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1.  两类ENSO事件对中国东部地区极端降水的影响  
   李艳  马百胜  杨宣《长江流域资源与环境》,2019年第2期
   利用1979~2010年中国地区降水数据和IRESST全球海温数据,对比研究了东部型和中部型El Ni1o/La Ni1a事件成熟期至衰退期(冬季至次年夏季)对中国东部地区极端降水和一般降水的影响,进而揭示在两类ENSO事件影响中国东部地区降水时,极端降水和一般降水各自所占的比重。结果表明:极端降水在冬、春和夏季均占总降水量的1/2以上,其中冬季所占比重最高,夏季最低,而且长江以北比长江以南高。当两类ENSO事件发生时,中国东部地区极端降水异常空间分布特征与该地区总降水基本一致,而该地区一般降水异常分布特征则与总降水和极端降水显示出较大差别,表明两类ENSO事件均是主要通过影响极端降水异常来影响到我国东部地区的总降水异常分布。从两类ENSO事件对比来看,东部型ENSO对中国东部地区极端降水的影响要显著强于中部型ENSO,而且在各季节,两类ENSO事件影响下极端降水的空间分布特征也有所不同。在此基础上,分析了1979~2010年4次最强ENSO事件对于中国东部地区极端降水的影响,结果发现,最强ENSO事件对极端降水的影响也是远强于一般降水,而且极端降水异常分布特征与总降水异常基本一致,但是当最强ENSO事件发生时,中国东部地区极端降水和总降水的异常变化较一般ENSO事件更剧烈。    

2.  ENSO对中国四季降水的影响  被引次数:52
   龚道溢 王绍武《自然灾害学报》,1998年第7卷第4期
   对1880年以来我国东部地区35个站的四季降水序列资料和1951年以来120个站的观测降水资料,利用X2检验和合成分析方法,研究了我国四季降水与ENSO事件的关系。近百年来,每逢ElNino年,我国东部北方地区夏、秋和冬季降水及年降水都偏少,江南地区秋季降水显著增加,东南地区冬季降水也显著偏多:LaNina年则相反。春季降水情况基本上与这些年没有关系。1997年我国东部地区降水异常的型式,与过去百年资料统计显示出的ElNino年中国的降水异常相一致,这可能说明1997-1998年的强ElNino事件对我国降水的影响比重较大。    

3.  青藏高原夏季水汽输送特征分析  
   王彬宇  范广洲  周定文《长江流域资源与环境》,2014年第Z1期
   利用NCEP/NCAR逐日及月平均再分析资料,采用高斯滤波、EOF分析、合成分析、相关分析等方法对50年来青藏高原夏季水汽输送的特征进行了分析。结果表明:青藏高原夏季各层的水汽输送具有其独特性。高原中东部是华北及我国中东部地区高空水汽的重要来源,华南及长江中下游地区高空的水汽主要来源于南海地区。高原的平均流输送与总水汽输送具有基本相同的分布特征,瞬变波输送的经向性非常强,平均流输送比瞬变波输送大一个量级。平均流输送对我国西南和中东部地区高空的水汽含量起重要作用,瞬变波输送主要影响高原北部及我国华北地区高空的水汽含量。EOF分析反映了高原水汽输送的不同方式,EOF1反映了夏季高原地区的西北风水汽输送距平。大约在1976年以前,西北风输送正异常,1976年以后,西北风输送负异常,即西北风输送显著减弱。EOF2主要表现为夏季高原地区西南风的水汽输送距平。大约在1980年以后,西南风的水汽输送正异常。1980年以前,西南风的水汽输送负异常,即西南风输送减弱。    

4.  厄尔尼诺——拉尼娜现象和气候异常(二)  
   薛宝柱《防灾科技学院学报》,1999年第4期
   二、厄尔尼诺事件的影响 由于近年,特别是97—98年的厄尔尼诺事件很强,造成了强烈的气候异常和区域性的气象灾害,因此一般人认为厄尔尼诺必然引起气候异常和自然灾害,这是一种误解。首先,联合国世界气象组织列出的导致世界气候异常的三大因子,厄尔尼诺是其中之一(另两个因子是温室效应和森林与草地等植被的破坏)。另外,厄尔尼诺除与赤道太平洋沿岸直接影响区的气候异常有较高的相关性外,对其他地区都是间接影响区。这些地区自然灾害的发生,厄尔尼诺只是外因,内因则是本地区的冷、热源和大气环流的变化。其次,厄尔尼诺事件也有两重性,气候异常也有时产生好的作用。例如在本世纪最强的6次厄尔尼诺年中,虽然在部分地区造成重    

