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摘要:隨著計(jì)算能力的提升,臺(tái)風(fēng)數(shù)值模擬大量采用了大渦尺度模擬,其水平分辨率已達(dá)到數(shù)10 m的量級(jí),而垂直分辨率提升不大,其問題是數(shù)值模式的垂直分辨率對(duì)臺(tái)風(fēng)大渦模擬的影響如何?因此,本文利用WRF(Weather Research and Forecasting)模式開展理想臺(tái)風(fēng)模擬,在不同的模式垂直層次(42,69和90層)情況下,研究并討論數(shù)值模式垂直分辨率對(duì)臺(tái)風(fēng)大渦模擬的影響。結(jié)果表明,42層的垂直分辨率明顯不足,而69層和90層的垂直分辨率則都能模擬出細(xì)致的臺(tái)風(fēng)邊界層小尺度結(jié)構(gòu),龍卷尺度渦旋出現(xiàn)較多。與69層試驗(yàn)相比,90層試驗(yàn)?zāi)M的臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度要弱、龍卷尺度渦旋數(shù)量要少,但模擬的臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度更穩(wěn)定,模擬的小尺度渦旋也更精細(xì)。

摘要:利用歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心的ERA-Interim再分析資料驅(qū)動(dòng)CWRF模式對(duì)1982-2016年中國(guó)近海的熱帶氣旋活動(dòng)進(jìn)行了模擬,分析了CWRF對(duì)熱帶氣旋頻數(shù)季節(jié)、年際變化和路徑的模擬能力,并探討了環(huán)境場(chǎng)模擬對(duì)熱帶氣旋模擬的影響。結(jié)果表明:CWRF能夠合理模擬熱帶氣旋頻數(shù)的季節(jié)和年際變化,但模擬的頻數(shù)較觀測(cè)總體偏低,季節(jié)變化模擬總體優(yōu)于年際變化的模擬;模式基本上能模擬出熱帶氣旋路徑密度的空間分布,但CWRF明顯總體低估了氣旋路徑密度。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),模式模擬的環(huán)境場(chǎng)對(duì)模擬結(jié)果具有十分重要的影響。850 hPa氣旋性與反氣旋性環(huán)流異常對(duì)熱帶氣旋頻數(shù)影響顯著;200 hPa反氣旋性環(huán)流異常與東亞西風(fēng)急流對(duì)熱帶氣旋路徑影響較大;副高會(huì)影響洋面對(duì)流運(yùn)動(dòng)從而影響熱帶氣旋頻數(shù),其南側(cè)偏東風(fēng)則會(huì)影響熱帶氣旋路徑;垂直風(fēng)切變偏小,在不同緯度對(duì)熱帶氣旋的影響是不同的。

摘要:利用1945-2018年美國(guó)聯(lián)合臺(tái)風(fēng)警報(bào)中心JTWC臺(tái)風(fēng)最佳路徑資料,定義并系統(tǒng)分析了西北太平洋多臺(tái)風(fēng)事件時(shí)空分布?xì)夂蛱卣骱涂赡苄纬蓹C(jī)制。結(jié)果表明:西北太平洋多臺(tái)風(fēng)事件(MTYE)主要發(fā)生在7-10月,其生成源地關(guān)鍵區(qū)位于西北太平洋135°~180°E的12°N附近。相對(duì)于單獨(dú)發(fā)生的臺(tái)風(fēng),多臺(tái)風(fēng)事件的臺(tái)風(fēng)平均強(qiáng)度更強(qiáng)、生命期更長(zhǎng)。多臺(tái)風(fēng)事件的臺(tái)風(fēng)頻數(shù)占總臺(tái)風(fēng)頻數(shù)的比例以年際變率為主,并有一定的增長(zhǎng)趨勢(shì)。多臺(tái)風(fēng)事件強(qiáng)年對(duì)應(yīng)于中東太平洋熱帶和北半球副熱帶海溫顯著增暖,通過Gill型Rossby波響應(yīng)和Walker環(huán)流異常,在西北太平洋產(chǎn)生大氣低層相對(duì)渦度正異常、中層相對(duì)濕度正異常和垂直東風(fēng)切變異常,為多臺(tái)風(fēng)的生成提供了重要的氣候背景,季節(jié)內(nèi)多時(shí)間尺度瞬變渦旋動(dòng)能的增強(qiáng)也有重要貢獻(xiàn)。

