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摘要:利用2016年1月1日至2020年10月1日GPS無線電掩星觀測、探空觀測、美國微波綜合反演系統(tǒng)(MiRS)衛(wèi)星微波資料反演產(chǎn)品、美國國家環(huán)境預報中心全球預報系統(tǒng)(Global Forecast System,GFS)分析資料和歐洲中期天氣預報中心ERA5再分析資料這5種資料,采用"三角帽"方法,估計GPS掩星資料的觀測誤差,分析了資料集之間偏差和誤差相關性對觀測誤差估計值的影響。結果表明,用MiRS資料替代ERA5再分析資料后所得到的掩星觀測誤差大于用掩星、探空觀測、GFS分析和ERA5再分析資料的掩星觀測誤差。掩星觀測誤差隨緯度增加而減小。本文對即將到來的掩星資料的合理應用具有重要意義。

摘要:利用WRF中尺度模式對2018年7月5日江淮地區(qū)一次局地暴雨過程進行模擬,擬通過真實模擬降水過程降水落區(qū)、強度及大值中心等,深入分析此次暴雨及其中尺度系統(tǒng)的發(fā)生、發(fā)展機制。結果表明:高低空急流耦合、低層輻合高層輻散加之整層正渦管產(chǎn)生探至對流層頂?shù)膹娏疑仙\動為強降水及落區(qū)颮線系統(tǒng)的發(fā)生發(fā)展提供有利的動力條件;顯著濕區(qū)、西南水汽輸送與匯聚提供了充沛的水汽條件;假相當位溫等溫線在暴雨落區(qū)的密集分布提供了熱力條件。濕位渦分析中,淮河流域的濕位渦正壓部分(MPV1)低層負值、中層正值的形勢使低層不穩(wěn)定能量持續(xù)積蓄。濕位渦分析展現(xiàn)了本次江淮暴雨的特殊性:一是不穩(wěn)定能量積蓄位置較低,二是對流系統(tǒng)發(fā)展區(qū)的東西兩側均處于相反值區(qū)域,在不穩(wěn)定能量受到兩側穩(wěn)定能量夾擊時,系統(tǒng)發(fā)展劇烈,但趨于穩(wěn)定的時間變快,使系統(tǒng)留存時間縮短;同時由于這樣的牽制,系統(tǒng)移動較為緩慢,導致降水中心停留在蘇皖一帶,解釋了本次江淮暴雨來勢迅猛、降水集中的原因。

摘要:本文重點分析對比熱帶夏季季節(jié)內(nèi)振蕩(Boreal Summer Intraseasonal Oscillation,BSISO)1987—1995年(P1),1996—2007年(P2)和2008—2017年(P3)三階段東亞—西北太平洋地區(qū)(East Asian-Western North Pacific,EAWNP)5—9月BSISO年代際變化的季節(jié)內(nèi)差異特征。結果表明,在P1和P3兩階段,5—7月EAWNP BSISO強度幾乎相同,但P2中每個月均顯著增強,表明5—7月EAWNP BSISO經(jīng)歷了P1—P2增強和P2—P3減弱的年代際變化。8月,EAWNP BSISO強度從P1到P3逐漸增強,P3階段比P1有顯著增強,孟加拉灣和東亞副熱帶區(qū)域的BSISO活動增強。和P1相比,南海地區(qū)BSISO活動在P2階段異?；钴S,在5—7月強度增強,并且北傳顯著。在P2階段,負位相的太平洋年代際(Interdecadal Pacific Oscillation,IPO)對應的赤道西太平洋和印度洋海溫增暖,及Walker環(huán)流的增強為5—7月BSISO活動提供了水汽和對流發(fā)展的有利條件,而南海地區(qū)北傳對流的疊加作用以及南海海溫增暖進一步加強了BSISO的強度和北傳。在P3階段,8月孟加拉灣BSISO活動增強,除了熱帶印度洋一致增暖和太平洋ENSO型海溫為BSISO活動提供水汽和對流發(fā)展的條件外,70°~90°E區(qū)域局地Hadley環(huán)流引起的上升運動也對BSISO的強度增強和北傳有貢獻。

