淮河流域稻麦轮作农田生态系统CO2通量多时间尺度变化特征

为了准确评价农田生态系统在区域碳平衡中的作用,采用涡度相关技术对淮河流域典型稻麦轮作农田生态系统CO2通量进行了长期连续观测。基于数据质量控制后的寿县国家气候观象台2007年7月—2019年12月CO2通量观测资料,分析了淮河流域稻麦轮作农田生态系统不同时间尺度CO2通量的变化特征。结果表明:淮河流域稻麦轮作农田生态系统CO2通量具有明显的日变化、季节变化和年际差异。多年平均CO2通量日变化为U型特征,白天为净吸收,最大值在12时,夜间为净排放,最大值在21时30分,白天净吸收量明显多于夜间净排放量。多年平均CO2通量季节变化为W型双峰特征,1—5月、7—10月和12月为CO2净吸收,4月和8月为次大值和最大值;6月和11月为净排放。不同生育期CO2通量差异显著,小麦和水稻孕穗期CO2净吸收均最大,分别为-0.207 mg/(m^2·s)和-0.266 mg/(m^2·s)。寿县稻麦轮作农田生态系统具有强固碳能力,2007—2019年平均的年CO2净吸收量为−2.58 kg/(m^2·a)。CO2净吸收量年际差异大,2008年最大,为-3.26 kg/(m^2·a);2017年最小,仅为-1.78 kg/(m^2·a)。整个生育期CO2净吸收总量为-2.8 kg/m^2,小麦和水稻分别占43.2%和56.8%。稻麦轮作两个间歇期CO2净排放量为0.21 kg/m^2。

淮河流域农田生态系统能量变化特征及闭合率分析

农田生态系统能量变化特征及闭合率对农田下垫面区域上大气边界层的动力、热力结构研究以及区域数值模式陆气交换参数化的改进等具有重要意义。基于寿县国家气候观象台2007年7月—2013年4月通量观测系统中的显热、潜热、土壤热通量以及辐射通量等观测资料,分析淮河流域农田生态系统能量变化特征及闭合率。结果表明:显热、潜热通量、波恩比以及土壤热通量日变化均呈单峰型分布,年平均波恩比为0.43,表明下垫面潜热通量占主导地位。各辐射分量和净辐射日变化幅度差异较大,其中向下短波辐射变化幅度最大,而向下长波辐射变化幅度最小;从月变化来看,均呈现单峰型分布,地面向上长波辐射总平均值最大,而向上短波辐射最小。有效能量和湍流通量线性回归线基本在1:1线以下,表明能量存在不闭合,且湍流通量小于有效能量。能量平衡比平均为94%,5月最大,12月最小;春季的能量闭合率最大,其次是夏季,冬季最小。总体来看,淮河流域农田生态系统能量闭合率相对较高,通量观测系统资料质量是可靠的。

区域能量与水循环——淮河流域综合气候观象台观测网设计思考

淮河流域是典型的气候过渡带,研究淮河流域的水与能量循环具有重要价值。回顾了全球能量与水循环的概况,设计了水循环各主要环节的观测方案,同时在借鉴美国全球降水测量计划(GPM)和美国“奥林匹克山试验(OLYMPEX)”项目的基础上,提出我国淮河流域的水与能量循环试验的目标和具体的实施方案,为未来淮河流域气候综合观象台观测网的建立提供新的思路。

