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摘要:基于1979—2021年的ERA5再分析資料,研究了副極地海洋鋒區(qū)(Subarctic Frontal Zone, SAFZ)海溫(Sea Surface Temperature, SST)異常相關的冬季海氣相互作用過程及其影響次年冬季厄爾尼諾(El Niño)的機制。研究表明,冬季SAFZ的特征海氣異常表現為大尺度的SST暖異常與偶極型的大氣環(huán)流異常。在SAFZ海氣相互作用過程中,海洋首先通過直接的非絕熱加熱影響低層大氣斜壓性,隨后通過間接的瞬變渦旋反饋使相當正壓的位勢高度異常在整個冬季內維持。其中,南部的氣旋式環(huán)流異常通過減弱副熱帶的平均信風激發(fā)太平洋經向模態(tài)(Pacific Meridional Mode, PMM)與風—蒸發(fā)—SST (Wind-Evaporation-SST, WES)反饋,從而使中緯度SST暖異常南傳至熱帶太平洋中部,隨后導致El Niño發(fā)生。然而,并非所有的SAFZ暖異常事件都能激發(fā)次年冬季的El Niño,中緯度海氣耦合異常的初始配置及同期熱帶太平洋的表現情況將對中緯度信號南傳至熱帶的過程產生較大的影響。

摘要:本文提出一種基于百分位映射,使用實時和歷史資料聯(lián)合訂正模式定量降水短時訂正預報技術,并與僅使用歷史資料或實時資料的訂正效果進行對比。結果表明:三種方案均能有效訂正模式原始降水預報偏差,提高0~12 h降水預報準確率。對于晴雨預報,采用聯(lián)合訂正方案,預報效果最優(yōu)。在0~7 h預報時效內,僅采用實時資料的訂正方案準確率明顯優(yōu)于僅采用歷史資料的訂正方案,在8~12 h預報時效內,后者準確率稍高。所有預報時效內,僅采用實時資料的訂正方案降水預報范圍較僅采用歷史資料的方案略偏大。對于較強降水預報,采用聯(lián)合訂正方案準確率為三種方案最優(yōu),僅采用實時資料的方案預報準確率雖優(yōu)于僅采用歷史資料的方案,但預報范圍及量級較實況明顯偏大。

摘要:利用WRF模式模擬在清潔海洋大氣和污染大氣環(huán)境下,氣溶膠的云凝結核濃度(Cloud Condensation Nuclei, CCN)對熱帶氣旋的強度變化影響。在污染環(huán)境下,云凝結核濃度增多,臺風區(qū)域云水混合物濃度增大,眼墻附近上升運動減小,而臺風外圍螺旋雨帶對流發(fā)展,從而抑制低層入流,臺風強度減弱,外圍尺度增大。在不同環(huán)境場水汽條件下,通過熱、動力結構和云微物理量的對比分析,結果表明:環(huán)境場水汽條件對臺風的發(fā)展起到至關重要的作用。當環(huán)境場水汽條件較干時,CCN濃度對臺風發(fā)展影響作用不明顯,臺風發(fā)展緩慢。而在充足水汽條件下,CCN濃度對熱帶氣旋發(fā)展有明顯的影響。本文結果表明,在考慮污染情形下臺風變化,需要綜合考慮環(huán)境場水汽條件。

摘要:利用ERA5 0.25°×0.25°高分辨率再分析資料、實況融合降水資料、臺風最佳路徑數據集、HYSPLIT(Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory model)后向軌跡追蹤模型等資料,對2019年13號臺風"玲玲"和2012年15號臺風"布拉萬"引發(fā)東北地區(qū)暴雨的水汽特征進行分析。研究表明:兩次臺風最大濕層厚度達200 hPa附近,700 hPa以下比濕大于10 g·kg^-1,高比濕主要集中在850 hPa以下的低層,臺風的水汽分布具有明顯的非對稱結構特征。整層積分水汽通量散度與暴雨落區(qū)有一定的對應關系,尤其和降水強度對應。東北地區(qū)周邊海域的水汽對東北暴雨的水汽供應很關鍵,源在日本群島東部的西北太平洋的東南水汽通道是最重要的水汽通道。西南太平洋或阿拉伯海,包括歐拉方法研究發(fā)現的孟加拉灣較遠距離的水汽輸送存在,但是并非是東北臺風暴雨的主要貢獻者。

