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摘要:將前冬的500 hPa位勢高度、向外長波輻射和海表溫度的年際增量作為預測因子，建立基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）的非線性預測模型，對中國160個測站夏季降水展開預測研究，并與基于線性奇異值分解（Singular Value Decomposition，SVD）的預測模型進行效果對比。結(jié)果表明：CNN在1981—2020年的交叉檢驗中所回報的降水平均PS評分和距平相關(guān)系數(shù)（ACC）分別為74.33和0.12，比SVD高2.15和0.06，說明CNN比SVD在整體上對夏季降水具有更好的預測能力。其中，CNN對SVD預測較好年份的預測效果提升較為明顯，對SVD預測較差的年份則改進不大。CNN對中國降水預測存在一定的系統(tǒng)性偏差，訂正后CNN對拉尼娜年的降水預測改進較大。結(jié)果表明，基于年際增量法的CNN預測模型展示出較好的潛在應(yīng)用價值。

摘要:利用房山X波段雙偏振雷達觀測資料，分析2017年6月18日北京門頭溝泥石流的強降水過程，重點研究了泥石流發(fā)生地上空10 km×10 km區(qū)域內(nèi)雷達反射率因子時空變化特征，并結(jié)合雷達定量降水估測（Quantitative Precipitation Estimation，QPE）討論該類雷達探測設(shè)備在復雜地形區(qū)域的適用性。結(jié)果表明，在山區(qū)常規(guī)自動氣象站布網(wǎng)稀疏的條件下，X波段雙偏振雷達能夠有效捕捉此次強降水的發(fā)生發(fā)展過程，同時，雷達定量降水估測得到的高分辨率降水場可以把握山區(qū)強降水中心，進而彌補山區(qū)雨量站匱乏的不足。此次過程中影響泥石流事件發(fā)生的降水時間發(fā)生在6月18日12—16時，其中，15時事發(fā)區(qū)域小時QPE最大值達到53.9 mm·h^-1，上游來水和局地突發(fā)性強降水共同作用是本次泥石流事件的主要成因。

摘要:利用海南島氣象觀測站逐日降水整編資料和歐洲中期天氣預報中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF） ERA5再分析資料，分析了1991—2020年海南島冬季暴雨的時空分布及環(huán)流特征。結(jié)果表明：海南島冬季暴雨在月際分布（12月—次年2月）上存在較大差異性，降雨量級越大，差異越明顯；在空間分布上也存在顯著的地域性，東部地區(qū)發(fā)生頻次最高，總體上呈現(xiàn)東多西少的分布特征。海南島冬季暴雨的水汽輸送主要以偏東方向為主，氣流來自副高南側(cè)的偏東氣流和大陸冷高壓東南側(cè)的東北氣流。海南島冬季暴雨發(fā)生期間，相對氣候平均態(tài)而言，偏東低空急流較為強勁，中南半島南支槽形態(tài)明顯，副高偏北偏西偏強，南亞高壓西北向的出流偏強，且南海海域存在顯著的海溫正距平。

摘要:基于TRAMS （Tropical Regional Atmospheric Model System）區(qū)域模式和ECMWF （European Centre for Medium-range Weather Forecasting）全球分析場資料，對一次華南暖區(qū)暴雨過程進行IAU-Replay模擬試驗。由于本次個例模擬試驗的分析時刻ECMWF分析場和TRAMS模式正好處于比較協(xié)調(diào)的狀態(tài)，直接使用全球分析場進行冷啟動也不會激發(fā)虛假高頻短波，因此IAU-Replay方法對于模擬結(jié)果的初始平衡性影響較小。從動力場和水物質(zhì)場的對比可以發(fā)現(xiàn)，IAU-Replay方法通過提前啟動模式有效避免了Spin-up過程的影響，這對于降水預報具有明顯的改進效果。對IAU-Replay中不同預熱時間的敏感性進行測試，發(fā)現(xiàn)當預熱時間從6 h延長至12 h后模式可以更加合理地模擬出與對流系統(tǒng)中直接相關(guān)的中小尺度信息，從而使降水預報效果更接近實況。連續(xù)一周的預報結(jié)果評估進一步驗證了IAU-Replay技術(shù)的有效性。

