1996年7月洞庭湖流域持续性暴雨过程分析

1996年7月洞庭湖流域发生了严重的洪涝灾害。利用观测资料进行诊断分析表明:(1)这次大洪水是由梅雨锋西端高空槽前的持续性大面积暴雨引起；(2)引起持续性暴雨的直接原因是MCS形成后停滞少动，并在同一地区连续多次生消；(3)由于高空槽长时间维持在长江中游地区，对流层低层的暖平流等大尺度强迫使暴雨区能较长时间维持上升运动，同时低层持续强的水汽辐合和位势不稳定能量的输送为暴雨持续地发生提供了充足的水汽和能量。     

基于风云四号静止气象卫星的局地对流智能化预警模型及应用

强对流等灾害性天气给人民生活和社会经济发展造成了严重影响,准确理解强对流发生的机理及提高其预报效果仍然是具有挑战性的工作。综合利用我国自主研发的新一代地球静止轨道气象卫星风云四号高时空分辨率观测数据和中国气象局全球数值预报(China Meteorological Administration-Global Forecast System, CMA-GFS)格点化产品,研究局地对流发生前大气环境场的特征和关键影响因子的变化。分析表明：卫星观测得到的云顶冻结信息以及表征大气的不稳定性、水汽含量等数值模式变量是预测局地对流发生的重要因子。利用面积重叠法和光流法对云团进行连续追踪,采用机器学习技术建立了中国区域局地对流发生和强度分级(弱、中、强)预警模型2.0版本(Storm Warning In Pre-convective Environment Version 2.0, SWIPE-V2.0),实现了局地对流的智能化预警。独立检验结果表明：模型对6个不同分区的雨季8 mm/h以下强度降水相关的对流判识准确率在0.5～0.85,对8 mm/h以上强度降水相关的对流判识准确率在0.69～0...     

长江口拦门沙河段潮滩表层沉积物分布特征

基于2005年7月及2007年5月在长江订拦门沙河段崇明东滩、横沙东滩(浅滩)、九段沙以及南汇边滩等四大潮滩的水下滩地采集的大面积、高密度表层沉积物以及实测水文资料,对拦门沙河段潮滩表层沉积物颗粒度、参数、组成、类型以及分布特征进行分析,并在此基础上探讨影响沉积物分布的主要动力因子.结果表明:长江河口四大潮滩表层沉积物主要由砂、粉砂质砂和粘土质粉砂三种类型组成.沉积物中值粒径分布比较复杂,介于2.5～8ψ之间;沉积物分选系数集中于1～2左右,其分布与中值粒径具有一致性,其中物质组成相对较粗的颗粒分选性较好而较细的颗粒分选性较差:偏态与峰态跨度较大,分别介于0.1-0.8与1-4不等.崇明东滩、横沙东滩(浅滩)和九段沙的沉积物分选系数、偏态和峰态的分布具有一致性,三者相关性较强;南汇边滩的沉积物分选性、偏态及峰态值则因南滩与东滩所处位置差异而有较大差别.此外,河口潮滩表层沉积物分布显示泥沙输移的结果,其主要水动力因子包括潮流和波浪控制的泥沙输移:在受落潮优势流作用的地区普遍粗于涨潮优势流作用的地区;在波浪动力强、波能释放的地区沉积物普遍较粗且分选性较好:深水航道工程的堵汉、导流、破水波作用明显,使得导堤两侧的表层沉积物粒度出现粗细分布不均的特点.     

