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《氣象科學(xué)》創(chuàng)刊于1980年，國(guó)內(nèi)外公開(kāi)發(fā)行的學(xué)術(shù)性雙月刊期刊

 

主辦單位：江蘇省氣象學(xué)會(huì)

 

聯(lián)辦單位：南京大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院、南京信息工程大學(xué)、

 

              國(guó)防科技大學(xué)氣象海洋學(xué)院、江蘇省氣象局

 

主編：楊修群               ISSN 1009-0827                 CN 32-1243/P

 

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    2025,45(4):471-481, DOI: 10.12306/2025jms.0017
    [摘要] (308) [HTML] (0) [PDF 22.45 M] (225)
    摘要：
    利用ERA5再分析資料、葵花8靜止衛(wèi)星云屬性數(shù)據(jù)、全球降水測(cè)量計(jì)劃(Global Precipitation Measurement， GPM)雙頻降水雷達(dá)降水結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)以及全球綜合多衛(wèi)星檢索(the Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM， GPM IMERG)降水量數(shù)據(jù)，分析了2021年7月12日京津冀地區(qū)一次極端降水事件的水汽輸送及降水結(jié)構(gòu)特征。結(jié)果表明：西太平洋副熱帶高壓西端強(qiáng)盛的西南氣流將低緯度地區(qū)水汽向北輸送，受黃河流域上空的低渦以及渤海上空高壓壩阻擋形成穩(wěn)定的大氣河結(jié)構(gòu)，在京津冀地區(qū)形成顯著的水汽輻合帶，為強(qiáng)降水的發(fā)生提供了充足的水汽條件。垂直剖面分析表明，當(dāng)強(qiáng)降水發(fā)生時(shí)，強(qiáng)上升氣流幾乎貫穿整個(gè)對(duì)流層并與強(qiáng)水汽輻合區(qū)基本重疊。7月12日上午，強(qiáng)降水區(qū)與強(qiáng)水汽輻合區(qū)基本重合，午后部分強(qiáng)降水發(fā)生在中等強(qiáng)度輻合區(qū)和弱輻散區(qū)。強(qiáng)降水區(qū)域云頂高度普遍超過(guò)12 km，高云頂區(qū)域與強(qiáng)降水落區(qū)基本重疊。此次極端事件以對(duì)流降水為主，相較于氣候態(tài)，雷達(dá)反射率因子在低層呈現(xiàn)20 dBZ和30～34 dBZ的雙高頻中心，粒子集中于低層1～2 km，粒徑更小且數(shù)濃度更高。另外，粒子直徑的廓線(xiàn)在6～10 km明顯偏小且隨降水強(qiáng)度變化不規(guī)律，數(shù)濃度偏高。
    2025,45(4):482-489, DOI: 10.12306/2023jms.0058
    [摘要] (243) [HTML] (0) [PDF 6.49 M] (144)
    摘要：
    基于1993—2022年逐月地表總輻射(SSR)、最高氣溫(Tmax)、平均氣溫(Tave)、最低氣溫(Tmin)以及氣溫日較差(DTR)數(shù)據(jù)，本文分析了2022年夏季長(zhǎng)江中下游地區(qū)SSR、氣溫以及DTR的異常特征，重點(diǎn)討論了SSR異常對(duì)氣溫的影響。結(jié)果表明：(1)氣候平均上，夏季長(zhǎng)江中下游處于全國(guó)SSR低值區(qū)，同時(shí)也是年際變化最明顯的地區(qū)之一，2022年該地區(qū)SSR為過(guò)去30 a中最高值，平均達(dá)到1 860.35 MJ·m-2。(2)2022年夏季我國(guó)大部分地區(qū)氣溫較常年偏高，其中長(zhǎng)江中下游地區(qū)Tmax為異常偏高中心，大部分地區(qū)較常年偏高2 ℃以上，DTR在2022年達(dá)到1993—2022年期間最高值，為8.8 ℃。(3)2022年夏季因SSR異常引起長(zhǎng)江中下游大部分地區(qū)Tmax較常年異常偏高，部分站點(diǎn)因SSR異常導(dǎo)致偏高2 ℃以上。
    2025,45(4):490-503, DOI: 10.12306/jms2023.0063
    [摘要] (189) [HTML] (0) [PDF 1.87 M] (122)
    摘要：
    2020年8月11日四川省蘆山縣國(guó)家氣象站出現(xiàn)了遠(yuǎn)超歷史平均值的異常降水，24 h雨量達(dá)425.7 mm，其中3 h雨量達(dá)348.6 mm，造成了較大的氣象災(zāi)害。為準(zhǔn)確評(píng)估本次降水天氣過(guò)程在當(dāng)?shù)貧v史上的影響，使用蘆山國(guó)家氣象站1980—2021年共42 a的多個(gè)歷時(shí)(60，120，180，360，720，1 440 min)的年最大值降水資料，采用了根據(jù)卡方檢驗(yàn)排序，以均方誤差和殘差平方和和Wasserstein距離兩個(gè)指標(biāo)為評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，兼顧不同歷時(shí)降水的分布一致性，在80個(gè)概率密度分布函數(shù)中篩選了最優(yōu)分布johnsonsb分布，并根據(jù)分布函數(shù)的逆函數(shù)推算重現(xiàn)期。結(jié)果表明:與目前水文和氣象上經(jīng)常采用的皮爾遜Ⅲ型、耿貝爾分布、伽馬分布等類(lèi)型有限的分布相比，該方法能夠保證擬合的總體數(shù)學(xué)誤差更小，兼顧了工程實(shí)用性，特別當(dāng)出現(xiàn)異常降水時(shí)，其計(jì)算的重現(xiàn)期更接近實(shí)際情況。經(jīng)過(guò)雨城、天全、寶興和石棉4個(gè)縣區(qū)的對(duì)比，采用該方法計(jì)算的重現(xiàn)期能夠較好地反映降水重現(xiàn)期情況。
    2025,45(4):504-514, DOI: 10.12306/2024jms.0049
    [摘要] (198) [HTML] (0) [PDF 26.40 M] (156)
    摘要：
    中國(guó)氣象局全球數(shù)值預(yù)報(bào)系統(tǒng)(CMA-GFS)于2023年5月升級(jí)到v4.0，為了評(píng)估CMA-GFS升級(jí)前后對(duì)四川西南低渦暴雨過(guò)程的預(yù)報(bào)能力及升級(jí)后偏差特征，本文選取2022年和2023年該類(lèi)過(guò)程對(duì)CMA-GFS、區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)系統(tǒng)(CMA-MESO)和歐洲天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)(ECMWF)進(jìn)行對(duì)比檢驗(yàn)及典型個(gè)例診斷分析。對(duì)比檢驗(yàn)指出：CMA-GFS模式大暴雨量級(jí)漏報(bào)明顯；暴雨量級(jí)評(píng)分2022年顯著高于ECMWF和CMA-MESO，2023年評(píng)分下降且略低于ECMWF。針對(duì)2023年7月26—28日典型西南低渦暴雨個(gè)例，從環(huán)流形勢(shì)、低渦系統(tǒng)等多維度對(duì)CMA-GFS進(jìn)行評(píng)估診斷，結(jié)果表明：CMA-GFS4.0模式預(yù)報(bào)主要影響系統(tǒng)位置及移動(dòng)路徑和實(shí)況基本一致，降水落區(qū)基本正確，對(duì)低渦暴雨過(guò)程具有指示意義；風(fēng)速尤其南風(fēng)分量預(yù)報(bào)從初始場(chǎng)開(kāi)始即顯著偏弱，導(dǎo)致低層雙低空急流漏報(bào)，與風(fēng)速相聯(lián)系的動(dòng)力作用預(yù)報(bào)偏弱是本次過(guò)程量級(jí)預(yù)報(bào)偏弱的主要因素；低層干偏差造成低層能量和層結(jié)不穩(wěn)定條件預(yù)報(bào)偏弱，導(dǎo)致對(duì)流強(qiáng)度偏弱且持續(xù)時(shí)間短；西南低渦前期各項(xiàng)偏差相對(duì)明顯，低渦強(qiáng)盛期偏差開(kāi)始減小甚至出現(xiàn)正負(fù)轉(zhuǎn)變趨勢(shì)。
