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摘要:利用NCAR_CLM4.0模式,通過(guò)有無(wú)植被冠層截留的試驗(yàn)對(duì)比分析,討論了植被冠層截留對(duì)全球陸面水分和能量平衡產(chǎn)生的潛在影響。結(jié)果表明:就全球水分平衡而言,不考慮植被冠層截留時(shí),全球平均土壤總含水量、表面徑流和次表面徑流增加,蒸散發(fā)減少。空間分布特征表明,低緯地區(qū)各水分平衡分量全年維持較高的差值分布,并隨季節(jié)變化沿赤道南北振蕩;北半球中高緯高值區(qū)有春季擴(kuò)張、夏季極盛、秋冬季撤退的趨勢(shì)。冠層截留消失后冠層蒸發(fā)的消失是蒸散發(fā)減弱的主要原因。對(duì)于能量平衡而言,不考慮冠層截留時(shí),全球感熱通量增加,冠層感熱的增加明顯大于地面感熱的減少;潛熱減少。此外,不同植被類(lèi)型對(duì)不考慮冠層截留后產(chǎn)生的響應(yīng)存在明顯差異。

摘要:針對(duì)武漢MP-3000A型微波輻射計(jì),將無(wú)線電探空資料代入輻射傳輸模式(MWCLD),計(jì)算出該輻射計(jì)各通道的亮溫,再與實(shí)際觀測(cè)的亮溫值進(jìn)行對(duì)比,通過(guò)個(gè)例分析該輻射計(jì)觀測(cè)值與計(jì)算值的一致性并判斷各通道觀測(cè)值的合理性。分析結(jié)果表明:模式計(jì)算值與觀測(cè)值之間有很好的一致性,并且經(jīng)過(guò)偏差訂正或線性訂正后的數(shù)據(jù),可用于檢查輻射計(jì)在各個(gè)通道的運(yùn)行狀態(tài),從而建立有效的針對(duì)地基微波輻射計(jì)資料的質(zhì)量控制方案。

摘要:基于輻射傳輸模型MonoRTM計(jì)算天空亮溫度,使用多元線性統(tǒng)計(jì)回歸方法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法分別對(duì)大氣溫度和水汽密度廓線進(jìn)行了反演,檢驗(yàn)并分析了兩種方法的反演精度。結(jié)果表明,多元線性回歸方法反演的溫度偏差總體不大于6 K,反演的水汽密度偏差小于4 g/m³;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法反演的溫度偏差小于2 K,反演的水汽密度誤差總體不大于2 g/m³。與探空數(shù)據(jù)的對(duì)比表明,對(duì)于大氣溫度和水汽密度反演,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的反演結(jié)果都要比多元線性回歸方法的反演結(jié)果更接近探空資料值。

摘要:為探究閃電與其他氣象要素之間的關(guān)系及可預(yù)報(bào)性,本文利用探空資料、多普勒天氣雷達(dá)資料、閃電定位儀資料、衛(wèi)星云圖資料和地面自動(dòng)氣象站資料,對(duì)2009年7月7日南京雷雨天氣進(jìn)行多尺度分析。結(jié)果表明:暴雨過(guò)程中負(fù)地閃始終占較大比例,正地閃的數(shù)目在雷暴消散階段稍有增長(zhǎng);地閃頻數(shù)與地面風(fēng)速時(shí)序變化呈現(xiàn)很好的一致性;雷暴來(lái)臨前風(fēng)矢位溫特征表明對(duì)流云發(fā)展高度較高,對(duì)流層頂?shù)谋映蜏貫閺?qiáng)對(duì)流發(fā)生提供了熱力不穩(wěn)定的先兆信息,整層大氣深厚的順時(shí)針垂直切變及中低層偏南風(fēng)為強(qiáng)對(duì)流天氣提供了有利的動(dòng)力和水汽條件,為雷暴潛勢(shì)預(yù)報(bào)提供了依據(jù);地閃分布與雷達(dá)回波頂高、強(qiáng)的風(fēng)切變區(qū)域以及暴雨落區(qū)有明顯對(duì)應(yīng)關(guān)系;負(fù)地閃密集區(qū)位于雷達(dá)強(qiáng)回波核前方強(qiáng)度為40～45dBz區(qū)域處,對(duì)于回波的未來(lái)移向有指示作用。

