DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 暴雨是我国灾害性天气之一，由于会造成山洪、泥石流等灾害使人们财产损失严重。暴雨是由于不同尺度系统相互之间发生作用而产生的，而暴雨的直接制造者可以说是中小尺度系统 [ 1 ] [ 2 ] ，我国很多学者自20世纪80年代后，就对强对流天气进行了各种研究 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] ，但我国对于强对流天气的研究多集中于长江、华南、华北、黄河流域等地区。他们从中尺度环境场条件、发生发展的不同机制、环流背景、触发引子等各个方面开展了丰富的研究，并通过许多不同类型的天气实例分析来建立了各类强对流暴雨的物理模型，提出了预报预警着眼点 [ 7 ] ，然而对于新疆等地的强对流天气的研究分析相对较少。早在1986年张宝山等人的《新疆大降水及其预报的研究》中提到1964年在新疆才首次采用统计学，天气学和物理量诊断分析相结合的方法，并且取得了很好的结果。 新疆地处中国西北是一个大陆性半干旱气候区，远离海洋，相当大一部分农田的灌溉是使用山区的自然降水，这说明降水的多少与农田是否丰收有很大的联系，虽然说在新疆，暴雨天气出现相对较少，但它的出现往往会伴随着山区山洪暴发、农田被毁、铁路、公路遭到破坏。近十年来局地强对流暴雨天气造成的灾害在气象灾害里占相当大的比重，而伴随着全球变暖趋势，每年各类暴雨的次数在逐年增加且具有落点分散、历时短、强度大局地性强的特点，使新疆各地正在遭受着不同程度的损失，据统计每年产生的各类型暴雨灾害达40多次。暴雨天气多集中于夏季且局地性较强，本文试图从环流背景和物理量场诊断分析入手，重点分析北疆偏西地区2018年5月12日至15日一次局地大降水的特征，以了解这场暴雨的成因。历史资料显示：1958年以来，博乐地区尤其在5月没有出现过大暴雨天气，这表明，相对于夏季的强对流天气来说春季的强对流天气更不容易被人关注，从而容易引起对流天气的漏报。现阶段对于各类强对流天气从中尺度方面研究成果较多，本文在大尺度系统分析的基础上结合分析新疆及博乐地区2018年5月12至15日强对流天气来研探春季强对流天气研究及加强环流背景的认识，提高暴雨着眼点，提高预报的准确性，为今后春季强对流天气的预警预报和相应的气象服务的展开提供一定的借鉴。
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user: 2. 资料方法及暴雨过程概况 2.1. 资料方法 本文选用2018年5月12至15日新疆博州地区自动站逐时观测资料、国家卫星站提供的逐时FY-2D高分辨率卫星云图资料、新疆伊宁地区多普勒天气雷达资料、NCEP/NCAR逐日四次再分析资料(分辨率1˚ × 1˚)。 降水量级使用新疆标准，即24 小时降水量大于6.1小于12.0毫米为中雨，大于12.1小于24.0毫米为大雨，大于24.1小于48.0毫米为暴雨，>48.0毫米为特大暴雨；1小时降水量>10毫米或3小时累计降水量大于20毫米及以上定义为短时强降水。 2.2. 暴雨实况 从表1中可以看出2018年5月7日地州普遍已有降水，日降水量达到了13.4毫米，而温泉、精河、阿拉山口等地均没降水，前期的先兆性降水为2018年5月13日地州及山区局地大暴雨提供了良好的水汽环境，可以从表1中看出在5月13日阿拉山口地区的日降水量达到了49.8毫米，使用新疆标准来看已经达到了特大暴雨的标准。 Table 1 Precipitation situation of automatic weather stations in surrounding regions on May 7 and 13， 2018 (unit: mm 地名 博乐 温泉 精河 阿拉山区 7日(累计24小时降水) 13.4 0.0 0.4 0.0 13日(累计24小时降水) 7.2 3.3 3.8 49.8 表1. 2018年5月7日及13日周边区域自动气象站降水实况(单位：毫米) 从图1中可看出阿拉山口地区的较强降水时间段比较集中，在5月13日17时至23时阿拉山口降水量较强。 图1. 阿拉山口地区2018年5月13日3时至14日0时逐小时降水量(单位：毫米) 由2018年5月12日08时至5月15日10时市区及周边区域自动站数据可得市区累计降水7.2毫米，温泉累计降水3.3毫米，精河累计降水3.8毫米，而阿拉山口累计降水49.8毫米，其次根据如表2所示5月12日08时至5月15日10时区域自动站气象站资料来看强降水区域主要集中在阿拉山口以及温泉北山一带其余地区降水相对较少。 Table 2 Data of regional automatic weather stations from 08 to 10 o’clock， 12 May to 15 May 2018 (unit: mm 站名 查干屯格乡 大库斯台沟 哈日布呼 镇乌拉斯台 哈日布呼 镇珠斯仑 哈日布呼 镇莫托 哈日布呼 镇黑龙沟 查干屯格乡 小库斯台 累计24小时降水 76.6 72.1 67.0 64.9 63.6 55.3 表2. 2018年5月12日08时至5月15日10时区域自动气象站资料(单位：毫米)
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user: 3. 有利于暴雨形成的大尺度环流背景 分析2018年5月12日20时100 hPa环流形势可看出(图略)5月12日在欧亚范围内中高纬度呈两槽一脊型，而印度半岛至巴尔喀什湖附近为高压脊，里海至西欧沿岸以及西伯利亚至亚洲的大部分区域为槽区。南亚高压呈东部型，其中心在75˚E附近，5月13日08时南亚高压有两个中心，其西部高压中心位于印度半岛附近，东部有一高压中心在西太平洋洋面上，5月13日20时，位于西太平洋上的副高西伸，造成伊朗高压主体西退，使南亚高压东西震荡。通过暴雨过程分析可得，由于阿拉伯海地区上空受反气旋环流作用加强了热带海洋地区和中纬度地区之间的水汽输送，西南风将水汽进一步向北至更北区域输送，从而为此次强降水发生提供水汽条件，同时中尺度对流系统的发生发展为暴雨提供了有力的大尺度环流背景。 2018年5月13日20时，14日08时500 hPa位势高度场(图略)，可看出500 hPa欧亚范围内5月12日到13日一直维持两槽一脊型的环流形势，而脊和槽分别位于乌拉尔山地区和新地岛附近，另一槽位于西西伯利亚到中亚地区，在中西伯利亚处有−36℃的冷中心，而由于北欧脊的加强使得脊前偏北急流加强，推动了新地岛附近的低槽南压使冷空气南下，并在西西伯利亚地区形成东北西南走向的低压槽，并有相应的冷温槽与其配合，冷空气在此堆积，5月14日08时咸海附近的短波槽略有东移至巴尔喀什湖附近，槽前西南气流与位于中亚地区的槽汇合，水汽通道打开并得以补充，为其提供了稳定的水汽条件，与此同时主槽在东移过程中逐渐减弱，冷空气在地州偏北地区堆积于此同时由于高空冷，低空暖的配置为对流的发生发展提供了有利因素，又由于下游脊的阻挡，低槽北上，对地州偏北地区造成了一次大降水天气，并在5月14日20时完全移出，而分析高空形势来看在700 hPa位势高度场中也维持两槽一脊的经向环流且在阿拉山口附近存在冷式切边，在13日由于冷式切变线的加强，加剧了上升运动，并进一步加强了水汽输送，为暴雨的产生提供了水汽条件和动力条件，在850 hPa位势高度场中存在一条西北方向的急流带，而降水区位于急流带底部这有利于阿拉山口突发性降水。 