饶晓琴[1]2003年在《青藏高原地区太阳紫外辐射的观测资料分析与数值模拟研究》文中研究指明利用Brewer#054光谱仪1991～2001年间在青海瓦里关山地区以及1998年6～10月在西藏拉萨观测的UV-B和臭氧总量资料，分析了青藏高原地区的UV-B辐射特征，着重讨论了臭氧总量和云对UV-B的影响。观测结果表明，臭氧总量与UV-B之间存在着一定的反相关，随着臭氧总量的逐年下降，UV-B呈逐年上升趋势，瓦里关较为连续的冬季UV-B观测资料显示2001年UV-B红斑辐射比1993年上升了5.4％。当天空有云时，UV-B通常减小，但偶尔也出现增大的现象。与相邻纬度平原地区相比，青藏高原UV-B明显偏强。利用TUV辐射传输模式研究了海拔高度、地表反照率、臭氧总量、气溶胶和云等对UV-B的影响。在敏感性实验确立的适合瓦里关地区的地表反照率参数、气溶胶方案和云量订正方法的基础上模拟了瓦里关地表的UVI和UV-B光谱辐照度，与观测值进行比较，验证了TUV在晴天的模拟能力较好。进一步利用模式晴天方案并结合由卫星TOMS资料重建的瓦里关地区臭氧总量的长期序列，恢复了瓦里关地区1979年至2001年间地表UVI的长期序列。模式模拟结果表明，若瓦里关臭氧总量在2000年的基础上以0.34％的年递减率变化，则到2010，UVI将上升5％左右，到2030年，UVI将上升16％左右。
刘慧[2]2017年在《紫外/光合有效辐射变化特征及气溶胶辐射强迫研究》文中认为太阳辐射能是大气圈、水圈、生物圈、岩石圈和冰雪圈运动的驱动力,地表能量平衡的差异是天气过程和气候形成的根本原因。紫外辐射是太阳辐射光谱中10~400 nm波段的辐射分量,其变化对人体健康、生态过程演替、光化学反应以及气候变化都有重要影响。光合有效辐射是太阳光谱中400~700 nm波段的分量,它是植物光合作用所必须的因子,影响植物的生长发育、碳循环、地表与大气之间的物质和能量交换等。目前国内外关于紫外辐射和光合有效辐射大范围长时间尺度的连续观测数据匮乏,而对于紫外辐射和光合有效辐射历史数据的重构也亟待进一步研究。本文利用较为有限的中国生态系统研究网络(CERN)近十年观测数据,建立了精度较高的全天候紫外/光合有效辐射估算公式,进而结合混合模型,利用中国气象局(CMA)常规观测的日照时数、气温、相对湿度、气压以及卫星遥感的气溶胶光学厚度和臭氧柱总量重构了中国地区高空间分辨率和长时间尺度的紫外/光合有效辐射数据集;同时利用AERONET北京站气溶胶资料,通过SBDART辐射传输模式,分析了近十年北京地区气溶胶及黑碳气溶胶的辐射强迫。主要内容及结果如下:(1)基于CERN辐射观测数据分析了紫外辐射与光合有效辐射的长期变化规律和空间分布特征。结果表明:紫外辐射的平均值为0.55 MJ·m-2·d-1,最高值出现在拉萨站,为20.46 MJ·m-2·d-1。青藏地区紫外辐射最高,西南地区最低,100°E以西由南向北递减,100°E以东由南向北递增。中国大部分气候区2005~2013年紫外辐射呈下降趋势,全国平均下降速率为-0.740 KJ·m-2·d-1·yr-1。紫外辐射与总辐射比值的空间分布特点和季节变化特征与晴空指数相反,与水汽基本一致。光合有效辐射的平均值为23.70 mol·m-2·d-1,与紫外辐射一致,光合有效辐射在青藏地区最高,西南地区最低,多数气候区2005~2013年光合有效辐射呈下降趋势,就全国尺度而言,光合有效辐射的下降趋势为-0.363 mol·m-2·d-1·yr-1。光合有效辐射与总辐射比值的变化特征与紫外辐射类似,与晴空指数相反,与水汽基本一致。(2)依据中国的气候以及地形特点将其划分为八个区域,分别在每个气候区选取一个代表站点建立基于晴空指数、太阳高度角和日照时数的紫外/光合有效辐射估算公式。利用同一气候区其它站点的观测值对所建立公式的精度和适用性进行检验。紫外辐射的R2平均值为0.95,平均绝对偏差(MABE)和均方根误差(RMSE)的平均值分别为10.89%和14.31%。光合有效辐射所有站的R2都大于0.95,MABE小于15%,RMSE小于17%。利用混合模型和紫外/光合有效辐射日累计估算公式重构我国724个CMA常规气象观测站1961~2014年紫外辐射和光合有效辐射日累计历史数据集。