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  • 2019年第39卷第5期文章目次
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    • >論文
    • 中國中東部地區(qū)不同氣候背景下城市鄉(xiāng)村氣溫差異研究

      2019, 39(5):569-577. DOI: 10.3969/2018jms.0044

      摘要 (1094) HTML (0) PDF 5.83 M (661) 評論 (0) 收藏

      摘要:本文利用中國中東部424個氣象站常規(guī)觀測資料與再分析氣象資料,研究了1981-2014年中國中東部地區(qū)(京津冀、黃淮和長三角)不同氣候背景下城市和鄉(xiāng)村的氣溫差異(ΔT城鄉(xiāng))。研究發(fā)現(xiàn),中國中東部ΔT城鄉(xiāng)晝夜基本皆為正,北部的京津冀和南部的長三角地區(qū)ΔT城鄉(xiāng)存在顯著晝夜差異:白天長三角地區(qū)ΔT城鄉(xiāng)大于京津冀地區(qū);夜間則反之,京津冀地區(qū)ΔT城鄉(xiāng)大于長三角地區(qū);黃淮地區(qū)晝夜ΔT城鄉(xiāng)特征介于前兩個區(qū)域之間。分析發(fā)現(xiàn),各地區(qū)晝夜ΔT城鄉(xiāng)與城市和鄉(xiāng)村的地表溫差(ΔTd城鄉(xiāng))有很好的相關(guān)關(guān)系。城市規(guī)模不是造成南北方晝夜ΔT城鄉(xiāng)差異的原因。結(jié)合大氣熱源(匯)Q1和水汽匯Q2等要素進一步分析其物理機制發(fā)現(xiàn),大氣熱源(匯)Q1是表征南北方ΔT城鄉(xiāng)晝夜差異的較好物理指標(biāo):(1)白天,南方鄉(xiāng)村和城市比北方鄉(xiāng)村和城市Q1皆較大,但南北方城市下墊面類型類似導(dǎo)致其Q2基本相同,而南方鄉(xiāng)村地表蒸散發(fā)強烈、地表大氣升溫較慢,使得南方地區(qū)ΔT城鄉(xiāng)大于北方地區(qū)ΔT城鄉(xiāng);(2)夜間,北方鄉(xiāng)村地區(qū)Q1負(fù)值絕對值高于南方鄉(xiāng)村、也高于北方城市,即北方鄉(xiāng)村感熱降溫顯著強于南方鄉(xiāng)村和北方城市,而南北方城市Q1值基本相同,使得北方地區(qū)ΔT城鄉(xiāng)大于南方地區(qū)ΔT城鄉(xiāng)。本文研究結(jié)果表明,高溫濕潤地區(qū)白天城鄉(xiāng)溫差更大,而低溫干燥地區(qū)夜間城鄉(xiāng)溫差更大。

    • FY-3A衛(wèi)星近海面氣象要素在冬季夜間海上能見度分析中的應(yīng)用

      2019, 39(5):578-587. DOI: 10.3969/2018jms.0056

      摘要 (1543) HTML (0) PDF 7.49 M (753) 評論 (0) 收藏

      摘要:對FY-3A氣象衛(wèi)星大氣溫度濕度廓線資料進行夜間大霧低能見度分布反演計算,并運用美國LAPS(Local Analysis and Prediction System)局地分析與預(yù)報系統(tǒng),與FNL再分析資料多要素反演數(shù)據(jù)進行多源要素融合分析。FY-3A衛(wèi)星反演得到的大霧低能見度分布,經(jīng)與Micaps(Meteorological Information Comprehensive Analysis and Process System)系統(tǒng)地面天氣圖,F(xiàn)Y-2E地球同步衛(wèi)星紅外云圖,要素統(tǒng)計氣象年鑒記錄等對比檢驗,顯示反演的低能見度區(qū)范圍及強度合理。尤其是對海上缺乏常規(guī)觀測資料網(wǎng)的海域,提供了夜間海上能見度分布信息。進一步地通過LAPS系統(tǒng)對比衛(wèi)星資料、再分析資料、以及衛(wèi)星與再分析資料融合的3種方案結(jié)果,顯示將衛(wèi)星監(jiān)測資料與FNL再分析資料的融合效果,對單來源資料反演的大霧低能見度分布有較好的改善。融合后對衛(wèi)星資料而言,衛(wèi)星軌道盲區(qū)已經(jīng)彌合,其次,獲得了海上低能見度區(qū)分布的信息,對海上和沿海霧區(qū)能見度的強度得到合理改善。對于FNL再分析資料,原有的各項要素強梯度被合理平滑。低能見度范圍也有調(diào)整改善。重要的是海上大霧低能見度區(qū)的分布,得到FY-3A衛(wèi)星信息和數(shù)值模擬信息的互相驗證與信息綜合,可信度增強。

