摘要:利用2000～2006年MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)卫星遥感观测的植被叶面积指数月平均资料以及相应时段的月平均气温、降水的观测资料对贵州植被的时空变化进行了分析。结果表明贵州2000～2006年植被分布受水热条件控制表现出对气候因子不同的响应关系，其中对降水的响应关系比气温明显，特别是冬季和春季，而植被在夏季和秋季的分布主要受气温的制约，与降水的关系并不明显。从季节和年际尺度的时间变化角度而言，植被对气温的响应比对降水明显，季节变化和年际变化的相关系数分别为0.89和0.73 (分别通过99.9%和95%信度检验)。

摘要:ENSO强度的影响因子是一个具有争议性的问题。作者探讨了一种理想的赤道高频纬向风强迫对ENSO强度的影响。将该问题转化为一类关于模式参数扰动的非线性最优化问题；基于所用的理论ENSO模式，研究了赤道高频纬向风强迫在调制ENSO强度中的角色。结果表明，对于El Nino和La Nina事件，存在两类外强迫，一类促进El Nino事件的发展却抑制 La Nina事件的发展，另一类则抑制El Nno而促进 La Nina事件的发展。这两类外强迫的主要区别在于初始相位的不同。相位决定了外强迫对ENSO事件是促进的还是抑制的，而外强迫的振幅和周期则决定了外强迫影响ENSO强度的大小。这些外强迫主要是通过海洋波动对斜温层深度的调节来影响ENSO事件的强度的。

摘要:通过比较1998年南海季风试验(SCSMEX）期间(1998年5月5日～5月25日，6月4日～6月20日)7个站点的探空加密观测资料与NCAR分析资料，分析了在大气边界层内分析资料存在的误差。结果表明：在大气边界层内，NCAR分析资料存在较大的误差。位温和比湿误差随着高度的增加呈现下高上低的特征。比湿的误差要大于位温的误差，7个站点的位温均方差最小值基本都小于1 K，最大均方差也不大于2 K，而比湿均方差最小值基本都大于1.0 g·kg-1，部分站点的误差最大值超过2.0 g·kg-1。初步说明，下垫面对NCAR分析资料误差的产生有较大影响，内陆地区和海岛地区的分析资料位温的误差比沿海地区大，而比湿数据则相反；在垂直方向上，分析资料的位温误差在0.98～1.33 K之间，比湿误差介于1.39～1.60 g·kg-1之间。

摘要:2008年1月1～31日和2月6～24日在广州城区每天采集一个PM25样品，对样品进行有机碳、元素碳及水溶性离子分析，利用美国IMPROVE 能见度方程计算得到广州冬季大气消光系数。结果发现：冬季PM2.5日均值质量浓度为89.0±53.4 μg·m-3，OC（Organics Carban）质量浓度为16.9±11.9 μg·m-3，EC（Element Carbon）质量浓度为5.9±34 μg·m-3，水溶性离子总浓度为43.9±23.5 μg·m-3。冬季大气消光系数均值为342±185 Mm-1。广州冬季大气消光系数主要贡献者为(NH4)2SO4、NH4NO3、POM(Particular organic matter)、EC和NO2，对消光系数的贡献率分别为36.3%、14.5%、26.6%、17.4%和5.2%。

摘要:利用美国冰雪资料中心(National Snow and Ice Data Center)提供的近40 年逐周的卫星反演雪盖资料，定义了各季节新增(融化)雪盖面积指数（fresh snow extent），即增/融雪覆盖率PFSE、增/融雪面积AFSE、欧亚大陆北部增/融雪面积之和TFSE，针对欧亚大陆各季节平均的雪盖面积本身（snow extent，PSE、ASE、TSE）和其增(融)雪盖面积，分析比较了二者的变化特征。结果表明，欧亚大陆各季节平均的雪盖面积和相应增(融)雪盖面积不论是气候态分布还是其年际、十年际变化均有明显不同，其中以冬、春季差别更为明显；夏、秋季二者虽有较好的一致性，但增(融)雪盖面积的变率明显强于雪盖面积本身；另外，冬季欧洲新增雪盖对欧亚北部冬季雪盖面积以及其后的春季雪盖都有较显著的影响，而春季欧洲和中纬度亚洲地区的融雪则受到冬、春两季雪盖情况的影响。进一步分析欧亚大陆冬、春两季增（融）雪盖与ENSO 关系显示，二者除在个别地区（西伯利亚北部、欧洲中东部以及青藏高原）存在较明显关系外，整体上，欧亚大陆北部雪盖变化既不受控于ENSO，也不会显著影响ENSO。

摘要:含有动态植被过程的陆面模式AtmosphereVegetation Interaction Model（AVIM）与中国科学院大气物理研究所大气科学与地球流体力学数值模拟国家重点实验室（IAP/LASG）的9层大气环流模式AGCM及20层的海洋环流模式（OGCM）耦合，建立了一个全球模式（GOALS_AVIM）并进行100年的模拟积分。后40年的结果分析表明，该耦合模式能够合理地模拟大气及陆地生态系统显著的年际变化。用奇异值分解（SVD)分析了东亚地区植被生长和气候变化的相互关系，发现在东亚区域的植被净初级生产力（NPP）强弱的变化对应着大气环流的变化，特别是NPP分别与850 hPa的风场和500 hPa的高度场表现出很强的时空一致性。在东亚地区，由于植被类型的不同，导致NPP年际变化与降水、表面气温、短波辐射的年际变化的相关性不同，它们的年际变化与相关物理量场的年际变化表现出很强的植物种类的区别。

