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  • 2022年第42卷第4期文章目次
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    • >論文
    • 初始外圍尺度與加熱對臺風次眼墻形成的影響

      2022, 42(4):427-439. DOI: 10.12306/2022jms.0060

      摘要 (833) HTML (0) PDF 6.03 M (545) 評論 (0) 收藏

      摘要:臺風次眼墻位于主眼墻外側(cè),由次對流環(huán)和低層切向風次極大值兩個基本結(jié)構(gòu)組成。本文通過一系列理想數(shù)值試驗討論了不同初始渦旋外圍風場結(jié)構(gòu)對次眼墻形成的影響作用以及關(guān)鍵動力學過程。結(jié)果表明,次眼墻形成的時間和位置與初始渦旋外圍尺度顯著相關(guān):隨著外圍尺度遞減,臺風從形成完整雙眼墻、偽雙眼墻到?jīng)]有雙眼墻逐步過渡,次眼墻形成時間推遲且位置更加靠近臺風中心。動力學分析發(fā)現(xiàn),初始外圍尺度可控制外雨帶分布,雨帶的非絕熱加熱主導了主眼墻外圍邊界層徑向入流和絕對渦度徑向輸送的分布和大小。絕對渦度徑向輸送和摩擦耗散的相對大小及位置決定了次眼墻低層切向風次極大值出現(xiàn)的可能性和位置。動量強迫對低層切向風次極大值的大小仍有貢獻。

    • CMIP模式對冬季北半球大氣環(huán)流與青藏高原冬春季氣溫相關(guān)關(guān)系的模擬評估

      2022, 42(4):440-456. DOI: 10.12306/2022jms.0038

      摘要 (959) HTML (0) PDF 56.12 M (616) 評論 (0) 收藏

      摘要:本文評估了36個CMIP5模式和39個CMIP6模式對近期觀測中揭示的北半球冬季大氣環(huán)流與高原冬春氣溫之間的相關(guān)關(guān)系的模擬能力。利用最大協(xié)方差(MCA)分析方法,計算并比較了觀測和模式中冬季北半球200 hPa位勢高度場與同后期青藏高原近地面氣溫的耦合關(guān)系。整體而言,大部分CMIP模式能夠模擬出顯著的冬季北半球大氣環(huán)流與青藏高原氣溫之間的相關(guān)關(guān)系,且CMIP6模式模擬相關(guān)特征和作用機制的能力較CMIP5均有所提升。與觀測相比,歷史情景下36個CMIP5模式中有26個能夠模擬出顯著的大氣環(huán)流與同后期高原氣溫之間的相關(guān)關(guān)系,其中對于相關(guān)的位勢高度場空間模態(tài)的模擬明顯好于對高原氣溫異常場空間模態(tài)的模擬。同情景下39個CMIP6模式中有37個能模擬出顯著相關(guān)關(guān)系,且CMIP6模式更能模擬出觀測中MCA模態(tài)的位勢高度場上北極濤動(AO)和西太平洋遙相關(guān)型(WP)反相位疊加的大氣環(huán)流特征。在對MCA模態(tài)時間變率的模擬上,大部分模式都能重現(xiàn)青藏高原整體變暖的趨勢,部分模式能夠模擬出觀測中位勢高度場時間主成分的年際變率,并且CMIP6表現(xiàn)要優(yōu)于CMIP5。對耦合環(huán)流型的動力診斷顯示,相比CMIP5模式,CMIP6中有更多模式可以模擬出極地—高原之間的遙相關(guān)波列,且對波列結(jié)構(gòu)的模擬更完整。

