气候变化研究

气候变化研究

《气候变化研究》系开放获取期刊,主要刊登与气候变化相关的跨学科研究进展,介绍国内外有关气候变化的重大活动信息,旨在促进气候变化研究的发展,并推动研究成果在经济社会可持续发展、适应和减缓气候变化对策制定、气候政策与环境外交谈判、资源保护和开发等方面的应用。本刊支持思想创新、学术创新,倡导科学,繁荣学术,集学术性、思想性为一体,旨在给世界范围内的科学家、学者、科研人员提供一个传播、分享和讨论该领域内不同方向问题与成果的学术交流平台。
ISSN: 3079-1553
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环渤海近海岸雾产生的天气条件及边界层特征分析 下载:83 浏览:430
摘要:
利用渤海沿岸微波辐射计、风廓线雷达、四分量辐射仪和超声风速仪等多种观测反演资料,并结合常规站点气象资料,卫星云图,浮标气象水文观测和FNL(Final)再分析资料研究了2016年12月17~19日一次环渤海大雾个例产生的天气水文条件以及边界层垂直分层的辐射和湍流特征。研究发现:(1)此次大雾出现在大陆低压前部、入海高压后部的西南低空急流控制区域,与强急流相伴的暖湿平流输送为雾区提供了稳定的逆温和持续的水汽积累,非常有利于大雾天气的形成;(2)水汽通量的分布与低空急流的移动密切相关,近地面比湿的增速与低空急流的强度成正比;(3)由于低空急流的水汽输送增湿了环渤海低层大气,从而增强了大气辐射的衰减效应,导致雾形成前向下短波辐射逐渐减小,向下长波辐射不断增加,净辐射在大雾形成后趋近于零;(4)逆温有效抑制了湍流的发展,近地层湍流动能和摩擦速度微弱。
气候与植被覆盖变化对中国西南亚高山区流域碳水循环的影响模拟 下载:84 浏览:282
摘要:
正确认识气候变化对流域森林植被和水文的影响对于林业经营管理与流域生态修复具有重要意义。为了揭示气候与植被覆盖变化对西南亚高山区流域碳水循环过程的影响,用生物物理/动态植被模型SSiB4/TRIFFID(Simplified Simple Biosphere model version 4, coupled with the Top-down Representation of Interactive Foliage and Flora Including Dynamics model)与流域地形指数水文模型TOPMODEL(Topographic Index Model)的耦合模型(以下记为SSiB4T/TRIFFID)模拟了不同气候情景下西南亚高山区的梭磨河流域植被演替和碳水循环过程。结果表明,所有试验流域植被经历了从C3到苔原灌木最后到森林的变化;控制试验流域蒸散在流域植被主要为苔原灌木时达到最大而径流深最小;增温5℃并且增雨40%试验[记为T+5,(1+40%) P试验]流域蒸散在流域为森林覆盖时达到最大而径流深最小。随着温度增加,森林蒸腾、冠层截留蒸发和蒸散的增加幅度明显大于草和苔原灌木,导致森林从控制试验的增加径流量变为减小径流量。从控制试验到T+5,(1+40%) P试验,温度增加使森林净初级生产力有所增加,但对草和苔原灌木的净初级生产力影响很小;植被水分利用效率随温度增加明显减小。西南山区随着海拔高度降低(温度升高),森林从增加径流量转变为减少径流量,植被水分利用效率也相应明显减小。西南山区气候的垂直地带性对森林—径流关系和水分利用效率的空间变化有着重要的影响。
局地海啸对我国南海影响的数值模拟分析 下载:81 浏览:356
摘要:
选取了一组代表性的南海海啸源,并分别使用COMCOT海啸模式,以数值模拟的方法对南海局地海啸源进行了数值模拟,从海啸的传播影响时间、波高和能量分布等角度,分析了如果南海发生地震海啸,不同海啸源将会对我国南海沿岸地区和南海岛礁造成的影响。通过敏感性试验证实,海啸波的强度受地震震级变化影响较大,因此,如果南海发生强震引发局地海啸,不同海啸源将会给我国南海周边及岛礁等不同区域造成严重损害。
基于2014~2017年Ka毫米波雷达数据分析北京地区云宏观分布特征 下载:85 浏览:447
摘要:
本文利用2014年1月至2017年12月Ka毫米波雷达数据对北京地区云宏观特征进行统计分析。云出现率方面,4年平均值约36.3%;冬季最低,夏季最大;月出现率值9月最大,12月最小;出现率日变化有季节差异,春夏两季呈现中午(11:00,北京时间,下同)开始逐步升高至下午17:00后逐步下降的特点,增高幅度大于15%;冬、秋两季日变化特征不显著。高度方面,4年平均云底高约4.9 km,平均云顶高约7.2 km;云顶高和云底高的月变化特征明显,从年初1月开始逐步上升,在6月达到峰值,而后下降到12月达到低值;3~10月,高云(云底高>5 km)占约一半左右比例;厚度小于1 km的云在各月中所占比例最高;厚度1~4 km的云,厚度越大所占比例越低;特别地,厚度大于4 km的云所占比例在4~9月中仅次于厚度小于1 km云的比例。4年期间,北京地区单层云居多约占66.7%,两层云占比约25.2%,两层以上云占8.1%;冬季约80%的云为单层云,而6~9月云层分布变化最多,其中9月单层云比例最低约为40%。本文基于4年高时空分辨率雷达数据对北京地区云分布特征,特别是云垂直分布特征在数值上准确刻画,该项工作在已有云气候研究中尚未见开展,所获得的知识将对了解地区气候特征、区域模式云参数化选择提供参考。

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