一、最优化方法在确定对流混合层顶夹卷率中的应用（论文文献综述）
王振权[1]（2021）在《云辐射日变化特征及与气象场的关系研究》文中研究表明云的日变化特征是云的重要物理属性之一,可以显着地调节地气系统的辐射能量收支。但是在气候模式中,云的日变化并不能被准确地表征,这也是造成云成为气候系统中最大不确定性源的主要原因之一。因此,本文结合一系列的地基和搭载在卫星上的具有高精度和高时空分辨率的主动和被动遥感设备,对云宏观和微观物理属性的日变化特征以及其对云辐射强迫的影响进行了详细描述,并结合再分析资料进一步探讨了云与气象要素（如:温度、稳定度、垂直速度和相对湿度）在日变化时间尺度上的联系以及日变化位相在全球变暖背景下的响应。本文首先基于兰州大学半干旱气候与环境观测站（SACOL）Ka波段天顶雷达对云垂直结构的观测数据以及欧洲中期天气预报中心第五代小时分辨率再分析资料（ECMWF ERA5）,分析了SACOL站上空卷云的日变化及辐射特征,并通过主成分分析进一步将卷云和气象要素在日变化时间尺度上紧密地联系起来,阐述了SACOL站气象条件的日变化对卷云辐射日变化的影响。观测结果表明,SACOL站上方卷云在夜间出现的频率更高,通过有效地拦截夜间出射长波辐射,可以产生20.1W/m2的净辐射强迫。在此基础上,我们进一步结合搭载在国际空间站的云-气溶胶传输系统（CATS）的激光雷达所探测的云廓线及云-地球辐射能量系统（CERES）静止轨道卫星对大气层顶处辐射通量的观测,在全球尺度上对云垂直结构的日变化特征及其对地气系统辐射收支的影响进行了分析,发现在全球尺度上高云和海洋上空的低云具有集中在夜间发生和发展的趋势,而陆地上的低云的发生频率主要在午后达到峰值。通过进一步计算日平均云量、振幅与云量出现峰值的时间点（即日变化位相）之间的线性相关关系以及对云净辐射强迫的影响,发现平均云量与日变化振幅之间存在显着的线性关系,并且日平均云量、振幅和位相的改变都对云净辐射强迫有显着的调节作用。其中,高云云量日矩心与其净辐射强迫之间存在斜率为-13.3Wm-2h-1的显着线性关系。结合大气层顶处的温度和300h Pa的垂直速度,我们发现当对流更强,对流层顶温度越低时,高云云量更容易在“下午至午夜”时段达到峰值,相反,当对流较弱且对流层顶温度较高时,高云云量则在“午夜至清晨”时段达到峰值。这也说明垂直速度和对流层顶温度是影响日变化位相的主要因子。通过2001年至2018年期间全球静止轨道卫星对高云云量日变化的观测,发现高云云量日变化位相与全球平均温度之间存在显着正相关关系,相关系数为0.7,也就是说随着全球温度升高,高云日变化具有向“午夜-清晨”这个时间段移动的趋势,具体表现为全球平均温度升高1℃,位相移动2小时47分钟,并且这种趋势在夏季更加明显,与全球变暖形成负反馈过程。
马永敬[2]（2020）在《气溶胶对城市边界层的影响机制研究》文中提出随着中国经济和城市化的迅猛发展,我国大部分地区出现不同程度的颗粒物污染。高浓度的大气污染物不仅给人类的社会生产生活带来了巨大影响,同时也严重威胁了人类的身体健康。研究发现,除了一次气溶胶及气态前体物的大量排放和二次气溶胶的快速生成外,气溶胶与边界层的相互作用也是导致污染累积爆发的一个重要诱因。气溶胶作为污染物,可以通过辐射效应影响地表能量平衡,进而直接或间接影响边界层结构,而边界层控制大气垂直扩散能力,其高度变化又直接影响污染的变化,即气溶胶-边界层的反馈系统。论文利用中国科学院大气物理研究所北京城市站多年观测数据,结合微尺度湍流大涡模型DALES（Dutch Atmospheric Large Eddy Simulation,version-4.1）,分别从观测和模拟两个角度研究了气溶胶对城市边界层的影响机制,并进一步探讨了气溶胶浓度、散射吸收能力以及气溶胶层垂直高度对边界层发展的影响。北京地区2010-2017年的观测数据分析表明,气溶胶光学厚度（Aerosol optical depth,AOD）及辐射强迫绝对值呈明显下降趋势,表明我国大气污染治理措施卓有成效,晴空边界层高度（Planetary boundary layer height,PBLH）呈上升趋势。污染条件下,大气静稳,水汽在边界层内累积,相对湿度高,PBLH随AOD的增加而降低,表明高浓度气溶胶是污染条件下抑制边界层发展的重要因素。为精确解析边界层内各气象、物理参数变化特征,采用耦合陆面-辐射模块的大涡模型DALES针对北京地区典型静稳天气污染个例进行模拟,研究发现DALES可以很好的重现静稳天气污染个例的边界层内各气象、物理参数的日变化特征,证明DALES在模拟城市污染边界层的热动力结构方面具有很好的适用性。气溶胶浓度敏感性实验模拟中,增加吸收性气溶胶浓度可以增强上层大气加热效应和底层大气冷却效应,形成强稳定层结,显着抑制边界层发展。在气溶胶散射吸收特性敏感性实验模拟中,增强气溶胶的散射能力会造成上层大气冷却和底层大气的加热,使得大气层结稳定性减弱,边界层发展更充分,即吸收性气溶胶较散射性气溶胶更能抑制边界层的发展。同时与以往研究对比发现大气中同时存在吸收性气溶胶更抑制和散射性气溶胶更抑制两种情景。以该典型静稳天气条件热力结构为背景,设计了一系列敏感性实验,系统性研究气溶胶散射吸收能力对边界层发展的影响。研究发现不同类型气溶胶对边界层的作用与气溶胶层的垂直位置有关。位于残留层之下的局地排放的吸收性气溶胶表现为“火炉”效应,加热残留层和稳定边界层,促进边界层的发展;位于残留层之上的传输型吸收性气溶胶表现为“穹顶”效应,强烈加热逆温层,抑制边界层发展;散射性气溶胶对边界层热力结构没有热量输入,仅通过“阳伞”散射效应削弱到达地面的辐射而抑制边界层发展,但抑制作用弱于“穹顶”效应,且与残留层上下位置无关。由此发现大气中存在一个转换高度h,在h之上,吸收性气溶胶较散射性气溶胶更抑制边界层发展（即,“穹顶”效应>天空“阳伞”效应）;而在h之下,散射性气溶胶较吸收性气溶胶更抑制边界层发展（即,地面“阳伞”效应>“火炉”效应）。该转换高度h与残留层的高度密切相关。气溶胶“穹顶”和“阳伞”效应可被解读为“双重抑制”效应,成功地从光学辐射角度解释了华北平原雾霾形成机制,并强调了在污染防控中实施具有针对性的精准治理的重要性,对于京津冀上空的传输型气溶胶,要加强管控华北平原南部上风向地区的燃煤、秸秆焚烧等吸收性污染物（黑碳、棕碳）高排放的燃烧活动;而对于华北平原局地地区,应加大力度实施机动车限行、燃煤的脱硫处理等措施,减少散射性气溶胶及前体物的排放。根据“双重抑制”效应所提出的精准管控,协同治理方案,对污染的防控具有重要指导意义。针对传输型气溶胶（残留层上层自由大气气溶胶）,发现吸收性气溶胶对边界层的作用存在一个“穹顶”效应绝对有效高度z。在z之下,吸收性气溶胶表现为“穹顶”效应,强烈抑制边界层发展,随着气溶胶层的提升,对边界层抑制作用减弱;当气溶胶层高于z之后,气溶胶层对边界层的抑制作用保持一个常值,定义为“虚拟穹顶”效应。对于纯散射性气溶胶来说,无论其在残留层之上的垂直位置如何,对边界层均表现为相同的抑制作用,但相对于“虚拟穹顶”效应来说抑制作用更弱,同样定义为天空“阳伞”效应。气溶胶“火炉”、“穹顶”、“虚拟穹顶”、地面和天空“阳伞”效应形象阐明了不同类型气溶胶位于不同高度时在城市边界层发展过程中所扮演的角色,深化了我们对气溶胶-边界层相互作用机理的认识。
魏云涛[3]（2019）在《非线性水汽—对流和海洋反馈在MJO事件形成中的作用》文中认为热带大气季节内振荡（MJO）作为热带大气最强的季节内变率（ISV）模态,对全球的天气和气候都产生了重要的调制作用。开展与MJO相关的机理和可预报性研究可为实现无缝隙天气气候预测提供可能。本文首次从非线性水汽-对流和海洋反馈的角度系统地研究了MJO事件的形成过程。研究结果主要揭示了以下具有重要科学意义和潜在应用价值的结论:非线性对流加热和海-气热力学相互作用在MJO如何由小尺度扰动发展为行星尺度的、缓慢东传的、环流-对流耦合的系统中扮演重要角色;非线性水汽-对流和海洋反馈对于原发型MJO事件的爆发起到了关键作用。本文首次将条件非线性最优扰动（CNOP）方法应用于原发型MJO事件的可预报性研究中,其结果不仅揭示了同化水汽场对预报原发型MJO事件的重要性,还强调了在次季节尺度（2周1个月）的预报中考察非线性过程的作用是有必要的。本文构建了适用于研究MJO行星尺度选择这一基本科学问题的海-气耦合动力水汽（ASDM）模型框架。非线性ASDM模型无论在纬向均匀还是类暖池的背景态下,都能较好地模拟观测中MJO的若干基本特征,包括:1)纬向行星尺度、赤道捕获、环流-对流耦合、混合Rossby-Kelvin波水平结构;2)暖池区的不稳定缓慢东传(4.2 m s-1)以及冷舌区的衰减和东传速度的增大(9.2 m s-1);3)东风以及正的海表温度（SST）异常超前MJO对流活动中心;4)环流-降水的纬向不对称性。