环境损害鉴定评估的土壤基线确定方法北大核心CSCDCSSCI

近年来,国内环境污染事故频繁发生,由此引发的环境损害问题日益严重。环境损害鉴定评估是中国推行的一项应对环境污染损害的重要环保举措,而基线则是确定损害的关键。基线确定作为损害评估与修复的重要组成部分,是科学评估的关键技术环节和重要前提,也是中国开展环境损害鉴定评估亟待解决的问题。总结国际上常用的4种基线确定方法:即历史数据法、参考点位法、环境标准法和模型推算法的优缺点及应用情况,探讨不同基线确定方法的具体工作步骤,并结合中国土壤环境研究工作积累与进展,提出中国土壤基线确定基本原则和推荐"4步法"工作程序,对中国开展土壤环境损害鉴定评估工作具有重要的理论意义和科学指导作用。     

CMIP6全球气候模式对中国冬季寒潮频次模拟能力的评估北大核心CSCD

基于1961~2013年观测资料和第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)中32个气候模式的最低气温数据,评估了各模式及多模式集合平均方法对中国冬季寒潮频次的模拟能力,并筛选了中国不同区域的最优模式,为中国未来寒潮频次预估和气候模式改进提供理论支撑。结果表明,CMIP6全球气候模式可以很好地再现出中国冬季寒潮频次由北向南逐级递减的空间特征,EC-Earth3-Veg对中国寒潮频次模拟能力最好;绝大多数模式可以模拟出中国冬季寒潮频次下降的趋势,但对趋势变化幅度的模拟能力则相对有限。多模式等权重集合平均和多模式中位数集合平均较单一模式分别对中国北方地区和南方地区冬季寒潮频次空间格局的模拟效果改进显著,但是对趋势值的模拟普遍偏低。     

青岛沿海地区大风特征及其预警评估

利用2007—2019 年青岛8 个海岛站和 22 个岸基站的观测数据,结合欧洲中期天气预报中心第五代大气再分析资料以及2015—2019 年青岛市气象台发布的大风预警信息,统计分析了青岛沿海地区的大风特征,检验评估了大风预警发布的命中率并由此提出了实况预警参考站点的建议。分析结果表明,青岛沿海地区60. 3%的大风日出现在冬、春季,82. 9%的大风出现在海岛站,青岛环胶州湾地区全年不易受到大风的影响;造成青岛大风的环流型主要由冷高压型、低压槽型、温带气旋型和台风型组成,其中冷高压型是以冬季大风为主,低压槽型以春季大风为主,温带气旋型以春、夏季大风为主;2015—2019 年青岛海岛站大风平均预警准确率为81. 0%,沿海地区大风预警发布提前量平均为12. 1 h,解除预警滞后 20. 8 h;海岛站中的田横岛、长门岩、朝连岛、灵山岛以及岸基站中的胶州营海、红岛休闲渔村、罗家营、奥帆基地和大涧山可作为大风实况参考站点,用以开展青岛沿海地区大风预警服务。     

基于熵权-TOPSIS方法对干部教学培训工作的质量评估

文章以2018—2020年内蒙古气象干部培训学院承办的4个重点班型为研究对象,首先对教师队伍建设和师资结构进行了统计分析,通过问卷调查收集学生对教师教学质量满意度评价,选取9项评价指标建立了教学质量评价体系,运用熵权-TOPSIS方法对2018—2020年内蒙古气象干部培训学院不同类型和不同年份培训班进行教学质量评估。结果表明:不同类型培训班综合评估分在0.0585～1,处级领导干部培训班综合评分最高,为1;旗县级副局长培训班综合评分次之,为0.8593;气象类岗前培训班综合评分最低,为0.0585。不同年份培训班综合评估分在0～1,2020年综合评分最高,为1;2019年综合评分次之,为0.5928;2018年综合评分最低,为0,教学质量评估综合评分随着年份变化呈递增趋势。研究结果将对气象部门干部培训工作起到巨大的推动作用,同时对干部培训学院教师队伍建设、培训安排和教学指标等提供思路和策略。     

CMIP6全球气候模式对中国年平均日最高气温和最低气温模拟的评估北大核心CSCD

选取CMIP6历史模拟试验26个模式数据,以CN05.1数据作为观测资料,对1961~2014年中国年平均最高气温和最低气温变化模拟能力进行评估。结果表明:1961~2014年,中国年均最高气温和最低气温均存在上升的趋势。最高气温增长速率为2.15℃/100 a;最低气温增长速率为3.92℃/100 a,约为最高气温增长速率的两倍。CMIP6模式都能模拟出这种长时间尺度的变化趋势,但不同模式模拟能力存在一定差异,模式间离散度达到0.38℃/100 a(最高气温)和0.41℃/100 a(最低气温)。模式中BCC-ESM1和EC-Earth3模式对这两种趋势的模拟效果最好。CMIP6模式可以较好地模拟出中国范围内的最高气温和最低气温空间分布特征。中国范围内,大部分模式模拟结果与观测呈正相关的格点所占比例分别为82%(最高气温)和97%(最低气温),模拟结果具有明显的地域性。对于气候平均态,CMIP6模式可以较好地模拟出最高最低气温空间分布特征,对于整个中国东部地区,最高最低气温模拟结果的模式间标准差均在3℃以内,一致性较高,在西部地区差异较大,青藏高原地区达到6℃以上。GISS-E2-1-G和MRI-ESM2-0可以很好地模拟出1961~2014年中国最高气温和最低气温经验正交分解(Empirical Orthogonal Function,EOF)主要模态及其时间演变。总体来说,CMIP6模式对中国年均最高气温和最低气温的气候态空间分布以及变化趋势等方面,具备较好的模拟能力。     