摘要:首先利用CFSR再分析數(shù)據(jù),分析了東亞夏季平均環(huán)流結(jié)構(gòu)及瞬變渦旋活動(dòng)特征,再通過WRF模式設(shè)計(jì)控制性試驗(yàn)和敏感性試驗(yàn)分別模擬受到/不受到來自北邊界中緯度瞬變渦旋活動(dòng)影響的東亞夏季環(huán)流和降水,通過兩組試驗(yàn)對(duì)比揭示了瞬變渦旋活動(dòng)對(duì)東亞夏季平均環(huán)流和降水的貢獻(xiàn)。結(jié)果表明,中緯度瞬變渦旋活動(dòng)可以通過系統(tǒng)性的輸送動(dòng)量、熱量、水汽和渦度來改變背景場(chǎng),從而影響夏季平均環(huán)流和降水。當(dāng)中緯度瞬變渦旋活動(dòng)大幅度減弱時(shí),其產(chǎn)生的向極動(dòng)量、熱量和水汽輸送也顯著減弱。一方面向北熱量和水汽輸送的減少使東亞東部大陸上低層的平均溫度和水汽增加,為降水提供了環(huán)流不穩(wěn)定條件和水汽條件,另一方面瞬變渦旋的動(dòng)力輸送變化在環(huán)流場(chǎng)上形成相當(dāng)正壓結(jié)構(gòu)響應(yīng),整個(gè)中國(guó)東部地區(qū)受強(qiáng)西南風(fēng)控制,東亞夏季風(fēng)增強(qiáng)并推進(jìn)到更北的區(qū)域。這兩個(gè)因素的共同作用使我國(guó)北部地區(qū)和華南地區(qū)產(chǎn)生了水汽輻合和對(duì)流增強(qiáng),導(dǎo)致該地區(qū)降水的增強(qiáng)。

摘要:基于中國(guó)區(qū)域地面降水格點(diǎn)日值數(shù)據(jù)集,對(duì)比國(guó)家氣候中心業(yè)務(wù)暴雨指數(shù)和區(qū)域極端強(qiáng)度-持續(xù)時(shí)間綜合(Region-Extreme-Intensity-Duration,REID)指數(shù)識(shí)別區(qū)域極端降水事件方法,給出了中國(guó)5個(gè)區(qū)域極端降水事件(Regional Extreme Precipitation, REP)的頻數(shù)、強(qiáng)度、影響面積以及持續(xù)時(shí)間統(tǒng)計(jì)規(guī)律及變化特征,探討了兩種方法識(shí)別結(jié)果存在的差異。結(jié)果表明:(1)兩種方法識(shí)別持續(xù)時(shí)間為1~2 d,影響面積為200 000 km²左右的極端降水事件統(tǒng)計(jì)、氣候特征相近。(2)REID法能客觀識(shí)別華南和長(zhǎng)江流域地區(qū)3 d以上的持續(xù)性REP,業(yè)務(wù)法會(huì)將其分割為多次降水過程。此外,REID法無(wú)日降水閾值,適用于監(jiān)測(cè)日降水量小于50 mm的極端降水事件。再者,REID法可識(shí)別較小尺度REP,而業(yè)務(wù)法因降水主觀比例的限制導(dǎo)致對(duì)此的監(jiān)測(cè)存在不足。(3)業(yè)務(wù)法每日確定降水中心,有利于識(shí)別降水中心移動(dòng)較快的極端降水事件。此外,REID法所識(shí)別的極端區(qū)域一般小于業(yè)務(wù)法基于50 mm的極端區(qū)域。在極端降水監(jiān)測(cè)中,兩種方法相互協(xié)作,取長(zhǎng)補(bǔ)短,可以有效提高區(qū)域水災(zāi)預(yù)警預(yù)防能力。

摘要:基于熱應(yīng)激指數(shù),利用1961-2016年全國(guó)1 814個(gè)氣象站的日平均氣溫和相對(duì)濕度資料以及NCEP/NCAR再分析資料,分析了我國(guó)北方地區(qū)極端熱應(yīng)激年際變化特征及可能影響因子。結(jié)果表明,北方地區(qū)極端熱應(yīng)激事件的年際變化在1990年左右發(fā)生了年代際轉(zhuǎn)折,1990年之前極端熱應(yīng)激事件頻次的年際變化相對(duì)較小,其年際變化主要受到歐亞遙相關(guān)型、南極濤動(dòng)和東亞太平洋遙相關(guān)型共同影響,而1990年之后極端熱應(yīng)激頻次的年際變化顯著增強(qiáng),其變化則主要受東亞太平洋遙相關(guān)型的影響。

