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摘要:基于1950—2021年美國國家環(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)及其對應(yīng)環(huán)流的非對稱特征和可能形成機(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)位相下非對稱性都較弱,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)位相對應(yīng)的環(huán)流有明顯的非對稱性,WACE事件對應(yīng)著弱的北大西洋濤動(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)流的非對稱性特征與熱帶太平洋海溫調(diào)控的非對稱性有關(guān),當(dāng)La Niña事件出現(xiàn),尤其海溫的負(fù)異常中心偏西時,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。

摘要:北太平洋維多利亞模態(tài)(Victoria Mode, VM)是北太平洋重要的氣候模態(tài),對全球降水和氣候有著重要影響。本文使用CN05.1格點(diǎn)化觀測數(shù)據(jù)集資料,研究了春季(2—4月)VM模態(tài)與我國淮河流域夏季(6—8月)降水的關(guān)系,揭示了其內(nèi)在的可能機(jī)制,并在此基礎(chǔ)上建立了一個淮河流域夏季降水預(yù)測模型。結(jié)果表明,春季VM模態(tài)與淮河流域夏季降水存在較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系,該相關(guān)受ENSO影響有限;春季VM模態(tài)可以通過海氣相互作用在夏季增強(qiáng)赤道西太平洋上空的異常西風(fēng),導(dǎo)致影響淮河流域的氣旋性環(huán)流異常。氣旋性環(huán)流異常有利于淮河流域上空豐富的水汽供應(yīng)和異常上升運(yùn)動。因此,淮河流域夏季降水量增加。

摘要:本文利用參與第六次國際耦合模式比較計(jì)劃(CMIP6)的高分辨率氣候模式CNRM-CM6-1-HR資料,對北太平洋中緯度海洋鋒強(qiáng)度與冬季風(fēng)暴軸的關(guān)系開展模擬和預(yù)估。研究發(fā)現(xiàn),該模式能夠較好地再現(xiàn)海洋鋒強(qiáng)度與風(fēng)暴軸的正相關(guān)關(guān)系,即當(dāng)海洋鋒加強(qiáng)(減弱)時,風(fēng)暴軸在其主體及下游區(qū)域顯著增強(qiáng)(削弱),但模擬的正相關(guān)關(guān)系在風(fēng)暴軸北部強(qiáng)于觀測,這是由于模擬的海洋鋒強(qiáng)度與低層大氣斜壓性的正相關(guān)關(guān)系在其北部偏強(qiáng)。對比模式在歷史試驗(yàn)和未來4種共享社會經(jīng)濟(jì)路徑(SSPs)下的模擬結(jié)果發(fā)現(xiàn),全球變暖背景下,海洋鋒強(qiáng)度與風(fēng)暴軸依然存在顯著的正相關(guān)關(guān)系,但在風(fēng)暴軸氣候態(tài)大值區(qū)及其北部區(qū)域呈現(xiàn)減弱趨勢,正相關(guān)關(guān)系減弱程度在高輻射強(qiáng)迫情景(SSP5-8.5)下最大,在中等至高輻射強(qiáng)迫情景(SSP3-7.0)下最小。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn),未來海洋鋒強(qiáng)度與低層大氣斜壓性的正相關(guān)關(guān)系呈現(xiàn)出類似的減弱趨勢,說明未來海洋鋒與風(fēng)暴軸關(guān)系的變化主要取決于海洋鋒與低層大氣斜壓性關(guān)系的變化。

摘要:利用四川省2010—2019年2 165個氣象站逐小時降水資料,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始不久就達(dá)到雨量最大值,而川東北山地的峰值時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)長歷時暴雨事件的峰值出現(xiàn)時間略落后于短歷時暴雨事件。暴雨持續(xù)時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)時間變化,但川西南山地的暴雨峰值則隨持續(xù)時間的加長而推遲。(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)時間越長,降水量和頻次在較高海拔越易出現(xiàn)最大值。

摘要:本文利用站點(diǎn)觀測數(shù)據(jù)以及ERA5再分析資料分析了2006—2020年14次長江中下游地區(qū)梅雨期持續(xù)性暴雨的基本特征以及過程中云—輻射—降水的關(guān)系。結(jié)果表明,在梅雨期持續(xù)性暴雨過程中,降水呈緯向分布;云量分布隨高度向南傾斜,中云分布與降水分布對應(yīng)良好,高云分布在降水區(qū)南側(cè);降水發(fā)生時,梅雨鋒北側(cè)中低云增加,南側(cè)高云增加,北側(cè)中低云輻射降溫以及南側(cè)高云溫室效應(yīng)和暖平流共同作用造成梅雨鋒兩側(cè)溫差增大,鋒面加強(qiáng)使得持續(xù)性暴雨得以維持。

