第十四届全运会大气污染物减排措施对西安市气溶胶中水溶性离子和含碳组分的影响

人为源密集的城市是空气污染影响的主要区域,厘清城市地区排放源的变化与大气污染物浓度之间的影响作用机制,有助于协调我国大气污染防控与城市社会经济发展之间的关系。为研究第十四届全运会期间大气污染物减排措施对西安市大气污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)、O_(3)和CO)的影响,于2021年8月6日至10月1日使用在线监测仪器观测了环境六要素、气象要素和PM_(2.5)中的气溶胶化学组分(有机碳、元素碳和水溶性离子)。结果表明:大气污染物减排措施对主要污染物O_(3)和PM_(2.5)浓度日变化的影响不同,主要由温度对光化学过程的影响和扩散条件差异导致。O_(3)在减排措施实施期间晴天峰值浓度更高、持续时间更长、浓度变化更迅速。PM_(2.5)在减排措施实施前晴天白天的峰值浓度较高,并在减排措施实施期间晴天夜间的峰值浓度较高。大气污染物减排措施对PM_(2.5)中化学组分的影响不同,尤其是对有机碳的组成影响较大。与减排措施实施前晴天相比,减排措施实施期间晴天NO_(3)^(-)、SO_(4)^(2-)、NH_(4)^(+)、Cl^(-)、Ca^(2+)、Na^(+)和NO_(2)^(-)浓度降低了17.9%~71.8%,K^(+)、Mg^(2+)和元素碳浓度增加了1.9%~13.6%,有机碳浓度仅降低了1.0%,但是一次有机碳浓度增加了13.6%,二次有机碳浓度降低了4.7%。NO_(3)^(-)/SO_(4)^(2-)值在减排措施实施期间晴天(0.53)远低于减排措施实施前晴天(1.66),表明减排措施实施期间交通源的贡献显著降低。降雨对NO_(3)^(-)和NH_(4)^(+)的清除较弱,反而会增加其浓度,但对K^(+)、Mg^(2+)、Ca^(2+)和Na+的清除作用较强。NO_(3)^(-)、SO_(4)^(2-)和NH_(4)^(+)在减排措施实施前后均是水溶性离子最重要的组成,在水溶性离子中的占比为90.8%(减排措施实施前的晴天)~95.8%(减排措施实施期间的雨天)。二次有机碳是有机碳的主要组成,占比为75.5%(减排措施实施期间的雨天)~79.9%(减排措施实施前的晴天)。不同阶段的水溶性离子和含碳气溶胶浓度日变化特征不同。NO_(3)^(-)、SO_(4)^(2-)和NH_(4)^(+)浓度晴天的日变化为单峰型分布,雨天为多峰型分布。

2008-2020年重庆城市站点降水污染及湿沉降通量的演变特征和影响因素

基于东亚酸沉降监测网(EANET)观测数据,结合气象数据和社会经济数据,分析了2008-2020年重庆市降水中电导率、pH值和水溶性离子浓度及沉降量的演变特征和影响因素。结果表明:2008-2020年重庆市降水的pH、电导率、水溶性离子、硫湿沉降通量、硝态氮湿沉降通量和铵态氮湿沉降通量平均值分别为5.33、8.64mS/m、37.03mg/L、2731kg/(km^(2)·a)、273kg/(km^(2)·a)和1748kg/(km^(2)·a)。降水中水溶性离子浓度大小排序为:SO_(4)^(2)>NO_(3)>Ca^(2+)>NH_(4)^(+)>Cl>K^(+)>Mg^(2+)>Na^(+)>F^(-),其中SO_(4)^(2-)、NO_(3)^(-)、Ca^(2+)和NH_(4)^(+)分别占总离子浓度的45.2%、23.9%、13.0%和11.7%。降水污染存在显著的年际和逐月变化,年际变化主要受到污染物排放源的影响,逐月变化则主要受气象条件的影响。2008-2014年强酸性降雨占比(52.37%)较高,降水污染较重;2015-2020年强酸性降雨占比显著降低(3.74%),降水污染显著改善。2008-2010年为硫酸型降水,在2011-2020年为硫酸、硝酸混合型降水。夏季降水较多、大气扩散条件较好,降水中的污染物浓度较低,降水电导率最低,pH最高;冬季反之,降水电导率最高,pH最低。不同水溶性离子浓度占比的逐月变化较小。污染物的浓度对湿沉降通量年际变化的影响要大于降水量的影响,降水量对湿沉降通量逐月变化的影响要大于污染物浓度的影响。

