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主办单位:中国气象局沈阳大气环境研究所
国际刊号:ISSN 1673-503X
国内刊号:CN 21-1531/P

当期目录

    2018年, 第34卷, 第2期 刊出日期:2018-04-30 上一期    下一期
    论文
    基于WRF张弛方法的辽宁地区动力降尺度研究
    易雪, 李得勤, 赵春雨, 周晓宇, 崔妍, 侯依玲
    2018 (2):  1-10.  doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2018.02.001
    摘要 ( 205 )   PDF(2593KB) ( 327 )  
    动力降尺度被广泛的应用于区域气候降尺度工作中,用来制作高时空分辨率的区域气候场。本文采用WRF模式的张弛方法对美国第三代再分析资料(CFSR)进行了动力降尺度,使用观测张弛法同化自动气象站观测资料的同时,采用分析张弛法同化了大尺度再分析资料。选取辽宁省7月和10月作为夏季和秋季代表月份,分析不同降尺度方案对地面要素的模拟能力,发现使用张弛方法在区域气候降尺度过程中,可以明显提高地面2 m温度、10 m风速和2 m相对湿度的模拟能力,其中使用张弛算法同化大尺度的再分析资料和观测资料的准确度最高,相较于控制试验,7月和10月温度、风速和相对湿度的平均均方根误差分别减少了25%、39%和30%。
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    太原市一次重污染天气过程的成因分析
    李义宇, 杨鸿儒, 王楠, 李军霞, 姚佳林
    2018 (2):  11-18.  doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2018.02.002
    摘要 ( 291 )   PDF(1758KB) ( 492 )  
    针对2016年12月29日-2017年1月6日山西省太原市内发生的一次重污染天气过程,通过分析常规天气条件,SO2、PM2.5和PM10的排放清单以及后向轨迹模式,探讨本次重污染事件的成因。结果表明:本次污染事件持续时间长,重度染污持续将近5 d,多种污染物浓度严重超标,细粒子是污染过程的主要贡献;太原市处于冷空气较弱和水汽条件较好的大尺度大气环流形势下,为冷高压持续稳定,近地面风速小、风力弱地面形势下,形成了大范围、长时间的静稳天气;在污染期间太原地区主要受到来自西北和西部共四种气流输送类型的控制,其中来自西北的气流输送轨迹对应的污染物浓度明显小于其他三条轨迹对应的污染物浓度,输送轨迹的输送高度可能是造成轨迹对应污染物浓度之间差异的一个原因,结合污染物排放源分布发现这次污染事件的形成受本地源和长/近距离输送的共同影响,其中本地源的贡献更为显著。
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    塔里木盆地东部地区一次典型区域性沙尘天气分析
    仇会民, 周成龙, 杨帆, 马凯, 冶晓婷, 周雪英
    2018 (2):  19-27.  doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2018.02.003
    摘要 ( 223 )   PDF(3014KB) ( 272 )  
    利用地面气象观测资料、探空观测和美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)资料,对塔里木盆地东缘的一次典型区域性沙尘天气过程进行分析,并探讨其滞空原因及传输特征。结果表明:南疆盆地热低压的强烈发展及气温异常偏高为沙尘天气的发生提供了动力和热力条件;在浮尘天气维持期间,塔里木盆地近地层层结较稳定,垂直湍流较弱,逆温层温差与能见度具有较好的对应关系,逆温层厚度较稳定;强沙尘天气期间,逆温层中温度梯度明显,接地逆温层厚度越薄,浮尘物越易出现沉降现象,能见度则出现好转;沙尘暴转为浮尘天气时,逆温层温差和厚度存在明显的跃增;当质点移动路径经过库尔勒地区的西南或东南方向的两个关键区时,可能对库尔勒地区的沙尘天气造成影响,当质点移动以偏东路径为主时,将有利于库尔勒地区的浮尘减弱;由于受若羌地区的地理环境影响,东北、西南或偏西路径均可以造成若羌地区出现沙尘天气。
