大气稳定度的分类,运用该方法计算出的A~F类稳定度进而统计分析乌鲁木齐市城区和郊区稳定度的频率分布特征。结果表明:郊区稳定类所占比例高于城区,城区中性类高于郊区,南郊和城区不稳定类高于北郊。中性类在冬季较大,春季和秋季较低;不稳定类在6月最高、9和1月最低;稳定类在10和1月最高、6和7月最低。白天以不稳定为主(占全天88.3%~96.3%)、夜间以稳定为主(占全天51.3%~60%),夏季最明显。不稳定与中性、稳定的日变化相反,郊区日出时和城区日出后2 h左右稳定类频率最大。中性(D类)在日出和日落后1~3 h分别出现两个峰值。寒潮天气稳定性比高温天气强,静风天气郊区稳定类比大风天气强,扬沙发生前以中性和稳定类稳定度为主、发生时和发生后以不稳定为主,降雨天气不稳定类比暴雪天气强。春季和夏季重污染天气B、C和F类为主,夏季南郊和近北郊C和F类约45%,秋季B和E类为主,约40%~50%;冬季城区D类频率最大,南郊、北郊和近北郊F类频率最大。     

福建沿海区域大气稳定度分类方法对比研究

利用福建沿海某个厂址所建的100 m气象铁塔观测数据,采用2018年1月1日至2018年12月31日塔层所获取的风向、风速、温度的观测资料以及地面站太阳辐射表观测的总辐射值和净辐射值,用太阳辐射法、温度梯度法、温度梯度—风速法、理查逊数法计算大气的稳定度。从观测区域各类稳定度结果四季的分布、各类稳定度频率的日变化和不同来流情况下各类稳定度的分布三个方面,分析了这四种方法在该地区稳定度分类结果的不同。鉴于该区域日间辐射强、低层风速值较小的特点,四种分类方法中以温度梯度—风速法和理查逊数法对本区域大气稳定度的划分适用性比较好。     

基于天津255m气象塔对近年天津近地面风和气温变化特征的研究

通过分析2010—2018年天津气象塔风、温度资料,对近年来天津城市边界层粗糙度、大气稳定度和逆温特征进行研究。结果表明:随着城市发展,气象塔周边各方向粗糙度和零平面位移明显增高,气象塔周边建筑物对80 m高度以下风场的影响较为明显。受湍流强度日变化影响,各季节中气象塔高层和低层风速日变化特征差异明显。通过温差-风速法计算大气稳定度发现稳定类层结多出现在秋冬季的夜间,稳定层结条件下逆温情况多发,其逆温强度、逆温层厚度和贴地逆温比例也明显高于不稳定和中性层结。天津城市热岛强度的时间分布表现出夜间强于白天,秋冬季强于春夏季的特征。城市热岛强度与大气稳定度时间分布具有一定相关性。     

广东沿海地区大气稳定度的分类方法探讨

利用广东大亚湾沿海1个80 m气象铁塔2003年1月—2004年12月离地面10 m和80 m的逐时风向、风速、温度梯度资料和1.5 m 的相对湿度资料,用温度梯度、Ri数、风速比、温度梯度与风速4种不同判据把大气状态分成强不稳定、不稳定、弱不稳定、中性、较稳定和稳定6种不同稳定度,分析研究不同大气稳定度分类方法在沿海地区的适用性。研究表明,沿海地区以理查逊数(Ri)法对6类大气稳定度的区分能力最好,温度梯度和风速比法最差。     

稳定大气近地面层的风和温度廓线

本文不做风和温度廓线相似性假设,使用最小二乘法分析位于粗糙、不均匀地形上北京气象专用塔在稳定条件下的平均风速和温度测量资料。结果表明,在近地面层,从弱稳定到强逆温的较宽的稳定层结范围内,对数加线性规律都是适用的;廓线参数β和β不是常数,它们的数值随大气稳定度而变化。文中给出的经验公式表明:廓线参数随R_i的增大而减少,随L的增大而增大。在临界理查逊数的两侧,廓线参数随R_i的变化遵循不同的规律。文中还表明,廓线相似性假设仅对大气层结稳定度较弱时才是真实的;当稳定度增大时,廓线变成不相似,P值随R_i的增大而增大。     

现场大气稳定度分类方法探讨

大气稳定度是反映湍流活动的主要指标,恰当地选择大气稳定度分类方法是大气环境影响评价的基本问题之一。目前国内最常用的P-C法(根据P-T法修改成适合我国应用的形式)有较强的经验性,分类精度不高。大气稳定度实质上是大气热力和动力过程对湍流产生、发展或抑制能力的一种客观量度,因此理查逊数和莫宁-奥布霍夫长度等指标将比P-C法能更客观地表征大气稳定度状况。本文利用野外实测资料,给出总体理查逊数划分大气稳定度级别的方法和标准,以及不同分类方法结果比较。     

