沙尘天气过程对沈阳大气冰核浓度与尺度分布的影响

为研究沙尘天气对大气冰核浓度及尺度分布的影响,2010-2012年春季用FA-3型安德森采样器在沈阳地区开展了大气冰核观测,采样后的滤膜在中国气象科学研究院的静力扩散云室中进行统一检测分析。针对2011年5月11-12日一次典型沙尘天气过程,分析了沙尘过程前后大气冰核浓度和尺度分布与变化特征。结果表明：沈阳地区春季大气冰核的本底浓度较高,约为0.8个·L^-1（活化温度为-20℃）;沙尘天气出现时可使大气冰核浓度突增10倍以上。约2/3的大气冰核集中在>4.7μm粒径段;有沙尘影响时,2.11～5.80 μm粒径段的大气冰核浓度增加最明显。大气冰核浓度的粒子尺度谱近似服从幂指数n（D）=A·D^B分布,其中A和B的数值在沙尘日明显大于非沙尘日。根据观测,建议在沈阳乃至中国北方地区春季有沙尘天气影响时应慎重选择人工影响天气作业方案。     

中国西北地区气溶胶的三维分布特征及其成因

利用CALIPSO卫星遥感资料研究中国西北地区气溶胶的三维分布,分区域按类别讨论气溶胶的出现频率和气溶胶光学厚度（AOD）,并在此基础上,结合MERRA-2再分析数据探讨形成原因。结果表明：中国西北地区气溶胶含量较高,以沙尘和污染性沙尘为主,主要分布在塔克拉玛干沙漠、古尔班通古特沙漠和甘肃-内蒙古一带。气溶胶的出现频率季节变化不大,大气中气溶胶含量及其三维分布则有明显的区域性差异和季节变化。夏季,由于大气上升运动明显,气溶胶分布较高,部分气溶胶可以被输送到天山山脉、青藏高原主体,甚至8 km的高空。塔克拉玛干沙漠的气溶胶以自然沙尘为主,主要分布在4 km以下,受地形影响该地区局地环流明显,三维分布主要取决于局地排放和垂直输送,AOD的季节变化与沙尘排放一致,春季>夏季>秋季>冬季。古尔班通古特沙漠和甘肃-内蒙古一带的气溶胶消光系数较小且分布零散,气溶胶种类复杂,除了自然沙尘还有大量的污染性沙尘（出现频率约为0.15,AOD约为0.03,甚至可以大于自然沙尘）、污染性大陆气溶胶和烟尘。这是因为,这些地区受局地排放和远距离输送的共同影响,上游气溶胶在西北风的作用下输送而来和局地排放的气溶胶混合并继续向下游输送,沙尘气溶胶经过远距离输送变性为污染性沙尘。     

2007-2017年中国沙尘气溶胶的三维分布特征及输送过程

利用最新发布的CALIPSO产品，构建了2007-2017年中国沙尘气溶胶的三维分布，并结合HYSPLIT-4模式和再分析数据，探讨了沙尘的三维输送过程。结果表明：中国的沙尘排放源区主要是塔克拉玛干沙漠和巴丹吉林沙漠，沙尘气溶胶出现频率分别为60%和35%。塔克拉玛干沙漠排放的沙尘主要（50%~70%）停留在源地0~6 000 m高度，少部分向东输送至甘肃和内蒙古；巴丹吉林沙漠排放的沙尘则主要向东输送。中国沙尘排放量在春季最大，向东输送最强；夏季，东亚夏季风限制了沙尘向东输送；秋季，沙尘排放减弱，输送强度和夏季相当；沙尘排放量在冬季最小，输送最弱。夏季，沙尘在输送过程中可被抬升至高度5 000 m以上，春季次之，秋、冬季的沙尘主要在低层大气输送。沙尘在向东输送的过程中被抬升并和当地人为污染物混合变为污染性沙尘，华北地区污染性沙尘出现频率高达30%；输送到海洋的沙尘也会与洋面上（0~3 000 m高度）的海盐气溶胶混合，出现频率约为10%。     

