广东省不同生态系统植被NPP时空变化及对气候因子的响应

广东省具有丰富的植被类型,研究不同生态系统植被净初级生产力(NPP)对气候因子的响应,对提升全省生态环境质量具有重要意义。基于植被净初级生产力、地面观测数据和土地利用分类等数据,制作广东省生态系统分类数据,分析广东省不同生态系统植被NPP的时空特征及其对气候因子的响应规律。结果表明,从年变化规律看,2000-2020年广东省年平均气温、年降水量呈微弱上升趋势,正增长区面积占比分别为86.8%、64.8%;日照时数呈下降趋势,负增长区面积占比为82.4%。植被NPP呈波动上升趋势,多年平均值为1011 g∙m^(−2),年增长值为6.7 g∙m^(−2)∙a^(−1),正增长区面积占全省面积的91.9%。其中,森林生态系统NPP多年平均值及正增长区占比均最高,分别为1107 g∙m^(−2)、95.6%,湿地生态系统NPP多年平均值及正增长区占比均最小,分别为686 g∙m^(−2)、89.5%。从影响程度看,植被NPP与温度、降水、日照时数均呈显著正相关关系,相关系数分别为0.81、0.48、0.68,均通过p=0.001的显著性检验,可见气温是对植被NPP影响最为显著的气候因子,其次是日照、降水。气温和日照时数对森林生态系统NPP影响最大、对湿地生态系统NPP影响最小,降水对农田生态系统影响最大、对湿地生态系统影响最小。从响应时间而言,NPP与气温、日照时数的相关系数均在当月达到最大,而NPP与降水量的相关系数在滞后1个月时达到最大,可见NPP对气温、日照时数的响应不存在滞后。从影响持续时间而言,气温与NPP的相关系数在当月到滞后2个月时均较高,日照时数与NPP的相关系数仅在当月较高,降水量与NPP的相关系数则在当月到滞后3个月时均较高,表明降水对NPP影响持续时间最长。

广东省清远市PM_(2.5)污染天气分型及污染潜在源区分析

利用2016—2021年清远市逐时空气质量监测数据和相关气象资料,基于统计分析、主观天气分型方法和后向轨迹模式(HYSPLIT),归纳总结粤北代表城市清远市在不同细颗粒物(PM_(2.5))污染天气分型下的气象要素特征及污染潜在源区特征,为大气污染精细化防控提供有效参考。结果表明:在日均风速<2 m/s、日均相对湿度为75%~90%、日均气温为18~22℃时的无降水或微量降水天气下,清远市易出现PM_(2.5)污染。变性高压脊型、脊后槽前型、冷锋前型、弱冷高压脊型、高压底后部型、台风外围型是造成清远市PM_(2.5)污染的典型天气型,其中PM_(2.5)重度污染均出现在秋、冬季弱冷高压脊型控制下;变性高压脊型下出现PM_(2.5)轻度和中度污染的频率最高;脊后槽前型是清远市春季PM_(2.5)污染的主要天气型;冷锋前型、高压底后部型和台风外围型下的PM_(2.5)污染程度较轻。加剧清远市PM_(2.5)污染的主要气流轨迹为弱偏南气流和南北气流辐合,当弱偏南气流控制时,污染潜在源区主要位于清远市辖区及广州、佛山、东莞、江门等珠三角城市;当南北气流辐合时,潜在源区主要位于清远市南部、韶关及珠三角,南岭山脉阻挡作用削弱了偏北方向长距离输送的PM_(2.5)污染。

广东省人居气候宜居性分析

利用86个国家气象观测站的温度、降水、风速等逐日观测资料,计算温湿指数3级天数、风效指数3级天数等6项指标,构建人居气候舒适性评估指标体系,对广东省气候宜居水平进行评价。结果表明:广东省温湿指数3级天数、气候宜居禀赋优率、人体舒适度指数5级天数与4~6级天数的空间分布呈现由南到北递减的空间分布特征,这说明了广东省沿海地区能感受到舒适的天数较多;风效指数3级天数高值区出现在茂名、阳江、云浮以及汕尾地区;气候宜居禀赋优良率高值区出现在粤北、粤东以及珠三角地区;东莞、连平和蕉岭的人居气候宜居综合得分分别为81.1、73和72.6分,分别位居第1、第2和第3位,位于广东省气候宜居城市前列。

