公路交通决策气象服务需求分析

采用问卷调查的方式,对气象、交通、公安等多部门公路交通决策气象服务关注的气象要素、产品类型和时段、服务改进方向等需求进行了调研。利用专家评分法对调查内容进行评估分析,并提出提升公路交通决策气象服务能力的相关建议。结果表明:专家对现有公路交通决策气象服务工作总体满意度较高,普遍认为公路交通决策气象服务在公路运输、运行调度、应急救援等方面发挥作用明显;行业领域不同需求的气象要素有所不同,交通部门专家对公路积雪、降雪、霾等要素给出的需求权重值明显高于气象部门专家给出的;不同类型的决策服务产品关注的气象要素和时效也有所不同,其中,监测类产品对低能见度、道路积雪要素最为关注;预报类产品对雨雪和大雾要素最为关注;预警类产品对大雾最为关注;而影响评估类产品对低能见度最为关注。监测类产品主要关注逐小时时段;预报和预警类产品重点关注未来3—12 h时段;而影响评估类产品主要关注日、月、季度时段。     

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。     

乌鲁木齐机场一次寒潮多相态降水过程分析

利用常规观测资料及新疆区域自动站、乌鲁木齐风廓线雷达、多普勒雷达资料,针对2015年2月13日发生在乌鲁木齐地区的一次雨雪天气过程,从大气背景环境、风温垂直结构、冷暖平流及雨、雪相态转换成因等方面进行分析。结果表明:此次寒潮降水天气的大尺度环流背景是中亚地区高空脊向极区发展,脊顶北风引导极地冷空气南下,在西西伯利亚地区发展成大槽。大槽东移进入新疆地区后,槽后冷空气与北上的西南暖湿气流在天山山区汇合造成此次寒潮降水天气。乌鲁木齐机场出现雪转雨再转雪等相态转换,是由于先受冷平流控制,随着地面冷锋前部暖平流临近,低空暖层厚度加大,降雪粒子在降落过程中融化为雨滴,地面降水相态转为雨夹雪和雨,冷锋系统进入后,再次处于冷平流控制下,降水相态再由雨转为雪。风廓线雷达风场资料的分析结果表明,空中冷暖平流的性质和转换与降水相态变化有较好的对应关系;风廓线垂直速度显示,降雪粒子与雨滴粒子相比,垂直速度较小且雨滴粒子主要集中在1000 m以下。利用多普勒雷达产品分析地面冷锋的移动、空中冷暖平流的变化,有助于对降水相态变化的预报。     

寒潮过程中风浪对黄海海气热量通量和动量通量影响研究

采用2009—2013年CFSR(Climate Forecast System Reanalysis)大气和海洋再分析资料对黄海海气间热量通量和动量通量的特征进行统计分析,并通过FVCOMSWAVE浪流耦合模式对典型寒潮过程中风浪的影响效果进行模拟研究与对比分析。统计结果显示,通量受海表大风、海气温差及海洋环流等因子影响,秋冬季节强烈,春夏季节相对较弱,在寒潮活跃的冷季该海域的海流处于弱流期,风浪对海面通量的作用明显增强。海温特征也显示冷季的不稳定性显著强于暖季,因此该海域冷季具有更强的海气热量通量。沿岸站点的比较显示,南部吕泗站面向更开阔的东海海域,其平均波高高出北部20%左右。这与沿海南部通量强于北部特征对应。数值模拟显示,在寒潮过程中,海气界面热量通量和动量通量输送比多年月平均状态显著增强,动量通量增大1~5倍,热量通量增大1~6倍。寒潮过程入海冷锋走向、强度、移动方向显著影响海面热量通量和动量通量大值区的分布。偏北路寒潮纬向型冷锋入海,其强度东部大于西部,造成通量大值区形成在黄海东北部,而偏西路寒潮经向型冷锋入海,其强度南部大于北部,造成通量大值区形成在黄海南部。同时偏北路径寒潮强度大于偏西路径,海气动量通量响应较偏西路径强约25%,热量通量强约50%。耦合风浪作用的模拟显示,海气间热量通量和动量通量明显增大,对不同强度风浪,浪高增加1.5倍,动量通量最大值增大约2倍,热量通量增大10~160 W/m2;浪高减弱至0.5倍,动量通量最大值则减弱约40%,热量通量减小10~55 W/m2。冷锋及其驱动的风浪强烈影响区域海气通量时空特征。     

资源环境承载能力预警城市化地区专项评价——以京津冀地区为例

资源环境承载能力预警评价中,除基础评价外,还需针对城市化地区存在的特殊问题开展专项评价。但现有相关研究大多较为复杂、难以操作,且较少考虑目前中国城市化地区之间存在的发展水平差异,难以满足实际应用需求。本文根据近年来中国城市化地区资源环境凸显的主要问题,从城市人居环境入手,选取城市黑臭水体和PM2.5超标天数2个要素设计城市水气环境黑灰指数,作为城市化地区专项评价的主要指标;同时考虑到优化开发区域和重点开发区域的主体功能导向差异,以京津冀城市化地区为例开展试评价分析,结果显示：京津冀城市化地区的104个区县中,47个区县为重警,46个中警,仅11个为轻警,整体形势不容乐观。其中,重警区县主要集中在京广高铁沿线,与地区主要交通线路分布及钢铁工业聚集格局一致;轻警区县主要分布在北部的张承地区及东部沿海,工业相对较少,且地理位置有利于污染物迅速扩散。城市化地区专项评价作为基础评价的补充,能更清晰地反映现阶段影响城市人居环境的主要制约因子以及不同发展水平地区间的差异,评价结果可为城市化地区开展国土空间规划、城镇发展战略研究和产业结构调整等提供科学依据。     