    • 基于自組織映射的長江中下游夏季天氣分型及其降水特征

      2019, 39(5):588-598. DOI: 10.3969/2018jms.0055

      摘要 (1482) HTML (0) PDF 4.53 M (713) 評論 (0) 收藏

      摘要:利用歐洲中心1979-2015年夏季6-8月ERA-Interim逐日再分析資料和國家氣候中心CN05.1格點化降水觀測數(shù)據(jù)集,引入基于自組織映射SOM(Self-Organizing Maps)方法進行長江中下游地區(qū)夏季海平面氣壓空間距平場的客觀分型,得到該地區(qū)25種地面天氣型及其系統(tǒng)演變特征,發(fā)現(xiàn)天氣型的穩(wěn)定、轉(zhuǎn)移與天氣系統(tǒng)強弱有關(guān)。高低壓系統(tǒng)越強,天氣型停滯頻率越高,天氣型越穩(wěn)定;反之,天氣型越不穩(wěn)定?;赟OM天氣型轉(zhuǎn)移概率,發(fā)現(xiàn)三條與局地降水聯(lián)系的系統(tǒng)演變路徑,其中1號路徑暖空氣勢力強盛,副高北上,推動鋒面北抬,產(chǎn)生江北降水型,多發(fā)生在7月;路徑2反映冷空氣勢力強盛推動鋒面南下的天氣過程,產(chǎn)生沿江降水型,該天氣型在6、7月均易發(fā)生;路徑3表現(xiàn)為臺風(fēng)移動變化對長江下游江南地區(qū)降水的影響,為江南降水型,且集中在8月。通過引入SOM方法對逐日天氣尺度環(huán)流進行分型,從氣候態(tài)上捕捉與降水有關(guān)的天氣系統(tǒng)的移動變化特征,體現(xiàn)SOM方法在模擬天氣系統(tǒng)演變的優(yōu)勢。

    • 天頂掃描模式在雙偏振天氣雷達Zdr系統(tǒng)偏差訂正中的應(yīng)用

      2019, 39(5):599-607. DOI: 10.3969/2018jms.0095

      摘要 (1072) HTML (0) PDF 8.20 M (718) 評論 (0) 收藏

      摘要:雙偏振天氣雷達Zdr系統(tǒng)偏差是影響雷達數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵因素,本文利用南京信息工程大學(xué)C波段雙偏振天氣雷達,對90°仰角天頂掃描數(shù)據(jù)在Zdr系統(tǒng)偏差訂正中的應(yīng)用進行了分析,同時增加90°仰角定點觀測模式,討論并確認(rèn)了方位旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)對Zdr測量結(jié)果的影響,在雙偏振天氣雷達雷達Zdr系統(tǒng)偏差訂正中加入了方位旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)因素。研究結(jié)果表明:選擇合適的90°仰角數(shù)據(jù),不僅可以對接收雙通道不一致造成的Zdr固定系統(tǒng)偏差進行訂正,還能夠進一步檢測由方位旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)衰減不同引起的誤差;利用90°仰角數(shù)據(jù)對Zdr的系統(tǒng)偏差進行訂正,穩(wěn)定性和精度較高,滿足雙偏振天氣雷達Zdr精度要求。