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    辽宁省极端长历时暴雨时空分布及影响系统特征
    陈传雷, 管兆勇, 肖光梁, 程攀, 杨磊, 黄海亮
    2018 (2):  28-34.  doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2018.02.004
    摘要 ( 229 )   PDF(1392KB) ( 370 )  
    利用2005-2015年辽宁省自动气象站逐小时降水资料和NCEP的1°×1°格点再分析资料,分析了辽宁极端长历时暴雨的时空分布特征、影响天气系统和不同天气系统下的降水分布特征。结果表明:辽宁极端长历时暴雨分布广,大致可划分为4个易发区,降水雨强≥ 10 mm·h-1的持续时间以6-8 h为主,最长可达14 h,最大雨强可达91 mm·h-1,总降水量6-7 h可达150-200 mm、8-10 h可达250-350 mm;暴雨次数年际变化大,7-8月是多发期,7月过程次数虽多但范围小,8月过程次数虽少但范围大,15-17时和22-02时最容易开始发生该型暴雨;高空影响天气系统中,鄂霍次克海阻塞高压次数最多且造成的降水持续时间最长、雨强最大、分布范围最广,纬向环流型暴雨分布零散,贝加尔湖阻塞高压型暴雨分布相对集中;地面影响天气系统中,高压后部型次数最多且造成的降水雨强最大,华北气旋造成的降水持续时间最长,高压后部型、台风型和江淮气旋型暴雨分布相对集中,蒙古气旋型和华北气旋型暴雨分布零散。
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    1963-2012年南昌市气温和降水变化分析
    贺志明, 邓诗茹, 吴琼, 李磊
    2018 (2):  35-43.  doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2018.02.005
    摘要 ( 416 )   PDF(1983KB) ( 521 )  
    利用1963-2012年南昌站、安义站逐日温度和降水资料,2012-2016年南昌市22个加密气象站资料,结合城市发展有关数据,分析了1963-2012年城市化对南昌城区局地气候的影响。结果表明:南昌城区50 a平均气温增温幅度约为1.07℃,增温率约为0.21℃/10 a;南昌郊区的增温幅度约为0.54℃,增温率约为0.11℃/10 a,城区上升幅度比郊区明显。南昌城市热岛强度从20世纪60年代开始,一直呈上升趋势,热岛强度为1.0℃,上升幅度为0.11℃/10 a。南昌城区出现多个气温高值中心,热岛呈现出多中心分布特征。全球气候变暖和城市发展对南昌城区最低气温影响显著。50 a间,南昌城区年平均最低气温比郊区年平均最低气温高1.83℃。南昌市城区和郊区年总降水量均呈上升趋势,城区和郊区的年总降水量分别上升了28.67 mm/10 a和6.99 mm/10 a。南昌上半年城区月平均降水量均高于郊区,存在一定程度的"雨岛"效应。南昌市四季降水中心及空间分布特征各不相同。
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    1961-2016年吉林省积雪增量与积雪日数时空变化特征
    徐士琦, 傅帅, 张小泉
    2018 (2):  44-51.  doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2018.02.006
    摘要 ( 238 )   PDF(5882KB) ( 455 )  
