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摘要:選取中國東部長江三角洲城市群區(qū)域作為研究對象，采用中國區(qū)域最新的土地覆蓋資料ChinaLC，利用中尺度氣象模式WRF（Weather Research and Forecasting Model）對國際耦合模式比較計劃第五階段（CMIP5）中CESM（Community Earth System Model）氣候模式提供的RCP4.5（Representative Concentration Pathway 4.5）情景預估結果進行動力降尺度，以此模擬研究了未來增溫1.5 ℃/2.0 ℃時的區(qū)域氣候變化情況。結果表明：CESM數(shù)據(jù)作為側邊界資料驅動WRF模式得到的降尺度模擬結果，與歷史時期（1996—2005年）的氣溫觀測數(shù)據(jù)相比，在空間分布上有較高的吻合度，該降尺度方案可以為未來區(qū)域氣溫變化的預估提供較為可靠的數(shù)據(jù)；長三角地區(qū)在到達全球增溫1.5 ℃（2025—2034年）/2.0 ℃（2042—2051年）時，區(qū)域平均氣溫與歷史同期相比分別升高了0.8 ℃和1.47 ℃；空間分布上，增溫最明顯的區(qū)域主要集中在城市及其周邊鑲嵌體區(qū)域；隨著全球增暖，區(qū)域平均高溫熱浪頻次在增溫1.5 ℃/2.0 ℃時期較歷史同期分別增加了47%和100%，熱浪強度分別增加了71%和129%；進一步通過對人體舒適度分析發(fā)現(xiàn)，與2.0 ℃升溫閾值相比，控制增暖在1.5 ℃以內，極不舒適覆蓋區(qū)域影響的人口數(shù)預計可減少5 602.9萬人。

摘要:基于國家氣象信息中心2 400多個觀測站的候平均日最高氣溫、GLDAS 2.0/2.1的土壤濕度、蒸散發(fā)資料和ERA5的500 hPa位勢高度、925 hPa風場再分析資料，定義了格點驟發(fā)干旱指數(shù)，在分析1979—2017年4—9月中國區(qū)域驟發(fā)干旱氣候特征和驟發(fā)干旱指數(shù)的經驗正交展開空間模態(tài)的基礎上，確定驟發(fā)干旱發(fā)生頻繁及變率大的區(qū)域，給出了區(qū)域性驟發(fā)干旱事件的識別標準，并對其演變過程進行合成分析，最后分析了典型個例的要素和環(huán)流特征。結果表明：驟發(fā)干旱多發(fā)于我國南方夏季，其中7月最多，以湖南和浙江地區(qū)發(fā)生最為頻繁，這兩個區(qū)域也是驟發(fā)干旱發(fā)生氣候變率最大的區(qū)域。合成分析顯示，高溫是兩個區(qū)域驟發(fā)干旱爆發(fā)的主要驅動因素：干旱爆發(fā)前一候，氣溫迅速升高，蒸散發(fā)快速增大，土壤濕度下降明顯。2013年6—7月在湖南區(qū)域爆發(fā)了兩次驟發(fā)干旱事件。第一次干旱爆發(fā)前，湖南地區(qū)500 hPa位勢高度迅速增大，異常下沉氣流導致降水減少和絕熱增溫，蒸散發(fā)隨氣溫升高而增加，使土壤濕度減少，這次干旱由高溫驅動；第二次干旱爆發(fā)前期，明顯偏西、偏北且穩(wěn)定的西北太平洋副熱帶高壓使地表太陽凈輻射通量增強、近地層的偏南氣流使高溫維持，蒸散發(fā)隨降水而變化，這次干旱為降水減少所驅動，高溫起促進作用。