    • 利用衛(wèi)星微波觀測亮溫與云輻射模擬亮溫的臺風定位分析

      2022, 42(4):457-466. DOI: 10.12306/2022jms.0064

      摘要 (1299) HTML (0) PDF 16.77 M (598) 評論 (0) 收藏

      摘要:極軌氣象衛(wèi)星S-NPP、MetOp-A和FY-3B上搭載的微波濕度計觀測資料可以反映出臺風周圍水汽和云雨結(jié)構(gòu)。本文使用權(quán)重函數(shù)峰值在800 hPa附近的微波濕度計通道觀測資料和ERA5再分析資料全天空模擬亮溫,以颶風Sandy和Isaac為例,對用方位譜臺風中心位置定位方法得到的觀測和模擬中心位置進行了比較。利用下午星S-NPP搭載的先進技術(shù)微波探測儀(Advanced Technology Microwave Sounder, ATMS)和上午星MetOp-A搭載的微波濕度計(Microwave Humidity Sounder, MHS)觀測亮溫得到的颶風Sandy(Isaac)中心位置與最佳路徑平均相差35.8 km(32.9 km),但用ERA5全天空模擬亮溫得到的颶風Sandy(Isaac)中心位置與最佳路徑平均相差73.3 km(82.1 km)。若按照熱帶風暴和臺風等級來劃分,ATMS和MHS觀測和模擬亮溫得到的臺風中心位置與最佳路徑的平均距離對熱帶風暴分別是36.5 km和105.9 km,對臺風分別是25.8 km和56.4 km。若用FY-3B搭載的微波濕度計(以MWHS表示)替換ATMS,所得結(jié)果類似。ERA5作為全球大氣再分析資料的典型代表,用方位譜臺風中心位置定位方法得到的臺風中心位置誤差較大的原因是ERA5再分析資料全天空模擬亮溫在臺風中的分布結(jié)構(gòu)與觀測亮溫相差較大,而模擬亮溫與冰水路徑分布結(jié)構(gòu)極為相似。研究對臺風數(shù)值預報中的全天空模擬亮溫資料同化具有一定的參考意義。

    • 利用CloudSat/CALIPSO衛(wèi)星資料分析北半球污染排放區(qū)云型頻率分布特征

      2022, 42(4):467-480. DOI: 10.12306/2021jms.0006

      摘要 (817) HTML (0) PDF 16.45 M (589) 評論 (0) 收藏

      摘要:本文利用A-Train衛(wèi)星隊列中的Cloudsat衛(wèi)星所提供的二級云分類產(chǎn)品資料(結(jié)合了CALIPSO衛(wèi)星氣溶膠激光雷達)2B-CLDCLASS-LIDAR,選取2007年3月至2017年2月的樣本數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,研究北半球主要的氣溶膠排放源區(qū)(中國東部,美國東部和歐洲西部)不同云型出現(xiàn)頻率的分布特征。結(jié)果表明,在以單層云出現(xiàn)的8種云類中卷云,層積云和積云的發(fā)生頻率總和高達50%~70%,其次為高層云、高積云和雨層云,而深對流云和層云這兩種云僅占10%以下。各類云的發(fā)生頻率的空間分布可看出卷云和層積云的發(fā)生頻率可高達90%以上,高層云的發(fā)生頻率在70%~80%左右,高積云和積云的發(fā)生頻率則接近70%以上,深對流云和層云的發(fā)生頻率則在20%以下。其中,卷云、深對流云和積云主要出現(xiàn)在低緯度的海洋上;高層云和高積云主要出現(xiàn)在中低緯工業(yè)發(fā)達的陸地上;層積云、層云和雨層云主要出現(xiàn)在中高緯地區(qū),其中層積云和層云出現(xiàn)在海洋上居多,雨層云出現(xiàn)頻次的海陸差別不大。不同云型在不同的季節(jié)出現(xiàn)頻次差異明顯,在夏季出現(xiàn)較多的云型以卷云、深對流云,積云和層云為主;在冬季則是高層云、層積云和雨層云這樣穩(wěn)定型的云型占據(jù)主導,同時還發(fā)現(xiàn)卷云和層積云發(fā)生頻率的月變化相反,而高層云和雨層云發(fā)生頻率的月變化相似。

