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Journal Cover 气候与环境研究
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   ISSN (Print) 1006-9585
   Published by Institute of Atmospheric Physics, the Chinese Academy of Sciences Homepage  [1 journal]
  • 黄河源区蒸散发量时空变化趋势及突变分析
    • Authors: 刘蓉; 文军, 王欣
      Abstract: 蒸散发量是流域水文过程的关键因子。由于缺乏区域面上实际蒸散发量的长期观测,很难得到长时间序列的蒸散发时空变化趋势。因此,本研究首先利用架设在黄河源若尔盖地区的涡动相关系统观测的2010年全年的蒸散发资料进行分析,对欧洲中心提供的ERA-interim和美国国家环境预报中心(NCEP)提供的地表变量再分析数据集进行了局地适用性评估,并依据再分析蒸散数据集,基于统计学方法分析了1979~2014年黄河源区蒸散发量的时空分布及变化特征。结果表明:(1)ERA-interim蒸散发再分析资料在黄河源区适用性较好,均方根误差为0.63,NCEP蒸散发再分析资料在4~7月、10~12月模拟值偏高,均方根误差为0.81。(2)进而利用ERA-interim蒸散发再分析资料,基于Mann Kendall方法及Sen斜率(Sen's slope estimator)检验法,分析了黄河源区蒸散发量在1979~2014年期间的变化趋势。黄河源区蒸散发量总体上呈现北高南低的年变化趋势,北部兴海-共和-贵德地区增加最为迅速,年变化率在1.5~2.5 mm/a,西南部曲麻莱-治多-玉树地区减少最为明显,变化率为-1.0~-0.5 mm/a,东南部玛沁-玛曲-久治地区蒸散发量的变化在0.5~1.0 mm/a。(3)利用滑动t检验和SQMK(Sequential Mann Kendall)方法检测出发生突变的年份集中在20世纪80年代。
      PubDate: 2016/9/19 14:15:47
       
  • 使用岭回归对哈萨克斯坦月平均气温的统计降尺度研究
    • Authors: 李亚飞; 王磊斌, 毛慧琴, 延晓冬
      Abstract: 哈萨克斯坦是世界最大的内陆国家,拥有典型的大陆性气候和多样的地理环境及生态系统,同时哈萨克斯坦的自然环境和人类社会对于气候变化这一全球性问题是敏感的、脆弱的,需要运用科学的研究方法应对气候变化的挑战。通常,区域或局地尺度的气候变化影响研究需要对气候模式输出或再分析资料进行降尺度以获得更细分辨率的气候资料。近年来,大量验证统计降尺度方法在各个地区能力的研究见诸文献,然而在哈萨克斯坦地区验证统计降尺度方法的研究非常少见。本文使用了岭回归的方法对哈萨克斯坦地区11个气象站点1960~2009年的月平均气温进行了统计降尺度研究。结果显示,使用前30年数据和岭回归模型建立大尺度预报因子和观测资料的统计关系可以较好地预测后20年的月平均气温,预测能力在各站各月均有不同程度的差异,地形复杂的站点预测效果较差,夏季预测结果好于冬季;此外,将哈萨克斯坦地区平均来看则与观测数据相吻合。
      PubDate: 2016/9/19 14:15:47
       
  • 集合平均方法减小混沌系统计算误差的效果研究
    • Authors: 王鹏飞; 毕淑婷
      Abstract: 研究了Lorenz非线性系统中使用的集合平均方法来减小计算误差的效果,通过检查5组数值试验(每组20个样本)的结果发现:集合平均对计算误差的减小和消除不如高精度算法有效,这主要体现在以下几方面:1)普通的算法和双精度的计算环境中,若截断误差是主导误差(当初值误差很小时),各集合的平均结果并不收敛于真值,而是收敛于含截断误差的数值解;2)若初值误差为主导时,系统受到初值误差增长规律的影响,数值解收敛于由初值误差主导的误差解;3)这两种误差量级接近的时候,两种误差都无法消除掉。对解的统计特征进行研究表明,可信的数值解与含计算误差的数值解有许多相似的地方,但是与集合平均的数值解有很大不同,同样说明了集合平均不适用于减小计算误差这样的问题。此外,试验结果表明即使数值解的概率分布形式基本正确,也不能保证数值解是正确的。
      PubDate: 2016/9/19 14:15:47
       

