简介：通过对包头地区1971—2000年整编资料的计算,分析出包头市近30a的气候变化特征,利用统计学方法分析和解释了包头地区气候变化的突变现象,得出气候突变对包头地区引起的气温和降水的影响,简要分析了气候突变后的稳定性及其耗散结构特征,利用包头月平均气温的时间序列,求得包头地区吸引子的维数,表明了包头地区气候具有的混沌行为。通过累积分布函数对包头地区混沌行为做出定量估计,求出了系统混沌的定量程度,找到了包头地区可以预报天气的平均时间尺度。

简介：简要回顾了数值天气预报和气候预测可预报性研究的若干动力学方法，包括用于研究第一类可预报性问题的线性奇异向量（LSV）和条件非线性最优初始扰动（CNOP-I）方法，以及Lyapunov指数和非线性局部Lyapunov指数方法。前两种方法用于研究预报或预测的预报误差问题，可以用于估计天气预报和气候预测的最大预报误差，而且根据导致最大预报误差的初始误差结构的信息，这两种方法可以用于确定预报或预测的初值敏感区。应该指出的是，LSV是基于线性化模式，对于描述非线性大气和海洋的运动具有局限性。因而，对于非线性模式，应该选择使用CNOP-I估计最大预报误差。Lyapunov指数和非线性局部Lyapunov指数可以用于研究第一类可预报性问题中的预报时限问题，前者是基于线性模式，不能解释非线性对预报时限的影响，而非线性局部Lyapunov指数方法则考虑了非线性的影响，能够较好地估计实际天气和气候的预报时限。第二类可预报性问题的研究方法相对较少，本文仅介绍了由我国科学家提出的关于模式参数扰动的条件非线性最优参数扰动（CNOP—P）方法，该方法可以用于寻找到对预报有最大影响的参数扰动，并可以进一步确定哪些参数最应该利用观测资料进行校准。另一方面，通过对比CNOP—I和CNOP-P对预报误差的影响，可以判断导致预报不确定性的主要误差因子，进而指导人们着力改进模式或者初始场。

简介：2012年3月31日,全球的＂环保家＂们在繁星点点的夜幕之下与地球母亲共享一小时的宁静,与此同时,日产（中国）投资有限公司发动全体员工、家人及其朋友熄灭灯光,点亮烛火,用照片记录下属于这60分钟的宁静,并将其上传至微博,

简介：本文基于耦合模式比较计划第5阶段（CMIP5）的17个全球气候模式,确定了1.5℃温升（相对于1861—1880年）的发生时间,预估了全球升温1.5℃时,北半球冻土和积雪的变化,并对预估结果的不确定性进行了讨论。结果表明,全球平均地表温度在3种排放情景下（RCP2.6,RCP4.5,RCP8.5）分别于2027、2026、2023年达到1.5℃阈值。当全球升温1.5℃,北半球多年冻土南界北移1°~3.5°,冻土退化主要发生在中西伯利亚南部。多年冻土面积在全球升温1.5℃时,在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5排放情景下较1986—2005年分别减少约3.43×10~6km（221.12%）、3.91×10~6km（224.10%）和4.15×10~6km~2（25.55%）;北半球超过一半以上的区域雪水当量减少,只在中西伯利亚地区略微增加;北美洲中部、欧洲西部以及俄罗斯西北部减少较显著,减少约40%以上。青藏高原多年冻土面积在RCP2.6、RCP4.5以及RCP8.5排放情景下分别减少0.15×10~6km~2（7.28%）、0.18×10~6km~2（8.74%）和0.17×10~6km~2（8.25%）。青藏高原冬、春季雪水当量分别减少约14.9%和13.8%。

简介：利用2015年11月至2016年10月辽宁14市环境空气质量监测数据和地面气象站点监测数据,对辽宁省细颗粒物污染时空特征以及气象因子对其影响规律进行了系统的分析,并据此进行聚类分区。结果表明:辽宁城市PM2.5浓度变化的季节性差异明显,呈冬季高、春季次、夏秋低的总体特征;辽宁全境PM2.5浓度的空间分布差异较大,中部平原地区为最高、两翼丘陵较低、东部沿海最低;根据PM2.5浓度与气象因子的散点图及Spearman相关系数,辽宁城市可分为4种类型,即辽东半岛型(I类,包括丹东、大连、盘锦、营口)、辽西山地型(II类,包括葫芦岛、锦州、朝阳、阜新)、辽东山地型(III类,包括本溪、抚顺)、辽中平原型(IV类,包括铁岭、沈阳、辽阳、鞍山),4类城市的PM2.5浓度依次递增,且冬季最为明显;PM2.5浓度与气温、水汽压、相对湿度仅在冬季均呈正相关,但I、II类城市在春季呈正相关,IV类城市在春、夏两季也呈正相关;与风速在冬季均呈负相关;与气压的相关性不明显。

简介：文中全面介绍了气象报文处理分析的手段、质量检查的方法和技巧,并结合降水量查阅编辑系统,介绍了气象实时业务工具的先进设计思想和实现方法.

