选取2020—2021年夏季沈阳地区出现的4次短时强降水过程,利用欧洲中心(ECMWF,European Center for Medium-Range Weather Forecasts)ERA5再分析资料、地基GPS(Global Position System)大气可降水量资料和常规观测资料,分析不同天气系统...选取2020—2021年夏季沈阳地区出现的4次短时强降水过程,利用欧洲中心(ECMWF,European Center for Medium-Range Weather Forecasts)ERA5再分析资料、地基GPS(Global Position System)大气可降水量资料和常规观测资料,分析不同天气系统影响下,沈阳地区短时强降水过程中GPS水汽与水汽通量的变化特征。结果表明:短时强降水过程前,水汽累积时间的长短与相应的天气系统关系密切。副热带高压系统外围导致的强降水过程,大气可降水量(Precipitable Water Vapor,PWV)可以一直维持在较高水平,水汽增长速度可达1.1 mm·h^(-1)。此外,强降水出现时段与PWV峰值阶段相对应,但二者峰值并不完全重合;短时强降水出现时,沈阳站的大气可降水量超过38 mm;强降水结束后,PWV明显减弱。展开更多
东北冷涡背景下的强对流天气具有局地性强、预报难度大的特点,冷空气的入侵往往对强对流天气的触发具有指示性意义。本文利用加密自动气象站地面观测数据、欧洲中期天气预报中心(European Center for Medium-Range Weather Forecasts,EC...东北冷涡背景下的强对流天气具有局地性强、预报难度大的特点,冷空气的入侵往往对强对流天气的触发具有指示性意义。本文利用加密自动气象站地面观测数据、欧洲中期天气预报中心(European Center for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)的ERA5(ECMWF Reanalysis v5)再分析资料及风廓线雷达资料,分析2016年6月30日和2020年8月3日2次冷涡强降水天气的形势及动力、热力特点,重点对比分析了2次过程的干侵入特征。这2次强降水过程地面均为蒙古气旋配合,从地面至高空动力条件较好。降水发生前,上午天空晴好,对流层中高层有冷空气渗透,近地层湿度大,形成上干冷、下暖湿的不稳定层结。强降水发生前,中层干区自西向东侵入,高层高位涡区向下伸展,增强对流不稳定发展,中层位涡接近1×10^(-6)m^(2)·K·s^(-1)·kg^(-1)可以作为进入强降水时段的指标。干侵入指数呈偶极分布特征,可反映干冷空气和暖湿空气的相互作用,暴雨常发生在干侵入指数的密集带。当中高层干侵入指数正值区向中低层发展时,触发不稳定能量的释放,干侵入指数对强降水的落区及暴雨的增幅有较好的指示意义。展开更多
本研究基于水稻孕穗期、抽穗期、灌浆期和成熟期4个生育期的Sentinel-2遥感数据,分析各生育期内卫星遥感光谱参数与稻米品质指标的关系,建立基于各生育期卫星光谱信息的水稻品质指标预测模型。将5种稻米品质指标分别与4个生育期内的光...本研究基于水稻孕穗期、抽穗期、灌浆期和成熟期4个生育期的Sentinel-2遥感数据,分析各生育期内卫星遥感光谱参数与稻米品质指标的关系,建立基于各生育期卫星光谱信息的水稻品质指标预测模型。将5种稻米品质指标分别与4个生育期内的光谱参数进行皮尔逊相关性分析,结果表明,5项品质指标在4个生育期内均与光谱参数有不同程度相关性。然后筛选出相关性效果显著的光谱参数,用于建立各品质指标的预测方程,建模结果表明,基于卫星遥感光谱信息解释率由大到小的稻米品质指标依次是精米率>长宽比>蛋白质含量>直链淀粉含量>糙米率;卫星遥感光谱反演稻米各品质指标所在的最佳生育期不同,糙米率和精米率的最佳生育期为抽穗期,其建模决定系数(Coefficient of Determination,R^(2))分别为0.461和0.893;长宽比的最佳生育期为成熟期,R^(2)为0.878;直链淀粉含量和蛋白质含量的最佳生育期为灌浆期,R^(2)分别为0.646和0.647;基于卫星遥感光谱信息的稻米品质模型验证效果较好,解释率为51%~74%。可见,利用卫星遥感技术能够实现大范围水稻品质指标定量监测与评估。展开更多
为了揭示我国北方水稻田生态系统的碳通量动态特征及其对气象因子的响应,利用盘锦市水稻田生态系统观测站2018—2020年净碳交换量(NEE)观测数据,分析盘锦市水稻田NEE年变化、日变化特征,以及植被总初级生产力(GPP)日变化和季节变化;对比...为了揭示我国北方水稻田生态系统的碳通量动态特征及其对气象因子的响应,利用盘锦市水稻田生态系统观测站2018—2020年净碳交换量(NEE)观测数据,分析盘锦市水稻田NEE年变化、日变化特征,以及植被总初级生产力(GPP)日变化和季节变化;对比NEE与风向、净辐射关系,最后按季节对比地温对植被呼吸(Reco)的影响,计算生态系统呼吸温度敏感性(Q_(10))。结果表明,NEE的年总量都为负值,其中2018年NEE总量最大,为-574.09 g C/(m^(2)·y);NEE的年变化与风速呈正相关,与日照呈负相关;NEE的日变化为“U”型,GPP的日变化为倒“U”型,中午达到峰值,日变化值在夏季最大;NEE高值对应的风向是W、WSW、SW和NE、ENE;NEE低值对应的风向是SSE、S和NNW、NW;NEE绝对值随净辐射的增加而增大,有时出现NEE峰值滞后于净辐射的情况。GPP年值呈下降趋势,Reco年际变化较小。夏季Reco比其他季节高2.0~6.0倍。2019夏季呼吸强度随地温增值达到0.85 g C/(m^(2)·d)。计算2019年夏季Q_(10)值达到4.84。2018年夏季平均气温较高、温度日较差较小、风速较大共同促成了NEE2018年高值。而2020年6—7月降水量偏少造成2020年NEE值偏低。Reco与土壤温度存在明显的指数关系。Q_(10)值在夏季最高,是其他季节的1.9~2.6倍。展开更多