淮河流域农田近地层风速、温度和湿度廓线特征

利用寿县国家气候观象台32 m气象观测塔梯度系统采集的风速、气温、湿度资料,分析了寿县2007年7月—2019年12月农田近地层风速、温度和湿度日变化特征和廓线特征。结果表明:气温和风速日变化为单峰型;气温峰值在14时30分—16时,谷值在05时30分—08时,低层峰值时间早于高层;风速峰值在11时30分—13时30分,谷值在00时30分—03时。湿度日变化为双峰型,主峰值在08时30分—11时,主谷值低层在05—07时,高层在15时—15时30分和07—08时。气温白天随高度递减,晚上随高度递增,早晨随高度先递减后递增,傍晚随高度先递增后递减。白天气温垂直递减率最大值出现在12时—12时30分,晚上逆温最大值出现在21时—03时,早上过渡型出现在07时30分—09时,傍晚过渡型出现在17时30分—19时。风速随高度递增,风速梯度随高度递减,风速垂直递增率白天明显小于夜间,最大值出现在21时—01时。湿度随高度先减小后增大再减小;10~20 m存在逆湿现象,夜间比白天明显,尤其后半夜。

全球能量与水循环试验以及淮河流域能量与水循环试验概述

全球能量与水循环试验(GEWEX)是国际科学理事会与世界气象组织为了研究气候异常、解决长期预报,以防灾减灾、保证粮食生产为目的,而设立的世界研究计划,致力于了解地球表面和地下以及大气中的水循环和能量通量。从20世纪80年代开始,GEWEX共分为3个阶段。通过调研,理清GEWEX发展脉络,总结试验第一和第二阶段的主要内容和成果,概述现阶段(即第三阶段)试验拟解决的四大科学问题(降水观测和预报、全球水资源系统、极端变化、能量与水循环及其过程)和重点关注的七大研究领域(数据集、分析、流程、建模、应用、技术转换、能力建设)。淮河流域能量与水循环试验(HUBEX,1998—2000年)是第一阶段全球能量与水分循环试验/亚洲季风试验(GEWEX/GAME)在东亚副热带半湿润地区,以淮河流域为中心开展的气象、水文科学试验。在总结HUBEX所取得成果的基础上,指出现阶段的发展需求,并结合淮河流域现状,提出第二次淮河流域能量与水循环试验(HUBEX-2)的建议与思考。

淮河流域稻麦轮作农田甲烷通量变化特征

利用寿县国家气候观象台开路式甲烷气体分析仪的观测数据,分析了淮河流域稻麦轮作农田不同生育期甲烷通量变化特征及其影响因素。结果表明:淮河流域甲烷通量一年中呈单峰型分布,峰值出现在夏季。甲烷通量日变化呈单峰型分布,峰值出现在午后,白天高于夜间。水稻生育期甲烷通量明显高于小麦生育期;小麦出苗期甲烷通量最小,成熟期最大,达到0.14μg·m^(-2)·s^(-1);水稻拔节期甲烷通量最大,达到3.02μg·m^(-2)·s^(-1)成熟期最小,为0.12μg·m^(-2)·s^(-1)。作物生物量对甲烷通量影响明显,水稻和小麦收割前后24 h甲烷通量降幅达到50%和30%。甲烷通量与降水、相对湿度、水汽压、土壤温度、气温均呈显著的正相关关系。降水量越大,湿度越大,温度越高,甲烷通量就越大。

淮河流域能量和水分循环研究进展

1998和1999年夏,中国与日本科学家合作在安徽省淮河流域进行了第一次大规模的能量与水循环试验(WCRP/GEWEX/GAME/HUBEX),其重点是研究东亚梅雨锋系的多尺度,多系统结构、特征、生命史、发生发展机理及其引起洪涝灾害的原因。这是第一次中日合作的气象与水文联合观测试验,在此加强观测的基础上,双方进一步进行了长达5年的资料整理分析和科学研究工作,整个淮河流域能量与水循环试验与研究取得了全面和丰硕的成果。文中介绍了该计划所取得的主要成果,并以现在科学进展的视野重新评估这些成果的科学意义和不足,为进一步开展新的淮河与长江中下游梅雨科学联合试验提供经验和新的研究目标。

