5月青藏高原5套地表感热通量资料的对比分析

基于1979-2017年5月青藏高原地区149个站点观测资料计算的地表感热通量（OBCH）和4套再分析资料提供的地表感热通量,对比分析了青藏高原地表感热通量的时空变化特征。结果表明：5月各地表感热再分析资料在高原主体部分（3 000 m以上部分）的气候平均值均为正值,说明高原主体5月为同一热源,且均呈高原西部（90°E为界）感热通量偏大,东部偏小的特征。5月高原主体各套平均地表感热通量均呈减弱趋势,除ERA感热表现为增强外,其余3套再分析资料在高原西部均表现为减弱,减弱趋势显著;5套资料在高原东部均表现为减弱趋势,除OBCH资料外,均表现为显著减弱。EOF分析发现,除了ERA-Interim资料,其余4套资料在高原主体第一模态主要表现为一致性变化,第二模态空间分布呈明显差异。从各套资料与OBCH资料的时间相关来看,ERA-Interim资料与OBCH资料相关系数可达0.70,说明二者在5月具有较好的年际变化一致性特征,而NCEP2资料与OBCH资料相关系数仅为0.33,说明二者具有较大的年际变化差异。     

关于棉田感热通量和潜热通量的几种计算方法

根据棉田的实测资料,选用四种常用的计算感染热通量的潜热通量的方法进行分析,发现空气动力学方法Ｉ和伯温比－能量平衡法的计算结果较一致,梯度扩散法略小,而布德科方法计算的潜热通量偏高、感热通量过低,因此得出结论：在计算棉花等作物的冠层通量时,选用空气动力学方法Ｉ最合适,其次是梯度扩散法。     

黄土高原影响LAS观测感热通量的物理因素分析

利用2010年1月和6月黄土高原定西和庆阳两站大孔径闪烁仪(LAS)的观测数据,结合涡动相关系统(EC)、辐射观测、梯度塔等观测系统的同步观测资料,分析了不同下垫面LAS和EC观测感热通量的时空差异及其与下垫面净辐射、风向、风速和稳定度等物理量的关系。结果表明,LAS和EC观测感热通量值之间的差异(HLAS-HEC)大小与下垫面的不均匀性有关,相对复杂的下垫面HLAS-HEC较大。净辐射Rn是感热通量的主要驱动因子,HLAS-HEC在生长季大于非生长季,并与Rn成正相关。风向对LAS和EC观测感热通量值有显著影响。对流边界层低频涡旋的存在导致EC通量统计值偏低,HLAS/HEC随着风速的增大而减小,随着稳定度z/L的增大而增大。     

一次沙尘暴过程中的地面感热通量分析

利用2016年3月3—5日的气象观测数据分析了一次沙尘暴过程中地面感热通量的变化特征。结果表明:在此次沙尘暴过程中,地面感热通量的日变化曲线呈现一波型。在通常情况下,白天地面感热通量是正值,夜间地面感热通量是负值。在出现沙尘暴的时段内,地面感热通量会发生很大变化。发生在夜间的沙尘暴阻碍地面辐射,减弱地面热量的损失,致使地面感热通量大于零;发生在白天的沙尘暴阻碍太阳辐射,显著消弱地面感热通量。     

中国南方地表感热通量的时空变化

利用测站常规观测资料及经验公式计算得到我国南方地区地表感热通量资料,并分析了地表感热通量的时空变化特征。一年四季中,南方西部地区的感热通量基本都是呈线性增加趋势,而中、东部地区的感热通量则是线性减小的;南方地区感热通量的时间变化以年际变化为主。地气温差是决定地表感热通量逐年变化的最主要因子,近地面风速次之。地表感热通量年际分量的经验正交函数分解结果表明,四季感热通量异常的第一种主要变异模态皆为全区同号的分布型,而第二主要变异模则是呈东西反号的分布型。      