    2025,45(4):515-524, DOI: 10.12306/2023jms.0065
    [摘要] (210) [HTML] (0) [PDF 36.63 M] (129)
    摘要：
    為研究浙江地區(qū)及口外海域風(fēng)暴潮的過(guò)程，本文建立了用于浙江沿海范圍內(nèi)的水動(dòng)力計(jì)算模型，相較于其他類(lèi)型的模型進(jìn)行合理簡(jiǎn)化，以風(fēng)場(chǎng)為主要影響因素，可更直觀(guān)地研究臺(tái)風(fēng)期間沿岸海域的變化，使用方便、計(jì)算速度快。選取2019年9號(hào)強(qiáng)臺(tái)風(fēng)“利奇馬”和2004年13號(hào)強(qiáng)臺(tái)風(fēng)“云娜”進(jìn)行模擬，通過(guò)研究海域或地區(qū)的地形、潮位、潮流、氣象等實(shí)測(cè)資料，分析潮流場(chǎng)模擬，從而對(duì)浙江附近海域潮汐特征和潮流場(chǎng)有更全面的認(rèn)識(shí)，確定安全可靠的潮汐、潮流特征參數(shù)，這對(duì)浙江的安全、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和航運(yùn)均有重要科學(xué)意義和實(shí)用價(jià)值。
    2025,45(4):525-534, DOI: 10.12306/2025jms.0019
    [摘要] (206) [HTML] (0) [PDF 1.11 M] (121)
    摘要：
    對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)(Convective-scale Ensemble Prediction System， CEPS)具有時(shí)空高分辨率，能提供概率預(yù)報(bào)，對(duì)于提高強(qiáng)對(duì)流天氣的可預(yù)報(bào)性具有重要意義。目前，CEPS已經(jīng)成為業(yè)務(wù)中心建設(shè)的重點(diǎn)，而初值擾動(dòng)方法是攻關(guān)技術(shù)難點(diǎn)之一，目前業(yè)務(wù)上主要的初值擾動(dòng)方案有：動(dòng)力降尺度、集合資料同化及奇異向量等，也有學(xué)者將中尺度集合預(yù)報(bào)的初值擾動(dòng)方法如增長(zhǎng)模繁殖法方案及混合擾動(dòng)方法沿用到對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)中。然而現(xiàn)有方案尚未考慮快速增長(zhǎng)的非線(xiàn)性擾動(dòng)，開(kāi)發(fā)能夠描述初始場(chǎng)非線(xiàn)性增長(zhǎng)信息的初值擾動(dòng)方法，是CEPS的一個(gè)發(fā)展方向。國(guó)際上一些先進(jìn)的數(shù)值預(yù)報(bào)中心和機(jī)構(gòu)已成功地將CEPS應(yīng)用到業(yè)務(wù)天氣預(yù)報(bào)中，從現(xiàn)有的CEPS對(duì)強(qiáng)降水天氣事件預(yù)報(bào)可見(jiàn)，CEPS能夠?yàn)榇罅考?jí)降水提供概率預(yù)報(bào)，對(duì)暴雨的極端性有較好的參考意義，而集合平均的參考性并不強(qiáng)，其對(duì)強(qiáng)降水的預(yù)報(bào)仍然存在改進(jìn)空間。人工智能技術(shù)的進(jìn)步為集合預(yù)報(bào)的發(fā)展帶來(lái)了新契機(jī)，首先集合預(yù)報(bào)能夠?yàn)槿斯ぶ悄苣Ｐ陀?xùn)練提供優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；其次，構(gòu)建基于人工智能的集合預(yù)報(bào)模型避免了傳統(tǒng)集合預(yù)報(bào)的高耗能問(wèn)題；此外，利用人工智能技術(shù)對(duì)集合預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行后處理，可提升集合預(yù)報(bào)的使用效率。隨著數(shù)值天氣預(yù)報(bào)逐步實(shí)現(xiàn)精細(xì)化，CEPS與人工智能相結(jié)合也將是未來(lái)發(fā)展的一個(gè)重要方向。
    2025,45(4):535-548, DOI: 10.12306/2023jms.0059
    [摘要] (195) [HTML] (0) [PDF 1.64 M] (131)
    摘要：
    本文構(gòu)建了一種基于因果分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的站點(diǎn)氣溫短臨預(yù)報(bào)模型，以臺(tái)灣省松山站為試驗(yàn)對(duì)象，利用歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts， ECMWF)再分析資料、松山站實(shí)測(cè)氣象資料和中國(guó)氣象局陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)(Chinese Land Data Assimilation System-v2.0， CLDAS-v2.0)近實(shí)時(shí)產(chǎn)品資料，引入因果信息流理論，采用四種機(jī)器學(xué)習(xí)算法：多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation Neural Network， BPNN)、隨機(jī)森林(Random Forest，RF)、最小二乘支持向量機(jī)(Least Square Support Vector Machine， LSSVM)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Bayesian Network， BN)，開(kāi)展氣溫短臨預(yù)報(bào)試驗(yàn)。結(jié)論如下：(1)在選取的任一種數(shù)據(jù)資料驅(qū)動(dòng)下，對(duì)于BPNN、RF、BN，基于因果分析的預(yù)報(bào)結(jié)果優(yōu)于相關(guān)分析，均方根誤差的平均降幅在1%～2%之間。對(duì)于LSSVM，因果分析與相關(guān)分析差別較小，驗(yàn)證了因果分析具備更優(yōu)的關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘能力；(2)在預(yù)報(bào)模型中增加相鄰空間預(yù)報(bào)因子能夠顯著提高氣溫預(yù)報(bào)效果，改進(jìn)后氣溫預(yù)報(bào)模型均方根誤差的平均降幅在2%～8%之間；(3)在模型訓(xùn)練樣本較少情況下，基于CLDAS-v2.0近實(shí)時(shí)產(chǎn)品資料的預(yù)報(bào)效果優(yōu)于ECMWF再分析資料的預(yù)報(bào)效果，均方根誤差的平均降幅在4%～8%之間，從側(cè)面驗(yàn)證了CLDAS-v2.0近實(shí)時(shí)產(chǎn)品資料在中國(guó)區(qū)域質(zhì)量?jī)?yōu)于國(guó)際同類(lèi)產(chǎn)品。
