两次强对流背景下的对流层向平流层输送特征模拟与分析

为了研究强对流及其背景大尺度天气系统在对流层向平流层输送（TST）过程的作用，分别对发生在低纬度和中纬度的两次强对流天气过程进行了模拟。对于发生在广西及其附近地区的低纬度强对流天气来说，云顶温度较低，强对流所带来的直接TST输送约占总输送数的18%，强对流所在的天气尺度或大尺度的系统造成的输送约占总输送数的82%。对于发生在河北及其附近地区的中纬度强对流来说，云顶温度略高，强对流所带来的直接TST输送约占总输送数的0.17%，强对流所在的天气尺度或大尺度的系统过程造成的输送约占总输送数的99.83%。从输送到平流层以后粒子的移动方向来看，这两次过程强对流引起的直接输送都向西南方向移动，而天气尺度或大尺度系统引起的输送都向偏东方向移动。总的来说，强对流所在的背景天气尺度或大尺度的系统所引起的TST都远大于强对流的直接输送。天气尺度或大尺度的系统引起的输送一般发生在强对流发生的2天后，在强对流发生8～9天后达到最大值。

三种室内颗粒运动分布模拟方法的比较

用拉格朗日模型和滑移通量模型及将颗粒当作被动运输标量处理的方法对三维通风小室内颗粒的扩散分布进行了数值模拟,并将模拟结果与相关文献中的实验数据进行了对比。结果表明,用拉格朗日模型模拟的结果除了天花板和入口处附近外与实验数据吻合得都较好;用滑移通量模型模拟的结果在靠近天花板附近与实验数据吻合得较好,其他地方的模拟结果比实验数据稍小;将颗粒当作被动运输标量处理的模拟结果在0.3m以下位置与实验数据吻合得较好,而在靠近天花板附近与实验数据差别较大。

1998年长江流域特大洪涝期水汽输送过程的诊断分析

利用基于拉格朗日方法的气流轨迹模式(HYSPLIT_V4.9),结合轨迹聚类法和气块追踪法,探讨1998年6月12日—8月27日期间长江流域强降雨的水汽输送轨迹、主要水汽源地及其水汽贡献,发现此次强降水过程的水汽源地主要为印度洋、孟加拉湾—南海和太平洋;不同降水阶段水汽输送轨迹、水汽源地存在差异。降水第一阶段水汽主要来自孟加拉湾—南海,水汽输送贡献为35%。降水第二阶段水汽主要由印度洋、孟加拉湾—南海和太平洋三个区域共同提供,水汽输送贡献分别为32%、28%和31%。降水第三阶段则是来自印度洋和孟加拉湾—南海的水汽输送占主导地位,它们对降水的水汽输送贡献分别为33%和41%。降水第四阶段水汽主要来源于孟加拉湾—南海,贡献为40%。强降水过程中大气环流的调整,导致了不同阶段水汽源地的变化及各源地水汽贡献的差异。

华南前汛期降水异常年水汽输送特征分析

基于华南地区76个站点的逐日降水资料及NCEP再分析资料,采用拉格朗日方法的气流轨迹模式(HYSPLIT_4),分析了1980—2011年华南前汛期锋面降水和季风降水的水汽输送轨迹、主要源地及不同源地水汽贡献率。结果表明:锋面降水阶段气流轨迹主要有来自西北太平洋的东风气流、阿拉伯海-孟加拉湾的西风气流和欧亚大陆的西北冷空气。在锋面降水偏多年,西北太平洋的东风气流水汽输送贡献为69%,比偏少年多14%,阿拉伯海-孟加拉湾的西风气流输送贡献为20%,比偏少年少10%,此阶段受来自西北太平洋的水汽影响较大。季风降水阶段气流轨迹主要有来自北印度洋的越赤道气流、西北太平洋的东风气流和欧亚大陆的西北冷空气,在季风降水偏多年,来自北印度洋的越赤道水汽输送贡献为88%,比偏少年多18%,而西北太平洋的水汽输送贡献为7%,比偏少年少15%,此阶段受西南越赤道气流的水汽输送影响较大。