5.  气候变暖与我国夏季洪涝灾害风险  被引次数:9
   龚道溢《自然灾害学报》,1999年第8卷第3期
   根据近十几年的月平均降水观测资料,对我国东部地区夏季降水的异常偏多和偏少的趋进行了分析,发现自70年代后期以来,东部地区降水量及降水异常偏多事件有明显的处升趋势;同时异常偏少事件则略有下降,但不显著。    

6.  厄尔尼诺-拉尼娜事件对新疆环境气候的影响研究  
   徐洁  张新军  王舒  彭艳梅  肖高翔《环境科学与管理》,2015年第10期
   基于近54年发生的厄尔尼诺/拉尼娜事件和新疆气候资料,分析新疆环境气候变化特点表明:1961年以来新疆降水量和气温均呈现明显增加的趋势.厄尔尼诺/拉尼娜事件呈现出起伏波动的特点,且1980年以后波动趋势更为剧烈,厄尔尼诺事件发生强度要大于拉尼娜事件.强厄尔尼诺年极端降水事件增多.厄尔尼诺/拉尼娜事件年对新疆各地区降水、气温影响不同,厄尔尼诺年塔城、阿勒泰北部、巴州北部、南疆西部喀什至和田一带增湿明显,阿勒泰东部、哈密北部升温作用显著.    

7.  世界气象组织预测2015年将出现厄尔尼诺现象  
   《中国环境科学》,2015年第4期
   世界气象组织3月16日发布关于厄尔尼诺现象的最新简报,指出太平洋赤道海域水温异常已持续5个多月,大多数气象模型预测2015年中期将出现厄尔尼诺现象.简报说,从2014年10月到2015年3月,太平洋赤道海域水温超过正常水温0.5~1℃,曾接近或超过厄尔尼诺现象的临界值.不过,近来云量及降水异常等其他导致厄尔尼诺的大气特性并未形成,部分大气指标在最近数月处于中性状态.    

8.  广东省大气污染典型案例特征及其影响因素分析  
   潘月云  陈多宏  叶斯琪  沈劲  嵇萍  汪宇  谢敏  许凡《安全与环境工程》,2017年第24卷第2期
   基于广东省空气质量监测和天气形势及气象观测数据,分析了2015年广东省典型大气污染案例中的空气质量污染特征,识别了主导天气形势及气象特征,并结合后向轨迹聚类分析,初步探讨了空气污染与气团来源的关系.结果表明:2015年全省共发生13次大气污染事件,呈现冬季(12~2月)主要为高浓度PM2.5污染、春夏秋季(4~10月)高浓度O3污染事件时有发生的时间特征和重污染区集中于珠三角地区的空间特征;从主导天气形势看,广东省大气污染事件可分为高压出海型、热带低压型、弱槽弱脊型和高压控制型4个类型;通过典型地区后向轨迹聚类分析,发现偏南和偏北方向的污染气团输送与珠三角地区O3污染关系密切相关,东南和偏西方向的污染气团对PM2.5污染有重要影响.该研究对本地区大气污染演变趋势预测和污染防治具有重要的参考意义.    

9.  气候异常与中国小麦白粉病灾害流行关系的研究  被引次数:18
   霍治国  叶彩玲  钱拴  陈林  刘万才《自然灾害学报》,2002年第11卷第2期
   分析了厄尔尼诺事件与我国冬小麦白粉病发病面积的相关关系。结果表明:在厄尔尼诺出现的起始年,冬小麦白粉病发病面积相对较小;在厄尔诺起始年至下一个厄尔诺起始年前的前一年,冬小麦白粉病发病面积趋势逐年增大,并在下一个厄尔尼诺起始年前一年达到最大值;在连续出现厄尔尼诺的年份,冬小麦白粉病发生面积逐年降低。厄尔尼诺事件通过引发主要麦区的诱水、温度异常来影响小麦白粉病的流行程度。造成厄尔尼诺年我国小麦白粉病发病面向相对较低的原因,与厄尔尼诺起始年前的冬半年寒潮活动加强造成冬小麦冻害严重,大大降低了小麦白粉菌的越冬基数及春季干旱不利于小麦白粉菌的侵染有关。    

