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摘要:選取2007年和2009年發(fā)生的4個(gè)季風(fēng)低壓個(gè)例, 利用FNL資料和CMORPH衛(wèi)星反演的降水資料, 采用多尺度環(huán)流分析法, 對(duì)西北太平洋季風(fēng)環(huán)流的多尺度特征進(jìn)行了分析, 研究季風(fēng)低壓對(duì)臺(tái)風(fēng)生成的可能影響。分析發(fā)現(xiàn):季風(fēng)低壓生成于季風(fēng)槽中, 其天氣尺度波列的氣旋性環(huán)流中。雖然以季風(fēng)槽為特點(diǎn)的低頻環(huán)流為臺(tái)風(fēng)生成提供大尺度氣候條件, 但是季風(fēng)低壓通過(guò)進(jìn)一步提供較大的正相對(duì)渦度, 可以有效減小Rossby變形半徑, 促進(jìn)熱帶低壓中中尺度對(duì)流系統(tǒng)的相互作用和合并, 有利于臺(tái)風(fēng)的生成。

摘要:應(yīng)用新一代中尺度預(yù)報(bào)模式WRF模式及其3DVar同化系統(tǒng), 針對(duì)江蘇地區(qū)2009年6月14日颮線過(guò)程進(jìn)行了多普勒雷達(dá)資料的同化試驗(yàn)研究, 在對(duì)雷達(dá)資料進(jìn)行嚴(yán)格質(zhì)量控制的基礎(chǔ)上, 設(shè)計(jì)一系列尺度化因子優(yōu)化調(diào)整及同化頻率的敏感性試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明:同化后初始場(chǎng)得到不同程度改善, 適當(dāng)?shù)某叨然蜃釉O(shè)定, 能夠有效改進(jìn)對(duì)模式初始場(chǎng)中700 hPa風(fēng)場(chǎng)和850 hPa溫度場(chǎng)以及組合反射率因子等要素的分析, 進(jìn)而改善短時(shí)降水預(yù)報(bào)和風(fēng)暴的垂直結(jié)構(gòu)配置;并且同化頻率越高, 對(duì)初始場(chǎng)的組合反射率因子分布與觀測(cè)更為接近, 短時(shí)降水預(yù)報(bào)越準(zhǔn)確。

摘要:為了驗(yàn)證50 km分辨率的SNU-AGCM模式(Seoul National University Atmospheric General Circulation Model)模擬TC活動(dòng)的能力, 利用Hadley中心月平均海溫資料驅(qū)動(dòng)模式, 模擬了1980—2009年全球熱帶氣旋的活動(dòng)特征。與觀測(cè)資料對(duì)比分析, 兩組利用不同對(duì)流參數(shù)化方案的試驗(yàn), 都能夠模擬與觀測(cè)類似的TC結(jié)構(gòu)以及全球TC活動(dòng)的主要特點(diǎn), 包括全球生成總頻數(shù)、各海區(qū)路徑分布和TC活動(dòng)的季節(jié)變化。但是各個(gè)海域TC生成的年平均頻數(shù)與觀測(cè)還存在明顯差異。模式中西北太平洋和南太平洋兩組試驗(yàn)平均的TC頻數(shù)較觀測(cè)分別偏多21.5%和31.3%;而北大西洋、南北印度洋分別偏少11.4%、41.1%和50%。模擬的東北太平洋TC比觀測(cè)少了將近88%, 而觀測(cè)中TC極少的南大西洋在兩組試驗(yàn)中平均每年卻有1.5個(gè)TC生成。模擬的TC頻數(shù)較觀測(cè)的差異主要與模擬的北印度洋季風(fēng)、西北太平洋季風(fēng)槽、垂直風(fēng)切變、850 hPa相對(duì)渦度與觀測(cè)的差異有關(guān)。

