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摘要:2013年8月2-26日亞青會(huì)期間對(duì)南京地區(qū)進(jìn)行了大氣冰核的觀測(cè)采樣，同時(shí)結(jié)合氣溶膠、氣象要素等觀測(cè)資料，研究了南京地區(qū)大氣冰核濃度的分布特征，探究在污染管控措施下大氣氣溶膠的變化是否對(duì)冰核濃度產(chǎn)生影響。結(jié)果表明，大氣氣溶膠濃度在污染管控的措施下明顯降低，冰核濃度在多種因素影響下沒(méi)有明顯降低的變化趨勢(shì)，但有明顯的日變化特征。燃放煙花的空氣污染時(shí)刻，大氣冰核濃度隨污染物濃度的增加會(huì)明顯增加。當(dāng)活化濕度達(dá)到水面過(guò)飽和，溫度范圍為-12~-23℃時(shí)，南京夏季的冰核濃度范圍為0.38~50.55 L^-1。將活化溫度和冰面過(guò)飽和度同時(shí)加入到參數(shù)化公式中得到大氣冰核濃度N（T，S_i）=0.003 1exp（-0.254 9T+0.161 6S_i）。進(jìn)一步分析冰核濃度與PM_2.5、PM₁₀、PM₁₀-PM_2.5的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)冰核濃度與PM₁₀-PM_2.5的相關(guān)性較高，相關(guān)系數(shù)為0.55，說(shuō)明大粒徑氣溶膠粒子更容易充當(dāng)冰核，大粒徑氣溶膠在冷云過(guò)程中起著更為重要的作用。

摘要:通過(guò)與觀測(cè)/再分析資料和參加第五次耦合模式比較計(jì)劃（CMIP5）的模式模擬結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，評(píng)估了通用地球系統(tǒng)模式（CESM，1.0.3版本）對(duì)亞洲夏季風(fēng)降水的模擬能力。結(jié)果表明：CESM能夠合理地模擬出亞洲夏季風(fēng)降水的氣候平均態(tài)，但與其他CMIP5模式模擬結(jié)果類似，對(duì)中國(guó)東南地區(qū)降水模擬偏少，而對(duì)中國(guó)西部高原地區(qū)降水模擬偏多；CESM可以再現(xiàn)亞洲季風(fēng)區(qū)降水冬弱夏強(qiáng)、雨帶北進(jìn)南退的季節(jié)變化特征，其模擬偏差具有區(qū)域性和季節(jié)性差異；從EOF分析結(jié)果來(lái)看，CESM能夠模擬出亞洲夏季風(fēng)降水的時(shí)空變化特征，且能較好地抓住亞洲夏季風(fēng)降水與厄爾尼諾-南方濤動(dòng)（El Niño-Southern Oscillation，簡(jiǎn)稱ENSO）的相關(guān)關(guān)系?？偟恼f(shuō)來(lái)，CESM對(duì)亞洲夏季風(fēng)降水的模擬是合理的，模擬水平與4個(gè)最好的CMIP5模式相當(dāng)。

摘要:本文利用中尺度WRF v3.2模式，通過(guò)改變中國(guó)東部京津冀、長(zhǎng)三角、珠三角3個(gè)典型城市群下墊面類型，對(duì)大規(guī)模城市化效應(yīng)進(jìn)行模擬研究，探究不同緯度（不同背景環(huán)流場(chǎng)）不同規(guī)模的城市群發(fā)展對(duì)短期夏季高溫天氣的影響及可能機(jī)制，結(jié)果表明：大規(guī)模城市化后，城市擴(kuò)展區(qū)近地層（地表2 m）氣溫均出現(xiàn)顯著升高，城市化率越高，城市擴(kuò)展面積越大，中心升溫值越顯著，最大升溫超過(guò)了1.8℃，在不同背景風(fēng)場(chǎng)的作用下，升溫范圍都向下風(fēng)區(qū)擴(kuò)展，長(zhǎng)三角地區(qū)城市擴(kuò)展造成的升溫比京津冀強(qiáng)，又強(qiáng)于珠三角地區(qū)；城市化改變城區(qū)濕度狀況，使城區(qū)出現(xiàn)顯著干島，濕度響應(yīng)具有顯著的局地性，溫濕空間分布有很好的對(duì)應(yīng)關(guān)系，城區(qū)整體呈現(xiàn)出"干暖"趨勢(shì)；城市化改變地表能量平衡，使感熱通量增加潛熱通量減少；調(diào)整降水分布，使主城區(qū)降水較少。

