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全球变暖背景下北极海冰与东亚冬季风关系的变化及其机制

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气象科学 2024年 199-209页

作者：郑帅孙博邱振鹏吴文星南京信息工程大学大气科学学院

为了进一步了解全球变暖背景下北极海冰与东亚冬季风的关系及其变化,本文选用东亚冬季风北模态及南模态作为东亚冬季风指数,利用滑动相关分析、回归分析及合成分析研究了全球变暖背景下1953—2021年北极海冰密集度与东亚冬季风关系的变... 详细信息

为了进一步了解全球变暖背景下北极海冰与东亚冬季风的关系及其变化,本文选用东亚冬季风北模态及南模态作为东亚冬季风指数,利用滑动相关分析、回归分析及合成分析研究了全球变暖背景下1953—2021年北极海冰密集度与东亚冬季风关系的变化特征及其机制。结果表明:11月巴伦支海海冰密集度与东亚冬季风北模态之间的关系发生了显著变化,从1962—1977年显著正相关转为1983—1999年显著负相关,2000年以后两者无显著关系。1962—1977年11月巴伦支海海冰偏多对应东亚冬季风偏强,这是大气环流影响海冰的结果,11月的大气环流异常特征维持到了冬季,使得欧亚大陆上空大气呈现出北极涛动(Arctic Oscillation, AO)负位相,在增强东亚冬季风的同时将中高纬大陆干冷空气输送至巴伦支海,在表面风应力的作用下巴伦支海海冰增多。1983—1999年则由前一时期的大气环流影响海冰变为海冰影响大气环流,11月巴伦支海海冰显著减少在冬季激发出了北极涛动负位相,加强东亚大槽及东亚高空西风急流,从而使得东亚冬季风偏强。2000年以后北极海冰与东亚冬季风北模态的关系明显减弱,此时东亚冬季风与北极涛动的负相关关系更为显著。

关键词：全球变暖北极海冰东亚冬季风北极涛动

全球变暖背景下北极海冰与东亚冬季风关系的变化及其机制

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气象科学 2024年第2期44卷 199-209页

作者：郑帅孙博邱振鹏吴文星南京信息工程大学大气科学学院南京210044

为了进一步了解全球变暖背景下北极海冰与东亚冬季风的关系及其变化,本文选用东亚冬季风北模态及南模态作为东亚冬季风指数,利用滑动相关分析、回归分析及合成分析研究了全球变暖背景下1953—2021年北极海冰密集度与东亚冬季风关系的变化特征及其机制。结果表明:11月巴伦支海海冰密集度与东亚冬季风北模态之间的关系发生了显著变化,从1962—1977年显著正相关转为1983—1999年显著负相关,2000年以后两者无显著关系。1962—1977年11月巴伦支海海冰偏多对应东亚冬季风偏强,这是大气环流影响海冰的结果,11月的大气环流异常特征维持到了冬季,使得欧亚大陆上空大气呈现出北极涛动(Arctic Oscillation,AO)负位相,在增强东亚冬季风的同时将中高纬大陆干冷空气输送至巴伦支海,在表面风应力的作用下巴伦支海海冰增多。1983—1999年则由前一时期的大气环流影响海冰变为海冰影响大气环流,11月巴伦支海海冰显著减少在冬季激发出了北极涛动负位相,加强东亚大槽及东亚高空西风急流,从而使得东亚冬季风偏强。2000年以后北极海冰与东亚冬季风北模态的关系明显减弱,此时东亚冬季风与北极涛动的负相关关系更为显著。

关键词：全球变暖北极海冰东亚冬季风北极涛动

上海地区高温过程中局地气候区尺度城市热岛特征分析

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气象科学 2024年第2期44卷 391-400页

作者：高颖陈燕张宁敖翔宇周玉奇南京大学大气科学学院南京210023 江苏省气候中心南京210041 中国气象局上海台风研究所上海200030 普华永道商务咨询(上海)有限公司上海200126

本文以超大城市上海为研究对象,选取2017年7月为夏季代表月,利用自动气象站网观测得到的逐小时气温和风速数据,基于局地气候分区方法分析了上海市各局地气候区(Local Climate Zone,LCZ)在不同天气条件下的气温和城市热岛强度(Urban Heat... 详细信息

