COSMIC数据验证AMSU平流层低层观测的初步分析结果

基于Global Positioning System (GPS)掩星数据在平流层具有较高准确性、稳定性的优势,本文尝试用新一代GPS掩星观测——the Constellation Observing System for Meteorology, Ionosphere, and Climate (COSMIC)资料验证不同卫星平台上先进的微波探测仪（AMSU）的平流层观测结果.通过COSMIC大气温度廓线与AMSU辐射传输模式结合,得到模拟亮温,然后与AMSU平流层观测进行匹配比较.分析表明GPS掩星数据能够作为一个相对独立的参量检验NOAA15、16、18卫星平台内部的偏差.通过一年数据的比较验证,初步显示不同卫星平台的AMSU观测亮温在平流层低层都偏低,并且NOAA18平台的亮温偏低程度明显大于NOAA15、16.AMSU亮温偏差在极地冬季较为显著,尤其南极地区NOAA18的偏差幅度达到1.8 K.结合24小时内AMSU观测亮温偏差变化及其样本分布特征,可以看到明显的太阳辐射差异可能是导致AMSU观测亮温在极地偏差显著的主要原因.     

ＣＬＭ３０对中国区域陆面过程的模拟试验 及评估Ⅱ：土壤湿度

利用NCAR公用陆面模式（Community Land Model 3.0,CLM3.0）及普林斯顿大学1948—2001年1°×1°、3 h一次的全球大气近地面强迫资料,对中国地区1948-2001年的土壤温度进行了off-line模拟试验,通过对模拟结果和全国台站观测土壤温度资料的对比,评估了CLM3.0对中国区域不同层次土壤温度的模拟能力。结果表明：模式能模拟出中国地区多年平均土壤温度的空间分布型,除部分地区模拟比观测偏高外,模式模拟的土壤温度普遍偏低;模式能较好地反映出中国地区土壤温度的年际变化,对4月的模拟稍好于7月。对于划分的8个子区域,东部区域模拟好于其它各区,除高原一带外,表层的模拟均好于深层;模式基本能抓住土壤温度的变化趋势,而且模拟出了7月长江流域以南地区土壤温度显著降低这一趋势,但模拟的趋势比观测有所偏弱。     

过去2000年典型暖期北半球温度变化特征及成因分析

过去2000年包含了罗马暖期（Roman Warm Period,简称RWP）、中世纪气候异常期（Medieval Climate Anomaly,简称MCA）和现代暖期（Present Warm Period,简称PWP）这3个典型暖期,前人对罗马暖期的关注相对较少。为了更好地对比自然暖期和叠加了人类活动的暖期的温度变化特征及成因,文章利用通用地球系统模式（Community Earth System Model,简称CESM）的过去2000年气候模拟试验资料,在与重建资料和同化资料（Last Millennium Reanalysis,简称LMR）进行对比验证的基础上,对这3个典型暖期北半球的温度变化特征和成因机制进行了初步探讨。结果表明：CESM的全强迫试验能很好地模拟出重建资料与LMR所反映的两个自然暖期（RWP和MCA）以及PWP,PWP相较于RWP和MCA北半球增温幅度明显更大。通过对比单因子敏感性试验结果发现,RWP时期主要受土地覆盖变化的影响,同时太阳活动、火山活动强迫对地表增温有一定调节作用;而MCA时期的火山活动频率相比RWP时期更小,且太阳活动稳定,此时土地覆盖的调节作用相比RWP时期减弱;PWP时期在温室气体强迫驱动下,地表温度增加显著,其贡献远超过火山活动、太阳活动两个外强迫因子,此时土地利用/覆盖强迫对增温显示出负向影响,同时北极涛动增强,进一步加剧PWP时期的增温。

     