全国紫外辐射平均值为0.49 MJ·m-2·d-1,光合有效辐射平均值为22.29 mol·m-2·d-1,中国北部高于南部、西部高于东部。青藏地区紫外辐射1961~2014年呈上升趋势,上升速率为0.184 KJ·m-2·d-1·yr-1,其它气候区呈下降趋势,其中东南地区、华北地区和中国东部地区下降最显着,下降速率分别为-0.630 KJ·m-2·d-1·yr-1、-0.583 KJ·m-2·d-1·yr-1和-0.588 KJ·m-2·d-1·yr-1,全国平均下降速率为-0.275 KJ·m-2·d-1·yr-1。青藏地区光合有效辐射1961~2014年上升趋势为0.008 mol·m-2·d-1·yr-1,其它气候区的光合有效辐射都呈下降趋势,东南地区、中国东部和华北地区光合有效辐射的下降速率最显着,分别为-0.033mol·m-2·d-1·yr-1、-0.031 mol·m-2·d-1·yr-1和-0.029 mol·m-2·d-1·yr-1,全国平均下降趋势为-0.015 mol·m-2·d-1·yr-1。中国地区大范围紫外辐射和光合有效辐射的下降主要是由于气溶胶浓度的增加引起的。青藏地区紫外辐射和光合有效辐射的上升是气溶胶浓度、云量和水汽柱总量降低所致。云、气溶胶、水汽和臭氧对紫外辐射衰减率的贡献分别为18.13%、7.59%、6.20%和1.12%,对光合有效辐射衰减率的贡献分别为21.59%、8.19%、6.72%和1.21%。(3)基于AERONET北京站气溶胶光学参数,利用SBDART辐射传输模式模拟2005~2014年气溶胶以及黑碳气溶胶所产生的辐射强迫。夏季气溶胶光学厚度和波长指数高于其它季节,由于春季沙尘事件较多,波长指数春季最低。气溶胶体积浓度呈双峰分布,细模态浓度夏季最高,粗模态浓度春季最高。夏季单次散射反照率值最高,冬季最低。440 nm和675 nm波段不对称因子夏季高冬季低,870 nm和1020 nm波段春季也出现了不对称因子的高值。复折射指数的实部夏季低冬季高。气溶胶在大气顶、地面和大气层产生的辐射强迫分别为-25.21±23.18W·m-2、-66.29±49.88 W·m-2和41.08±34.11 W·m-2,黑碳气溶胶在大气顶、地面和整层大气的辐射强迫分别为4.39±4.72 W·m-2、-15.47±15.23 W·m-2和19.86±19.69W·m-2,黑碳气溶胶辐射强迫与总气溶胶辐射强迫的比值在大气顶、地面和大气层分别为:17.30%±20.44%、23.93%±13.38%和54.89%±24.68%。
胡波[3]2005年在《中国紫外与光合有效辐射的联网观测及其时空分布特征研究》文中进行了进一步梳理在中国生态系统研究网络的野外观测站点建立了中国紫外与光合有效辐射观测网并进行长期的辐射观测研究,可以获取并积累辐射理论研究和模式发展所亟需的辐射资料,为气候预测提供依据; 辐射观测数据是揭示我国气候形成、了解气候资源、规划农林业发展的基础科学数据之一。在中国紫外与光合有效辐射观测网采用统一的并与世界辐射观测接轨的标准观测方法和观测仪器进行地基辐射观测,无论是对全球变化、环境外交,还是对我国国民经济发展都具有重要的理论意义和实际应用价值。在中国7种典型生态类型共36个野外定位观测站建立了稳定性好、精度高且便于操作的地基辐射观测系统。采用科学的管理方式、建立了辐射数据以及相关的常规气象要素数据的质量控制方案,对我国陆地生态系统研究网络的地基辐射特征进行了联网观测和研究,并对观测数据进行了深入分析,掌握和揭示了地基辐射的变化特征及其在中国的分布特征。本文的主要工作内容如下:(1)辐射仪器标定方法的研究。通过集成腔体表和太阳跟踪器建立了总辐射表的精确标定系统,经标定的总辐射表的精度为3%,低于WMO认可的总辐射表的精度。利用紫外/光合有效辐射光谱仪和辐射标准灯建立了紫外辐射表和光合有效辐射表的标定方法,标定后的紫外辐射表的不确定为5%,达到了WMO观测工作表灵敏度的精度要求。光合有效辐射表的精度仅为5%,能够很好的满足WMO辐射观测所要求的标准。(2)近地面层辐射垂直变化观测研究。在北京325米气象塔进行了辐射梯度观测,发现北京城市近地面层的紫外辐射和直接辐射存在着明显的垂直变化,近地面层的污染状况是引起辐射梯度变化的主要因子之一。在污染严重的天气条件下辐射的垂直梯度变化大于晴好天气时的变化幅度,而在沙尘暴天气时辐射的垂直梯度变化很小。通过分析冬季的垂直观测数据发现,北京城市紫外辐射和直接辐射衰减率的日变化趋势是一致的,都是双曲线型,早晨衰减率大,而中午的衰减率最小,午后衰减率又逐步回升。(3)沙尘暴对辐射影响地观测研究。在沙尘暴过程中,北京城市的总辐射、紫外辐射、光合有效辐射以及净辐射都大幅度减少。在大量外地沙尘粒子输入的情况下,