广东省植被固碳量时空变化及气象贡献率研究

植被固碳能力对气象条件十分敏感,研究植被固碳量变化的气象贡献率,对提升生态环境质量、实现“碳中和”目标具有重要意义。文章基于植被净初级生产力数据和地面气象观测数据,利用相关性分析和模型模拟方法,分析广东省植被固碳量的时空分布特征及其对气象条件的响应规律,并定量研究植被固碳量变化的气象贡献率。结果表明,从空间分布而言,广东省大部分地区植被固碳能力强,多年平均固碳量按从高到低顺序分区域排序为:粤北、粤西、粤东、珠三角。从时间变化而言,2001—2020年广东省植被固碳量呈波动上升趋势,年植被固碳量介于838.7—1070.8 g·m^(−2),近20年平均年固碳量达981.2 g·m^(−2)。植被固碳量季节变化规律明显,夏季最大、冬季最小,秋季、春季介于两者之间,冬季、春季植被固碳量年际波动大,而夏季、秋季植被固碳量年际变化平缓。植被月固碳量最低值出现在1月,最高值出现在7月。从集成生物圈模型(IBIS)模型的定量模拟可知,近20年气象要素对植被固碳量的影响以正向驱动为主,植被固碳量变化的气象贡献率为48.4%。其中,气温对植被固碳量的影响最为显著,其次为降水,再次为日照。植被固碳量对日照、气温的响应不存在滞后,对降水的响应存在1—2个月的滞后。

广东省气象灾害对冬种辣椒生产的影响

冬种辣椒是广东冬季农业生产的支柱产业。但冬种辣椒生产常常受寒潮、连阴雨、干旱等灾害性天气的威胁。调查广东省冬季气象灾害的发生规律,结合冬种辣椒的生长和栽培特点,探讨广东气象条件与冬种辣椒生产的关系,分析冬种辣椒面临的主要气象灾害的发生规律、特征及其对辣椒生产的影响。辣椒属喜光喜温作物,同时根系较浅,对水分要求严格。寒害是冬季辣椒生产面临的主要气象灾害;2、3月份的低温阴雨天气主要发生在粤北和珠三角地区,容易给辣椒造成渍害和湿害;冬季干旱发生频率也较大,珠江口北部以及雷州半岛地区是重点防范区域;而在全球变化的背景下,冬季暴雨对辣椒生产的影响亦不容忽视。因此,在农业生产中需要采取有效的防灾措施,提高广东省冬种辣椒生产的综合抗灾能力,并针对不同的天气状况提出相应的应对措施。

WRF-Chem 4.4.1对广东省气温宜居指标的模拟能力评估

利用2001—2005年广东地区86个国家自动气象观测站的逐日气温资料,在揭示区域模式(WRF-Chem 4.4.1)对广东省气温时空分布特征模拟能力的基础上,重点评估了WRF-Chem 4.4.1对6项广东省气温宜居指标的模拟能力。结果表明:WRF-Chem 4.4.1不仅能够较好地模拟出广东省平均气温、最高气温、最低气温的季节循环和空间分布特征,而且能够较为合理地模拟出广东省气温宜居指标的空间分布。此外,WRF-Chem 4.4.1在广东省气温宜居指标优良等级的评价上还具备较高的模拟准确率。

广东省旅游气候舒适度分析与评价

基于广东86个气象站2011-2020年气象观测资料及2017-2019年FY2G气象卫星反演的总云量资料,结合温湿指数、风寒指数、着衣指数及紫外线指数,采用熵值法计算各分指数权重系数,构建旅游气候舒适度综合评价模型,分析广东省旅游气候舒适度的时空变化特征。结果表明:广东旅游气候舒适度全年呈“U”型变化,最舒适月份为2月,最不舒适为7月;春季粤北、粤东城市旅游气候相对适宜,夏季广东全省旅游气候整体较不舒适,秋季粤东北地区城市适宜出游,冬季适宜前往粤西、珠三角及粤东沿海地区过冬;2和11月广东大部分地区气候宜人,是上下半年的旅游黄金期;广东旅游气候舒适期长度最长的地区主要在珠三角东侧、粤东南部、江门、肇庆西南部、云浮东北部和阳江市区,长度为5个月,舒适期长度由中部向北向南和向西向东逐渐递减。