摘要:針對(duì)氣候系統(tǒng)的非線性特征導(dǎo)致預(yù)測(cè)/預(yù)警氣候突變困難的問題,本文從氣候系統(tǒng)的長(zhǎng)程相關(guān)性出發(fā),利用零維氣候模型和兩個(gè)折疊模型,研究了在一個(gè)動(dòng)力系統(tǒng)緩慢趨近其臨界翻轉(zhuǎn)點(diǎn)的過程中,系統(tǒng)的長(zhǎng)程相關(guān)是否有某種一般性變化規(guī)律。結(jié)果顯示,3個(gè)不同分岔模型在趨近其自身臨界翻轉(zhuǎn)點(diǎn)的過程中,表征系統(tǒng)長(zhǎng)程相關(guān)性的Hurst指數(shù)均呈持續(xù)增大趨勢(shì)(顯著性水平α=0.05),表明監(jiān)測(cè)和檢測(cè)氣候系統(tǒng)長(zhǎng)程相關(guān)性的變化可為氣候系統(tǒng)翻轉(zhuǎn)點(diǎn)的預(yù)警提供有利信息。

摘要:本文采用RBLM-chem模式,利用杭州市高分辨率城市建筑等資料,定量分析城市動(dòng)力效應(yīng)、熱力效應(yīng)以及城市植被、人為熱對(duì)SO₂、NO₂、O₃、PM_2.5等主要污染物濃度的影響。結(jié)果表明,城市化過程使得大部分城區(qū)溫度上升約1℃,相對(duì)濕度下降約6%,風(fēng)速下降約0.8 m·s^-1,湍流動(dòng)能增強(qiáng)約0.03 m²·s^-2。城市動(dòng)力效應(yīng)主要通過降低城市風(fēng)速,使得城區(qū)污染物濃度升高,SO₂濃度有近5 μg·m^-3的上升,PM_2.5、O₃濃度也有近15 μg·m^-3的上升。城市熱力效應(yīng)主要通過熱島環(huán)流使城區(qū)污染物向上輸送,令地面污染物濃度降低,在城市大部分區(qū)域PM_2.5都有大約10 μg·m^-3的濃度下降。城市動(dòng)力效應(yīng)大于熱力效應(yīng),城市的總體作用是使污染物濃度升高。城市下墊面使污染物濃度上升的另外一個(gè)機(jī)制是代替了自然有植被的下墊面,使污染物干沉降速度下降,但這一作用小于動(dòng)力學(xué)效應(yīng)。另一方面,人為熱對(duì)城市主要污染物濃度都起著減小的作用,其中SO₂、NO₂、O₃、PM_2.5濃度降幅分別在2.5、3.0、6.0、10.0 μg·m^-3左右。城市植被可以顯著增加污染物干沉降速度,使主要污染物SO₂、NO₂、O₃和PM_2.5的干沉降速度分別上升0.1、0.1、0.03、0.06 m·s^-1左右,相應(yīng)地使上述污染物濃度分別下降2.5、6.0、4.0、6.0 μg·m^-3左右。

摘要:針對(duì)FY-4A衛(wèi)星降水反演產(chǎn)品GPM-SCaMPR中的誤差,提出臺(tái)風(fēng)區(qū)域降水云團(tuán)移動(dòng)速度的計(jì)算方法并用于誤差改進(jìn),以全球降水觀測(cè)計(jì)劃(Global Precipitation Mission,GPM)的IMERG(the Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM)降水產(chǎn)品為參照、以臺(tái)風(fēng)"羅莎"、"利奇馬"和"白鹿"降水反演為例進(jìn)行誤差影響研究。結(jié)果表明,其誤差隨降水云團(tuán)移動(dòng)速度的增大而增大,降水率均方根誤差(Root Mean Square Error,RMSE)在臺(tái)風(fēng)成熟階段比其他階段大20%左右,在衰亡階段最小。采用GPM/IMERG降水產(chǎn)品作校準(zhǔn)數(shù)據(jù),對(duì)3個(gè)臺(tái)風(fēng)初期、成熟和衰亡階段的降水反演結(jié)果進(jìn)行誤差訂正,臺(tái)風(fēng)"羅莎"初期、成熟及衰亡階段訂正后的降水率RMSE由5.81、7.07、5.51 mm·h^-1減小到5.54、6.16、5.27 mm·h^-1(分別減小0.27、0.91、0.24 mm·h^-1)。

