初步建立了以二氧化硫、硫酸盐、黑碳、沙尘气溶胶等作为主要研究对象的全球环境大气输送模式（Global Environmental Atmospheric Transport Model,GEATM）,其水平分辨率为1°×1°,垂直方向分为20层,采用地形追随坐标系,...初步建立了以二氧化硫、硫酸盐、黑碳、沙尘气溶胶等作为主要研究对象的全球环境大气输送模式（Global Environmental Atmospheric Transport Model,GEATM）,其水平分辨率为1°×1°,垂直方向分为20层,采用地形追随坐标系,考虑了上述大气化学成分的地面源排放、平流与扩散、化学转化以及干沉降、湿清除等过程.利用NCEP/NCAR再分析资料作为驱动气象场,对2004年进行长期模拟,分析了二氧化硫、硫酸盐、黑碳、沙尘气溶胶的浓度分布和输送态势.与观测的比较表明,模式对于大气化学成分分布状况具有较强的模拟能力,在欧洲的Jarczew和Leba观测站,二氧化硫日平均浓度的相关系数分别达到了0.69和0.66;在中国,有47个站点的二氧化硫日平均浓度相关系数高于0.50,其中北京、天津、上海等28个站点的浓度相关系数达到了0.60以上.同时,模拟的沙尘气溶胶总体柱浓度分布状况与卫星观测输出的气溶胶光学厚度具有很好的一致性,体现了气溶胶粒子的输送态势和分布特征.模拟结果显示二氧化硫、硫酸盐、黑碳的浓度高值区主要位于污染排放较大的欧洲、东亚和北美地区,二氧化硫地面最大年均浓度值为1500×10^-12,硫酸盐为500×10^-12,黑碳气溶胶为1000ng/m^3.沙尘浓度与下垫面土壤类型以及地面气象条件关系密切,全球沙尘浓度主要分布在撒哈拉沙漠、阿拉伯半岛、中亚地区、澳大利亚西部以及拉丁美洲南部地区,并且呈现了较为显著的季节变化特征,撒哈拉沙漠输送最强时期是在6～8月,影响范围覆盖了整个赤道大西洋,最西端伸展到了北美的加勒比海地区;阿拉伯半岛沙尘输送最强时期是3～8月,影响范围包括阿拉伯海和孟加拉湾地区;亚洲在3～5月有非常强烈的沙尘东传过程,浓度输送带一直贯穿了整个北太平洋地区.展开更多
利用2005~2014年10年的卫星微波临边探测仪(MLS)资料分析了热带平流层一氧化碳(CO)体积混合比的年际变率,发现热带平流层CO浓度的准两年振荡(QBO)在30 h Pa高度附近存在明显的位相变化特征。大气化学气候模式模拟结果表明,热带平流层CO...利用2005~2014年10年的卫星微波临边探测仪(MLS)资料分析了热带平流层一氧化碳(CO)体积混合比的年际变率,发现热带平流层CO浓度的准两年振荡(QBO)在30 h Pa高度附近存在明显的位相变化特征。大气化学气候模式模拟结果表明,热带平流层CO的准两年振荡信号是化学和动力过程共同作用的结果,而动力作用主要是QBO引起的次级经向环流引起的物质传输。化学和动力过程共同作用导致热带平流层CO浓度的垂直梯度在30 h Pa高度处发生反转,进而产生一氧化碳QBO信号的位相变化。此外,化学气候模式模拟结果还表明,与CO有关的化学过程不但可以减弱一氧化碳QBO信号的振幅,还可以在热带30~10 h Pa高度范围内造成一氧化碳QBO和纬向风QBO信号之间约3个月的时间差。展开更多
Change in Arctic sea ice extent is one of the indicators of global climate changes. Spatio-temporal change and change patterns can be identified using various methods to facilitate human understanding global climate c...Change in Arctic sea ice extent is one of the indicators of global climate changes. Spatio-temporal change and change patterns can be identified using various methods to facilitate human understanding global climate changes. Three empirical orthogonal function(EOF) techniques are discussed and applied to decades of sea-ice concentration(SIC) dataset in Arctic area for identifying independent patterns. It was found that: 1) discrepancies exist in magnitude and scope for each EOF pattern, however, the first two leading EOFs of variability possess high similarities in structure and shape; 2) Even though there are somewhat differences in amplitude of each PC mode, the first two leading PC modes maintain consistent in overall trend and periodicity; 3) There are significant discrepancies and inconsistencies in the third and fourth leading EOF and PC modes. The accuracies of three techniques are further validated in representing the physical phenomena of SIC anomaly patterns.展开更多
