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摘要:為改進集合轉(zhuǎn)換卡爾曼濾波方法（Ensemble Transform Kalman Filter，ETKF）在初始擾動中離散度偏小的問題，考慮引入物理不確定性。使用初始時刻離散度檢驗兩種ETKF初始擾動方案改進的程度，通過動力和水汽條件分析探求改進機制。利用WRF模式構(gòu)建更新預(yù)報系統(tǒng)，選取2014年5月一次暴雨個例進行集合降水預(yù)報試驗，通過ETKF方法設(shè)計兩種不同的初始擾動方案。結(jié)果表明：在分析循環(huán)中引入多物理擾動的初始擾動方案（multi）相比單一物理過程的初始擾動方案（mono）在初始時刻離散度和模擬動力水汽條件以及降水評分上均有較大改進。初始擾動中multi的離散度相比mono整體更優(yōu)，顯然添加了多物理擾動方案的試驗對結(jié)果有改進作用；在對兩種方案的機理分析中，multi對于降水位置的明顯改善主要取決于散度及水汽通量散度模擬能力的提高；在離散度分析中，multi方案在強對流區(qū)域的改進效果比在整個區(qū)域中的更好，而對各變量的離散度和均方根誤差之比相當，說明集合預(yù)報系統(tǒng)的合理性；對各量級預(yù)報結(jié)果評分顯示，multi方案均呈現(xiàn)較好表現(xiàn)能力。

摘要:為認識并量化城市地區(qū)自然植被對城市氣象特征的綜合影響及其在不同季節(jié)的變化趨勢，本文基于區(qū)域邊界層模式（Regional Boundary Layer Model，RBLM），利用敏感性數(shù)值試驗的方法量化評估了冬季背景下，城市植被對蘇州地區(qū)氣象要素的綜合影響，及其在不同綠化情境下的變化特征。研究結(jié)果表明：冬季城市植被會導(dǎo)致氣溫及城市熱島強度的下降，下降幅度隨著植被覆蓋率的提高而增大，當市區(qū)樹木覆蓋率分別為0、20%和40%時，日平均城市熱島強度分別為1.8、1.4和1.0℃。與蘇州市真實綠化情境相比，市區(qū)樹木覆蓋率分別為20%和40%的理想試驗方案，可以導(dǎo)致市區(qū)日平均氣溫分別下降約0.23和0.84℃。城市植被還會通過葉面及土壤表面的蒸發(fā)蒸騰作用，增加空氣中的水汽含量，當市區(qū)樹木覆蓋率分別為0、20%和40%時，中午時空氣比濕分別為2.46、2.61和2.78 g·kg^-1。相同覆蓋率條件下，草地綠化方案對氣溫和空氣濕度的影響要明顯弱于樹木。城市植被會對區(qū)域地表能量平衡過程產(chǎn)生明顯影響，使到達地面的太陽輻射減少，地面溫度降低。當樹木覆蓋率分別為0、20%和40%時，中午地表凈輻射通量最大值分別為433、382和332 W·m^-2。地面溫度的下降以及植被、土壤的蒸發(fā)蒸騰作用，使感熱減少，潛熱增加。自然植被對城市氣象要素的影響在冬季要明顯弱于夏季。

摘要:本研究將次網(wǎng)格坡地輻射參數(shù)化方案引入到區(qū)域氣候模式（RegCM4.1）中，并研究次網(wǎng)格坡地輻射參數(shù)化對RegCM4.1模擬東亞夏季氣候性能的影響。結(jié)果表明：RegCM4.1高估了夏季青藏高原的熱源作用，模擬低層偏強的西南季風(fēng)導(dǎo)致了模擬的中國夏季降水量總體偏大。引入次網(wǎng)格坡地輻射參數(shù)化方案后，模式模擬的青藏高原夏季地表太陽輻射通量和長波輻射通量減小分別可達5%和12%以上，夏季減弱的青藏高原熱源作用使得低層西南季風(fēng)減弱，從而改善了模式對中國夏季降水的模擬；而且改善程度自東南向西北遞減，在東南地區(qū)模擬夏季降水的相對均方根誤差減小9%，空間相關(guān)系數(shù)和Taylor評分分別提高0.14和0.08。

