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摘要:為檢驗風云四號A星(FY-4A)干涉式大氣垂直探測儀(Geostationary Interferometric Infrared Sounder,GIIRS)反演大氣垂直探測產(chǎn)品(Atmospheric Vertical Detection Products,AVP)中溫度數(shù)據(jù)在西南地區(qū)的精準度,利用探空資料對FY-4A/GIIRS溫度廓線在西南地區(qū)的精度進行了評估,分析無云、有云條件下不同質(zhì)量控制的溫度廓線反演精度。結果表明:(1) FY-4A/GIIRS反演溫度廓線隨高度呈現(xiàn)波動變化,整體呈現(xiàn)為偏低,偏差為1 K左右。均方根誤差為2~3 K,且隨高度逐漸減小,在250 hPa以下,衛(wèi)星反演溫度和探空站實測溫度的相關系數(shù)總體在0.9以上,相關性較好。(2)西南地區(qū)無云且質(zhì)量控制為0的衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演大氣溫度精度最好,衛(wèi)星反演溫度受云的影響較大,由于平流層與對流層氣體含量不同且有臭氧分布,以及西南地區(qū)多云霧、復雜的下墊面信息,衛(wèi)星反演誤差主要來自對流層和平流層上層以及低層及近地面層。此外,在低層及近地面層,衛(wèi)星反演溫度在無云時均比有云時差,主要原因可能是晴空模式下,下墊面信息影響低層尤其是近地表的紅外通道信息的接收。

摘要:基于第6次國際耦合模式比較計劃(CMIP6)氣候模式數(shù)據(jù)和SPEI干旱指數(shù),預估了2021—2100年長江上游干旱事件演變趨勢及其對水力發(fā)電的影響。結果表明:(1)多模式集合MME數(shù)據(jù)能夠較好地模擬1961—2014年長江上游氣溫和降水的年內(nèi)變化和年際波動特征,相關系數(shù)分別達到0.99和0.96;(2)未來長江上游總體呈現(xiàn)變濕的趨勢,但2021—2050年干旱事件仍頻繁發(fā)生。其中,在SSP2-4.5情景下,干旱發(fā)生頻率為11.74%~28.32%,金沙江上游是干旱頻率最高的地區(qū);在SSP5-8.5情景下,相比2021—2050年,2071—2100年幾乎全流域干旱發(fā)生頻率均有不同程度的增加,干旱發(fā)生頻率為11.73%~29.55%;(3)多模式多情景預估表明,2021—2045年是長江上游干旱頻發(fā)期。基于SWAT水文模型預測,在SSP2-4.5情景下,2025—2027年長江上游干旱事件可能導致三峽水庫相比多年平均減少2 120億m³入庫流量,此外,高排放情景下三峽水庫入庫流量可能比低排放情景下下降更為嚴重。以上研究結果可為氣候變化背景下的區(qū)域干旱減災與水電供應提供參考。

摘要:利用浙江省兩個輻射站的觀測資料,對地表太陽輻射模型Hybrid Model在浙江省的適用性進行評估分析。在此基礎上,利用Hybrid Model重建浙江省71個站點1971—2020年的地表太陽輻射日數(shù)據(jù)集,并分析其時空變化特征。結果表明:Hybrid Model模擬效果良好,和A-P模型計算結果進行對比,杭州站的平均誤差、均方根誤差、平均絕對百分比誤差分別為2.01 MJ·m^-2、2.69 MJ·m^-2和18.02%,而洪家站的平均誤差、均方根誤差、平均絕對百分比誤差分別為1.41 MJ·m^-2、1.85 MJ·m^-2和11.56%,誤差均低于A-P模型,且Hybrid Model在各月模擬的誤差波動較小。浙江省近50 a平均地表總輻射在3 733~5 060 MJ·m^-2,高值區(qū)主要位于浙北平原及濱海島嶼地區(qū)。1971—2020年浙江省太陽總輻射呈明顯減少的趨勢,氣候傾向率為-72 MJ·m^-2·(10 a)^-1,并在1980s初和2000年中期發(fā)生了突變減少。

