CMA-GFS全球模式海洋边界层高度的主要偏差特征

海洋边界层高度是表征海洋上空大气的水汽、热量、物质等垂直分布的重要特征量,同时在气候、污染、模式预报上有关键作用。然而,利用海洋边界层高度观测对数值天气预报模式进行诊断的研究很少。因此,本文利用2019—2020年GPS掩星资料计算出的海洋边界层高度的分布特征,对CMA-GFS全球模式的预报性能进行分析,同时借助ERA5再分析资料对CMA-GFS模式的偏差进行讨论。主要结论如下:(1)CMA-GFS全球模式在西太平洋、南太平洋、南大西洋绝大部分海域预报的边界层高度比较合理;(2)模式在热带辐合带海域和南太平洋辐合带存在高估预报,初步分析与模式对热带深对流的抬升凝结高度的预报偏高有关。(3)模式和ERA5在南半球层积云所在区域均存在边界层高度预报偏低,初步分析可能是模式对南半球层积云顶辐射冷却驱动的湍流扩散偏小造成。(4)模式在有云的大气下主要呈现为预报偏高,中心值在200 m左右,而在晴空区域模式预报较为合理,偏差值范围较小,ERA5也存在类似的特点。

基于CMA-GFS全球模式实现国产数值预报的本地化应用

通过对CMA-GFS全球模式进行数据解码处理和二次研发,利用MICAPS4对解码和二次开发数据进行检索和分析,实现了其在新疆辖区的本地化应用。在实现过程中对CMA-GFS范围进行切割,采用按需解码、多进程等方案有效提高了处理的效率,满足预报对时效性的需求。CMA-GFS的解码数据和二次研发数据的种类丰富,并生成了高空急流、颠簸指数、积冰指数、对流指数等具有航空气象特色的二次产品,可为航空气象人员提供更专业的数据分析参考。通过与实况和多种全球模式预报进行对比,CMA-GFS的数值预报产品能够较好的描述气压系统和高空环流形势的演变,作为气象预报参考是很有价值的。

跨境数据流动政策偏好的全球分布:国家维度的治理模式比较研究

数据跨境流动是数字经济发展的基础,但也蕴含着很多风险与挑战。目前,世界各国在数据跨境流动领域已经形成了多种治理模式。美国为维护其数字霸权,全力推动数据“自由化”主张,日欧等发达经济体则选择推动有限的自由化与严格数据保护。很多发展中国家要求数据本地化以推动本国数字经济发展。俄罗斯具有更多的危机意识,从安全底线思维出发,推进严格的本地化与安全化数据治理模式。中国则以中国式现代化为导向,以更为灵活和敏捷的思路开展数据治理,保持发展目标与安全目标的动态平衡。以各国在跨境数据治理中的主观意愿与客观结果作标准,可以构建一个针对跨境数据流动政策的二维分析展示框架。通过对该框架的分析,能够较为清晰地展示各国跨境数据政策的偏好、特征及互动方式,勾勒出跨境数据流动政策领域以“多模式交织碰撞”为主要特征的全球图景。

“跨学科+行业导师”教学模式实施效果评估——以“全球卫生概论”课程为例

目的评价在“全球卫生概论”课程中实行学科导师与跨学科或行业导师联合授课的实施效果,为全球卫生教育的发展提供方向。方法在某高校公共卫生学院面向大四年级预防医学和大二年级护理学专业本科生开设的“全球卫生概论”专业必修课中应用该教学模式。通过调查问卷,从对全球卫生知识认知、个人能力提升、学习与从事相关研究工作的热情等8个方面对授课老师的教学效果进行多维度的评分,并通过开放性问题调查学生对学习全球卫生知识重要性的认识。采用Wilcoxon符号秩和检验分析公共卫生学科导师与跨学科或行业导师评教得分差异,并对开放性问题进行定性分析。结果公共卫生学科导师与跨学科或行业导师的教学评分没有统计学差异(P值分别为0.570、0.924、0.160、0.477)。在预防医学学生中,跨学科导师的评教总得分高于公共卫生学科导师(P=0.039),但在护理学学生中则未发现该差异。并且,相比于公共卫生学科导师,经过行业导师1、行业导师2和跨学科导师的授课后,所有学生对于学习全球卫生知识的重要性认识具有统计学意义的提升(P值分别为0.002、0.009、0.011),但经过行业导师3的授课后未发现该提升(P=0.732);在预防医学学生中也发现相似的结果(P值分别为0.004、0.012、0.003、0.581)。在护理学学生中则发现,相比于行业导师1、行业导师2,公共卫生学科导师的授课能够提升学生获取全球卫生信息的能力(P值分别为0.026、0.009)。结论本次教学改革在一定程度上提高了学生们对学习全球卫生知识重要性的认识,但针对不同跨学科或行业导师以及不同专业学生之间的研究结果存在差异。在今后的课程实施与改革中,应结合不同专业学生的专业水平、能力培养需求与未来的职业规划,以及跨学科与行业导师的教学经验与工作经历,继续积极探索跨学科或行业导师深入参与“全球卫生概论”课程教学的合理模式。