摘要:針對現(xiàn)有風(fēng)暴軸指數(shù)分析大多采用相關(guān)分析等較為簡單方法，難以對風(fēng)暴軸指數(shù)變化有效診斷分析的問題，引入偏最小二乘回歸（Partial Least Square Regression，PLS）的線性方法和核偏最小二乘回歸方法（Kernel Partial Least Square Regression，KPLS），對冬季北太平洋風(fēng)暴軸指數(shù)變化進行了特征診斷研究，并與傳統(tǒng)的線性無偏最小二乘回歸結(jié)果進行了試驗比對。結(jié)果表明：偏最小二乘回歸方法的診斷結(jié)果能夠更好地反映風(fēng)暴軸內(nèi)部變化規(guī)律，并有效降低診斷誤差。對于PNYI（北太平洋風(fēng)暴軸緯度指數(shù)），采用r>0.2的因子篩選方案（r為因子與風(fēng)暴軸指數(shù)的相關(guān)系數(shù)）并應(yīng)用KPLS算法時，預(yù)測效果最佳；對于PNXI（北太平洋風(fēng)暴軸經(jīng)度指數(shù)）和PNⅡ（北太平洋風(fēng)暴軸強度指數(shù)），采用全因子方案并應(yīng)用KPLS算法時，預(yù)測效果最佳。

摘要:以2012年"北京7.21暴雨"為例，實現(xiàn)了集合變分混合同化方法對FY-3A的微波溫度儀和微波濕度儀資料的直接同化，并與三維變分方法進行了比較。結(jié)果表明：雖然兩種同化方法同化FY-3A微波資料都能改進降水模擬效果，但是與實況相比，集合變分混合同化方法改進效果更為明顯，其能有效減少虛假強降水的模擬，改進強降水中心位置的模擬，SAL評分定量檢驗也同樣表明，集合變分混合同化方法對暴雨的模擬效果要優(yōu)于三維變分同化方法；無論是熱力學(xué)變量還是動力學(xué)變量，集合變分同化得到的初始場均方根誤差均顯著小于三維變分同化的結(jié)果；兩種方法同化FY-3A微波資料均能改變初始場中的各種物理量信息，但不同方法得到的同化增量大小和分布卻有明顯的差異：三維變分同化方法對初始場的調(diào)整區(qū)域和強度都要大于混合同化方法，且其同化增量表現(xiàn)出均勻和各向同性的分布特點；而利用集合信息的混合同化方法得到的同化增量分布表現(xiàn)為非均勻性和各向異性，具有"流依賴性"的特征，這使得初始場的分布更合理，有利于改善降水的模擬效果。

摘要:以2001-2010年中國地面自動站降水資料為基準，對中國大陸范圍內(nèi)CMPA（CMPA_Daily）降水資料進行精度評價研究，并與CMORPH1.0（CPC MORPHing technique gauge-satellite）、TRMM3B43V7（Tropical Rainfall Measuring Mission 3B43）降水資料精度進行對比，并進一步結(jié)合高程、坡度、坡向、坡向修正因子分析地形因子對數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響并探討不同地貌類型下數(shù)據(jù)的精度。結(jié)果顯示：CMPA在年、月尺度上均能較好地反映降水的多寡，與站點實測數(shù)據(jù)具有較高的相關(guān)性，誤差波動較為平穩(wěn)，數(shù)據(jù)質(zhì)量及穩(wěn)定性優(yōu)于CMORPH與TRMM；從時間序列曲線顯示CMPA的精度呈現(xiàn)較為明顯的季節(jié)性差異，均方根誤差夏季高于冬季，相關(guān)系數(shù)、百分比偏差、平均相對誤差冬季高于夏季，總體而言CMPA夏季的誤差高于冬季，由于夏季降水的基數(shù)大而導(dǎo)致了百分比偏差以及平均相對誤差較低；分析地形的影響表明，高程、坡度對數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響大于坡向與坡向修正因子；在復(fù)雜地形下，高海拔與高坡度地區(qū)CMPA精度均有所降低，但降水資料的精度仍然優(yōu)于CMORPH與TRMM。