廉丽姝[4]2007年在《叁江源地区土地覆被变化的区域气候响应》文中研究说明人类活动所导致的土地覆被／利用变化是区域气候变化的一个重要驱动因子。位于青藏高原上的叁江源地区，生态系统十分脆弱，且独特的地理位置决定了其生态环境状况对我国乃至全球的气候变化、生态环境均有着十分重要的影响。本文在对叁江源地区的生态环境现状及其动态变化进行初步研究的基础上，重点针对叁江源地区土地覆被变化的区域气候响应问题，利用区域气候模式(RegCM3，ICTP)进行了数值模拟研究。并进一步利用近20年的植被指数和气象资料探讨了叁江源地区的气候变化对植被的反馈作用。主要工作及结论如下：(1)在广泛收集叁江源地区自然及社会经济等资料的基础上，结合已有的研究文献，论述了研究区域的生态环境现状及主要特征。结果表明，叁江源地区的草地资源丰富，但由于自然和人为因素的双重影响，源区面临着草地退化严重等一系列的生态环境问题。(2)近46年来叁江源地区的年平均气温有明显的上升趋势，平均线性增温率为0.299℃／10a，明显高于同期全国和全球的气温增长率，该结果进一步证实了处于青藏高原腹地的叁江源地区对全球气候变化具有较强的敏感性。同时，气温的多年变化还表现出非对称性，即平均最低气温的升温幅度高于平均气温和平均最高气温的升幅；不同季节中，冬季的升温幅度最为显着。年降水量呈波动变化，1980s末期以后有较明显的减少趋势。(3)源区河流径流量年内分配不均匀，主要集中在夏半年。径流量的年际间波动较大，但变化趋势并不显着。径流量与同期降水量有较明显的线性相关关系。(4)介绍了区域气候模式RegCM3的发展历史、流程结构、动力框架及主要的物理参数化方案，并通过数值模拟的个例试验验证了该模式对中国区域气候具有较好的模拟能力。针对中国区域，进行了不同季节初始场、模式水平分辨率、侧边界方案、积云对流方案等多组敏感性对比试验，试验结果显示合理地选择模拟积分的开始时间、物理参数化方案等，对获得较符合实际的模拟结果是十分重要的。敏感性试验的结论为后期研究工作中数值模拟试验方案的设计提供了依据。(5)在已有的研究工作基础上，对RegCM3进行了调试，使其能连续、稳定地进行8年的气候模拟积分。长期数值模拟的结果进一步验证了RegCM3对中国区域气候多年平均状况及季节特征的模拟能力，可以用于研究下垫面植被状况的改变对区域气候影响。(6)叁江源地区土地利用变化对区域气候影响的数值模拟试验结果表明，中国区域气候对叁江源地区的草地退化有较明显的响应。叁江源地区的草地退化不仅会影响本地区的多年平均气温、降水和环流，而且还会影响到其它地区。但由于陆—气之间的多种正、负反馈作用，土地覆被变化对区域气候的影响在不同地区、不同季节是不一样的，这种影响在下垫面改变区域及其下游地区更加明显。(7)根据研究区域近20年来的植被指数及气象资料，分析了叁江源地区植被指数的时间变化及空间分布特征，探讨了气候因子对植被覆盖状况的影响。研究区域植被覆盖状况的变化表现出明显的空间差异性。植被指数与气候因子之间有较好的相关性，气候变化(气温和降水)是影响植被指数的重要因子。土地利用变化及其区域响应是以气候变化为核心的全球变化研究中的一个重要课题，数值模拟是研究土地利用变化对区域气候影响的有效手段之一，本文的研究对此进行了尝试和探讨，取得了一些有意义的结论，可为区域生态环境保护和建设提供科学依据。