西安市近10年大气稳定度和边界层厚度特征

利用西安市1996～2005年逐日24个时次的气象资料,运用修正的Pasquill稳定度分类方法和国标GB/T3840-91规定的边界层厚度计算方法计算出逐日逐时次的稳定度等级和边界层厚度,分析了各类稳定度频率和不同稳定度条件下大气边界层厚度的逐年、逐月变化规律。结果表明:西安市大气稳定度出现的频率以稳定类为主。近10年来不稳定类和稳定类有缓慢上升的趋势,中性类有缓慢下降的趋势。稳定类和不稳定类随季节变化非常明显。西安市春季大气边界层厚度最高,夏季次之,冬季最低。     

全球变暖减缓背景下欧亚秋冬温度变化特征和原因

采用气候序列变化趋势诊断和一元线性回归等分析法,研究和讨论了2000-2012年和1976-1999年两种年代际背景下全球陆地不同区域的年平均地表温度的变化特征。发现欧亚大陆中高纬度地区是对全球变暖减缓贡献最大的区域。且该地区在2000年以来秋季年代际增温,而冬季年代际降温。从同期大气环流的配置来看,在对流层低层,秋季西伯利亚高气压年代际减弱,而冬季西伯利亚高气压年代际增强。在对流层中高层,秋季从西欧至东北亚为"高-低-高"的高度场异常分布,纬向环流加强,经向环流减弱,而冬季极地与贝加尔湖地区的高度场呈偶极型分布,东亚大槽加深,经向环流加强。进一步研究发现,超前一个季节的喀拉海附近的海冰与欧亚中高纬度秋冬两季温度的年代际变率有着密切的联系。一方面,夏季(秋季)海冰减少影响秋季(冬季)中高纬度大气环流;另一方面,夏季(秋季)海冰减少,使得秋季(冬季)从北极至中高纬度大陆的对流层低层水汽含量增加(减少),大气逆辐射增强(减弱)导致秋季(冬季)增温(降温)。     

冬季北半球大气对秋冬季巴伦支海海冰异常的敏感性研究

基于ERA-Interim再分析资料,借助大气模式CAM4,分析了北半球冬季不同月份的平均大气对巴伦支海不同振幅及不同季节海冰扰动的敏感性,并考察了中高纬度典型大气模态的分布变化情况。结果表明,冬季巴伦支海海冰的减少,会导致湍流热通量异常向上、局地异常变暖及水汽含量的异常升高,且相关异常的强度和范围随着海冰减少幅度的减小而减弱。这种局地响应会通过大气环流调整扩散开来,产生远程影响。具体地,冬季大气环流与欧亚地面温度异常对于不同幅度海冰异常的响应是非线性的,且在不同月份也呈现出不同特征。秋季巴伦支海海冰减少虽未引起局地显著的温度异常,但欧亚大陆温度及环流场异常响应的强度更强、范围更广,这表明秋季海冰可以独立地对冬季中纬度大气产生影响。此外,冬季不同月份西伯利亚高压强度、位置对巴伦支海海冰减少的响应是不同的,北大西洋涛动位相的倾向变化对不同季节、不同振幅海冰减少的响应也不相同。冬季海冰减少时,12月和1月,西伯利亚高压强度更易偏强、位置易偏东,2月则与之相反。与冬季相比,秋季海冰偏少时,西伯利亚高压更易稳定维持在欧亚大陆,晚冬时发生北大西洋涛动负位相的概率增大,但出现极端负位相概率降低。这为了解巴伦支海海冰异常对北半球天气、气候的影响提供了参考。      

1981—2018年中国东北地区秋冬季霾日变化及其与北极海冰的关系

利用中国东北地区1981—2018年166个地面气象观测站资料, 定义了中国东北地区秋冬季霾日指数, 分析了年际尺度上该地区霾日数与同期大气环流异常的内在关系。结果表明: 中国东北地区秋冬季霾日指数存在显著的年际变化特征, 欧亚—太平洋遥相关型(Eurasia-Pacific Teleconnection Pattern, EUP)负位相、东亚大槽偏弱等大气环流异常配置导致中国东北地区秋冬季霾的发生频次增加。巴伦支海与喀拉海北部海域是影响中国东北地区秋冬季霾日年际变化的海冰关键区, 该区域海冰面积与霾日数呈显著负相关, 北极海冰通过改变大气环流间接影响中国东北地区秋冬季霾日发生频次, 当北极海冰异常偏少时, 东亚冬季风偏弱, 近地面风速偏低, 环境湿度偏高, 中国东北地区受东北亚异常反气旋西侧的异常偏南风控制, 且受“EUP”负位相模态影响, 东亚大槽减弱, 有利于大气污染物和水汽向中国东北地区输送, 该地区秋冬季霾的发生频次增加。     