    2025,45(4):549-559, DOI: 10.12306/2025jms.0012
    [摘要] (242) [HTML] (0) [PDF 18.48 M] (162)
    摘要：
    針對(duì)氣象雷達(dá)回波深度學(xué)習(xí)外推方法中存在的回波邊緣扭曲、模糊彌散失真及真實(shí)性衰退的問(wèn)題，在卷積長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Long Short-Term Memory，Conv-LSTM)中引入殘差模塊、生成器與判別器，構(gòu)建生成對(duì)抗—?dú)埐罹矸e長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Generative Adversarial-Residual Convolutional Long Short-Term Memory Network，GAN-rcLSTM)深度學(xué)習(xí)模型，同時(shí)針對(duì)不同強(qiáng)度回波賦予不同權(quán)重得到自定義的加權(quán)損失函數(shù)并融入GAN-rcLSTM得到自定義損失函數(shù)—生成對(duì)抗—?dú)埐罹矸e長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Weighted Loss Function-Generative Adversarial-Residual Convolutional Long Short-Term Memory Network，Wloss-GAN-rcLSTM)。基于2021—2022年山東省及周邊地區(qū)歷史雷達(dá)回波數(shù)據(jù)集對(duì)Wloss-GAN-rcLSTM模型進(jìn)行回波外推訓(xùn)練與測(cè)試，建立預(yù)報(bào)時(shí)長(zhǎng)為0～2 h、逐6 min更新的時(shí)空型深度學(xué)習(xí)雷達(dá)回波外推模型。檢驗(yàn)評(píng)估表明，Wloss-GAN-rcLSTM雷達(dá)回波外推模型較光流法、預(yù)測(cè)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Predictive Recurrent Neural Network，PredRNN)及GAN-rcLSTM方法在強(qiáng)降水關(guān)注的45 dBZ閾值下其臨界成功指數(shù)(Critical Success Index，CSI)分別提升了0.12、0.07與0.02，清晰度指標(biāo)結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)(Structural Similarity Index，SSIM)分別提升了0.009、0.042與0.11，且個(gè)例檢驗(yàn)顯示W(wǎng)loss-GAN-rcLSTM最優(yōu)適用于颮線(xiàn)等中尺度天氣過(guò)程預(yù)報(bào)。
    2025,45(4):560-571, DOI: 10.12306/2024jms.0016
    [摘要] (194) [HTML] (0) [PDF 21.58 M] (130)
    摘要：
    本文利用新一代中尺度數(shù)值模式(Weather Research and Forecasting model，WRF)模擬了一次強(qiáng)對(duì)流天氣過(guò)程，開(kāi)展了基于觀(guān)測(cè)系統(tǒng)模擬試驗(yàn)(Observation System Simulation Experiment，OSSE)的雙雷達(dá)風(fēng)場(chǎng)反演效果試驗(yàn)研究?；赪RF模式輸出的三維風(fēng)場(chǎng)，模擬兩部多普勒雷達(dá)的體掃數(shù)據(jù)，再利用迭代法和變分法進(jìn)行三維風(fēng)場(chǎng)反演，將模式輸出場(chǎng)作為真實(shí)風(fēng)場(chǎng)，定量計(jì)算反演風(fēng)場(chǎng)的風(fēng)速誤差，結(jié)合典型強(qiáng)對(duì)流個(gè)例的發(fā)生、發(fā)展過(guò)程，分析不同算法反演風(fēng)場(chǎng)的散度、渦度和垂直速度等特征。結(jié)果表明，兩種算法反演獲得的風(fēng)場(chǎng)結(jié)構(gòu)與強(qiáng)對(duì)流天氣過(guò)程的基本特征一致，變分法能更準(zhǔn)確地反演出強(qiáng)對(duì)流天氣過(guò)程的垂直速度、散度和渦度場(chǎng)，而迭代法反演的結(jié)構(gòu)特征不明顯，且強(qiáng)度明顯偏弱。
    2025,45(4):572-583, DOI: 10.12306/2023jms.0055
    [摘要] (248) [HTML] (0) [PDF 41.33 M] (145)
    摘要：
    為了揭示金沙江下游穿谷大風(fēng)下天氣雷達(dá)回波特征及監(jiān)測(cè)能力，本文利用2018年1月—2022年4月的ERA5再分析資料、天氣雷達(dá)數(shù)據(jù)、探空站和地面氣象觀(guān)測(cè)資料，選擇穿谷大風(fēng)個(gè)例，分析金沙江下游典型河谷區(qū)不同季節(jié)穿谷大風(fēng)天氣的環(huán)流形勢(shì)和雷達(dá)回波演變特征。結(jié)果表明：(1)干季(11月—次年4月)和雨季(5—10月)大風(fēng)的尺度類(lèi)型、影響系統(tǒng)、云系結(jié)構(gòu)和雷達(dá)回波特征差異明顯。雨季大風(fēng)是受西南渦影響的中小尺度對(duì)流性大風(fēng)天氣，云系變化特征表現(xiàn)為塊狀積云快速演變，回波強(qiáng)度超過(guò)55 dBZ，在徑向速度場(chǎng)中呈中小尺度輻合線(xiàn)的特征。干季大風(fēng)是500 hPa的偏西風(fēng)繞流青藏高原分成南北兩支氣流，層狀云回波維持，強(qiáng)度在30 dBZ左右，在速度圖上伴隨速度模糊區(qū)、“牛眼”結(jié)構(gòu)和零速度線(xiàn)彎折的鋒面切變特征。(2)風(fēng)廓線(xiàn)產(chǎn)品(Vertical Wind Profile，VWP)反映穿谷大風(fēng)中對(duì)流層的冷暖平流變化?；夭敻?Echo Top，ET)和垂直液態(tài)水含量(Vertically Integrated Liquid，VIL)揭示了雨季大風(fēng)的位置。VIL值增高至最大值后快速減小與大風(fēng)時(shí)間吻合。
    2025,45(4):584-591, DOI: 10.12306/2023jms.0022
    [摘要] (214) [HTML] (0) [PDF 18.50 M] (146)
    摘要：
    在低溫或高濕等惡劣環(huán)境中，自動(dòng)氣象站在測(cè)量地面空氣相對(duì)濕度時(shí)采用的電容式濕度傳感器易產(chǎn)生較顯著的測(cè)量誤差。為提高濕度的測(cè)量精度，本文提出了一種包括4個(gè)濕度傳感器，4個(gè)加熱電阻及其測(cè)控電路的4點(diǎn)陣列式濕度測(cè)量系統(tǒng)，并綜合利用傳感器加熱技術(shù)和氣壓控制進(jìn)行誤差修正。利用不同氣壓下的測(cè)量數(shù)據(jù)和準(zhǔn)牛頓法(BFGS)加全局優(yōu)化算法建立誤差修正方程。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，經(jīng)修正后，在0 ℃時(shí)，測(cè)量值的均方根誤差可從6.1%降低至2.3%。