利用简化动力学近似分析黑河实验区的感热通量

本文利用简化动力学近似．运用统计和参数化两种方法分析了黑河实验区的感热通量．结果表明：不稳定条件下绿洲区的感热通量与近地面辐射温度(T3)和空气温度(Ta)之差符合幂定律方程；沙漠地区符合形式为H=f[u(T2-Ta)]的幂定律方程。利用从实验得到的热传输附加阻尼表示式kB^-1=0．2u(T2-Ta)用于对空气动力学阻尼(ra)的参数化，可适用于不同下垫面．并得到了比较满意的感热通量值．最后利用以上结果计算了实验区的潜热通量并做了比较分析。     

中国沿岸ERA-Interim和MERRA感热通量和潜热通量的资料评估

选择33个沿岸代表性海洋站,采用1981—2012年海洋站观测数据统计计算中国沿岸整体的海气感热通量和潜热通量历年逐月平均值,并对ERA-Interim、MERRA两种再分析数据的感热通量和潜热通量数据进行对比检验分析,为ERA-I、MERRA热通量资料的使用提供参考。结果表明:1)历年逐月均值检验显示,两种再分析资料感热通量和潜热通量与海洋站计算结果均值差异不显著,ERA-I结果略高于海洋站结果,MERRA的均值与海洋站更接近。再分析资料的感热通量和潜热通量与海洋站相关性显著,但方差差异均明显,ERA-I与海洋站的方差差异比MERRA小。2)季节变化特征检验显示,两种再分析数据感热通量和潜热通量的季节变化时间序列与海洋站统计计算结果相关性均显著,能够较好地体现中国沿岸整体的感热通量和潜热通量季节变化特征。但也存在一些差异:2—7月中国沿岸整体的感热通量,海洋站数据明显低于再分析数据;潜热通量季节变化振幅海洋站大于再分析数据,MERRA数据季节变化振幅最小。3)年际变化特征的检验结果显示:1981—2012年,对于中国沿岸整体,ERA-I数据感热通量和潜热通量年际变化和海洋站相关性显著,均下降趋势明显,可以用于海气热通量的年际变化趋势分析;MERRA数据的感热通量年际变化略有下降趋势,但和海洋站的相关性不显著,MERRA数据潜热通量的年际变化呈略上升的趋势,与海洋站计算的潜热通量趋势明显不一致,在1981—2012年不能代表中国沿岸整体的海气热通量的年际变化特征。     

亚洲季风区地面感热通量的区域变化特征

采用1979－1995年（缺1986、1987、1993）NCEP／NCAR再分析资料中的逐旬感热通量资料，对亚洲季风区地面感热通量的空间结构及时间演变进行了旋转经验正交函数（REOF）分析。结果表明：印度半岛和中南半岛地区感势通量的变化与亚洲季风的爆发及演变有密切关系，是季风爆发的主要关键区。这两个地区的感热积累是东亚季风爆发的触发因素之一，尤其是印度半岛北部感热通量的突变对印度夏季风演变十分重要。印度半岛北部与青藏高原西部的热力差异在季风的爆发和维持中占有重要地位。而东北亚与西北太平洋的热力差异只对东亚夏季风的演变有影响，与冬季风则无直接关联。在东亚季风的爆发中居主导地位的还是印度半岛北部和青藏高原西北部的感热加热作用。     

欧亚大陆干旱半干旱区感热通量的时空变化特征

利用1958—2002年ERA-40再分析感热通量资料进行EOF分析,结果显示,无论春季还是夏季,欧亚大陆干旱半干旱区感热通量都有3个主模态。第1模态都表示空间分布的一致性,20世纪70年代中后期开始,欧亚大陆干旱半干旱区春季感热通量明显增强,而夏季却明显减弱。第2、3模态表示了空间分布的不一致性,且存在年际、年代际变化特征。小波分析结果表明,欧亚大陆春、夏季感热通量存在明显的年际、年代际变化特征,且年代际变化信号强于年际变化信号。     

