DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 气候变化造成了包括自然灾害和极端气候事件在内的一系列问题，已受到了科学界与社会大众的普遍关注。全球气候变化对水文过程有重大影响 [ 1 ] ，亟需研究气候变化条件下水文水资源的变化规律和趋势。为了更精确估算大区域和全球水资源量，预测气候变化的水文响应，大尺度乃至全球尺度水文模型已成为全球气候变化影响研究的重要技术手段 [ 2 ] 。 大尺度水文模型研究起步较晚，但也取得较大进展。Döll [ 3 ] 等人于2003年提出了WGHM模型(Water GAP Global Hydrology Model)；Liang [ 4 ] 等人在VIC-2L (Variable Infiltration Capacity)模型基础上改进开发了VIC-3L模型；Vörösmarty [ 5 ] 等人构建了WBM (Water Balance Model)模型；Arnell [ 6 ] 等人构建了Macro_PDM (Macro-Probability Distributed Model)模型。 WASMOD (Water and Snow Balance Modeling System)的当前版本由Xu [ 7 ] 等人基于NOPEX的流域开发。Widén-Nilsson [ 8 ] 等人在原本的WASMOD基础上构建了大尺度水量平衡模型WASMOD-M，Gong [ 9 ] 等在WASMOD-M月尺度模型的基础上建立了半分布日尺度WASMOD模型。目前WASMOD模型已有月尺度、日尺度模型，能满足流域尺度、区域尺度甚至全球尺度的水文模拟。 月尺度WASMOD模型应用广泛，已在全球范围内多个流域得到验证。Xu [ 10 ] 等用WASMOD模型来研究中国六个流域的月径流，并获得了较好的模拟效果；Widén-Nilsson [ 11 ] 等人在原WASMOD基础上构建了大尺度水量平衡模型WASMOD-M，并在世界范围内得到应用检验，结果表明尽管WASMOD-M仅针对长期平均径流进行校准，但长期平均年内径流变化与之前公布的大多数径流站的结果一致；Eregno [ 12 ] 等采用HBV和WASMOD这两个水文模型来研究三个流域对气候变化的水文响应，并比较两种水文模型之间的差异，最后发现两个水文模型在重现以往的径流时效果都较好；在不同的气候改变模式下，二者的模拟结果有较大的差异。Kizza [ 13 ] 等将有资料地区率定得到的参数，移植到其他子流域来模拟维多利亚湖的入湖流量，结果证明参数移植获得了良好的模拟效果。李占玲 [ 14 ] 对月尺度WASMOD在莺落峡流域运用时对模拟残差进行统计特征检验，最终发现当对原始数据进行开根号处理时，得到的模型残差可以通过相互独立假定、同方差假定和正态分布假定。Li [ 15 ] 等在非洲南部，比较TRMM和WFD两个数据集作为降雨数据输入时，半分布日尺度WASMOD的径流模拟效果差异，结果表明修正后的WFD比TRMM数据集的效果更好。 半分布式日尺度WASMOD模型的汇流算法为Network Response Routing (NRF)。Gong等 [ 9 ] 发现：相比于Linear Reservoir Routing (LRR)汇流算法，NRF汇流算法拥有独特的优势。地形数据给定时，汇流模拟精度与模型的空间分辨率无关。 NRF汇流算法可以在所有尺度保留高分辨率地形数据的汇流滞时空间分布信息，在大尺度分布式水文模型的研究方面具有重要的价值。但该算法没有考虑流域的下垫面的影响，不能适应多种流域下垫面情况下的汇流计算。在不同的流域下垫面影响下，同样的坡度对流速的影响程度是不一样的，在本文的研究中发现部分流域计算得到汇流时间相较实际经验值偏长。 为了优化半分布式日尺度WASMOD模型汇流算法，解决不能适应所有地形条件的问题，本文将基于DEM的等流时线法 [ 16 ] 与原汇流方法NRF结合，可以更好地适应在不同尺度和不同流域下垫面的影响下，流速对坡度的影响程度的变化。对WASMOD汇流方法进行改进，使得改进后汇流计算在不同的流域中适应性更强，同时对改进后的模型在湘江、雅砻江和汉江流域进行应用分析，验证改进半分布式日尺度WASMOD模型的径流模拟效果，发现改进后，汇流时间计算结果较经验值更加合理。
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user: 2. 研究区和数据 2.1. 研究流域 本文选择的研究区为湘江、汉江以及雅砻江流域。在三个流域分别测试模型性能，用以验证汇流方法改进后模型的有效性和普适性。三个流域的气象类型和下垫面条件等均有所不同。因为三个流域的地形和下垫面条件不同，所以可以测试改进后的汇流模块是否能够在不同流域中准确计算汇流时间。 研究区气候与地形特性信息见表1，基于Hydro1k数据集，计算在集水面积阈值为6000 m 2 时各流域的河网密度。流域形状系数为流域分水线的实际长度和与流域同面积的圆的周长之比。 Table1. Climate and topographic characteristics information for study regional 表1. 研究区气候与地形特性信息 为分析各流域坡度分布，基于各流域1 × 1 km格网地形数据，采用D8流向法计算出各水文站控制流域所有格网的坡度，并绘制其坡度—频率直方图，如图1。 对于各水文站点控制流域，其降水较多月份的水量空间分布具有一定的特点。甘溪水文站控制流域的雨量空间分布主要特点为：4月、5月主要集中在流域东北部和北部，之后逐渐转移到东南部。雅江水文站控制流域的雨量空间分布主要特点为：降雨主要集中在下游区。白河水文站控制流域的雨量空间分布主要特点为：4月到7月降雨主要集中在流域南部，从8月开始转移到流域西部。 图1. 研究流域坡度~频率直方图 2.2. 研究数据 高程数据集为Hydro-1k数据集 [ 17 ] 。Hydro1k数据集是由美国地质勘测局地球资源观测系统数据中心与联合国环境计划—全球资源信息中心联合制作的一个全球数字地形高程模型。其分辨率为1 × 1 km。 WASMOD模型所需气象信息为降雨，温度，和相对湿度。降雨和温度数据分别为国家气象中心发布的中国地面降水日值0.5˚ × 0.5˚格点数据集和中国地面气温日值0.5˚ × 0.5˚格点数据集(http://data.cma.cn/site/showSubject/id/46.html)。站点日径流数据采用水文站实测数据。甘溪水文站采用1999~2009年日径流数据，雅江水文站采用1998~2008年日径流数据，白河水文站采用1980~1990年日径流数据。
