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摘要:針對(duì)2018年9月17日發(fā)生在廣東省佛山市的一次臺(tái)風(fēng)龍卷過程,對(duì)比分析了EnKF和變分方法同化X波段相控陣?yán)走_(dá)得到的風(fēng)場結(jié)構(gòu)。結(jié)果表明,EnKF方法和變分方法在同化了X波段相控陣?yán)走_(dá)資料之后,都可以得到龍卷母體風(fēng)暴的渦旋特征。相比之下,EnKF同化分析的渦旋強(qiáng)度更強(qiáng),臺(tái)風(fēng)龍卷母體風(fēng)暴及其周邊三維風(fēng)場的結(jié)構(gòu)更加完整,與回波結(jié)構(gòu)匹配更好。變分方法同化得到的流場不夠連續(xù),臺(tái)風(fēng)龍卷母體風(fēng)暴的渦旋強(qiáng)度偏弱,弱回波區(qū)入流也明顯偏弱,并不符合概念模型。而兩種方法在沒有同化相控陣?yán)走_(dá)數(shù)據(jù)時(shí),都無法產(chǎn)生龍卷母體風(fēng)暴的流場特征?？傮w而言,相對(duì)于變分方法,EnKF同化系統(tǒng)在同化X波段相控陣?yán)走_(dá)數(shù)據(jù)后可以產(chǎn)生更為合理的渦旋結(jié)構(gòu),臺(tái)風(fēng)龍卷母體風(fēng)暴及其周邊動(dòng)力場結(jié)構(gòu)更合理,這為以后X波段相控陣?yán)走_(dá)的業(yè)務(wù)應(yīng)用提供了思路。

摘要:根據(jù)雷達(dá)探測的云回波雷達(dá)反射率因子和多普勒速度,利用兩種獨(dú)立的雙頻反演算法,估算了云微物理參數(shù)。利用離散偶極子近似(Discrete Dipole Approximation,DDA)計(jì)算了云滴后向散射截面和衰減截面,根據(jù)模擬數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)了三種頻段組合的反演結(jié)果,探討算法對(duì)滴譜參數(shù)、粒子形狀的敏感性,比較兩種方法反演水云和冰云的優(yōu)劣。結(jié)果表明:雙頻比(Dual-Frequency Ratio, DFR)和多普勒速度差(Doppler Difference of Velocity, DDV)在水云中都可獨(dú)立推導(dǎo)中值直徑(D₀),但在高頻波段,基于DFR的算法對(duì)雨、云水和水汽的衰減非常敏感,而基于DDV的方法受衰減的影響較小。鑒于高頻波段衰減完全訂正的困難性,水云的DDV反演方法比DFR更直接準(zhǔn)確。對(duì)于冰云,DFR的技術(shù)相較于DDV的方法具有明顯的優(yōu)勢,因?yàn)閮深l段處的DFR在冰云中的動(dòng)態(tài)范圍更大,而DDV的動(dòng)態(tài)范圍相對(duì)于系統(tǒng)和測量誤差較小。

摘要:利用1979—2017年逐月平均的NOAA ERSST V3b海表溫度資料、CN05.1降水資料以及NCEP/NCAR大氣再分析資料,分析了Ningaloo Niño/Niña的基本特征及其與華南冬季降水異常的聯(lián)系。結(jié)果表明,Ningaloo Niño/Niña是副熱帶東印度洋海溫異常EOF第一模態(tài),具有明顯的年際變化特征和季節(jié)鎖相特性。在扣除El Niño/La Niña的影響后,Ningaloo Niño/Niña與華南冬季降水異常存在著密切的聯(lián)系,即Ningaloo Niño(Niña)年時(shí),華南地區(qū)冬季降水增多(減少)。這種影響的可能機(jī)制是:Ningaloo Niño/Niña通過影響南支槽的強(qiáng)度變化進(jìn)而影響華南冬季降水異常。Ningaloo Niño年冬季,澳大利亞西側(cè)海表溫度升高,對(duì)流增強(qiáng),使南半球80°~100°E附近的Hadley環(huán)流上升支增強(qiáng),造成經(jīng)向環(huán)流異常,北半球低緯度地區(qū)形成一個(gè)異常的反環(huán)流圈,導(dǎo)致南支槽的增強(qiáng)。南支槽的強(qiáng)度與華南冬季降水呈正相關(guān)關(guān)系,南支槽強(qiáng)度偏強(qiáng)時(shí),活躍的擾動(dòng)向下游傳播,槽前盛行的西南氣流使得充足的水汽自孟加拉灣由西南向東北方向輸入,為華南冬季降水偏多提供了條件,Ningaloo Niña年份的情形則與之相反。