    2025,45(4):592-602, DOI: 10.12306/2023jms.0051
    [摘要] (171) [HTML] (0) [PDF 12.55 M] (123)
    摘要：
    大風(fēng)是影響高鐵行車(chē)安全的主要?dú)庀笠蛩刂?，高鐵對(duì)局地瞬時(shí)風(fēng)速敏感，本文研究其沿線(xiàn)風(fēng)環(huán)境特性，揭示風(fēng)速變化特征，為沿線(xiàn)大風(fēng)預(yù)測(cè)預(yù)警提供理論支撐。選取京滬高鐵江蘇段4個(gè)典型區(qū)域氣象站風(fēng)速監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和非線(xiàn)性系統(tǒng)理論研究不同時(shí)距下的風(fēng)特性。揭示了沿線(xiàn)風(fēng)場(chǎng)特性變化規(guī)律，研究結(jié)果表明：脈動(dòng)風(fēng)速波動(dòng)幅度隨時(shí)距增大間歇增大，間歇點(diǎn)出現(xiàn)在5 min時(shí)距；脈動(dòng)強(qiáng)度與平均風(fēng)速之間呈正相關(guān)變化，這種變化關(guān)系隨時(shí)距增大愈發(fā)明顯；陣風(fēng)因子和湍流強(qiáng)度具有明顯局地差異性，都隨平均風(fēng)速的增大而減小，近似呈現(xiàn)冪函數(shù)衰減變化規(guī)律；不同時(shí)距風(fēng)速的概率分布特性存在很小的差異，局地差異性顯著；不同時(shí)距風(fēng)速的最大李亞普諾夫指數(shù)均為正，均具有可預(yù)測(cè)性，且可預(yù)測(cè)性隨時(shí)距的增大而減弱。在進(jìn)行沿線(xiàn)風(fēng)速預(yù)測(cè)建模時(shí)，選取20 s、30 s、1 min、2 min、5 min、10 min時(shí)距的風(fēng)速理論上可以取得較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果。
    2025,45(4):603-613, DOI: 10.12306/2023jms.0069
    [摘要] (204) [HTML] (0) [PDF 7.68 M] (133)
    摘要：
    本文基于安徽省壽縣2019年11月—2020年10月渦度相關(guān)法觀(guān)測(cè)的稻麥輪作農(nóng)田CH4通量數(shù)據(jù)，分析稻麥輪作農(nóng)田CH4通量特征及對(duì)降雨的短期響應(yīng)過(guò)程。結(jié)果表明，壽縣稻麥輪作農(nóng)田為CH4排放源，全年CH4通量約為20.52 g·m-2。其中，水稻生育期約為15.71 g·m-2，占全年CH4通量的77.6%，分蘗期(11.63 g·m-2)最大；冬小麥生育期約為1.20 g·m-2，乳熟期(0.66 g·m-2)最大；休耕期約為3.60 g·m-2。冬小麥CH4通量日變化均表現(xiàn)為單峰型，峰值多出現(xiàn)于午后；稻季CH4通量日變化表現(xiàn)為單峰型和雙峰型。降雨對(duì)CH4通量峰值出現(xiàn)時(shí)間的影響具有時(shí)滯性，水稻生育期大雨的延遲效果最明顯。CH4通量與降雨量顯著相關(guān)，水稻生育期小雨提高CH4排放能力，不同等級(jí)雨量和雨強(qiáng)無(wú)顯著差異，冬小麥生育期中雨和大雨均提高CH4排放能力，且隨著降雨強(qiáng)度的增強(qiáng)，農(nóng)田可能由匯向源轉(zhuǎn)變。
    2025,45(4):614-624, DOI: 10.12306/2023jms.0008
    [摘要] (205) [HTML] (0) [PDF 29.46 M] (134)
    摘要：
    本文綜合使用觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)、遙感數(shù)據(jù)以及WRF-LES模式研究了射陽(yáng)港經(jīng)濟(jì)開(kāi)發(fā)區(qū)的熱島現(xiàn)象。觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)表明：2014年以后，射陽(yáng)港經(jīng)濟(jì)開(kāi)發(fā)區(qū)溫度持續(xù)升高，但由于地理位置臨海，升高幅度沒(méi)有周邊地區(qū)大。通過(guò)對(duì)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，2013—2022年，由于城市建筑面積的擴(kuò)大、綠化面積的減小，射陽(yáng)開(kāi)發(fā)區(qū)的熱島效應(yīng)隨著時(shí)間的變化得到了增強(qiáng)。最后基于WRF-LES模式輸出結(jié)果，分析了射陽(yáng)開(kāi)發(fā)區(qū)下墊面和周邊農(nóng)田的能量變化情況。感熱通量是白天溫度的主要來(lái)源，土壤熱通量主要影響夜間溫度。因此，春秋季白天以及秋季晚上，開(kāi)發(fā)區(qū)下墊面溫度明顯高于農(nóng)田下墊面，其他季節(jié)溫度差別不大。秋季是射陽(yáng)港經(jīng)濟(jì)開(kāi)發(fā)區(qū)城市熱島現(xiàn)象最明顯的月份。
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    2011(1):1-10, DOI: 10.3969/2012jms.00**
    [摘要] (6122) [HTML] (0) [PDF 10.12 M] (30900)
    摘要：
    利用CLM30及普林斯頓大學(xué)的全球大氣外強(qiáng)迫場(chǎng)資料,對(duì)中國(guó)地區(qū)1948—2001年的土壤濕度進(jìn)行了off-line模擬,進(jìn)一步評(píng)估了CLM30對(duì)中國(guó)地區(qū)土壤濕度的模擬能力。結(jié)果表明:模式基本能揭示土壤濕度的空間分布型,即華北干、東北和東南濕“二濕一干”的分布特征,但模擬值較觀(guān)測(cè)值普遍偏高;就年際變化而言,在5個(gè)分區(qū)中,云貴地區(qū)模擬的年際變化與觀(guān)測(cè)的相關(guān)性最好,東北區(qū)域次之,模擬的東部中緯度區(qū)域的年際變化較差,全區(qū)范圍內(nèi)7月的模擬好于4月;模式對(duì)于土壤濕度傾向有一定程度的模擬能力,基本能模擬出4月東北東部區(qū)域的干化趨勢(shì),但模式模擬的變化幅度較觀(guān)測(cè)值偏小很多,其中以黃淮江淮地區(qū)模擬的趨勢(shì)最差。
    2009(2):187-191, DOI: 10.3969/2012jms.00**
    [摘要] (7773) [HTML] (0) [PDF 453.53 K] (23361)
    摘要：
    文章利用了陜西省延安、西安、安康三站逐月太陽(yáng)總輻射和98站的1971-2005年月日照百分率資料,建立回歸分析方程,推算并分析了全省各地逐月的太陽(yáng)總輻射分布,進(jìn)而分析了陜西月、季、年太陽(yáng)總輻射的空間分布特征為陜北5月或6月最大,關(guān)中和陜南7月份最大,并指出了省內(nèi)太陽(yáng)能資源的富集區(qū),在陜北長(zhǎng)城沿線(xiàn),渭北高原次之;為陜西省太陽(yáng)能資源的開(kāi)發(fā)利用及太陽(yáng)輻射對(duì)陜西省氣候影響的研究提供了科學(xué)依據(jù).