摘要:本文利用WRF（Weather Research and Forecasting）模式的不同云微物理方案對(duì)2009年6月14日發(fā)生在華東地區(qū)的一次颮線過(guò)程進(jìn)行1 km的高分辨率模擬，探討不同云微物理方案對(duì)颮線模擬的影響。結(jié)果表明：雙參數(shù)方案的模擬效果總體上優(yōu)于單參數(shù)方案，其中WDM6方案模擬效果最佳，能夠較好的模擬出強(qiáng)對(duì)流回波區(qū)、層云區(qū)的主要特征。在單參數(shù)方案中以WSM6方案最優(yōu)。Kessler和LIN方案模擬颮線的回波范圍偏小，強(qiáng)度偏弱。進(jìn)一步對(duì)比熱力和動(dòng)力場(chǎng)發(fā)現(xiàn)，WDM6方案模擬的冷池的面積最大，強(qiáng)度最強(qiáng)，氣壓最高，颮線前部的入流處風(fēng)速最大。不同云微物理方案對(duì)微物理場(chǎng)的影響較明顯，相比單參數(shù)方案，雙參數(shù)方案模擬的水凝物混合比更高，且能夠模擬粒子數(shù)濃度，更準(zhǔn)確地描述了云中的各類粒子特征。

摘要:利用NCEP/NCAR再分析資料、哈德萊環(huán)流中心海表溫度資料，研究了墨西哥灣流延伸區(qū)海溫與東亞冬季風(fēng)關(guān)系的年代際變化及可能原因。結(jié)果表明，秋季紐芬蘭東南側(cè)的墨西哥灣流延伸區(qū)海溫與東亞冬季風(fēng)聯(lián)系在1970s中后期發(fā)生明顯年代際突變，由1948-1976（P1）顯著正相關(guān)變?yōu)?980-2012（P2）時(shí)段的不顯著負(fù)相關(guān)。同時(shí)，與灣延區(qū)海溫相聯(lián)系的環(huán)流系統(tǒng)在P1和P2時(shí)段改變明顯：P1時(shí)段灣延區(qū)海溫偏高，冬季500 hPa位勢(shì)高度場(chǎng)烏拉爾以東地區(qū)為大范圍顯著正異常，日本上空東亞大槽加深，東亞沿岸產(chǎn)生顯著偏北風(fēng)；而P2時(shí)段灣延區(qū)海溫偏高，貝加爾湖上空為不顯著負(fù)異常位勢(shì)高度，東亞大槽區(qū)為弱的正異常，東亞沿岸有不顯著偏南風(fēng)異常。造成該突變的可能原因是P1時(shí)段灣延區(qū)海溫偏高容易激發(fā)出北大西洋到東亞"正、負(fù)、正、負(fù)"的異常波列，且該異常中心與正位相歐亞遙相關(guān)（EU）波列的異常中心位置基本一致，位相疊加加強(qiáng)了正EU，進(jìn)而造成東亞冬季風(fēng)的異常強(qiáng)勁。而P2階段從西歐到東亞沿岸呈現(xiàn)不顯著的類似負(fù)位相EU波列，且異常中心與EU波列的異常中心位置有偏差，導(dǎo)致其與東亞冬季風(fēng)關(guān)系相對(duì)于P1階段發(fā)生了由顯著正相關(guān)到不顯著負(fù)相關(guān)的轉(zhuǎn)變。

