2023年两次影响河南的沙尘天气过程对比分析摘要:基于逐小时空气质量数据、安阳国家气候观象台气溶胶激光雷达监测数据、ERA5 再分析数据、GDAS气象数据和郑州风廓线雷达数据等,分析了影响河南的两次沙尘天气过程.结果表明:过程 1(2023 年 3 月19-24日)较过程 2(2023 年 4 月9-13日)强度更强,PM10 浓度呈"快增—快降"特点,空气质量严重污染的时间为 14~28 h;过程 2 PM10 浓度呈双峰特征,严重污染持续了 29~58 h.两次沙尘天气过程均是在蒙古气旋及其后部冷高压共同作用下形成的.过程 2 中蒙古气旋和其后部冷高压强度较过程 1 的均偏弱,蒙古气旋位置也略偏东,海上高压后侧的东南气流致使沙尘回流二次影响河南,是河南空气质量严重污染长时间持续的原因.过程 1 中造成郑州 PM10浓度飙升的沙尘粒子主要是由东北路径输送,而过程 2 中对郑州空气质量影响大的沙尘粒子为西北路径和东南路径输送.通过激光雷达垂直演变和上游地形综合分析,过程 2 中西北路径输送的沙尘粒子因受太行山脉阻挡,部分沙尘粒子绕过太行山脉从较低地势进入新乡,造成新乡空气质量达到严重污染的时间比郑州的晚 5 h.两次过程发生前高空均有沙尘粒子的传输,高度分别在 3600 m 和4200-4800 m 附近,各高度风速也均有显著的增加,这表明新型观测资料在河南沙尘天气的预报预警中具有较好指示意义.
沙尘天气空气质量气溶胶激光雷达传输路径风廓线雷达
2023年12月浙江省一次中度污染霾天气过程的特征及气象成因分析摘要:2023 年 12 月 28 日至 2024 年 1 月 2 日浙江省出现了一次中度污染的霾天气过程,是自 2018 年以来强度最大、持续时间最久的一次霾天气过程.利用同时段的环境空气质量数据和气象数据,分析了此次污染天气过程的天气形势,气团输送特征及霾天气过程的气象成因.结果表明,增温、增湿、持续低风速(<2 m/s)、无降水的地面气象条件,持续时间较长、强度较大的垂直逆温(逆温强度峰值高达 2.28℃/100m),均压场或高压底部控制的静稳天气形势场等不利气象条件,导致了局地污染物的累积.浙江本地排放贡献占比高达 47%,是造成此次中度污染霾天气过程的主要原因.大气污染防治行动计划实施后,虽然浙江地区颗粒物污染达到中度及以上的天数已明显减少,但是不利的气象扩散条件造成的局地颗粒物污染仍然可能导致浙江地区出现持续时间较长的霾天气过程.
霾天气中度污染气象成因气团输送浙江
河北省区域暴雨评估及巨灾过程分析摘要:基于河北省1984-2020年降水和灾情数据,通过构建致灾强度指数(含区域强度与短时强度)与灾害程度指数(含直接经济损失、死亡失踪人口及受灾人口),对 307 次区域暴雨过程进行评估,并根据致灾强度等级和灾害程度等级,确定"23·7"特大暴雨为一次巨灾过程,进而对巨灾过程展开特征分析.结果表明,根据致灾强度特强等级和灾害程度特重等级确定出了河北省1984-2020年的 3 个暴雨巨灾过程,即"96·8""16·7"和 1994 年 7月11-13日过程.基于"23·7"的降水和灾损数据,计算得到致灾强度指数为 0.99(特强等级),灾害程度指数为0.164(特重等级),二者均达最高等级.巨灾过程具有影响范围广、区域强度与短时强度大、持续时间长的致灾特征,可造成重大人员伤亡和经济损失.巨灾过程中,4 种次生灾害和 8 类行业影响事件均会发生.致灾强度和灾害程度等级越高,各次生灾害和各行业影响事件发生概率越高,各次生灾害发生的概率从大到小依次为内涝积水、洪水、山洪、地质灾害,各行业影响事件发生的概率从大到小依次为农田设施、房屋建筑、道路交通.
区域暴雨致灾强度灾害程度暴雨巨灾过程
欢迎访问《气象与环境科学》编辑部网站摘要:《气象与环境科学》编辑部于 2009 年开通了网上阅览、投稿、审稿、稿件处理系统(见右图).读者可以在网上浏览和下载本刊各期论文的标题、摘要和正文,也可以了解订阅信息;作者可以在网上投稿,查询稿件处理进度,下载审稿意见及稿件修改要求;专家可以在网上审稿.欢迎各位读者、作者、专家访问和使用.
