多元判据综合评估中期天气客观相似预报模式

提出一个对多元判据综合评估的中期天气客观相似预报模式。模式应用同中期天气过程的时间—空间尺度相适应的经过时间滤波的大气环流背景为客观判据，比较全面地评估了预报时刻前后多层次、多要素的大气环流动态变化的相似，通过定义相似指数综合评估在多元判据下样本的相似程度，从相似时域的历史样本中找到较佳相似的中期过程，预测未来l～10天的中期天气过程。模式检验和预报试验表明该模式具有预报技巧。     

离岸型背景风和海陆风对珠江三角洲地区灰霾天气的影响

不同类型的背景场和海陆风对珠江三角洲地区大气灰霾有不同的影响。作者主要利用空气质量模式系统Models-3 (MM5/SMOKE/CMAQ)研究离岸型背景风和海陆风对珠江三角洲一次灰霾天气的影响, 结果表明, 中尺度气象模式MM5对珠江三角洲地区这次灰霾天气的气象模拟, 较好地模拟了风速和风向的变化。多尺度空气质量模式CMAQ模拟出了PM10浓度的变化, 与观测值比较一致。在这次灰霾天气过程中, 由于离岸型背景风与陆风风向一致, 在陆风维持的情况下, 内陆源区的PM10被输送到沿海地区, 导致沿海城市和海面上PM10浓度比较高; 而在海风维持的情况下, 海风与离岸型背景风方向相反, 造成海风较小, 致使整个珠江三角洲地区灰霾天气都比较严重。敏感性试验结果表明离岸背景风和海陆风的相互作用对灰霾天气的生成与分布有重大的影响。     

Comparison of taxon calibrations,modern analogue techniques,and forest-stand simulation models for the quantitative reconstruction of past vegetation: A critique

Taxon calibrations based on eastern North America or on the southeastern United States alone suggest a different forest composition from that based on Wisconsin/Michigan, which is argued as preferable. Questions are raised about how well comparison with modern analogues distinguishes forest characteristics. The simulation model used by Delcourt and Delcourt is thought to be inappropriate, partly because it is constrained by faulty climatic data. Models are seen as complementary to other techniques rather than as an alternative methodology.     

地理国情普查成果应用实践与探索

分析了地理国情普查和监测的内涵、意义及其成果、产品,并针对当前的热点问题,对地理国情普查成果的应用进行了探索,为确立测绘地理信息部门新的发展方向奠定了良好的研究基础。     

中国东部海陆热力差异与华南冬季雾霾的气候学关联

根据中国东部冬季海陆热力分异和耦合作用关系,构建了纬向海陆热力差异指标。从大气环流和降水角度,揭示了局地海陆热力差异对中国东部相对湿度变化的影响。基于此,探讨了局地海陆热力差异与华南地区冬季雾霾形成、转化和趋势变化的气候学关联。结果表明：冬季海陆热力对比显著的耦合区位于华南地区和菲律宾海东部海域,形成的局地海陆热力差异具有约17 a左右的年代际变化,20世纪80年代初其由强转弱的趋势突变明显。局地海陆热力差异增强时,华南地区冬季东北风异常加强,由东中国海（渤海、黄海和东海）及日本海向华南地区的水汽输送和降水也呈现增强趋势,这有利于华南地区相对湿度的异常增加。受局地海陆热力差异调控,华南地区偏湿期和偏干期约以17 a的周期交替出现。20世纪80年代之前的偏湿期,华南地区雾日条件湿度基本保持不变,之后环境相对湿度逐渐降低,引起雾日偏少。由于华南地区本底（平均）相对湿度更利于霾的形成,在污染物排放或迁移累积增强的情形下,相对湿度的降低抑制霾向雾的转化,使得雾日持续减少,而霾日趋于增加,特别在21世纪初的偏干峰值期霾日增加速率达到最高。21世纪20年代华南地区相继进入偏干期,气候变暖导致饱和比湿加大,未来霾天气趋多趋强、持续时间长等极端特性和高危险性特点将更为突显。     