    • 針對江蘇省氣溫和降水的高分辨率降尺度模擬及預估

      2022, 42(4):481-494. DOI: 10.12306/2021jms.0001

      摘要 (1011) HTML (0) PDF 10.44 M (704) 評論 (0) 收藏

      摘要:本文利用WRF模式,以25 km分辨率數(shù)值模擬結(jié)果作為驅(qū)動場,對江蘇省現(xiàn)代和未來15 a的氣候進行5 km高分辨率降尺度模擬及預估。結(jié)果顯示,高分辨率降尺度模擬對其驅(qū)動場具有顯著的提高,降水的負偏差和氣溫冷偏差均有所降低,其模擬的降水與氣溫概率分布與觀測更為接近;對于極端指數(shù),WRF模式能夠模擬出其基本分布,除連續(xù)濕潤日數(shù)CWD和極端高溫TXx之外,高分辨率模擬對其他指數(shù)的模擬均有顯著的提升。在RCP8.5排放情景下對未來氣候變化的預估表明,江蘇降水在夏季以減少為主,在春季則以增加為主,全年平均降水存在減少趨勢;未來0~1 mm·d-1的微弱降水發(fā)生概率將增加,小雨、中到大雨以及暴雨發(fā)生的概率均降低,而暴雨強度的增強導致極端強降水R95顯著增加;氣溫25℃以上高溫發(fā)生的概率在未來有所增加,而0℃以下的低溫發(fā)生概率減小,從而導致暖持續(xù)日數(shù)顯著增加,而冷持續(xù)日數(shù)減小,另外,極端高溫和極端低溫都有顯著的升高。

    • 兩種面向數(shù)值同化的風廓線雷達資料質(zhì)量控制方法比較分析

      2022, 42(4):495-505. DOI: 10.12306/2020jms.0061

      摘要 (1012) HTML (0) PDF 13.73 M (584) 評論 (0) 收藏

      摘要:本文利用2018年2月2—11日福建9部CFL-06風廓線雷達小時風場與ECMWF模式背景再分析資料觀測增量數(shù)據(jù),首先制定了基于迭代加權(quán)最小協(xié)方差行列式(IRMCD)和雙權(quán)重標準差(BSD)方法在處理觀測增量數(shù)據(jù)時獲得最優(yōu)參數(shù)的判定指標峰偏值KS,然后對兩種方法在處理風場離群值的性能和特性上展開比較分析。結(jié)果表明:總體上來說,兩種方法在判定風廓線雷達風場數(shù)據(jù)的離群值都具有良好的效果,但是從波形指標、統(tǒng)計指標、概率密度分布、Q-Q圖上看IRMCD比BSD方法能判定更多的離群值,各項指標都更接近于正態(tài)分布;從散點分布上看,IRMCD方法獲得的非離群值的分布近似“橢圓形”特征,BSD方法獲得的非離群值分布近似“方形”特征,同時BSD方法在判定離群值的“方形”四個角中存在一定量的誤判,這是由各自機理所決定的,IRMCD方法能夠同時處理二維向量并具有防止假陽性誤判的機制,而BSD方法在處理二維向量時只能分別進行判定離群值;在風羽圖的分析中也能看出IRMCD方法能夠有效剔除與實際大氣不合理的高低空風。因此,IRMCD方法更適合應(yīng)用于循環(huán)數(shù)值同化的風廓線雷達水平風質(zhì)量控制。

    • 2020年與1998年梅汛期洪澇的異常大氣環(huán)流及相關(guān)海表溫度強迫的差異性分析

      2022, 42(4):506-516. DOI: 10.12306/2021jms.0015

      摘要 (961) HTML (0) PDF 30.95 M (634) 評論 (0) 收藏

      摘要:2020年梅汛期長江流域強降雨范圍超越1998年,且雨量中心偏北,這與兩年的異常大氣環(huán)流和海表溫度強迫差異有密切聯(lián)系。與1998年相比,2020年西北太平洋異常反氣旋(WNPAC)偏北偏強,中心偏東,東亞雙阻形勢偏弱,使得副高北抬加強,北側(cè)的西南氣流亦偏北偏強,中高緯反氣旋和氣旋對的存在使得30°N以北為異常東北風控制,冷空氣偏強,長江流域上空的水汽含量亦偏多,這些環(huán)流差異直接導致2020年降水較1998年偏多且中心偏北。這兩年在對流層中層都存在大西洋—西太平洋的波列,但2020年波列偏南,有利于東亞反氣旋和氣旋對的維持以及WNPAC和副高的北抬加強,而1998年波列偏北且偏強,有利于雙阻形勢的穩(wěn)定。2019/2020年(1997/1998年)冬季發(fā)生中部型(東部型)El Niño事件,前者強迫的6—7月WNPAC北界位置較后者偏北;同時2019/2020年印度洋—太平洋中部一致增暖,使得WNPAC加強,中心東移。2020年(1998年)同期處在北大西洋強(弱)負三極子模態(tài),可能是兩年中高緯度環(huán)流形勢差異的主要原因之一。2020年(1998年)南太平洋中部暖海溫異常(冷異常)能加強(減弱)越赤道氣流,有利于WNPAC偏東偏北(偏西偏南)和水汽輸送加強(減弱)。綜上,2020年與1998年梅汛期降水差異可能由多洋盆海溫強迫協(xié)同作用所致。