由2018年5月13日08时200 hPa风场(图2)可看出北疆偏西地区及附近是偏西风，而急流轴位于45˚N附近，急流核心最大风速达到54 m/s，而降水区位于平直西风的急流轴入口区南侧，在急流轴的北侧有偏差风的辐合，南侧有偏差风的辐散，使得该地区的偏西风转变为西南风。整个天气过程中急流带移动比较缓慢，其急流的范围在继续扩大，有很强的抽吸作用，而高层的抽吸作用有利于中低层的辐合上升，这在一方面有利于产生上升运动使得在急流入口处产生辐合上升运动，而另一方面由于急流入口处北侧存在冷气辐散满足了暴雨产生的底层辐合高层辐散的条件，而位于底层急流处辐合上升对减压有一点的帮助，为低值系统的发展提供了良好的条件使得暴雨天气更加强盛。另外，强降水落区一直处于副热带大槽底前部，配合西南风，说明前期的水汽输送持续时间长，这为降水提供了有利的水汽条件。 从以上的分析来看，有利于该地区的降水出现，但并不能说明就可以产生大暴雨。下面就继续进一步讨论在中小尺度天气系统与用物理量诊断分析、及不同方面来分析暴雨产生的原因并来进一步说明。 图2. 13日08时200 hPa风场(200 hPa风场阴影区为风速大于40 m/s的区域(单位：m/s))
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user: 4. 中小尺度天气系统 4.1. 中尺度环流 2018年5月12日20时700 hPa风场和水汽通量(图3a)来看有一条冷式切变存在于阿拉山口上空附近，在阿拉山口至准噶尔盆地有西北风与西南风的切变和风速的辐合；13日08时冷式切变有所加强，加剧了上升运动，这说明在上游地区不仅有水汽的辐合，也有冷空气的补充，这说明在这范围内有利于水汽的集聚与输送，水汽条件较好更有动力条件有利于降水的发生，在暴雨发生前，巴尔喀什湖以南地区有西南风，而在地州上空有偏西风，巴尔喀什湖以南的西南暖湿气流不断为降水区输送水汽，并且在西南风和西风的共同作用下，为暴雨提供了充沛的水汽条件，并与阿拉山口区暴雨有很好的对应关系；而在13日08时850风场和水汽通量(图3b)分析得13日08时850 hPa风场上，45˚N至50˚N有一条急流带，但是方向是西北方向，并且维持时间相对较短，降水区处于急流带底部，从12日20时至13日20时都有风速上的辐合，12日20时在里海偏南处有一相对较大的水汽通量大值区，并在13日08时以西南路 分析冷空气的活动的动力触发机制来看，分析500 hPa欧亚范围内5月12日至13日一直维持两槽一脊的经向环流，脊位于乌拉尔山地区，一支槽位于新地岛附近，另一低槽位于西西伯利亚到中亚地区，在中西伯利亚处有−36℃的冷中心，当北欧脊加强时，脊前偏北急流加强，推动新地岛附近的低槽南下削弱乌拉尔山地区的高压脊，导致冷空气南下，在西西伯利亚略微转横形成东北、西南向低槽，有相应的冷温槽与其配合，冷空气在此堆积，5月14日08时咸海附近的短波槽略有东移至巴尔喀什湖附近，槽前西南气流与位于中亚地区的槽汇合，水汽通道打开并得以补充，提供了稳定的水汽条件，而5月12日08时850 hPa温度场上，温度槽位于巴尔喀什湖北侧，北疆偏西受浅温度脊控制，而由于其高空为冷槽，低空为暖槽，其温差较大达到了30℃，为暴雨的产生提供了有利的热力条件。850 hPa温度槽线位于72˚E~75˚E (西南~东北)、在45˚N~55˚N的狭窄范围内有四根温度槽线并配合−9℃ΔT24中心，锋区位于上游。之后到5月15日温度槽南下影响博州地区，并在15日凌晨温度降到最低。500 hPa上冷温中心位于西伯利亚北部，冷中心为−32℃，在南压过程中，使高空槽中冷空气得以补充。冷空气的补充加强，使水汽有了动力条件为强降水提供了有力的条件。 图3. (a) 2018年5月12日20时700 hPa风场和水汽通量图、(b) 13日08时850风场和水汽通量图(红色标记区为新疆地区，紫色为风向标(单位：m/s)，水汽通量单位：g/cm·hPa·s) 4.2. 中尺度云图分析 借鉴前人研究成果来看暴雨是由于环流背景及中尺度系统和各类物理量、地形等相互作用而产生的而不仅仅是由单一系统造成的。卫星云图相对于中小尺度系统，高低空急流来说反映比较清楚，故是分析相互作用的有力工具 [ 8 ] 。 强烈的上升运动是暴雨产生的条件之一，而上升运动是由于低空辐合，高层辐散的作用机制而产生的 [ 9 ] ，在此次将水中高空急流处于辐散区，而低空急流处于辐合，这有利于暴雨的产生 [ 10 ] 。卫星云图能真实地、完整地显示出云的演变，揭示出天气系统的发生、发展与演变，确定高空急流的特征，并可以识别、确定其位置，如红外云图4，2018年5月12日08时图4a所示12日08时冷锋云系在巴尔喀什湖附近生成，博州上空云系较少，12日15时，此云系加深发展，移速缓慢，逐渐发展为典型的锋面气旋云系，并开始影响地州西部，降水陆续开始，15时30分至22时，巴尔喀什湖附近的云系在东移北上，南疆西部北上的南支云系开始影响北疆偏西地区并东移北上，5月13日19时开始巴尔喀什湖南侧的一条整齐的云带北上开始影响博州地区，云顶亮温增强，中心和边缘的色差明显，覆盖了地州大部分地区，其中博乐站在20时TBB值为−48℃，随着主槽和地面冷锋进入，5月13日22时~23时，缓慢东移的云系在温泉至阿拉山口一带突然加强，阿拉山口TBB值为−52℃云团发展旺盛，降水量增大，5月14日又有一云带扫过降水区，14日10时快速减弱，降水趋于结束，14日18时云团尾部移出，至此本次强对流过程基本结束。由此推出TBB值越小，降水越强，此次天气锋面云系与环流形势配合较好，主要由巴尔喀什湖南部云系不断东移北上发展影响北疆西部从而造成山区强降水。 通过分析暴雨过程的卫星红外云图演变特征来看，在阿拉山口暴雨过程中使该地区产生暴雨的云团在其不同阶段基本都处于阿拉山口和温泉北山一带。阿拉山口处于降水云团的中心地带，为大暴雨；温泉一带也为大暴雨，而精河等地处于降水云团外围只是略有降水，此次山区大暴雨的重要原因是巴尔喀什湖南部云系不断东移北上发展影响造成的。由于可以用多普勒雷达对各类灾害性天气进行相应的分析，因此选用多普勒雷达回波，选用伊宁雷达站多普勒雷达资料来分析是由于博州地区没有相应的天气雷达设施，由于两市中间的距离和中间相隔海拔相对较高的天山山脉，可能会造成雷达回波在云层厚度方面不能真实地反映降水区当时的真实情况，因此在回波强度上可能相对有所减弱。从5月13日多普勒雷达回波组合反射率因子图(图略)来分析，结果是在整个降水过程中雷达回波的形势主要是以带状回波为主并在此过程中不断地缓缓东移，使得在博州地区降水时间相对较长而由于天山山脉的阻挡使得雷达回波强度相对减弱。从其回波发展过程来看，博乐地区发生暴雨前在其巴尔喀什湖附件范围内已有少量的带状弱回波生成，并随着时间的推移逐渐到达阿拉山口和温泉一带造成降水。 图4. (a) 12日08时卫星红外云图、(b) 13日20时卫星红外云图、(c) 14日10时卫星红外云图(单位：亮度温度/℃)