摘要:為了深入認(rèn)識(shí)全球四維變分同化系統(tǒng)(Global Regional Assimilation and Prediction System Four-Dimensional Variational, GRAPES 4DVAR)分析場(chǎng)質(zhì)量,利用2019年3月1日至2020年2月29日GRAPES 4DVAR 7層等壓面的高度、溫度、緯向和經(jīng)向風(fēng)等4個(gè)要素的分析場(chǎng)及同期ERA5再分析場(chǎng)資料和探空觀測(cè)資料,基于Pearson相關(guān)系數(shù)、偏差統(tǒng)計(jì)和EOF分解等多種統(tǒng)計(jì)分析方法,對(duì)GRAPES 4DVAR分析場(chǎng)質(zhì)量進(jìn)行了評(píng)估。結(jié)果表明:(1)GRAPES 4DVAR各要素分析場(chǎng)與ERA5再分析場(chǎng)具有顯著的正相關(guān)(相關(guān)系數(shù)均通過α=0.01顯著性水平檢驗(yàn)),其中高度場(chǎng)和溫度場(chǎng)的相關(guān)系數(shù)大于0.99,風(fēng)場(chǎng)的相關(guān)系數(shù)大于0.85,GRAPES 4DVAR分析場(chǎng)和ERA5再分析場(chǎng)與探空觀測(cè)的均方根偏差值的大小及分布相似,表明GRAPES 4DVAR同化分析場(chǎng)具有較高的質(zhì)量,且北半球和南半球的分析質(zhì)量?jī)?yōu)于熱帶地區(qū);(2)GRAPES 4DVAR溫度和風(fēng)的分析場(chǎng)與ERA5再分析場(chǎng)在北半球和南半球的偏差存在較明顯的季節(jié)變化和空間變化,表現(xiàn)為夏半年偏差小于冬半年,中層偏差小于低層和高層,且在對(duì)流層低層(高層),南半球(熱帶地區(qū))的偏差大于北半球和熱帶地區(qū)(南半球);(3)不同要素分析偏差的特征顯示,溫度分析偏差主要出現(xiàn)在對(duì)流層低層,極大值區(qū)位于北極和南極地區(qū),而風(fēng)場(chǎng)分析偏差主要位于對(duì)流層中高層,極大值區(qū)主要分布于青藏高原、非洲大陸西部及北部、東太平洋及大西洋赤道附近區(qū)域。

摘要:與以往的區(qū)域氣候模式相比,對(duì)流允許區(qū)域氣候模式不再依賴于對(duì)流參數(shù)化方案,其精細(xì)的分辨率可以顯式表示深對(duì)流過程,在夏季對(duì)流降水的日變化和極端降水事件模擬等方面具有明顯增值能力,是區(qū)域氣候模擬的發(fā)展方向。對(duì)現(xiàn)有的對(duì)流允許尺度區(qū)域氣候模擬研究進(jìn)行了較為詳細(xì)的回顧和介紹,簡(jiǎn)述了對(duì)流允許尺度區(qū)域氣候模式中比較重要的物理過程及外部驅(qū)動(dòng)條件的影響,總結(jié)了以往對(duì)流允許尺度區(qū)域氣候模擬的研究成果以及當(dāng)下所面臨的挑戰(zhàn)和對(duì)未來的展望,以期對(duì)中國(guó)及東亞區(qū)域?qū)α髟试S區(qū)域氣候模擬的研究提供有益參考。諸多研究表明,對(duì)流允許區(qū)域氣候模擬作為一種有前景的氣候模式,可提供更加可靠的區(qū)域尺度的氣候信息。