摘要:利用高時空分辨率的歐洲中期天氣預報中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）對全球氣候的第五代大氣再分析數(shù)據(jù)集（European Re-Analyses 5，ERA5），對比分析了2020年7月淮河上游地區(qū)的兩次江淮氣旋過程，并結(jié)合海洋—大氣—波浪—泥沙耦合模式（Coupled Ocean-Atmosphere-Wave-Sediment Transport modeling system，COAWST）進行敏感性試驗，探討同一氣候尺度背景下，高低頻大氣環(huán)流形勢和海氣耦合作用對江淮氣旋的影響。結(jié)果表明，低空環(huán)流形勢的高頻變化和海表溫度的升高對氣旋的大風影響和強度發(fā)展有重要作用。低空環(huán)流形勢中，存在"氣旋—反氣旋—氣旋"環(huán)流天氣尺度波列，易造成氣旋大風疊加增強；海氣交互界面的高海表溫度加熱作用導致的感熱和潛熱釋放通過氣旋北部彎曲鋒面強烈的上升運動，為氣旋發(fā)展提供能量，促進氣旋入海后爆發(fā)性增強。

摘要:低空風切變嚴重威脅飛機起降安全，而激光測風雷達在晴空風切變監(jiān)測方面具有顯著優(yōu)勢，但其監(jiān)測性能受到風場特點和監(jiān)測算法的影響。由于無法對局地空間風場進行時空同步精細化探測，且風場具有陣性，導致風切變監(jiān)測會出現(xiàn)虛警率、漏報等現(xiàn)象，只能通過數(shù)值模擬仿真的方式，對不同風場的監(jiān)測性能進行分析評估。本文首先仿真構(gòu)建了四種具有代表性的風場類型，然后模擬激光測風雷達平面—位置顯示（Plane Position Indication，PPI）掃描方式獲取不同仿真風場下的徑向風速數(shù)據(jù)，最后利用八鄰域系統(tǒng)算法對徑向風速數(shù)據(jù)進行風切變監(jiān)測，驗證不同類型風場下激光測風雷達PPI掃描方式監(jiān)測風切變算法的有效性。結(jié)果表明，激光測風雷達PPI掃描結(jié)果能夠真實地反映風場情況；八鄰域系統(tǒng)算法能夠有效識別風切變；在進行風切變檢測時，應(yīng)盡可能地考慮到多個方位上的切變值，避免漏報。

摘要:利用局地分析和預報系統(tǒng)（Local Analysis and Prediction System，LAPS），結(jié)合多源資料，分析了2018年3月4日暖區(qū)強颮線成熟階段的熱動力結(jié)構(gòu)和大風形成機制。結(jié)果表明：暖區(qū)內(nèi)層結(jié)不穩(wěn)定范圍向東擴展和強的垂直風切變，驅(qū)動颮線組織化加強并向前移動和發(fā)展。成熟階段颮線熱動力結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出兩支強入流和冷池的典型特征，即前側(cè)入流在低層（0~3.0 km）輻合上升，部分氣流在高層翻轉(zhuǎn)流向系統(tǒng)前側(cè)，無后向流出；后側(cè)中層（4.0~5.5 km）入流進入云體后部，在水凝物強烈相變降溫作用下，密度增大轉(zhuǎn)而下沉；下沉氣流區(qū)降雨蒸發(fā)冷卻增強了雷暴冷池。相比于颮線南段單一的對流線，北段弓形特點突出，后側(cè)入流下降，加之存在尾隨層狀云，有更大的潛在冷卻作用，促進氣流加速下沉增強地面雷暴高壓，最終導致更強的極端大風。

摘要:利用多種非常規(guī)高時空分辨率觀測資料并結(jié)合ERA5（ECMWF Reanalysis V5）再分析資料，分析了2019年6月2日長春市區(qū)的一場突發(fā)性局地大暴雨的中尺度特征，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，低層或高層冷中心、暖濕氣流和冷池出流三者之間不同的相互作用是該過程兩段不同強度降水產(chǎn)生的根本原因：第一時段降水較強，并伴有強雷電和冰雹，700 hPa附近較弱冷中心在低層偏南風急流作用下北移至長春站北部并疊加在高層強冷中心之下，其下沉氣流在邊界層頂附近受該處降水形成的冷池和冷鋒后部冷平流阻擋向南回流，冷池出流強度增強并在長春站附近迫使強暖濕氣流抬升，長春站上空層結(jié)不穩(wěn)定性加強，當上游對流云團東移至該地時強烈發(fā)展，回波強度超過60 dBZ，后向傳播作用形成東西向線狀對流，列車效應(yīng)顯著；第二時段降水相對較弱，僅伴有雷電，長春上空中低層仍為暖平流控制，高層冷空氣繼續(xù)加強并南壓，其下沉氣流在邊界層頂附近受低層急流作用向北輻散，冷平流較強并與第一階段強降水產(chǎn)生的冷池出流（較弱冷平流）在長春站附近輻合，迫使其低層相對較暖的氣團抬升，700 hPa以下轉(zhuǎn)為垂直上升運動，對流云團移至該處再次發(fā)展并與周圍對流云團合并形成線狀對流群，但兩支輻合氣流均為冷平流，近地面層缺少熱力條件配合，不利于上升氣流加強和維持，強度不超過55 dBZ且質(zhì)心較低，維持時間短。