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user: 5. 各物理量的诊断分析 5.1. 涡度和散度 高层辐散，底层辐合是暴雨形成并发展的动力条件，此次过程涡度场分析来看此次天气涡度场整层在博州都表现不好，其次来分析暴雨区的散度场散度垂直分布可知，500 hPa以上降水区散度为正，500 hPa以下散度为负，一方面由于高层辐散的抽吸作用给予气流补偿，使得垂直运动得以增强和发展，另一方面由于垂直运动加强，处于底层的水汽进一步向上输送促进底层辐合，使得水汽循环加强进一步加强了水汽向暴雨区输送，这有利于中小尺度系统的强烈发展。从阿拉山口单站的空间垂直剖面图(图5b)上可以看到在2018年5月13日08时，阿拉山口中低层有−50 × 10 −5 s −1 的辐合中心，高层有60 × 10 −5 s −1 的辐散中心，且与博州地区暴雨产生的时间相吻合，这说明暴雨区就在高层辐合，底层辐散的相叠置区发生。 5.2. 垂直速度 在分析暴雨过程中对垂直速度进行一定的分析是很有必要的，而垂直速度的计算方法有很多，但一般考虑到最后的积累误差“均匀”分摊到各等压面层上主要倾向于用运动学的方法，这方法主要面临的困难是咋么样处理由于风速不精确而产生的误差。垂直速度分布图上2018年5月13日08时，北疆偏西850~200 hPa整层都为上升运动，最大上升速度中心在500 hPa、700 hPa均为−40 × 10 −3 hPa·s −1 ，并且大值区位于阿拉山口地区，阿拉山口单站剖面图(图6)上垂直速度在12日20时~14日08时中低层至高层都为负值，可以得出阿拉山口地区上空有强烈的上升运动，而这有利于暴雨产生的不稳定能量条件，这说明上升运动将会触发不稳定能量的释放，这位阿拉山口地区大暴雨的产生及发展提供了动力条件。 图5. 阿拉山口站散度剖面图(单位：散度/10 −5 s −1 ，涡度场/10 −5 s −1 ) 整体分析可知，发生暴雨天气时，中低层系统处于涡度的正值区、处于垂直速度的负值区，而高层来说处于散度正值区，从此分析可知暴雨区上空高层辐散，底层辐合的配置，这也从另一方面说明了高层辐散底层辐合是暴雨产生的条件之一。 图6. 阿拉山口单站垂直速度剖面图(单位：(hPa·s − 1 )) 5.3. 水汽通量 水汽通量它的大小一般与空气密度和比湿有一定关系。水汽通量也可以分为水平输送通量和垂直输送通量，而我们经常说的水汽输送是指水平方向的水汽输送，它在垂直方向上也有水汽交换。也可以说大气中的水分随着气流从一个地区输送到另一个地区或由低空输送到高空的现象 [ 11 ] 。 在分析暴雨时，我们应考虑水汽条件，因为充足的水汽是暴雨形成的必要条件，而通过分析可得仅仅依靠一个地区已有水分是无法形成暴雨，因此需要有充足的水汽持续的输送。2018年5月12日20时700 hPa风场和水汽通量分析可得由于阿拉山口上空存在冷式切变，到13日08时有所加强使得上升运动加强，从水汽通量来看，在暴雨发生前，巴尔喀什湖以南有西南风且其有中心强度为18 k/kg的水汽通量大值区，北疆偏西地区上空有偏西风且其有中心强度为16 g/(cm·hPa·s)的水汽通量大值区，巴尔喀什湖以南的西南暖湿气流不断的为博州地区输送水汽，在西南风与西风的共同作用下，增加了局地水汽含量为博州地区的大降水提供了充沛的水汽条件。而在阿拉山口附近水汽通量为博州的最大值区域，水汽通量值为8~10 g/(cm·hPa·s)，这与阿拉山口的大暴雨有很好的对应关系。13日08时850 hPa风场上，45˚N至50˚N有一条急流带，但是方向是西北方向，并且维持时间较短，博州处于急流带底部，从12日20时至13日20时都有风速上的辐合 。从水汽通量上看，12日20时在里海偏南处有中心值为20 g/(cm·hPa·s)的水汽通量大值区，13日08时以西南路径移至博州地区，全州范围在10~20 g/(cm·hPa·s)之间，在14日08时迅速减小为4~8 g/(cm·hPa·s)之间，也与阿拉山口突发性大降水有很好的对应。 5.4. 比湿 比湿是表示每一克湿空气中含有多少克的水汽的物理量，在大气饱和达到相当大的情况下暴雨才可能产生，因此分析比湿必不可少，分析结果得：2018年5月12日20时~13日20时，在中低层有大于6 g/kg的比湿中心，整个天气过程中博州全区中低层比湿随着天气的进程从大变小，从700 hPa比湿来看，全州在4 g/kg范围内，6 g/kg的比湿中心靠近阿拉山口地区，暴雨是在大气饱和比湿达到相当大的数值以上才形成的，这与大暴雨中心较吻合。
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user: 6. 结论 本文分析了2018年5月12日至15日发生在北疆偏西地区的一次大暴雨天气过程，通过诊断大尺度环流背景、暴雨的影响系统，以及相应的物理量，得出以下主要结论： 1) 此次影响博州地区暴雨天气的主要原因是其高空冷槽与地面冷锋的共同作用而引起的。 2) 暴雨过程前北疆西部博州地区出现了先兆性弱降水，虽然释放了部分不稳定能量，但降水湿润了干燥空气，加强了水汽循环，使水汽的垂直交换加大，对大降水出现有利。而500 hPa至200 hPa西风急流的动力抽吸作用为此次强降水提供了强有力的动力条件，200 hPa高空急流带移速缓慢，700 hPa低空急流与之形成相反的辐合辐散配置，并为降水提供水汽输送，700 hPa切变线有利于低空水汽的辐合抬升。地面冷空气在东移过程中受东低西高地形影响，会出现爬坡和水汽的辐合抬升，从而利于降水增幅。 3) 卫星云图的演变与暴雨强度和落区有着很好的对应关系，高时空分辨路的卫星云图资料较好的监测到此次北疆偏西地区降水过程中云系的发展演变过程，为此进一步认识各种天气系统的反生、发展、减弱及消亡过程提供了有效的途径。从雷达回波来看，回波以带状回波为主，但回波强度相对较小持续时间较久。因此，本次北疆西部山区局地大暴雨的触发机制是巴尔喀什湖南侧温度槽南压，降水区强烈而持续的上升运动及地形作用的共同影响。
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user: 摘要 本研究利用中国观测土壤湿度和GLDAS-NOAH土壤湿度资料，通过对比分析，研究了GLDAS-NOAH土壤湿度资料在中国区域的适用性。结果表明GLDAS-NOAH的土壤湿度模拟结果可以较好的反映中国观测土壤湿度的空间分布状况和时间变化趋势。模拟的土壤湿度呈现出由西北向东南递增的分布格局，低值区位于新疆南部和内蒙古中部，和高值区位于湖南东部，江西中部。观测土壤湿度从浅层(0~10 cm)到深层(0~50 cm)显著增大，而模拟土壤湿度随深度无明显变化。在时间变化上，模拟和观测土壤湿度都在东北平原、河套地区和新疆南部呈现出减小的趋势，在河套地区、辽宁土壤湿度都有增加的趋势。在对东北、河套和江淮三个地区进行详细模拟效果分析中，在江淮地区模拟的效果最好，河套次之。GLDAS-NOAH土壤湿度资料存在不足之处，即对深层(0~50 cm)土壤湿度的模拟效果较差。
