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摘要:水是包括海洋大氣在內(nèi)的地球生態(tài)系統(tǒng)中極重要又有很多特殊性的物質(zhì)。其特性的成因尚遠非清晰。本文提出一種水分子（H₂O）結(jié)構(gòu)及其固態(tài)液態(tài)水體的結(jié)構(gòu)模式，探討和模擬計算了其若干特征的成因，結(jié)果能較好符合實測值。（1）從氫（H）氧（O）原子結(jié)構(gòu)和電子繞各原子核及相互繞行規(guī)律的等概率隨機軌道中實現(xiàn)符合庫倫力和開普勒運動規(guī)律的優(yōu)勢軌道耦合成平均狀態(tài)穩(wěn)定的準(zhǔn)剛性的水分子結(jié)構(gòu)。其核心是O原子與等距離分立其兩側(cè)的2個H原子構(gòu)成的等腰三角形，其間距平方之比（H-H）²/（H-O）²=2.5；電子云活動空間為1個由4個等邊三角形為面構(gòu)成具有6個等長稜的正四面錐體結(jié)構(gòu)水分子模式（可簡稱“水分子正錐體模式”）；該模式具有很大電偶極矩。（2）水分子的端點間在約0.27 nm距離內(nèi)可以按“+”“-”電荷吸引原則耦合。6個水分子將按正、負(fù)電荷對接耦合，連接成六邊環(huán)形“壁”的“籠式隧道空間”，可容納其他物質(zhì)，無電荷顯示，電導(dǎo)率極地。（3）在空氣中0℃以下凝結(jié)冰晶時三維不對稱，“薄片”的雪花形成概率更大，其形態(tài)也按自相似原則體現(xiàn)了水分子結(jié)構(gòu)的六角六邊六針形的特征。（4）液態(tài)水分子維持固態(tài)水冰的“冰/水籠”結(jié)構(gòu)模式，但由于2個氫原子上的電子同時到達1個“-”電荷端的概率為1/11，當(dāng)0℃以上部份水分子能擺脫框架水分子束縛后，可以再耦合一個從框架上“脫落”的“自由水分子”使其進入水籠，從而水容積縮??；固體冰和液態(tài)水的密度之比為11/12=0.916 667。自由水分子和水籠框架上的水分子可以隨時互換（在10^-5s時間尺度上），并適應(yīng)固體壁的形態(tài)，既是不可壓縮，又有柔軟、可變形特點；水在0~100℃時的空/占比達2.28，模式可解譯高溫高壓的水汽中檢測到2.16 g·cm^-3，水熱傳導(dǎo)系數(shù)很大，比熱容量很大，有“異?！钡腢形特點，且液態(tài)水的比熱容量略大于固態(tài)水冰的熱容量的1/2等特征。（5）討論了水對O₂、H₂S、NaCl、KCl等的溶解度隨溫度變化的若干特征的成因和計算模式。通過NaCl飽和溶液實驗，證實了本文模式。（6）與液態(tài)水體表面特征有關(guān)的特點及本文實際應(yīng)用將在隨后續(xù)文中討論。

摘要:基于歐亞夏季土壤濕度變化特征及其與中國夏季氣溫的相關(guān)分析，選取東亞地區(qū)作為土壤濕度異常影響中國夏季氣溫的陸面關(guān)鍵區(qū)，采用廣義平衡反饋分析方法（GEFA）探討了我國夏季氣溫對東亞地區(qū)土壤濕度異常的可能響應(yīng)，并初步討論了相關(guān)的物理過程。結(jié)果表明：中國夏季氣溫與東亞地區(qū)初夏和同期的土壤濕度異常具有密切的聯(lián)系；進一步分析表明，夏季氣溫距平場對土壤濕度第一模態(tài)的響應(yīng)最顯著：當(dāng)東亞中緯度及我國東部地區(qū)土壤濕度異常偏干時，夏季氣溫表現(xiàn)為一致增暖；而土壤濕度第二模態(tài)對長江流域至我國西部地區(qū)的氣溫有較弱的強迫作用；氣溫對第三模態(tài)的響應(yīng)主要表現(xiàn)為華南地區(qū)的顯著降溫。并以對氣溫影響最為顯著的土壤濕度異常第一模態(tài)為例，初步探討了氣溫對土壤濕度異常響應(yīng)的可能物理過程。當(dāng)貝加爾湖以南以及我國東部的土壤偏干時，地表異常加熱容易引起我國北方高層大氣出現(xiàn)明顯正異常和低層的反氣旋性異常環(huán)流，上述環(huán)流異常容易導(dǎo)致溫度偏高，同時不利于該區(qū)域降水的發(fā)生，進而導(dǎo)致土壤濕度偏低，上述正反饋機制可能是該區(qū)域土壤濕度與大氣之間聯(lián)系的一種可能途徑。