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user: 3. WASMOD模型及汇流方法 3.1. WASMOD模型介绍 WASMOD是一个水量平衡模型，模型概念简单，参数较少，模型结构图如图2。模型包括降水下渗、蒸发、产流和汇流等四个模块 [ 18 ] ，每个过程模块的参数如表2所示 [ 15 ] 。 图2. WASMOD模型概念图 Table 2 A list of parameters for WASMOD model syste 参数 介绍 参数 介绍 a 1 下雪临界温度参数 c 2 地下径流参数 a 2 融雪临界温度参数 c 4 潜在蒸发修订系数 a 4 蒸发相关参数 c 5 降雨调整系数 c 1 地表径流参数 表2. 产流参数汇总表 3.2. NRF汇流方法及问题 半分布式日尺度WASMOD模型的汇流模块为Gong等提出的Network Response Routing算法，简称NRF汇流方法 [ 9 ] [ 19 ] ，主要包括构建流域河网、计算格网的汇流时间、计算格网响应函数、计算单元响应函数以及最终汇流计算。 NRF算法在流域汇流的模拟过程中，采用式(1)计算产流经过单个格网所需要的时间 ε i 。对于每个格网，根据格网流向，可以查找该格网产流流向流域出口的唯一路径，累加产流经过该路径上的所有格网所需的时间即可得到该格网的汇流时间t。 ε i = { ∑ i = 1 n l i v 45 ⋅ tan ( c i ) c i > c 0 ∑ i = 1 n l i v 45 ⋅ tan ( c 0 ) c i ≤ c 0 (1) t i = ∑ j = 1 n ε i ( j ) (2) 式中： ε i 为产流从第i个格网流到下一个格网所需的时间，tan(c i )为相应的坡度，c 0 为临界坡度，小于临界坡度的格网计算汇流时间时，坡度均按照临界坡度计算，以避免在平原地区汇流时间无限长的情况发生。v 45 为坡度是45˚的格网中的平均波速，该值在模型计算中取4~10 m/s，并需要通过实测流量进行率定。针对每一个格网，其汇流是一个多天的组合过程，采用对流弥散方程作为相关方程： ∂ Q ∂ t = D ∂ 2 Q ∂ x 2 − c ∂ Q ∂ x (3) 本文在使用Hydro1k数据集的情况下，1 km的长度对于河道长度而言非常小，对于理想产流，有如下边界条件： Q ( 0 ， t ) = I 0 (4) Q ( x ， 0 ) = 0 ，       x > 0 (5) Q c 的解为： Q c ( x ， t ) = I 0 2 ⋅ [ e r f c ( x − c ⋅ t 4 D t ) + exp ( c ⋅ x D ) ⋅ ] e r f c ( x + c ⋅ t 4 D t ) (6) 式中：erfc为误差函数，Q c 为单位宽度内的径流量(m 2 /s)，c为波速(m/s)，t为时间(s)，x为距离(m)，I 0 为单位宽度内的入流量(m 2 /s)。 在24小时连续入流的条件下，出流为时间偏移量为0和24 h的结果相减，如式(7)： Q 24 ( x ， t ) = Q c ( x ， t ) − Q c ( x ， t − 24 ) (7) 进一步求得时间尺度为日的格网响应函数，如式(8)： P R F ( t d ) = ∫ t d Q 24 ( t ) d t (8) 式中：t为径流产生后的时间，t d 为径流产生后的天数，PRF为格网响应函数。 根据计算所需空间尺度，将流域划分为若干单元。然后将每个单元中所有格网对应的格网响应函数整合转化为如下的单元响应函数，整合方法为直接线性平均，如式(9)： C R F ( t d ) = 1 n ∑ i = 1 n P R F j ( t d ) (9) 式中：n是单元中格网的数目，CRF为单元响应函数。 完成上述计算工作之后，根据单元响应函数和时间步长为日的径流输入，得到最后流域的河网响应函数： N R F ( t d ) = ∑ j = 1 m Q j ⋅ C R F j ( t d ) (10) 式中：m是单元的个数，Q j 为第j个单元的产流。 NRF汇流算法，提升了运算精度，简化了运算量，且汇流时间具有与高分辨网格推求出汇流时间同样的精度与稳定性，能够实现高效快速的汇流计算。但公式(1)没有考虑在不同流域下垫面影响下，坡度对流速影响程度是不同的。在部分流域运用式(1)和式(2)计算所得汇流时间过长，明显不符合实际，并导致径流模拟结果纳西效率系数极低。 3.3. NRF汇流方法改进 为了使得模型汇流算法原理更加合理并能够运用于不同流域。本文参照基于DEM的等流时线法的汇流时间 [ 16 ] 计算，将原程序中的相应计算公式改为如下公式： ε i = { ∑ i = 1 n l i v 45 ⋅ ( tan ( c i ) ) b c i > c 0 ∑ i = 1 n l i v 45 ⋅ ( tan ( c 0 ) ) b c i ≤ c 0 (11) 式中：b为幂指数，反映坡度对流速的影响程度。当b为零时，表示所有全流域的网格都保持均匀流速，不受坡度的影响。改进后，模型汇流参数为b和v 45 ，二者一起参与率定。汇流模块其它步骤与方程保持不变。汇流方法改进前后，汇流模块所用参数如表3。 Table 3 A list of parameters for routing module before and after improvemen 参数 说明 汇流方法改进前 v 45 坡度为45˚的格网中的平均波速 汇流方法改进后 b 没有物理意义，反映坡度大小对流速影响的幂指数 v 45 坡度为45˚的格网中的平均波速 表3. 汇流方法改进前汇流参数汇总表
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user: 4. 结果分析和讨论 本文分别以湘江流域的甘溪水文站、雅砻江流域的雅江水文站以及汉江流域的白河水文站为控制站点来测试汇流模块改进前后模型径流模拟效果。用纳西效率系数作为目标函数来进行模型参数优化。参数优化分为两步，首先用蒙特卡洛法优选出汇流参数。然后用优化算法CMAES寻找最优产流参数集合。其中产汇流单元空间尺度选择0.5˚ × 0.5˚空间格网。每个站点均采用11年的径流数据。模型率定期为7年，其中预热期1年，检验期为4年。 4.1. 汇流方法改进前后模型径流模拟结果比较 汇流模块改进前后模型产流参数的初始范围相同，如表4所示。汇流模块改进前后模型汇流参数及其初始值见表5。 Table 4 Initial calibration range of runoff generation parameter 参数 初始范围 介绍 a 1 [0， 3] 下雪临界温度参数 a 2 [−3， 0] 融雪临界温度参数 a 4 [0.1， 0.999] 潜在蒸发修订系数 c 1 [0， 0.1] 地表径流参数 c 2 [0， 0.1] 地下径流参数 c 4 [0.1， 0.999] 蒸发相关参数 c 5 [0.5， 1] 降雨调整系数 表4. 产流参数初始率定范围 Table 5 Initial calibration range of routing parameters before and after improvemen 参数 介绍 单位 初始值 汇流方法改进前 汇流方法改进后 v 45 坡度为45˚格网上的平均波速 m/s 4~10，步长为1 4~10，步长为1 b 坡度的幂指数 1 无 0.2~0.4，步长为0.05 表5. 汇流方法改进前后汇流参数初始值 汇流模块改进前后模型日径流模拟在检验期和验证期的纳西效率系数与径流总量相对误差系数如表6所示。 