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摘要:利用近20 a的ERA5再分析資料研究了南極中山站附近的大風(fēng)和極端大風(fēng)事件的統(tǒng)計(jì)與環(huán)流特征。結(jié)果表明，春季大風(fēng)事件的發(fā)生頻次最高，夏季最少；冬季大風(fēng)事件的平均持續(xù)時(shí)間最長，夏季最短；但大風(fēng)事件的平均強(qiáng)度無明顯季節(jié)變化。極端大風(fēng)事件的發(fā)生頻次具有顯著的季節(jié)差異，冬季發(fā)生頻次約為夏季的6倍、春秋的2倍，但平均持續(xù)時(shí)間和強(qiáng)度無明顯季節(jié)變化。大風(fēng)發(fā)生期間，南極對流層上層為單一極渦控制。在對流層中層，中低緯暖濕氣流的向極入侵使得極渦破碎分裂，在中山站東側(cè)產(chǎn)生高壓脊，脊前冷空氣下沉在地表堆積形成冷高壓反氣旋，其偏東氣流在地形下坡風(fēng)的作用下產(chǎn)生大風(fēng)事件。上述環(huán)流特征在冬季最強(qiáng)、夏季最弱，從而導(dǎo)致大風(fēng)事件的季節(jié)變化。

摘要:利用CMIP6中的CESM2-WACCM模式逐日資料，預(yù)估未來2020—2099年SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5三種不同排放情景下北半球?qū)α鲗禹敻浇礆庑蚏ossby波破碎（Anticyclonic Rossby Wave Breaking， AWB）的空間分布、發(fā)生頻率、水平尺度、對稱結(jié)構(gòu)及其長期趨勢?？傮w而言，未來四個(gè)季節(jié)AWB都在北太平洋和北大西洋有高頻區(qū)。夏季北太平洋高頻區(qū)發(fā)生頻數(shù)顯著多于北大西洋高頻區(qū)，其他三季相反。兩高頻區(qū)在三種不同情景下，AWB物質(zhì)經(jīng)向輸送通常以對稱輸送為主，但北太平洋區(qū)內(nèi)冬、春、秋三季在SSP2-4.5情景下AWB物質(zhì)向極凈輸送，北大西洋區(qū)內(nèi)夏季在SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下AWB物質(zhì)向赤道凈輸送。未來的長期趨勢顯示，兩高頻區(qū)內(nèi)各季節(jié)的AWB發(fā)生頻數(shù)、水平尺度和物質(zhì)向極輸送主要呈減?。p少）趨勢，且溫室氣體排放量越大，減小趨勢越顯著。在SSP5-8.5情景下，北太平洋夏季AWB總面積變化趨勢為-365.5個(gè)1°×1°標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)緯度網(wǎng)格/10 a，該變化由區(qū)域內(nèi)AWB平均尺度減?。?2.7個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化網(wǎng)格/10 a）和發(fā)生頻率減少（-1.9個(gè)/10 a）共同導(dǎo)致；該區(qū)域的向極輸送率變化率為-0.016 5/10 a。北大西洋秋季AWB發(fā)生頻數(shù)變化率為-2.3個(gè)/10 a，導(dǎo)致其總面積則以-440.4個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化網(wǎng)格/10 a的速度減小。

摘要:利用國際耦合模式比較計(jì)劃第六階段（CMIP6）的全球氣候模式歷史模擬試驗(yàn)資料，通過旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分析得到了CMIP6模式中的我國冬季氣溫變化主要的區(qū)域空間模態(tài)。結(jié)果表明：CMIP6多模式集合平均中我國冬季氣溫有4個(gè)主要的區(qū)域空間模態(tài)，分別為中原—西北型，華南型，東北型以及滇藏型。其中，東北型與滇藏型是較為穩(wěn)定的空間模態(tài)，在所選CMIP6模式及觀測資料中都穩(wěn)定存在，這也是前人研究中一致性較高的模態(tài)。而我國新疆、西北、華中及華南地區(qū)的冬季氣溫在空間分型上存在分歧，這些地區(qū)的分型在以往研究中的一致性也較差。華南型在所選CMIP6模式內(nèi)是一致存在的模態(tài)，中原—西北型在模式內(nèi)部的差異性較大。在近40 a觀測資料中，新疆及西北到我國南方為統(tǒng)一的空間分型，在CMIP6多模式集合平均的結(jié)果中新疆及西北地區(qū)氣溫空間分布與我國中原地區(qū)的聯(lián)系更為緊密。CMIP6模式能較好地模擬出與低溫空間分布有直接聯(lián)系的對流層中層的槽的位置，當(dāng)CMIP6模式和觀測中的冬季氣溫都表現(xiàn)為同一個(gè)空間模態(tài)時(shí)，該模態(tài)所對應(yīng)的對流層中層的主要環(huán)流系統(tǒng)在觀測和CMIP6模式中也是一致的。

