冷空气堆积(cold air damming,CAD)是低层冷空气受地形阻挡产生的一种中尺度天气现象,北半球通常发生在山脉的东侧,造成云量增加、温度降低以及降水类型和降水落区的改变。CAD全年都会发生,冷季常造成冻雨天气,暖季往往会触发雷暴、大风、冰雹等强对流天气。在地形作用下地转适应关系的重新调整是CAD形成的动力基础,但冷平流、绝热冷却和非绝热冷却等热力因子对CAD的形成和发展也至关重要。尽管中尺度数值模式显著提高了CAD事件的预测能力,但这些模式仍有低估CAD影响和持续时间的倾向,即便是快速更新的高分辨率中尺度模式也会低估太阳遮蔽的影响,因此,CAD的预测对研究和预报人员来说一直是个棘手的世界性难题。主要从时空分布、天气影响、形成机理和预报预测等方面对其研究历程进行了回顾。
本文利用Web of Science平台SCI-E数据库,检索得到有关“淮河流域”主题文献228篇(检索日期为2020年10月)。设计检索式为主题=“HUBEX”OR“Huaihe River”,学科类别限定为“气象与大气科学”,检索年代为2000年至今。并对上述检出文献的年代分布、发文机构、作者和引用等信息进行了统计分析。
运用文献计量学研究方法,针对Web of Science平台SCI-E数据库中2000-2018年"气象与大气科学"学科发表的"人工智能"主题文献进行了统计分析。从相关研究文献的出版年、国家和地区、机构、作者等指标的分布可以看出,人工智能主题文献发文数量增长趋势加快,美国在该领域发文量及影响力双双位居第一;中国发文量虽位居第二,但影响力有待提高。最后结合高频关键词、高被引论文和专家研判对人工智能应用于大气科学领域的发展态势和热点研究方向进行了综合分析。
