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摘要:使用1960—2015年6—10月上海臺風(fēng)研究所（CMA-STI）整編的熱帶氣旋最佳路徑數(shù)據(jù)集和NCEP/NCAR再分析資料，借助相關(guān)性分析、典型相關(guān)分析、耦合場分離方法等統(tǒng)計學(xué)方法研究了熱帶氣旋對東亞大氣環(huán)流的影響。主要結(jié)論如下：熱帶氣旋活動增強(qiáng)使得對流層高層溫度增加，低層溫度降低；對位勢高度場的影響主要是使得位勢高度降低，最大的影響區(qū)在500 hPa；分析東亞大氣環(huán)流與熱帶氣旋之間的耦合相互作用發(fā)現(xiàn)，大氣環(huán)流和熱帶氣旋相互反饋?zhàn)饔幂^強(qiáng)的區(qū)域往往也是熱帶氣旋對大氣環(huán)流獨(dú)立影響較強(qiáng)的區(qū)域。兩者相互耦合影響部分的解釋方差（4%~7%）明顯小于單方面由熱帶氣旋引起的大氣環(huán)流變化部分的解釋方差（12%~18%）。

摘要:利用逐小時加密觀測站資料、三源融合降水資料以及NCEP/NCAR再分析數(shù)據(jù)，分析了2019年第9號臺風(fēng)“利奇馬”登陸后強(qiáng)降水的分布及演變特征，并對不同時段內(nèi)與強(qiáng)降水落區(qū)有關(guān)的大尺度環(huán)境條件及水汽條件等因素進(jìn)行了分析。結(jié)果表明：“利奇馬”登陸后強(qiáng)降水范圍出現(xiàn)了三次增幅，分別出現(xiàn)在登陸后3 h、登陸后14 h和次日清晨。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)降水效率在登陸后也明顯增加，第一次強(qiáng)降水主要由臺風(fēng)本體降水造成，并與低空急流的維持以及水汽輸送的貢獻(xiàn)有關(guān)；第二次降水增幅與北側(cè)螺旋雨帶的穩(wěn)定維持密切相關(guān)，另外干冷空氣的侵入也是造成降水結(jié)構(gòu)非對稱的原因；第三次在山東半島出現(xiàn)的強(qiáng)降水與臺風(fēng)倒槽和干冷空氣的疊加形成的鋒生作用有關(guān)。

摘要:利用歐洲中期天氣預(yù)報中心全球模式（ECMWF）、美國全球預(yù)報系統(tǒng)（GFS）、中國氣象局全球區(qū)域一體化同化預(yù)報系統(tǒng)—全球數(shù)值預(yù)報系統(tǒng)（GRAPES_GFS）、上海區(qū)域中尺度數(shù)值預(yù)報業(yè)務(wù)系統(tǒng)（SMSWARMS）、以及浙江省中尺度數(shù)值預(yù)報業(yè)務(wù)系統(tǒng)（ZJWARMS）和浙江省快速更新同化預(yù)報系統(tǒng)（ZJWARRS）降水預(yù)報資料，開展了各模式對超強(qiáng)臺風(fēng)“利奇馬”登陸前后浙江省強(qiáng)降水的預(yù)報性能檢驗(yàn)評估。結(jié)果表明：（1）過程降水預(yù)報方面，ECMWF對降水落區(qū)預(yù)報表現(xiàn)最佳，但對降水極值中心強(qiáng)度的預(yù)報技巧較低；3個區(qū)域模式各有優(yōu)勢，其中ZJWARRS和ZJWARMS對登陸點(diǎn)附近及浙西北強(qiáng)降水落區(qū)、強(qiáng)度的預(yù)報均與實(shí)況一致，SMSWARMS對幾個強(qiáng)降水落區(qū)的預(yù)報也表現(xiàn)較好，但雨強(qiáng)偏弱。（2）對逐日降水預(yù)報技巧上，登陸前全球模式ECMWF、GFS評分較高，而臨近登陸及登陸后區(qū)域模式表現(xiàn)較好；其中SMSWARMS、ZJWARRS和ZJWARMS在預(yù)報時效12 h內(nèi)的大暴雨及特大暴雨的預(yù)報上有較大優(yōu)勢，尤其ZJWARRS對0~3 h大暴雨的預(yù)報技巧表現(xiàn)最為突出。（3）對強(qiáng)降水致災(zāi)地區(qū)（永嘉、臨海、臨安）的短時降水預(yù)報方面，ZJWARMS無論在落區(qū)還是強(qiáng)度預(yù)報方面均表現(xiàn)較好，ZJWARRS與之接近，對多個降水中心的預(yù)報方面可互為補(bǔ)充；SMSWARMS對降水中心的預(yù)報往往存在位置偏差且雨強(qiáng)顯著偏弱；全球模式對致災(zāi)強(qiáng)降水的短臨預(yù)報參考價值較低。（4）各模式對850 hPa水汽通量及輻合區(qū)的預(yù)報差異較大是導(dǎo)致“利奇馬”預(yù)報降水差異顯著的重要原因。對于浙江省級區(qū)域來說，ZJWARRS及ZJWARMS在強(qiáng)降水落區(qū)及強(qiáng)度的短臨預(yù)報方面有顯著優(yōu)勢。

