基于地基GPS层析大气水汽资源的方法研究

大气水汽资源作为一种潜在的水资源,对实现淡水资源的可持续利用具有重要的战略意义。地基GPS层析大气水汽技术为研究大气水汽资源的三维分布提供了定量依据,对于合理开发利用大气水汽资源具有重要意义。论文介绍了地基GPS层析大气水汽技术的基本原理;层析网格的划分是地基GPS层析大气水汽技术的关键问题,文中对国内外地基GPS层析网格划分方法进行了论述,并总结了该技术普遍使用的3种模型,即对流层模型化算法、一般算法和Kalm an滤波法;最后提出地基GPS层析大气水汽技术中存在的问题,并对该技术未来发展方向给出了建议。     

HJ-1A高光谱数据的大气水汽含量反演

环境卫星是中国2008年9月份发射的一颗环境减灾小卫星,星上承载三种传感器,其中的HIS高光谱传感器设有可用于大气水汽含量的反演的通道。目前基于modis的大气水汽含量的反演算法已基本成熟,本文在modis水汽含量反演研究的基础上,探讨了HJ-HSI数据反演大气水汽含量的可行性,并在探讨结论的基础上采用modtran模拟的方法提出了HJ-HSI的大气水汽总量反演算法。通过成功的应用证明了HJ-HSI大气水汽含量反演的可行性。     

粤西云浮市大气降水δ18O与水汽来源的关系

2005-04-05～2006-04-01期间在粤西云浮市采集了59次具有显著天气过程的大气降水样品, 并进行了稳定氧同位素测试, 结果显示此期间云浮市大气降水中δ¹⁸O值波动于-12.47‰～-0.18‰之间, 平均值为-4.91‰; 夏秋季(5～9月)的δ¹⁸O值相对偏低, 多数在-10.00‰～-5.00‰, 平均-6.30‰; 冬春季(11月～次年4月)的δ¹⁸O值相对偏高, 多数在-3.00‰～-1.00‰, 平均-2.20‰. 这些δ¹⁸O值与它们相应的气温、水汽压(e)呈较为显著负相关, 相关系数(R)均达-0.60, 而与降水量的负相关性较差, 相关系数(R)为-0.33. 与大致同时期的广州降水中δ¹⁸O月平均值相比, 云浮降水中δ¹⁸O呈相对低值, 可能与云浮市受到了较强的西南季风叠加影响有关. 后推气流轨迹的结果表明, 这些大气降水δ¹⁸O值在前汛期(4～6月)、后汛期(7～9月)和非汛期(10月～次年4月)中的变化很大程度上受不同水汽来源决定, 表明降水δ¹⁸O值在一定程度上具有指示水汽来源的作用: δ¹⁸O值偏高的大气降水其水汽可能主要来源于西太平洋的副热带海区(包括我国南海海域)的变性热带太平洋暖气团; 而δ¹⁸O值偏低的大气降水其水汽则来源于印度洋和孟加拉湾的变性热带海洋气团.     

粤西云浮市大气降水δ~(18)O与水汽来源的关系

2005-04-05～2006-04-01期间在粤西云浮市采集了59次具有显著天气过程的大气降水样品, 并进行了稳定氧同位素测试, 结果显示此期间云浮市大气降水中δ18O值波动于-12.47‰～-0.18‰之间, 平均值为-4.91‰; 夏秋季(5～9月)的δ18O值相对偏低, 多数在-10.00‰～-5.00‰, 平均-6.30‰; 冬春季(11月～次年4月)的δ18O值相对偏高, 多数在-3.00‰～-1.00‰, 平均-2.20‰. 这些δ18O值与它们相应的气温、水汽压(e)呈较为显著负相关, 相关系数(R)均达-0.60, 而与降水量的负相关性较差, 相关系数(R)为-0.33. 与大致同时期的广州降水中δ18O月平均值相比, 云浮降水中δ18O呈相对低值, 可能与云浮市受到了较强的西南季风叠加影响有关. 后推气流轨迹的结果表明, 这些大气降水δ18O值在前汛期(4～6月)、后汛期(7～9月)和非汛期(10月～次年4月)中的变化很大程度上受不同水汽来源决定, 表明降水δ18O值在一定程度上具有指示水汽来源的作用: δ18O值偏高的大气降水其水汽可能主要来源于西太平洋的副热带海区(包括我国南海海域)的变性热带太平洋暖气团; 而δ18O值偏低的大气降水其水汽则来源于印度洋和孟加拉湾的变性热带海洋气团.     

