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摘要:基于1960—2019年中國東北地區(qū)108個臺站逐日降水資料、JRA-55再分析資料和Hadley中心海溫數(shù)據(jù),分析了東北地區(qū)春季極端連續(xù)無雨日的年際變化特征及其與前冬北太平洋地區(qū)大氣環(huán)流和海表溫度的關(guān)系。研究表明,東北地區(qū)春季極端連續(xù)無雨日集中在3—4月。當(dāng)3—4月極端連續(xù)無雨日偏多時,貝加爾湖地區(qū)存在異常高壓,東北地區(qū)受偏北氣流影響,局地水汽輻散。進一步分析發(fā)現(xiàn),東北地區(qū)3—4月極端連續(xù)無雨日與前冬1—2月北太平洋地區(qū)偶極型海平面氣壓存在密切聯(lián)系。該大氣模態(tài)可以引起同期北太平洋海溫呈現(xiàn)出馬蹄形異常分布并持續(xù)到3—4月。在3—4月,海溫異?？梢酝ㄟ^改變北太平洋上空的經(jīng)向溫度梯度,引起東亞到北太平洋地區(qū)的西風(fēng)變化,進而有利于貝加爾湖地區(qū)出現(xiàn)異常高壓。另一方面,海溫異常還會增強北半球中緯度的波列活動,東傳的波列也可以增強貝加爾湖地區(qū)的高壓。上述異常環(huán)流為東北地區(qū)極端連續(xù)無雨日的增加提供了有利背景條件。留一交叉驗證結(jié)果顯示,前冬1—2月北太平洋地區(qū)偶極型海平面氣壓可作為東北春季極端連續(xù)無雨日的潛在預(yù)測因子。

摘要:2021年7月19—21日,鄭州地區(qū)出現(xiàn)了罕見的極端暴雨天氣,過程累計降水量達到了732 mm,引發(fā)了嚴(yán)重的城市內(nèi)澇,造成了巨大的人員和財產(chǎn)損失。利用國家級自動觀測站逐小時降水?dāng)?shù)據(jù)和歐洲中期天氣預(yù)報中心第五代大氣再分析資料(ERA-5)分析了鄭州地區(qū)"21.7"極端降水過程的降水特征以及其影響系統(tǒng)。結(jié)果表明:此次降水過程降水量大,持續(xù)時間長,強降水范圍集中在鄭州及周邊地區(qū),強降水時段集中在20日14時以后,其中鄭州站20日17時小時降水量達到了201.9 mm·h^-1,超過了歷史極值。降水過程中南亞高壓東移,鄭州位于200 hPa高空槽前,500 hPa副高加強西伸,與大陸高壓對峙,鄭州位于低壓區(qū)形成低空輻合高空輻散的高低空配置。鄭州低空850 hPa有東南急流發(fā)展,產(chǎn)生東風(fēng)切變線同時伴隨著地面輻合線影響鄭州地區(qū),東南急流也將西太平洋上的水汽輸送至暴雨區(qū),并在地形阻擋作用下在鄭州地區(qū)匯集。低空急流與強降水在時間上有明顯同步,急流在地形作用下產(chǎn)生的輻合抬升也在暴雨區(qū)形成強烈的垂直上升運動,對此次極端暴雨的產(chǎn)生和維持有明顯的影響。

摘要:基于1981—2018年內(nèi)蒙古地區(qū)103個地面氣象觀測站的逐日降水資料,運用趨勢分析方法,分析近38 a內(nèi)蒙古降水量、降水日數(shù)和降水強度的時空變化特征。結(jié)果表明,不同等級降水量和降水日數(shù)呈現(xiàn)弱減少趨勢,不同等級降水強度年際變化趨勢不明顯,但是濕潤區(qū)的各等級降水年際波動最大,干旱區(qū)的中雨強度年際波動明顯大于其他氣候區(qū)。各等級降水對總降水的貢獻率從大到小依次為小雨、中雨和大雨,但地區(qū)分布不均。各氣候區(qū)小雨日數(shù)貢獻率均在80%~90%,并且小雨量占比從內(nèi)蒙古東北部濕潤區(qū)到西北部的干旱區(qū)逐漸上升。內(nèi)蒙古各等級降水均呈現(xiàn)自東向西遞減的空間分布特征,其中降水量和降水日數(shù)的高值區(qū)主要分布在東北部地區(qū),降水強度的高值區(qū)主要分布在東南部地區(qū)。2010年以來,內(nèi)蒙古東北部和中部偏西地區(qū)的小雨等級的降水量和小雨日數(shù)減少,小雨等級的降水強度增加;在內(nèi)蒙古西北部各等級降水量和降水強度均增加,大雨等級的降水量、降水日數(shù)和降水強度的增加趨勢尤為顯著。

