氣象科技動態

全球變暖在熱帶上層大氣留下“指紋”

據物理學家組織網5月22日報道，在熱帶地區高度超過16.09 km的上空，大約每隔一年盛行風是交替強勁的東風和西風。熱帶高層大氣的這種緩慢的“脈動”簡稱為準兩年周期振蕩(QBO)，其影響著全球大氣的風和化學成分，甚至地球表面的氣候。而一項由國際太平洋研究中心、美國夏威夷大學馬諾阿分校和日本海洋地球科技署科學家的共同研究顯示，過去的60年里，某些海拔高度上的QBO節奏已大幅減弱，其強度的下降與計算機模型預測的上層大氣對因溫室氣體濃度增加引起的全球變暖如何反應相一致。該研究成果發表在最新一期《自然》在線版上。

該論文的合著者、國際太平洋研究中心主任凱文·漢密爾頓說:“這是首次演示在觀察到的QBO記錄中存在一個有規則的長期趨勢。我們在利用溫室氣體的歷史變遷來模擬上個世紀全球大氣的計算機模型中看到了類似的趨勢。因此，高層大氣行為的這種變化，可以被認為是氣候系統中預期的全球變暖信號留下的部分‘指紋’。”

(科技日報2013－05－24)

1 俄羅斯科學家發明新的人工降雨方法

通常情況下，人工降雨只有在雨云濕度高于95%的情況下才可以實施。但是，俄羅斯列別捷夫物理研究所宇宙射線實驗室的主任帕夫柳琴科提出了一種新的方法，使得在雨云濕度不大的情況下進行人工降雨變為可能。

俄羅斯科學家的方法基于氣旋原理。我們知道，氣旋是三維空間上的大尺度渦旋，其中心氣壓低、四周氣壓高，是一種近地面氣流向內輻合，中心氣流上升的天氣系統。由于地球自轉與科氏力(Coriolis effect)作用，使得氣旋在北半球作逆時針旋轉。空氣在上升的過程中，逐漸變冷，水蒸氣開始凝結，最后形成降雨。根據這個原理，只要解決兩個問題就能實現人工降雨，一是將空氣提升到一定高度，二是形成帶負電荷的凝結核。

俄羅斯科學家利用太陽輻射以及地球磁場解決了上述兩個問題。具體操作方法是:將系留氣球涂成黑色，并按照環形或螺旋形層層排列后升空。氣球的黑色表面吸收太陽輻射而變熱，并把熱量傳遞給周圍的空氣，使得空氣開始升高，并逐漸冷卻。由于在地面和電離層間存在300～500 kV的電位差，當到達一定高度時，安裝在氣球層上的接地導體便通過電暈放電自動生成電離子，使之成為天然的凝結核，促使水蒸氣凝結，最終實現降雨。

俄羅斯研究者稱，利用該方法進行降雨的同時，也能產生風，因此還能滿足一些盆地地區通風的需求。

(科技部門戶網站 2013－01－07)

2 美國探索采用空基探測技術監測北美主要大氣污染物

近日，美國國家航空航天局(NASA)決定資助建設全球首個天基大氣污染物觀測系統，用于北美大陸主要大氣污染物監測。該觀測系統建設計劃由史密森尼天體物理天文臺(Smithsonian Astrophysical Observatory)提出，將于2017年前建成;觀測系統將充分利用地球赤道上空3.5萬km軌道商業衛星的有效載荷，總成本不超過9000萬美元。

該計劃負責人、史密森尼天體物理天文臺首席科學家Kelly Chance博士稱，觀測系統建成后將首次實現對北美大陸對流層主要污染物的高分辨率、高頻度監測，可準確監測包括臭氧、二氧化氮、二氧化硫、甲醛和氣溶膠等污染物。

(科技部門戶網站 2012－11－29)

3 澳大利亞發布災害管理的數字化技術與服務報告

近日，隧道被淹、家園被毀、電力供應中斷——颶風桑迪再次向人類展示了自然災害造成的破壞性影響。盡管目前科學技術手段還不能阻止自然災害的發生，但新興技術可以更好地提供緊急情況的救援服務，將災害對人類、基礎設施和環境的影響減小到最低限度。

2012年11月21日，澳大利亞聯邦科工組織CSIRO公布“風險:災害管理的數字化技術與服務報告”，第一次匯集了聯邦科工組織在森林大火、洪水等自然災害的應對、救援和災后重建等領域的研究案例。

例如，該報告解釋了基于現實的海嘯和風暴流體數學模型如何被海洋理事會用于測試場景和預測家庭及企業的脆弱性。該報告還描述了對森林大火的研究如何與計算機模型相結合，幫助管理者隨著火災的發展動態調整消防人員和設備的配置。

報告強調了災害發生后緊急情況報道社會媒體的巨大變化。聯邦科工組織通過軟件檢測在Twitter中提到關于災害的帖子，以便政府提供新情況的早期預警和更及時的救援服務。

同時，該報告也強調了空間數據傳輸和分析技術的進步如何幫助政府提高在本地和海外更有效地定位需要幫助人群并提供援助的能力。

(科技部門戶網站 2012－12－20)

4 日研究氣象數據如何影響水稻基因

新華社東京12月11日電 將氣溫、降水量等氣象數據輸入電腦程序，就能推算出水稻稻葉中發揮機能的約1.72萬個基因的表達狀況，這是日本一個研究小組的最新研究成果。它將有助于人們更有針對性地改良水稻品種。

這是日本農業生物資源研究所等機構進行的一項研究，研究人員選擇了日本兩種較為常見的水稻品種“日本晴”和“農林8號”，前者的完整基因組已于2004年被破譯。2008年起，研究人員進行了試驗栽培并分析稻葉基因的表達情況，再與日本氣象廳觀測的氣溫、濕度、日照、降水量等數據進行比對，最終形成了一套推算方法，可根據氣象數據以及栽培天數推算稻葉基因的表達狀況。

研究小組認為，如果羅列出酷暑或低溫天氣受影響的基因清單，就可以幫助改良水稻品種。另外，針對特定基因的表達方式，還可以決定施肥施藥的最佳時期。相關研究論文已發表在新一期美國《細胞》雜志上。