摘要:利用國家氣象信息中心1998—2018年分辨率為0.1°×0.1°的降水融合資料和ERA5小時再分析數(shù)據(jù),分析了四川盆地及東部山區(qū)6—9月降水的日變化特征及成因。研究表明,四川盆地(簡稱盆地)降水量和頻次有相似的日變化特征,盆地降水主要集中在夜間至清晨,降水高值區(qū)東傳到達(dá)盆地東部山區(qū)后,降水量和頻次都減少,東部山區(qū)沒有明顯的降水東傳特征。夜間至清晨,盆地東南山地背風(fēng)坡形成了較強(qiáng)的下沉氣流,促進(jìn)盆地低層形成質(zhì)量堆積,同時盆地氣旋性渦旋、水汽輸入和大氣層結(jié)不穩(wěn)定的增強(qiáng),造成盆地降水增強(qiáng)。盆地東南地區(qū)水汽通量方向自東南轉(zhuǎn)為偏南以及盆地低層水汽輻合區(qū)向東擴(kuò)展為盆地降水高值區(qū)向東傳播提供水汽條件。盆地東部山區(qū)降水量峰值時間呈早晨和午后的雙峰型分布,與地形觸發(fā)局地性降水有關(guān)。受大氣層結(jié)穩(wěn)定性、山地氣旋環(huán)流和山地—平原螺線管環(huán)流日變化的影響,盆地東部山區(qū)降水頻次峰值時間呈午后的單峰型分布。

摘要:最新觀測統(tǒng)計(jì)分析表明臺風(fēng)生成前對流活動存在周期性特征,周期集中在18~26 h,峰值多出現(xiàn)在夜間。本文通過一系列理想的云分辨數(shù)值控制試驗(yàn)和輻射敏感性對比試驗(yàn)討論了臺風(fēng)生成階段周期性對流爆發(fā)的成因以及輻射日變化在此過程中產(chǎn)生的影響。結(jié)果表明,在給定無日變化的恒定太陽輻射情況下,臺風(fēng)生成過程中也會出現(xiàn)與觀測一致的周期性對流爆發(fā),說明輻射日變化不是該周期性形成的控制因素。對濕靜力能擾動的收支分析發(fā)現(xiàn)邊界層中濕靜力能的周期性增減是導(dǎo)致周期性深對流爆發(fā)的關(guān)鍵因素。深對流爆發(fā)形成的冷池通過平流作用降低了邊界層內(nèi)的濕靜力能,需要通過輻射與海表面通量過程使其恢復(fù),才能再次觸發(fā)對流。輻射日變化對于一些較弱的熱帶低壓渦旋有調(diào)制作用,能使其周期性對流爆發(fā)的峰值時間相位改變并趨于在夜晚出現(xiàn);但對于較強(qiáng)的渦旋,輻射的這種調(diào)制作用并不顯著,渦旋會保持其最初對流爆發(fā)的周期和相位。本研究對觀測到的臺風(fēng)生成階段對流峰值出現(xiàn)在白天或夜間的情況都可以作出合理解釋,也深化了對臺風(fēng)生成過程對流和輻射的作用和影響科學(xué)問題的理解。

摘要:午后地面氣溫對對流的發(fā)生發(fā)展具有重要作用,對其準(zhǔn)確預(yù)報(bào)一直是中尺度數(shù)值模式的基本要求。針對一次冷云過程,本文基于WRFv3.9.1模式評估了5種云微物理參數(shù)化方案對華東地區(qū)地面氣溫的模擬效果。結(jié)果表明,各方案模擬的午后及午夜地面氣溫都存在較大偏差。其中,WDM6方案對地面氣溫模擬的效果最佳,Thompson方案模擬的云冰含量過低,模擬效果最差。因此對WDM6方案進(jìn)行進(jìn)一步評估和改進(jìn),通過修改冰核濃度、初始云凝結(jié)核數(shù)、優(yōu)化WDM6方案以及替換方案中云水向雨水自動轉(zhuǎn)化過程的公式的方式設(shè)計(jì)了敏感性試驗(yàn),以改進(jìn)WDM6方案對地面氣溫的模擬。結(jié)果表明,使用Grabowski公式替換WDM6方案中的Berry公式,能提高云水含量,有效改善地面氣溫的模擬。并通過一次梅雨過程對改進(jìn)方案進(jìn)行了有效性驗(yàn)證。最后在此基礎(chǔ)上將改進(jìn)后的WDM6方案應(yīng)用于江蘇省精細(xì)化天氣分析和預(yù)報(bào)系統(tǒng)PWAFS模式中,顯著提高了PWAFS模式對午后地面氣溫的模擬效果,為模式的業(yè)務(wù)應(yīng)用提供了技術(shù)支撐。

