华北近60年夏季降水年际异常与大气动力、水汽条件关系的研究

本文基于华北夏季降水数据、NCEP/NCAR再分析环流数据,采用了相关、合成和环流异常回归重构等方法,分析了东亚副热带夏季风指数、华北大气动力上升指数与华北夏季降水的关系。主要结果如下：1）东亚副热带夏季风指数、华北大气动力上升指数与华北夏季降水有很好的对应关系。当两个指数偏强时,华北夏季降水会异常偏多;两个指数偏弱,华北夏季降水异常偏少;如果两个指数强弱不一致时,华北会出现区域性降水偏多情况,但全区整体降水量基本为正常值。2）华北夏季降水异常是东亚副热带夏季风和华北大气动力上升运动协同作用的结果。在东亚副热带夏季风指数、华北大气动力上升指数偏强年,夏季500hPa层贝加尔湖槽会加深、西北太平洋副热带高压会偏北,华北处于“东高西低”的环流型控制下,西部低槽东移受阻,在华北维持较长时间的大气上升运动;850hPa层印度夏季风、东亚副热带夏季风会偏强,这时热带印度洋西风水汽输送以及东亚副热带地区偏南风水汽输送或东南风水汽输送会加强,华北水汽来源充足。这种高、低空环流配置非常有利于造成华北夏季降水异常偏多。反之,华北夏季降水会异常偏少。3）前期4—5月,东亚副热带夏季风指数、华北大气动力上升...     

亚非夏季风的年代际变化:大西洋多年代际振荡与太平洋年代际振荡的协同作用

亚非夏季风系统包括非洲夏季风、南亚夏季风和东亚夏季风。它是全球季风系统中具有高度整体一致性变化的系统,其主要原因是亚非夏季风系统具有相同的主要驱动力:AMO(Atlantic Multidecadal Oscillation,大西洋多年代际振荡)和PDO(Pacific Decadal Oscillation,太平洋年代际振荡)海洋年代际变化模态。在此前提下,本文首先阐述了AMO对亚非夏季风的强迫作用与遥相关作用,特别强调了它在亚非夏季风及其降水年代际转型中的作用;其次讨论了PDO与冬春积雪的年代际变化对东亚夏季风雨带的协同作用;最后综合分析了AMO、PDO与IOBM(Indian Ocean Basin Mode,印度洋海盆一致模态)的协同作用,指出印度洋海洋模态在年代尺度上独立于AMO与PDO的相关组合,主要起着加强东亚夏季风活动的作用。     

2018年南京梅雨异常特征及环流分析

利用自动站降水数据和NCEP/NCAR再分析资料,结合江苏入、出梅指标对2018年南京梅雨进行讨论,分析导致当年南京梅雨异常的环流因子特征。结果表明：1）当年入梅偏晚、出梅正常,梅雨分布不均匀,总量偏少,其中南部异常偏少8成;2）前期南支槽活动频繁,副热带高压相比同期偏南,季节北跳偏迟,且南亚高压主体偏强,位置偏东偏北,导致入梅偏迟;3）入梅后,副热带高压大幅度北抬,南亚高压东伸明显,加之东北冷涡活动弱,使得冷暖气流交汇偏北,因此江苏沿江地区梅雨量偏少;4）南京地区的梅雨量与6-7月副热带高压的南北跨度具有显著的负相关;5）东亚夏季风偏强时,南京中北部地区的梅雨量很可能偏少。     