由表6可知，对比模型汇流方法改进前后，三个研究流域长系列日径流模拟的纳西效率系数都有不同程度的提高。汇流方法改进后，三个水文站点对本站点径流均有一个较好的模拟。图3到图5分别展示以上三个流域检验期单年的径流模拟结果，由日径流序列可以看出三个流域的径流特点不同。在各流域取得最佳日径流模拟效果时，产汇流参数优化结果见表7。 Table 6 Calibration and validation of study area before and after improvemen 流量测站 率定期 检验期 汇流参数 NSE RE NSE RE v (m/s) b 甘溪站 汇流方法改进前 0.16 −3.65% 0.15 −10.01% 10.00 0.5 汇流方法改进后 0.85 −0.79% 0.82 −1.77% 9.00 0.25 雅江站 汇流方法改进前 0.90 −3.31% 0.88 −9.45% 4.00 0.5 汇流方法改进后 0.92 −3.36% 0.89 −7.26% 4.00 0.20 白河站 汇流方法改进前 0.48 4.16% 0.39 25.33% 10.00 0.5 汇流方法改进后 0.92 −3.47% 0.77 −1.52% 9.00 0.25 表6. 程序改进前后各流域模拟结果 Table 7 Optimal parameter of the model after improvemen 参数 a 1 (˚C) a 2 (˚C) a 4 c 1 (1/mm) c 2 (1/mm) c 4 c 5 v 45 (m/s) b 平均坡度 甘溪 0.33 −1.47 0.93 0.0125 0.0012 0.19 0.72 9 0.25 3.39 雅江 3.00 −1.67 0.89 0.0030 0.0003 1.00 0.72 4 0.2 5.75 白河 1.50 −0.05 0.10 0.0163 0.0011 0.70 1.00 9 0.25 6.29 表7. 程序改进后湘江流域及其子流域参数优选结果 图3. 甘溪站控制流域检验期径流模拟结果 图4. 雅江站控制流域检验期径流模拟结果 图5. 白河站控制流域检验期径流模拟结果 4.2. 汇流时间变化分析 甘溪站、雅江站、白河站流域在汇流方法改进前后，模型优化得到最优汇流参数时的流域格网汇流时间等值线分布分别如图6所示。由图分析可知汇流方法改进前后流域格网汇流时间空间分布图的大致规律都是靠近流域出口控制站的格网汇流时间较短，远离流域出口站的格网汇流时间较长；但受到地形影响，格网汇流时间等值线并非呈现规律环形分布，在一些山脉处，由于山脉左右两边格网汇流路径截然不同，山脉两边格网汇流时间相差较远，在山脉处会出现等值线密集的情况；对于相同格网，汇流方法改进前后计算所得汇流时间后者短于前者。由图6可知，在研究区域内，汇流方法改进后，等值线之间的间距相比汇流方法改进之前更加均匀。改进后的汇流方法计算所得的汇流时间空间分布合理。 图6. 研究区域格网汇流时间空间分布图 为进一步分析空间地理特征对汇流时间的影响，分别计算了三个流域的形状系数、河网密度和平均坡度等空间地理特征，如表1所示。雅江站流域形状系数为5.21，在三个研究区域内最高；河网密度为0.09，在三个研究区域内最小；流域形状为狭长型，水系特征为羽状水系，因此流域汇流所需时间较长。而白河站和甘溪站流域形状介于狭长型和扇形之间，河网特征为混合水系，汇流时间相比于雅江站流域较快。对于甘溪站流域，计算所得流域汇流时间由9.42天变为1.36天。对于雅江站流域，计算所得流域汇流时间由44.78天变为6.50天。对于白河站流域，计算所得流域汇流时间由17.72天变为2.94天。这和模型率定得到的汇流参数b都小于汇流方法改进前的默认值0.5相符。参数b越小，说明坡度对流速的影响程度越小，产流经过不同坡度格网的时间差距越小，径流汇流时间缩短。
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user: 5. 结论 半分布式日尺度WASMOD模型原汇流算法仅考虑了汇流流速的空间变异性，但没有考虑流域下垫面因素对流速的影响程度。本文基于DEM的等流时线法与原汇流方法结合，增加了汇流参数b，即代表流域下垫面以及地形地貌因子坡度对流速的影响程度的幂指数，大大增加了原模型对不同流域和尺度的适应性。 将汇流模块改进前后的半分布式日尺度WASMOD模型应用于湘江、雅砻江及汉江流域，并以甘溪水文站、雅江水文站以及白河水文站为控制站点进行改进前后的对比分析。结果显示，汇流模块改进后，各控制站点的日径流模拟中的纳西效率系数均有不同程度的提高，其中甘溪站和白河站的结果有显著提高。模型汇流方法改进后纳西效率系数能够满足需求。三个流域的地形特点、土壤质地、气候条件、径流特点均不同，但改进后的模型在三个流域均有良好的适用性，说明改进后的模型具有普适性。 改进后的汇流算法在不同程度上缩短了模型汇流方法改进前计算所得的不合理的汇流时间，使得汇流算法更加合理，同时保留了原汇流算法的优势。结果表明将基于DEM的等流时线法与原汇流方法Network Response Routing汇流方法相结合进而改进模型是有效的。模型汇流方法改进后增强了半分布式日尺度WASMOD模型的径流模拟效果和适用性，利于之后WASMOD模型更广泛的应用。
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user: 摘 要 采用最大局域化Wannier函数方法，研究了六方AlN ( 000 1 ¯ ) 面的电子结构及其极化性质。发现由于表面电荷重新分布及离子移动，表面的极化显著大于体相结构中的极化值。逐层分析表面结构极化性质的变化，发现极化迅速衰减，经过大约10 Å厚度，达到体相结构中的极化值。研究结果对于理解基于AlN的表面吸附以及薄膜科技应用有着指导意义。 关键词 :AlN，极性面，最大局域化Wannier函数，Wannier中心 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 六方纤锌矿氮化铝(AlN)是典型的第三代半导体材料，具有禁带宽度大(6.2 eV)、电子迁移率高、导热率高、压电系数大等一系列优点。这使AlN在深紫外发光及光电探测器件 [ 1 ] [ 2 ] 、高频大功率电子器件、压力传感器 [ 3 ] [ 4 ] 等方面有广泛的潜在应用。如2006年Taniyasu等 [ 5 ] 报道在实验室做出了直接基于AlN的辐射波长为210 nm的LED，2010年又报道做出了基于AlN非极性面的LED [ 6 ] 。此外，AlN和GaN、InN可以组成三元或四元合金，发光频谱更是覆盖了从红外到紫外的整个区域，是目前重要的半导体光电材料。 表面性质是半导体材料物理和化学性质的重要组成部分，近年来AlN表面性质研究受到越来越多的关注 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] 。在AlN各种纳米结构及薄膜外延生长中，表面体积比很大，此时表面就极大影响着材料的各项性能。其中一个主要因素是由于表面原子存在化学键的断裂，破坏了表面的对称结构，产生了极化效应，进而影响着结构的各项性能。如在AlN纳米线的压电性质研究中，发现由于纳米线表面极化的影响，纳米线的压电常数相比体相结构有了显著提高 [ 12 ] 。因此AlN表面极化性质的研究在实际应用和基础研究方面都有着重要的意义。 ( 000 1 ¯ ) 面是AlN最常见的一个密排面，一般的晶体生长都在这个面上进行。本文根据现代极化理论，利用最大局域化Wannier函数方法研究了AlN ( 000 1 ¯ ) 表面的电子结构及极化性质，与AlN体相结构中的极化进行了比较，并逐层分析了表面结构中极化的变化。