基于数值模式与客观方法的辽宁地区空气质量预报检验分析

为检验数值模式和客观方法的空气质量产品预报能力,基于中国气象科学研究院(简称气科院,下同)CUACE模式、中国气象局沈阳大气环境研究所(简称沈阳大气所,下同)CUACE模式和中央气象台(简称中央台,下同)空气质量客观预报方法的产品,利用辽宁地区14个地市大气污染物质量浓度地面观测资料,对2019年1月至2021年4月各家预报产品在辽宁地区的预报效果进行检验。结果表明:中央台的环境空气质量指数(Air Quality Index,AQI)预报偏大,气科院和沈阳大气所偏小;各家的PM_(2.5)和PM_(10)预报均偏小,但中央台的误差最小;各家的O_(3)预报均偏大,气科院的预报误差最小。各家产品对PM_(2.5)和O_(3)浓度变化趋势的预报能力较高,对AQI范围的预报能力是强于AQI等级的。各家产品预报的PM_(2.5)质量浓度离散度和预报偏差最小,TS评分最高;大气污染物浓度和AQI在辽宁东南部的预报可靠性最高、中部地区最差。三家产品相比,中央台在辽宁地区的预报能力最强,对AQI、大气污染物浓度和首要污染物的预报TS评分均为最高,特别是在有(或无明显首要污染物)特定大气污染物对应的季节,预报更具有指导性。沈阳大气所的本地化CUACE模式对于大气污染物浓度和AQI的预报能力显著提高。

长三角地区2004-2022年NO_(2)柱浓度演变特征及其主要影响因素分析

为研究长三角地区NO_(2)柱浓度长期的时间演变特征及其影响因素,利用OMI卫星观测的NO_(2)柱浓度数据、GPM降雨数据、MERRA-2再分析数据和社会经济数据,结合地面NO_(2)浓度数据,分析了卫星数据与地面观测数据的一致性以及NO_(2)柱浓度的年际、月际和季节性变化特征及其主要影响因素.结果表明:①OMI卫星观测的NO_(2)柱浓度与地面观测的NO_(2)浓度一致性较好,能够较好地反映地面NO_(2)浓度分布及其时间变化特征.②长三角地区2004-2022年NO_(2)柱浓度高值主要集中在南京、常州、无锡、苏州、上海和杭州等核心城市地区;NO_(2)柱浓度年际变化呈波动变化趋势,可分为2个阶段,2004-2011年为增加阶段,年均变化率为0.68%,2011-2022年为降低阶段,年均变化率为-4.51%.2011年NO_(2)柱浓度达最大值〔(12.63×10^(15)±9.16×10^(15))molec/cm^(2)〕,2022年达到最小值,仅为(7.16×10^(15)±4.80×10^(15))molec/cm^(2).③受气象条件和排放源的影响,导致NO_(2)柱浓度存在明显的月际和季节性变化,呈冬季>春季≈秋季>夏季的特征,其中12月〔(20.20×10^(15)±8.89×10^(15))molec/cm^(2)〕最高,7月〔(4.81×10^(15)±1.72×10^(15))molec/cm^(2)〕最低.④长三角地区NO_(2)柱浓度的长期演变特征受社会经济因素的影响.第二产业中的燃煤源和第三产业中交通运输对NO_(2)柱浓度的影响较大,机动车排放是长三角地区核心城市群对流层NO_(2)的重要来源.研究显示,2004-2022年随着一系列大气污染防治措施的执行,长三角地区在经济快速发展的同时NO_(2)柱浓度持续降低,充分证明了经济发展与环境保护可以实现良性互动.