摘要:為了估算江淮地區(qū)梅雨季節(jié)日光溫室作物蒸散量,為設施農(nóng)業(yè)和農(nóng)業(yè)氣象服務提供理論依據(jù),本研究于2021年6—7月梅雨季節(jié)在南京開展了田間觀測試驗。利用日光溫室內(nèi)20 cm小型蒸發(fā)皿的實測蒸發(fā)量數(shù)據(jù),以Ф20型蒸發(fā)皿法模型(PE)計算的參考作物蒸散量(ET₀)為標準,評估了FAO 56 Penman-Monteith模型(56PM)、修正PM模型、FAO 17 Penman模型(17PM)、Priestly-Taylor模型(PT)、Irmak-Allen模型(IA)和Hargreaves模型(HA)在梅雨季節(jié)估算日光溫室ET₀的適用性。結果表明:56PM模型、修正PM模型、17PM模型、PT模型和IA模型計算的ET₀與PE模型計算的ET₀存在極顯著的線性相關(P<0.01),R²在0.75~0.80;HA與PE模型計算得到的ET₀無顯著的線性相關(P>0.05)。各模型對ET₀的擬合精度存在差異,56PM模型的模擬精度及可信度最高,其平均絕對誤差(Mea Absolute Error,MAE)、標準偏差均方根誤差(Root Mean Square Error,RMSE)、平均偏差(Mean Bias Error,MBE)、納什效率系數(shù)(Nash-Sutcliffe Efficiency coefficient,NSE)值分別為0.28 mm·d^-1、0.35 mm·d^-1、0.25 mm·d^-1、0.89;IA模型的模擬精度及可信度次之,其MAE、RMSE、MBE、NSE值分別為0.88 mm·d^-1、0.91 mm·d^-1、-0.88 mm·d^-1、0.28;HA模型最差,其MAE、RMSE、MBE、NSE值分別為12.82 mm·d^-1、13.05 mm·d^-1、-12.82 mm·d^-1、-146.75。56PM模型計算結果與標準值最接近,可以用來計算江淮地區(qū)梅雨季節(jié)日光溫室的ET₀。IA模型輸入量只有凈輻射與日平均溫度,并且其模擬精度較高,也可以計算江淮地區(qū)梅雨期日光溫室的ET₀。

摘要:基于2010年1月—2016年6月九峰山負氧離子濃度和氣象資料,統(tǒng)計分析大氣負氧離子濃度特征及主要影響因子,結果表明,九峰山負氧離子濃度年變化呈單峰單谷型特征,負氧離子濃度7—10月較低,其中9月濃度最低(520個/cm³);4—6月較高,其中6月濃度最高為1 227個/cm³;日變化上呈白天濃度低、夜間濃度高的時間分布特征,即07時(北京時,下同)后濃度明顯下降,至12時最低,之后再逐漸上升。4~8級負氧離子濃度占總數(shù)80.2%,四季的占比分別為97.2%、67.1%、75.5%、87.6%,冬季變化幅度較小,夏季最大。負氧離子濃度與風速、日照、PM_2.5濃度等氣象環(huán)境因子呈負相關,與降水呈正相關。中雨及以上量級時的負氧離子濃度上升明顯,其負氧離子濃度均超出1 000個/cm³;雷雨時負氧離子濃度高于輕霧和霾天。