摘要:隨著小城鎮(zhèn)建設(shè)及城市總體規(guī)劃修編的實施，基于城市通風(fēng)廊道構(gòu)建的生態(tài)環(huán)境效應(yīng)成為當前城市生態(tài)規(guī)劃研究的熱點。以杭州為例，研究構(gòu)建了集合城市氣候觀測、多尺度數(shù)值模擬、城市形態(tài)控制為一體的城市多級通風(fēng)廊道系統(tǒng)，綜合考慮能夠表達或影響城市通風(fēng)環(huán)境的多源評價指標，如分區(qū)風(fēng)玫瑰、近地面風(fēng)流場、城市風(fēng)功能區(qū)及風(fēng)流通潛力等。結(jié)論表明：杭州城市主導(dǎo)風(fēng)空間差異明顯，可劃分為15個截然不同的風(fēng)玫瑰分區(qū)。利用區(qū)域邊界層模式（RBLM）耦合多層城市冠層模型提取多種地面風(fēng)流場信息，并結(jié)合主導(dǎo)風(fēng)觀測綜合劃定杭州城市一級通風(fēng)廊道。結(jié)合建筑覆蓋率、迎風(fēng)面系數(shù)和地表粗糙度綜合評價城市風(fēng)流通潛力，并將其作為杭州城市二、三級風(fēng)道劃定的輔助依據(jù)。同時，利用RNGκ-ε湍流模型驗證風(fēng)道對局部通風(fēng)環(huán)境改善的有效性。最終，基于多源信息的空間疊置分析，綜合構(gòu)建了由6條一級風(fēng)道、11條二級風(fēng)道和12條三級城市綠廊構(gòu)成的杭州城市多級通風(fēng)廊道體系，為其他城市開展通風(fēng)廊道研究提供了通用的技術(shù)方法，從而科學(xué)有效的服務(wù)于城市生態(tài)規(guī)劃及管理。

摘要:本文針對2015年2月12日到16日發(fā)生在東亞的一次預(yù)報過度的溫帶氣旋開展了資料同化及資料影響性觀測等研究。此次溫帶氣旋的發(fā)展與各個主要數(shù)值模式的預(yù)報相差甚大，并未出現(xiàn)預(yù)期中的爆發(fā)性增長。針對此次過程，本文采用WRF模式及其變分同化系統(tǒng)開展了模擬與同化試驗，主要同化了NCEP全球地面和高空觀測資料，修正了此次溫帶氣旋過度預(yù)報的問題。經(jīng)過同化后，減弱了系統(tǒng)的氣旋性環(huán)流，同時南北溫差的減弱也導(dǎo)致了環(huán)境場的斜壓性的減弱，使得氣旋爆發(fā)性增長延后，強度減弱，更符合實際觀測。與此同時，本文還利用WRF伴隨模式WRFPLUS和觀測資料影響性模式WRFDA-FSO開展了觀測資料影響性的研究，并發(fā)現(xiàn)三類資料SOUND，SYNOP，GEOAMV在減小預(yù)報誤差中的作用最大，進一步的敏感性試驗表明僅同化這三種資料可以取得更為理想的預(yù)報。