    利用1961-2016年吉林省45个气象站逐日积雪观测资料,采用经验正交函数(Empirical Orthogonal Function,EOF)分解、集合经验模态(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)分解及线性拟合等方法,研究吉林省积雪增量和积雪日数的时空变化特征。结果表明:1961-2016年吉林省积雪增量和积雪日数的空间差异显著,二者高值区集中分布在吉林省东部长白山一带,低值区多集中分布在吉林省中西部平原区。积雪量与气象观测站的地理位置有关,高海拔和低纬度地区积雪偏多,低海拔和高纬度地区积雪偏少。积雪增量和积雪日数阶段变化特征明显,60-80年代末期以增加趋势为主;90年代积雪有所减少,2000年以后积雪迅速增多。吉林省积雪增量和积雪日数包括3个主要分布型,第1个类型为全区一致偏多(偏少)型,第2个类型为东部地区偏多(少)、西部地区偏少(多)的东西反相型,第3个类型为中部地区偏多(少)、东部和西部地区偏少(多)型。传统回归线性趋势与EEMD非线性趋势法均可以反映出近56 a吉林省积雪增量和积雪日数呈增加的趋势,但线性趋势法放大了积雪增量和积雪日数的增加速率。
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    2015年上海地区空气质量状况及其与气象条件的关系
    毛卓成, 马井会, 瞿元昊, 余钟奇, 周广强, 许建明
    2018 (2):  52-60.  doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2018.02.007
    摘要 ( 288 )   PDF(1770KB) ( 651 )  
    利用2001-2015年上海地区空气质量监测资料和2014-2015年气象观测资料,详细分析了2015年(强厄尔尼诺年)大气环流背景下上海地区的空气质量状况及其变化特征,并分析了引起这种变化的气象因子的特征。结果表明:2015年上海地区PM10和SO2年平均浓度均达2001-2015年的最低值,NO2为次低值。上海地区空气污染已从S、N和PM10等传统煤烟型污染转为以PM2.5为代表的复合型污染和以O3为代表的光化学污染。在上海、广州和北京3个一线城市中,2015年上海市空气质量优良率、PM2.5和PM10年平均浓度均介于北京和广州市之间,上海市年平均NO2和O3浓度最低,SO2年平均浓度最高。2015年上海市PM2.5浓度较2014年出现上升趋势,其中春季和夏季PM2.5浓度明显下降,而易污染季节(1月、2月、10月、11月和12月)PM2.5浓度显著上升,主要是由于易污染季节平均风速减小,连续小风次数出现增多,逆温强度增强和逆温次数增多及西向输送增加。受强厄尔尼诺事件影响,易污染季节北半球极涡收缩,欧亚纬向环流增强和东亚大槽偏东偏弱,导致冷空气活动减弱,为2015年上海市空气质量变差提供了大气环流背景。
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    峨眉山景区负氧离子浓度变化特征及预测模型研究
    张勇, 陈兰英, 刘婷, 肖娟
    2018 (2):  61-68.  doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2018.02.008
    摘要 ( 260 )   PDF(1324KB) ( 281 )  
    基于2015年9月至2016年8月峨眉山景区的负氧离子浓度和空气质量指数(Air Quality Index,AQI)的监测资料及气温、相对湿度及降水量的观测资料,分析了峨眉山景区负氧离子浓度的季节变化特征及其与相关气象要素的关系,并建立了适用于峨眉山景区的负氧离子浓度预测模型。结果表明:2015年9月至2016年8月峨眉山景区负氧离子浓度达到森林空气负离子二级标准,且具有明显的季节变化特征,秋季负氧离子浓度最高,春和夏季次之,冬季负氧离子浓度最低。AQI、气温和降水量是影响峨眉山景区负氧离子浓度的关键气象因素,秋季温度适宜、降雨充沛、空气湿润及植物生物量大等为负氧离子浓度较高的原因,冬季混交林落叶树木的落叶和植物生物量降低、降雨较少及空气干燥等为负氧离子浓度较低的原因。运用S模型建立的峨眉山景区负氧离子浓度的预测模型为:y=exp(1.4552/x+7.5988),模型预测效果较好;插值逼近的负氧离子浓度三维预测模型的决定系数为1,模型拟合效果较好,可以清晰地反映峨眉山景区负氧离子浓度与解释参数之间的规律。建立的峨眉山景区负氧离子浓度S预测模型可以预报负氧离子浓度,负氧离子浓度三维预测模型可以用于负氧离子浓度分析预报系统的设置,更适用于峨眉山景区负氧离子浓度的预测。
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    沈阳市主要公园土壤多环芳烃污染特征研究
