云南2009—2012年4年连旱的气候成因研究

利用云南124个气象站逐月降水资料、NCEP/NCAR大气环流再分析资料、全球海表面温度(SST)资料以及向外长波辐射(OLR)资料,分析了云南2009—2012年连续4年干旱的气候特征,并从异常大气环流、海温、局地对流等方面分析了4年连续夏季干旱发生的成因.结果表明:①云南2009—2012年干旱是一次持续时间长,跨越春、夏、秋、冬四季、影响范围广的全省性严重干旱,最严重的区域主要是滇中及滇东南.并且是发生在云南降水减少的气候背景下.②2009—2012年夏季500 hPa欧亚地区高、中、低纬度的高度场分布不是很相似,但4年的环流配置形势表明东亚冷空气路径偏东,影响中国西南地区的冷空气偏弱,不利于冷空气南下影响云南.另外2009年和2010年副高位置偏西偏强,云南在其控制之下,不利于降水;而2011年和2012年副高位置偏北偏东,其外围的水汽不易输送到云南.③2009—2012年云南大部地区及其南侧的孟加拉湾地区高度场持续偏高,孟加拉湾附近的印缅槽不活跃或偏弱,也不利于南方水汽向云南界内输送.④El Nino事件发展期、La Nina事件衰弱期以及印度洋海温偏暖时都有利于云南干旱的发生和发展.⑤2009—2012年夏季云南局地及其以南大部地区基本维持低层辐散、高层辐合的垂直散度场配置,不利于上升运动的生成和发展.孟加拉湾及南海一带基本为西北或偏东气流控制,向北输送的水汽较常年偏弱,是造成云南连续4年夏季干旱少雨异常气候的直接原因之一.⑥2009—2012年连续4年夏季云南局地对流相对常年偏弱,这也是云南降水偏少的重要因素之一.     

深圳PM2.5浓度变化趋势及其月尺度预测方法

基于深圳市环境监测站的PM2.5浓度数据以及深圳市国家气候观象台发布的月度气象监测公报,研究了2012年至2019年深圳市PM2.5浓度的变化规律,分析了PM2.5浓度与月尺度气候要素的关系,并利用多元线性回归分析法建立了PM2.5月均浓度的预测模型。结果表明：2012年至2019年深圳PM2.5浓度呈明显下降趋势,PM2.5浓度有季节性特征,干季(1~3月及10~12月)PM2.5浓度比较高,也是PM2.5污染防控的重要时段。月降水日数、月降水量以及月平均温度与PM2.5浓度的负相关较明显,偏北风频率与PM2.5浓度呈显著正相关,可一定程度上帮助预判月均PM2.5浓度。与前人研究结果相反,月平均相对湿度与PM2.5浓度呈显著负相关。包含气象因素项以及PM2.5浓度项的月平均PM2.5浓度预报模型拟合度较高,偏北风频率、月平均相对湿度是对月平均PM2.5浓度影响最大的气象因素。利用深圳市2020年数据对模型进行检验,结果证明方程对于月平均PM2.5浓度的预报有一定适用性,可较好预报PM2.5浓度月增量。     

昆明地区臭氧总量变化和气候关系的初步分析

利用１９６３￣１９９２年期间昆明地区平流层臭氧,温度以及降水量等观测资料,分析及计算了该地区的臭氧演变趋势,冷暖和旱涝指数。研究结果显示：臭氧总量的变化包含着气候异常的信号,臭氧长期变化趋势与气候变化之间有明显的对应关系。     

