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中国气象局成都高原气象研究所基本科研业务费专项经费项目: 作品数：24 被引量：336H指数：13; 相关作者：李跃清赵兴炳李英唐信英蒋兴文更多>>; 相关机构：中国气象局成都高原气象研究所兰州大学中国科学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金公益性行业(气象)科研专项中国气象局成都高原气象研究所开放实验室基金更多>>; 相关领域：天文地球环境科学与工程农业科学更多>>

青藏高原东部与成都平原大气边界层对比分析Ⅱ——近地层湍流特征被引量：18: 2008年; 利用中国气象局成都高原气象研究所设立在青藏高原东侧和成都平原的两个大气边界层观测站（理塘站和温江站）2007年2-4月获得的湍流观测资料，分析和比较了这两个地区近地层湍流平均场特征，湍流统计特征以及湍流通量变化特征，并对温江站能量平衡进行了初步的分析，得到了以下一些主要的结论：（1）理塘站和温江站风速均值分别为3．17m／s和1．57m／s，理塘站风向在各个方向都较均匀，温江站风向频率以东北风居多。理塘站温湿压都要低于温江站，且气温和气压的变化幅度均不如温江站明显。理塘站和温江站大气稳定度峰值分别位于±0．5和±1之间。（2）湍流在小于2m／s的风速环境中发展最为旺盛。随着风速的增大湍流强度减小迅速，U〉2m／s后湍流强度基本限定在0．5以内。理塘站湍流强度平均值分别为Iu=0．5453，Iv=0．5389，1w=0．1625；温江站分别为Iu=0．2809，Iv=0．2885，1w=0．1560。（3）两站无量纲化三维风脉动方差均符合Monin-Obukhov相似理论的“1／3”定律，其最佳通用相似函数在稳定和不稳定条件下都可以拟合得到。在近中性时，理塘站A=4．3，B=4．1，C=1；温江站A=2．0，B=2．1，C=1．2。（4）湍流通量都具有明显的日变化和季节变化特征。理塘站以感热为主，温江站则潜热占优势，但到4月份两者都基本相当。理塘站2月和3月动量通量要大于温江站，到4月逐渐接近。理塘站感热、潜热和动量通量平均值分别为52．28W／m^2，25．87W／m^2，0．076kg／（ms^2），温江站分别为15．34W／m^2，36．65W／m^2，0．061kg／（ms^2）。（5）整个观测期间，温江站的能量闭合率约为82．5％，闭合差约为17．5％。; 李英李跃清赵兴炳; 关键词：湍流强度湍流通量大气稳定度

四川省大雾时空分布特征研究被引量：27: 2009年; 采用1986～2007年四川省157个站22年大雾资料，初步统计分析了四川省大雾时空分布特征。结果表明：年平均雾日数最多的主要在四川盆地；雾日有明显的季节和月际变化，春、夏季年均雾日数较少，分布范围较小，秋、冬季年均雾日数较多，分布较广；雾大多开始于晚上20时～次日早上8时，结束于8—12时；其中持续0～3小时的大雾所占比例最大。近22年雾日年际变化趋势：约40％的观测站呈显著下降趋势，且分布集中在四川盆地，有少数的站点呈显著上升趋势。; 唐信英罗磊王鸽莫瑶; 关键词：大雾能见度

青藏高原不同地区夏季近地层能量输送与微气象特征比较分析被引量：15: 2011年; 利用2009年7月在青藏高原理塘、林芝、海北、拉萨获得的气象观测资料,对比分析了这些地区近地层气象要素、辐射收支及湍流通量日变化特征。结果表明:无论是高原东部、中部还是北部,无论是高原台地还是高山峡谷区,7月份近地层各气象要素、湍流通量、辐射收支都有明显的日变化。各地区的地表辐射、感热、潜热等最高值都出现在中午,最低值出现在早晨。地表反照率日变化均呈早晚高中午低的"U"型分布。地面热源强度在白天均为热源,正午为强热源,在夜间表现为弱的冷、热源交替出现。7月份近地层地气热量交换中,感热输送作用小,潜热输送占主导地位。动量通量和摩擦速度均在风速较大的下午较大,风速小的早晨小。; 赵兴炳彭斌秦宁生王伟; 关键词：青藏高原近地层微气象

青藏高原地表辐射的气候特征被引量：16: 2010年; 青藏高原由于条件艰苦,地面观测站点少,对其地表辐射整体特征的认识还较初步。本文利用全球能量与水分循环试验的地表辐射收支工程(GEWEX-SRB)提供的卫星资料反演的1983年7月到2005年6月的地表辐射资料,研究了青藏高原地表辐射的基本特征及云对辐射的影响。研究结果表明:①地表向下短波辐射全年均在高原西南部最大,在雅鲁藏布江下游最小;②地表向上短波辐射最大值主要出现在春季,而最小值出现的时间存在区域差异;③地表有效辐射全年均为正值,在高原西南部最大,东南部最小;④地表净辐射由南向北逐渐减少,夏季最大,冬季最小;⑤云的地表向下和向上短波辐射强迫均在高原东南部最大,西部最小;⑥云的地表向下长波辐射强迫在高原西部边缘地区最大,西南地区最小;⑦云的地表净辐射强迫春、夏季在整个高原均为负值,秋季在高原东南部为负值、西北部为正值,冬季在整个高原均为正值并且水平变化小。; 蒋兴文李跃清; 关键词：青藏高原地表辐射云辐射强迫