摘要:利用1981—2020年臺站觀測的降水和最低氣溫資料,從長江中下游地區(qū)冬季冷空氣活動事件中分出"降溫有降水"和"降溫無降水"兩類事件(簡稱為"冷濕"和"冷干"事件),結合再分析資料,分析兩類事件的冷暖空氣活動特征和大氣環(huán)流差異,進而探討其與急流的聯(lián)系。結果發(fā)現,長江中下游冷空氣活動事件發(fā)生頻次逐年減少,其中冷干事件發(fā)生頻次逐年減少,冷濕事件發(fā)生頻次顯著增加,且冷濕事件的降溫幅度大于冷干事件。冷濕事件發(fā)生時,高層副熱帶急流北移、極鋒急流偏弱,中層存在傾斜槽脊、副熱帶高壓偏西,低層西伯利亞高壓增強,有來自西南的暖濕氣流在長江中下游地區(qū)輻合上升;冷干事件發(fā)生時,高層副熱帶急流偏弱、極鋒急流偏強,中層槽脊傾斜程度偏弱、副熱帶高壓偏東,低層西伯利亞高壓南移,有來自北方的偏干氣流在長江中下游地區(qū)輻散下沉。此外,與冷濕事件相比,冷干事件過程中急流強度指數和經向風位置指數的波動更加頻繁,冷空氣活動持續(xù)時間更短。

摘要:利用ERA-Interm 1°×1°逐6 h再分析資料,對2017年1—2月發(fā)生的兩次寒潮事件(簡稱過程A和過程B)的天氣環(huán)流形勢和位勢渦度進行對比分析。結果表明:(1)過程A爆發(fā)后的冷空氣促進過程B的形成;(2)等熵面上的位勢渦度可用來追蹤并判斷寒潮的變化特征;(3)通過350~200 hPa處的位渦值特征可提前6 h預測寒潮開始爆發(fā)的時間和強度;(4)上游和下游系統(tǒng)對判斷寒潮爆發(fā)的特征同樣有著重要作用。

摘要:利用ERA5再分析資料和江蘇省自動站降水數據等,結合江蘇地區(qū)入、出梅標準,分析了2020年江蘇省梅雨的時空分布異常特征,從梅雨特征量和大尺度環(huán)流因子等特征,揭示了梅雨異常的關鍵因子,并對暴雨日的大尺度環(huán)流特征進行合成分析,得到影響梅汛期暴雨的關鍵環(huán)流因子。結果表明:(1)2020年江蘇省梅雨時空分布顯著異常,入梅早、出梅晚,梅期達51 d,比常年平均多出一倍;沿江以南和沿淮東部地區(qū)梅雨總量為常年平均的2.5倍;梅汛期共15個暴雨日,強降水持續(xù)時間長,區(qū)域范圍大,整體雨強大。(2)梅雨特征量較好的反映了江蘇省梅雨的入出梅時間,當特征量顯著增強北抬對梅雨期的開始有較好指示意義,當特征量再次北抬,則梅雨季結束,各特征量均呈現一致的時間變化特征。特征量在梅雨期間的異常波動均與暴雨過程相對應,2020年梅雨特征量的多個異常高值中心反映了梅雨期暴雨過程頻繁、降水極端性強的特征。(3)梅雨期間大尺度環(huán)流形勢異常,西太平洋副熱帶高壓呈顯著正異常,強度偏強,脊點偏西,引導其西北側的西南暖濕氣流向江淮地區(qū)輸送,同時北方位勢高度偏低,東北冷渦強度略偏強,淺槽活動頻繁,攜弱冷空氣南下與暖濕氣流交匯,形成穩(wěn)定維持的梅雨鋒,是超強梅雨形成的主要環(huán)流因子(4)印度洋和孟加拉灣、西北太平洋是江蘇省梅汛期暴雨的重要水汽源地,通過強烈的西南風,將暖濕氣流向長江下游地區(qū)輸送,配合上空的強烈輻合抬升運動,導致該地區(qū)水汽積聚并穩(wěn)定維持,有利于出現梅汛期暴雨天氣。