结合模式性能和独立性加权的全球增暖1.5/2℃下中国区域气候的未来预估

基于耦合模式比较计划第6阶段(CMIP6)中的全球气候模式的模拟结果,采用考虑模式性能和独立性结合(Climate model Weighting by Independence and Performance,ClimWIP)的加权方案进行中国区域气候的多模式集合预估及不确定性研究。结果表明,ClimWIP方案在历史阶段的模拟优于等权重方案,降低了多模式模拟的气候态偏差。温度指数的未来预估不确定性较大的区域主要集中在中国北方和青藏高原,而降水指数主要集中在华北和西北地区。ClimWIP方案的预估不确定性与等权重方案相比有所降低。ClimWIP方案预估的温度指数的增温大值区主要集中在中国北方和青藏高原;降水指数在西北和青藏高原增加最为显著。全球额外0.5℃增暖时,中国区域平均的温度指数变化更强,平均高于全球0.2℃,最低温在东北部分地区的额外增温甚至是全球平均的3倍;总降水额外增加5.2%;强降水额外增加10.5%。全球增暖2℃下,中国大部分区域温度指数较当前气候态增加可能超过1.5℃(概率>50%),在中国北方和青藏高原的部分地区增温超过1.5℃的可能性更大(概率>90%);总降水,强降水和连续干日在西北和华北增加幅度有可能超过10%、25%和-5 d(概率>50%)。

全球胜任力视域下世界一流大学外语人才培养模式研究

构建人类命运共同体亟须大批具有全球胜任力的高层次国际化人才参与全球治理。本研究以QS世界大学排名前十位的世界一流高校为研究对象,从语种开设、培养目标、课程设置和支撑体系四个维度对其本科人才培养模式的特征进行分析,以期为我国高校外语专业全球胜任力人才培养提供借鉴。

全球竞争力视域下高职英语教学模式的创新研究

全球化背景下,全球竞争力被视为21世纪的“通行证”,包括认知、个人和人际等3个层面的6大核心素养。在全球化进程中,培养大学生的全球竞争力是中国高等教育发展的必然趋势,全球竞争力的培育成为我国职业院校英语教师新的议题。为培养具有国际视野的高素质国际化人才,高职英语教师应从增进国际理解、推进国与国间协同发展出发,立足本土国际化培养,从教学目标、教学内容和教学手段的国际化以及课前、课中、课后教学全过程等多个维度,创新公共英语教学模式,致力于培养学生的英语能力和对世界议题的理解力。

全球尺度地下水作用与地球系统模式地下水过程建模进展

地下水是水资源的重要组成部分,对于经济社会可持续发展具有重要的支撑作用。受含水层分布空间局限,地下水流不存在全球性循环,但是随着地下水开发利用和虚拟水贸易规模扩大,所带来的地下水位持续下降、依赖地下水生态系统退化、含水层疏干等问题已经超出流域尺度,成为世界所关注的区域性、全球性问题。近年研究表明,地下水在调控全球气候变化、维持生物圈完整性、调节海洋水盐均衡、影响地球关键带与深部地层各种地质过程等大陆与全球尺度地球系统过程中发挥着不可替代的作用。全球尺度地下水作用研究已成为地球系统科学和全球变化研究的重要方向和前沿领域。地球系统模式地下水过程建模研究取得了很大进展,建立了多个全球水文地质模型、地下水观测监测网和地下水流模型。但是由于涉及水文地质、陆地水文、地表过程、大气过程等多个方面,全球地下水过程建模仍存在着很大挑战,需要不同领域的学者组成学术共同体,共同推进全球地下水过程建模并与地球系统模式进行耦合。根据中国地球系统模式建设需要,应加快国家尺度地下水过程建模研究,包括建立近地表全国水文地质模型;推进地下水过程模型与陆面过程模型实现无缝耦合;积极参与国际地下水观测监测网建设和地下水过程模型比较研究。