成都平原农田下垫面地表通量特征及能量平衡分析被引量：9: 2013年; 地表能量平衡是地-气间相互作用的重要方式,随着涡旋相关技术在物质传输和能量交换研究中的广泛应用,如何评价其观测数据的可信度则变得尤为重要。利用成都平原温江大气边界层观测站2008年观测资料,分析了农田下垫面上能量收支各分量和辐射平衡各分量的特征及变化规律,并运用最小二乘法(Ordinary Least Squares,OLS)线性回归方法和能量平衡比率(Energy Balance Ratio,EBR)方法对湍流通量(感热与潜热通量之和)与有效能量(净辐射与地表土壤热通量之差)之间的关系进行了研究,得到了一些有意义的结果。; 李英卢萍丁红英贺南郑丽英; 关键词：湍流通量能量平衡

青藏高原东部草甸下垫面涡旋相关观测数据的质量控制及评价研究被引量：8: 2010年; 目前利用涡旋相关仪观测地表通量的方法已被广泛采用,但由于涡旋相关法是建立在方程假设简化的基础上,这对观测数据的质量提出了一定的要求,所以对观测数据的处理及通量结果的质量状况分析就显得尤为重要。本文以理塘站2006年7月中到8月中的数据为例,对其进行质量控制,并将质量控制后的通量计算结果与原始值进行比较。质量控制后感热通量和潜热通量总和有所增长,动量通量值则受质量控制影响较大。质量评价的结果为:动量通量、感热通量、潜热通量中高质量数据所占比例为68.2%、60.6%、63.3%。; 张烺李跃清李英赵兴炳; 关键词：地表通量

AREM模式中引入MYJ边界层方案介绍及其试验被引量：2: 2010年; 业务实践表明,AREM模式对中国暴雨有较好的模拟能力。当前AREM模式中可供选择的边界层参数化方案比较单一,而不同边界层方案对暴雨的模拟差异较大,所以在AREM中引入一种新的边界层方案是提高其性能的一个重要方面。本文介绍了在AREM模式中引入Mellor-Yamada-Janjic′(MYJ)边界层方案的关键技术与流程,并对MYJ方案的模拟能力进行了评估。模式对2008年四川暴雨的模拟结果表明,MYJ方案有助于改善模式预报的降雨落区位置。; 蒋兴文何光碧李跃清; 关键词：AREM模式边界层方案暴雨

青藏高原东坡理塘地区近地层湍流特征研究被引量：16: 2009年; 利用中国气象局成都高原气象研究所在青藏高原东坡理塘地区建立的大气综合观测站观测资料,以2006年1月和7月涡旋相关资料分别代表冬季和夏季,分析和比较了该地区近地层包括风速、风向、大气稳定度在内的平均场特征,以及湍流强度、无量纲化风脉动方差相似性和地表通量变化特征。结果表明,1月和7月稳定度基本集中在±0.5和±0.25之间;湍流在<2 m.s-1的风速环境中发展最为旺盛,随着风速的增大湍流强度减小迅速;无量纲化三维风脉动方差符合Monin-Obukhov相似理论的"1/3"定律,其最佳通用相似函数在稳定和不稳定条件下都可以拟合得到;地表通量均表现出明显的日变化特征,1月以感热为主,潜热很小;7月以潜热为主,感热较小。; 李英李跃清赵兴炳; 关键词：青藏高原湍流强度地表通量

青藏高原东部及下游地区冬季边界层的观测分析被引量：21: 2009年; 利用2007年12月的加密探空资料,对高原东部及其下游地区的边界层结构和高原东部边界层变化对下游大气的影响进行了分析。结果表明,冬季青藏高原东部夜间近地面逆温层可以发展到平均500 m的高度,白天混合层可以发展到平均2000 m的高度。白天混合层内水汽和风速混合十分均匀,在混合层发展成熟时存在十分深厚的逆湿层。冬季青藏高原下游的四川盆地,边界层内温度日较差小,夜间逆温层把大量地表水汽截留在近地层,日出前近地层水汽容易达到饱和。白天,混合层在中午发展成熟,平均高度只有300 m。四川盆地对流层下部存在非常强的逆温层,该逆温层是青藏高原抬升地表加热和冬季盛行西风气流形成的,逆温层变化是青藏高原东部边界层温度日变化和局地西风变化的共同结果。逆温层显著改变大气动量、热量和水汽的垂直分布。与对流层下部逆温相联系的中层云对辐射的影响是造成四川盆地温度日较差和混合层高度变化的原因。; 蒋兴文李跃清王鑫赵兴炳何光碧; 关键词：青藏高原四川盆地边界层逆温层

成都市春节期间大气PM_(2.5)化学元素的特征被引量：25: 2013年; 为研究成都市春节期间大气PM2.5化学元素特征,于2010年2月10-28日在中国气象局成都高原气象研究所办公楼顶进行大气PM2.5采样。采用X-射线荧光光谱法（XRF）分析PM2.5中的无机元素。结果表明,除夕、元宵节PM2.5日均质量浓度分别为137.9μg/m3和287.5μg/m3。S、K、Cl、Al、Ba、Mg、Pb和Cu元素在除夕和元宵节2天中质量浓度是其它采样时间浓度的1.44~14.27倍;富集因子分析表明,S、Cl、K、Zn、As、Br、Sr、Cd、Sn、Ba、Pb、Cu主要是人类活动引起的各种污染所致;主成分分析得出,春节期间成都市PM2.5中的元素主要来源于烟花排放、机动车和燃煤排放;其次为冶金及机械制造等排放的烟尘。; 唐信英罗磊曹军骥王启元; 关键词：PM2 主成分分析

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