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user: 1. 引言 土壤是人们赖以生存的根基，与人们的生产生活密切相关。“既要金山银山，也要绿水青山。”土壤湿度是表征土壤干旱程度的重要物理量，不仅能直接影响植被面积和植被物种种类多样性，还能影响全球气候变化。是除海表温度外，对全球气候变化影响最大的因子。同时，土壤湿度在气象预报中有着不可替代的地位。通过读取土壤湿度，能够知道土壤反射率、热容量等下垫面性质变化，了解地表的物质和能量的变化，进而预测局地天气和气候状况。同时，土壤湿度直接水循环，在水资源的变化中起着重要作用。所以研究分析土壤湿度在中国区域分布状况和时间变化对中国的降水预报和气候预测，以及水资源的合理利用有着重要意义。 随着越来越多的研究表明，天气和气候变化会受到土壤湿度空间分布差异的影响。这是因为土壤能有效记录降水过程，这种土壤湿度的记录功能被称作土壤的“记忆作用” [ 1 ] ，这种记忆性在浅层较短，在中深层较长。对气候变化有很强的反馈作用。对天气和气候模拟的影响可以维持20~110 d不等。刘永强和叶笃正(1992)的模拟结果表明，土壤湿度在短期气候变化中起着比土壤热力状况更重要的作用 [ 2 ]。张文君(2008) [ 3 ] 等人利用中国区域土壤湿度观测资料研究发现中国区域土壤湿度的基本特征是有西北向东南呈梯度增加，呈现出东北和华南湿、华北和西北干的分布型。赵俊芳(2010) [ 4 ] 等人基于湿润指数对中国未来2050年前的土壤湿度做了预测，结果表明，2050年前，中国气候总体上呈暖干趋势，局部有变湿的趋势。由于土壤湿度在空间上是不连续的，而且我国气象站的密度较小，建新站的成本太高，所以在土壤湿度观测资料这方面，我国十分缺乏，这给对土壤的研究工作带来了较大的困难，给对气候变化预测带来了困难。因此，采用模式模拟的土壤湿度资料替代观测土壤湿度资料成了唯一途径。纵览全世界，模拟最好的、应用最多的陆面同化系统的有：ELDAS (欧洲陆面数据同化系统)、GLDAS (全球陆面数据同化系统)、NLDAS (北美陆面数据同化系统)。ECMWF (欧洲中期数值预报中心)再分析资料、NCAR & NCEP (美国国家大气研究中心和国家环境预报中心)再分析资料，以及一些高校及机构推出的再分析资料是目前全球应用最为广泛的再分析资料 [ 5 ]。刘火霖等人对Noah-LSM模式和CoLM模式的青藏高原中部陆面过程进行对比分析，研究表明两个模式模拟的土壤湿度的变化趋势模拟较好，但存在较大偏差 [ 6 ]。田静等人对GDAS数据和NOAH陆面模式在中国区域的应用做精度检验，研究表明Noah模拟的0~10 cm土壤含水量数据在时间变化趋势上与地面观测结果一致，但在具体量值上存在较大差异 [ 7 ]。采用较好的土壤湿度资料强迫气候模式，能够提高晚春、夏季陆表温度和降水的潜在可预报性。进而提高预报水平。但是不同地区，土壤湿度对降水的反馈是不同的。例如，针对1993年夏季美国中部地区，一些试验结果指出，土壤湿度和降水存在负反馈或弱的正反馈机制，也有试验结果表明，对于干和湿的土壤湿度降水都减小 [ 8 ]。但是主流是，在北美土壤湿度和降水的相互作用呈正反馈过程。 本文旨在对GLDAS-NOAH土壤湿度资料在中国区域的适应性分析，了解GLDAS-NOAH土壤湿度在中国的适用区域，适用年限。同时也为进一步改进GLDAS-NOAH模式的陆面过程描述(或参数化)提供依据和方向，增加模式的多样性、可靠性和适用性。
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user: 2. 数据和方法 本文采用的是时间尺度为1981~1999年4~10月份，空间分辨率为1˚ × 1˚，时间分辨率为月的GLDAS2.0-NOAH模式数据。与模式进行对比的站点资料来自国际土壤湿度网(The International Soil Moisture Network)，中国区域40个站台(1981年到1999年)的资料，这些土壤湿度资料土壤湿度单位已经被换算成立方米比立方米，可以直接用于对模式模拟评估与改进(在这40个站点中，由于其中10个台站由于位于灌溉区，灌溉区的土壤湿度受人为因素影响较大，存在较强的不确定因素。所以将这10个站点剔除，仅分析自然条件下，受人为影响较小的30个站台的土壤湿度情况)。 本文首先分析GLDAS-NOAH模式和观测土壤湿度在中国区域的1981~1999年4~10月份的平均空间分布图，并分析其偏差百分比。其次分析两者的时间变化趋势图和相关系数图，突出两者的相关程度。最后，将观测资料分为三个主要区域(东北、河套、江淮)，做这三个区域的区域平均时间变化图，对比模式和观测资料的不同；然后再一一讨论中国的三个区域(东北、河套、江淮)的模拟情况，通过计算这三个区域的模式数据和观测数据的模拟偏差、相关系数和均方根误差来判断两者的相近程度(土壤湿度单位为m 3 /m 3 )。
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user: 4. 结论 本研究利用GLDAS-NOAH土壤湿度资料同1981~1999年中国区域土壤湿度资料同站点观测土壤湿度资料做分析对比，研究GLDAS-NOAH土壤湿度资料在中国区域的适用性。主要得以下结论： GLDAS-NOAH土壤湿度与观测土壤湿度之间的相关程度较大，能够较好地模拟出中国区域观测土壤湿度的空间分布和时间变化情况。较准确的模拟出站点资料在三个区域，东北地区土壤湿度最高，江淮次之，河套最低的空间分布状况。较好的模拟出站点资料东北地区和河套地区变干的时间变化趋势。 在模拟的平均空间分布上，模式模拟的土壤湿度呈现出东南向西北，土壤湿度不断逐渐减小的情况，这与我国现实情况一致。其中新疆南部、内蒙古西部等区域是模拟土壤湿度最小的区域，而东北平原、长江流域及其以南区域为模拟土壤湿度最高的区域。 在模拟土壤湿度时间变化分布上，GLDAS-NOAH土壤湿度在深层(0~50 cm)和浅层(0~10 cm)变化基本上等同于观测土壤湿度地变化，模拟情况很好。土壤湿度在黑龙江、吉林和河套地区呈减小趋势，其中，变干趋势最大值位于河套地区和黑龙江西部；变湿趋势最大值位于江淮地区和辽宁。所选取的三个地区地模拟与观测土壤湿度都显著性相关。三个区域都发现一个共同特点，模式的浅层模拟和深层的模拟结果较为相似，但是，浅层的模拟效果要比深层模拟效果要好得多，特别是时间变化趋势上。 虽然GLDAS-NOAH土壤湿度资料在空间上和时间变化趋势有模拟效果较好。但是，仍存在以下问题：一、模拟精度较差。在数值方面，明明浅层土壤湿度的偏差百分比要大，反而相关性较好；深层土壤湿度反之，偏差百分比要小，反而相关性较差。二、模拟土壤湿度资料的分层与站点观测资料分层不一致。三、采用地站点观测资料还是较少，只有30个站点资料，对中国而言还是太少了，存在较大误差。