淮河流域能量和水分循环观测系统及作用

淮河流域是中国南北气候重要的过渡带,气象灾害频繁发生。这里水网、农田、丘陵、山地、城镇密布,地-气作用复杂,干冷与暖湿空气时常交汇于此,造成局地或流域旱涝经常发生。淮河流域处于梅雨区,且是中国重要的农业生产基地,具有气象和水文综合观测系统,积累了长序列的气象和水文观测资料。因此,淮河流域是研究能量和水分循环的理想试验区。国家自然科学基金重大项目"淮河流域能量与水分循环试验和研究(HUaihe river Basin Experiment,简称HUBEX)"于1998、1999年夏在淮河流域开展了气象和水文联合观测试验。文中回顾了HUBEX试验的目的、观测网设计与布局,介绍了HUBEX推动下的淮河流域综合观测网的发展,总结了HUBEX观测试验对区域气候事件和暴雨等灾害性天气机理研究、提高模式模拟和预报能力及建立长期连续的气象观测数据集等方面的成果和作用。

淮河流域地上生物量时空特征分析

淮河流域是独具特色的东亚季风区典型区,也是我国最具代表性的农田生态区域。地上生物量能够表征农田可利用资源的现状与承载力,研究该区域生物量的估算及其变化特征,可以为农田生态系统碳循环研究提供基础数据。本研究以东亚季风区淮河流域为研究区域,基于BEPS模型和GLOBMAP LAI产品,估算得到近38年淮河流域农田地上生物量(AGB),并分析其时空分布特征。主要结果表明:淮河流域多年平均AGB在年内日尺度变化呈现“单峰型”变化规律,峰值为217 d(8月5日(平年)/8月4日(闰年));淮河流域年均AGB年际变化呈现波动上升的趋势,从1981年的836.8 g·m-2逐渐上升到2018年的983.3 g·m^-2;淮河流域年均AGB年代空间分布自1980年代到2010年代这4个年代间呈现出明显的增加趋势,AGB区域上大体分布为南高北低,淮河流域的西部地区AGB也较高。近38年间淮河流域逐年AGBmax也呈现波动上升的趋势,从1981年的2111 g·m^-2逐渐上升到2018年的2610 g·m^-2。该研究结果可为今后分析较大尺度上生物量的时空变异特征提供案例参考,同时也可为农田生态系统的深入研究及长期监测提供数据累积。

淮河流域蒸散发时空变化与归因分析

蒸散发(Evapotranspiration,ET)是联结土壤-植被-大气过程的纽带,对理解地表水热平衡至关重要。因此,量化分析ET时空变化特征、揭示其主要控制因子对区域用水管理和农业生产十分重要。利用遥感数据和气象数据,基于BEPS模型估算了1981—2019年的淮河流域ET,分析了该区域ET时空分布特征,并通过敏感度系数和贡献率方法对该区域的ET多年变化特征进行了归因分析,最后借助数值实验方法深入探究影响特湿润年(2003年)ET较低的主要原因。结果表明:(1)1981—2019年淮河流域多年平均ET为549.83 mm,其中夏季ET占全年ET的比值达到47.63%;1981年以来区域ET整体呈极显著上升趋势(4.41 mm/a,P<0.01);季节上,除冬季外,其他三个季节的ET增幅均呈显著性增加(P<0.05),四季增幅速率大小依次为:夏季>春季>秋季>冬季;空间上,中东部和南部ET较高,重心模型显示ET高值区域呈显著的由北向南的移动趋势;(2)归因分析结果表明,淮河流域ET对气温变化最敏感,其次为相对湿度、太阳总辐射、叶面积指数(LAI)和降水,但ET对LAI的正敏感性逐渐增强导致LAI的显著升高对流域ET年际变化贡献最大(44.5%),其次是气温的升高(25.93%);同时,LAI是春、夏、秋三季ET变化的主导因素,气温是冬季ET变化的主导因素;(3)数值实验显示高相对湿度是引起特湿润年(2003年)ET明显偏低的最主要因素,这与导致长时间序列ET变化的原因不同。因此,建议今后加强极端气候条件下ET变化的归因分析,为更有效地应对全球气候变化提供决策服务。研究结果能够为认识淮河流域环境变化对水循环影响及合理分配区域水资源提供科学参考。