简介：利用常规地面高空观测资料、山东省123个自动站1h降雨量资料和25个地基GPS反演的大气可降水量资料,对比分析不同天气系统影响下典型强降雨过程中的大气可降水量变化特征。结果表明：（1）降雨开始前水汽累积时间与天气系统尺度有密切关系,一般尺度越大,水汽积累时间越长,低槽冷锋强降雨前大气可降水量的积累时长可达约26h,副高边缘强降雨发生前水汽积累时间仅5~6h;（2）水汽增速与天气系统尺度密切相关。天气系统尺度越小增速越快,低槽冷锋强降雨发生前水汽增速小于2.0mm·h~（-1）,副高边缘强降雨发生前水汽增速可达3.1mm·h~（-1）;（3）短时强降雨发生前,水汽累积时间与积累速度呈反相关,即水汽增速越快,强降雨发生越快,当水汽增速大于2.0mm·h~（-1）,可降水量经历5~6h积累即可产生短时强降雨;（4）一般强降雨时段多数在可降水量峰区时段,而副高边缘型短时强降雨和冷式切变线第1阶段强降雨均发生在可降水量增长时段。降雨过程结束后,一般情况下可降水量锐减,而副高边缘型和冷式切变线第1阶段强降雨结束后可降水量继续增长。冷式切变线第2阶段降雨结束后可降水量出现持续小幅减小,数小时后,可降水量再次增长。

简介：将时间滑动相关方法STC（slidingtemporalcorrelation）用于研究混沌系统和海洋环流模式的可信计算时间RCT（reliablecomputationtime）,Lorenz混沌系统的数值试验表明用STC求得的可预报时间和可信计算时间,与使用传统误差限方法所得结果一致,证明了其有效性。对海洋环流模式LICOM和NEMO的研究发现：1.当海洋模式以非耦合的方式运行时,试验的结果表明其海表温度SST的可信计算时间较长,平均达到6个月以上,这主要是由于海洋模式的运行过程中,采用恢复性边界条件使模拟结果不会太过偏离观测值。对于强迫场从1月开始的试验,LICOM模式的SST可信计算时间在赤道东太平洋和西北太平洋地区存在RCT低值区,其数值不超过2个月。而NEMO模式在赤道太平洋地区全是RCT高值区,NEMO模式的RCT低值区域出现在赤道外的太平洋和大西洋中纬度地区,强迫场从7月开始的试验,RCT纬向平均分布与1月有相反的形式。2.海洋模式以耦合方式运行时,由于去掉了恢复边界条件作用,海洋模式预报的SST可信计算时间明显减小,年平均RCT为1个月左右。按季节平均得到的RCT变化不大,在30～40天之间,RCT的大值区春季位于南半球,而秋季位于北半球,可达2个月以上。耦合模式中所模拟的500hPa高度场的RCT与单独运行的大气模式所得结果相差不大,仍在2周以内。3.无论是按季节平均还是按海区平均所得到的RCT分布,都在30～60天左右,只有极少数区域在特定季节可以达到80天以上,这说明在海气耦合模式中,由于计算不确定造成的可预报上限一般不超过2～3个月,这比使用资料分析得到可预报期限短很多,因此根据木桶原理,RCT可能是制约海气耦合模式SST预报能力的一个重要因素。

简介：介绍了氢气的易燃易爆特性,并针对氩气球充灌放气时的静电现象,提出了相应的防范措施.

简介：浙江省2009年夏季气温持续偏高；梅雨极不典型，梅期短、梅雨量少；盛夏7月下旬至8月上半月出现百年不遇的低温连阴雨；此外，持续高温、台风“莫拉克”、频繁的强对流等都对浙江省造成了较严重的影响。

简介：北京大气中可形成气溶胶的有机污染物增加迅速，并有明显的季节变化、日变化和空间变化。其中含量最高增长也最快的是BTXE，1995～1998年增长率为20％／a，1998～1999年增长率突增为128％／a，但CFCs增长速率有所减慢。BTXE冬季出现峰值，夏季出现谷值，峰值比谷值高3～5倍；CFCs夏季出现明显峰值，但变化幅度比BTXE相对小。晴风天气与阴雾天气有相反的日变化形式，阴雾天大气的BTXE含量比晴风天的高2～3倍。北京城乡结合部的三、四环路地区污染物含量最高，天安门、中关村和石景山区大气污染程度相近。

简介：1会议概况2015年12月10—13日，第2届中亚干旱区生态系统可持续管理与环境演变研讨会在德国慕尼黑市召开。此次学术研讨会由中德干旱区生态与环境联合研究中心主办、中国科学院（CAS）新疆生态与地理研究所（XIEG）与德国慕尼黑理工大学（TUM）联合承办，会议由中德科学中心、德意志学术交流中心（DAAD）、

简介：1引言随着观测手段的改进,研究方法及工具的增多,人们在暴雨、冰雹等强降水方面的研究取得了不少成果。但在青藏高原由于观测资料稀少,给牧区雪灾方面的研究带来了许多实际困难。特别是近年来,大雪、连阴雪等天气给牧区人民的生命财产造成了巨大损失,研究牧区大雪期间的环流特征,湿、热平衡及数值模式的实际可预报性对于提高牧区大雪的预报和预防则显得十分必要。2高原牧区降雪的一般环流特征

简介：灾害性天气事件每年在全球造成数以千万人的死亡和数万亿美元的损失。天气给许多社会经济活动，例如农业、交通运输和水资源管理等，造成巨大影响。因此，决策者越来越离不开天气预报。然而，在提供的天气预报和天气预报在决策中的应用及希望得到的社会结果（例如在减少生命财产损失、提高社会福利等方面发挥的作用）之间存在很大的差距。