杜振彩
- 作品数：11 被引量：177H指数：4
- 供职机构：中国科学院大气物理研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划国家公益性行业科研专项更多>>
- 相关领域：天文地球环境科学与工程更多>>
- 滑动窗区空间相关加权集合方法及其在耦合模式中的应用
- 根据CMIP3 多个海气耦合模式对20 世纪晚期亚洲夏季降水的模拟所显示出各模式模拟能力的较大空间差异,提出一种滑动窗区空间相关系数来量化表征这种空间差异特征,并在此基础上提出以这种滑动窗区空间相关系数作为各模式的权重系...
- 杜振彩黄荣辉黄刚
- 热带印度洋偶极子对大气环流的影响试验研究
- 本文利用美国NCAR公共大气环流模式CAM3.0研究了热带印度洋偶极子对大气环流的影响。试验结果表明,偶极子对热带印度洋大气环流有显著影响,对热带太平洋大气环流影响不显著。与正偶极子相伴,在热带印度洋上空存在一个异常纬向...
- 杜振彩谭言科张人禾
- 关键词：印度洋偶极子大气环流异常
- 文献传递
- 全球变暖背景下中国旱涝气候灾害的演变特征及趋势被引量：127
- 2010年
- 旱涝气候灾害是中国最严重的自然灾害之一,它不仅分布广、发生频率高,而且造成巨大的经济损失。研究表明:随着全球变暖中国旱涝气候灾害的年际和年代际变化更加明显,这是由于包括海陆气各圈层相互作用的东亚季风气候系统的变异所造成。笔者利用IPCC-AR422个海陆气耦合气候数值模式的计算结果对在A1B排放情景下21世纪各时期东亚夏季风降水的变化趋势进行预估,结果表明:在全球变暖背景下东亚夏季风降水在21世纪不仅年际变率增强,而且从21世纪中期亚洲夏季风增强,它将引起中国华北和华南地区夏季降水明显变强,洪涝灾害增多。
- 黄荣辉杜振彩
- 关键词：全球变暖干旱洪涝气候灾害
- 一次暴雨过程区域模式模拟的误差分析--基于不同编译器舍入误差和不同积云对流参数化方案的研究
- 本文利用WRF区域模式研究了不同编译器编译条件下和不同积云对流参数化物理过程配置下，模式对亚洲季风区一次暴雨过程的模拟情况。结果表明，由不同编译器编译的模式在相同模式参数配置下对同一次暴雨过程的模拟结果之间存在较大的差异...
- 杜振彩黄刚黄荣辉
- 关键词：降水模拟积云对流参数化方案
- 中国西部雪冰中的黑碳及其气候效应
- 在中国西部的青藏高原和新疆地区的若干条冰川区域采集雪和冰芯样品,分析了雪冰样品中的黑碳,并模拟了雪冰黑碳产生的辐射强迫。我国西部雪冰黑碳的平均浓度为63ngg-1,高于北半球其他地区的实测结果。影响雪样黑碳的浓度的空间分...
- 明镜效存德秦大河杜振彩Mark Flanner
- 关键词：黑碳冰芯
- 文献传递
- 亚洲季风区积云降水和层云降水时空分布特征及其可能成因分析被引量：18
- 2011年
- 本文利用最近12年的TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)卫星资料,分析了亚洲季风区积云降水和层云降水的时空分布特征。结果表明:从多年平均角度看,亚洲季风区积云降水和层云降水空间分布主要呈现出随纬度变化的特征:25°N以北的副热带季风区以层云降水方式为主,其所占比例在50%以上,而且表现为由南向北层云降水比例逐渐增加的特征;25°N以南的较低纬度地区则以积云降水为主,其比例在55%左右,而且表现为全区比较一致的空间分布特征。积云和层云降水观测数比例的空间分布表明整个亚洲季风区降水云系以层云为主(层云平均占60%以上)。在季节时间尺度上,东亚季风区特别是25°N以北的副热带季风区,积云降水和层云降水都表现出显著的季节变化特征(季节变化标准差都在10%以上):冬季以层云降水为主,所占比例在85%左右,随着夏季的到来和季风雨带的向北推进,层云降水比例逐渐减小而积云降水比例逐渐增加,并在7、8月份层云降水比例达到最低值55%左右而积云降水比例达到最高45%左右,此后随着时间的推移,层云降水比例又逐渐增加而积云降水比例逐渐降低并恢复到冬季的状态;南亚季风区以及东亚季风区25°N以南的热带季风区,积云降水和层云降水季节变化特征不太显著(季节变化标准差在3%左右):一年四季都以积云降水为主,其比例在50%～65%之间变化。并且,本文从动力因子和热力因子对上述积云降水和层云降水的时空分布成因进行分析,其结果表明,亚洲季风区积云降水和层云降水的时空分布主要受季风环流的风场垂直切变动力因子所支配,而温度、水汽、相当位温和对流有效位能等热力因子对积云降水和层云降水的强度和范围及其持续时间也起着一定的作用,并且这些动力因子和热力因子对积云降水和层云降水的时空分布的影响存在一个阈值标�
- 杜振彩黄荣辉黄刚陈际龙
- 关键词：积云降水层云降水
- 中国西部雪冰中的黑碳及其辐射强迫被引量：13
- 2009年