程序升温-气相色谱-同位素比值质谱法分析多环芳烃单体碳同位素组成

环境样品中PAHs的单体碳同位素比值在迁移转化过程中能基本保持稳定,是重要的溯源指标,可通过气相色谱-同位素比值质谱(GC-IRMS)分析获得。对于低PAHs含量的样品,满足GC-IRMS检出限是高精度、准确分析单体碳同位素比值的前提。本文优化了一种程序升温汽化进样(PTV)方法,通过对PTV进样模式及进样口参数进行优化调整,提高目标物谱峰强度,进而提高GC-IRMS碳同位素分析的灵敏度。实验对比研究了恒温不分流、PTV不分流和溶剂分流进样模式,并对PTV进样口参数包括进样口压力梯度、传输温度和时间、蒸发温度和时间、进样口不分流时间进行了对比优化,以选出最优的PAHs单体碳同位素分析条件。结果表明：在PTV不分流进样、进样口压力40psi—60psi—70psi梯度升高、传输温度320℃、传输时间1.0min、蒸发温度55℃、蒸发时间2.5min、不分流时间1.5min条件下,PAHs的单体碳同位素结果最优。增加预柱可以提高峰强,尤其5环PAHs的峰强度提高达50%~100%。单体碳同位素分析精度(1σ)在0.5‰以内,系统性碳同位素分馏可以采用双标法校正。优化后的PTV-GC-IRMS方法可以实现低含量PAHs单体碳同位素的高精度、准确分析,扩大了同位素溯源在环境研究中的适用性。     

近30 a甘肃省河东地区极端气温指数时空变化特征及趋势预测

基于甘肃省河东地区61个气象站点1988—2017年逐日气温数据,利用Mann-Kendall检验,Sen’s斜率估计方法分析甘肃省河东地区极端气温指数的时空变化趋势,并探讨极端气温指数与其影响因素之间的关系,最后利用NAR神经网络结合Hurst指数对甘肃省河东地区极端气温指数变化进行预测分析。结果表明:(1)从时间上看,冷极值相对指数呈下降趋势,冷极值绝对指数、暖极值以及气温日较差、作物生长期呈上升趋势。(2)从空间上看,对冷极值变化反应最为敏感的是高寒湿润区,对暖极值变化反应最为敏感的是温带半湿润区和北亚热带湿润区,除北亚热带湿润区外各区域作物生长期的变化都达到了显著水平,而气温日较差仅在温带半湿润区达到了显著水平。(3)多数极端气温指数与经纬度、海拔之间有显著相关性,但受区域自然特点影响,经度与海拔对其影响实为一类。(4)亚洲区极涡强度、北半球极涡强度以及青藏高原指数B与极端气温指数变化有密切关系,而太阳黑子等只与个别指数之间存在显著的相关性。(5)预测出的极端气温指数冷极值相对指数仍呈现下降趋势,冷极值的绝对指数、暖极值以及气温日较差、作物生长期仍然呈现增加趋势,但大多数指数与...     

基于时相变化的晴空条件下Himawari-8 AHI火点检测

Himawari-8静止气象卫星具有高空间分辨率、高观测频次和高时效特点,对于火点检测具有很强优势。对Himawari-8卫星的3.9μm和11.2μm两通道亮温进行了连续时相变化研究,得出两通道的亮温在时间上的变化差值稳定且规律明显。根据两通道的亮温时相特征,考虑白天可见光对3.9μm通道的影响,并结合火点产生时引起的亮温变化特征,提出了适用于晴空条件下改进的火点检测算法。在多处进行了此算法的实验,例如2018-11-27 T 16:40(UTC时)河北张家口市桥东区一化工厂附近发生的严重爆炸起火事件以及2019-02-28澳大利亚西南部发生的火灾事件,均快速有效的检测到了火点。实验表明,改进的火点检测算法能很好的进行火点检测,并能解决晨昏交界、冰雪下垫面、常规火源点、太阳耀光等火点检测的难题。     