北京连续降水水汽输送差异的同位素示踪

为了探讨连续降水过程中水汽输送的变化,应用NCEP/NCAR资料、HYSPLIT后向轨迹模拟及降水稳定同位素资料对北京22场连续降水的水汽输送差异进行了研究。结果表明:连续降水的水汽输送可分为西向水汽输送、远洋水汽输送、近海水汽输送、远源大陆水汽输送和局地大陆水汽输送5种类型,并以近海水汽输送和西向水汽输送为主(降水量占比60.8%)。不同水汽输送类型下降水δ^(18)O的差异主要受水汽源区同位素富集程度及水汽输送途中降水过程的影响,降水氘盈余的变化反映出二次蒸发的影响及水汽源区大气相对湿度的差异。14场连续降水的水汽输送类型发生了变化,且降水δ^(18)O值的变化能够较好地指示水汽输送类型的变化。该结果说明降水同位素特征能够为识别水汽输送类型提供有效信息。

徐六泾控制节点污染物运移轨迹模拟

对三维多功能动力-生态耦合模式(COHERENS)进行二次开发,运用"网格冻结法"实现了漫滩和露滩过程中的干湿交替,突破其为固定边界和限制水深的局限,使COHERENS模式成功应用于长江口浅滩过程的模拟。对潮位和水流流速的模拟结果进行了较好地验证。在斜压流场的基础上对示踪颗粒拉格朗日运移进行追踪,对污染物欧拉输运进行数值模拟。以徐六泾控制节点横断面设置颗粒示踪子和污染物排放点,对排放的悬浮颗粒物质和溶解性污染物的运动轨迹和特征进行了模拟和比较分析,给出了模拟期间的流场特征和污染物输移规律。

亚洲季风区夏季近地层CO向上对流层输送过程的模拟

基于全球大气研究排放源（Emission Database for Global At mospheric Research,EDGAR,3.2版本）的CO地表排放源数据,借助于拉格朗日大气轨迹输送模式FLEXPART,通过数值模拟手段,初步探讨了2006年夏季亚洲季风区CO异常分布形成的原因及深对流向上输送和反气旋控制作用相关的输送过程。比较分析发现,受到地表排放源等不确定因素的影响,数值模拟和卫星资料反演的CO浓度存在一定偏差（体积分数相差可达2×10-8~3×10-8）,但其时空变化特征具有相对的一致性。仅在大尺度风场的驱动下,模式亦可以模拟出上对流层区域CO浓度分布特征,但进一步考虑对流抬升的输送作用后,模拟结果和实际资料更吻合,表明亚洲季风区上对流层区域CO浓度大值区的形成是中小尺度对流抬升和大尺度输送的共同作用,但后者影响程度更大。亚洲季风区夏季上对流层区域的CO主要源于印度半岛北部、非洲中部和中国东北部地区的地表排放。该区域CO异常分布主要和两个输送过程相关：一个是大尺度输送和中小尺度对流抬升在垂直方向的输送,使得对流层下部的高CO浓度大气可以很快地抬升到上对流层,甚至可以达到16km的对流层顶高度附近,然后在哈得来环流以及南亚反气旋的影响下,进一步向低纬热带地区输送;另一个是对流层中低层向东和向极一侧的输送使得印度中南部、阿拉伯半岛甚至非洲中部成为亚洲季风区内CO远距离输送的源区。

非满载汽车罐车液体冲击等效机械模型

针对圆柱和椭圆柱罐体内的液体冲击运动,构建了椭圆规钟摆模型,用来模拟罐体内的液体冲击运动。推导了惯性坐标系、非惯性坐标系和复杂运动坐标系下的钟摆运动方程,并对惯性坐标系下的钟摆运动方程进行了数值求解。分析了钟摆摆角、角速度、振荡频率的变化规律,获得了可用线性椭圆规钟摆近似模拟罐车罐体内液体冲击的结论。研究结果可以为汽车罐车性能分析、行驶稳定性技术和辅助驾驶技术的研发提供理论依据和实际支持。