河西走廊沙尘活动对兰州PM10浓度的影响及其评估

通过分析2001—2005年河西走廊沙尘活动对兰州PM10浓度的影响并对其进行评估,得出如下结论：兰州的PM10浓度具有双峰值特征,两个峰值分别出现在冬半年的12月和3月,河西沙尘发生次数呈单峰型变化,峰值出现在4月,达到9.8次,对比两者的变化可知,河西沙尘活动的峰值对应春季兰州PM10浓度的次高峰。研究认为冬季特殊边界层条件是造成兰州PM10浓度高峰值的主要原因;春季河西沙尘发生次数与同期兰州PM10浓度呈显著正相关,沙尘暴活动的多发对应兰州PM10浓度次峰值。沙尘指数的定量分析认为,兰州年度（3月,4月）PM10浓度的16.4%（32.0%,47.1%）与河西走廊沙尘活动的影响有关系;兰州年度（3月,4月）PM10质量浓度中的8.8%（13.9%,23.1%）是河西走廊沙尘活动向兰州输送PM10颗粒的结果;河西走廊的沙尘活动能使兰州沙尘影响日PM10浓度增加数倍。河西走廊沙尘活动在不同时间段的影响程度不同。     

2016—2020年沙尘天气对陕西省空气质量的影响特征

基于2016—2020年陕西省环境空气质量监测数据,分析沙尘天气对陕西省空气质量的影响特征。结果表明：（1）陕西省域沙尘天气过程每年发生9—19次,沙尘影响日每年20—46 d;春季为沙尘天气高发季,5月和3月为高发月;沙尘天气过程发生频数空间分布整体表现为自北向南、自东向西递减。（2）各城市沙尘天气过程持续时间2—120 h,关中城市持续时长总体高于陕北和陕南城市;不同沙尘天气过程PM₁₀峰值浓度变化范围大,最高值出现在榆林（3 219 μg·m^-3）。（3）2018年沙尘天气对陕西省PM₁₀年均浓度影响最大,2020年影响最小,年均浓度绝对贡献分别为9.3 μg·m^-3 和2.9 μg·m^-3;各城市沙尘影响日超标占比66.7%—89.7%,污染等级以轻度和中度污染为主,严重和重度污染较少;榆林、延安和商洛的严重污染100%来源于沙尘天气,关中5市的严重污染20.5%—66.7%来源于沙尘天气。     

基于CALIPSO星载激光雷达的中国沙尘气溶胶观测

基于2006年6月至2012年5月无云条件下CALIPSO星载激光雷达观测资料,分析中国典型地区（塔克拉玛干沙漠、柴达木盆地、戈壁区和华北）沙尘气溶胶分布。结果表明：塔克拉玛干沙漠和戈壁区为沙尘天气发生频率高值区,且前者在各高度层的沙尘发生频率都大于后者。沙尘发生呈季节性分布。塔克拉玛干沙漠在春季沙尘发生频率最大,抬升最高可至10 km,冬季频率最小,高度最低,主要分布在3 km以下。戈壁区在春季沙尘发生频率、抬升高度最大,冬季抬升高度最低,但低层发生频率大于夏、秋两季。在塔克拉玛干沙漠,沙尘光学厚度春季最大约为0.44,冬季最小约为0.17,春,冬季消光系数峰值最大,可达0.25 km^-1,且随高度的递减率大于夏,秋季。在戈壁区和柴达木盆地,沙尘光学厚度春季最大、秋季最小。在华北,沙尘光学厚度春季最大、夏季最小,消光系数在2 km以上春季最大,这主要是由于春季远距离高空传输到华北的沙尘量最多。塔克拉玛干沙漠与柴达木盆地的退偏比为0.2~0.35,戈壁区为0.16~0.28,可能是由于塔克拉玛干沙漠的物质组成与柴达木盆地相同,而与戈壁区不同。华北因低层沙尘与其他气溶胶混合导致退偏振比廓线随高度递增。4个区域对流层上部退偏比全为0.2,表明高空气溶胶可能为来自相同源区的沙尘。     

中国北方2021年3月中旬持续性沙尘天气的特征及其成因

沙尘天气是多发于中国北方春季的灾害性天气,严重危害农业生产、交通运输、空气质量和人民的生命财产安全,长期受到社会各界的广泛关注。利用多源多尺度数据,采用天气学分析、物理量诊断、轨迹分析等方法对2021年3月中旬西北地区东部一次持续性沙尘重污染天气的成因进行了深入分析。结果表明：（1）受强烈发展的蒙古气旋影响,蒙古国南部及中国内蒙古中西部地区于3月14日首先出现强沙尘暴天气,并将沙尘传输至中国西北、华北、东北一带,西北东部的沙尘天气维持达到5 d。（2）沙尘天气维持期,西北东部中低层以弱上升运动为主,大气层结稳定,且西北东部不断有弱锋生发展,不利于沙尘的沉降;自北向南分布的银川、中卫、兰州3站的垂直螺旋度的波动与污染浓度的变化基本一致;混合层高度较其气候平均值明显偏低,不利于大气湍流发展。（3）此次影响西北东部的沙尘主要由蒙古国输入,近20年中蒙边境、蒙古国南部的植被减少可能是此次沙尘天气的沙源主要来自蒙古国南部的原因。     

