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CLM4.5模式模拟安徽省淮南山地森林陆气交换过程
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作者 戴秋丹 郭振海 +4 位作者 王龙欢 孙向明 谢正辉 孙菽芬 肖霞 《大气科学》 北大核心 2025年第1期23-37,共15页
基于2010~2019年ERA5单层再分析资料,结合安徽省淮南森林观测站2016年5月1日至2017年4月30日的大气边界层塔(PBL塔)观测资料,驱动陆面模式CLM4.5(Community Land Model Version 4.5),模拟了淮南山地森林下垫面上的陆面过程,并比较分析... 基于2010~2019年ERA5单层再分析资料,结合安徽省淮南森林观测站2016年5月1日至2017年4月30日的大气边界层塔(PBL塔)观测资料,驱动陆面模式CLM4.5(Community Land Model Version 4.5),模拟了淮南山地森林下垫面上的陆面过程,并比较分析了不同驱动场对其影响,同时设计了土壤质地对土壤湿度影响的三个模拟试验。结果表明,CLM4.5对淮南森林陆气交换过程表现了较好的模拟性能,PBL塔观测资料驱动的总体模拟效果优于ERA5再分析资料的。在辐射模拟方面,CLM4.5利用ERA5资料和PBL塔观测资料,都很好地模拟了辐射分量,特别是PBL塔观测资料驱动的全年模拟结果与观测相关系数达0.97以上,均方根误差在25.056 W m^(-2)以下。ERA5再分析资料强迫模拟的相关系数略低,但也达到了0.92,均方根误差在29.939 W m^(-2)以下。在土壤温度模拟方面,相关系数都达到0.98以上;土壤湿度模拟的相关系数都在0.86以上,但系统性偏高;对感热通量的模拟全年平均的相关系数分别为0.72和0.78。实测的三层土壤质地加上深层给定的土壤质地的数据对土壤湿度的模拟结果与观测最为接近,土壤质地的准确描述可以大幅提高土壤湿度的模拟。本研究发现ERA5单层再分析资料在淮南森林站精度较好,可以应用于该山地森林区域陆—气交换过程的模拟研究。 展开更多
关键词 CLM4.5陆面模式 南北气候过渡带 山地森林 土壤质地
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地基与星载仪器观测大气臭氧总量分析 被引量:6
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作者 张金强 王振会 +1 位作者 陈洪滨 施红蓉 《气候与环境研究》 CSCD 北大核心 2017年第2期177-190,共14页
本文选取多个臭氧总量观测站点,采用"三重制约法"分别对下列3组仪器观测臭氧总量数据进行统计分析,解算出不同观测资料的误差标准差,进而对比研究各种仪器的精度特征:1)1996~2003年期间地基WOUDC(World Ozone and Ultraviolet... 本文选取多个臭氧总量观测站点,采用"三重制约法"分别对下列3组仪器观测臭氧总量数据进行统计分析,解算出不同观测资料的误差标准差,进而对比研究各种仪器的精度特征:1)1996~2003年期间地基WOUDC(World Ozone and Ultraviolet Radiation Data Centre)观测网络仪器(包括Brewer、Dobson和Filter臭氧测量仪)与星载TOMS(Total Ozone Mapping Spectrometer)和GOME(The Global Ozone Monitoring Experiment)仪器;2)2004~2013年期间WOUDC与星载OMI(ozone monitoring instrument)和SCIAMACHY(scanning imaging absorption spectrometer for atmospheric chartography)仪器;3)2004~2013年期间地基SAOZ(Système D’Analyse par Observations Zénithales)与星载OMI和SCIAMACHY仪器。结果表明,1996~2003年期间TOMS V8和GOME观测精度相当,分别为7.6±2.8 DU/46(其中,7.6±2.8 DU为所分析站点观测资料的平均精度及其标准差,46为站点数目)和7.6±1.5 DU/46。TOMS V8观测精度优于TOMS V7(8.5±3.0 DU/46),验证了前者对后者有所改进。2004~2013年期间OMI和SCIAMACHY在WOUDC地基站点观测精度接近,分别为6.6±1.4 DU/21和6.0±1.6 DU/21。SAOZ地基仪器精度为8.4±3.6 DU/8。对于3类WOUDC地基仪器,Brewer站点观测资料的平均精度最优(7.9±3.3 DU/12),Dobson次之(8.7±2.3 DU/19),Filter最差(14.7±4.0 DU/15)。相比于卫星,3种地面仪器观测平均精度较差(10.5±4.3 DU/46),这主要是由于Filter精度较差引起。中国境内的瓦里关(Brewer)、香河(Dobson)和昆明(Dobson)3个地基站点仪器观测精度均较优,分别为7.8 DU、6.7 DU和6.6 DU。尽管不同站点之间存在一定差异,但整体来说,地基与卫星仪器在中国境内3个站点观测臭氧总量吻合较好。 展开更多