起沙系数对沙尘数值模拟影响的研究

通过综合考虑地表条件,如土地利用、土壤类型、植被覆盖与土壤湿度等,定义了起沙系数,用于改进沙尘数值预报模式中的起沙通量,为沙尘数值预报模式提供客观准确的地面起沙条件,提高了沙尘天气分布预报的准确率\.起沙风系数的引入能够对沙尘数值模拟产生较大的影响,若起沙系数中应用较高精度的土壤水分资料与土壤类型,将能更准确地反映起沙系数的作用。     

中国中低海拔地区三类强对流天气环境条件的基本气候特征

短时强降水、雷暴大风、冰雹等不同类型强对流天气的预报预警准确性亟待提高,对不同类型强对流天气环境特征异同的准确了解是提供准确预报预警的基础。本研究针对我国海拔低于2500 m地区超过20 mm·h^-1的短时强降水、最大阵风风力大于17.2 m·s^-1的对流性大风和直径大于5 mm的冰雹三类强对流天气,基于2002-2010年4-9月小时降水和冰雹实况、2010-2014年4-9月的雷暴大风实况及2002-2014年4-9月的1°×1°NCEP FNL(National Center for Environmental Prediction,Global Final Analysis)资料,以NCEP FNL一天4次的时刻(02:00、08:00、14:00、20:00,北京时)为中心,通过时空匹配处理,对三类强对流天气的绝对水汽含量、相对水汽含量、静力稳定度参数、低层抬升触发与垂直风切变条件、特性层高度及部分物理量的联合分布等环境气候特征进行了研究。结果表明,华南是短时强降水的高发区域,华北中北部和华南南部是雷暴大风的两个高发区域,华北中北部...     

铑与2-（6-甲基苯并噻唑偶氮）-5-二乙氨基苯甲酸体系极谱波的研究

Rh（Ⅲ）-2-（6-甲基苯并噻唑偶氯）-5-二乙氨基苯甲酸络舍物在pH=5．0的HAc—NaAc缓冲液中有一较灵敏的极谱波，其峰电位EP1为-554mV（vs．SCE），加入表面活性剂十二烷基苯磺酸钠使峰电流增加8．7倍，峰电位EP1负移至-600mV（vs．SCE）。铑的质量浓度在0．05～65μg/L与二阶导数峰电流IP”有良好的线性关系，检出限为7．8ng／L。经多种电化学方法证明该波为络舍吸附波，其电极过程为不可逆，电子转移数为2。此外试验了多种共存离子时峰电流Ip”测量的影响。所拟方法已用于13X分子筛催化剂中痕量铑的测定。结果与推荐值基本相符，6次测定的相对标准偏差（RSD）为3．6％。     

华北典型农业区PM2.5组分分析与来源解析

华北大气污染区域化正在对农业生态区域产生显著影响,为了了解华北农业地区大气细颗粒物PM2.5的季节分布特征,2017年7月、9月、12月以及2018年4月在中国科学院禹城农业生态综合实验站进行分季节PM2.5样品采集,并测定分析了样品中31种化学成分.结果表明,碳质气溶胶总体的浓度水平为13.11±8.37μg m-3,有机碳(OC)冬春季节浓度较高,元素碳(EC)浓度在秋冬季节较高.同时OC/EC的比值在秋季明显偏低,表明在秋季二次碳质气溶胶对PM2.5贡献较小.水溶性离子浓度总体在冬季最高.NO3-/SO2-4比值在夏季明显偏低为0.69,华北地区夏季固定点源对大气污染的贡献相对较高.PM2.5中金属元素以Na、Mg、Al、Ca、K、Fe等地壳元素为主,具有致癌风险的Co、Cr、Ni、Pb、As等金属元素年均浓度为0.32±0.24 ng m-3、5.40±5.42 ng m-3、10.23±7.46 ng m-3、42.23±27.75 ng m-3、5.66±3.79 ng m-3.受体模型(PMF)计算结果表明,PM2.5的主要来源为二次污染源、生物质燃烧源、燃煤燃油源、柴油车尾气和土壤源,贡献率分别达37.1％、18.2％、14.2％、9.4％和7.9％,表明农业区细颗粒物污染受到华北工业、农业与自然排放的多重影响.     