摘要:如何將區(qū)域觀測(cè)資料在中尺度模式中快速有效同化是提高區(qū)域精細(xì)化數(shù)值預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率和時(shí)效性的關(guān)鍵所在。本文簡(jiǎn)單介紹了基于LAPS和WRF建立的快速循環(huán)同化預(yù)報(bào)系統(tǒng)LRUC，以一次影響長(zhǎng)江中游的典型梅雨鋒暴雨過(guò)程為例，設(shè)計(jì)幾種試驗(yàn)方案，結(jié)合實(shí)況降水分布，對(duì)比分析華中區(qū)域多普勒雷達(dá)資料循環(huán)同化對(duì)改善暴雨預(yù)報(bào)的作用；根據(jù)個(gè)例試驗(yàn)結(jié)果，設(shè)計(jì)批量后報(bào)試驗(yàn)方案，對(duì)比分析雷達(dá)資料同化對(duì)華中區(qū)域2007年主汛期（6-8月）多個(gè)時(shí)效降水預(yù)報(bào)評(píng)分。暴雨個(gè)例試驗(yàn)結(jié)果表明，華中區(qū)域多普勒雷達(dá)資料在LAPS中的同化，能為WRF提供更優(yōu)初值場(chǎng)；同化華中區(qū)域地面資料和雷達(dá)資料后，比僅同化地面資料更能改進(jìn)模式初值，改善模式降水預(yù)報(bào)，且降雨量級(jí)越大，24 h降水預(yù)報(bào)TS評(píng)分越高。批量后報(bào)試驗(yàn)結(jié)果表明，建立的快速循環(huán)同化預(yù)報(bào)系統(tǒng)LRUC，能對(duì)區(qū)域多源觀測(cè)資料進(jìn)行多時(shí)次循環(huán)同化分析，為模式初值增加觀測(cè)資料的時(shí)間演變信息，提高模式對(duì)暴雨量級(jí)降水的預(yù)報(bào)水平；系統(tǒng)具有穩(wěn)定性和一定的評(píng)分水平。

摘要:本文利用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，評(píng)估了17個(gè)參加第五次國(guó)際耦合模式比較計(jì)劃（CMIP5）的海氣耦合模式對(duì)東亞冬季風(fēng)（EAWM）年際變化的模擬。結(jié)果表明：多數(shù)模式對(duì)東亞冬季風(fēng)的年際變化有一定的模擬能力，其中對(duì)東亞大槽年際變化的模擬最好；模式對(duì)東亞冬季主要系統(tǒng)的年際變化在空間上的模擬好于強(qiáng)度，對(duì)強(qiáng)度的模擬以偏弱為主；通過(guò)綜合評(píng)估得到模擬能力好的模式有：bcc-csm1-1，CCSM4，HadCM3，NorESM1-M。針對(duì)模式間對(duì)冬季風(fēng)年際變化模擬能力差別較大的現(xiàn)象，選取了4個(gè)模擬能力最好的模式和5個(gè)最差的進(jìn)行討論；通過(guò)評(píng)估El Niño對(duì)東亞冬季環(huán)流的影響，發(fā)現(xiàn)模式對(duì)El Niño與EAWM之間相互關(guān)系（El Niño-EAWM）的模擬能力是模式間對(duì)冬季風(fēng)年際變化模擬偏差較大的原因之一，即對(duì)El Niño-EAWM模擬好的模式對(duì)東亞冬季風(fēng)年際變化的模擬也好。