    刘伟鹏, 刘伟, 张文娟, 侯伟, 李悦
    2018 (2):  69-74.  doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2018.02.009
    摘要 ( 180 )   PDF(888KB) ( 138 )  
    在沈阳市选取7个主要公园,于2017年3月采集土壤样品,采用高效液相色谱法对15种美国环保署优控多环芳烃(Polycyclic Aromatic Hydrocarbons,PAHs)的浓度进行分析。结果表明:2017年沈阳市各公园PAHs的污染特征不同,主要污染成分差别明显,其中万泉公园土壤污染水平最高,土样中PAHs浓度远高于其他采样点。由纵向分析发现,沈阳市各公园PAHs浓度随着土壤深度增加呈下降的趋势。由沈阳市各公园土壤样品中PAHs不同环数所占百分比可知,中、高环数污染物组分含量普遍较高而低环数污染物组分含量均较少,表征各公园土壤污染源主要为燃料燃烧。通过比值法进一步分析可知,沈阳市各公园土壤中PAHs来源主要为燃料的高温燃烧,燃烧源主要为煤、石油类、生物质燃烧的混合源。
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    东北地区春玉米关键生育期干旱对根系生长的影响
    蔡福, 明惠青, 谢艳兵, 米娜, 赵先丽, 张玉书
    2018 (2):  75-81.  doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2018.02.010
    摘要 ( 182 )   PDF(821KB) ( 213 )  
    利用锦州大型土壤水分控制试验场和根系观测系统开展东北地区春玉米拔节与抽雄期不同程度干旱胁迫试验,采用微根管方法观测春玉米根系的生长,研究春玉米不同发育期干旱胁迫对40 cm、120 cm和160 cm土壤深度根系分布的影响。结果表明:春玉米不同土壤深度直径为1 mm以下的细根多于粗根,40 cm土壤深度细根所占比例最大,与之相比,120 cm和160 cm土壤深度直径为1 mm以上粗根所占比例有所增大。春玉米拔节期干旱初期40 cm土壤深度根长密度(Root LengthDensity,RLD)随干旱加重而增大,干旱胁迫可以促进玉米根系向土壤深处生长;乳熟期后玉米上层根系因拔节期干旱而提前衰老;抽雄后干旱也可使玉米根系向更深层土壤伸展,但干旱出现过晚将减弱对根系生长的促进作用。此外,玉米长期干旱后复水可使根系在短时间内补偿性快速生长。
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    吉林省春玉米农业气候资源适宜度时空分布特征
    邱美娟, 郭巧, 郭春明, 王冬妮, 袁福香, 慕臣英
    2018 (2):  82-91.  doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2018.02.011
    摘要 ( 216 )   PDF(2559KB) ( 231 )  
    为了明确吉林省春玉米农业气候资源的适宜性,利用模糊数学方法建立了吉林省春玉米各生育期的温度适宜度、降水适宜度、日照时数适宜度和气候适宜度模型,并分析了温度适宜度、降水适宜度、日照时数适宜度和气候适宜度的时空分布特征。结果表明:1961-2010年吉林省春玉米全生育期的温度适宜度呈西高东低的空间分布特征,温度适宜度普遍为0.70以上,总体较适宜,且温度适宜度呈增大的趋势;春玉米营养生长期和生殖生长期的温度适宜度总体与全生育期的温度适宜度分布一致。近50 a吉林省春玉米各生育期日照时数适宜度较高,普遍为0.80-1.00,呈西高东低的空间分布特征。春玉米降水适宜度年际波动幅度较大,普遍为0.40-0.60。吉林省春玉米全生育期气候适宜度基本为0.60-0.75;春玉米营养生长期气候适宜度多为0.70以上,比全生育期气候适宜度偏高;而春玉米生殖生长期的气候适宜度多为0.70以下,比全生育期气候适宜度偏低。近50 a吉林省春玉米气候适宜度不存在明显的区域差异,春玉米各生育期气候适宜度总体呈不显著的减小趋势。
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    简报
    玉米干旱天气指数保险产品设计——以吉林省为例
