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摘要:利用1979—2014年ERA Interim再分析資料和NCAR CAM5.1大氣環(huán)流模式，圍繞海溫對(duì)夏季亞洲急流變異主模態(tài)的影響展開(kāi)研究。首先通過(guò)理論分析和動(dòng)力診斷方法，對(duì)急流主模態(tài)的物理特征進(jìn)行分析，并證實(shí)了海溫與急流變異的顯著聯(lián)系。隨后基于觀測(cè)結(jié)果設(shè)計(jì)數(shù)值試驗(yàn)方案，探究不同區(qū)域海溫對(duì)急流演變的具體貢獻(xiàn)。結(jié)果表明，急流第一模態(tài)與太平洋及印度洋異常海溫緊密聯(lián)系，在二者相似的貢獻(xiàn)下，高層異常風(fēng)場(chǎng)表現(xiàn)為沿急流軸線南北偏移的緯向?qū)ΨQ(chēng)分布；急流第二模態(tài)的上、下游風(fēng)場(chǎng)則受到不同海表熱源影響，在印度洋、太平洋及北大西洋異常海溫的協(xié)同作用下，亞洲上空形成了四極型緯向非對(duì)稱(chēng)的風(fēng)場(chǎng)分布。該結(jié)果有利于更加綜合地認(rèn)識(shí)亞洲夏季副熱帶急流的變異特征，也為研究海溫對(duì)急流的影響效應(yīng)提供了新的依據(jù)。

摘要:利用16 a的TRMM衛(wèi)星觀測(cè)資料，分析了亞洲季風(fēng)區(qū)準(zhǔn)圓狀、線狀和拉長(zhǎng)狀中尺度對(duì)流系統(tǒng)（MCSs）的空間分布、對(duì)流屬性及其區(qū)域變化特征。結(jié)果表明：拉長(zhǎng)狀MCSs的數(shù)量最多，準(zhǔn)圓狀的其次而線狀的最少。自西向東，準(zhǔn)圓狀（線狀）MCSs數(shù)量占各區(qū)域MCSs總數(shù)的比例逐漸減?。ㄔ黾樱?，線狀MCSs在副熱帶和洋面地區(qū)的產(chǎn)生幾率相比更大。MCSs的發(fā)生頻次呈現(xiàn)以暖季（5—9月）為峰值的單峰分布，準(zhǔn)圓狀和拉長(zhǎng)狀MCSs的暖季峰值比線狀MCSs的大。MCSs主要發(fā)生在下午—傍晚時(shí)段，但線狀MCSs在午夜—凌晨出現(xiàn)的概率比其它兩種大。3種類(lèi)型MCSs的整體強(qiáng)度基本表現(xiàn)為副熱帶地區(qū)弱于近熱帶地區(qū)，但不同類(lèi)型MCSs的強(qiáng)度差異在各區(qū)域不盡相同，如中國(guó)中東部地區(qū)和西北太平洋地區(qū)的準(zhǔn)圓狀MCSs強(qiáng)度最強(qiáng)，但東海及其以東洋面的線狀MCSs強(qiáng)度最強(qiáng)。

摘要:利用1951—2013年全國(guó)160個(gè)測(cè)站逐月降水資料、NCEP/NCAR月平均再分析資料和NOAA全球月平均海表溫度等資料，分析了中國(guó)東部地區(qū)夏季降水的年代際轉(zhuǎn)型及相關(guān)大氣環(huán)流變化。研究結(jié)果表明，1970s中后期和1990s PDO兩次位相轉(zhuǎn)換給中國(guó)東部地區(qū)夏季降水帶來(lái)顯著的年代際變化，前者使得東亞夏季風(fēng)進(jìn)一步減弱，夏季雨帶南退至長(zhǎng)江中下游地區(qū)，后者使得東亞夏季風(fēng)恢復(fù)增強(qiáng)，雨帶北移至淮河流域。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，1990s PDO年代際突變導(dǎo)致東亞夏季大氣環(huán)流場(chǎng)發(fā)生顯著變化，貝加爾湖地區(qū)增暖導(dǎo)致向北的經(jīng)向溫度梯度增大以及副熱帶高壓的東退北抬是導(dǎo)致1990s東部地區(qū)夏季降水年代際變化的可能原因。