北京地区沙尘暴天气分析及数值模拟

北京地区春季是风沙天气的多发季节 ,2 0 0 0年春季冷空气活动频繁 ,我国西北、华北多次出现大范围的沙尘暴天气 ,给人民的生活生产、交通运输及国民经济都带来很大的危害 ,而且沙尘天气造成的空气污染严重影响人们的身体健康。文中主要对 2 0 0 0年 4月 6日沙尘暴过程进行了天气分析 ,并用非流体静力中尺度数值模式进行预报和模拟研究。结果表明 ,此次沙尘暴天气是高空小槽沿大槽后强西北气流东移时发展加深 ,引导一次强冷空气南下所致 ;数值模式对沙尘暴到达北京地区的时间、地面风速、风向的突变都做出了很好的预报 ;沙尘暴发生时中低空有很强的垂直上升运动和正涡度中心 ,其形成、发展和移动与沙尘暴的过境时间和移动方向基本一致。同时利用空气质点轨迹模拟与分析方法进行了沙尘暴过程空气质点轨迹分析 ,所得结果与实况及卫星监测轨迹一致     

梅雨锋上短时强降水系统的发展模态

利用2010、2011年5～7月我国东部地区梅雨锋盛行期的58次强降水个例,对产生短时强降水的中尺度对流系统回波演变模态及其系统特征进行了统计分析。本文中短时强降水特指小时降水超过30 mm。结果表明,与梅雨锋相伴的短时强降水系统回波演变模态主要为纬向型、经向型、转向型和合并型四类。纬向型、经向型和70%的转向型发展模态中中尺度对流系统（MCS）呈线状,合并型则主要为卵状。纬向型、转向型和合并型MCS以后向传播为主,但它们的生命史、移速和产生强降水持续时间有很大差别:纬向型生命史最长,强降水持续时间比转向型短;三类发展模态中转向型移速最快,生命史较纬向型短,但强降水持续时间最长;合并型移动最慢,生命史最短,强降水持续时间也最短。经向型MCS前向传播为主,移动最快,系统持续史短,约为纬向型的一半,30 mm h-1、50 mm h-1以上强降水持续时间约为转向型的1/3和1/5。纬向型MCS可向东或向南移动,经向型MCS通常向东或向西运动,合并型MCS可往任意方向移动,并且只有该发展模态中MCS会向北运动。虽然转向型MCS带来的短时强降水（尤其50 mm h-1以上）持续时间最长,经向型和合并型MCS产生短时强降水持续时间短,但四类发展模态中MCS的回波强度和回波高度的统计特征无明显区别。推测强降水持续时间可能与MCS的传播关系更加密切:经向型和合并型MCS前向传播占很大比重,生命史和产生的强降水更短;转向型和纬向型MCS的后向传播比重大,尤其转向型中不存在前向传播,对应短时强降水持续时间最长。     

北京地区PM2.5的成分特征及来源分析

选用2003—2004年初PM_2.5连续观测资料，统计分析了北京地区PM_2.5的特征、PM_2.5与PM₁₀以及PM_2.5与地面气象要素的相互关系。结果表明:四季中夏季PM_2.5浓度最低，冬、春两季浓度较高。PM_2.5与PM₁₀比值平均为0.55，非采暖期两者比值为0.52，采暖期两者比值为0.62；夏季该比值主要分布在0.3~0.6之间，春、秋两季该比值分布在0.3~0.8之间，冬季采暖期该比值分布在0.4~0.9之间。PM_2.5与PM₁₀比值日变化与气象条件日变化、人们日常生活习惯密切相关，沙尘天气和交通运输高峰期扬起地面粗颗粒物会导致PM_2.5在PM₁₀中的比例下降，而冬季取暖以及夏季光化学反应则会引起PM_2.5的比例升高。PM_2.5的浓度与地面气象要素中本站气压、相对湿度和风速有很好的的相关性，与气温的相关性较差。SO₄2-，NO₃-和NH₄+为北京地区PM_2.5中主要离子。PMF源解析方法确定了北京地区5类细粒子污染源，分别是:土壤尘、煤燃烧、交通运输、海洋气溶胶以及钢铁工业。