杭州湾潮致余流数值研究

运用1959年10月-1992年5月在杭州湾250余测次海流周日连续观测资料，运用σ坐标系下的三维潮波控制方程，模拟该湾的欧拉余流，进行欧拉余流产生机制的数值试验；并根据欧拉流动的数值计算结果，采用拉格朗日速度在欧拉流场的近似展开，求得水质点运动的轨迹和速度。结果表明，杭州湾潮致余流的最大余流速度为46．0cm/s，惯性效应是杭州湾潮致余流产生的主要原因；杭州湾拉格朗日余流场主要被逆时针的大涡旋控制，表层和底层的拉格朗日流有较大差别。一个潮周期中，水质点大致运行了一个极扁的椭圆轨迹，其长轴约10－20km，而标识水质点净位移约1－3km。

两步保形平流方案在高分辨率球面经纬网格下的跳点差分试验

尝试用一个基于有限差分的两步保形平流方案(TSPAS)替代美国国家大气研究中心第5版公用大气模式(NCARCAM5)欧拉-谱动力框架中的半拉格朗日传输(SLT)平流方案,并针对不同分辨率版本,计算水汽等物质的传输过程。通过设计保证守恒性的跳点差分法,解决了基于经纬网格的模式在高分辨率下由于极区纬向格距过小而造成的差分方案积分时间步长过短的问题,使得TSPAS在高分辨率下仍然可以使用较大的时间步长。理想试验表明:(1)跳点TSPAS在守恒性、数值精度(量级上)、保形性等方面均较好地保持了原TSPAS的特点,而积分步长可增大到与CAM5-SLT相同,比原TSPAS提高超过一个数量级;(2)较半拉格朗日传输方案,尽管TSPAS的耗散更大,但是在相同时间步长下更省时,且改进了半拉格朗日传输求解平流方程造成的不守恒问题。CAM5的比较试验表明:(1)采用跳点TSPAS的模式结果与非跳点计算结果相当,在高纬度跳点区域也并未出现模拟异常;(2)在高分辨率下,采用跳点TSPAS方案的CAM5模拟结果与原模式结果相近,并初步显示对东亚青藏高原南侧的虚假降水有所抑制。该工作确保了基于欧拉通量差分型的TSPAS在高分辨率模式下的大时间步长稳定积分,为解决有限差分方法在高分辨率模式发展中的相关计算问题提供了启示,为后续针对东亚地区的模式性能改进奠定了基础。

基于拉格朗日方法的中国东部雨季水汽输送垂直特征

利用基于拉格朗日轨迹追踪模式(HYSPLIT),结合区域源汇归属法,追踪1961~2010年中国东部地区雨带推进过程中各雨季后向轨迹,定量确定各雨季不同垂直层上的水汽输送路径与水汽贡献。结果表明在南海夏季风爆发前的华南前汛期,低层最主要水汽通道为太平洋通道,轨迹占比达到52.3%,中高层最主要的水汽通道为印度洋通道,占比超过37%;水汽主要源自低层的西太平洋和中国东部地区,水汽贡献均在20%以上。南海季风爆发后的华南前汛期,低层到高层最强水汽通道均为印度洋通道,特别是中层,轨迹数量达到了65.6%;印度洋源地的贡献明显增加,中高层水汽主要源自印度洋,低层最主要的水汽源地为中国东部和南海。江淮梅雨时低层最主要通道为太平洋通道,中高层最主要通道为印度洋通道,相比华南前汛期,在中高层印度洋通道减弱,而西风通道增强。华北雨季中,低层最主要水汽通道为太平洋通道,而中高层最主要的水汽通道为欧亚大陆中纬西风通道。江淮梅雨和华北雨季中,最主要的源地为中低层的中国东部地区和西太平洋地区,特别是华北雨季中,来自中国东部局地低层的水汽达到了43.1%,表明低层局地蒸发对华北雨季降水起到至关重要的作用。