摘要:基于WRF模式對(duì)2011年6月16—19日一次東移西南渦過程的模擬,開展了西南渦激發(fā)平流層重力波的特征研究。東移西南渦可以分為發(fā)展、強(qiáng)盛和減弱3個(gè)階段,每個(gè)階段均伴隨著強(qiáng)降雨天氣,但由于降水位置和強(qiáng)度的不同,平流層重力波的分布和強(qiáng)度也不同。西南渦發(fā)展階段,平流層重力波主要位于低渦的東側(cè),并向東北傳播;西南渦強(qiáng)盛階段,伴隨對(duì)流降水的強(qiáng)度和范圍明顯增大,平流層重力波的振幅和范圍也顯著增大,且圍繞西南渦的東側(cè)和南側(cè)呈現(xiàn)出半環(huán)狀的重力波分布特征可分為兩支,東側(cè)波動(dòng)波列表現(xiàn)為東北西南向分布,南側(cè)的波列表現(xiàn)為東—西向分布;西南渦減弱階段,重力波的振幅和范圍均減小。波譜分析表明,重力波的緯向波數(shù)頻率譜關(guān)于零頻率呈非對(duì)稱分布,且隨著西南渦的增強(qiáng),波譜在小尺度范圍顯著增大,即強(qiáng)對(duì)流更容易激發(fā)出小尺度的高頻波;經(jīng)向波數(shù)頻率譜在波數(shù)較小譜段關(guān)于零頻率基本呈對(duì)稱分布,但在波數(shù)較大譜段,也呈非對(duì)稱分布,這說明受平流層?xùn)|風(fēng)氣流的影響,重力波主要向東傳播。

摘要:2020年6月,我國江淮區(qū)域出現(xiàn)大范圍持續(xù)性強(qiáng)降水過程,并引發(fā)了洪澇災(zāi)害。利用ERA5再分析資料對(duì)江淮區(qū)域的水汽收支平衡進(jìn)行分析,并利用HYSPLIT后向軌跡模式分析了其水汽源地。結(jié)果表明:(1)ERA5再分析資料能較好地描述本次過程中江淮區(qū)域的水汽收支特征,其中水汽輻合項(xiàng)為主要貢獻(xiàn)項(xiàng),對(duì)水汽匯有較好的指示作用,同時(shí),降水和水汽匯之間保持了較好的一致性變化。(2)南海是江淮區(qū)域6月持續(xù)性降水最主要的水汽源地,約50%的水汽來自南海。(3)6月江淮區(qū)域降水分布與水汽的輸送密切相關(guān),而水汽輸送主要取決于西太平洋副熱帶高壓的位置及其與北側(cè)冷渦活動(dòng)的共同作用。

摘要:利用江蘇省大氣環(huán)境監(jiān)測站點(diǎn)的大氣污染物監(jiān)測數(shù)據(jù),分析了2020年初新冠肺炎疫情管控期間(2—3月)主要大氣污染物濃度的變化特征。結(jié)果顯示,相比于2019、2020年疫情管控期間PM_2.5、PM₁₀、NO₂、SO₂、CO濃度的全省平均降幅分別為37.5%、36.9%、31.9%、28.2%和21.2%。嚴(yán)格管控期的2月和生產(chǎn)恢復(fù)期的3月,江蘇省十三市PM_2.5、PM₁₀濃度同比降幅大致相當(dāng),呈現(xiàn)出較好的時(shí)間連續(xù)性和空間均勻性。但各市臭氧濃度同比變化呈現(xiàn)出較大的時(shí)空差異?？臻g上,沿江以南城市南京、無錫、常州、蘇州和鎮(zhèn)江五市臭氧濃度明顯上升,而其他城市臭氧濃度以下降為主;時(shí)間上,2月南京等九市臭氧濃度上升,3月徐州等八市臭氧濃度持平或者下降。假設(shè)未發(fā)生新冠肺炎疫情以及未采取為阻斷疫情蔓延而實(shí)施的種種舉措,在僅考慮近年來大氣污染防治政策持續(xù)實(shí)施的情況下,與預(yù)期降幅相比,疫情管控對(duì)NO₂實(shí)況濃度降幅的影響最大,其次是PM_2.5和PM₁₀。