10.  我国华北沙尘天气的成因与治理对策学术报告会简述  
   《中国人口.资源与环境》,2000年第3期
   中国科学院地学部于 2 0 0 0年 5月 5日在北京召开“我国华北沙尘天气的成因与治理对策”学术报告会 ,叶笃正院士等专家经过调研分析提出 ,今年强沙尘天气是反厄尔尼诺事件和地表覆被状况恶化所致。专家分析造成沙尘天气的原因是 :———我国北方地区大风日数的增减是气候周期性变化的反映 ,而今年强沙尘天气陡增是因为处于反厄尔尼诺事件的高峰期所致。专家解释说 ,反厄尔尼诺事件即指赤道中东太平洋海表异常降温现象 ,也就是“拉尼娜现象”。它会扰乱正常的大气环流状况 ,并进一步影响到其他地区。———我国北方地表覆被状况局部改善、整…    

11.  中国春季降水与南印度洋偶极子的关系研究  
   肖莺  任永建  杜良敏《长江流域资源与环境》,2014年第4期
   利用美国国家海洋和大气管理局海温资料和1951~2010年中国160站月降水量资料,分析了前期冬季(12~2月)印度洋海表温度与中国160站春季降水的关系及其影响机制。研究表明:冬季印度洋海温异常的空间模态主要有两种:符号一致的单极和东、西符号相反的南印度偶极。将第2模态的时间系数定义为南印度洋偶极子指数。该指数与中国次年春季降水关系较好,并利用NCEP/NCAR再分析资料进行机制分析,发现主要南印度洋偶极子通过以下途径影响中国春季降水:中高纬,SIOD的影响主要引起低纬度的海温及对流异常,通过中低纬度间的相互作用,在中高纬产生较强的遥响应,从而影响同期冬季欧亚大陆的环流变化,这种扰动在西风气流的作用下引起后期春季北太平洋地区对流活动异常,通过中低纬度间的相互作用,加强中高纬地区的遥响应,表现为欧亚大陆EUP波列;低纬,SIOD的影响主要引起南海-海洋性大陆的海温及对流异常,引发经向环流异常,导致黄河至长江中下游地区垂直运动异常和气流辐合异常。    

12.  太原市PM_(2.5)周期性特征及其成因分析  
   周静  张岳军  相栋  韩照宇《生态环境学报》,2018年第3期
   为研究太原市城区PM_(2.5)浓度不同时间尺度的演变特征及其与气象要素之间的关系,基于PM_(2.5)监测浓度、气象观测数据和再分析资料,利用小波功率谱和交叉小波方法分析了2014年1月1日—2016年5月31日太原市PM_(2.5)的周期变化,及其同气象要素的协同关系,同时研究了对应时段的太原市PM_(2.5)与天气形势的相关关系。结果表明,太原市PM_(2.5)浓度变化存在2~8 d和10~16 d的显著周期,与2 m相对湿度、混合层高度、近地面逆温强度和10 m风速具有相似的共振变化,显著时段主要在每年9月份左右至次年3月份。特定的天气形势是太原市冬季PM_(2.5)持续偏高的背景因素之一,特定的天气形势下PM_(2.5)与同期的气象要素存在密切的协同关系。在研究时段内,太原市PM_(2.5)浓度与华北地区海平面气压呈负相关关系,与朝鲜半岛、日本海的海平面气压呈正相关关系,与500 hPa高度场相关性最显著的区域主要分布在中国华北、东北以及朝鲜半岛,主要表现为正相关关系。研究时段内,中国东部上空500 hPa高度场异常偏高,海平面气压偏低,近地面风速减弱等不利于污染物扩散的形势是造成太原市冬季PM_(2.5)浓度持续偏高的背景因素之一。研究结果有利于从不同时间尺度了解太原市PM_(2.5)的变化规律及气象影响因素,对太原市大气污染防治,重污染预报预警工作具有较大的意义。    