摘要:利用2020年7月30日山西省人工增雨防雷技術(shù)中心在山西省忻州地區(qū)開展的大陸性濃積云飛機(jī)探測資料，分析了積云微物理參量、云滴譜離散度隨時(shí)間和高度的變化以及云滴譜離散度的影響因子。結(jié)果表明，該大陸性濃積云云滴譜離散度隨高度的增加先遞增后遞減，但變化范圍較小。云滴譜離散度隨數(shù)濃度、含水量增大而逐漸收斂，呈弱正相關(guān)關(guān)系；離散度與體積平均半徑的相關(guān)性隨體積平均半徑的增大由正轉(zhuǎn)負(fù)，與垂直速度呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。云中碰并過程對云滴譜離散度及其影響因子影響較大，建議未來云滴譜離散度的參數(shù)化增加對碰并過程的考慮。

摘要:利用歐洲中期數(shù)值預(yù)報(bào)中心（ECMWF）提供的ERA5高分辨率月平均再分析資料，分析了1991—2020年共30 a夏季6—8月南亞高壓對其鄰近上對流層—下平流層區(qū)域臭氧（O₃）分布的影響。結(jié)果表明：ERA5資料能清晰地刻畫出南亞高壓夏季6—8月的月變化及振蕩特征，同時(shí)能很好地反映出對應(yīng)的臭氧低值這一現(xiàn)象。此外，ERA5高分辨率資料還能揭示出臭氧低值的范圍和強(qiáng)度變化與南亞高壓的范圍和強(qiáng)度變化之間存在緊密聯(lián)系。當(dāng)南亞高壓異常偏強(qiáng)（弱）時(shí)，鄰近區(qū)域的臭氧低值增強(qiáng)（減弱），當(dāng)南亞高壓中心位置發(fā)生振蕩時(shí)，臭氧濃度緯向偏差的中心也隨之發(fā)生變化，這種變化在南亞高壓偏強(qiáng)年時(shí)更明顯。但這種聯(lián)系有一定復(fù)雜性，不同月份的相關(guān)性存在差異。南亞高壓對臭氧濃度的這種影響主要與對流層的空氣輸送有關(guān)，臭氧低值中心位置和范圍的變化與位渦低值、位溫緯向偏差負(fù)值區(qū)域分布相對應(yīng)。

摘要:通過實(shí)驗(yàn)收集大氣顆粒物，對南京地區(qū)大氣氣溶膠譜分布進(jìn)行了描述，對氣溶膠分布與相對濕度的相關(guān)性進(jìn)行了探討。建立了南京地區(qū)7—11月氣溶膠化學(xué)組分的月平均模型，得出氣溶膠等效復(fù)折射率的預(yù)測方法。結(jié)果表明：南京地區(qū)的大氣氣溶膠顆粒物，峰值粒徑在80~100 nm范圍，屬于典型的城市型氣溶膠。數(shù)濃度與相對濕度的相關(guān)性與季節(jié)和粒徑大小有關(guān)，在6—9月，相對濕度與細(xì)粒子數(shù)濃度呈負(fù)相關(guān)，與粗粒子呈正相關(guān)，在10—11月相反，且易受極端天氣影響。建立的干氣溶膠等效復(fù)折射率月平均模型，結(jié)合濕度修正模型得到某一日的復(fù)折射率，與AERONET站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了對比，結(jié)果較為一致，誤差范圍在0~0.03。

摘要:本文利用2010—2019年滇中石林縣的全球再分析資料，通過HYSPLIT模型的后向軌跡對不同季節(jié)和不同高度的水汽來源進(jìn)行追蹤和分析。結(jié)果表明：石林縣四季的水汽源地和水汽運(yùn)移路徑存在差異。春季水汽主要來源于受高空西風(fēng)影響的歐亞大陸和非洲北部，夏季水汽主要來源于孟加拉灣，南海和西太平洋海域，秋季水汽主要來源于孟加拉灣—南海和西太平洋，冬季主要來源于歐亞大陸和非洲北部的高空西風(fēng)、孟加拉灣海域。石林縣的水汽通道有阿拉伯海和孟加拉灣—南海、西太平洋、歐亞非大陸、局地五條水汽通道，且春夏秋冬四季的不同高度層的水汽輸送通道和水汽貢獻(xiàn)率存在較大差異。