Amplitude of climatic changes in Qinghai-Tibetan Plateau

On the basis of ice core and meteorological data from the Qinghai-Tibetan (Q-T) Plateau, this article focuses on the discussion of the problems related to the sensitivity of temporal and spatial changes of the climate in high-altitude regions, particularly in the Q-T Plateau. The features of abrupt climatic changes of the past 100 ka, 2 000 a and recent years indicate that the amplitude of these changes in the Q-T Plateau was obviously larger than that in low-altitude regions. The scope of temperature change above 6 000 m in the Q-T Plateau between glacial and interglacial stages could reach over 10°C, but only about 4°C in low-elevation regions close to sea level. During the last 2 000 a, the amplitude of temperature changes at Guliya (over 6 000 m a.s.l.) in the Q-T Plateau reached 7°C, in comparison with 2°C in eastern China at low altitude. In the present age, apparent differences of climatic warming have been observed in the Q-T Plateau, indicating that the warming in high-elevation regions is much higher than that in low-elevation regions. The temperature in over 3 500 m regions of the Q-T Plateau have been increasing at a rate of 0.25×10¹/a in recent 30 years, but almost no change has taken place in the regions below 500 m. Thus, we concluded that high-altitude regions are more sensitive to climatic changes than the low-altitude regions.     

一类二元离散细胞神经网络的收敛性与周期解的存在性

主要研究了一类反馈矩阵为对称矩阵的二元离散细胞神经网络模型的收敛性和周期解的存在性,利用Uapunov直接方法和Lasalle不变集原理,获得了系统的稳定性、渐近稳定性、2-周期解的存在吸引性等新的结果．     

具分布延时细胞神经网络的指数周期与稳定性

研究了具分布延时细胞神经网络的全局指数周期性与指数稳定性。在没有假设激活函数是有界的、可微的、单调增的情况下,通过应用一些新的分析技巧与Halanay-type不等式方法,得到了确保延时细胞神经网络周期解存在唯一且全局指数周期与全局指数稳定的简单的、容易验证的、新的充分条件。并给出了算例及其仿真结果支持所得结论。     

线性切换系统的周期性平稳性分析

研究了线性切换系统的周期性和稳定性规律,给出线性切换系统周期性的充要条件及平稳性的充分性判据．为基于混合动态系统Ｐｅｔｒｉ网模型的混合控制器参数验证和设计提供了依据．     

青藏高原：全球气候变化的驱动机与放大器──Ⅲ．青藏高原隆起对气候变化的影响

新生代出现的几次重大气候变化事件与青藏高原形成过程中经历的几次强烈构造运动在发生年代上的良好对应关系表明两者存在紧密的联系．或许正是青藏高原的隆起导致了气候的巨大变化和现代东亚季风的形成及加强．高大的高原对大气系统有两个重要影响，热力作用和动力作用．它们在亚洲冬季形成蒙古高压、夏季形成印度低压，从而导致东亚季风出现．青藏高原越高，其对大气的作用越显著，形成的蒙古高压、印度低压和东亚季风越强大．因此，东亚季风的形成和加强是青藏高原隆起的结果．东亚季风的加强和高原动力作用使西风带波动增加，造成冰期极地冷空气不断南侵、气候波动变大．青藏高原抬升和季风造成的化学风化增强还使大气ＣＯ２含量降低、气候变冷．因此，青藏高原隆起是控制新生代气候变化的重要因素．     

气候变化的长期记忆性：理论基础与观测证实

多尺度的气候变化具有显著的长期记忆性或持续性．本文利用分数阶微积分、功率谱、自相关函数等方面的知识,推导出导致气候变化长期记忆性的理论基础：气候变化显著的长期记忆性是其变化分数阶累积的结果,其变化的功率谱指数是分数阶积分阶数的二倍．最后利用去趋势涨落分析方法从实际的观测序列分析证实了这一关系的合理性．     

基于离散小波分解的水文随机过程平稳性检验方法

检验环境变化影响下水文过程是否保持平稳性是开展水文分析与计算、水文模拟预报等的重要前提,本研究提出了水文随机过程平稳性检验方法,首先利用离散小波变换分离水文序列中的确定成分与随机成分,然后选择合适方程描述随机成分,利用Akaike information criterion和Bayesian information criterion计算最优时间滞后阶数,再采用单位根检验方法判别随机成分是否具有平稳性.人工生成序列和实测水文序列分析结果均显示,周期和趋势对随机成分的平稳性检验有很大影响,随着序列信噪比增大,检验结果的准确性变差.相比常规方法直接对原序列进行分析处理的做法,所提方法可首先准确分离确定成分并克服上述因素的干扰,因此较常规方法更加有效,进而可以得到更为合理的水文序列平稳性检验结果.