气象与环境学报

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2025 (1): 0-0.

摘要 ( 9 )

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城市化与极端热浪天气对城市热环境的协同影响——北京和巴黎对比研究

马小娇, 苗世光, 李玉焕, 王梓茜

2025 (1): 1-12. doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2025.01.001

摘要 ( 30 )

PDF(8899KB) ( 22 )

采用百米级睿图-城市预报系统结合自动气象站和ERA5数据,模拟分析2023年6月北京和2019年7月巴黎极端高温热浪事件期间城市下垫面对城市热环境的影响,并结合城市天气气候背景、地形和城市特征探究影响差异的原因。结果表明:百米级模式结合高分辨率土地分类数据能够合理模拟近地面气象要素和城市热岛的精细化时空分布。高温热浪期间,在高空脊控制、晴空微风天气背景下,北京和巴黎城市下垫面对白天气温升高的贡献较热浪前分别增加0.20 ℃和0.55 ℃,夜间增加1.40 ℃和0.83 ℃。热浪期间,巴黎感热通量比北京更强,导致白天升温更显著,北京地面储热高则是北京城市化对夜间升温贡献大的主要原因。从空间分布来看,北京城市下垫面对夜间南下的山风减速明显,对城区热环境的影响呈“东南高、西北低”分布;巴黎市地形平坦,不受山谷风的影响。

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北京城市形态格局组成及气候舒适度响应特征

郑祚芳, 高华, 王耀庭

2025 (1): 13-21. doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2025.01.002

摘要 ( 28 )

PDF(4854KB) ( 19 )

城市形态格局组成对局地气象条件及城市人居环境具有重要影响。基于局地气候分区(LCZ)理论及2018—2022年自动气象站资料,分析了北京城市形态的组成、气候舒适度及主要影响因子分布特征,量化了城市不同功能区气象条件及人体舒适度的差异。结果表明:北京城区由10类建筑物下垫面及6类自然下垫面组成,建筑物下垫面占总面积的52.0%,其中开阔中层建筑(LCZ 5)面积占比最大,自然地表类型中分布最广的是低矮植被区(LCZ-D);影响气候舒适度的主要因子气温、相对湿度和风速在不同下垫面差异显著。北京春、夏、秋、冬季气候舒适感分别以“舒适”“热”“舒适”“寒冷”为主。在春、秋、冬三季,由于建筑物下垫面的物理属性及人为热排放,城市中心区具有更好的气候舒适性,夏季则相反;不同LCZ下垫面年平均人体感受为“舒适”的小时占比为32.5%~38.2%,排序为LCZ-A、LCZ-B、LCZ-G、LCZ-D、LCZ 7、LCZ 6、LCZ 5、LCZ 8、LCZ 4、LCZ-E、LCZ 3、LCZ 1、LCZ 2。自然下垫面气候舒适性优于建筑下垫面,开阔型建筑优于密集型建筑,高层建筑优于中、低层建筑。

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地表覆盖变化和人类活动对上海郊区地表能量平衡影响的模拟评估

王正大, 敖翔宇, 支星, 徐相明

2025 (1): 22-34. doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2025.01.003

摘要 ( 17 )

PDF(6724KB) ( 11 )

利用上海郊区奉贤夏季地表能量平衡观测资料,检验了城市陆面模式(Surface Urban Energy and Water Balance Scheme,SUEWS)的适用性及对地表覆盖变化和人类活动的敏感性。结果表明:SUEWS模式能较好再现辐射通量的日变化趋势,且能较好模拟感热通量和潜热通量日变化及量级。通过对比夏季较干燥和较潮湿月份平均波文比发现较干燥月份波文比(0.74)接近较潮湿月份(0.40)的2倍,表明空气湿度对湍流热通量有显著影响。通过多组下垫面覆盖敏感性试验发现,相对于树林而言,SUEWS模拟的感热通量和潜热通量对草地面积更为敏感,当自然地表覆盖率一定时,草地面积增大,表现为波文比的明显减小。当人口密度增大时,模拟的人为热通量明显增加,导致模拟的感热通量和波文比的明显增大。

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CMA多模式对台风“梅花”在东北降水预报的检验分析

姚凯, 朱晓彤, 陈长胜, 秦玉琳, 周东雪, 朴美花

2025 (1): 35-42. doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2025.01.004

摘要 ( 16 )

PDF(4841KB) ( 12 )