摘要:利用WRF v3.2.1模式，采用其中5種云微物理參數(shù)化方案對2007-2011年的東亞夏季風(fēng)氣候進行了模擬研究，結(jié)果顯示：5種方案均能較好地模擬出我國東部地區(qū)夏季降水的基本分布，但各方案對降水中心強度及其分布的模擬仍然存在明顯的差異，總體來看，WDM6方案模擬的東亞夏季降水強度明顯比其他4種方案大，而Morrison方案對降水的模擬總體效果好于其他4種方案。從云微物理角度來看，5種云微物理參數(shù)化方案均能比較合理地描述云水、雨水及冰相粒子的空間分布狀態(tài)。其中，WSM3方案計算的云水、雨水質(zhì)量混合比明顯比其它方案大，WDM6方案計算的云水質(zhì)量混合比則較小，而Morrison方案計算的雨水質(zhì)量混合比較小，再者該方案冷云中霰粒子濃度偏小，因而Morrison方案在粵閩兩省的夏季日降水量模擬比其他方案小，從而與TRMM觀測結(jié)果更為接近。采用5種云微物理參數(shù)化方案均能較好地模擬出春、夏季西太平洋副高、雨帶和大氣水凝物在東亞地區(qū)的季節(jié)進退過程。5種方案模擬的雨水粒子濃度分布和中緯度雨帶在南北進退過程中的位置較為吻合，兩者均跟隨西太平洋副高北進、南退。對于中低緯度存在的大降水中心來說，其位置少動，并且與該地區(qū)存在的的冰晶、雪晶粒子的高值中心具有較好的對應(yīng)關(guān)系，說明在中低緯度地區(qū)，與熱帶對流相伴隨的較高層次的冰相粒子數(shù)的濃度是決定降水強弱的關(guān)鍵因素。

摘要:針對基于卡爾曼濾波類型的自適應(yīng)遞減平均降尺度方案對中國地面氣溫精細化預(yù)報中，原方案在強降溫天氣預(yù)報結(jié)果不理想的問題，將其中只隨空間變化的遞減平均權(quán)重系數(shù)w（i）改進為含有空間、天氣過程信息的自適應(yīng)函數(shù)w（i，p）（i為站點信息，p為天氣過程信息）；在此基礎(chǔ)上將上一次的強降溫日信息當(dāng)做預(yù)報前一天信息，應(yīng)用改進w（i，p）遞減平均降尺度方案稱為w（i，p）相似法；而直接從強降溫歷史信息中統(tǒng)計插值預(yù)報與觀測值的系統(tǒng)性偏差均值，并用以修正預(yù)報結(jié)果的方法稱為w（i，p）統(tǒng)計法。結(jié)果表明：改進為自適應(yīng)函數(shù)w（i，p）后的降尺度方案對中國地面氣溫的預(yù)報效果有不同程度的改善，對于24 h強降溫預(yù)報，采用w（i，p）降尺度方案的預(yù)報誤差均方差較原方案減小了0.19℃；而進一步改進的w（i，p）相似法與w（i，p）統(tǒng)計法的預(yù)報誤差均方差分別減小了1.12℃、1.45℃，改進效果顯著。