摘要:降水臨近預(yù)報(bào)對于強(qiáng)對流天氣的預(yù)報(bào)具有重要的支撐作用。氣象業(yè)務(wù)中主要采用雷達(dá)回波外推方法解決此問題。然而,現(xiàn)有方法通常缺乏從序列雷達(dá)數(shù)據(jù)中有效學(xué)習(xí)的能力,導(dǎo)致預(yù)測精度不佳。為了解決這一問題,本文提出了一種改進(jìn)的時空圖卷積模型ASTGCN(A Spatio-Temporal Graph Convolution Neural Network)用于強(qiáng)對流降水的臨近預(yù)報(bào)。利用時空圖卷積網(wǎng)絡(luò),有效地捕獲相鄰雷達(dá)幀之間的時間依賴性。此外,利用注意力機(jī)制和自動編碼器來增強(qiáng)模型捕獲時空相關(guān)性的能力。結(jié)果表明,該模型可以從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的圖結(jié)構(gòu),從而捕獲隱藏的空間關(guān)系。與現(xiàn)有模型(Transformer)相比,該模型的臨界成功指數(shù)(CSI)提高了28%,表明其在強(qiáng)對流降水臨近預(yù)報(bào)方面具有優(yōu)越的性能。

摘要:利用中國氣象局上海臺風(fēng)研究所熱帶氣旋(Tropical Cyclone, TC)最佳路徑數(shù)據(jù)、美國環(huán)境預(yù)報(bào)中心(National Center of Environmental Prediction, NCEP)最終分析格點(diǎn)資料(Final Analysis, FNL)及常規(guī)觀測數(shù)據(jù)等,分析了2021年7月鄭州極端暴雨過程的特征機(jī)理。結(jié)果表明:(1)兩個TC同時遠(yuǎn)距離輸送大量水汽,東南風(fēng)低空急流與強(qiáng)降水關(guān)系密切。當(dāng)東南風(fēng)急流北上到太原、邢臺等站后鄭州市暴雨減弱。鄭州市6 h降水超過62.5 mm站點(diǎn)數(shù)目增減與850 hPa地轉(zhuǎn)偏差數(shù)值變化趨勢一致。(2) 20日白天鄭州站極端降水發(fā)生前,從850 hPa經(jīng)500 hPa至200 hPa風(fēng)向從東南風(fēng)順轉(zhuǎn)為西南風(fēng)。200 hPa與850 hPa水平風(fēng)的垂直切變(Vertical Wind Shear, VWS)從最大值開始減小、可降水量(Precipitable Water Vapor, PWV)明顯加大、不穩(wěn)定程度減小,這些都是極端暴雨發(fā)生的有利條件。極端暴雨具有明顯的濕對流特點(diǎn)。(3)緯、經(jīng)向風(fēng)變率診斷表明,最有利于鄭州市850 hPa東風(fēng)維持的因子是地轉(zhuǎn)偏差,最有利于南風(fēng)加大的因子是動量平流。動量對流促使鄭州市暴雨過程850 hPa南風(fēng)減小,故動量上、下傳遞并非850 hPa南風(fēng)加大原因。