广东省乡村振兴战略中气象为农服务的思考

本文阐述了广东省开展气象为农服务的必要性,总结概括了气象为农服务在乡村振兴战略中所采取的措施,并指出了乡村振兴形势下基层气象部门为农服务工作所面临的问题,最后提出了气象为农服务发展对策,以供同行参考。

2019年佛山市双季稻生育期气象条件分析——以广东省农业气象试验站为例

结合水稻生长习性,基于广东省农业气象试验站提供的2019年气温、降水量、日照等气象资料,以及双季稻生育期观测资料,统计分析了2019年双季稻(早稻、晚稻)生育期内气象条件及其遭遇的灾害性天气影响,以便为佛山市双季稻生产开展气象服务提供合理有效地参考。

广东省晚稻干旱灾害评估及其特征分析

根据广东晚稻产量及生育期资料,采用逐日气象干旱指数DI计算各个生育期干旱指数,建立了晚稻干旱灾害评估模型并分析其时空特征。结果表明：1 1981-2010年广东省平均晚稻干旱年频率为14 a一遇,减产率为0.7%,以轻旱为主。干旱主要发生在晚稻抽穗-乳熟期。2晚稻干旱频率及减产率均呈北高南低分布,旱灾高发区集中在西北部,频率为4~7 a一遇,减产率为1%左右。3近30 a广东省晚稻干旱灾害总体减弱但不显著,其中东南部干旱灾害趋于增强,其它地区均趋于减弱。4气候变暖后,晚稻全生育期、抽穗-乳熟期的干旱致灾频率和减产率呈减小趋势。由此可见,广东省晚稻干旱灾害的关键时期是抽穗-乳熟期,重点关注区域是西北部地区。

广东省2004—2016年植被冠层降雨截留模拟及时空变化特征

评价植被冠层降雨截留能力,是生态系统水循环的重要研究内容。以广东省中小流域为例,结合地面监测站点的降雨量数据和MODIS叶面积指数遥感数据,利用植被冠层降雨截留模型,定量模拟和分析了广东省流域尺度2004-2016年的地表植被冠层降雨截留能力及其时空变化特征。结果表明:(1)2004-2012年广东省年均植被冠层降雨截留率持续下降,2016年略有上升,并且随着时间的推移,流域之间的植被冠层降雨截留率差异越来越小。(2)广东省植被冠层降雨截留能力呈现山区东西两翼高,山区中部以及沿海地区低的显著空间差异格局,这种空间格局与植被覆盖LAI主要呈现由珠三角向外围递增的圈层空间格局特征密切相关,而与由南向北逐渐递减的降雨空间格局特征相关性不大。(3)森林覆盖对流域植被冠层降雨截留能力有着一定的影响,其中流域内阔叶林占森林面积的比例对这种影响的程度起着最为关键的作用。

基于MODIS的广东省气溶胶光学厚度时空分布特征分析

利用地面太阳光度计产品对MODIS C005气溶胶光学厚度产品进行区域精度验证,进而分析2002—2013年间广东省气溶胶光学厚度的时空分布特征。结果表明:在年际变化上,2002—2004年间广东省AOD呈上升趋势,2004—2013年间整体呈缓慢下降趋势,2009年与2012年有两个上升小高峰,但不影响总体下降趋势;在月际变化上,广东省AOD最高值出现在3、4月,最低值出现在11、12月,5—10月变化平缓,在年均值附近上下摆动;在空间分布上,珠三角>粤东>粤西>粤北,高值区主要分布在珠三角的广州、佛山、中山、东莞、深圳、珠海等地,最高值出现在广州佛山中山交汇处附近,向外有一个递减的趋势,低值区主要分布在粤东的汕尾潮州邻近地区。