福建热带气旋灾害精细化危险性评估

根据1981—2021年福建省热带气旋风雨资料,采用极差标准化、相关系数客观赋权法和自然断点法建立热带气旋致灾因子危险性评估模型,评估结果表明:选择降水7个因子和大风4个因子作为评估指标体系合理;雨高危险性区域位于沿海,南平和三明地区雨危险性较低;风较高危险性区域明显窄于雨较高危险性区域,危险性等级向内陆降低远快于降水,其中罗源湾至崇武沿海因受台湾岛地形屏障保护,危险性比沿海南北部小1个等级;风雨综合致灾危险性,沿海县市皆为较高危险性区域,其中中部沿海高危险性区域小,沿海南北部大,另外登陆粤东热带气旋沿海北上滞留在闽西上空的低压云团造成闽西北部存在较高危险性区域;在热带气旋登陆影响过程中,精细化致灾因子危险性评估更具有针对性,且与灾情相符,为气象灾害决策服务提供了更有价值的参考信息。     

黑龙江省公路交通气象服务效益评估

利用调查问卷法、专家评估法对2019-2020年黑龙江省公路交通气象服务情况开展了行业气象服务效益分析和评估。结果表明:黑龙江省公路交通行业最关注的气象要素是降雨,且对降雨、降雪、雨雪冰冻、低能见度或大雾等产品内容关注度较高,行业用户对气象服务产品的时效、形式和获取途径提出了更精细、更及时、更直观、更便捷的服务要求;公路交通行业气象服务贡献率在全国平均水平之上,2019年度全省公路交通行业气象服务效益值低于全国平均水平。     

CMA-SH9在川渝地区的降水日变化预报效果评估

利用CMA-SH9模式逐小时降水预报数据和地面自动站-CMORPH卫星融合降水数据,开展该模式对2020年暖季（5~9月）川渝地区降水日变化的预报效果评估。结果表明:CMA-SH9模式可以再现小时平均降水量在四川盆地偏小、盆地周边陡峭地形处偏大的空间分布特征;显著的预报正偏差分布于青藏高原东坡至四川盆地西南部一带和四川盆地以东地区,偏差来自降水频率和降水强度的共同贡献;预报负偏差分布于四川盆地,主要来自模式对降水强度的低估;降水日变化峰值时间自西向东呈午夜到上午的滞后,模式预报的降水日变化峰值时间超前于观测;模式能够较好地把握青藏高原东坡至四川盆地西南部一带和四川盆地的单峰型日变化位相,以及盆地以东地区的双峰型日变化位相,但预报的降水量值和观测存在一定偏差。      

辽河流域气候变化及对径流影响预估与评估分析

辽河流域属于气候变暖较为显著区域,增温幅度比全球和全国的增温幅度都要高。同时辽河流域也是水资源较为匮乏且需求量大的地区,因此气候变化对水资源影响问题也更值得关注。基于长期历史观测气象水文数据和未来不同情景下气候变化预估资料,建立评估气候变化与径流量的关系,预估未来气候变化对径流量的可能影响,为辽河流域应对气候变化决策提供科学依据。结果表明:1961—2020年,辽河流域气温为持续上升趋势,降水没有明显的增减趋势,但存在阶段性变化;辽河流域降水量与径流量有较好的相关关系,具有较为一致的长期变化趋势与特征,年降水量与径流量相关数达到0.6以上。日降水量与径流量相关分析表明,降水发生后次日且为大雨降水等级(即日降水量≥25 mm)时,两者相关系数可高达0.85;敏感性试验和模式模拟试验表明,径流量对气候变化有明显的响应,降水增加(减少)、气温降低(升高),则径流量增加(减少);在未来RCP8.5排放情景下气温升高趋势最为明显,未来径流量也为显著增加趋势;RCP2.6排放情景下气温增加的幅度最小,未来径流量也表现为无明显增减趋势;RCP4.5情景下,气温增加的幅度居中,未来径流量则为减少趋势。     

华南复杂地形下GRAPES_Meso3km对流尺度模式前汛期精细化降水预报评估

为深入认识GRAPES_Meso(Global/Regional Assimilation and Prediction System)3 km对流尺度区域模式对华南前汛期精细化降水的预报性能,为模式改进及业务应用提供参考依据,利用广东省86个站点逐小时观测降水资料和国家气象信息中心多源融合降水资料,针对广东省复杂地形特点,结合距海岸线的远近及站点地形特点,将86个站划分为沿海东部、沿海西部和内陆地区三个子区域,采用二分类降水预报检验方法,定量评估了2020年5月18日—6月18日华南前汛期降水预报效果。结果显示,GRAPES_Meso 3 km模式精细化降水预报技巧受广东复杂地形影响较大,广东沿海东部和内陆地区24 h时累积降水的小雨、中雨、大雨量级预报成功指数(Threat Score,TS)、公平成功指数(Equitable Threat Score,ETS)评分高于沿海西部地区,尽管暴雨预报评分具有此相同特征,但三个子区域的暴雨预报评分总体较低;从3 h累积降水预报评分看,沿海东部、沿海西部及内陆地区等三个子区域存在明显的日变化特征,但是沿海东部及西部与内陆地区表现有所不同,沿海东部和西部降水预报评分夜间较低(预报偏差偏高),白天相对较高(预报偏差偏低),而内陆地区则是夜间较高(预报偏差偏低),白天相对较低(预报偏差偏高)。沿海西部预报评分相对较低的原因是由于检验时段内广东地区存在一个弱的风切变,而沿海西部大部分地区正好处于切变线南侧的温度高值区控制,但模式模拟该区域的日平均温度较实况偏低,导致沿海西部模式预报降水空报较多,降低其降水预报技巧。