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摘要:利用JRA-55再分析資料和中國824站日最低氣溫數(shù)據(jù),分析了1961—2013年冬季中國東北地區(qū)極端低溫的年代際變化及其動力成因。結(jié)果表明:東北冬季極端低溫1980s中期前頻發(fā),1980s后期到2000s初少發(fā),2000s后恢復多發(fā)。這與貝加爾湖阻塞高壓頻次偏多—偏少—偏多的同步年代際變化直接相關(guān),與北極濤動(Arctic Oscillation,AO)和準定常行星波活動的年代際振蕩相聯(lián)系。相比于1980s中期前,1988—1999年期間行星波沿極地波導向平流層的傳播減弱,引起高緯度平流層下層E-P通量輻合變?nèi)?而行星波沿低緯波導往副熱帶對流層上層的傳播增強,造成副熱帶對流層中上層E-P通量輻合增強。行星波E-P通量散度的異常由于波—流相互作用,分別導致了極夜急流加強、副熱帶急流減弱,因而AO增強,不利于貝湖阻高建立和環(huán)流經(jīng)向型發(fā)展,極端低溫減少。2000—2013年,行星波活動相反,導致AO減弱,貝湖阻高多發(fā),極端低溫恢復增多。

摘要:基于ERA-Interim 1979—2019年的再分析資料,本文研究了東亞地區(qū)月平均、極端和強冷風寒溫度空間分布。研究表明,在冬季3個月里,東亞地區(qū)風寒溫度表現(xiàn)為自南向北遞減,同時還具有較強的局地特征;最低極端風寒溫度主要出現(xiàn)在內(nèi)蒙古東北部、蒙古國東部和黑龍江地區(qū);冬季3個月比較而言,平均風寒溫度和極端風寒溫度最低的月份為1月。強冷風寒溫度發(fā)生頻率最高的月份為2月。在成因方面,東亞大部分地區(qū)的風寒溫度是由溫度決定的,而中蒙交界區(qū)(蒙古和內(nèi)蒙古東部地區(qū))以及青藏高原北部地區(qū),風速對風寒溫度的影響最顯著。此外,在所研究的幾個區(qū)域中,京津冀城市群極端風寒溫度與風速的負相關(guān)性最強。

摘要:基于廈門市2016年9月14—15日S波段雙偏振雷達資料,研究了2016年第14號臺風"莫蘭蒂"登陸前后降水特征以及它們的差異。結(jié)果表明:臺風"莫蘭蒂"登陸過程經(jīng)歷了登陸前緩慢減弱、登陸后快速減弱、登陸后緩慢減弱3個階段。登陸前,臺風螺旋雨帶中對流旺盛,發(fā)展高度高,冷云過程較強,0 ℃層以上存在大量的冰晶。0 ℃層以下,粒子破碎比較嚴重,降水以小滴為主。登陸后快速減弱階段,受地形影響,臺風內(nèi)區(qū)發(fā)展高度升高。登陸后快速減弱階段,螺旋雨帶發(fā)展高度降低,0 ℃層上冰相粒子數(shù)量減少,0 ℃層以下,粒子之間的碰并增長和蒸發(fā)過程明顯,降水以中小雨滴為主,暖云過程占主導。

摘要:基于環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù),本文分析了2022年6月14—18日高溫熱浪期間江蘇省臭氧污染過程的時空變化特征,并結(jié)合天氣形勢、WRF-CMAQ模擬和典型城市大氣超級站揮發(fā)性有機物(VOCs)在線監(jiān)測數(shù)據(jù)進行了成因分析。結(jié)果表明:高溫熱浪期間,江蘇省13個地級城市臭氧污染超標率達96.9%,中度污染超標率為27.6%,臭氧日最大8 h(MDA8 O₃)峰值質(zhì)量濃度高達260.0 μg·m^-3。南通市、無錫市、蘇州市3個典型城市臭氧質(zhì)量濃度的日變化特征顯示,07—13時臭氧質(zhì)量濃度增長率在27.9%~46.7%,多個時段凈增量超過40.0 μg·m^-3。利用WRF-CMAQ模型對污染過程進行了數(shù)值模擬、過程分析和溯源分析。結(jié)果顯示,典型城市白天小時平均光化學貢獻在24.5~33.0 μg·m^-3之間,穩(wěn)定高值的光化學貢獻,疊加持續(xù)穩(wěn)定或突發(fā)的傳輸貢獻,導致此次高溫熱浪下臭氧質(zhì)量濃度爆發(fā)式升高,出現(xiàn)峰值污染。在偏南風的影響下,省外污染源來自浙江省貢獻最高,在13.9%~33.8%,其中無錫市和蘇州市受浙江省外源影響較大。此外南通市大氣超級站VOCs在線監(jiān)測結(jié)果顯示,臭氧污染期間逐日VOCs體積分數(shù)在45.5×10^-9~83.6×10^-9之間,整體處于高值水平,臭氧生成潛勢(OFPs)貢獻排名前十的物種以烯烴和芳香烴物質(zhì)為主。