摘要:提出了一種風(fēng)暴軸逐日監(jiān)測(cè)的方法, 可以獲得逐日的風(fēng)暴軸變化情況。并且采用了動(dòng)態(tài)閾值定義了新的風(fēng)暴軸的強(qiáng)度和位置指數(shù), 從而可以有效對(duì)比不同層次、不同區(qū)域、不同時(shí)間的風(fēng)暴軸變化情況。利用NCEP/NCAR再分析資料進(jìn)行了監(jiān)測(cè)結(jié)果的診斷分析。結(jié)果表明:各氣象要素濾波結(jié)果都能表現(xiàn)出兩個(gè)風(fēng)暴軸主體, 但有位置上的差別。同時(shí)可以利用逐日檢測(cè)的結(jié)果求得逐候、逐月的風(fēng)暴軸監(jiān)測(cè)結(jié)果。在不同高度的風(fēng)暴軸中, 250~300 hPa高度的風(fēng)暴軸強(qiáng)度最大, 850 hPa有極小值出現(xiàn), 各層風(fēng)暴軸強(qiáng)度呈現(xiàn)準(zhǔn)正壓結(jié)構(gòu)。采用500 hPa高度場(chǎng)風(fēng)暴軸監(jiān)測(cè)結(jié)果做代表, 討論了兩大洋上各自的風(fēng)暴軸偏強(qiáng)/偏弱、偏東/偏西、偏北/偏南時(shí)同期大氣環(huán)流的500 hPa高度場(chǎng)和300 hPa緯向風(fēng)場(chǎng)差異。

摘要:對(duì)大氣環(huán)流模式PIAP3進(jìn)行了30 a季節(jié)運(yùn)行, 對(duì)其物理過(guò)程的溫度調(diào)整傾向進(jìn)行了系統(tǒng)分析, 研究發(fā)現(xiàn):大氣總輻射效應(yīng)以冷卻為主, 長(zhǎng)波輻射溫度傾向與溫度本身具有負(fù)反饋關(guān)系, 與云量有正反饋關(guān)系。太陽(yáng)短波輻射加熱傾向直接反映了太陽(yáng)直射點(diǎn)冬夏的季節(jié)轉(zhuǎn)換;深厚對(duì)流和大尺度降水, 作為大氣的重要加熱機(jī)制, 是輻射冷卻的重要平衡因子, 兩者地域互補(bǔ), 前者加熱熱帶深厚大氣, 后者主要加熱中高緯對(duì)流層中低層大氣。干、濕對(duì)流是低層大氣熱力混合的有效機(jī)制, 分別完成北半球中高緯和熱帶地區(qū)的低層熱力混合, 兩者共同作用消除不穩(wěn)定。垂直渦旋擴(kuò)散與淺積云對(duì)流對(duì)低層大氣形成熱量傳輸?shù)幕パa(bǔ)匹配, 兩者分別實(shí)現(xiàn)陸面和海面低層大氣熱量的有效傳輸混合, 并共同構(gòu)成下墊面邊界層和自由大氣間的有效垂直傳輸機(jī)制。淺對(duì)流活躍區(qū)處于強(qiáng)盛深厚對(duì)流區(qū)的下游方向, 大尺度層結(jié)降水有利于淺積云的發(fā)展。物理過(guò)程凈溫度調(diào)整是各過(guò)程調(diào)整平衡的結(jié)果, 除赤道南北兩側(cè)的熱帶地區(qū)存在兩個(gè)深厚的溫度調(diào)整柱外, 邊界層以上的整個(gè)對(duì)流層主體均以降溫為主, 而邊界層以下則以加熱為主。

摘要:以自動(dòng)土壤水分觀測(cè)站土壤濕度作為驗(yàn)證數(shù)據(jù), 對(duì)2012年中國(guó)區(qū)域ASCAT、WINDSAT、FY3B、SMOS 4種微波遙感土壤濕度產(chǎn)品按省份進(jìn)行了評(píng)估研究。結(jié)果表明:ASCAT質(zhì)量最優(yōu), 在中國(guó)大多數(shù)地區(qū)與觀測(cè)數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)較高, 歸一化標(biāo)準(zhǔn)偏差較小。WINDSAT其次, 質(zhì)量?jī)?yōu)于FY3B, 而SMOS在中國(guó)大部分地區(qū)質(zhì)量差, 受無(wú)線電頻率干擾嚴(yán)重。4種產(chǎn)品在中國(guó)西北地區(qū)表現(xiàn)均略好, 如山西、陜西、寧夏等省區(qū)。研究還發(fā)現(xiàn), 同一衛(wèi)星土壤濕度產(chǎn)品在同一季節(jié), 不同地區(qū)評(píng)估質(zhì)量不同, 這可能與不同地區(qū)的地表植被覆蓋類型有關(guān)。