MJO特有的行星尺度选择性只在采用了非线性对流降水参数化的ASDM模式中再现,而线性以及非耦合模式则不能模拟出该现象。这表明MJO行星尺度选择本质上是由非线性加热决定;海-气相互作用,特别是风-蒸发-夹卷反馈则会额外提供不稳定能源来支撑MJO行星尺度选择。另外,采用暖池背景态会加速MJO的行星尺度选择过程。MJO行星尺度选择的过程为:从初始小扰动开始,某个对流分支会随机地剧烈增长并领先其它对流分支。暖池背景态会加快这种随机选择过程。较强的对流分支激发出的干Kelvin波（东风异常）在5天之后会赶上其它缓慢东传的湿对流分支系统并部分抵消其西风异常。SST梯度和水汽辐合的减小会进一步减弱对流降水。最后,行星纬向一波的MJO结构被筛选出来。本文选用对印-太暖池区气候变率,特别是ISV/MJO具有较好模拟能力的夏威夷大学耦合总环流模式并结合CNOP方法发展了一套适用于原发型MJO事件可预报性研究的非线性新方法框架。该方法框架从非MJO参考态入手旨在求解相应的非线性最优化问题来探究到底何种初始水汽扰动能够导致一次最强原发型MJO事件的爆发。研究表明,相比于随机扰动,具有特定空间结构的水汽CNOPs可以作为原发型MJO事件爆发的一种最优前期征兆,并且表现为沿赤道印度洋一致加湿模态,而在远离赤道方向上则表现为干异常。水汽CNOPs的真实性通过观测资料和长期模拟数据得以证实。通过水汽收支诊断揭示出水平水汽平流,特别是与高频经向风相关的非线性水汽平流是支配原发型MJO事件爆发的关键非线性物理过程。小波分析进一步表明与准3–4和准6–8天扰动相关联的高频赤道波动在调节非线性水汽平流中的重要性。而垂直柱过程,包括次网格尺度蒸发和夹卷等,对于大气边界层的增湿也起到了一定的作用。这些研究结果的价值体现在:它强调了同化水汽场以及低层对流层的非线性水汽-对流反馈在原发型MJO事件爆发中的重要性。海洋反馈对原发型MJO事件爆发的重要作用主要体现在两个方面:触发深对流云并维持其缓慢不稳定东传。海洋混合层热量收支诊断表明决定原发型MJO事件爆发前期SST增暖的主要因素包括:混合层底部夹卷效应以及海表热通量反馈。海-气相互作用在解释MJO正负位相振幅不对称性以及北半球冬季MJO在海洋性大陆南侧“绕流”现象方面具有重要作用。
于赢东[4]（2019）在《强人类活动区降水演变规律剖析及影响因子识别》文中研究说明受到气候变化和人类活动的双重影响,近年来全球众多强人类活动区降水特性发生了显着改变,极端降水强度和发生频率显着增加,区域旱涝事件显着攀升。应对强人类活动区的旱涝事件首先要明晰降水变化规律和影响因子,明确“区域降水时空特征发生了哪些变化?-城郊降水变化存在哪些差异?-城郊降水差异影响因子是什么?-关键因子对降水产生多大影响?”这四方面的主要问题。本研究以我国受人类活动扰动较大的京津冀地区为典型区,分析了区域降水演变机理,构建了降水时空演变分析方法,对比分析了京津冀地区降水时空分布特征,近一步细化到北京和天津两个典型城市,剖析了城区-郊区降水变化异同。在此基础上,基于主成分分析法构建了城区-郊区降水变化差异主导因子识别方法,识别了影响北京中心区-南郊降水差异的主导因子。基于WRF-UCM模式框架构建了高度城市化区降水数值模拟方法,评估了城市人为热、下垫面特征等对城市暴雨时空分布的影响。主要取得了以下三个方面的结论:（1）1961-2017年京津冀地区降水存在显着时空变异特征京津冀地区1961-2017年不同时间尺度降水量值指标和降水强度指标以下降为主,其中湿日降水强度和年降水总量两个指标通过了显着性检验。空间上京津廊地区的降水量值指标、强度指标和极端降水指标要高于其他分区。京津冀地区1961-2017年小雨年际变化呈显着上升趋势,暴雨呈显着下降趋势。从降水结构看京津冀地区中雨占比最大、特大暴雨占比最小,四个分区中京津廊地区大雨以上级别降水占比高于其他区域,北部郊区中雨以下级别降水占比高于其他区域。（2）人为热是影响北京城区-南郊降水变化差异的主导因子受大尺度区域气候条件的影响,北京2000-2012系列较1978-1999系列年均降水总量指标和强度指标均有所下降,但是城市中心区下降幅度小于郊区。北京市中心城区与南部郊区的年均降水量差值由1978-1999年的-13.4mm变化为2000-2012年的10.7mm。城市人为热是造成北京中心城区与南郊降水量差值发生变化的主导因子。（3）考虑修正人为热的降水数值模拟方法提升了北京“7.21”中心城区降水模拟精度,反映了城市-郊区的降水差异考虑人为热修正方案的数值模拟方法对于北京市7月21日-22日暴雨的空间分布模拟效果更好,模拟结果更符合暴雨实测结果,其中城市中心及周边地区降水值显着增加,降水模拟精度得到显着提升,模式模拟结果验证了城市人为热等因素对城市暴雨空间分布的影响。
刘洋[5]（2018）在《边界层温湿度廓线激光雷达探测技术研究》文中研究指明温湿度在大气很多化学和物理过程中起到重要的作用,也是非常重要的气象参数。为实现边界层附近温湿度廓线探测,研制了一套基于高线分辨率分光光学系统的温湿度廓线激光雷达系统,并对纯转动拉曼探测信号进行校正,实现边界层温湿度廓线探测的目的。主要的研究内容包括以下几个方面:（1）研制了适用于边界层高度的温湿度廓线激光雷达系统。利用氮气和氧气纯转动拉曼信号反演温度廓线,利用氮气和水汽振动拉曼信号反演湿度廓线,系统同时探测532nm波长的瑞利-米散射信号。（2）完成了基于双光纤双视场的低盲区设计。本文给出了边界层温湿度廓线激光雷达主要组成部分的设计和考虑,为了满足边界层低盲区探测的需求,提出了双光纤的双视场光学系统设计,盲区可以压制到60米范围,达到了低盲区探测的目的。（3）研制了高线分辨率的测温分光光学系统。纯转动测温拉曼需要达到0.1nm每毫米的线分辨率,本文采用双光栅设计应用非球面镜来和长焦距聚焦镜来实现边缘成像球差的校正,达到对连续光谱提取的目的,实现了整个系统的高线分辨能力探测目的。（4）研制了高精度的水汽分光光学系统。本文采用高刻线密度数的光栅进行分光,振动拉曼光谱的分辨率最高可以达到0.66nm;研制了多通道多波段调试光源,并利用它完成了分光光学系统的装调;完成了边界层温湿度廓线激光雷达收发光学系统同轴度调节方法,并验证了系统设计方案的合理性。（5）研究了温湿度反演算法和标定方法。定量测量了测温分光光学系统各个通道的对瑞利-米散射信号抑制比,研究了从纯转动拉曼信号中剔除残余米散射干扰的方法,对温湿度廓线进行了标校,给出了测量结果的误差分析。
许瑞广[6]（2017）在《气溶胶传输对青藏高原影响的大气数值模拟分析 ——以南亚生物质燃烧产生的黑碳为例》文中研究表明气溶胶的气候与环境效应是科学家们广泛关注的一个重要研究领域并且已经成为当前全球变化研究的热点和前沿科学问题之一。然而,气溶胶对全球环境及气候变化影响的评估还存在很大的不确定性。因此,深入研究气溶胶变化特征及其影响因素对减小环境及气候变化影响评估的不确定性具有重要的科学意义。然而,目前对我国西部,尤其是青藏高原地区的气溶胶污染缺乏系统和深入的研究。我国西部地区具有其强烈的地区特征,如该地区处于气候变化的敏感带和脆弱带,轻微的气溶胶污染都可能造成严重的气候及生态影响,如对青藏高原冰川的污染影响。研究我国西部和青藏高原地区的气溶胶污染特征及其受气候变化的影响不仅有着重要的科学意义,还涉及重大的国家环境外交问题。本论文基于中尺度区域动力-化学模式WRF-Chem（Weather Research and Forecasting with Chemistry）以及获取南亚地区的黑碳和火点观测资料,通过对比模拟结果和观测数据来验证模式的可靠性,然后探讨了该地区黑碳年际和季节变化以及生物质燃烧对于黑碳浓度的贡献和形成原因,初步得出以下几点结论:对比32个站点的黑碳气溶胶月均值浓度发现,这些站点的黑碳气溶胶均值浓度在全年12个月份里整体呈现了两头高中间低的单谷变化趋势,也就是较高浓度出现在秋季和冬季,而较低浓度出现在春季和夏季,说明冬季是黑碳气溶胶浓度最高的季节,而夏季是黑碳气溶胶最低的季节。Kolkatai是这所有32个站点中黑碳气溶胶浓度最高的城市,其黑碳气溶胶年均浓度达到了12.11μg/m3,1月份浓度更是达到了27.86μg/m3。从整体的区域角度来看,四个划分区域的黑碳气溶胶浓度具有非常明显的季节变化特征,整体呈现着冬季季风期最高,夏季季风期最低的变化趋势,这与夏季随着亚洲季风的爆发和雨季的到来,黑碳气溶胶的含量和分布范围较冬季有明显的减弱,季风后期次之,季风前期第三,但略有不同的是,在印度南部地区季风前期的黑碳气溶胶浓度比季风后期高。综合对比2003-2016年期间四个划分区域的火点数量和火点燃烧碳排放量,可以看出四个划分区域的火点数量占比,印度东北地区的火点数量是最多了,而其次是印度北部地区,印度南部地区和印度西部地区,四个地区的火点燃烧碳排放量占比也是呈现出相同的趋势,印度东北地区第一,其次依次是印度北部、印度南部和印度西部。