摘要:采用WRFv3.9.1模式和多層城市冠層模型的BEP/BEM方案耦合,以江蘇省2017年7月20—28日一次高溫熱浪過程為背景,研究了高反照率墻面、路面及屋頂對城市高溫及人體健康的影響。研究結(jié)果表明:(1)與普通建筑物表面算例(CTR)相比,城市中建筑物越高大密集的區(qū)域,降溫幅度越明顯。金融區(qū)白天時段(07—19時,北京時間)高反照率墻面算例(WALL)、高反照率路面算例(ROAD)、高反照率屋頂算例(ROOF),以及全部使用高反照率表面的算例(ALL)2 m高氣溫白天平均降低0.14、0.44、0.75、1.54 ℃;最大降溫分別達0.98、1.06、1.53、2.71 ℃。同時,WALL、ROAD、ROOF、ALL算例可使得整個城市區(qū)域白天平均降溫分別達到0.14、0.43、0.64、1.26 ℃。(2)當城市采用高反照率表面材料,高溫得到一定程度緩解時,對于人體舒適度及死亡率也存在一定的影響。在高溫熱浪期間相較于CTR算例,13時,ALL算例在低密度住宅區(qū)、高密度住宅區(qū)、金融區(qū)的人體舒適度(THI)最大分別可降低0.93、1.11、1.48;熱相關(guān)急診率和死亡率最大可降低2.9%、4.8%、9.5%和3.4%、5.6%、10.9%。

摘要:基于WRF-chem 模式對北非2018年3月下旬的典型強沙塵暴過程進行模擬, 分析了此次強沙塵發(fā)生季節(jié)、持續(xù)時間、局地特征以及傳輸路徑的關(guān)鍵動力系統(tǒng)與動力機制。鑒于起沙是沙塵暴發(fā)生的關(guān)鍵點之一,并且起沙主要取決于風力和下墊面沙源性質(zhì),本文測試了三種起沙參數(shù)化方案的影響,并將模擬結(jié)果與衛(wèi)星MODIS監(jiān)測及其再分析資料MERRA-2進行了對比,又經(jīng)系列統(tǒng)計方法檢驗。結(jié)果顯示,宏觀思路的起沙方案GOCART比AFWA和UoC 兩種起沙方案更適合此次大尺度強沙塵暴數(shù)值模擬(鋒面跨度接近60個經(jīng)度)。綜合沙塵暴關(guān)鍵系統(tǒng)的動力機制分析和數(shù)值模擬結(jié)果顯示,強沙塵暴關(guān)鍵系統(tǒng)為深厚的西風槽、沙塵冷鋒鋒面和鋒后的地面高壓反氣旋。北非中部深厚的西風槽為后傾槽,該系統(tǒng)穩(wěn)定,造成沙塵暴持續(xù)時間長。沙塵暴鋒后反氣旋中的下沉氣流抑制了揚沙向高層擴散,造成低層能見度惡劣。沙塵鋒區(qū)結(jié)合了動力、熱動力以及濕熱動力不穩(wěn)定,因此鋒區(qū)風力大,地面沙塵驅(qū)動力強。而西風槽和強大反氣旋依托環(huán)流形勢,提供了沙塵傳輸?shù)饺笾薜拈L途輸送力。