青藏高原中东部地区地表感热通量的时空变化特征

基于1970—2015年青藏高原地区78个站点的观测资料,应用物理方法计算了高原中东部地区的感热通量。利用小波分析、相关性分析等研究了高原中东部感热通量的时空特征和影响因子。结果表明,高原年平均和春夏季节,感热通量周期为3~4 a,而秋冬季节为2~3 a;感热通量的变化趋势为,1970—1980年和2001—2015年感热通量呈增加趋势,而1981—2000年呈减小趋势;高原年平均和各季节的最强感热加热中心均位于高原南坡E区（除冬季外),最弱加热区域位于高原西北部A区（夏季除外);高原春秋季节感热通量的空间分布均匀,冬夏季节有明显的梯度分布且梯度相反,夏季呈现自东到西的梯度;春季、夏季及秋季,高原感热通量和降水呈负相关;高原10 m风速的极值中心随季节北上南撤变化与地气温差的强弱变化共同决定了感热通量的季节变化。     

亚洲季风区地面感热通量的区域变化特征

采用1979～1995年(缺1986、1987、1993)NCEP/NCAR再分析资料中的逐旬感热通量资料,对亚洲季风区地面感热通量的空间结构及时间演变进行了旋转经验正交函数(REOF)分析.结果表明印度半岛和中南半岛地区感热通量的变化与亚洲季风的爆发及演变有密切关系,是季风爆发的主要     

江淮梅雨异常与东亚地区地表感热通量的关系

利用1951—2013年江淮地区30个代表站点逐日降水观测资料和NCEP/NCAR全球地表感热通量和环流场逐月再分析资料,探讨江淮梅雨异常与梅雨期及其前后东亚地区地表感热通量的相关关系及其物理机制。结果表明:梅雨前期,青藏高原、内蒙古高原和印度半岛的地表感热通量与江淮梅雨量存在正相关,当春季青藏高原、内蒙古高原、印度半岛地表感热通量异常偏高时,江淮梅雨偏多;梅雨期,梅雨量与地表感热通量显著负相关区在东海海面,同时青藏高原和河套平原地表感热通量在丰梅年显著偏大,说明海陆热力差异对江淮梅雨有共同调制作用;梅雨后期,河套平原、华北地区地表感热通量在丰梅年显著偏大,表明地表热力特征随大气环流的调整而发生演变。     

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。     

干旱区热力学粗糙度特征及对感热通量估算的影响

利用ＨＥＩＦＥ的实测资料估算了黑河实验区几个沙漠戈壁表面上的热力学粗糙度（以附加阻尼ｋＢ＾－１的形式）,发现在任一测站ｋＢ＾－１值的变化范围较大,同时分析了附加阻尼项在估算感热通量时的作用,而忽略该附加阻尼将会导致对感热通量的明显高估,提出在利用阻尼型公式计算感热通量时,不能采用简单的ｚ０ｍ＝ｚ０ｈ的假设,否则会带来较大误差。     

GAME/Tibet实验中感热通量计算方法的讨论

回顾了前人对感热通量的分析研究，详细分析了计算感热通量公式的推导过程。结合GAME／Tibet那曲近地面通量观测站1998年6月6日到9月13日的观测资料验证了近地面层逆梯度热输送现象的存在；并比较了两种不同计算感热通量的方法。同时，对简化生物圈模式(SiB2)计算感热通量方案进行了分析。主要结论有：(1)由于用涡旋相关法测量得到的总体感热通量本身已经包含了非局地热(冷)泡运动的影响，所以在非均匀下垫面上，传统的闭合方案必然会“遭遇”能量不平衡。这里，非均匀下垫面可能是导致能量不平衡的关键所在。(2)在今后的有关热通量研究中，有必要仔细研究非局地热(冷)泡运动对热通量的贡献，而为了更好地理解这种贡献，应用陆面过程模式研窑能量平衡是必需的。     