摘要:渦動(dòng)相關(guān)儀基于其觀測(cè)原理,要求觀測(cè)儀器所在地表平坦均勻,并要求湍流平穩(wěn)及充分發(fā)展等。為了準(zhǔn)確合理的運(yùn)用觀測(cè)數(shù)據(jù),必須對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格的后處理及質(zhì)量控制,城市復(fù)雜非均勻下墊面上的湍流觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行后處理及質(zhì)量控制更為重要。本文對(duì)2010年7月25日—8月5日架設(shè)在南京市委黨校33 m高度上的渦動(dòng)相關(guān)觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了包括野點(diǎn)的剔除、坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)修正、WPL修正以及夜里靜穩(wěn)條件下的修正等后處理及質(zhì)量控制。結(jié)果表明:由于觀測(cè)期間天氣狀況較好,本次觀測(cè)的數(shù)據(jù)質(zhì)量相對(duì)較好,從而野點(diǎn)值剔除,對(duì)地表感熱和潛熱通量測(cè)量結(jié)果影響甚微。使用二次坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)及平面擬合方法的結(jié)果對(duì)通量影響較為一致。而且,為了潛熱和CO₂通量數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,空氣密度效應(yīng)訂正是必須的。本文觀測(cè)數(shù)據(jù)基于夏季城市下墊面,所有時(shí)次湍流呈現(xiàn)不穩(wěn)定層結(jié),經(jīng)過(guò)WPL訂正,CO₂通量增幅為6.5%,潛熱通量增幅為12%;觀測(cè)期間風(fēng)速不大,主要風(fēng)頻方向上觀測(cè)點(diǎn)附近無(wú)明顯高大建筑,且觀測(cè)點(diǎn)位置較高,σ_u,v,w/u_*與-z/L基本上滿(mǎn)足1/3次方律。經(jīng)湍流平穩(wěn)性IST檢驗(yàn),感熱及動(dòng)量通量質(zhì)量較好。

摘要:利用參與IPCC AR4的25個(gè)全球氣候模式的模擬結(jié)果與觀測(cè)資料,通過(guò)分類(lèi)集合檢驗(yàn)氣候模式對(duì)東亞大陸氣溫和降水的模擬能力。結(jié)果表明:(1)高、中、低分辨率以及所有模式的集合(分別記為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ類(lèi))結(jié)果均能較好地再現(xiàn)1901—1999年溫度的增溫趨勢(shì),其中II類(lèi)的線性趨勢(shì)與觀測(cè)值最為接近,但年際變率均小于觀測(cè)值;(2)Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ類(lèi)均能很好地模擬出氣候態(tài)溫度的月變化特征以及空間分布型,但模擬值偏小,其中Ⅰ類(lèi)的冷偏差最小;(3)對(duì)于降水的時(shí)間演變特征,模擬效果明顯偏差、不確定性顯著;(4)4種集合方式均能較好模擬出氣候態(tài)降水的空間分布型,但模擬值普遍偏高,其中Ⅰ類(lèi)的誤差最小。可見(jiàn),在溫度和降水的時(shí)間變化方面,高分辨率的集合結(jié)果并沒(méi)有體現(xiàn)出相應(yīng)的優(yōu)勢(shì),但在空間分布上模擬效果明顯要好于其他3種方式。

摘要:利用常規(guī)原始報(bào)文資料,采用基于Lanczos窗口濾波器的合成分析方法,對(duì)2010年6月13—27日的形勢(shì)場(chǎng)、物理量進(jìn)行合成分析,計(jì)算并分析了低空合成風(fēng)場(chǎng)的總變形。結(jié)果表明: 500 hPa大陸中、高緯地區(qū)存在一"Ω"形類(lèi)阻塞高壓,西北冷空氣從其東部源源不斷向長(zhǎng)江及以南地區(qū)輸送,與副熱帶高壓西北側(cè)的西南暖濕氣流在我國(guó)南方地區(qū)交匯。700、850 hPa大陸高壓與西太平洋副熱帶高壓之間形成的鞍型場(chǎng),位于長(zhǎng)江以南地區(qū),鞍型場(chǎng)鞍點(diǎn)附近及其東部膨脹軸是暴雨發(fā)生的主要區(qū)域。在南方地區(qū)上空200 hPa西北氣流輻散產(chǎn)生的抽吸作用,對(duì)這次長(zhǎng)時(shí)間、高強(qiáng)度的降水起了重要作用。發(fā)生在鞍型場(chǎng)和切變線上的低空中尺度氣旋,是造成暴雨的重要天氣系統(tǒng)。鞍型場(chǎng)膨脹軸附近,總變形最大,其位置、走向均與雨帶基本一致,有利于鋒生和中尺度氣旋形成。低空冷暖氣流交匯區(qū)域形成低空強(qiáng)θ_se梯度,在垂直剖面圖上,等θ_se線呈現(xiàn)十分傾斜狀態(tài),該區(qū)域強(qiáng)θ_se水平梯度與低空總變形、正渦度區(qū)一致,可能是特大暴雨發(fā)生的重要因素。