摘要:利用2010—2020年江淮分水嶺地區(qū)15個站點的冬小麥赤霉病病穗率觀測資料以及各站點抽穗揚花期逐日氣象觀測資料,采用相關性分析、灰色關聯(lián)度法和百分位法等,系統(tǒng)構建了基于灰色關聯(lián)度的冬小麥赤霉病綜合影響指數(shù)模型和等級指標,同時分析了冬小麥赤霉病發(fā)生的時空變化規(guī)律。結果表明:(1)赤霉病發(fā)生發(fā)展與冬小麥抽穗揚花期平均氣溫、累計雨日和平均相對濕度有關,其灰色關聯(lián)度值分別為0.356、0.327、0.317。(2)依據(jù)3個氣象影響因子關聯(lián)度值構建的綜合影響指數(shù)模型,可以較好地反映江淮分水嶺地區(qū)冬小麥赤霉病的歷年發(fā)生情況。(3)采用2021、2022年獨立數(shù)據(jù)對模型進行驗證,模型的模擬值與實測值吻合度＞67%,明顯優(yōu)于逐步回歸模型,模型具有較高的業(yè)務應用價值。(4)2010年以來江淮分水嶺地區(qū)各站點冬小麥赤霉病綜合影響指數(shù)呈現(xiàn)波動式增加趨勢,氣候傾向率為2.1/(10 a),空間上總體呈現(xiàn)西南高東北低的特點,平均綜合影響指數(shù)為31.14~33.85,各站點冬小麥赤霉病平均為輕發(fā)生至偏輕發(fā)生。研究結果對江淮分水嶺地區(qū)冬小麥赤霉病預測評估和綜合防控具有一定參考價值。

摘要:2022年1月20日,在陜西及周邊地區(qū)開展了飛機自然結冰飛行試驗,利用機載探測資料對飛機結冰強度及運輸類飛機適航標準CCAR 25部附錄C包線的符合性進行了分析,并利用常規(guī)氣象資料、大氣再分析資料和衛(wèi)星云圖等給出了該飛行試驗過程的結冰氣象條件及云層宏微觀特征。結果表明:此次飛機自然結冰發(fā)生在西南暖濕氣流北抬和地面回流強冷空氣造成中低空深厚逆溫層結的天氣背景下。試驗區(qū)域內(nèi)的環(huán)境溫度為-9~-5℃,相對濕度大于80%,水汽通量散度小于-0.9×10^-7 g·s^-1·hPa^-1·cm^-2,有利產(chǎn)生自然結冰。同時,云層上部存在0~5 cm·s^-1的弱上升氣流,對過冷云滴的增長起促進作用。機載探測數(shù)據(jù)顯示云內(nèi)過冷小云滴豐富,且分布較均勻,數(shù)濃度平均值為445~956個·cm^-3,LWC平均值為0.28~0.39 g·m^-3,MVD平均值為13.88~15.91 μm,呈現(xiàn)典型層狀云特征。此外,云中伴有少量的過冷大水滴,無明顯冰晶粒子生成,云內(nèi)貝吉隆過程不顯著。飛機共開展8次穿云試驗,第6次為重度結冰,其余以中度結冰為主,僅瞬時出現(xiàn)重度結冰。LWC、MVD及環(huán)境溫度低于CCAR 25部附錄C規(guī)定的連續(xù)最大結冰狀態(tài),滿足飛行條件。

摘要:基于2015—2019年蘇州17個環(huán)境監(jiān)測站的臭氧(O₃)監(jiān)測資料和7個國家氣象站的氣象資料,開展了蘇州O₃時空特征及氣象影響因子的研究。結果表明:(1)2015—2019年O₃超標率先升后降,空間呈南(20.9%)高北(18.7%)低;O₃污染天氣型中低壓型占比最高(34.3%),均壓型下(占比18.6%) O₃平均濃度最高,達190.0 μg·m^-3。(2)2016—2017年O₃濃度全市平均增長15.6%,2017—2018年平均下降10.0%,2018—2019年北部O₃濃度平均下降4.1%,東部下降3.0%,市區(qū)以南平均增長6.9%;O₃濃度呈"雙峰"月分布(5月和8月是峰值)和"單峰型"日變化,早晨07時(北京時,下同)為谷值,最低為34.4 μg·m^-3(2018年),下午15—16時達峰值,最高為119.3 μg·m^-3(2017年)。(3)2017年和2019年全市的"周末效應"明顯,由于其周末的氣象條件更利于O₃濃度升高,2016年北部沿江的"周末效應"主要與工業(yè)分布和人為活動有關。(4)多種氣象條件與O₃濃度呈顯著相關性,當最高氣溫超過28℃、日照8 h以上、相對濕度62%以下、日降水量10 mm以下,易發(fā)生O₃二級超標污染;區(qū)域O₃濃度的變化主要受不同風向的傳輸影響。

