2018年第46卷第6期文章目次
2018, 46(6):1065-1072.
摘要:
針對一些型號新一代天氣雷達(dá)普遍存在太陽法天線波束指向檢測成功率低、精度差，而且沒有天線波束寬度、雷達(dá)接收系統(tǒng)全鏈路回波強(qiáng)度測量誤差檢測功能等問題，采取5個方面改進(jìn)措施：①改進(jìn)算法；②改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)控方法；③改進(jìn)天線控制方式；④改進(jìn)太陽位置搜索方式；⑤降低天線轉(zhuǎn)速并提高采集分辨率。實際測試評估表明：改進(jìn)后的太陽法天線波束指向檢測明顯提高了天線波束指向精度，解決了太陽法天線波束指向檢測可靠性差、成功率低的問題；現(xiàn)場太陽法天線波束寬度測量可靠性高，測量精度可以滿足回波強(qiáng)度定標(biāo)要求；雷達(dá)接收系統(tǒng)全鏈路回波強(qiáng)度測量誤差檢測功能能夠發(fā)現(xiàn)雷達(dá)回波強(qiáng)度定標(biāo)中無法發(fā)現(xiàn)與天饋參數(shù)有關(guān)的回波強(qiáng)度測量誤差偏大問題。
針對一些型號新一代天氣雷達(dá)普遍存在太陽法天線波束指向檢測成功率低、精度差，而且沒有天線波束寬度、雷達(dá)接收系統(tǒng)全鏈路回波強(qiáng)度測量誤差檢測功能等問題，采取5個方面改進(jìn)措施：①改進(jìn)算法；②改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)控方法；③改進(jìn)天線控制方式；④改進(jìn)太陽位置搜索方式；⑤降低天線轉(zhuǎn)速并提高采集分辨率。實際測試評估表明：改進(jìn)后的太陽法天線波束指向檢測明顯提高了天線波束指向精度，解決了太陽法天線波束指向檢測可靠性差、成功率低的問題；現(xiàn)場太陽法天線波束寬度測量可靠性高，測量精度可以滿足回波強(qiáng)度定標(biāo)要求；雷達(dá)接收系統(tǒng)全鏈路回波強(qiáng)度測量誤差檢測功能能夠發(fā)現(xiàn)雷達(dá)回波強(qiáng)度定標(biāo)中無法發(fā)現(xiàn)與天饋參數(shù)有關(guān)的回波強(qiáng)度測量誤差偏大問題。
2018, 46(6):1073-1080.
摘要:
雷達(dá)天線從外部各種資源中截獲熱輻射，噪聲會隨著時間以及天線的不同仰角和方位角位置而變化。傳統(tǒng)的天氣雷達(dá)噪聲功率估計方法不能解釋噪聲在方位上的變化。本文介紹了天氣雷達(dá)噪聲功率估計的研究現(xiàn)狀及基于徑向的噪聲功率估計算法（RadialBased Noise power Estimation，RBNE），通過仿真實驗詳細(xì)描述了RBNE算法的基本步驟，并利用S波段天氣雷達(dá)的實測數(shù)據(jù)對RBNE算法的性能進(jìn)行了測試。結(jié)果表明RBNE算法可以實時地在每個天線位置相對較為準(zhǔn)確地估計噪聲功率，有利于消除某些類型的徑向干擾，有助于提高天氣雷達(dá)的數(shù)據(jù)質(zhì)量。
雷達(dá)天線從外部各種資源中截獲熱輻射，噪聲會隨著時間以及天線的不同仰角和方位角位置而變化。傳統(tǒng)的天氣雷達(dá)噪聲功率估計方法不能解釋噪聲在方位上的變化。本文介紹了天氣雷達(dá)噪聲功率估計的研究現(xiàn)狀及基于徑向的噪聲功率估計算法（RadialBased Noise power Estimation，RBNE），通過仿真實驗詳細(xì)描述了RBNE算法的基本步驟，并利用S波段天氣雷達(dá)的實測數(shù)據(jù)對RBNE算法的性能進(jìn)行了測試。結(jié)果表明RBNE算法可以實時地在每個天線位置相對較為準(zhǔn)確地估計噪聲功率，有利于消除某些類型的徑向干擾，有助于提高天氣雷達(dá)的數(shù)據(jù)質(zhì)量。
2018, 46(6):1081-1086.
