哈尔滨秋季一次持续性重污染过程分析

利用气象与环境监测数据,结合后向轨迹和秸秆焚烧火点监测资料,从环流形势、气象要素、污染源和污染传输特征等方面,对哈尔滨2017年10月18-20日持续性重污染天气过程进行分析。结果表明：这次重污染过程连续48 h为重度或严重污染,首要颗粒物为PM_2.5,PM_2.5平均浓度为438 μg·m^-3,局地PM_2.5浓度高达1487 μg·m^-3。重污染过程分为两个阶段,每个阶段主要污染物呈双峰分布。在重污染过程中,高空环流平直,浅槽前暖平流占主导地位,地面为弱低压均压场控制。地面风速小,平均风速仅为1.5 m·s^-1,风速≤ 1.5 m·s^-1静小风频率为71%,风场辐合,有利于污染物积聚。在重污染发展的过程中,地面相对湿度（RH）增大有利于颗粒物吸湿增长和污染加剧;在重污染减弱的过程中,PM_2.5浓度减少至每阶段谷值时间比RH减小至谷值时间滞后4-5 h。在边界层内有逆温层顶高为200 m左右、逆温强度>2.0℃·（100 m）^-1的贴地逆温层,层结稳定,垂直扩散条件差。污染物主要来源于秸秆焚烧,其次来源于取暖燃煤。静稳气象条件下本地污染物积累叠加远距离较高浓度的秸秆焚烧污染物输送导致哈尔滨这次重污染过程。     

2014年秋季长株潭城市群一次典型霾污染天气过程的气象特征及成因分析

利用长株潭地区地面空气质量监测资料、常规地面气象资料及NCEP再分析资料和MODIS火点监测资料,结合HYSPLIT4后向轨迹模式,对2014年10月1718日长株潭地区一次严重霾天气过程的空气污染特征和成因进行综合分析。研究表明,长株潭地区此次严重霾天气污染事件的主要污染物为PM2.5,安徽南部和江西西北部地区秸秆焚烧产生的颗粒物,经高空偏东北气流引导输送到长株潭地区,是这次大范围烟霾天气的主要来源。长株潭地区西部高空槽区宽广,槽前西南气流较为强盛,地面受均压场控制,水平风速弱,为严重霾污染天气的维持提供了有利的环流条件。中低层逆温和大气底层湿度的增加,使污染物粒子不断累积;近地面连续静（小）风和风向的频繁转变,不利于污染物粒子的水平扩散;中下层弱的下沉气流、较低的混合层高度有利于污染物的垂直累积,为此次重度霾污染天气的发展、加强提供了有利的气象条件。     

山东一次大范围持续性霾过程的气象条件分析

2016年12月30日至2017年1月8日，山东出现了以PM2.5为首要污染物、持续几天、大部地区重度以上污染的霾天气。基于多种实况观测资料和ERA Interim再分析资料，分析了此次过程天气背景和边界层特征等。结果发现：高空平直纬向环流、地面弱气压场、典型的静稳天气，有利于霾维持较长时间。此次过程期间有3次冷空气影响，冷空气的强度影响霾的变化，弱冷空气难以破坏近地层逆温结构，并会从上游向下输送污染物，有利于污染物的累积；较强冷空气带来较强的垂直运动，破坏了静稳天气形势，有利于污染物的扩散及清除。此次过程稳定层结形势下，边界层高度是一个对霾有指示意义的物理量。边界层高度和AQI的变化呈滞后负相关关系，边界层高度降低之后对应AQI指数升高。逆温层长时间的存在是此次霾持续的重要条件，另外由于地理原因东南风增湿和逆温层顶高度降低都会导致污染物浓度增大，使霾加重。     

2013年初江苏连续性雾-霾天气的特征分析

利用FNL资料、污染物颗粒浓度资料以及常规气象资料对2013年1月12—16日江苏地区的连续性雾 霾天气过程的环流形势、地面气象要素特征、大气边界层结构及大气污染状况等进行了分析。结果表明：高空形势变化平稳、中低层的暖平流配合稳定少动的地面气压场为雾 霾天气的发生提供了有利的环流形势;持续变化较小的气压梯度和较低的风速以及相对湿度的增大和PM2.5、PM10的浓度的变化为雾 霾形成和发展提供了条件;雾 霾期间低层都存在不同程度的逆温现象,混合层高度与AQI呈反相关关系,当混合层高度越低,AQI就越高,污染就越严重,能见度就越差;相对湿度的升高和PM2.5在污染物颗粒中的富集,是导致能见度下降和持续污染的首要原因,而强冷空气带来的大风降温是污染物颗粒被快速清除的重要动力机制;影响南京的污染物来源为：黄海、安徽地区、北方污染物的输送和本地的局地污染。     