摘要:采用CMISS/MIMIC微波衛(wèi)星產(chǎn)品，TCGP數(shù)據(jù)集和NECP/NCAR全球再分系資料，詳細(xì)分析了超強(qiáng)臺風(fēng)“利奇馬”（1909）的雙眼墻過程中對流結(jié)構(gòu)及動力結(jié)構(gòu)的協(xié)同變化特征。結(jié)果表明：（1）在雙眼墻形成前，“利奇馬”內(nèi)核對流雨帶對稱性增加，呈現(xiàn)環(huán)狀包裹眼墻。在環(huán)狀雨帶和眼墻之間，下沉氣流配合相對濕度干區(qū)在此發(fā)展，致使該區(qū)域?qū)α魇艿揭种?，最終發(fā)展為下沉晴空Moat區(qū)。而在內(nèi)核環(huán)狀對流雨帶處，上升運(yùn)動中心和次極大入流中心發(fā)展，增大絕對渦度的內(nèi)輸，促進(jìn)次極大風(fēng)速中心的形成，并有利于深對流發(fā)展。最終環(huán)狀對流帶發(fā)展成為外眼墻；（2）雙眼墻結(jié)構(gòu)形成后，次眼墻及其相伴的次級環(huán)流和對流雨帶均增強(qiáng)并且內(nèi)縮，Moat區(qū)變狹窄，對流抑制作用增強(qiáng)。相反，內(nèi)眼墻對流強(qiáng)度及次級環(huán)流減弱，絕對渦度內(nèi)輸不足，導(dǎo)致“利奇馬”強(qiáng)度減弱。

摘要:利用GPM衛(wèi)星3-IMERGM產(chǎn)品、NCEP/NCAR逐6 h水平分辨率0.25°×0.25°的再分析資料和后向追蹤軌跡模擬技術(shù)，對“利奇馬”登陸前后降水結(jié)構(gòu)特征及雨帶強(qiáng)度變化成因展開分析。研究發(fā)現(xiàn)：登陸前強(qiáng)雨帶非對稱分布與垂直風(fēng)切變作用密切相關(guān)；臨近登陸風(fēng)切減弱，強(qiáng)雨區(qū)趨向環(huán)流向岸側(cè)。軸對稱環(huán)狀降水率先后出現(xiàn)收縮和擴(kuò)展，雨帶強(qiáng)度經(jīng)歷兩增兩減變化。其中登陸前雨帶增強(qiáng)發(fā)生在南亞高壓和副熱帶高壓加強(qiáng)、垂直風(fēng)切持續(xù)減弱的有利環(huán)境背景下；浙閩沿海離岸風(fēng)和中心西側(cè)次級環(huán)流形成促進(jìn)了對流雨帶發(fā)展；“羅莎”臺風(fēng)外圍北側(cè)偏東氣流為雨帶提供有利水汽輸送。登陸時刻雨強(qiáng)減弱發(fā)生在南壓高壓、副熱帶高壓及“羅莎”北側(cè)偏東風(fēng)減弱背景下。雨強(qiáng)變化與水汽通量散度呈正相關(guān)，與垂直風(fēng)切變呈反相關(guān)，整層可降水量增大相對降水率峰值有6 h左右提前量。

