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摘要:本文利用1961—2024年中國區(qū)域2 400余站地面氣象逐日觀測數(shù)據(jù)和災(zāi)情數(shù)據(jù),采用氣候年景指數(shù)、氣候風(fēng)險指數(shù)以及客觀化氣象災(zāi)害過程識別方法,對2024年中國主要氣候風(fēng)險特征及氣象災(zāi)害進行系統(tǒng)性分析。結(jié)果表明,2024年我國氣候年景總體偏差,氣候風(fēng)險指數(shù)為1961年以來最高,氣象災(zāi)害造成的損失偏重。其中,區(qū)域型暴雨過程次數(shù)偏多,降水量大,華南前汛期降水量較常年偏多40%,長江中下游梅雨較常年偏多51%,氣候風(fēng)險指數(shù)創(chuàng)歷史新高,造成重大人員傷亡和經(jīng)濟損失;高溫過程次數(shù)偏少但持續(xù)時間長、范圍廣,高溫風(fēng)險指數(shù)為1961年以來第二高;干旱次數(shù)偏少且風(fēng)險指數(shù)偏低,區(qū)域特征顯著;臺風(fēng)登陸次數(shù)偏多,秋季臺風(fēng)活躍且極端性強,風(fēng)險指數(shù)較常年值偏低;冷空氣過程次數(shù)偏多,風(fēng)險指數(shù)較常年值偏高。

摘要:風(fēng)暴軸是中緯度地區(qū)導(dǎo)致強風(fēng)和降水等高影響天氣的重要系統(tǒng),然而不同風(fēng)暴軸活動指標的天氣影響可能存在差異。本文在歸納了13個常用風(fēng)暴軸活動指標(9個歐拉指標和4個拉格朗日指標)的基礎(chǔ)上,將月降水量和近地面大風(fēng)定義為高影響天氣指標,利用最大相關(guān)系數(shù)和變形典型相關(guān)分析方法研究了不同風(fēng)暴軸活動指標與東亞—西太平洋區(qū)域高影響天氣間的關(guān)系差異。結(jié)果表明,相較于其他風(fēng)暴軸活動指標,對流層中低層的歐拉風(fēng)暴軸指標與高影響天氣指標有著較強的關(guān)聯(lián)性,拉格朗日指標與降水指標的關(guān)聯(lián)性要高于其與大風(fēng)指標的關(guān)聯(lián)性。具體而言,700 hPa垂直速度方差指標與近地面大風(fēng)的相關(guān)性最好,850 hPa相對渦度方差和渦旋動能指標與降水的相關(guān)性最好。本文通過兩個評估框架確定了與東亞—西太平洋高影響天氣關(guān)系最為密切的風(fēng)暴軸指標,可為深入認知中緯度風(fēng)暴軸活動的天氣影響,以及東亞—西太平洋區(qū)域高影響天氣監(jiān)測預(yù)警提供參考。

摘要:針對江蘇強對流天氣高發(fā)區(qū)域?qū)α鞯蛯颖O(jiān)測和精細化觀測需求,本文利用江蘇蘇北X波段天氣雷達網(wǎng),設(shè)計并實現(xiàn)了針對氣象目標的自適應(yīng)協(xié)同控制技術(shù),包括針對晴空、降水、風(fēng)暴3種氣象目標的識別技術(shù)及相應(yīng)觀測模式的制定,以及觀測模式間自適應(yīng)切換機制,建立了江蘇X波段天氣雷達組網(wǎng)自適應(yīng)協(xié)同控制中心(Jiangsu Collaborative Adaptive Processing Center of X-Band Weather Radar Network,JSCAPC_XNET)。結(jié)果表明:JSCAPC_XNET有效填補了S波段天氣雷達網(wǎng)局部低層探測盲區(qū),把晴空、降水、風(fēng)暴作為重點觀測的氣象目標滿足了對全天候天氣的觀測需求,在協(xié)同觀測網(wǎng)內(nèi),利用動態(tài)面積法實現(xiàn)的風(fēng)暴體中心區(qū)識別技術(shù)、基于冰雹單體垂直結(jié)構(gòu)概念模型設(shè)計的冰雹體識別技術(shù)以及適于多雷達識別中氣旋的合并處理技術(shù)實現(xiàn)了對不同風(fēng)暴單體識別和標注。針對氣象目標的觀測模式自適應(yīng)切換機制保證了系統(tǒng)在3種模式間準確切換,提升了每部雷達的觀測效能,實現(xiàn)了重點觀測目標的精細化觀測。試驗期內(nèi)觀測到了包括強冰雹單體差分反射率(Z_DR)柱、龍卷單體低層Z_DR弧、龍卷碎屑特征,以及直接反映龍卷可能及地的龍卷眼區(qū)低反射率因子區(qū)、下沉反射率因子核特征等,為提升小尺度極端天氣監(jiān)測和預(yù)警能力提供了觀測手段。

