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摘要:基于2016年11月24日—12月23日南京市草場門站、鼓樓站和仙林站的強化試驗觀測資料，分析了城市和郊區(qū)主要大氣污染物的時空變化特征及其與氣象要素的相互關系。研究發(fā)現(xiàn)：觀測期間南京PM_2.5、PM₁₀、NO₂、O₃、CO、SO₂月均質量濃度分別為52.84~84.34 μg·m^-3、88.36~120.34 μg·m^-3、49.98~51.66 μg·m^-3、24.85~50.57 μg·m^-3、0.99~1.2 mg·m^-3和22.1~26.48 μg·m^-3；近地面，城市大氣污染物質量濃度高于郊區(qū)，其中城市O₃比郊區(qū)高61.0%；在城市地區(qū)，除NO₂和CO外，鼓樓站大氣污染物質量濃度高于草場門站，其中鼓樓站PM_2.5比草場門站高42.7%；PM_2.5小時質量濃度最大為210.93 μg·m^-3，重污染過程出現(xiàn)時風速較低、溫度較高，郊區(qū)PM₁₀、PM_2.5、NO₂質量濃度呈現(xiàn)高值時的最頻風向為南風，O₃和SO₂質量濃度呈現(xiàn)高值時的最頻風向分別為西風和西南風，所以郊區(qū)大氣污染受城市輸送影響。利用HYSPLIT模式研究發(fā)現(xiàn)12月4—8日和16—20日的污染氣團分別來自西部和北方地區(qū)，聚類分析發(fā)現(xiàn)12月影響南京市的污染氣團45%來自西部地區(qū)且移動速度較快，55%來自北方地區(qū)且移動速度較慢。由此可見，南京市冬季出現(xiàn)的大氣污染，其形成不僅與本地排放和局地氣象條件有關，而且西部和北方地區(qū)的遠距離輸送也會造成影響。

摘要:利用海氣耦合的全球氣候模式CSIRO-Mk3.6分析比較了全球和亞洲人為氣溶膠對東亞各季節(jié)氣候的不同影響。結果表明，全球和亞洲外人為氣溶膠使得東亞地區(qū)年平均地表溫度分別下降0.9℃和0.55℃。亞洲區(qū)域氣溶膠強迫決定了東亞近地面降溫的時空分布特征，而亞洲區(qū)域外氣溶膠進一步增強了我國北方夏季的近地面降溫。各個季節(jié)對流層中上層的降溫主要受區(qū)域外氣溶膠的影響，并引起東亞高空急流強度和位置的變化，造成夏季和秋季明顯的經(jīng)向環(huán)流異常。同時，亞洲氣溶膠影響各季節(jié)東亞低層環(huán)流場的響應，使得東亞陸地降水減少，而區(qū)域外氣溶膠則主要影響冬季中高緯度和夏、秋季南海地區(qū)的低層風場?？傮w上，亞洲區(qū)域內、外人為氣溶膠會增強我國冬、夏季風低層環(huán)流，并共同決定南海地區(qū)的降水變化。

摘要:利用WRF-Chem大氣化學模式，選擇2015年12月中旬發(fā)生在我國的大范圍空氣污染過程，在采用同樣化學方案條件下，針對模式中不同物理過程及其參數(shù)化方案開展了地面PM_2.5預報的敏感性試驗。結果表明：該模式能較好展示此次PM_2.5污染的演變過程，與實況也較接近，但對青海經(jīng)寧夏至內蒙的PM_2.5高值區(qū)出現(xiàn)了漏報現(xiàn)象，這可能是模式外邊界未對污染物做更新所致。對地面PM_2.5的預報，各物理過程的敏感度不同，邊界層（含近地面層）過程的影響要明顯大于積云對流及微物理過程的影響，不同的參數(shù)化方案會造成不同的預報誤差。邊界層過程QNSE和與其配套的近地面層方案的組合是預報的較佳組合；而TEMF和與其配套的組合以及ACM2和Pleim-X的組合則不佳。合理的物理過程參數(shù)化方案有助于提高PM_2.5預報質量。模式預報對排放源也有適應過程，其Spin-up時間較氣象要素長。