淮河流域稻麦轮作系统CH4通量模拟及减排研究

为研究气候变化下不同管理措施对淮河流域稻麦轮作农田生态系统CH_(4)通量的影响,通过参数率定后的DNDC(DeNitrification-DeComposition)模型,估算了淮河流域历史时期(2000—2020年)及未来(2021—2049年)RCP4.5(中等排放强度情景)和RCP8.5(高排放强度情景)两种情景下稻麦轮作农田CH_(4)通量时空分布特征,评估了未来气候变化下多种田间管理措施对流域CH_(4)的减排能力。结果表明:淮河流域历史时期区域CH_(4)通量平均排放强度为125.3 kg·hm^(-2),未来两种情景(RCP4.5和RCP8.5)下区域CH_(4)通量平均排放强度分别为140.5 kg·hm^(-2)和150.5 kg·hm^(-2),总体均呈显著上升趋势(P<0.01)。空间上,未来两种情景下CH_(4)通量空间分布特征相似,均呈现南部和西北部地区CH_(4)通量高,东北部和中西部地区CH_(4)通量低的特征。与基础措施相比,不同施肥量措施均减少了CH_(4)排放,但不同秸秆还田措施提高了CH_(4)排放水平。研究表明,在仅考虑控制淮河流域CH_(4)通量的情况下,秸秆不还田+减量施肥20%是未来气候变化情景下最佳田间管理措施。

淮河流域稻麦轮作农田生态系统通量源区分布特征

通量足迹模型通常用于解释通量观测数据的来源问题,以估算通量源区的位置和大小及不同的通量源区的相对贡献度。本文基于涡度通量观测数据,分析了不同时间尺度上的CO_(2)通量的变化特征,并利用Kljun足迹模型对安徽省寿县稻麦轮作农田生态系统2020年11月1日—2021年10月30日的观测数据进行通量源区分析,探讨了不同大气条件和作物不同生长阶段的通量源区情况。结果表明:CO_(2)通量具有明显的时间分异特征,年变化呈现“W”型双吸收峰特征,全年CO_(2)通量均值为-0.81μmol·m^(-2)·s^(-1);水稻营养生长与生殖阶段的CO_(2)通量日均值(-3.7μmol·m^(-2)·s^(-1))最小,碳吸收能力最强,冬小麦营养生长阶段CO_(2)通量日均值(1.03μmol·m^(-2)·s^(-1))最大,表现为碳排放;研究区主风向为西南风,其次为东南风,因此通量源区长度最大值也主要分布在西南和东南方向;通量贡献率为80%时,全年通量源区长度最大值为158.17 m;大气稳定状态下的通量源区范围均大于大气不稳定状态,且作物不同生长阶段的通量源区显著不同,冬小麦营养生长阶段的通量源区范围最大,冬小麦营养生长与生殖阶段的源区范围最小。本文对寿县稻麦轮作农田生态系统通量源区的准确模拟,对于未来从单一站点的通量到区域尺度的上升工作起着至关重要的作用,掌握通量源区模型在淮河流域农田下垫面的运行情况,对提高该区温室气体预算的准确性也有着重要实践意义。