2020年新冠疫情前后南昌市大气CO_(2)浓度变化及影响因子分析

大气CO_(2)浓度的变化主要受源汇和大气传输过程影响,因此城市地区的浓度观测包含区域人为源排放的重要信息.为明晰2020年新冠疫情对CO_(2)浓度及人为源排放量的影响,本研究以南昌市大气CO_(2)为研究对象,结合先验排放清单和高精度大气传输模型,对南昌市2020年1月24日至4月30日的小时CO_(2)浓度进行了观测和模拟.基于当地管控政策把研究时段分为两段:一级管控期间(1月24日至3月11日)和二、三级控期间(3月12日至4月30日),并对排放源等主要影响因子进行了量化分析.研究发现:模型能够模拟CO_(2)浓度的小时变化特征,然而由于模型没有考虑排放源的高度信息,尤其是城市中的发电站烟囱等强点源,将对夜晚浓度高估,而正午(12:00—18:00)则无影响.一级管控期间正午CO_(2)浓度(干燥空气中CO_(2)的摩尔分数)观测值和模拟值分别为433.63×10^(-6)和438.22×10^(-6),其中模拟的人为源浓度贡献值高于观测值约21.9%;而二、三级控期间的观测值和模拟值分别为432.06×10^(-6)和432.24×10^(-6),其模拟一致性高.浓度对比结果表明所使用的先验排放清单能代表二、三级管控期间人为CO_(2)的排放量,而一级管控期间的排放量则偏高约21.9%,显示出调控措施明显降低了南昌市人为CO_(2)的总排放量.整个时间段植被NEE的平均CO_(2)浓度贡献都小于2×10^(-6),表明人为源相较于NEE是导致CO_(2)浓度差异的主要因素.二、三级管控期间的边界层相比一级管控期间升高,减少了人为CO_(2)排放量导致的浓度增加幅度,抵消了背景值浓度升高的影响,是两个时间段的浓度观测值接近的主要因素.本研究结果可为城市尺度的温室气体反演提供科学支撑和方法参考.

北京地区大气氨时空变化特征

在北京城区和上甸子本底地区分别开展了为期3a和1a的NH_(3)在线观测,并结合风向、风速、温度、相对湿度等气象因素的变化特征,分析了北京地区NH_(3)浓度水平、年季特征及影响因素.结果发现,北京城区和本底地区的NH_(3)年均浓度分别为(32.5±20.8)×10^(-9)V/V和(11.6±10.3)×10^(-9)V/V,北京城区的NH_(3)浓度高于大多数国内外主要城市和地区的NH_(3)浓度水平.城区和本底地区NH_(3)浓度年变化特征为夏季高,分别为(34.1±6.8)×10^(-9)V/V和(11.1±2.2)×10^(-9)V/V,冬季低,分别为(19.7±9.3)×10^(-9)V/V和(2.4±0.6)×10^(-9)V/V.NH_(3)的日变化特征受气象因素影响明显,其结果表明,春季城区NH_(3)浓度峰值出现在15:00,而本底地区受西南风影响在20:00达到峰值;夏季城区NH_(3)浓度最高值在7:00出现,本底地区则呈现双峰值(分别在09:00和22:00);秋季城区和本底地区的日变化规律一致,均在22:00出现峰值;冬季城区的峰值出现时间晚于本底地区,峰值分别出现在23:00和20:00.西南风是造成本底地区NH_(3)浓度升高的主要原因,春季和夏季,随着西南向风速的增大,NH_(3)浓度显著升高.城区的NH_(3)浓度则主要受到局地排放的影响.浓度权重轨迹法的研究结果发现,北京、天津、河北及河南北部地区是影响北京地区大气NH_(3)的主要源区.