摘要:利用GPCP逐日降水資料、NCEP/NCAR和ERA5再分析資料,研究了2020年7月17—19日長江梅雨大暴雨異?？臻g分布及成因。結(jié)果表明,強(qiáng)降水主雨帶在長江下游呈緯向分布,與長江干流位置重合、走向一致、長江中游雨帶為西南—東北走向。中高層大氣環(huán)流出現(xiàn)"兩脊一槽"的異常大氣環(huán)流型,南亞高壓主體強(qiáng)盛東伸,副高西北側(cè)水汽通道持續(xù)維持,為暴雨的形成和維持提供了有利環(huán)流背景。17—18日高空西風(fēng)急流呈緯向分布、副高控制華南、低空西南急流持續(xù)加強(qiáng)并東移;19日高空西風(fēng)急流轉(zhuǎn)為"V"型分布,江淮氣旋形成,長江中下游位于高空急流入口區(qū)南側(cè)、副高的西北側(cè)和低空西南急流出口區(qū)北側(cè)。"兩脊一槽"和"V"型大氣環(huán)流配置結(jié)構(gòu)使得上層的"抽吸"作用和下層的抬升活動相重疊,伴有江淮氣旋的輻合作用,導(dǎo)致強(qiáng)烈的上升運(yùn)動,易產(chǎn)生大暴雨。過程內(nèi)高低空急流和副高位置和形態(tài)的變化是暴雨空間分布出現(xiàn)變化的主要原因。診斷結(jié)果顯示,熱力因子對抬升活動起主要作用,位渦垂直輸送和非絕熱加熱隨氣壓變化項(xiàng)均有利于位渦增強(qiáng),假相當(dāng)位溫在500 hPa與850 hPa之差的峰值、強(qiáng)上升運(yùn)動和位渦高值區(qū)與強(qiáng)降水中心重合為本次大暴雨形成提供了有利的熱力與動力條件。假相當(dāng)位溫在500 hPa與850 hPa之差的谷值具有較好前期預(yù)報(bào)指示意義。

摘要:臺風(fēng)"煙花"于2021年7月22日00時(世界時, 下同)在臺灣島東側(cè)突然向北轉(zhuǎn)向,但美國、日本和中國的業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)均沒有正確預(yù)報(bào)出該過程。基于NCEP/NCAR提供的全球再分析資料(Final Operational Global Analysis, FNL),采用Lanczos濾波方法分析發(fā)現(xiàn),臺風(fēng)"煙花"轉(zhuǎn)向前的西行減速主要受到與季風(fēng)渦旋有關(guān)的季節(jié)內(nèi)尺度環(huán)境引導(dǎo)氣流分量的影響,向北轉(zhuǎn)向及轉(zhuǎn)向后的向北加速則主要受到季風(fēng)渦旋和臺風(fēng)相互作用導(dǎo)致的天氣尺度環(huán)境引導(dǎo)氣流分量的引導(dǎo),主要和beta渦旋對旋轉(zhuǎn)、與季風(fēng)渦旋的合并、以及加強(qiáng)的Rossby波能量頻散這3個重要過程有關(guān)。臺風(fēng)"煙花"在緯向尺度約3 000 km的季節(jié)內(nèi)尺度季風(fēng)渦旋北部的偏東氣流西移過程中,與季風(fēng)渦旋相互作用導(dǎo)致beta渦旋對氣旋性旋轉(zhuǎn),通風(fēng)流經(jīng)歷東南風(fēng)—東北風(fēng)—西南風(fēng)的轉(zhuǎn)變,使得"煙花"向西減速并逐漸向季風(fēng)渦旋中心移動,并于7月22日00時與季風(fēng)渦旋合并,加強(qiáng)了Rossby波能量頻散,使得"煙花"東南邊緣的天氣尺度西南風(fēng)加強(qiáng),為緩慢移動的"煙花"提供了向北的引導(dǎo),"煙花"突然向北轉(zhuǎn)向。

摘要:針對地基微波輻射計(jì)反演資料的質(zhì)量問題,利用北京區(qū)域7個站點(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,而后針對質(zhì)量控制后的溫濕廓線開展了同化應(yīng)用研究,結(jié)果表明:只有個別站點(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 ℃以內(nèi),誤差下降50％以上,而對于反演溫度誤差小的站點(diǎn),質(zhì)量控制只對高層數(shù)據(jù)有所改善;進(jìn)一步分析表明所有站點(diǎn)的反演相對濕度誤差都比較大,在質(zhì)量控制前反演的相對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)反演的相對濕度均方根誤差都降到20％以內(nèi),誤差顯著降低,同時經(jīng)過質(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)反演溫濕廓線資料能有效改善模式對所有量級的6 h累積降水量預(yù)報(bào),無論是降水中心位置預(yù)報(bào)還是降水量級預(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)還表明同化對溫濕場有較大影響,使得模式溫濕場更加合理,能有效提高模式的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率。