施春华[5]2006年在《平流层微量气体变化趋势及其化学过程的研究》文中提出平流层微量成分对地球生态环境和气候系统影响巨大，所以包括臭氧、NOx、HCl、H_2O和CH_4等在内的平流层微量气体的变化一直广受关注。本论文首先通过对HALOE、SAGE ⅡI和ECMWF／ERA-40资料的分析，研究了平流层微量气体的变化特征，分析了臭氧变化和其它微量成分的关系，以及臭氧变化和温度变化的关系。然后使用NCAR的包含化学、辐射、动力相互作用的两维模式(SOCRATTES)研究了平流层微量气体变化中动力输送和光化作用的相对重要性，以及地表人为排放有机氯在1990年的基础上增加30％后，对平流层臭氧和其它微量成分的影响。得到的主要结论如下： 第一，通过对HALOE资料的分析，给出了臭氧、NO、NO_2、HCl、HF、H_2O和CH_4从1992年到2005年底的变化趋势，多数微量气体在1997年和1998年前后出现了不连续的变化，这与保护臭氧层的蒙特利尔协议的生效有关。臭氧在1998年以前缓慢减少，但趋势显着，1998年以后基本稳定并有所恢复。HCl和HF在1998年以前增加，1998年以后开始减少。NOx在1998年以前稍有增加，1998年以后基本稳定。水汽在1992年到1995年有增加的趋势，1996年到2000年基本稳定在较高的浓度，2000年以后水汽有逐步减小的趋势。甲烷的变化不是很显着，在平流层中上层1998年以前稍有减少的趋势，1998年以后略有增加或基本稳定，平流层下层正好相反。这些微量成分的周期特征，在低纬平流层，上层半年周期信号较强，中层准两年周期显着，下层季节变化加强。中高纬平流层以季节变化为主。 第二，本文通过对光化理论和HALOE、SAGE Ⅱ及ECMWF／ERA-40资料的分析，表明臭氧和温度变化在平流层上层存在反相关关系。而在平流层中层，臭氧和温度正相关。光化理论显示，理想光化平衡条件下，臭氧与ClOx，NOx和HOx反相关。 第叁，模拟研究表明，平流层NOx、ClOx和HOx对臭氧的破坏作用都是重要的，相对来讲NOx起重要作用的高度在平流层中下层，ClOx和HOx起重要作用的高度在平流层中上层，但南极臭氧洞例外。7月，北半球高纬60°到极区的平流层中下层是臭氧的主要光化损耗区，这主要是该区域的NOx增加后光化
刘敏[6]2008年在《基于RS和GIS的陆地生态系统生产力估算及不确定性研究》文中指出陆地生态系统碳循环是全球变化研究的核心内容之一,而陆地生态系统生产力是碳循环的重要组成部分;青藏高原特殊的气候变化特征,在区域生态系统碳循环中起着重要作用。本文以青藏高原草地样带为研究区域,以中国通量观测研究网络(ChinaFLUX)站点涡度相关通量观测数据为基础,结合遥感手段获取的样带区域内植被生长信息、区域空间气象插值数据和地表草地覆盖状况,以不同时空尺度陆地生态系统生产力估算及估算结果的不确定性评价为研究核心,利用遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术和生态模型实现了青藏高原草地样带陆地生态系统总初级生产力(Gross Primary Productivity,GPP)区域尺度上的模拟,并对站点和样带区域陆地生态系统生产力时空分布格局估算及估算结果的不确定性评价进行了探讨性的分析研究。本文主要在以下几个方面开展工作并获得了一些认知和结论:(1)通过分析样带区域内高寒草甸(HBBT)、高寒灌丛(HBGC)、沼泽化湿地(HBSD)和草原化高寒草甸(DX)四个通量观测站点草地生态系统总初级生产力(GPP)变化特征,研究结果表明HBBT矮嵩草草甸生态系统植被光合作用能力较强,年GPP总量为652.2 gC/m~2,明显高于其他叁种生态系统;通过利用“单塔日变化法”获得四站点通量观测数据随机误差,结果表明通量观测随机误差概率分布呈现尖峰厚尾的特征,与正态分布相比,更服从双边指数(Laplace)分布,进一步分析表明通量观测随机误差随环境变量(风速、温度和光合有效辐射)的变化而变化,这违背了普通最小二乘法(OLS)进行生态过程模型参数优化正态分布且误差同质的假设,因此本研究中引入最大似然法(MLE)进行生态过程模型(植物光合、呼吸模型)参数优化。同时利用蒙特卡洛(Monte Carlo)Bootstrapping不确定性分析方法,对模型参数和生态系统生产力估算结果进行不确定性分析评价,HBGC、HBSD、HBBT和DX四站点通过MLE方法获取的最大光能利用率参数(α)相对不确定性(RU)分别为8.28%,13.50%,6.65%和21.62%;四站点GPP年总量估算相对不确定性分别为2.78%,4.74%,3.17%和6.29%。