川渝地区夏季降水异常水汽输送差异

利用川渝地区1960—2006年34站逐月降水量资料和美国NCEP/NCAR同期逐月风场、比湿场和地面气压场资料,网格距2.5°×2.5°,采用EOF分解、区域降水指数、合成分析等方法,详细讨论了川渝地区夏季降水量多、少雨年水汽通量的纬向、经向、整层输送及水汽通量散度的差异。川渝地区夏季降水量标准化距平EOF分解结果表明把川渝地区夏季降水量作为一个整体来分析是合理的。区域降水量指数能很好地揭示出川渝地区夏季降水量的多寡。合成分析表明川渝地区夏季降水量多、少雨年水汽输送通量的纬向、经向、整层输送及水汽通量散度存在着明显差异,多雨年孟加拉湾、南海、西太平洋的水汽输送通量显著增强,水汽输送通量辐合比少雨年显著增强,为川渝地区夏季降水提供了丰沛的水汽条件,有利于川渝地区夏季降水量的异常偏多;少雨年则反之。     

川渝地区大气可降水量的气候特征以及与地面水汽量的关系

利用1972～2002年川渝地区地面气象资料和探空站高空气象资料,计算分析了川渝地区整层大气可降水量的气候分布及近30年来的气候变化趋势,探讨了整层大气可降水量与地面气温、降水量的关系,特别是夏季大气可降水量与旱涝年、大范围暴雨天气过程之间的关系。并根据地面湿度参量拟合出川渝地区整层大气可降水量与地面水汽压、地面露点温度的统计关系式。通过检验和比较证实所建立的经验计算公式具有较高精度和应用价值。     

柴达木盆地东部降水氢氧同位素特征与水汽来源

稳定性氢氧同位素可以作为示踪剂来判断大气降水的水汽来源.本研究选择柴达木盆地南部的格尔木和东北部的德令哈两个区域,在分析这两个地区2010年6~9月降水同位素组成特征、时间变化以及降水中δD与δ18O关系的基础上,探讨柴达木盆地降水的水汽来源.结果表明:1格尔木和德令哈地区6~9月大气降水线分别为,格尔木:δD=7.840δ18O-4.566(R2=0.918,P0.001),德令哈:δD=7.833δ18O+8.606(R2=0.986,P0.001).两地区6~9月大气降水线的斜率和截距均低于全球大气降水线,而格尔木地区的截距仅为-4.566,反映出格尔木极其干旱的气候特点.2格尔木降水的δ18O在7月初较高,表现出一定的重同位素富集;在7月中下旬至9月初,δ18O较低;9月中下旬更低.德令哈降水的δ18O在6~8月相对较高,9月中下旬较低.3格尔木和德令哈地区水汽来源有一定的差异,格尔木地区可能是西南季风能够到达青藏高原的北部边界,德令哈地区水汽来源主要为局地蒸发.     

滇南蒙自地区降水稳定同位素特征及其水汽来源

大气降水中δD、δ~(18)O值具有规律性变化特征,与诸多气象要素及水汽来源之间存在密切联系.根据2009年1月至2011年12月对滇南蒙自地区大气降水的连续性采样,结合欧洲中期数值预报中心(ECMWF)以及美国国家环境预报中心/美国国家大气研究中心(NCEP/NCAR)的再分析资料,并利用HYSPLIT_4.8后向轨迹追踪模型,分析了天气尺度下蒙自地区大气降水中δD、δ~(18)O的变化特征,探究了降水稳定同位素与温度、降水量、风速及水汽来源之间的关系.结果表明,蒙自地区降水中δD、δ~(18)O值表现出明显的季节变化,即干季偏高,湿季偏低;降水中δ~(18)O与温度、降水量之间存在显著负相关,但与不同气压层(300、500、700、800 h Pa)风速之间呈现出显著正相关,表明风速也是影响降水中δ~(18)O变化的一个重要因素;随着降雨等级的增加,其大气水线的斜率与截距也增大,说明降水稳定同位素存在一定程度的云底二次蒸发效应;水汽输送轨迹显示,干季降水的水汽主要来自于西风带输送及局地再蒸发水汽,而湿季降水的水汽主要来源于远源海洋水汽的输送,并且在受台风影响期间,降水中δD、δ~(18)O值更加偏负.     

