摘要:地球系统模式是研究全球气候与生态环境变化问题的重要工具，气溶胶与大气化学模式负责为其中的大气环流模式提供与气候效应有关的气态化学物质和气溶胶成分。本文在全球嵌套网格空气质量预报模式系统的基础上发展了一个适用于中国科学院地球系统模式（CAS-ESM）耦合计算的气溶胶与大气化学分量模式（IAP-AACM），采用简化的气相化学机制，不仅考虑了人为气溶胶，同时考虑了海盐、沙尘和二甲基硫等自然气溶胶及其前体物的在线排放。评估结果表明，IAP-AACM氧化剂插值计算可靠，采用简化机制和碳键机制（CBM-Z）模拟的差异较小。和观测的对比表明，得益于CAS-ESM的气溶胶双向反馈作用，简化版能够较好地抓住气溶胶及其前体物的空间分布，为IAP-AGCM提供可靠的气溶胶模拟。另外，简化版能大幅提升计算效率，满足CAS-ESM耦合长期积分的需求。为了在全球气候变化的研究中提供更完善的气溶胶模拟，未来考虑在IAP-AACM中增加氮化学和臭氧平流层化学机制。

摘要:正确认识气候变化对流域森林植被和水文的影响对于林业经营管理与流域生态修复具有重要意义。为了揭示气候与植被覆盖变化对西南亚高山区流域碳水循环过程的影响，用生物物理/动态植被模型SSiB4/TRIFFID（Simplified Simple Biosphere model version 4, coupled with the Top-down Representation of Interactive Foliage and Flora Including Dynamics model）与流域地形指数水文模型TOPMODEL（Topographic Index Model）的耦合模型（以下记为SSiB4T/TRIFFID）模拟了不同气候情景下西南亚高山区的梭磨河流域植被演替和碳水循环过程。结果表明，所有试验流域植被经历了从C3到苔原灌木最后到森林的变化；控制试验流域蒸散在流域植被主要为苔原灌木时达到最大而径流深最小；增温5 ℃并且增雨40%试验[记为T+5, (1+40%) P试验]流域蒸散在流域为森林覆盖时达到最大而径流深最小。随着温度增加，森林蒸腾、冠层截留蒸发和蒸散的增加幅度明显大于草和苔原灌木，导致森林从控制试验的增加径流量变为减小径流量。从控制试验到T+5, (1+40%) P试验，温度增加使森林净初级生产力有所增加，但对草和苔原灌木的净初级生产力影响很小；植被水分利用效率随温度增加明显减小。西南山区随着海拔高度降低（温度升高），森林从增加径流量转变为减少径流量，植被水分利用效率也相应明显减小。西南山区气候的垂直地带性对森林—径流关系和水分利用效率的空间变化有着重要的影响。

摘要:选取了一组代表性的南海海啸源，并分别使用COMCOT海啸模式，以数值模拟的方法对南海局地海啸源进行了数值模拟，从海啸的传播影响时间、波高和能量分布等角度，分析了如果南海发生地震海啸，不同海啸源将会对我国南海沿岸地区和南海岛礁造成的影响。通过敏感性试验证实，海啸波的强度受地震震级变化影响较大，因此，如果南海发生强震引发局地海啸，不同海啸源将会给我国南海周边及岛礁等不同区域造成严重损害。

摘要:本文利用2014年1月至2017年12月Ka毫米波雷达数据对北京地区云宏观特征进行统计分析。云出现率方面，4年平均值约36.3%；冬季最低，夏季最大；月出现率值9月最大，12月最小；出现率日变化有季节差异，春夏两季呈现中午（11:00，北京时间，下同）开始逐步升高至下午17:00后逐步下降的特点，增高幅度大于15%；冬、秋两季日变化特征不显著。高度方面，4年平均云底高约4.9 km，平均云顶高约7.2 km；云顶高和云底高的月变化特征明显，从年初1月开始逐步上升，在6月达到峰值，而后下降到12月达到低值；3～10月，高云（云底高>5 km)占约一半左右比例；厚度小于1 km的云在各月中所占比例最高；厚度1～4 km的云，厚度越大所占比例越低；特别地，厚度大于4 km的云所占比例在4～9月中仅次于厚度小于1 km云的比例。4年期间，北京地区单层云居多约占66.7%，两层云占比约25.2%，两层以上云占8.1%；冬季约80%的云为单层云，而6～9月云层分布变化最多，其中9月单层云比例最低约为40%。本文基于4年高时空分辨率雷达数据对北京地区云分布特征，特别是云垂直分布特征在数值上准确刻画，该项工作在已有云气候研究中尚未见开展，所获得的知识将对了解地区气候特征、区域模式云参数化选择提供参考。

摘要:2013年12月华东地区发生历史罕见的超过20 d连续重度霾天气过程。本文利用NCEP/NCAR再分析资料、华东地区大气细颗粒浓度资料以及常规气象观测资料对此次天气过程的环流形势、持续机制和前期外强迫因子展开分析。结果表明，此次华东连续重度霾天气和东亚中高纬阻塞高压活动密切相关。2013年12月白令海到鄂霍茨克海阻塞活动加强导致东亚地区天气瞬变扰动异常偏弱，贝加尔湖东侧弱高空脊长时间维持，我国东部地区受弱偏北风影响，大气扩散条件较差，有利于华东本地大气细颗粒物积累和北方霾粒子向华东地区输送。进一步研究表明2013年12月鄂霍茨克海阻塞高压活动偏强可能和前期热带印度洋暖海温异常有关。