- 在中国西部的青藏高原和新疆地区的若干条冰川区域采集雪和冰芯样品,分析了雪冰样品中的黑碳,并模拟了雪冰黑碳产生的辐射强迫。我国西部雪冰黑碳的平均浓度为63ng/g,高于北半球其他地区的实测结果。影响雪样黑碳浓度空间分布格局的主因是周边的排放源。模拟结果显示,黑碳在中国西部冰川雪表的沉降产生的平均辐射强迫为(+4.0±2.0)W/m2。喜马拉雅山中段的东绒布冰芯记录揭示黑碳主要来源于南亚,经印度夏季风输送;1951年以来黑碳的平均浓度为16ng/g,产生的月平均辐射强迫在2001年夏季超过了+4.5W/m2。南亚排放的黑碳可能抵达青藏高原南部腹地,对青藏高原的冰川表面能量平衡有一定影响。
- 明镜效存德杜振彩Mark Flanner
- 关键词：黑碳冰芯
- 从Rossby波能量频散理论到准定常行星波动力学研究的发展被引量：13
- 2016年
- 本文是为纪念叶笃正院士诞辰百周年和他对大气动力学发展的重大贡献而撰写的。叶先生在20世纪40年代所提出的罗斯贝波能量频散理论不仅至今仍广泛应用于天气预报,而且开创了准定常行星波动力学的研究。在罗斯贝波频散理论的启迪和引领下,行星波动力学和大气环流异常遥相关的研究取得重要进展。特别是关于准定常行星波在二维和三维球面大气的传播特征以及北半球夏季大气环流异常的EAP(East Asia–Pacific)型和"丝绸之路(Silk Road)"型遥相关及其机理已做出系统的研究,本文简要地回顾这些研究。并且,本文还回顾了在叶先生所提出罗斯贝波能量频散理论的引领下,近年来我们关于东亚冬、夏季风和我国气候灾害的年际和年代际变化的内动力学机理研究所取得的进展。
- 黄荣辉皇甫静亮刘永杜振彩陈国森陈文陆日宇
- 关键词：罗斯贝波能量频散准定常行星波动力学
- 滑动窗区空间相关系数加权集合方法及其在IPCC-AR4多模式集合模拟和预测中的应用被引量：3
- 2010年
- 本文根据政府间气候变化委员会(IPCC)第四次评估报告(AR4)(简称IPCC-AR4)中22个耦合模式对20世纪气候模拟(20C3M)结果中20世纪晚期亚洲夏季风降水的模拟所显示出各模式模拟能力的较大空间差异,提出了一种滑动窗区空间相关系数来量化表征这种空间差异特征,结果表明,该系数明显优于传统空间相关系数,其空间分布能够较为细致地描述各模式对较小区域模拟性能的空间差异特征。在此基础上,本文提出以这种滑动窗区空间相关系数作为各模式的权重系数进行加权集合平均,并称之为滑动窗区空间相关系数加权集合方法。利用该方法对IPCC-AR422个耦合模式所模拟的20世纪晚期亚洲夏季风降水进行加权集合平均,并将其结果与传统空间相关系数加权集合平均以及等权重多模式集合平均结果进行比较,表明了利用本文所提出的加权集合方法对20世纪晚期亚洲夏季风降水的集合模拟结果明显优于简单的等权重多模式集合平均结果以及传统空间相关系数加权集合平均结果。鉴于此原因,本文利用此方法对在A1B(各种能源均衡发展)排放情景下IPCC-AR4中22个耦合模式所模拟的21世纪各时期亚洲夏季风降水演变趋势进行集合预测。其结果表明:在A1B排放情景下,从21世纪中期(2045～2065年)开始南亚夏季风降水将比20世纪晚期明显增强;而东亚夏季风降水相对于20世纪晚期的变化呈现出从南到北经向三极子型异常分布特征,即华南和华北地区夏季风降水增多,而长江流域夏季风降水相对于20世纪晚期没有太大变化。并且,结果还表明亚洲夏季风降水异常这种变化趋势可以延续到21世纪晚期。
- 杜振彩黄荣辉黄刚
- 春季土壤温度在中国东北盛夏降水年际分量预测中的关键作用
- 2024年
- 全球变暖背景下,中国东北夏季洪涝干旱灾害发生频繁,对人类和自然系统造成严重影响。但是,目前东北夏季降水预测水平较低,远不能满足防灾、减灾的需求。中国东北汛期降水主要集中在盛夏(7~8月),其年际变率与年代际变率相当。本文聚焦在分析春季土壤温度在中国东北盛夏降水年际分量预测中的作用。研究发现中国东北盛夏降水年际分量与欧洲中东部春季土壤温度年际分量存在显著负相关关系、与青藏高原东部和西亚东北部春季土壤温度年际分量存在显著正相关关系。春季关键区土壤温度异常对应下游地区盛夏土壤温度异常,从而引起东亚盛夏大气环流异常,高空西风急流偏强偏北、西太平洋副热带高压偏强偏北,进而造成中国东北水汽辐合与上升增强,引起中国东北盛夏降水增强。进一步采用欧洲中东部、青藏高原东部和西亚东北部春季土壤温度年际分量建立了中国东北盛夏降水年际分量的季节预测模型,1979~2021年留一法交叉检验时间相关系数在GLDAS-Noah、ERA5和CRA/Land三套数据中最高可达0.64,2012~2021年的后报试验时间相关系数在三套数据中最高可达0.78,表明春季土壤温度在中国东北盛夏降水年际分量预测中起到关键作用。研究成果能够为提高中国东北夏季降水预测提供科学基础,并易于应用到实际预测。
- 杨占梅张井勇杜振彩
