中国夏季边界层高度及其主要影响因子的分区研究

中国区域下垫面复杂且边界层热力和动力影响因子众多,目前缺乏对全国范围内边界层高度及其影响因子的综合分析。本文基于2012~2016年L波段高分辨率探空资料,采用K-prototypes算法结合12个可能影响因子将中国夏季边界层高度进行了聚类分析,以探讨中国夏季边界层高度的区域性特征和主要影响因子。结果表明,中国区域100个站点08、14、20时(北京时,下同)的边界层高度均可划分为东北、东南、西北和西南4个区域。在此基础上,分析了三个不同时次不同区域边界层高度的主要影响因子,并探究这些因子影响不同热力状态下边界层发展的可能机理。结果表明:稳定边界层早(08时)、晚(20时)的发展主要受风速湍流动力作用的影响,而中午14时的发展与间歇性湍流作用密切相关。中性和对流边界层的发展在早上也主要受风速的驱动,而在中午则主要受较高地表温度和较大地表净辐射通量所引起的湍流热力作用驱动。此外,东北地区的云量和比湿、东南地区的潜热通量、西北地区的感热通量和比湿、西南地区的感热通量和土壤湿度也会通过对热力湍流的直接或间接影响,从而影响该区域中性和对流边界层的发展。晚上,由于东西时差的影响,在东部地区,风速开始成为中性和对流边界层高度的主要影响因子,而西部地区边界层高度的主要影响因子仍为热力因子。值得注意的是,北部地区的叶面积指数可以通过植被蒸腾作用改变比湿,从而影响边界层的发展;东北地区地表气压的变化可以通过影响气流的上升和下沉运动从而影响边界层的发展。

上海市PM(10)浓度四季遥感模型研究

通过分析2001—2012年上海市PM_(10)浓度(由API(Air Pollution Index)转化得到)的变化规律,构建了上海市PM_(10)浓度的遥感反演模型。结果表明:1)上海市PM_(10)浓度存在季节性变化,应分别建立遥感反演模型。2)分析MODIS气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)产品与PM_(10)浓度之间的相关性发现,AOD须经过垂直和湿度订正才可与PM_(10)建立较好的关系。3)结合垂直和湿度订正分别建立的上海市PM_(10)浓度春夏秋冬四季的遥感反演模型均通过了拟合度检验,其中春季模型采用指数函数、夏季和秋季模型采用二次多项式函数、冬季采用幂函数、全年采用二次多项式函数,利用此四季模型反演上海市PM_(10)浓度具有较高的可信度。

近50 a华南盛夏降水的季节内差异及大气环流异常特征分析

基于CRU、CMAP、PREC/L、CN05.1、NCEP/NCAR以及全国160个台站的月降水资料,采用经验正交函数(EOF)分解、依赖于季节的经验正交函数(SEOF)分解、滑动平均、空间相关、回归以及合成分析等多元统计方法研究了近50 a华南盛夏降水异常的基本特征及其季节内差异,并讨论了其大气环流异常。结果表明:(1)盛夏7、8月华南降水异常的空间分布都表现为区域一致性,即整个华南地区都为正(负)异常。(2)华南盛夏降水异常在月季变化的时间尺度上存在着同位相和反位相演变,1963—1993年,华南7、8月降水大致为反相演变,即7月华南全区一致偏涝(旱)而8月一致偏旱(涝);1994—2015年,二者总体表现为同相演变,即7月华南全区降水一致偏涝(旱)时8月亦一致偏涝(旱)。(3)大气遥相关型的变化是同相和反相两种演变模态产生的主要原因,同相期间对流层中层7月表现为欧亚遥相关(EU)和东亚太平洋遥相关(EAP)相互配置,8月表现为类似EU和太平洋北美遥相关(PNA)型;反相期间对流层中层7月表现为类似北美东西遥相关(NAEW)型,8月表现为类似EAP型。(4)西太平洋副热带高压的变化与华南盛夏降水季节内差异密切相关。反相期间7月与8月西太平洋副热带高压的差异主要体现在东西位置变化较大,而同相期间变化不大。