摘要:利用珠海凤凰山陆气相互作用观测塔站2014年11月至2016年5月的观测数据，对比分析了干湿季森林下垫面能量通量和气象要素的变化特征，分析了在不同稳定度下3个风向范围（315°～45°、45°～135°和135°～225°）的动量和感热交换系数随冠层表面风速的变化特征，并对动量和感热交换系数进行了参数化研究。结果表明：干季感热和潜热通量值相当，湿季潜热远大于感热。干季和湿季的夜晚都出现负感热现象，感热从大气向森林输送。相对湿度的变化幅度大，与该地气象状况密切相关，相对湿度的垂直梯度夜晚较大，白天较小。干季的气温垂直梯度比湿季的明显。风速在冬季变化平缓，夏季变化剧烈，低层风速随高度变化梯度明显，高层较紊乱。各高度风向差异不大。中性和近中性状态下，在风向为315°～45°、45°～135°和135°～225°时，动量交换系数C_dn分别为0.05、0.0055和0.022，感热交换系数C_hn分别为0.0055、0.003和0.004。在稳定和不稳定状态下，动量交换系数C_d、感热交换系数C_h随冠层表面风速v明显发生变化，稳定条件下，C_d、C_h随v的增大而增大；不稳定条件下，C_d、C_h随v的增大而减小。分不同风向对森林冠层C_d、C_h在稳定和不稳定条件下与v的关系进行了拟合，得到了参数化公式。

摘要:基于观测资料和再分析资料，研究分析了2018年夏季中国东北地区持续多日出现高温异常事件的形成机理。首先分析了整个夏季该地区观测台站逐日的温度资料，计算了观测台站的超热因子（Excess Heat Factor，EHF）指数，发现东北地区出现高温异常的时段主要是7月和8月，异常高温的发生区域集中在东北南部。在此期间，东亚大气环流形势的异常主要表现为南亚高压和西太平洋副热带高压强度异常增强，作用相互重叠和位置持续偏北。进一步的分析可以注意到，二者的重叠造成研究区域内有负涡度异常增强，使得南亚高压和西太平洋副热带高压在北推的过程中不断带动东北南部上空负涡度异常增强，并伴随有异常下沉气流，下沉绝热增温与晴空辐射增温，这可能是东北南部地表增温的一个重要原因。相关分析证实，在整个夏季东北南部地表气温与其上空300 hPa至500 hPa涡度异常都有显著的负相关关系。因此，南亚高压和西太平洋副热带高压之间的相互叠加组合是导致东北南部在2018年夏季7、8月份出现高温异常的主要原因。进一步的研究发现，夏季副热带西风急流中准定常Rossby波能量的传播与南亚高压和西太平洋副热带高压异常增强有密切联系，同时夏季西太平洋暖池的显著增暖导致了菲律宾地区异常旺盛的对流活动，进而在500 hPa高度场上激发出PJ（太平洋—日本涛动）波列，从另一个路径上促进了西太平洋副热带高压偏强偏北。

摘要:分析了1961～2013年中国1302个台站的蒸发皿蒸发量（Pan Evaporation，PE）的时空分布特征并探讨了影响PE变化的主要气候因子。结果表明：站点平均PE在全年和四季都呈明显下降趋势，且在1978年发生了突变。PE在华北平原、新疆、广东、广西及海南等地呈现出显著的下降趋势，而在福建、浙江和贵州等地为显著上升的趋势。用年平均PE距平场经验正交函数做经验正交函数（EOF）分解得到：在第一模态（EOF1）中，1981年时间系数由负转正，EOF1的空间模态与PE的变化有较好的一致性；第二模态（EOF2）中PE距平呈南北反向分布，2002年以后PE在北方减小，在南方增大。通过计算PE与近地面5个气象因子（降水、气温、风速、湿度、日照时数）的偏相关系数后发现：除了降水外，其余4个因子都和PE有很好的相关性。风速与PE为显著正相关，且相关系数最大的区域与EOF1中PE变率最大的区域吻合；相对湿度与PE为显著负相关；PE与气温的相关系数都为正值，且相关系数最大的区域对应于PE显著增加的地区，而与日照时数的相关系数在除春季以外的其他季节都大于0.6。进一步分析发现，风速和日照时数与PE的关系受两个气象因子的线性趋势影响较大，以此推断出PE的下降趋势应该很大程度是受风速和日照时数减小的影响。此外，干旱发生时，PE明显偏大，降水、气温、湿度和日照时数的变化也都对PE增大有明显的贡献，PE对干旱有很好的指示作用。