摘要:為了探明PM_2.5中水溶性無機離子的來源和氣象因子對其濃度變化的影響，本文利用2012年2、5、8和11月蘇州市PM_2.5中水溶性無機離子濃度和本站氣象觀測數(shù)據(jù)，分析了蘇州市水溶性無機離子的時間變化特征，解析了當?shù)豍M_2.5中水溶性無機離子的主要來源，探討了氣象因素對離子組分的影響。結(jié)果表明：（1）蘇州市PM_2.5中水溶性無機離子年均濃度大小依次為：SO₄^2- > NO₃^- > NH₄⁺ > Na⁺ > Cl^- > K⁺ > Ca²⁺ > Mg²⁺ > F^-；SO₄^2-、NH₄⁺和NO₃^-為PM_2.5中最重要的3種水溶性無機離子物種，其總和占PM_2.5總質(zhì)量濃度的50.9%。各離子的季節(jié)濃度特征均為冬季最高、夏季最低。（2）通過運用主成分分析法對蘇州市PM_2.5中水溶性無機離子進行來源分類解析，發(fā)現(xiàn)第一類為二次污染源和生物質(zhì)燃燒，其貢獻率為32.84；第二類為道路揚塵及工業(yè)排放，其貢獻率為19.99%；第三類為海鹽污染，其貢獻率為18.43%。（3）通過水溶性無機離子與氣象條件的相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)，風(fēng)向、風(fēng)速和溫度與水溶性無機離子濃度的相關(guān)性較顯著，這三者是顆粒物濃度變化的主要影響因子。（4）利用HYSPLIT后向軌跡模式對外來污染物進入蘇州市的軌跡進行聚類分析后發(fā)現(xiàn)：因受季風(fēng)氣候影響，蘇州市外來污染物的輸入路徑存在明顯的季節(jié)性變化特征，其中夏半年輸送主徑源自海上，冬半年主徑源自內(nèi)陸。

摘要:稻曲病屬于典型的"氣象型"病害，為了提前預(yù)報出適宜稻曲病發(fā)生的氣象等級與提供足夠的防治準備時間，根據(jù)中長期天氣預(yù)報原理，充分考慮大氣環(huán)流和太平洋海溫對區(qū)域氣象條件影響的滯后性，利用近40 a的江蘇逐日氣象觀測資料、大氣環(huán)流指數(shù)和海溫資料，采用空間拓撲原理和最優(yōu)相關(guān)普查等統(tǒng)計方法，挑選出了對綜合稻曲病指數(shù)影響最顯著的預(yù)報因子，并通過滑動平均和主成分識別等檢驗方法確保預(yù)報因子的穩(wěn)定性和獨立性，最終分別建立了基于大氣環(huán)流因子和基于海溫因子的綜合稻曲病指數(shù)長期預(yù)報模型。經(jīng)過檢驗，兩種模型的模擬效果均理想，能提前一個月預(yù)報出綜合稻曲病指數(shù)以及對應(yīng)的發(fā)病氣象等級，因此可投入業(yè)務(wù)使用，預(yù)報結(jié)果將對科學(xué)防治稻曲病和提高水稻品質(zhì)具有重要作用。

摘要:本文基于現(xiàn)行工業(yè)循環(huán)水冷卻塔設(shè)計標準中設(shè)計濕球溫度計算存在的問題開展針對性研究，根據(jù)江蘇省13座氣象站1961~2013年炎熱季逐日氣象觀測要素，利用傅里葉線譜和小波變換兩種周期分析方法，揭示出設(shè)計濕球溫度具有2 a、6 a、9 a及13 a的年周期性特征；進而通過分析各站不同起算年以及不同樣本長度的資料對設(shè)計濕球溫度計算的影響，探討了設(shè)計濕球溫度對資料年限長度的敏感性特征。在此基礎(chǔ)上，綜合考慮濕球溫度的周期性變化與火電廠各代表容量發(fā)電機組運行費用，對江蘇省境內(nèi)火電廠不同代表容量機組設(shè)計濕球溫度計算分別給出了最佳資料年限推薦值。本文研究成果可為江蘇省境內(nèi)火電廠循環(huán)水冷卻塔設(shè)計氣象條件的分析提供指導(dǎo)，并為相關(guān)技術(shù)標準的修訂提供科學(xué)依據(jù)。