一次强沙尘暴过程中沙尘气溶胶空间分布的初步分析

利用地面观测资料分析了2008年5月25日至29日沙尘天气的发生、发展情况,利用Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations（CALIPSO）资料分析了沙尘气溶胶在传输过程中的垂直分布状况,结合HYSPLIT模式,对此次沙尘天气过程中沙尘气溶胶的传输路径做了分析。结果表明,此次沙尘天气过程是由蒙古气旋造成的,沙尘由低空急流向远方输送;地面沙尘天气主要发生在气旋和反气旋之间强烈的北风或西北风气流中;在此次沙尘天气过程中,沙尘气溶胶的退偏振比在0.10~0.38之间,沙尘主要分布在海拔2 km到4 km之间,最高可达到5 km。     

A1B情景下东亚地区未来春季沙尘变化趋势预估

采用区域气候与沙尘耦合模式RegCM4-Dust,模拟研究了A1B情景下东亚地区未来（2015-2100年）春季沙尘变化趋势。结果表明：（1）总体上,东亚沙尘源区起尘通量与沉降通量存在明显的振荡特征,而沙尘光学厚度呈现显著的波动减小趋势;源区下游沙尘光学厚度和沉降通量均呈现显著的波动增大趋势。（2）沙尘子源区中,仅塔克拉玛干沙漠及周边地区起尘通量有显著波动减少趋势,速度达-2.1%/10a;萨雷耶西克阿特劳沙漠和呼伦贝尔沙地沙尘光学厚度减小速度最快,分别达到-2.8%/10a、-2.3%/10a。（3）未来,中国华北南部、黄淮以及长江中下游地区以及中国东、南部近海春季沙尘光学厚度增速均为1.5%/10a;中国近海沙尘沉降通量显著上升,速度达1.9%/10a。（4）地面风速尤其是最大风速变化是导致起尘通量变化的主要因素,而影响光学厚度的主要因素是地面最大风速。     

青藏高原及其周边区域沙尘天气的时空分布特征

基于站点观测的沙尘暴数据和卫星遥感（FY-3A）的沙尘数据，分析了青藏高原及塔里木盆地-河西走廊沙尘天气的时空分布特征。结果表明：在空间分布上，沙尘天气发生的次数和强度自塔里木盆地-河西走廊往青藏高原的东南方向递减。季节变化上，沙尘暴在青藏高原主要发生在冬、春季，而在塔里木盆地-河西走廊主要发生在春、夏季，这主要是由于地表大风中心在3月北移、10月南移； FY-3A反演的沙尘天气在两个区域均主要发生在冬、春季，发生强度与观测结果在季节变化上也存在差异。在1980—2007年，青藏高原的沙尘暴发生次数和强度上均呈减弱趋势，塔里木盆地-河西走廊的沙尘暴发生次数减弱而强度增强。     

中国高分辨率温度和降水模拟数据的验证

PRISM模型是一种基于地理特征和回归统计方法生成气候图的模型。基于中国及其周边国家地区2450多个气象台站观测数据,以PRISM模型模拟生成了中国2.5′×2.5′(≈4～5km)逐月温度和降水数据。利用独立于模拟数据的中国生态系统研究网络18个野外观测站的长年气候观测数据,检验了PRISM模型的模拟结果,表明PRISM模型较好地模拟了我国温度和降水的空间分布及季节变化,除了在高山和亚热带地区由于地表覆盖和局部地形的差异影响模拟结果,其模拟值与实测值之间的趋势线同1∶1线基本一致,具有显著相关关系,其中降水效果略差     

中国城市扩展对气温观测的影响及其高估程度

由于中国城市扩展导致部分气象站点被动进入城市内部,从而造成对区域气温的高估.本文利用遥感多期影像对中国700多个气象站点各历史时期的下垫面进行判别,得到"进城"站点及其进城时间.通过比较"进城"站点的观测数据和背景气温,计算出70年代以来"进城"气象站点上的平均热岛效应强度,并对热岛效应强度的季节性筹异进行了分析,得出70年代以来秋冬季节的热岛强度高于春季和夏季的结沦.通过比较真实气温和背景气温的空间数据,识别出了气温高估区域,得出中国东部地区的气温高估略高于中部地区,东部地区和中部地区的气温高估均远高于西部地区的结论.通过计算真实气温和背景气温序列的年平均气温变化趋势,得出近40年来全国的增温值约为1.58℃,其中凶城市扩展带来的增温贡献约为0.01℃,在气温高估的核心区域的贡献约为0.09℃.     