前期土壤湿度、海表面温度对中国夏季极端气温的预测能力评估

基于中国587站日最高、最低气温观测资料、月平均的ERA_interim土壤湿度（Soil Moisture,SM）再分析资料及扩展重建的海表面温度（Sea Surface Temperature,SST）资料（ERSST）,对极端气温指数进行了定义,利用变形的典型相关分析和集合典型相关分析方法（Ensemble Canonical Correlation,ECC）,分析了1979-2009年我国夏季极端气温与前期（春、前冬）SM、SST间的线性联系,建立了中国夏季极端气温预测模型,并对独立样本检验的效果进行了评估。结果表明：1）与中国夏季极端气温联系密切的前期SST异常的空间分布为类PDO（Pacific Decadal Oscillation）型,前期土壤湿度异常的区域为华南、青藏高原、东北和西北地区。2）交叉检验结果表明基于前冬预测因子的极端气温预测模型技巧高于春季,基于SM的极端气温预测模型技巧高于SST。3）独立样本检验表明基于前期SM、SST的ECC模型对中国东部夏季极端气温有一定的预测能力。因此,可以在夏季极端气温的预测业务中考虑前期SM、SST的影响。     

大西洋牙鲆幼鱼肌肉组成与营养需求的探讨

测定了养殖大西洋牙鲆幼鱼肌肉中的蛋白质、脂类、灰分等生化组织,并计算了其比能值,分析了肌肉蛋白质中17种常见氨基酸的含量、脂肪酸组成及含量。结果表明:大西洋牙鲆属高蛋白、低脂肪、低比能值鱼类,肌肉氨基酸含量同其它鲆鲽鱼类相比,属中等水平,必需氨基酸和呈味氨基酸的含量较高;肌肉蛋白中氨基酸的支/芳值为2.794;脂肪酸含量中棕榈酸(16∶0)的含量最高,其次为油酸(18∶1 n)和DHA(22∶6 n-3);其EPA(20∶5 n-3)和DHA(22∶6 n-3)的含量较高,营养丰富且平衡良好,是值得推荐的优良养殖品种和食用鱼类。     

中国避暑型与避寒型宜人气候的分布特征及差异

宜人气候可以分为避暑型和避寒型两种类型,但现有研究鲜有关注国内两类气候的分布特征及差异。本文采用1981—2010年2132个国家气象观测站数据,基于温湿指数、风寒指数和着衣指数计算各个气象站点的气候综合舒适指数,结合协同克里金空间插值方法对全国避暑型和避寒型宜人气候的分布特征进行了研究,并对两类气候的地域差异进行了分析。结果表明：① 中国避暑型气候区包括40°N以北的西北边疆和东北地区、西北中部地区及西南地区三大集中分布区。中国避寒型气候区集中分布在北回归线以南的低纬地区。② 国内夏冬两季的气候不舒适地域广阔,包括环渤海、长三角等经济发达、人口稠密地区,避暑型与避寒型气候资源的开发潜力显著。③ 两类宜人气候呈现明显的地域分离特征,拥有避暑和避寒双重属性的地方极少。④ 国内避寒型气候是稀缺资源,具有垄断性特征;而避暑型气候相对分布广泛,是一种相对遍在性资源。本文不仅丰富了宜人气候分布特征研究的理论成果,而且可为地方气候资源的旅游开发提供科学依据。     

辽宁省春玉米全育期的气候适宜度及年景评估

为评价气候变化对玉米生长的影响,以辽宁省为例选取1969—2018年18个气象站点的逐日实测气象数据,利用模糊数学法建立春玉米气候适宜度评估模型,以地理信息技术为依托,探究春玉米气候适宜度的时空特征,并在此基础上进行玉米气候年景的综合评估。结果表明：① 辽宁省春玉米全生育期内日照、温度、降水适宜度波动幅度较大;然而春玉米种植气候适宜度的空间差异性较弱。② 春玉米各生育期气候适宜度由高到低为：出苗期>开花期>成熟期>播种期。全生育期温度适宜度最高,日照适宜度次之,降水适宜度最低。③ 春玉米播种期、出苗期、开花期和成熟期的气候适宜度最高值分别出现在辽阳、葫芦岛、营口和铁岭。④ 春玉米气候年景准确率达64%,表明该评估方法可以较为准确地反映气候年景。近50 a辽宁省春玉米偏好的年景有4个年份（1971、1979、1993、1998年）,较差的有1969年（4.98%）及1973年（5.59%）。     