摘要:NO₂的光解速率j(NO₂)是对流层化学研究中的一个重要的参数，它是对流层臭氧（O₃）和OH自由基的形成关键影响因子之一。本文利用香河站2017年11月至2018年1月的观测资料对NO₂的光解速率j(NO₂)、太阳辐射的变化特征，及光解速率与分波段辐射相关性进行分析，在此基础上建立了一套适合于构建香河地区j(NO₂)的参数化方案。结果表明，香河地区的j(NO₂)与太阳辐射的变化趋势基本一致，日变化均呈正午高、早晚低的单峰型。香河地区冬季j(NO₂)的变化范围是0.00046～0.0044 s^-1，平均值为0.0029 s^-1。j(NO₂)与晴空指数（K_S）和定义的紫外辐射晴空指数（K_UV）存在很好的相关性，因此，利用j(NO₂)与大气质量数和晴空指数的相互依赖关系，基于K_UV构建了适合于香河地区j(NO₂) 的估算方程。由于总辐射是气象站的常规观测要素，晴空指数K_S更容易获取，继而建立了通过K_S参数化计算j(NO₂)的估算方程。利用K_UV和K_S建立的j(NO₂)估算方程的瞬时估算值与观测值的平均相对误差分别为6.5%和13.9%，均方根误差分别为0.00029和0.00051。

摘要:利用2013～2016年的Aqua MODIS卫星和CloudSat卫星的二级产品资料，对发生在京津冀地区夏季的降水冰云和非降水冰云进行了统计。基于此，对比分析了两类冰云的云类型，研究了二者在云特征参数、云层数及垂直结构上的差异，并且探究了二者在不同通道下云特征参数的相对大小。结果表明：1）京津冀地区的降水冰云以深对流云和雨层云为主，分别占48.63%和34.65%，而非降水冰云以高层云和卷云为主，分别占55.62%和31.58%。2）降水冰云和非降水冰云的平均云顶温度、云顶高度、光学厚度、积分云水总量、有效粒子半径分别为230.99 K、10.90 km、53.26、937.98 g/m²、31.45m和236.17 K、10.10 km、12.81、209.00 g/m²、27.54 μm。3）降水冰云以单层云为主，占80.39%，双层云占18.75%；而非降水冰云仍以单层云为主，占85.35%，双层云则占14.38%，比降水冰云低。4）相较于非降水冰云，降水冰云中卷云和高积云云体位置较高，而高层云和深对流云位置较低。5）随高度变化，降水冰云冰水含量是双峰结构，而非降水冰云是单峰结构；二者的粒子数浓度则差异不大；非降水冰云的粒子有效半径在5～7.5 km随高度变化不大，而降水冰云则随高度减小。6）降水冰云的积分云水总量、光学厚度和粒子有效半径>≥模态[、、分别代表该云特征参数在1.6、2.1、3.7 μm通道中的数值，当n=1, 2, 3时，分别代表光学厚度（b₁）、积分云水总量（b₂）、有效半径这三种（b₃）]的比例都高于非降水冰云，而二者在云参数≥≥模态的比例则有差异。

摘要:华西地区（25°N～35°N，100°E～110°E）是中国秋季降水主要地区之一。本文根据华西地区72站月平均降水资料、NCEP/NCAR再分析资料和哈德莱中心海温及海冰资料，利用相关和回归等分析方法研究了1961～2014年华西地区秋雨的年代际变率及其与大气环流和海温的关系。华西秋季降水年代际变率分解为呈现显著下降趋势的P1时段（1964～1998年）和呈现上升趋势的P2时段（1998～2014年）发现，对应P1时段降水下降趋势的华西区域大气位势高度异常场具有西正东负结构，大尺度环流场显示为从大西洋东传经北极巴伦支—喀拉海区至东亚的准纬向波列，该波列体现了上游负位相NAO（North Atlantic Oscillation）的调制作用。对于P2时段的降水上升趋势，其位势高度场配置与P1时段相反，而大尺度波列结构在欧亚大陆的部分呈西北—东南走向，且整体偏西，体现了上游正位相NAO的调制作用。这种环流结构导致华西区域西北侧形成负异常中心，有利于西南暖湿气流进入研究区域。影响华西秋雨趋势转折的海温关键区位于热带中东太平洋和热带印度洋。在P1时段，华西秋雨降水趋势与同期热带中东太平洋和印度洋海温呈显著正相关关系。而在P2时段，华西秋雨与前冬热带中东太平洋和印度洋海温存在显著负相关，前冬西北太平洋海温正异常也同时影响了华西秋雨的上升趋势。

摘要:对1980～2014年中国中东部地区324个台站的持续性霾天气的时空变化和相关气象影响因子进行分析，结果表明：中东部地区年平均持续性霾事件和其在所有霾事件的贡献比例逐年增加，增长率分别为0.79 (10 a)^-1和2.7% (10 a)^-1。主要表现为3个大值区：华北平原地区（包括山西省、京津冀地区）、长江三角洲和四川盆地东部，增加最显著的区域位于黄淮地区，增长率分别为6.3 (10 a)^-1、13.95 d (10 a)^-1。1月是持续性霾事件的高发月，月均2.56 d。夏季和秋季持续性霾事件增加最为明显，增长率分别为0.38 (10 a)^-1和0.46 (10 a)^-1。不利的气象条件，如静风日数的增加，风速和大风日数的减少，以及不利的环流形势，如东亚冬季风的减弱，都可能造成持续性霾天气的增加和异常维持。