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摘要:利用CLM30及普林斯頓大學(xué)的全球大氣外強(qiáng)迫場(chǎng)資料,對(duì)中國(guó)地區(qū)1948—2001年的土壤濕度進(jìn)行了off-line模擬,進(jìn)一步評(píng)估了CLM30對(duì)中國(guó)地區(qū)土壤濕度的模擬能力。結(jié)果表明:模式基本能揭示土壤濕度的空間分布型,即華北干、東北和東南濕“二濕一干”的分布特征,但模擬值較觀測(cè)值普遍偏高;就年際變化而言,在5個(gè)分區(qū)中,云貴地區(qū)模擬的年際變化與觀測(cè)的相關(guān)性最好,東北區(qū)域次之,模擬的東部中緯度區(qū)域的年際變化較差,全區(qū)范圍內(nèi)7月的模擬好于4月;模式對(duì)于土壤濕度傾向有一定程度的模擬能力,基本能模擬出4月東北東部區(qū)域的干化趨勢(shì),但模式模擬的變化幅度較觀測(cè)值偏小很多,其中以黃淮江淮地區(qū)模擬的趨勢(shì)最差。

摘要:本文建立了風(fēng)場(chǎng)強(qiáng)迫下考慮瑞利摩擦的水平二維正壓準(zhǔn)平衡海洋模型,并對(duì)中緯度大尺度風(fēng)場(chǎng)強(qiáng)迫的情況做了解析求解。結(jié)果表明,在近地面西風(fēng)急流的強(qiáng)迫下,在理想海洋的西海岸以東會(huì)出現(xiàn)由氣旋渦與反氣旋渦構(gòu)成的渦旋偶;當(dāng)西風(fēng)強(qiáng)迫越大,粘性越小時(shí)其強(qiáng)度越大,而β越大,β通道的半寬越小,則其沿緯向的變化越劇烈;該渦旋偶的性質(zhì)屬準(zhǔn)平衡的渦旋波。將該結(jié)果與北太平洋上層流場(chǎng)異常的復(fù)EOF分析的第一模態(tài)作比較后可見,兩者有類似之處。最終,該海洋模型的解則趨于該風(fēng)場(chǎng)強(qiáng)迫特解。

摘要:本文研究了正壓準(zhǔn)平衡海洋模型中的自由渦旋波。得到的主要結(jié)論有:該模型中的解為波包,其載頻都是西傳的。在僅考慮大洋西海岸時(shí)其載頻頻率是連續(xù)譜;而同時(shí)考慮大洋東、西海岸時(shí)則其為離散譜;且均有其載頻頻率越高(周期越短)其水平尺度越大的特點(diǎn),對(duì)過(guò)分低頻的波動(dòng),則會(huì)使準(zhǔn)平衡的假定不再適用。模型中波包載頻的周期約在26 d至24 a。因考慮了摩擦,波包的振幅隨時(shí)間呈指數(shù)衰減,最終趨于0,但摩擦系數(shù)大小僅影響其衰減程度而不改變其空間結(jié)構(gòu),這樣該模型的解最終趨于大氣風(fēng)場(chǎng)的強(qiáng)迫特解。該模型中波動(dòng)的性質(zhì)是準(zhǔn)平衡的渦旋波,包括準(zhǔn)地轉(zhuǎn)的Rossby波。

摘要:采用美國(guó)多部門研制的WRF模式及其四維變分同化系統(tǒng)，對(duì)2008年5月長(zhǎng)江中下游地區(qū)一次強(qiáng)對(duì)流暴雨天氣過(guò)程進(jìn)行了數(shù)值模擬試驗(yàn)；并分別將質(zhì)量控制前和質(zhì)量控制后的華東地區(qū)地面加密自動(dòng)站資料加入模式進(jìn)行四維變分同化試驗(yàn)，與實(shí)況進(jìn)行了對(duì)比。結(jié)果表明：模擬試驗(yàn)?zāi)茌^好的模擬此次降水過(guò)程；而采用四維變分同化經(jīng)質(zhì)量控制后的地面加密資料，模式效果最好，使降水預(yù)報(bào)在降水落區(qū)和降水量上都獲得較為明顯的改善；但質(zhì)量控制前四維同化改善效果不明顯。這說(shuō)明地面資料的質(zhì)量控制很重要，它能去偽存真。有效地利用地面加密自動(dòng)站資料，能使資料的加入與模式更協(xié)調(diào)，從而得到了最佳的模擬效果。