以2022年9月影响东北地区的台风“梅花”残余系统降水为例,采用SAL(structure amplitude and location)空间检验方法对5种中国气象局数值业务模式(CMA模式)降水最强日(2022年9月16日08时至17日08时,热带低压)累计24 h降水预报进行空间检验、偏差成因及预报调整分析。结果表明:此次过程中各模式在降水位置方面预报均较好,CMA-GFS在降水结构分布、强度方面预报表现最佳,除CMA-BJ外其他模式对于降水极值预测均偏小。CMA-GFS预报效果最佳的原因是其对于台风变性、850 hPa低空急流及暖式切变线位置、强度以及移速预报更准确,CMA-TYM预报较差主要是未能预报出台风变性,对切变线预报速度过快而导致暴雨落区偏大。CMA-GFS随着预报时效的临近,预报效果越来越好,优势主要体现在临近时效内,但在长时效预报中几乎无预报能力,CMA-TYM虽然在临近时段结构与强度预报效果较差,但在长预报时效是最早指示出强降水大致落区与量级的模式。

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陕西省极端降水时空分布及暴雨洪涝致灾指标研究

范倩莹, 徐娟娟, 郑小华, 刘环

2025 (1): 43-49. doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2025.01.005

摘要 ( 23 )

PDF(1902KB) ( 17 )

利用陕西省94个国家气象站1971—2021年的逐日降水数据,基于去趋势波动法(Detrended Fluctuation Analysis,DFA)确定陕西省极端降水阈值,采用线性倾向估计、滑动平均、功率谱分析、广义极值分布等方法分析陕西省极端降水时空分布及概率特征,并基于灾情数据建立暴雨洪涝致灾指标。结果表明:陕西省极端降水阈值呈自南向北逐渐递减的趋势,大值区主要分布在汉中及安康的南部交界处。近年来陕西各地极端降水事件频次均有一定程度的增加,陕北地区最为显著。DFA阈值略大于2 a一遇重现期阈值,一些区域由于特殊的地形影响,DFA阈值离散性较大,在黄土高原南部、关中西北部存在明显大值区,秦岭山脉南北两侧阈值跨度较大。对比陕西不同区域极端降水阈值及致灾雨量,结合地形和区域脆弱性,给出的陕南、关中、陕北地区的建议阈值分别为80、55、50 mm,可为各地区的灾害预防及强降水预警提供参考。

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牡丹江市PM_2.5输送路径及贡献源研究

于海军, 张礼宝, 赵玲, 钟波

2025 (1): 50-57. doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2025.01.006

摘要 ( 20 )

PDF(2959KB) ( 11 )

利用2014—2023年黑龙江省牡丹江市大气环境监测和常规气象数据以及美国国家环境预报中心提供的全球数据同化系统GDAS数据,对6种主要大气污染物的特征进行分析,并探讨了气象要素与PM_2.5浓度之间的相关性。结合后向轨迹数值模型(HYSPLIT)以及贡献源分析(PSCF)和轨迹浓度分析(CWT)等方法,对典型重污染天气期间PM_2.5的输送路径和贡献源进行了研究。结果表明:近10 a牡丹江出现污染天气个例中,PM_2.5浓度超标天数最多,是影响大气环境质量的首要污染物,其中2014—2017年PM_2.5污染发生频率高、持续时间长、污染程度重。后向轨迹分析表明,来自偏西和西南方向的PM_2.5污染轨迹输送路径对牡丹江的大气污染有着重要影响;在典型重污染天气的PM_2.5输送轨迹中,长距离轨迹占比34.33%,其代表地区为蒙古国高原、西伯利亚南部等地,中短距离轨迹占比为65.67%,代表地区为哈尔滨、长春及延边自治州等地。贡献源分析显示,辽宁北部和吉林延边朝鲜族自治州等地的老工业城市污染源对牡丹江的PM_2.5浓度贡献概率最大(WPSCF>0.9),同时也是影响PM_2.5浓度的关键贡献源之一(WCWT>100)。

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基于机器学习的北京供暖季气温预报误差订正

张艳晴, 金晨曦, 闵晶晶, 韩超, 董颜, 齐晨

2025 (1): 58-65. doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2025.01.007

摘要 ( 19 )

PDF(3974KB) ( 15 )

