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淮河流域能量和水分循环研究进展 被引量:11
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作者 丁一汇 胡雯 +1 位作者 黄勇 陈凤娇 《气象学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期721-734,共14页
1998和1999年夏,中国与日本科学家合作在安徽省淮河流域进行了第一次大规模的能量与水循环试验(WCRP/GEWEX/GAME/HUBEX),其重点是研究东亚梅雨锋系的多尺度,多系统结构、特征、生命史、发生发展机理及其引起洪涝灾害的原因。这是第一次... 1998和1999年夏,中国与日本科学家合作在安徽省淮河流域进行了第一次大规模的能量与水循环试验(WCRP/GEWEX/GAME/HUBEX),其重点是研究东亚梅雨锋系的多尺度,多系统结构、特征、生命史、发生发展机理及其引起洪涝灾害的原因。这是第一次中日合作的气象与水文联合观测试验,在此加强观测的基础上,双方进一步进行了长达5年的资料整理分析和科学研究工作,整个淮河流域能量与水循环试验与研究取得了全面和丰硕的成果。文中介绍了该计划所取得的主要成果,并以现在科学进展的视野重新评估这些成果的科学意义和不足,为进一步开展新的淮河与长江中下游梅雨科学联合试验提供经验和新的研究目标。 展开更多
关键词 梅雨 淮河流域 能量和水循环 气象与水文观测 淮河流域能量与水循环试验/全球能量与水循环计划
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安徽省不同等级雾和重度霾时空分布特征及地面气象条件比较 被引量:12
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作者 石春娥 李耀孙 +2 位作者 张浩 杨关盈 周建平 《气象学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期828-840,共13页
雾和霾都是低能见度天气,生成条件相似。利用安徽78个地面站逐时观测资料,基于雾、霾发生物理条件,建立了不同等级雾日和重度霾日的观测诊断方法,重建了不同等级雾和重度霾的时序资料。根据各站强浓雾发生的同步性,将安徽分为5个雾、霾... 雾和霾都是低能见度天气,生成条件相似。利用安徽78个地面站逐时观测资料,基于雾、霾发生物理条件,建立了不同等级雾日和重度霾日的观测诊断方法,重建了不同等级雾和重度霾的时序资料。根据各站强浓雾发生的同步性,将安徽分为5个雾、霾分布特征不同的区域,探讨了各区域不同等级雾及重度霾出现时地面气象条件的异同。结果表明:(1)安徽省强浓雾主要是辐射雾。强浓雾、浓雾和大雾空间分布形势大体一致,淮河以北东、西部和江南都属于强浓雾高发区,但各地强浓雾的时、空分布特征和影响系统不同;重度霾有明显的北多、南少、山区最少的分布特征。(2)强浓雾年变化呈双峰型分布,峰值在1月和4月,日变化为单峰型,峰值在06时;而重度霾年变化为单峰型,峰值在1月,日变化为双峰型。(3)在强浓雾的高发时段(02—08时),强浓雾时降温幅度最大,比重度霾平均高1℃,风速显著偏低,超过75%的样本风速低于1.5 m/s,且无明显主导风向;而重度霾时,风速比雾时明显要大,个别区域有超过75%的样本风速大于1.5 m/s,且以西北风到东北风为主。说明重度霾能否演变为强浓雾的关键地面气象因子是风速、风向和降温幅度。 展开更多
关键词 强浓雾 重度霾 时间一致性 风向风速 降温幅度
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1961-2020年中国降水等级的变化特征 被引量:4
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作者 许肖璐 张方敏 +3 位作者 邓汗青 何彬方 田红 方砚秋 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2024年第2期181-189,共9页
