2011 年3 月日本福岛核泄漏物质输运扩散路径的情景模拟和预测

2011 年3 月受日本以东地震和海啸影响, 日本福岛核电站发生核物质泄漏. 本文提出泄漏物质自然输运的3 种通道: 大气快速输运通道、海洋表层慢速输运通道和海洋内部极慢速输运通道. 基于短期气候预测模式和海洋环流数值模式, 在理想假设条件下, 对核泄漏物质的输运扩散路径进行了情景模拟和预测. 结果显示: 若泄漏源设置在近地层992hPa, 10 d 后影响范围可达北美大部地区, 但浓度比所设置的源区浓度低约6 个量级, 15 d 后可影响到欧洲, 20 d 后前锋进入中国西部地区, 30 d 后则布满整个纬带; 若泄漏源在5 km 高度, 泄漏10 d 后影响范围可覆盖欧洲, 15 d 即可布满整个纬带; 若泄漏源在10 km 高度, 10 d后即可影响中国大部分区域. 核泄漏物质通过海洋表层通道向东输运则缓慢得多, 50 d 后到达150°E 左右, 且影响范围仅在一条狭窄条带内. 大气通道影响范围巨大, 甚至可到达赤道海域上空, 但核泄漏物质的浓度很快降低. 大气环流上游如北美和欧洲的大气质量监测结果对中国具有重要的参考价值.     

福岛核事故泄漏进入海洋的~(137)Cs对中国近海影响的模拟与预测

2011年3月日本福岛第一核电站遭受海啸侵袭,引起大量放射性物质泄漏进入海洋和大气,进入大气通道的放射性物质大部分沉降于海洋上,其中进入大气中的137Cs(总量约13 PBq)有38.5%沉降于日本东部海域,对海洋造成二次污染.本文在POM环流模式中引入放射性物质在海洋中的输运、沉降和衰变的控制方程,建立了一个准全球放射性物质数值模式,模拟并预测了福岛核事故泄漏的放射性物质137Cs的长期输运情况,分析了该泄漏物质通过海洋途径进入中国近海的过程.结果表明:福岛核事故泄漏的137Cs于2013年开始对中国近海海域造成影响,其浓度和影响范围在未来5~6年将逐渐增加,2018年前后黄东海和南海北部的137Cs浓度达到最高值.南海中南部浓度小于黄东海和南海北部,且最大浓度出现时间滞后于其他海域,所有中国近海海区137Cs浓度达到最大值后在自身衰减的作用下逐渐降低;137Cs在中国近海的浓度小于外海,在黑潮外部海域由于黑潮的强流屏障作用会形成一个137Cs浓度高值区;137Cs在中国近海浅水海域上下混合均匀,在深水区上层水体的137Cs(上400 m)浓度要明显大于下层,在南海200~400 m层水体形成一个高值区.     

北太平洋副热带环流的经向输送与Sverdrup输送关系研究

基于再分析资料, 比较了应用流速资料直接计算的和基于Sverdrup关系应用风应力资料估算的北太平洋副热带环流的经向体积输送的差异. 结果表明在海洋内区气候平均状态下, Sverdrup输运与实际的北太平洋副热带环流的经向体积输送相差甚小. 对于北太平洋副热带环流的经向体积输送的10 年际变化特征, 由于海洋环流对风应力变化的响应只有当第一模态斜压Rossby波到达西边界后才能完成, 所以当应用该延迟时间修正了Sverdrup输运函数后, 修正后的Sverdrup输运与实际的经向输送的十年际变化趋势就有了很好的相关性, 特别是在西边界附近. 结果表明Sverdrup平衡不仅在气候平均意义下是副热带内区环流很好的近似, 而且当考虑了第一斜压模态Rossby波的传播时间后, Sverdrup平衡也可以很好地估计海洋环流随时间变化的特征.     

亚洲-太平洋涛动变化与北太平洋海温异常的联系

通过对观测资料的分析, 初步探讨了夏季(6~8月平均)亚洲-太平洋涛动(APO)变化和北太平洋海表温度(SST)异常的关系, 发现APO强弱的年际变化与北太平洋SST之间存在显著的正相关关系(1954~2003年间年际变化的相关系数为0.58). 夏季APO偏强(弱)时, 北太平洋SST往往偏高(低). 与APO异常相关联的动力和热力条件佐证了APO和北太平洋SST的同位相变化关系. 当APO处于正位相时, 高空东亚西风急流减弱, 北太平洋对流层低层为异常反气旋型环流控制. 此外, 北太平洋区域感热潜热通量出现负异常, 海洋得到热量, 同时, 暖水向北的异常平流输送增强. 这些变化均有利于北太平洋SST增暖, 反之亦然.     

中国北方土地利用/覆盖变化的情景模拟与预测

以北方13省(市)为研究区, 借助系统动力学(SD: System Dynamics)、人工神经网络(ANN: Artificial Neural Network)和元胞自动机(CA: Cellular Automata)模型建立了 “自上而下“和“自下而上”相结合, 数量变化与空间分布相结合的不同情景下土地利用/覆盖变化时空演变规律的动态模拟模型, 并对研究区多种土地利用/覆盖类型变化的时空特征进行模拟. 模型充分发挥了各子模型的特点和优势, 综合了土地利用/覆盖变化的宏观驱动因素与微观格局演化特征, 较全面地考虑了多种土地利用/覆盖变化驱动因子, 并引入CA模型中, 利用BP神经网络简化了CA模型模拟过程中参量权重确定问题, 提高了参量权值确定的精度和模拟结果的可靠性, 模拟精度约74%, 在一定程度上反映了大区域土地利用/覆盖变化的空间格局演变特征, 对脆弱生态区土地利用/覆盖变化的复杂性和生态环境响应研究具有一定参考价值. 模拟结果表明, 未来30 a中城建用地、林地、水体将明显增加, 耕地和未利用地将不断减少, 草地的数量则在波动变化中相对保持稳定; 空间上, 农牧交错带和东-南部地区变化最为显著.