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北极海冰减少加剧华东地区的霾污染
WANG Hui-Jun 1,2,3 , CHEN Huo-Po1,2,3 , and LIU Jiping4
1中国科学院大气物理研究所南森珠国际研究中心，北京100029
2中国科学院气候变化研究中心，北京100029
3南京信息工程大学气象灾害预测与评估协同创新中心，南京210044
4美国纽约州奥尔巴尼市奥尔巴尼大学大气与环境科学系
摘要近年来，中国东部地区的空气质量越来越令人担忧，霾已成为第一大空气污染问题。 这项研究的结果显示，北极海冰（ASI）的减少是近期中国东部日霾日增加的重要原因。 作者发现，中国东部的冬季雾霾天数（WHD）与1979 - 2012年之前的秋季ASI强烈负相关，WHD年际年代际变率约45％〜67％可以用ASI变率来解释。 在关于ASI减少对北半球气候影响的研究之后，作者的研究进一步表明，秋季ASI的减少导致中纬度欧亚地区出现海平面气压正异常，中国气旋活动轨迹向北偏移，冬季北方40°N以南的Rossby波活动较弱。这些大气环流的变化有利于减少气旋活动和中国东部地区更加稳定的大气，导致当地更多的阴霾日子。此外，与秋季ASI和WHD有关的环流变化模式在东亚地区，特别是在中国东部地区是非常一致的。作者认为，由于ASI在全球变暖的影响下继续下降，在不久的将来雾霾污染可能仍然是一个严重问题。
关键词：北极海冰，雾霾，大气环流，中国东部
引用：Wang，H.-J.，H.-P. Chen和J. Liu，2015年：北极海冰减少加剧了中国东部Atmos地区的霾污染。 海洋科学快讯。，8,1-9，doi：10.3878 / AOSL20140081。
1 引言
伴随近期中国东部空气污染加剧，冬季和春季已经检测到更多雾霾日子，PM2.5（颗粒物）浓度增加。 阴霾影响着中国东部数亿人口的生活。 霾不仅延误了交通，还可能导致严重的呼吸系统疾病导致的心脏疾病，早逝和癌症等健康问题。在北京，恶劣的天气导致十年来医院访问量创新高（Pope and Dockery，2006; Wang和Mauzerall，2006; Xie等，2014）。 早期研究表明中国经济快速发展和城市化
通讯作者：王会军，wanghj@mail.iap.ac.cn
带来的大气污染物排放的增长是造成霾天数增加的主要原因（Liu and Diamond，2005; Wang et al.，2013），而最近的分析表明，在北京，车辆是PM2.5的最大来源，占污染的25％，煤炭燃烧和跨区域转移次要，分别占19％（He et al.，2013）。
相比之下，气候变率和变化的潜在作用却很少受到关注。日益增多的霾污染日数与北极海冰（ASI）迅速衰退的时期相吻合。 越来越多的证据表明，ASI的下降正在影响北部中高纬度的气候（Deser等，2010; Liu等，2012; Li and Wang，2013,2014）。 在这项研究中，我们将ASI列为近几十年来中国东部地区雾霾日增加的重要驱动因素，并通过观测数据和数值模拟揭示了其强化连通性的物理机制。
资料与方法
中国气象局国家气象信息中心收集了中国1979 - 2013年期间每月霾日记录，其中包括756个气象台站。 此数据集的同质性和可靠性已经过检查。 在这里，我们将分析限制在控制质量的数据中。 我们将不采用时间序列中存在误差值的观测数据。 因此，我们选择了一个包括中国的542个台站的子集。 近几年来，中国东部地区（20-40°N，109°E以东）常常出现霾日，所以这一区域被认为是本研究的目标区域。 霾日的时间序列被定义为研究区内211个台站的平均值。 此外，历史记录显示，在该地区北方冬季（12月-1月-2月，DJF）可观测到40％以上的霾天数。 因此，我们关注这里冬季的霾况。ASI范围的数据是从Hadley中心（HadISST1：Hadley中心SST数据集）计算得到的，其分辨率为1°times;1°，时间为1870-2013（Rayner等，2003）。 秋季ASI指数计算为45°N以北地区的区域平均海冰范围。 北极涛动（AO）和Nintilde;o3.4指数来自国家海洋和大气管理中心（NOAA）的国家气候预测中心（CPC）。
本研究采用三种大气再分析方法：1）NCEP（国家环境预报中心）气候预报系统再分析（CFSR），时间为1979〜2009年，分辨率为2.5°times;2.5°; 2）欧洲中期天气预报中心（ECMWF）临时再分析，时间为从1979年到现在，分辨率为1.5°times;1.5°; 3）NCEP-DOE（能源部）再分析2，时间为1979年至今，分辨率为2.5°times;2.5°。 此外，还有28个耦合模式比较项目阶段5（CMIP5;表1）的模拟
模型也用于此处，以便于讨论近期（2016-2035年）雾霾及相关大气条件的预测变化。 为了便于分析，首先将这些模拟重新采样到2.5°times;2.5°的共同网格，然后计算多模型集合平均值（MME）。