南京地区局地积累型和外来输送型O_(3)污染模拟研究

利用观测资料和WRF-Chem空气质量模式对南京地区局地积累型和外来输送型O_(3)污染过程的时空分布特征和潜在机制进行了研究。结果表明:(1)水平分布特征,在两次O_(3)污染整体过程中,外来输送型O_(3)污染浓度高值区分布范围相比局地积累型更大且较为分散。但在两次O_(3)污染过程中最严重的白天,局地积累型O_(3)污染浓度高值区分布范围大且集中,O_(3)浓度大部分均超过160μg/m^(3);而外来输送型O_(3)污染浓度高值区分布范围更小且更为分散,O_(3)浓度在120~160μg/m^(3)的地区范围显著大于局地积累型O_(3)污染;(2)垂直分布特征,在污染过程前期,局地积累型O_(3)污染在2 km以下高度处有着高浓度O_(3),浓度最高超250μg/m^(3),而外来输送型O_(3)污染浓度高值区主要集中在2~2.5 km高度处,且高值区浓度最高不超过200μg/m^(3);在污染过程中期,局地积累型O_(3)污染浓度高值区集中在2 km高度下,且在1 km左右高度处O_(3)浓度出现最大值;而外来输送型O_(3)污染浓度高值区最高可达到2.6 km左右,并且浓度最大值集中在1.5 km高度以下,均超过250μg/m^(3);在污染过程后期,局地积累型O_(3)污染浓度高值区逐渐消散,但外来输送型O_(3)污染在0.5~3 km高度内仍出现大范围O_(3)浓度高值区;(3)在生成机理方面,近地面O_(3)的高浓度在局地积累型O_(3)污染中主要依赖于垂直混合,96h内总贡献为451.7μg/m^(3),在总过程量中占比为66.2%,而在外来输送型O_(3)污染中主要依赖于水平平流和垂直混合,72h内总贡献分别为1050.2μg/m^(3)和799.1μg/m^(3),总量在总过程量中占比为61.5%。在500 m高度处,局地积累型O_(3)污染前期O_(3)的高浓度主要依赖于垂直平流和化学过程,中期只依赖于化学过程,后期则主要依赖于水平平流和化学过程。但在外来输送型O_(3)污染前中后期中高O_(3)浓度均主要依赖于水平平流和化学过程。在1000 m高度处,两个过程中O_(3)浓度的正贡献均主要受化学过程控制。