摘要:利用ERA-interim再分析資料和中國降水觀測數(shù)據(jù)，分析了夏季東亞副熱帶西風急流的季節(jié)內變化以及對我國降水的可能影響，結果表明：亞洲地區(qū)夏季200 hPa緯向風在空間上主要表現(xiàn)為南北振蕩和東西振蕩特征，在時間上具有10~40 d的周期；在低頻尺度（10~40 d）上，緯向風異常由西北先向東傳播，到達東亞地區(qū)后再向南傳播；伴隨低頻緯向風季節(jié)內演變，高原以北的急流中心向東和東南移動，急流軸也呈現(xiàn)南北振蕩的特征；降水異常對200 hPa風場低頻振蕩有顯著響應，在東亞地區(qū)，低頻緯向風與低頻降水南移，降水在黃淮地區(qū)出現(xiàn)，并逐漸移至長江及其以南地區(qū)；急流附近的低頻西（東）風異常在其南側形成負（正）切變渦度，對應我國東部地區(qū)位勢高度的升高（降低），使得南亞高壓東伸（西退），從而使我國東部雨帶的位置發(fā)生顯著變化。

摘要:基于中國氣象局公共氣象服務中心提供的降水預報資料，利用頻率匹配法和閾值法對2015年全年的降水預報進行偏差訂正并對訂正后的結果進行檢驗。結果表明：（1）偏差訂正可顯著減少集成系統(tǒng)降水預報的小雨空報現(xiàn)象，改善"有雨或無雨"的定性預報性能，提高集成系統(tǒng)的晴雨預報準確率。（2）訂正后降水量級大小更接近實況降水，并且集成系統(tǒng)預報的平均絕對誤差和面積偏差（干偏差或濕偏差）均有所降低。（3）偏差訂正對降水預報的改善程度與系統(tǒng)本身預報性能有關，系統(tǒng)本身預報誤差越大，訂正效果越好。

摘要:利用高時間分辨率熱帶海洋浮標站點觀測資料，分析熱帶區(qū)域海水溫度多時間尺度變化特征，研究海水溫度的日變化、季節(jié)變化和季節(jié)內變化。結果表明：熱帶海表面溫度（Sea Surface Temperature，SST）具有不對稱性的日變化特征。SST日較差與天氣狀況關系密切。有降水日的SST日平均值和幅度均低于無降水日，其不對稱性具有區(qū)域性差異。在不同ENSO位相年份下的SST日平均值和振幅變化具有區(qū)域性，太平洋西部（Western Pacific，WP）的平均值和振幅差距較小，太平洋東部（Eastern Pacific，EP）和印度洋（Indian Ocean，IO）區(qū)域在El Niño年的日平均值和振幅均大于La Niña年。SST隨季節(jié)變化具有區(qū)域性特征，WP區(qū)域SST的日平均溫度和振幅在秋季最大，冬季最小；而EP和IO區(qū)域的日平均溫度和振幅在春季最大，夏季最小。且SST日變化幅度隨季節(jié)變化顯著，主要受太陽短波輻射、降水和風速隨季節(jié)變化的調制。此外，在季節(jié)內振蕩時間尺度上，海水溫度在200 m深度內隨時間呈周期性變化，海水溫度出現(xiàn)最大變率的中心位于100~150 m的深度范圍內。不同區(qū)域由于溫躍層深度不同，最大變率位置也有所差別。對海水溫度變化特征分析可以為海—氣耦合模式提供觀測依據(jù)，以便準確地評估模式對海水溫度的模擬效果。