摘要:利用三江源地區(qū)沱沱河、玉樹、達(dá)日3個探空站的探空資料對1999—2021年-10 ℃層高度時間變化趨勢、突變時間進(jìn)行了研究,同時對該地區(qū)2021年云出現(xiàn)頻率和云垂直分布特征進(jìn)行了研究,并探討了-10 ℃層高度、云層垂直結(jié)構(gòu)與降水的關(guān)系。結(jié)果表明:(1)近20 a來三江源地區(qū)夏季08時和20時的-10 ℃層高度平均值分別為7 014.1、7 201.6 m,并呈顯著上升趨勢。突變檢驗(yàn)分析確定三江源地區(qū)夏季08時-10 ℃層高度出現(xiàn)突變是從2009年開始,20時出現(xiàn)突變是從2012年開始。(2)08時三江源地區(qū)夏季云層結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜,20時三江源地區(qū)夏季主要以單層云為主,6—8月平均出現(xiàn)頻率分別為35%、42%、39%。從三江源地區(qū)夏季云頂高度、云底高度和云層厚度來看,7月云頂高度最低、云底高度最高、云層厚度最小。(3)三江源地區(qū)夏季-10 ℃層位于該地區(qū)云層中下部。產(chǎn)生降水時-10 ℃層高度主要集中在7 200~7 800 m,云層厚度在4 000~11 000 m。三江源地區(qū)夏季降水量與-10 ℃層高度、云頂高、云層厚之間存在顯著的正相關(guān),與云底高存在顯著的負(fù)相關(guān)。-10 ℃層高度與云頂高度、云層厚度間存在顯著的正相關(guān);與云底高度間相關(guān)性不顯著。

摘要:利用高性能空中國王飛機(jī)搭載的DMT(Droplet Measurement Technologies)探測系統(tǒng),分析2020年6月15—16日祁連山地區(qū)兩次冷鋒過程前后積層混合云的宏微觀特征。結(jié)果表明:冷鋒前CIP(Cloud Imaging Probe)粒子平均濃度在10¹~10²L^-1,PIP(Precipitation Imaging Probe)粒子濃度在10² L^-1;CIP粒子數(shù)濃度隨高度逐漸上升,降水粒子在7 300 m時濃度達(dá)到峰值后下降;平均粒子譜拓寬速率為3.5 mm·km^-1,隨著高度的下降而降低。冷鋒前存在對流泡區(qū)域,對流泡內(nèi)粒子濃度均高出對流泡外,粒子譜拓寬速率高出層云一倍。冷鋒后大CIP粒子粒子濃度為10² L^-1,降水粒子濃度為10⁰~10² L^-1,粒子譜拓寬速率為1.5 mm·km^-1,較冷鋒前粒子譜拓寬速率小1.7倍。鋒前后粒子均呈現(xiàn)多峰型;鋒前積層混合云云中對流泡內(nèi)外譜型一致,云頂處對流泡內(nèi)外峰值粒徑不同。鋒前云粒子形狀為聚合狀、枝狀、柱狀和不規(guī)則狀,以聚合狀為主;云內(nèi)冰晶以凇附和聚合增長為主;對流泡內(nèi)外在粒子形態(tài)上沒有明顯差異。鋒后粒子形狀以不規(guī)則粒子為主,云粒子增長形式以聚合增長為主,并伴有上層云向下層播撒大云粒子的現(xiàn)象。

摘要:本文選取南京市新街口商業(yè)區(qū)和白下路居民區(qū)作為典型研究區(qū)域,利用大渦模式(Parallelized Large Eddy Simulation Model,PALM)模擬不同入流風(fēng)速和風(fēng)向?qū)α鲌龅挠绊?。結(jié)果表明,不同入流風(fēng)速條件下歸一化風(fēng)廓線基本一致,風(fēng)廓線總體上主要受到功能區(qū)自身建筑物形態(tài)的影響,在中性層結(jié)下城市冠層內(nèi)平均風(fēng)速隨高度的變化接近于指數(shù)分布。而本文計(jì)算得到的指數(shù)風(fēng)廓線衰減系數(shù)的范圍為0.55~0.81,高于目前城市冠層模式中的默認(rèn)值,說明目前的城市冠層模式對建筑物密集區(qū)域的風(fēng)速衰減可能存在低估。風(fēng)速衰減系數(shù)主要受迎風(fēng)面面積的影響,隨迎風(fēng)面積指數(shù)的增加而增大。迎風(fēng)面積指數(shù)隨入流風(fēng)向發(fā)生改變,在本文研究的商業(yè)區(qū)和居民區(qū)中,行人高度風(fēng)速隨入流風(fēng)向的改變最大下降幅度可分別達(dá)8%和10%。行人高度風(fēng)速一般在與入流風(fēng)向平行的街道和開闊的空地上較大,在建筑物密集分布的區(qū)域風(fēng)速較低,由于強(qiáng)烈的狹管效應(yīng)部分區(qū)域的風(fēng)速可以超過入流風(fēng)速。不同城市結(jié)構(gòu)中入流風(fēng)向的影響也不同,在十字路口、對稱和非對稱街谷以及多排建筑物中局地風(fēng)場隨入流風(fēng)向存在各種變化。