基于地理探测器的干旱区内陆河流域产水量驱动力分析 ——以疏勒河流域为例

明确干旱区产水量的驱动因素,能为区域水资源优化和可持续发展提供科学依据。基于 MODIS 植被指数、HWSD 的土壤数据集以及气象要素数据,采用 InVEST 模型和地理探测器探究疏 勒河流域多年平均产水量的空间分布,揭示不同空间尺度上产水量的单因子及双因子交互驱动机 制。结果表明：疏勒河流域多年平均产水量呈现南部>北部>中部。流域尺度上,产水量空间格局 的主导驱动力为降水,坡度与降水交互驱动作用最为显著。区域尺度上,南部山区、北部马鬃山地 区和中部平原区的主导驱动力各不相同,分别为日照时数、人为干扰强度、降水,双因子交互作用 显示人为干扰强度与其它因子的交互最为显著。不同土地利用类型中,耕地产水量的主导驱动力 为坡度,而其它地类产水量的主要影响因子为降水。各地类中降水与其他因子的交互均大大增强 了单因子驱动力。因此,干旱区产水量多尺度驱动机制研究对区域水资源可持续管理至关重要。     

黑河中游夏季昼夜水汽同位素特征及水汽来源分析

基于2012年6~8月的实测水汽同位素数据及相关气象数据,对黑河中游夏季昼夜的同位素基本特征、水汽来源方向及潜在蒸发源地进行了研究。结果表明：空气水汽线斜率白天大于夜晚和水汽过量氘值白天大于夜晚,综合说明白天局地蒸发较夜晚强烈;夏季受西风水汽影响显著。其中,6月主要受西风水汽和北冰洋水汽影响,7、8月主要受西风水汽和东南方向水汽影响,且8月受东南方向水汽影响最为明显;水汽运移路径上下垫面地形和气压带移动会影响水汽后向轨迹高度,西北方向上水汽输送通道较顺畅,风速较大,有利于水汽的输送;水汽蒸发源地主要集中在研究区周围及以东、以北部,其次是西北部。绿洲是主要的水汽蒸发源地,其次是城市和河流,白天较夜晚局地蒸发强烈且面积大。     

2010-2018年北极夏季中国北极科学考察航行期间被动微波遥感海冰密集度与船基目视观测资料的比较

为了更有效地将卫星数据应用于北极航行导航,被动微波（PM）产品的海冰密集度（SIC）与从中国北极科学考察中收集到的船基目视观测（OBS）资料进行了比较。在2010、2012、2014、2016和2018年的北极夏季总共收集了3667组目测数据。PM SIC取自基于SSMIS传感器的NASA-Team（NT）、Bootstrap（BT）以及Climate Data Record（CDR）算法和基于AMSR-E/AMSR-2传感器的BT、enhanced NT（NT2）以及ARTIST Sea Ice（ASI）算法。使用PM SIC的日算术平均值和OBS SIC的日加权平均值进行比较。比较了PM SIC和OBS SIC之间的相关系数,偏差和均方根偏差,包括总体趋势以及在轻度/普通/严重冰况下的情况。使用OBS数据,浮冰尺寸和冰厚对不同PM产品SIC反演的影响可以通过计算浮冰尺寸编码和冰厚的日加权平均值来评估。我们的结果显示相关系数的范围为0.89（AMSR-E/AMSR-2 NT2）到0.95（SSMIS NT）,偏差的范围为-3.96%（SSMIS NT）到12.05%（AMSR-E/AMSR-2）,均方根偏差的范围为10.81%（SSMIS NT）到20.15%（AMSR-E/AMSR-2 NT2）。浮冰尺寸对PM产品的SIC反演有显著的影响,大多数PM产品倾向于在小浮冰尺寸情况下低估SIC,而在大浮冰尺寸情况下高估SIC。超过30 cm的冰厚对于PM产品的SIC反演没有明显影响。总体来看,在北极夏季,SSMIS NT SIC与OBS SIC之间有着最好的一致性,而AMSR-E/AMSR-2 NT2 SIC与OBS SIC的一致性最差。