基于多种资料的青藏高原地表感热的对比分析

青藏高原地表感热通量是高原热源的主要分量之一,对高原局地天气系统、我国天气气候以及亚洲季风等都有着重要影响。选取1980～2016年青藏高原的站点资料和ERA-Interim、NCEP1、NCEP2再分析资料,计算高原地表感热通量的分布状况和时间变化特征并对不同资料得到的结果进行比较分析,结果表明:4种资料在夏季的空间分布、年际变化,高原中部的年际变化,以及长期变化趋势上具有较好的一致性,其中ERA-Interim感热资料较优于其他两种再分析资料。青藏高原的地表感热通量分布呈西高东低的特征,年均最大值出现在柴达木盆地,最小值位于贡山;区域平均值春季最大,冬季最小。感热逐月变化呈单峰型分布,不同分区的年际变化均在2001年或2003年由减弱趋势转变为增强趋势。      

两种探空系统的对比分析

对701二次测风雷达-59型机械式探空仪高空探测系统与GFE(L)1型二次测风雷达-GTS1型数字式电子探空仪高空探测系统(以下简称L波段探空系统)的工作原理、结构、软件等进行了对比分析。     

两种土壤温度算法的对比分析

为了定量理解黄土高原土壤的物理特性和过程, 为进一步提高陆面模式对该地区地表能量平衡模拟能力奠定基础, 本文利用2005年黄土高原陆面过程试验中7月22～26日期间裸土地表观测站土壤温度观测资料, 采用热传导（结合数学拟合法)、热传导－对流两种方法分别计算了该地区土壤热扩散率。本文还利用热传导－对流方法计算0.05～0.1 m浅薄土壤层的热扩散率垂直梯度与水通量密度之和, 其值介于0.80×10-6～2.43×10-6m/s之间。在此基础之上, 以0.05 m深度的土壤层为上边界, 分别利用上述两种方法模拟0.10 m深度的土壤层温度, 结果表明: 由于忽略土壤的垂直不均匀性和水分的垂直运动而只考虑热传导过程, 热传导方法不仅高估了土壤温度振幅, 而且高估了位相的延迟。而热传导－对流方法对温度振幅和位相的模拟值与实际观测值吻合较好, 白天 (北京时间08:00～20:00) 的温度模拟值相对测量值的平均误差、 标准差和归一化标准差分别为0.19 K、0.18 K和0.08%。     

孟加拉湾感热净通量与陕西秋季降水的联系

利用1979-2011年9-10月陕西96个台站的逐日降水资料和NCEP/NCAR再分析月平均资料,研究了孟加拉湾感热净通量与陕西秋季降水的关系,并对其成因机制进行了初步分析。结果表明,陕西秋季降水与孟加拉湾感热净通量为显著负相关。秋季当该海域感热净通量偏弱时,乌拉尔山附近易于形成阻塞高压,西太平洋副热带高压位置偏西偏北,陕西地区来自太平洋和印度洋的偏南水汽输送增强,大气辐合上升运动也增强,同时,9月南亚高压位置偏北、南亚夏季型季风偏强,易造成陕西秋季降水偏多的环流形势。陕西秋季降水异常与低纬度海温的年际背景场有关,秋季低纬度海洋SST的EOF第二模态的空间型一定程度上可以解释孟加拉湾感热净通量与陕西降水的联系。孟加拉湾秋季的感热通量与上一年冬季和当年夏季的感热净通量呈显著正相关,可根据该海域上一年冬季和当年夏季的感热净通量强弱估计其秋季感热状况,从而预测陕西秋季降水的多寡。     

青藏高原4月感热通量异常对长江以南夏季降水的影响

基于1980—2015年青藏高原、长江以南地区的站点资料,利用EOF、小波分析等方法,分析了青藏高原及各分区4月的感热通量和长江以南地区夏季降水特征,以及它们之间的相关性。结果表明:喜马拉雅地区(关键区) 4月感热通量可以作为长江以南地区夏季降水的预报因子之一;青藏高原4月感热通量和长江以南地区夏季降水均存在4 a主周期和8 a副周期,在1998年、2011年前后出现转折;高原整体、E区、G区4月感热通量均与长江以南地区夏季降水呈负相关;高原关键区4月感热通量偏弱时,长江以南地区高空(850 hPa)处于深槽槽前,西部配合有切变线系统,斜压性很强,空气相对湿度很大,利于长江以南地区降水,反之亦然。