摘要:本文將造成直接經(jīng)濟(jì)損失的熱帶氣旋定義為致災(zāi)氣旋。依據(jù)城區(qū)常住人口,將我國城市劃分為小城市、中等城市、大城市三種規(guī)模等級,基于1984—2019年熱帶氣旋災(zāi)情和路徑數(shù)據(jù)篩選出致災(zāi)氣旋,分析我國城市的致災(zāi)氣旋頻次、強(qiáng)度,并研究致災(zāi)氣旋造成的不同規(guī)模城市直接經(jīng)濟(jì)損失變化。主要結(jié)論為:(1)1984—2019年影響我國城市的致災(zāi)氣旋為7.7個·a^-1,呈微弱下降趨勢,而強(qiáng)臺風(fēng)和超強(qiáng)臺風(fēng)的發(fā)生頻次呈顯著增加趨勢(α=0.05顯著水平),30°N以南城市頻次整體比北部高;(2)由于致災(zāi)氣旋影響范圍增加,暴露于不同強(qiáng)度致災(zāi)氣旋的城市個數(shù)呈增加趨勢,其中暴露于強(qiáng)臺風(fēng)的城市個數(shù)增速最快,約為2.0個/(10 a);致災(zāi)氣旋影響城市個數(shù)增加以及城市經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展,使得暴露于致災(zāi)氣旋影響范圍內(nèi)的經(jīng)濟(jì)總量迅速增加,以大城市經(jīng)濟(jì)暴露度(占比81.7%)的增速最快(402.6億元·a^-1);(3)1984—2019年致災(zāi)氣旋造成的城市直接經(jīng)濟(jì)損失約為262.3億元·a^-1(以2019年市值),呈增加趨勢;城市經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展和高強(qiáng)度致災(zāi)氣旋頻次增加的共同作用下,城市經(jīng)濟(jì)損失占我國致災(zāi)氣旋經(jīng)濟(jì)損失的比重從30.0%增加到63.3%。大城市資產(chǎn)財(cái)富集中,且多位于沿海地區(qū),致災(zāi)氣旋發(fā)生頻次較多,經(jīng)濟(jì)損失占比最大(為51.4%),增速最快(為5.2億元·a^-1)。

摘要:融合應(yīng)用分布滯后非線性模型(Distributed Lag Mon-linear Model,DLNM)與廣義相加模型(Generalized Additive Model,GAM),在控制新冠疫情影響、節(jié)假日效應(yīng)、星期效應(yīng)、長期趨勢以及大氣污染因子等因素基礎(chǔ)上,探究了2018—2020年南京市日最高氣溫與當(dāng)?shù)刂夤茴?、心血管類疾病就診人數(shù)的暴露反應(yīng)關(guān)系,包括滯后效應(yīng)和累積效應(yīng)。結(jié)果表明:對于支氣管類疾病,冬季為高風(fēng)險(xiǎn)期,低溫的即時效應(yīng)和累積效應(yīng)顯著;中短期累積作用下,氣溫越低危險(xiǎn)性越大;長期累積作用下,10 ℃左右的危險(xiǎn)性最大;高溫累積效應(yīng)不顯著,30 ℃左右滯后效應(yīng)顯著。對于心血管類疾病,低溫的即時效應(yīng)和累積效應(yīng)顯著,11~12 ℃左右影響的累積效應(yīng)和持續(xù)性最強(qiáng);高溫的滯后效應(yīng)顯著,溫度越高,滯后效應(yīng)越明顯;長期暴露于高溫環(huán)境的患病風(fēng)險(xiǎn)會快速增加,日最高氣溫32 ℃左右的暴露累積風(fēng)險(xiǎn)最大。針對這兩類疾病,當(dāng)日最高氣溫在22~24 ℃范圍內(nèi),屬于人體最舒適溫度。