13.  基于多卫星遥感的东北地区霾污染时空特征研究  
   何月欣  张学磊  陈卫卫  张世春  赵红梅《环境科学学报》,2018年第38卷第2期
   利用多卫星(MODIS、CALIPSO、VIIRS)观测的气溶胶产品、地面空气质量监测数据和气象资料,获取了东北地区2006—2015年期间气溶胶光学厚度(AOD)的季节和年际变化特征,并对2014年10月14日东北地区一次典型重霾污染过程的特征及其潜在传输路径进行了深入讨论.研究结果显示,自2008年起东北地区灰霾污染范围扩大且污染程度加剧,呈带状空间分布(营口-长春-哈尔滨);区域内AOD值呈春、秋和冬季高,夏季低的时间变化特征.采用CALIPSO星载激光雷达数据与MODIS、VIIRS卫星获取的AOD开展综合分析,可有效弥补MODIS、VIIRS卫星因冬季积雪亮地表干扰所产生的AOD缺省区域,增强对长期积雪覆盖地区霾污染的时空特征分析能力.与反映霾污染空间分布范围更广的VIIRS卫星相比,MODIS卫星AOD值与东北地区地面观测获取的AQI、PM10和PM2.5相关系数更高,分别为0.89、0.73和0.83.进一步研究结果显示,秋末冬初东北地区的霾污染事件与农作物秸秆焚烧有关,同时,华北地区灰霾污染可跨越渤海湾传输至东北地区,进一步形成更大尺度的带状区域污染.    

14.  苏锡常地区PM2.5污染特征及其潜在源区分析  被引次数:1
   葛跃  王明新  白雪  姚静波  朱峥嵘《环境科学学报》,2017年第37卷第3期
   利用2014年12月-2015年11月苏锡常地区国控大气环境质量监测站发布的逐时数据,分析了研究区PM2.5浓度的季节变化和空间分布特征,并利用HYSPLIT模型分析了大气污染物的输送路径及苏锡常地区PM2.5的潜在源区.结果表明,苏锡常地区PM2.5浓度日均值变化趋势基本一致,均呈现冬季高、夏季低的规律.PM2.5浓度四季空间差异显著,不同监测站之间的差异较小.四季PM2.5浓度与其它污染物之间相关性显著.单位面积污染物排放量与空气质量分布的空间错位,表明该地区PM2.5污染与区域性污染物迁移有较大关系.苏锡常地区气流后向轨迹季节变化特征明显,冬、春、秋季的气流主要来自西北内陆地区,夏季气流以东南和西南方向输入居多.聚类分析表明,来自内陆的污染气流和来自海洋的清洁气流是苏锡常地区两种主要输送类型,外源污染气流不仅直接输送颗粒物,还贡献了大量的气态污染物.山东南部、江苏西部、安徽东部、浙江北部及江西西北地区对苏锡常冬季PM2.5浓度贡献较大,春、夏、秋季的潜在源区主要分布在苏锡常本地和周边城市.    

15.  2013-2017年成都冬季空气质量状况改善评估  
   王碧菡  廖婷婷  欧阳正午  蒋婉婷  桂柯  韩琳《环境科学学报》,2019年第39卷第11期
   利用2013-2017年冬季成都市国家环境监测子站PM2.5小时数据,结合MICAPS常规气象观测数据及ERA-interim再分析资料,对成都市2013-2017年冬季空气质量状况、气象条件及近10年大气扩散能力进行综合评估.结果发现,2013-2017年成都冬季12月末-1月初易发生持续性重污染事件,2015-2017年冬季持续性重污染事件总天数较2013-2014年有所减少,2013年冬季PM2.5浓度值最高,达到(149.3±72.2)μg·m-3,2015年最低((80.7±44.1)μg·m-3),5年内冬季PM2.5浓度值呈波动下降趋势,下降率为9.65%,成都市冬季空气质量状况总体有所改善.2013-2017年成都冬季日降水量清除率表明,大于1 mm的降水对PM2.5有明显清除作用,而弱风和低边界层(加权平均)对PM2.5的累积效应显著,2013和2016年空气质量较差由于累积气象主控导致,2015年空气质量较优是由于清除气象主控.综合PM2.5浓度、边界层高度、地面风速和降水等因子,使用2498个有效样本构建成都地区冬季空气停滞气象条件阈值经验公式,为地面风速小于2.2 m·s-1、边界层高度小于520 m且无有效降水(日降水量>1 mm).以2015年冬季大气扩散条件为基准,量化同等扩散条件下减排对PM2.5的影响,结果显示减排有效,但近10年成都地区大气扩散能力有所下降,说明今后大气污染防控将面临更大的挑战.    