摘要:基于重慶市氣象局業(yè)務(wù)運行的風暴尺度快速同化和預報系統(tǒng)（Storm-Scale Rapid Assimilation and Forecast System，SSRAFS）、氣象信息綜合分析處理系統(tǒng)（Meteorological Information Comprehensive Analysis And Process System，MICAPS）地面觀測和高空觀測資料，進行模式輸出統(tǒng)計（Model Output Statistics，MOS）方法和納入超前實況因子的MOS （MOS with Prior Observation Predictors，OMOS）方法對重慶地區(qū)地面氣溫96 h內(nèi)逐小時預報試驗，并以SSRAFS地面氣溫預報結(jié)果作為參考進行對比分析。結(jié)果表明：MOS方法在1~96 h預報時效內(nèi)的預報技巧高于SSRAFS，氣溫預報均方根誤差（Root Mean Square Error，RMSE）平均減小1.22℃，CC和HR2分別平均增大0.006和20.4%；在1~7 h預報時效，RMSE平均減小1.70℃，CC和HR2分別平均增大0.07和34.5%；且MOS方法在重慶東北部及中南部地區(qū)改進效果較為明顯。OMOS方法在氣溫短期預報中表現(xiàn)優(yōu)于MOS方法，尤其在1~7 h預報時效，比MOS方法RMSE平均減小0.43℃，CC和HR2分別平均增大0.008和8.3%；其在1~4 h預報時效時表現(xiàn)更加優(yōu)異，與MOS方法相比，RMSE平均減小0.66℃，CC和HR2分別平均增大0.13和12.3%。因此，在MOS的基礎(chǔ)上，OMOS能夠進一步提升地面氣溫的預報技巧，且在重慶東北部及中南部地區(qū)的預報效果有明顯改進。

摘要:利用2003—2020年的MODIS土地覆蓋類型和地表溫度等數(shù)據(jù)，從地表溫度、氣溫和城市化的角度分析了江蘇省夏季城市熱島強度和面積的時空分布和變化趨勢。結(jié)果表明：近20 a快速的城市化導致了江蘇省夏季熱島強度（0.07℃·a^-1）和熱島面積（529 km²·a^-1）整體均呈增加趨勢；其中熱島強度前期受城區(qū)升溫影響，呈明顯增強（0.18℃·a^-1），后期受郊區(qū)升溫影響，呈明顯減弱（-0.14℃·a^-1）；熱島面積變化主要由弱熱島面積（297 km²·a^-1）和較強熱島面積（192 km²·a^-1）的增長趨勢主導，強熱島面積呈前期增長（133 km²·a^-1）和后期減少（185 km²·a^-1）的變化趨勢；高溫對整個城區(qū)的熱島效應(yīng)影響有限，但對城市核心區(qū)的熱島效應(yīng)影響明顯，對應(yīng)的強熱島面積增加和熱島強度增強。

摘要:利用中國氣象局上海臺風研究所整編的1949—2019年熱帶氣旋數(shù)據(jù)，統(tǒng)計分析近71 a影響黑龍江省的熱帶氣旋發(fā)生時間、頻率、強度、移動路徑等特征。結(jié)果表明：近71 a影響黑龍江的熱帶氣旋共有77個，平均1.08個·a^-1，其中有28 a沒有熱帶氣旋影響黑龍江；近10 a是黑龍江受熱帶氣旋影響的活躍期，西北太平洋生成的熱帶氣旋頻數(shù)與影響黑龍江的頻數(shù)沒有直接相關(guān)關(guān)系，出現(xiàn)El Niño或La Niña現(xiàn)象時對影響黑龍江的熱帶氣旋起抑制作用；熱帶氣旋影響黑龍江最早出現(xiàn)在5月，最晚出現(xiàn)在9月，8月出現(xiàn)頻率最高，"七下八中下"是每年的活躍階段；在強度上，影響黑龍江的超強臺風居多，但近年趨于減少，更多低級別的熱帶氣旋可維持較長生命史北上產(chǎn)生影響；牡丹江市為黑龍江最易受熱帶氣旋影響的地區(qū)；按移動路徑可將影響黑龍江的熱帶氣旋分為兩類，分別為北上熱帶氣旋和偏東路徑熱帶氣旋，其中北上熱帶氣旋又可進一步分為七類，其中經(jīng)朝鮮半島東轉(zhuǎn)向出現(xiàn)的頻次最多，但對黑龍江影響相對較??；經(jīng)朝鮮半島北上和高緯東轉(zhuǎn)向更容易給黑龍江帶來嚴重的風雨影響。

