近33 a西北太平洋极端海表温度事件的变化特征及与ENSO的关系

使用1982~2014年美国国家海洋和大气管理局（national oceanic and atmospheric administration,NOAA）最优插值1/4度逐日海温分析资料,分析西北太平洋极端海表温度（sea surface temperature,SST）事件的变化特征,探讨极端SST事件与ENSO（El Ni?o-southern oscillation,ENSO）之间的关系。结果表明:极端高温事件的频率明显增大,20世纪80年代为2~5 a一遇,20世纪90年代为1~4 a一遇,21世纪以来,除2004和2011年外,其余年份均有发生。极端高温发生天数呈线性增加趋势,增长速率为30 d/10 a。单次极端高温事件持续时间逐渐增长,增长速率为0.56 d/次,且平均温度和最高温度也呈上升趋势,上升速率分别为0.032℃/次和0.049℃/次。相反的是,极端低温事件的频率明显减小,1982~2000年为1~2 a一遇,21世纪以来,发生次数明显减少。极端低温发生天数和单次事件的持续时间均明显减少,减少速率分别为-27 d/10 a和-1.6 d/次。单次极端低温事件的平均温度和最低温度呈线性上升趋势,增长速率分别为0.0087℃/次和0.017℃/次。极端高温事件呈现1~4 a和4~7 a周期的高低频震荡,低温事件呈现多尺度周期变化,主周期尺度为3~4 a。Nino 3.4区下半年ENSO指数与西北太平洋极端高温呈显著负相关,与极端低温事件呈显著正相关。意味着在La Ni?a年份,极端高温事件更容易发生。反之,在El Ni?o年份,极端低温事件容易发生。     

2000~2010年大鹏湾颗粒有机物的年变化和年际变化

依据2000～2010年每月一次的调查资料,简要描述和讨论了大鹏湾中颗粒有机物(particulate organic matter,POM)质量浓度的时空分布,并结合叶绿素a(chlorophyll a,Chl-a)实测数据探讨POM的组成和滞留时间.结果表明,大鹏湾的水动力条件对POM的分布变化影响不大,POM质量浓度为(1.1±0.8)mg·L-1,与珠江口伶仃洋和大亚湾的差别不大,但比南海北部的高.在表层,POM与Chl-a之间存在显著正相关,浮游植物有机物(phytoplankton POM,PPOM)∶Chl-a比率为70 g·g-1左右,由此估算的大鹏湾PPOM质量浓度为(0.31±0.39)mg·L-1,约占POM的28%.由初级生产力(primary productivity,PP)和累计POM(integrated POM,IPOM)估算的大鹏湾中POM的滞留时间约为6.5 d,与东海南部沿岸陆架区POC的相近.11 a调查期间,PP的年际变化略呈下降趋势,而POM和IPOM的年际变化呈较明显的上升趋势,暗示难降解的碎屑POM在大鹏湾中逐渐积累.     

ENSO事件对上海降水中氢氧同位素变化的影响

根据2012年1月至2017年2月上海206个降水样品实测数据,结合全球大气降水同位素网络(GNIP)提供的南京、武汉、福州、香港1961~2012年大气降水同位素数据分析不同强弱程度的ENSO事件对降水中同位素组成影响的差异性.研究时段内上海降水中δD与δ~(18)O夏秋为低值,冬春为高值.El Nino事件期间大气降水线的斜率与截距均大于非El Nino事件期间,La Nina事件期间反温度效应、降水量效应、水汽压效应较非La Nina事件期间显著.不同强弱程度的El Nino和La Nina事件影响下的上海降水中δ~(18)O、d值与海洋尼诺指数(ONI)、海表温度距平值(SSTA)、ONI极值、累积值ΣONI这4个指数具有明显的负相关关系,并且降水中δ~(18)O与ONI、SSTA两个指数相关性大小受ENSO事件的影响较大.     

春季北支脊变化特征及其对中国气候的影响

论文利用NCEP/NCAR再分析资料和中国160个站月降水量和气温资料,通过小波、相关分析等方法,讨论了春季北支脊的变化特征及其对中国同期降水和气温的影响。结果表明：春季北支脊缓慢增强,存在2~3 a和准6 a的周期;纬向位置略向东移,具有准3 a和12 a的周期。春季北支脊偏强（弱）,黄河流域到江南地区的降水量偏少（多）,东北、西南和华南地区的降水量偏多（少）;春季北支脊纬向位置偏东（西）,中国北方大部分地区的降水量偏多（少）,西南和江南大部分地区的降水量偏少（多）;中国大部分地区的升（降）温显著。当春季北支脊纬向位置显著偏东（西）时,且强度偏强（弱）,淮河流域降水偏少（多）,东北、西南和华南地区的降水偏多（少）,中国大部分地区气温明显偏高（低）。通过对相应的环流和物理量场的分析,能较合理地解释中国春季气候异常的原因,对中国短期气候预测有一定帮助。     