从火点数量的年变化趋势上来看,2003年逐步增加,在2009年达到最高峰,之后到2016年逐年减少,其间在2008年和2011年明显的减少。火点燃烧碳排放量的年变化趋势也呈现出相同的趋势,在2008年和2011年的火点燃烧碳排放明显低于其他年份。我们选取2012年和2016年的1月份（代表高黑碳季节）、四五月份（代表高火点季节）分别进行BB排放置零和未置零两种情景设置下的模拟对比,结果发现BB排放未置零情景下的模拟值,明显高于BB排放置零情景下的模拟值。冬季高黑碳季节1月份在2012年和2016年整个研究区域上BBBC对于TBC的贡献率分别是21%和24%,表明两年差异不大,TBC更加接近于观测值OBC分别达到了84%和82%。通过对于高火点季节的4月份和5月份对比模拟发现,高火点季节的模拟效果明显优于高黑碳季节,模拟值更加和观测值吻合,表明FINN生物质燃烧源是值得信赖的,而生物质燃烧对于黑碳的贡献巨大,对比4月份和5月份,4月份的模拟明显更加优于5月份。4月份2012年和2016年在整个研究区域上BBBC对于TBC的贡献率分别是38%和53%,表明2016年明显好于2012年,TBC更加完美的接近于观测值,分别达到了96%和106%。5月份2012年和2016年在整个研究区域上BBBC对于TBC的贡献率均是22%,2012年和2016年相差不大,TBC也更加的接近于观测值OBC,分别达到了79%和81%。同时文中选取了2016年两个不同季节（冬季和秋季）下不同的生物质燃烧事件下产生的黑碳到青藏高原的传输过程进行分析研究。发现冬季1月份,南亚地区在西风带南部分支的作用下,生物质燃烧产生的黑碳对于青藏高原的黑碳贡献在7-23%,而在春季的四五月份,在南亚季风西南风的作用下,生物质燃烧产生的黑碳对于青藏高原的黑碳贡献达到了16-59%,说明了生物质燃烧产生的黑碳对于青藏高原的影响很大。本论文以南亚生物质燃烧产生的黑碳为例,探讨了气溶胶传输沉降对青藏高原影响的大气数值模拟分析,获得一些初步认识,但是目前针对于我国青藏高原的长期观测和模拟还依旧缺乏,需要更深一步的结合一系列的观测资料（卫星资料、地面观测资料及全球气候再分析资料）对我国西部青藏高原地区的气溶胶污染进行综合研究,尤其是黑碳气溶胶的主要成因进行来源和传输分析。
陶灵江[7]（2017）在《基于条件非线性最优扰动方法和IOCAS ICM的ENSO可预报性研究》文中指出厄尔尼诺（El Ni?o）是热带中东太平洋海温异常增暖的海气耦合现象,它的发生往往造成全球性的自然气候灾害,因而备受国际社会和学术界的高度关注。近几十年来的不断深入研究加深了对其动力过程的理解以及数值模拟和预报,但El Ni?o实时预报仍然存在着很大的不确定性。通常,初始场误差和模式误差被认为是导致El Ni?o预报不准确的主要原因。本文基于IOCAS ICM（中国科学院海洋研究所简化的海气耦合模式）,利用条件非线性最优扰动（CNOP）方法,考察初始场误差和参数误差以及其联合效应对El Ni?o可预报性的影响,并进一步考察去除CNOP相关的敏感区的初始场误差对预报改进的效果,最后给出改进模式的一些建议。本论文研究的主要内容和结论如下:（1）考察了ICM对热带太平洋海表温度（SST）的模拟和预报能力。表明ICM能够准确模拟出具有4年准周期振荡的ENSO现象,在冬季振幅达到极值。ICM在中太平洋海区具有较高的预报技巧,但同其他模式一样,在跨春季预报时,其预报技巧迅速降低,具有较强的春季预报障碍（SPB）现象。（2）揭示了模式中造成对El Ni?o预报最大不确定性的最优初始场误差（CNOP-I）时空特征。指出SST和海表高度（SL）的CNOP-I空间结构与预报初始时刻所在季节有关,这些初始场误差会产生类似Bjerknes正反馈机制以及温跃层反馈机制,从而产生类似La Ni?a模态的误差演变过程。考察CNOP-I引起的季节性误差增长,表现出较强的SPB现象。针对CNOP-I误差极值的局地性特征,揭示了ICM对ENSO预报的敏感区主要在中西太平洋表层以及东太平洋次表层,这些为目标观测提供了理论指导。特别地,考虑到随季节变化的CNOPI,暗示ICM的敏感区也随季节变化,从而建议采用随季节而变的适应性观测来改善预报模式初始场,会更有效提高模式对El Ni?o的预报能力,并能够减弱SPB现象。（3）考察了CNOP-I相关的目标观测对El Ni?o预测技巧的提高程度。通过理想观测系统模拟试验。发现,相对于其他地区,若在赤道中太平洋地区增加观测,能够更有效地提高ICM对ENSO的预报技巧,可以使预报误差减小25%左右;其次较为有效的地区为东太平洋。此外,也指出,仅仅去除某一区域的初始场误差,会使其与初始场不匹配,从而甚至会使预报技巧降低。进一步,实施CNOP-I相关的观测网,考察去除这些敏感区的初始场误差对预报改善的效果,发现随季节变动的观测网更有利于抑制预报误差的发展:例如在中太平海区增加观测基础上,若在4-10月份补充赤道东太平洋的观测,会进一步提高预报技巧,改进预报效果达到62%以上。同时,这种CNOP-I相关敏感区的观测网能够有效削弱ENSO预报的SPB现象,而去除非敏感区的误差并不会削弱SPB现象甚至会加强SPB。因而对于目标观测要充分考虑敏感区的季节性变化,才能最大化预报技巧的提高,进一步证实了CNOP-I确定的敏感区对ENSO预报的重要意义。（4）用CNOP方法探讨了模式误差对El Ni?o预报的影响,如海气耦合相对系数（）和温跃层反馈系数（0）)的模式参数误差以及其初始场误差共同作用所造成的El Ni?o预报不确定性。揭示了最优模式参数误差（CNOP-P）空间结构与El Ni?o事件本身有关,同样其所造成的误差增长也有很大的不确定性,在某些情况产生类似La Ni?a模态的误差增长,也会出现El Ni?o模态的误差增长。但是,CNOP-P误差分布也有一定的局地性:误差集中在中太平洋,0)误差则集中在东太平洋冷舌区。这种误差分布会使模式产生较强的Bjerknes正反馈和次表层对表层的热力强迫效应,从而使得ICM模拟结果偏离真实海洋热力状况。进一步,考察了在模式误差和初始场误差同时存在（C-CNOPs）的情况下,其对预报误差发展的上限。指出,预报误差的发展主要取决于初始场误差,季节性的C-CNOPs引起的误差演变与CNOP-I相似,而模式参数误差引发的增强的Bjerknes正反馈和温跃层效应会进一步扩大误差的发展。值得注意的是,CCNOPs也能产生类似SPB现象,所引起的季节性误差增长远大于CNOP-P和CNOP-I以及CNOP-P和CNOP-I的线性组合（CNOP-I+CNOP-P）;这表明SPB一方面可能由于特定类型的初始场误差造成,同时模式的不确定性也会对ENSO预报技巧的季节性变化产生影响,而且当模式误差和初始场误差同时存在的情况下,ICM对El Ni?o的预报更容易出现SPB现象,从而造成预报技巧降低。（5）提出了基于IOCAS ICM改进ENSO预报技巧的新思路。在考察CNOPP或者C-CNOPs参数误差的空间特征时,表现出明显的局地特性:海气系统相对耦合系数（）误差集中在中太平洋,次表层夹卷温度反馈系数（0）)误差则集中在东太平洋冷舌区。换句话说,El Ni?o模拟对中太平洋的海洋和大气的耦合关系特别敏感;同时,东太平洋冷舌区的次表层对表层的热力强迫过程也对用ICM模拟及预报ENSO有着重要的意义。因此为了提高ICM对El Ni?o的准确模拟及预报,除了提供更为精确的初始场外,对于中太平洋海洋与大气间相互作用以及东太平洋冷舌区域次表层对表层的热力强迫作用必须给予很好的处理,尤其是它们在数值模式中的表征和参数化方面。
秦泉[8]（2015）在《冬季乌鲁木齐逆温时空变化特征及其大气环境效应》文中认为随着城市工业化的迅速发展,城市的大气环境污染问题已经对人类的生产生活产生了巨大的影响。乌鲁木齐作为新疆首府,承担着发展经济、政治和文化的重要责任。但随着这些年的发展,乌鲁木齐严重的大气污染问题越来越明显,甚至影响到了人民的生活,更为严重的是大气污染问题严重的影响着城市的发展。鉴于气象条件是影响大气污染物时空分布的关键因素,因此研究乌鲁木齐城市气象条件对大气环境影响有重要的意义。乌鲁木齐的大气污染问题与其特殊的地理环境、当地的气象条件和排放源状况关系密切。乌鲁木齐地形较为复杂,以往的研究多是基于个别污染物观测站点和地面气象站观测资料,只能限制在特定的时间和空间,难以耦合地形、气象及排放等方面分析该市大气污染成因。本文采用WRF数值模式与观测资料相结合的方法对乌鲁木齐2012年12月28日-2013年1月1日和2013年1月23日-2013年1月26日两个时段进行研究,通过模式模拟再现两个时段乌鲁木齐逆温强度和逆温厚度的时空变化,并分析逆温和地面风场的大气环境效应。结果表明：1、冬季乌鲁木齐近地面逆温有明显的时空变化特征。受特殊地形和气候的影响乌鲁木齐逆温持续时间较长,白天和夜间都有逆温层存在,逆温强度和厚度在夜间要大于白天,逆温强度最强区域出现在乌鲁木齐西北部,逆温厚度最厚区域出现在乌鲁木齐西北部和乌鲁木齐河谷地区。2、在市区上空持续存在一定强度、厚度的逆温层,不利于污染物的扩散,逆温持续时间越长、逆温强度越强、逆温厚度越厚和逆温层底高度越底为大气中污染物的积聚提供了有利的条件,严重影响了该市大气环境质量。3、地面风场对大气中污染物的扩散有重要影响,污染物浓度上升或峰值期间,城东、城北和城西气象站风向都有改变,多为爬坡风向,风速较低,不利于大气中污染物的扩散,导致污染物不断积聚；另外,城南和城北的相向风向会使得市区形成一个风向辐合带,加剧了大气污染状况。4、逆温和地面风场对大气污染物浓度的影响有一定滞后性。