本文以超大城市上海为研究对象,选取2017年7月为夏季代表月,利用自动气象站网观测得到的逐小时气温和风速数据,基于局地气候分区方法分析了上海市各局地气候区(Local Climate Zone,LCZ)在不同天气条件下的气温和城市热岛强度(Urban Heat Island Intensity,UHII)时空特征及其成因。结果表明:由于城市几何形态、建筑材料、表面不透水面占比以及人类活动的不同,上海市夏季典型月各LCZ的气温和UHII表现出明显差异,在高温日,UHII日变化曲线可以分为"W"型、浅"U"型、"V"型、日间型和平稳型这五类。城市建筑形态对城市风、热环境具有较为复杂的影响,UHII与天空可视因子(Sky View Factor,SVF)的相关系数在00时(北京时,下同)为负,而在12、16时为正,这是由于建筑物对城市冠层内的辐射传输的影响和建筑物的热量储存导致的;城乡风速之比与SVF在00、12和16时都为正相关,说明了高大密集的建筑物对风速有衰减作用,同时风速通过影响大气的平流输送进一步影响UHII。

关键词：局地气候区城市热岛建筑形态天空可视因子风速

安徽巢湖沉积物常量元素特征及其揭示的流域风化强度演变

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地球科学与环境学报 2024年

作者：李晨晨吴立毛龙江马春梅管后春南京信息工程大学科技史与气象文明研究院安徽师范大学地理与旅游学院安徽师范大学江淮流域地表过程与区域响应安徽省重点实验室南京信息工程大学海洋科学学院南京大学地理与海洋科学学院安徽省地质调查院

全新世是人类文明形成发展的重要时期，把握全新世以来气候变化规律将有助于理解全球气候变化，科学应对突发气候事件。通过对安徽巢湖SZK1507孔岩芯沉积物的常量元素含量及其比值特征进行分析，结合AMS14C测年重建了巢湖流域*** B.P．... 详细信息

全新世是人类文明形成发展的重要时期，把握全新世以来气候变化规律将有助于理解全球气候变化，科学应对突发气候事件。通过对安徽巢湖SZK1507孔岩芯沉积物的常量元素含量及其比值特征进行分析，结合AMS14C测年重建了巢湖流域*** B.P．以来的风化强度演变过程，揭示了流域气候环境变化和可能存在的气候突变事件，并初步探讨了化学风化强度可能的影响因素。结果表明：（1）环境代用指标化学蚀变指数（CIA）、残积系数（Ki）的谷值与风化淋溶系数（Ba）、退碱系数（w）的峰值均出现在砂层和粉砂层，表明砂层和粉砂层的化学风化程度较弱于其他层位。（2）阶段Ⅰ（10.8～*** B.P．）和阶段Ⅲ（9.3～*** B.P．）化学风化作用强烈，阶段Ⅱ（9.9～*** B.P．）化学风化作用弱，阶段Ⅳ（5.7～*** B.P．）化学风化作用逐渐减弱，阶段Ⅴ（*** B.P．以来）化学风化作用变化频繁，整体呈减弱特征；此外，化学风化强度与气候变化具有较好的一致性，揭示了全新世以来巢湖流域经历了偏湿→偏干→湿润→湿润转干→变干为主的气候环境演变过程。（3）风化强度变化记录很好地表征出9.3、8.2、4.2和2.8ka B.P．气候突变事件。通过对巢湖湖相沉积物11 000cal.a B.P．以来的化学蚀变指数、30°N夏季太阳辐射量、神农架三宝洞δ18O记录、神农架大九湖δ13C记录等进行综合对比发现，构造抬升运动提供了稳定的陆源碎屑物质，流域气候环境条件是化学风化强度的控制因素，气候变化背景下的植被演替也影响着风化作用强弱，而粒度主要影响着沉积物化学元素组成。

关键词：全新世风化强度环境演变气候事件影响因素常量元素 AMS C测年巢湖

共享社会经济路径(SSP1~5)中国及分省经济预估数据集_v2

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气候变化研究进展 2024年第4期20卷 498-503页

作者：杨聿铭翟建青苏布达景丞姜彤郭欢欢南京信息工程大学地理科学学院/灾害风险管理研究院南京210044 南京信息工程大学气候与环境治理研究院南京210044 中国气象局国家气候中心北京100081 中国科学院新疆生态与地理研究所荒漠与绿洲生态国家重点实验室乌鲁木齐830011 江苏第二师范学院地理科学学院南京210013