广东省NDVI时空变化特征及其对气候因子的响应

广东省植被类型丰富、气候条件复杂,开展气候因子对植被的影响研究,对于全省保护生态环境、应对气候变化具有重要意义。利用MODIS NDVI数据和地面气象观测数据,基于变化趋势分析、空间自相关分析、相关性分析等方法,研究广东省NDVI时空分布特征及其对气温、降水、日照时数等气候因子的响应。结果表明,2000—2018年广东省NDVI平均值为0.62,总体呈上升趋势,平均年增长值为0.005 3,正增长区面积占比达94.50%。全省73.72%的区域植被呈现显著空间集聚性,其中高值集聚区面积占比48.19%,低值集聚区面积占比25.53%。不同类型植被的NDVI均呈增加趋势,其中常绿阔叶林、常绿针叶林、混交林的NDVI平均值最大,而农田、矮树灌木、混交林平均年增长值最大。NDVI具有明显的季节变化规律,夏季NDVI值最大、年增长值最小,冬季NDVI值最小、年增长值最大。年内NDVI最低值出现在2月,最高值出现在9月。月平均NDVI与气温、降水、日照时数相关性显著,其最大相关系数分别为0.863 7、0.639 4、0.605 7。NDVI对日照时数的响应不存在滞后,对气温存在1个月的滞后,对降水存在1—2个月的滞后。日照时数对NDVI的影响仅持续1个月左右,温度、降水对NDVI的影响可持续4—5个月。

广东省能见度仪观测网优化设计

针对广东省的能见度观测展开研究,提出了适用于能见度观测布局适应性分布研究的新方案,旨在为器测替代目测的能见度监测网提供建议。研究表明:利用广东省86个地面气象观测站的2009—2011年能见度和相对湿度日平均值资料,计算得到了品质因数(figure of merit,FOM指数)和空间影响范围因数(sphere of influence,SOI指数),并以此为依据对现有的能见度站点进行排名和分类。再根据确定的标准遴选所需站点,筛选时,如果排名低的站点影响的范围内超过50%的区域被排名高的站点影响范围所覆盖,则剔除此排名低的站点。筛选得到广东省能见度仪观测站网需要的最少站点数为43个。考虑到地形以及增加背景站等因素,最后综合考虑广东省能见度仪观测站网所需要的站点数为51个,该结果可为器测能见度观测站网建设提供参考。

基于FY3A/MERSI资料分析广东省气溶胶光学厚度分布

利用国产极轨气象卫星FY3A的MERSI AOD产品分析2010—2013年广东省气溶胶光学厚度的分布规律。结果表明:MERSI AOD产品与地面太阳光度计实测数据的相关系数为0.72,其平均绝对值误差为0.12,均方根误差为0.15,数据精度可满足研究需要;从AOD的空间分布看,珠三角>西翼>东翼>山区五市,其中佛山市、东莞市、中山市为广东省AOD均值最高的地区,梅州市、河源市为广东省AOD均值最低的地区;从AOD的时间分布看,2010—2013年间,AOD呈现先升高后降低的趋势,2011年为拐点,与此同时,AOD还表现出明显的季节变化特征,春季为AOD高值期,夏季、秋季次之,冬季最低。

广东省臭氧污染天气型及其变化特征

结合地面观测资料、再分析数据和客观天气分型方法SOM,分季节、分区域诊断和分析2015~2020年广东省O_(3)污染天气型及其变化特征.结果表明,2015~2019年广东省O_(3)污染逐年上升,其中2017~2019年上升较为明显,2020年则明显下降,气象条件和污染物排放的变化均对O_(3)污染的变化起到重要作用.2017~2020年广东省干季O_(3)浓度接近或超过湿季O_(3)浓度,干季污染城数亦接近湿季.弱冷高压脊天气型是影响广东省O_(3)污染的主导天气型,6a期间共造成526个污染城数.干季和湿季O_(3)污染的主导天气型分别为弱冷高压脊和台风外围,干季弱冷高压脊天气型污染天数占比呈明显上升趋势,2019~2020年超过湿季台风外围天气型成为影响O_(3)污染最主要的天气型.在弱冷高压脊天气型下,影响四大区域O_(3)污染的外来源输送路径主要有东北路和沿海路,湿季珠三角台风外围和粤北变性高压脊天气型下,区域O_(3)污染则受本地排放影响较大.