摘要:基于典型城市站太原站2018年3月—2019年2月的大氣CO₂在線觀測資料，利用篩分法（Meteorological filtering method，MET）和黑碳示蹤法（Black Carbon tracer，BC）進行本底/非本底的篩分，得到了本底濃度的變化特征。結(jié)果表明，太原大氣CO₂濃度季均值冬季最高，夏季最低；不同季節(jié)呈"單峰型"日變化特征，日振幅均在26.0×10^-6以上；4個季節(jié)CO₂濃度與地面風速存在顯著負相關(guān)關(guān)系；CO₂濃度抬升區(qū)域主要受當?shù)毓I(yè)布局的影響，最大抬升幅度在秋季達17.4×10^-6；使用氣象篩分法（MET）得到年均本底濃度為（431.4±19.9）×10^-6，人為排放等對其影響為23.5×10^-6，年振幅比同緯度其它本底站大，為34.5×10^-6；黑碳示蹤法（BC）得到冬季季均本底濃度為（445.0±22.9）×10^-6，比MET篩分法得到的季均值高0.8×10^-6，兩種篩分法得到的CO₂濃度變化趨勢一致。

摘要:以歐洲中心全球預報模式和中國華南區(qū)域中尺度模式（GZ 3 km）為例分析了2019年中國南方逐日晴雨預報的情況，并討論模式晴雨預報的性能。借助TS檢驗評估方法，在與簡單外推預報等的比較中，發(fā)現(xiàn)模式雨量預報特點及模式晴雨預報的統(tǒng)計規(guī)律，如兩個模式同時預報晴天，或者模式預報有雨且降水量大于某閾值等情況，其預報準確率非常高；而對于兩個模式預報不一致，或模式預報有雨且雨量較小等情況，則存在較大不確定性?；谏鲜鲅芯?，提出利用模式預報改進觀測外推和利用觀測與模式的頻率匹配改進模式預報等方法。

摘要:利用常規(guī)天氣資料、自動站資料、江西WebGIS雷達拼圖、風廓線雷達等資料，對2020年5月9日發(fā)生在江西省上饒市廣豐區(qū)局地極端大風天氣的回波演變特征和形成機理進行分析。結(jié)果表明：（1）廣豐區(qū)國家氣象觀測站出現(xiàn)的35.5 m·s^-1極端大風，為該站建站以來的歷史極值；（2）江西高空具有明顯的高層輻散，配合高空槽、低層較強輻合和上干冷下暖濕的層結(jié)條件，為風暴發(fā)展提供了良好的動力條件；（3）導致廣豐區(qū)極端大風天氣的是A、B單體回波合并為超級單體回波后又發(fā)展成弓狀回波結(jié)構(gòu)所致；（4）江西東部走廊對大風的影響十分明顯；極端大風過境時，具有氣壓上升，降水增大，風向突變，風速巨變，溫度和露點下降等特征；（5）風廓線雷達上1 000 m以上低空突然風向逆轉(zhuǎn)，風速突增是出現(xiàn)地面大風的信號。

摘要:時間分辨率是風廓線雷達的一個重要指標。根據(jù)風廓線雷達工作原理和時間分辨率計算方法，提出一種利用波束輪轉(zhuǎn)技術(shù)來提高風廓線雷達時間分辨率的新方法。風廓線雷達使用該方法進行探測時，采用波束優(yōu)先順序進行觀測，當雷達完成一次完整的觀測后，每完成一個波束的觀測，將該波束的觀測數(shù)據(jù)替代之前觀測數(shù)據(jù)中該波束的數(shù)據(jù)，其它波束使用之前的觀測數(shù)據(jù)，組合成一個新的數(shù)據(jù)后，再進行后續(xù)處理。2018年10月1—31日利用L波段風廓線雷達開展了相關(guān)觀測試驗，并將根據(jù)兩種模式所得結(jié)果與探空數(shù)據(jù)結(jié)果進行對比。試驗結(jié)果表明，使用波束輪轉(zhuǎn)技術(shù)可以將風廓線雷達的時間分辨率由6 min提升至1 min，在反演得到的風廓線結(jié)果上能夠看到明顯的變化過程；從與探空數(shù)據(jù)的對比結(jié)果看，使用波束輪轉(zhuǎn)技術(shù)得到的大氣風場實際情況更加吻合。