文摘选取2020—2021年夏季沈阳地区出现的4次短时强降水过程,利用欧洲中心(ECMWF,European Center for Medium-Range Weather Forecasts)ERA5再分析资料、地基GPS(Global Position System)大气可降水量资料和常规观测资料,分析不同天气系统影响下,沈阳地区短时强降水过程中GPS水汽与水汽通量的变化特征。结果表明:短时强降水过程前,水汽累积时间的长短与相应的天气系统关系密切。副热带高压系统外围导致的强降水过程,大气可降水量(Precipitable Water Vapor,PWV)可以一直维持在较高水平,水汽增长速度可达1.1 mm·h^(-1)。此外,强降水出现时段与PWV峰值阶段相对应,但二者峰值并不完全重合;短时强降水出现时,沈阳站的大气可降水量超过38 mm;强降水结束后,PWV明显减弱。
文摘东北冷涡背景下的强对流天气具有局地性强、预报难度大的特点,冷空气的入侵往往对强对流天气的触发具有指示性意义。本文利用加密自动气象站地面观测数据、欧洲中期天气预报中心(European Center for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)的ERA5(ECMWF Reanalysis v5)再分析资料及风廓线雷达资料,分析2016年6月30日和2020年8月3日2次冷涡强降水天气的形势及动力、热力特点,重点对比分析了2次过程的干侵入特征。这2次强降水过程地面均为蒙古气旋配合,从地面至高空动力条件较好。降水发生前,上午天空晴好,对流层中高层有冷空气渗透,近地层湿度大,形成上干冷、下暖湿的不稳定层结。强降水发生前,中层干区自西向东侵入,高层高位涡区向下伸展,增强对流不稳定发展,中层位涡接近1×10^(-6)m^(2)·K·s^(-1)·kg^(-1)可以作为进入强降水时段的指标。干侵入指数呈偶极分布特征,可反映干冷空气和暖湿空气的相互作用,暴雨常发生在干侵入指数的密集带。当中高层干侵入指数正值区向中低层发展时,触发不稳定能量的释放,干侵入指数对强降水的落区及暴雨的增幅有较好的指示意义。
文摘本研究基于水稻孕穗期、抽穗期、灌浆期和成熟期4个生育期的Sentinel-2遥感数据,分析各生育期内卫星遥感光谱参数与稻米品质指标的关系,建立基于各生育期卫星光谱信息的水稻品质指标预测模型。将5种稻米品质指标分别与4个生育期内的光谱参数进行皮尔逊相关性分析,结果表明,5项品质指标在4个生育期内均与光谱参数有不同程度相关性。然后筛选出相关性效果显著的光谱参数,用于建立各品质指标的预测方程,建模结果表明,基于卫星遥感光谱信息解释率由大到小的稻米品质指标依次是精米率>长宽比>蛋白质含量>直链淀粉含量>糙米率;卫星遥感光谱反演稻米各品质指标所在的最佳生育期不同,糙米率和精米率的最佳生育期为抽穗期,其建模决定系数(Coefficient of Determination,R^(2))分别为0.461和0.893;长宽比的最佳生育期为成熟期,R^(2)为0.878;直链淀粉含量和蛋白质含量的最佳生育期为灌浆期,R^(2)分别为0.646和0.647;基于卫星遥感光谱信息的稻米品质模型验证效果较好,解释率为51%~74%。可见,利用卫星遥感技术能够实现大范围水稻品质指标定量监测与评估。
文摘为了揭示我国北方水稻田生态系统的碳通量动态特征及其对气象因子的响应,利用盘锦市水稻田生态系统观测站2018—2020年净碳交换量(NEE)观测数据,分析盘锦市水稻田NEE年变化、日变化特征,以及植被总初级生产力(GPP)日变化和季节变化;对比NEE与风向、净辐射关系,最后按季节对比地温对植被呼吸(Reco)的影响,计算生态系统呼吸温度敏感性(Q_(10))。结果表明,NEE的年总量都为负值,其中2018年NEE总量最大,为-574.09 g C/(m^(2)·y);NEE的年变化与风速呈正相关,与日照呈负相关;NEE的日变化为“U”型,GPP的日变化为倒“U”型,中午达到峰值,日变化值在夏季最大;NEE高值对应的风向是W、WSW、SW和NE、ENE;NEE低值对应的风向是SSE、S和NNW、NW;NEE绝对值随净辐射的增加而增大,有时出现NEE峰值滞后于净辐射的情况。GPP年值呈下降趋势,Reco年际变化较小。夏季Reco比其他季节高2.0~6.0倍。2019夏季呼吸强度随地温增值达到0.85 g C/(m^(2)·d)。计算2019年夏季Q_(10)值达到4.84。2018年夏季平均气温较高、温度日较差较小、风速较大共同促成了NEE2018年高值。而2020年6—7月降水量偏少造成2020年NEE值偏低。Reco与土壤温度存在明显的指数关系。Q_(10)值在夏季最高,是其他季节的1.9~2.6倍。