摘要:利用1961-2013年長江中下游地區(qū)盛夏（7-8月）日極端最高氣溫和NCEP/NCAR再分析逐日資料，分析了春季（4-5月）青藏高原大氣熱源特征，找到了影響長江中下游盛夏高溫的熱源關(guān)鍵區(qū)域，并就關(guān)鍵區(qū)大氣熱源對長江中下游盛夏高溫的影響進行了診斷。結(jié)果表明：春季青藏高原主體中南部大氣熱源與長江中下游盛夏高溫關(guān)系密切，當(dāng)該區(qū)域大氣熱源偏弱（強），長江中下游盛夏高溫日數(shù)偏多（少）的可能性大。當(dāng)春季青藏高原關(guān)鍵區(qū)大氣熱源偏弱（強）時，春季南海到西太平洋暖池對流偏強（偏弱），南海上空為氣旋性（反氣旋性）異常環(huán)流，西太平洋副熱帶高壓偏東（西），有利于南海夏季風(fēng)爆發(fā)偏早（晚），往往有利于盛夏西太平洋副熱帶高壓位置偏北（南），從而導(dǎo)致長江中下游盛夏高溫日數(shù)偏多（偏少）。春季青藏高原關(guān)鍵區(qū)大氣熱源可以作為長江中下游盛夏高溫的一個前期預(yù)報因子。

摘要:利用1979-2012年逐日NCEP/DOE再分析資料，分析北半球中緯度冬季（11月1日-4月30日）對流層位勢高度的季節(jié)內(nèi)振蕩特征。結(jié)果表明：對流層上層位勢高度的季節(jié)內(nèi)變化強度較中下層更強，中心主要位于太平洋和大西洋上空；對流層上層位勢高度場主要為1~3波的超長波形勢，功率譜分析結(jié)果表明其時間序列呈現(xiàn)顯著的季節(jié)內(nèi)振蕩（10~60 d）特征；10~60 d濾波的位勢高度異?？臻g分布與原異常場一致，位勢高度季節(jié)內(nèi)振蕩隨時間主要表現(xiàn)為向西傳播的特征，尤其表現(xiàn)在北太平洋上空，而亞歐大陸更為復(fù)雜一些；亞洲冬季風(fēng)對北半球中緯度位勢高度的季節(jié)內(nèi)振蕩有響應(yīng)，主要表現(xiàn)為蒙古高壓位置和強度的異常，繼而對我國冬季氣溫產(chǎn)生影響。

摘要:本文利用中國160站月平均氣溫資料和歐洲中心ERA-Interim逐月再分析表層土壤濕度資料，通過相關(guān)分析選取歐亞大陸9個關(guān)鍵區(qū)的土壤濕度年際增量作為預(yù)測因子，采用變形的典型相關(guān)分析（BP-CCA）結(jié)合集合典型相關(guān)分析（ECC）的方法建立集合預(yù)測模型，對我國東部夏季氣溫年際增量進行預(yù)測，進而預(yù)測夏季氣溫。其中，1980-2004年的資料用于歷史擬合試驗，而2005-2014年的資料用于獨立樣本預(yù)測試驗。首先利用BP-CCA方法對9個因子分別建立單因子預(yù)測模型，然后采用ECC方法對9個預(yù)測因子按照不同的組合方式建立集合預(yù)測模型，并且分析預(yù)測技巧。結(jié)果表明，不同預(yù)測因子的組合對我國夏季氣溫的預(yù)測能力不同：勒拿河下游地區(qū)、中國黃河以南地區(qū)、葉尼塞河下游地區(qū)、西西伯利亞平原地區(qū)以及印度半島西北部地區(qū)的土壤濕度對華北夏季氣溫預(yù)測效果較好；中國黃河以南地區(qū)、葉尼塞河下游地區(qū)、印度半島西北部地區(qū)、貝加爾湖東北地區(qū)以及貝加爾湖以西地區(qū)的土壤濕度對江淮夏季氣溫有較高預(yù)測技巧。所建立的兩組集合預(yù)測模型均顯示了較好的實際預(yù)測能力：華北氣溫預(yù)測模型預(yù)測氣溫距平的同號率為8/10，平均均方根誤差為3.4%；江淮氣溫預(yù)測模型預(yù)測氣溫距平的同號率為7/10，平均均方根誤差為2.7%。并且兩組模型預(yù)測出的華北和江淮氣溫的預(yù)測評分（PS）均超過80分，而國際上通用的距平相關(guān)系數(shù)（ACC）均在0.3以上。這說明土壤濕度因子中包含對我國夏季氣溫有用的預(yù)測信號，可以考慮將土壤濕度應(yīng)用于夏季氣溫預(yù)測業(yè)務(wù)中。