摘要:使用NCEP/NCAR再分析資料對2019年高度場、OLR場和風場進行了環(huán)流分析,計算假相當位溫、西南風和垂直風切變等物理量,并且使用Lanczos濾波器濾波后進行分位相討論了ISO與2019年南海夏季風爆發(fā)的關系。結果表明,2019年南海夏季風爆發(fā)的日期為5月6日,其爆發(fā)偏早。在5月6日后具體特征表現(xiàn)為:200 hPa高空急流范圍擴大,強度增強;副熱帶高壓不斷東撤,南海地區(qū)不再盛行西南風;850 hPa上南海地區(qū)盛行西南風且對流大面積爆發(fā);假相當位溫隨高度變化的特征顯示出對流增強的趨勢。為了探討2019年南海夏季風爆發(fā)與ISO的關系,進一步研究發(fā)現(xiàn)2019年存在10~25 d大氣季節(jié)內(nèi)振蕩。一方面,ISO有利于2019年爆發(fā)時間偏早,另一方面,南海夏季風爆發(fā)后從孟加拉灣—印度洋東部低頻對流多次隨時間向東北傳播,經(jīng)歷發(fā)展—最強—減弱—抑制—最弱—恢復的6個階段,有利于南海地區(qū)偏西風增強以及對流活動的爆發(fā)維持,使得其爆發(fā)強度增強。

摘要:基于1979—2019年ERA5、NCEP/NCAR再分析資料及多套海溫資料,分析夏季印度洋偶極子模態(tài)對東亞高空急流的影響,并對熱力動力機制展開探討。結果表明,當夏季印度洋偶極子為正(負)位相,即夏季印度洋西部出現(xiàn)暖(冷)異常,東部出現(xiàn)冷(暖)異常時,冬季的東亞副熱帶急流增強(減弱),極鋒急流強度減弱(增強)。伴隨著印度洋偶極子位于正位相,增強(減弱)的經(jīng)向溫度梯度,加強(減少)的低層大氣斜壓性和較強(較弱)的瞬變渦動動能,易導致冬季的副熱帶急流增強(極鋒急流減弱)。進一步利用多元線性回歸方法定量區(qū)分熱力和動力因子的相對貢獻,夏季印度洋偶極子主要通過熱力作用影響兩支急流。比較兩個動力因子發(fā)現(xiàn),極鋒急流的減弱主要以大氣斜壓性為主,而副熱帶急流的加強則以渦動動能為主。

摘要:利用單一的客觀評估方法并不能有效揭示預報誤差來源。利用逐小時5 km格點融合降水產(chǎn)品,本研究使用了多種客觀評估方法綜合評估了南京大學2016年夏季汛期試驗4 km與12 km WRF模式。整體上,兩種分辨率都能成功地預報主雨帶,4 km WRF在午后對流及復雜地形預報上更優(yōu)。比較了各類客觀評估方法,鄰域法顯示4 km WRF預報準確性更高,但對于強降水(≥13 mm·(6 h)^-1),兩種模式預報的空間誤差都較大。尺度分離法顯示,對于小尺度系統(tǒng),4 km WRF能較好再現(xiàn)對流但存在較大位置誤差,而12 km WRF則漏報。MODE法(Method for Object-based Diagnostic Evaluation)顯示4 km WRF在對象強度預報上更接近觀測,但強度和范圍偏大,導致華南偏強,而范圍偏小造成江淮偏弱,12 km WRF低估主要是漏報。不同評估方法能清晰展示4 km WRF和12 km WRF預報誤差的差異,為后續(xù)模式改進提供了重要參考。

摘要:本文利用高分辨率中尺度數(shù)值預報模式WRF和兩組再分析資料,在研究不同模式初值對華南暖區(qū)暴雨預報質(zhì)量差異明顯的基礎上,利用合成初值方法進行了模式初值對暖區(qū)暴雨預報的敏感性數(shù)值試驗研究,討論了模式初始場關鍵物理量對暖區(qū)暴雨預報質(zhì)量的影響,重點開展了模式初值濕度場質(zhì)量對華南暖區(qū)暴雨降水預報的敏感性分析。結果表明:模式初始場質(zhì)量的較小差異,可顯著影響本次華南暖區(qū)暴雨預報的降水強度、降水落區(qū)以及降水發(fā)生時間等的質(zhì)量。初始水汽場對暖區(qū)暴雨預報影響最大,也最為敏感,是準確預報對流單體的發(fā)生發(fā)展以及地面強降水的基礎。風場和溫度場對暖區(qū)暴雨預報的影響相對較小。對流層低層較強的風速輻合是本次暖區(qū)暴雨強對流單體觸發(fā)、生成和加強發(fā)展以至產(chǎn)生暖區(qū)強降水的物理基礎。