摘要:進入北極地區(qū)的氣旋在移動過程中往往伴有大風(fēng)、強降水等特征,對北極氣候變化有深刻的影響?；贜CEP2再分析資料,識別并跟蹤了北半球夏季(6—8月)從中緯度進入北極的溫帶氣旋,考察了其年際變化特征和影響因素。結(jié)果表明:1979—2019年夏季進入北極的溫帶氣旋共867個,其中消失在北極邊緣區(qū)域和中心區(qū)域的數(shù)量分別為688個和161個,且后者平均強度更大、平均持續(xù)時間更長。分區(qū)域研究發(fā)現(xiàn),夏季從陸地進入極區(qū)的氣旋個數(shù)較多,而從海洋進入極區(qū)的氣旋強度更大,活動更為劇烈。對進入北極的氣旋年際時間序列進行分析發(fā)現(xiàn),夏季進入北極的氣旋個數(shù)和強度均存在年際變率,其中氣旋個數(shù)的年際變率尤為顯著。氣旋個數(shù)年際變率主要周期為5 a,強度的主要周期約為2.7 a。進一步分析發(fā)現(xiàn),引導(dǎo)氣流是影響氣旋向北移動的重要因素。此外,夏季北大西洋氣旋強度與同期北大西洋濤動(North Atlantic Oscillation,NAO)指數(shù)存在較好相關(guān)。研究還表明,進入極區(qū)氣旋活動的年際變化受大氣斜壓不穩(wěn)定性的影響,在北太平洋地區(qū)區(qū)域平均的Eady增長率與氣旋個數(shù)和強度的相關(guān)性均最強,相關(guān)系數(shù)分別為0.4和0.5。

摘要:選取2015—2018年影響華東地區(qū)的13個臺風(fēng)個例,分析降水極端天氣指數(shù)EFI (Extreme Forecast Index)和SOT (Shift of Tails)與臺風(fēng)降水之間的統(tǒng)計關(guān)系。結(jié)果表明:EFI和SOT與降水氣候百分位之間存在明顯的正相關(guān)關(guān)系。EFI和SOT越大,強降水發(fā)生概率越高。隨著預(yù)報時效的增加,EFI和SOT指數(shù)對暴雨和大暴雨的預(yù)報效果逐漸變差。對于短期(72 h以內(nèi)的時效),EFI預(yù)報技巧優(yōu)于SOT,而隨著預(yù)報時效的延長,SOT的預(yù)報技巧逐漸接近并超過EFI。以TS評分最大為標(biāo)準(zhǔn)兼顧合理的預(yù)報偏差,得到兩種極端天氣指數(shù)不同預(yù)報時效、不同等級暴雨的預(yù)報閾值?？傮w而言,事件越極端,EFI和SOT的預(yù)報閾值越大,對于暴雨和大暴雨,EFI指數(shù)的預(yù)報閾值隨著預(yù)報時效的延長有減小趨勢,而SOT的預(yù)報閾值基本保持不變。在臺風(fēng)極端降水預(yù)報中,EFI和SOT可以作為EC定量降水預(yù)報的補充,有助于減少強降水的漏報,并提早發(fā)出預(yù)警信息。

