成都市地面相对湿度变化特征及模拟研究
Variation Characteristics and Numerical Simulation of Surface Relative Humidity in Chengdu
DOI: 10.12677/ojns.2025.134081, PDF,    科研立项经费支持
作者: 林宏磊, 王 超*, 肖天贵, 唐梓轩, 朱秋婷:复杂地形区域气候变化与资源利用四川省重点实验室,四川 成都;成都平原城市气象与环境四川省野外科学观测研究站,四川 成都;气象灾害预测预警四川省工程研究中心,四川 成都;成都信息工程大学大气科学学院,四川 成都
关键词: 成都市地面相对湿度演变特征WRF模式Chengdu Surface Relative Humidity Variation Characteristics WRF Model
摘要: 地面空气湿度广泛影响地球生态系统和人类生活,在诸多领域具有重要意义,本文利用成都市2020~2024年期间地面相对湿度观测数据,运用统计和数值模拟相结合的方法研究其演变特征,结果表明:2020~2024年成都市平均地面空气相对湿度为79.32%,近五年呈明显下降趋势,五年降幅为2.6%;相对湿度季节变化和日变化显著,季节变化呈“秋高春低”,日变化呈现“先降后升”趋势,二阶多项式和正弦函数可较好拟合其变化特征;WRF模式模拟试验中,陆面过程选取Noah参数化方案时,模拟的相对湿度与观测值吻合度最高,该方案可应用于成都地区缺少地面观测数据的区域,为气象研究、环境治理和农业生产等方面提供数据基础。
Abstract: Surface air humidity widely influences global ecosystems and human life, holding significant importance in numerous fields. This study utilizes surface relative humidity observation data in Chengdu from 2020 to 2024, employing a combination of statistical and numerical simulation methods to investigate its evolution characteristics. The results show that the average surface air relative humidity in Chengdu from 2020 to 2024 was 79.32%, exhibiting a remarkable downward trend in the past five years with a five-year decline of 2.6%. The relative humidity demonstrates significant seasonal and diurnal variations: the seasonal variation shows a pattern of “high in autumn and low in spring,” while the diurnal variation follows a “first decrease then increase” trend. Second-order polynomials and sine functions can effectively fit these variation characteristics. In WRF model simulation experiments, when the Noah parameterization scheme is selected for land surface processes, the simulated relative humidity shows the highest consistency with observed values. This scheme can be applied to areas lacking ground observation data in Chengdu, providing a data foundation for meteorological research, environmental governance, agricultural production, and other aspects.
文章引用:林宏磊, 王超, 肖天贵, 唐梓轩, 朱秋婷. 成都市地面相对湿度变化特征及模拟研究[J]. 自然科学, 2025, 13(4): 775-781. https://doi.org/10.12677/ojns.2025.134081

参考文献

[1] Chapman, P.M. (2012) Global Climate Change and Risk Assessment: Invasive Species. Integrated Environmental Assessment and Management, 8, 199-200. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
[2] 宁梓妤, 徐宪立, 杨东, 等. 中国西南地区饱和水汽压差的年际变化及其影响因素[J]. 农业现代化研究, 2022, 43(1): 172-179.
[3] 顾清源, 徐会明, 陈朝平, 等. 四川盆地大雾成因剖析[J]. 气象科技, 2006, 34(2): 162-165.
[4] 胡琼, 郑东颖, 檀根甲, 等. 影响油菜根肿病发生流行的因子分析[J]. 植物保护, 2014, 40(3): 157-160.
[5] 邓元红, 王世杰, 等. 西南地区土壤湿度与气候之间的关系及其记忆性[J]. 生态学报, 2018, 38(24): 86-88.
[6] 张宇, 陈龙乾, 王雨辰, 等. 基于TM影像的城市地表湿度对城市热岛效应的调控机理研究[J]. 自然资源学报, 2015, 30(4): 629-640.
[7] 潘小乐. 相对湿度对气溶胶散射特性影响的观测研究[D]: [硕士学位论文]. 北京: 中国气象科学研究院, 2007.