摘要:通过国务院“大气十条”等严格的大气污染治理措施的实施，近年来我国空气质量得到全面改善。对大气污染治理效果开展科学分析研究，可为后续空气质量持续改善、污染科学精准治理提供有效科技支撑。由于气象条件是影响污染物浓度分布的重要因素，治理效果分析的一个重要问题是区分气象条件和减排措施对污染物浓度变化的具体贡献。本文利用京津冀地区13个城市2013～2018年86个监测站点逐日PM2.5浓度以及欧洲中期气象预报中心（ECMWF）气象再分析资料，采用KZ（Kolmogorov-Zurbenko）滤波分析PM2.5浓度观测序列的时频特性，将其分解为短期天气影响分量、中期季节变化分量以及长期趋势分量3个部分，针对分解浓度序列建立气象因子回归模型，实现定量评估气象和减排对治理效果的具体贡献。在研究时间段内，京津冀地区13个城市PM2.5浓度的长期分量显著下降（22.2%～58.0%），其中邢台市下降幅度最大（58.0%）。整体分析表明，气象条件和排放源均有利于大气污染的改善，但减排措施是空气质量显著改善的决定性原因，具体贡献为气象条件的影响占18.5%，排放源的影响占81.5%。逐城分析表明，唐山市的气象条件最有利于PM2.5浓度的减小（29.2%），而衡水市的减排措施最有利于PM2.5浓度的减小（92.0%）。

摘要:利用NCEP/NCAR全球再分析资料、地面观测资料和自动站降水资料，分析了2018/2019年冬季浙江罕见连续阴雨寡照天气过程中冬季风环流和南支槽等环流异常，并从西风带波动、海温强迫等方面研究了局地环流异常的成因。结果表明：2018/2019年冬季连阴雨事件中雨日、日照破历史记录，雨量较常年同期明显偏多。主要的环流异常为西北太平洋异常反气旋（WNPAC）明显偏北，同时阿留申低压和西伯利亚高压亦偏北，东亚地区40°N以南有强的偏南风异常，冬季风偏弱；南支槽较常年偏强，保证了浙江上空有持续的水汽和扰动输送。对流层中层存在沿欧洲向东亚—西太平洋传播的波动能量，波能在东亚地区一直向南传播至20°N以南，可能导致WNPAC明显北抬和南支槽加强。ENSO是WNPAC的重要强迫源，ENSO暖位相使得海洋性大陆出现异常对流冷却，而浙江上空对流加强，ENSO对南支槽活动强度亦有明显的制约作用。中国近海海温偏高是WNPAC和阿留申低压明显偏北的重要影响因素。2018/2019年冬季局地环流异常可能由ENSO和中国近海海温协同强迫所致。

摘要:选择北京市为研究地区，对2014～2017年AERONET（Aerosol Robotic Network）提供的CE-318太阳光度计440 nm波段反演的气溶胶光学厚度（AOD）进行风速订正，对订正后 AOD 日均数据与同期地面监测站PM2.5日均浓度数据做季节相关性分析并建立回归模型。又引入能见度因子并利用广义差分法构建2015～2017年北京市AOD与PM2.5浓度、能见度的三元回归模型，最后将2014年数据分为污染日和非污染日分别进行模型检验。结果表明：AOD与PM2.5浓度存在显著的线性正相关性，且存在季节性差异，夏季相关性最强、秋季次之、春季和冬季最低。引入能见度因子并消除自相关后，四季的模型相对误差均显著减小，模型拟合优度显著提高。检验结果为四季整体的平均相对误差在21%～31%范围内，与前人的结果相比拟合曲线的准确性得到了明显地提高。且模型对低PM2.5浓度日的模拟效果较好，对于高PM2.5浓度日的模拟效果较差。本研究对构建北京地区PM2.5浓度长期的历史数据具有重要的科学意义。