摘要:基于東英吉利大學(xué)氣候研究所全球逐月降水與潛在蒸散發(fā)格點(diǎn)數(shù)據(jù)集,以標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)為干旱指標(biāo),采用改進(jìn)的強(qiáng)度—面積—持續(xù)時(shí)間極端事件識(shí)別方法,對(duì)"一帶一路"區(qū)域干旱事件及其人口暴露度特征進(jìn)行研究。結(jié)果表明:(1)1960—2016年"一帶一路"區(qū)域呈現(xiàn)變干趨勢,至1992年有所緩解,空間上顯著干旱區(qū)域主要分布在沙特阿拉伯、伊朗、蒙古、中國等。(2)區(qū)域年均發(fā)生干旱事件89次,以持續(xù)1—2個(gè)月干旱事件為主,占總事件頻次的82%;年均總影響面積約0.92×10⁸ km²,以持續(xù)3—5個(gè)月的干旱事件影響面積最大,約占年均總影響面積的44.8%;干旱事件最強(qiáng)中心強(qiáng)度均達(dá)到極端干旱強(qiáng)度。(3)持續(xù)3—5和6—8個(gè)月干旱事件頻次、影響面積和事件最強(qiáng)中心強(qiáng)度均呈增加趨勢,需引起重視。(4)區(qū)域干旱事件的人口暴露度多年均值為5.43億人,不同持續(xù)時(shí)間干旱事件的人口暴露度均顯著增加,尤其2000年以后,年均人口暴露度達(dá)7.88億人,較多年均值高出45%。

摘要:利用2007—2011年MODIS、GlobAlbedo和ERA-Interim的3種地表反照率產(chǎn)品,借助地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System,GIS)空間化技術(shù),對(duì)中國地區(qū)3種地表反照率產(chǎn)品進(jìn)行了對(duì)比分析。結(jié)果表明:3種產(chǎn)品與氣象站觀測值的時(shí)間分布趨勢一致,冬季高夏季低,且相關(guān)性較高。3種產(chǎn)品中,MODIS與GlobAlbedo的絕對(duì)差異值最小,ERA-Interim與MODIS、GlobAlbedo的絕對(duì)差異值較大。3種產(chǎn)品在青藏高原和西北山地區(qū)域表現(xiàn)出較大的差異,且差異表現(xiàn)為冬半年高,夏半年低。3種產(chǎn)品之間相關(guān)性最高的是MODIS與GlobAlbedo,最低的是MODIS與ERA-Interim,3種產(chǎn)品在40°N以北具有較好的相關(guān)性。且在夏季和冬季地表反照率均值的表現(xiàn)說明,ERA-Interim相比MODIS、GlobAlbedo難以反映地表反照率受地形和土地覆被的影響。

摘要:利用以中尺度數(shù)值模式WRF/CALMET作為風(fēng)電場預(yù)報(bào)系統(tǒng)的動(dòng)力模塊,及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法(BP-ANN)作為風(fēng)電場預(yù)報(bào)系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)訂正方法,對(duì)重慶市齊躍山風(fēng)電場進(jìn)行了一次時(shí)間分辨率為5 min的24 h風(fēng)速、風(fēng)功率的滾動(dòng)預(yù)報(bào)試驗(yàn),探討了適用于中國典型內(nèi)陸山區(qū)的風(fēng)電場預(yù)報(bào)系統(tǒng)。結(jié)果顯示:以WRF/CALMET/BP組成的動(dòng)力—統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)系統(tǒng)能夠較好地模擬出內(nèi)陸山區(qū)的風(fēng)場特征,系統(tǒng)對(duì)正午至傍晚時(shí)段的風(fēng)速預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率較高。WRF/CALMET動(dòng)力模式對(duì)于風(fēng)速中心振幅的模擬能力較好,經(jīng)過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訂正后,模擬結(jié)果會(huì)趨于均值。不同風(fēng)速段中,模式對(duì)低風(fēng)速段(3~8 m·s^-1)的預(yù)報(bào)效果較好,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)中風(fēng)速段(8~14 m·s^-1)預(yù)報(bào)結(jié)果的訂正效果最明顯。