摘要:
在我國地面氣象觀測中，凍土的自動觀測一直未能實現(xiàn)，為了解決這一問題，本文基于頻域反射(Frequency Domain Reflectometry,FDR)測量原理，通過測量土壤介電常數(shù)變化實現(xiàn)凍土測量的方法，設(shè)計了一種基于平面電容傳感器分層檢測凍土的傳感器，土壤凍結(jié)時，其內(nèi)部水分會相變?yōu)楸慕殡姵?shù)遠(yuǎn)大于冰，利用水凍結(jié)相變后引起介電常數(shù)急劇變化的特性，建立了基于土壤介電常數(shù)、地溫反演凍土的數(shù)學(xué)模型，并進(jìn)行了典型土壤實驗室凍結(jié)試驗及外場對比觀測試驗，結(jié)果表明：凍土傳感器能正確分辨土壤凍結(jié)狀態(tài)，測量數(shù)據(jù)與人工觀測趨勢一致，相關(guān)系數(shù)可達(dá)099以上，平均測量誤差小于3 cm，基于介電特性的凍土傳感器可以準(zhǔn)確連續(xù)測量土壤的凍結(jié)深度及其生消變化。
在我國地面氣象觀測中，凍土的自動觀測一直未能實現(xiàn)，為了解決這一問題，本文基于頻域反射(Frequency Domain Reflectometry,FDR)測量原理，通過測量土壤介電常數(shù)變化實現(xiàn)凍土測量的方法，設(shè)計了一種基于平面電容傳感器分層檢測凍土的傳感器，土壤凍結(jié)時，其內(nèi)部水分會相變?yōu)楸慕殡姵?shù)遠(yuǎn)大于冰，利用水凍結(jié)相變后引起介電常數(shù)急劇變化的特性，建立了基于土壤介電常數(shù)、地溫反演凍土的數(shù)學(xué)模型，并進(jìn)行了典型土壤實驗室凍結(jié)試驗及外場對比觀測試驗，結(jié)果表明：凍土傳感器能正確分辨土壤凍結(jié)狀態(tài)，測量數(shù)據(jù)與人工觀測趨勢一致，相關(guān)系數(shù)可達(dá)099以上，平均測量誤差小于3 cm，基于介電特性的凍土傳感器可以準(zhǔn)確連續(xù)測量土壤的凍結(jié)深度及其生消變化。
2018, 46(6):1087-1092.
摘要:
強(qiáng)降水時降雨量測量偏差較大是激光雨滴譜儀在應(yīng)用中的普遍問題需要被改善。以探測源頭激光器為著眼點，深入研究其特性，針對雨滴譜儀應(yīng)用原理，采取了光柵設(shè)計、優(yōu)化處理算法和尺度標(biāo)定措施，以加強(qiáng)降雨粒子尺度測量精度，實現(xiàn)了在強(qiáng)降水過程中較小的測量偏差。經(jīng)過國內(nèi)多地強(qiáng)降雨的實際觀測檢驗，結(jié)果表明：該雨滴譜儀尺度測量精度的設(shè)計，實現(xiàn)了強(qiáng)降水過程中降雨量測量精度平均絕對偏差6%左右，最大偏差不超過10%的目標(biāo)；設(shè)備經(jīng)受住了臺風(fēng)過程中的強(qiáng)降雨考驗，取得了較好的觀測和應(yīng)用效果。
強(qiáng)降水時降雨量測量偏差較大是激光雨滴譜儀在應(yīng)用中的普遍問題需要被改善。以探測源頭激光器為著眼點，深入研究其特性，針對雨滴譜儀應(yīng)用原理，采取了光柵設(shè)計、優(yōu)化處理算法和尺度標(biāo)定措施，以加強(qiáng)降雨粒子尺度測量精度，實現(xiàn)了在強(qiáng)降水過程中較小的測量偏差。經(jīng)過國內(nèi)多地強(qiáng)降雨的實際觀測檢驗，結(jié)果表明：該雨滴譜儀尺度測量精度的設(shè)計，實現(xiàn)了強(qiáng)降水過程中降雨量測量精度平均絕對偏差6%左右，最大偏差不超過10%的目標(biāo)；設(shè)備經(jīng)受住了臺風(fēng)過程中的強(qiáng)降雨考驗，取得了較好的觀測和應(yīng)用效果。
2018, 46(6):1093-1097.
