多套土壤温湿度资料在青藏高原的适用性

利用青藏高原中部和东部土壤温度和湿度观测资料,通过计算两套再分析资料(ERA-Interim和CFSR)和六套陆面模式资料(ERA/land、MERRA/land、GLDAS-NOAH、GLDAS-CLM、GLDAS-M OSAIC和GLDAS-VIC)分别与观测资料之间的平均偏差、偏差标准差、相关系数、标准差比等统计参数,结合Brunke排名法,综合评估了再分析资料和陆面模式资料中土壤温湿度数据在青藏高原的适用性。结果表明:对于土壤温度,CFSR与观测值最接近,其次是MERRA/land和GLDAS-CLM,而ERA-Interim和ERA/land与观测值相差较大;除GLDAS-CLM土壤温度比观测值偏高外,其他资料土壤温度在大部分站点比观测值偏低,其中ERA-Interim和ERA/land土壤温度比观测值偏低较多,部分站点平均偏差超过-20℃。对于非冻结期(5 10月)土壤湿度,GLDAS-CLM与观测值最接近,其次是GLDAS-NOAH或ERA-Interim;与观测值相比,CFSR、ERA-Interim和ERA/land的土壤湿度偏湿,平均偏差大部分在0.05~0.20 m3·m-3之间,而GLDAS-NOAH、GLDAS-CLM和GLDAS-M OSAIC的土壤湿度偏干。     

中国北方春季沙尘暴频次的多要素线性拟合

利用1953-2005年地面风速及地温(5 cm和40 cm深处)等18个气象要素的春季标准化资料对我国北方97个测站的标准化春季沙尘暴频次进行了线性拟合,结果表明:无论对单要素拟合还是对多要素拟合,要素与沙尘暴频次间的(平均)相关程度决定着其对后者的拟合效果,相关程度越高,拟合效果越好。若与实际级别相同的拟合沙尘暴频次视为准确,则全区约有33%的测站,其拟合准确率≥50%;53年间约有39.6%的年份,其拟合的准确范围≥50%;对所有年份和所有测站而言,约45.6%的沙尘暴频次能够被准确地拟合,拟合的沙尘暴频次略低于实际频次。根据线性拟合方程中各要素前的系数可断定,18个要素中风速和蒸发量是沙尘暴的正影响因子,而水汽压、相对湿度和最低气温等则是沙尘暴的负影响因子,其他一些因子对沙尘暴的影响方式具有明显的区域性差异。     

中国北方城市大气降尘磁学特征及其环境意义

应用环境磁学方法研究了兰州市区及对照点大气自然降尘的磁学特征. 结果表明, 兰州市大气降尘中磁性矿物含量较高, 主要含有磁铁矿, 并伴有少量磁赤铁矿和赤铁矿, 磁性矿物为准单畴颗粒; 兰州市自然粉尘背景值较高, 但市区污染物以人为源为主, 尤其在冬季采暖期间; 在春、夏季节, 兰州市的污染仍以人为源为主, 与通常认为兰州市污染冬季以燃煤为主, 春、夏季以粉尘为主的模式有较大差异. 近年来, 兰州市空气污染防治已取得了一定成效, 空气质量有了较大改善, 冬季污染在逐年减轻, 而夏季污染变化不大. 环境磁学作为一种简单、快速且无破坏性的研究手段, 可以为城市污染源研究及城市污染防治研究提供许多极有价值的信息.     