基于2019年7月1日至2024年3月15日水平分辨率为0.1°×0.1°的ECMWF模式预报数据和北京20个国家级气象站观测数据,分析北京历史供暖季ECMWF模式对2 m气温预报的误差特征,利用极限随机森林、决策树、梯度提升树、线性回归、Lasso回归算法对ECMWF模式的2 m气温预报误差进行订正。结果表明:ECMWF模式对北京城区2019—2023年供暖季2 m气温预报整体偏低,最大偏差出现在下午,平均偏差为-2.3 ℃,郊区2 m气温预报早晨偏低,下午偏高,最大正偏差和负偏差出现在07:00和16:00,分别为1.7 ℃和-2.2 ℃。利用机器学习方法订正后,2023年供暖季(2023年11月7日至2024年3月15日)北京城区和郊区的平均偏差和均方根误差均有明显降低,其中极限随机森林算法的订正效果最优,城区和郊区均方根误差分别改善了24.2%和35.4%;2023年供暖季北京城区9个站日平均气温预报偏差在±0.5、±1、±2 ℃内的准确率均显著提升,最大分别提升31%、44%和40%,极限随机森林和决策树算法表现最佳。

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基于百分位阈值法的洞庭湖流域高温热浪时空特征

张秋锦, 黄一民, 郝丽婷, 李丽蓉, 杨梓琪

2025 (1): 66-73. doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2025.01.008

摘要 ( 20 )

PDF(2981KB) ( 7 )

基于洞庭湖流域110个地面气象站点1961—2022年逐日最高气温和最低气温观测资料,采用百分位阈值确定了流域内各个站点暖日阈值和暖夜阈值,分析了洞庭湖流域暖日日数、暖夜日数、复合高温及高温热浪(频次、日数、强度)的时空变化特征。结果表明:洞庭湖流域暖日阈值和暖夜阈值均呈现出自西南向东北逐渐增加,这显然受流域西南高东北低的地形影响。流域年均暖日和暖夜日数均呈显著增加趋势,前者气候倾向率为1.6 d/10 a,后者达到2.6 d/10 a,即暖夜日数增加更快。流域暖日日数及暖夜日数的变化趋势在空间均呈现出流域中心低,四周高。另外,流域复合高温日数以及强度也均呈显著增加(增强)的趋势,气候倾向率分别为1.3 d/10 a、3.2 ℃/10 a,2000年以来,两者均表现出增速(增强)加快。流域高温热浪频次、日数均呈由西南向东北增加,高温热浪强度则表现为由南向北增加。研究时段内,流域高温热浪频次、日数、强度均呈显著增加趋势,气候倾向率分别为0.2次/10 a、1.3 d/10 a、2.0 ℃/10 a。热浪频次及热浪强度的变化趋势均呈现北中南三个带的差异,南北两带均比中部增加(增强)明显。流域年均热浪日数的变化趋势大致由流域中心向四周增加,流域东北部的洞庭湖区增加最明显,气候倾向率高达3.0 d/10 a。

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黑龙江省玉米播种适宜气温和水分条件特征研究

姜丽霞, 王晾晾, 岳元, 赵放, 陈可心, 李秀芬, 王秋京, 纪仰慧

2025 (1): 74-83. doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2025.01.009

摘要 ( 16 )

PDF(973KB) ( 8 )

基于1981—2021年黑龙江省玉米主产区气象数据、玉米发育期及单产资料,选取气温和土壤水分2个要素,构建玉米播种期平均气温和0～10 cm土层旬土壤相对湿度序列,基于样本序列分布拟合的偏度、峰度检验法,采用置信区间估计方法构建黑龙江省玉米主产区玉米适宜播种气温和土壤水分指标,预留独立玉米播种样本进行验证,并分析不同播期产量差异。结果表明:研究区2012年、2014年、2016年玉米播期气象条件较好,2010年和2013年较差;所建指标能较好指示黑龙江省玉米播种气温和土壤水分适宜程度,玉米播种气温处于适宜、较适宜范围内的吻合率分别为76.6%、12.3%,土壤相对湿度分别为37.0%、45.6%;不同播期玉米产量存在不同程度差异,在于不同年份玉米全生育期内不同时期气象条件存在相互补偿机制,播种后出苗时间较长年份与较短的相邻年份相比,产量平均下降14.5%;2010年、2013年播种期气温和水分条件同时不适宜或者二者之一不适宜可能是导致玉米迟播的主要原因,与正常播种年份相比,代表站点产量下降4.4%～27.5%;播种期低温干旱、低温渍涝型等气温和水分条件不适宜玉米播种,影响玉米播后快速出苗,并易引起产量下降。

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内蒙古兴安盟水稻育秧、移栽和收获适宜气象条件等级预报模型

高红霞, 张亚军, 张超群, 田淑华

2025 (1): 84-89. doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2025.01.010