摘要:利用NCEP提供的0.25°×0.25° FNL資料和國家氣象信息中心提供的高分辨率三源融合降水資料,以臺(tái)風(fēng)"利奇馬"為研究個(gè)例,從動(dòng)力和熱力因素兩個(gè)方面研究了中緯度高空槽與臺(tái)風(fēng)之間的相互作用對(duì)臺(tái)風(fēng)遠(yuǎn)距離暴雨的影響。研究認(rèn)為中緯度高空槽—臺(tái)風(fēng)的相互作用是此次臺(tái)風(fēng)遠(yuǎn)距離暴雨的主要原因之一。在高空槽—臺(tái)風(fēng)的相互作用中,隨著弱正PV異常從中緯度高空槽向臺(tái)風(fēng)區(qū)域的水平平流,臺(tái)風(fēng)西北部地區(qū)逐步處于高空槽前西南急流的次級(jí)環(huán)流的上升區(qū)域,而對(duì)流層深厚的暖平流恰好位于臺(tái)風(fēng)西北部3~5個(gè)緯距的地區(qū),此熱成風(fēng)暖平流的作用增強(qiáng)了臺(tái)風(fēng)西北地區(qū)的上升運(yùn)動(dòng)。另外,中緯度高空槽后的干冷空氣的逼近,促進(jìn)了在臺(tái)風(fēng)西北部地區(qū)的中緯度斜壓鋒生,斜壓鋒面進(jìn)一步增強(qiáng)了臺(tái)風(fēng)遠(yuǎn)距離暴雨處的動(dòng)力抬升作用。同時(shí)還發(fā)現(xiàn)當(dāng)臺(tái)風(fēng)與中緯度槽的距離大約是10個(gè)緯距時(shí)其相互作用最為顯著。

摘要:利用甘肅省19個(gè)氣象站點(diǎn)1960—2018年逐月平均降水量、氣溫等數(shù)據(jù),應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散量指數(shù)(Standardized Preapitation Evapotranspiration Index, SPEI)、Penman-Monteith模型、小波分析等方法分析了甘肅省近58 a不同時(shí)間尺度干旱事件的時(shí)空演變特征。結(jié)果表明: 月尺度干旱頻率3月最高,2月最低;季尺度上秋季干旱最嚴(yán)重,春季次之;冬季干旱化趨勢最慢,春季最快。近58 a甘肅省SPEI指數(shù)呈下降趨勢,年尺度SPEI指數(shù)存在8 a、12 a、26 a的周期。干旱發(fā)生頻率在年尺度和月尺度上的分布較為一致,河西走廊東段與甘南州地區(qū)頻率較低,酒泉北部地區(qū)與甘肅省東、中部地區(qū)頻率較高;季尺度上,春季蘭州與武威南部地區(qū)頻率較高,慶陽地區(qū)頻率最低;夏季為白銀與武威北部地區(qū)頻率最高,張掖中部地區(qū)、白銀北部地區(qū)以及臨夏、慶陽、平?jīng)龅貐^(qū)最低;秋季頻率最高的地區(qū)為蘭州東部、定西東北部以及嘉峪關(guān)地區(qū),最低的地區(qū)在酒泉、張掖、武威北部及平?jīng)鲋胁康貐^(qū);冬季高值區(qū)在平?jīng)?低值區(qū)在武威與甘南。干旱發(fā)生強(qiáng)度最高的地區(qū)為張掖,其次為酒泉、慶陽及白銀等地區(qū),最低的區(qū)域位于甘肅西南地區(qū)。酒泉、嘉峪關(guān)等地區(qū)干旱化程度逐年加劇;甘肅東南地區(qū)干旱速率較西北地區(qū)慢;中西部地區(qū)干旱化速率最慢,且甘南北部與武威西南部地區(qū)有濕潤化趨勢。