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user: 2. 计算模型及方法 2.1. 计算理论 晶体的电子结构一般使用倒空间的布洛赫波函数 ψ n k ( r ) 进行表征。自1937年Wannier函数提出后，也可以用它代替布洛赫波函数对晶体电子结构进行描述。二者的关系为 [ 13 ] ， | R n 〉 = V ( 2 π ) 3 ∫ B Z ∑ m = 1 N U m n ( k ) | ψ m k 〉 e − i k ⋅ R d k (1) (1)式中V为单胞的体积，R为晶格矢量，n为能带参数，N为电子占据的能带数， U m n ( k ) 为幺正矩阵。Wannier函数其实与布洛赫波函数互相满足傅里叶变化，由于布洛赫波函数具有 ψ n ( K + G ) ( r ) = ψ n k ( r ) ，导致Wannier函数不唯一。相比倒空间的非局域性的布洛赫函数，尽管实空间中的Wannier函数具有局域的特点，但是不唯一性长时间以来限制了它的应用。 1997年，Marzari与Vanderbilt提出了最大局域化Wannier函数(MLWF) [ 14 ] ，所谓最大局域化即引进了一个定义明确的局域标准，该标准引进了一个延展函数，可写为， Ω = ∑ n [ 〈 0 n | r 2 | 0 n 〉 − 〈 0 n | r | 0 n 〉 2 ] = ∑ n [ 〈 r 2 〉 n − r ¯ n 2 ] (2) (2)式中 | 0 n 〉 表示原点处的第n个Wannier函数， 〈 r 2 〉 n 及 r ¯ n = 〈 r 〉 n 分别是 〈 0 n | r 2 | 0 n 〉 和 〈 0 n | r | 0 n 〉 的期望值， r ¯ n 又称为Wannier中心。 Ω 其实是对原点处的Wannier函数在空间中的扩展的一个测量。通过对 Ω 求梯度，利用最速下降法或者共轭梯度法，当 Ω 相邻两步迭代的差值小于设定的一个参考值时(一般小于10 −6 Å 2 )，将求得的 U m n ( k ) 代入(1)式可求得MLWF。与第一性原理计算相比，最大局域化Wannier函数可以认为是一种后处理方法，根据第一性原理计算得到基态电子波函数，再利用上述计算可得到最大局域化Wannier函数进行后续的分析。 在计算出MLWF后，电荷可以形象地认为局域在Wannier函数空间分布的几何中心上，该几何点即为Wannier中心，位置在 r ¯ n = 〈 r 〉 n 。因此就可以将Wannier中心看作点电荷，从而整个晶体就可以分为带正电的离子与带负电的Wannier中心，进而分析体系的极化。 2.2. 计算模型 以纤锌矿AlN单胞(Vasp软件结构优化后得到的晶格参数为a = 3.1284 Å，c = 5.0146 Å，u = 0.3816)为基础，构建了(1 × 1)的 ( 000 1 ¯ ) 面模型。为了消除模型下表面Al悬挂键的影响，用1.25个电子的赝氢原子对下表面进行了饱和。为了测试表面效应影响到模型多少层，构建了的含有16个双原子层的模型，真空层的厚度设为15 Å，结构优化时不固定任何原子层，发现16个双原子层的模型已经达到要求。如图1所示，结构优化后，从第四个双原子层开始，[ 0001 ]方向键长已结与体相结构中的键长相等，因此后续计算选用该模型。 采用第一性原理计算软件Vasp进行了表面结构优化及后续的静态及非静态自洽计算 [ 15 ] ，交换关联势选择广义梯度近似(GGA)下的PBE泛函进行处理，利用PAW赝势描述电子与离子实之间的势场，平面波截断能设为450 eV，K点网格设为9 × 6 × 1，结构中每个原子位置达到收敛的标准为原子上的受力小于0.01 eV/Å。最大局域化Wannier函数的计算使用了Wannier90 软件包 [ 16 ] 。 图1. 结构优化后的AlN ( 000 1 ¯ ) 面侧视图
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user: 3. 计算结果及讨论 3.1. 表面优化及电子结构 图1显示了优化后AlN ( 000 1 ¯ ) 面结构及键长变化。发现在最外层，N原子向表面内侧移动了0.24 Å，Al原子轻微向外侧移动0.031 Å，原子层间距从第四层开始已经接近体相结构中的结果。根据最大局域化Wannier函数方法理论，表面电子结构的变化可由表面Wannier中心的分布直观表征。为了计算表面结构的最大局域化Wannier函数，首先计算了AlN ( 000 1 ¯ ) 面的能带结构，如图2(a)黑线所示，由于表面悬挂键的存在，在靠近价带顶位置引入了一条能带，并被费米能级穿越。我们根据能带结构计算了整个价带对应的Wannier函数，为了判断得到的最大局域化Wannier函数的质量，利用Wannier函数进行插值计算得到了该组Wannier函数对应的能带，如图2(a)红线所示，可以看到其与利用第一性原理计算得到的能带结构符合得很好，说明求解最大局域化Wannier函数过程符合要求。 图2. (a) 第一性原理计算得到的能带(黑线)与Wannier函数插值得到的能带(红线)，费米能级设为0 eV(蓝色虚线)。(b) 表面Wannier中心(红色小球)分布 图2(b)显示了AlN ( 000 1 ¯ ) 面Wannier中心的分布，首先可以看到结构中Wannier中心非常靠近N原子，说明电荷向N原子发生了转移，也清楚地表明N-Al键具有很强的离子性。其次在最外层上，四个Wannier中心的分布偏离了N-Al键的方向，不同于内层结构中的Wannier中心分布，表明由于最外层上悬挂键的存在，使得电荷发生了明显的重新分布。从绿色箭头所指的Wannier中心来看，一方面表明Al悬挂键上的电子转移到N原子，另一方面由于N原子较强的吸引力，最外层N悬挂键上的电子也转移到N原子的另一侧，由于电荷之间的斥力，使得Wannier中心偏离了N-Al键方向。 3.2. 表面极化性质 表面离子移动和电荷的重新分布，影响着表面极化性质。根据现代极化理论 [ 13 ] ，在最大局域化Wannier函数表象中，可以将图2(b)所示的表面结构看成由+5 N、+3 Al离子以及−2 Wannier中心构成的 图3. 偶极矩随层间距变化关系，蓝色虚线为体相结构中极化值 点电荷群，表面结构中最小重复单元是N-Al对，因此利用经典的电极化理论计算出表面结构中每个原子层包含的N-Al对的平均偶极矩，就可以逐层分析结构中极化性质的变化。