蒋自强[9]（2015）在《长三角城市群区气溶胶对边界层的影响研究》文中提出大气气溶胶和边界层在全球天气气候系统中扮演着重要角色,关于其相互作用的研究已经成为当今大气科学的前沿问题。气溶胶-辐射-边界层相互作用将改变地气系统的能量收支,影响大气边界层的结构和发展,同时又反过来改变大气污染物的时空分布,形成气溶胶与边界层之间的双向反馈作用。长三角地区作为中国东部经济高度发达地区,城市化规模较大、人口高度密集、大气污染严重、城市气象灾害高发,因此开展长三角地区气溶胶对辐射的影响及其与边界层之间的相互作用研究具有重要的科学意义。本文利用观测分析和数值模拟手段,研究长三角城市群区气溶胶及其边界层响应的特征、机理和过程,主要涉及气溶胶影响辐射和边界层的观测分析、气溶胶初值的不确定分析、气溶胶时空分布模拟、气溶胶-辐射-边界层相互作用数值模拟等四个方面的研究内容。为了开展气溶胶-辐射-边界层相互作用研究,本文对所采用的数值模式WRF/Chem做了必要的改进工作。考虑到长三角地区快速城市化的特点,基于MODIS 土地利用资料更新了 WRF/Chem模式中城市下垫面类型,以此更好地表征长三角城市群区的发展现状。城市化带来更多的污染物源排放,其日变化特征对污染物的模拟至关重要,对此给予了充分的考虑。为了探讨气溶胶数值模拟的初值不确定性,在GSI系统添加了气溶胶同化模块。在探讨气溶胶与边界层相互作用时,将完全耦合的气溶胶-云-辐射相互作用模块,分离为气溶胶-辐射相互作用和气溶胶-云相互作用共两部分,加入了瞬时/有效辐射强迫、加热率和湍流动能等特征诊断量分析。为了分析相关物理量的响应过程,增加了过程分析模块来探讨气温演变、颗粒物生消等关键过程的响应机制。论文的主要研究结果和结论如下:首先,基于多污染个例合成和秸秆焚烧重污染个例,开展了资料分析研究,揭示了气溶胶-辐射-边界层相互作用的观测事实。多污染个例合成分析表明,颗粒物导致的污染可以引起地面短波净辐射减少达25%以上,致使城郊短波辐射差异显着减小（～72%）。受净辐射支配的感热和潜热等通量相应减小,取决于下垫面性质的Bowen 比也发生较小的变化。向上输送的热通量减少,近地层气温呈现降低的趋势。城郊气温减少幅度存在差异,导致城市热岛强度减弱（～0.14℃）。由于边界层热力结构的改变,大气层结越加稳定,向下输送的水平动量通量减弱可达26%以上,导致地面风速减弱,城市热岛环流也呈现减弱的趋势。污染天气情形下风力较小,不利于污染物输送扩散,气溶胶浓度水平相对较高。秸秆焚烧重污染个例分析表明,由于颗粒物浓度较高,到达地面短波净辐射显着减少,造成边界层内气柱气温降低,且气温降低随高度逐渐递减,可达680 m左右;相对城区,郊区气温减少幅度较大,城市热岛强度有一定增强（1～2℃）。其次,为了提高气溶胶的模拟精度,基于WRF/Chem模式GOCART气溶胶方案搭建了 PM10同化模块,探讨了气溶胶数值模拟中其初值的不确定性问题。结果表明,引入PM10资料同化技术后,气溶胶的初始场能更好与观测资料匹配,对后续PM10和PM2.5浓度预报的改进可以达到12～24小时,但改进效果随着预报时效快速减弱。进一步在WRF/Chem模式中新增了颗粒物生成和消耗的过程分析模块,研究发现,同化效果（增量）快速减弱,尤其在预报初期,主要由垂直湍流扩散过程引起,而水平和垂直平流过程起次要作用。第三,利用WRF/Chem模拟了 2010年1月和7月长三角地区气溶胶的时空分布,检验了模式的模拟性能。结果显示,颗粒物主要分布在城市及其下风向地区,PM2.5地面浓度在1月和7月分别为96.32、48.50 μg m-3。PM2.5中其它成分所占比重最大（27.6%～45.6%）,硝酸盐次之（18.6%～29.5%）,黑碳最小（3.2%～8.6%）。气溶胶浓度、柱含量和光学厚度（AOD）均表现出“冬季高、夏季低”的季节特征,而单次散射反照率（SSA）的季节变化则恰好相反,这可能与吸收性气溶胶（如黑碳）含量有关。模拟的地面PM10浓度、PM2.5成分、550 nm AOD和470 nm SSA与地基和卫星观测结果一致,表明WRF/Chem在长三角地区气溶胶模拟方面性能良好。最后,开展了长三角地区气溶胶对辐射和边界层影响的数值模拟,分析了气溶胶-辐射-边界层相互作用的机理。考虑气溶胶内部均匀混合,气溶胶引起的大气顶短波有效辐射强迫（ERF）在1月和7月分别为-0.04、-2.22 W m-2,地表ERF各为-16.05、-8.91 W m-2。空间上,ERF与净辐射通量的响应（△NET）基本保持一致,表明ERF仍起着主导作用。相应地,感热减少（△H）各为10.25、3.04 W m-2,潜热减少（△LE）各为 2.51、4.16 W m-2。此外,△H/△NET 具有“北高南低、干季高湿季低”的特征,△LE/△NET则恰好相反,这主要取决于土壤的湿度。地气系统能量收支的变化使得2-m气温各降低0.41、0.09 K,同时随着高度增加降温逐渐消失并逐步转为升温直至响应消失。通过气温演变的过程分析可发现,边界层中下部短波加热率、平流加热率和湍流冷却率三者的贡献最大,长波冷却率次之;而边界层顶部以上短波加热率、平流冷却率则起着主导作用。同时,湍流动能减弱,可伸展到1.6 km高度以上,导致边界层高度各降低27.65、8.13 m。此外,10-m风速减弱,随高度增加呈现先减弱、后增强、再减弱的趋势,这主要跟水平动量输送的响应有关。随着大气稳定度的加强和边界层高度的降低,近地面PM2.5浓度升高,1月和7月最高可达6.56%、12.02%,进一步加剧了颗粒物污染。综上,通过本文的资料分析和数值模拟研究发现,长三角地区气溶胶-辐射-边界层间存在相互作用过程,气溶胶削弱到达地表的太阳辐射,降低地表和近地层温度,因吸收性气溶胶作用边界层中上部出现升温现象,进而增强大气稳定性,降低边界层高度,减弱大气湍流和近地面风速,不利于细颗粒物的输送扩散,进一步加重颗粒物污染。可见,气溶胶与辐射相互作用改变了大气边界层在水平和垂直方向上的热力和动力结构特征,同时这种改变进一步加重颗粒物污染,表明气溶胶-辐射-边界层之间存在正反馈机制。
王琴[10]（2013）在《基于MM5/CALPUFF研究榆林市大气扩散条件及环境容量》文中进行了进一步梳理榆林市的经济发展主要依赖于能源的开发和利用。长期以来，以煤炭为主的能源消费结构，给环境带来较大压力，由此产生的大气污染问题也将与日俱增。全面分析榆林市大气扩散能力，测算大气环境容量，对政府部门及管理机构科学制定各项环保政策、合理规划工业布局具有重要的实际意义。本研究采用中尺度气象模型（MM5）和空气质量预测模型（CALPUFF），在客观了解榆林市大气环境质量现状的基础上，对2012年榆林市大气污染物SO2、NO2和PM10浓度进行模拟；深入分析地形特征、气象条件和污染物排放源等因素对其大气扩散能力的影响；并使用A值法和多源模型法测算大气环境容量，得到如下结论：（1）结合A值法和多源模型法，最终得到榆林市大气环境容量为：SO213.35万吨/年，NO215.93万吨/年，PM1010.88万吨/年。（2）根据榆林市的地形特征和气象条件，在现有污染物排放源条件下，神木、府谷地区布局的重点工业源已逼近其大气环境承载能力限值，局部地区甚至出现需针对实际情况进行适度削减的情况；（3）从榆林全市范围看，在海拔较低的沿河谷一带，地形特征和气象条件均不利于大气污染物扩散，易造成污染物积聚，大气环境容量相对较小，且该区域人口密集程度较大，现已布局了足够的生产力。因此，在今后的产业布局规划中，应尽量避免在这些区域布局排放量较大的企业；而在海拔较高的定边和靖边一带，大气扩散条件好，且现有的排放源较少，是今后产业布局重点考虑的区域。
二、最优化方法在确定对流混合层顶夹卷率中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、最优化方法在确定对流混合层顶夹卷率中的应用（论文提纲范文）
（1）云辐射日变化特征及与气象场的关系研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状和进展 |
| 1.3 本文主要内容 |
| 1.4 本文的创新点 |
| 第二章 数据和方法介绍 |
| 2.1 KAZR云雷达 |