环境科学编辑部网站气象与环境
基于BDS-3的小时级和5 min PWV 精度评估及在海口2022年一次暴雨过程中的作用分析摘要:相较组网解算的小时级 GPS 大气可降水量(GPS_PWV),基于北斗三号(BDS-3)精密单点定位技术(PPP)的单站大气水汽反演算法实现了单个台站处时间分辨率为5 min 和1 h 北斗大气可降水量(BD_PWV)的实时解算.以同址探空大气可降水量(RS_PWV)为标准,评估该算法解算的2022年1-3月小时级 BD_PWV 的精度,并进一步定性定量进行对比小时级、5 min BD_PWV 和 GPS_PWV 在海口2月16-18日一次暴雨过程中变化形势、增量和增率的差异.结果表明,小时级 BD_PWV 与 RS_PWV 的偏差小、RMSE 小于3 mm,精度较高,与 GPS_PWV 精度相当.PWV 常在降水前迅速增加达到峰值,随后迅速降低.相较 GPS_PWV,BD_PWV 在不同降水等级、降水阈值条件下,临界成功指数(CSI)评分普遍更高,且 CSI 评分随降水等级增加,暴雨预测准确率最高增加20%;暴雨个例中,5 min BD_PWV 的峰值更高、时间更超前于降水且增率更大,最大可超过10 mm/h.
北斗三号(BDS-3)大气可降水量(PWV)5 min PWV暴雨
1991-2020年若尔盖高原草地沙化时空特征分析摘要:若尔盖高原草地作为川西北重要牧区,受自然条件变化和人类活动加剧等的影响,已成为川西高原沙化最显著的区域之一.为详细了解该区域的草地沙化空间分布及动态变化情况,基于 Landsat 系列影像,利用深度学习结合目视解译方法,提取了1991-2020年若尔盖高原草地沙化地,并分析其时空变化特征及其影响因子.结果表明:(1)研究区内若尔盖县草地沙化地面积最大,其次为玛曲县的,红原县、碌曲县和阿坝县的沙化情况较为轻微.(2)研究区沙化地面积呈先增长后减小的变化特征.(3)若尔盖高原沙化地空间变化特征表现为北部"发展"为主,南部"逆转"为主.(4)若尔盖草地沙化受自然因素和人为因素共同作用,沙化地面积随着气温升高和降水量增加而减小,随实际载畜量的减少而减小.
若尔盖Landsat沙化地面积时空分布
电力设施暴雨洪涝灾害风险识别摘要:针对 2021 年 8 月 12 日湖北省孝感电力设施因暴雨受灾情况,从致灾因子、孕灾环境、承灾体和灾情入手,利用案例透析、WBS-RBS、加权综合评价和淹没模型情景模拟等方法,对孝感电力设施暴雨洪涝灾害进行风险源解析和定量识别.结果显示:(1)孝感电力设施遭受洪涝灾害主要是府澴河上游洪水、本地强降水及下游水位顶托等多种致灾类型共同叠加作用所致.孝感段持续高水位阻碍该地区内涝排水,使其退水缓慢.(2)暴雨危险性识别可直观表达孝感电力设施在此次强降水过程中处于暴雨洪涝高危险区,在电力设施站点布局规划方面具有参考意义,但精细化程度不足.(3)淹没模拟可精细化动态表达孝感电力设施的淹水时间和水深演变.在通过模型的精度检验分析基础上,模拟结果表明此次降水过程导致云城变电站和孝感城区停电台区附近产生最大深度为0.4~2.0 m 的积水,积水开始时间主要出现在 8 月 12 日 06 时至 08 时.