摘要:首先根據(jù)1960—2008年上海地區(qū)11個(gè)氣象站11月—次年4月的氣象資料制定了上海市低溫、雨雪、冰凍災(zāi)害過(guò)程的綜合評(píng)估指標(biāo),接著依據(jù)自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析的原理和上海地區(qū)各區(qū)縣的社會(huì)經(jīng)濟(jì)資料，運(yùn)用地理信息系統(tǒng)技術(shù)（GIS）和加權(quán)綜合評(píng)價(jià)法，進(jìn)行了上海市低溫、雨雪、冰凍災(zāi)害的致災(zāi)因子危險(xiǎn)性、孕災(zāi)環(huán)境敏感性、承災(zāi)體易損性和抗災(zāi)能力分析和區(qū)劃，在此基礎(chǔ)上對(duì)上海市低溫、雨雪、冰凍災(zāi)害進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃，將上海市低溫、雨雪、冰凍災(zāi)害劃分為高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)（嘉定區(qū)）、次高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)（崇明縣、中心城區(qū)、寶山區(qū)、閔行區(qū)和青浦區(qū)）、中等風(fēng)險(xiǎn)區(qū)（松江區(qū)、金山區(qū)）和低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)（浦東新區(qū)、南匯區(qū)、奉賢區(qū)）。為有關(guān)部門災(zāi)害管理和制定減災(zāi)決策提供參考依據(jù)。

摘要:利用多通道地球同步衛(wèi)星資料，采用多通道閾值、基于晴空合成底圖和云圖時(shí)間序列的閾值和相似檢測(cè)、有限區(qū)域動(dòng)態(tài)閾值檢測(cè)等方法，運(yùn)用分步?jīng)Q策思路，對(duì)（60 °S～60 °N、45～165 °E）區(qū)域內(nèi)衛(wèi)星云圖分中高云和低云進(jìn)行云地分離綜合處理。經(jīng)人工判斷與自動(dòng)云地分離結(jié)果對(duì)比分析表明，準(zhǔn)確率達(dá)到90%以上。分析表明，考慮云和地(海)表在不同通道的亮溫差異和隨時(shí)間演變特點(diǎn)，建立并運(yùn)用多種云地分離方法，有利于云地分離信息量的增加；提出的考慮云系分布時(shí)變特性的相似檢測(cè)法，以及從有云和無(wú)云兩個(gè)角度優(yōu)先選擇高可信度方法逐步檢測(cè)，有利于云地分離準(zhǔn)確率的提高。

摘要:利用NCEP再分析資料、MICAPS常規(guī)資料、雷達(dá)產(chǎn)品等資料對(duì)浙江省2009年2月23—26日連續(xù)降雹天氣過(guò)程進(jìn)行了診斷分析。結(jié)果表明：此次連續(xù)降雹過(guò)程降雹區(qū)均出現(xiàn)在高低空急流軸交叉點(diǎn)南側(cè)約1個(gè)緯度，底層輻合區(qū)；850 hPa較強(qiáng)的水汽輻合和濕舌為此次降對(duì)流過(guò)程提供了充沛的水汽條件，上干下濕結(jié)構(gòu)使對(duì)流性不穩(wěn)定增強(qiáng)，逆溫層存在使大量不穩(wěn)定能量?jī)?chǔ)積起來(lái)，底層冷空氣滲透觸發(fā)強(qiáng)對(duì)流發(fā)生；I(xiàn)c500-700指數(shù)對(duì)此次降雹過(guò)程有較好指示意義；2月份冰雹雷達(dá)回波特征有別于春、夏季冰雹回波特征，冬末春初冷空氣勢(shì)力仍較強(qiáng)，對(duì)流強(qiáng)度偏弱，回波頂高偏低，其三體散射特征不明顯，VIL值較小。