摘要:利用2015—2016年全國PM_2.5質量濃度站點資料及CCMP（Cross Calibrated Multi-Platform）風場再分析資料，對中國華北、長三角、珠三角以及四川盆地主要城市在PM_2.5污染下的近地面風場及其影響進行統(tǒng)計分析。結果表明：（1）近地面風速與PM_2.5質量濃度表現(xiàn)為負相關，低風速有利于PM_2.5的積累，但是該相關關系并不完全顯著，體現(xiàn)出"冬強夏弱"的季節(jié)性差異；（2）不同地區(qū)PM_2.5質量濃度對不同風向的反應不同，華北地區(qū)在偏南風主導下PM_2.5質量濃度較高，長三角則是在偏西風主導下PM_2.5質量濃度較高，而珠三角地區(qū)冬季PM_2.5質量濃度較高，主導風向為偏北風；（3）通過分析地面散度場發(fā)現(xiàn)不同地區(qū)主導的污染類型不同，華北地區(qū)、長三角以及珠三角污染類型主要為區(qū)域性污染，四川盆地主要為局地型污染。

摘要:利用MODIS AOD（Aerosol Optical Depth）3 km分辨率的L2產品并輔以地面氣象測量站點和環(huán)保監(jiān)測站點的逐小時數(shù)據(jù)，對2017—2018年南京地面各站點進行數(shù)據(jù)匹配，分析估算PM_2.5的各相關組合因子，然后利用GA-BP神經網(wǎng)絡算法構建衛(wèi)星數(shù)據(jù)輔以地面氣象數(shù)據(jù)來估算PM_2.5質量濃度的機器學習模型。結果表明：（1）GA-BP神經網(wǎng)絡算法對PM_2.5進行估算是有效可行的，且比BP效果改善明顯。（2）在多源數(shù)據(jù)的各輸入變量中，選擇AOD變量加輔助變量的GA-BP算法模型共構建了9組分季節(jié)試驗，其中應用在2017年數(shù)據(jù)的試驗6最好，表現(xiàn)為秋季>冬季>夏季>春季，秋季R²最大為0.91（RMSE為11.79 μg·m^-3），春季R²最小為0.65（RMSE為8.67 μg·m^-3）。

摘要:基于1979—2018年的NCEP-DOE Reanalysis II逐日再分析數(shù)據(jù)，采用模糊C均值聚類算法（Fuzzy C-Means Algorithm， FCMA）將北極地區(qū)極晝期間的氣候分為寒干型、半寒干型、半暖濕型及暖濕型4種。在夏季北極海冰快速減少的氣候背景下，這4種氣候型控制的區(qū)域也相應發(fā)生了明顯變化。其中，寒干型氣候面積以-7.241×10⁴ km²·a^-1的速率快速減少；半寒干型氣候面積以6.489×10⁴ km²·a^-1的速率快速增加，且洋面上的氣候型變化比陸地更為顯著。1999年前后，北極地區(qū)主控氣候發(fā)生突變現(xiàn)象：由寒干型氣候為主轉化為半寒干型氣候為主，尤其在楚科奇海和東西伯利亞海表現(xiàn)突出。成因分析表明海冰面積—凈短波輻射—大氣增暖增濕—向下長波輻射—氣候型轉變之間存在密切聯(lián)系，極晝期海冰面積異常減少對其氣候轉型突變起到了重要作用。

摘要:基于1967—2017年美國環(huán)境預報中心和國家大氣研究中心（NCEP/NCAR）的逐日再分析資料及英國氣象局哈德來中心（Hadley Centre）的海溫資料，通過計算冬季東北冷渦結構的特征指數(shù)并利用經驗正交函數(shù)分解等方法，研究了冬季東北冷渦的時空變化特征及其與環(huán)流和海溫變化的聯(lián)系。結果表明：（1）冬季東北冷渦具有顯著的年際變化與年代際變化特征，各指數(shù)年際分量的方差貢獻率較大；冷渦強度與經、緯度呈正相關，且經、緯度之間呈正相關；（2）年際尺度第一模態(tài)反映了冬季東北冷渦氣候平均位置以南為正（負）異常而以北為負（正）異常的南北反位相變化特征，第二模態(tài)反映了冬季東北冷渦在氣候平均位置附近強度一致增強（強弱）的變化特征，而年代際尺度主要反映在第一模態(tài)，即冬季東北冷渦在氣候平均位置附近強度一致增強（強弱）的變化特征；（3）北大西洋濤動（North Atlantic Oscillation， NAO）和西大西洋遙相關型（Western Atlantic， WA）的位相轉換可能與年代際尺度冬季東北冷渦的強度強弱變化有關。