暴雨洪涝风险识别灾害链淹没模拟电力设施
《气象与环境科学》征稿简则环境科学气象与环境征稿简则
世界气象组织/全球大气观测网全球大气本底站1971-2022年CO2浓度分布特征分析摘要:基于目前世界气象组织/全球大气观测计划(WMO/GAW)32 个全球大气本底站及其 CO2 浓度在线观测仪器和技术方法等的调研,对其中具有 10 年以上的 23 个站点 CO2 浓度观测数据进行了特征分析.结果表明:(1)全球大气本底站主要分布在亚洲和欧洲地区,其中多数站点临海.观测方法上,我国全球/区域本底站和其他全球大气本底站一样,都采用了符合 WMO/GAW 质量目标要求的观测技术方法.(2)在北半球,中高纬度带站点的 CO2 浓度值较高,波动幅度较大;长期趋势来看,南北半球站点的 CO2 浓度均呈递增趋势,但北半球不同纬度带的 CO2 浓度年平均增量整体高于南半球的;去除长期趋势后,北半球低纬度 CO2 浓度季节最值出现时间较中高纬度的滞后,南半球中高纬度 CO2 浓度季节变化与低纬度及北半球的呈反相位.中国瓦里关全球大气本底站的 CO2浓度与北半球中高纬度站点的浓度相当.(3)海拔高于 2000 m 的站和海拔低于 2000 m 的站近 5 年 CO2 浓度月均值振幅分别为 18.1×10-6 mol/mol 和 18.6×10-6 mol/mol,海洋站与陆地站的分别为 12.5×10-6 mol/mol 和 19.5×10-6 mol/mol,相比之下海拔高于 2000 m 的站和海洋站的平均月振幅较小.(4)南北半球高纬度代表性站点各季节 CO2 平均浓度日振幅均较小,最大仅为 0.8×10-6 mol/mol,中纬度代表性站点日振幅最大可达 3.7×10-6 mol/mol,低纬度代表性站点日振幅最大为 1.5×10-6 mol/mol,最大振幅出现在北半球的夏季.
大气本底站CO2 浓度特征分析
基于累积湿润指数的河南省夏玉米涝渍风险研究摘要:利用河南省113个气象观测站1971-2020年逐日气象数据和86个自动土壤水分观测站2011-2020年10-50 cm 逐日土壤相对湿度数据,选取降水距平百分率(Pa)、Z 指数、K 指数和累积湿润指数(Ma),对比分析10-50 cm 各层土壤相对湿度与上述4种水分指数的相关系数,确定了基于累积湿润指数的河南省夏玉米涝渍指标,计算分析出苗-拔节期、拔节-抽雄期、抽雄-乳熟期、乳熟-成熟期4个生长阶段的涝渍空间分布特征,并根据河南省108个粮食大县(市)近5年平均夏玉米种植面积比例及累积湿润指数指标,分析夏玉米涝渍风险空间分布特征.研究结果表明:(1)Ma 与土壤相对湿度相关系数大于其他3种水分指数的相关系数,且与 20 cm 土壤相对湿度相关性最好.根据 Ma 与土壤相对湿度的定量关系,确定0.5<Ma≤1.3为轻涝,1.3<Ma≤3.0为中涝,Ma>3.0为重涝.(2)河南省夏玉米涝渍高风险时段主要出现在拔节-抽雄期,其次是出苗-拔节期;高风险区域主要分布在南阳中东部、驻马店、周口、商丘等地,综合风险指数为10~20;另外太行山东部的新乡、鹤壁和安阳西部在拔节-抽雄期涝渍风险相对较高.(3)抽雄-乳熟期和乳熟-成熟期涝渍风险总体较低,大部分地区风险指数为5~10.
累积湿润指数涝渍夏玉米河南省
豫东平原云宏观结构特征分析摘要:利用2022年4月-2023年12月豫东平原商丘站毫米波云雷达探测数据,对该地区云发生频率和垂直结构特征进行分析.结果表明:豫东平原全年晴空占比为60.2%,非降水云发生频率为36.3%.对于非降水云,从垂直结构上分析,单层云发生频率最高,月均频率为60.1%.从云底高度上分析,中云和高云出现频率较高,月均频率分别为40.7%和34.3%.非降水云的宏观参数随季节变化显著,云底高度春、夏季在6-7 km处的频率最高,秋、冬季在5-6 km处的频率最高,云顶高度在春季最高为9-10 km,秋季最高为8-9 km,冬季最高为7-8 km;云层厚度在不同季节小于4 km的频率都超过75.0%.对比临近降水云和非降水云的宏观参数发现,5 km以下到云底之间的回波强度在10~20 dBZ的频率超过30.0%,云底高度低于2 km、云顶高度高于4 km、云层厚度大于3 km时易出现降水.