摘要:為提高福建省智能網(wǎng)格預報氣溫產(chǎn)品的精度,選取2019年EC_MOS和FZEC_MOS的整點氣溫、24 h最高氣溫、24 h最低氣溫數(shù)據(jù)與CLDAS (CMA Land Data Assimilation System)格點融合數(shù)據(jù),進行誤差分析并使用滑動雙權重平均訂正進行訂正研究。結果表明:(1) EC_MOS和FZEC_MOS具有低海拔地區(qū)偏低,高海拔地區(qū)偏高的系統(tǒng)性偏差,夏季預報精度優(yōu)于冬季,且24 h最低氣溫預報的精度最高;(2)經(jīng)過滑動雙權重平均訂正,各產(chǎn)品預報精度得到提高,整體預報準確率均提升約10%,平均絕對誤差和均方根誤差均降低0.5~1℃;(3) FZEC_MOS格點預報產(chǎn)品雖然具有較高的空間分辨率,但是其預報準確率比EC_MOS站點產(chǎn)品的低。通過訂正,可以使得EC_MOS和FZEZ_MOS的氣溫預報精度達到相似水平;(4)滾動訂正可以有效降低剩余有效預報時效數(shù)據(jù)的預報誤差,不斷提高預報精度。

摘要:利用2000—2016年泛浙江區(qū)域的逐小時觀測降水數(shù)據(jù)、緊水灘流域雨量觀測報汛站的逐日及逐3 h面雨量數(shù)據(jù)、ERA5逐小時0.25°×0.25°再分析數(shù)據(jù)和上海臺風所熱帶氣旋最佳路徑數(shù)據(jù)集,對影響緊水灘水庫流域的歷史臺風進行統(tǒng)計,挑選出路徑最為相似但在該流域降水量差異最為顯著的一對臺風: "碧利斯" (0010)和"鲇魚"(1617),并對其降水特征及其成因進行對比研究。結果表明,雖然"碧利斯"強度更強,但其在緊水灘流域的過程面雨量及最大累積降水方面均明顯弱于"鲇魚"。經(jīng)分析可知成因如下:(1)前者移速較快,強降水持續(xù)時間較短。(2)環(huán)境場方面,"碧利斯"活動期間高層南亞高壓主體更強,但其活動區(qū)域遠離高壓中心,受16 700 gpm線控制,而"鲇魚"處于高壓中心16 750 gpm線控制下,更有利于出現(xiàn)強輻散;中層"碧利斯"活動期間副高較強,引導作用顯著,"鲇魚"處于兩環(huán)高壓之間,環(huán)境場引導作用較弱;低層大尺度水汽輸送條件方面,前者優(yōu)于后者,但關注時段內(nèi)緊水灘流域處于"碧利斯"的水汽輻散區(qū)、"鲇魚"的水汽輻合區(qū),這是導致局地降水差異顯著的重要原因之一。(3)多要素及集合動力因子診斷分析表明,關注時段內(nèi)"碧利斯"與"鲇魚"在緊水灘上空比濕及對流渦度矢量分布均相似,但后者上升運動及散度垂直通量明顯強于前者,即局地垂直運動和相應的低層輻合、高層輻散較強,是引發(fā)"鲇魚"在該流域形成強降水的另一重要原因。

摘要:針對目前實測數(shù)據(jù)少、地表覆蓋差異考慮不全面等問題,本文選取了內(nèi)蒙古灰騰梁風電基地的5所自動氣象站,通過對比風電場內(nèi)、上/下風向與側風向的大氣溫度和比濕差異,得到不同風向上大氣溫度和比濕的日變化和季節(jié)變化特點,最終判斷風力發(fā)電機運行對典型草原大氣溫度及比濕的影響。通過對氣象站數(shù)據(jù)的分析,發(fā)現(xiàn)風力發(fā)電機的運行會使得大氣出現(xiàn)明顯的"增溫"和"減濕"效應。具體表現(xiàn)在:上風向和下風向"增溫"和"減濕"最為明顯,全年上風向的平均增溫可以達到1.07℃,下風向平均增溫可以達到1.25℃;全年上風向比濕平均減少0.17 g·kg^-1,下風向比濕平均減少0.16 g·kg^-1。風電場的"增溫"和"減濕"幅度可能改變草地生態(tài)系統(tǒng)進程,因此在建設風電場的同時,需要更好的理解風力發(fā)電對環(huán)境的影響。