| 2.2 CERES辐射通量观测 |
| 2.3 CATS卫星 |
| 2.4 ERA5 再分析资料 |
| 2.5 EOF与主成分分析 |
| 第三章 SACOL站卷云日变化特征与气象场关系 |
| 3.1 大尺度气象场对卷云物理属性的影响 |
| 3.2 气象场主成分与卷云的关系 |
| 3.3 卷云日变化特征及对辐射的影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 全球尺度云日变化特征与气象场关系 |
| 4.1 基于卫星观测的云日变化特征及对辐射的影响 |
| 4.2 云与气象要素日变化之间的关系 |
| 4.3 赤道高云日矩心的季节变化及年际变化 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（2）气溶胶对城市边界层的影响机制研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 气溶胶基本理论 |
| 1.2 大气行星边界层基本理论 |
| 1.3 气溶胶对边界层影响机制研究进展及不足 |
| 1.3.1 国外研究进展 |
| 1.3.2 国内研究进展 |
| 1.3.3 以往研究的不足 |
| 1.4 研究内容和章节分配 |
| 第二章 研究方法 |
| 2.1 观测站点 |
| 2.2 仪器及相关数据介绍 |
| 2.2.1 温度、湿度廓线(微波辐射计) |
| 2.2.2 三维风廓线(多普勒风廓线雷达) |
| 2.2.3 大气后向散射系数廓线及边界层高度(CL31/51云高仪) |
| 2.2.4 颗粒物质量浓度(RP-1400颗粒物质量浓度分析仪) |
| 2.2.5 地面短波太阳辐射(CM11太阳辐射表) |
| 2.3 其他数据 |
| 2.3.1 AERONET(气溶胶光学特性、辐射强迫) |
| 2.3.2 MERRA-2再分析数据(地表能量数据) |
| 2.4 微尺度大涡模型DALES简介 |
| 2.4.1 控制方程 |
| 2.4.2 次网格模型 |
| 2.4.3 数值方案 |
| 2.4.4 边界条件 |
| 2.4.5 辐射模块 |
| 2.4.6 其他模块 |
| 2.4.7 边界层高度定义方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 气溶胶对城市边界层的影响—基于北京地区多年观测统计分析 |
| 3.1 2010-2017年北京地区晴空天数统计 |
| 3.2 晴空条件下气溶胶光学特性、辐射强迫、边界层高度变化特征 |
| 3.3 2010-2017年北京气溶胶-边界层统计特征分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 气溶胶对城市边界层的影响—基于静稳天气条件的大涡模拟研究 |
| 4.1 DALES模拟结果评估 |
| 4.1.1 数据处理 |
| 4.1.2 模拟天气选取及实验设置 |
| 4.1.3 模拟结果对比评估 |
| 4.2 静稳天气条件下大气垂直能量结构分析 |
| 4.3 温度层结及边界层高度日变化 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 气溶胶“火炉”、“穹顶”、“阳伞”效应研究 |
| 5.1 敏感性实验设计 |
| 5.2 不同敏感性实验中能量结构特征分析 |
| 5.3 气溶胶“火炉”,“穹顶”和(地面、天空)“阳伞”效应 |
| 5.4 气溶胶效应转换高度h |
| 5.5 在华北平原霾污染形成机制中的应用 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 自由大气气溶胶对城市边界层发展的影响 |
| 6.1 敏感性实验设计 |
| 6.2 L*-SCA和 L*-ABS实验大气垂直能量结构 |
| 6.3 “穹顶”效应绝对有效高度z |
| 6.4 气溶胶光学特性对“穹顶”效应绝对有效高度z的影响 |
| 6.5 气溶胶“穹顶”、“虚拟穹顶”、天空“阳伞”效应 |
| 6.6 气溶胶对边界层影响机制总结 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 存在的问题 |
| 7.4 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 教育背景 |
| 2015-2020年在学期间的成果 |
| 论文情况 |
| 参与课题 |
| 参加学术会议 |
| 致谢 |
（3）非线性水汽—对流和海洋反馈在MJO事件形成中的作用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 符号说明 |
| 第一篇 热带大气季节内振荡理论模型研究 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 什么是热带大气季节内振荡？ |
| 1.1.1 宽频性 |
| 1.1.2 行星尺度 |
| 1.1.3 缓慢东传 |
| 1.1.4 频散特征 |
| 1.1.5 对流-环流耦合 |
| 1.1.6 西倾垂直结构 |
| 1.1.7 多尺度结构 |
| 1.1.8 区域选择性 |
| 1.1.9 季节变化 |
| 1.1.10 年际变率 |
| 1.2 热带大气季节内振荡的研究意义 |
| 1.3 热带大气季节内振荡的理论研究回顾 |
| 1.3.1 Kelvin波动-CISK机制 |
| 1.3.2 蒸发-风反馈机制 |
| 1.3.3 边界层摩擦辐合机制 |
| 1.3.4 多尺度相互作用机理 |
| 1.3.5 “水汽模”理论 |
| 1.3.6 海洋-大气相互作用机制 |
| 1.3.7 BSISO相关理论研究 |
| 1.4 拟解决的科学问题 |
| 1.5 研究工具、方法、基本思路以及章节安排 |
| 1.5.1 MJO行星尺度选择 |
| 1.5.2 章节安排 |
| 第2章 海洋-大气耦合模式框架介绍 |
| 2.1 线性模式框架推导 |
| 2.1.1 两层半大气模式 |
| 2.1.2 两层半海洋模式 |
| 第3章 热带大气季节内振荡的行星尺度选择 |
| 3.1 海气耦合动力水汽模型 |
| 3.1.1 ASDM模式物理 |
| 3.1.2 基本态设置 |
| 3.1.3 对流降水参数化 |
| 3.1.4 数值离散和试验策略 |
| 3.2 纬向均匀背景态 |
| 3.2.1 MJO模拟 |
| 3.2.2 MJO行星尺度选择 |
| 3.2.3 敏感性试验 |
| 3.3 暖池背景态 |
| 3.3.1 MJO模拟 |
| 3.3.2 MJO行星尺度选择 |
| 3.3.3 敏感性试验 |
| 3.4 本章小结与讨论 |
| 第4章 第一篇工作总结 |
| 4.1 工作总结与讨论 |
| 4.2 工作创新性 |
| 4.3 工作展望 |
| 第二篇 原发性MJO事件爆发的最优前期征兆 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 什么是原发型MJO事件？ |
| 1.2 研究MJO触发的科学意义与价值 |
| 1.3 MJO可预报性研究回顾 |
| 1.3.1 基于统计方法的MJO预报回顾 |
| 1.3.2 基于数值模式方法的MJO预报回顾 |
| 1.3.3 国内MJO预报进展回顾 |
| 1.4 MJO事件触发机理的研究回顾 |
| 1.4.1 上游环航Kelvin波模态 |
| 1.4.2 下游干Rossby理论 |
| 1.4.3 局地的“Recharge-Discharge”机制 |
| 1.4.4 热带高频天气尺度反馈作用 |
| 1.4.5 海-气相互作用理论 |
| 1.4.6 热带-热带外相互作用机制 |
| 1.4.7 随机强迫理论 |
| 1.5 拟解决的科学问题 |
| 1.6 研究工具,方法思路和章节安排 |
| 第2章 UH CGCM与观测和再分析资料 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 UH CGCM介绍 |
| 2.2.1 ECHAM-4 大气总环流模式 |
| 2.2.2 中等复杂程度上层海洋模式 |
| 2.2.3 耦合方案 |
| 2.3 观测和再分析资料介绍 |
| 第3章 UH CGCM中 MJO模拟能力的诊断 |
| 3.1 诊断策略 |
| 3.2 基于CLIVAR MJOWG的 MJO统计学诊断 |
| 3.2.1 平均态的模拟 |
| 3.2.2 一级MJO模拟诊断 |
| 3.2.3 二级MJO模拟诊断 |
| 3.3 基于动力学的诊断 |
| 3.3.1 边界层水汽辐合水平结构和东传 |
| 3.3.2 低层环流的纬向不对称 |