CMA-GFS全球预报系统中的台风初始化

在CMA-GFS(CMA Global Forecast System)全球四维变分资料同化系统(4DVar)基础上,参照BDA(Bogus Data Assimilation)方法,建立了一个全球模式台风初始化方案。该方案通过4DVar同化窗口吸收诊断处理后的1 h间隔台风中心定位及中心气压信息,利用模式动力物理约束产生台风环流。同时,考虑到模式对台风的分辨能力,中心气压数据误差采用动态调整技术。2016年西北太平洋22个台风的试验表明,新方案不仅可以促进初始场中台风环流的生成,还可以显著减小CMAGFS全球预报系统的台风路径和强度预报平均误差,具有业务应用前景。

全球城市网络的模式演变和动力机制研究

本文在厘清“全球城市”与“世界城市”的联系与区别,分析全球城市网络的多学科理论渊源基础上,从网络关系演变、实体空间嵌套与动态轴线发展三个方面对全球城市网络的内涵进行全面梳理。结合国内外学者已有研究成果,对全球城市网络模式演变与动力机制进行阶段性分析,探索全球城市网络发展的内生机制与外生机制。进一步从全球、亚太地区、中国三个层面,探索近20年的全球城市网络演化,并对长三角、珠三角两个重点全球—城市区域对比,重点针对上海进行全球联结度分析。最后,本文指出在新全球网络竞合格局下,中国应全面应对新趋势和新挑战,发挥联系多元性与区域异质性。进一步,本文从系统、通道、组织三个方面为中国参与全球网络合作与竞争提出六条建设性方案。

大变局下的全球气候治理与中国的战略选择——基于首次全球盘点的分析

2023年迪拜气候大会完成了对《巴黎协定》的首次全球盘点,明确指出《巴黎协定》已经取得了重要进展,但各缔约方尚未集体步入实现《巴黎协定》的宗旨及其长期目标的轨道,距离实现这一目标仍存在巨大差距。这次气候大会也确定了转型脱离化石燃料的路线图,以便在2050年实现净零排放,这标志着化石燃料时代终结的开始,也表明绿色转型的时代潮流不仅不可逆转,而且转型的步伐在未来十年将持续加快。当今世界正面临百年未有之大变局,全球气候治理的紧迫性显著上升。作为国际社会的负责任大国和全球气候治理的关键行为体,中国需要从构建人类命运共同体的战略高度出发,利用首次全球盘点向国际社会发出清晰信号,坚定推进自身“双碳”目标的实现,积极推动和引领全球低碳转型,为实现全球气候治理目标贡献更大力量。

机器学习算法在降水和气温多模式集成中的应用

选取CMIP6中5种全球气候模式,利用算术平均、权重平均、多元线性回归、BP神经网络、长短期记忆(LSTM)神经网络和随机森林(RF)等6种多模式集成方法,基于黄河流域水源涵养区历史降水量和气温数据,评估不同集成方法的模拟效果,并选取模拟效果最好的多模式集成方法预估未来SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.53种情景下黄河流域水源涵养区的降水和气温变化趋势。结果表明:多模式集成能很好地再现基准期降水和气温变化,3种机器学习算法表现相对较好,其中LSTM神经网络最好;在未来3种情景下,多年平均降水量均有所增加,四季降水量变化各有差异;SSP1-2.6情景下年降水量峰值出现在各时段初期,SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下的年降水量呈增长趋势,远期下降趋势较明显;3种情景下气温都呈上升趋势,但变化差异较大,增温幅度和速率由小到大为SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP5-8.5,秋季气温增幅最大,冬季最小;多模式集成方法对未来降水量和气温的预估存在较大的不确定性,均表现为中远期大于近期,降水量预估的不确定性比气温大,其中降水量秋冬季不确定性明显大于春夏季。