(2)建立青藏高原2004年草地样带空间数据集:包括样带区域8天合成增强植被指数(EVI)、陆地表面水分指数(LSWI)、平均气温和平均太阳总辐射。其中区域植被指数数据根据MODIS8天合成地表反射率计算获得,并利用时间序列谐波分析法(HANTS)对计算后的植被指数数据进行异常值处理;区域平均气温和太阳总辐射数据则以中国国家气象局青藏高原气象观测站点温度和太阳辐射数据为基础,通过利用薄盘样条插值方法AUSPLIN对区域站点气象观测数据进行空间化插值获得。(3)利用植被光合模型(VPM)和ArcGIS空间分析方法,结合站点观测数据获取的生态过程关键参数、遥感手段获取的区域植被指数数据和空间化气象数据,进行区域生态系统总初级生产力(GPP)的模拟。统计结果显示全区2004年度GPP总量达52.38 TgC(1Tg=10~(12)g)。通过与站点GPP观测数据及MODIS提供的GPP产品进行对比分析,VPM模型估算GPP季节变化趋势与站点观测GPP季节变化趋势基本一致(R~2=0.8679,)其GPP估算精度高于MODIS提供GPP产品估算精度(R~2=0.7934),说明VPM模型在区域GPP中具有较大的发展潜力。(4)通过对VPM模型各输入参数和变量进行敏感性分析,确定了模型各输入参数和变量对模型输出结果的影响大小,结果表明光合最适温度(T_(opt))的取值对GPP估算结果影响最大;在确定模型输入变量可能误差的基础上,结合模型敏感性分析结果,利用误差传播模型,计算和量化青藏高原草地样带总初级生产力(GPP)估算的不确定性。结果表明区域内大多数像元GPP估算结果不确定性为25%～35%,草原化高寒草甸生态系统不确定性最高,为42.88%。
康丽泰[7]2017年在《东亚地区吸收性气溶胶的时空分布及辐射强迫特征》文中进行了进一步梳理大气中的吸收性气溶胶(主要包括黑碳、有机碳和沙尘)对太阳辐射具有强烈的吸收作用,对气候系统的辐射收支、水循环、季风等方面都有深远影响。东亚地区不仅是全球最重要的沙尘源区之一,也是全球黑碳排放量最大的地区,因而对东亚地区吸收性气溶胶的研究具有十分重要的意义。本文基于WRF-Chem模式并结合多种卫星和地面观测资料系统、深入地探讨了东亚地区吸收性气溶胶的时空分布特征及不同气候分区的辐射强迫差异,主要研究结果如下:(1)使用2005-2016年臭氧监测仪(Ozone Monitoring Instrument,简称OMI)的OMAERUV产品,分析了东亚地区吸收性气溶胶的时空分布特征。东亚地区的吸收性气溶胶光学厚度(Absorbing Aerosol Optical Depth,简称AAOD)春季最大,夏季最低,冬季高值区分布在干湿分界线(干旱指数等于0.65)交接处及以南地区。单次散射反照率(Single Scattering Albedo,简称SSA)春季时的低值区主要集中在沙尘源区和东南亚地区,夏季时干湿分界线以南的SSA较高,表明气溶胶以散射为主。在五个气候分区中,极端干旱区和干旱区的气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,简称AOD)和AAOD整体最高,春季分别高达0.715和0.038。湿润区和半湿润区的AAOD和AOD在春季和冬季较高,SSA夏季最大。2005-2016年间,东亚地区的AAOD在秋冬两季存在显着上升趋势,可能与黑碳和有机碳排放增加有关,煤炭和柴油消费总量在该期间平均每年分别增加约91.51和7.42百万吨。东亚地区的SSA总体呈现下降趋势,表明气溶胶吸收性增强。东亚地区的AOD的整体呈现下降趋势,与AAOD的变化趋势相反。中国南方地区AOD的下降可能与硫酸盐气溶胶的减少有关,硫酸盐气溶胶的前体污染物二氧化硫排放量自2006年每年减少约0.68百万吨。(2)使用地面站点的观测数据分析了1961-2010年间青藏高原地区沙尘天气的时空分布特征,并建立了春季和冬季的青藏高原沙尘指数(Tibetan Plateau dust index,简称TPDI)。青藏高原地区1961-2010年间的沙尘天气整体呈现显着下降趋势,并带有年际和年代际波动变化,1970年代是沙尘活动高发时期,之后呈现下降趋势,Mann-Kendall检验表明在1990年代存在突变现象。分析发现青藏高原沙尘天气变化的潜在原因有叁个方面。