随着全球经济快速增长,特别是基于传统工业化模式的增长,增加了化石燃料的使用,造成气候变暖和极端天气事件增加[1]。在追求短期经济利益的压力下,一些政府可能忽视或延迟实施必要的环境保护和气候治理措施。加之快速城市化和工业化导... 详细信息

随着全球经济快速增长,特别是基于传统工业化模式的增长,增加了化石燃料的使用,造成气候变暖和极端天气事件增加[1]。在追求短期经济利益的压力下,一些政府可能忽视或延迟实施必要的环境保护和气候治理措施。加之快速城市化和工业化导致对煤炭、石油等化石能源的需求激增,温室气体大量排放,气候进一步恶化,气候治理的难度加大。快速经济增长常常伴随着对自然资源的消耗,包括水资源、森林、矿产等,这不仅直接破坏了自然环境,还会降低这些生态系统对气候变化的适应能力和减缓作用。气候风险研究在应对气候变化方面发挥着关键作用,它包括对未来气候条件的预估,评估气候变化对环境、经济和社会的潜在影响,以及制定适应和减缓气候变化的策略。

关键词：工业化模式未来气候极端天气事件气候变化化石燃料气候治理环境保护快速城市化

CMIP6模式对北太平洋中纬度海洋锋强度与冬季风暴轴关系的模拟及预估

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气象科学 2024年第3期44卷 420-430页

作者：姚瑶杨修群黄晓刚南京大学大气科学学院南京210023 国防科技大学前沿交叉学科学院长沙410073 陆军炮兵防空兵学院南京校区南京211132

本文利用参与第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)的高分辨率气候模式CNRM-CM6-1-HR资料,对北太平洋中纬度海洋锋强度与冬季风暴轴的关系开展模拟和预估。研究发现,该模式能够较好地再现海洋锋强度与风暴轴的正相关关系,即当海洋锋加强(... 详细信息

本文利用参与第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)的高分辨率气候模式CNRM-CM6-1-HR资料,对北太平洋中纬度海洋锋强度与冬季风暴轴的关系开展模拟和预估。研究发现,该模式能够较好地再现海洋锋强度与风暴轴的正相关关系,即当海洋锋加强(减弱)时,风暴轴在其主体及下游区域显著增强(削弱),但模拟的正相关关系在风暴轴北部强于观测,这是由于模拟的海洋锋强度与低层大气斜压性的正相关关系在其北部偏强。对比模式在历史试验和未来4种共享社会经济路径(SSPs)下的模拟结果发现,全球变暖背景下,海洋锋强度与风暴轴依然存在显著的正相关关系,但在风暴轴气候态大值区及其北部区域呈现减弱趋势,正相关关系减弱程度在高辐射强迫情景(SSP5-8.5)下最大,在中等至高辐射强迫情景(SSP3-7.0)下最小。进一步研究发现,未来海洋锋强度与低层大气斜压性的正相关关系呈现出类似的减弱趋势,说明未来海洋锋与风暴轴关系的变化主要取决于海洋锋与低层大气斜压性关系的变化。

关键词：风暴轴中纬度海洋锋 CMIP6模式全球变暖低层大气斜压性

温室气体、气溶胶和太平洋年代际振荡对亚洲高山区降水变化的共同作用

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科学通报 2024年第10期69卷 1253-1256页

作者：江洁周天军中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室北京100029 中国科学院大学地球与行星科学学院北京100049

以青藏高原为主体的亚洲高山区孕育并滋养了亚洲多条重要的河流.亚洲高山区是气候变化的敏感区,同时也是生态环境的脆弱区.在全球增温背景下,亚洲高山区水循环发生了前所未有的变化,面临冰川退缩、积雪减少、多年冻土消融等问题.亚洲高... 详细信息

以青藏高原为主体的亚洲高山区孕育并滋养了亚洲多条重要的河流.亚洲高山区是气候变化的敏感区,同时也是生态环境的脆弱区.在全球增温背景下,亚洲高山区水循环发生了前所未有的变化,面临冰川退缩、积雪减少、多年冻土消融等问题.亚洲高山区陆地水储量的变化具有明显的空间异质性,这与过去几十年该地区降水的“双核型”变化有关[1].多源观测资料分析表明,20世纪70年代以来亚洲高山区北部降水增多,而包括喜马拉雅山脉在内的高原东南部地区降水则减少[1,2].