广东一次雷暴过程负地闪先导的电学特征分析

利用 0 .0 8μs时间分辨率的大容量慢天线电场变化测量系统在广东从化地区一次雷暴过程中观测得到的 44次负地闪电场变化波形 ,对负地闪回击前 2 0 0 μs内的先导电场变化波形进行了分析。发现负地闪首次回击前的先导电场变化波形 ,按最后一个先导脉冲与相应回击间电场变化特征大致可分为三类。通常负地闪先导过程由若干脉冲式变化组成 ,首次回击前先导脉冲间的平均时间间隔为 1 5.8μs(均方差 5.3μs) ;继后回击前直窜 -梯级先导脉冲间的平均时间间隔为 9.4μs(均方差 5.5μs)。首次回击前最后一个先导脉冲与首次回击间的平均时间间隔为 1 2 .7μs(均方差 7.8μs) ,最后一个先导脉冲幅值与回击峰值之比的平均值为0 .1 (均方差 0 .0 4 ) ,且两者之间有很好的相关性 ,并用回击传输线模式对这一关系进行了解释。     

雷暴云下地闪先导通道中的电荷分布

利用不荷电双向传输先导模型 ,考虑近地面空间电荷层对地表垂直电场的影响和云电荷的转移 ,在一定的雷暴云电荷结构假定下 ,对地闪先导通道中的电荷分布进行了模拟计算。结果表明 ,先导接地瞬间通道上的平均电荷密度约为 1.5× 10 - 3C·m- 1 ,通道中的总电荷量约为 14 .8C ,其中平均感应电荷密度仅占总电荷密度的 2 0 % ,约为 0 .34× 10 - 3C·m- 1 ,先导通道中的电荷主要来源于云中电荷的转移     

青藏高原地表感热通量变化特征及其对气候变化的响应

选取中国气象局在青藏高原(下称高原)地区常规气象观测站点中85个资料连续性较好的站点资料,基于CHEN-WENG感热交换系数方案计算了1981-2014年地表日均感热通量,并用M-K检验法分析了季节平均感热通量和年均感热通量的年际变化特征,结合经验正交函数法EOF(Empirical Orthogonal Function)、Pearson相关法,分析了年均感热通量的时空演变及异常分布特征以及不同地区站点感热通量与气候因子的相关性。结果表明,1981年以来,高原地表感热通量无论在年尺度还是季节尺度上的年际变化都表现为先下降后上升的趋势,其中春季和冬季由下降转变为上升的年份早于夏季和秋季,且夏季上升的幅度是四季中最弱的;1981-2003年间感热通量下降主要与地气温差和平均风速的减小有关,而2004-2014年间感热通量的上升主要与地气温差的显著增大有关。空间上,各站点感热通量的上升或下降并不同步,但存在一定的相互联系,感热通量上升的站点主要位于青海省;感热通量与各气候因子的相关性有明显的时空差异,整体上受地表温度影响显著,与地表温度变化呈正相关;与降水、日照时数、风速等气候因子的相关性在年尺度上存在较大的空间差异,在季节尺度上,感热通量与气象因子的季节相关性较好,尤其是夏季,感热通量与降水呈反相关,与日照时数、风速和气温呈正相关,其次是春季,秋、冬季相关性较差。     

黄土高原土壤湿度对地表能量和大气边界层影响的观测研究

利用黄土高原区域甘肃平凉地区陆面过程与灾害天气观测研究站2016—2017年夏季(6—8月)晴好天气下的观测资料,定量分析了平凉地区土壤湿度在干、中、湿三种不同状况下对地表辐射和地表能量分配及大气边界层的影响,并根据总体变化趋势,将土壤湿度进一步分为干、中区间(0. 158～0. 220 m~3·m~(-3))和中、湿区间(0. 179～0. 325 m~3·m~(-3)),与波文比、感热通量、潜热通量进行相关性分析,从而探究土壤湿度通过影响地表能量分配和大气边界层进而影响降水的可能物理机制。结果表明:(1)土壤湿度变化对反照率影响相对较小,对波文比影响显著,主要是影响感热、潜热变化,即影响地表能量分配过程。随着土壤湿度增加,潜热增大,感热减小,波文比显著降低;土壤湿度变化对地表净辐射影响显著,主要影响净长波辐射变化,随着土壤湿度增加,净短波辐射呈现略微增加,净长波辐射显著增加。(2)土壤湿度分区间分析结果显示,土壤湿度在干、中区间(0. 158～0. 220 m~3·m~(-3))对潜热通量以及边界层高度的影响相比土壤湿度在中、湿区间(0. 179～0. 325 m~3·m~(-3))的影响更大,即土壤偏干情况下,地表通量变化和大气边界层发展更显著。此次观测数据定量分析结果与理论机理较为一致,表明该观测数据的可靠性,可为数值模式在黄土高原区域的模拟提供重要的数据基础。     