摘要:利用次季節(jié)—季節(jié)預報研究計劃（Subseasonal to Seasonal Prediction Project，S2S）的多模式產品集，系統(tǒng)評估了產品集中11個模式對MJO的實際預報技巧。如果以距平相關系數(shù)ACC為0.5作為有效預報技巧的閾值，S2S各模式的MJO實際預報時效為8~32 d。S2S各模式預報普遍低估了MJO的振幅強度，且預報的MJO傳播速度偏慢。通過分析發(fā)現(xiàn)，在一個集合預報系統(tǒng)中，集合離散度與均方根誤差越接近，它的MJO預報技巧越高。此外，分析S2S各模式MJO預報技巧對起報時間、季節(jié)和起報時MJO信號強弱的敏感性發(fā)現(xiàn)，當起報時間為冬季且起報時MJO為強信號時，MJO的實際預報技巧較高。

摘要:使用FNL Analysis全球格點資料，對東北太平洋一次強爆發(fā)性氣旋的特殊性進行了分析，發(fā)現(xiàn)氣旋對其西北部低壓系統(tǒng)的吸收合并是其爆發(fā)性發(fā)展過程中的典型特征，斜壓強迫對其快速發(fā)展的作用較弱，與西北太平洋爆發(fā)性氣旋的發(fā)展過程存在顯著差異。同時，使用Zwack-Okossi診斷方程，從影響爆發(fā)性發(fā)展的動力和熱力因子方面，對其發(fā)展機制作了深入的探討。研究表明，正渦度平流、暖平流和非絕熱加熱的共同作用使氣旋開始爆發(fā)性發(fā)展，由潛熱釋放導致的非絕熱加熱的貢獻最大，非絕熱加熱是其快速發(fā)展的主導因子，其中正渦度平流貢獻主要來自于中高層，暖平流的貢獻主要來自于中低層和高層，而非絕熱加熱主要發(fā)生在中低層，這為東北太平洋爆發(fā)性氣旋的發(fā)展機制提供了一個新的認識。

摘要:利用NCEP/NCAR再分析數(shù)據(jù)集和國家氣候中心整編的2 000多站逐日降水資料，對導致2017年華西秋季降水異常偏多的大氣環(huán)流特征及其成因進行分析。結果表明，2017年秋季500 hPa位勢高度上歐亞中高緯地區(qū)維持一脊一槽環(huán)流型，斯堪的那維亞半島上空有一強大的高壓脊，烏拉爾山以東—巴爾喀什湖有一深槽，西太平洋副熱帶高壓異常強大并偏西伸。來自極地的冷空氣與來自太平洋和孟加拉灣的暖濕氣流交匯于華西地區(qū)。華西地區(qū)處于東亞副熱帶西風急流入口南側的高空輻散區(qū)，低層對應較強輻合區(qū)和異常上升運動，有利于降水的維持。進一步分析表明，2017年華西秋雨異常偏多是同期巴倫支海海溫異常偏暖和中緯度北大西洋海溫異常偏暖以及赤道中東太平洋La Niña型海溫異常共同作用的結果，其中巴倫支海海溫異常與華西秋季降水在年代際時間尺度上存在較為一致的變化，兩者自1986年起均處于一致的負位相，而2000年以后兩者由負位相轉為正位相；秋季中緯度北大西洋海溫異常與華西秋雨之間的年際關系也存在明顯的年代際轉折，在2002年前后由兩者不存在關系轉為顯著正相關關系。以上各個海區(qū)海溫異常對華西秋雨的影響也通過一系列的大氣環(huán)流模式模擬試驗進行了驗證。