    2010(3):292-300, DOI: 10.3969/2012jms.00**
    [摘要] (5674) [HTML] (0) [PDF 1.85 M] (20748)
    摘要：
    用標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(SPI)對(duì)2003年南方大旱發(fā)生、發(fā)展、持續(xù)、緩解進(jìn)行全過(guò)程監(jiān)測(cè)。2002年12月—2003年5月中國(guó)西南地區(qū)東部以及華南南部?jī)蓮V交界一帶發(fā)生冬春連旱,其中西南地區(qū)東部冬旱最為嚴(yán)重,華南南部一帶春旱最為嚴(yán)重。入夏以來(lái)南方大范圍地區(qū)6—12月逐月均表現(xiàn)虧水,尤以7、8、10月虧水面積最廣,強(qiáng)度最大。2003年6—12月長(zhǎng)江以南大范圍地區(qū)持續(xù)夏秋冬三季連旱,旱情極為嚴(yán)重,局部地區(qū)出現(xiàn)極端干旱,而長(zhǎng)江以北則持續(xù)偏澇。2003年3月—2004年2月全年屬于典型的“南旱北澇”型分布?；诙喑叨萐PI進(jìn)一步統(tǒng)計(jì)南方地區(qū)1951—2007年歷史上嚴(yán)重的夏秋冬季連旱事件。結(jié)果表明1980s以前發(fā)生過(guò)3次,分別是1956、1967、1978年,每11 a出現(xiàn)一次;1980s以后僅2003年發(fā)生1次。而這4次連旱的強(qiáng)度卻是一次高于一次。
    2017,37(3):403-408, DOI: 10.3969/2016jms.0043
    [摘要] (3406) [HTML] (0) [PDF 958.92 K] (19790)
    摘要：
    基于已知的云垂直結(jié)構(gòu)判斷的方法，將相對(duì)濕度閾值法與溫度露點(diǎn)法相結(jié)合，并加以改進(jìn)，得到更加科學(xué)有效的云垂直結(jié)構(gòu)判斷方法。利用南京地區(qū)探空站的探空資料數(shù)據(jù)，分析得到了該地區(qū)的云垂直結(jié)構(gòu)參數(shù)，并對(duì)全年云垂直結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)：這種改進(jìn)的相對(duì)濕度閾值法是科學(xué)有效的；南京地區(qū)夏秋季節(jié)有云的概率大，多層云的狀況較多；春冬季節(jié)有云的概率相對(duì)較小，單層云的狀況較多；云層厚度呈現(xiàn)出"夏厚冬薄"、中低云厚而高云薄的規(guī)律。
    2011(4):525-533, DOI: 10.3969/2012jms.00**
    [摘要] (5918) [HTML] (0) [PDF 11.05 M] (17143)
    摘要：
    利用中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所在北京的325 m鐵塔觀(guān)測(cè)資料，本文分析了47、140和280 m三個(gè)高度的湍流統(tǒng)計(jì)特征。結(jié)果表明，城市近地層的湍流速度方差和湍流溫度方差都較好地滿(mǎn)足局地相似關(guān)系，140 m和280 m的湍流特征非常接近，而47 m的湍流特征與之相比表現(xiàn)出明顯的差異，說(shuō)明由于城市冠層動(dòng)力和熱力非均勻性的影響，粗糙子層和慣性子層的湍流特性不同，其相應(yīng)的參數(shù)化方案也應(yīng)該不同。
    2024,44(1):189-198, DOI: 10.12306/2022jms.0007
    [摘要] (677) [HTML] (0) [PDF 42.18 M] (13227)
    摘要：
    本文基于多灰度共生矩陣特征值,即相關(guān)性、對(duì)比度、同質(zhì)性和能量,進(jìn)行聯(lián)合海霧遙感判識(shí),提出一種高準(zhǔn)確率黃渤海白天海霧識(shí)別算法。采用第二代靜止氣象衛(wèi)星FY-4A可見(jiàn)光、近紅外和紅外數(shù)據(jù),將該算法應(yīng)用于黃渤海區(qū)域白天海霧判識(shí),并利用2019-2020年沿黃渤海氣象站點(diǎn)能見(jiàn)度實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)及CALIPSO衛(wèi)星數(shù)據(jù)產(chǎn)品對(duì)本算法識(shí)別結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證。結(jié)果表明:海霧識(shí)別平均檢測(cè)率(POD)為92%,誤報(bào)率(FAR)為27%,臨近成功指數(shù)(CSI)為69%,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)海霧的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè),為海上交通等領(lǐng)域提供較好的數(shù)據(jù)支持。
    2005(2):212, DOI: 10.3969/2012jms.00**
    [摘要] (15490) [HTML] (0) [PDF 308.91 K] (8506)
    摘要：
    Nino指數(shù)和SOI是表征ENSO事件的兩個(gè)主要特征值。根據(jù)Nino 3．4區(qū)指數(shù)變化，1950年以來(lái)共發(fā)生15次El Nino事件和11次LaNina事件。El Nino年，熱帶中、東太平洋上的島嶼及沿岸國(guó)家多暴雨洪澇，印度、印度尼西亞、澳大利亞等國(guó)家發(fā)生持續(xù)干旱，中國(guó)東北地區(qū)夏、秋季降水及年降水都偏少，江南地區(qū)降水偏多；太平洋和大西洋地區(qū)發(fā)生的熱帶風(fēng)暴以及登陸中國(guó)的臺(tái)風(fēng)數(shù)都比常年偏少；加拿大西南部和美國(guó)北部暖冬，東亞夏季低溫，中國(guó)常出現(xiàn)暖冬涼夏。La Nina年則基本上相反，赤道太平洋中、東部地區(qū)干旱少雨，西太平洋上的臺(tái)風(fēng)和大西洋颶風(fēng)及登陸中國(guó)的臺(tái)風(fēng)明顯增多，中國(guó)汛期主要雨帶偏北，易出現(xiàn)熱夏寒冬。