摘要:利用NCL濾波方法將NCEP提供的FNL風(fēng)場資料分離出天氣尺度，準(zhǔn)雙周振蕩（QBWO，Quasi-Biweekly Oscillation）和熱帶季節(jié)內(nèi)振蕩（MJO，Madden-Julian Oscillation）環(huán)流場，研究不同時間尺度環(huán)流對臺風(fēng)“天鵝”（1515）突變路徑的影響。臺風(fēng)路徑的特征能夠分3個階段，其中第二階段臺風(fēng)發(fā)生突然轉(zhuǎn)折。第一階段，天氣尺度上臺風(fēng)東側(cè)的反氣旋和QBWO環(huán)流場中的波列共同引導(dǎo)臺風(fēng)向西偏北方向運(yùn)動，而MJO環(huán)流場中的引導(dǎo)氣流作用較?。坏诙A段，天氣尺度上臺風(fēng)東側(cè)的反氣旋和低頻環(huán)流場中臺風(fēng)附近的氣旋共同促進(jìn)了“天鵝”近90°的突然轉(zhuǎn)向，其中，高、低頻分量分別促使臺風(fēng)突然向北、向東轉(zhuǎn)向；第三階段，天氣尺度上的氣旋與反氣旋、QBWO環(huán)流場中的反氣旋以及MJO環(huán)流場中的脊共同引導(dǎo)“天鵝”向東北方向運(yùn)動，其中MJO環(huán)流場中氣旋附近的偏東風(fēng)促使“天鵝”向西運(yùn)動，但由于它被天氣尺度上強(qiáng)烈的偏西風(fēng)所抵消，故“天鵝”仍向東運(yùn)動。

摘要:利用2013—2017年6—8月FY-2E和FY-2G地球靜止衛(wèi)星相當(dāng)黑體溫度（Black Body Temperature，TBB）資料、NCEP/NCAR再分析資料，對我國夏季東北冷渦下東北地區(qū)MCS的分布和活動特征進(jìn)行了統(tǒng)計分析，結(jié)果表明：（1） MCS的活動具有明顯的月際變化和日變化特征，6月對流活動最活躍。MCS的主要移向是東、東北和東南，平均移動距離3.99個經(jīng)緯距。（2） MCS成熟時刻的面積、偏心率和生命史均小于江淮地區(qū)以及中國中東部，云頂高度低于江淮地區(qū)，整個生命史表現(xiàn)出發(fā)展快消亡慢的特征，與江淮地區(qū)相反。（3）基于MCS的定義得到的Z標(biāo)準(zhǔn)，對2016—2017年的MCS作了統(tǒng)計分析并與J標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計得到的MCS進(jìn)行對比，得出，兩種定義下的MCS環(huán)境場特征基本一致，主要表現(xiàn)為MCS多生成于500 hPa槽前和槽后，對流層高層MCS位于雙急流之間靠近北支急流的輻散區(qū)，南側(cè)急流高度在200 hPa，北側(cè)的急流高度在250 hPa。低層，位于低空急流左側(cè)，低渦南側(cè)、東南側(cè)，有較強(qiáng)的水汽和動量輸送。槽前生成的MCS南側(cè)中層存在垂直反環(huán)流向MCS輸送干暖空氣與位渦，槽后生成的MCS兩側(cè)均有大值位渦向其輸送，同時北側(cè)冷干空氣的輸送使鋒區(qū)及上升運(yùn)動加強(qiáng)，更有利于MCS的形成。（4）兩種標(biāo)準(zhǔn)下的MCS造成的降水明顯不同，在統(tǒng)計強(qiáng)降水方面Z標(biāo)準(zhǔn)要優(yōu)于J標(biāo)準(zhǔn)。由于Z標(biāo)準(zhǔn)空間與時間尺度較小，統(tǒng)計得到的MCS較多；但同時會遺漏部分相對弱的MCS。

摘要:利用西南三省一市1980—2017年逐日降水資料，采用主成分及旋轉(zhuǎn)主成分分析，對西南雨季降水的空間異常特征進(jìn)行了研究，并在分區(qū)的基礎(chǔ)上，探討了各區(qū)降水的時間演變特征，最后運(yùn)用均生函數(shù)建立預(yù)測模型，進(jìn)行預(yù)報試驗(yàn)。結(jié)果表明：西南地區(qū)雨季降水空間差異大，具體可分為6區(qū)；各區(qū)雨季降水量的時間演變均具有顯著年際、年代際變化特征，且近年來西南大部分地區(qū)雨季降水量減少、降水異常偏少年出現(xiàn)的頻次增多；預(yù)報模型對于雨季降水的擬合和預(yù)測效果均較好。