2015-2017年中国近地面O3污染状况与影响因素分析

利用2015-2017年环保部发布的近地面臭氧(O_3)和其他3种污染物[粒径小于2. 5μm的颗粒物(PM_(2.5))、一氧化碳(CO)、二氧化氮(NO_2)]小时浓度数据和美国国家气候资料中心收集的气象要素监测数据,分析了中国近地面O_3污染状况,并用逐步回归方法分析了影响O_3重污染区域夏季近地面O_3浓度的因素。结果表明,2015-2017年我国O_3日最大8 h滑动平均浓度(O_3MDA8)年平均值分别为83.02±16. 79,87. 05±14. 32和94. 70±13. 89μg·m~(-3)。O_3MDA8浓度逐年增长(增长率14. 07%),其中冬季增长最快(增长率范围14. 67%～34. 32%),夏季增长最慢(增长率范围2. 32%～14. 16%)。京津冀、长三角、山东半岛、川渝和中原地区近地面O_3污染较重,影响这5个区域近地面O_3浓度的主要因素为温度、相对湿度和PM_(2.5),除此之外京津冀和川渝地区的近地面O_3浓度受NO_2影响明显,中原地区的近地面O_3浓度受CO影响明显。     

青海和北京地区不同个例雷暴云电荷结构特征差异的数值模拟分析

利用加入起电、放电参数化方案的数值模式[Weather Research and Forecasting Model(Version3.7.1),WRF3.7.1＿ELEC],分别对发生在青藏高原东北部青海大通地区和华北地区北京西部山区的两次雷暴过程进行模拟研究,对比分析两个不同地区雷暴个例的电荷结构特征差异及原因。结果表明：对发生在两个地区的雷暴个例,模式均能够较好地模拟出雷暴的移动方向、回波强度以及形状的变化特征。对比两个个例不同发展阶段雷暴云电荷结构可以看出,除了在发展旺盛阶段两个地区的雷暴云电荷结构自下而上均为“+-+-”的四层结构,在发展初始阶段和消亡阶段,两个地区雷暴云电荷结构明显不同。造成两个雷暴个例在雷暴云初始和消亡阶段电荷分布差异的主要原因是云中霰粒子混合比和有效液态水含量的差异。     

2001—2007年兰州市主要大气污染物污染特征分析

以兰州市2001-2007年空气污染指数资料为基础,对每日空气污染指数(Air Pollution Index,API)、空气质量级别和PM10浓度等的年、季、月变化特征以及采暖期和非采暖期污染变化差异进行了分析。结合甘肃省地面气候资料集兰州市日观测资料,通过单因素方差分析和线性相关分析,找出不同季节对PM10浓度有显著影响的气象要素,得到不同季节与PM10浓度呈显著线性相关的气象因子。结果表明:(1)兰州市的首要污染物仍以PM10为主,其中冬季和春季污染最严重,PM10浓度在冬季12月有一主峰值,在春季3,4月份有一次峰值;(2)近年来,兰州市污染天数有减少趋势,并与兰州市烟、粉尘年排放量减小趋势一致;(3)采暖期PM10浓度有明显减小趋势,而非采暖期PM10浓度减小趋势不明显,污染日越来越集中在采暖期;(4)与PM10浓度呈显著线性相关的气象要素存在季节差异,但总体上风速、气温和湿度(或降水)是影响兰州市PM10浓度的主要气象因子,因此湿度、温度和风场条件的改变将对兰州市的大气环境产生影响。