摘要:利用NCEP/NCAR再分析資料和江蘇省冬季氣溫、降水資料,運(yùn)用帶通濾波、經(jīng)驗(yàn)正交分解(EOF)和相關(guān)分析等方法,分析了江蘇省冬季氣候年代際異常及同期氣溫與降水的相關(guān)特征。結(jié)果表明: 江蘇省冬季氣候的年代際變化具有很好的空間一致性,表現(xiàn)為全省整體偏暖(偏冷)和偏澇(偏旱)的趨勢(shì);冬季氣候存在明顯的年代際突變,時(shí)間在1980s中期前后,平均氣溫從偏冷時(shí)期向偏暖時(shí)期轉(zhuǎn)換,降水由偏少期向偏多時(shí)期轉(zhuǎn)換。通過(guò)冬季同期降水和氣溫的相關(guān)分析發(fā)現(xiàn),降水和氣溫具有一定的正相關(guān)性,而他們的年代際分量的正相關(guān)性更為顯著,這與冬季大氣環(huán)流場(chǎng)和海溫場(chǎng)的年代際變化有密切的關(guān)系。

摘要:針對(duì)影響臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度前期預(yù)報(bào)因子較多以及因子的非線性變化特點(diǎn),首先采用逐步回歸方法篩選出部分預(yù)報(bào)因子, 再利用核主成分分析方法在剩余的預(yù)報(bào)因子中提取包含了原數(shù)據(jù)較多信息的核主成分與前期選入的預(yù)報(bào)因子共同作為模型輸入。進(jìn)一步考慮到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集合預(yù)報(bào)中個(gè)體的準(zhǔn)確性和差異性的權(quán)衡問(wèn)題,在不同的初始條件下生成若干組神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),分別選擇每組中性能最優(yōu)的個(gè)體,建立了一種新的非線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集合預(yù)報(bào)模型。最后以西北太平洋海域 2001—2010年5—10月的臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度為研究對(duì)象進(jìn)行了預(yù)報(bào)試驗(yàn)。結(jié)果表明,這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集合預(yù)報(bào)模型的預(yù)報(bào)結(jié)果符合實(shí)際應(yīng)用的要求,其預(yù)報(bào)平均絕對(duì)誤差明顯小于同等條件下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和逐步回歸預(yù)報(bào)方法。

摘要:利用1959—2009年甘肅省24個(gè)臺(tái)站的逐日最高和最低氣溫資料,運(yùn)用百分位法定義了不同臺(tái)站的逐年最高溫度的極端高值、最低溫度的極端低值。研究了甘肅省51 a來(lái)極端溫度的時(shí)間變化特征;運(yùn)用多元線性回歸及空間插值法分析了其空間變化特征,并運(yùn)用Pearson系數(shù)分析了極端溫度與北極濤動(dòng)(AO)相關(guān)關(guān)系。結(jié)果表明,甘肅省51 a最高溫度的極端高值時(shí)間變化特征總體呈增加趨勢(shì),隴東及隴南地區(qū)增溫顯著;最低溫度的極端低值顯著增加的地區(qū)則為甘肅中部及西南部地區(qū)。最高溫度的極端高值大值區(qū)地域集中在河西走廊西部地區(qū),小值區(qū)在祁連山區(qū)及甘南高原;最低溫度的極端低值大值區(qū)集中在隴東及隴南地區(qū),小值區(qū)則在河西走廊的祁連山區(qū)。甘肅地區(qū)最低溫度的極端低值與AO的相關(guān)關(guān)系要比最高溫度的極端高值更為顯著。