随机扩散模型一种新的密度函数统计方法

引入核函数法对随机扩散方程(SDE)样本的密度分布进行统计,希望用核函数来减少统计涨落。由于SDE样本的密度随时间发展,越来越稀疏,所以核函数也应该越来越大,也就是说核函数应该随时间在变化。通过一个瞬时释放的二维扩散问题(具有解析解),从定性和定量两个角度比较了变带宽核函数法和传统统计方法在密度分布统计中的性能差别,论述了变带宽核函数法的优缺点,变带宽核函数法在牺牲部分峰值的前提下可以很好地解决SDE样本密度分布统计涨落问题,在工程应用中值得推广。

不同PDO背景下华南前汛期锋面和季风降水的水汽输送差异

基于华南地区60个站点的逐日降水资料及NCEP再分析资料,采用拉格朗日后向气流轨迹模式(HYSPLIT_4.9),分析了1960—2012年PDO(Pacific Decadal Oscillation,太平洋年代际振荡)不同相位期间,华南前汛期锋面和季风降水的水汽输送轨迹、主要源地及不同源地水汽的降水贡献率的差异。结果表明:1)锋面降水阶段,在PDO正相位期间,西太平洋-中国南海-孟加拉湾水汽较多;夏季风降水阶段,在PDO正位相期间,北印度洋-孟加拉湾-中国南海的整层水汽含量较多。2)锋面降水阶段,水汽主要来自西北太平洋与中国南海,在PDO正相位期间,副热带高压位置偏北,使得西太平洋水汽输送路径偏北,有更多水汽向华南输送,有利于华南季风降水形成,降水与PDO呈显著的正相关关系。3)季风降水阶段,在PDO正位相期间,尽管北印度洋-孟加拉湾-中国南海的整层水汽含量大,但并未都输送至华南,故形成的有效季风降水偏少,降水与PDO呈显著的负相关关系。

基于拉格朗日方法评估青藏高原若尔盖地区水汽输送特征

干旱指数一直以来是评估一个地区地表干湿状态的有效标准。为了认识青藏高原若尔盖地区在极端干旱和湿润条件下的水汽空间分布格局,本文基于地面观测资料计算月尺度的标准化降水蒸散指数,提取2000-2017年青藏高原若尔盖地区的极端干旱和湿润状况,利用拉格朗日后向轨迹模型模拟该地区极端干湿条件下的水汽输送路径,并评估潜在水汽源地的位置以及对研究区水汽输送的贡献率。结果表明:湿润时期主要的水汽输送路径是受到西南季风影响的南支输送路径,该路径起始于阿拉伯海、孟加拉湾,从西-南方向进入青藏高原,再到达若尔盖地区,而干旱时期的水汽输送路径主要受到西风带的影响,占主导地位的路径则是起始于北美、北大西洋的自西向东,由亚欧大陆到达青藏高原北部。主要的水汽源地出现在青藏高原、四川盆地、孟加拉湾、阿拉伯海等区域,但受到不同时期的水汽输送路径影响,各水汽源地在不同时期表现出了不同特征,湿润时期主要的水汽源地出现在青藏高原南部(贡献率为35.98%),而干旱时期主要的水汽源地则出现在青藏高原北部(贡献率为28.35%),此外来自阿拉伯海以及孟加拉湾等地的水汽源地在湿润时期贡献率更高,而研究区域本身以及四川区域的水汽贡献率则在干旱时期更高。分析结果将有助于理解极端干湿状态的形成机制,进而加深对旱涝灾害机制的理解。

Atmospheric Dispersion and Deposition of Radionuclides (¹³⁷Cs and ¹³¹I) Released from the Fukushima Dai-ichi Nuclear Power Plant

The Lagrangian Particle Dispersion Model (LPDM) in the 594 km× 594 km model domain with the horizontal grid scale of 3 km×3 km centered at a power plant and the Eulerian Transport Model (ETM) modified from the Asian Dust Aerosol Model 2 (ADAM2) in the domain of 70° LAT × 140° LON with the horizontal grid scale of 27 km×27 km have been developed. These models have been implemented to simulate the concentration and deposition of radionuclides (137Cs and 131I) released from the accident of the Fukushima Dai-ichi nuclear power plant. It is found that both models are able to simulate quite reasonably the observed concentrations of 137Cs and 131I near the power plant. However, the LPDM model is more useful for the estimation of concentration near the power plant site in details whereas the ETM model is good for the long-range transport processes of the radionuclide plume. The estimated maximum mean surface concentration, column integrated mean concentration and the total deposition (wet+dry) by LPDM for the period from 12 March to 30 April 2011 are, respectively found to be 2.975 × 102 Bq m-3, 3.7 × 107 Bq m-2, and 1.78 × 1014 Bq m-2 for 137Cs and 1.96 × 104 Bq m-3, 2.24 × 109 Bq m-2 and 5.96 × 1014 Bq m-2 for 131I. The radionuclide plumes released from the accident power plant are found to spread wide regions not only the whole model domain of downwind regions but the upwind regions of Russia, Mongolia, Korea, eastern China, Philippines and Vietnam within the analysis period.