    • 云參數(shù)的兩種地基雷達反演方法對比研究

      2019, 39(5):608-616. DOI: 10.3969/2019jms.0007

      摘要 (1131) HTML (0) PDF 4.94 M (689) 評論 (0) 收藏

      摘要:云微物理參數(shù)是研究云物理過程和云輻射效應(yīng)的基礎(chǔ)。采用35 GHz的Ka波段毫米波云雷達的IQ數(shù)據(jù),處理得到功率譜數(shù)據(jù),進行了云微物理參數(shù)的反演,并且與云雷達和微波輻射計的聯(lián)合反演方法進行了對比。個例研究表明:(1)層狀云的云滴數(shù)濃度(N0)典型值在80~100個/cm3;有效半徑Re(Effective Radius)在15~25 μm之間;液態(tài)水含量LWC(Liquid Water Content)在0.01~1 g·m-3之間;(2)利用功率譜進行反演,可以消除空氣運動的干擾,提高了反演結(jié)果的可靠性;(3)反演結(jié)果的對比分析表明,功率譜反演方法和聯(lián)合反演方法有較好的一致性,兩種方案都適用于水云微物理參數(shù)的反演。

    • 基于線性規(guī)劃方法處理C波段雙線偏振多普勒天氣雷達差分相位φC數(shù)據(jù)

      2019, 39(5):617-625. DOI: 10.3969/2018jms.0088

      摘要 (1273) HTML (0) PDF 3.71 M (739) 評論 (0) 收藏

      摘要:高質(zhì)量的差分相位數(shù)據(jù)能夠有效地提高雷達識別粒子、估測降水的能力。本研究針對南京信息工程大學(xué)C波段雙線偏振多普勒天氣雷達(NUIST-CDP),提出一套差分相位φC數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制算法。其中將雷達觀測到的差分相位φC分為5個部分:差分傳播相位φDP、后向散射差分相位δ、非降水回波的波動εNP、系統(tǒng)誤差εS以及電磁波信號的隨機擾動εR。在線性規(guī)劃方法的基礎(chǔ)上,采用模糊邏輯法、小波分析法與迭代濾波法分別將差分相位φC數(shù)據(jù)中的εNPεRδ剔除,然后依據(jù)濾波后的數(shù)據(jù),將各徑向中第一個降水回波的值作為該徑向的系統(tǒng)誤差εS。結(jié)果表明,該算法能夠有效地平滑由非降水回波引起的大振幅波動以及因電磁波信號造成的小振幅擾動,且可以剔除差分相位φC數(shù)據(jù)中存在的δ。此外,處理后的數(shù)據(jù)滿足隨徑向距離遞增的條件。

    • 內(nèi)蒙古典型草原區(qū)域Palmer氣象干旱指數(shù)適用性分析

      2019, 39(5):626-634. DOI: 10.3969/2018jms.0097

      摘要 (887) HTML (0) PDF 3.16 M (634) 評論 (0) 收藏

      摘要:本研究選取我國內(nèi)蒙古典型草原下墊面區(qū)域,進行PDSI在半干旱半濕潤典型草原下墊面下的適用性分析。從各單點PDSI結(jié)果與區(qū)域平均PDSI的相關(guān)性結(jié)果以及PDSI與降水距平百分率、標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)、歸一化植被指數(shù)以及實際干旱記載對比分析可以看出,PDSI結(jié)果與其余各干旱指標(biāo)對比分析結(jié)果無論在時間趨勢的一致性還是空間分布的吻合程度方面均很好的對應(yīng),說明PDSI在典型草原下墊面區(qū)域具有較好適用性,能很好反映此類下墊面狀況下的干濕狀況;同時,PDSI在指示頻繁交替的旱澇時存在時間滯后性。研究結(jié)果可為PDSI在類似區(qū)域的精細化應(yīng)用及在其余下墊面狀況下的適用性分析提供參考。