三种机器学习方法在广东雷暴大风自动识别的应用效果评估

基于2012—2019年自动站雷暴大风观测实况和对应雷达回波,利用传统机器学习方法(决策树)和深度学习方法(CNN、YOLO)等三种机器学习方法分别建立雷暴大风自动识别模型。根据广东雷暴大风回波特征,选取50dBZ高度、反射率因子强度梯度等5个回波参量作为决策树的特征因子;将1~9km高度的雷达回波分为11层,作为YOLOv3的输入层,使其由原3个特征层扩展到11层,训练优化后的YOLOv3可更合理刻画雷暴大风的空间结构特征。经批量测试和业务试运行试验,检验结果表明:三种模型中基于决策树的模型虚警最高,基于CNN的模型漏报最多,基于YOLO的模型识别效果最好,其POD和CSI均最高。通过对广东2020年汛期5次系统性和5次局地性雷暴大风过程进行分类型自动识别效果评估,并选取任意天气下长达30天连续时段进行不间断识别检验,结果表明该算法对于不同类型的雷暴大风均有较好的识别能力,具备业务化应用前景。

2016—2020年广东省臭氧污染特征

随着大气污染防治工作的深入实施,广东省PM_(2.5)等大气污染物浓度逐步降低,O_(3)取代PM_(2.5)成为广东省空气污染的首要污染物。深入了解广东省O_(3)污染特征对O_(3)污染科学治理与防控具有非常重要的意义。利用2016—2020年广东省102个国家环境空气质量监测站监测数据以及臭氧污染天气型数据,分析O_(3)污染特征,解析O_(3)污染重点防控时间与重点城市。结果表明,(1)2016—2020年期间,广东省O_(3)-8h年评价质量浓度上升8.7%,是空气质量评价的6项污染物中唯一升高的污染物。O_(3)-8h质量浓度超标使广东省各年度空气质量优良天数比例分别减少了2.8、4.8、5.2、8.9、4.2个百分点。(2)广东省O_(3)-8h质量浓度日均值高值主要分布在4—5月、8—11月,在这两个时段,广东省O_(3)-8h质量浓度日均值超过二级标准限值的天数占全年超标天数的97.6%以上,说明应加强对这两个时段O_(3)污染管控。(3)弱冷空气、台风外围、副高、反气旋环流等4种天气型,与O_(3)污染关系最为密切,应加强气象与空气质量联合预报预警,在污染天气型到来前部署污染防控工作。(4)珠三角区域臭氧达标敏感期为8—11月,需重点管控广州市、东莞市、佛山市、肇庆市、深圳市、珠海市、中山市、江门市;粤东、粤西区域臭氧达标敏感期为9—11月,需重点管控汕尾市、汕头市、潮州市、茂名市、阳江市、湛江市;粤北区域臭氧达标敏感期为9—10月,需重点管控韶关市、清远市。在上述时间段加强对应城市的O_(3)污染管控,减少O_(3)污染天数,有助于提升空气质量优良天数比例。

利用MODIS C6产品分析广东省气溶胶光学厚度时空特征

本文采用地面太阳光度计实测数据对MODIS C6AOD(气溶胶光学厚度)产品进行精度检验,结果表明:该产品与地面太阳光度计实测数据的相关系数为0.85,标准偏差为0.28,平均相对偏差为0.27,数据精度满足需求。利用该产品分析了广东省气溶胶光学厚度的时空分布特征,得出以下规律:(1)空间分布:珠三角>粤东>粤西>粤北,其中,珠江三角洲西部的佛山市、东莞市、中山市是全省AOD的高值区;(2)季节变化:春季为AOD高值期,夏季、秋季次之,冬季最低;(3)年际变化:2003—2016年,广东省年均AOD呈现波动式下降趋势,2012年为高值年份,年均AOD值为0.611,2007年为次高值年份,年均AOD值为0.603,2016年为低值年份,年均AOD值为0.382,2015年为次低值年份,年均AOD值为0.440。

2020年春季广东一次臭氧污染过程的气象条件分析

以广东省一次春季臭氧污染过程为例,利用ERA5大气再分析数据集、国家气象站、风廓线雷达和环保国控站等资料,从天气形势、地面气象条件、边界层风场特征等方面,对广东春季臭氧污染过程的气象条件进行分析。结果表明:该次污染过程发生在高层为平直西风气流,低层广东中部受明显反气旋环流控制的天气形势下。污染区域的温度偏高,大部分地区日照时长达到8 h以上,午后污染区域近地层通风量较小。较好的辐射条件和不利的边界层扩散条件是导致该次臭氧污染过程的主要气象因素。