摘要:利用1979—2010年ERA-Interim再分析資料、全球降水氣候中心(Global Precipitation Climate Center,GPCC)的降水量資料和站點降水觀測資料,通過引入水汽貢獻率和水汽通過率,構建描述降水量對水汽源地蒸發(fā)量的敏感性指數(shù)等方法,揭示了8月流入低緯高原水汽的輸送過程的氣候特征,及其與8月低緯高原降水量極端異常的聯(lián)系。結果表明:(1)8月流入低緯高原水汽的重要源地是中南半島北部和華南一帶的陸地區(qū)域,以及北部灣和孟加拉灣北部西南至東北的狹長海面。(2)8月流入低緯高原水汽的主要輸送通道有兩條:孟加拉灣上空狹長的西南季風;經(jīng)17°N附近偏東季風在南海西北部110°E附近發(fā)生轉向后的東南季風。那加丘陵和中南半島北部的縱向嶺谷明顯阻擋了兩支水汽輸送通道。(3)8月流入低緯高原水汽主要受大氣環(huán)流影響,受水汽源地蒸發(fā)量的直接影響有限。當流入低緯高原水汽異常偏多(少)時,使得可降水量偏多(少),最終導致降水量偏多(少)。

摘要:由于新型冠狀肺炎病毒(COVID-19)的爆發(fā),中國從2020年春節(jié)起實施了限制出行、交通管制等一系列措施,污染物排放量大幅度減少,但四川盆地區(qū)域仍出現(xiàn)了多次輕度空氣污染事件。本文結合空氣質(zhì)量觀測數(shù)據(jù)與WRF-Chem模式模擬分析了疫情封控減排時期四川盆地污染的時空分布及成因。四川盆地區(qū)域二氧化氮(NO₂)因人為活動減排從35.0 μg·m^-3下降至20.2 μg·m^-3,減少比例約為40%~60%,而臭氧(O₃)因NO_X-VOCs-O₃的非線性關系以及四川盆地區(qū)域氮氧化物(NO_X)、揮發(fā)性有機物(VOCs)排放與減排的不均衡反而從27.5 μg·m^-3上升至41.4 μg·m^-3,在重慶甚至增幅高達100%,進而促進了四川盆地區(qū)域氣態(tài)污染物的氧化和二次細顆粒物的生成。疫情減排對污染的影響存在較為顯著的區(qū)域差異,在成都、重慶地區(qū),二次污染的生成一定程度上抵消了一次污染物減排的影響,二次污染物與一次污染物的比例變化幅度為-10%~20%,而在南遂廣、川南、達萬區(qū)域,細顆粒物(PM_2.5)平均質(zhì)量濃度從57.0 μg·m^-3降低至47.4 μg·m^-3,二次污染物與一次污染物的比例下降幅度約為30%~60%?？傮w而言,減排在疫情期間發(fā)揮主導作用,不平衡的一次減排和大氣氧化性的增強促進了部分區(qū)域二次污染物生成過程,四川盆地區(qū)域的污染防治仍需注重多種污染物的協(xié)同治理。