安徽省不同等级雾和重度霾时空分布特征及地面气象条件比较

雾和霾都是低能见度天气,生成条件相似。利用安徽78个地面站逐时观测资料,基于雾、霾发生物理条件,建立了不同等级雾日和重度霾日的观测诊断方法,重建了不同等级雾和重度霾的时序资料。根据各站强浓雾发生的同步性,将安徽分为5个雾、霾分布特征不同的区域,探讨了各区域不同等级雾及重度霾出现时地面气象条件的异同。结果表明:(1)安徽省强浓雾主要是辐射雾。强浓雾、浓雾和大雾空间分布形势大体一致,淮河以北东、西部和江南都属于强浓雾高发区,但各地强浓雾的时、空分布特征和影响系统不同;重度霾有明显的北多、南少、山区最少的分布特征。(2)强浓雾年变化呈双峰型分布,峰值在1月和4月,日变化为单峰型,峰值在06时;而重度霾年变化为单峰型,峰值在1月,日变化为双峰型。(3)在强浓雾的高发时段(02—08时),强浓雾时降温幅度最大,比重度霾平均高1℃,风速显著偏低,超过75%的样本风速低于1.5 m/s,且无明显主导风向;而重度霾时,风速比雾时明显要大,个别区域有超过75%的样本风速大于1.5 m/s,且以西北风到东北风为主。说明重度霾能否演变为强浓雾的关键地面气象因子是风速、风向和降温幅度。

1961-2020年中国降水等级的变化特征

[目的]探究全国各等级降水的时空分布特征及季节变化规律,增强对我国不同等级降水发生规律的认知,进而为提升全国防灾减灾能力提供科技支撑。[方法]基于1961—2020年全国681个气象站点的逐日地面降水资料,分析了全国不同等级降水(小雨、中雨、大雨和暴雨)日数、强度的时空分布特征和季节变化规律。[结果](1)1961—2020年全国小雨日数呈减少趋势,中雨以上等级日数呈增长趋势,除暴雨强度变化幅度较大外,小雨、中雨和大雨强度均无明显变化。秋季小雨日数减幅最大,大雨、暴雨日数在夏季增加最快、秋季最缓,暴雨强度在各季节波动幅度均较大。(2)不同等级降水空间分布有一定差异性,小雨日数高值区主要分布在西南诸河流域,中雨以上等级降水日数以及各等级降水强度均从东南向西北逐渐减小,内陆河流域降水日数、强度均为最小。(3)春、秋、冬三季降水主要集中在东南诸河流域和珠江流域,小雨占主导地位,夏季降水主要集中在西南诸河流域、东南诸河流域和珠江流域。(4)小雨日数的减少在春季和冬季较为明显,东南诸河流域和珠江流域对小雨日数减少起到了很大贡献,中雨以上等级降水日数在各季节大致以上升趋势为主,大雨强度在春季增强、秋季减弱,各流域暴雨强度在春季呈增强趋势。[结论]全国各等级降水在时空分布以及季节尺度上有明显差异,九大流域对全国不同等级降水的贡献作用不尽相同,未来应加强各流域主要环流系统及水循环等对不同等级降水影响的研究。

基于长期观测的淮河流域农田背景区灰霾污染气溶胶光学特性和类型分析

利用2015—2019年寿县国家气候观象台的CE-318型太阳光度计观测数据,比较分析了淮河流域农田背景区及其灰霾污染日、非灰霾污染日的气溶胶光学特性和类型的差异和联系.结果表明:①淮河流域农田背景区及其灰霾污染日、非灰霾污染日的AOD_(440)平均值为0.60~0.86,以细粒子气溶胶为主,气溶胶散射能力强,吸收能力弱;②细粒子气溶胶增加在淮河流域农田背景区灰霾污染中占主导作用,灰霾污染发生时,AOD_(440)平均值增大0.26,散射能力增强,吸收能力减弱,污染的气溶胶类型占比增加17.79%;③2015—2019年,淮河流域农田背景区及其灰霾污染日、非灰霾污染日的气溶胶光学厚度、细模态粒子体积浓度整体呈减小趋势,气溶胶散射能力逐年增强,吸收能力逐年减弱;④淮河流域农田背景区及其灰霾污染日,随着污染等级的增加,气溶胶光学厚度和污染的气溶胶类型占比增大,重度污染时颗粒物向大粒径方向移动,但仍为细粒子;⑤受气溶胶来源、吸湿增长和高温的影响,春夏季气溶胶光学厚度和单次散射反照率较高,秋冬季主要由雾霾污染造成,细粒子比例高,气溶胶光学厚度和单次散射反照率较低.