京津冀地区人口与经济协调发展关系研究

京津冀地区是中国重要的人口集聚区和经济增长极,在京津冀协同发展的背景下研究京津冀地区人口与经济的协调发展关系,对于促进区域内经济的可持续发展具有重要意义。本文基于京津冀地区2000-2010年各区(县)和2000-2014年各城市的人口、GDP数据,运用人口—经济增长弹性、地理集中度、不一致指数、重心分析等方法探究京津冀地区人口与经济的协调发展关系,结果表明：①在总量规模上,京津冀地区整体人口增长与经济增长的协调度较高,但各城市人口增长与经济增长的协调度存在较大差异。②在空间分布上,从地理集中度来看,京津冀地区人口、经济地理集中度均呈现北部低、中南部高的分布特征,其中北京、天津经济地理集中度高于人口地理集中度,河北多数城市人口地理集中度高于经济地理集中度;从重心来看,京津冀地区整体的人口与经济重心都向东北方向移动,且经济重心的移动幅度大于人口重心,2个重心偏离距离不断加大,此外各城市的人口重心与经济重心也出现不同程度的分离。最后,提出了促进京津冀地区人口与经济协调发展的政策建议。     

资源环境承载能力预警的超载成因分析方法及应用

建立资源环境承载能力监测预警机制和对超载区域实行限制性措施是中央全面深化改革的一项重大任务,而超载成因分析既是资源环境承载能力监测预警技术方法的重要组成内容,也是制定超载区域限制性政策的基础。本文在搭建超载成因分析总体框架、阐述关键因素识别和成因分析方法的基础上,梳理总结了陆域/海域基础和专项评价结果以及综合预警超载成因分析的要点,进而在京津冀地区进行了实证应用。研究结果表明,导致京津冀地区资源环境超载的因素涉及自然、发展和管理各个类别,但关键因素的作用程度及其组合叠加状况在基础评价结果、专项评价结果和综合预警超载成因方面存在较大差异;水资源严重短缺、地形和气象等自然条件是导致超载的基础原因;人口和产业过度集聚以及低端产业、能源消费结构等发展类因素是超载的首要原因;内海净化能力差和海域生态退化、海岸开发强度大综合导致了海域生态环境超载;现行的资源环境管理政策尚不具备有效遏制和解决资源环境超载的能力。既有的超载成因分析框架、方法及要点可供各省、市、自治区开展资源环境承载能力监测预警借鉴。     

区域生态承载力预警评估方法及案例研究

本文针对国家资源环境承载能力监测预警评估中生态承载力评估的需求,探讨了生态承载力及预警的定义与内涵,从预警角度提出区域生态承载力评价的内容与方法,并以京津冀地区为例开展了案例研究。主要结论为：生态承载力是指生态系统提供服务功能、预防生态问题、保障区域生态安全的能力。生态承载力预警评估的实质是评估人类活动是否及在多大程度上影响生态系统在水源涵养、水土保持、防风固沙等主要服务功能的提供,是否产生了生态环境问题,是否影响到区域的生态安全。其评价流程主要包括：区域生态承载力评价指标选取及评价方法和阈值的确定、生态承载力预警状况及变化趋势分析、成因解析等内容。本文提出的生态承载力预警评价的方法及案例,可为全国及区域生态承载力的评估提供基础。     

A 3D multi-threshold,region-growing algorithm for identifying dust storm features from model simulations

Dust storms cause significant damage to health, property, and the environment worldwide every year. To help mitigate the damage, dust forecast models simulate and predict upcoming dust events, providing valuable information to scientists, decision makers, and the public. These simulation outputs are in four-dimensions (i.e., latitude, longitude, elevation, and time) and represent spatially heterogeneous dust storm features and their evolution over space and time. This research investigates and proposes an automatic multi-threshold, region-growing-based algorithm to identify critical dust storm features from 3D dust storm simulations. A multi-threshold scheme is defined for the identification of dust storm features with different dust concentrations. Based on the multi-thresholds, dust storm features are iteratively identified by developing a region-growing algorithm that splits a clustered dust storm feature into multiple sub-features. The proposed approach is compared with three commonly used methods in image processing and thunderstorm identification. The proposed approach outperforms the other three methods in sensitivity and quantitative/qualitative accuracy. This research approach may also be slightly adjusted to identify critical 3D features from simulation outputs for other severe weather and geographical phenomena.     

江汉和江南西部春玉米涝渍指标及风险评估

以江汉和江南西部地区春玉米为研究对象,利用研究区域内57个气象站1961-2012年的逐日降水量资料、春玉米生育期资料和春玉米涝渍灾情资料,筛选春玉米不同生育时期的涝渍灾害样本。采用多元线性回归分析方法,定量分析当前过程降水量和前期降水量对春玉米涝渍灾害的影响,并据此构建当量降水量。基于正态分布的Lilliefors检验和t-分布区间估计方法,计算不同生育时期、不同等级涝渍灾害的当量降水量指标阈值,由此构建该区域春玉米不同生育时期的涝渍灾害等级指标并进行独立样本验证。在此基础上,利用信息扩散理论风险评估方法,计算各站点的春玉米涝渍致灾风险指数。结果表明:当前过程降水量和前2旬降水量对该区域春玉米涝渍灾害有显著性影响;构建的区域春玉米涝渍等级指标能够较好地反映实际受灾情况,指标验证结果与历史记录有较高一致性;出苗-拔节期和拔节-抽雄期发生春玉米涝渍灾害的风险相对较低,抽雄-成熟期为春玉米涝渍灾害的高风险时期,高风险区域主要位于湖北省恩施市、宜昌市西南部、荆州市西南部以及湖南省张家界市北部。