摘要:利用中央氣象臺(tái)的歷史天氣圖資料對(duì)近49 a江淮氣旋的發(fā)生路徑、源地、年發(fā)生頻數(shù)、強(qiáng)度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。結(jié)果表明:江淮氣旋發(fā)生頻數(shù)的年際變化呈下降趨勢(shì),生成的強(qiáng)度呈上升趨勢(shì);通過(guò)小波分析發(fā)現(xiàn)江淮氣旋的頻數(shù)有明顯的年際、年代際變化周期;以及有顯著的月、季變化特征,春季及其每年的4月是江淮氣旋出現(xiàn)最為活躍的季節(jié)和月份;受地形、下墊面等因素的影響,江淮氣旋出現(xiàn)的源地主要集中在大別山及其東北側(cè)、淮河上游及蘇皖浙交界處、鄱陽(yáng)湖這3個(gè)區(qū)域;江淮氣旋的平均路徑主要有3條:西北東移、偏南東移和偏北東移,且江淮氣旋的移動(dòng)路徑有明顯的季節(jié)性變化。

摘要:基于ArcEngine開(kāi)發(fā)平臺(tái),結(jié)合大型網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)sqlServer2005,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于GIS的閃電數(shù)據(jù)可視化監(jiān)測(cè)與統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)。有效地將閃電數(shù)據(jù)與GIS平臺(tái)進(jìn)行無(wú)縫對(duì)接,實(shí)現(xiàn)其相關(guān)數(shù)據(jù)管理、查詢(xún)以及時(shí)空統(tǒng)計(jì)分析等功能,為氣象部門(mén)進(jìn)行有效的雷電災(zāi)害監(jiān)測(cè),更好地掌握雷電發(fā)生的規(guī)律提供有利的可視化平臺(tái),同時(shí)也為GIS與氣象專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的結(jié)合進(jìn)行了有益的探索。

摘要:利用NCEP再分析資料、FY2C衛(wèi)星的OLR及紅外云圖資料,以及地面臺(tái)站觀測(cè)資料,對(duì)0604號(hào)強(qiáng)熱帶風(fēng)暴"碧利斯"的結(jié)構(gòu)特征以及對(duì)其登陸后深入內(nèi)陸造成強(qiáng)降水的成因進(jìn)行了綜合分析,研究結(jié)果表明:(1)強(qiáng)熱帶風(fēng)暴"碧利斯"結(jié)構(gòu)不對(duì)稱(chēng),南部云系發(fā)展旺盛,強(qiáng)降水集中在風(fēng)暴南側(cè),呈現(xiàn)明顯的不對(duì)稱(chēng)分布;(2)副熱帶高壓強(qiáng)度偏強(qiáng),位置偏西,使得熱帶風(fēng)暴登陸后向西偏南方向移動(dòng),并在移動(dòng)過(guò)程中與南海季風(fēng)相互作用,激發(fā)了中尺度強(qiáng)降水系統(tǒng)的不斷發(fā)生;(3)充沛的水汽條件,低層輻合,高層輻散,并伴有深厚的較強(qiáng)上升運(yùn)動(dòng),以及有利的地形都是熱帶風(fēng)暴長(zhǎng)時(shí)間維持并產(chǎn)生大范圍強(qiáng)降水的有利條件。