摘要:采用天氣雷達徑向風場基數(shù)據(jù)，提取其所含數(shù)值特征定量信息，并構建幾種強對流指標。采用對區(qū)域流場特征表達能力良好的流函數(shù)與勢函數(shù)計算，并運用合適的邊界條件及計算處理方案，由泊松方程迭代求出滿足區(qū)域無輻散條件的特解，進一步通過逆運算重建徑向風場及運用交叉相關統(tǒng)計方法，檢驗重建效果，顯示由所用邊界處理方案解出的區(qū)域流函數(shù)與勢函數(shù)是收斂的，能夠清晰表達徑向風場特征。并運用徑向風數(shù)值信息以及它們與局地強對流的密切關系，構建區(qū)域強對流時空預警指標方程，依托預警指標，提供徑向風場分區(qū)精細化預警區(qū)位和時間演變狀態(tài)。根據(jù)局地暴雨的徑向風特征，運用矩陣轉換技術開發(fā)了徑向風輻合線客觀自動識別方法，可提供徑向風輻合線的具體地理位置，尺度大小，走向分布，覆蓋范圍以及動態(tài)追蹤等定量信息。進一步地將徑向風輻合線與徑向風定量信息背景場疊加，獲得直觀的精細化局地強對流中小尺度系統(tǒng)時空預報預警方法。

摘要:本文對基于徑向速度的光流法在實際應用中存在的誤差進行了分析，并提出了有效的改進方案。合成數(shù)據(jù)試驗結果表明：基于徑向速度的光流法在反演低仰角（小于2.5°）數(shù)據(jù)和包含非線性變化的實際風場時存在較大的誤差。在低仰角情況下，由于徑向速度在垂直方向的分量非常小，導致垂直速度的反演包含較大的計算誤差并影響水平速度的反演精度。而當實際風場存在較大非線性變化時（如鋒面、切變線等），算法中的局部約束條件被破壞，導致切變區(qū)域反演精度降低或出現(xiàn)奇異值。針對這兩種情況，本文提出了有效的改進算法。在低仰角情況下引入了簡化的約束方程，并加入了徑向速度一致性的約束條件來克服實際風場非線性帶來的誤差。通過理想數(shù)據(jù)試驗和實際個例的檢驗發(fā)現(xiàn)，改進后的算法可以有效地提高風場反演的精度和應用范圍。

摘要:與深水湖泊相比，太湖等淺水湖泊更容易發(fā)生富營養(yǎng)化和水資源危機，且對氣候變化的響應更為敏銳。本文利用氣候模式產(chǎn)品數(shù)據(jù)驅動CLM4-LISSS湖泊陸面過程模型，模擬分析未來（2010—2100年） RCP2.6、RCP4.5、以及RCP8.5不同溫室氣體排放情景下太湖蒸發(fā)量的變化特征及其影響因子。結果表明：（1） CLM4-LISSS模型湖表溫度的觀測值與模擬值的相關系數(shù)為0.94，均方根誤差為0.85℃，準確的湖表氣溫模擬使得通量的結果也比較準確，潛熱模擬與觀測的相關系數(shù)在0.78，均方根誤差為55.32 W·m^-2；（2）2010—2100年，三種不同溫室氣體排放情景下太湖蒸發(fā)都呈現(xiàn)增加的趨勢，但增量比例不同，RCP2.6，RCP4.5和RCP8.5情景下，蒸發(fā)量每10 a增加量分別為23.7 mm，29.2 mm和34.5 mm。蒸發(fā)量的增加速率隨著輻射強迫的增加而增大，其變化主要受風速與水汽壓差的乘積的影響。

摘要:準確獲取測站氣壓和溫度對GPS水汽反演至關重要。由于我國地域遼闊、經(jīng)濟和社會發(fā)展的差異較大，我國GPS氣象站網(wǎng)有部分站點未布設氣象傳感器，無法準確獲取測站的氣壓和溫度，其對測站上方水汽造成了較大影響。本文提出一種增加高度訂正的反距離加權法，并利用全國113個GNSS氣象站（包括25個實驗站點，88個插值站點）的連續(xù)3個月的氣象數(shù)據(jù)對該方法進行驗證。結果表明，內插得到的氣壓和溫度的均方差為1.53 hPa和1.18 K，平均偏差為0.94 hPa和0.82 K。精度隨著內插站點與實驗站點之間高差的增大，偏差隨之增大。最后將內插得到的氣壓和溫度應用于GPS水汽解算，并與GPT-2模型的精度對比。內插氣象數(shù)據(jù)得到的PWV （Precipitale Water Vapor）的均方差和平均偏差為0.59 mm和0.38 mm，精度明顯優(yōu)于GPT-2模型。