首先,地面风速与TPDI呈正相关,春冬季区域平均近地面风速线性趋势分别为-0.032 ms-1yr-1和-0.008 ms-1yr-1,春冬季的大风日数每10年分别下降0.98天和1.36天。其次,归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,简称NDVI)与TPDI呈负相关,春冬季NDVI趋势系数均为0.001 yr-1,表明青藏高原地区植被覆盖增加。此外,青藏高原北部的高压脊有所增强,西风急流减弱。(3)使用WRF-Chem模式,研究了2007年东亚地区沙尘和黑碳这两类吸收性气溶胶的分布特征,并结合干旱指数计算了不同气候区吸收性气溶胶的辐射强迫。通过将模拟结果与卫星和地面观测资料对比验证,表明WRF-Chem模式能够体现模拟时段气溶胶的水平分布特点。沙尘在模拟区域内大气层顶、大气中和地表的净辐射强迫分别为-0.84、0.39和-1.23 Wm-2,而黑碳的净辐射强迫分别为1.06、2.61和-1.55Wm-2。沙尘和黑碳的辐射强迫由于排放源和传输的作用而呈现明显的地域分布,沙尘的辐射强迫高值区主要集中在干湿分界线以北,而黑碳的辐射强迫高值区主要集中在干湿分界线以南。总体而言,在极端干旱区和干旱区沙尘的辐射强迫占主导,在半湿润区和湿润区黑碳的辐射强迫占主导,在半干旱区沙尘和黑碳的辐射强迫作用大致相当。综上所述,本文加深了对东亚地区吸收性气溶胶的整体认识,为探究吸收性气溶胶在增温速率区域性差异中的作用奠定了基础。此外,本文对青藏高原沙尘天气的趋势和成因分析对深入青藏高原地区气候变化的研究具有积极作用。
韦惠红[8]2005年在《我国臭氧和紫外线的分布特征及未来变化预测》文中进行了进一步梳理近几十年来,由于人类活动引起的全球平流层臭氧总量减少已经被许多观测事实所证实,中国地区也不例外。臭氧层减少导致的最直接后果是近地面中短波紫外辐射的增加,这将对人类的生存、气候环境、生态环境等产生重要影响。因而,全球臭氧总量和紫外线的现状和长期变化趋势问题引起了科学界和国际社会的普遍关注。 针对过去臭氧研究主要采用较早年份和仅仅研究某一个地区上空臭氧总量分布特征的特点,本文采用最新的TOMS臭氧总量每日格点资料,把我国分成华南、西南高原、青藏高原、华中华东、西北高原、华北、东北共7个区域,对这我国7个区域臭氧总量的空间分布特征、时间分布特征、周期分布进行分析。 结合史久恩、周秀骥等的大气臭氧预测模型,本文提出一个臭氧总量年平均变化的预测模型,对我国未来30年后的臭氧总量进行预测。结果表明:在中国区域,在未来的叁十年,臭氧总量继续以较大的速度在减少,特别是从2013年开始,几乎以线性趋势在减少,到了2030年达到自1979年以来的最低值。预计臭氧总量在未来30年里还不会出现回升现象。 本文首次引进美国大气研究中心(NCAR)Sasha等开发的计算对流层紫外线TUV模式,弥补了国内紫外线模式研究较少的不足。使用美国EPPLEY实验室生产的紫外线仪器对南京的2001年5月到2002年4月和2005年3月份紫外线进行观测,并与TUV模式结果进行比较,进行了两次实验,模型值和实测值吻合较好,说明可以采用TUV模式来预测未来由于臭氧总量变化带来的紫外线变化。 根据未来30年臭氧预测数据,利用TUV模式,对我国紫外线未来变化程度进行了分析。在我国,纬度越高,由于臭氧减少导致的紫外线增加越厉害,东部的紫外线增加率大于西部,说明在高纬地区更应该采取有效措施来预防紫外辐射的危害,而在东部平原地区比西部高原地区受到更大的影响。
赵东[9]2009年在《中国太阳能长期变化及计算方法研究》文中认为太阳能是地球系统几乎唯一的能量来源,对其长期变化和空间分布的研究历来是气候学研究的重要课题,同时也是可再生能源产业发展的重要前提。本文从1961-2007年中国太阳能长期变化的观测事实出发,结合主要的气象和环境要素,探讨了中国太阳能长期变化的成因,并考虑主要影响因子对辐射传输过程的影响,研制出了完全基于卫星资料的地表太阳能计算模型。主要结果如下:1)中国太阳能的长期变化存在明显的区域性和季节性。近50年来,我国太阳能总体下降趋势显着,其中尤以东、南部地区下降最为明显,同时也表现出较明显的“前期变暗”和“后期变亮”的特点,但其变化存在明显的“区域性”和“季节性”。