摘要:基于2019—2022年江蘇草地貪夜蛾蟲情監(jiān)測資料，分析了草地貪夜蛾的時(shí)空發(fā)生特征及其影響因素。結(jié)果表明：草地貪夜蛾發(fā)生區(qū)域主要集中在淮河以南地區(qū)，東部沿海的鹽城和南通兩地為重發(fā)區(qū)，2020年是近4 a來重發(fā)面積最大的年份；草地貪夜蛾在江蘇主要危害玉米，春玉米、常規(guī)夏玉米、遲播夏玉米上均有發(fā)生，其中遲播夏玉米發(fā)生程度最重，多為集中連片發(fā)生，最高百株蟲量在54.7~125.6頭，最高被害株率均在93.0%以上；成蟲遷入江蘇的時(shí)段主要是5—9月，其中6—7月為成蟲遷入峰期；草地貪夜蛾重發(fā)區(qū)、遷入峰期等與玉米種植情況、遷飛規(guī)律、大氣環(huán)流、氣象條件等因素密切相關(guān)?？蔀榫珳?zhǔn)制定防控策略和監(jiān)測預(yù)警提供科學(xué)依據(jù)。

摘要:本文以華北五省為研究區(qū)，基于1960—2014年小時(shí)降水?dāng)?shù)據(jù)建立1、2、3、6、12和24 h極端降水序列，對比分析穩(wěn)態(tài)和非穩(wěn)態(tài)假設(shè)下極端降水重現(xiàn)期估計(jì)的差異。研究表明：1960―2014年華北不同時(shí)間極端降水的變化趨勢略有不同，時(shí)間越短呈上升趨勢的站點(diǎn)越多，1~3 h的極端降水呈上升趨勢的站點(diǎn)較多，穩(wěn)態(tài)和非穩(wěn)態(tài)假設(shè)下的20~100 a一遇重現(xiàn)期平均差異較大，其中，1 h極端降水的顯著上升站點(diǎn)中，二者的平均相對誤差達(dá)30%~43%；而6~24 h極端降水中，呈下降趨勢的站點(diǎn)增多，其中，24 h極端降水顯著下降站點(diǎn)中，二者的平均相對誤差達(dá)-43%~-32%；無顯著趨勢站點(diǎn)，二者的平均相對誤差大部分介于-10%~10%。隨著重現(xiàn)期增大，二者差異的不確定性區(qū)間增大，不同變化趨勢站點(diǎn)表現(xiàn)一致。研究發(fā)現(xiàn)，華北地區(qū)短歷時(shí)極端降水強(qiáng)度增加，穩(wěn)態(tài)假設(shè)下極端降水的重現(xiàn)期會(huì)嚴(yán)重低估。因此，選用非穩(wěn)態(tài)假設(shè)估計(jì)極端降水的重現(xiàn)期，將降低極端降水的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)。

摘要:利用常規(guī)觀測資料、0.25°×0.25° FNL資料、微波輻射計(jì)資料和風(fēng)廓線雷達(dá)資料，對發(fā)生在蘇南的兩次回流天氣過程的環(huán)流特征、大氣層結(jié)特征等進(jìn)行分析。結(jié)果表明：高緯度地區(qū)500 hPa是兩槽一脊的環(huán)流形勢，近地面層持續(xù)受東北風(fēng)影響，西南暖濕氣流在底層冷墊上爬升，是回流降雪天氣形勢；從東北平原回流南下的冷空氣濕度小，在降水中只起到了"冷墊"的作用。中低層西南暖濕氣流差異導(dǎo)致兩次降雪強(qiáng)度存在差異；近地面層的降溫在雨和雪的區(qū)分判別上影響更大，統(tǒng)計(jì)2012—2022年初蘇南地區(qū)8個(gè)降雪個(gè)例發(fā)現(xiàn)，蘇南地區(qū)，滿足T₈₅₀≤-4 ℃，T₉₂₅≤-3 ℃，T_{1 000}≤1 ℃，T_{2 m}≤2 ℃這樣的溫度閾值條件時(shí)開始雨轉(zhuǎn)降雪；當(dāng)1 515 gpm≤H_700-850≤1 575 gpm，1 289 gpm≤H_{850-1 000}≤1 317 gpm時(shí)，相態(tài)易由雨轉(zhuǎn)雪。中低層西南氣流、底層?xùn)|北風(fēng)的加強(qiáng)，2 000 m左右高度風(fēng)場的轉(zhuǎn)變，短波槽（或切變線）觸發(fā)了不穩(wěn)定能量的釋放，導(dǎo)致降雪發(fā)生；當(dāng)中低層西南氣流減弱轉(zhuǎn)為西北氣流后，大氣水汽含量降低，降雪結(jié)束。