摘要:選取西北太平洋熱帶氣旋Haiyan（2013）為研究對(duì)象，利用中尺度數(shù)值模式WRF對(duì)其快速增強(qiáng)（RI）過(guò)程進(jìn)行了高時(shí)空分辨率的數(shù)值模擬，推導(dǎo)出一個(gè)包含不同尺度系統(tǒng)相互作用的垂直渦度診斷方程來(lái)探究TC內(nèi)核區(qū)域相對(duì)渦度的變化特征及其與RI的聯(lián)系。診斷結(jié)果表明：渦旋尺度散度項(xiàng)（stre2）、傾斜項(xiàng)（tilt2）和垂直平流項(xiàng)（advv2）對(duì)渦度收支的影響最為重要。RI開(kāi)始前，stre2在邊界層內(nèi)對(duì)渦度收支為正貢獻(xiàn)，邊界層之上則為負(fù)貢獻(xiàn)；tilt2在低層促進(jìn)渦度增加；advv2分布與stre2相反，在低層為負(fù)值，高層為正值。RI開(kāi)始后，stre2在低層（高層）對(duì)渦度的正（負(fù)）貢獻(xiàn)顯著增強(qiáng)；tilt2在低層（高層）對(duì)渦度的促進(jìn)（抑制）作用明顯增強(qiáng)，但在中層出現(xiàn)正負(fù)貢獻(xiàn)相互交替的情況；advv2在低層對(duì)渦度的正貢獻(xiàn)也有所增強(qiáng)。

摘要:利用WRF v3.5中尺度數(shù)值模式，在條件不穩(wěn)定層結(jié)下，針對(duì)分層氣流（基本氣流風(fēng)速和大氣濕浮力頻率呈二層均勻分布）過(guò)山時(shí)，地形對(duì)降水的影響進(jìn)行了多組二維理想數(shù)值試驗(yàn)，以研究不同高度、尺度山脈和不同方向基本氣流對(duì)降水形態(tài)和分布的影響。模擬結(jié)果表明，地形重力波觸發(fā)對(duì)流是地形降水的主要機(jī)制之一，地形波的特征（波長(zhǎng)、振幅）和傳播均受到地形和基本氣流的影響，其中，強(qiáng)基本氣流流經(jīng)高而陡峭的山脈時(shí)，更容易在其背風(fēng)坡捕捉到重力波，地形降水呈現(xiàn)多種模態(tài)，反之亦然；當(dāng)改變基本氣流與山脈交角時(shí)，主要通過(guò)影響地形強(qiáng)迫抬升速度、基流對(duì)波動(dòng)穩(wěn)定性發(fā)展來(lái)進(jìn)一步影響地形降水的強(qiáng)度和分布。

摘要:我國(guó)城市化發(fā)展加快，更容易產(chǎn)生城市內(nèi)澇災(zāi)害，城市內(nèi)澇已經(jīng)成為必須面對(duì)和解決的"城市病"。本研究選取快速城鎮(zhèn)化過(guò)程中的南京市郊區(qū)——浦口區(qū)，利用遙感技術(shù)解譯1981-2010年中7個(gè)時(shí)期的土地利用變化的情況，并且選取2014年9月28日降水過(guò)程，使用SCS產(chǎn)流模型與平面二維非恒定流勝維南方程模擬不同時(shí)期土地利用情景下浦口區(qū)的積水情況，定量分析土地利用變化對(duì)城市內(nèi)澇的影響。結(jié)果表明，隨著城市化的發(fā)展，耕地的減少，居住用地和交通用地等硬化地迅速增加，積水面積呈增大的趨勢(shì)，即：城市化加大了城市積澇的風(fēng)險(xiǎn)。

摘要:利用QuickSCAT衛(wèi)星資料的中小尺度數(shù)值分析同化模擬結(jié)果，對(duì)渤海兩個(gè)大小不同的海灣：遼東灣與大連灣2008年季節(jié)代表月的風(fēng)速特征進(jìn)行分析對(duì)比。首先對(duì)QuickSCAT衛(wèi)星資料同化模擬數(shù)據(jù)的可靠性進(jìn)行了驗(yàn)證，與Fnl資料分別同氣象站實(shí)測(cè)值對(duì)比發(fā)現(xiàn)QuickSCAT資料更靠近實(shí)測(cè)值，適合做區(qū)域數(shù)據(jù)研究。對(duì)兩個(gè)海灣區(qū)域風(fēng)速研究發(fā)現(xiàn)，面積較大的遼東灣風(fēng)速基本大于大連灣，這種現(xiàn)象在4月與10月表現(xiàn)顯著；而對(duì)兩海灣風(fēng)速日變化對(duì)比結(jié)果顯示，4個(gè)月大致均表現(xiàn)為凌晨二者變化相反，白天下午至夜晚變化趨于相似。從大風(fēng)情況上看，遼東灣出現(xiàn)大風(fēng)的頻率和持續(xù)時(shí)間基本大于大連灣，大連灣的大風(fēng)發(fā)生情況普遍要滯后于遼東灣。

