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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(wèn)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(kāi)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(guò)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(guò)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(lái)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(guò)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(guò)系統(tǒng)性的輸送動(dòng)量、熱量、水汽和渦度來(lái)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?wèn)|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(guò)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(wèn)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(guò)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(guò)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(guò)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(guò)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(guò)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(guò)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(guò)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(guò)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(lái)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(kāi)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(kāi)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(kāi)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(wèn)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(guò)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(guò)境使站點(diǎn)的能見(jiàn)度呈現(xiàn)深V型變化;未有液態(tài)水系統(tǒng)過(guò)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(jiàn)度變化。千米尺度的游離液態(tài)水團(tuán)對(duì)能見(jiàn)度也有很強(qiáng)的影響,是造成無(wú)液態(tài)水系統(tǒng)過(guò)境時(shí)能見(jiàn)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(lái)進(jìn)行分析。能見(jiàn)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(jiàn)度變化次數(shù)降低到了20%以下。