西北太平洋热带气旋源地30 a的季节和年代际变化

西北太平洋是生成热带气旋频率最高的海域,研究西北太平洋的热带气旋对全球和区域气候变化具有重要意义。本文使用1981~2010年30 a的热带气旋资料,采用最近邻分级空间聚类法,对西北太平洋热带气旋源地进行空间聚类,并分析了西北太平洋热带气旋的产生频数与空间分布的季节差异和年代际差异。结果表明:(1)西北太平洋热带气旋源地有三个热点区(聚集区):南海的中北部、菲律宾群岛以东和马里亚纳群岛附近。(2)夏季和秋季是热带气旋的高发期,冬季和春季较贫乏,季节差异明显。空间分布也具有显著的季节差异,春季开始向西北偏移,秋季开始向东南偏移,冬、春季气旋仅分布在10N以南,夏季分布范围最广,可到达北纬40N左右。(3)西北太平洋热带气旋在厄尔尼诺年生成较少,拉尼娜年生成较多;年频数在1995年前后有显著差异,1995年之前年频数较高,1995年以后年频数明显下降;空间分布上,1995年以后,热带气旋源地的聚集区较1995年之前有向西北偏移的趋势。     

北京城区和郊区本底站大气污染物浓度的多时间尺度变化特征

利用北京城区海淀宝联站(HD)和上甸子本底站(SDZ)2005—2012连续8年的大气污染物(PM_(2.5)、O3、NO2、SO_2和CO)浓度观测数据进行统计分析,揭示北京城区和郊区主要污染物浓度变化特征、超标情况及其差异.主要结论如下:1连续8年北京城区、郊区PM_(2.5)浓度整体呈缓慢下降趋势,但污染水平仍较高.海淀宝联站和上甸子本底站的PM_(2.5)年均浓度从奥运前3年(2005—2007)的平均值87.1μg·m-3和53.4μg·m-3分别下降到奥运后5年(2008—2012)的平均值67.7μg·m-3和42.1μg·m-3.奥运后5年两站PM_(2.5)年均浓度变化不大,其中城区维持在66~70μg·m-3的高浓度水平.城区PM_(2.5)浓度为3级以上的超标日在四季的发生频率相当,4级和5级以上的超标日则多发生在秋、冬季;各季平均日变化趋势均为双峰双谷型,上下班交通高峰期对PM_(2.5)浓度日变化有重要影响.2城区站O3年均浓度前5年(2006—2010)逐年下降,之后浓度开始回升,而本底站O3年均浓度在此期间变化不大,近6年(2007—2012)维持在72.4~76.3μg·m-3.城、郊O3平均日变化均呈单峰型,其中上甸子站峰值出现时刻晚于城区海淀宝联站.32005—2012年北京城区其它气态污染物浓度(NO2、SO_2和CO)总体均呈缓慢下降趋势,但在2012年浓度有所反弹,城区站气态污染物在秋、冬季的平均浓度均显著高于春、夏季.     

青海湖介形虫壳体丰度与氧碳同位素的季节和年际变化及其控制因素——来自沉积物捕获器的研究

介形类对其生活的水体环境极其敏感,其壳体的物质几乎全部来自水体,因此壳体的化学组成常常用来反演古气候环境,然而对于青海湖介形虫壳体不同组成的控制因素存在诸多争议和不确定性。本文以沉积物捕获器在青海湖于2010年7月至2011年10月期间获得的介形虫样品为研究对象,结合CTD同步监测的湖水环境参数,探讨了青海湖现生的两个种属介形虫（意外湖花介和胖真星介）丰度和氧、碳同位素（δ¹⁸O、δ¹³C）的季节和年际变化特征及各自控制因素。结果表明,意外湖花介壳体的丰度比胖真星介的高一个数量级,但青海湖两种介形虫出现和丰度变化均受湖水温度直接控制。意外湖花介和胖真星介壳体的δ¹⁸O和δ¹³C均存在明显的年际和季节性变化及种属差异,而同步沉淀的自生碳酸盐却有较为均一的δ¹⁸O组成;两个种属介形虫壳体δ¹⁸O的年际差异是夏季水温系统差异的直接表现,而δ¹⁸O的季节性变化并不受控于降水和蒸发（P/E）比率,而可能主要与由高温诱发的大量自生碳酸盐沉淀有关;青海湖介形虫壳体δ¹³C的变化并不是单一因素控制的结果,可能也与湖水温度、自生碳酸盐沉淀等因素有关。本研究提出的自生碳酸盐沉淀对介形虫壳体δ¹⁸O和δ¹³C的控制作用,对于我们认识青海湖介形虫的环境意义及沉积物中介形虫壳体化学组成的古环境信息提取具有重要的启示意义。     

气象条件和排放变化对江苏省2015—2019年臭氧浓度年际变化的影响研究

使用精细化江苏省大气污染物排放清单和化学传输模式（WRF-CMAQ）模拟2015—2019年全省臭氧（O₃）的时空分布和变化特征;基于不同模拟情景下O₃浓度年际变化指标（MAD、APDM和增长速率等）量化气象条件和排放变化对江苏省O₃浓度年际变化的贡献;采用空间相关性分析法初步确定影响O₃浓度变化的具体气象参数.结果表明：2015—2019年,江苏省O₃浓度逐年增高,呈春夏高、秋冬低,南部低、沿海高的时空分布特征.气象因素对江苏省O₃浓度变化的贡献为58%,排放贡献为36%;其中,苏南地区受排放的影响（35%）高于气象影响（30%）,而苏中、苏北地区主要受气象因素影响.江苏省在春季、夏季和秋季的O₃浓度年际变化主要受气象因素影响;冬季时,排放因素的影响略高于气象因素.温度和边界层高度是影响江苏省O₃浓度年际变化的重要气象参数.