长江源区降水氢氧稳定同位素特征及水汽来源

基于长江源区冬克玛底流域2014年5～10月连续采集的73个降水同位素数据,结合相关气象资料,分析了降水中δD、δ~(18)O及氘盈余(d-excess)变化特征,讨论了δ~(18)O与气温、降水量的关系,利用HYSPLIT模型追踪流域降水的水汽来源并估算不同水汽来源对降水量的贡献比例.结果表明:研究区降水中δ~(18)O和δD变化范围分别为-26.5‰～1.9‰和-195.2‰～34.0‰,且δ~(18)O和δD值随时间变化波动较大,与不同来源水汽输送有直接的关系;区域降水线的斜率和截距均大于全球大气降水线,与青藏高原北侧地区的降水线相近;不同降水类型中的δ~(18)O和δD的关系差异显著,主要与水汽来源和形成降水时的气象条件有关;由于受局地蒸发水汽及水汽输送过程影响,流域大气降水d-excess值整体上相对偏大;研究区的降水同位素存在显著的降水量效应,但不存在温度效应,表明降水量对大气降水中稳定同位素含量的控制作用更强;水汽来源轨迹表明,研究区大气降水水汽来源主要有西南季风携带的海洋性水汽、局地蒸发水汽及西风输送水汽,对降水量的贡献比例分别为43%、36%和21%.该研究结果有助于进一步了解长江源头区冬克玛底流域的大气环流特征及水循环过程.     

1970—2013年西北干旱区空中水汽含量时空变化与降水量的关系

论文基于1970—2013年西北干旱区高空和地面气象资料,采用多种统计学方法,分析了西北干旱区空中水汽含量的时空变化特征及其与降水量的关系。结果表明：1）1970—2002年,西北干旱区空中水汽含量呈显著的增加趋势,速率为0.835 mm/10 a（P<0.01）,其中以夏季增速最高（1.709 mm/10 a,P<0.01）;而降水效率基本稳定,仅春、冬季节略增。在空间上,1970—2002年水汽含量变化速率大小依次为北疆>南疆>河西走廊,其中冬、春季节以北疆水汽增速最大,夏、秋季节以南疆水汽增速最高。2）2003—2013年,西北干旱区水汽含量呈不显著下降趋势（-2.061 mm/10 a）;而降水效率明显增加,速率为0.136%/10 a,这说明近年来空中水汽转化为降水的效率明显提升。同时,北疆降水效率增加幅度明显高于其他地区。3）西北干旱区各季节的降水效率与降水量均呈显著正相关性,而水汽含量与降水量的相关性则表现出明显的季节性差异：春季>夏季>秋季>冬季。另外,新疆降水变化与水汽含量和降水效率均呈显著正相关性,而河西走廊降水量与降水效率的关系更为密切。     

北京气态污染物变化与空中水汽变化的比较研究

气态污染物(SO2、NO2、CO)是形成PM2.5的主要来源。水汽是影响天气变化的关键要素,也是导致霾灾害天气发生的关键因子。水汽的变化是否影响空气中气态污染物的质量浓度变化?该文通过北京2013年地面气态污染物和无线电探空水汽的比较,发现:秋冬春季节PWV变化与SO2、NO2、CO变化呈显著正相关(相关性0.5),与O3变化呈负相关;这一相关性在降水较多的夏季并不明显。秋冬春季节无线电探空分层水汽与气态污染物变化的比较中,第3、4、5层水汽变化与气态污染物变化的相关性最佳,由此推断:空中水汽层在较为湿润的时候是地表气态污染物(SO2、NO2、CO)无法向上扩散;而O3与大气层水汽相互融合,因而呈现负相关特性。根据这一推断可知:在少雨的秋冬春季节,当空中水汽层较为湿润,地表气态污染物(SO2、NO2、CO)无法向上扩散,因而形成地表霾天气。     