寿县不同强度雾的微物理特征及其与能见度的关系

雾对交通运输有不利影响,尤其是强浓雾。本文利用2019年1月上中旬在寿县国家气候观象台应用FM-100型雾滴谱仪测量的雾滴谱数据和常规气象观测数据,分析了不同强度雾的微物理特征,以及能见度与含水量、雾滴数浓度、相对湿度之间的关系,在此基础上建立了能见度参数化方案。结果表明:(1)随着雾的强度增强,雾中含水量显著增大,大雾、浓雾和强浓雾阶段含水量平均值分别为0.003 g m;、0.01 g m;和0.09 g m;当含水量大于0.02 g m;出现强浓雾的比例高达95%。(2)雾滴数浓度、雾滴尺度随着雾强度增强而增大,从大雾到浓雾,雾滴数浓度显著增加(增幅67%),而从浓雾到强浓雾,雾滴尺度显著增大,平均直径、平均有效半径分别增加62%、135%;当雾滴有效半径大于4.7μm,出现强浓雾的比例高达95%。(3)强浓雾、浓雾、大雾雾滴数浓度谱分布均为双峰结构,谱分布整体偏向小粒子一端,强浓雾谱型为Deirmendjian分布,浓雾、大雾均为Junge分布;强浓雾的雾水质量浓度谱呈现多峰特征,最大峰值出现在21.5μm处,浓雾雾水质量浓度谱为双峰分布,大雾为单峰型,最大峰值均出现在5μm处。(4)含水量、数浓度与能见度均呈反相关关系,含水量对能见度的影响最为显著;分别采用全样本和分段方式建立了四种能见度参数化方案,评估检验结果表明,基于含水量的能见度分段拟合方案对能见度的估算效果最好。

安徽省区域性强浓雾气候特征及影响因子

根据强浓雾发生的同步性,可将安徽分为5个不同的区域。为了解安徽区域性强浓雾的演变规律及成因,首先利用1980—2019年安徽省68个资料完整的国家级气象观测站08时能见度、相对湿度和天气现象资料,探讨了各区域区域性强浓雾的判定标准,建立各区域40 a的区域性强浓雾日时序资料,分析了区域性强浓雾的年际和年代际变化趋势;然后利用2016—2019年77个国家级气象观测站逐时资料分析了不同区域区域性强浓雾的年变化、日变化及持续时间分布等特征;最后,探讨了冬季区域性强浓雾年际变化的成因。结果表明:(1)1980—2019年,沿淮淮北3个区域区域性强浓雾日数都有先升后降的变化趋势,转折点在2006/2007年;1980—2007年区域性强浓雾日数呈明显的上升趋势,应归因于气溶胶粒子浓度升高。年代际比较,各区域区域性强浓雾日数都是20世纪90年代或21世纪最初10年最多,21世纪第2个10年最少;各区域区域性强浓雾出现日数年际变化大,最少的年份0—1 d,最多年份可超过10 d。(2)2016—2019年,各区域年均区域性强浓雾日数14—17 d,主要集中在仲秋到仲春;持续1 h的强浓雾日占比最高,持续3 h的样本是另一个峰值;淮河以北2个区域年均区域性强浓雾日数最多、且持续时间达到3 h及以上的区域性强浓雾占比最高。(3)淮河以北冬季区域性强浓雾日数与降水日数、降水量、相对湿度和08时气温均呈较为显著的正相关,而与风速和小风日数相关不显著;沿江地区冬季区域性强浓雾日数主要受地面风速影响;而江南冬季强浓雾日数与各地面因子均不存在明显相关。(4)以1月为例,各区域区域性强浓雾日数都与纬向环流指数呈正相关,沿淮淮北3个区域区域性强浓雾日数都与东亚槽位置呈正相关,而与东亚槽强度相关不明显。说明纬向型环流、东亚槽位置偏东有助于安徽沿淮淮北形成强浓雾。进一步分析发现,雾多的1月海平面气压中40°N以北的1030 hPa等值线位置偏东(如在120°E以东),近地层偏东风较强,地面湿度偏高。