文摘初步建立了以二氧化硫、硫酸盐、黑碳、沙尘气溶胶等作为主要研究对象的全球环境大气输送模式（Global Environmental Atmospheric Transport Model,GEATM）,其水平分辨率为1°×1°,垂直方向分为20层,采用地形追随坐标系,考虑了上述大气化学成分的地面源排放、平流与扩散、化学转化以及干沉降、湿清除等过程.利用NCEP/NCAR再分析资料作为驱动气象场,对2004年进行长期模拟,分析了二氧化硫、硫酸盐、黑碳、沙尘气溶胶的浓度分布和输送态势.与观测的比较表明,模式对于大气化学成分分布状况具有较强的模拟能力,在欧洲的Jarczew和Leba观测站,二氧化硫日平均浓度的相关系数分别达到了0.69和0.66;在中国,有47个站点的二氧化硫日平均浓度相关系数高于0.50,其中北京、天津、上海等28个站点的浓度相关系数达到了0.60以上.同时,模拟的沙尘气溶胶总体柱浓度分布状况与卫星观测输出的气溶胶光学厚度具有很好的一致性,体现了气溶胶粒子的输送态势和分布特征.模拟结果显示二氧化硫、硫酸盐、黑碳的浓度高值区主要位于污染排放较大的欧洲、东亚和北美地区,二氧化硫地面最大年均浓度值为1500×10^-12,硫酸盐为500×10^-12,黑碳气溶胶为1000ng/m^3.沙尘浓度与下垫面土壤类型以及地面气象条件关系密切,全球沙尘浓度主要分布在撒哈拉沙漠、阿拉伯半岛、中亚地区、澳大利亚西部以及拉丁美洲南部地区,并且呈现了较为显著的季节变化特征,撒哈拉沙漠输送最强时期是在6～8月,影响范围覆盖了整个赤道大西洋,最西端伸展到了北美的加勒比海地区;阿拉伯半岛沙尘输送最强时期是3～8月,影响范围包括阿拉伯海和孟加拉湾地区;亚洲在3～5月有非常强烈的沙尘东传过程,浓度输送带一直贯穿了整个北太平洋地区.
文摘利用2005~2014年10年的卫星微波临边探测仪(MLS)资料分析了热带平流层一氧化碳(CO)体积混合比的年际变率,发现热带平流层CO浓度的准两年振荡(QBO)在30 h Pa高度附近存在明显的位相变化特征。大气化学气候模式模拟结果表明,热带平流层CO的准两年振荡信号是化学和动力过程共同作用的结果,而动力作用主要是QBO引起的次级经向环流引起的物质传输。化学和动力过程共同作用导致热带平流层CO浓度的垂直梯度在30 h Pa高度处发生反转,进而产生一氧化碳QBO信号的位相变化。此外,化学气候模式模拟结果还表明,与CO有关的化学过程不但可以减弱一氧化碳QBO信号的振幅,还可以在热带30~10 h Pa高度范围内造成一氧化碳QBO和纬向风QBO信号之间约3个月的时间差。
基金Project(41301420)supported by the National Natural Science Foundation of ChinaProject(12JJB005)supported by the Hunan Provincial Natural Science Foundation of China+1 种基金Project(2014VGE03)supported by the Key Lab of Virtual Geographic Environment from Ministry of Education,ChinaProject(LEND2013B04)supported by the NASA Key Laboratory of Land Environment and Disaster Monitoring,USA
文摘Change in Arctic sea ice extent is one of the indicators of global climate changes. Spatio-temporal change and change patterns can be identified using various methods to facilitate human understanding global climate changes. Three empirical orthogonal function(EOF) techniques are discussed and applied to decades of sea-ice concentration(SIC) dataset in Arctic area for identifying independent patterns. It was found that: 1) discrepancies exist in magnitude and scope for each EOF pattern, however, the first two leading EOFs of variability possess high similarities in structure and shape; 2) Even though there are somewhat differences in amplitude of each PC mode, the first two leading PC modes maintain consistent in overall trend and periodicity; 3) There are significant discrepancies and inconsistencies in the third and fourth leading EOF and PC modes. The accuracies of three techniques are further validated in representing the physical phenomena of SIC anomaly patterns.