西安市燃煤锅炉颗粒物中有机碳和元素碳的排放特征研究

燃煤锅炉是城市地区含碳气溶胶的重要来源之一,本研究采集分析了西安市9个燃煤锅炉的PM_(10)和PM_(2.5)样品中的有机碳(OC)和元素碳(EC)。结果表明:燃煤锅炉颗粒物中OC在PM_(2.5)中的质量占比高于在PM_(10)中质量占比,而EC在PM_(10)中的质量占比高于在PM_(2.5)中质量占比。OC、EC和总碳气溶胶(TC)在PM_(10)中的质量占比分别为4.35%±1.09%、4.25%±1.02%和8.60%±1.87%,在PM_(2.5)中的质量占比分别为6.91%±1.09%、2.62%±0.41%和9.53%±1.40%。不同锅炉类型的OC/EC(二者浓度比)差异较大。链条炉、循环流化床和煤粉炉的OC/EC在PM_(10)中分别为1.50±0.96、0.89±1.06和12.03±8.48,在PM_(2.5)中分别为6.72±5.70、1.19±0.65和11.62±5.83。不同锅炉排放的PM_(10)和PM_(2.5)中含碳气溶胶的主导成分不同,通过含碳气溶胶的成分组成可以准确区分锅炉排放来源。PM_(10)中TC和EC的质量占比均呈链条炉(10.64%±5.13%和5.79%±4.78%)>循环流化床(7.25%±2.23%和4.15%±1.14%)>煤粉炉(4.85%±1.84%和0.50%±0.25%),OC的质量占比呈链条炉(4.85%±2.33%)>煤粉炉(4.35%±2.09%)>循环流化床(3.10%±3.37%)。PM_(2.5)中TC和OC的质量占比均呈链条炉(12.97%±5.57%和9.25%±5.63%)>煤粉炉(5.57%±1.86%和5.02%±1.79%)>循环流化床(4.92%±5.41%和2.94%±3.53%),EC的质量占比呈链条炉(3.71%±3.84%)>循环流化床(1.97%±1.88%)>煤粉炉(0.55%±0.07%)。不同锅炉类型对PM_(10)中的EC影响较大,对PM_(2.5)中的OC影响较大,主要是由于不同类型锅炉燃煤燃烧方式和燃烧效率差异所致。

农业活动大气污染物排放及其大气环境效应研究进展

农业活动是一个重要的大气污染物排放源。随着我国工业污染物减排措施的不断加强,以及我国农业现代化发展进程的加快,农业活动的污染物排放对大气环境的影响将日益突出。综述了农业活动排放大气污染物的基本形式和影响大气复合污染的主要机理,分析了农业活动的污染物排放及其大气环境效应模拟研究现状;并提出了面临的主要问题:1农业排放源估算和排放源清单制定的不确定性;2PM2.5与农业排放各前体物之间呈高度非线性关系;3现有空气质量模式仍缺乏对PM2.5及其化学组成的认识以及对PM2.5形成机理和形成过程的描述,对PM2.5浓度及其化学组分预报的准确性不够。

淮安地区重污染天气过程数值模拟分析

利用WRF-Chem空气质量模式模拟研究淮安地区2019年1月12—15日期间的细颗粒物PM_(2.5)污染过程,研究结果表明:污染期间,高空以西北气流为主,地面均压场控制,没有明显的冷空气活动,地面风速较小,相对湿度较大,且近地层存在明显的逆温,大气污染水平和垂直扩散条件均较差,有利于细颗粒物PM_(2.5)的形成、积聚和维持;模式对此次污染过程的天气系统演变和PM_(2.5)质量浓度有比较好的模拟效果,气象要素和污染物浓度模拟的相关系数分别在0.63和0.74以上,并且均通过了P<0.05的显著性检验;此次重污染天气由本地累积和外来输送共同引起,江苏省内污染源排放的贡献率为47%,其中淮安占比为17%。区域污染物输送的输送主要来自偏西和偏北方向,其中山东、安徽和河南污染物的贡献率分别为20%、18%和10%,在区域传输中占较大比重。

四川盆地大气气溶胶污染时空变化的地形影响研究进展

四川盆地作为我国一个特殊的大气气溶胶污染区域,亟待厘清其大气污染时空变化与独特盆地地形影响相关机理。本文综述了近年来一系列相关研究成果,包括:(1)揭示了四川盆地大气环境变化中大地形影响作用,青藏高原东侧区域气溶胶空间分布“避风港”效应,以及大地形热力强迫对盆地空气质量变化的“气候调节”影响;(2)探明了四川盆地大气边界层结构对大气气溶胶变化的影响,冬季重霾期间大气边界层垂直结构变化特征及其相关PM_(2.5)物理化学特性;(3)明晰了大气气溶胶在四川盆地暴雨过程中的重要作用机理,以及四川盆地气溶胶高污染分布导致的降水分布型态的气候变化。这些研究提升了四川盆地气溶胶污染形成机理及大地形对大气环境变化影响效应的科学认识,并表明未来应该深入研究四川盆地地形背景下独特大气边界层结构,人为与自然源排放和环境大气物理-化学过程变化。