    • 邊界層方案對一次西南渦背景下局地暴雨過程影響分析

      2022, 42(4):517-527. DOI: 10.12306/2020jms.0092

      摘要 (877) HTML (0) PDF 9.18 M (559) 評論 (0) 收藏

      摘要:利用WRF模式對2017年6月9日重慶合川區(qū)一次局地暴雨過程開展對流可分辨尺度的模擬試驗,比較三種邊界層參數(shù)化方案對降水模擬的影響。結(jié)果表明,不同試驗均能模擬出此次降水的主要分布特征,而不同邊界層參數(shù)化方案能夠顯著影響降水落區(qū)和強度的模擬。MYJ方案對強降水的模擬最好,能較好地模擬出降水觸發(fā)的時間和位置;其次為BouLac方案,觸發(fā)時間偏晚約2 h,降水落區(qū)與MYJ方案相近;YSU方案模擬的降水分布偏差較大,降水觸發(fā)的位置和落區(qū)偏北。湍流混合強度是造成落區(qū)模擬差異的主要原因,通過影響1.5 km高度以下風場分布改變造成此次局地強降水過程的西南渦位置,進而影響到降水的落區(qū)?;赮SU方案的湍流混合減弱試驗證明了湍流混合強度與降水落區(qū)的關(guān)系。

    • 2011—2019年影響安徽致暴江淮氣旋統(tǒng)計分析

      2022, 42(4):528-538. DOI: 10.12306/2021jms.0084

      摘要 (1053) HTML (0) PDF 25.70 M (658) 評論 (0) 收藏

      摘要:采用安徽國家基本站逐小時降水及歐洲ERA5再分析資料,統(tǒng)計分析了2011—2019年影響安徽致暴江淮氣旋氣候概況、雨區(qū)、路徑及環(huán)流場特征。結(jié)果表明,影響安徽致暴江淮氣旋多發(fā)生于湖北、湖南等地,約占同期總氣旋數(shù)的18.9%,年均2.8次;降水大值中心主要位于大別山南麓至皖南山區(qū)西南一帶,高海拔山區(qū)尤其明顯。根據(jù)斜旋轉(zhuǎn)T模態(tài)主成分客觀分析法,將影響安徽致暴江淮氣旋主要劃分為高壓脊型(SP1型)、高空槽型(SP2型)、暖式切變型(SP3型);其中,SP1型致暴天氣過程最多,占40%,SP2型次之,占36%,SP3型占20%。高壓脊型(SP1型)江淮氣旋一般偏南東移,安徽以西有一高壓脊,高壓脊東側(cè)有顯著的經(jīng)向環(huán)流,中高層有明顯干侵入過程,低層暖濕舌伸向皖南山區(qū),暖濕不穩(wěn)定層結(jié)的配置有利于皖南山區(qū)對流性強降水的產(chǎn)生;高空槽型(SP2型)江淮氣旋一般向偏東方向移動,安徽中北部中高層為東北—西南向高空槽,低層表現(xiàn)為冷鋒南侵,與南方暖濕氣流匯合于安徽長江流域,導致雨區(qū)分布于安徽長江一線;暖式切變型(SP3型)江淮氣旋一般偏北東移,低渦位于安徽以西,西南強盛的暖濕氣流經(jīng)大別山區(qū)向東北方輸送,整層均為大濕區(qū),低層有較強的輻合抬升,降水效率高,雨區(qū)主要分布于大別山區(qū),屬于暖區(qū)暴雨或強降水類型。