根据这种方法计算出的纤锌矿AlN体相结构中的N-Al对的平均偶极矩为0.566 D (单位为德拜)，对应于体相结构中自发极化为0.090 C/m 2 ，与其他文献利用Berry phase方法得到的结果一致 [ 17 ] 。 图3逐层给出了AlN ( 000 1 ¯ ) 面结构中极化性质的变化，可以看到最外层极化性质变化最大，为−2.996 D，显著大于体相结构中的极化性质，负号表示极化方向发生了逆转，这主要是由于表面N原子发生了明显的向内侧移动造成的。从第二层开始，极化值迅速衰减，在第五层时已经趋于体相结构中的极化，显示出表面效应对整个结构极化性质的影响限于表面5个原子层内(约10 Å的厚度)，因而存在微观而不是宏观的影响。但由于表面极化数值大，因此表面极化对表面吸附作用将产生重要影响。如Kolpak等利用密度泛函理论研究了以铁电PbTiO 3 为基底的超薄Pt薄膜上的CO分子吸附，发现PbTiO 3 基底的极化效应可以显著改变分子化学吸附能 [ 18 ] ，Zhao等利用程序升温脱附法(TPD)研究了极化效应对BaTiO 3 吸附乙醇的影响，发现乙醇的吸附依赖于BaTiO 3 的极化方向 [ 19 ] 。近年来，极化效应对表面化学性质及光催化性质的影响已经有了一系列实验报道 [ 20 ] 。 AlN晶体的结构导致其在III族氮化物半导体中具有最大的自发极化，其自发极化值仅比经典的钙钛矿型铁电体小3~5倍，更是远大于一般其他III-V和II-VI族化合物的自发极化 [ 21 ] ，是目前发现的纤锌矿结构晶体中自发极化最大的，AlN表面极化性质相比体相结构又有了显著增大，因此在AlN薄膜科技及其表面性质应用中，表面极化性质的变化也要作为一个主要因素进行考虑。
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user: 4. 总结 利用最大局域化Wannier函数方法，逐层分析了AlN ( 000 1 ¯ ) 面结构中极化性质的变化，发现由于表面离子移动以及电荷重新分布，导致最外层极化值远大于体相结构中的极化，由表层向内，极化值迅速减小，经过大约10 Å，极化值接近体相结构中的极化值，说明表面极化效应是一个微观现象。
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user: 摘 要 在线式声学多普勒流速剖面仪(On-line Acoustic Doppler Current Profiler)可自记测验点的水位、指标流速、水温等特征值，数据的采集、处理均可在现场完成，自动化程度高，且操作简单，能够快速、实时、连续测量，要实现在线ADCP在不同断面的应用，必须分析指标流速与断面平均流速之间的关系。本文以虎山站为例，简述在线式声学多普勒流速仪的比测分析，为河道站在线ADCP流量测验问题提供可行解决方案以及应用案例。 关键词 :在线式声学多普勒流速仪，河道流量监测，指标流速，比测分析 Copyright © 2019 by authors and Wuhan University. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 在线式声学多普勒流速剖面仪(On-line Acoustic Doppler Current Profiler以下简称在线式ADCP)是一种先进在线流量监测设备，具有高精度、高分辨率特点，可以使用较小的单元，在较短的时间步长内获得精确的流速数据，对于较难测验的低流速和非恒定流也能获得高质量的测量数据；具有采用时间短、流速准确的特点，适用于多类河流的流量监测。在线式ADCP的主要测取测流断面特定区域的指标流速，要真正实现流量在线监测，还需建立指标流速与断面平均流速的关系。断面平均流速采用转子式流速仪、走航式ADCP等设备测定。现以虎山水文站为例，简述在线式ADCP流速关系的率定方法。
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user: 2. 虎山站概况 虎山水文站建于1952年4月。东经117˚16'北纬28˚55'，位于江西省乐平市鹭鸶乡石里村，在乐平市区上游25 km，为乐安河控制站，集水面积6374 km 2 。测验项目包括降雨、水位、流量、蒸发、悬移质含沙量，属一类精度水文站，资料系列自1953年至今。除担负基本水文资料收集外，主要承担乐平市城市防洪、水环境监测、周边和下游地区水情信息服务等工作。 测验河段的顺直长约300 m，上游约200 m处有一大弯道，下游1500 m处有急滩，并有“雌雄”两座老虎山矗立两岸，对本站的水位流量关系起控制作用；下游700 m处有一深潭，深潭上游有一石嘴伸入河心，附近有一沙洲，对本站的低水起控制作用。断面右岸为岩石，左岸为沙石；河床基本稳定；水面宽变幅300 m；水流方向自南向北。 洪水来源为上游降水；一次洪水过程2~3天，洪峰持续时间2~3小时，具有暴涨暴落的山区河流特性；洪水一般为单峰型，间断性暴雨时也会出现复式或连续多个复式峰型；水位流量关系：低水为临时曲线，中高水主要受洪水涨落影响，表现为逆时针绳套关系。目前资料整编采用临时曲线法和连时序法定线。
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user: 3. 设备简介 3.1. 在线ADCP系统 虎山站在线ADCP测流系统，由Horizontal Acoustic Doppler Current Profiler传感器、数据处理、采集传输系统和拓泰流量在线监测智能管理平台构成。工作原理是利用数采器控制水平式ADCP传感器进行工作，定时自动采集水位、流速流量等数据信息，然后通过无线网络自动传输到中心监测站，实现了流量流速监测管理的实时化、自动化、智能化，系统拓扑图见图1。 水平式ADCP传感器是美国维赛公司(SonTek/YSI)研制的淘金者(Argonaut-SL500)，主机外壳为33.2 cm (宽) × 17.8 cm (高) × 12.4 cm (厚)的实体，正面有2个水平声学传感器，用于测量水层水体流速；顶端有1个垂直声学传感器，用于向上测量水深。在线ADCP是利用声学多普勒原理测量水体流速，测量单元的起点、终点，即单元的长度和位置都可以由用户根据需要设定。对于实时流量监测，一般可取每300 s或600 s输出一个数据。内置4 MB内存，可存储200，000个数据。 图1. 在线式ADCP系统拓扑图 3.2. 技术参数 虎山站在线ADCP系统技术参数见表1。 Table 1 On-line ADCP technical parameter 技术指标 参数 流速测量范围 ±6 m/s 流速分辨率 0.1 cm/s 流速准确度 ±1%实测流速 水平波速测量距离 90 m 垂直波速测量距离 18 m 水深准确度 ±0.6 cm (深度 < 6 m) ±0.1% (深度 ≥ 6 m) 温度分辨率 0.01℃ 温度准确度 ±0.1℃ 工作功耗 0.7~1.0 w 待机功耗 0.0001 w 输入电源 7~15 v直流 工作环境 −5℃~40℃ 表1. 在线ADCP技术参数表 3.3. 设备安装 安装高度：在线ADCP探头应安装在历史最低水位以下，以保证在出现历史最低水位情况下仪器能正常运行。根据虎山站的历年统计数据，历史最低水位为18.62 m，最高水位为31.18 m。综合安全、仪器性能等因素，选择在高程为18.25 m。采用2~80 m范围内的水平平均流速作为指标流速。 安装角度：考虑到仪器本身性能、技术要求及安装环境，将探头发射波束的上表面调整为水平，以保证出现极端水位的情况下仪器能正常运行，并保证精度。