[目的]探究全国各等级降水的时空分布特征及季节变化规律,增强对我国不同等级降水发生规律的认知,进而为提升全国防灾减灾能力提供科技支撑。[方法]基于1961—2020年全国681个气象站点的逐日地面降水资料,分析了全国不同等级降水(小雨... [目的]探究全国各等级降水的时空分布特征及季节变化规律,增强对我国不同等级降水发生规律的认知,进而为提升全国防灾减灾能力提供科技支撑。[方法]基于1961—2020年全国681个气象站点的逐日地面降水资料,分析了全国不同等级降水(小雨、中雨、大雨和暴雨)日数、强度的时空分布特征和季节变化规律。[结果](1)1961—2020年全国小雨日数呈减少趋势,中雨以上等级日数呈增长趋势,除暴雨强度变化幅度较大外,小雨、中雨和大雨强度均无明显变化。秋季小雨日数减幅最大,大雨、暴雨日数在夏季增加最快、秋季最缓,暴雨强度在各季节波动幅度均较大。(2)不同等级降水空间分布有一定差异性,小雨日数高值区主要分布在西南诸河流域,中雨以上等级降水日数以及各等级降水强度均从东南向西北逐渐减小,内陆河流域降水日数、强度均为最小。(3)春、秋、冬三季降水主要集中在东南诸河流域和珠江流域,小雨占主导地位,夏季降水主要集中在西南诸河流域、东南诸河流域和珠江流域。(4)小雨日数的减少在春季和冬季较为明显,东南诸河流域和珠江流域对小雨日数减少起到了很大贡献,中雨以上等级降水日数在各季节大致以上升趋势为主,大雨强度在春季增强、秋季减弱,各流域暴雨强度在春季呈增强趋势。[结论]全国各等级降水在时空分布以及季节尺度上有明显差异,九大流域对全国不同等级降水的贡献作用不尽相同,未来应加强各流域主要环流系统及水循环等对不同等级降水影响的研究。 展开更多
关键词 九大流域 降水日数 降水强度 季节变化
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寿县不同强度雾的微物理特征及其与能见度的关系 被引量:13
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作者 张浩 石春娥 +1 位作者 杨军 倪婷 《大气科学》 CSCD 北大核心 2021年第6期1217-1231,共15页
雾对交通运输有不利影响,尤其是强浓雾。本文利用2019年1月上中旬在寿县国家气候观象台应用FM-100型雾滴谱仪测量的雾滴谱数据和常规气象观测数据,分析了不同强度雾的微物理特征,以及能见度与含水量、雾滴数浓度、相对湿度之间的关系,... 雾对交通运输有不利影响,尤其是强浓雾。本文利用2019年1月上中旬在寿县国家气候观象台应用FM-100型雾滴谱仪测量的雾滴谱数据和常规气象观测数据,分析了不同强度雾的微物理特征,以及能见度与含水量、雾滴数浓度、相对湿度之间的关系,在此基础上建立了能见度参数化方案。结果表明:(1)随着雾的强度增强,雾中含水量显著增大,大雾、浓雾和强浓雾阶段含水量平均值分别为0.003 g m;、0.01 g m;和0.09 g m;当含水量大于0.02 g m;出现强浓雾的比例高达95%。(2)雾滴数浓度、雾滴尺度随着雾强度增强而增大,从大雾到浓雾,雾滴数浓度显著增加(增幅67%),而从浓雾到强浓雾,雾滴尺度显著增大,平均直径、平均有效半径分别增加62%、135%;当雾滴有效半径大于4.7μm,出现强浓雾的比例高达95%。(3)强浓雾、浓雾、大雾雾滴数浓度谱分布均为双峰结构,谱分布整体偏向小粒子一端,强浓雾谱型为Deirmendjian分布,浓雾、大雾均为Junge分布;强浓雾的雾水质量浓度谱呈现多峰特征,最大峰值出现在21.5μm处,浓雾雾水质量浓度谱为双峰分布,大雾为单峰型,最大峰值均出现在5μm处。(4)含水量、数浓度与能见度均呈反相关关系,含水量对能见度的影响最为显著;分别采用全样本和分段方式建立了四种能见度参数化方案,评估检验结果表明,基于含水量的能见度分段拟合方案对能见度的估算效果最好。 展开更多
关键词 强浓雾 微物理特征 能见度 参数化 寿县
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安徽省区域性强浓雾气候特征及影响因子 被引量:3
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作者 石春娥 张浩 +1 位作者 杨关盈 王苏瑶 《气象学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期924-939,共16页