摘要:基于歐洲中期預(yù)報(bào)中心的再分析數(shù)據(jù)ERA-interim，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法分析了1979—2013年期間東亞中緯度地區(qū)氣旋生成頻率和陸面熱力異常的年代際變化及兩者的可能聯(lián)系。結(jié)果表明，東亞中緯度地區(qū)存在氣旋活動(dòng)頻繁的氣旋源地，該地區(qū)的溫帶氣旋生成頻率具有明顯的年代際變化，1990年之前氣旋生成頻率偏多，1990s至今偏少，而且東亞中緯度地區(qū)陸面熱力異常的變化有明顯的年代際增暖信號(hào)；進(jìn)一步的分析發(fā)現(xiàn)，東亞夏季中緯度氣旋活動(dòng)的年代際變化與陸面異常異常之間存在密切的聯(lián)系，東亞中緯度地區(qū)陸面年代際增暖，是引起溫度氣旋活動(dòng)年代際減弱的一個(gè)重要原因。由于陸面增暖的非均勻性，在50 °N以北存在一個(gè)影響中緯度氣旋生成頻率的關(guān)鍵區(qū)，關(guān)鍵區(qū)陸面的年代際異常增暖，導(dǎo)致氣旋源地溫度經(jīng)向梯度減弱，大氣斜壓性隨之減弱，從而使得氣旋生成頻率年代際減少。

摘要:將多尺度雷達(dá)回波跟蹤（MTREC： Muti-scale Tracking radar echoes by correlation）算法和基于降水柵格數(shù)據(jù)的網(wǎng)格追蹤臨近預(yù)報(bào)外推（PBN： Pixel-Based Nowcasting）算法應(yīng)用在贛江流域，對(duì)這兩種臨近預(yù)報(bào)算法在1~3 h預(yù)見(jiàn)期的臨近預(yù)報(bào)降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估，總結(jié)兩種臨近預(yù)報(bào)算法在贛江流域的預(yù)報(bào)性能和預(yù)報(bào)特點(diǎn)。結(jié)果表明：（1）隨著預(yù)見(jiàn)期的增加，MTREC方法的預(yù)報(bào)性能變化較為平緩。PBN方法的預(yù)報(bào)性能明顯變差。（2） MTREC方法預(yù)報(bào)降水偏弱，且對(duì)于低值降水預(yù)報(bào)較為準(zhǔn)確，而PBN方法預(yù)報(bào)降水偏強(qiáng)，且預(yù)報(bào)高值降水較為準(zhǔn)確。（3）MTREC方法預(yù)報(bào)的降水高值區(qū)的范圍偏小而低值降水區(qū)范圍偏大，PBN方法預(yù)報(bào)的高值降水區(qū)的范圍偏大而低值降水區(qū)范圍偏小。（4）隨著預(yù)見(jiàn)期的增加，MTREC方法的降水概率預(yù)報(bào)變化較為平穩(wěn)，而PBN方法預(yù)報(bào)高值降水（>0.4 mm·h^-1）的概率偏高，預(yù)報(bào)低值降水（<0.4 mm·h^-1）的概率偏低。

摘要:利用Ka波段毫米波云雷達(dá)和微波輻射計(jì)資料對(duì)2015年10月29日安徽壽縣的一次弱降雨過(guò)程的云參數(shù)進(jìn)行了反演，所采用的反演方案是單參數(shù)法和雙參數(shù)法。論文先介紹了單參數(shù)和雙參數(shù)反演方法，然后反演了降雨前后的云微物理參數(shù)，對(duì)比分析表明：（1）降水發(fā)生前云滴數(shù)濃度較大，典型值1 000個(gè)·cm^-3左右，有效半徑小于4.5 μm；（2）降雨后，云滴數(shù)濃度顯著減小，典型值在500個(gè)·cm^-3左右，但有效半徑略增大了1~1.5 μm；（3）云中含水量的變化不明顯，降雨后略增大，增加量在0.1 g·m^-3以?xún)?nèi)； （4）降水發(fā)生前，云微物理參數(shù)隨高度的起伏較大，降水后的廓線比較平緩，顯示出降雨后的云層動(dòng)力特性更穩(wěn)定。