    2024,44(3):431-441, DOI: 10.12306/2023jms.0023
    [摘要] (1544) [HTML] (0) [PDF 23.84 M] (8209)
    摘要：
    利用四川省2010—2019年2 165個(gè)氣象站逐小時(shí)降水資料,分區(qū)統(tǒng)計(jì)了四川盆周山地暖季(5—9月)單站暴雨事件的精細(xì)特征。結(jié)果表明:(1)四川省單站暴雨事件頻數(shù)在川西山地與川西南山地呈密集的帶狀分布。川西與川西南山地通常在降水開(kāi)始不久就達(dá)到雨量最大值,而川東北山地的峰值時(shí)間集中在暴雨事件中段。(2)盆周山地的暴雨系統(tǒng)整體呈自南向北由前半夜向后半夜傳播的特征。川西南山地和川東北山地的暴雨系統(tǒng)分別呈現(xiàn)較弱的自南向北和自西向東傳播,而川西山地的暴雨系統(tǒng)則存在明顯的自西向東的傳播特征。(3)長(zhǎng)歷時(shí)暴雨事件的峰值出現(xiàn)時(shí)間略落后于短歷時(shí)暴雨事件。暴雨持續(xù)時(shí)間在空間上存在顯著的經(jīng)向差異,大值區(qū)主要位于川西山地和川東北山地一帶,暴雨雨量、頻次和峰值基本不隨持續(xù)時(shí)間變化,但川西南山地的暴雨峰值則隨持續(xù)時(shí)間的加長(zhǎng)而推遲。(4)在四川省大部區(qū)域,單站暴雨事件的降水量、頻次和強(qiáng)度均表現(xiàn)出隨海拔高度升高而減小的特征。在成都平原西南部、東部以及川東北山地,夜間暴雨事件持續(xù)時(shí)間越長(zhǎng),降水量和頻次在較高海拔越易出現(xiàn)最大值。
    2015,35(5):574-580, DOI: 10.3969/2014jms.0064
    [摘要] (3690) [HTML] (0) [PDF 1.19 M] (8005)
    摘要：
    利用GPS探空儀實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算大氣折射率的高度廓線(xiàn),建立大氣折射誤差模型。并分析大氣折射效應(yīng)對(duì)方向交匯、到達(dá)時(shí)間差以及綜合法3種甚高頻閃電定位方法測(cè)量精度的影響。結(jié)果表明,對(duì)于定位距離,大氣折射對(duì)方向交匯法的影響最大,誤差最大值可達(dá)到116.52m,平均誤差為30.18m;大氣折射對(duì)時(shí)間差法的影響最小,誤差最大值約為44.70m,平均值為12.32m;對(duì)綜合法的影響介于二者之間,誤差最大值約為58.90m,平均值為16.74m。在綜合法中,選取離閃電源較遠(yuǎn)測(cè)站進(jìn)行方向交匯的定位誤差是選取較近站點(diǎn)的定位誤差的1.6倍,因此應(yīng)當(dāng)選取近站點(diǎn)。考慮到GPS授時(shí)誤差,要保證大氣折射對(duì)閃電定位造成定位誤差小于GPS時(shí)間同步帶來(lái)的誤差,3種閃電定位方法的站間距應(yīng)分別不大于28km、60km、45km。
    2014,34(2):213-221, DOI: 10.3969/2013jms.0076
    [摘要] (6339) [HTML] (0) [PDF 14.65 M] (7460)
    摘要：
    2012年初歐洲遭受了嚴(yán)重的低溫嚴(yán)寒天氣。分析表明：從對(duì)流層低層到高層持續(xù)的大氣環(huán)流異常與此次嚴(yán)寒天氣有著密切的聯(lián)系，1、2月出現(xiàn)的北極濤動(dòng)（AO）的強(qiáng)負(fù)異常是造成此次歐洲嚴(yán)寒天氣的主要原因。AO負(fù)異常導(dǎo)致北大西洋副高異常偏強(qiáng)、偏東和偏北，使得暖濕空氣沿副高北側(cè)流向北極地區(qū)，極大減弱了歐洲暖濕空氣的來(lái)源；同時(shí)使烏拉爾山高壓強(qiáng)度偏強(qiáng)，位置偏西偏北，有利于上游偏強(qiáng)、偏北的大西洋副高的維持，并加強(qiáng)了極區(qū)冷空氣南下西進(jìn)，造成了南歐地區(qū)的嚴(yán)寒天氣。AO負(fù)異常引起的地中海低壓槽的加深，為北方冷空氣的南下創(chuàng)造了有利條件，也使冷暖空氣在地中海北岸交匯，從而導(dǎo)致亞平寧半島和巴爾干半島的暴雪天氣。雖然La Niña事件對(duì)這次嚴(yán)寒天氣也有一定的貢獻(xiàn)，但AO負(fù)異常對(duì)這次嚴(yán)寒天氣的作用遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于La Niña事件的作用。
    2024,44(3):536-547, DOI: 10.12306/2022jms.0056
    [摘要] (1198) [HTML] (0) [PDF 13.61 M] (7168)
    摘要：
    針對(duì)地基微波輻射計(jì)反演資料的質(zhì)量問(wèn)題,利用北京區(qū)域7個(gè)站點(diǎn)的RPG-HATPRO型微波輻射計(jì)反演的溫濕數(shù)據(jù),在傳統(tǒng)質(zhì)量控制方法的基礎(chǔ)上,通過(guò)增加雙權(quán)重檢查和偏差訂正方法,設(shè)計(jì)了新的質(zhì)量控制方案,而后針對(duì)質(zhì)量控制后的溫濕廓線(xiàn)開(kāi)展了同化應(yīng)用研究,結(jié)果表明:只有個(gè)別站點(diǎn)的反演溫度誤差較大,反演溫度誤差大的站點(diǎn)在質(zhì)量控制前最大均方根誤差為8 ℃,但在質(zhì)量控制后均方根誤差下降到4 ℃以?xún)?nèi),誤差下降50％以上,而對(duì)于反演溫度誤差小的站點(diǎn),質(zhì)量控制只對(duì)高層數(shù)據(jù)有所改善;進(jìn)一步分析表明所有站點(diǎn)的反演相對(duì)濕度誤差都比較大,在質(zhì)量控制前反演的相對(duì)濕度均方根誤差最大甚至達(dá)到50％,但在質(zhì)量控制后所有站點(diǎn)反演的相對(duì)濕度均方根誤差都降到20％以?xún)?nèi),誤差顯著降低,同時(shí)經(jīng)過(guò)質(zhì)量控制后的反演溫濕數(shù)據(jù)誤差平均偏差降為0左右,誤差滿(mǎn)足高斯分布,符合同化的要求。同化試驗(yàn)表明:與控制試驗(yàn)相比,同化質(zhì)量控制后的地基微波輻射計(jì)反演溫濕廓線(xiàn)資料能有效改善模式對(duì)所有量級(jí)的6 h累積降水量預(yù)報(bào),無(wú)論是降水中心位置預(yù)報(bào)還是降水量級(jí)預(yù)報(bào),都使得模式降水預(yù)報(bào)更加趨近實(shí)況,同化試驗(yàn)還表明同化對(duì)溫濕場(chǎng)有較大影響,使得模式溫濕場(chǎng)更加合理,能有效提高模式的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率。
