南海海洋环流研究综述

综述了近二十年来南海海洋环流的主要研究成果,指出太阳辐射、季风和地形是影响南海环流的主要因素;提出了南海环流研究中应特别注意的几个关键问题,即南海环流的平均状态、南海暖流、南海中的局地涡旋、南海暖池、黑潮与南海水的交换、地形对南海环流的作用以及南海水温变化与ENSO的关系等;最后就目前研究中存在的困难提出了相应的对策。     

黑河上游天涝池流域典型灌木生态参数研究

祁连山自然保护区是河西地区重要的水源涵养区,而灌丛作为祁连山主要植被类型之一,对该区水源涵养功能具有举足轻重的作用。以黑河上游天涝池流域两种典型亚高山灌木为研究对象,基于2014、2015年野外观测和ArcGIS10.1分析功能,获得灌木生长季期间生态参数（叶面积、叶面积指数和比叶面积）的变化;同时,结合分辨率为0.5 m×0.5 m的LiDAR数据和Geoeye-1影像数据,估算研究区灌木叶面积指数的空间分布。研究结果表明：灌木在生长季期间比叶面积值在一定范围内波动;叶面积、叶面积指数变化较大。其中,在6、7月份增加最明显,8月份趋于稳定,9月份叶片开始凋落。其次,随海拔梯度水热条件的不同,流域灌木叶面积指数空间异质性较大,以海拔3 400 m为节点,在3 200~3 400 m海拔带叶面积指数呈递增趋势,在3 400~3 750叶面积指数呈递减趋势。     

1960-2012年西藏林芝气温和降水变化

基于1960-2012年日平均气温和日降水量数据,利用小波分析和Mann-Kendall突变分析方法,分析了西藏林芝气温和降水的变化特征。结果表明：林芝年平均气温增长速率0.028℃·a^-1;年平均气温受3~4 a尺度波动的影响,无明显主周期;年平均气温序列有3个突变点,分别是1972-1973年、1975-1976年和1977-1978年。年降水量增长率1.218 mm·a^-1;年降水量受4 a、10 a和20 a尺度波动的影响;有两个主周期,分别为2 a、19 a;年降水量序列有4个突变点,分别为1960-1961年、1965-1966年、1977-1978年、1982-1983年。     

城市化与PM2.5时空格局演变及其影响因素的研究进展

快速的城市化和经济发展在改善我们物质生活的同时,也因其剧烈人为活动导致了严重的环境污染,尤其是近年来以细颗粒物(PM_2.5)为首要污染物的城市与区域空气污染问题凸显。而传统的研究更注重孤立地开展空气污染或城市化的研究,缺乏对二者相互耦合关系的综合研究。本文以中国近年来广受关注的以PM_2.5为首要污染物的城市空气污染为切入点,系统地分析总结了在城市化与PM_2.5时空格局演变及其影响因素方面的主要研究进展,包括研究框架、主要方法和相关的主要研究成果等。指明该领域的研究已从空间格局分析逐步深入到健康影响、社会经济驱动等相关方向,并已延伸至复合主题的研究。未来,开展更为深入细致的研究,对于拓展城市与景观生态学的理论体系,了解城市化与城市空气质量的影响关系,解析不同城市发展阶段所面临的城市空气质量问题,将具有重要的科学与现实意义。     

京津冀城市群大气污染的时空特征与影响因素解析

京津冀城市群是中国雾霾最严重的区域,在京津冀协同发展背景下,探究该地区大气污染的时空分布和影响因素具有重要意义。运用空间自相关分析和三种空间计量模型,分析了京津冀202个区县PM_2.5的时空分异特征,创新性地对自然与人文影响因素贡献及其空间溢出效应进行系统地甄别和量化。结果表明：2000-2014年来京津冀城市群PM_2.5浓度整体呈上升趋势,季节上呈秋冬高、春夏低,空间上呈东南高、西北低的特点,且城市建成区PM_2.5浓度比周围郊区和农村平均高10~20 μg/m³;2014年仅有13.9%的区县空气质量达标,PM_2.5浓度存在显著的空间集聚性与扩散性,城市间交互影响距离平均为200 km,邻近地区的PM_2.5每升高1%,将导致本地PM_2.5至少升高0.5%;社会经济内因对PM_2.5主要是正向影响,自然外因主要是负向影响;影响因素中对本地大气污染的直接效应贡献强度依次是：年均风速>年均气温>人口密度>地形起伏度>第二产业占比>能源消费>植被覆盖度,人均GDP、年降水量和相对湿度对本地PM_2.5没有显著影响;对邻近地区大气污染具有显著空间溢出效应的因素排序是：植被覆盖度>地形起伏度>能源消费>人口密度;对于自然和人文影响因素应分别采取针对性的适应策略和调控策略,加强区域间联防联控与合作治理,在城市群规划中注重环保规划与立法。     

An integrated web-based air pollution decision support system – a prototype

To efficiently and effectively monitor and mitigate air pollution in the urban environment, it is of paramount importance to integrate into a unified whole air pollutant concentration databases coming from different sources including the ground-based stations, mobile sensors, remote sensing, atmospheric-chemical-transport models and social media for the analysis and unraveling of the complex air pollution processes in space and time. This study constructs and implements for the first time a prototype of the fully integrated air pollution decision support system (APDSS) that put together in an integrated manner all relevant multi-scale, multi-type and multi-source data for decision-making on urban air pollution. The prototype contains the main system that handles the multi-source, multi-type and multi-scale databases, queries, visualization and data mining algorithms and the integrated modules that individually and holistically capitalize on the power of the ground-based stations, ground and aerial mobile sensors, satellite-borne remote-sensing technologies, atmospheric-chemical-transport models and social media. It renders a solid scientific foundation and system development methodology for the study of the spatiotemporal air pollution profiles crucial to the mitigation of urban air pollution. Real-life applications of the prototype are employed to illustrate the functionality of the APDSS.     