| 第4章 原发型与继发型MJO事件 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数据和方法 |
| 4.2.1 数据和数据处理 |
| 4.2.2 MJO事件挑选原则 |
| 4.2.3 原发型与继发型MJO事件挑选原则 |
| 4.2.4 合成分析与显着性检验 |
| 4.3 原发型与继发型MJO事件的模拟 |
| 4.4 原发型MJO事件触发的季节变化 |
| 4.5 本章小结与讨论 |
| 第5章 基于CNOP的非线性方法框架 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 条件非线性最优扰动(CNOP)方法介绍 |
| 5.2.1 非线性方法的必要性 |
| 5.2.2 条件非线性最优扰动(CNOP) |
| 5.2.3 CNOP的求解方法 |
| 5.2.4 CNOP与线性最优扰动的区别 |
| 5.3 基于CNOP的非线性方法框架 |
| 5.3.1 Non-MJO参考态的选取 |
| 5.3.2 MJO事件触发的定义 |
| 5.3.3 目标函数的定义 |
| 5.3.4 非线性优化问题的构建 |
| 5.3.5 基于经验正交函数(EOF)分解的空间降维 |
| 5.3.6 基于差分进化(DE)算法的CNOP求解技术 |
| 5.4 全局最优的检验和数值实验方案 |
| 5.5 本章小结与讨论 |
| 第6章 原发型MJO事件爆发的最优前期征兆 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 原发型MJO事件触发的最优前期征兆 |
| 6.2.1 原发型MJO事件触发和传播的模拟 |
| 6.2.2 最优前期征兆的三维结构 |
| 6.2.3 水汽CNOP验证：模式数据和观测资料分析 |
| 6.3 水汽CNOP导致原发型MJO事件的触发 |
| 6.3.1 纬向波数-频率方差谱分析 |
| 6.3.2 OMI与 RMM指数演变 |
| 6.3.3 对流与环流的时空演变 |
| 6.4 原发型MJO事件触发的机制分析 |
| 6.4.1 水汽收支诊断方程 |
| 6.4.2 水汽收支诊断分析 |
| 6.5 本章小结与讨论 |
| 第7章 海-气相互作用对原发型MJO事件触发的重要性 |
| 7.1 引言 |
| 7.1.1 MJO强迫 |
| 7.1.2 海洋响应 |
| 7.1.3 海洋反馈 |
| 7.2 数据和方法 |
| 7.3 海-气相互作用对原发型MJO事件触发的重要性 |
| 7.4 海洋混合层热收支诊断分析 |
| 7.5 本章小结与讨论 |
| 第8章 第二篇工作总结 |
| 8.1 工作总结与讨论 |
| 8.2 工作创新性 |
| 8.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 英文缩写一览表 |
| 致谢 |
| 作者简介及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（4）强人类活动区降水演变规律剖析及影响因子识别（论文提纲范文）
| 中国水利水电科学研究院博士学位论文创造性成果评价表 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 降水时空演变规律研究进展 |
| 1.2.2 极端降水定义及演变规律研究进展 |
| 1.2.3 城市化对降水影响研究进展 |
| 1.2.4 存在的问题 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 强人类活动区降水演变机理与分析方法 |
| 2.1 强人类活动区降水演变机理 |
| 2.2 降水时空演变分析方法 |
| 2.3 降水归因与数值模拟方法 |
| 2.3.1 强人类活动区降水归因识别方法 |
| 2.3.2 基于WRF模式的降水数值模拟方法 |
| 第三章 京津冀地区降水时空变化规律 |
| 3.1 研究区基本概况与数据来源 |
| 3.1.1 自然地理概况 |
| 3.1.2 社会经济概况 |
| 3.1.3 水资源概况 |
| 3.1.4 研究数据来源 |
| 3.2 不同时间尺度降水时空变化规律 |
| 3.2.1 小时降水时空变化规律 |
| 3.2.2 日降水时空变化规律 |
| 3.2.3 月、季节降水时空变化规律 |
| 3.2.4 年降水时空变化规律 |
| 3.3 不同强度降水时空变化规律 |
| 3.3.1 小雨时空变化规律 |
| 3.3.2 中雨时空变化规律 |
| 3.3.3 大雨时空变化规律 |
| 3.3.4 暴雨时空变化规律 |
| 3.3.5 特大暴雨时空变化规律 |
| 3.3.6 降水结构时空变化规律 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 京津冀城区与郊区降水演变差异分析及归因 |
| 4.1 城区与郊区站点选取 |
| 4.1.1 城区与郊区的界定 |
| 4.1.2 城市与郊区站点选取 |
| 4.2 城郊不同等级降水异同分析 |
| 4.2.1 北京市城郊不同等级降水差异分析 |
| 4.2.2 天津市城郊不同等级降水差异分析 |
| 4.3 城郊极端降水异同分析 |
| 4.3.1 北京市城郊极端降水异同分析 |
| 4.3.2 天津市城郊极端降水异同分析 |
| 4.4 城市降水演变归因 |
| 4.4.1 城区与郊区降水演变差异归因方法 |
| 4.4.2 城区与郊区降水影响因子指标体系 |
| 4.4.3 城市降水影响因子识别 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于WRF-UCM的城市化降水数值模拟 |
| 5.1 基于WRF-UCM的降水模拟原理 |
| 5.1.1 WRF-UCM模型原理 |
| 5.1.2 WRF-UCM模型结构 |
| 5.2 京津冀地区降水数值模拟构建 |
| 5.2.1 京津冀地区WRF模式构建 |
| 5.2.2 降水数值模拟评价指标体系 |
| 5.2.3 参数化方案优选与验证 |
| 5.2.4 降水数值模拟对比方案设计 |
| 5.2.5 城市人为热修正方法 |
| 5.3 北京市城郊降水数值模拟效果评估 |
| 5.4 基于修正人为热方案的北京城郊降水模拟评估 |
| 5.4.1 基于修正人为热的北京市降水模拟 |
| 5.4.2 人为热方案对于城市降水影响 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 |
| 攻读博士学位期间参编的论着 |
| 攻读博士学位期间获得的奖励 |
| 致谢 |
（5）边界层温湿度廓线激光雷达探测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 引言 |
| 1 大气结构特性 |
| 1.1.1 大气垂直分层特性 |
| 1.1.2 边界层大气结构特性 |
| 1.2 激光雷达探测基本理论及发展趋势 |
| 1.2.1 激光雷达基本理论 |
| 1.2.2 激光雷达应用发展趋势 |
| 第2章 大气温湿度激光雷达探测技术研究 |
| 2.1 瑞利散射探测激光雷达 |
| 2.1.1 瑞利散射探测激光雷达基本原理 |
| 2.1.2 瑞利散射探测激光雷达研究现状 |
| 2.2 边界层纯转动拉曼散射激光雷达技术 |
| 2.2.1 纯转动拉曼测温散射强度计算 |
| 2.2.2 测温激光雷达发展现状 |
| 2.3 差分吸收探测激光雷达 |
| 2.3.1 差分吸收探测激光雷达基本原理 |
| 2.3.2 差分吸收激光雷达发展现状 |
| 2.4 振动拉曼散射激光雷达 |
| 2.4.1 振动拉曼散射激光雷达探测基本原理 |
| 2.4.2 振动拉曼散射激光雷达发展现状 |
| 2.5 边界层温湿度探测研究意义 |
| 2.5.1 边界层温度探测研究意义 |
| 2.5.2 大气边界层湿度探测研究意义 |
| 第3章 边界层温湿廓线拉曼激光雷达系统研制 |
| 3.1 系统总体结构和主要参数 |
| 3.2 拉曼信号探测波长选取 |
| 3.3 发射光学系统设计 |
| 3.3.1 激光器选择 |
| 3.3.2 扩束器设计 |
| 3.3.3 发射光学系统设计 |
| 3.4 接收光学系统 |
| 3.4.1 接收光学系统选型 |
| 3.4.2 反射式接收光学系统设计 |
| 3.5 温湿度廓线激光雷达盲区控制 |
| 3.6 探测和采集单元 |
| 第4章 边界层温湿廓线雷达分光光学系统研制 |
| 4.1 光栅分光光学系统基本原理 |
| 4.2 测温双光栅分光光学系统参数确认 |
| 4.3 双光栅测温分光光学系统光学设计 |