摘要:融合臨近預(yù)報(bào)系統(tǒng)是預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中將雷達(dá)回波外推和高分辨率數(shù)值模式等多種臨近預(yù)報(bào)系統(tǒng)結(jié)合起來(lái)生成預(yù)報(bào)產(chǎn)品的預(yù)報(bào)系統(tǒng)。文章介紹了國(guó)內(nèi)外幾個(gè)主要的融合臨近預(yù)報(bào)系統(tǒng), 包括其所采用的外推預(yù)報(bào)系統(tǒng)、數(shù)值預(yù)報(bào)系統(tǒng)、融合技術(shù)以及各融合臨近預(yù)報(bào)系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)及其局限性。在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一個(gè)簡(jiǎn)單的融合預(yù)報(bào)系統(tǒng)進(jìn)行個(gè)例試驗(yàn), 探討了可能存在的問(wèn)題及發(fā)展方向。

摘要:利用1979—2010年NCEP-R2再分析資料和全國(guó)586站降水資料, 對(duì)青藏高原感熱通量進(jìn)行小波變換和EOF分析, 并研究了它與江淮流域降水的關(guān)系。結(jié)果發(fā)現(xiàn):高原感熱通量具有2 a和8 a的變化周期?？臻g分布上主要有東、西反相變化和南、北反相變化以及全區(qū)一致性變化3種形態(tài)。高原感熱通量與江淮流域降水異常的同期相關(guān)中, 1998年以來(lái), 春季高原東部的感熱通量偏小, 其他地區(qū)偏大, 與此同期江淮流域降水偏少;夏季西藏西部的感熱通量偏小, 其他地區(qū)偏大, 與此同期江淮流域降水偏多。兩者超前相關(guān)中, 江淮流域降水對(duì)春季的感熱通量變化最敏感。1998年以來(lái), 當(dāng)春季高原東南部的感熱通量偏小, 其他地區(qū)偏大時(shí), 江淮流域的夏季降水偏多, 秋季降水偏少;當(dāng)春季高原感熱通量東部偏小, 西部偏大時(shí), 江淮流域的冬季降水以長(zhǎng)江為界南多北少, 次年春季降水偏少。

摘要:藻類葉綠素a濃度是反映太湖水體富營(yíng)養(yǎng)化程度的重要參數(shù)指標(biāo)。以太湖2010—2011年5—10月旬平均葉綠素a濃度和氣象資料數(shù)據(jù)作為建模樣本, 通過(guò)對(duì)氣象資料進(jìn)行主成分分析, 得到4種主要?dú)庀笠蜃幼鳛檩斎? 建立時(shí)間序列ARMA預(yù)測(cè)模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型, 并對(duì)2012年數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。利用兩種模型在線性空間和非線性空間的預(yù)測(cè)優(yōu)勢(shì), 將葉綠素a數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分解為線性自相關(guān)主體和非線性殘差兩部分。首先用ARMA模型預(yù)測(cè)序列的線性主體, 然后用BP模型對(duì)其非線性殘差進(jìn)行估計(jì), 最終集成整個(gè)序列的預(yù)測(cè)結(jié)果, 建立了ARMA-BP預(yù)測(cè)模型。3種模型的預(yù)測(cè)效果為ARMA-BP＞BP＞ARMA。