摘要:通過對貴州省主汛期季節(jié)內(nèi)振蕩(Intra-Seasonal Oscillation,ISO)活躍年進行低頻對流場和降水的合成分析,確定了影響貴州主汛期ISO和降水的熱帶印度洋(Indian Ocean,IO)低頻對流關(guān)鍵區(qū)和南海(South China Sea,SCS)低頻對流關(guān)鍵區(qū),并利用MJO活動軌跡對貴州區(qū)域強降水過程開展了延伸期預(yù)報試驗。將貴州省主汛期ISO位相劃分為發(fā)展、峰值、減弱、抑制、谷值和恢復(fù)6個位相,發(fā)現(xiàn)貴州主汛期ISO活躍年的降水與本地區(qū)低頻對流具有較好的對應(yīng)關(guān)系,即在峰值位相時低頻對流最強、降水正異常強度最強;在谷值位相時低頻對流最弱、降水負(fù)異常強度最強。同時,熱帶和副熱帶低頻對流場在貴州主汛期ISO波動的第1、4位相、第2、5位相及第3、6位相均呈反位相特征。在熱帶印度洋低頻對流發(fā)展、并東傳的過程中,有兩條傳播路徑分別激發(fā)了孟加拉灣西南季風(fēng)ISO活躍和南海熱帶季風(fēng)ISO活躍共同影響貴州主汛期降水;在貴州主汛期有3個低頻對流活躍期,IO關(guān)鍵區(qū)和SCS關(guān)鍵區(qū)ISO都有3次提前的低頻對流加強。基于上述研究,分析MJO活動軌跡對貴州主汛期區(qū)域強降水過程的影響,發(fā)現(xiàn)熱帶印度洋MJO活動中心強度在貴州區(qū)域強降水過程發(fā)生前15 d~前3 d具有較好的持續(xù)性預(yù)報信號,提前9 d時正相關(guān)性最好。與延伸期預(yù)報業(yè)務(wù)規(guī)定的預(yù)報時段(未來11~30 d)相結(jié)合,通過確定貴州典型區(qū)域強降水過程發(fā)生前(提前量為10 d)至過程結(jié)束時段的MJO活動軌跡在歷年中的最相似時段,發(fā)現(xiàn)MJO活動中心軌跡和強度對貴州區(qū)域強降水過程的趨勢預(yù)報具有較好的指示意義。

摘要:El Niño衰減年西北太平洋熱帶氣旋(Tropical cyclone,TC)活動表現(xiàn)出多樣性,給TC活動的氣候預(yù)測帶來挑戰(zhàn)。采用美國聯(lián)合臺風(fēng)預(yù)警中心的熱帶氣旋最佳路徑數(shù)據(jù)和歐洲中期預(yù)報中心提供的ERA-5再分析資料,對1970—2018年的El Niño衰減年7—10月的西北太平洋TC生成頻數(shù)進行合成分析,發(fā)現(xiàn)其與氣候態(tài)沒有顯著的差異,但在單個年份,存在著較大的正、負(fù)異常。為此,將El Niño衰減年分為TC生成頻數(shù)偏少(負(fù)異常)和偏多(正異常)兩種情形,對比兩種情形的TC活動和大尺度環(huán)境要素特征。結(jié)果表明,TC生成頻數(shù)偏少的情形,TC生成頻數(shù)的異常減少主要發(fā)生在西北太平洋東部海域,即(15°~25°N,140°~150°E)和(5°~25°N,150°~170°E),與垂直風(fēng)切變增大、對流層中層相對濕度和低層絕對渦度減少有關(guān);TC生成頻數(shù)偏多的情形,TC生成頻數(shù)的異常增加主要發(fā)生在南海和菲律賓群島附近,即(15°~25°N,110°~120°E)和(5°~25°N,120°~130°E),對流層中層相對濕度增加的貢獻最大,其次是上升運動增強和絕對渦度增大;對比兩種情形發(fā)現(xiàn),TC生成頻數(shù)偏多的情形,廣東和福建沿岸的東南風(fēng)異常引導(dǎo)氣流有利于菲律賓群島附近生成的TC登陸中國大陸。

摘要:基于WRF v4.0模式,選擇Lin方案降水粒子(雨、雪和霰)譜截斷參數(shù)和霰密度,在對流尺度下對"7.20"華北特大暴雨進行參數(shù)擾動集合預(yù)報試驗。按照參數(shù)序列依次設(shè)置單/雙/多截斷參數(shù)組合、四參數(shù)組合和霰參數(shù)組合,對比分析其對降水和大氣變量的預(yù)報技巧,及擾動影響的敏感性。結(jié)果表明,四參數(shù)組合明顯降低了大暴雨空報概率,有效提升了500~925 hPa經(jīng)向風(fēng)和近地面溫度場的離散度技巧;隨組合中參數(shù)的增多,擾動對預(yù)報的整體影響依次增強,多截斷參數(shù)組合對中低層水汽場和近地面溫度的預(yù)報技巧均有所改善;其他組合存在離散度/降水預(yù)報負(fù)技巧等問題,四參數(shù)和多截斷參數(shù)組合是更好的對流尺度云微物理方案參數(shù)擾動選擇。