摘要:利用ECMWF提供的ERA5再分析資料(分辨率0.25°×0.25°)和黃河流域加密的氣象水文實況資料,分析了降水集中期的氣象水文特征。結果表明:平均中緯度低槽、南亞高壓和阻塞高壓偏強,副熱帶高壓位置偏西、偏北,且異常偏強是造成2020年8月黃河中游持續(xù)性強降水的主要環(huán)流背景;水汽輸送較常年同期偏多,來自東海和孟加拉灣的東南和西南暖濕氣流沿副熱帶高壓邊緣不斷輸送到黃河中游地區(qū),并和中緯度低槽攜帶的冷空氣在此交匯形成持續(xù)性的強降水。水文特征分析表明,導致潼關水文站出現3次洪水的較大面雨量,主要來源于潼關以上的8個子流域;2020年8月的洪水超過2011年9月的,為潼關站近20 a來的最大的洪水過程;5號和6號洪水連續(xù)超過編號標準的時長,為120 h和44 h,最大流量達6 300 m³·s^-1;流量開始增加的時間落后降水開始的時間12 h~3 d,峰值落后降水結束的時間12 h~4 d;黃河支流水文站的流量峰值與水文站所在子流域降水范圍、量級呈正相關,流入潼關站的流量從大到小依次為龍門站、華縣站、狀頭站和河津站。歷史對比表明,2020年8月黃河中游累積面雨量為近30 a來最大,北部6個子流域面雨量表現更為極端,降水持續(xù)時間更長。

摘要:基于華東地區(qū)3 km分辨率WRF (Weather Research and Forecasting) 模式和高密度地面自動氣象站(AWS)觀測,研究GSI-3DVAR同化系統(tǒng)的R_HZSCL對AWS觀測的地面溫度和風觀測同化的敏感性。結果表明:運用GSI-3DVAR同化地面AWS觀測時,R_HZSCL的取值較為敏感;選取合適的R_HZSCL能有效改進地面分析場精度,相較于背景場地面溫度和地面矢量風差(VWD) RMSE均可減小35％以上。當R_HZSCL過大會導致溫度高、低值中心的影響范圍過大,風分析場較為平滑,無法反映出中小尺度環(huán)流結構。但R_HZSCL過小則會使得溫度分析場增加誤差,并導致風分析場出現虛假大風。觀測密度稀疏化的敏感性試驗結果表明,地面溫度場及風場所適應的最優(yōu)R_HZSCL皆隨著觀測密度的增大而相應減小。

摘要:本文主要采用Euler-Lagrange理論,討論正壓剪切流的切變參數對阻塞高壓形成的影響。研究表明:存在一個臨界參數,當切變參數的絕對值超過這個臨界參數,正壓剪切流將分歧出阻塞流型,這意味著阻塞高壓的形成;反之,當切變參數的絕對值小于這個臨界參數,阻塞流型將恢復到剪切流,這意味著阻塞高壓的崩潰。該研究一定程度回答了阻塞流型"怎么形成"和"怎么崩潰"這一基本而關鍵的問題。