摘要:利用2018—2019年期間10 min定量降水估計(Quantitative Precipitation Estimation, QPE)實況觀測,構(gòu)建基于U-Net的分鐘級臨近降水預(yù)報模型,實現(xiàn)了京津冀地區(qū)未來0~2 h逐10 min降水量滾動預(yù)報。以TS、BIAS、POD、SR、FAR作為評價指標,通過檢驗2020和2021年6—9月長序列以及分析2020年8月12日和2021年7月1日兩次強降水個例,表明U-Net模型預(yù)報接近實況,局部伴隨著一定程度的空報,相較光流法、持續(xù)性預(yù)報及CMA-MESO模式預(yù)報效果有明顯提升。具體表現(xiàn)為:當分鐘級降水預(yù)報不超過10 mm/(10 min)時,U-Net模型明顯優(yōu)于光流法和持續(xù)性預(yù)報;當小時預(yù)報不超過25 mm·h^-1,U-Net模型優(yōu)于CMA-MESO模式和光流法。然而,當降水強度超過10 mm/(10 min)或 25 mm·h^-1時,U-Net模型存在預(yù)報偏弱的情況,可能與強降水樣本較少有關(guān)。

摘要:為提高研究區(qū)域的降尺度效果,基于地理加權(quán)回歸法(Geographically Weighted Regression,GWR),選取全球降水計劃(Global Precipitation Measurement, GPM)3IMERGM產(chǎn)品,以數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)作為控制解釋變量,將其分別與解釋變量水汽通量散度、氣溫構(gòu)建兩個降尺度模型、與解釋變量歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)構(gòu)建對照降尺度模型,對浙江省進行降尺度研究。利用研究區(qū)域內(nèi)氣象站點的實測數(shù)據(jù),對由不同解釋變量構(gòu)建的3個降尺度模型的降尺度結(jié)果進行對比分析及精度驗證。結(jié)果表明:構(gòu)建的3個降尺度模型中,引入解釋變量水汽通量散度構(gòu)建的降尺度模型的綜合效果優(yōu)于其余兩種模型,水汽通量散度較NDVI、氣溫更適合作為解釋變量。構(gòu)建的降尺度模型有效地提高了GPM數(shù)據(jù)的空間分辨率(由0.1°提升至1 km),降尺度數(shù)據(jù)維持了精度且能夠更真實反映研究區(qū)域內(nèi)的降水量分布情況。

摘要:南大4 km預(yù)報系統(tǒng)(WRF_NJU)是南京大學自2013年起每年夏季每日兩次對中國地區(qū)進行的4 km分辨率的48 h實時預(yù)報。將該系統(tǒng)、歐洲中期天氣預(yù)報中心(EC)、中國氣象局(CMA)和日本氣象廳(JMA)在2016—2018年夏季6—8月對新疆北疆和南疆地區(qū)降水的預(yù)報與自動站觀測資料進行對比分析。結(jié)果表明:Gilbert技巧評分(GSS)一般EC最高,WRF_NJU次之,JMA最低。空間上,EC在南、北疆的預(yù)報都最接近觀測,WRF_NJU預(yù)報降水平均偏低,CMA和JMA明顯偏高。WRF_NJU預(yù)報降水的日變化趨勢與觀測一致,峰值時段基本相同,稍有1~2 h偏差。量級上總體偏高,在峰值時段尤為明顯。降水過程發(fā)展方面,WRF_NJU對大多數(shù)降水過程模擬效果較好。通過個例分析,發(fā)現(xiàn)高空急流和低層水汽輸送的預(yù)報效果直接影響著降水的預(yù)報效果。

摘要:利用WRF模式模擬一個典型的超級單體風暴,揭示了深對流系統(tǒng)中初始誤差增長和傳播的熱動力機制,討論了系統(tǒng)的高度非線性作用和可預(yù)報性等問題。結(jié)果表明:影響深對流系統(tǒng)發(fā)展強度的不穩(wěn)定能量和潛熱釋放是影響誤差增長和空間分布的主要因素;誤差增長主要集中在對流區(qū),對流區(qū)域外的初始擾動有向?qū)α鲄^(qū)域傳播的趨勢,并可在對流區(qū)域內(nèi)迅速增長。隨著對流系統(tǒng)的強烈發(fā)展,量級為O(10^-2)的初始擾動在210 min時即可達到量級O(10⁰),反映了系統(tǒng)高度的非線性作用和單一確定性預(yù)報顯著的局限性。另外還發(fā)現(xiàn),初始擾動對的相關(guān)性迅速增加,這將導致集合離散度偏低,給集合預(yù)報捕獲極端天氣的能力設(shè)置了障礙。誤差的傳播主要以聲波和重力波兩種波動形式傳播。聲波主要表現(xiàn)在積分初期,能量較小。重力波則能夠在對流系統(tǒng)以外的區(qū)域激發(fā)新的對流中心(目前這種誤差是不可預(yù)報的),進而限制了系統(tǒng)的可預(yù)報性。