摘要:通過在野外觀測基地和能見度計量檢測實驗室開展的前散式和透射式能見度儀對比觀測試驗,獲取了能見度和其他氣象與環(huán)境要素的同步觀測數(shù)據(jù),分析了不同大氣環(huán)境條件下能見度測量值差異及其產(chǎn)生原因。結(jié)果表明:在能見度環(huán)境模擬艙內(nèi),兩種能見度儀的測量值具有較好的一致性,但在自然環(huán)境中,兩種能見度儀的測量值差異隨能見度上升而快速增大。在不同天氣現(xiàn)象出現(xiàn)時,前向散射儀與大氣透射儀的測量值比值(VIS_FS/VIS_T)規(guī)律性變化明顯,總體呈現(xiàn)隨能見度上升而增大的趨勢。無降水時,低濕情況下大氣顆粒物吸收作用明顯,透射能見度儀測量值遠(yuǎn)小于前散能見度儀測量值,兩者均隨PM_2.5質(zhì)量濃度的增加而下降,且其差異也隨之減小;高濕情況下大氣顆粒物的散射作用在大氣消光中占絕對優(yōu)勢,兩種能見度儀測量值趨近。

摘要:傳統(tǒng)的雨滴譜函數(shù)的擬合方法在不同的降水類型和不同分布函數(shù)下,可能存在擬合出來的雨滴譜函數(shù)與實際數(shù)據(jù)差異過大的情況,基于此問題,本文提出一種基于迭代重加權(quán)最小二乘法(Iterative Reweighed Least Square,IRLS)的雨滴譜函數(shù)擬合方法。利用Parsivel激光雨滴譜儀2019年7—10月在海南安定獲得的225組層狀云降水樣本和110組對流云降水樣本數(shù)據(jù)進行實驗,通過不斷更新權(quán)值,迭代計算,從而求出待估計參數(shù)。模擬結(jié)果表明了該方法應(yīng)用在不同降水類型和不同分布函數(shù)下,對比階矩法和最小二乘法得到的擬合優(yōu)度都是最接近1的。

摘要:為了更好地評價浙江省的氣候宜居性,采用氣象數(shù)據(jù)、地理數(shù)據(jù)和社會經(jīng)濟數(shù)據(jù),選取起伏地形下的人體舒適度指數(shù)作為氣候舒適度評價的指標(biāo),選取高溫、連陰雨和臺風(fēng)這3個災(zāi)害進行多災(zāi)種自然災(zāi)害綜合風(fēng)險評價,并將舒適度評價和災(zāi)害風(fēng)險評價的結(jié)果疊加,最終得到氣候宜居性分布結(jié)果。結(jié)果表明:浙江省大部分地區(qū)都處于氣候宜居性適宜區(qū),全省氣候宜居性以較高等級為主,特別是春季和秋季氣象災(zāi)害少,氣候尤為舒適。省內(nèi)氣候宜居性處于較高和高等級的區(qū)域集中分布在北部和中部偏西的平原地區(qū),東部沿海地區(qū)氣候宜居性尚可但須注意防范氣象災(zāi)害的發(fā)生。氣候宜居性適宜區(qū)整體上由西南部向東北逐漸遞增。

摘要:利用2019年江西省靖安森林試驗基地觀測資料,分析了靖安森林站空氣負(fù)離子濃度不同時間尺度的變化特征及其與氣象因子的相關(guān)性,以及不同天氣條件對其的影響。結(jié)果表明,靖安市年平均空氣負(fù)離子濃度為2 187個/cm³,其中夏季濃度最高為2 910個/cm³,秋季最低為1 756個/cm³。此外,濃度日變化特征也存在明顯的季節(jié)差異性,其中春夏秋冬四季峰值分別出現(xiàn)在10時(北京時,下同)、06時、09時、13時左右。日尺度上濃度與氣溫、降水、相對濕度均呈顯著的正相關(guān),月尺度上其與降水呈顯著正相關(guān)。雨天的濃度高于晴天,四個季節(jié)雨天峰值分別出現(xiàn)在開始降水的7~9 h、7~15 h、9 h、9~11 h后。當(dāng)降水量在0~10 mm時,降水對空氣負(fù)離子濃度沒有明顯作用,隨后濃度隨降水量增加而上升,當(dāng)出現(xiàn)暴雨天氣的時候,濃度反而呈現(xiàn)下降趨勢。

