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, 最新更新时间 , doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2022.21119
摘要:
氨气(NH3)是大气中含量最丰富的碱性气体,是颗粒态NH4+的唯一来源,在二次无机盐生成中起着重要作用。NH3极易与大气中的硝酸(HNO3)和硫酸(H2SO4)发生酸碱中和反应,生成硝酸铵(NH4NO3)和硫酸铵((NH4)2SO4)等二次无机气溶胶,因此,NH3的排放、输送及化学转化过程对全球无机气溶胶的时空分布有重要影响。本文利用ENVISAT卫星搭载的迈克尔逊干涉仪(MIPAS)和Aqua卫星搭载的AIRS探测仪观测到的大气NH3浓度数据,以及全球大气化学-气候模式EMAC模拟的NH3结果,分析了2008-2011年6-9月亚洲地区大气NH3的空间分布特征。结果显示,近地面NH3浓度最高值出现在印度北部,紧邻印度北部的孟加拉湾夏季存在深对流,在印度北部和青藏高原上空出现了NH3的向上输送柱,青藏高原是NH3向上输送的主要通道,NH3虽然寿命短,但在深对流区域可以被输送到上对流层和下平流层(UTLS)。亚洲夏季风反气旋的位置主导着NH3在UTLS区域的空间分布,反气旋内持续存在NH3高浓度中心,NH3高浓度中心位置与反气旋中心位置对应良好,会出现一个或两个NH3高浓度中心,说明反气旋内环流形式的变化对反气旋内NH3分布特征有重要影响。
氨气(NH3)是大气中含量最丰富的碱性气体,是颗粒态NH4+的唯一来源,在二次无机盐生成中起着重要作用。NH3极易与大气中的硝酸(HNO3)和硫酸(H2SO4)发生酸碱中和反应,生成硝酸铵(NH4NO3)和硫酸铵((NH4)2SO4)等二次无机气溶胶,因此,NH3的排放、输送及化学转化过程对全球无机气溶胶的时空分布有重要影响。本文利用ENVISAT卫星搭载的迈克尔逊干涉仪(MIPAS)和Aqua卫星搭载的AIRS探测仪观测到的大气NH3浓度数据,以及全球大气化学-气候模式EMAC模拟的NH3结果,分析了2008-2011年6-9月亚洲地区大气NH3的空间分布特征。结果显示,近地面NH3浓度最高值出现在印度北部,紧邻印度北部的孟加拉湾夏季存在深对流,在印度北部和青藏高原上空出现了NH3的向上输送柱,青藏高原是NH3向上输送的主要通道,NH3虽然寿命短,但在深对流区域可以被输送到上对流层和下平流层(UTLS)。亚洲夏季风反气旋的位置主导着NH3在UTLS区域的空间分布,反气旋内持续存在NH3高浓度中心,NH3高浓度中心位置与反气旋中心位置对应良好,会出现一个或两个NH3高浓度中心,说明反气旋内环流形式的变化对反气旋内NH3分布特征有重要影响。
, 最新更新时间 , doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2021.21165
摘要:
利用ERA再分析数据分析了2014年02月09日、2015年12月05日、2016年01月20日和2018年1月24日高空急流扰动动能对暴雪的影响。 在暴雪发生的过程中，通常伴有高空急流的存在。高空急流一方面维持自身的存在，另一方面其引起的垂直运动有利于暴雪的发展。垂直运动有两个方面的作用，一个是垂直上升运动将低层暖湿空气输送到高层，为暴雪提供源源不断的水汽，另一个是垂直上升运动将急流中的扰动动能向下输送到低层冷暖气流交汇区域，该区域也是风切变较大的区域，为该区域提供扰动动能，进一步促进暴雪的发生和发展。
, 最新更新时间 , doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2021.21031
摘要:
为更科学地量化大气对污染物的清除能力，使用WRF-NAQPMS模式对2017年12月进行模拟，对比分析影响大气清除能力的主要关键物理因子，修正A值法和大气自净容量算法的差异，进一步计算大气自净容量余量及各关键物理化学过程的贡献量。结果表明，边界层高度、风廓线、湿清除系数等3个关键物理参数较混合层高度、10 m高度风速、雨洗强度等更适用于量化清除过程；修正A值法和大气自净容量算法虽均能表征大气清除能力的强弱，但前者受目标城市面积影响较大，结果远高于大气自净容量算法；大气自净容量余量与细颗粒物（PM2.5）浓度变化趋势呈负相关，污染越重，大气自净容量亏空越多，其中平流扩散对大气自净容量贡献最大，化学转化过程次之，湿沉降等过程也不可忽视。