摘要:利用2013年南京地區(qū)CE318太陽(yáng)光度計(jì)地基觀測(cè)反演資料，分析了氣溶膠光學(xué)特性的變化特征，并根據(jù)圖解法對(duì)該地區(qū)氣溶膠類型分布特征進(jìn)行研究。結(jié)果表明：南京地區(qū)氣溶膠光學(xué)厚度（AOD）月平均的最大值出現(xiàn)在1月（0.97±0.49），最小值出現(xiàn)在7月（0.53±0.37），全年均值為0.71±0.42。除了3月受沙塵事件影響外，Ångström波長(zhǎng)指數(shù)（α）在全年其余月份值均高于0.8，最大值出現(xiàn)在8月和12月（1.24±0.17）；AOD季節(jié)平均值在冬季（0.85±0.47）和春季（0.72±0.45）略高于夏季（0.63±0.40）和秋季（0.62±0.36）。α季節(jié)平均值特征表現(xiàn)為冬季（1.18±0.16）> 夏季（1.15±0.32）> 秋季（1.05±0.33）> 春季（0.86±0.21）；AOD的日變化呈現(xiàn)早晚高，白天比較穩(wěn)定的特征，冬季呈現(xiàn)出單峰變化特征，峰值出現(xiàn)在13∶00（1.05±0.64）；工業(yè)型和城市型復(fù)合污染導(dǎo)致細(xì)粒子污染占比較高，全年AOD和α頻率分布呈現(xiàn)明顯的單峰分布特征，峰值中心分別位于0.53和1.2，對(duì)應(yīng)最大頻率分別為21%和16%；根據(jù)α和δα函數(shù)圖解法得到南京地區(qū)AOD高值區(qū)（>0.7）主要集中在細(xì)模態(tài)粒子增長(zhǎng)部分（1.0 < α < 1.4，δα<0，η~70%），粒徑范圍在0.10~0.15 μm之間。

摘要:為了對(duì)長(zhǎng)江中下游夏季降水進(jìn)行短期氣候預(yù)測(cè)，利用國(guó)家氣候中心提供的74項(xiàng)環(huán)流指數(shù)和NOAA整編的西太平洋型WP指數(shù)、MEI指數(shù)、ENSO指數(shù)等多種全球環(huán)流指數(shù)資料，歸納整理了影響長(zhǎng)江中下游夏季降水的34個(gè)前期春季因子，討論了前期春季因子與夏季降水的關(guān)系，并利用這34個(gè)前期春季因子通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘中的C4.5算法對(duì)1951-2013年（63 a）長(zhǎng)江中下游夏季降水，建立判別降水偏多以及偏少的兩類決策樹(shù)預(yù)測(cè)模型，并分別得到5條和7條綜合判別規(guī)則。隨機(jī)選取80%左右歷史年份數(shù)據(jù)作為模型的訓(xùn)練集，兩模型的訓(xùn)練集準(zhǔn)確率分別為94.12%和93.88%，剩余20%年份數(shù)據(jù)作為模型測(cè)試集，模型的測(cè)試預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率分別達(dá)91.67%和85.71%。模型預(yù)測(cè)應(yīng)用也顯示結(jié)果正確。模型研究和應(yīng)用顯示，基于C4.5算法的長(zhǎng)江中下游夏季降水預(yù)測(cè)模型具有較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，模型構(gòu)建合理有效，判別規(guī)則依據(jù)大數(shù)據(jù)理論，廣泛考慮相關(guān)因子以及因子的排列組合，智能化選擇關(guān)鍵因子，易于客觀化、自動(dòng)化實(shí)施，為長(zhǎng)江流域汛期降水的短期氣候預(yù)測(cè)提供了新的思路與方法。