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user: 4. 率定分析 4.1. 率定方法 为实现虎山站在线式ADCP正式应用的目的，依据《声学多普勒流量测验规范》 (SL337-2006) [ 1 ] 有关规定及相关技术要求，必须开展指标流速与断面平均流速关系的比测和率定工作。其中指标流速采用在线式ADCP测量，断面平均流速采用转子流速仪测定。要求在高中低各水位级同步测量30组对比数据以上，通过线性回归的率定分析方法，确定其流量或流速关系。 4.2. 率定期间水文情势 本次率定资料的时间段为2017年1月13日~2018年7月31日。在此期间，虎山站出现14次中高洪水过程，最高水位为30.00 m，最低水位为18.62 m，占历年水位变幅90.3%。 4.3. 关系率定 采用虎山站转子流速仪与在线式ADCP的成果进行对比分析，以在线ADCP施测的流速(指标流速，即V 指标 )与转子流速仪所测流量计算出的平均流速(断面的平均流速，即V 转子 )建立相关关系。为了使在线ADCP与转子流速仪的率定资料时间同步，指标流速选取与转子式流速仪测流起讫时间内的在线ADCP所测的指标流速的平均值。 本次分析资料的时间段为2017年1月13日~2018年7月31日，缆道测流共238次，其中5次ADCP数据中断，6次ADCP数据为零，无法参加率定，舍去；最终参与率定分析的测次共计227次，点绘两者相关图(见图2)。根据最小二乘法原理，得出两者之间关系： V 转 子 = 0.0797 V 指 标 3 − 0.5921 V 指 标 2 + 1.7569 V 指 标 + 0.1195 (1) 对V 转子 ~V 指标 关系线进行三线检验分析，定线精度指标参照《水文资料整编规范》 [ 2 ] (SL247-2012)表3.3.4规定，检验分析结果见表2。 4.4. 误差分析 虎山站在线式ADCP安装位置在左岸漫滩下游位置，断面以下河道呈喇叭状散开，右岸因山体阻挡形成深潭，左岸为缓坡。根据水流规律，上流来水经过漫滩后，河流中泓在ADCP断面处会向左岸移动，右岸容易形成紊流、回流。采用走航式ADCP分别测验断面高、中、低水流量，也可得出在线式ADCP断面中泓部分位于断面左岸部分，靠近右岸30米左右为紊流、回流，见图3。统计在线ADCP所收集指标流速数据，小于零的流速数据占比6.7%，为零的数据占比为6.4%，见表3。
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user: 5. 结论建议 5.1. 结论 1) 在线式ADCP是一种先进的、技术含量高的测流仪器，它具有安装简便，日常运行成本低，维护少，快捷、 图2. 转子流速仪在线ADCP相关图 Table 2 Test results of the relationship between Rotor Velocimeter and online ADC 项目 计算值 允许值 合理性 符号检验 1.59 1.15 不合理 适线检验 1.93 1.64 不合理 偏离数值检验 1.02 1.28 合理 系统误差(%) −1.27 ±2% 合理 随机不确定度(%) 15.4 ±10% 不合理 表2. 转子式流速仪与在线ADCP关系检验成果表 图3. 走航式ADCP断面流速分布图 Table 3 On-line ADCP flow velocity data statistical at Hushan hydrological statio 流速(m/s) 数据总量(组) 数据量(组) 占比(%) <0 26，787 1808 6.7 =0 26，787 1710 6.4 >0 26，787 23，269 86.9 表3. 虎山水文站在线ADCP流速数据统计表 实时、准确的优点，并对外界抗干扰能力强、对不同水流具有较好的适应性。 2) 虎山水文站在线式ADCP安装断面右岸30 m左右为紊流、回流，中泓部分位于距右岸100 m左右；根据仪器工作原理，ADCP探头收集有效监测距离内的流速作为指标流速，有效监测距离为右岸2~80 m，虎山水文站在线式ADCP目前安装位置所收集的指标流速不具有代表性。 3) 从监测数据结果上看，虎山在线式ADCP收集的指标流速，小于等于零的数据量占总数据量比值的13.1%，ADCP与转子流速仪测验数据进行对比，两者相关性较差；虎山水文站历年水位流量资料稳定，说明虎山水文站在线式ADCP目前安装位置所收集的指标流速不具有代表性。 5.2. 建议 1) 虎山水文站更换在线式ADCP换能器安装地点，继续收集数据，分析率定相关关系。 2) 在线式ADCP更换安装地点时要避开回流、紊流，靠近或处在河流中泓部分，所收集的流速数据应具有代表性；同时应兼顾仪器安全性及维护的便捷。
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user: 摘 要 简要回顾了青藏高原积雪的时空演变特征及其与区域气候模态和季风活动等的联系，基于太阳活动信号敏感区北极–北大西洋、热带、季风活动区的天气系统以及区域气候模态，以太阳活动影响气候变化的两种机制，即海气耦合和随机共振，讨论青藏高原积雪对太阳活动的响应及其可能的放大机制，给出了未来的研究路线。 关键词 :太阳活动，高原积雪，放大机制，研究进展 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 全球气候经历了无数个冷暖交替的时期，近100年最引人关注的是温室效应 [ 1 ] 引发的全球变暖，IPCC第5次报告(http://www.ipcc.ch/activities/key_dates_AR5_schedulepdf.pdf)指出，全球平均气温1880~2012年大约升高了0.85℃。但是，IPCC报告中对太阳活动引发气候异常的放大作用考虑较少，作为自然变率要素之一的太阳活动对气候变化的影响引起广泛关注 [ 2 ] 。 太阳辐射是驱动大气运动的总能量，与气候变化密切相关，地球表面的重要气候要素——降水 [ 3 ] - [ 8 ] 、气温 [ 9 ] - [ 20 ]，以及各地区的旱涝格局 [ 21 ] - [ 31 ]，普遍显示出与太阳11 a或22 a周期的密切相关性；大气活动中心如副热带高压 [ 32 ] [ 33 ] [ 34 ] [ 35 ] [ 36 ]，区域模态如AO [ 37 ]，NAO [ 38 ] [ 39 ]，PDO [ 40 ]，ENSO [ 41 ] [ 42 ] [ 43 ] 等，也检测出普遍含有太阳11 a或22 a周期信号。虽然实际观测到的太阳辐射的变化很微弱 [ 44 ]，被认识是不足以引起气候变化 [ 45 ] [ 46 ] 。