摘要:采用WRF v3模式, 利用AMDAR資料與NCEP再分析資料, 對(duì)2007年發(fā)生于南海周邊海域的高空越洋航線上, 110個(gè)中度以上晴空顛簸事例與196個(gè)無(wú)顛簸事例進(jìn)行數(shù)值模擬。選取布朗指數(shù)、水平風(fēng)切變指數(shù)等6個(gè)晴空顛簸診斷指數(shù), 通過(guò)計(jì)算各指數(shù)的有顛簸診斷準(zhǔn)確率、無(wú)顛簸診斷準(zhǔn)確率、TS評(píng)分、ETS評(píng)分等指標(biāo), 研究指數(shù)及其閾值的適用性。研究表明:(1)布朗指數(shù)是診斷南海周邊海域越洋航線上的晴空顛簸的最佳指數(shù), 并在取"3.2×10^-5"為閾值時(shí)診斷效果最佳。(2)南海周邊海域的越洋航線上的晴空顛簸對(duì)于診斷指數(shù)閾值的選取十分敏感, 在晴空顛簸的數(shù)值預(yù)報(bào)中, 在合理選擇指數(shù)的基礎(chǔ)之上, 應(yīng)當(dāng)認(rèn)真研究設(shè)定指數(shù)的閾值。

摘要:利用實(shí)況資料和小波分析方法研究了赤道平流層中下層緯向風(fēng)準(zhǔn)2 a振蕩(簡(jiǎn)稱QBO)周期變化與行星運(yùn)動(dòng)之間的聯(lián)系, 結(jié)果表明, QBO周期以火星沖日(25.68月)周期為基準(zhǔn), 時(shí)而變長(zhǎng), 時(shí)而變短。當(dāng)?shù)厍颉⑼列?、天王?星一線時(shí), 火星沖日月份30 hPa緯向風(fēng)由東風(fēng)向西風(fēng)轉(zhuǎn)換;而3星成直角時(shí), 則從西風(fēng)向東風(fēng)的轉(zhuǎn)換。QBO周期變化與木星沖日時(shí)的視赤緯存在明顯的對(duì)應(yīng)關(guān)系。當(dāng)木星沖日視赤緯達(dá)到正極值時(shí)(此時(shí)為北半球的冬季), QBO周期達(dá)到最大;當(dāng)木星沖日視赤緯達(dá)到負(fù)極值時(shí)(此時(shí)為北半球的夏季), QBO周期達(dá)到最小。QBO周期與木星沖日視赤緯之間的相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.496, 并通過(guò)0.001顯著性檢驗(yàn)。QBO強(qiáng)度與周期、木星沖日時(shí)的視赤緯呈現(xiàn)反相變化, 即QBO強(qiáng)度的強(qiáng)(弱), 對(duì)應(yīng)于QBO周期的短(長(zhǎng))。木星沖日負(fù)(正)視赤緯, 在過(guò)去60 a中, QBO的強(qiáng)度總體呈現(xiàn)增加的趨勢(shì), 與天王星的視赤緯減小存在一定的聯(lián)系。

摘要:采用數(shù)據(jù)獲取率來(lái)分析和評(píng)價(jià)風(fēng)廓線雷達(dá)的探測(cè)能力, 對(duì)通過(guò)2012年的風(fēng)廓線數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。結(jié)果表明:數(shù)據(jù)獲取率和信噪比都隨季節(jié)變化, 夏季探測(cè)能力大于冬季。按照數(shù)據(jù)獲取率達(dá)到80%的要求, 確定邊界層風(fēng)廓線雷達(dá)無(wú)降雨天氣有效探測(cè)高度為3 km, 并確定低模和高模最佳銜接高度為0.6 km, 能夠獲得更好的數(shù)據(jù)獲取率。在無(wú)降雨天氣, 信噪比隨高度呈現(xiàn)對(duì)數(shù)函數(shù)單調(diào)遞減的變化規(guī)律, 夏季信噪比的衰減程度比冬季大;在降雨天氣, 信噪比隨高度呈現(xiàn)一次函數(shù)的變化規(guī)律, 其斜率范圍在-10.44~-2.47之間, 而夏季信噪比的衰減程度比冬季小。

摘要:為滿足小面積區(qū)域(10 000 km²左右)雷電防御工作準(zhǔn)確化、精細(xì)化的要求, 選取人工觀測(cè)半徑用以優(yōu)化1 km×1 km網(wǎng)格的雷電參數(shù)。實(shí)例分析表明:優(yōu)化網(wǎng)格法可以修正1 km×1 km相鄰網(wǎng)格的年平均地閃密度值的大幅波動(dòng), 避免相鄰網(wǎng)格突變值的出現(xiàn)。也可以使1 km×1 km網(wǎng)格的雷電日更符合氣象意義。并可以準(zhǔn)確分析用于表征區(qū)域強(qiáng)雷暴分布的平均單位雷電日地閃密度和最大單位雷電日地閃密度等雷電參數(shù)。