| 4.4 单光栅湿度分光光学系统光学设计 |
| 4.5 边界层温湿度廓线分光光学系统 |
| 第5章 边界层温湿廓线雷达系统装调方法 |
| 5.2 高精度边界层拉曼分光光学系统标定光谱获取 |
| 5.2.1 分光光学系统标定光谱获取基本理论 |
| 5.2.2 标定光谱获取方法 |
| 5.3 分光光学系统调试拉曼光谱结果分析 |
| 5.4 分光光学系统同轴度标定方法 |
| 5.5 边界层温湿度廓线雷达光机调试 |
| 5.5.1 接收光学系统调试 |
| 5.5.2 边界层激光雷达光学系统同轴度调试 |
| 5.6 采集系统测试 |
| 第6章 温湿度廓线激光雷达反演算法和标定方法 |
| 6.1 分光光学系统仪器线型拟合 |
| 6.2 温度廓线反演算法研究 |
| 6.2.1 测温多条谱线反演理论 |
| 6.2.2 多通道纯转动拉曼信号拟合 |
| 6.3 边界层温湿度廓线激光雷达探测通道信号验证 |
| 6.3.1 探测通道信号质量验证 |
| 6.3.2 温湿廓线激光雷达盲区验证 |
| 6.4 温湿度廓线激光雷达信号处理方法 |
| 6.4.1 激光雷达背景噪声 |
| 6.4.2 激光雷达原始回波信号信噪比 |
| 6.4.3 激光雷达原始回波信号消除杂散光 |
| 6.5 温度廓线激光雷达信号校正 |
| 第7章 边界层温湿度廓线激光雷达标定及实验分析 |
| 7.1 边界层温湿廓线激光雷达实验系统 |
| 7.2 边界层温湿度廓线激光雷达纯转动拉曼雷达标定 |
| 7.3 误差分析 |
| 7.4 温湿度廓线激光雷达观测结果 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 全文总结 |
| 8.2 论文的主要创新点 |
| 8.3 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 读博期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 |
（6）气溶胶传输对青藏高原影响的大气数值模拟分析 ——以南亚生物质燃烧产生的黑碳为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 大气气溶胶概述 |
| 1.3 研究现状与进展 |
| 1.3.1 青藏高原在区域和全球气候和环境变化中的地位 |
| 1.3.2 南亚大气颗粒物对青藏高原的影响 |
| 1.3.3 青藏高原气溶胶研究的进展 |
| 1.4 论文研究目的和主要内容 |
| 1.5 论文工作量 |
| 1.6 本文组织结构 |
| 第二章 研究区域概况、数据和方法 |
| 2.1 自然地理与气候条件 |
| 2.2 南亚地区黑碳气溶胶数据 |
| 2.3 WRF-Chem模式 |
| 2.3.1 WRF模式简介 |
| 2.3.1.1 微物理过程参数化方案 |
| 2.3.1.2 积云参数化方案 |
| 2.3.1.3 边界层参数化方案 |
| 2.3.1.4 地面陆面参数化方案 |
| 2.3.2 WRF-Chem模式简介 |
| 2.3.2.1 化学方案和排放源 |
| 2.3.2.2 模拟区域的设定 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 南亚地区的黑碳气溶胶及生物质燃烧季节变化特征 |
| 3.1 南亚地区黑碳气溶胶季节变化特征 |
| 3.2 南亚地区生物质燃烧季节变化特征 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 WRF-Chem模式的模拟验证 |
| 4.1 WRF-Chem模式不同case的选择 |
| 4.2 实测和模拟的黑碳气溶胶浓度对比验证 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 南亚地区生物质燃烧对于青藏高原黑碳贡献 |
| 5.1 生物质燃烧排放清单 |
| 5.2 典型高黑碳季节生物质燃烧贡献模拟 |
| 5.3 典型高火点季节生物质燃烧贡献模拟 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 南亚地区生物质燃烧到青藏高原的传输过程 |
| 6.1 南亚地区气候变化特征 |
| 6.2 典型高黑碳季节生物质燃烧到青藏高原的传输过程 |
| 6.3 典型高火点季节生物质燃烧到青藏高原的传输过程 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 存在问题与工作设想 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（7）基于条件非线性最优扰动方法和IOCAS ICM的ENSO可预报性研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 ENSO理论研究进展 |
| 1.2.2 ENSO模式及其可预报性研究现状 |
| 1.2.3 ENSO的目标观测 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 第二章 模式及方法 |
| 2.1 中等复杂程度海气耦合模式（ICM）简介 |
| 2.2 ICM数值模拟所需数据及分析过程 |
| 2.3 ICM对ENSO模拟及预报能力 |
| 2.4 条件非线性最优扰动（CNOP）方法 |
| 第三章 初始场误差对ENSO预报的影响及其对目标观测的启示 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 CNOP-I试验设计及结果分析 |
| 3.2.1 CNOP-I分析过程 |
| 3.2.2 最优初始场误差结构 |
| 3.2.3 误差发展机制 |
| 3.2.4 对目标观测的启示 |
| 3.3 目标观测敏感区的验证 |
| 3.3.1 试验方案 |
| 3.3.2 控制预报试验及S1-12 目标观测试验 |
| 3.3.3 CNOP相关的目标观测试验 |
| 3.4 小结 |
| 3.5 讨论 |
| 第四章 模式参数误差对ENSO预报的影响 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 CNOP-P和C-CNOPs相关的试验设计 |
| 4.3 CNOP-P结果分析 |
| 4.3.1 CNOP-P空间分布 |
| 4.3.2 CNOP-P引起的误差演变及其增长机制 |
| 4.4 参数误差和初始场误差的联合效应 |
| 4.4.1 C-CNOPs空间结构特征 |
| 4.4.2 误差增长 |
| 4.5 小结 |
| 4.6 讨论 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 主要内容 |
| 5.2 论文的创新点 |
| 5.3 讨论及展望 |
| 图例 |
| 参考文献 |
| 个人简历和发表的学术论文 |
（8）冬季乌鲁木齐逆温时空变化特征及其大气环境效应（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.1.1 世界城市的大气污染问题 |
| 1.1.2 乌鲁木齐的大气污染问题 |
| 1.1.3 本文的研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 气象条件对大气污染影响的研究进展 |
| 1.2.2 数值模式在大气污染研究中对气象条件的模拟应用 |
| 1.3 研究目的和研究内容 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究技术路线 |
| 第二章 研究区概况及资料和模式介绍 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 资料介绍 |
| 2.2.1 气象观测数据和污染物数据 |
| 2.2.2 GFS全球再分析数据 |
| 2.3 中尺度气象模式(WRF)介绍 |
| 2.3.1 WRF模式介绍 |
| 2.3.2 WRF模式的主要物理参数化方案介绍 |
| 第三章 模式设置及模拟检验 |
| 3.1 模式设置 |
| 3.2 模式结果检验 |
| 第四章 冬季乌鲁木齐逆温变化 |
| 4.1 冬季乌鲁木齐逆温月变化 |
| 4.2 冬季乌鲁木齐逆温日变化 |
| 4.2.1 冬季乌鲁木齐逆温强度日变化 |
| 4.2.2 冬季乌鲁木齐逆温厚度日变化 |
| 4.2.3 冬季乌鲁木齐逆温持续时间日变化 |
| 4.2.4 逆温成因分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 气象条件对大气环境的影响 |