但是，太阳活动能驱动气候变化，那么必然有一个信号放大的过程，一般认为这个过程是非线性的 [ 47 ] 。 近年来研究结果表明太阳活动影响气候变化的途径有三种：太阳总辐射机制(Total Solar Irradiance， 简称TSI) [ 48 ] [ 49 ]，太阳短波辐射变化机制(Ultraviolet，简称UV) [ 50 ] 和来自于宇宙射线的能量粒子机制(Galactic Cosmic Radiation，简称GCR) [ 51 ] [ 52 ] 。其中，TSI机制 [ 45 ] [ 53 ] 是公认最直接和最常用的太阳辐射影响气候变化的机制，其影响气候变化的方式有三种：海气耦合，随机共振和温盐环流。温盐环流是由密度梯度驱动的深层洋流，很好地解释了古气候中的新仙女木事件，证明了温盐环流是高、低纬间热量传递的纽带。但是，在气候变化对太阳活动的响应研究中，它的影响因子相对复杂，且由于观测资料的匮乏使得其机制研究更多地源自气候模式研究。因而，从海气耦合和随机共振的角度来讨论太阳活动信号，可能得到更多的观测事实。 青藏高原积雪作为冰冻圈最活跃的分量之一，也是气候变化敏感的指示器。数值模拟研究表明，高原积雪主要是通过大气环流作用于亚洲季风，从而对区域降水及其分布造成影响 [ 54 ] 。研究表明，冬季青藏高原积雪偏多会造成高原地面热源减弱，从而导致冬季风偏强；而春季积雪融化后的“湿土壤”会延长高原积雪对天气气候的影响过程，从冬季持续到夏季，从而也会导致东亚夏季风和南亚夏季风的减弱 [ 55 ]，使得西太平洋副热带高压偏南，长江中下游多雨 [ 56 ] [ 57 ] [ 58 ] [ 59 ]，华南和华北降水减少 [ 60 ] 。与此同时，高原积雪受到ENSO的影响 [ 61 ]，与ENSO一起共同对我国夏季降水异常产生显著影响 [ 62 ] 。 宋燕等 [ 63 ] 研究发现青藏高原积雪雪深与11 a周期的太阳活动间具有滞后相关，与积雪相关的东亚冬季风以及北半球冬季最强的信号北极涛动AO之间也有滞后相关，其中积雪深度中的太阳射电通量信号滞后2~6年，AO中滞后6~9年，而东亚冬季风中滞后4~9年，同时，高原积雪超前于北极涛动和东亚冬季风，北极涛动又超前于东亚冬季风，这也意味着，在高原积雪中的太阳活动信号逐渐传递给AO再同时或随后传递给东亚冬季风，太阳活动的信号在其中有传递的过程，并且放大了它的作用，而太阳活动信号是怎样在其中传递？如何被放大的？我们知道，青藏高原积雪影响气候变化有两种途径，一种是通过反射率，改变辐射平衡，二是融雪效应，改变高原热源分布，从而引起气候变化。那么高原积雪的哪种影响途径对响应关系更为重要？高原积雪是气候变化的外强迫之一，它与大气活动中心、区域气候模态存在遥相关关系，太阳活动信号与它们也有响应关系，那么高原积雪与这些模态的相互作用中，是否有太阳活动的调制作用？这些都是亟待研究的科学问题。 本文将围绕青藏高原积雪的观测事实，综合近年来与太阳活动相联系的气候要素、气候系统或气候模态的研究进展，结合高原积雪与它们之间的关系，从青藏高原积雪对太阳活动变化的响应可能通过海气耦合、随机共振的方式放大太阳活动信号的研究思路出发，探索高原积雪对太阳活动响应的物理过程及可能的放大机制的一种研究思路。
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user: 2. 青藏高原积雪时空演变及其对太阳活动的响应 基于青藏高原站点资料，分析20世纪60年代至21世纪10年代的青藏高原积雪的演变特征，研究结果普遍认为，20世纪70年代前后积雪偏少，20世纪80年代前后偏多，20世纪90年代末又转为偏少，这种偏少一直延续至21世纪10年代。总体来看，高原积雪经历了“偏少–偏多–偏少”的演变过程 [ 64 ] [ 65 ] [ 66 ] [ 67 ] [ 68 ] 。基于被动微波遥感数据反演的积雪深度资料研究发现，在20世纪80年代至21世纪10年代，高原积雪呈显著增长趋势 [ 69 ] 。若未经过5 a滑动平均，积雪深度反演资料分析表明1988年之后整体上青藏高原雪深是减少趋势，而积雪日数则是增加趋势 [ 70 ]，形成争议结果，这可能与资料特点有关，站点资料的不均匀分布与含有10%精度误差却覆盖整个高原的反演资料可能造成不同结果。 讨论不同季节的高原积雪年代际变化，发现1961~2006年冬、春季积雪呈弱增加趋势 [ 71 ]，1981~2010年，冬季减少幅度最大，春季次之 [ 72 ] 。2000年以后，秋季显著增加，春季明显减少 [ 73 ]，但积雪最大值仍然在春季 [ 74 ] 。这表明高原积雪虽然在年际变化上有较为一致的“少–多–少”的结论，但是在讨论季节上的同一时间序列得出的结论并不一致。Oerlemans et al. [ 75 ] 对比反照率与雪深的关系，发现冬季积雪的反照率大于春季，夏季最低，然后缓慢增加，积雪反照率随太阳高度角的增加而降低(图1)。由此，可以利用日反照率时间序列来表示冰雪面反照率的季节变化特征 [ 77 ]，从而建立与青藏高原积雪的关系，讨论不同季节的高原积雪对太阳活动的响应是否一致。 高原积雪影响气候变化的另一个因素是热源异常。青藏高原是中国夏季最强的热源，冬季则是相对冷源，其造成的热力异常与东亚大气环流和我国降水带的变化相联系。许多观测事实 [ 78 ] [ 79 ] [ 80 ] [ 81 ] 反映了高原热源异常对东亚和太平洋地区的大气环流有很大的影响，高原积雪也有可能是通过热源异常与太阳活动变化产生联系。高原热源的季节变化显著，那么进一步细化讨论由它引起的环流异常和气候变化是非常有必要的。 青藏高原积雪的空间分布基本与山脉走向一致，多处于海拔较高的山区，呈四周大，中间小的格局 [ 73 ] [ 82 ] [ 83 ]，腹地的高山山脉上也有较大的分布 [ 84 ]，积雪大值中心常集中在高原西南缘和东南地区，其中东南部是雪深大值区，也是季节、年际和年代际变化最显著的地区。积雪较少的区域分布在中部沿东北–西南走向的条形地带 [ 69 ]，即柴达木盆地及高原上多处河谷地带 [ 72 ] [ 73 ] [ 85 ]，一般认为可能由于南北两侧的高山阻挡湿空气的输送所致 [ 72 ] [ 86 ] 。高原积雪空间的不均匀分布，导致对气候变化响应的敏感区也有显著的空间差异 [ 87 ]，当青藏高原积雪分东、西部 [ 88 ] 模拟研究发现西部积雪对东部积雪有促进作用，南、北部 [ 89 ] 分区讨论与东亚降水的关系时，呈现出北部积雪影响时间更长的特征，这也意味着，不同区域的积雪对太阳活动的响应可能不同，值得进一步研究。 图1. 积雪反照率–太阳高度角曲线 [ 76 ]