摘要:我國民航地面氣象能見度觀測指標主要有跑道視程(Runway Visual Range, RVR)、主導(dǎo)能見度(Dominant Visibility, VIS)及氣象光學(xué)視程(Meteorological Optical Range, MOR)等,其中RVR是國際民航組織認可的、決定航空器起降的能見度標準。但其估算模型被國外航空儀器廠商壟斷,且與MOR相比,RVR還受能見度垂直分布的影響,與背景亮度、跑道燈光強度聯(lián)系密切。邊界層結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性及非氣象因子的難以預(yù)測性都為RVR的預(yù)警預(yù)報帶來困擾。本文介紹了RVR與MOR及VIS的關(guān)系,分析了氣象因子、背景亮度及跑道燈光強度對RVR的影響,梳理了當前航空業(yè)中能見度預(yù)報的技術(shù)進展,探討了提高航空能見度預(yù)報水平的可能途徑。RVR、MOR和VIS都是表示能見度的量,三者的物理意義、探測規(guī)范、影響因子均不同,導(dǎo)致其數(shù)值有明顯差距,但相關(guān)關(guān)系高,在特定情況下具有替代性;氣象因子對MOR的影響機制研究廣泛,但缺乏研究背景亮度、跑道燈光強度對RVR的影響特征,且當前難以預(yù)報亮度因子,影響了RVR的有效預(yù)報;對比于當前地面觀測的MOR,利用激光雷達及衛(wèi)星測量斜程能見度,能提供更接近RVR物理意義的基礎(chǔ)能見度;當前基于深度學(xué)習(xí)模型的航空能見度預(yù)報技術(shù)難以預(yù)報出能見度發(fā)生轉(zhuǎn)折變化的特征,尚無法提供長時間的有效預(yù)報。因此,本文展望人工智能技術(shù)及數(shù)值預(yù)報技術(shù)發(fā)展的趨勢,將兩者相結(jié)合,結(jié)合有效的氣象因子預(yù)報,建立帶有物理約束的能見度智能預(yù)報模型,或?qū)⒛軌蛱峁└呔鹊哪芤姸阮A(yù)報產(chǎn)品。

摘要:降水的非均勻分配是導(dǎo)致干旱和洪澇等災(zāi)害的主要原因,降水集中度(Precipitation Concentration Degree,PCD)和降水集中期(Precipitation Concentration Period,PCP)能夠定量描述降水非均勻性的時空分布特征。本文基于環(huán)太湖地區(qū)18個氣象站1971—2017年逐日降水量資料,選用降水量和降水日數(shù)、降水集中度和降水集中期指標,分析環(huán)太湖地區(qū)降水量時空分布特征及變化規(guī)律。結(jié)果表明:環(huán)太湖地區(qū)降水量充沛,近47 a來年降水量呈顯著增加、降水日數(shù)呈減少趨勢。春季降水量減少趨勢明顯,易發(fā)生春旱。夏、秋季降水日數(shù)明顯增加,加大了洪澇發(fā)生的風(fēng)險。降水集中度和集中期在時間上的變化呈緩慢遞增趨勢?？臻g分布上,PCD從東南向西北遞增,PCP呈由西南向東北推遲的趨勢,年際變化均為北增南減。年降水量與PCD和PCP均表現(xiàn)為正相關(guān)關(guān)系,即年降水量偏多(少)年,降水量年內(nèi)分布有集中(均勻)趨勢,PCP會呈現(xiàn)出推后(提前)的趨勢。環(huán)太湖地區(qū)地形對降水分布有顯著影響,高海拔地區(qū)降水日數(shù)和降水量偏多。