一套湿物理参数化方案在GRIST全球模式中的应用及其对模拟气候态的影响

将自主研发的包含对流参数化、宏观云凝结、云微观物理参数化在内的湿物理过程(简称PhysCN)引入全球-区域一体化预测系统(Global-to-Regional Integrated forecast SysTem,GRIST)。通过大气模式比较计划(AMIP)10 a连续积分考察了PhysCN较原有方案(简称PhysC)对模拟的全球气候基本态的影响。结果显示,PhysCN更真实地重现了热带降水的气候分布特征和季节变化。相比PhysC,PhysCN减少了赤道辐合带(ITCZ)、热带太平洋和印度洋上空的虚假降水,改善了双ITCZ偏差。PhysCN在热带对流层顶附近和中、高纬度地区形成了比PhysC更多的冰云,增强了长波云辐射效应。但另一方面,由于单冰云微物理方案中采用一个变量类别考虑所有冰相粒子,导致中、高纬度低层云冰比湿比PhysC中更大。宏观云凝结中采用基于冰面相对湿度的方法诊断冰云量,使低云更密实,减弱了短波云辐射效应,也使全球净辐射收支偏差大于PhysC模拟结果。研究证明了PhysCN湿物理方案在GRIST模式中的稳定性与合理性,但也展示出冰云诊断和云微物理参数化的协调性有待进一步改进。

气候系统模式FGOALS-g3模拟的全球季风:版本比较和海气耦合过程影响分析

本文基于观测和再分析资料,采用水汽收支诊断和合成分析方法,对新一代气候系统模式FGOALS-g3模拟的全球季风进行了系统评估,给出其较之前版本FGOALS-g2的优缺点,并通过与其大气分量模式GAMIL结果的比较,讨论了海气耦合过程的影响。结果表明,FGOALS-g3能合理再现全球季风气候态的基本特征,包括年平均、年循环模态、季风降水强度和季风区范围等,但模式低估陆地季风区年平均降水,高估海洋平均降水,模拟的热带地区春秋非对称模态偏强。研究指出FGOALS-g3模拟的陆地季风区范围偏小,这与模式模拟的夏季水汽垂直平流(尤其是热力项)偏小有关。年际变率上,FGOALS-g3能再现El Niño年全球季风降水偏少的整体特征,其不足之处在于部分季风区的降水异常存在一定偏差,例如其模拟的El Niño年西非季风区降水偏多和西南印度洋的偶极子型降水异常,均与观测分布不一致,且模式中西北太平洋季风区降水较观测偏多。这是由于El Niño年,模式中西非高层无弱辐合中心,且海洋性大陆较观测偏暖,对流中心西移。相较于FGOALS-g2,FGOALS-g3对环流、季风降水的年际变率和季风–ENSO关系的模拟有改善。比较耦合和非耦合模拟结果,耦合模式的偏差大多源自大气模式本身,海气耦合过程部分提高了对亚澳季风区和热带印度洋的降水和环流的模拟,但耦合过程引起的海温偏差增强了气候态上印度半岛的干偏差和热带印度洋的湿偏差。

水生态文明城市建设管理模式创新探索——评《水生态文明城市建设体制与机制创新》

随着全球气候变化和水资源日益紧张,水生态文明城市建设已成为当前城市发展的重要议题,传统的城市建设管理模式已难以满足水生态文明城市建设的需要,因此对其进行创新显得尤为重要。下面参考《水生态文明城市建设体制与机制创新》一书,探讨水生态文明城市建设管理模式的创新路径。

全球化线上线下混合教学模式——iPodia全球无边界课堂创新与实践

为了利用新兴的多媒体教学手段和课堂教学技术的创新,使世界各地学生能够跨学科、跨空间、跨机构和跨文化界限进行协作和交互式融合学习,上海交通大学参与了由美国南加州大学发起,全球11所高校创建的iPodia联盟,旨在通过iPodia平台提供的全球无边界课堂联合课程,实现共同开发共享课件,合作开设国际化课程。介绍了iPodia全球无边界课堂的教学理念与模式,以全球化创新原理与实践课程为例,介绍了课程的开发过程,并对课程开展效果进行总结与评价。