    • >短論
    • 基于多源數(shù)據(jù)的地面降水質(zhì)量控制方法研究

      2022, 42(4):539-548. DOI: 10.12306/2021jms.0093

      摘要 (847) HTML (0) PDF 4.71 M (560) 評論 (0) 收藏

      摘要:本文在研究地面小時降水量與自動站其他觀測要素的關(guān)聯(lián)關(guān)系和雷達定量估測降水的基礎(chǔ)上,提出從自動站關(guān)聯(lián)要素和雷達估測降水兩個角度對地面降水進行綜合質(zhì)量控制的多源質(zhì)量控制方法。利用該方法對2019年5至6月江蘇省國家級自動站小時降水量進行質(zhì)量控制,結(jié)果表明:1 h相對濕度變化值、1 h變溫,相對濕度與小時降水量關(guān)聯(lián)關(guān)系較好;基于SFLA-BP的雷達定量估測降水結(jié)果與Z-I關(guān)系法相比精度更高,提升了天氣雷達對降水質(zhì)量控制的有效性;多源降水質(zhì)量控制方法比MDOS準確率提高1.45%,產(chǎn)生可疑數(shù)據(jù)量下降67.16%,該方法能有效提升現(xiàn)有降水質(zhì)量控制方法的準確性。

    • ECMWF集合預報產(chǎn)品在重慶暴雨預報中的檢驗與應(yīng)用

      2022, 42(4):549-556. DOI: 10.12306/2021jms.0042

      摘要 (948) HTML (0) PDF 1.45 M (543) 評論 (0) 收藏

      摘要:利用重慶地區(qū)34個國家氣象站降水資料和ECMWF集合預報降水資料,系統(tǒng)檢驗和評估了集合預報統(tǒng)計量產(chǎn)品及后處理技術(shù)產(chǎn)品對2014—2016年5—9月重慶暴雨的預報性能。結(jié)果表明:集合統(tǒng)計量產(chǎn)品中最大值、90%分位數(shù)、融合產(chǎn)品、概率匹配平均、75%分位數(shù)對暴雨預報有一定參考性,其中90%分位數(shù)和融合產(chǎn)品對暴雨落區(qū)預報較好,最大值對暴雨強度預報有一定指示意義,但表現(xiàn)為明顯的濕偏差。集合預報后處理技術(shù)產(chǎn)品的暴雨TS評分較控制預報和集合平均有明顯提高,其中概率預報、最優(yōu)百分位、融合—概率匹配、頻率匹配法的暴雨TS評分超過最大值,對暴雨強度預報具有較好的指導意義,其預報偏差均表現(xiàn)為濕偏差,融合—概率匹配和頻率匹配法對暴雨落區(qū)預報較好,概率匹配—融合對降低暴雨空報率較好。

    • >技術(shù)報告
    • 多普勒雷達與L波段雷達垂直風廓線對比分析

      2022, 42(4):557-563. DOI: 10.12306/2021jms.0089

      摘要 (851) HTML (0) PDF 4.78 M (1501) 評論 (0) 收藏

      摘要:利用2012-2017年阜陽多普勒雷達與L波段雷達測風數(shù)據(jù)進行對比分析,統(tǒng)計兩者的相關(guān)性和測量誤差,進一步了解多普勒雷達風廓線產(chǎn)品的準確性和可信度。結(jié)果表明:兩者測風結(jié)果一致性較好,風向和風速相關(guān)系數(shù)分別為0.97和0.94,標準差分別為19.5°和2.65 m·s-1。多普勒雷達風速總體上在同一高度比L波段雷達風速偏小,兩者風速相對偏差平均為24.48%;風速標準差隨高度增高呈增大趨勢,在降水期間對比差值小于非降水;風向標準差在7 km以下呈遞減趨勢,8 km以上有小幅增加趨勢;風速相關(guān)系數(shù)隨高度增加呈增大趨勢,除低空偏低以外,其他高度相關(guān)系數(shù)均較高。

    • 天氣雷達等射束高度圖制作算法優(yōu)化

      2022, 42(4):564-568. DOI: 10.12306/2021jms.0085

      摘要 (962) HTML (0) PDF 1.97 M (534) 評論 (0) 收藏

      摘要:本文在以往研究成果的基礎(chǔ)上,推導了天氣雷達遮蔽角圖和等射束高度圖的理論計算過程,指出了以往在計算方位角、仰角、斜距等方面存在的偏差,并給出了解決方法。依據(jù)該方法采用地理信息數(shù)據(jù)繪制了遮蔽角圖和等射束高度圖,并與雷達實際回波圖進行了比較。比較結(jié)果表明,除因地理信息分辨率問題導致的個別方位存在偏差外,理論計算圖和雷達實際回波圖整體一致性較好。

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