摘要:本文根據(jù)中國植被類型將全國劃歸為5個區(qū):熱帶闊葉雨林區(qū)、溫帶針葉闊葉混交林區(qū)、溫帶荒漠區(qū)、溫帶草原區(qū)以及高原高寒植被區(qū)。在每個區(qū)域內(nèi),基于1 km空間分辨率的MODIS數(shù)據(jù),利用遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)優(yōu)化反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(Backpropagation Neural Network,BPNN)算法構造環(huán)境指標和氣候的關系模型,實現(xiàn)對全國近地表氣溫的反演。結果表明:(1)相比多元線性回歸模型(Multivariable Linear Regression Model,MLR),GA-BPNN模型在氣溫估算中具有一定的優(yōu)越性,其決定性系數(shù)(Coefficient of Determination,R²)為0.90~0.94,均方根誤差(Root Mean Square Error,RMSE)為0.44~0.71℃;(2)在不同的時空分布格局中,GA-BPNN模型在植被豐富(如熱帶闊葉雨林區(qū)、溫帶針葉闊葉混交林區(qū))、地形復雜(如高原高寒植被區(qū))的地區(qū),其擬合精度遠高于MLR模型;(3)在氣溫空間分布上,GA-BPNN模型所獲取的氣溫分布圖呈現(xiàn)出明顯的時空細節(jié)信息,氣溫整體呈現(xiàn)東南及西北干旱區(qū)高、東北及青藏高原低、平原高、山區(qū)低的格局,這與實際情況相符合。

摘要:利用近10 a G6京藏高速沿線自動氣象站與交通氣象站逐時觀測資料,分析G6呼和浩特—卓資縣—集寧區(qū)段(簡稱G6呼集段)道路結冰的時空特征及影響因子的變化規(guī)律。結果表明:10—次年4月為G6呼集段道路結冰易發(fā)期,通過分析"冰點"溫度變化,G6呼集段呼和浩特至集寧方向路面溫度(簡稱路溫)和氣溫呈先陡降再緩升的U型特征,卓資段為U型底部,呼市至卓資、集寧段結冰日數(shù)呈現(xiàn)"少、多、少"分布,卓資段最先達到結冰氣象條件。降雪、積雪是引發(fā)該路段道路結冰的主要誘因,年均40次,占比89%,降雪結冰主要發(fā)生于11至次年3月,傍晚至凌晨為結冰高發(fā)時段,結冰過程持續(xù)5~30 h;積雪結冰的特點是時間短,冰面淺薄。降水和高濕引起的道路結冰年均不到5 d,占比11%,主要發(fā)生于秋冬、冬春交替夜晚。日最低氣溫主要集中于06—07時,白天路溫高于氣溫,兩者變化趨勢一致,其溫差從日出至日落呈先增后減,夜晚氣溫略高于路溫,溫差穩(wěn)定。通過路溫和氣溫的變化關系總結出不同區(qū)段、時期的溫差公式,利用高分辨率氣溫數(shù)據(jù)實現(xiàn)路溫精準監(jiān)測,達到及時預警的目的。