摘要:利用2012年1月遼寧省1 410個自動站資料，通過資料質(zhì)量控制，采用WRF模式分析同化，結(jié)合自動站資料觀測同化進行了遼寧地區(qū)4 km分辨率1月氣溫場建立的試驗，同時與不進行同化觀測資料、同化稀疏場資料的模擬試驗對比，評估3種不同試驗下遼寧地區(qū)月平均以及逐日、逐時溫度的模擬能力，發(fā)現(xiàn)WRF模式與自動站資料同化相結(jié)合能建立高質(zhì)量4 km分辨率的遼寧地區(qū)1月氣溫場，1月平均溫度的偏差范圍大部分低于±0.5℃，對逐日溫度絕對偏差一般低于0.6℃，溫度變化與觀測序列的相關(guān)系數(shù)高于0.95；逐時溫度的絕對偏差一般低于1℃，相關(guān)系數(shù)高于0.92。同化自動站資料試驗的模擬效果，無論對于逐月溫度還是逐日、逐時溫度都顯著優(yōu)于未同化試驗和同化稀疏場資料試驗。在復(fù)雜地形下，同化自動站后模擬效果的改善尤為明顯，逐日和逐時溫度模擬的平均絕對偏差降低幅度都能接近0.5℃。

摘要:利用WRF模式，通過數(shù)值模擬試驗研究了夏季太湖的局地氣候效應(yīng)，揭示了太湖對局地降水、溫度等氣象要素的影響，并探討了內(nèi)在的物理機制。結(jié)果表明：太湖主要在局地尺度上引起夏季地面氣溫降低和降水的減少，影響強度從湖區(qū)向周邊地區(qū)逐漸減弱；太湖引起的夏季降水減少主要來源于對對流性降水的減弱作用；太湖對湖區(qū)及鄰近區(qū)域夏季地面氣溫和降水的影響表現(xiàn)出明顯的日變化特征，白天影響程度明顯強于夜間且在午后的影響最強；太湖在午后引起湖區(qū)及鄰近地區(qū)低層大氣顯著降溫和異常輻散，抑制了該區(qū)域的大氣對流活動并引起對流降水的明顯減少，進而造成夏季太湖及鄰近地區(qū)降水的減少。

摘要:為研究華北地區(qū)的氣溶膠分布情況，利用2012-2014年飛機觀測資料和MODIS衛(wèi)星資料，對石家莊等地的氣溶膠標(biāo)高進行了分析。結(jié)果表明：（1）與飛機觀測資料對比后認(rèn)為可以利用MODIS光學(xué)厚度和常規(guī)能見度資料計算氣溶膠標(biāo)高；（2）華北地區(qū)春夏季氣溶膠標(biāo)高一般大于秋冬季；6個主要城市中，位于平原地區(qū)的城市氣溶膠標(biāo)高較低，西北山區(qū)城市標(biāo)高較高；（3）在不進行飛行探測，僅使用地面資料和衛(wèi)星資料，通過計算得到氣溶膠垂直分布是可行的，尤其是在對流層中層的結(jié)果比底層更可信；（4）分別使用觀測資料與擬合數(shù)據(jù)計算光學(xué)厚度，分析其誤差后，確認(rèn)在計算光學(xué)厚度的過程中可以使用氣溶膠數(shù)密度指數(shù)遞減假設(shè)。