摘要:基于1981-2016年江蘇省不同區(qū)域一季稻產(chǎn)量序列,計(jì)算站點(diǎn)尺度的氣溫、降水、日照適宜度以及綜合氣候適宜度,在此基礎(chǔ)上構(gòu)建基于氣候適宜指數(shù)的作物產(chǎn)量預(yù)報(bào)模型,開展不同空間尺度的一季稻產(chǎn)量精細(xì)化預(yù)報(bào)。同時(shí),以各主產(chǎn)地市、縣一季稻種植面積百分比為權(quán)重,加權(quán)集成省級(jí)產(chǎn)量,開展基于不同空間尺度一季稻產(chǎn)量序列的大區(qū)域尺度產(chǎn)量預(yù)測(cè)。結(jié)果表明:(1)江蘇省不同區(qū)域一季稻氣象產(chǎn)量與不同時(shí)段氣候適宜指數(shù)之間存在較高的相關(guān)性,基于氣候適宜指數(shù)的預(yù)報(bào)方法適用于江蘇省不同區(qū)域一季稻單產(chǎn)預(yù)報(bào)。(2)2012-2016年省級(jí)尺度模型預(yù)報(bào)平均準(zhǔn)確率高于97.5%,主產(chǎn)地市、縣模型平均預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率低于省級(jí)尺度預(yù)報(bào)模型,主產(chǎn)縣預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率年際間波動(dòng)較大,表明預(yù)報(bào)區(qū)域越小,預(yù)報(bào)的難度提升。(3)基于氣候適宜指數(shù)模型的江蘇省級(jí)、主產(chǎn)地市集成,主產(chǎn)縣集成模型預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率大部在95%以上,整體上看主產(chǎn)縣集成優(yōu)于主產(chǎn)地市集成,主產(chǎn)地市集成優(yōu)于省級(jí)尺度模型。由此,開展地市級(jí)和縣級(jí)尺度的精細(xì)化產(chǎn)量預(yù)報(bào)可提升省級(jí)尺度預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率,同時(shí)提高縣級(jí)作物產(chǎn)量預(yù)報(bào)能力。

摘要:為了更加科學(xué)地定量化評(píng)估臺(tái)風(fēng)氣象服務(wù)綜合效益,運(yùn)用改進(jìn)的逆推算法,結(jié)合層次分析法,綜合考慮臺(tái)風(fēng)的氣象服務(wù)水平、政府防災(zāi)減災(zāi)決策及組織能力、行業(yè)防臺(tái)減災(zāi)能力、公眾防臺(tái)減災(zāi)自救互救能力、防災(zāi)減災(zāi)成本和不可避免損失等因子,建立了臺(tái)風(fēng)氣象服務(wù)效益定量化評(píng)估模型。以2018年嚴(yán)重影響江蘇的18號(hào)臺(tái)風(fēng)"溫比亞"為例,設(shè)計(jì)了調(diào)查問卷,對(duì)評(píng)估模型各因子進(jìn)行了調(diào)查及評(píng)估計(jì)算,得到該臺(tái)風(fēng)氣象服務(wù)綜合效益值。結(jié)果表明:由于臺(tái)風(fēng)氣象服務(wù),取得綜合效益14.48億元,有效避免了40.9%的經(jīng)濟(jì)損失;評(píng)估方法較以往研究考慮因子更為全面,同時(shí)具有可操作性較強(qiáng)、符合氣象服務(wù)實(shí)際情況等特點(diǎn),可進(jìn)行業(yè)務(wù)化推廣;同時(shí)評(píng)估結(jié)果定量化評(píng)價(jià)了政府在防災(zāi)減災(zāi)中的決策作用和決策的宏觀效果、行業(yè)及公眾的防災(zāi)減災(zāi)能力等,可為政府制定防災(zāi)減災(zāi)策略、從而進(jìn)一步提升全社會(huì)防臺(tái)減災(zāi)能力提供參考依據(jù)。

摘要:運(yùn)用毫米波雷達(dá)結(jié)合地面觀測(cè)對(duì)2017年4月15-16日發(fā)生在寧波北部海域的大范圍大霧天氣過程進(jìn)行了分析。結(jié)果表明:毫米波雷達(dá)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)10 km左右的液態(tài)水系統(tǒng)、千米左右游離液態(tài)水團(tuán)和更小尺度的局地短時(shí)液態(tài)水團(tuán)等進(jìn)行有效監(jiān)測(cè)。10 km尺度的液態(tài)水系統(tǒng)過境使站點(diǎn)的能見度呈現(xiàn)深V型變化;未有液態(tài)水系統(tǒng)過境的站點(diǎn),在靠近液態(tài)水系統(tǒng)時(shí)也會(huì)出現(xiàn)能見度變化。千米尺度的游離液態(tài)水團(tuán)對(duì)能見度也有很強(qiáng)的影響,是造成無(wú)液態(tài)水系統(tǒng)過境時(shí)能見度急劇變化的主要原因之一。更小尺度的局地短時(shí)液態(tài)水團(tuán)的形成與局地其他因素關(guān)系緊密,不能單以雷達(dá)反射率來進(jìn)行分析。能見度的變化主要受毫米波雷達(dá)反射率相關(guān)因素和氣象要素兩者影響,約各占40%左右,毫米波雷達(dá)的應(yīng)用將未確定因素導(dǎo)致的能見度變化次數(shù)降低到了20%以下。