摘要:為實現(xiàn)世界糧食研究模型(World Food Studies,WOFOST)在氣象業(yè)務服務中的應用,利用WOFOST模型模擬的冬小麥逐日生育進程、葉面積指數(shù)和地上總生物量,運用模糊數(shù)學方法構建冬小麥長勢評估指數(shù),基于模擬的地上總生物量和穗干重采用對比法構建冬小麥單產(chǎn)預報模型。在對2015—2020年度歷史檢驗的基礎上,開展2021年度全國和各主產(chǎn)區(qū)冬小麥長勢評估和單產(chǎn)預報。結果表明:(1)基于WOFOST模型,2015—2020年度冬小麥動態(tài)長勢評估結果與冬小麥生育期內(nèi)氣象條件影響和單產(chǎn)增減趨勢基本一致,全國和各主產(chǎn)區(qū)冬小麥單產(chǎn)預報平均準確率為90.2%~98.5%;江淮江漢基于WOFOST模型的冬小麥單產(chǎn)平均預報準確率高于統(tǒng)計模型,全國和華北黃淮區(qū)比統(tǒng)計模型偏低1.0~2.2個百分點。(2)基于WOFOST模型的2021年度全國和各主產(chǎn)區(qū)冬小麥長勢評價指數(shù)均為前期低后期高,其中2—3月指數(shù)呈明顯上升趨勢,與實際氣象條件的變化一致。(3)基于地上總生物量、穗干重,2021年度全國冬小麥單產(chǎn)預報平均準確率分別為98.7%、99.0%,各主產(chǎn)區(qū)冬小麥單產(chǎn)預報平均準確率分別為92.3%~99.4%、89.3%~99.7%;基于WOFOST模型的全國和華北黃淮冬小麥單產(chǎn)預報效果略好于統(tǒng)計模型,其它主產(chǎn)區(qū)預報效果接近或差于統(tǒng)計模型。

摘要:氣象數(shù)據(jù)能夠為農(nóng)業(yè)、能源、交通等多個行業(yè)提供決策支持和風險管理服務,數(shù)據(jù)定價的研究及應用需求旺盛。通過文獻綜述數(shù)據(jù)定價的理論基礎,從氣象數(shù)據(jù)的質(zhì)量、效用和風險等維度分析了氣象數(shù)據(jù)價值特征,并闡述了其在氣象數(shù)據(jù)定價研究中的作用,基于成本法、收益法、市場法和差異法給出了氣象數(shù)據(jù)定價模型和定價策略,并通過應用示例分析驗證各模型的優(yōu)缺點和適用性,并提出了基于機器學習可解釋方法確定氣象要素貢獻度的定價策略。研究表明,氣象數(shù)據(jù)的定價應綜合考慮其獲取成本、行業(yè)應用收益以及市場需求等因素,結合不同場景和用戶需求,靈活采用合適的定價方法。本研究為氣象數(shù)據(jù)市場定價提供了可行的方法思路,有助于促進氣象數(shù)據(jù)市場的可持續(xù)發(fā)展。

摘要:2024/2025年冬季,我國氣候總體呈"暖干"特點。全國平均氣溫較常年同期偏高0.4℃,階段性起伏大,降水量較常年同期偏少41.8%,為1961年以來歷史同期第三少,華北、華東、華南等地均明顯偏少。主要天氣氣候事件包括:有10次冷空氣過程影響我國,發(fā)生次數(shù)接近常年同期。1月25—28日的全國型寒潮過程影響范圍廣、降溫幅度大、綜合強度為2000年以來1月第四強,寒潮導致部分省份遭受雪災或低溫冷凍害。干旱主要集中于華南、長江中下游地區(qū)、西南地區(qū)等地,廣西干旱日數(shù)為1961年以來同期最多。前冬,氣象干旱發(fā)展迅速,1月中旬干旱影響范圍最大,之后,長江中下游地區(qū)氣象干旱有所緩和,華南中東部及云南西南部、江蘇等地干旱持續(xù)。初步分析表明,1月下旬寒潮主要與中高緯環(huán)流場存在明顯的經(jīng)向性調(diào)整有關,我國北方和中東部大部為位勢高度負距平,有利于槽后冷空氣南下。華南、長江中下游、云南等地的干旱可能與冬季北極濤動(AO)呈現(xiàn)負位相有關,東亞冬季冷空氣活動路徑偏東,到達上述地區(qū)的冷空氣偏弱,氣溫相對偏高,加之受西風氣流控制,不利于水汽輸送,冷暖空氣難以在該區(qū)域交匯,不利于產(chǎn)生降水。