科尔沁湿草甸参考作物蒸散发模拟分析

为探明气候变化下干旱半干旱地区湿草甸参考作物蒸散发(ET₀)影响因子,使用FAO 56 P-M模型对科尔沁湿草甸ET₀进行模拟,利用涡度相关系统对模型的适用性进行评价,并通过通径分析及指标敏感性分析对ET₀的影响因子进行辨识。结果表明:(1)小时尺度模拟精度最高,日尺度次之,月尺度较差,小时尺度上晴、阴、雨3种天气条件下模拟效果不同,晴天最优,阴雨天较差。(2)ET₀年内变化呈单峰曲线状,生长季明显高于非生长季,集中在3—10月,占全年89.79%。生长季典型晴天ET₀逐小时分布特征遵循倒“U”单峰型变化规律。(3)通径分析结果显示,对ET₀的通径系数以及对回归方程估测可靠程度E的总贡献均表现为VPD(饱和水汽压差) > T_min(最低气温) > R_n(冠层表面净辐射)>u₂(2 m高度风速),即VPD为影响ET₀最重要的因子;指标敏感性分析中,在去除VPD后引起的E变化最大,说明ET₀对VPD的变化最为敏感,其次为u₂、T_min和R_n。     

时间尺度重构EEMD-GRNN改进模型预测PM2.5的研究

合理构建PM_2.5浓度预测模型是科学、准确地预测PM_2.5浓度变化的关键。传统PM_2.5预测EEMD-GRNN模型具有较好的预测精度,但是存在过于关注研究数据本身而忽略其物理意义的不足。本研究基于南京市2014-2017年PM_2.5浓度时间序列数据,分析PM_2.5浓度多尺度变化特征及其对气象因子和大气污染因子的尺度响应,基于时间尺度重构进行EEMD-GRNN模型的改进与实证研究。南京市样本数据PM_2.5浓度变化表现为明显的天际尺度和月际尺度,从重构尺度（天际、月际）构建GRNN模型更具有现实意义;同时,PM_2.5对PM₁₀、NO₂、O₃、RH、MinT等因子存在多尺度响应效应,以其作为GRNN模型中的输入变量更具有时间序列上的解释意义。改进后的EEMD-GRNN模型具有更高的PM_2.5浓度预测精度,MAE、MAPE、RMSE和R²分别为6.17、18.41%、8.32和0.95,而传统EEMD-GRNN模型的模型有效性检验结果分别为8.37、27.56%、11.56、0.91。对于高浓度天（PM_2.5浓度大于100 μg/m³）的预测,改进模型更是全面优于传统EEMD-GRNN模型,MAPE为12.02%,相较于传统模型提高了9.03%。     

毛乌素沙区1961-2016年降水特征

基于毛乌素沙区10个气象站1961-2016年观测资料，应用Mann-Kendall方法和t检验法对各气象站年降水量进行了突变检验，借助小波分析讨论了各气象站年降水量的周期特征，根据降水量等值线划分结果对整个研究区分区分析了年、季、月和日尺度上的降水变化特征，并在两个时段上分析了季节性降水的差异。结果表明：毛乌素沙区年降水量空间特征差异明显，东部亚区呈上升趋势，中西部亚区呈下降趋势，但变化趋势不显著且无突变发生；降水年内分配不均，干湿季分明，降水集中在5-9月，夏秋季降水占全年降水比重大，季、月和日尺度降水量存在梯度递减变化；年降水量的年际变化过程存在多重时间尺度的自相似结构；近26年的冬春季降水增加显著，但降水波动幅度小于前30年。     

基于经验模态分解和小波分解估算海气通量涡相关计算中的截断时间尺度

基于时长38天的海表风场实测数据,应用经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)和小波分解(Wavelet Decomposition, WD)这两种数据处理方法首先对涡相关法中的截断时间尺度(CutoffTimescale,CTS)进行估算,结果显示:基于EMD与WD方法估算出的CTS一般都在40秒左右(EMD的结果略小),远远小于传统涡相关法中CTS的取值(固定为10分钟),且EMD和WD的使用使得每一段数据都能够根据自身的湍流特点而获得合适的CTS; EMD方法和WD方法有效的去除了计算结果中的非湍部分,且对通量传输方向的刻画也更加合理,极大提高了通量的计算精度,所得通量与传统方法计算的通量偏差平均值高达45%;研究还对EMD和WD的优缺点进行了对比分析,结果表明EMD相比于WD有更高的自主性,而WD对信号的分离程度则更高。     

基于均一化资料的广州近百年气温变化特征研究

利用RHtest软件结合台站元数据对广州1908—2019年平均气温进行非均一性检验和订正,结果显示在1912、1928、1942、1988、1995、2004和2010年有7个显著的非均一间断点,订正后升温速率为1.39℃/(100 a),较订正前显著增加,具有准50 a和准3 a的显著周期。运用DB16正交小波分析其多时间尺度变化特征,结果显示方差贡献最大的是趋势分量,其次是准3 a和准6 a周期分量。趋势分量从20世纪40年代开始呈现持续的升温趋势;20世纪80年代中期至20世纪末的快速增暖是准50 a和准20 a周期分量的上升期叠加于趋势分量的结果;1998—2014年增暖停滞特征是准50 a、准20 a和准10 a这3个年代际周期分量的降温位相叠加在趋势分量上引起的。     