摘要:傳感器大氣頂層波段平均太陽輻照度（Band-Averaged Extraterrestrial Solar Irradiance，BAESI）是表觀反射率和星上輻亮度之間轉換的重要因子，為了針對FY-4A/AGRI有關通道較為準確地計算這一數(shù)值，分別以韓國COMS/GOCI、美國GEOS-16/ABI、日本Himawari-8/9/AHI傳感器為例，利用國際上常用的6條太陽光譜曲線與傳感器光譜響應函數(shù)參與計算BAESI，并與各傳感器BAESI標準值進行比較。結果表明，Kurucz計算結果平均絕對誤差與均方根誤差均最小，是最理想的太陽光譜曲線，此外，Kurucz計算值與各傳感器各波段BAESI標準值的最大偏差均小于4.5%，最大偏差百分比及對應波段分別為-2.39%（GOCI-band3）、1.49%（ABI-band6）、4.28%（AHI-08-band6）、4.42%（AHI-09-band6）。因此選擇Kurucz太陽光譜曲線參與計算FY-4A/AGRI傳感器各波段BAESI值，給出相應結果，并分析了計算值的不確定性，解決了將表觀反射率轉換為輻射亮度的困難。

摘要:隨著風廓線雷達技術的發(fā)展，高空風探測參量越來越多，數(shù)據(jù)精度不斷提高，探測能力得到了極大提升。評估風廓線雷達數(shù)據(jù)置信度是風廓線雷達應用中需要解決的重要問題。本文基于徑向數(shù)據(jù)和風場合成兩個階段，在風廓線雷達數(shù)據(jù)反演過程中形成數(shù)據(jù)置信度算法，并引入噪聲電平。同時，利用南京同站址風廓線雷達和探空1 a的資料進行匹配比對，對置信度算法性能進行評估，結果表明該置信度算法可行。將置信度算法植入風廓線雷達數(shù)據(jù)處理軟件中，能實時輸出含置信度的風廓線雷達產(chǎn)品數(shù)據(jù)，有利于預報人員合理使用置信度較高的風廓線雷達產(chǎn)品數(shù)據(jù)。對于置信度較差的產(chǎn)品數(shù)據(jù)進行分析，可有助于及時發(fā)現(xiàn)雷達的潛在故障。

摘要:毫米波測云雷達是一種重要的云遙感探測手段。為了獲得大功率探測能力，本文所用云雷達使用了脈沖壓縮技術和雙脈沖技術，但也因此會出現(xiàn)二次假回波和距離旁瓣假回波。本文研究了假回波對云雨探測的負面影響，分析了產(chǎn)生二次回波的原理，設計了區(qū)域回擴法結合余弦相似度計算的二次回波定量識別算法。個例分析表明算法有較好的識別能力。本文還為定性判斷距離旁瓣影響提供了一種簡便可行的途徑。研究結果可用于改善毫米波雷達的資料質量。

摘要:本文利用計算流體動力學（Computational Fluid Dynamics，CFD）方法對基于076B型強制通風防輻射罩的溫度傳感器進行流固耦合傳熱分析，計算不同太陽輻射強度、下墊面反射率、強制通風速度、氣象站海拔高度和下墊面長波輻射強度等影響因子條件下溫度傳感器的輻射誤差。為實現(xiàn)影響因子連續(xù)變化時能提供準確修正數(shù)據(jù)的目標，采用神經(jīng)網(wǎng)絡算法仿真值計算結果進行擬合，獲得輻射誤差訂正方程。結果表明，輻射誤差訂正方程的修正誤差在0.005℃以內。訂正后的氣溫觀測數(shù)據(jù)有望用于氣候變化研究和高精度天氣預報。