1961-2010年安徽省大气环境容量系数变化特征分析

基于1961-2010年安徽省气象台站的定时观测资料,采用国标法计算安徽省近50年大气稳定度、混合层厚度和大气环境容量系数,并结合合肥市空气质量逐日观测数据初步分析了大气环境容量系数对空气质量的影响。结果表明：安徽省大气稳定度以中性类居多,稳定类其次;近50年来,中性类稳定度呈明显下降趋势,不稳定类和稳定类呈显著上升;不稳定类和稳定类有明显的季节差异,中性类不明显。年平均混合层厚度显著下降;春季混合层厚度在2000年左右发生转折,夏、秋、冬三季下降趋势显著;春、夏季混合层厚度高于秋、冬季,冬季最低,春季最高。安徽省大气环境容量系数以沿淮中部、大别山区南部和沿江中西部最大,淮北大部、大别山区北部和江南南部最小,各地均呈现一致的显著下降趋势,并具有明显的年代际变化特征。年内大气环境容量系数呈"双峰型"分布,秋、冬季为低值时段,大气对污染物容纳能力较差,不利于扩散和清除,空气质量较差。总的来看,1961-2010年安徽省大气稳定度显著增加,混合层厚度较明显下降、风速快速减弱是全省大气环境容量系数变小、大气自净能力减弱的最主要原因。     

南、北极海冰的长期变化趋势及其与大气环流的联系

采用南、北极海冰面积指数 1°× 1°经纬度格点资料及海平面气压资料 ,运用多种统计方法 ,研究了南、北极海冰的长期变化趋势、突变特征及其与大气环流的联系 ,发现近年来南极冬、春、秋季海冰逐渐减少 ,夏季海冰逐渐增加 ;北极春、夏、秋季海冰均不同程度地减少 ,冬季海冰变化趋势不明显 ;南、北极各季海冰的年际变化均存在一定的突发性 ,大气环流在海冰突变年前后有显著的差异     

秋季区域海冰面积异常与冬季大气环流及东亚区域气候的关系

利用北极海冰面积资料和NCEP／NCAR再分析逐月高度场、风场资料以及中国160站气温资料，探讨秋季区域海冰异常与冬季大气环流及区域气候的关系，结果表明，秋季东西伯利亚海海冰的年际变化与北半球冬季大气环流及东亚冬季风有着密切的关系，秋季该海区海冰偏多（偏少），相应冬季东亚冬季风偏强（偏弱）；进一步分析发现秋季该海区海冰面积偏大（偏小），相应冬季中国大部地区气温明显偏低（偏高）。     

重庆秋季降水特征及大气环流异常分析

利用重庆1960-2006年秋季降水量计算了重庆地区秋季区域降水指数,采用相关与合成分析、线性趋势估计、Mann-Kendall突变检测方法和小波分析等统计诊断方法分析了重庆秋季降水变化特征及其与同期和前期大气环流的关系.结果表明:重庆秋季降水偏多、偏少年同期及前期中高纬度地区高度场距平都有明显的差异.前期冬季北太平洋中纬度地区对流层高度距平为正,加拿大西部对流层高度距平为负时,秋季重庆降水异常偏多,具有一定的预测意义.在此基础上定义了影响重庆地区秋季降水的前期因子.     

华北春季沙尘暴频次与环流年际变率的相关分析

分析了近40年来华北春季沙尘暴频次与前秋、前冬和当年春季大尺度大气环流因子的关系,重点是检查年际尺度上的相关。结果表明,年际尺度上与沙尘暴频次有密切关系的环流因子包括:春季太平洋/北美遥相关型(PNA)、春季北太平洋指数(NP)、冬季亚洲区极涡面积。前者为正相关,后二者为负相关。这与用包含低频变率的原始序列进行分析的结果有很大的不同。原始序列分析的结果表明,与华北沙尘暴频次有关的环流因子主要是春季太平洋准10年振荡(PDO,为负相关),春季北半球极涡面积和亚洲区极涡面积(正相关)、前冬西大西洋型(WA,为正相关),以及前秋亚洲区极涡面积(正相关)。说明在不同时间尺度上,大气环流因子有不同的作用。此外,除了PNA、NP和亚洲区极涡面积外,年际尺度上ENSO及WA也可能对沙尘暴频次存在适度的影响。年际尺度上春季12个环流因子对春季沙尘暴频次的方差贡献率为65.3%。     

京津冀雾霾消散因子及其阈值研究

利用2006—2015年京津冀气象站的常规观测资料和同期NCEP/NCAR再分析资料，以秋冬季影响雾霾形成与消散的静稳大气和通透大气为研究对象，统计分析了气象因子的分布状况。结果表明:京津冀秋冬季降水对雾霾起不到冲刷作用，反而促进雾霾的形成与维持；京津冀秋冬季雾霾消散主要是风场因子的贡献。雾霾消散的大气状态可分为3种类型，在不同大气状态下，各风场因子对雾霾消散的贡献不同。采用迭代自组织数据类差最大值阈值分割法找出了各风场因子的最佳阈值。根据各风场因子对雾霾消散的敏感性和因子间的相关，筛选出3类大气状态下雾霾消散因子指标。采用指标叠套法对2016、2017年秋冬季大气进行检验，表明雾霾消散指标及其阈值能较好区分静稳大气和通透大气，对雾霾过程具有较好的指示意义；通过对derf2.0模式产品释用，可为延伸期雾霾过程客观化预测提供技术支撑。