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user: 摘要 利用NCEP再分析资料、余姚自动气象站观测数据以及RGP-HATPRO型微波辐射计资料，对2017年7月14日傍晚到夜里发生在余姚的一次强对流天气过程进行综合分析。结果表明，该次强对流过程是副高边缘发生的准正压类的强对流过程，大气层结无明显“上干下湿”结果，不利于冰雹发生，而较高的K指数、CAPE值则非常利于短时强降水、雷暴大风的出现，与实况较为吻合。强对流天气过程发生前通过微波辐射计得出的综合水汽含量维持在52 kg/m 2 以上、K指数高达40℃、CAPE值达2000 J/kg以上，抬升指数低至−10，与通过探空数据得到的强对流触发阈相对，K指数和CAPE值要高的多，而抬升指数则小的多，通过进一步统计多个对流过程得到基于微波辐射计对流指数的经验阈值，对日常预报将有显著的促进作用。
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user: 1. 引言 强对流天气是发生在中小尺度天气系统，具有明显的突发性、移动迅速、天气剧烈、破坏力极大等特征，同时常伴有雷雨大风、短时强降水、冰雹等天气现象 [ 1 ] [ 2 ]。余姚属浙东盆地山区和浙北平原交叉地区，地处北亚热带季风气候区，四季分明，光照充足，气温适宜，雨量丰沛 [ 3 ]。每年夏季余姚地区常出现午后强对流天气，夏季强对流天气不仅经常伴有短时暴雨，同时伴有强雷暴、大风和冰雹等灾害性天气，经常给人民生命财产安全带来巨大的影响。由于夏季强对流多发生于中小尺度的云团，常规的天气尺度的天气分析对于强对流预报的准确性有非常大误差，目前强对流预报也是天气预报中的一个难点，对于气象业务就是尽可能提前做出服务，多手段监测是提高服务质量的重要途径。 微波辐射计可以反演大气层温度、湿度以及液态水的垂直剖面情况，可实现对温度、湿度、液态水含量的连续监测，监测资料具有时间分辨率高、精度高的优点，分析微波辐射计资料可以得到短时临近天气预报指标，对降水、冰雹天气又重要的预警和指示作用 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。黄晓莹等 [ 2 ] 发现微波辐射计监测显示的降水情况和实况基本相符，与探空数据相比，微波辐射计的大气温度、湿度廓线等天气要素的垂直分布合理。计算分析K指数、深对流指数CAPE、对流有效位能SDCL等常用参数，并选取个例进行分析，结果显示对流参数变化情况与实际降水的强度有对应关系。郑祚芳等 [ 8 ] 发现微波辐射计对降水的预报具有指示意义，特别是云中液态水含量急剧增减过程对降水过程指示意义更大。陈宏尧提出探空资料可以作为衡量微波辐射计的标准，姚作新分析了温度、相对湿度误差情况及产生的原因，结果显示微波辐射计提供的垂直廓线图在监测和分析天气系统方面有一定的优势，但探测准确性略差。赵玲等 [ 9 ] 发现微波辐射计与探空数据总体相似，温度、湿度的相关系数分别为0.994和0.697，二者均能反映温度随着高度递减的趋势。微波辐射计在天气预报预警中的应用越来越多 [ 10 ] - [ 15 ]。
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user: 2. 资料 2.1. NCEP再分析资料 NCEP再分析资料是由美国环境预报中心提供的逐6小时格点资料，水平分辨率1˚ × 1˚，研究时段为北京时间2017年7月14日08时。本文天气形势分析资料采用NCEP再分析资料进行分析。 2.2. 自动气象站数据 使用余姚国家一般气象站和区域自动气象站的观测数据，对强对流过程的降水、大风进行统计，分析强对流过程前后气象要素变化情况。 2.3. RGP-HATPRO微波辐射计资料 RPG-HATPRO型地基微波辐射计(见图1)由德国RPG公司制造，主要由微波扫描镜、分光镜、微波接收器组、微波窗口、红外辐射计、方位定位仪、内置定标黑体、鼓风机、加热器、降雨传感器、地面面气象传感器、GPS时钟、电源系统、数据通信光纤和稳固支架等构成。采用多通道并行测量，具有7个频率51~59 GHz的温度通道和7个22~32 GHz的湿度通道。 图1. 微波辐射计的结构 RPG-HATPRO型地基微波辐射计根据接收不同频率下的辐射信息，产生电压信号(0级数据)，由定标结果将电压数据转换为亮温数据(1级数据)。根据亮温数据，利用本地多年探空资料正向模拟微波辐射，并结合红外仪和地面微型气象站，采用神经网络和回归算法反演0~10 km高度范围内的温度、湿度、液态水廓线、液态水路径(LWP，即单位面积垂直气柱内积分的液态水含量)、综合水汽含量(IWV，即单位面积上的整层水汽积分量)等2级数据，同时根据气象学原理、微型自动气象站数据生成地面气象参数、对流稳定指数等其他数据(表1)。0~2级数据及其他数据均可同时保存。 Table 1 Data products of PRG_HATPR 0级数据 1级数据 2级数据 其他数据 检测器 电压数据 亮温 边界层亮温 红外仪数据 边界层温度廓线 对流层湿度廓线 对流层温度廓线 液态水廓线 液态水路径 综合水汽含量 地面气象参数 降水状况 云底高度 对流稳定指数 内无数据 表1. 微波辐射计的数据产品 余姚国家一般气象站(121˚8'， 30˚1')微波辐射计于2017年1月1日正式投入使用，期间仪器稳定运行，本文对2017年7月14日的强对流天气的温度、湿度、综合水汽含量及对流指数等微波辐射计数据进行分析。
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user: 3. 天气概况及环流形势 3.1. 天气概况 2017年7月14日受副热带高压影响，全市大部分地区出现高温天气，平原地区日最高气温达到39℃~40℃，傍晚到上半夜余姚全市出现强对流天气，并伴有强雷电和雷雨大风，面雨量6.5毫米，最大国家站46.1毫米，强降水落区恰好集中在余姚城区一带，其中国家站19时一小时雨强19.6毫米，有11个站出现8级及以上大风，最大国家站 24.5 米 每秒(10级)，其次姚家站和文山站 19.5 米 每秒(8级) (见图2)。 图2. 2017年7月14日余姚日最高气温(a)、过程雨量(b)、过程极大风速(c)分布图 3.2. 大气环流形势 2017年7月14日上午8时余姚位于500 hPa位于副热带高压控制，前期天气晴好，气温上升较快，使得能量迅速积聚，有利于余姚地区大范围高温天气的出现，高温出现往往都会超过对流温度，大大加强了午后强对流发生的热力条件。由于处在副高的边缘，受西南气流影响，大气层结稳定性较差，为强对流的发生提供了较好的不稳定条件，中低层均为西南暖湿气流，为余姚上空带来一定的水汽，同时上游地区还有低涡在逐渐东移，850 Hpa有弱切变存在，天气形势有利于强对流的发生。加之，余姚复杂的地形条件，地面受热不均匀的程度较大，从而有利于对流云的产生(图3)。综合来看，整个天气形势非常有利于强对流天气的发生，是一种准正压类的强对流过程。 图3. 7月14日08时500 hPa (a)和850 Hpa (b)位势高度场(等值线)、温度场(虚线)和风场(风杆)
