太湖流域降水量变化及其与组合大气环流的关系

【目的】探明太湖流域降水量变化及与大气环流的多尺度效应。【方法】采用Mann Kendall(MK)、Modified Mann Kendall(MMK)趋势检验法以及小波相干分析(Wavelet Coherence,WTC)、多小波相干分析(Multiple Wavelet Coherence,MWC),对太湖流域1960—2020年30个气象站的降水量变化及其与单个和组合大气环流因子的多尺度振荡关系进行分析。【结果】①MMK及MK的趋势值在年尺度降水量及季节尺度降水量的空间分布相似,但显著性存在差异。年降水量上升趋势最大,而冬季降水量上升趋势最小。MMK可以检测出MK无法检测出的显著性,尤其是对于春季降水量。②WTC分析结果表明,太湖流域降水量与大气环流因子具有复杂的非线性关系,不同时域具有明显差异。③从单要素来看,EASM是太湖流域最具影响力的遥相关;在多要素组合中,Prep-AO-PDO-ENSO-EASM-DMI组合对流域降水量影响最大。【结论】单独的主导遥相关并不能很好地解释降水量与大气环流的关系,具有最高显著功率数百分比(POSP)的大气环流组合可作为解释降水量变化的最佳组合。

长三角城市群PM_(2.5)时空变化和影响因素分析

为协调经济发展与环境污染之间的矛盾,实现经济社会的可持续发展.以长三角城市群为研究区,基于PM_(2.5)浓度和气象数据,分析PM_(2.5)浓度的时空变化规律,并利用小波相干(WTC)、偏小波相干(PWC)和多小波相干(MWC),评估PM_(2.5)与气象因子在时频域中的多尺度耦合振荡.结果表明:①长三角城市群PM_(2.5)浓度年均值由西北向东南梯度递减,高值区域空间范围逐年缩小.PM_(2.5)浓度季节均值与年均值的空间分布特征相似,并且具有冬季最高,夏季最低,春秋过渡的特点.②PM_(2.5)浓度从2015~2021年逐年下降,达标率逐年上升.PM_(2.5)浓度差异逐年缩小,具有动态收敛性特征.PM_(2.5)浓度在夏季的收敛性大于冬季.PM_(2.5)浓度日均值具有U型振荡特征,整个研究期间PM_(2.5)浓度等级为优和良的天数占比分别为49.72%和41.45%.③PM_(2.5)与气象因子的相干性在不同时频域上存在差异.时频尺度不同,影响PM_(2.5)的主控因子也不尽相同.在所有时频尺度上,WTC结果表明风速可作为解释PM_(2.5)变化的最佳变量,PWC结果表明温度可作为解释PM_(2.5)变化的最佳变量.④时频尺度越大,多变量组合解释PM_(2.5)变化的相互作用越强,而温度和风速的协同作用可以更好地解释PM_(2.5)变化.结果可为长三角城市群空气污染防治提供参考.