江淮流域稻麦轮作蒸散特征及其影响因子

蒸散(ET)是水分交换的重要过程,对理解地表水平衡至关重要。基于安徽省寿县国家观测站多年的通量和气象数据,分析了江淮流域稻麦轮作作物ET变化特征,并利用通径分析方法分别对冬小麦和水稻ET的影响因子进行辨识。结果表明:①江淮流域稻麦轮作田多年均ET年总量为740.3 mm,其中冬小麦、水稻、裸地分别占比40.7、52.3、7.0。冬小麦ET的日均值为1.40 mm/d,在生长季内ET变化表现为弱“双峰型”特征,两峰值分别位于出苗-三叶和开花期。水稻ET的日均值为3.23 mm/d,在生长季内ET变化表现为“单峰型”,峰值位于拔节期。②冬小麦ET主要受净辐射(R-n)和叶面积指数(LAI)影响,R-n的直接作用最明显,而LAI主要通过R-n路径对ET产生间接影响。水稻ET主要受R-n和20 cm土壤体积含水量(VSWC-20)影响,R-n直接作用更明显。对比两种作物,R-n对其ET都起决定性作用,LAI对冬小麦ET作用明显高于水稻,而VSWC-20对水稻ET促进作用明显,对冬小麦ET变化促进作用可以忽略。

2022年末安徽一次大气重污染过程特征及成因分析

综合利用多源数据,应用HYSPLIT4轨迹分析、颗粒物区域传输分析等方法对2022年末安徽一次大气重污染过程变化特征及成因进行分析。结果表明:污染前期,受弱冷空气影响,有利于污染物输送至安徽地区;污染期间,地面处于弱气压场,混合层厚度较低,存在持续性逆温,且地面风速小、相对湿度较高、基本无降水,不利于污染物的扩散和清除,受区域输送叠加本地污染排放累积共同影响,污染程度加剧;2023年1月2日地面以东北、偏东风为主,风速增大、相对湿度下降、混合层厚度抬升,扩散条件转好,污染程度减轻。在此次污染过程中,山东、江苏、河南对安徽累积的区域输送贡献率占比为48.5%,高于安徽本地污染的贡献率(21.4%)。

2024年2月我国两次大范围冻雨过程对比分析

2024年2月1-4日(以下简称过程Ⅰ)及2月19-24日(以下简称过程Ⅱ),我国先后出现两次大范围雨雪冰冻过程,在这两次过程中冻雨影响范围广、持续时间长、灾害强度大,是我国有气象资料以来冻雨最为严重的一年。利用多源实况观测和ERA5再分析资料,对比分析了这两次冻雨过程发生的环境条件和温度层结特征。结果表明:(1)两次过程中500hPa环流形势和影响系统比较相似且均稳定维持,有利于大范围雨雪冰冻天气形势的持续,但低层温度配置和冷空气移动速度不同造成了冻雨落区存在差异。过程I由于冷空气移速较慢,造成冻雨分布较为集中。相较于过程I,过程Ⅱ初期西南急流强度更大、位置更北,导致冻雨初始发生位置偏北,但后期强冷空气迅速南下,造成冻雨落区移动速度更快,影响范围更大。(2)两次过程中,中层暖层主要位于700-850hPa之间,低层冷层则主要位于900hPa以下,较通常冻雨概念模型中700hPa暖层及850hPa冷层位置偏低,易导致预报员对天气类型的误判,同时过程ⅡI逆温层强度强于过程I。(3)采用面积元法分析了两次过程的中层暖层强度及低层冷层强度,结果表明过程I冷暖层强度弱于过程Ⅱ,与温度特征分析结果一致。同时两次过程冻雨主要发生在中层暖层强度与低层冷层强度接近的地区。