  •        
    • Authors: 周璞; 江志红
      Abstract: 利用1961~2002年ERA-40逐日再分析资料和江淮流域56个台站逐日观测降水量资料,引入基于自组织映射神经网络(Self-Organizing Maps,简称SOM)的统计降尺度方法,对江淮流域夏季(6~8月)逐日降水量进行统计建模与验证,以考察SOM对中国东部季风降水和极端降水的统计降尺度模拟能力。结果表明,SOM通过建立主要天气型与局地降水的条件转换关系,能够再现与观测一致的日降水量概率分布特征,所有台站基于概率分布函数的Brier评分(Brier Score)均近似为0,显著性评分(Significance Score)全部在0.8以上;模拟的多年平均降水日数、中雨日数、夏季总降水量、日降水强度、极端降水阈值和极端降水贡献率区域平均的偏差都低于11%;并且能够在一定程度上模拟出江淮流域夏季降水的时间变率。进一步将SOM降尺度模型应用到BCC-CSM1.1(m)模式当前气候情景下,评估其对耦合模式模拟结果的改善能力。发现降尺度显著改善了模式对极端降水模拟偏弱的缺陷,对不同降水指数的模拟较BCC-CSM1.1(m)模式显著提高,降尺度后所有台站6个降水指数的相对误差百分率基本在20%以内,偏差比降尺度前减小了40%~60%;降尺度后6个降水指数气候场的空间相关系数提高到0.9,相对标准差均接近1.0,并且均方根误差在0.5以下。表明SOM降尺度方法显著提高日降水概率分布,特别是概率分布曲线尾部特征的模拟能力,极大改善了模式对极端降水场的模拟能力,为提高未来预估能力提供了基础。
      PubDate: 2016/9/19 14:15:47
       
  • 北京地区日最大边界层高度的气候统计特征
    • Authors: 王坚; 蔡旭晖, 宋宇
      Abstract: 使用北京气象站探空观测数据和地面气温观测数据,以干绝热曲线法估算1984~2013年逐日最大边界层高度,同时计算对应的边界层平均风速和通风量。统计分析这3个边界层参量的平均特征,并利用2001~2012年的空气污染指数(API),探讨大气污染与边界层参量的关系。结果表明:(1)日最大边界层高度的30年月均值以春季和夏初(3~6月)最高,约1600 m;夏季和秋初(7~10月)次之,约1300 m;冬季(11月、12月和1月)最低,约1000~1200 m。(2)夏季,日最大边界层高度不同数值的频率大致为对称分布,峰值处于1000~1600 m范围;秋、冬季,频率分布系统性地向低值一方偏斜,600~800 m的出现频率大大增加;春季边界层高度的变化极大。(3)各季边界层平均风速以夏季为最小。(4)一年中春季通风量最大,秋季次之,冬季较低,夏季最小。(5)秋、冬季,北京中度和重污染个例(API>200)集中分布于弱风、低边界层和小通风量条件,反映污染物局地累积的作用;春季污染个例半数以上以高风速、高通风量为特征,反映沙尘类外部输入性污染的作用。
      PubDate: 2016/9/19 14:15:47
       

  •        
    • Authors: 方乐锌; 李昀英, 孙国荣, 高翠翠, 卢志贤
      Abstract: 基于CloudSat-CALIPSO(CloudSat-Cloud Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations)卫星观测资料,分析了全球总云量和8类云的云量、云底高、云顶高、云厚度的水平和垂直分布。分析结果表明,全球平均总云量为66.7%,其中卷云(Ci)和层积云(Sc)云量之和与其他6类云量总和相当,是全球云量最多的两类云。积状云云量呈现从赤道向极地递减的特征,层状云则相反,反映了二者不同的生成环境,同时下垫面地形和天气系统也严重影响云的分布。8类云的高度及厚度特征有显著差异。Ci的云底高度和云顶高度都较高,厚度则较薄;高层云(As)和高积云(Ac)的云底高度和云顶高度都位于大气中层,但As比Ac出现的高度高且厚度大;层云(St)、层积云和积云(Cu)的云底高度和云顶高度都很低,属于薄的低云;雨层云(Ns)和深对流云(DC)云底较低但云顶伸展很高,归属于厚云类。总体而言,海洋上云底高度较陆地低;赤道等大气不稳定地区,云底较高,云厚度较大;高原地区则表现出“高云不高,低云不低,云厚较薄”的特征。
      PubDate: 2016/9/19 14:15:47
       
  • CMIP5多模式对阿留申低压气候特征的模拟检验与预估
    • Authors: 李恺霖; 智海, 白文蓉
      Abstract: 利用观测的海温资料和海平面气压资料,检验了CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project 5,CMIP5)多模式对阿留申低压(Aleutian Low,AL)特征指数的时空分布和变化的模拟能力;从AL周期及变化趋势等方面,分析了CMIP5模式预估的未来AL的变化特征。结果表明,CMIP5模式及其集合平均能够很好地模拟AL的环流结构,对AL的气候态有着较强的模拟能力,尤其是模式对于东太平洋海表温度的模拟能力直接影响其对于AL的模拟效果。模式的集合平均对变率强度的模拟偏强,且对于变率的模拟效果逊于对气候态的模拟。22个模式中的16个模式能模拟出AL强度指数的年代际变化周期,对年代际周期有着较好的刻画能力。Historical试验下对于AL的变化趋势存在着较大的不确定性,而相对于两种不同排放情景,随着排放的增加,AL更加偏北,强度增强,年际、年代际周期变得更加显著。在两种排放情景下模式的集合平均以及多数模式模拟出AL有着向北和增强的趋势。
      PubDate: 2016/9/19 14:15:47
       