海陆纬向非均匀热力结构与跨赤道气流和温带西风急流分布的关系

用数值模拟方法,研究海陆热力结构季节变化对经圈环流、南北半球西风轴以及急流中心的影响。数值试验得到如下结果:(1)海陆纬向非均匀加热结构不仅有利于跨赤道气流的加强,而且形成跨赤道气流高、低层反向特征;(2)海陆纬向非均匀结构使模拟到的北半球西风急流更接近实况。说明南北半球海陆热力强迫不仅是全球跨赤道气流通道形成的重要原因,而且影响北半球西风急流的强度和分布。

徐州市大气PM2.5与O3作用关系的季节变化

通过2013~2017年徐州市环境监测资料分析季风影响下主要大气复合污染物PM2.5和O3的相关性,并基于气象观测资料进一步探究PM2.5和O3相互作用机制的季节变化特征.结果表明:夏季风季节,PM2.5和O3呈正相关,相关系数高达0.56;冬季风季节,PM2.5和O3呈负相关,相关系数为-0.34,均通过了99%的置信检验,表明徐州市PM2.5和O3相互作用呈现相反的季节变化.夏季风季节,太阳辐射强,气温较高,大气氧化性较强,O3主导大气氧化性,大气氧化性通过促进二次颗粒物生成使得PM2.5浓度升高,夏季风季节以O3对PM2.5的促进作用主导城市大气复合污染变化;冬季风季节,太阳辐射弱,气温较低,大气氧化性较弱,高浓度的PM2.5削弱太阳辐射抑制大气光化学,导致O3生成率降低,冬季风季节以PM2.5对O3的抑制作用主导城市大气复合污染变化.

福州市PM_(2.5)污染过程中大气边界层和区域传输研究

以福建省会福州市2013年1月空气质量变化为对象,分析大气边界层变化和周边区域污染物传输对福州市大气颗粒物PM2.5的影响.利用福州市2013年1月逐日地面和探空观测资料以及NCEP提供的2013年1月FNL分析资料,通过大气边界层要素与PM2.5浓度之间的相关性,对PM2.5污染过程的大气边界层特征进行分析;同时采用HYSPLIT后向轨迹模拟及区域风场相关矢分析对影响福州雾霾的污染物区域传输路径进行探讨.结果表明:地面气温与PM2.5浓度呈正相关,地面风速与PM2.5浓度呈负相关,近地面边界层条件有利于霾颗粒物的形成和累积.但不同于我国东部主要污染源区霾污染过程中存在大气边界层逆温,福州PM2.5污染过程中并未出现大气边界层逆温结构,这一边界层结构的垂直混合可有利于区域传输的污染物从上层大气到达近地面从而加重福州霾污染,福州是华东地区一个PM2.5污染物的主要接受区,PM2.5污染物主要以外源输送为主.2013年1月份福州市清洁日近地面风向为海洋吹向大陆的东南风,霾污染日则为大陆吹向海洋的偏北风,PM2.5污染物主要从长三角地区、苏北以及安徽河南一带通过东北和西北方向的传输路径影响福州的空气质量.

近50年华中地区霾污染的特征

基于1962～2011年霾日观测资料,使用线性回归、聚类分析及相关分析等统计方法分析了近50年华中地区霾污染的时空变化特征及其成因。结果表明,华中地区的霾高发中心位于河南中北部、湖北中西部和湖南中部人口集中的气溶胶浓度高值区,其中霾日数最多的站点为河南新乡,年均达到79.1d。霾的季节性变化表现为冬季霾日数最多,夏季最少,霾污染是典型的冬季大气环境事件。但随着近年春夏秋三季霾日的增加,华中地区霾污染的季节性差异减小。城市地区是华中霾污染严重的区域。近50年污染地区霾发生频率增多,而相对清洁地区霾污染发生频率减少。华中地区大气环境呈现出两极分化的变化特征。近50年来华中地区霾日增加受人为污染物排放加强和东亚季风减弱的共同影响。