摘要:利用ECMWF 0.25°×0.25°再分析資料,對照浙中西的強對流概念模型,對2019年3月21日發(fā)生在浙江中西部地區(qū)(簡稱"浙中西")的一次雷暴大風為主的強對流過程(簡稱"3·21"過程)進行診斷分析、經驗總結。結果表明:該過程符合浙中西鋒生切變型的強對流概念模型,出現該過程的環(huán)境條件是700 hPa西南急流脈動、850 hPa偏北和偏南兩支氣流強烈發(fā)展、地面低壓倒槽和低層濕舌增強;探空曲線表現為上干下濕,對流層中層有明顯的干侵入,大風指數I_w、對流有效位能 (Convective Available Potential Energy, CAPE)和500 hPa以下垂直風切變異常偏強形成動力強迫;對比不同強對流天氣有不同的預報著眼點,設定閾值或可提高預報警報效率,如雷暴大風天氣大風指數I_w > 18.5 m·s^-1、CAPE> 1 700 J·kg^-1、500 hPa的相對濕度小于46 %,冰雹天氣則0 ℃層、-20 ℃層高度低于4.6 km和7.6 km且850 hPa與500 hPa氣層溫差高于26 ℃等,深刻理解該類強對流概念模型,是做好此類致災性強對流潛勢預報的關鍵點。

摘要:WOFOST模型是利用計算機技術對不同生產水平下一年生作物的生長發(fā)育和產量形成進行定量分析的模擬模型,學者在WOFOST模型以及模型應用方面做了大量研究,總結WOFOST模型在我國的應用研究成果,可為保障糧食安全和農業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供技術支撐。本文采用分類歸納法,簡要闡述了WOFOST模型在我國的應用研究歷程及進展,應用研究主要涉及對WOFOST模型參數的敏感性分析、模型的適用性分析、模型的改進以及對模型的應用等4個方面。針對模型應用中存在的薄弱環(huán)節(jié)及發(fā)展所需,加強對模型參數的敏感性分析、加強對模型的本地化應用或改進、加強對模型參數的升尺度研究、加強模型與多學科多技術融合4個方面將是今后WOFOST模型的研究重點。

摘要:利用ERA5再分析資料,區(qū)域自動站雨量資料以及雙偏振雷達基數據,采用區(qū)域歷史回歸方法,對2020年7月4日雷州半島火箭人工增雨作業(yè)進行物理檢驗和統(tǒng)計檢驗。結果表明:作業(yè)后作業(yè)區(qū)域云系云冰含量大幅增加,強回波區(qū)面積增大,回波頂高度升高,平均回波強度顯著增加。選取1971—2000年作業(yè)影響區(qū)和對比區(qū)逐年7月的平均日降水量資料作為歷史樣本建立回歸公式,結合作業(yè)當天區(qū)域自動站的雨量資料,計算得出日降水量和作業(yè)后3 h累積降水量的絕對增雨量分別為11.07 mm和2.32 mm,相對增雨率分別為51.08%和38.73%,均通過了置信水平為α=0.05顯著性檢驗。因此,雷州半島開展人工增雨作業(yè)對緩解氣象干旱,滿足水庫蓄水等有重要意義。

摘要:利用1961—2017年東北地區(qū)164個氣象站逐日氣溫、最低溫度資料,按照《冷空氣過程監(jiān)測指標》行業(yè)標準,建立東北地區(qū)中等強度冷空氣、強冷空氣和寒潮歷史數據集,采用氣象統(tǒng)計學方法分析了東北冬季氣溫、中等強度冷空氣、強冷空氣和寒潮年際、年代際變化特征。結果表明:東北地區(qū)冬季氣溫呈顯著上升趨勢,趨勢系數為0.45,通過了α=0.01的顯著性檢驗,1960s最低,2010s達到最大值;東北地區(qū)冬季氣溫突變時間為1981年,突變前氣溫負距平為主,突變后氣溫波動變化明顯;東北地區(qū)冬季冷空氣過程以寒潮為主,冷空氣出現日數、發(fā)生強度以12月最多、最強;冷空氣趨勢變化不顯著,其中1961—1970強度最強,2001—2010年最弱;東北地區(qū)冬季氣溫突變后冷空氣日數減少,強度減弱。