摘要:利用2013—2019 年四川省信息中心提供的逐小時降水自動觀測數(shù)據(jù),分析了四川盆地西南緣與青藏高原東緣之間從平原到高原地形陡升區(qū)的降水時空分布特征。結(jié)果表明:(1)暖季降水量總體呈兩高(西南部、東部)一低(中部)分布,累計降水大值中心主要位于雅安市滎經(jīng)縣龍蒼溝。降水量與降水頻率以及降水強度三者的空間配置差異性較大,其中降水強度與海拔高度呈顯著負相關(guān),即海拔越高的地區(qū),降水強度越弱;(2)暖季小時降水的月變化和日變化均呈單峰型結(jié)構(gòu)。除西北部的瀘定縣降水強度在6月達到峰值外,大部分地區(qū)累計降水量、降水強度均在7、8月達到峰值;(3)夜雨特征明顯,日降水峰值主要出現(xiàn)在15—16時(世界時,下同),谷值出現(xiàn)在05—06時。夜雨量占全天的76%,明顯多于晝雨量。累計降水量、降水頻次以及降水強度的日變化峰值在水平空間上表現(xiàn)出自南向北、自西向東增加的趨勢,時間上表現(xiàn)出自南向北、自東向西傳播的特征,且日降水峰值出現(xiàn)時間隨海拔增加而逐漸提前;(4)研究區(qū)域內(nèi)暖季降水以0.1~1.0 mm的小時降水量為主,頻率高達60%~70%。20 mm以下不同量級的降水日變化呈單峰結(jié)構(gòu),20 mm以上的短時強降水表現(xiàn)出雙峰日變化特征,第二峰值出現(xiàn)在20時。隨著小時降水量級的增加,對應(yīng)的降水頻次日變化幅度也逐漸增加,峰值時間逐漸提前。

摘要:針對2017年6月11—12日影響浙江的一次典型梅雨鋒暴雨過程,利用集合敏感性分析法研究了與暴雨落區(qū)、強度和相鄰時次預(yù)報降水差異相關(guān)的短期和中期時段內(nèi)主要環(huán)流系統(tǒng)的敏感性區(qū)域及其演變發(fā)展特征,驗證了利用模式早期誤差推算未來誤差分布及強度演變的可能性。結(jié)果表明:(1)中期時段內(nèi)與落區(qū)相關(guān)的主要敏感性天氣系統(tǒng)為巴爾科什湖地區(qū)的低槽及其上游烏拉爾山地區(qū)的低渦,進入短期時段后,該低槽的發(fā)展將對其下游高壓脊的發(fā)展和位置產(chǎn)生較明顯的影響,進而影響阻塞高壓前部深厚低渦系統(tǒng)的移動。高原西南部低槽的東移發(fā)展及副熱帶高壓不同位置上的強度變化對落區(qū)也有顯著影響;(2)對于強度而言,短期時段內(nèi)敏感性信號較強,但進入中期時段后,信號則明顯減弱,且主要集中在巴爾科什湖西北方的低渦附近。此外低緯度地區(qū)副熱帶高壓與熱帶低壓系統(tǒng)之間的相互作用及低壓移動路徑將對短期時段內(nèi)副高西段的強度產(chǎn)生影響;(3)相鄰時次降水預(yù)報差異的原因,在臨近暴雨發(fā)生前與阻塞高壓南側(cè)、副高北側(cè)的發(fā)展強度,高原東側(cè)脊的強弱及高原中南部低壓槽的發(fā)展有關(guān),中期時段可以追溯到烏拉爾山低渦、巴爾克什湖低槽及高原西南側(cè)的低槽附近,副高附近敏感性區(qū)域的演變則呈較明顯的不連續(xù)特征;(4)前向集合回歸的敏感性分析試驗表明,正負回歸區(qū)域與同時次上位勢高度差的演變發(fā)展趨勢存在較高的一致性,這表明早期模式誤差可以預(yù)測未來系統(tǒng)誤差的演變發(fā)展特征。

摘要:2021年4月30日江蘇省南通地區(qū)出現(xiàn)伴隨颮線過程的冰雹、大風(fēng)等強對流天氣。本文利用WRF-ARW模式進行敏感性數(shù)值試驗,以此探究環(huán)境背景場對對流系統(tǒng)生消演變過程的可能影響途徑。結(jié)果表明,該大風(fēng)天氣與颮線系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、強度密切相關(guān)。颮線冷池強度會影響大風(fēng)的生成和強度,相應(yīng)的動力和熱力共同作用影響下沉氣流的強度,進而影響地面風(fēng)速。增加中層水汽會減弱冷池強度和范圍,颮線強度減弱,移速變慢;關(guān)閉降水蒸發(fā)作用,產(chǎn)生的對流系統(tǒng)沒有冷池,結(jié)構(gòu)與颮線不同。冷池的減弱或消失使得下沉氣流和低層輻散減弱,中層動量無法下傳,進而導(dǎo)致地面風(fēng)速減弱。