关中一次重污染天气过程气象特征分析

利用常规观测资料、风廓线资料、PM2.5质量浓度资料及HYSPLIT-4模式,对2016年12月31日—2017年1月6日陕西关中盆地一次霾重污染天气过程的气象特征进行了分析。结果表明:此次过程发生在500hPa纬向平直气流、地面东高西低的典型环流形势下,稳定的大气层结和边界层逆温强烈抑制了污染物的垂直扩散;边界层风场存在500m之下的偏南风、500~1 000m偏北风和1~1.5km的纬向小风速区的三层结构特征,弱偏南风的水汽输送、弱对流不稳定和中高层的弱纬向风的阻挡,使得污染物在边界层内充分混合并堆积。污染物质量浓度与低层风关系密切,当低层为弱偏南风时,相对湿度逐渐上升,PM2.5质量浓度升高;反之,当气流转为偏北风时,相对湿度明显下降,PM2.5质量浓度降低。输送至西安的气团路径共有西北、偏南及本地路径三类,西北气流携带的大颗粒污染物、偏南气流的增湿效应及污染物的输送和本地污染源的叠加,共同造成了盆地的重污染天气的发生,其中直行偏南路径占比最高为38%,本地路径次之,占比25%。     

江苏盐城地区一次持续雾-霾天气过程的综合分析

2013年12月上旬江苏盐城地区出现了一次历史罕见的持续重度雾-霾天气,利用盐城市常规气象观测资料、NCEP再分析资料(1°×1°)及环境监测中心站的污染物浓度资料等,对此次过程的环流背景、气象要素、大气层结特征以及动力条件、污染情况等进行了综合性分析。结果发现:12月上旬中高层冷空气势力弱,以纬向环流为主;低层弱的水平风场为雾-霾的发生发展提供了有利的环流背景;稳定的层结特征,近地面高强度的贴地逆温和持续较低的混合层高度是此次雾-霾天气长时间维持的重要因素;边界层内弱正散度及负涡度是此次雾-霾天气得以维持发展的动力因子;通过后向轨迹分型和火点监测资料分析发现:污染物的长距离输送在此次重污染天气的形成过程中起到了一定作用。最后,文中建立了能见度和PM_(2.5)浓度、相对湿度的非线性回归方程,对能见度的预报效果较好,为实际业务应用中雾-霾的预报提供了有利的依据。     

雾霾天气个例气象条件对比分析

应用常规观测资料、NCEP 1°×1°再分析资料和L波段探空资料从环流形势、扩散条件和边界层特征3个方面对2013年两次雾、霾天气个例进行对比分析,结果表明:500hPa西北气流冷平流、地面弱风场、垂直速度呈弱上升-下沉的垂直分层特点和逆温是两次雾、霾天气出现和维持的共同特征。地面西北风、850hPa弱冷平流、近地层浅薄的接地逆温(100~200m)和湿层与霾天气对应,地面偏东风、850hPa暖平流、925hPa以下深厚的悬浮逆温(400m)和湿层与雾天气对应,霾过程较雾过程逆温强度强,上升运动高度高。消散时雾较霾下沉运动中心高度低,强度弱;霾消散时接地逆温特征变化不大,雾消散时悬浮逆温有底部抬升和大气稳定层结向中性层结转变的变化特征;但均有下沉气流接地、垂直风切变较强和高层低露点干空气下传到地面的特点。     

2014年2月北京PM2.5污染过程及天气形势分析

2014年2月19—27日,北京出现了重度污染及以上水平的霾天气,严重危害着人们的身体健康。以北京该段持续污染过程为研究对象,基于同期气象数据与PM2.5 观测数据,利用SPSS统计软件分析了PM2.5浓度与气象因子间的相关性,探究区域周边城市PM2.5 污染变化特征及其与地面天气形势之间的关系。研究结果表明,在一定的气象条件下,PM2.5 浓度与风速、相对湿度分别呈显著的负相关、正相关,与气压呈负相关,与气温无显著相关关系。同时,比较该时段北京市与周边区域7个城市的PM2.5 浓度变化趋势及后向轨迹分析,发现北京市与周边城市在相似的气象背景条件下,污染过程具有区域性特征。华北地区处于地面高压均压场控制时,地面风速小,逆温层明显,大气层结稳定,区域扩散条件差,弱偏南气流主导时间长,受局地源积累和区域输送的影响,污染物浓度累积上升,可形成持续霾天气。     