摘要:利用歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts， ECMWF）再分析資料，基于大氣擾動(dòng)分解技術(shù)，對2012年7月華北東部兩次副高邊緣大暴雨事件進(jìn)行擾動(dòng)分析。結(jié)果表明：邊界層及對流層低層擾動(dòng)輻合中心與副高邊緣大暴雨中心有較好地對應(yīng)關(guān)系；擾動(dòng)鋒區(qū)和擾動(dòng)比濕大值區(qū)（4 g·kg^-1）疊加的區(qū)域與大暴雨落區(qū)相對應(yīng)，與切變線類暴雨不同，副高邊緣暴雨中心并不是出現(xiàn)在冷暖空氣対峙擾動(dòng)（0 ℃線）的位置，而是發(fā)生在擾動(dòng)鋒區(qū)內(nèi)的暖區(qū)一側(cè)（擾動(dòng)溫度0 ℃以南）；兩次過程均存在自南向北的水汽通道，且水汽在輸送過程中不斷得到抬升，大暴雨落區(qū)對應(yīng)的擾動(dòng)水汽通量散度中心分別達(dá)到-6.8×10^-8g·cm^-2·hPa^-1·s^-1和-11.9×10^-8g·cm^-2·hPa^-1·s^-1，為大暴雨的形成提供了較好地水汽條件。

摘要:為提高大氣溫度測量的準(zhǔn)確度，本文設(shè)計(jì)了一種新型地面氣溫觀測系統(tǒng)并推導(dǎo)了相應(yīng)的輻射誤差修正方程。首先，利用計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)（CFD）方法對該測溫系統(tǒng)進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)以及輻射誤差量化計(jì)算。然后，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法擬合可針對多變量變化的輻射誤差修正方程。最后，以076B型強(qiáng)制通風(fēng)測溫儀器的測量值作為溫度基準(zhǔn)，驗(yàn)證該測溫系統(tǒng)的測溫精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該新型地面氣溫觀測系統(tǒng)的測量值與基準(zhǔn)溫度的均方根誤差（RMSE）和絕對誤差（MAE）分別為0.031 ℃和0.041 ℃。

摘要:針對預(yù)報(bào)系統(tǒng)同化資料的時(shí)空分布特征，設(shè)計(jì)并開展了三組針對不同尺度信息優(yōu)化的資料同化試驗(yàn)，并使用沿海地區(qū)兩個(gè)測風(fēng)塔邊界層內(nèi)風(fēng)場觀測數(shù)據(jù)對模式預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。測風(fēng)塔觀測表明陸地與海上近地層的風(fēng)場特征截然不同。各組同化試驗(yàn)均能夠再現(xiàn)陸地和海上觀測風(fēng)場的主要特征，但海上測風(fēng)塔的風(fēng)場預(yù)報(bào)誤差高于陸地測風(fēng)塔。各組同化試驗(yàn)的預(yù)報(bào)結(jié)果存在較大差異，其中結(jié)合新動(dòng)量控制變量和大尺度約束的試驗(yàn)?zāi)軌蜃詈玫啬M出觀測風(fēng)場的風(fēng)向和風(fēng)速分布。進(jìn)一步表明，沿海地區(qū)的近地層風(fēng)場模擬仍然存在較大的不確定性，需要進(jìn)一步優(yōu)化海洋邊界層的參數(shù)化方案。

摘要:采用泊松耿貝爾分布，基于中國氣象局發(fā)布的《CMA-STI熱帶氣旋最佳路徑數(shù)據(jù)集》資料來估算海上極端風(fēng)速，并以上川島氣象站多年實(shí)測資料通過概率評估來加以驗(yàn)證。結(jié)果表明，采用泊松耿貝爾分布可以得到較為保守的海上極值風(fēng)速取值。對于海上的小面積區(qū)域的重現(xiàn)期風(fēng)速估算，采用50 km半徑區(qū)域進(jìn)行評估，可以得到較為合理的估算結(jié)果，當(dāng)評估區(qū)域較大時(shí)，則需考慮適當(dāng)擴(kuò)大評估半徑。