摘要:基于2006—2009年有熱帶氣旋影響浙江省期間氣象站(包括自動(dòng)站)資料及上海臺(tái)風(fēng)研究所的GRAPES_TCM模式輸出降水資料,應(yīng)用TS和BS評(píng)分方法,對(duì)模式在浙江省的熱帶氣旋降水預(yù)報(bào)能力進(jìn)行了評(píng)估。結(jié)果表明模式晴雨準(zhǔn)確率和小雨TS評(píng)分24 h和36 h預(yù)報(bào)相對(duì)高,48 h開(kāi)始隨預(yù)報(bào)時(shí)效逐漸下降,中雨、大雨和暴雨TS評(píng)分隨時(shí)效變化趨勢(shì)不明顯,而大暴雨TS評(píng)分有較大的隨機(jī)性。漏報(bào)是影響小雨和中雨TS評(píng)分的主要原因,空、漏報(bào)對(duì)大雨和暴雨TS評(píng)分的影響基本相同,空?qǐng)?bào)是影響大暴雨TS評(píng)分的主要原因。相同預(yù)報(bào)時(shí)效的TS評(píng)分隨降水等級(jí)的提高而減小。BS評(píng)分發(fā)現(xiàn)模式對(duì)大雨及以下量級(jí)降水預(yù)報(bào)站次比實(shí)際偏少,對(duì)暴雨預(yù)報(bào)相對(duì)接近實(shí)際出現(xiàn)站次,對(duì)70 mm以上的大暴雨模式有過(guò)度預(yù)報(bào)傾向。與寧波市氣象臺(tái)主觀預(yù)報(bào)比較,對(duì)晴雨和小雨預(yù)報(bào),相同時(shí)效的主觀預(yù)報(bào)一般高于客觀,主觀暴雨預(yù)報(bào)TS評(píng)分比客觀預(yù)報(bào)一般高出30%以上。GRAPES_TCM模式對(duì)于影響程度高的TC降水預(yù)報(bào)能力相對(duì)高。20時(shí)輸出預(yù)報(bào)與08時(shí)相比,對(duì)于晴雨和小雨預(yù)報(bào),48 h以?xún)?nèi)差異不大,而60 h和72 h預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率,20時(shí)明顯高于08時(shí)。對(duì)于中雨及以上等級(jí)降水,20時(shí)預(yù)報(bào)TS評(píng)分一般比08時(shí)好,主要得益于漏報(bào)率的降低。

摘要:利用GPS可降水量、多普勒天氣雷達(dá)和地面加密自動(dòng)站等高時(shí)空分辨率資料,對(duì)2011年6月23—24日發(fā)生在京津冀的強(qiáng)降水天氣過(guò)程的不同階段進(jìn)行了對(duì)比分析。結(jié)果表明:(1)第一階段降水為時(shí)間短、強(qiáng)度大的積狀云對(duì)流降水;GPS可降水量的峰值與強(qiáng)降水對(duì)應(yīng),在降水之前6 h左右會(huì)有GPS可降水量峰值出現(xiàn);在空間分布上,高值中心的演變表現(xiàn)為東移南壓趨勢(shì)。(2)第二階段降水表現(xiàn)為持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)的系統(tǒng)性降水;雷達(dá)回波以大面積層狀云降水回波為主;此階段的GPS可降水量長(zhǎng)時(shí)間維持在高值階段,空間分布上GPS可降水量等值線"南高北低"并逐漸南壓,西部GPS可降水量明顯偏高。(3)在液態(tài)水與氣態(tài)水對(duì)比上,雷達(dá)VIL隨時(shí)間的變化不連續(xù),而GPS可降水量表現(xiàn)為連續(xù)性演變,二者的峰值或高值對(duì)應(yīng)較好,二者均可反映降水出現(xiàn)時(shí)間和降水性質(zhì),其中雷達(dá)VIL大值與降水出現(xiàn)時(shí)段吻合得好,而GPS可降水量的大小和演變趨勢(shì)可以提前預(yù)示降水的出現(xiàn)時(shí)間和降水性質(zhì),對(duì)降水天氣預(yù)報(bào)有指示意義。

摘要:根據(jù)吉林省46個(gè)氣象站1961—2010年夏季6—8月降水資料,采用線性趨勢(shì)估計(jì)、旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)(REOF)等方法,對(duì)吉林省夏季降水的空間分布結(jié)構(gòu)和長(zhǎng)期變化特征進(jìn)行了分析。得到如下結(jié)論:(1)近50 a吉林省夏季降水整體有減少的趨勢(shì),但未能通過(guò)顯著性檢驗(yàn);從1980s初期開(kāi)始,夏季極端旱澇事件發(fā)生頻率有增大趨勢(shì),旱澇交替變化更加頻繁;在降水異常的背景下吉林省大部分地方的暴雨發(fā)生頻率呈增多趨勢(shì);(2)采用REOF客觀的數(shù)學(xué)方法得到吉林省夏季降水的3個(gè)氣候分區(qū),即西北部平原區(qū)、中南部區(qū)和東部山區(qū),這3個(gè)分區(qū)較好地反映了夏季降水的地域差異分布特征;(3)吉林省3個(gè)降水氣候區(qū)分別呈現(xiàn)不同的降水趨勢(shì)變化,西北部平原區(qū)降水趨勢(shì)減少導(dǎo)致干旱發(fā)生概率增大,中南部區(qū)降水趨勢(shì)增加導(dǎo)致洪澇發(fā)生概率增大,東部山區(qū)降水穩(wěn)定少變。