摘要:利用2013年6月29日—7月2日期間逐6 h的NCEP 0.5°×0.5°全球預(yù)報場再分析GFS （Global Forecast System）資料，對一次引發(fā)特大暴雨的西南低渦和高原低渦耦合貫通加強(qiáng)過程進(jìn)行動力診斷分析，結(jié)果表明：西南低渦和高原低渦耦合區(qū)上方在不同階段均維持正渦度柱，呈現(xiàn)低空輻合和高空輻散的特征，并伴有強(qiáng)烈上升運(yùn)動。垂直運(yùn)動在耦合開始階段最強(qiáng)，正渦度柱在耦合強(qiáng)盛階段顯著增強(qiáng)，高原低渦和西南低渦耦合貫通后，改變了渦度的垂直特征。西南低渦發(fā)展維持的渦動動能主要源于水平通量散度項和渦動動能制造項，摩擦耗散項和垂直通量散度項是其主要消耗項。高原低渦發(fā)展維持的渦動動能主要源于垂直通量散度項和區(qū)域平均動能與渦動動能之間的轉(zhuǎn)換項，渦動動能制造項出現(xiàn)負(fù)值是其渦動動能減弱的主要原因。耦合期間強(qiáng)烈垂直運(yùn)動將西南低渦的渦動動能向高原低渦輸送，西南低渦對高原低渦發(fā)展維持有重要動力作用。

摘要:利用WRF中尺度模式對2018年7月26日發(fā)生在浙中北的一次超級單體雹暴過程進(jìn)行數(shù)值研究，結(jié)合自動站資料，天氣雷達(dá)資料、NCEP再分析資料等分析冰雹天氣發(fā)生的環(huán)流背景，冰雹云的雷達(dá)回波和流場結(jié)構(gòu)特征，并探究冰雹形成的物理機(jī)制。結(jié)果表明：此次強(qiáng)對流天氣是在高層?xùn)|風(fēng)波環(huán)流背景下，由地面輻合線觸發(fā)的超級單體雹暴過程。雹暴發(fā)生在強(qiáng)的對流有效位能、上干下濕的層結(jié)和弱垂直風(fēng)切變的環(huán)境場中。模擬試驗(yàn)成功地模擬出了雹暴云團(tuán)的發(fā)展演變過程。0℃層位于5 km的高度，-20℃層位于8.5 km的高度，且超過40 dBZ的強(qiáng)回波向上擴(kuò)展至-20℃層以上，有利于冰雹的生長。雹云發(fā)展旺盛時呈現(xiàn)典型的低層輻合、高層輻散特征。雹云右側(cè)出現(xiàn)懸垂回波和有界弱回波區(qū)。雹云中存在大量的過冷云水，冰雹粒子的核心生長區(qū)位于0℃層和-20℃層之間，主要由霰粒子轉(zhuǎn)化而成，并通過不斷碰并過冷云水和過冷雨水增長。

摘要:為提高單部雷達(dá)與多部雷達(dá)組網(wǎng)探測降水的精度，對地基雷達(dá)進(jìn)行了一致性定標(biāo)。星載雷達(dá)作為標(biāo)準(zhǔn)參考源已應(yīng)用于S波段天氣雷達(dá)的一致性定標(biāo)，但對于C波段天氣雷達(dá)的適用性仍有待研究。為此，本文選擇了位于較高緯度的蘭州C波段業(yè)務(wù)雷達(dá)，設(shè)計了以星載雷達(dá)標(biāo)定C波段雷達(dá)的方法。通過對兩個降水個例進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)：定標(biāo)后的C波段雷達(dá)回波強(qiáng)度和降水反演精度均有一定改善。說明采用星載雷達(dá)對C波段雷達(dá)進(jìn)行定標(biāo)也是可行的，這有利于解決西部地區(qū)地基雷達(dá)組網(wǎng)探測的一致性定標(biāo)難題，展現(xiàn)了良好的應(yīng)用前景。

摘要:沿海地區(qū)的風(fēng)速在海陸交界處變化極為復(fù)雜，其風(fēng)速規(guī)律研究對近海風(fēng)電場的發(fā)展有著極為重要的作用。本文采用江蘇沿海40 km范圍內(nèi)38個觀測站的2009年7月1日—2011年6月30日近2 a的平均風(fēng)速實(shí)測資料，利用旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)（REOF）對沿海平均風(fēng)速開展主分量特征分析，進(jìn)而將江蘇沿海地區(qū)劃分為南北兩個區(qū)域，開展江蘇沿海風(fēng)速衰減規(guī)律分析，風(fēng)速隨沿海向內(nèi)陸呈現(xiàn)e指數(shù)衰減特征。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建了江蘇沿海南北兩個區(qū)域的平均風(fēng)速在空間上的分布方程，并開展了擬合精度檢驗(yàn)和可靠性分析。研究結(jié)果表明海陸地形影響的范圍大小與海岸線上的風(fēng)速并非完全成正相關(guān)的關(guān)系而存在臨界值，南區(qū)、北區(qū)風(fēng)速臨界值分別為18.2 m·s^-1和14.6 m·s^-1。