摘要:為評(píng)估多普勒天氣雷達(dá)1 h降水量(OHP)產(chǎn)品在降水預(yù)報(bào)中的質(zhì)量, 從南通新一代多普勒天氣雷達(dá)的體掃資料及其覆蓋范圍內(nèi)太湖流域34個(gè)雨量站的同期逐小時(shí)降水資料中選取了19個(gè)降水個(gè)例。以空?qǐng)?bào)率、漏報(bào)率、準(zhǔn)確預(yù)報(bào)臨界指數(shù)、平均誤差、平均絕對(duì)誤差和均方根誤差等, 為評(píng)估降水預(yù)報(bào)質(zhì)量的指標(biāo)。根據(jù)雨量站實(shí)測(cè)日降水量(P)和1 h降水量(P₁)大小分級(jí), 對(duì)不同情況下的OHP進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估。結(jié)果表明:(1)OHP的空?qǐng)?bào)率和漏報(bào)率較高, 導(dǎo)致整體的準(zhǔn)確預(yù)報(bào)臨界指數(shù)偏低。(2)與不同的P和P₁量級(jí)相對(duì)應(yīng), 不同的OHP預(yù)報(bào)質(zhì)量有明顯差異。除P<10 mm時(shí)和P₁<1 mm時(shí)稍有高估外, 其他量級(jí)都存在低估, 且隨著P的增加, 空?qǐng)?bào)率和漏報(bào)率都減小。(3)對(duì)2007年9月18日的降水個(gè)例分析表明:OHP與實(shí)測(cè)的落區(qū)基本一致, 但降水強(qiáng)度上有偏差。不同站點(diǎn)的雨強(qiáng)偏差不同, 距南通雷達(dá)站100 km左右的OHP誤差較小。

摘要:基于贛江流域40個(gè)氣象站點(diǎn)1966—2005年的月降水、氣溫資料, 采用多時(shí)間尺度的標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)反映不同時(shí)間尺度的旱澇狀況。再應(yīng)用小波分析和GIS空間分析技術(shù), 對(duì)其旱澇特征進(jìn)行定量化分析, 闡述其時(shí)空變化格局。結(jié)果表明:40 a共出現(xiàn)6次中旱以上級(jí)別的干旱事件, 7次中澇以上級(jí)別的雨澇事件。在流域旱澇演變過(guò)程中主要存在3類尺度的周期變化規(guī)律。通過(guò)小波方差檢驗(yàn)得出10 a時(shí)間尺度的周期振蕩最強(qiáng)烈, 為該指數(shù)時(shí)間變化的第一主周期。重澇主要分布在贛江流域南部, 而重旱主要分布在西南地區(qū)。季節(jié)性旱澇變化以夏澇最為嚴(yán)重, 主要分布在流域總出口, 即南昌、豐城一帶, 而伏旱、秋旱波及范圍較大, 持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)。