辽东湾红沿河附近海域2017—2018年冬季气温-水温-冰情关系研究

辽东湾是我国冰情最严重海域,每年冬季都会受到海冰的显著影响,冰情预测评估可为辽东湾涉海活动提供防冰抗冰的技术依据。建立气温-水温-冰情的相关性,结合便于获取的现场高精度连续气象数据和高精度冰情预测模型,可实现局地小尺度的冰情快速预测评估。基于2017—2018年冬季辽东湾东岸红沿河附近海域实测气象-水温-冰情同步观测数据,结合辽东湾大尺度整体冰情（浮冰面积）,推演局地气温、水温与不同尺度冰情评价参数（浮冰范围与冰厚）的相关关系,提出基于不同气温区间的气温变化规律的冰底热通量选取方法,进而建立适用于辽东湾的气温-水温-冰情评估方法。相关性分析结果显示：观测点气温与水温存在明显相关性;浮冰范围与气象数据存在明显相关性,临界温度为 -5 ℃的累计负气温能很好拟合本年度盛冰期浮冰范围。基于HIGHTSI进行数值模拟后发现：水温与块体积法计算冰底热通量时,冰水间的热传递系数取2.2×10^-5是可行的;水温对冰情的影响表现在海冰冰厚最大值与冰期长短。为弥补辽东湾其他海域因缺少实测海水温度观测数据欠缺、冰底热通量选取不准选取导致的冰情模拟预测评估困难的问题,本文依据水温与气温的相关性,将水温随气温变化划分为结冰区（气温小于-10 ℃时水温维持冰点附近）、过渡区（气温为-10~-5 ℃时水温处于-1.4~-0.4 ℃）、融冰区（气温高于-5 ℃时水温随气温的增大逐渐增大）,进而提出适用于辽东湾所有海域的冰底热通量计算方法和冰情评估方法。     

基于阈值区间的海洋锋面提取模型

A model （Bayesian oceanic front detection, BOFD） of sea surface temperature （SST） front detection in satel- lite-derived SST images based on a threshold interval is presented, to be used in different applications such as climatic and environmental studies or fisheries. The model first computes the SST gradient by using a Sobel algorithm template. On the basis of the gradient value, the threshold interval is determined by a gradi- ent cumulative histogram. According to this threshold interval, front candidates can be acquired and prior probability and likelihood can be calculated. Whether or not the candidates are front points can be deter- mined by using the Bayesian decision theory. The model is evaluated on the Advanced Very High-Resolution Radiometer images of part of the Kuroshio front region. Results are compared with those obtained by using several SST front detection methods proposed in the literature. This comparison shows that the BOFD not only suppresses noise and small-scale fronts, but also retains continuous fronts.     

黄海冷水团海域微型异养鞭毛虫与细菌的弱耦合关系

A study was carried out to investigate the grazing pressure of heterotrophic nanoflagellates(HNF) on bacteria assemblages in the Yellow Sea Cold Water Mass(YSCWM) area in October, 2006. The results show that the HNF abundance ranges from 303 to 1 388 mL-1, with a mean of 884 mL-1. The HNF biomass is equivalent to 10.6%–115.6% of that of the bacteria. The maximum abundance of the HNF generally occurred in the upper 30 m water layer, with a vertical distribution pattern of surface layer abundance greater than middle layer abundance, then bottom layer abundance. The hydrological data show that the YSCWM is located in the northeastern part of the study area, typically 40 m beneath the surface. A weak correlation is found between the abundances of HNF and bacteria in both the YSCWM and its above water layer. One-way ANOVA analysis reveals that the abundance of HNF and bacteria differs between inside the YSCWM and in the above water mass. The ingestion rates of the HNF on bacteria was 8.02±3.43 h-1 in average. The grazing rate only represented 22.75%±6.91% of bacterial biomass or 6.55%+4.24% of bacterial production, implying that the HNF grazing was not the major factor contributing to the bacterial loss in the YSCWM areas.     

The effect of the wave-induced mixing on the upper ocean temperature in a climate model

The significant underestimation of sea surface temperature （SST） and the temperature in the upper ocean is one of common problems in present climate models. The influence of the wave-induced mixing on SST and the temperature in the upper ocean was examined based on a global climate model. The results from the model coupled with wave-induced mixing showed a significant improvement in the simulation of SST and the temperature in the upper ocean compared with those of the original model without wave effects. Although there has still a cold bias, the new simulation is much closer to the climatology, especially in the northern ocean and tropical ocean. This study indicates that some important physical processes in the accurate simulation of the ocean may be ignored in present climate models, and the wave-induced mixing is one of those factors. Thus, the wave-induced mixing （ or the effect of surface waves） should be incorporated properly into climate models in order to simulate or forecast the ocean, then climate system, more accurately.