近几十年我国极端气温变化特征分区方法探讨

采用聚类统计检验分析和旋转主分量分析相结合确定中心站的方法,利用我国多年极端气温资料,对我国最高和最低气温年际变化型态进行区划。结果表明,这两种方法结合可以互相补充,使分区结果更具客观性。中国极端高温和极端低温年际变化分别可划为12和11个不同类型的区域,分别计算了各区域第一主成分的方差贡献率以及各区域之间的两两相关系数,检验证明分区是合理的。     

Comparison and analysis of snow cover data based on different definitions of snow cover days

In order to analyze the differences between the two snow cover data, the snow cover data of 884 meteorological stations in China from 1951 to 2005 are counted. The data include days of visual snow observation, snow depth, and snow cover durations, which vary according to different definitions of snow cover days. Two series of data, as defined by "snow depth" and by "weather observation," are investigated here. Our results show that there is no apparent difference between them in east China and the Xinjiang region, but in northeast China and the Tibetan Plateau the "weather observation" data vary by more than 10 days and the "snow depth" data vary by 0.4 cm. Especially in the Tibetan Plateau, there are at least 15 more days of "weather observation" snow in most areas (sometimes more than 30 days). There is an obvious difference in the snow cover data due to bimodal snowfall data in the Tibetan Plateau, which has peak snowfalls from September to October and from April to May. At those times the temperature is too high for snow cover formation and only a few days have trace snow cover. Also, the characteristics and changing trends of snow cover are analyzed here based on the snow cover data of nine weather stations in the northeast region of the Tibetan Plateau, by the Mann-Kendall test. The results show significantly fewer days of snow cover and shorter snow durations as defined by "snow depth" compared to that as defined by "weather observation." Mann-Kendall tests of both series of snow cover durations show an abrupt change in 1987.     

1961-2004年新疆降水极值概率分布特征

 根据1961—2004年新疆地区55个气象站逐日降水观测资料和PRECIS (Providing Regional Climates for Impacts Studies) 区域气候影响模式(1961—2004年)逐日降水模拟资料,建立年最大降水AM(annual maximum)序列及日降水量小于0.05 mm 的年连续最长干旱天数AMCD(Annual Maximum Consecutive Dry Days)序列,分析了新疆地区降水极值序列的时空分布特征和概率分布模式。结果表明:①新疆地区降水事件的强度和概率最大的地区位于阿合奇、巴里坤、昭苏、乌鲁木齐等地,干旱事件强度和概率最大的地区位于且末、若羌、吐鲁番等地;②PRECIS区域气候影响模式模拟的新疆地区AM事件的多年平均值普遍高于观测值,且离差系数也普遍高于观测值;③PRECIS区域气候影响模式模拟结果与观测的降水极值空间分布有一定的差异,需要进行改进,但具有实际参考价值。对于实际观测的降水极值概率分布的拟合,证明了GEV分布函数能够较好地拟合降水极值的概率分布。     

中国北方典型沙尘天气特征研究

 根据API、风速、风向及相关气象数据初步研究了中国北方两次典型沙尘天气的天气特征。两次沙尘天气过程中极大风速大于7.2 m·s-1的气象站占88%。2005年4月27日极大风速超过17.2 m·s-1的气象站有31个,出现频率最高的风向为西西北,28日达到81个,风向为北风,极大风速高值区由内蒙古中东部向东北方向迅速扩大。2007年3月30日极大风速超过17.2 m·s-1的气象站有57个,31日达到68个,风向均为西西北,极大风速高值区分布较为稳定。受沙尘暴影响的地区API显著升高。2005年4月28日呼和浩特、大同、北京3个城市的API分别为418、500、500。2007年3月31日呼和浩特、赤峰、大同3个城市的API分别为500、500、423。对PM10与气象因子的相关性进行分析得出,沙尘暴期间,大气中可吸入颗粒物的浓度与风速存在显著的正相关关系,风速越高的地区,可吸入颗粒物的浓度越大。     