摘要:利用CIMSS/MIMIC資料、雷達(dá)資料、國家氣象中心臺風(fēng)定位定強(qiáng)資料，通過集成微波圖像判斷臺風(fēng)雙眼墻形成，分析“利奇馬”長達(dá)33.5 h的雙眼墻結(jié)構(gòu)特征。結(jié)果表明：（1）受宮古島附近島嶼地形影響和螺旋環(huán)流結(jié)構(gòu)調(diào)整，內(nèi)外眼墻對流出現(xiàn)兩次偏移；（2）當(dāng)臺風(fēng)強(qiáng)度較強(qiáng)且穩(wěn)定時，內(nèi)眼墻環(huán)流的偏移不會引起臺風(fēng)強(qiáng)度的變化，反而因臺風(fēng)強(qiáng)度穩(wěn)定使內(nèi)眼墻環(huán)流重新組織；（3）雷達(dá)回波顯示內(nèi)眼墻有3 h周期的生消發(fā)展過程，非對稱摩擦效應(yīng)決定了內(nèi)外眼墻之間的對流交換主要發(fā)生在moat區(qū)西北部。

摘要:針對海洋區(qū)域尤其遠(yuǎn)海缺乏探空資料，且常用的Bevis經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ驮诤^(qū)存在模型系統(tǒng)誤差的問題，研究基于ERA-Interim再分析資料構(gòu)建海洋區(qū)域E-T_m回歸模型。利用不同時間的ERA-Interim數(shù)據(jù)及近海探空資料，對E-T_m回歸模型的擬合效果及預(yù)報能力進(jìn)行檢驗(yàn)，并與常規(guī)T_m獲取方法進(jìn)行比較，結(jié)果表明，E-T_m回歸模型擬合效果較好，相比Bevis經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，其預(yù)報穩(wěn)定性及精度更高；在典型海區(qū)與基于探空資料建立的本地化模型進(jìn)行了預(yù)報精度的比較，結(jié)果表明，2.5°×2.5°分辨率的E-T_m模型與探空資料建立的本地化模型精度相當(dāng)，可以在無法建立探空站的海域進(jìn)行使用，僅存在1%的平均轉(zhuǎn)換誤差。

摘要:自動氣象站位置信息是準(zhǔn)確應(yīng)用觀測數(shù)據(jù)的前提，但受多種因素影響部分測站位置信息不準(zhǔn)確客觀存在。依據(jù)氣象站位置信息的特點(diǎn)，設(shè)計了一套適用于觀測數(shù)據(jù)中氣象站位置信息檢驗(yàn)評估的方法和流程，對2018年1月全國62 162個氣象站逐小時觀測數(shù)據(jù)中經(jīng)緯度和海拔高度進(jìn)行了檢驗(yàn)。結(jié)果表明：（1）位置信息出現(xiàn)疑誤的站點(diǎn)均為區(qū)域站；（2）位置信息的站點(diǎn)疑誤率為4.8%，且海拔高度出現(xiàn)疑誤的概率大于經(jīng)緯度，海拔高度和經(jīng)緯度的站點(diǎn)疑誤率分別為4.2%和1.3%；（3）隨時間變化異常是位置信息疑誤的主要表現(xiàn)形式，經(jīng)緯度和海拔高度時間一致性檢查的方法檢出率分別為94.9%和74.5%。最后，依托MDOS建立了自動氣象站位置信息綜合監(jiān)視流程，降低了位置信息疑誤對后端應(yīng)用的影響。

摘要:基于西安市2010—2013年逐日最大電力負(fù)荷和同期的氣象資料，分析了日最大電力負(fù)荷的變化規(guī)律，利用最小二乘法，除去日最大負(fù)荷的節(jié)假日效應(yīng)和周末效應(yīng)后，將氣象負(fù)荷從日最大電力負(fù)荷中分離出來，建立西安氣象負(fù)荷率與氣溫、相對濕度、總云量、降水量、風(fēng)速的相關(guān)關(guān)系，并基于2010—2012年的11月—次年2月和6—8月的資料，分別采用逐步回歸、多元線性回歸和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立最大氣象負(fù)荷和主要?dú)庀笥绊懸蜃又g的預(yù)報模型，將2013年對應(yīng)時間的日最大氣象負(fù)荷率作為預(yù)報效果的獨(dú)立樣本檢驗(yàn)。結(jié)果顯示：2010—2013年西安的日最大電荷存在明顯的增長趨勢，且存在明顯的周末效應(yīng)和節(jié)假日效應(yīng)；氣溫是影響氣象負(fù)荷率的最顯著因子，引入溫濕指數(shù)（THI）的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對氣象負(fù)荷率的擬合和預(yù)測效果最優(yōu)。