摘要:利用標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)（SPEI）作為判斷干旱是否發(fā)生的標(biāo)準(zhǔn)，基于數(shù)據(jù)挖掘方法中的CART算法探究夏季西太平洋副高北界、夏季西太平洋副高強度指數(shù)、準(zhǔn)兩年振蕩（QBO）、東亞夏季風(fēng)指數(shù)、夏季北大西洋濤動（NAO）、夏季太平洋年代際振蕩（PDO）、厄爾尼諾指數(shù)等多項氣候因子與干旱的關(guān)系，構(gòu)造分類決策樹，得到干旱預(yù)報規(guī)則集，從而建立干旱的預(yù)報模型。預(yù)報模型以各項氣候因子為輸入變量，是否干旱為目標(biāo)變量。根據(jù)1955-2012年商丘月平均氣溫和月總降水資料計算出商丘夏季58 a的SPEI指數(shù)作為干旱判定指標(biāo)；以同期的多項氣候因子數(shù)據(jù)作為輸入變量，隨機選取46 a的數(shù)據(jù)得到7條分類規(guī)則集，分類準(zhǔn)確率為86.96%。使用剩余12 a的數(shù)據(jù)驗證，準(zhǔn)確率高達91.67%。結(jié)果有力地證明了基于CART算法建立干旱預(yù)報模型的可行性、科學(xué)性、有效性以及與干旱研究理論的一致性，為干旱模型的研究及季節(jié)性預(yù)測提供了科學(xué)有效的新思路。

摘要:大氣折射率結(jié)構(gòu)常數(shù)描述了大氣湍流起伏的強弱，它表征了大氣折射率隨機不均勻性的劇烈程度。光波和無線電波在大氣中傳播時會受到大氣湍流的影響而產(chǎn)生各種不良效應(yīng)，如：光斑漂移、閃爍、相位起伏等。因此，對大氣折射率結(jié)構(gòu)常數(shù)的研究具有重要的意義。本文利用常規(guī)探空資料對微波波段大氣折射率結(jié)構(gòu)常數(shù)進行了仿真研究，結(jié)果表明：在低空，特別是大氣邊界層之內(nèi)，大氣折射率結(jié)構(gòu)常數(shù)主要為濕度所貢獻；在高空，大氣折射率結(jié)構(gòu)常數(shù)主要為溫度所貢獻。在微波波段，影響大氣折射率結(jié)構(gòu)常數(shù)最大的氣象因子并不是溫濕壓的大小，而是它們梯度的大小，其中濕度梯度的大小對其影響最大，在實際的低空測量大氣折射率結(jié)構(gòu)常數(shù)時，主要考慮濕度梯度與溫度梯度的影響。

摘要:利用1981-2011年共31 a美國GODAS月平均次表層海溫資料，以5~366 m次表層垂直平均海溫表征上層海洋熱含量（HC），運用合成、相關(guān)等統(tǒng)計學(xué)方法，分析了西太平洋暖池（以下簡稱暖池）熱狀態(tài)氣候特征及其對ENSO事件的影響。結(jié)果表明：暖池區(qū)HC異常變化最大，異常變化最大的區(qū)域與其高值中心區(qū)域并不重合，而是在經(jīng)向上向其兩側(cè)偏離；暖池區(qū)HC季節(jié)變化與SST季節(jié)變化高度一致，年際變率大于SST的年際變率；暖池?zé)釥顟B(tài)與ENSO事件有密切聯(lián)系，最大冷（暖）異常恰好對應(yīng)于ENSO循環(huán)過程中的El Niño（La Niña）事件，并且ENSO事件前期暖池HC存在明顯東傳信號。

摘要:通過對1961-2014年江蘇省56個常規(guī)氣象觀測站降水及歷年5-8月太平洋副熱帶高壓資料進行了整理、訂正及分析，揭示了江蘇省梅雨入出梅日期、梅雨量、梅雨強度等特征量的變化趨勢及年代際變化差異，并對2014年江蘇省梅雨異常進行了分析。研究表明：長江以北和長江以南站點均表現(xiàn)出梅雨強度增強，梅雨期內(nèi)降水頻次和強降水事件頻次增多的趨勢，其中長江以南的梅雨強度、降水頻次和強降水事件頻次的變化趨勢分別為0.18/（10a）、0.75 d/（站·10a）和0.25 d/（站·10a）較長江以北的變化趨勢0.07/（10a）、0.01 d/（站·10a）和0.08 d/（站·10 a）更為明顯，年代際變化特征也不盡相同。從2014年梅雨監(jiān)測來看，長江以北處于空梅年份，長江以南則出現(xiàn)了長度為11 d的梅雨。