登陆海南岛的台风水汽输送气候特征分析

利用基于拉格朗日方法的轨迹模式(HYSPLIT_4.9)以及海量气块追踪方法,对1987—2016年登陆海南岛的台风水汽输送特征进行分析,同时比较了夏、秋两季台风水汽输送特征。结果表明,在气候态上,登陆海南岛的台风水汽主要来自南海、西太平洋和孟加拉湾。其中,夏季台风的水汽主要来自南海和孟加拉湾-印度洋,其贡献率分别为57%和30%,而秋季台风以南海和西太平洋的水汽为主,其贡献分别为45%和37%。夏、秋两季高低空环流系统的差异导致海南岛的台风水汽输送特征的不同。夏季海南岛处在西太平洋副热带高的西南边缘,在孟加拉湾低压的共同作用下,来自南海和孟加拉湾—印度洋的水汽丰富,而秋季副热带高压中心偏东,脊线较偏南,影响海南岛的水汽主要来自西太平洋东侧。

基于Eulerian-Lagrangian模型的粗颗粒管道输送数值模拟

该文针对水平管道内较粗颗粒浆体无相变流动过程,利用Eulerian–Lagrangian模型,追踪颗粒运动状态,探究较粗颗粒浆体在管道输送时的动力学特性,分析管道阻力特性及其在不同工况下的运行稳定性。流域内速度分布、浓度分布及压力曲线等结果与经验公式和实验数据的对比验证结果表明:模拟结果与Wasp公式计算结果和Roco&Balakrishnam的实验值吻合良好,仿真更完善地描述流域内的流动特性。此外根据颗粒在管道不同位置的流动稳定性、流态转变过程及临界沉积速度等关键因素进一步分析了颗粒的流动特性。

广州市臭氧污染溯源:基于拉格朗日光化学轨迹模型的案例分析

分析了2018年10月初广州市一次为期6 d的臭氧污染事件,利用拉格朗日光化学轨迹模型对广州市的臭氧污染进行了溯源分析,量化了不同区域对臭氧污染的贡献,评估了重点排放区域不同行业和不同前体物减排对臭氧污染控制的效果.结果表明,本次污染事件期间,日最大8 h臭氧均值均超过160μg·m^(-3),最高达271μg·m^(-3),氮氧化物(NO_(x))和挥发性有机物(VOCs)的平均浓度为(77.7±42.8)μg·m^(-3)和(71.9±56.2)μg·m^(-3).芳香烃和烯烃是主要的VOCs反应活性物种,分别贡献了38%和30%的·OH反应活性以及51%和16%的臭氧生成潜势.本次臭氧污染事件主要受3类气团输送影响,3类气团中的高排放区域分别为广东省外、广东省内和广州市本地,在高排放区域中臭氧生成均受VOCs控制.途经区域前体物减排的敏感性分析表明,减排VOCs对于降低臭氧浓度的效果优于减排NO_(x).在100%减排情况下控制高排放区域的交通源排放对广州市臭氧控制的效果(臭氧降低14.6%~21.0%)高于控制工业(8.4%~15.3%)、电厂(0.9%~6.2%)和民用源(2.3%~4.7%)的排放,但单独控制交通源在小于90%减排比例下对臭氧污染控制的效果并不显著(<10%).此外,珠江三角洲地区的生物源排放也对臭氧生成有重要贡献,在模型中关闭生物源排放后,广州市臭氧浓度降低6%~19%.本研究证实了拉格朗日光化学轨迹模型在区域臭氧污染溯源的应用效果,并为广州市臭氧污染的区域协同控制提供了对策建议.