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user: 3. 太阳活动信号的放大机制 近些年的研究，探讨太阳活动信号放大的机制研究日益成为重点，相较太阳活动信号与气候要素、大气活动中心或者区域气候模态间的相互关系，越来越重视它们产生联系的物理过程的探讨。肖子牛等 [ 47 ] [ 53 ] 认为在一些特殊的地区和大气环流系统中，对太阳活动的变化响应更为敏感，并且中高纬大气环流对太阳活动响应在冬季最为明显，热带大气环流与太阳活动在夏季有更显著的关联。由这一观测事实，引伸为全球重要的季风系统有可能是太阳信号在赤道和极地间传播的通道，相应地有许多相关的大气活动中心或区域气候模态可能参与其中，即太阳活动响应的敏感区在北极–北大西洋、热带以及季风活动区。海–气耦合和随机共振方式在季风活动中普遍存在，这意味着从这两个角度出发，可能获得高原积雪对太阳活动响应放大机制的有益认识。 3.1. 海–气耦合机制 北大西洋涛动(NAO)是北极涛动(AO)的一种形式，是冬季中高纬地区重要的气候模态。研究表明，AO/NAO对太阳活动的响应可能是太阳影响气候异常的重要环节 [ 90 ] [ 91 ] 。太阳活动与极地环流型的关系存在非对称性，在太阳活跃期，北半球海平面气压变化的空间结构更接近AO，具有半球特征；而在太阳非活跃期，信号被局限在大西洋地区，更像NAO型 [ 37 ] [ 92 ] [ 93 ] [ 94 ] [ 95 ] 。王瑞丽等 [ 96 ] 利用10.7 cm太阳射电通量资料研究分析了太阳活动变化与AO的关系，发现两者的联系主要体现在太阳活动强的时期，AO对东亚冬季风的影响在太阳活动强的时候才是显著的。吴玲玲等 [ 97 ] 发现在太阳活动活跃期，NAO空间结构与中东急流轴线的空间形态的关系，也存在类似的不对称性，证明了太阳活动对NAO与中东急流轴之间的关系存在着调制作用。宋燕等 [ 63 ] 通过讨论青藏高原积雪与AO、东亚冬季风之间所具有的显著的滞后相关关系，发现在高原积雪偏多时期，AO处于正位相，东亚冬季风偏弱，并且结合2012/2013年冬季高原积雪偏少、北极涛动负位相以及东亚冬季风偏强的观测事实证实了这个结论，认为青藏高原积雪异常超前调节北极涛动的异常和东亚冬季风的强弱。这样将太阳活动、高原积雪、东亚季风环流相联系，为探索太阳活动在其中的调制作用，以及可能具有的放大机制验证了可能性。 3.2. 随机共振机制 ENSO是热带海洋上最强的年际信号，与东亚大气环流、季风和降水密切相关。 董林垚 [ 98 ] 研究太阳黑子运动和厄尔尼诺(ENSO)对日本吉野川流域降雨影响时发现，太阳活动信号通过ENSO作用于流域降水。周群 [ 99 ] 研究太阳活动11年周期对ENSO年海温异常演变以及与之相联系的东亚降水的影响，发现在ENSO发展期秋季，随着赤道东太平洋海温的增暖，太阳活动低年印度洋海温明显升高，并在随后的ENSO盛期印度洋海温正异常明显偏强，呈现出太阳活动影响的不对称响应，这与太阳活动对热带海温的影响有关，强(弱)年时会在太平洋强迫出类La Nina (El Nino)的海温异常，导致在热带中东太平洋上升并在热带西太平洋下沉的异常Walker环流明显偏弱(偏强)。ENSO发展期秋季东亚地区降水异常更为显著，这与位于菲律宾附近的反气旋和我国华北北部的气旋的强度在太阳活动高、低年有显著差异有关。这些研究结果表明ENSO可以将太阳活动信号传递并放大。青藏高原积雪与ENSO相联系并调制降水分布的研究 [ 62 ] [ 100 ] [ 101 ] [ 102 ] 也很多，那么高原积雪与ENSO协同对太阳活动响应值得进一步研究。 3.3. 高原积雪、太阳活动与东亚冬季风–夏季风的响应关系 与大尺度的夏季风、冬季风有关的天气系统和过程很多。从全球范围来讲，季风活动中的主要系统构成了复杂的局地Hadley环流 [ 103 ] 。东亚冬季风和夏季风是复杂的气候系统达到平衡的结果，作为气候要素的降水与温度可以反映它们的强度。 根据宋燕等 [ 104 ] 的研究，高原积雪可以直接响应太阳活动，在太阳活动周期的不同位相，中国夏季雨带位置呈现不同的空间变化，这意味着，在太阳活动的调制作用下，高原积雪通过改变大气环流而影响中国雨带分布，呈现出高原积雪对太阳活动响应的放大作用，而这一放大作用可能与东亚季风相联系。Zhao [ 105 ] 通过对11 a周期太阳黑子与东亚地区6月降水带分布的分析，认为东亚地区在梅雨期的平均降水纬度分布受到太阳活动变化的调制作用，太阳活动强(弱)，雨带偏北(南)，进一步认为这是东亚夏季风北部边界作为太阳活动变化敏感区的一个观测事实。程国生 [ 106 ] 基于江淮梅雨与太阳活动11 a周期的相关性，认为太阳活动与江淮梅雨间存在太阳活动–西太平洋副高–江淮梅雨这一过程链。 ENSO一般在春季开始发展，到冬季达到增温最强，再到次年春季开始衰减，信号是跨年的。青藏高原积雪与冬季风、夏季风间的关系也有类似的以大气环流作为桥梁的跨年联系。周群等 [ 107 ] 研究发现，在太阳活动偏低年，西北太平洋附近的异常反气旋明显增强，范围扩大，其西北侧的西南气流强度偏强并向北延伸，从而使春季多雨地区绵延到内蒙古乃至西北地区；而夏季降水主要集中在长江流域中游。在太阳活动偏高年的次年春、夏季，不论是环流异常还是降水场的异常都明显偏弱，呈现一种不对称的响应结果。同时，太阳活动偏低年，从冬季至夏季与ENSO有关的东亚冬季风异常相联系的印度洋及热带西太平洋海温正相关范围明显偏大，赤道东太平洋的显著正海温异常衰减迅速，即东亚冬、夏季风之间的联系主要来自于与ENSO有关的东亚冬季风异常。高原积雪信号也可能通过这一过程将信号传递至夏季，实现隔季相关。 图2. 高原积雪对太阳活动响应及其放大机制的研究路线
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user: 4. 结语 太阳活动影响气候变化，还有许多问题值得探讨。青藏高原积雪对太阳活动的响应是其中重要的一部分，二者在北极–北大西洋、热带气候模态、季风活动中都有联系，高原积雪对太阳活动响应过程中基于放大机制的探讨，一方面可以补充必要的观测事实，一方面有利于理解自然变率对气候变化的影响过程，建立更为全面的气候和气候变化预报模型。这样在太阳活动自身变化、影响气候变化的研究进展中，有利于进一步探讨气候变化的原因和规律，正确地评估人类活动对气候变化的影响。 未来的研究方向可以从高原积雪对太阳活动的响应着手，重点分析在太阳活动调制下积雪反照率和热力异常对东亚大气环流、东亚季风和中国降水的影响，比较高原积雪响应太阳活动的两种途径对气候变化影响的重要性，并且进一步研究太阳活动对高原积雪与ENSO协同作用影响东亚气候异常的物理现象、过程和机制，研究结果将对研究自然变率引致气候变化的机制提供参考。研究路线如图2所示。
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user: 摘 要 利用邵阳市国家基本站和国家基准站共10个代表站地面气象观测1961年1月~2018年12月共58年的降水资料，统计分析了邵阳冬季(12月至2月)大到暴雨天气事件的时空特征及主要影响天气系统。结果表明：1) 邵阳冬季大到暴雨天气事件是一种小概率事件。2) 造成邵阳冬季暴雨天气事件的主要影响系统是高空槽东移、中低层切变线、低空急流和冷空气南下共同影响。3) 冬季大到暴雨的发生年代际变化明显。4) 产生冬季大到暴雨的物理条件与充沛的水汽、低空急流和辐合上升运动密切相关。 关键词 :大到暴雨，气候特征，成因分析，切变线，急流 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/