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user: 4. RPG-hatPro资料对比分析 探空曲线和对流指数在强对流预报中发挥着重要的作用，本文基于RPG-HATPRO资料对余姚2017年7月14日强对流天气前后探空曲线和对流指数特征做逐一分析，探究微波辐射计资料在强对流天气预报预警的作用。 图4. 余姚国家站7月14日8时至15日7时逐小时极大风速变化 通过余姚国家站7月14日至15日小时极大风速的变化图(图4)可以看出，风速剧烈变化时段出现在14日19时前后，18时至21时连续三小时的极大风速均达到20 m/s以上，是强对流天气最剧烈的时段，因此本文取16时数据表示强对流发生前的状态，20时数据代表强对流发生时的状态，23时数据代表强对流发生后的状态。 4.1. 温度和湿度廓线 图5分别代表了强对流发生前、发生时和发生后的对流层温度廓线，可以看出，强对流发生前整个对流层大部分都是非饱和状态，但相对湿度均较大，仅5.8千米高度附近出现水汽饱和，大气层结并未出现“上干、下湿”下的较强热力不稳定层结，此种情况发生较强强对流天气，往往是对应短时强降水，发生冰雹的概率相对较小 [ 16 ] ，而实况确实也没有出现冰雹，出现了短时强降水，说明微波辐射计探空数据有较强的参考性。强对流发生时整层大气是非饱和状态，非常明显的是整层大气的相对湿度非常接近，这可能是由于强对流时大气剧烈运动混合较为均匀所致，而对流发生后的温度廓线与强对流发生前和发生时也有较大的差别，强对流发生后的温度廓线在3.8千米以上的对流层大气均饱和或者接近饱和的状态，但是在3.8千米以下特别是在1千米左右的边界层，存在明显的干区。可见，微波辐射计探空数据时间的连续性为强对流天气的过程变化研究提供了非常精细的大气状态数据。 4.2. 综合水汽含量 从综合水汽含量的日变化图上(图6)可以看出，在强对流发生前，即下午16时之前余姚上空的水汽含量稳定在52~58 kg/m 2 之间，变化幅度较小，16时以后综合水汽含量则有较明显的上升趋势，并在17:30~19:30之间伴有跳跃式上升，达到高值区间，均超过65 kg/m 2 ，在19:28分前后达到最大值80.1 kg/m 2 。这段时间也恰好与强对流天气最剧烈的时段相对应，不难发现这段高值雨降水时间也有较好的对应，而在20:31~20:41分短短10分钟内，综合水汽含量则有急速下降的过程，最低降至45 kg/m 2 ，此时降水基本停止，之后则逐渐回升，再次回升到50~60之间，此时强对流已经结束，天气状况趋于稳定。 图5. 强对流天气发生过程前(a)、中(b)、后(c)探空曲线 图6. 2017年7月14日综合水汽含量变化图 4.3. 对流指数 产生强对流天气需具备基本的不稳定能量、水汽条件、触发抬升机制，因此不稳定能量是必要条件之一。描述不稳定度的指数很多，如SI、K指数、LI、CAPE等，RPG-HatPro型微波辐射计反演得到的稳定度指数包含K指数、对流有效位能Cape值、抬升指数LI、总全指数。 从图7可以看出，K指数与总全指数的变化基本一致，强对流发生前后K指数均处于较高的水平，天气发生前K指数值高达40左右，说明微波辐射计反演的对流指数对该次强对流过程有很好的指示意义，而微波辐射计可以做到实时监测的特点，进一步证明了微波辐射计在强对流短临预报中可以发挥的巨大作用，强对流发生后，有快速下降的过程，强对流结束后又有所回升，最后仍然在40左右，而总全指数虽然发生后和发生前都处于较高水平，但强对流结束后总全指数有整体下降，由50附近降至47左右。指数、沙氏指数和KO指数变化特征与K指数类似，均是强对流发生前和结束后相对稳定，天气发生时变化较大，不过可以看到通过RGP-hatpro反演的抬升指数在前对流发生前一度低至−10左右，比通常的探空数据的得到的要小的多，而K指数也是比探空数据要大些，说明微波辐射计反演的对流指数敏感性更大，数值明显偏大或偏小。 图7. 各种对流指数及降水监测情况时间变化图(黑色线为抬升指数，绿色线为总全指数，青色线为沙氏指数，红色线为KO指数，蓝色线为K指数，灰色线为CAPE值) 此次强对流个例过程中几种对流指数变化最为剧烈的要属对流有效位能，在强对流天气发生前的7个小时(10时~17时)里CAPE值一直高达2000 J/kg以上，影响过程中，CAPE值发生了两次陡降和陡升的过程，而这四次过程与大风变化和降水强度变化具有很好的对应关系，对流有效位能的谷值与降水的集中时段和风力最大的时段相对应，体现出了大气能量局部地区急速释放的过程，强对流天气结束后CAPE值有快速回升的过程，说明周边大气运动导致的大气能量交换，能量平衡的过程。
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user: 5. 结论与讨论 副热带高压边缘下的高温晴热天气为强对流发生孕育了充分的能量条件，低空弱切变的动力抬升作用造成气团的上升运动加强，西南暖湿气流带来充沛的水汽，从而利于对流的发生，是一种准正压类的强对流天气过程。 对流发生前未出现“上干下湿”的大气层结，不利于冰雹的发生，而较高的K指数、CAPE值则非常利于短时强降水的出现。 微波辐射计的对流指数有很好的时间连续性，实现了对大气状况的实时监测，为研究强对流过程发生、发展、消亡的机制提供了更多的研究性素材，而连续的对流指数数据对强对流天气研判具有更强的指导意义。 此次强对流天气过程发生前通过微波辐射计得出的综合水汽含量维持在52 kg/m 2 以上、K指数高达40℃、CAPE值达2000 J/kg以上，抬升指数低至−10，与通过探空数据得到的强对流触发阈值相比较，K指数和CAPE值要高的多，而抬升指数则小的多，通过进一步统计多个对流过程得到基于微波辐射计对流指数的经验阈值，对日常预报将有显著的促进作用。
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user: 摘要 利用乌苏市2016~2018年PM 2.5 质量浓度和气象资料，运用常规统计、Pearson相关分析、T检验分析方法对乌苏市PM 2.5 浓度分布特征及与气象要素相关性进行分析：结果表明乌苏市PM 2.5 质量浓度日变化曲线呈单峰型特征，PM 2.5 质量浓度的高值区出现在13:00~23:00，峰值出现在15:00；1月空气污染最严重；PM 2.5 质量浓度表现出一定的季节性特征，冬季 > 秋季 > 春季 > 夏季，冬季污染日数占全年的75%，冬季空气污染达到中度污染水平；乌苏市PM 2.5 质量浓度与温度、降水、平均风速、最大风速、日照呈负相关关系；与相对湿度、气压呈正相关关系。