就区域性而言,“变暗”是普遍的,但“变亮”主要发生在新疆北部、东北北部和南方大部;就季节性而言,“变暗期”四季的变化方向基本一致,只是变化幅度有不同,普遍表现为夏、冬季下降强于春、秋季:“变亮期”四季的变化方向差异较大,不同季节对“变亮”的贡献明显不同,“变亮”主要发生在春、夏季。2)不同地区导致太阳能下降的主要因素有明显差异,在人类活动较剧烈的东部地区,下降主要是由气溶胶的增多所致,表现为轻雾和(或)霾的增加,而在西部地区,则主要是由气候湿润化的大背景所致,表现为低云和水汽的增加。3)通过建立数学模型,将云对太阳能变化的作用从众多因素中分离出来,考察了云和环境因素对太阳能长期变化的作用差异。结果表明,云量和环境因素对中国太阳能的变化均有重要作用,但有明显的区域性和阶段性差异。环境因素对阳光削弱作用的增强(气溶胶增多,环境恶化)是绝大部分地区地表太阳能下降的共有原因,其中对于新疆和东南地区而言,“有效云量”的增加对此作用也较大(贡献率约为13%-35%)。自20世纪90年代初起,大部分地区太阳能的下降基本停止,一些地区甚至略有回升,但成因不尽相同:北疆和云南的回升主要缘于环境的好转(贡献率100%):中南地区及四川盆地的回升主要缘于有效云量的减少(贡献率100%):东北北部和东南地区的回升则是环境好转和有效云量减少共同作用的结果,且环境好转的贡献较大(对两个区域的贡献率分别达60%和80%);南疆和西北地区东部下降趋势的减缓也主要是环境好转的结果。受“有效云量”增加的影响,西北地区中部、东北大部及华北平原的太阳能依然呈明显的下降趋势,其中对于华北平原而言,环境的持续恶化也是重要原因(贡献15.9%)。“夏、冬季下降强于春、秋季”是我国太阳能下降的普遍特点,这主要是由云量变化方向和变化强度的季节性差异导致。通过云的变化和环境因素的变化可以较好地解释中国太阳能的变化。4)通过能够引起光学视程障碍的天气现象日数分析了不同地区导致太阳能变化的主导环境因素。西部地区的环境状况表现为“前期恶化,后期好转”,且环境的恶化/好转均与烟幕和沙尘的增加/减少密切相关。轻雾和(或)霾是东、南部地区环境恶化的主导因子,且这些因子作用表现为持续的增强,因此环境状况并无好转。在地表太阳能计算中,必须考虑环境因素的作用。5)太阳能的变化伴随着辐射成分的变化。“变暗期”,直接辐射所占的比例减少;“变亮期”,直接辐射所占的比例也开始增加。6)对比介绍了主流太阳能计算模型,应用目前使用最广泛的日照百分率模型对中国的太阳能资源做了评估,并指出了发展新模型的必要性。结果表明,“高原大于平原,西部干旱区大于东部湿润区”是我国太阳能资源分布的基本态势,“强处更强,愈强愈稳”是资源时空变化的主要特征。与欧洲的太阳能利用发达的国家相比,中国的太阳能资源非常丰富,太阳能最少的四川盆地与欧洲一些国家相比,总辐射资源量并不逊色,未来在太阳能开发利用方面存在很大潜力。直射比的分布与太阳能资源本身的分布较为一致,在海拔较高或较干燥的地区,太阳辐射以直接辐射为主,在较湿润地区,以散射辐射为主,在开发利用太阳能时必须要考虑资源的辐射成分特点。实践证明,经验模型使用方便,在地形平坦、大气环境状况较单一的地区精度很高,但由于完全依赖于地面观测,在地形较复杂、或者大气环境状况区域性较强的地区,计算结果存在较大的不确定性,因此,有必要综合考虑地形、云及大气环境状况对辐射传输过程的影响发展新的计算模型,并指出卫星资料应用的必要性。7)借助Bird晴天辐射计算模型,以卫星探测的大气环境资料为输入,计算了晴天地表太阳辐射,数值实验结果表明,受地形和大气环境因素的作用,晴天太阳辐射的空间分布在很大程度上偏离了纬向分布,其中,以气溶胶的作用最为显着。8)应用卫星资料,考虑大气中各主要因素对辐射传输过程的影响,建立了新的地表太阳能计算模型,为解决中国地面太阳能数据的空间连续性问题提供了有效的手段。新模型对直接辐射、散射辐射和总辐射历年逐月值计算的平均相对误差(MAPE)分别为22.1%、18.3%和11.6%,均方根误差(RMSE)分别为13.20kWh.m~(-2)、12.85 kWh.m~(-2)和16.39 kWh.m~(-2)。计算结果可以较好地反映出天文、地理、气象和环境要素对地表太阳能分布的作用。该方法物理意义明显,输入资料获取方便,且计算效果较好,有利于实际应用和推广。绘制了中国太阳辐射各分量2005-2007年平均的年及四季的分布图。