    2006(3):260-264, DOI: 10.3969/2012jms.00**
    [摘要] (1257) [HTML] (0) [PDF 180.82 K] (7156)
    摘要：
    數(shù)理統(tǒng)計(jì)問(wèn)題中的最小絕對(duì)偏差方法(Least Absolute Deviation)由于具有良好的穩(wěn)健性,近年來(lái)備受重視。本文所研究的是如何將最小絕對(duì)偏差法及非線(xiàn)性回歸模型相結(jié)合,應(yīng)用于極值分布的參數(shù)估計(jì),并與經(jīng)典的參數(shù)估計(jì)法相比較。通過(guò)對(duì)徐州市降雨量數(shù)據(jù)的研究表明,改進(jìn)后的參數(shù)估計(jì)法不僅提高了模型擬和的精確度,而且有良好的穩(wěn)定性,可以推廣到相關(guān)氣象要素的預(yù)測(cè)、預(yù)報(bào)研究中。其中,將LAD法運(yùn)用于極值分布模型是一個(gè)新的嘗試。
    2014,34(5):473-482, DOI: 10.3969/2013jms.0021
    [摘要] (4501) [HTML] (0) [PDF 10.03 M] (6892)
    摘要：
    提出一個(gè)基于NCEP風(fēng)向數(shù)據(jù)估算全國(guó)夏季降水的模型。根據(jù)NCEP地面氣壓、經(jīng)緯向風(fēng)數(shù)據(jù)計(jì)算得到全國(guó)1971—2000年夏季各月盛行風(fēng)向；并將盛行風(fēng)向與宏觀(guān)坡向夾角的余弦值作為降水的坡向因子，以此區(qū)分山體迎風(fēng)坡和背風(fēng)坡降水的空間分布。利用站點(diǎn)觀(guān)測(cè)資料、數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)、坡向、坡度因子，采用逐步回歸分析法，建立估算夏季降水的回歸方程，得到全國(guó)1971—2000年夏季各月及總降水量的空間分布圖，并對(duì)模型結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)與對(duì)比分析。結(jié)果表明，此方法估算夏季總降水量的平均絕對(duì)誤差為27 mm，平均相對(duì)誤差為11.8%。模型結(jié)果能體現(xiàn)迎風(fēng)坡與背風(fēng)坡的雨量差，符合客觀(guān)規(guī)律，能夠定性、定量地再現(xiàn)中國(guó)夏季降水的實(shí)際空間分布特征。
    2020,40(6):733-743, DOI: 10.3969/2020jms.0015
    [摘要] (1859) [HTML] (0) [PDF 9.06 M] (6367)
    摘要：
    利用1960-2015年中國(guó)2 474個(gè)站點(diǎn)的逐日最低氣溫資料，采用REOF方法將中國(guó)分為7個(gè)區(qū)域，通過(guò)對(duì)每個(gè)區(qū)域內(nèi)所有站點(diǎn)降溫閾值進(jìn)行平均，得到了7個(gè)降溫閾值。當(dāng)某區(qū)域內(nèi)測(cè)站單日降溫幅度超過(guò)區(qū)域平均閾值時(shí)，認(rèn)為該測(cè)站發(fā)生一次極端降溫事件。7個(gè)區(qū)域降溫平均閾值各異，總體呈北大南小特征，最大降溫-10.6℃，最小-7.6℃。根據(jù)上述定義，研究了中國(guó)冬半年極端降溫過(guò)程事件的時(shí)空演變特征。結(jié)果表明：極端降溫事件發(fā)生頻數(shù)呈北多南少的空間分布。北部地區(qū)存在多個(gè)頻發(fā)中心，在42°N和35°N附近存在兩個(gè)高頻發(fā)生帶。南部地區(qū)頻數(shù)呈一定的帶狀分布，在25°N附近發(fā)生該事件的頻率亦高于南部其他地區(qū)。近56 a來(lái)，極端降溫事件頻數(shù)變化總體呈減少趨勢(shì)，前期較明顯，中后期趨于穩(wěn)定。各年代頻數(shù)的空間分布基本一致，但前期總體表現(xiàn)為北部增多。而在1990s則轉(zhuǎn)變?yōu)槟县?fù)北正的空間分布，后期中部及沿海地區(qū)發(fā)生了趨勢(shì)符號(hào)的年代際改變。進(jìn)一步分析表明，各區(qū)域極端降溫頻數(shù)突變的年份均不一致且突變前后的頻數(shù)存在較大差異。這些結(jié)果可為深刻認(rèn)識(shí)極端低溫事件的變化規(guī)律和氣候預(yù)測(cè)提供線(xiàn)索。
    2005(3):319, DOI: 10.3969/2012jms.00**
    [摘要] (5468) [HTML] (0) [PDF 394.22 K] (6269)
    摘要：
    首先對(duì)登陸我國(guó)臺(tái)風(fēng)活動(dòng)的氣候特征分析指出，登陸我國(guó)的臺(tái)風(fēng)頻數(shù)存在明顯的月際、年際和年代際差異；登陸臺(tái)風(fēng)具有明顯的周期特征和時(shí)間日變化特征；并指出了登陸我國(guó)臺(tái)風(fēng)與厄爾尼諾的聯(lián)系。對(duì)中心最大風(fēng)速≥17．2m/s的登陸臺(tái)風(fēng)移動(dòng)趨勢(shì)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果表明不同移動(dòng)趨勢(shì)的登陸臺(tái)風(fēng)頻數(shù)不僅與季節(jié)有關(guān)，還與登陸地段有關(guān)。其次總結(jié)了近幾十年有關(guān)登陸臺(tái)風(fēng)研究的成果。