结果
在这里，我们将冬季阴霾日（WHD）指数定义为
表1本研究中使用的28个CMIP5模型的列表。
标签 型号ID 模型全名 中心，国家 大气组分分辨率
（纬度times;经度）
|
1 |
ACCESS1-0 |
澳大利亚社区气候和地球系统模拟器耦合模型（版本1.0） |
CSIRO-BOM，澳大利亚 |
1.25times;1.875 |
|
2 |
ACCESS1-3 |
澳大利亚社区气候和地球系统模拟器耦合模型（版本1.3） |
CSIRO-BOM，澳大利亚 |
1.25times;1.875 |
|
3 |
BCC-CSM1.1m |
北京气候中心气候系统模式（版本1.1） |
BCC，中国 |
1.112times;1.125 |
|
4 |
BCC-CSM1.1 |
北京气候中心气候系统模型（版本1.1） |
BCC，中国 |
2.784times;2.8125 |
|
5 |
BNU-ESM |
北京师范大学地球系统模型 |
BNU，中国 |
2.784times;2.8125 |
|
6 |
CanESM2 |
加拿大地球系统模型 |
CCCma，加拿大 |
2.784times;2.8125 |
|
7 |
CNRM-CM5 |
国家气候研究中心（气候模型第5版） |
CNRM-CERFACS，法国 |
1.397times;1.406 |
|
8 |
CSIRO-MK3.6.0 |
英联邦科学和工业研究组织（Mark 3.6.0） |
CSIRO-QCCCE，澳大利亚 |
1.861times;1.875 |
|
9 |
GFDL-CM3 |
地球物理流体动力学实验室耦合气候模型第3版 |
NOAA GFDL，美国 |
2.0225times;2.5 |
|
10 |
GFDL-ESM2G |
地球物理流体力学实验室的地球系统模型（广义海洋层动力学，GOLD） |
NOAA GFDL，美国 |
2.0225times;2.5 |
|
11 |
GFDL-ESM2M |
地球物理流体动力学实验室的地球系统模型（Modular Ocean Model Version 4.1，MOM4.1） |
NOAA GFDL，美国 |
2.0225times;2.5 |
|
12 |
GISS-E2-H |
戈达德空间研究所气候模型E2（E2型）（ModelE / Hycom） |
GISS，美国 |
2.0225times;2.5 o |
|
13 |
GISS-E2-H-CC |
戈达德空间研究所气候模型 - 碳循环E2模型（ModelE / Hycom） |
GISS，美国 |
2.0225times;2.5 o |
|
14 |
GISS-E2-R |
戈达德空间研究所气候模型E2（ModelE / Russell） |
GISS，美国 |
2.0225times;2.5 |
|
15 |
GISS-E2-R-CC |
戈达德空间研究所气候模型 - 碳循环（ModelE / Russell）的E2版本 |
GISS，美国 |
2.0225times;2.5 |
|
16 |
HadGEM2-AO |
哈德利全球环境模型2 |
英国MOHC |
1.25times;1.875 |
|
17 |
INMCM4 |
数值数学气候模型研究所第4版 |
INM，俄罗斯 |
1.50times;2 |
|
18 |
IPSL-CM5A-MR |
Institut Pierre Simon Laplace的地球系统模型：中等分辨率 |
IPSL，法国 |
1.268times;2.5 |
|
19 |
IPSL-CM5A-LR |
皮埃尔西蒙拉普拉斯研究所地球系统模型：低分辨率 |
IPSL，法国3 |
1.895times;3.75 |
|
20 |
IPSL-CM5B-LR |
皮埃尔西蒙拉普拉斯研究所地球系统模型：低分辨率 |
IPSL，法国 |
1.895times;3.75 o |
|
21 |
MIROC4h |
跨学科气候研究模型（MIROC）第4版（高分辨率） |
日本MIROC |
0.5602times;0.5625 |
|
22 |
MIROC5 |
气候第5版跨学科研究模型 |
日本MIROC |
1.397times;1.406 |
|
23 |
MRI-CGCM3 |
全球大气 - 海洋耦合气候模式气象研究所第3版 |
MRI，日本 |
1.119times;1.125 |
|
24 |
MPI-ESM-LR |
Max-Planck-Institute气象 剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料 资料编号：[21436]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word |
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