梁宏[10]2012年在《青藏高原大气水汽变化和对辐射影响的模拟》文中研究指明本论文基于多源大气水汽资料（地基GPS、探空和数值模式输出），采用多种研究方法以及大气辐射模式，探讨了青藏高原（简称高原，下同）大气水汽多时间尺度变化特征及其对辐射模拟的影响。结果表明：（1）近10多年（1999～2010）拉萨探空（RS）观测的大气水汽总量（PW）比地基GPS观测的结果（GPS_PW）明显偏小，偏小程度随使用不同的探空仪而异，新型探空仪（GTS-1）的探测偏差明显小于旧型探空仪（GZZ-2）的探测偏差。分析发现PW偏差（RS_PW-GPS_PW）具有明显季节变化和日变化特征。太阳辐射加热以及气温日变化和季节变化是造成PW偏差日变化和季节变化的原因。据此提出了PW偏差的订正方法，该方法在实际应用中取得了较好订正效果。（2）近35年（1976～2010年）高原PW和大气平均温度均呈显着增加趋势，大气增温是PW增加的重要因素。在高原夏季风活跃期（4月上旬～10下旬）PW具有4～14天和60～90天的显着变化周期。夏季高原及周边地区的季风区和季风边缘区PW随海拔高度的变化符合幂函数规律。高原PW具有显着日变化特征，该特征随站点海拔高度、地形和局地气候特点的不同而异。（3）基于降水临界理论，建立了PW和降水量之间的关系式。在高原大气增温和增湿的背景下，极端降水发生频率增加。（4）高原地区ECMWF分析资料的PW与GPS_PW基本一致，JRA-25分析资料的PW在夏季略偏小。NCEP和Met-Office分析资料的PW夏季明显偏小，这些大气水汽估算误差对高原长短波辐射模拟均有重要影响。（5）高原大气水汽、臭氧、气溶胶和云对太阳辐射直接影响呈显着季节变化特征。水汽对太阳辐射吸收月平均值约9～95W/m~2，约占太阳总辐射2%～13%。臭氧对太阳辐射吸收月平均值约8～12W/m~2，约占太阳总辐射1.5%～1.8%。气溶胶对太阳辐射直接影响为春夏季较强，秋冬季较弱。高原气溶胶直接辐射强迫年平均值约-13.7~-10.1W/m~2。云对地表短波辐射强迫年平均值约70～140W/m~2，其大小与站点所处区域的气候特征有关。高原大气水汽、臭氧和云对向下长波辐射的影响也呈显着季节变化特征。大气水汽向下发射的长波辐射约10～78W/m~2，约占地表向下长波辐射6.0%～25.0%。臭氧向下发射的长波辐射约1.6～2.0W/m~2，约占地表向下长波辐射0.6%～1.0%。云对向下长波辐射影响的年平均值约20～40W/m~2。近35年高原夏季水汽增加对太阳总辐射、净短波辐射和长波辐射的影响分别为-1.16±0.40、-0.93±0.32和1.28W m-2/10a。年平均水汽增加对太阳总辐射、净短波辐射和长波辐射的影响分别为-0.57±0.18、-0.45±0.14和0.65W m-2/10a。
参考文献：
[1]. 青藏高原地区太阳紫外辐射的观测资料分析与数值模拟研究[D]. 饶晓琴. 中国气象科学研究院. 2003
[2]. 紫外/光合有效辐射变化特征及气溶胶辐射强迫研究[D]. 刘慧. 兰州大学. 2017
[3]. 中国紫外与光合有效辐射的联网观测及其时空分布特征研究[D]. 胡波. 中国科学院研究生院（大气物理研究所）. 2005
[4]. 叁江源地区土地覆被变化的区域气候响应[D]. 廉丽姝. 华东师范大学. 2007
[5]. 平流层微量气体变化趋势及其化学过程的研究[D]. 施春华. 中国科学技术大学. 2006
[6]. 基于RS和GIS的陆地生态系统生产力估算及不确定性研究[D]. 刘敏. 南京师范大学. 2008
[7]. 东亚地区吸收性气溶胶的时空分布及辐射强迫特征[D]. 康丽泰. 兰州大学. 2017
[8]. 我国臭氧和紫外线的分布特征及未来变化预测[D]. 韦惠红. 南京信息工程大学. 2005
[9]. 中国太阳能长期变化及计算方法研究[D]. 赵东. 南京信息工程大学. 2009
[10]. 青藏高原大气水汽变化和对辐射影响的模拟[D]. 梁宏. 中国气象科学研究院. 2012
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