摘要:利用WPS（宽范围颗粒粒径谱仪）、雨滴谱仪和雾滴谱仪测量了2007～2008年冬季南京北郊大气气溶胶数浓度谱分布和降水强度，分析了气溶胶粒子的分布特征以及气溶胶粒径与湿清除系数的关系。结果表明：气溶胶粒子具有明显的双峰型日变化特征，数浓度主要集中在0.02～0.2 μm粒径范围内，受汽车尾气排放、混合层高度变化以及颗粒物水平输送的影响较大。降雨、降雪和雾过程都对气溶胶粒子有不同程度的清除，降雨和浓雾对核模态和粗模态的气溶胶粒子的清除能力显著，降雪对粒径小于0.03 μm的气溶胶粒子的清除能力较强。

摘要:利用武汉市1994~2006年共13年1464个中暑病例资料和同期逐日气象资料，分别统计逐日中暑人数、日平均中暑人数与气象因子的线性、非线性相关系数，筛选出关键气象因子，建立中暑与多气象因子的非线性模型，制订中暑气象等级标准。结果表明：气温是中暑发生的最关键影响因子，不利气象因子3天或3天以上的累积效应才能导致中暑群发，中暑人数与气象因子呈现非线性关系。建立了日平均中暑人数与前3日平均气温、前3日平均最小相对湿度的指数模型。将日平均中暑人数划分为5级，并应用该等级标准进行历史样本回代检验和独立样本预报检验，效果较好。

摘要:根据上甸子大气成分本底站从2004～2006年的连续观测数据，分析了区域大气粒子光散射系数的变化特点，以了解本底地区大气气溶胶粒子的基本特征。上甸子地区3年数据比较表明，散射系数平均水平较低，但在2006年有所升高，主要表现在受春季沙尘天气的影响，污染次数增多。其次，散射系数日变化规律表现为白天低夜间高，午后出现最低值，此变化与大气层结的日变化趋势一致。从季节变化看，冬季和春季的散射系数相对较低，而夏季和秋季的值较高，这与气象条件及内外源的影响都有关系。天气对粒子变化的影响表现为，晴天无云时的大气状况有利于污染物的垂直输送，散射系数远远低于阴天时的数值。另一方面，风向对本底站粒子浓度影响也较明显。来自东北东方向的空气较干净，散射系数值通常较低，而西南西风向通常会引起散射系数值的增大，说明位于西南方向上的北京等城镇的污染输送对上甸子本底站的大气状况有一定影响。最后，通过拟和散射系数小时平均值出现频率曲线，对上甸子地区本底浓度值作了初步估算，其范围在10～20 Mm-1。

摘要:利用漠河站点1961～2004年逐日平均、最高和最低气温资料计算得到的年均温、年变化和季节变化的持续暖日和冷夜频数，分析了它们的线性趋势、增量、显著性和平稳性。其中年均温升高了约1.61 ℃，年持续暖日频数增加了约4次，冬季持续暖日频数和夏季持续冷夜频数都呈显著增加趋势。分别对年均温和年持续频数的线性回归关系，以及年均温和季持续频数的线性回归关系进行了显著性检验。在线性回归关系显著的情况下，分别就各频数序列对年均温的影响逐一进行显著性检验，从而揭示了年均温与各频数序列的变化关系。研究结果表明：从按年变化的角度来分析，年均温的升高是由年持续暖日频数的增加和年持续冷夜频数的减少共同显著影响的；从按季变化的角度来分析，年均温的升高主要由春、夏季持续暖日频数的增加和春、秋季持续冷夜频数的减少共同显著影响的。

摘要:利用中国753个台站1951～2005年的逐日降水资料，初步分析了人口在一百万以上的大城市极端强降水事件的变化特征及其与周围的区别。得到以下主要结论：大城市极端降水事件的变化受所在区域的变化影响很大，不同地区大城市又具有其独特的变化特点，半数以上的大城市极端降水强度和频数的变化趋势比周围大。大体上，北方尤其是在华北南部，大城市极端降水强度和频数增加的趋势比周围大；与华北地区整体上的减弱趋势不同，华北东南部大城市极端降水强度呈较明显的增强趋势。

摘要:根据北京市观象台1971～2007年“数九”时节的逐日气象要素资料，利用统计学方法，分析了北京“数九”时节的气候特征及其变化情况。结果显示：北京的寒冷阶段在“三九”至“五九”，这期间在“三九”末到“四九”初日平均气温连续4天维持在最低值-3.8 ℃，各“九”的极端最低气温是-18.3 ℃，出现在“五九”的第1天；各“九”平均气温的最低值是-3.5 ℃，出现在“三九”，因此，最冷的时段是“三九”；“数九”时节81天的平均气温在70～90年代变暖较快，其增温幅度为1.25 ℃·（10 a）-1；各“九”平均气温随年代顺序变化亦属变暖趋势，“五九”的变暖幅度最大，达到1.38 ℃·（10 a）-1。