以创新为引领保持我国动力电池产业全球领先地位

动力电池作为新能源汽车最核心的零部件,已成为各国政府和主流车企重点布局和规划的领域。我国动力电池产业需持续加大投入和创新,保持全球领先地位。目前我国动力电池关键技术取得了长足进步,在关键材料克容量、电池比能量、系统集成效率等方面得到全面提升,已实现全球领先。此外,我国动力电池产业链建设逐步完善,关键材料及动力电池的产量和出口量均居全球第一,下游动力电池回收利用体系初步建立,形成了较完善的梯次利用技术及商业模式。

基于机器学习和未来气候变化模式的埃塞俄比亚粮食产量预测

对于以农业产业为支柱的埃塞俄比亚,粮食供应和安全对国家安全和人民的生计尤为重要。由于作物生长和气候因素之间的复杂耦合关系,预测气候变化对农作物产量影响具有较大难度,机器学习技术为这种复杂系统变化的预测提供了一种有效途径。本研究利用37个全球气候模式(GCM)的数据以及土壤数据,基于机器学习模型,预测了埃塞俄比亚2021年至2050年5种主要粮食作物在SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下的产量变化。经GCM和变量的筛选后,利用梅赫季和贝尔格季中5种主要粮食作物的10个产量数据对直方图梯度提升决策树、极端梯度提升随机森林、轻梯度提升决策树、随机森林、极限树以及K近邻6种机器学习模型进行训练。经过模型评估,选择表现良好的3个模型,采用线性回归算法进行堆叠,然后使用堆叠模型进行预测。研究结果表明,未来30年埃塞俄比亚梅赫季5种主要粮食作物产量变化以增产<2 t·hm^(-2)为主;SSP126情景下的贝尔格季将出现更明显的减产现象,这可能是由于温室效应的减缓降低了CO_(2)的施肥效应。随着人类活动造成的生态环境恶化,研究区农业生产对粮食结构改变和重新分配生产力的需求不断增长,导致农作物生产力向新的适宜地区转移。研究区在SSP126和SSP585情景下将分别因为干旱缓解和温室效应加剧而获得更高的粮食作物生产力。

财务可持续性对文化旅游业务模式的影响

文化旅游作为一种蓬勃发展的行业,在全球范围内持续受到重视。随着社会对可持续性的关注不断增加,财务可持续性逐渐成为业务发展的关键因素。在这一时代,传统的商业模式已不再仅仅关注短期经济利益,而是转向了长期的、可持续的发展路径。在这一趋势下,文化旅游业务模式的创新成为迫切需要解决的问题。财务可持续性,作为一个综合了经济、社会和环境层面的概念,不仅仅关注企业的短期利润,更着眼于其对社会和环境的长远影响。

全球集合预报位温系统偏差和随机误差结合的模式倾向扰动方法

传统集合预报模式扰动方法通常用来描述物理过程随机误差,但模式不可避免会存在系统偏差,为了减少模式系统偏差对集合预报的影响,利用中国气象局全球集合预报系统(CMA-GEPS),通过经验正交函数(Empirical Orthogonal Function,EOF)分解方法获得系统偏差倾向,在积分过程中将系统偏差倾向扣除法与传统的随机物理倾向扰动法(Stochastically Perturbed Parameterization Tendency,SPPT)相结合,构建了全球集合预报系统偏差和随机误差结合的模式倾向扰动方法(Bias correction of bias tendency based on SPPT,SPPT-B),设计并开展了集合预报试验来探究该方法对全球集合预报的影响。结果显示:(1)经验正交函数分解的第一模态能较好地体现系统偏差的主要特征,即随预报时效线性增长、对流层高层的系统偏差比中、低层大。(2)系统偏差倾向扣除法和SPPT-B方法均可以有效降低南、北半球和热带地区高层和低层的系统偏差,且SPPT-B方法能明显改善热带地区集合离散度。(3)两套方案对对流层高层的集合预报技巧改进效果优于低层。SPPT-B能有效提高全球集合预报技巧,为发展同时考虑系统偏差和随机误差的全球集合预报模式扰动方法提供了科学依据。