摘要:基于2009—2020年天津地區(qū)閃電定位數(shù)據(jù),利用密度峰值快速搜索聚類算法和卡爾曼濾波識別雷暴單體的移動軌跡,并通過基于動態(tài)時間規(guī)整的改進層次聚類算法統(tǒng)計天津雷暴的主要活動區(qū)域及其移動特征。結(jié)果表明,近12 a天津地區(qū)的地閃頻數(shù)存在減少趨勢,地閃頻數(shù)的年變化呈單峰型,峰值出現(xiàn)在7月;日變化的峰值出現(xiàn)在午夜,谷值出現(xiàn)在上午;地閃密度呈北多南少的空間分布。根據(jù)閃電的叢聚特性在天津地區(qū)共識別出757條雷暴軌跡。雷暴具有明顯的短時性、局地性特點,約三分之二雷暴的位移不超過20 km、持續(xù)時間不超過30 min,近三分之一的雷暴向正東方向移動。天津西北部是局地性雷暴最活躍的區(qū)域,較長軌跡的雷暴數(shù)量較少且分布較分散。西北類雷暴減少趨勢最顯著,雷暴數(shù)量的地域性差異變小。西北類雷暴6月出現(xiàn)最多,西南類雷暴7、8月出現(xiàn)數(shù)量相當,東部類雷暴8月出現(xiàn)最多,其他類雷暴則在7月出現(xiàn)最多。

摘要:采用氣象觀測、黑體亮溫 (Blackbody Temperature, TBB)及美國國家環(huán)境預(yù)報中心(National Centers for Environment Prediction, NCEP)1°×1°再分析等資料,分析2020年8月5—7日山東年度最強降水過程的預(yù)報難點。結(jié)果表明:(1)暖區(qū)暴雨由于本地動力條件差、預(yù)報難度大,移入的強對流天氣區(qū)可能是其重要的觸發(fā)機制:移入雨區(qū)的向外流出氣流與暖濕環(huán)境的風(fēng)場形成地面輻合線,進入對流不穩(wěn)定環(huán)境中,觸發(fā)暖區(qū)暴雨;雖然這類地面輻合線較弱,但由于整層大氣高溫高濕且具有深厚的不穩(wěn)定層結(jié)條件,弱動力作用即可觸發(fā)潛在對流不穩(wěn)定釋放產(chǎn)生暖區(qū)暴雨。因此,對于弱強迫形勢下的暖區(qū)暴雨,除了分析其有利的天氣形勢和溫濕條件,進一步分析初始回波在何時、何地生成和移入本地是提高暴雨落區(qū)預(yù)報的精準度的有利措施。(2)本次強降水過程,高低空形勢配置和降水機制類似于江淮梅雨的"無腳鋒",地面分析不出鋒面,但高空鋒明顯,暴雨區(qū)與高空鋒區(qū)的上升支有關(guān)。(3)本次過程濟南本地層結(jié)條件較差,可能是造成大范圍暴雨區(qū)中出現(xiàn)濟南附近小雨量區(qū)的主要原因。(4)短時強降水的發(fā)生對應(yīng)TBB的明顯下降,1 h雨量超過20 mm的雨區(qū)對應(yīng)TBB在214 K以下。

摘要:風(fēng)是近地層大氣的主要物理量,也是影響林火蔓延的重要因素。本文以2020年"3·30"西昌森林火災(zāi)周圍的近地面風(fēng)場為研究對象,基于中尺度數(shù)值模式(Weather Research and Forecasting, WRF),采用6種邊界層方案進行敏感性實驗。結(jié)果表明,YSU和Shin-Hong方案對涼山10 m風(fēng)速模擬誤差最小,YSU和MYNN3方案對涼山10 m風(fēng)向模擬誤差最小;YSU和Shin-Hong方案能模擬出西昌火災(zāi)區(qū)風(fēng)場分布以及風(fēng)向轉(zhuǎn)變;在西昌站點YSU方案模擬的邊界層結(jié)構(gòu)最接近觀測值,能較好地表現(xiàn)邊界層內(nèi)動力和熱力結(jié)構(gòu)。