天津冬季重霾污染过程及气象和边界层特征分析

京津冀大气灰霾污染严重,天津市作为其核心组成之一其污染形势亦严峻。选取2013年2月20~28日天津重霾污染时段7站PM2.5(空气动力学当量直径小于等于2.5μm的颗粒物,即细颗粒物)和气态污染物数据,结合北京污染数据、地面气象要素、能见度、边界层温湿和风廓线、后向轨迹,深入分析重霾污染过程特征及气象和边界层成因。结果显示,研究时段天津PM2.5、SO2、NO2、CO和O3浓度均值为150、87、56、2.4和22μg m-3,气态污染物各站差异显著,但仅有SO2全面超过国家空气质量一级标准(50μg m-3),而PM2.5具有区域同步变化特征,且严重超标,是一级标准(35μg m-3)的2~8倍,最高小时均值高达364μg m-3;高浓度PM2.5是导致低能见度的主因,能见度小于10 km对应PM2.5阈值为50μg m-3。弱风和高湿度导致局地排放累积,PM2.5始增,在高湿度条件下,持续偏南风促使其稳步增加,配合弱北风和弱东风PM2.5震荡上扬,污染高值阶段,南北气流短时迅速切换,区域污染传输叠加污染的循环累积,PM2.5浓度峰值达到最高;除因边界层强东风导致的平流逆温外,高浓度PM2.5与平流逆温密切相关;高污染时段高湿主要集中在500 m以下,且随高度递减幅度较大;位于200~600 m的低空急流一定程度抑制污染上升,尤其持续强东风使PM2.5浓度稳步降低到二级水平,污染迅速有效清除最终依赖整层的强西北风。北京、环绕天津的河北中部和西南部地区对天津重污染有显著贡献。     

沈阳市一次持续性重污染天气过程特征分析

使用常规地面、探空资料以及风廓线雷达和环境监测站污染物资料,对2015年11月7—11日沈阳市一次持续性重污染天气过程进行分析,结果表明:(1)此次污染过程持续时间长,PM2.5浓度维持在500μg·m-3以上近21 h,期间峰值达到1 287.83μg·m-3,主要污染物为CO;(2)平稳的高空环流、弱气旋性环流及高湿条件为这次重污染天气的发生、发展和维持提供了有利的气象条件,0℃左右的温度长时间维持也为该次过程的一个主要特征;(3)重污染期间从地面到850 h Pa高度上水平风速均接近2 m·s-1,整层大气静稳,伴随着较好的湿度条件和多个逆温层结的存在,抑制了污染物的垂直输送;(4)卫星遥感监测显示吉林和黑龙江一带有大量火点存在,此时正值冬季秸秆燃烧,大气轨迹分析显示,污染期间偏北风为污染物的传输提供了有利的气象条件。     

我国近30年龙卷风研究进展

从3方面总结了龙卷风研究成果:①研究概况,最初的龙卷风灾后调查到开展天气气候特征分析至近年来开展龙卷风本体结构、产生机制的探讨,获得了丰硕成果;②研究方法提高,从事实调查到利用统计方法,从利用台站常规观测资料到运用卫星、多普勒雷达、风廓线仪等非常规资料开展分析,近年数值模式WRF、ARPS等也被用来研究龙卷风,研究的方法手段不断得到改进;③龙卷风研究、预报面临的困难和未来展望。     

河西走廊农业区春季气溶胶光学特性

为研究干旱农业区农耕季节气溶胶的基本光学特性,2014年4月利用地面气溶胶移动集成系统在甘肃武威黄羊镇农场开展气溶胶综合观测试验。结果表明,河西走廊黄羊镇农场PM2.5和PM1.0的散射系数以及PM2.5的吸收系数分别为98.2±38.3、74.6±29和8.8±6.3 Mm-1,均小于中东部地区观测值。气溶胶单次散射反照率为0.90±0.03,PM2.5和PM1.0的Angstrom指数分别为1.31±0.29和2.10±0.24。散射系数和吸收系数的日变化具有明显的双峰特征,单次散射反照率在散射系数出现峰值的时间段出现谷值。黄羊镇农场受人为气溶胶影响较大,西、西南和东南方向来的气溶胶散射系数和吸收系数值较大,西北方向传输过来的气溶胶主要是农业生产活动产生的。     