摘要:根據(jù)2009年7月22日日全食期間武漢市直接輻射、總輻射、氣溫、地表溫度、地氣溫差、相對(duì)濕度、風(fēng)速和云量等氣象要素逐分鐘資料以及日全食各個(gè)階段發(fā)生時(shí)刻，對(duì)各要素進(jìn)行特征分析和t檢驗(yàn)，結(jié)果表明：(1） 日全食間，直接輻射量和總輻射量變化特征基本一致，相關(guān)系數(shù)高達(dá)09，其中總輻射量出現(xiàn)較大幅度的下降。(2） 氣溫、地表溫度和地氣溫差均經(jīng)歷了上升—下降—上升變化過(guò)程，氣溫極大值和極小值均出現(xiàn)滯后現(xiàn)象。(3） 相對(duì)濕度呈緩慢上升—維持—下降變化趨勢(shì)，峰值持續(xù)時(shí)間達(dá)19 min。(4） 初虧至食甚風(fēng)速呈“W”型變化，而食甚至復(fù)圓風(fēng)速則先下降后上升。(5）除風(fēng)速和云量外，其他氣象要素變化達(dá)到顯著或極顯著，可見大多數(shù)氣象要素變化顯著。

摘要:利用多普勒雷達(dá)、TBB和NCEP1×1°再分析資料,對(duì)2008年8月1日發(fā)生在蘇皖中部交界處的特大暴雨過(guò)程進(jìn)行了分析。結(jié)果表明：特大暴雨過(guò)程是發(fā)生在減弱后的“0808”號(hào)臺(tái)風(fēng)環(huán)流與增強(qiáng)的副熱帶高壓相互作用的背景下，西南低空急流增強(qiáng)和臺(tái)風(fēng)環(huán)流蛻變低槽東移分別觸發(fā)了兩段強(qiáng)降水的發(fā)生，對(duì)流層中低層強(qiáng)水汽輻合上升激發(fā)了臺(tái)風(fēng)殘留環(huán)流內(nèi)部對(duì)流云團(tuán)發(fā)展和對(duì)流層中層有干冷空氣從西北方向入侵，造成上干冷下暖濕的對(duì)流不穩(wěn)定分別是兩個(gè)時(shí)段的物理機(jī)制；最強(qiáng)降水發(fā)生在新生MCS的TBB梯度最大的部位，與其發(fā)展或移動(dòng)方向一致；風(fēng)向切變和“逆風(fēng)區(qū)”的穩(wěn)定維持以及500 hPa中尺度渦旋的出現(xiàn)是第二個(gè)強(qiáng)降水時(shí)段降水強(qiáng)度特大的直接原因。

摘要:使用常規(guī)氣象觀測(cè)資料和數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品，分析了1951—2005年冬季發(fā)生在武漢市的大雪過(guò)程，結(jié)果表明：武漢市冬季出現(xiàn)積雪深度大于5 cm的天氣事件的概率大約為每年2 d，主要發(fā)生在1月，其次是2月；大氣層結(jié)條件是產(chǎn)生降雪的關(guān)鍵，地面冷空氣、中低層江南西南急流和中層西風(fēng)帶低槽是決定武漢市冬季大雪的3個(gè)主要天氣系統(tǒng)，中低層江南西南急流的位置和強(qiáng)弱決定武漢市大雪的強(qiáng)度，地面冷空氣的路徑和強(qiáng)度決定武漢市的降溫幅度；歐洲數(shù)值天氣預(yù)報(bào)(EC)表現(xiàn)為：700hPa在25～30 °N江南有≥16 m/s的西南低空急流，500 hPa明顯東高西低，武漢與成都的高度差達(dá)到5 dagpm以上， 850 hPa武漢站溫度在0 ℃以下，700～850 hPa之間有逆溫存在，地面上從蒙古或華北有1 045 hPa以上的冷高壓，并且武漢站氣壓值有明顯上升，達(dá)到1 025 hPa左右時(shí)，武漢市會(huì)出現(xiàn)大雪天氣。