摘要:利用1961～2017年我国东北地区96个站点逐日降水、相对湿度和气温等资料，运用趋势分析、Mann-Kendall突变检验等方法，分析了东北地区夏季小雨、中雨、大雨、暴雨的气候变化特征，并对东北地区小雨量减少进行了成因分析，得出主要结论如下：东北地区夏季总降水量与各量级降水频率和贡献率均呈显著的正相关，总降水量的多寡受大雨频率及贡献率的影响最为显著。小雨量和中雨量的减少是导致东北地区夏季总降水量减少的主要原因，暴雨量受暴雨贡献率增加影响呈增加趋势。小雨量和小雨贡献率在1993年前后出现了年代际突变，小雨贡献率的突变是造成小雨量年代际突变的内在因素。东北地区总降水量呈减少趋势的站点有72个；小雨量呈减少趋势的站点有85个，显著减少的站点数达到25个；中雨量呈减少趋势的站点有70个，显著减少的站点只有9个；大雨量呈增加与减少趋势的站点数相当；而暴雨量呈增加趋势的站点数大于减少的站点数。从云形成机制角度出发，分别讨论大气水汽、温度、气溶胶浓度变化对东北地区小雨量减少的影响。结果表明，在全球变暖背景下东北地区气温增加和气溶胶浓度增加是导致该地区小雨量减少的主要原因。

摘要:基于部门间影响模式比较计划（ISI-MIP, Inter-Sectoral Impact Model Intercomparison Project)对CMIP5中5个气候（地球）系统模式模拟结果的降尺度数据，利用多模式集合预估了气候变化情景下21世纪环北极地区植被生长季与活动积温变化。研究发现：1）多模式集合模拟能够基本再现观测的初、终霜日及无霜期长度与>10℃积温的空间分布特征以及1979～2004年各指标变化趋势的空间分布特征，但其对气候变化年际变率的模拟能力较弱；2）至21世纪末，终霜日最多将提前60 d，初霜日将推迟20～40 d，无霜期延长幅度最高可达100 d，积温将增加1000～1200℃。其中RCP8.5情景下，各指标变幅最大，RCP2.6情景下变幅最小；3）各指标变幅呈现出较大的空间差异，亚欧大陆中西部的变幅普遍较大，随着气候变暖，>10℃积温增加幅度表现出明显的纬度地带性，南部增幅较大，北部增幅较小。

摘要:基于通用陆面模式（Common Land Model, CoLM），首次评估了两套最新的全球土壤数据集GSDE（Global Soil Dataset for Earth System Model）和SG（SoilGrids）对全球陆面过程模拟的影响。比较分析了两套数据中砂粒、粘粒、砾石、有机碳的含量和容重这五个土壤属性在全球分布上的差异以及这种差异造成的对模式估计的土壤特性参数、水力热力变量的影响。结果表明，土壤特性参数在全球的空间分布主要受土壤粒径分布（砂粒、粉粒和粘粒）影响，同时也受砾石、有机碳和容重的影响。土壤资料对全球模拟结果影响主要体现在区域差异，对水文学变量的影响（R_e最大达到±100%）大于对土壤热力学变量的影响（R_e<±10%），对地表辐射变量的影响较小（R_e<±5%）。其中，土壤体积含水量在加拿大中部及西北部、俄罗斯东南部及中西部和澳大利亚中部地区模拟结果相差较大，总径流在低纬地区模拟结果出现较大的差异，热力学变量在非洲北部、加拿大西北部以及俄罗斯中北部的差异稍大。将模拟的土壤体积含水量与站点观测相比，两套数据的表现接近，与站点观测相比都存在一定的偏差，但SG更接近观测，其中在Molly Caren站点（39°57'N，83°27'W）上SG相比GSDE整体提高约0.01～0.02。本研究表明，模式模拟结果受不同土壤数据集的影响显著，可优先考虑诸如SG较准确的土壤数据。土壤属性对陆面模拟的影响需进一步研究。