豫东平原毫米波云雷达非降水云云垂直结构
庐山雾凇气候特征分析及旅游气象指数构建摘要:利用1981-2020年庐山风景区逐日雾凇观测及气象观测资料,统计了庐山雾凇的多尺度气候变化特征,分析了雾凇与气象要素的相关关系,建立了雾凇景观旅游气象指数,并通过2022年11月-2023年4月的雾凇观测数据对该指数进行了预报检验.主要结论:(1)庐山年平均雾凇日数为37.2天,1984年最多,为60天,1999年最少,为15天;年雾凇日数总体呈明显减少趋势,且于1998年出现一显著突变点;雾凇日数于20世纪80年代末、90年代末到21世纪初期存在显著的2~4 a振荡周期,20世纪90年代中期到21世纪初期存在明显的12~14 a振荡周期.(2)庐山雾凇基本出现于11月至次年4月,1月最多,4月最少;庐山雾凇出现的主要季节是冬季,占全年七成以上;庐山雾凇最早出现在11月8日,平均初日为11月14日,最迟在4月16日,平均终日为3月19日,最长连续雾凇日数为39 d.庐山雾凇出现的最低温度为-16.7~4.2 ℃,相对湿度为8%~100%,风速为0~24.4 m·s-1.(3)充足的水汽、足够低的气温和较小的风速是影响雾凇景观形成的关键因子.庐山年均雾凇景观日数为16.3天.近40 a庐山雾凇景观出现时,最低气温为-13.4~-0.2 ℃,平均温度为-9.7~1.6℃,相对湿度为40%~100%,风速为0.3~12.3 m·s-1,出现雾的概率接近100%,前一天出现降雨概率大于当天出现降雨的概率.(4)建立的雾凇旅游气象指数(RTMI)经检验可应用于实际业务中,为游客观景提供指导,提高庐山旅游气象服务质量.
庐山雾凇气候特征旅游气象指数
河南省臭氧污染特征及影响因子分析摘要:利用2017-2020年河南省18地市空气质量监测数据、常规气象观测数据和大气污染再分析数据,分析了河南省臭氧(O3)污染特征及影响因子.结果表明:2017-2019年期间,河南省大部分城市O3年平均浓度超标,2020年超标城市明显减少.超标最严重的区域在河南省的西北部,O3年平均浓度超标程度表现出从西北到东南逐渐减轻的趋势.2017年O3污染最严重,2019年O3污染日数最多,2020年O3污染最轻且日数最少.日超标率较高的地区主要分布在北部、中部地区,最低的地区为三门峡或信阳.O3浓度日最高值出现的时间为15时或16时,日最低值大部出现在07时(冬季为08时).O3浓度夏季日变化幅度最大,冬季的最小.EOF分析发现,2017-2019年河南省O3均呈现出西高东低的阶梯型;时间系数上看,2017年4-9月处于正相位,2018-2019年4-10月上旬处在正相位;河南省O3 EOF第一模态空间分布特征和相应的时间系数与O3监测实况特征基本一致.分析显示,温度因子与O3浓度的大部分相关性最高,大部分相关系数超过了 0.7;温度、日照时数与O3浓度呈正相关,气压、相对湿度、CO浓度、NO2浓度、PM2 5浓度与O3浓度呈负相关.6月O3浓度超标发生概率为80%时,最高温度为30.7~37.0 ℃,相对湿度为 36.3%~70.7%,日照时数为 0.9~11.8 h,气压为 971.2~1000.5 hPa.
O3浓度超标日数日超标率影响因子
2022年江苏省两次非典型降雪过程成因诊断分析摘要:针对2022年初江苏省两次非典型降雪过程,从环流形势和水汽、动力及热力条件进行对比分析,明晰出两次降雪过程关键成因.结果表明:(1)两次降雪过程的落区和量级存在明显区别.1号降雪过程主要出现在苏南地区,降雪强度弱,雨雪相态转换复杂.2号降雪过程全省大部分地区皆出现纯雪状态,累积降水量由南向北递减,积雪深度厚.(2)两次降雪过程中,地面存在"冷垫",中高层深厚东北冷涡持续输送冷空气,中层西南急流强度偏大,低层存在暖式切变.(3)在水汽方面,2号降雪过程前期水汽条件明显优于1号降雪过程的,中低层西南暖湿气流更强.在动力方面,低层存在深厚持久的锋生作用,其迫使暖湿气流沿"冷垫"抬升.在热力方面,850-700 hPa存在浅薄逆温层,但整层温度低于0 ℃,近地层存在浅薄"冷垫",强烈的风切变与对称不稳定有正反馈机制.(4)两次降雪过程皆为非典型降雪过程,具有水汽条件优越,对流层低层存在暖式切变,锋生作用明显,中低层逆温层厚度偏薄,近地层冷垫较薄,以及整层温度偏低等特点.