摘要:采用多種大氣和海洋資料對(duì)1522號(hào)臺(tái)風(fēng)"彩虹"近海急劇加強(qiáng)的特征進(jìn)行了診斷分析。結(jié)果表明大氣環(huán)流形勢(shì)的變化、海洋環(huán)境的維持和臺(tái)風(fēng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的變化都有利于臺(tái)風(fēng)的近海加強(qiáng)。具體表現(xiàn)為：高層南亞高壓西部型轉(zhuǎn)東部型和中層西太平洋副熱帶高壓加強(qiáng)西伸引起的環(huán)流形勢(shì)的變化，使得臺(tái)風(fēng)區(qū)域高層輻散增強(qiáng)，中低層氣旋性環(huán)流增強(qiáng)，低層臺(tái)風(fēng)東側(cè)的水汽通量增強(qiáng)；低層北方弱冷空氣侵入臺(tái)風(fēng)外圍區(qū)域促進(jìn)輻合抬升，環(huán)境風(fēng)切變的減弱及弱切變的維持有利于臺(tái)風(fēng)加強(qiáng)，這些都是有利于臺(tái)風(fēng)增強(qiáng)的環(huán)流和動(dòng)力條件。臺(tái)風(fēng)路徑海域高海表溫度和海洋暖渦的存在對(duì)臺(tái)風(fēng)急劇增強(qiáng)起了重要作用。此外，由于環(huán)流變化引起的潛熱加熱增大，導(dǎo)致了雙中心位渦柱的形成和高層暖心的增加，臺(tái)風(fēng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的變化也有利于臺(tái)風(fēng)的進(jìn)一步加強(qiáng)。

摘要:利用長(zhǎng)江中下游地區(qū)66個(gè)氣象站逐日降水資料，通過(guò)經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解分析中雨以上日數(shù)極端降水指數(shù)及形成的原因。結(jié)果表明：長(zhǎng)江中下游中雨以上日數(shù)主要表現(xiàn)為全區(qū)一致型、南北反向型，且兩種分布形勢(shì)均存在準(zhǔn)2 a周期的年際變化和年代際變化；中雨以上日數(shù)在1990s開(kāi)始顯著增長(zhǎng)，2000s以來(lái)，長(zhǎng)江以北地區(qū)偏多，長(zhǎng)江以南地區(qū)偏少；2000—2011年，我國(guó)東部經(jīng)向上仍舊存在"反氣旋—?dú)庑?水汽輸送異常，蒙古高原反氣旋型水汽輸送加強(qiáng)，引起雨帶停滯在長(zhǎng)江以北，造成長(zhǎng)江以南地區(qū)中雨以上日數(shù)偏少。

摘要:利用改進(jìn)的CIn指數(shù)，結(jié)合NCEP/NCAR再分析資料，逐候分析2013年夏季長(zhǎng)江中下游地區(qū)高溫干旱演變過(guò)程和高溫異常成因。結(jié)果表明：改進(jìn)后的CIn指數(shù)能夠準(zhǔn)確識(shí)別此次干旱過(guò)程，整體持續(xù)時(shí)間近一個(gè)月。旱情從7月第4候湖南南部開(kāi)始，8月第3候干旱程度最強(qiáng)，特旱中心位于湖南省中東部，浙江省為高溫中心，8月第4候旱情得到緩解。在干旱成因上，極渦位置異常偏西，影響長(zhǎng)江中下游地區(qū)冷空氣偏弱，南亞高壓東伸與西太平洋副熱帶高壓西伸明顯；鄂霍次克海至菲律賓一帶呈較強(qiáng)的EAP遙相關(guān)型，其中長(zhǎng)江中下游地區(qū)位勢(shì)高度的正異常加強(qiáng)了西太平洋副熱帶高壓的中心強(qiáng)度并使其位置偏西；烏拉爾山地區(qū)的阻塞高壓與西太平洋副熱帶高壓相對(duì)峙，有利于西太平洋副熱帶高壓長(zhǎng)期穩(wěn)定地控制在長(zhǎng)江中下游地區(qū)；同時(shí)歐亞大陸與西太平洋海陸溫差增大，東亞夏季風(fēng)偏強(qiáng)，西太平洋副熱帶高壓異常偏北，長(zhǎng)江中下游地區(qū)下沉氣流強(qiáng)盛，在西太平洋副熱帶高壓和南亞高壓共同作用下，造成持續(xù)的高溫干旱過(guò)程。