摘要:用江淮地區(qū)147個(gè)氣象站1956—2005年逐日降水資料,結(jié)合NCEP/NCAR 850 hPa風(fēng)場(chǎng)再分析資料以及ERSST海溫資料,對(duì)江淮地區(qū)夏季6—7月降水時(shí)空及其相關(guān)的海溫特征進(jìn)行了診斷分析。結(jié)果表明: 江淮地區(qū)一致性偏多或偏少分布是6—7月降水的主要模態(tài)；從長(zhǎng)期趨勢(shì)來(lái)看，江淮地區(qū)6—7月降水表現(xiàn)為顯著的增加趨勢(shì)，另外近50a來(lái)，該區(qū)6—7月降水主要以年代際振蕩為主；前期春季（3—5月）及其同期夏季（6—7月） 中國(guó)鄰近海域海表溫度以及850 hPa風(fēng)場(chǎng)同江淮地區(qū)夏季6—7月降水存在著顯著的關(guān)系。

摘要:為定量探求洪澇災(zāi)害對(duì)玉米生長(zhǎng)及產(chǎn)量的影響，于2008和2009年在河南省駐馬店地區(qū)進(jìn)行以淹水日數(shù)和淹水發(fā)育期為試驗(yàn)因素的模擬試驗(yàn)。結(jié)過(guò)表明：淹水1 d對(duì)玉米產(chǎn)量影響甚微，淹水3 d以上減產(chǎn)率40%以上，拔節(jié)期淹水5~7 d，抽雄期淹水7 d夏玉米基本絕收。淹水對(duì)夏玉米植株死亡率、果穗成穗率、單株籽粒重影響明顯；對(duì)株高、果穗長(zhǎng)、粗、百粒重和禿尖率影響較小。拔節(jié)期的淹水危害重于抽雄期。討論了淹水日數(shù)與淹水發(fā)育期對(duì)玉米產(chǎn)量影響的交互作用。初步建立了淹水的玉米產(chǎn)量損失率評(píng)估模型。

摘要:本文采用一個(gè)可編程邏輯陣列式(PLA)的多線程控制結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)了并發(fā)處理多部新一代天氣雷達(dá)站點(diǎn)基數(shù)據(jù)，串行生成多種雷達(dá)產(chǎn)品的策略；通過(guò)設(shè)置關(guān)鍵產(chǎn)品處理權(quán)傳遞和計(jì)數(shù)器的方式解決了某些產(chǎn)品并發(fā)處理時(shí)消耗較多計(jì)算機(jī)資源、易引發(fā)系統(tǒng)崩潰的問題；在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了一個(gè)易于擴(kuò)展雷達(dá)站點(diǎn)與雷達(dá)產(chǎn)品算法的新一代天氣雷達(dá)綜合處理平臺(tái)。該平臺(tái)集成了多種成熟可靠的天氣雷達(dá)產(chǎn)品，可方便進(jìn)行后續(xù)算法的擴(kuò)展和新雷達(dá)站點(diǎn)的擴(kuò)充，不僅可以作為區(qū)域性的天氣雷達(dá)綜合算法處理平臺(tái)，也可為其他氣象業(yè)務(wù)平臺(tái)提供所需的雷達(dá)產(chǎn)品，推廣前景良好。

摘要:利用延安城市站與延長(zhǎng)農(nóng)村站1969—2008年氣溫資料，分析了熱島效應(yīng)對(duì)延安氣溫的影響。結(jié)果表明：延安城市發(fā)展對(duì)年平均氣溫的影響可分為三個(gè)階段，1992年以前，延安站溫度未受影響， 1993—2002年，城市影響較輕，年平均氣溫的熱島效應(yīng)增溫貢獻(xiàn)率為381%，2003年以后，熱島效應(yīng)明顯，增溫在1 ℃以上，與大城市的熱島增溫接近。熱島效應(yīng)增溫對(duì)四季溫度的影響基本一致，熱島效應(yīng)增溫與自然增溫貢獻(xiàn)率相等。城市熱島效應(yīng)對(duì)最低氣溫的影響開始時(shí)間早，影響程度高，對(duì)年平均最高氣溫基本無(wú)影響。受熱島效應(yīng)影響，不但提高了城市的溫度同時(shí)也改變城市的增溫率，使得城市氣溫增溫率加大。