中国沙漠沙尘气溶胶对沙漠源区及北太平洋地区大气辐射加热的影响

针对2001年春季中国沙漠和北太平洋上空沙尘气溶胶的空间分布情况,利用辐射传输模式,分别计算了沙尘气溶胶对沙漠和海洋大气的辐射加热(冷却)率,并讨论了低云、中云、高云对辐射加热率的影响。结果表明:春季,位于中国沙漠和太平洋上空的沙尘层对大气具有明显的加热作用。当沙漠上空光学厚度为1.0,海洋上空光学厚度为0.3时,取春季平均太阳高度角,沙尘层对应的净辐射加热率分别为2.8 K/d和0.4 K/d。由于WMO推荐的沙尘模型比东亚沙尘模型对太阳辐射吸收强,采用该模型计算得到的中国沙漠和海洋上空的加热率比采用东亚沙尘模型分别高1.5 K/d和0.2 K/d。沙尘对大气的加热率很大程度上依赖于沙尘的大气载荷。这种依赖性首先受太阳高度角的影响,其次也受地表反照率的影响。云对沙尘层辐射加热(冷却)率的影响与云的高度和厚度有关。低云能够加热沙漠和海洋上空的沙尘大气,冷却地面和洋面。中、高云冷却沙漠上空的沙尘层。在海洋上空,中云对云层以上的沙尘层有加热作用,对云层以下的沙尘层有冷却作用。高云对海洋上空沙尘层的辐射加热(冷却)率的影响比较小,加热还是冷却,取决于云的厚度,当云层较薄时,加热沙尘层,而当云层较厚的时候,有可能冷却沙尘层。

南京地区一次灰霾天气的微脉冲激光雷达观测分析

利用微脉冲激光雷达（MPL）对2012年10月南京地区的一次灰霾天气进行了不间断观测,结合地面气象要素和PM10、PM2.5质量浓度资料分析了此次污染过程颗粒物质量浓度、气象要素、气溶胶垂直方向光学特性和混合层高度（MLH）日变化趋势以及相关性并与11月11-12日非灰霾天气做了消光系数和 MLH 的比较.结果表明,本次灰霾天气颗粒物浓度与近地面消光系数日变化较相似,基本上呈现夜间高午后低的趋势；灰霾期间MLH峰值滞后于地面温度峰值2h,MLH与PM2.5呈现负相关关系,两者相关系数为-0.57；霾天MLH远低于非灰霾天；霾期间近地面消光系数大部分时刻大于1.0km^-1,远大于非霾日0.1-0.25km^-1范围的消光系数.

湖北2015年冬季PM_(2.5)重污染过程的气象输送条件及日变化特征分析

PM_(2.5)污染仍然是湖北省冬季大气污染的首要污染类型,且具有明显区域传输特征,重污染过程的空气污染气象条件有别于华北地区,值得关注。采用WRF/Chem不同排放情景下的模拟结果,并结合观测分析,研究了2015年12月—2016年1月湖北省PM_(2.5)重污染过程的气象输送条件及日变化特征,从大尺度输送条件和局地边界层动力作用分析了外来污染物水平传输、悬浮聚集和向下传输的过程,并解释了该地区观测到的午后PM_(2.5)浓度特殊峰值的气象成因。结果表明,湖北重污染爆发以区域传输为主,地面观测PM_(2.5)极值对应10 m风速可达8—10 m/s,边界层0—1 km为较强偏北风输送,污染传输通量极值位于400 m高度附近,为重要传输通道,低空无明显逆温,重污染过程具有"非静稳"边界层气象特征。重污染形成的大尺度输送条件为,长江中下游及北部地区偏北风异常偏强,南部地区风速减缓,使污染物在中游平原堆积,鄂北边界风速越大,越有利污染输送增长。传输性污染主要来自偏北和东北方向的污染源输送,潜在源区贡献主要为途经偏北通道上的豫中、南阳盆地和关中地区,以及途经东北通道上的鲁、皖、苏等部分地区。PM_(2.5)浓度日变化双峰结构的天气成因不同,21—24时(北京时)峰值为静稳性污染,11—14时峰值为传输性污染。污染输送受大气边界层高度影响,日出前大气边界层高度较低,层结稳定并伴有上升运行,使得低空外来输送悬浮聚集在400 m高度附近;日出后随大气边界层高度升高,静稳层结被破坏,在干沉降作用下高浓度PM_(2.5)开始向下传输,并在午后地面形成峰值。