摘要:本文從正壓大氣原始方程組出發(fā)，分析了不同尺度天氣系統(tǒng)中動(dòng)能梯度與地轉(zhuǎn)偏差之間的關(guān)系。結(jié)果表明：在天氣尺度和α中尺度運(yùn)動(dòng)中，動(dòng)能梯度的模與地轉(zhuǎn)偏差的模大致成正比。對(duì)天氣尺度該比例系數(shù)為地轉(zhuǎn)參數(shù)，且與運(yùn)動(dòng)本身無(wú)關(guān)。對(duì)較小尺度天氣系統(tǒng)，該比例系數(shù)與運(yùn)動(dòng)本身密切相關(guān)。在β中尺度運(yùn)動(dòng)中，動(dòng)能梯度的模小于等于兩項(xiàng)之和，兩項(xiàng)中的第一項(xiàng)與地轉(zhuǎn)偏差的模成比例，第二項(xiàng)則是地轉(zhuǎn)偏差時(shí)間導(dǎo)數(shù)的模。在動(dòng)能梯度的高值區(qū)，運(yùn)動(dòng)的非平衡性和暴發(fā)性強(qiáng)。本文還以上海"08.8.25"暴雨過(guò)程為例，對(duì)500 hPa上的動(dòng)能梯度做了診斷，發(fā)現(xiàn)動(dòng)能梯度大值區(qū)與強(qiáng)降水的分布有很好的對(duì)應(yīng)關(guān)系，并與以上理論分析相一致，這對(duì)暴雨等災(zāi)害性天氣預(yù)報(bào)具有應(yīng)用價(jià)值。

摘要:為了更深了解北太平洋年代際尺度海氣相互作用，本文通過(guò)對(duì)湍流熱通量和SST的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行了研究。當(dāng)熱通量和SSTA正相關(guān)時(shí)，代表海洋影響大氣，而當(dāng)二者相關(guān)系數(shù)為負(fù)時(shí)，表示大氣強(qiáng)迫海洋。將整個(gè)北太平洋SSTA求平均和把北太平洋分成3個(gè)區(qū)域求SSTA平均，分別對(duì)熱通量和SST的關(guān)系進(jìn)行研究。結(jié)果表明，北太平洋冬季年代際尺度上的海氣相互作用主要表現(xiàn)為海洋強(qiáng)迫大氣，而在日本附近海域以及北太平洋中東部，海洋對(duì)大氣的強(qiáng)迫作用最明顯，因此這兩個(gè)區(qū)域是北太平洋冬季年代際尺度上海氣相互作用的關(guān)鍵區(qū)。

摘要:為了提高氣象要素空間化的精度，本文提出通過(guò)預(yù)先對(duì)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，然后再進(jìn)行空間化，以比較直接插值與原始數(shù)據(jù)處理之后再插值的精度的變化。文中采用數(shù)據(jù)為全國(guó)743個(gè)常規(guī)氣象站40 a（1961-2000年）整編氣象資料及2005年的常規(guī)氣象資料；插值方法有反距離加權(quán)法（IDW）、克立格法（Kriging）和樣條函數(shù)法（Spline）；數(shù)據(jù)預(yù)處理方法采用距平處理。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：使用IDW、Kriging和spline對(duì)平均溫度距平進(jìn)行插值精度比較，發(fā)現(xiàn)IDW方法最優(yōu)；溫度距平精度的提高比降水和相對(duì)濕度要好；降水距平誤差呈現(xiàn)由東向西遞增的趨勢(shì)。由此可見(jiàn)，對(duì)氣象要素做距平處理可以有效提高插值精度。