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user: 1. 引言 PM 2.5 指环境空气中空气动力学当量直径≤ 2.5微米的颗粒物，是霾的重要组成成分，其在空气中含量浓度越高，就代表空气污染越严重。PM 2.5 粒径小，活性强，易附带有毒有害物质，且在大气中的停留时间长、输送距离远，因而对人体健康和大气环境质量的影响较大 [ 1 ]。 近年来随着经济的高速发展，霾现象日趋严重，已成为一种新的灾害性天气 [ 2 ] ，霾的形成主要是大气中的气溶胶。主要来源于工业活动、交通运输、化石燃料燃烧等人为源和沙尘等自然源 [ 3 ] [ 4 ]。大气环流形势、局地的气象条件不仅影响大气污染物的生成、迁移、扩散和清除，同时也是区域输送的主要外部条件 [ 5 ] [ 6 ]。研究指出大气颗粒物浓度水平不仅与污染物的空间分布情况和污染源强度大小有直接关系，还与气象因素密切相关(如风速、降水、温度等) [ 7 ] ；北京地区大气颗粒物浓度水平具有明显的季节特征，冬季大气颗粒物污染最严重，夏季最轻，不同季节影响颗粒物浓度的气象因素各不相同，其中风速和日照时数为主要影响因素 [ 8 ]。京津冀地区PM 2.5 质量浓度呈现出“U”形起伏的变化规律，1月、3月和10~12月PM 2.5 日均值超标率高于40% [ 9 ]。武汉市PM 2.5 污染表现出显著的时间分布规律，季节尺度上冬季 > 秋季 > 春季 > 夏季 [ 10 ] ；南京市冬春季颗粒物浓度日变化曲线呈双峰双谷型，PM 2.5 浓度在10:00~12:00达到第一个峰值，23:00达到第二个峰值，PM 2.5 与风速呈负相关关系，与降雨清除量呈正相关关系，相对湿度达到75%左右时污染最严重 [ 11 ]。 新疆地处我国西北部，但却是我国空气污染最为严重的地区之一，尤其在准噶尔盆地西南缘的乌苏市，其与工业发达地区奎屯市、独山子为邻，近年来随着经济的不断发展和乌苏市产业园区的发展特点，空气质量严重下降。而关于乌苏市空气质量研究甚少，因而从污染防控治理、空气污染预报等角度，开展空气污染的研究具有积极的意义和十分的必要性。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 研究区概况 乌苏市(83˚~85˚E， 43˚~45˚N)位于天山北麓，地处北温带干旱地区，属典型大陆性气候，地势南高北低，与独山子、奎屯工业较发达城市毗邻，乌苏市位于独山子的西北方向，奎屯的偏西方向。直线距离20~30 km。奎–独–乌是北疆冬季雾霾影响的主要区域，受乌苏地形和冬季大气环流等共同影响，乌苏冬季阴雾阴雪天气成为当地气候的主要特点。年平均温度8.5℃，年降水量183.5 mm，年平均相对湿度59%。 2.2. 资料 研究所选用的资料是乌苏国家基准气候站和乌苏市环保局站点(2016~2018年)资料，所用数据经过了严格的质量控制。本文分析的气象要素包括温度、相对湿度、气压、降水(20时至次日20时)、2分钟平均风速、最大风速、日照时数。PM 2.5 质量浓度为逐小时数据，取日平均值为日均值，月平均值为月均值，时间为北京时。 2.3. 研究方法 本文利用气候学的划分方法将3~5月定为春季、6~8月定为夏季、9~11月定为秋季、12月至次年2月定为冬季。根据国家《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》(HJ633-2012)中空气质量指数分级标准，将PM 2.5 质量浓度低于75 mg×m −3 定为无污染，高于75 mg×m −3 定为有污染，取PM 2.5 质量浓度75~115 mg×m −3 为空气质量轻度污染，115~150 mg×m −3 为空气质量中度污染，大于150 mg×m −3 为重度污染。
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user: 3. 结果与分析 3.1. PM 2.5 质量浓度时间分布特征 3.1.1. PM 2.5 质量浓度日变化特征 图1为乌苏市PM 2.5 质量浓度日变化特征，整体上看，PM 2.5 质量浓度的日变化曲线呈现明显的单峰型特征，冬季极为显著。冬季日变化和全年日变化曲线极为相似，具体分析来看，高值区均出现在13:00~23:00，峰值出现在15:00 (全年59 mg×m −3 ；冬季154 mg×m −3 )，低值区均出现在00:00~12:00，最低值出现在06:00 (全年43 mg×m −3 ；冬季104 mg×m −3 )；春夏秋三季的日变化曲线波动不明显，且低于全年平均水平，除冬季外，其余各季的PM 2.5 时均值均达到空气质量优良标准。13:00至凌晨02:00是空气污染的高发时间，而深夜至清晨是环境质量较好时段。PM 2.5 质量浓度从季节分布上冬季(126 mg×m −3 ) > 秋季(36 mg×m −3 ) > 春季(32 mg×m −3 ) > 夏季(14 mg×m −3 )。其中冬季空气污染达到中度污染水平，夏季空气质量较好。 3.1.2. PM 2.5 质量浓度月分布特征 图2为乌苏市PM 2.5 质量浓度月分布特征，11月至次年3月是污染日数较多月份，且从11月开始污染日数逐月增加，到次年1月达到最多(25天，所占比例81%)，而后逐月下降；1月PM 2.5 质量浓度为121 mg×m −3 ，达到中度污染水平；4月至10月为无污染日数月份，空气质量较好。全年污染日数65天，其中轻度污染29天，中度污染13天，重度污染23天，重度污染日均集中在冬季。因此乌苏冬季是大气污染防控的主要季节。 图1. 乌苏市PM 2.5 质量浓度日变化 图2. 乌苏市PM 2.5 质量浓度月分布特征 3.2. PM 2.5 质量浓度与各气象要素之间的关系 3.2.1. PM 2.5 质量浓度与各气象要素相关分析 选取PM 2.5 质量浓度与气象要素进行相关分析，结果见表1。 Table 1 Pearson correlation analysis result 温度 相对湿度 降水 平均风速 最大风速 气压 日照 PM 2.5 −0.870 ** 0.797 ** −0.284 * −0.729 ** −0.753 ** 0.795 ** −0.780 ** 表1. Pearson相关分析结果 **表示在0.01水平(双侧)上显著相关；*表示在0.05水平(双侧)上显著相关。 通过分析结果可以看出，PM 2.5 质量浓度与温度、平均风速、最大风速、日照呈显著(P < 0.01)负相关关系；与相对湿度、气压呈显著(P < 0.01)正相关关系。与降水呈负相关关系(P < 0.05)。 3.2.2. PM 2.5 与温度、相对湿度 图3显示的是PM 2.5 与温度、相对湿度之间的关系。从图中可以看出随着温度的逐渐下降，PM 2.5 质量浓度增加趋势显著，说明低温条件下对PM 2.5 的形成有一定的促进作用。而随着相对湿度增大，PM 2.5 质量浓度增加。