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。     

有霾和无霾时宁波市大气混合层高度的日变化特征

根据2007—2013年宁波市每日8次地面观测气象资料,运用罗氏法和统计分析法计算大气混合层高度,分析其在霾日和非霾日的不同日变化特征。结果表明宁波市霾日与非霾日混合层高度均呈白天高,夜晚低的日变化特征,夏季两者差值的日变化波动最明显,波峰时间比其他季节晚3 h。混合层高度日变化趋势与风速、气温、能见度趋于一致,霾等级越重,混合层高度越低。霾日与非霾日的气温差值除冬季呈正变温外,其他季节呈负变温,冬季14时差值最小,夜间加大,春夏季凌晨差值最小,14时最大,秋季波动不明显;风速差值除冬季夜间为正值外,其余季节为负值,秋冬季差值最小、夏季最大。大气处于不稳定状态时,混合层高度随着稳定度增加而逐渐处于稳定状态时,随着稳定度增加而降低,中性大气是宁波易致霾的大气层结。霾日与非霾日大气稳定度表现不一致,中午霾日中性大气占多数,非霾日则是不稳定大气;夜间霾日稳定—弱稳定大气和中性大气所占比例相当,非霾日稳定—弱稳定大气占多数。另外,PM_(2.5)浓度在霾日和非霾日均为白天低、夜间高的日变化特征,但霾日波动大,波峰时间晚于非霾日2 h,峰值浓度也高于非霾日2.7倍;早晨或下午到上半夜是霾日的PM_(2.5)浓度两个上升时段,上午为下降时段;非霾日的两个浓度缓升(降)时段分别出现凌晨和下午(上午和前半夜)。研究成果有助于预报员了解大气混合层高度及其对霾的可能影响,从而提高霾预报预警能力。     

江西省近50年霾天气时空分布特征及成因分析

利用1964—2013年江西省83个站逐日霾观测资料,运用线性倾向估计等统计方法,分析江西省近50年霾时空变化特征及其与气候要素的关系。结果表明:江西霾日数呈赣中北部多、赣南少的特点,赣中的萍乡—宜春—抚州—上饶一带以及赣北北部的九江中部、景德镇北部地区是霾天气多发区,年均霾日数在30 d·a~(-1)以上。冬季霾日数最多,萍乡—宜春—鹰潭地区中北部、南昌—九江的中部以及上饶东部地区超过20 d·a~(-1),春季和秋季次之,夏季最少。12月是霾日数最多的月份,接近全年霾日数的2成。江西省霾日数呈年际增长的趋势,增长率为11 d·(10 a)~(-1),气候趋势系数为0.78,通过0.01的显著性水平检验。霾日数与平均风速和大风日数均呈负相关,而与静风日数呈正相关。近50年平均风速和大风日数呈下降趋势,静风日数呈上升趋势,这可能导致空气中污染物不易扩散而形成更多的霾天气。江西省降水日数呈减少趋势[-6.3 d·(10a)~(-1)],气温呈增暖趋势[0.15℃·(10a)~(-1)],霾日数与气温和降水日数分别呈正、负相关。     

中国重要旅游城市雾霾时空特征

依托中国15个重要旅游城市,基于雾霾主导因素PM2.5观测数据、遥感气溶胶数据,运用土地利用回归方法模拟绘制PM2.5时空分布图,分析中国重要旅游城市PM2.5质量浓度的时空分异特征。结果表明：1）2013―2015年中国重要旅游城市PM2.5年均质量浓度总体呈逐年下降趋势,且明显呈现夏季低、冬季高、春秋季居中的季节变化特征;2）重要旅游城市PM2.5质量浓度在不同等级城市中存在明显差异,其PM2.5质量浓度整体规律为副省级市＞直辖市＞地级市;3）月均尺度上各重要旅游城市的宜游时间主要集中在4―9月,且2015年春冬季月份宜游城市明显增多;宜游时间较长的城市主要分布在空气质量优良的东南部沿海和森林覆盖率较高地区的地级市和部分副省级市,中西部地区和长三角地区的城市宜游时间则相对较短。     

1961—2012年中国冬半年霾日数的变化特征及气候成因分析

利用全国664站1961—2012年逐日霾观测资料、降水量、平均风速和最大风速资料,分析中国霾日数变化特征及其气候成因。结果表明：我国年霾日数分布呈明显东多西少特征,中东部大部地区年霾日数在5～30 d,部分地区超过30 d,西部地区基本在5 d以下。霾日数主要集中在冬半年,冬季最多,秋季和春季次之,夏季最少,12月是霾日数最多的月份,约占全年霾日数的2成。我国中东部地区冬半年平均霾日数呈显著的增加趋势（1.7 d/10a）,霾日数显著增加时段主要在1960年代、1970年代和21世纪初,在1970年代初和21世纪初发生了明显均值突变。从区域分布来看,华南、长江中下游、华北等地霾日数呈增加趋势,而东北、西北东部、西南东部霾日数呈减少趋势。持续性霾过程增加,持续时间越长的霾过程比持续时间短的霾过程增加更为明显。不利的气候条件加剧了霾的出现。霾日数与降水日数在中东部地区基本以负相关为主,中东部冬半年降水日数呈减少趋势（-4 d/10a）,表明降水日数的减少导致大气对污染物的沉降能力减弱。另一方面,霾日数与平均风速和大风日数以负相关为主,而与静风日数则以正相关为主,冬半年平均风速和大风日数减小,静风日数增加,表明风速减小导致空气中污染物不易扩散,从而更易形成霾天气。