关键词 臭氧总量 地基 卫星 精度 三重制约法
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华东乡村站点气溶胶吸收特性的观测研究 被引量:2
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作者 夏芸洁 武云飞 +4 位作者 郭振海 张井贝 肖霞 宋磊 张仁健 《中国粉体技术》 CSCD 北大核心 2017年第6期17-23,共7页
利用2014—2015年安徽淮南观测站的黑碳仪观测数据,分析华东乡村代表性地区气溶胶吸收特性的变化特征及其影响因子。研究表明,观测期间520 nm波段的气溶胶吸收系数平均为(24.6±18.4)Mm-1,且存在显著的波长依赖性,吸收波长指数平均... 利用2014—2015年安徽淮南观测站的黑碳仪观测数据,分析华东乡村代表性地区气溶胶吸收特性的变化特征及其影响因子。研究表明,观测期间520 nm波段的气溶胶吸收系数平均为(24.6±18.4)Mm-1,且存在显著的波长依赖性,吸收波长指数平均为1.3±0.2,这与该地区较高的生物质燃烧排放有关。利用吸收系数与波长的关系,分离获得生物质燃烧排放的除黑碳以外的其他气溶胶的吸收波长指数,平均为2.7±0.7,在此基础上,进一步对吸收系数进行分离,发现每年5—6月、10月到次年1月是该地区受生物质燃烧影响较为严重的时期,以2014年6月为例,本地秸秆焚烧和江浙一带污染物的区域输送过程,是导致淮南地区污染加重的主要原因。 展开更多
关键词 黑碳气溶胶 吸收系数 吸收波长指数 生物质燃烧
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安徽省淮南森林冠层辐射传输过程的特征 被引量:4
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作者 戴秋丹 郭振海 +1 位作者 孙菽芬 肖霞 《大气科学》 CSCD 北大核心 2021年第1期205-216,共12页
本文利用淮南森林观测站2018年7月1日至2019年6月30日冠层辐射观测,分析了淮南栎树森林下垫面冠层内外辐射变化特征。结果表明:(1)从春季到夏季,栎树冠层之上向下的太阳短波辐射增加,到冬季逐渐减少。从早春开始,由于叶片生长增多,冠层... 本文利用淮南森林观测站2018年7月1日至2019年6月30日冠层辐射观测,分析了淮南栎树森林下垫面冠层内外辐射变化特征。结果表明:(1)从春季到夏季,栎树冠层之上向下的太阳短波辐射增加,到冬季逐渐减少。从早春开始,由于叶片生长增多,冠层中间和冠层之下向下的太阳短波辐射下降,从秋季到冬季树叶凋落,其向下的太阳辐射增加,与冠层之上的变化趋势相反;对于向上的短波辐射,无论冠层之上、冠层中间还是冠层之下,随季节的变化都与向下的短波辐射相似,只是数值小很多。(2)冠层之上、冠层中间和冠层之下向下的长波辐射,随时间的变化从春季逐渐开始增大至夏季达到最大,随后逐渐减小并在冬季达到最小;就空间变化而言,冠层中间和冠层之下向下的长波辐射值比冠层之上的辐射值高,使得冠层对长波辐射的振幅增大,晴空条件最高可达1.3倍。(3)淮南森林区冠层之上(距地面25 m)年平均反照率为0.14,比中国北方地区(35°N)温带季风气候区(混交林为主)反照率的整体水平低0.01,表明淮南的森林茂密、灌丛更多些。(4)冠层上部分和整层的短波辐射透射率主要受叶片的影响。夏季,冠层的短波透射率平均为0.1。到了冬天,叶子凋落,透射率增加并趋于一个平稳的波动。冠层的短波辐射吸收率在夏季最高,秋季逐渐降低,随着叶子凋落在冬季迅速减小,趋于一常值。 展开更多
关键词 太阳辐射 短波辐射 森林冠层 辐射传输 反照率
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基于图像感兴趣区域融合特征的PM_(2.5)浓度预测方法 被引量:1
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作者 张雨琪 焦瑞莉 +2 位作者 薄宇 陶益凡 王立志 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期207-216,共10页
通过图像预测PM_(2.5)浓度的准确性,在很大程度上取决于模型所选用的特征参数。为丰富特征参数的表达,设计了一种基于图像传统特征与深度特征充分融合的PM_(2.5)浓度预测方法。首先,根据不同PM_(2.5)浓度下的成像差异,选定图像感兴趣区... 通过图像预测PM_(2.5)浓度的准确性,在很大程度上取决于模型所选用的特征参数。为丰富特征参数的表达,设计了一种基于图像传统特征与深度特征充分融合的PM_(2.5)浓度预测方法。首先,根据不同PM_(2.5)浓度下的成像差异,选定图像感兴趣区域,解决图像尺寸过大导致的模型运算效率较低问题。然后,针对所选取的局部图像,利用传统图像处理方法手动设计并提取图像浅表视觉特征,同时利用卷积神经网络自动提取图像深层语义特征。最后,将两种特征融合,交由卷积神经网络的全连接层实现对PM_(2.5)浓度的回归预测。预测误差比对结果显示,相比使用单种特征,使用融合特征能够有效提高模型的预测性能。 展开更多
关键词 大气污染监测 PM_(2.5)浓度 感兴趣区域 传统图像处理 深度学习 融合特征
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