摘要:利用江蘇省13個(gè)城市1961—2008年共48 a的雷暴日資料，經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)江蘇城市年均雷暴日呈逐年下降趨勢(shì)，雷暴日月變化呈單峰型，7月雷暴日最多，城市年均雷暴日空間分布差異明顯，總體呈中部多，兩端少分布，各城市歷年雷暴日的變化也各有特點(diǎn)，江蘇城市四季雷暴的空間分布隨季節(jié)變化顯著。同時(shí)應(yīng)用主成份方法分析得出全省城市年雷暴日異常具有同步性，但江淮北部—淮北地區(qū)和江淮南部—蘇南地區(qū)的城市年雷暴日異常呈反位相。各城市歷年每月雷暴日出現(xiàn)概率變化特征與月均雷暴日變化一致，全省各城市在7月出現(xiàn)雷暴日的概率最高，但具體到全省每一個(gè)市雷暴日出現(xiàn)概率也有差異，蘇州、無(wú)錫7月出現(xiàn)雷暴日概率只是略高于8月，而沿江及以北城市雷暴日主要集中分布在7月。

摘要:用雷達(dá)等觀測(cè)資料以及LAPS(Local Analysis and Prediction System)中尺度再分析場(chǎng)資料，對(duì)2009年6月14日在河南、安徽等地引發(fā)冰雹大風(fēng)天氣的兩個(gè)強(qiáng)對(duì)流系統(tǒng)的形成演變過(guò)程中的對(duì)流云合并現(xiàn)象進(jìn)行觀測(cè)分析。研究表明，不論是單體間的合并還是對(duì)流系統(tǒng)間的合并，合并后單體或?qū)α飨到y(tǒng)都有顯著的增強(qiáng)，并且和強(qiáng)對(duì)流天氣的發(fā)生關(guān)系密切。安徽整個(gè)對(duì)流系統(tǒng)的形成經(jīng)歷了“小單體—大單體或積云團(tuán)—小的對(duì)流系統(tǒng)—大的對(duì)流系統(tǒng)”多階段的合并過(guò)程，強(qiáng)對(duì)流天氣發(fā)生和對(duì)流系統(tǒng)的陣風(fēng)鋒有關(guān)，合并過(guò)程中陣風(fēng)鋒達(dá)到最強(qiáng)；對(duì)流單體的合并和低層氣流的相互作用有關(guān)，是單體自身的出入流和環(huán)境引導(dǎo)風(fēng)共同作用的結(jié)果。LAPS中尺度再分析場(chǎng)資料的結(jié)果說(shuō)明層結(jié)不穩(wěn)定、中尺度輻合和垂直風(fēng)切變是這次強(qiáng)對(duì)流系統(tǒng)形成和對(duì)流云合并的重要條件。

摘要:針對(duì)暴雪云團(tuán)衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)的迫切性與特殊性，利用EOS/MODIS衛(wèi)星具有較大范圍、較高時(shí)空分辨率、多通道的遙感探測(cè)優(yōu)勢(shì)，選取新疆哈密2005年11月18—20日和庫(kù)車2006年11月22—24日兩次暴雪過(guò)程，通過(guò)研究，得到了MODIS各通道的積雪、晴空、薄卷云等光譜特征，采用可見光、近紅外通道剔除與主體云系無(wú)關(guān)的信息，再應(yīng)用三光譜法分析得到了第29、31、32三條通道亮溫差與暴雪云系云相態(tài)的關(guān)系特征及云頂均勻性、穩(wěn)定性與降雪強(qiáng)度的關(guān)系特征。

摘要:通過(guò)L波段系統(tǒng)與GPS同步比對(duì)，分析了我國(guó)現(xiàn)行高空測(cè)風(fēng)算法在一般情況下造成的誤差、在特殊情況下對(duì)風(fēng)的變化可能產(chǎn)生的錯(cuò)誤判斷或無(wú)法判斷。目前高空探測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化，秒尺度坐標(biāo)數(shù)據(jù)采樣密度和計(jì)算機(jī)完成計(jì)算的條件下，計(jì)算方法應(yīng)該也可以作相應(yīng)的改進(jìn)。本文以WMO的相關(guān)技術(shù)要求為標(biāo)準(zhǔn)，探討了提高高空風(fēng)探測(cè)的空間分辨率、計(jì)算精度和精細(xì)化描述風(fēng)垂直變化的可能與具體實(shí)施的途徑，進(jìn)一步提高高空風(fēng)測(cè)量結(jié)果的準(zhǔn)確度。