摘要:利用現(xiàn)場調查資料，結合多普勒天氣雷達、自動氣象站、閃電定位資料，對2019年6月29日發(fā)生在寶應縣的一次風災過程的強風類型和風災強度進行評估。結果表明：（1）本次被大風損壞的物體倒伏方向比較一致，沒有輻合狀特征，碎片散落范圍較小，符合直線型雷暴大風特征物的分布特征。從瓦片碎片分布和樹木折斷后倒伏的方向判斷，地面大風的風向主要為西南或偏南。對照EF等級標準估計產(chǎn)生風災時短時陣風最大風力為11級左右。（2）6月29日02時，地面氣旋從金湖進入寶應后向東偏北方向移動，在低壓中心附近由于氣壓梯度力產(chǎn)生了極大風速4~6級的旋轉風，風速較大的區(qū)域位于低壓中心南側，風向為西南風。閃電監(jiān)測資料顯示當時寶應境內雷電活動較弱，表明與之對應的對流風暴強度較弱，達不到形成龍卷風所需要的對流強度。（3）雷達資料分析表明該對流單體不具備超級單體回波結構特征，徑向速度也沒有識別出中氣旋和TVS。中層的徑向速度大值區(qū)下傳，在近地面產(chǎn)生強輻散氣流疊加在氣旋中心南側西南風上，增大了地面風速，因此，此次風災是由氣旋中心南側西南風與小尺度對流風暴導致的下沉出流疊加所形成的強風造成的。

摘要:降水對飛行的影響一直是航空氣象關注的重點。本文選取2017年6月10日02：30—18：00的一次強降水過程的雨滴譜觀測數(shù)據(jù)，分析了強降水時段雨強與能見度之間的相關關系發(fā)現(xiàn)，雨強與能見度呈明顯的負相關關系。通過計算平均雨滴譜的各種特征參量，各種粒子對雨強的貢獻情況，在雨強較小的區(qū)間主要為小粒子，而雨強越大，大粒子的貢獻逐漸顯現(xiàn)，在最大雨強的區(qū)間，出現(xiàn)了三峰形態(tài)，3種直徑粒子的高濃度對強降水不同階段的貢獻各不相同，對航班飛行的影響也存在差異。使用雨滴參數(shù)計算了雨滴對飛機撞擊力，分析各類飛機在強降水環(huán)境下的飛行受力均達到了10%的動力狀況；受力方面各機型在低值區(qū)接近一致，有大型機在高值區(qū)迅速增加的情況；同樣的雨強，小型機受到的力要遠小于大型機；各機性在水平方向上的受力情況均較垂直方向大一個量級。

摘要:基于重慶34個國家氣象站1981—2016年5 min，24 h至3 d的過程最大雨量共18個年極值降水序列，利用線性矩法計算6種常用概率分布函數(shù)的模型參數(shù)，通過備選最優(yōu)模型篩選法客觀選取各站各歷時極值降水的最優(yōu)概率模型，并將優(yōu)選結果應用于重慶不同歷時百年重現(xiàn)期降水的計算。結果表明：模型優(yōu)選方法得到的重慶各站不同歷時極值降水的最優(yōu)線型略有差異，廣義極值分布占比最大，三參數(shù)Weibull分布次之，三參數(shù)對數(shù)正態(tài)分布第三，皮爾遜Ⅲ型和Gumbel分布相當，指數(shù)分布最差。最優(yōu)線型計算的重慶不同歷時百年重現(xiàn)期降水的空間分布大值區(qū)由短歷時的點狀分布向長歷時的片狀分布轉變，渝東北的大值中心受地形影響不斷向北移動?；诰€性矩法的概率模型參數(shù)估計及客觀的線型優(yōu)選過程具有較強的可操作性和適應性，可應用于其他工程氣象參數(shù)的推算中。