近53 a来长江流域极端降水指数特征

利用1963~2015年长江流域115个气象站点逐日降水数据，分析了不同极端降水指标的空间变化特点和时间变化趋势。结果表明，近53 a来，长江流域多年平均年极端降水量与年降水量从下游到上游逐渐递减，两者变化趋势大致呈现“增-减-增”的空间分布格局。年极端降水量对年降水量贡献（PEP）存在明显的空间分布差异，但贡献比例在流域内普遍呈现增加的趋势。持续1 d的极端降水事件的降水量分布及其变化趋势与年极端降水量的分布特征类似，其对年极端降水量的贡献比例高达65%以上，说明长江流域极端降水以持续1 d的极端降水事件为主。持续2 d及以上的极端降水事件主要集在中皖苏赣局部地区和四川中部地区，但其降水量对年极端降水量的贡献比例较小。从上游到下游，年最大日降水量（MDP）逐渐增大。其中，上游源头地区的沱沱河、曲麻莱和玉树3个站点MDP主要集中在0~25 mm之间，其他站点均以25~50 mm量级为主；长江流域中部地区的MDP大部分以50~100 mm的量级为主，处于100~150 mm之间的次之；长江流域东部地区主要以100~150 mm量级的MDP为主。 关键词： 极端降水；降水贡献；不同历时；长江流域     

降水稳定同位素比率时间变化的iAWBM模拟

进行降水中稳定同位素比率时间变化的i AWBM模拟和比较,有助于评估模式在不同区域的适用性,改善对水循环过程中水稳定同位素变化规律的认识.本文利用i AWBM的模拟数据,分析了GNIP代表站降水中δ18O的时间变化特征、降水中δ18O与温度和降水量之间的关系、区域大气水线,并将模拟结果与实测结果进行了比较.结果表明,9个GNIP代表站的降水同位素在不同季节的变化特点均能被模拟出;各代表站模拟与实测的降水同位素长时间序列之间的相关系数达到显著的信度(p0.001),均方根误差在一个合理的估计范围;i AWBM很好地再现了出现在维也纳、雅库茨克和渥太华站的显著温度效应,出现在香港、波哥大、昆明、哈拉雷和拉罗汤加岛站的降水量效应,以及出现在曼谷站的温度效应和降水量效应共存的特点;模拟的不同气候条件下的区域大气水线与实际大气水线相近.说明i AWBM具有模拟不同气候区降水中稳定同位素时间变化的能力.     

我国大气降水中δ18O变化的多气象因子分析及分区研究

分析了我国29个GNIP站1961—2015年逐月降水中δ~(18)O与局地气象要素(近地面的气温、降水量和大气可降水量、外向长波辐射以及500 hPa高度的风速)和大尺度环流因子(Nino 4区海表温度距平及南方涛动指数)的关系,并基于层次聚类分析和逐步回归分析方法,讨论了我国降水中δ~(18)O的分区,计算了区内降水中δ~(18)O依各气象因子的回归方程.结果表明,秦岭-淮河一线南北两侧站点降水中δ~(18)O与气象因子之间的关系差异显著,是我国的一条重要的降水稳定同位素环境效应分界线.我国降水中δ~(18)O可以分为3个区域,即北部区(包括西北和东北地区)、中部过渡区(含华北及青藏地区)和南部区,其中北部区和中部过渡区的分界线大致与我国西北地区和北方地区的分界线吻合,中部过渡区与南部区大体与我国北方地区和南方地区的分界线相一致.不同地区控制降水中δ~(18)O的气象因子存在差异:北部区为温度,中部过渡区为温度、500 hPa高度风速以及外向长波辐射,南部区是500 hPa高度的风速.研究结果对于认识我国大气降水中稳定同位素空间分布的特征及其内在机制具有重要意义.     

兰州大气细颗粒物中多环芳烃污染特征及来源分析

多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)是环境空气中一类重要的有毒化合物,为探究兰州市大气细颗粒物(fine particulate matter,PM_(2.5))中PAHs的污染特征,于2012年冬季和2013年夏季采集兰州市PM_(2.5)样品共60个,并进行了GC/MS分析.结果表明,16种PAHs的冬、夏季平均总质量浓度分别为(191.79±88.29)ng·m~(-3)和(8.94±4.34)ng·m~(-3),冬季污染程度明显严重;降雪是导致兰州冬季大气PM_(2.5)中PAHs质量浓度降低最主要的气象因素;冬、夏季PAHs的环数分布均以4环比例最大,分别为51.40%和49.94%,5~6环比例夏季41.04%,高于冬季24.94%,2~3环比例冬季23.67%,高于夏季9.03%;通过PAHs的特征比值分析,兰州大气PM_(2.5)中PAHs的来源冬季以燃煤源和机动车尾气为主,其中柴油车比例较大;夏季汽油车对PAHs的相对贡献较大.