  • 冬季乌拉尔山阻塞与东亚冬季风的联系分析
    • Authors: 吴静; 刁一娜, 庄绪宗
      Abstract: 利用美国国家环境预报中心和美国大气科学研究中心(NCEP/NCAR)1948/1949~2012/2013年的逐日再分析资料,从年际变化和季节内演变两种时间尺度分析了冬季乌拉尔山阻塞与东亚冬季风的联系。结果表明,从年际变化角度,东亚冬季风综合指数(EAWMII)与冬季乌拉尔山阻塞频数显著相关,且两者的线性趋势与周期一致。当乌拉尔山阻塞频繁发生时,对流层中层西伯利亚反气旋异常,东亚大槽加深;对流层低层表现为贝加尔湖及东亚沿岸北风显著加强,中亚和东亚大部分地区地表温度降低,东亚冬季风较常年加强。乌拉尔山阻塞的由强盛到崩溃的过程对应着西伯利亚高压由加强到减弱东移的季节内演变,850 hPa风场对应为异常北风由贝加尔湖以北逐渐影响至低纬度菲律宾以东的演变特征。
      PubDate: 2016/9/19 14:15:47
       
  • 青藏高原复杂下垫面能量和水分循环季节变化特征分析
    • Authors: 陈宇航; 范广洲, 赖欣, 华维, 张永莉, 王炳赟, 朱丽华
      Abstract: 为深入认识青藏高原能量和水分循环季节变化,利用GSWP(Global Soil Wetness Project)、GLDAS(Global Land Data Assimilation System)、AMSR-E(Advance Microwave Scanning Radiometer-EOS)土壤湿度以及台站观测资料等多种数据,采用滑动t检验初步分析高原下垫面各物理量季节变化特征。结果表明:各物理量季节变化特征明显且联系密切。高原下垫面净短波辐射和感热通量在1月中旬显著开始增加,5~6月达到全年最高值。净长波辐射5月表现为高值,夏季表现为低值。地表潜热通量在1月显著开始增加,在夏季达到全年最高值。表层土壤3月开始输送热量到大气,9月大气开始向土壤表层传递热量;融雪3~5月加快,雪盖减少。降水和1 cm植被含水量在2月显著开始增加,1 cm土壤显著开始加湿,5~6月降水陡增,1 cm土壤湿度表现为峰值。1 cm植被含水量、植被蒸腾、总蒸散与降水在7~8月达全年最高值,1 cm土壤湿度在7月表出现为谷值,9月达全年第二峰值。10月下垫面温度转冷后,雪盖增加,土壤湿度逐渐减小。
      PubDate: 2016/9/19 14:15:47
       
  • 华北地区雾和霾天气环流特征聚类分析
    • Authors: 孙彧; 牛涛, 乔林, 马振峰, 吴薇
      Abstract: 根据2000~2013年华北地区72个地面观测站点的雾、霾日数资料挑选出华北地区出现雾、霾天气现象站数较多的40个样本,再利用这些样本同期的NCEP逐日再分析资料,对位势高度场进行聚类分析,结果表明华北地区发生雾或霾天气时的近地面环流形势可分别分为4类和5类。聚类结果揭示了雾和霾发生时大气环流具有不同的分型特征,只有弱高压型为雾、霾发生时的共有型,湿度场和冷暖平流输送在雾和霾天气发生时也存在显著差异。此外,在分析过程中发现同一天中存在雾、霾天气转换及同一时刻雾、霾共存的现象,本文也分析了这两种情形的环流形势特征,解释了其成因。
      PubDate: 2016/9/19 14:15:47
       
  • 一种基于改进克里金法的地面气温质量控制算法
    • Authors: 叶小岭; 沈云培, 熊雄
      Abstract: 依据气温间的空间相关性,将地统计学中的普通克里金法(Ordinary Kriging,OK)引入地面气温资料的质量控制。考虑气温在空间上的连续性,提出一种基于高斯模型改进的普通克里金(Improved Ordinary Kriging,IOK)质量控制方法。为评估该方法的性能,运用IOK法对江苏省67个台站2008年地面日平均气温资料进行质量控制,并与OK法以及反距离加权法(Inverse Distance Weighted,IDW)进行比较。试验结果表明,IOK法的检验效果优于OK法与IDW法,且稳定性与适用性较高,能有效地标记出气温观测数据中的可疑数据。
      PubDate: 2016/9/19 14:15:47
       
 
 
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