    曲思邈, 王冬妮, 郭春明, 杨旭, 王美玉, 邱美娟
    2018 (2):  92-99.  doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2018.02.012
    摘要 ( 187 )   PDF(1202KB) ( 312 )  
    设计吉林省玉米干旱天气指数保险产品,是对吉林省传统农业保险的有益补充,对转移吉林省干旱风险和保障吉林省农业经济健康发展具有重大意义。利用1981-2014年吉林省玉米发育期观测资料、气象观测资料及玉米产量资料,采用基于Weibull分布模型的参数化产量风险分析方法,厘定纯保费率并分析其空间分布,建立吉林省玉米干旱保险天气指数模型,同时设计了基于不同免赔额的保险产品。结果表明:吉林省玉米单产风险分布和纯保费率可以采用Weibull分布模型进行有效模拟及厘定;纯保费率的高值区主要分布在吉林省西部地区,适合高免赔额费率;纯保费率的低值区主要分布在吉林省东南部地区,适合低免赔额费率,实现了保险产品的地区差异性,与吉林省玉米生产的实际情况符合。基于不同免赔额设计吉林省玉米干旱天气指数保险产品,当免赔额分别为10%、15%和20%时,对应启动赔付的玉米干旱天气指数Id分别为14.25、30.15和46.06。
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    基于BP人工神经网络法沈阳市PM2.5质量浓度集成预报试验
    李晓岚, 刘旸, 栾健, 马雁军, 王扬锋, 张婉莹
    2018 (2):  100-106.  doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2018.02.013
    摘要 ( 174 )   PDF(1296KB) ( 227 )  
    基于CUACE(CMA Unified Atmospheric Chemistry Environment)和CMAQ(Community Multiscale Air Quality)空气质量模式预报产品,应用BP(Back-Propagation)人工神经网络法建立沈阳市不同地点小风和高湿条件下PM2.5浓度集成预报模型,并对预报结果进行检验。结果表明:与单一空气质量模式相比,集成模型预报的PM2.5浓度更接近实测值,预报的PM2.5浓度的平均偏差和归一化均方误差均明显减小,预报的PM2.5浓度的模拟值在观测值两倍范围内的百分比(FAC2)明显提高。集成模型能较好地预报PM2.5浓度高值的变化,且显著提高了沈阳市外围城区PM2.5浓度的预报水平。集成预报模型可以实现CUACE和CMAQ两种空气质量模式产品的最优综合,对空气质量的实时预报具有一定的参考价值。
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    快报
    AERMOD模型在葫芦岛市的应用研究
    刘海龙, 邹旭东, 杨洪斌, 张云海, 汪宏宇, 刘玉彻
    2018 (2):  107-112.  doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2018.02.014
    摘要 ( 174 )   PDF(540KB) ( 199 )  
    应用AERMOD模型,基于葫芦岛市2016年污染源排放清单和相关参数,模拟了葫芦岛市SO2和NO2的地面浓度,并与葫芦岛市4个大气环境监测站的对应资料进行对比验证。结果表明:SO2和NO2模拟的平均值均略小于监测值,造成这种差异的原因较多,但主要原因是模拟中所用的污染源排放清单还不够完善。而SO2的监测和模拟结果的相关性比NO2略好,其中SO2总的相关系数的平均值为0.71,而NO2为0.64;4个监测点位SO2总的平均值的相对误差为-19.4%,4个监测点位NO2总的平均值的相对误差为-25.6%。在SO2的模拟结果中,冬季和春季监测和模拟结果的相关性相对较好,其中冬季监测和模拟结果的相关系数平均值为0.79;而NO2的模拟结果中,冬季和秋季监测和模拟结果的相关性相对较好,其中冬季监测和模拟结果的相关系数平均值为0.69。
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