武汉市气候变暖与极端天气事件变化的归因分析

根据武汉市1951—2007年间年平均、最高、最低气温与8类年极端天气日数的序列,计算分析其变化趋势及年平均气温与极端天气日数的相关性,引入格兰杰因果性检验法,探讨气候变暖与极端天气事件之间的因果关系。结果发现:(1)近57年来武汉市年平均最低气温增幅为0.45℃/10a,明显高于年平均最高气温0.19℃/10a的增幅,可见气候变暖主要是由夜间气温升高所致;(2)高温和闷热天气事件为增多趋势,其中闷热天气事件最明显,达到2.8 d/10a,而年雷暴、降雪、低温、大风、雾日则均为下降趋势,雷暴、雾和低温事件降幅明显,每10年减少3.0 d、4.0 d和2.1 d。大风和降雪事件,每10年减少1.8 d和1.5 d。暴雨事件波动幅度较小。(3)年平均气温与当年及超前、滞后1～2年的极端天气事件具有高相关性;(4)格兰杰因果性检验结果发现,气候变暖是闷热天气增多和降雪事件减少的原因,同时亦是大风和低温减少的结果。这种因果关系的存在对极端天气事件预测和预估有重要的价值。     

城市气象研究进展

中国数十年来在城市气象研究这一新兴学科领域开展了大量研究并获得了多方面的丰硕成果。文中从城市气象观测网与观测试验、城市气象多尺度模式、城市气象与大气环境相互影响、城市化对天气气候的影响等4个方面论述了城市气象的主要研究进展:中国各大城市已建立或正在完善具有多平台、多变量、多尺度、多重链接、多功能等特点的城市气象综合观测网;北京、南京、上海等地开展了大型城市气象观测科学试验,被世界气象组织列入研究示范项目;成功开展了风洞实验、缩尺度外场实验研究;建立了多尺度城市气象和空气质量预报数值模式,并应用于业务;在城市热岛效应、城市对降水影响、城市气象与城市规划、城市化对区域气候及空气质量的影响、城市气象与大气环境相互作用等研究领域取得长足进展。最后指出,未来需要重点从新观测技术及观测资料同化应用、城市系统模式研究、城市化对天气气候的影响机理、城市化对大气环境和人体健康的影响、城市水文气象气候与环境综合服务等方面开展科学研究与应用,为中国城市化、生态文明建设、防灾减灾和应对气候变化等国家需求提供科技支撑。      

Trends in Temperature Extremes in Association with Weather-Intraseasonal Fluctuations in Eastern China

Trends in the frequencies of four temperature extremes (the occurrence of warm days, cold days, warm nights and cold nights) with respect to a modulated annual cycle (MAC), and those associated exclusively with weather-intraseasonal fluctuations (WIF) in eastern China were investigated based on an updated homogenized daily maximum and minimum temperature dataset for 1960–2008. The Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) method was used to isolate the WIF, MAC, and longer-term components from the temperature series. The annual, winter and summer occurrences of warm (cold) nights were found to have increased (decreased) significantly almost everywhere, while those of warm (cold) days have increased (decreased) in northern China (north of 40°N). However, the four temperature extremes associated exclusively with WIF for winter have decreased almost everywhere, while those for summer have decreased in the north but increased in the south. These characteristics agree with changes in the amplitude of WIF. In particular, winter WIF of maximum temperature tended to weaken almost everywhere, especially in eastern coastal areas (by 10%–20%); summer WIF tended to intensify in southern China by 10%–20%. It is notable that in northern China, the occurrence of warm days has increased, even where that associated with WIF has decreased significantly. This suggests that the recent increasing frequency of warm extremes is due to a considerable rise in the mean temperature level, which surpasses the effect of the weakening weather fluctuations in northern China.     

Changes in polar amplification in response to increasing warming in CMIP6

由于全球变暖,极地地区的气候经历了明显的变暖放大.在本项研究中,我们根据CMIP6模式的三种变暖情景(SSP1-2,6,SSP2-4.5和SSP5-8.5)下,极地放大变化对各个反馈机制(包括普朗克,温度递减率,云,水蒸气,反照率反馈,CO2强迫,海洋热吸收和大气热传输)的响应进行了分析.结果表明,通过用“辐射核”方法量化不同反馈机制对地表温度的增温贡献,北极放大(AA)强于南极放大(ANA),由温度递减率反馈主导,其次是反照率和普朗克反馈.此外,海洋的热吸收导致冬季比夏季有更强的极地变暖.在冬季,温度递减率反馈主导了AA大于ANA.AA和ANA的模式间差异随着全球变暖的增强而减小.     