青藏高原热力强迫对中国东部降水和水汽输送的调制作用

从4个方面综述了有关青藏高原大地形热力"驱动"对中国东部雨带和水汽输送特征及其年代际变化的影响作用的研究进展:(1)中国三阶梯大地形热力过程变化与季风雨带季节演进;(2)青藏高原地-气过程热力"驱动"及其季风水汽输送结构;(3)青藏高原积雪冷源对中国东部水汽输送结构及其雨带分布的影响;(4)青藏高原视热源变化与雨带年代际变化相关特征及其可能调制。其主要研究结论是:(1)中国西部高原特殊三阶梯大地形结构强化了海-陆热力差异,尤其是高原大地形使地-气热力差异季节变化有由青藏高原向东北方向大地形区域延伸变化趋势,且其与季风雨带由东南沿海移向西北朝青藏高原与黄土高原边缘同步演进,两者似乎存在类似季节内演进的一种"动态的吸引"。(2)中国东部雨带时空变化特征和季风强弱变化趋势均与青藏高原热源强弱异常变化相对应。青藏高原热源异常影响低纬度海洋向陆地的水汽传输路径和强度,进而调制中国东部降水时空演变。在青藏高原热源强和弱年,中国降水变率空间分布特征分别为"北涝南旱"和"南涝北旱"。青藏高原视热源强(弱)异常变化"强信号"将对东亚与南亚区域的季风水汽输送结构,以及夏季风降水时空分布的变异具有"前兆性"的指示意义。(3)长江中下游地区作为独特南北两支水汽流的汇合带,该地区夏季青藏高原热源与水汽通量相关矢特征呈类似于青藏高原多雪与少雪年水汽通量偏差场中水汽汇合区显著特征差异,揭示了冬季青藏高原积雪冷源影响中国东部夏季长江流域梅雨水汽输送结构特征。(4)中国降水的年代际变化基本型态为中国东部呈"南涝北旱趋势",西北区域呈现出"西部转湿趋势"。但基于近10年青藏高原春季视热源出现"降后回升"趋势,中国东部"南涝北旱"的降水格局已出现转折趋势。

高原东南缘大气近地层湍能特征与边界层动力、热力结构相关特征

基于云南省大理2008年3、5、7月GPS加密探空试验时段(14和02时)资料,结合边界层铁塔综合观测资料,采用温度梯度法、逆温强度法和涡动相关法分别计算高原东南缘对流边界层(convective boundary layer,CBL)及稳定边界层(stable boundary layer,SBL)顶高度,通过计算获取感热通量、潜热通量、湍流动能、切变项以及浮力项与大气动力、热力过程垂直相关特征综合分析,可发现湍能方程中浮力项、感热、潜热通量与NCEP再分析资料计算获取的大气视热源相关特征显著,这某种程度反映了高原东南缘近地层大气湍流动量、热量输送对低层大气视热源Q_1的重要贡献。低层视热源Q_1亦表现出与湍能方程分量类似的日变化周期,此特征反映了高原东南缘大气热源变化与下垫面水热过程及其湍流输送日变化密切相关;浮力项与湍能等项对大气低层热源与涡动特征、热力混合结构的形成有重要作用;低层大气视热源、水汽汇均与边界层高度有显著相关,综合分析结果某种程度描述了青藏高原东南缘近地层湍流动量、热量输送状况与低层大气热源,热力混合边界层结构的综合相关物理图像,初步探索了高原东南缘对流活跃区大气湍流运动与大气动力、热力过程相互作用特征。研究表明近地层湍流通量变化某种程度可反映未来局地大气视热源垂直结构变化的"强信号"特征。本文上述研究结论也可启发我们进一步关注近地层湍流通量异常变化特征及其对局地降水过程大气热源结构演变的影响问题。