摘要:基于南京信息工程大學C波段雙偏振雷達觀測數(shù)據(jù),結(jié)合探空和地面實況資料,對2016年7月7日發(fā)生在南京地區(qū)的一次強降水超級單體過程進行雙偏振雷達變量特征分析。結(jié)果表明:(1)當后向傳播和多單體合并造成02—03時出現(xiàn)129.2 mm·h^-1極端強降水時,最強回波Z_H約60 dBZ,差分反射率因子Z_DR達5 dB,差分相位常數(shù)K_DP超過8 (°)·km^-1。K_DP大值區(qū)與地面上小時雨強極大值中心存在較好的對應(yīng)關(guān)系。反射率因子Z_H、差分反射率因子Z_DR、差分相位常數(shù)K_DP與小時雨強也有顯著的正相關(guān)。(2)強降水超級單體發(fā)展旺盛階段,垂直運動明顯增強,上升氣流活躍,冰雹和霰占的比例高,-20 ℃以上存在深厚的混合相態(tài)區(qū),閃電的頻次和強度明顯增強,分鐘雨強增大。相關(guān)系數(shù)小值區(qū)ρ_HV以及Z_DR弧超前于超級單體1個體掃發(fā)生,并可以指示超級單體底層上升氣流區(qū)的位置。Z_DR環(huán)與相關(guān)系數(shù)ρ_HV環(huán)對確定中層上升氣流的位置具有指示意義。Z_DR柱可用于識別主上升氣流的位置,K_DP柱的位置與地面小時雨強中心存在較好的對應(yīng)關(guān)系。

摘要:利用常規(guī)觀測資料、ERA5再分析資料、多普勒天氣雷達和雙線偏振雷達以及自動站分鐘級數(shù)據(jù),通過診斷分析和風場反演,對2021年4月30日17—19時淮安地區(qū)發(fā)生的極端風雹天氣的兩個超級單體結(jié)構(gòu)特征、維持機制和極端大風進行原因分析。結(jié)果表明:在500~700 hPa偏北急流背景下,地面強輻合中心和輻合區(qū)促使對流單體增強為超級單體風暴?；窗不鶞收镜臉O端大風由超級單體A產(chǎn)生的下?lián)舯┝魇录l(fā),表現(xiàn)為明顯的風暴質(zhì)心高度、最強回波高度和中氣旋底高的下降,近地面層輻散風場等特征。產(chǎn)生強降雹的超級單體B最大反射率因子高度、風暴質(zhì)心高度以及中氣旋最強切變高度均達到濕球溫度-20 ℃層高度以上。極端大風產(chǎn)生的原因包括強冰雹和大降水粒子下落過程中的重力拖曳和融化蒸發(fā)冷卻,以及負浮力和低層強中氣旋產(chǎn)生的垂直擾動氣壓梯度力。

摘要:根據(jù)天津市靜海區(qū)18個鄉(xiāng)鎮(zhèn)2009—2018年逐時降水量,以及社會經(jīng)濟、地理地形、水利設(shè)施等數(shù)據(jù),結(jié)合歷史受災(zāi)信息,分別對靜海區(qū)的暴雨致災(zāi)因子危險性、孕災(zāi)環(huán)境敏感性、承災(zāi)體易損性及防災(zāi)減災(zāi)能力進行分析,采用GIS技術(shù)和統(tǒng)計方法多因子疊加,綜合得出靜海地區(qū)暴雨災(zāi)害風險精細化評估和區(qū)劃。研究發(fā)現(xiàn),靜海區(qū)北部區(qū)域以及南部中旺鎮(zhèn)及其周邊風險較高,而靜海地區(qū)中部的風險較低;暴雨災(zāi)害高風險區(qū)主要分布在致災(zāi)因子敏感性、承災(zāi)體易損性較高而防災(zāi)減災(zāi)能力較低的靜海鎮(zhèn)和梁頭鎮(zhèn)及其周邊,應(yīng)加強防災(zāi)減災(zāi)設(shè)施建設(shè)。