摘要:本文研制建立了一個預測青海省夏季降水的動力—統(tǒng)計相結合的組合降尺度預測方法（Hybrid Statistical Downscaling Prediction，HSDP），該方法綜合利用了氣候模式Climate Forecast System 2.0版本（CFSv2）實時預測的高可預報性環(huán)流信息及前期觀測的與青海夏季降水具有高相關性的氣候因子，采用年際增量方法，基于氣候變量的年際增量規(guī)律建立統(tǒng)計模型，從而實現(xiàn)對青海夏季降水進行動力—統(tǒng)計相結合的氣候預測。根據(jù)全球氣候因子的年際增量與青海省夏季降水年際增量的相關系數(shù)，以及CFSv2預測產品對實況模擬能力的評估，選取以下關鍵區(qū)氣候變量的年際增量作為預測因子：（1） CFSv2模式預測當年夏季包含貝加爾湖脊、烏拉爾山脊和新疆脊區(qū)域的500 hPa高度場；（2） CFSv2模式預測青藏高原以西200 hPa緯向風場；（3）觀測資料中前1 a秋、冬季熱帶太平洋地區(qū)海表面溫度場；（4）觀測資料中前1 a秋、冬季西伯利亞地區(qū)的海平面氣壓場，對青海省夏季降水進行統(tǒng)計降尺度預測。統(tǒng)計降尺度模型利用1983—2011年進行建模，回報2012—2018年夏季青海省降水的空間分布和時間變化，并對該模型對1983—2011年的夏季青海省降水的回報能力進行了交叉檢驗?；貓蠼Y果表明該統(tǒng)計降尺度模型對CFSv2的青海省夏季降水預測能力有顯著的提高，能夠很好地再現(xiàn)青海省夏季降水西北部的高原地區(qū)偏少，而在東南部偏多的特點。該模型預測所得2012—2018年夏季青海省降水的時間變化也與實況有著較高的相關系數(shù)（0.76），對于降水顯著偏少的年份（如2015年）和顯著偏多的年份（如2012、2018年）的降水預測都有很好的表現(xiàn)。對于建模時段的交叉檢驗結果（相關系數(shù)為0.46，比模型回報結果與實況的相關系數(shù)0.48略低）表明，該模型具有較高的穩(wěn)定性和可靠性。

摘要:利用高分辨率（水平3 km）數(shù)值模式，結合FNL分析及預報場資料、地面加密自動站觀測資料和多普勒雷達資料，對2017年6月9—10日蘇南一次因江淮氣旋沿切變線東移造成的特大暴雨過程進行研究。首先對模式模擬結果做了降水、風場等多方面的驗證，隨后利用模擬結果和觀測資料對該特大暴雨過程的對流系統(tǒng)結構及其發(fā)展維持機制進行分析。結果表明：（1） 高分辨率模式能較客觀地反映該暴雨過程諸多大氣參數(shù)的演變。（2） 特大暴雨過程中鋒面氣旋東移且傾斜發(fā)展，深對流中心維持在氣旋的東南方向，該中尺度對流系統(tǒng)的發(fā)生發(fā)展與鋒面氣旋的上述演變密切相關。（3） 特大暴雨過程中相應的對流處于旺盛階段時，大氣不穩(wěn)定能量持續(xù)釋放，中層為相對較高的假相當位溫區(qū)，即明顯的暖心結構，垂直上升運動最強，且其南北兩側均有下沉氣流，形成中尺度次級環(huán)流，維持強對流不斷發(fā)展。（4） 超低空急流的持續(xù)增強，沿低層切變線上不斷有γ中尺度渦旋生成和足夠的低層輻合區(qū)厚度是導致這次特大暴雨過程的關鍵因素。