全球沙尘气溶胶源汇分布及其变化特征的模拟分析

根据全球沙尘气溶胶气候模式GEM-AQ/EC模拟的1995~2004年的沙尘起沙量和干湿沉降量,分析了沙尘气溶胶源汇的全球时空变化特征.全球沙尘起沙量集中在各个主要沙漠地区,北非对全球沙尘气溶胶贡献最大为66.6%.沙尘气溶胶沉降的高值区分布在沙漠源区及其紧临的下风地区.最大净沙尘气溶胶接收主要分布在沙漠周围地区并形成净接收量大于10t/(km2·a)的位于0°N^60°N之间的北非、欧亚大陆、西太平洋、北印度洋、北美和大西洋的带状分布.在北非、阿拉伯半岛、中亚、东亚和澳大利亚5个主要沙漠地区中,起沙量和沉降量都存在明显的季节变化,除中亚其他4个区域干湿沉降量和起沙的季节变化基本一致;东亚地区沙尘气溶胶起沙量和总沉降量的季节变化最为明显,而北非沙漠起沙量和总沉降量的季节变化最小,其他3个区域的季节变化幅度基本相同.中亚起沙峰值和阿拉伯半岛起沙次峰值出现在夏季,其他区域的峰值均出现在春季.10年间全球陆地年平均起沙量为(1500±94)Mt,保持略微上升趋势.以北非沙漠起沙量年际变化率最低(6.3%),而以东亚(28.3%)和澳大利亚(45.0%)起沙量年际变化最为明显;全球陆地的沙尘气溶胶沉降量以约9.9Mt/a的速率递减,全球海洋的沙尘气溶胶沉降递增.

青藏高原大气水分循环特征

青藏高原对亚洲季风环流的形成有重要作用,同时作为"世界屋脊"拥有丰富的冰川、积雪、河流、湖泊和地下蓄水层。青藏高原特殊大地形动力和热力作用深刻地影响着亚洲与全球大气水分循环,也对全球气候与环境产生深远的影响。基于青藏高原在亚洲夏季风系统大气水分循环过程的重要地位,从青藏高原对全球大气水分循环重要作用的视角,综述了青藏高原大气水分循环过程中青藏高原局地热力对流、高原的"阶梯式"水汽流爬升"第二类条件不稳定(CISK)"物理模型、青藏高原视热源结构影响及多尺度水汽汇流通道、海洋-青藏高原"水汽源-汇"结构、青藏高原跨半球垂直环流圈水分循环结构、青藏高原大气水分循环综合模型等的相关研究进展,剖析了青藏高原大气水分循环综合模型的研究背景,探讨了青藏高原特殊大地形热力驱动机制及其云水效应,描述出与青藏高原热力驱动的亚洲区域和跨半球垂直环流圈水分循环结构,揭示了青藏高原热力强迫与海洋-大气-陆地水文过程特殊的相互反馈作用。青藏高原发源的亚洲河流水系是为人口众多的亚洲区域供给生活、农业和工业用水的重要水资源之一。因此,认识在全球变暖背景下青藏高原的水分循环及其对水资源变化影响至关重要,仍需深入地探讨青藏高原大气水分循环机制及其全球影响效应。