Assessing the Impact of the Sloping Land Conversion Program on Rural Household Income in the Upper Reaches of Minjiang River,China

One secondary target of the SLCP is poverty reduction. Therefore, the impact of the SLCP on household income is a subject of much research. This study was conducted to determine whether the SLCP has affected incomes of households at different income levels13 years after its implementation. Using survey data from 2012 on rural households’ livelihoods in the upper reaches of the Minjiang River in Sichuan Province and using the non-participating households as a reference, the current impact of the SLCP on household income is calculated with a multiple linear regression model and a quantile regression model. The socio-geographic features of participating and non-participating households are also be compared. The results show no significant differences between the SLCP participating and non-participating households in many socio-demographic characteristics. Participating in the SLCP had no significant impact on household income at all income levels in the study area in 2012. This finding suggests that the SLCP is not currently increasing household income significantly in the study area, and that the implementation plan of the SLCP should be changed in this area in order to achieve its poverty reduction goal.     

基于新监测指标的江南入梅早晚的气候特征及影响系统分析

利用中国气象局2014年发布的《梅雨监测业务规定》中的入梅日期资料、NCEP/NCAR再分析资料及NOAA海温资料等,重点研究了1951—2015年江南入梅早、晚的气候特征,及其与同期(5—6月)大气环流及前期海表温度变化的关系。结果表明,近65年来江南入梅日具有显著的年际变化特征,入梅平均日期为6月8日,最早和最晚相差47 d。入梅日主要出现在6月,占80.0%。江南入梅偏早和偏晚年,对流层高层至低层的同期大尺度环流存在明显的差异。入梅偏早年,高层南亚高压和东亚副热带西风急流(西风急流)的建立较早,强度较强,南亚高压北移到青藏高原上空亦偏早,西风急流北跳偏早; 中层中高纬度经向环流较强,而西北太平洋副热带高压(副高)第1次北跳偏早; 低层索马里越赤道气流建立较早,强度较强,西太平洋为反气旋式距平环流; 入梅偏晚年上述环流系统演变特征则基本相反。冬、春季海表温度的异常是影响入梅早、晚的重要的外部强迫因子,也是重要的前期预测信号:当冬季东太平洋海表温度为负距平、澳大利亚东部海表温度偶极子为正位相及春季北大西洋三极子处于正位相时,江南入梅偏早; 上一年12月澳大利亚东侧海表温度偶极子和当年3月北大西洋三极子与江南入梅早、晚关系最为密切,当12月澳大利亚东部海表温度偶极子为正位相时,副高第1次北跳偏早,当3月北大西洋三极子为正位相时,6月西风急流偏强、偏北,有利于江南入梅偏早。      

Varying Rossby Wave Trains from the Developing to Decaying Period of the Upper Atmospheric Heat Source over the Tibetan Plateau in Boreal Summer

This study demonstrates the two different Rossby wave train(RWT) patterns related to the developing/decaying upper atmospheric heat source over the Tibetan Plateau(TPUHS) in boreal summer. The results show that the summer TPUHS is dominated by quasi-biweekly variability, particularly from late July to mid-August when the subtropical jet steadily stays to the north of the TP. During the developing period of TPUHS events, the intensifying TPUHS corresponds to an anomalous upper-tropospheric high over the TP, which acts as the main source of a RWT that extends northeastward, via North China, the central Pacific and Alaska, to the northeastern Pacific region. This RWT breaks up while the anomalous high is temporarily replaced by an anomalous low due to the further deepened convective heating around the TPUHS peak. However, this anomalous low, though existing for only three to four days due to the counteracting dynamical effects of the persisting upper/lower divergence/convergence over the TP, acts as a new wave source to connect to an anomalous dynamical high over the Baikal region. Whilst the anomalous low is diminishing rapidly, this Baikal high becomes the main source of a new RWT, which develops eastward over the North Pacific region till around eight days after the TPUHS peak. Nevertheless, the anomaly centers along this decaying-TPUHS-related RWT mostly appear much weaker than those along the previous RWT.Therefore, their impacts on circulation and weather differ considerably from the developing to the decaying period of TPUHS events.     

2016年10月我国降水预测失败的原因分析

本文回顾了2016年10月降水业务预报中考虑的动力模式预测信息、前兆信号及其影响。2016年10月全国平均降水量为1951年以来历史同期最多,且环流形势和要素分布特征在月内均发生明显转折。业务发布预报在华北南部、黄淮、江淮、江汉等地降水异常与实况存在较大差异,同时对月内环流形势调整及降水变率估计不足。数值模式预报和物理因子诊断预测与实况的对比分析表明,环流形势整体分布特征预报与实况较为一致,但对西太平洋副热带高压等环流因子的强度、西伸脊点位置以及月内变率的预报与实况存在较大差异。从大气对热带海温信号的滞后响应以及同期相关分析表明,El Nino事件次年秋季副热带高压往往持续偏强偏北。10月赤道太平洋东冷西暖,暖池区对流活跃,东亚上空出现的异常经向环流圈通过低层径向风异常及异常辐合辐散,在日本岛附近形成反气旋式环流距平,也有利于副热带高压加强北抬。9、10月热带印度洋偶极子负位相有利于印缅槽加强,从而有利于水汽向我国东部地区输送。来自副热带高压外围的异常东南水汽和来自西南的水汽共同输送到我国中东部地区,并与南下冷空气交汇产生异常水汽辐合,造成这些地区降水明显偏多。此外10月热带对流活动依然活跃,台风的生成、登陆个数均较常年偏多,是我国东南沿海降水偏多的主要原因。