摘要:以臺風"利奇馬"帶來的強對流天氣過程為例，利用FY-4A氣象衛(wèi)星先進靜止軌道輻射成像儀的水汽與紅外窗區(qū)通道亮溫數(shù)據(jù)，對照全國氣象雷達組合反射率拼圖數(shù)據(jù)中反射率因子大于35 dBZ的對流云區(qū)域，設計了一種自適應閾值對流云提取算法。結果表明：（1）FY-4A氣象衛(wèi)星使用水汽—紅外窗區(qū)亮溫差法提取對流云，其最佳閾值為-2 K，使用該閾值可最大程度地減少卷云噪聲干擾，同時可最大化提取對流云的準確率與識別率。（2）該算法通過控制水汽—紅外窗區(qū)亮溫差大于-2 K區(qū)域所占云團面積比使其大于80％提取較為完整的對流云，且可進一步過濾卷云等噪聲。自適應閾值對流云提取算法原理清晰，操作簡單，具有良好的拓展性，可為強對流天氣的短臨預報等研究提供參考。

摘要:地表氣溫上升速度約為0.1 ℃/（10 a），然而受太陽輻射影響，地面氣象站觀測到的氣溫會高于真實大氣溫度，存在1 ℃量級的輻射誤差。因此，本文提出了一種基于數(shù)據(jù)融合的鋁殼溫度傳感器設計。首先，利用流體動力學方法計算溫度傳感器在不同環(huán)境條件下的輻射誤差。其次，為獲得連續(xù)輻射誤差結果，利用神經網(wǎng)絡算法對輻射誤差數(shù)值計算結果進行學習，形成誤差訂正方程。最后，將太陽輻射誤差訂正方程修正值與試驗結果進行對比。結果表明，基于數(shù)據(jù)融合的鋁殼溫度傳感器可將輻射誤差降至0.05 ℃以內。

摘要:利用2014年8月14日—2015年8月12日天津市生態(tài)城太陽能觀測站和同期氣象觀測資料，統(tǒng)計分析生態(tài)城太陽輻射特征，并對各向同性和各向異性兩種傾斜面太陽輻射計算模型的精度和誤差來源進行評估，結果表明：生態(tài)城水平面和傾斜面曝輻量在月均值、季節(jié)和年總量上存在較大差異，利用水平面太陽輻射進行光伏發(fā)電預估會存在誤差；太陽輻射日變化特征受不同天氣條件的影響，電站需根據(jù)天氣情況調整發(fā)電策略，尤其應注意多云或陰天造成的發(fā)電功率的間歇性和不穩(wěn)定；兩種計算模型精度相當，整體計算效果較好，引入直射比分段計算函數(shù)的不確定性是造成計算誤差的主要原因。

摘要:利用NCEP再分析資料、雷達、衛(wèi)星資料以及閃電定位資料對2019年7月27日呼和浩特市一次強雷暴天氣過程進行了綜合分析。結果表明：此次雷暴過程主要受貝加爾湖低壓中心和蒙古高原高空槽東移影響；雷暴發(fā)生前，K指數(shù)和CAPE等不穩(wěn)定參數(shù)均超過閾值，大氣層結呈現(xiàn)上干冷下暖濕的不穩(wěn)定形勢，并且垂直方向上低空輻合、高空輻散的結構與強烈的上升氣流相配合，為雷暴天氣的發(fā)生提供了有利條件；在整個雷暴過程中負地閃占主導地位，但雷暴的不同發(fā)展階段地閃分布不同，在雷暴發(fā)展及成熟階段，負地閃數(shù)明顯多于正地閃數(shù)，而在雷暴消散階段，正地閃數(shù)大幅增加，甚至超過負地閃；閃電多分布于強回波區(qū)域，但閃電頻數(shù)最高的地方不一定與強回波中心相對應；地閃的落區(qū)主要位于云頂溫度低于240 K的區(qū)域，對應的云頂相態(tài)為冰相和混合相。