摘要:利用常規(guī)氣象觀測資料、陜西區(qū)域自動站觀測資料、NCEP 1°×1°再分析資料和衛(wèi)星雷達探測資料，對2012年8月13日關(guān)中西北部一次短時強降水過程的成因進行動力學(xué)診斷分析，結(jié)果表明：在有利于觸發(fā)中小尺度系統(tǒng)發(fā)生及其發(fā)展的條件下造成了本次短時局地強降水，雨區(qū)環(huán)境大氣為低層對流不穩(wěn)定、中層條件對稱不穩(wěn)定、高層對流不穩(wěn)定的混合型不穩(wěn)定層結(jié)。從衛(wèi)星和雷達資料分析顯示強降水過程是兩個不同的中小尺度系統(tǒng)造成，前期是中β尺度干線、輻合線觸發(fā)帶狀對流性降水，后期是中β尺度Ω系統(tǒng)觸發(fā)圓形狀對流性強降水。短時強降水雷達反射率因子呈低質(zhì)心結(jié)構(gòu)，具有熱帶降雨型特征。

摘要:利用2012/2013年冬季菏澤巨野日光溫室內(nèi)外的逐日平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、相對濕度、日照時數(shù)和最大風(fēng)速等氣象觀測資料，采用相關(guān)分析法確定了影響溫室內(nèi)最低氣溫的關(guān)鍵氣象因子，采用逐步回歸法和主成分分析法分別建立溫室內(nèi)最低氣溫預(yù)報模型，并用2013/2014年冬季的氣象數(shù)據(jù)檢驗評價兩種預(yù)報模型的差異。結(jié)果表明：（1）溫室內(nèi)最低氣溫與當(dāng)天溫室內(nèi)外及前1 d溫室內(nèi)外的氣溫、相對濕度、日照時數(shù)等相關(guān)性比較顯著。（2）兩種方法建立的預(yù)報模型均通過了α=0.01的顯著性檢驗，逐步回歸法所建預(yù)報模型得到的整個冬季預(yù)測值與實測值的相關(guān)系數(shù)為0.82，平均絕對誤差僅為0.9℃，平均相對誤差僅為9%；而主成分分析法所建的預(yù)報模型得到的整個冬季預(yù)測值與實測值的相關(guān)系數(shù)為0.58，平均絕對誤差為1.8℃，平均相對誤差為15%。由此表明，用逐步回歸法所建的溫室內(nèi)最低氣溫預(yù)報模型的準(zhǔn)確度高于主成分分析法，可滿足預(yù)測冬季溫室內(nèi)最低氣溫的業(yè)務(wù)需求。

摘要:精細化氣候變化分析及氣候預(yù)測服務(wù)亟待發(fā)展，對高分辨率優(yōu)質(zhì)量的氣候資料需求不斷增長。本文利用缺測率、對比差值、空間一致性、粗差率、一致率5個指標(biāo)對2009-2014年浙江省2 209個自動站溫度數(shù)據(jù)進行評估分析，運用開放式可調(diào)整的評分標(biāo)準(zhǔn)，選取數(shù)據(jù)質(zhì)量穩(wěn)定可靠的站點，滿足氣候研究與業(yè)務(wù)的發(fā)展需求。共取得91個一級可用站，499個二級可用站，363個三級可用站，一級站主要分布于寧波和嘉興地區(qū)，二級和三級站在各地都有較均勻的分布。在全省氣候統(tǒng)計分析中，可以根據(jù)需求利用可用站。此外，有可用自動站參與的溫度分布圖完美呈現(xiàn)了地形對溫度的影響，也使城市化發(fā)展突顯出來，精細化的氣候分析能更有效的為高山地區(qū)耕種制度及城市建設(shè)與規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。