降雪过程非典型水汽辐合逆温层江苏省
冬运会牙克石赛区超阈值风和极大风特征分析摘要:牙克石凤凰山滑雪场是第十四届全国冬季运动会赛区之一.利用2019年2月牙克石赛区自动气象站数据,对赛区超阈值风过程和极大风过程的持续性、日变化及其与地形的关系等特征进行分析.结果表明:牙克石赛区位于朝向为西南的山坡,超阈值风和极大风过程出现次数自赛区高处向赛区低处递减,最长持续时间分别达21 h和6 h,风速峰值易出现在12:00-15:00.极大风过程和持续时间在12 h内的超阈值风过程,其风速最大值随着持续时间的增大也随之增大.受山区地形影响,赛区西侧峡谷入口处超阈值风过程持续时间最长,赛区北侧海拔较高处易发生超阈值风过程和极大风过程,而且风速最大;受赛区西北侧较高地势影响,其附近超阈值风和极大风过程主导风向为西南风,而赛区其余地区主导风向为西风.
超阈值风过程极大风过程持续性日变化地形影响
CLDAS土壤体积含水量分析产品的检验及应用研究摘要:针对现有自动土壤水分质量控制方法对系统性偏差检测异常研究较少的问题,基于CLDAS 土壤体积含水量分析产品的特点,采用统计学方法设计了一种基于观测与背景场资料时空匹配一致性检验的质量控制算法,以2023年5-9月自动土壤水分观测资料作为验证数据,检验分析算法的质控能力.结果表明:该方法能识别出土壤水分观测站传感器定标参数漂移、设备性能下降和设备故障三类问题,该算法检出正确率为92%,能够有效检出自动土壤水分系统性偏差问题.该算法已经应用于综合气象观测数据质量控制业务系统及对全国实时自动土壤水分小时数据的质量控制和评估中.
自动土壤水分CLDAS土壤水分产品质量控制一致性检验
《气象与环境科学》征稿简则环境科学气象与环境征稿简则
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基于数码相机和多光谱无人机的冬小麦条锈病监测研究摘要:为实现冬小麦条锈病的定量化监测评估,以基于冠层数码照片提取的条锈病病情指数为因变量,通过筛选大疆精灵4多光谱相机的波段反射率、植被指数和纹理指数等遥感特征,并对比不同遥感特征组合下8种机器学习算法的模拟精度,筛选了冬小麦条锈病多光谱无人机监测的最优模型.结果表明:数码照片红色通道像素值和归一化红色像素值可分别用于染病叶片和正常叶片的识别提取.5个波段反射率中近红外、红边和红波段与病情指数极显著相关,30个植被指数中有29个相关性在显著水平以上,相关性最高的10种植被指数为OSAVI、RBNDVI、PVI、SAVI、EVI2、NDVI、MSR、RVI、MNVI、MTVI;灰度共生矩阵纹理指数中,方差、均匀性、对比度、异质性、熵和二次矩6个纹理指数与病情指数极显著相关.4种特征组合方案的8种机器学习算法的模拟测试中,以方案4(波段反射率、植被指数和纹理指数组合作为遥感特征)的ExtraTrees算法精度最高,均方根误差为1.2955,为冬小麦条锈病最优监测模型.
冬小麦条锈病数码影像多光谱无人机机器学习
环渤海地区夏季极端高温及其与大气环流异常特征的关系摘要:利用1961-2022年我国北方 753 个国家级气象观测站逐日最高气温和最低气温资料、ERA5 逐月再分析资料,对环渤海地区夏季暖日、暖夜和复合极端高温事件的时空分布特征及其对应同期和前期大气环流特征进行分析对比.结果表明,环渤海地区夏季暖日呈减少趋势,而暖夜和复合极端高温事件呈增加趋势,且复合极端高温增加更加明显,并且都存在明显的年代际变化特征.暖日、暖夜、复合极端高温分别主要发生在 6 月上中旬、6 月下旬至 8 月中旬、7 月中下旬,且复合极端高温事件发生强度明显增强.通过三个极端高温指数回归同期环流场发现,复合极端高温在欧亚大陆存在明显的波列结构,类似于暖日回归结果,但不同的是欧洲西部和贝加尔湖地区的正距平中心强度更强,且西西伯利亚地区的负距平中心强度更弱.通过回归前期环流场发现,三个极端高温指数在中高纬度地区都存在明显的波列结构.在对流层中高层,贝加尔湖地区附近出现高度场正异常中心,并伴随异常的反气旋性环流,存在异常下沉运动,导致环渤海极端高温事件发生.
环渤海暖日暖夜复合极端高温大气环流