摘要:基于四川省1980—2017年主要?dú)庀笠赜^測資料,運(yùn)用ArcGIS空間分析法,分別探討了氣溫、降水量和極端氣候指數(shù)的年際空間變化特征;同時(shí)建立極端氣候指標(biāo)體系,結(jié)合熵權(quán)法、模糊綜合評(píng)價(jià)法開展綜合極端氣候指數(shù)區(qū)劃,最終完成1980—2017年四川省氣候變化綜合區(qū)劃。研究表明:1980—2017年四川省極端氣候事件的發(fā)生率呈上升趨勢,從區(qū)域分布上大致表現(xiàn)為東高西低;根據(jù)四川省氣溫和降水量變化速率區(qū)劃、綜合極端氣候指數(shù)區(qū)劃,將四川省劃分為6個(gè)氣候變化區(qū),其中,川東北地區(qū)綜合氣候變化速率最快。

摘要:為利用天氣雷達(dá)回波資料實(shí)現(xiàn)雷暴的自動(dòng)識(shí)別,提出了一種基于溫度層強(qiáng)回波區(qū)域面積的天氣雷達(dá)雷暴自動(dòng)識(shí)別方法。該方法首先利用雷達(dá)回波體掃數(shù)據(jù)在水平范圍內(nèi)搜索強(qiáng)回波區(qū)域;再對(duì)某一溫度層上,達(dá)到設(shè)定閾值的雷達(dá)回波反射率因子的區(qū)域進(jìn)行面積求和,當(dāng)水平范圍強(qiáng)回波區(qū)域面積達(dá)到識(shí)別面積閾值時(shí),判定該強(qiáng)回波區(qū)域?yàn)槔妆﹨^(qū)域。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合S波段雙偏振多普勒天氣雷達(dá)觀測資料、閃電定位資料,采用了17個(gè)雷暴天氣過程的312個(gè)雷暴區(qū)域檢驗(yàn)識(shí)別算法。結(jié)果表明:當(dāng)?shù)雀叨绕矫嫖恢蔑@示(CAPPI)數(shù)據(jù)處理中采用(35 dBZ, 0℃, 2 km²)參數(shù)組合能夠達(dá)到最優(yōu)的識(shí)別效果,識(shí)別概率可達(dá)87.5%,虛警率為32.9%,臨界成功指數(shù)為61.2%。該方法可以用于天氣雷達(dá)的雷暴計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別業(yè)務(wù)。

摘要:利用 1961—2010年重慶34個(gè)氣象觀測站夏季降水資料及國家氣候中心130項(xiàng)環(huán)流指數(shù),采用機(jī)器學(xué)習(xí)的決策樹和隨機(jī)森林方法建立重慶夏季旱澇預(yù)測模型,通過2011—2018年預(yù)測效果檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),夏季同期環(huán)流指數(shù)決策樹模型和前冬海溫指數(shù)決策樹模型預(yù)測的8 a降水異常趨勢均正確,比考慮單一指數(shù)的PC評(píng)分分別提高37.5%和12.5%。此外,用隨機(jī)森林模型預(yù)測重慶2014—2018年的夏季降水,5 a平均PS、CC和PC評(píng)分分別是84.6、0.27和67.1,相比于業(yè)務(wù)發(fā)布預(yù)報(bào)質(zhì)量均有明顯提高,且隨機(jī)森林的預(yù)測質(zhì)量較為穩(wěn)定。

摘要:基于連云港西連島站點(diǎn)2014—2018年逐小時(shí)氣象觀測資料,經(jīng)過對(duì)海霧事件及氣象要素特征的統(tǒng)計(jì)分析探尋海州灣海霧發(fā)生發(fā)展的基本規(guī)律,并基于機(jī)器學(xué)習(xí)中的經(jīng)典的C4.5算法對(duì)海霧天氣建立氣象要素預(yù)測模型。結(jié)果表明:基于C4.5算法的決策樹預(yù)測模型能夠較為直觀準(zhǔn)確的對(duì)海州灣海霧進(jìn)行預(yù)測,并且該決策樹模型具有較高的泛化能力。利用2014—2017年的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),模型的學(xué)習(xí)準(zhǔn)確率為92.85%,利用2018年的樣本數(shù)據(jù)對(duì)模型的泛化能力進(jìn)行測試,測試準(zhǔn)確率為93.51%。決策樹算法在海霧預(yù)測中具有方便簡潔、科學(xué)實(shí)用,準(zhǔn)確率高等特點(diǎn)。