类型变更的相邻气象观测站的日气温资料整合

利用日气温资料,分析了因气象观测站类型变更而致的气候资料连续性和均一性问题及其影响,提出了订正相邻观测站日气温并将因观测站类型变更而致的相邻站不连续日气温资料整合的方法。主要结论有:(1)气象观测站类型变更而致的气候数据不连续既影响资料的均一性,也影响气候变化研究的结果。在考虑或不考虑测站类型变更(仅1980年以后)时,对我国过去60年1月气温趋势变化的估计结果差别达6.0%。(2)虽然海拔差异明显影响相邻站气温,但城乡差别等下垫面及其周边环境差异因素的作用极为显著;可导致两个地理位置相近的测站最大月气温差别超过0.50℃。(3)利用相邻测站的月气温差异进行各月的日气温订正可以消除海拔、台站下垫面及其周边环境差异对观测资料的均一性影响;使订正后的序列能更好地反映出气候的年际变化特征;从而可为我国正在开展的气候区划新方案、气候变化对区划影响及冷暖期环境格局变化等研究工作提供更均一的气候观测基础资料。     

野外科学观测研究台站（网络）和科学数据中心建设发展

中国科学院地理科学与资源研究所成立80年来,十分重视野外台站（网络）和科学数据中心的建设,取得了辉煌成就。研究所建立了4个野外观测研究网络,引领了中国生态系统研究网络的建设与发展;成立了2个国家级科学数据中心,1个中国科学院数据中心,1个数据出版系统并于2016年加入了世界数据系统;拥有2个国家级野外观测研究站,1个中国科学院野外研究站,形成了独具特色的野外观测研究平台和数据共享服务平台。本文回顾了中国生态系统研究网络、国家生态系统观测研究网络、中国通量观测研究网络、中国物候观测网和禹城站、拉萨站、千烟洲站以及地球系统科学数据中心、生态科学数据中心、资源环境科学数据中心和全球变化科学研究数据出版系统的发展历程。地理资源所台站（网络）从无到有,不断发展壮大,引领了中国野外观测研究事业的发展,支撑了地理学、生态学等重要科学成果产出,科技支撑能力和示范能力大幅提升,有力支撑了华北平原、青藏高原以及南方山地丘陵区的生态文明建设;成为中国地球系统科学、野外台站、资源环境等学科和领域最大的科学数据汇聚中心,数据共享服务成效显著,在国内外具有广泛影响力。在未来发展中,地理资源所将充分发挥野外台站（网络）综合中心作用,强化生态系统、碳水通量、物候等观测研究网络的能力建设,稳步提升野外观测研究站条件保障能力和科学数据中心的数据汇聚能力、分析挖掘能力以及共享服务能力,持续推动和引领中国科学数据的共享,在科学研究和支撑国家需求等方面做出更大贡献。     

Spatiotemporal distributions and influences on snow density in China from 1999 to 2008

Ground snow observation data from 1999 to 2008 were used to analyze the temporal and spatial distribution of snow density in China. The monthly maximum density shifted from north to south during the period from October to the following January, and then moved back from south to north during the period from January to April. The maximum snow density occurred at the border between Hunan and Jiangxi provinces in January, where snow cover duration was short and varied remarkably. Snow density in Northeast China and the Xinjiang Uygur Autonomous Region were also high and showed less variation when the snow cover duration was long. Ground observation data from nine weather stations were selected to study changes of snow density in Northeast and Northwest China. A phase of stable snow density occurred from the middle ten days of November to the following February; non-stationary density phases were observed from October to the first ten days of November and from March to April. To further investigate the effects of climatic factors on snow density, correlations between snow density and precipitation, air temperature, snow depth and wind velocity for Northeast and Northwest China were analyzed. Correlation analysis showed that snow depth was the primary influence on snow density.     

中国西北近45 a来极端高温事件及其对区域性增暖的响应

 利用中国西北五省（区）1960—2004年100个台站逐日最高温度资料,根据百分位值法定义了不同台站逐日极端高温阈值,然后统计出了逐年逐站极端高温事件的发生频次,并进行了时空特征诊断,同时也分析了同期西北区域性增暖的响应程度。结果表明：一致性异常分布是西北年极端高温事件发生频次的最主要空间模态;西北年极端高温事件发生频次的异常空间分布可分为以下5个关键区：青海北部区、北疆区、南疆区、西北东部区及青南高原区;在西北年极端高温事件发生频次的5个空间分区中,年极端高温事件发生频次均表现为增加趋势,除青海北部区外,其他分区年极端高温事件发生频次均未发生突变现象;在西北年极端高温事件发生频次的5个空间分区中, 12~14 a的周期振荡表现得比较显著;另外西北年极端高温事件发生频次同区域性增暖呈显著的正响应。