当相对湿度 ≥ 70%时，PM 2.5 浓度上升明显，当有大雾天气时，由于大气层结稳定，空气中湿度接近饱和，为颗粒物提供更多的凝结核，对污染物的形成和积聚提供有利气象条件，加剧大气污染。因而人工消雾是减少大气污染的途径之一。 图3. PM 2.5 质量浓度与温度(a)、相对湿度(b)之间的关系 3.2.3. PM 2.5 与风速 图4显示的是PM 2.5 质量浓度与平均风速和最大风速之间的关系，随着风速的逐渐增强，PM 2.5 下降明显，最大风速对PM 2.5 的影响较为显著。风速较小时，为静风或微风时，对污染物的驱散不利；当最大风速大于4 m/s时，才能有效减少大气污染，风速越大，越有利于污染物扩散到高空或更远的地区，从而减轻主城区的污染状况。 图4. PM 2.5 质量浓度与平均风速(a)、最大风速(b)之间的关系 3.2.4. PM 2.5 与降水 图5显示PM 2.5 与降水的关系，从图中可以看出当有降水发生时，PM 2.5 质量浓度并不是随之减少。当日降水量为微量降水(≤0.3 mm)时，几乎不能对颗粒物产生清除作用，反而对颗粒物的形成有促进作用；当日降水量 < 1 mm时，对PM 2.5 清除效果不明显；当日降水量大于3 mm时，对PM 2.5 有明显的清除作用，降水量越大，对颗粒物的清除效果越显著，从而降低大气中PM 2.5 的浓度，说明一定量的降水对大气颗粒物有明显的沉降作用。 图5. PM 2.5 质量浓度与降水之间的关系 3.2.5. PM 2.5 与气压、日照 图6显示的是PM 2.5 质量浓度与气压、日照的关系，从图中可以看出PM 2.5 随着气压的升高，浓度逐渐增大，当气压升至970 hpa时，更有利于PM 2.5 的积聚，这是因为当大气处于高压控制时，由于太阳辐射的作用，近地面水汽充沛，易形成逆温层，为PM 2.5 的积聚提供有利气象条件；PM 2.5 随着日照时数的增加，下降趋势明显，说明晴朗的天气，大气的垂直扩散度较好，PM 2.5 易扩散不易积聚。 图6. PM 2.5 质量浓度与气压(a)、日照(b)之间的关系
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user: 4. 结论与讨论 本文利用乌苏市2016~2018年PM 2.5 质量浓度和气象资料，运用统计学方法，对乌苏市PM 2.5 浓度分布特征及与气象要素相关性进行分析，主要结论如下： 1) 乌苏市PM 2.5 质量浓度日变化曲线呈单峰型，冬季PM 2.5 的日变化曲线波动性更明显，且浓度明显高于其它季节。PM 2.5 质量浓度的高值区出现在13:00~23:00，峰值出现在15:00，低值区出现在00:00~12:00，最低值出现在06:00。 2) 乌苏市空气污染主要集中在11月至次年3月，1月最为严重(121 mg×m −3 )，达到中度污染水平；4月至10月空气质量较好。全年污染日数65天，其中重度污染23天且均集中在冬季，冬季污染日数占全年的75%。 3) 乌苏市PM 2.5 质量浓度表现出一定的季节性特征，冬季 > 秋季 > 春季 > 夏季，由于乌苏冬季漫长，车辆是出行的主要交通工具，汽车尾气排放量明显增加；冬季主要依靠燃煤供热，因此向大气中排放的污染物增加；受大气环流影响，乌苏冬季处在蒙古高压底后部，下垫面易形成逆温层，大气层结相对稳定，污染物不易扩散，然而经过辐射冷却后，会形成一个高湿环境，对污染物的积累有促进作用。 4) 乌苏市PM 2.5 质量浓度与温度、降水、平均风速、最大风速、日照呈负相关关系；与相对湿度、气压呈正相关关系；当日降水量为微量降水时有利于PM 2.5 的积累，对PM 2.5 清除效果不明显；当日降水量大于3 mm时对PM 2.5 有明显的清除作用，降水量越大，对PM 2.5 的清除效果显著，因此湿沉降可有效防控大气污染；相对湿度增大，空气中的颗粒物易形成更多的凝结核，从而加大了气溶胶颗粒的吸湿体积，进而加重空气污染；最大风速对PM 2.5 有明显的驱散作用。从大气污染防控的角度来看，合理建设城市风道可有效改善大气环境 [ 1 ]。
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user: 摘要 首先阐述了光纤激光器的定义、结构及分类，通过与传统的激光进行对比，总结了光纤激光的优点和缺点，其次对国内和国外的高功率光纤激光的发展进程进行了介绍。另外，研究了高功率光纤激光的关键技术，尤其是光纤激光的增益介质和泵浦耦合技术，其中光纤激光的增益介质包括双包层掺杂光纤和光子晶体光纤。泵浦耦合技术包括端面泵浦耦合技术和侧面泵浦耦合技术。最后对高功率光纤激光在工业、医疗和军事等领域的应用进行了阐述，以及对目前的高功率光纤激光技术进行总结，提出高功率光纤激光的发展趋势。
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user: 1. 引言 光纤激光器是指以光纤为基质掺杂不同的稀土离子(Yb、Nd等)的一类激光器 [ 1 ] 。光纤激光器和其他类型的激光器一样，由泵浦源、耦合光学系统、工作物质(增益光纤)、谐振腔和准直光学系统组成，如图1所示。光纤激光器的增益光纤为产生光子的增益介质，泵浦源的作用是作为外部能量使增益介质达到粒子数反转，光学谐振腔由两个反射镜组成，作用是使光子得到反馈并在工作介质中得到放大。泵浦源进入增益光纤后被吸收，进而使增益介质中能级粒子数发生反转，当谐振腔内的增益高于损耗时在两个反射镜之间便会形成激光振荡，产生激光输出。 图1. 光纤激光器的结构 光纤激光器的种类有很多种，本文从光纤的结构、谐振腔的结构、功率的大小、增益介质和输出激光的特性这五个方面对光纤激光器进行分类，如图2所示。从光纤结构上可分为单包层光纤激光器、光子晶体光纤激光器、双包层光纤激光器和特种光纤激光器。从谐振腔结构上可分为F-P腔、环形腔、8字形腔、DFB光纤激光器和DBR光纤激光器。从功率大小上可分为大功率、中功率和小功率光纤激光器。从增益介质上可分为塑料光纤激光器、稀土类掺杂光纤激光器、非线性光学型光纤激光器和晶体光纤激光器。从输出激光特性上可分为连续光纤激光器和脉冲光纤激光器。 图2. 光纤激光器的分类 光纤激光器和传统的激光器在特性对比上如表1所示。从表1上可以看出，光纤激光器在很多方面都显示出独特的优点。容易获得较高的光束质量、寿命长、光电转换效率高、输出功率大、体积小以及重量轻等 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] ，但是高功率光纤激光器的也存在着一些缺点：一是受到非线性效应的影响，二是作为增益介质的光纤容易折断。 Table 1 Comparison of fiber lasers and other laser 参数 YAG固体激光器 光纤激光器 CO 2 激光器 光电转换效率 3% 30% 10% 最大输出功率/KW 6 50 20 光束质量参数BPP 25 2.5 6 体积/m 3 6 1 3 寿命/h 1000 100，000 5000 表1. 光纤激光器和其他激光器的比较