关键词：温室气体山区降水喜马拉雅山脉冰川退缩多年冻土水循环空间异质性生态环境

从气候学角度理解“21.7”河南特大暴雨的形成机理

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大气科学学报 2024年

作者：张智煜黄安宁黄丹青赵大军张艳顾春雷陈爽南京大学大气科学学院中国科学院青海湖综合观测研究站中国气象科学研究院恶劣天气国家重点实验室中国气象局国家卫星气象中心环境卫星辐射校准与验证重点实验室风云气象卫星创新中心

2021年7月19日至22日，河南省遭遇历史罕见特大暴雨，破纪录降水引发了严重的洪涝灾害。目前，“21.7”河南特大暴雨的研究大多针对降水个例，引发极端降水的气候学机制仍不明确。本研究基于谱聚类方法，利用CMA多年历史站点降水资料和N... 详细信息

2021年7月19日至22日，河南省遭遇历史罕见特大暴雨，破纪录降水引发了严重的洪涝灾害。目前，“21.7”河南特大暴雨的研究大多针对降水个例，引发极端降水的气候学机制仍不明确。本研究基于谱聚类方法，利用CMA多年历史站点降水资料和NCEP再分析数据研究了1960-2021年华北地区夏季区域性极端降水事件的主控环流天气型，系统揭示了“21.7”河南特大暴雨的发生过程。结果表明，“21.7”河南特大暴雨发生在罕见天气型下，即西太平洋上空增强的远距离台风配合异常偏西北的西太平洋副热带高压与异常偏东北的南亚高压。该天气型虽然仅贡献了华北地区夏季区域性极端降水事件的5.97%，却易导致更强的极端降水事件。台风和副高之间的盛行东南风将水汽从西太平洋输送到河南，对流层高低层强烈的风切变引发的垂直上升运动导致了“21.7”河南暴雨的发生。河南及周边地区对流层低层更加强烈的上升运动与非绝热加热之间的正反馈效应使得“21.7”河南暴雨相对同一天气型下的其它特大暴雨事件的极端性更强。本研究为理解和准确预测类似“21.7”河南暴雨的破纪录区域性极端降水提供了全新的气候学视角。

关键词： “21.7”河南特大暴雨区域性极端降水事件天气分型谱聚类

基于机器学习的中国陆地生态系统碳通量预测及其对土地利用变化的响应

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环境科学 2024年

作者：吴美玲邵彦川胡丽条杨建勋刘苗苗方文毕军马宗伟南京大学环境学院污染控制与资源化研究国家重点实验室

近年来，全球气候变化对生态系统和社会经济造成了重大影响，中国地区同样面临着严峻的挑战，研究中国陆地生态系统碳通量和土地利用变化对其的影响至关重要。基于中国站点通量数据和气象、植被等预测因子，构建机器学习模型估算中国陆... 详细信息

近年来，全球气候变化对生态系统和社会经济造成了重大影响，中国地区同样面临着严峻的挑战，研究中国陆地生态系统碳通量和土地利用变化对其的影响至关重要。基于中国站点通量数据和气象、植被等预测因子，构建机器学习模型估算中国陆地生态系统碳通量。经过四种模型比较，最终选择随机森林模型作为最佳预测模型，该模型在测试集和十折交叉验证中R2分别为0.77和0.73，RMSE（以C计）分别为32.85 g·(m2month)-1和35.09 g·(m2month)-1。预测生成2000年至2020年逐月1 km分辨率的中国陆地生态系统碳通量数据集。数据显示，中国2000 ～ 2020年间陆地碳汇呈现东南至西北递减趋势，最大的碳汇位于中国南部季风区、华北地区和东北山区。内蒙古和青藏高原腹地为弱碳源，新疆和青藏高原东北部为较强碳源。陆地碳汇受气候影响，具有明显季节性变化。近20年来，我国陆地碳汇（以C计）变化范围为0.38～0.77 Pg·a-1，整体呈现增强趋势。结合土地利用数据发现，林地的碳汇最强，其次是耕地和建设用地；草地呈现弱碳源状态，未利用土地呈现较强碳源状态。不同土地类型的转变对陆地碳汇有显著影响：耕地转变为非林地类型或林地转变为其他土地类型均会减少碳汇，草地转变为未利用土地或建设用地转变为草地和未利用土地均会减少碳汇；而未利用土地转变为其他土地类型均会增加碳汇。合理的土地利用政策有助于增加碳汇，促进应对气候变化和保护生态环境。

关键词：机器学习陆地生态系统碳通量碳汇土地利用变化