摘要:城市暴雨淹沒分析對城市暴雨積澇數(shù)值模擬研究具有重要意義。傳統(tǒng)暴雨淹沒分析算法中，給定水位下的積水淹沒分析算法需要已知積澇水位，但是在實際降雨中積澇水位獲取存在一定難度；已知洪水體積的積澇擴散算法雖然算法簡單、計算速度快，但是未突破匯水區(qū)邊界限制。針對傳統(tǒng)淹沒分析算法存在的不足，從有源擴散的角度出發(fā)，提出了一種水量動態(tài)分配的有源積水擴散算法，提高了暴雨積水模擬的準確性。以漳州市龍文區(qū)為例，選取了2016年6月15日的降雨進行驗證，結(jié)果與實測結(jié)果基本一致。

摘要:本文對2007-2016年發(fā)生在江蘇地區(qū)的冬半年雷暴進行特征分析，篩選出12次典型的高架雷暴天氣過程，揭示江蘇發(fā)生高架雷暴的時空分布特征和典型的環(huán)流形勢，發(fā)現(xiàn)逆溫層頂之上的不穩(wěn)定淺層和上下層強垂直風(fēng)切變分別為高架雷暴的發(fā)生提供弱熱力不穩(wěn)定和強動力不穩(wěn)定條件。強垂直風(fēng)切變、850 hPa附近強烈的鋒生導(dǎo)致的鋒面次級環(huán)流，高空槽前正渦度平流隨高度增加以及高層輻散、低層輻合造成的抽吸作用，為高架雷暴的發(fā)生和維持提供逆溫層之上的動力抬升條件。高架雷暴發(fā)生時高仰角反射率因子呈現(xiàn)出類似零度層亮帶的環(huán)形特征，對流單體不斷生成在圓環(huán)附近。初步歸納了江蘇高架雷暴的預(yù)報著眼點：500 hPa先后高空槽東移，700 hPa有16 m·s^-1以上的西南急流，850 hPa切變線東伸，存在逆溫層頂高于1.5 km，逆溫強度大于5℃的較強逆溫，0~6 km垂直風(fēng)切變超過18 m·s^-1，700 hPa與500 hPa溫度差在15℃以上以及700 hPa的相對濕度高于80%，且比濕在5~6 g·kg^-1。

摘要:氣溶膠激光雷達是大氣氣溶膠探測的有效技術(shù)手段，是對常規(guī)地面監(jiān)測技術(shù)有力的支撐和補充，數(shù)據(jù)質(zhì)量控制是業(yè)務(wù)推廣與深入研究的根本保障。為構(gòu)建激光雷達業(yè)務(wù)觀測網(wǎng)，必須深入探討氣溶膠激光雷達的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法。本文從氣溶膠激光雷達基本原理出發(fā)，分別針對數(shù)據(jù)質(zhì)量控制的核心指標距離精度標校、通道增益比、單脈沖能量、幾何重疊因子、背景基線、數(shù)據(jù)反演方法進行了詳細討論，為建立米散射氣溶膠激光雷達的數(shù)據(jù)質(zhì)控方法提供了有效參考依據(jù)。

摘要:利用常規(guī)天氣資料、地面觀測資料、江西WebGIS雷達拼圖和雷電監(jiān)測資料，對2014-2016年江西出現(xiàn)的22次強雷電天氣過程進行統(tǒng)計和對比分析。結(jié)果表明：江西強雷電天氣易出現(xiàn)在贛北北部、南昌附近、上饒地區(qū)和吉安西部等區(qū)域；強雷電天氣出現(xiàn)的環(huán)境背景場可分為副熱帶高壓邊緣型、副熱帶高壓控制型、低渦切變型和臺風(fēng)外圍型，最顯著的特征是中高空經(jīng)常伴有干冷舌侵入低層暖濕區(qū)；多項對流指數(shù)可以預(yù)測出現(xiàn)強雷電天氣的可能性；雷達回波和雷電強度關(guān)系密切，回波類型以帶狀和塊狀為主；雷電強度和雷達回波強度有很好的對應(yīng)關(guān)系，但產(chǎn)生強雷電的回波要具備強度大于50 dBz、強回波中心密實、強回波邊緣梯度大等條件。