地壳内的岩浆动力学过程及其资源与环境效应SCIEI北大核心CSCD

岩浆是将地球内部物质传送到表层系统的主要载体,并造成显著的资源聚集和环境效应。岩浆动力学是研究岩浆的迁移、储存、演化、就位以及喷发过程,侧重物理机制。这些岩浆过程主要发生在岩浆通道系统中,包括岩浆储库和岩浆管道。本文对目前国际岩浆动力学领域一些热点和前沿进行了介绍,这包括从岩浆房到岩浆储库概念的转变、岩浆储库的生长和动力学演化过程、岩浆过程的时间尺度以及岩浆中晶体的生长。然后阐述了岩浆中挥发分的种类和溶解度、获取天然岩浆挥发分含量的方法、一些典型镁铁质岩浆中的挥发分含量、岩浆去气的化学和物理机制,并简要梳理了热液金属矿床的形成过程和岩浆挥发分进入地表圈层系统引发的环境气候效应。最后列举了一些岩浆动力学有关的重要科学问题并建议了进一步的研究方向。     

1980-2019年青藏高原积雪深度时空差异性分析北大核心CSCD

积雪是地表特征的重要参数,其对辐射收支、能量平衡及天气和气候变化有重要影响。利用1980-2019年被动微波遥感积雪深度资料对青藏高原积雪时空特征进行分析,在此基础上将高原划分为东部、南部、西部及中部4个区域,并分区域讨论了多时间尺度积雪的变化特征及其与气温、降水的相关关系。结果表明:不同区域积雪深度在不同时间尺度的变化特征存在差异,高原东部积雪深度累积和消融的速率比西部快,南部积雪深度累积和消融速率比中部快。季节尺度上,冬季积雪高原东部最大,中部最小;春季积雪高原东部消融速率最大,西部积雪消融较慢但积雪深度最大;夏季高原西部仍有积雪存在。年际尺度上,各区域积雪深度在1980-2019年均呈现缓慢下降趋势,但东部积雪减少不显著;高原东部积雪深度在1980-2019年呈现出增加-减少-增加-减少的变化,其余3区均呈现出减少-增加-减少-增加-减少的变化。不同区域积雪深度对气温、降水的响应不同,高原东部和中部积雪深度与气温相关性较好;各区域积雪深度与降水呈不显著的正相关关系。     

中尺度降水集合预报随机参数扰动方法敏感性试验

中尺度降水模式预报具有很大的不确定性,为更好地描述与模式降水预报密切相关的物理过程关键参数的不确定性,基于中国气象局GRAPES（Global/Regional Assimilation and Prediction System）中尺度区域集合预报模式,从对模式降水预报不确定性有较大影响的积云对流、云微物理、边界层及近地面层等4个参数化方案中选取了18个关键参数,设计了一种随机参数扰动方案（Stochastically Perturbed Parameterization,SPP）,并通过2015年6—7月总计10 d的随机扰动集合预报试验,对比分析了SPP方案对不同物理过程参数扰动敏感性、随机场时、空尺度敏感性、能量变化特征及其集合预报效果。结果显示,对所选择的任一物理过程参数化方案增加SPP扰动后,降水及等压面要素的概率预报技巧优于无SPP扰动的预报,而扰动积云对流和边界层过程中的参数较扰动云微物理过程中的参数影响更显著,且同时扰动积云对流、云微物理、边界层及近地面层参数化方案中的18个参数的集合预报效果优于扰动任何单一物理过程中的部分参数,表明SPP方案能够有效地提高中尺度降水概率预报技巧;从能量变化特征可知,不同物理过程的参数扰动对动能、内能和总能量的影响层次和特征有所不同,但总体而言,扰动前后各项能量基本相同;随机场时、空尺度敏感性试验发现,SPP扰动随机场时间、空间相关尺度对集合预报效果有明显影响,当扰动随机场选用12 h抗相关时间及截断波数20时,集合预报结果最优。上述结果表明,SPP随机参数扰动方案不仅能够有效提高集合概率预报效果,还能够提高集合降水概率预报技巧,具有良好的业务应用与发展前景。      

我国中部地区夏季干旱的多时间尺度特征及其环流、海温异常

基于CRU逐月降水和NCEP/NCAR再分析等资料,利用集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)方法,分析1948—2016年中国中部地区夏季降水变化的多时间尺度特征及其对应的环流、海温异常,进而解释不同时期影响干旱发生的背景场有何不同。结果表明,中部地区夏季降水以年际变化为主,周期长度为3.8 a和6.9 a,年代际和多年代际变化的方差贡献不足20%。然而,各时间尺度降水变化对不同时期干旱事件的贡献存在较大差异,1960s、1970s,降水年际变化偏弱,相反地,多年代际变化正处于负位相的极小值期;1980s、1990s,多年代际变化位相转正;2000s初,年际变化明显增强。此外,通过分析不同时间尺度降水变化对应的环流、海温背景场,发现热带印度洋海温异常及其引起的西北太平洋副热带高压的变化、大西洋北部海温异常激发的纬向波列以及贝加尔湖地区的阻塞活动、1970s末PDO位相转变伴随的东亚夏季风突变是分别解释降水年际、年代际和多年代际变化的主要原因,进而揭示影响中部地区夏季干旱发生的关键因子及其相对重要性。     

DB16小波对哈尔滨地区汛期降水的分析与预测

利用DB16小波对哈尔滨地区近30 a(1981-2010年)汛期(6-8月)降水进行分析,得出该区汛期降水存在明显的4-6 a,11-15 a以及22-26 a的周期变化。进而预测2011-2014年汛期及各月降水变化,并用实况进行验证。汛期及各月降水的预测准确率为75%,表明该方法具有一定的气候预测能力。