摘要:利用2008年9月—2016年8月的CloudSat衛(wèi)星資料對發(fā)生在我國低緯度陸地區(qū)域(5°~36.5°N,78°~124°E)的卷云物理特征進行統(tǒng)計分析,并分別討論東部沿海、中部、西部3個子區(qū)域的卷云物理特征的季節(jié)變化。結果表明:卷云的整層發(fā)生率西部地區(qū)整體低于中部與東部沿海地區(qū)。3個子區(qū)域整層發(fā)生率均在夏季最高、冬季最低。卷云的主要發(fā)生高度在5.04~18.71 km,垂直分布中卷云發(fā)生率的最大值出現(xiàn)在春季中部地區(qū),為15.34%,高度為9.83 km。冰水路徑最大值出現(xiàn)在夏季的東部沿海,液水路徑最大值在秋季的西部地區(qū)。冰水含量、冰粒數(shù)濃度、冰粒有效半徑的主要分布高度與卷云的發(fā)生高度一致,液水含量、液滴數(shù)濃度、液滴有效半徑的主要分布高度在5.04~9.35 km。3個子區(qū)域卷云冰水含量、冰粒數(shù)濃度、冰粒有效半徑垂直分布中大多集中在中上部;液水含量垂直分布主要集中在分布高度的中下部。四季卷云雷達反射率因子的最大值在-19.89~-16.78 dBZ,分布高度在7.19~10.55 km。

摘要:本文基于上海市典型城市和鄉(xiāng)村站2017年逐時氣象觀測數(shù)據(jù),詳細分析和深入闡述了晴朗微風、大風、強降水和極端高溫等典型氣象條件下城市熱島強度逐時變化特征。通過分析上海市微風和極端高溫等氣象事件長期變化趨勢,討論了城市熱島效應未來變化趨勢。伴隨日出日落,年平均和微風晴朗條件下城市熱島強度呈現(xiàn)出快速降低—穩(wěn)定低值—快速增加—穩(wěn)定高值周期性晝夜變化特征,其中微風晴朗條件下城市熱島強度日內(nèi)變化可高達7℃,而大風、強降水和高溫等極端事件下城市熱島強度呈現(xiàn)出不一樣的逐時變化特征。隨著風速降低和氣候變暖,過去40 a上海市微風和極端高溫天氣日數(shù)呈現(xiàn)快速增加趨勢,其勢必會加劇上海市城市熱島強度及其不利影響。

摘要:基于濟南S波段雙偏振多普勒天氣雷達探測數(shù)據(jù),結合衛(wèi)星、探空和地面實況資料,對2020年8月6日發(fā)生在山東曲阜一帶的強降水風暴合并前后雙偏振參量特征和微物理特征進行分析。結果表明:(1)云帶之間產(chǎn)生多次合并,合并后風暴加強發(fā)展,產(chǎn)生較大的分鐘降水量和累計降水量。(2)新生單體最典型的雙偏振特征是具有大的Z_DR和CC,以少許液態(tài)粒子為主;新生單體迅速發(fā)展過程中上升氣流強度明顯加強,出現(xiàn)明顯的K_DP柱和Z_DR柱,液態(tài)粒子濃度明顯增大并出現(xiàn)偏大的液態(tài)粒子。(3)合并后發(fā)展的主要特征是,風暴頂高、強回波區(qū)頂高和K_DP柱明顯增高,-10℃層高度以下,特別是在風暴底層K_DP值明顯增大。(4)合并之后風暴發(fā)展最典型的微物理特征是,-10℃層高度之下液態(tài)雨滴粒子濃度迅速增大,-10℃層高度之上冰晶或霰粒子層的厚度明顯增大。發(fā)展旺盛的風暴中、低層有豐富的液態(tài)水,風暴高層含有豐富的冰相粒子,從而導致風暴產(chǎn)生高強度降水。

摘要:2019年4月9日,長三角地區(qū)發(fā)生了一次罕見的長歷時強颮線天氣過程。在分析其天氣形勢背景和發(fā)展演變基礎上,利用新一代華東區(qū)域數(shù)值模式對此次過程進行了預報分析,初步分析了其演變過程中的中尺度結構特征。結果表明,此次颮線發(fā)生在高空槽前、低層強烈輻合抬升天氣背景下,強的垂直風切變、冷空氣向南侵入與低層暖濕氣流疊加建立了強的對流不穩(wěn)定層結,是颮線發(fā)生發(fā)展和長時間維持的重要原因。數(shù)值模式成功模擬了颮線前部低層暖濕空氣上升和后部中層干冷空氣下沉這兩支入流,以及颮線過境時邊界層高度和大氣可降水量迅速下降,地面中尺度冷池向東南方向的傳播過程,冷池與對流風暴的移動速度基本一致,導致對流前部低層一直有風場的切變輻合抬升,有助于對流維持并發(fā)展。