    • 熱帶海溫影響我國南方冬季降水年際變化的年代際差異及其成因

      2019, 39(5):635-643. DOI: 10.3969/2019jms.0026

      摘要 (1343) HTML (0) PDF 2.34 M (628) 評論 (0) 收藏

      摘要:利用中國740個站逐月降水資料、NOAA月平均海表溫度資料和NCEP/NCAR再分析資料,采用統(tǒng)計學(xué)方法分析了近50 a(1961/1962至2010/2011年冬季)海溫異常對我國南方冬季降水年際變化影響的年代際差異及其成因。結(jié)果表明:(1)中國冬季降水大致位于長江以南的我國南方地區(qū),降水年際變化較強。1987年后,在El Niño年中國南方冬季降水偏多。(2)中國南方冬季降水與赤道中東太平洋海溫異常以及海洋性大陸西部海溫異常密切相關(guān)。但相關(guān)性存在年代際差異:1987年之前,主要與海洋性大陸西部海溫異常相關(guān);1987年之后,主要與赤道中東太平洋海溫異常密切相關(guān),海洋性大陸西部海溫異常次之。(3)1987年之前,海洋性大陸西部海溫通過影響東亞環(huán)流形勢和水汽條件影響我國南方降水;在1988年之后,海洋性大陸的影響趨于減弱,而赤道中東太平洋海溫異常通過改變水汽條件影響我國南方冬季降水強度。

    • 湖南澇年主汛期降水低頻振蕩特征分析

      2019, 39(5):644-653. DOI: 10.3969/2018jms.0062

      摘要 (1035) HTML (0) PDF 3.75 M (667) 評論 (0) 收藏

      摘要:本文基于1986-2015年湖南逐日降水?dāng)?shù)據(jù)以及同期NCEP/NCAR再分析資料,分析旱澇年主汛期(5-7月)降水低頻振蕩特征,并利用位相合成方法研究澇年主汛期20~50 d低頻環(huán)流演變特征。結(jié)果發(fā)現(xiàn),湖南地區(qū)20~50 d和10~20 d的低頻降水方差貢獻比都具有南高北低的分布特征,10~20 d的低頻振蕩在旱澇年中皆較普遍存在,而20~50 d的低頻振蕩只在澇年普遍存在,20~50 d低頻振蕩對澇年有一定的指示意義。對澇年主汛期20~50 d低頻降水進行位相合成發(fā)現(xiàn),在活躍位相(中斷位相),夏季南亞高壓和西太平洋副熱帶高壓(簡稱西太副高)緯向異常接近或者重疊(分離),湖南地區(qū)降水偏多(偏少),且兩個高壓的強度、范圍、以及脊線位置和湖南地區(qū)主汛期降水關(guān)系較密切。南海反氣旋(氣旋)、河套地區(qū)槽(脊)系統(tǒng)以及湖南地區(qū)的垂直速度和比濕配合度高,且隨位相變化存在明顯的周期振蕩,其中南海反氣旋(氣旋)和河套地區(qū)槽脊系統(tǒng)配置與湖南低頻降水有著高度的時間一致性,湖南地區(qū)的低頻垂直速度和低頻比濕較低頻降水有一個位相的超前滯后關(guān)系。此外,隨著位相的演變,低頻南北風(fēng)高值區(qū)皆有明顯的北傳特征。

    • 青藏高原近地層熱低壓結(jié)構(gòu)特征分析

      2019, 39(5):654-665. DOI: 10.3969/2018jms.0073

      摘要 (1214) HTML (0) PDF 9.20 M (686) 評論 (0) 收藏

      摘要:利用1996-2015年ERA-Interim月平均再分析資料,根據(jù)環(huán)流形勢及位勢高度空間距平場,將青藏高原近地層熱低壓分為初生階段,成熟階段及衰弱階段,對不同時期熱低壓的動力、熱力、水平、垂直結(jié)構(gòu)進行研究。結(jié)果表明:初生階段(5月)熱低壓范圍小且獨立性較差;成熟階段(6-8月)熱低壓穩(wěn)定而強盛,主要控制范圍為(30°~36°N,77°~96°E);衰弱階段(9月)低壓區(qū)范圍縮小并北抬。熱低壓高度可達500~450 hPa,其內(nèi)部為正渦度、負(fù)散度區(qū),受上升氣流控制。熱低壓是暖干結(jié)構(gòu),越接近地面中心暖干特征越明顯。初生階段,偏西的上升氣流較強,暖心結(jié)構(gòu)隨高度東傾;成熟階段暖心最強可達4℃,暖心與低壓區(qū)趨于重合,呈正壓特征;至衰弱階段,暖心結(jié)構(gòu)再次東傾,熱低壓厚度降低。熱低壓控制范圍內(nèi)以冷平流為主,東側(cè)存在暖平流。水汽輻合帶位于熱低壓中心及其東側(cè)。5月,高原感熱加熱作用為熱低壓建立提供良好條件;夏季,降水釋放潛熱加熱高原上空大氣,利于熱低壓發(fā)展得更為深厚,高原東部強的潛熱加熱使熱低壓范圍向東延伸。

