中国生态脆弱区叶面积指数变化的主导气象因子研究

开展气候变化背景下中国生态脆弱区叶面积指数（LAI）变化的主导气象因子研究,对揭示该区陆地生态系统的变化规律和生态系统对气候变化的动态响应具有重要意义,并为生态恢复建设提供科学依据。基于CN0 5.1气象数据和全球陆表特征参量（GLASS）LAI产品,利用主成分分析方法研究了中国生态脆弱区1982—2017年LAI的变化特征及其主导气象因子。结果显示：1982—2017年,中国生态脆弱区气温基本呈上升趋势,而降水趋势的区域差异显著。大部分生态脆弱区LAI呈增长趋势,包括干旱半干旱、黄土高原、青藏高原和西南岩溶山地石漠化脆弱区大部,以及北方农牧林草脆弱区西部和东南部、南方农牧脆弱区北部和东南部。中国生态脆弱区LAI增长的主导气象因子是气温,其中生态脆弱区大部LAI增长的主导气象因子是日平均气温,而干旱半干旱脆弱区西部和南方农牧脆弱区LAI增长的主导气象因子分别是和日最低和最高气温。研究表明,在研究时段升温对我国生态脆弱区植被生长有积极影响,但在一些区域受湿度状况调制。     

污染条件下成都市PM_(2.5)干沉降速率的模拟分析

利用成都市三瓦窑、沙河铺国控环监站2015年9月—2016年8月逐时PM_(2.5)监测数据,结合同期双流国际机场公布的地面气象要素(风场、温度、湿度和压强)以及温江站风速探空资料,首先统计分析了成都市风场、温度和湿度的基本特征,然后计算了污染条件下PM_(2.5)干沉降速率,并建立了适用于不同季节的GIFM模型和多元回归预测模型。结果表明:基本气象要素场的配置以及特殊地形导致了成都市PM_(2.5)干沉降环境恶劣,同时四季差异较大;污染条件下PM_(2.5)干沉降速率约为0.02~0.1 cm/s,表现为冬季<秋季<年<春季<夏季,四季的主要影响因子也不同,秋冬为湿度和压强,春季为温度,夏季为风速,且湿沉降强度过大时,会出现PM_(2.5)干沉降速率的"虚高"现象;GIFM模型和多元回归模型均能很好地预测污染条件下的PM_(2.5)干沉降速率,其预测能力均是夏季最好,冬季最差,春秋次之,通过对比分析表明GIFM模型的预测能力在各季节均优于多元回归模型。     

中国西北地区地表植被覆盖特征的时空变化及影响因子分析

归一化的植被指数(NDVI)自然正交分解结果显示,自上世纪80年代初期至1994年前后,中国西北部区域地表植被覆盖呈增加的过程;1994～2000年,地表植被覆盖状况开始退化,植被退化强度空间分布不匀.TOVS云覆盖数据与地表特征时间变化的一致性,间接证明1994年之后西北部地区植被退化的事实.通过降水和NDVI的相关分析,划分出西北地区地表植被覆盖变化气候影响显著区域、气候与人为影响共同作用显著区域.并从气候和人为影响2个方面分析了造成西北部地区地表植被覆盖状况下降的原因.在降水和NDVI相关显著区域,气候干旱因素是造成1994年后植被覆盖退化的主要原因;而黄河等流域1994年后植被退化的区域,气候干旱和人为活动因素是造成植被覆盖退化的主要因素.     

天津冬季两个典型污染过程高浓度无机气溶胶成因及来源分析

无机气溶胶是天津冬季霾天出现的主要成分,研究挑选了2020年1月污染天中两个典型的高浓度无机气溶胶（SIA）过程（CASE1和CASE2）,利用观测数据和耦合了在线污染物来源追踪方法的大气化学传输模式NAQPMS综合探究了气象要素、区域输送和化学过程的影响.两个过程的ρ（SIA）均值分别为76.8 μg·m^-3和66.0 μg·m^-3,硝酸盐浓度高于硫酸盐和铵盐,均为硝酸盐为主导的污染过程.气象条件影响了无机气溶胶的生成,CASE1过程ρ（SIA）>80 μg·m^-3对应的温度和相对湿度区间分别是[-6℃,0℃]、[2℃,4℃]和[50%,60%]、[80%,100%];CASE2过程对应的温度和相对湿度区间分别是[2℃,4℃]和[60%,70%].外来源对CASE1和CASE2过程SIA的平均贡献率为62.3%和22.1%,分别为区域传输主导和局地生成主导过程.CASE1本地排放对硝酸盐和硫酸盐的贡献分别为16.2 μg·m^-3和8.2 μg·m^-3,均高于外来源的贡献（31.7 μg·m^-3和8.8 μg·m^-3）;CASE2过程本地排放对硝酸盐和硫酸盐的贡献分别为29.3 μg·m^-3和25.1 μg·m^-3,而外来源的贡献为8.1 μg·m^-3和9.4 μg·m^-3.这表明CASE1本地生成和外来源输送贡献造成硝酸盐高于硫酸盐浓度,而CASE2仅本地源造成硝酸盐浓度高于硫酸盐.两个污染过程气相氧化反应是无机气溶胶生成的首要来源,贡献率分别为48.9%和57.8%;非均相反应也是重要过程,对SIA的贡献率分别为48.1%和42.2%;液相反应的影响小.     

长江中下游夏季极端降水事件频次的统计降尺度模拟与预估

利用CMIP5三个耦合模式的历史模拟及不同情景预测结果、NCEP/NCAR再分析资料和长江中下游观测降水资料,采用统计降尺度方法对长江中下游夏季极端降水频次进行模拟和预估。首先,通过计算相关的方法,获取建立统计降尺度预测模型所需的预测因子。提取的预测因子同时满足既是观测环流要素场影响极端降水的关键区域,又是模式要素场预报的高技巧区域两个条件;然后,结合挑选出的预测因子,利用多元线性回归方法建立长江中下游极端降水的统计降尺度预测模型,并对模型性能进行检验。交叉检验结果表明,此种统计降尺度方法能对过去长江中下游极端降水变化有较好的再现能力,且多个降尺度模型结果的集合能进一步提高降尺度方法的模拟技巧;最后,将建立的统计降尺度模型应用于CMIP5未来3种不同的排放情景来对极端降水进行未来预估,并对多模式结果进行集合。结果显示,统计降尺度模型预估未来几个年代际长江中下游夏季极端降水频次相对于1986~2005年呈增加趋势,21世纪中、后期高排放情景下极端降水频次增加幅度高于低排放情景。     

中国区域地表和大气人为影响敏感区域分布

通过1981-2000年NOAA-AVHRR 8km*8km卫星数据,从季节和年尺度分析了人为活动对地表植被覆盖具有显著影响区域分布.在季节尺度上,人为的多季农业耕作活动,造成部分地区植被覆盖出现季节不连续性,在植被轮作季节地表物理减性和几何特征发生明显变化;在年尺度上,人类活动对区域气候的影响主要体现在造成区域地表和...