为更科学地量化大气对污染物的清除能力，使用WRF-NAQPMS模式对2017年12月进行模拟，对比分析影响大气清除能力的主要关键物理因子，修正A值法和大气自净容量算法的差异，进一步计算大气自净容量余量及各关键物理化学过程的贡献量。结果表明，边界层高度、风廓线、湿清除系数等3个关键物理参数较混合层高度、10 m高度风速、雨洗强度等更适用于量化清除过程；修正A值法和大气自净容量算法虽均能表征大气清除能力的强弱，但前者受目标城市面积影响较大，结果远高于大气自净容量算法；大气自净容量余量与细颗粒物（PM2.5）浓度变化趋势呈负相关，污染越重，大气自净容量亏空越多，其中平流扩散对大气自净容量贡献最大，化学转化过程次之，湿沉降等过程也不可忽视。
, 最新更新时间 , doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2021.21038
摘要:
利用1989～2018年ERA5地面接收的太阳辐射资料，分析了不同季节主要大气环流特征指数与中国地面太阳辐射异常的关系。结果表明：（1）在春季，东亚槽位置对中国东部大面积的地面太阳辐射异常有一致性的影响，其位置偏东时地面太阳辐射显著负异常较强。冬季风强度和ENSO（El Niño–Southern Oscillation）基本对长江流域南北、中国南方东部和西部有反位相的影响。（2）夏季的影响因子比较复杂，NAO（North Atlantic Oscillation）和夏季风是两个较主要的影响因子，NAO对中国北方较多地区的地面太阳辐射异常的影响较为显著，而夏季风指数主要与江淮地区的地面辐射异常相关联。NAO指数偏大（小）时，北方大部分地区地面太阳辐射异常偏少（多）。夏季风偏强（弱）时，江淮流域的地面太阳辐射异常显著偏少（多）。（3）在秋季，地面太阳辐射异常主要受到东亚槽位置、冬季风和NAO的影响，冬季风和东亚槽主要影响北方地区，东亚槽偏西、冬季风偏强时，中国北方除东北地区外的大部分地区地面太阳辐射偏多。NAO主要与中国西部的地面辐射异常关联，NAO强时，西部地区北方地面太阳辐射异常偏少而南方大部分地区偏多。（4）在冬季，ENSO和冬季风是较重要的影响因子，但其显著影响区域并不对称。当ENSO负位相和冬季风较强时，中国北方大部分地区的地面太阳辐射异常显著偏多，而ENSO正位相和冬季风较弱最有利于中国南方地面辐射异常偏少，但显著影响范围较小。
利用1989～2018年ERA5地面接收的太阳辐射资料，分析了不同季节主要大气环流特征指数与中国地面太阳辐射异常的关系。结果表明：（1）在春季，东亚槽位置对中国东部大面积的地面太阳辐射异常有一致性的影响，其位置偏东时地面太阳辐射显著负异常较强。冬季风强度和ENSO（El Niño–Southern Oscillation）基本对长江流域南北、中国南方东部和西部有反位相的影响。（2）夏季的影响因子比较复杂，NAO（North Atlantic Oscillation）和夏季风是两个较主要的影响因子，NAO对中国北方较多地区的地面太阳辐射异常的影响较为显著，而夏季风指数主要与江淮地区的地面辐射异常相关联。NAO指数偏大（小）时，北方大部分地区地面太阳辐射异常偏少（多）。夏季风偏强（弱）时，江淮流域的地面太阳辐射异常显著偏少（多）。（3）在秋季，地面太阳辐射异常主要受到东亚槽位置、冬季风和NAO的影响，冬季风和东亚槽主要影响北方地区，东亚槽偏西、冬季风偏强时，中国北方除东北地区外的大部分地区地面太阳辐射偏多。NAO主要与中国西部的地面辐射异常关联，NAO强时，西部地区北方地面太阳辐射异常偏少而南方大部分地区偏多。（4）在冬季，ENSO和冬季风是较重要的影响因子，但其显著影响区域并不对称。当ENSO负位相和冬季风较强时，中国北方大部分地区的地面太阳辐射异常显著偏多，而ENSO正位相和冬季风较弱最有利于中国南方地面辐射异常偏少，但显著影响范围较小。
, 最新更新时间 , doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2021.21097
摘要:
近年来，世界各地的极端林火事件已呈现出多发态势。林火作为一种复合型极端事件，它的发生和蔓延与气象条件有着密切联系，在全球变暖的背景下，研究林区森林火险天气的变化特征可以为“碳中和”背景下的森林防火工作提供科学的信息。本文以逐日森林火险气象指数（FFDI）作为火险天气的度量指标，分析了该指数的适用性及空间分布特征，进而分析了1961～2020年东北和西南两大林区FFDI及相关气象因子的线性变化趋势；最后利用集合经验模分解（EEMD）的方法揭示了两大林区防火期FFDI的多时间尺度演变特征。研究发现：在季节以及年时间尺度上，FFDI的分布具有明显的区域特征，东北地区在春季、秋季处于高值期，而西南地区则集中在春季和冬季，这与两大林区的森林防火期有很好的对应关系。各个季节FFDI呈现显著增长的站点数在10%～20%左右，春季最多（21%）。东北林区FFDI的变化趋势在四季都不显著；但相关气象因子中的日最高气温在四季都呈现显著的变暖趋势，平均风速在四季都呈现显著减弱的趋势。西南林区四季的FFDI都呈现至少是0.1水平下的显著增长态势，其中春、冬季防火期的趋势分别为：0.09/10a（P<0.1）和0.05/10a（P<0.1）；夏、秋、冬三个季节显著变暖又显著变干（P<0.05），朝着 “暖干化”的气候特征演变。年际变率在两大林区FFDI的演变中贡献超70%；东北春季和秋季防火期FFDI的非线性趋势分别呈先快速上升后减缓和先快速上升后转为下降的趋势；西南春季防火期FFDI的非线性趋势从上个世纪的稳定少变转为21世纪开始呈现快速上升的趋势，冬季防火期FFDI则总体呈稳步上升趋势。因此，西南林区的防火形势正变得愈发地严峻。
近年来，世界各地的极端林火事件已呈现出多发态势。林火作为一种复合型极端事件，它的发生和蔓延与气象条件有着密切联系，在全球变暖的背景下，研究林区森林火险天气的变化特征可以为“碳中和”背景下的森林防火工作提供科学的信息。本文以逐日森林火险气象指数（FFDI）作为火险天气的度量指标，分析了该指数的适用性及空间分布特征，进而分析了1961～2020年东北和西南两大林区FFDI及相关气象因子的线性变化趋势；最后利用集合经验模分解（EEMD）的方法揭示了两大林区防火期FFDI的多时间尺度演变特征。研究发现：在季节以及年时间尺度上，FFDI的分布具有明显的区域特征，东北地区在春季、秋季处于高值期，而西南地区则集中在春季和冬季，这与两大林区的森林防火期有很好的对应关系。各个季节FFDI呈现显著增长的站点数在10%～20%左右，春季最多（21%）。东北林区FFDI的变化趋势在四季都不显著；但相关气象因子中的日最高气温在四季都呈现显著的变暖趋势，平均风速在四季都呈现显著减弱的趋势。西南林区四季的FFDI都呈现至少是0.1水平下的显著增长态势，其中春、冬季防火期的趋势分别为：0.09/10a（P<0.1）和0.05/10a（P<0.1）；夏、秋、冬三个季节显著变暖又显著变干（P<0.05），朝着 “暖干化”的气候特征演变。年际变率在两大林区FFDI的演变中贡献超70%；东北春季和秋季防火期FFDI的非线性趋势分别呈先快速上升后减缓和先快速上升后转为下降的趋势；西南春季防火期FFDI的非线性趋势从上个世纪的稳定少变转为21世纪开始呈现快速上升的趋势，冬季防火期FFDI则总体呈稳步上升趋势。因此，西南林区的防火形势正变得愈发地严峻。
, 最新更新时间 , doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2022.22015
摘要:
面对我国大气污染防治的迫切需求,国家有关部门和科研机构设立了多项科技计划予以持续支持,大气污染防治科技理论研究、监测手段、数值模拟、防控技术都取得了长足进展,为我国大气污染防治的实践和打赢蓝天保卫战圆满收官提供了有力的科技支撑。本文总结了近十年来大气污染防治科技工作部署和取得的进展,分析了当前我国大气污染防治工作面临的形势和问题。面向“十四五”,提出大气污染基础研究、污染防治关键技术研发和应用示范三个方面的建议,聚焦PM2.5和O3协同、减污与降碳协同,进一步推进大气污染防治科技工作,为建设“美丽中国”和碳中和、碳达峰目标提供关键科技支撑。
面对我国大气污染防治的迫切需求,国家有关部门和科研机构设立了多项科技计划予以持续支持,大气污染防治科技理论研究、监测手段、数值模拟、防控技术都取得了长足进展,为我国大气污染防治的实践和打赢蓝天保卫战圆满收官提供了有力的科技支撑。本文总结了近十年来大气污染防治科技工作部署和取得的进展,分析了当前我国大气污染防治工作面临的形势和问题。面向“十四五”,提出大气污染基础研究、污染防治关键技术研发和应用示范三个方面的建议,聚焦PM2.5和O3协同、减污与降碳协同,进一步推进大气污染防治科技工作,为建设“美丽中国”和碳中和、碳达峰目标提供关键科技支撑。