摘要:用Parsivel激光降水粒子譜儀資料對(duì)2013年上海地區(qū)4—10月份期間4種類型 (層狀云、對(duì)流暖云主導(dǎo)型、對(duì)流冷云主導(dǎo)型和強(qiáng)臺(tái)風(fēng)影響下的混合暖云型) 降水過(guò)程的雨滴譜特征進(jìn)行了分析。通過(guò)平均雨滴譜及其擬合特征、雨滴數(shù)密度與含水量分布、雨滴尺度與速度二維譜分布等對(duì)比分析發(fā)現(xiàn):各類降水中, 雨滴譜的峰值結(jié)構(gòu)與雨強(qiáng)大小有關(guān), 其中直徑介于0.187~1.312 mm的小雨滴均出現(xiàn)峰值且總數(shù)最多。各尺度雨滴數(shù)密度及其比例決定了其降水量貢獻(xiàn)比, 在冷云強(qiáng)降水中的雨強(qiáng)貢獻(xiàn)最大的雨滴尺度要顯著大于其他3種類型。雨滴譜寬按大小排列依次為對(duì)流冷云主導(dǎo)型、混合暖云型、對(duì)流暖云主導(dǎo)型和層狀云。最后綜合運(yùn)用雨滴譜、雷達(dá)、雨量站、閃電等觀測(cè)資料對(duì)9月13日對(duì)流冷云主導(dǎo)型降水過(guò)程進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn):在雷暴的演變過(guò)程中, 雨滴譜特征與雷達(dá)反射率因子、垂直液態(tài)水含量、自動(dòng)站雨強(qiáng)、閃電頻次等要素均有較好的相關(guān)性。冷云產(chǎn)生的冰晶和冰雹融化后的大雨滴進(jìn)入中低層的廣譜小雨滴群, 并通過(guò)破碎分裂增加了大雨滴的形成概率, 尤其是捕捉碰并過(guò)程更加快了大雨滴的增長(zhǎng)速度, 使雨強(qiáng)在短時(shí)間內(nèi)迅速加強(qiáng)。雨滴譜中各檔粒子數(shù)的演變, 揭示了降水強(qiáng)度的變化, 用雨滴譜資料可有效彌補(bǔ)現(xiàn)有雷達(dá)定量估測(cè)降水的偏差, 且在冷云中改善明顯。

摘要:用ECMWF 0.75°×0.75°, 6 h間隔再分析資料、地面加密觀測(cè)資料、Micaps資料和云圖T_BB資料, 對(duì)2012年8月20日一次大范圍暴雨過(guò)程進(jìn)行診斷分析。結(jié)果表明:本次大暴雨過(guò)程是在高層急流入口輻散和中低層的低槽切變線的耦合作用以及臺(tái)風(fēng)的間接影響使得低槽系統(tǒng)移動(dòng)緩慢和提供水汽的有利條件下產(chǎn)生的。暴雨帶中水汽主要來(lái)源于南海和東海。從等熵位渦、濕位渦和總能量分析說(shuō)明這次暴雨和大暴雨是在水汽條件充沛條件下, 對(duì)流不穩(wěn)定疊加斜壓不穩(wěn)定和對(duì)稱不穩(wěn)定等共同作用下, 產(chǎn)生暴雨-大暴雨。另外, 南北兩支氣流在暴雨區(qū)強(qiáng)烈輻合(南側(cè)為上升運(yùn)動(dòng), 北側(cè)為下沉運(yùn)動(dòng))也起到了重要作用, 且總能量垂直廓線與雨團(tuán)中心對(duì)流強(qiáng)度和強(qiáng)降水時(shí)段對(duì)應(yīng)較好。低層?xùn)|海東南暖濕氣流和干冷的東北氣流對(duì)本次大范圍暴雨過(guò)程的產(chǎn)生起觸發(fā)作用。

摘要:使用WRF v3.4模式對(duì)2012年7月12—14日安徽的一次暴雨進(jìn)行模擬。保持其他參數(shù)如輻射、陸面過(guò)程等不變, 將不同微物理過(guò)程(Eta、Kessler、Lin方案)與積云參數(shù)方案(KF、BMJ、GD方案)進(jìn)行組合成9個(gè)試驗(yàn)。將試驗(yàn)?zāi)M結(jié)果與實(shí)況進(jìn)行對(duì)比分析, 發(fā)現(xiàn):微物理方案的選取對(duì)于降水的雨強(qiáng)、位置、雨區(qū)范圍的模擬都有一定的影響。積云參數(shù)化方案對(duì)于降水的范圍, 雨帶的位置模擬也都有影響, 但對(duì)于雨強(qiáng)的影響不大。將各試驗(yàn)?zāi)M的逐小時(shí)降水與實(shí)況進(jìn)行比較, 發(fā)現(xiàn)試驗(yàn)Eta-GD和Lin-GD模擬降水日變化與實(shí)況更接近。通過(guò)TS評(píng)分、ETS評(píng)分和系統(tǒng)偏差分析, 表明試驗(yàn)Eta-GD在此次暴雨過(guò)程的降水模擬中表現(xiàn)最好。