摘要:基于歐洲中期天氣預(yù)報中心(European Centre for Medium-range weather Forecasts,ECMWF)模式的預(yù)報數(shù)據(jù)和北京地區(qū)氣象站點的觀測數(shù)據(jù),使用兩種機器學(xué)習(xí)算法(線性回歸和梯度提升回歸樹)對站點的體感溫度進行誤差訂正,并采用均方根誤差(Root Mean Square Error,RMSE)對預(yù)報效果進行評估,進一步與傳統(tǒng)訂正方法模式輸出統(tǒng)計(Model Output Statistics,MOS)得到的訂正結(jié)果進行對比。結(jié)果表明:線性回歸、梯度提升回歸樹、MOS和ECMWF預(yù)報得到的平均RMSE分別為3.12、3.06、3.45、4.06℃,即機器學(xué)習(xí)算法明顯優(yōu)于MOS和ECMWF模式原始預(yù)報。機器學(xué)習(xí)訂正方法不僅在平原地區(qū)取得了較好的效果,在高海拔站點的訂正效果更加突出,為北京冬奧會復(fù)雜山地條件下賽事正常運行提供了一定的技術(shù)保障。

摘要:基于國家對農(nóng)業(yè)信息化數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展要求,以及廣州都市農(nóng)業(yè)發(fā)展需求分析,探討了廣州智慧農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)平臺構(gòu)建策略、建設(shè)規(guī)劃,重點探討通過可視化建模方式,以及通用算法和集合算法,方便業(yè)務(wù)人員自行構(gòu)建農(nóng)業(yè)氣象業(yè)務(wù)應(yīng)用模型;采用CiteSpace技術(shù)構(gòu)建農(nóng)業(yè)氣象知識圖譜,實現(xiàn)"惠農(nóng)"AI互動;通過Scrapy網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)、Spark ML卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,實現(xiàn)病蟲害圖像識別與趨勢分析;應(yīng)用基于GIS二三位一體化技術(shù)實現(xiàn)精細(xì)化的氣候資源區(qū)劃、氣象災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃;采用Web系統(tǒng)與微信混合式服務(wù)方式,提供多個特色農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)。旨在以平臺為載體,通過農(nóng)業(yè)氣象智能化信息化建設(shè),推進粵港澳大灣區(qū)"菜籃子"工程建設(shè),推動農(nóng)村產(chǎn)業(yè)規(guī)模和科技創(chuàng)新發(fā)展,促進農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展,實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險有效轉(zhuǎn)移,有效保障廣州都市農(nóng)業(yè)發(fā)展。

摘要:利用降水閾值模型對典型丘陵地區(qū)的227個滑坡點進行降水誘發(fā)滑坡地質(zhì)災(zāi)害的分析。結(jié)果表明:2009—2018年227例降水型滑坡中,降水引起當(dāng)日發(fā)生2起及2起以上滑坡事件的共143起滑坡,約占總滑坡起數(shù)的63%;降水引起當(dāng)日發(fā)生3起及3起以上滑坡事件的共99起,約占總滑坡起數(shù)的43%。因此,恩陽區(qū)受降水影響的滑坡事件具有群發(fā)性特征。利用降雨和滑坡數(shù)據(jù)可以獲得恩陽區(qū)降水誘發(fā)滑坡的降水強度—降水歷時閾值曲線和具有滑坡群發(fā)性特征的降水強度—降水歷時閾值曲線。此外,當(dāng)0 ＜D≤2時,選擇常規(guī)降水閾值曲線模型進行預(yù)警;當(dāng)D＞2時,選擇群發(fā)性的降水閾值曲線進行預(yù)警,以此得到組合模型;組合模型解決了常規(guī)的滑坡降水閾值曲線對降水是否誘發(fā)滑坡的預(yù)警空報率較高,而群發(fā)性的滑坡降水閾值曲線的漏報率較高的問題。