我国东部地区冬季模式边界层探空效果评估

应用中尺度气象模式MM5对2006年和2007年12月东部地区进行逐日模拟,并用地面常规观测资料及南京和安庆12h一次的逐日探空资料对模拟的地面及边界层内气象要素进行检验,计算地面和边界层内不同高度的温度、湿度、风向和风速等要素的多种常用统计参数;并分别评估雾发生前和发生时边界层探空的模拟效果。结果表明:(1)MM5模式模拟的地面温度和湿度均较理想,但风速误差较大。温度、相对湿度、风速的观测与模拟的偏差概率分布均呈近正态分布,峰值中心分别为-1.52℃、4.59%和1.92m·s-1,白天模拟效果优于夜间。(2)以南京、安庆两站为例,模拟的08:00(北京时,下同)和20:00边界层内探空基本可靠,但20:00的效果比08:00好;模拟效果均随高度上升而变好;且南京站边界层内温度、湿度的模拟效果优于安庆站,但安庆站风的模拟效果优于南京站。(3)以南京站为例,雾发生前和发生时温度、湿度模拟效果较平均情况差,风速模拟较其他模拟时段无明显变化。(4)南京、安庆冬季近地层逆温发生频率都比较高,常见多层逆温,MM5模式能再现近地层逆温,但有高估的倾向,且对边界层中上部逆温模拟效果不佳。此外,敏感性试验的结果表明,模拟方案中地面负的温度偏差不是由近地层高垂直分辨率所致。     

夏季全国降水EOF展开与黑龙江省降水的关系

用EOF对全国160个站夏季降水展开，取前5个特征向量进行分析，发现全国主要有4种雨型分布，依次呈“＋－＋”、“＋－”、“－＋－”、“－“型。与黑龙江省降为第1种，即东北区及黄河下游多雨，江浪少雨， 长江中下游流域多雨；夏末雨带南退至长江以南，华南多雨，而中国中部为广大的少雨区。     

Recent advances in monsoon studies in China

This review provides a synopsis of the major progress that has been made in monsoon studies in China and to further bridge the gap between the Chinese and international meteorological community. It consists of seven major sections. After the introduction, the second section begins with the global monsoon systems and their seasonal variation, based on some new methods proposed in recent years. Besides, some major intraseasonal features of East Asian monsoon, including the onset of South China Sea summer monsoon are discussed. In the third section, we review the interactions between ENSO and the East Asian monsoon, focusing in particular on the results of Chinese meteorologists that indicate the influence of ENSO on the East Asian summer monsoon(EASM) is obviously different from that on the tropical monsoon. Besides the tropical Pacific,other ocean basins, such as the Indian Ocean and the Atlantic Ocean, are also important to the East Asian monsoon, and this topic is discussed in the fourth section. In the fifth section, we address the role of land surface processes in East Asian monsoon. For example, we describe work that has shown more snow cover in spring on the Tibetan Plateau is followed by a weakened EASM and more summer rainfall in the Yangtze River valleys. The sixth section focuses on the influence of atmospheric circulation in the Southern Hemisphere(SH) on EASM, demonstrating how the signal from the SH is likely to provide new clues for the seasonal forecasting of summer rainfall in China. Finally, in the seventh section, we concentrate on the interdecadal variations of EASM. In particular, we look at a significant interdecadal variation that occurred at the end of the 1970 s, and how our understanding of this feature could affect forecasting ability.     

Quantile Trends in Temperature Extremes in China

A number of recent studies have examined trends in extreme temperature indices using a linear regression model based on ordinary least-squares. In this study, quantile regression was, for the first time, applied to examine the trends not only in the mean but also in all parts of the distribution of several extreme temperature indices in China for the period 1960-2008. For China as a whole, the slopes in almost all the quantiles of the distribution showed a notable increase in the numbers of warm days and warm nights, and a significant decrease in the number of cool nights. These changes became much fas- ter as the quantile increased. However, although the number of cool days exhibited a significant decrease in the mean trend estimated by classical linear regression, there was no obvious trend in the upper and lower quantiles. This finding suggests that examining the trends in different parts of the distribution of the time-series is of great importance. The spatial distribution of the trend in the 90th quantile indicated that there was a pronounced increase in the numbers of warm days and warm nights, and a decrease in the number of cool nights for most of China, but especially in the northern and western parts of China, while there was no significant change for the number of cool days at almost all the stations.