摘要:基于1981—2013年間的熱帶氣旋降水資料，使用百分比法研究了臺(tái)風(fēng)"菲特"所帶來(lái)降水的極端特性，并進(jìn)行了降水重現(xiàn)期特征分析。結(jié)果表明：臺(tái)風(fēng)"菲特"期間的日降水量、小時(shí)雨強(qiáng)、過(guò)程降水量超過(guò)"單站熱帶氣旋極端降水閾值"和"中國(guó)熱帶氣旋極端降水閾值"的站點(diǎn)幾乎覆蓋了整個(gè)上海以及浙江北部地區(qū)，并且日降水量和過(guò)程降水量達(dá)百年一遇標(biāo)準(zhǔn)的也占相當(dāng)大的比例，甚至有的站點(diǎn)創(chuàng)歷史極值，此次過(guò)程在這些地區(qū)是很罕見(jiàn)的。相比較而言，"菲特"影響期間，極端日降水和極端過(guò)程降水的分布范圍以及極端性都大于小時(shí)雨強(qiáng)，極端過(guò)程降水較極端日降水分布范圍小，但極端性更強(qiáng)。

摘要:基于梅雨綜合指數(shù)，本文對(duì)1955—2010年江淮梅雨與梅雨期西北太平洋TC的變化關(guān)系及成因進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析研究。結(jié)果表明：梅雨強(qiáng)弱與梅雨期TC頻數(shù)存在顯著的負(fù)相關(guān)，達(dá)到-0.41。同時(shí)，挑選出強(qiáng)梅雨年和弱梅雨年，發(fā)現(xiàn)強(qiáng)、弱梅雨異常年的TC特征差異顯著，表現(xiàn)在：強(qiáng)梅雨年TC生成較少，以西、西北行為主，主要影響我國(guó)南部地區(qū)；弱梅雨年TC生成偏多，以轉(zhuǎn)向路徑為主，影響我國(guó)東南沿海眾多省份。此外，兩者通過(guò)大氣環(huán)流場(chǎng)相互影響，梅雨期季風(fēng)槽的位置與強(qiáng)度影響TC生成頻數(shù)與源地，TC的活動(dòng)又反作用于梅雨期的環(huán)流形式與水汽輸送。

摘要:利用MPAS（Model for Prediction Across Scales）和北京大學(xué)淺水模式（PKU_SWM）對(duì)余弦鐘和Rossby-Haurwitz波理想個(gè)例進(jìn)行了模擬。結(jié)果表明：在余弦鐘測(cè)試中，MPAS能更好的模擬出余弦鐘的基本形態(tài)，但模擬結(jié)果的絕對(duì)誤差較大；網(wǎng)格分辨率提高后，MPAS模擬效果提升得更明顯。在Rossby-Haurwitz波測(cè)試中，MPAS模擬的槽脊位置和強(qiáng)度更加接近于初始分布形態(tài)，PKU_SWM模擬的槽脊的強(qiáng)度偏強(qiáng)，位置偏西，MPAS模擬效果整體要優(yōu)于PKU_SWM；網(wǎng)格分辨率提高后，兩模式模擬效果都有較大的提升。

摘要:根據(jù)中尺度地面站網(wǎng)、多普勒雷達(dá)和衛(wèi)星云圖資料，對(duì)一次云系分裂現(xiàn)象的成因進(jìn)行了分析，結(jié)果表明：兩條雨帶之間的弱降水是由于云系分裂所導(dǎo)致的；組合反射率因子反映出北支云系以層狀云為主，南支云系以對(duì)流云為主；北支云系移向是ENE，南支云系移向是E，使得兩支云系逐漸分離；通過(guò)低層氣壓梯度力的估算，北側(cè)為西北風(fēng)，南側(cè)為東偏南風(fēng)，大體代表云系底部的移向，結(jié)合雷達(dá)得到的高低層明顯的移向差異，故引起南支云系和北支云系的逐步分開(kāi)；受氣壓梯度力和地形阻擋的作用，使得南北云系分開(kāi)，成為分別獨(dú)立的云系。