    2018,38(5):637-647, DOI: 10.3969/2017jms.0091
    [摘要] (2225) [HTML] (0) [PDF 12.78 M] (6101)
    摘要：
    本文針對(duì)2015年2月12日到16日發(fā)生在東亞的一次預(yù)報(bào)過(guò)度的溫帶氣旋開(kāi)展了資料同化及資料影響性觀(guān)測(cè)等研究。此次溫帶氣旋的發(fā)展與各個(gè)主要數(shù)值模式的預(yù)報(bào)相差甚大，并未出現(xiàn)預(yù)期中的爆發(fā)性增長(zhǎng)。針對(duì)此次過(guò)程，本文采用WRF模式及其變分同化系統(tǒng)開(kāi)展了模擬與同化試驗(yàn)，主要同化了NCEP全球地面和高空觀(guān)測(cè)資料，修正了此次溫帶氣旋過(guò)度預(yù)報(bào)的問(wèn)題。經(jīng)過(guò)同化后，減弱了系統(tǒng)的氣旋性環(huán)流，同時(shí)南北溫差的減弱也導(dǎo)致了環(huán)境場(chǎng)的斜壓性的減弱，使得氣旋爆發(fā)性增長(zhǎng)延后，強(qiáng)度減弱，更符合實(shí)際觀(guān)測(cè)。與此同時(shí)，本文還利用WRF伴隨模式WRFPLUS和觀(guān)測(cè)資料影響性模式WRFDA-FSO開(kāi)展了觀(guān)測(cè)資料影響性的研究，并發(fā)現(xiàn)三類(lèi)資料SOUND，SYNOP，GEOAMV在減小預(yù)報(bào)誤差中的作用最大，進(jìn)一步的敏感性試驗(yàn)表明僅同化這三種資料可以取得更為理想的預(yù)報(bào)。
    1999(2), DOI:
    [摘要] (1482) [HTML] (0) [PDF 111.00 K] (5880)
    摘要：
    本文利用國(guó)際氣象船舶報(bào)資料對(duì)北大西洋海區(qū)的風(fēng)場(chǎng)特征和海浪的分布規(guī)律及季節(jié)變化進(jìn)行了分析研究，得到了該地區(qū)風(fēng)場(chǎng)特征與海浪季節(jié)變化的規(guī)律。
    2024,44(3):401-410, DOI: 10.12306/2024jms.0026
    [摘要] (1800) [HTML] (0) [PDF 19.74 M] (5758)
    摘要：
    基于1950—2021年美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心/大氣研究中心(NCEP/NCAR)再分析資料以及英國(guó)哈德萊中心提供的海溫、海冰密集度資料,分析了年際尺度上北極—?dú)W亞溫度偶極型模態(tài)及其對(duì)應(yīng)環(huán)流的非對(duì)稱(chēng)特征和可能形成機(jī)理。結(jié)果表明,這種模態(tài)自身即相關(guān)地表氣溫異常的位置和強(qiáng)度在其正負(fù)位相下非對(duì)稱(chēng)性都較弱,其中暖北極—冷歐亞(Warm Arctic-Cold Eurasia,WACE)事件下的溫度異常分布略偏北,在歐亞大陸的冷異常相較于冷北極—暖歐亞(Cold Arctic-Warm Eurasia,CAWE)事件暖異常的強(qiáng)度略強(qiáng)。然而,WACE模態(tài)正負(fù)位相對(duì)應(yīng)的環(huán)流有明顯的非對(duì)稱(chēng)性,WACE事件對(duì)應(yīng)著弱的北大西洋濤動(dòng)(North Atlantic Oscillation,NAO)正位相以及歐亞大陸上空的強(qiáng)大的高壓異常,而CAWE事件則對(duì)應(yīng)著強(qiáng)NAO負(fù)位相。進(jìn)一步研究表明,這種環(huán)流的非對(duì)稱(chēng)性特征與熱帶太平洋海溫調(diào)控的非對(duì)稱(chēng)性有關(guān),當(dāng)La Niña事件出現(xiàn),尤其海溫的負(fù)異常中心偏西時(shí),歐亞大陸中高緯地區(qū)地表氣溫易呈現(xiàn)WACE的形態(tài),而CAWE事件則主要由大氣內(nèi)部變率調(diào)控,與熱帶太平洋海溫的聯(lián)系不明顯。
    2005(1):97-104, DOI: 10.3969/2012jms.00**
    [摘要] (1354) [HTML] (0) [PDF 217.93 K] (5704)
    摘要：
    用黃山氣象站1956～1995年40年地面氣象觀(guān)測(cè)資料，分析了黃山云海的時(shí)空分布特征，云海與測(cè)站溫度、濕度、降水和風(fēng)的關(guān)系。結(jié)果表明，黃山年平均出現(xiàn)云海次數(shù)為223．85次，最多年份有370次，最少的年份只有105次，年際差異明顯；并存在準(zhǔn)12a周期的低頻變化現(xiàn)象。逐旬大于等于8(5)成平均云海日數(shù)序列與測(cè)站逐旬平均氣溫序列相關(guān)系數(shù)-0．89(-0．83)，與測(cè)站逐旬平均相對(duì)濕度序列相關(guān)系數(shù)為-0．69(-0．61)。黃山云海形成的前一天或當(dāng)天一般都有降水發(fā)生。統(tǒng)計(jì)分析各月大于等于8成云海與風(fēng)關(guān)系，黃山云海出現(xiàn)時(shí)最多風(fēng)向?yàn)槲髦廖鞅憋L(fēng)(除6月為東風(fēng)外)，平均風(fēng)速5．0m／s，即黃山云海的出現(xiàn)與一定環(huán)流形勢(shì)相聯(lián)系。
    2001(3), DOI: 10.3969/2012jms.00**
    [摘要] (12609) [HTML] (0) [PDF 244.38 K] (5604)
    摘要：
    本文根據(jù)我國(guó)南方62個(gè)氣象觀(guān)測(cè)著1971-995年月雷暴日數(shù)資料，應(yīng)用EOF和小波統(tǒng)計(jì)分析方法，研究了雷暴的氣候特征，包括它們的空間分布類(lèi)型、季節(jié)變化特征和年際變化規(guī)律，所得結(jié)論，為進(jìn)一步探討大范圍雷暴與大氣環(huán)流的聯(lián)系打下了基礎(chǔ)。
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