摘要:云量作為地球與大氣系統(tǒng)能量平衡及水循環(huán)系統(tǒng)的重要影響因子,是氣候及氣候變化研究中的重要參數(shù)。而風(fēng)云三號衛(wèi)星反演的云量數(shù)據(jù)具有全球覆蓋和高空間分辨率優(yōu)勢,成為非常有效的云量獲取手段。通過對FY-3D/MERSI Ⅱ云量產(chǎn)品的精度進行定性和定量對比評估,證明FY-3D/MERSI Ⅱ總云量全球空間分布特征與EOS Aqua/MODIS具有很好的一致性。通過對二者進行相同時間、5 km距離的時空匹配原則進行配準,獲得匹配樣本進行定量精度評價,結(jié)果顯示,FY-3D/MERSI Ⅱ反演的總云量和EOS Aqua/MODIS總云量產(chǎn)品在中低緯度質(zhì)量相差不大,誤差在-10%~10%,在兩級地區(qū)FY-3D/MERSI Ⅱ總云量略高于EOS Aqua/MODIS,兩極冷地表條件下云雪判識的誤差是引起二者差異的主要原因?？傮w而言,二者的偏差小于9%,誤差標準差小于20%。

摘要:利用2016—2018年夏季飛機報資料,統(tǒng)計分析我國AMDAR(Aircraft Meteorological Data Relay)資料時空分布特征及與歐洲中期天氣預(yù)報中心(European Centre for Medium-range Weather Forecasts, ECMWF)再分析資料間的差異。結(jié)果表明:2016—2018年夏季,我國每日AMDAR數(shù)據(jù)報文量可達5萬份,受航班影響,資料地域分布差異大,且具有明顯的日變化特征;垂直分布上,起飛和降落及平飛階段報文量大,占總報文數(shù)近60%。通過對質(zhì)量控制后AMDAR數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),剔除的數(shù)據(jù)多為重復(fù)數(shù)據(jù),主要由0~2 km飛機近地層起降導(dǎo)致。將質(zhì)量控制后數(shù)據(jù)與ECMWF再分析資料對比發(fā)現(xiàn),AMDAR資料與ECMWF再分析資料在空間上有很好的一致性。兩類資料偏差統(tǒng)計顯示,對于AMDAR觀測得到的溫度較ECMWF再分析數(shù)據(jù)偏低1~2 ℃,且偏差隨著高度增加。進一步的統(tǒng)計結(jié)果顯示,二者之間的溫度均方根誤差8 km以下接近2 ℃,8 km以上為3 ℃左右,受風(fēng)速影響變化不大;而從風(fēng)向和風(fēng)速的對比來看,AMDAR觀測與ECMWF再分析相比能夠較好地符合無偏正態(tài)分布,風(fēng)向均方根誤差隨高度變化不大,而隨著風(fēng)速的增加減小,當風(fēng)速大于10 m·s^-1時,偏差在21°以下;風(fēng)速的平均偏差接近于1 m·s^-1,均方根誤差隨高度變化不大,但隨風(fēng)速的增大而增加。

摘要:基于南京市107個區(qū)域自動氣象站和5個常規(guī)氣象站2018—2020年逐小時氣溫資料,以局地氣候分區(qū)體系為基準,結(jié)合天地圖遙感影像和臺站照片,系統(tǒng)分析了南京市主城區(qū)和郊區(qū)不同典型局地環(huán)境的氣溫效應(yīng)強度變化特征。結(jié)果表明:背景環(huán)境會疊加影響局地環(huán)境的氣溫效應(yīng)。在城區(qū),地面硬化與建筑的環(huán)境背景總體的熱島增溫效應(yīng)會疊合加強局地環(huán)境的增溫效應(yīng),或者緩沖局地環(huán)境的降溫效應(yīng)。在郊區(qū),人類活動對自然環(huán)境的改變相對較小,因此,其典型局地環(huán)境的氣溫效應(yīng)規(guī)律更符合傳統(tǒng)認知。郊區(qū)背景下,建筑環(huán)境氣溫效應(yīng)強度在季節(jié)變化上總體表現(xiàn)為增溫效應(yīng),茂密樹木為降溫效應(yīng),水體在春、夏季為降溫效應(yīng),秋、冬季為增溫效應(yīng);在日變化上,建筑環(huán)境表現(xiàn)為全天增溫效應(yīng),茂密樹木為降溫效應(yīng),水體為夜晚增溫,白天降溫。南京局地環(huán)境氣溫效應(yīng)強度的極端情況為±8 ℃,其出現(xiàn)的天氣概率最大為晴天,其次為局部降水天氣。即:晴天更有利于局地環(huán)境氣溫效應(yīng)的凸顯;其次是局部降水天氣,此時降水區(qū)與非降水區(qū)溫差變大,是造成氣溫場空間差異大的另一個重要原因。