摘要:利用NCEP/NCAR大氣環(huán)流資料、NOAA ERSST.V3b海溫資料以及浙江省66個(gè)臺(tái)站1971年以來(lái)的降水資料，分析了浙江省11月降水偏多對(duì)應(yīng)的高低層大氣環(huán)流異常特征以及與熱帶海溫異常的聯(lián)系，并在此基礎(chǔ)上對(duì)2015年11月浙江省降水異常偏多的事實(shí)進(jìn)行梳理和個(gè)例診斷。結(jié)果顯示，2015年11月浙江省處于降水偏多的氣候背景，同時(shí)北半球北極濤動(dòng)正位相異常偏強(qiáng)、中高緯地區(qū)經(jīng)向環(huán)流偏弱，西北太平洋副熱帶高壓強(qiáng)度異常偏強(qiáng)、位置偏西是造成降水異常偏多的主要原因；統(tǒng)計(jì)分析表明巴爾喀什湖地區(qū)500 hPa高度場(chǎng)和西太平洋副熱帶高壓強(qiáng)度與浙江省11月份降水具有顯著相關(guān)；厄爾尼諾是導(dǎo)致浙江省11月降水偏多的重要外強(qiáng)迫因子之一，2015年11月Niño3.4指數(shù)達(dá)歷史峰值，是造成浙江省同期降水異常偏多的主要原因。

摘要:利用探空資料、地基GPS/MET水汽監(jiān)測(cè)資料，對(duì)恩施、宜昌、武漢三站地基GPS反演大氣可降水量（GPS Precipitable Water Vapor，GPS/PWV）與探空進(jìn)行了對(duì)比，表明GPS/PWV與探空RS/PWV具有良好的一致性。湖北省17站3 a GPS/PWV資料分析表明，GPS/PWV具有明顯的月變化及日變化特征，分布具有從南往北逐漸遞減，從西至東逐漸增加的特點(diǎn)。強(qiáng)降水個(gè)例分析表明GPS/PWV峰值略早于降水以及雷達(dá)回波峰值出現(xiàn)時(shí)間，高時(shí)空分辨率的GPS/PWV配合雷達(dá)對(duì)天氣形勢(shì)的分析以及降水的判斷有一定的指導(dǎo)作用。

摘要:本文通過(guò)將500 hPa高度、850 hPa溫度、海平面氣壓的預(yù)報(bào)與歷史要素場(chǎng)進(jìn)行EOF分解，并假定EOF分解空間函數(shù)（即特征向量）是基本穩(wěn)定的，建立以EOF分解主分量系列的時(shí)間系數(shù)、預(yù)報(bào)站點(diǎn)附近基本要素值的時(shí)間序列與預(yù)報(bào)站點(diǎn)平均氣溫距平的多元線性逐步回歸預(yù)報(bào)方程，結(jié)合ECMWF集合預(yù)報(bào)數(shù)值產(chǎn)品，生成全國(guó)范圍未來(lái)10 d平均氣溫距平客觀預(yù)報(bào)產(chǎn)品投入業(yè)務(wù)應(yīng)用，并采用同號(hào)率方法檢驗(yàn)。結(jié)果表明，客觀預(yù)報(bào)產(chǎn)品在檢驗(yàn)時(shí)段內(nèi)，同號(hào)率平均值為0.77，明顯高于ECMWF集合預(yù)報(bào)模式2 m溫度直接計(jì)算得出的同類(lèi)產(chǎn)品同號(hào)率0.63；該客觀預(yù)報(bào)產(chǎn)品不僅在分布范圍上，同時(shí)在距平幅度上預(yù)報(bào)效果均較好。此外，相關(guān)分析也證明同號(hào)率方法在檢驗(yàn)中期時(shí)效氣溫距平預(yù)報(bào)中有其合理性。