根据强浓雾发生的同步性,可将安徽分为5个不同的区域。为了解安徽区域性强浓雾的演变规律及成因,首先利用1980—2019年安徽省68个资料完整的国家级气象观测站08时能见度、相对湿度和天气现象资料,探讨了各区域区域性强浓雾的判定标准,... 根据强浓雾发生的同步性,可将安徽分为5个不同的区域。为了解安徽区域性强浓雾的演变规律及成因,首先利用1980—2019年安徽省68个资料完整的国家级气象观测站08时能见度、相对湿度和天气现象资料,探讨了各区域区域性强浓雾的判定标准,建立各区域40 a的区域性强浓雾日时序资料,分析了区域性强浓雾的年际和年代际变化趋势;然后利用2016—2019年77个国家级气象观测站逐时资料分析了不同区域区域性强浓雾的年变化、日变化及持续时间分布等特征;最后,探讨了冬季区域性强浓雾年际变化的成因。结果表明:(1)1980—2019年,沿淮淮北3个区域区域性强浓雾日数都有先升后降的变化趋势,转折点在2006/2007年;1980—2007年区域性强浓雾日数呈明显的上升趋势,应归因于气溶胶粒子浓度升高。年代际比较,各区域区域性强浓雾日数都是20世纪90年代或21世纪最初10年最多,21世纪第2个10年最少;各区域区域性强浓雾出现日数年际变化大,最少的年份0—1 d,最多年份可超过10 d。(2)2016—2019年,各区域年均区域性强浓雾日数14—17 d,主要集中在仲秋到仲春;持续1 h的强浓雾日占比最高,持续3 h的样本是另一个峰值;淮河以北2个区域年均区域性强浓雾日数最多、且持续时间达到3 h及以上的区域性强浓雾占比最高。(3)淮河以北冬季区域性强浓雾日数与降水日数、降水量、相对湿度和08时气温均呈较为显著的正相关,而与风速和小风日数相关不显著;沿江地区冬季区域性强浓雾日数主要受地面风速影响;而江南冬季强浓雾日数与各地面因子均不存在明显相关。(4)以1月为例,各区域区域性强浓雾日数都与纬向环流指数呈正相关,沿淮淮北3个区域区域性强浓雾日数都与东亚槽位置呈正相关,而与东亚槽强度相关不明显。说明纬向型环流、东亚槽位置偏东有助于安徽沿淮淮北形成强浓雾。进一步分析发现,雾多的1月海平面气压中40°N以北的1030 hPa等值线位置偏东(如在120°E以东),近地层偏东风较强,地面湿度偏高。 展开更多
关键词 区域性强浓雾 判断标准 年际变化 局地气象因子 大尺度环流
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基于东亚冬季风指数的安徽省冬季霾预测研究 被引量:6
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作者 张浩 石春娥 杨元建 《气象》 CSCD 北大核心 2019年第3期407-414,共8页
东亚冬季风强度与中国中东部冬季霾日数的变化在年际尺度上密切相关,这为霾的短期气候预测提供了可能的物理因子。利用NCEP/NCAR再分析资料和安徽省1980-2016年气象观测数据,采用统计分析方法研究安徽省1月霾日数与同期不同东亚季风指... 东亚冬季风强度与中国中东部冬季霾日数的变化在年际尺度上密切相关,这为霾的短期气候预测提供了可能的物理因子。利用NCEP/NCAR再分析资料和安徽省1980-2016年气象观测数据,采用统计分析方法研究安徽省1月霾日数与同期不同东亚季风指数的关系,确定了安徽省不同区域冬季霾的主要季风指数预测因子,建立安徽省冬季霾的月尺度预测模型,并进行了验证。结果表明:(1)1月气候霾日数与6类东亚冬季风指数均呈反相关关系,其中淮河以北、江淮之间两个区东亚大槽强度指数与气候霾日数的相关系数在各项指数中最高,沿江江南为西伯利亚高压强度指数与气候霾日数的相关系数在各项指数中最高。(2)不同分区建立的1月气候霾日数的预测模型均通过了α=0. 01的显著性水平检,验证结果表明,霾日数预测等级与实况等级基本一致,各区均未出现预测错误的情况,表明模型具有较好的预测表现。(3)在安徽省冬季霾实际预测业务中,相比NCEPCFS2模式输出的环流预报场,ECMWFSYSTEM4模式输出环流预报场的预测效果更好。 展开更多
关键词 冬季霾 东亚冬季风 相关关系 预测模型 安徽
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