    • 熱帶氣旋“Malakas”與中緯度系統(tǒng)的相互作用及其結(jié)構(gòu)變化

      2019, 39(5):666-674. DOI: 10.3969/2018jms.0079

      摘要 (1153) HTML (0) PDF 6.87 M (743) 評論 (0) 收藏

      摘要:本文利用中尺度數(shù)值模式WRF和LAGRANTO軌跡模式對2010年變性臺風(fēng)"Malakas"進行數(shù)值模擬和軌跡分析,分析了Malakas在變性過程中與中緯度系統(tǒng)的相互作用,以及在相互作用過程中Malakas的結(jié)構(gòu)變化特征。結(jié)果表明:Malakas變性過程經(jīng)歷了三個階段:(1)高層擾動加強期,高層的正位渦產(chǎn)生的氣旋性環(huán)流使低層Malakas中心北部的斜壓帶西側(cè)產(chǎn)生負(fù)的溫度平流,表現(xiàn)為冷空氣的入侵;(2)Malakas和中緯度系統(tǒng)相互作用時期,臺風(fēng)北上導(dǎo)致斜壓帶出現(xiàn),深對流的爆發(fā)使低層暖濕氣流沿著斜壓帶上升,快速上升氣流中的潛熱釋放導(dǎo)致低PV空氣向?qū)α鲗由喜績糨斔?,在其北部高層重新?gòu)建出一個脊;(3)Malakas變性成溫帶氣旋,殘存的臺風(fēng)內(nèi)核與斜壓帶逐漸合并,負(fù)的位渦平流帶著非絕熱外出流驅(qū)動了下游最初脊的構(gòu)建,加速并且固定了中緯度急流,并整體放大了上層Rossby波模式。

    • >短論
    • 2018年3月4日強對流過程多源資料分析

      2019, 39(5):675-684. DOI: 10.3969/2018jms.0072

      摘要 (1191) HTML (0) PDF 7.15 M (711) 評論 (0) 收藏

      摘要:本文針對2018年3月4日蘇州地區(qū)冬末春初的一次強對流天氣過程,運用S波段多普勒雷達、C波段雙偏振雷達、閃電定位儀和雨滴譜儀等資料對強對流天氣中尺度特征進行分析,發(fā)現(xiàn)綜合分析各種新型探測資料對于分類強對流監(jiān)測預(yù)警有一定作用。分析表明:(1)冬末春初強對流發(fā)生的各種閾值與汛期強對流形成的閾值明顯不同,雖然不穩(wěn)定能量沒有春夏高,但在動力條件下觸發(fā)低層冷空氣強烈抬升暖濕氣流,繼而引發(fā)局地冰雹、下?lián)舯┝骱投虝r強降水的發(fā)生。(2)雙偏振雷達可以有效識別強冰雹;下?lián)舯┝靼l(fā)生時反射率因子質(zhì)心和VIL快速下降,低層風(fēng)場為輻散及中層有徑向輻合特征存在。(3)昆山短時強降水發(fā)生時雨滴數(shù)密度有突然增大特征。