摘要 ( 14 )

PDF(380KB) ( 3 )

气象条件适宜程度关系到农事活动的效率、成本等问题,兴安盟地区水稻生产过程中涉及的农事活动主要有育秧、移栽和收获。根据相关气象要素对水稻育秧、移栽和收获的影响,采用模糊隶属度方法建立了各农事活动中相关气象要素的适宜度计算函数,并通过专家咨询确定了各影响要素的权重,在此基础上,结合科尔沁右翼前旗2010—2022年水稻生长观测数据,构建了兴安盟水稻育秧、移栽和收获综合气象适宜度模型及等级指标。结果表明:2020—2022年水稻育秧、移栽和收获期间的综合气象适宜度均为适宜或较适宜,不同年份水稻育秧和移栽气象适宜度变化较大,收获气象适宜度变化较小。各模型和指标符合兴安盟水稻生产实际,结合气温、降水等要素的精细化预报,可开展相关农事活动适宜期预报。

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适用于公众气象服务的辽宁季节划分标准研究

李党红, 付亚南, 张凯, 赵春雨, 李岚, 邹倩倩

2025 (1): 90-96. doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2025.01.011

摘要 ( 7 )

PDF(3010KB) ( 3 )

利用1981—2020年辽宁省61个地面站逐日气温资料,采用5 d滑动平均气温法,参照国家标准(GB/T 42074—2022),并结合农业生产特征,对辽宁地区季节划分的气温指标进行调整,提出6 ℃≤5 d滑动平均气温＜20 ℃为春季和秋季、≥20 ℃为夏季、＜6 ℃为冬季的新气温指标。分别根据国家标准和辽宁本地指标划分辽宁四季,通过对沈阳地区物候特征、辽宁气候生态景观季节变化及生态旅游活动等分析发现,运用气候季节划分国家标准来划分辽宁四季存在与当地气候、物候和社会生产不符合的情况,而辽宁本地气温指标比国家标准更适合辽宁的季节划分。通过对ERA5的300 hPa经向风数据分析,发现温带急流经向风季节转换时间与本地指标得到的辽宁季节转换时间基本一致。

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基于最优分割法的上海市暴雨和大风致灾阈值研究

杨辰, 王强, 穆海振, 孙一

2025 (1): 97-103. doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2025.01.012

摘要 ( 10 )

PDF(874KB) ( 4 )

基于2012—2021年上海市气象灾情数据,对气象条件致灾规律进行分析并引入最优分割法,得到分区的暴雨和大风致灾阈值指标。结果表明:平均小时雨强30.7 mm·h^-1、6 h累积降水量64.5 mm和24 h累积降水量91.7 mm以上的降水会导致内涝积水,12.4 m·s^-1以上的风速会导致大风灾害。不同区域的致灾阈值存在较明显的差异,对于暴雨阈值,中心城区的1 h雨强阈值普遍高于郊区,但24 h累积降水量阈值明显低于郊区;对于大风阈值,中心城区的大风致灾阈值要明显小于郊区。构建的上海各区的致灾阈值指标,可为各区气象灾害防御和城市治理提供参考。

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基于全连接神经网络方法的冬季公路路面温度预报及检验

贾晓红, 石岚, 郝玉珠

2025 (1): 104-112. doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2025.01.013

摘要 ( 11 )

PDF(1620KB) ( 2 )

基于SCMOC精细化格点预报产品及交通气象站观测数据,利用全连接神经网络模型(Fully Connected Neural Network,FCNN),对G6京藏高速内蒙古复杂路段进行冬季未来24 h逐小时路面温度预报。结果表明:构建的FCNN模型的最佳训练期为20 d,增加时间特征变量能有效减小模型路面温度预报误差,MAE减小0.3~0.8 ℃,AR提高4%~18%。最终建立FCNN路面温度预报模型,预报总体上具有较高的精度,其中ME、MAE、RMSE分别为-0.2~0.0 ℃、1.1~1.3 ℃和1.6~1.9 ℃,r大于0.94,AR超过90%,且0 ℃以下预报效果良好。从各项检验指标的日变化来看,除12:00—15:00预报效果较差外,其余时段预报能力较强,ME、MAE、RMSE、r和AR平均值分别为-0.07 ℃、1.20 ℃、1.58 ℃、0.94和93%。通过对2022年冬季平稳天气、寒潮天气和降雪天气进行检验,MAE均在2.0 ℃以内,证实FCNN模型对不同天气的路面温度都有一定的预报能力。

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