| 5.1 逆温对大气环境的影响 |
| 5.2 地面风场与对大气环境的影响 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 本文特色 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（9）长三角城市群区气溶胶对边界层的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 气溶胶初值与排放不确定性的研究进展 |
| 1.3 气溶胶与边界层相互作用的研究进展 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 本文研究工作 |
| 参考文献 |
| 第二章 模式与方法介绍 |
| 2.1 WRF模式 |
| 2.1.1 WRF模式框架 |
| 2.1.2 MYJ边界层参数化方案 |
| 2.1.3 Lin云微物理过程方案 |
| 2.2 WRF/Chem模式 |
| 2.2.1 气溶胶模块 |
| 2.2.2 气溶胶与辐射相互作用模块 |
| 2.2.3 气溶胶与云相互作用模块 |
| 2.3 GSI 3DVAR同化系统 |
| 2.3.1 代价函数及其梯度 |
| 2.3.2 背景场误差协方差 |
| 2.3.3 GSI泛函极小化的计算流程 |
| 2.3.4 GSI同化系统的流程框架 |
| 2.4 模式改进 |
| 参考文献 |
| 第三章 气溶胶与边界层相互作用的观测分析研究 |
| 3.1 资料与方法 |
| 3.1.1 资料来源 |
| 3.1.2 分析方法 |
| 3.2 秸秆焚烧污染个例分析 |
| 3.2.1 个例回顾分析 |
| 3.2.2 近地层通量分析 |
| 3.2.3 气象要素分析 |
| 3.3 普通污染个例合成分析 |
| 3.3.1 个例选取方法 |
| 3.3.2 近地层通量分析 |
| 3.3.3 气象要素分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 气溶胶初值的不确定性对其数值模拟的影响 |
| 4.1 试验方案设计 |
| 4.2 同化模块搭建 |
| 4.2.1 观测算子的构建 |
| 4.2.2 观测误差的诊断 |
| 4.2.3 背景场误差的估计 |
| 4.3 模拟结果分析与讨论 |
| 4.3.1 气溶胶初始场检验 |
| 4.3.2 气溶胶预报场检验 |
| 4.3.3 气溶胶源汇过程讨论 |
| 4.4 小结与讨论 |
| 参考文献 |
| 第五章 长三角地区气溶胶的模拟检验和时空分布研究 |
| 5.1 试验方案设计 |
| 5.2 气象场评估 |
| 5.2.1 常规要素评估 |
| 5.2.2 云和降水评估 |
| 5.3 颗粒物评估 |
| 5.3.1 浓度场评估 |
| 5.3.2 光学特性评估 |
| 5.4 小结与讨论 |
| 参考文献 |
| 第六章 气溶胶与边界层相互作用的数值模拟研究 |
| 6.1 地气系统能量收支的响应 |
| 6.1.1 对地气系统辐射收支的影响 |
| 6.1.2 对地表面能量收支的影响 |
| 6.2 大气边界层的响应 |
| 6.2.1 对温度和稳定度的影响 |
| 6.2.2 对流场和湿度的影响 |
| 6.2.3 对云和降水的影响 |
| 6.3 大气污染物的响应 |
| 6.3.1 对PM_(2.5)的影响 |
| 6.3.2 对O_3的影响 |
| 6.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 主要结果及结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 问题及展望 |
| 7.3.1 不足之处 |
| 7.3.2 未来研究 |
| 致谢 |
| 参与科研项目 |
| 发表及完成论文 |
（10）基于MM5/CALPUFF研究榆林市大气扩散条件及环境容量（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.3.1 大气环境容量测算方法研究现状 |
| 1.3.2 大气污染物扩散特征研究现状 |
| 1.4 研究方法及内容 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.5 研究路线 |
| 第二章 榆林市环境空气质量现状分析 |
| 2.1 数据资料及统计分析方法 |
| 2.1.1 数据资料 |
| 2.1.2 统计分析说明 |
| 2.2 榆林市环境空气质量现状 |
| 2.2.1 榆林市各区县污染超标分析 |
| 2.2.2 榆阳区空气污染物浓度分析 |
| 2.3 小结 |
| 第三章 榆林市污染源分析 |
| 3.1 重点工业源分析 |
| 3.1.1 按行业 |
| 3.1.2 按区县 |
| 3.1.3 按照排放高度 |
| 3.2 面源分析 |
| 3.3 线源分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 榆林市大气污染扩散特征分析 |
| 4.1 榆林市地形及气象特征 |
| 4.2 气象模拟条件设置 |
| 4.3 风向、风速和风频 |
| 4.3.1 风向 |
| 4.3.2 风速 |
| 4.3.3 风频 |
| 4.4 边界污染气象特征分析 |
| 4.4.1 大气稳定度 |
| 4.4.2 混合层高度 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 榆林市大气污染物浓度分布特征 |
| 5.1 模型平台建立 |
| 5.1.1 基础模式 |
| 5.1.2 CALPUFF 简介 |
| 5.2 模型输入参量 |
| 5.2.1 气象资料 |
| 5.2.2 地形资料 |
| 5.2.3 污染源排放清单 |
| 5.2.4 接收点清单建立 |
| 5.3 模型的验证 |
| 5.3.1 确定验证模型的监测点 |
| 5.3.2 模型验证结果与分析 |
| 5.4 污染物浓度模拟结果 |
| 5.4.1 榆林各监测点位四季及全年年均模拟值 |
| 5.4.2 年均浓度空间分布特征 |
| 5.4.3 污染物浓度区域分布 |
| 5.4.4 点源和面源对关心点的贡献 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 榆林市大气环境容量测算 |
| 6.1 A 值法测算“静态”大气环境容量 |
| 6.1.1 测算“静态”大气环境容量 |
| 6.1.2 城市及城区控制区空气污染物本底浓度 |
| 6.1.3 “静态”大气环境容量估算 |
| 6.2 “动态”大气环境容量 |
| 6.2.1 超标点筛选 |
| 6.2.2 污染物削减量的确定 |
| 6.2.3 模拟法测算境容量结果 |
| 6.2.4 污染物年均浓度与大气环境容量的关系 |
| 6.3 最终容量的确定 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 问题与展望 |
| 参考文献 |
| 附表 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
四、最优化方法在确定对流混合层顶夹卷率中的应用（论文参考文献）
- [1]云辐射日变化特征及与气象场的关系研究[D]. 王振权. 兰州大学, 2021(09)
- [2]气溶胶对城市边界层的影响机制研究[D]. 马永敬. 兰州大学, 2020(04)
- [3]非线性水汽—对流和海洋反馈在MJO事件形成中的作用[D]. 魏云涛. 中国科学院大学(中国科学院海洋研究所), 2019(08)
- [4]强人类活动区降水演变规律剖析及影响因子识别[D]. 于赢东. 中国水利水电科学研究院, 2019(08)
- [5]边界层温湿度廓线激光雷达探测技术研究[D]. 刘洋. 中国科学技术大学, 2018(11)
- [6]气溶胶传输对青藏高原影响的大气数值模拟分析 ——以南亚生物质燃烧产生的黑碳为例[D]. 许瑞广. 中国科学院大学(中国科学院地球环境研究所), 2017(12)
- [7]基于条件非线性最优扰动方法和IOCAS ICM的ENSO可预报性研究[D]. 陶灵江. 中国科学院大学(中国科学院海洋研究所), 2017(03)
- [8]冬季乌鲁木齐逆温时空变化特征及其大气环境效应[D]. 秦泉. 南京信息工程大学, 2015(01)
- [9]长三角城市群区气溶胶对边界层的影响研究[D]. 蒋自强. 南京大学, 2015(05)
- [10]基于MM5/CALPUFF研究榆林市大气扩散条件及环境容量[D]. 王琴. 长安大学, 2013(07)