    • 雙線偏振多普勒雷達對一次降雹超級單體發(fā)展減弱階段的演變分析

      2019, 39(5):685-697. DOI: 10.3969/2019jms.0005

      摘要 (1301) HTML (0) PDF 14.10 M (940) 評論 (0) 收藏

      摘要:2015年4月28日,在高空冷渦的天氣背景下,一個伴有較長生命史中氣旋的超級單體在上海南匯雙線偏振多普勒雷達觀測范圍內(nèi)經(jīng)歷了發(fā)展減弱階段,并產(chǎn)生了冰雹、雷雨大風(fēng)、短時強降水等災(zāi)害性天氣。利用常規(guī)天氣觀測、南匯雙線偏振多普勒雷達、雙雷達反演風(fēng)場等資料分析發(fā)現(xiàn),超級單體在發(fā)展成熟階段呈現(xiàn)出回波懸垂、低層入流缺口、中氣旋以及三體散射等經(jīng)典特征,以及表示雷暴處于發(fā)展加強階段的差分反射率因子柱。差分反射率因子柱通常意味著雷暴中上升氣流的加強,同時說明大量的水滴可以被強上升氣流托舉到0℃層以上,形成過冷水滴,從而有利于冰雹的形成。超級單體經(jīng)過的區(qū)域0~6 km垂直風(fēng)切變達到了22~26 m·s-1,強垂直風(fēng)切變環(huán)境有利于水平渦度發(fā)展,南匯雷達觀測范圍內(nèi)中氣旋維持了100 min左右,有利于雷暴的發(fā)展維持。此外,基于模糊邏輯法對此次降雹強對流天氣過程開展了相態(tài)識別,結(jié)果表明,模糊邏輯法對此次強對流天氣過程中的冰雹、降水等不同性質(zhì)的降水能夠進行有效的識別,有助于對雷暴降水相態(tài)本質(zhì)的認(rèn)識。

    • >技術(shù)報告
    • 華山云海的變化特征以及與氣象要素的關(guān)系

      2019, 39(5):698-703. DOI: 10.3969/2018jms.0093

      摘要 (939) HTML (0) PDF 2.38 M (615) 評論 (0) 收藏

      摘要:用華山氣象站1985-2014年氣象要素資料,分析近30 a華山云海的變化及云海與降水、相對濕度、風(fēng)速的關(guān)系。結(jié)果表明,華山年平均云海日為26.27 d,最多年份72 d,最少年份僅3 d;面積<200 km2云海年平均日數(shù)24.23 d;面積≥ 200 km2云海平均日數(shù)2.87 d,最多有20 d(1985、1994年),最少有2 d(1997年),1997年后再沒有面積≥ 200 km2的云海出現(xiàn)。云海的出現(xiàn)呈逐年下降的趨勢,年際差異明顯。秋季云海出現(xiàn)日數(shù)最多(平均云海日數(shù)8.13 d),冬季最少(平均4.60 d);各月的云海日數(shù)8月最多,5月最少。面積≥ 200 km2云海冬季出現(xiàn)日數(shù)最多,夏季最少;11月出現(xiàn)最多,3、12月次之,5月最少。面積≥ 200 km2云海出現(xiàn)的前一天或當(dāng)天一般都有降水,兩天中至少有一天出現(xiàn)降水的幾率是84.30%;平均相對濕度≥ 70%時,較易形成云海;云海日出現(xiàn)時常伴有風(fēng),但總體風(fēng)速不大,通?!?10.0 m·s-1,利于云海的形成保持。

    • 合肥一次低空風(fēng)切變的觀測與分析

      2019, 39(5):704-710. DOI: 10.3969/2018jms.0094

      摘要 (1192) HTML (0) PDF 5.11 M (668) 評論 (0) 收藏

      摘要:本文基于合肥地面觀測、機場自動觀測系統(tǒng)(AWOS)、多普勒雷達、探空及FNL 0.25°×0.25°等資料,分析了2015年8月6日合肥一次較強風(fēng)切變天氣過程,并對其形成機理進行研究。結(jié)果表明:低空風(fēng)切變發(fā)生前,肥西地區(qū)不穩(wěn)定能量及上升氣流較為活躍,有利于對流云團的發(fā)展。地面自動氣象站的觀測資料表明,低空風(fēng)切變發(fā)生時,近地層的風(fēng)向、風(fēng)速和溫度等氣象要素均有突變;風(fēng)暴的質(zhì)心高度、最強回波高度和風(fēng)暴頂高迅速下降,空中氣流快速下沉,至近地面向四周輻散,因此該風(fēng)暴屬于下?lián)舯┝餍再|(zhì);徑向速度圖中明顯的正負(fù)速度對也印證了低空劇烈的風(fēng)向和風(fēng)速切變。

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