我国东北地区大气降水稳定同位素特征及其水汽来源

依据全球大气降水同位素观测网络(GNIP)中我国东北地区的月大气降水氢氧稳定同位素资料,并结合相关气象资料,分析了该地区大气降水稳定同位素时空分布特征及其影响因子,并建立了局地大气水线方程.结果表明,东北地区大气降水中δ18O值总体上较低,在时间变化上,表现为冬低夏高;从空间分布来看,由南至北加权平均δ18O值呈减小趋势;降水δ18O与温度线性关系显著,而与降水量则不存在线性关系,利用降水δ18O与温度、降水量、高程、经度和纬度等气候因子建立的多元线性回归关系可以对降水δ18O进行定量估算;采用HYSPLIT 4.9模型对GNIP观测点水汽来源进行追踪,气团聚类轨迹表明,该区全年有两条水汽路径,分别为西风带输送的大西洋、极地北冰洋冷湿水汽和太平洋暖湿水汽.     

塔里木河流域东部降水稳定同位素特征与水汽来源

大气降水中氢氧稳定同位素比率(δ18O和δ2H)的定位监测有助于理解水体相变、混合和输送的过程,南疆塔里木河流域东部气候干旱,水资源是影响可持续发展的关键资源,然而目前对其大气降水中氢氧稳定同位素的认识仍十分有限.基于塔里木河流域东部4个采样点2019年6月～2020年9月采集的103个降水样品,分析了大气降水中氢氧稳...     

青藏高原及周边地区大气水汽资源分布和季节变化特征分析

利用2001年青藏高原及周边地区的地基GPS观测资料、M O DIS卫星遥感资料和N CEP格点再分析资料分析了青藏高原及周边地区大气水汽分布及其变化特征。研究结果表明,青藏高原东南部地区大气总水汽量的年变化在0.3～3.0cm之间,高原其它地区大气总水汽量的年变化在0.2～2.0cm之间;青藏高原东南部河谷的导流作用非常显著,是暖湿气流进入青藏高原内部地区的重要途径;地理纬度和海拔高度决定了青藏高原地区南湿北干的大气水汽分布特征,而大气环流变化则是造成青藏高原及周边地区大气水汽分布季节变化的主要原因。     

黑龙江省水资源供需矛盾及对策探讨

本文阐述了当前水资源日益短缺污染严重的严峻形势,从重点行业节水措施、城市污水治理回用等角度提出相关对策,并对重点城市制定出综合整治规划,为生态省建设提供科学依据.     

塔克拉玛干沙漠腹地沙尘气溶胶质量浓度的观测研究

对塔克拉玛干沙漠腹地塔中地区进行了长达6a的试验观测研究,获得了该地区沙尘气溶胶的基本特征:塔中地区浮尘、扬沙出现日数呈上升趋势,而沙尘暴日数呈下降趋势,沙尘天气出现的频率和强度是影响沙漠地区沙尘气溶胶浓度的主要因素.可吸入颗粒物(PM10)月平均质量浓度峰值区分布在春夏两个季节,3~5月是主峰值区域,7~8月是次峰值区,春季PM10平均浓度在1000mg/m3左右变化,夏季在400~900mg/m3之间,秋冬两季浓度较低基本上在200~400mg/m3之间变化.每年的3~9月是总悬浮颗粒物(TSP)质量浓度较高的月份,4~5月是主峰值区,7~8月为次峰值区;2005年TSP质量浓度最低,年平均值为1105.0mg/m3,2009年略高于2008年,年平均浓度为1878.0 mg/m3,2008年5月TSP平均质量浓度是全年最高值,浓度值达到7415.0mg/m3.沙尘天气过程中大气颗粒物浓度变化具有以下规律:晴天<浮尘天气<浮尘、扬沙天气<沙尘暴天气．风速大小直接影响大气中颗粒物浓度,风速越大颗粒物浓度越高.气温、相对湿度和气压是影响沙尘暴强度的重要因素,也间接影响大气中颗粒物浓度的变化.