16.  警惕"暖冬":农业生产须未雨绸缪  
   齐增恒《环境》,2007年第4期
   在全球气候变暖的长期趋势下,经过大气环流异常与"厄尔尼诺现象"的共同作用,2006/2007年冬季(2006年12月至2007年2月)全国平均气温为-2.4℃,较常年同期偏高1.9℃,仅次于1998/1999年冬季的-2.3℃,为历史同期第二高值.    

17.  厄尔尼诺现象回首  
   晨希《沿海环境》,1999年第1期
   起始于1997年初的厄尔尼诺事件,一直影响到现在.对于本次厄尔尼诺的看法,在科学界基本达成了这样的共识:即本次厄尔尼诺强度为本世纪以来最强的一次,引起了全球性的气候异常,并在许多地方出现了灾害性天气.厄尔尼诺的来历“厄尔尼诺”(Elnino)一词是西班牙语“圣婴”、“耶稣之子”的意思,是指发生在赤道东太平洋附近的洋面上的海水异常增暖的事件.由于发生在圣诞节前后,所以被称之为“厄尔尼诺”现象.“厄尔尼诺”现象一般3至7年发生一次,每次的持续时间长短不一,一般为12至24个月,平均持续时间为17个月左右.据资料统计1880年至1980年的100年间共发生厄尔尼诺事件25次,平均约每4.4年发生一次,三十年代前厄尔尼诺事件平均12年发生一次,进入七十年代后发生较为频繁,每    

18.  2013—2015年青藏高原玛多地区两次动态融雪过程及其与气温关系对比分析  
   周扬  徐维新  张娟  白爱娟  刘晓敬  徐国元《自然资源学报》,2017年第32卷第1期
   受自然条件与观测数据的限制,青藏高原腹地高时间频次积雪融雪动态过程的认识与研究十分不足。论文利用玛多地区野外观测试验场2013—2015年冬半年每30 min同步积雪深度和气温数据,对发生在2013年12月和2014年11月的积雪动态融雪过程及其与气温的关系进行了对比分析。结果表明:2013—2014年冬季融雪过程表现为先缓后急的总体特征,每日融雪过程主要发生在13:00 ~ 18:00间,而2014—2015年冬季融雪整体表现为均匀变化的过程,每日融雪过程主要发生在7:00 ~ 16:00间。雪深变化与气温存在紧密联系,玛多地区两次冬季融雪过程日最高气温都低于0 ℃,融雪发生前3 h之内的气温都将显著影响到积雪雪深变化,融雪幅度主要取决于超前半小时和当时的温度条件,雪深与气温间的线性关系与雪的厚度存在密切联系。两次融雪过程的发生与大于0 ℃变温过程关系密切,升温的变化过程可能更有利于促进积雪消融。    

19.  基于EOS/MODIS影像的青海省一次典型沙尘遥感监测  
   祁佳丽  李生寿  李淑敏《环境监控与预警》,2018年第4期
   基于2012年11月至12月上午轨道星Terra共7景MODIS数据,对影响青海省的一次典型沙尘事件进行研究。结果表明,沙尘天气始于2012年11月18日,在12月1日及2日达到高峰,持续到12月18日趋于减弱;沙尘天气影响区域范围较广,主要影响省域西北、东北地区,面积占省域面积的11.26%至43.36%;沙尘天气扩散趋势与路径整体上由西北向东北地区,东部人口密集区沙尘天气出现时间相对西北地区、青南高原地区出现滞后。    

20.  基于EOS/MODIS影像的青海省一次典型沙尘事件遥感监测研究  
   祁佳丽  李生寿  李淑敏《环境监控与预警》,2018年第10卷第4期
   基于2012年11月至12月上午轨道星Terra共7景MODIS数据,对影响青海省的一次典型沙尘事件进行研究。结果表明,沙尘天气始于2012年11月18日,在12月1日及2日达到高峰,持续到12月18日趋于减弱;沙尘天气影响区域范围较广,主要影响省域西北、东北地区,面积占省域面积的11.26%至43.36%;沙尘天气扩散趋势与路径整体上由西北向东北地区,东部人口密集区沙尘天气出现时间相对西北地区、青南高原地区出现滞后。    

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