摘要:
雨雪冰凍氣象災(zāi)害會嚴(yán)重影響交通、電力等各行各業(yè)，通過建設(shè)雨雪冰凍監(jiān)測系統(tǒng)，增加積雪深度、稱重降水、實景觀測等觀測要素，加強(qiáng)積雪、固態(tài)降水自動化監(jiān)測。利用OpenCV技術(shù)對雪深監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制，采用等值線wContour類庫畫圖方法繪制等值線圖，結(jié)合實景拍攝及時準(zhǔn)確反映雨雪冰凍情況。通過分析顯示系統(tǒng)，綜合各類氣象觀測資料，為氣象工作者或決策部門提供直觀、準(zhǔn)確的氣象信息，為氣象防災(zāi)減災(zāi)提供有效的技術(shù)手段，提高氣象服務(wù)水平。
雨雪冰凍氣象災(zāi)害會嚴(yán)重影響交通、電力等各行各業(yè)，通過建設(shè)雨雪冰凍監(jiān)測系統(tǒng)，增加積雪深度、稱重降水、實景觀測等觀測要素，加強(qiáng)積雪、固態(tài)降水自動化監(jiān)測。利用OpenCV技術(shù)對雪深監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制，采用等值線wContour類庫畫圖方法繪制等值線圖，結(jié)合實景拍攝及時準(zhǔn)確反映雨雪冰凍情況。通過分析顯示系統(tǒng)，綜合各類氣象觀測資料，為氣象工作者或決策部門提供直觀、準(zhǔn)確的氣象信息，為氣象防災(zāi)減災(zāi)提供有效的技術(shù)手段，提高氣象服務(wù)水平。
2018, 46(6):1098-1102.
摘要:
目前氣象觀測站探測環(huán)境測評工作大多由工作人員借助照相機(jī)、經(jīng)緯儀和激光測距儀等工具測量評估指標(biāo)手工計算出測評結(jié)果，該方法中人為測量的因素可能會導(dǎo)致不客觀的測評結(jié)果。本文提出基于全景圖像自動處理的氣象觀測站探測環(huán)境全景圖和擋角圖制作方法。通過旋轉(zhuǎn)式相機(jī)、激光測距儀來獲取氣象觀測站四周環(huán)境相鄰且互相重疊的多張圖像。然后采用柱面全景圖的拼接方法將采集的圖像生成氣象觀測站探測環(huán)境的全景圖。利用“漸入漸出”的方法對全景圖像進(jìn)行融合，通過對全景圖像進(jìn)行濾波處理、二值化處理、形態(tài)學(xué)處理、邊緣檢測來完成圖像預(yù)處理，進(jìn)而計算得到全景圖像最大邊緣像素點坐標(biāo)、觀測場周圍障礙物的實際高度、障礙物到觀測場中心的距離以及障礙物到測場中心的最大仰角，并將測評結(jié)果實時展示。結(jié)果表明，該方法能夠提高氣象觀測站探測環(huán)境測評工作的效率。
目前氣象觀測站探測環(huán)境測評工作大多由工作人員借助照相機(jī)、經(jīng)緯儀和激光測距儀等工具測量評估指標(biāo)手工計算出測評結(jié)果，該方法中人為測量的因素可能會導(dǎo)致不客觀的測評結(jié)果。本文提出基于全景圖像自動處理的氣象觀測站探測環(huán)境全景圖和擋角圖制作方法。通過旋轉(zhuǎn)式相機(jī)、激光測距儀來獲取氣象觀測站四周環(huán)境相鄰且互相重疊的多張圖像。然后采用柱面全景圖的拼接方法將采集的圖像生成氣象觀測站探測環(huán)境的全景圖。利用“漸入漸出”的方法對全景圖像進(jìn)行融合，通過對全景圖像進(jìn)行濾波處理、二值化處理、形態(tài)學(xué)處理、邊緣檢測來完成圖像預(yù)處理，進(jìn)而計算得到全景圖像最大邊緣像素點坐標(biāo)、觀測場周圍障礙物的實際高度、障礙物到觀測場中心的距離以及障礙物到測場中心的最大仰角，并將測評結(jié)果實時展示。結(jié)果表明，該方法能夠提高氣象觀測站探測環(huán)境測評工作的效率。
2018, 46(6):1103-1110.
摘要:
以江蘇省70個地面雨量站分鐘觀測數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，對比分析了一個完整年周期GPM衛(wèi)星搭載的雙頻降水雷達(dá)（DPR）反演降水產(chǎn)品精度。結(jié)果表明DPR常規(guī)模式（NS）、匹配模式（MS）和高靈敏度模式（HS）掃描產(chǎn)品反演降水與地面雨量計觀測數(shù)據(jù)均在過境后幾分鐘內(nèi)達(dá)到最佳匹配效果。以NS產(chǎn)品為例，全年反演降水均方根誤差大致為2 mm/h，相關(guān)系數(shù)在05以上，相對偏差為-20%左右。并且降水產(chǎn)品在夏季反演精度最高。對反演誤差進(jìn)行初步分析發(fā)現(xiàn)，衛(wèi)星反演降水率算法精度對校正因子ε有非常強(qiáng)的敏感性，并且選擇ε值的算法約束不足會導(dǎo)致最終計算求解模塊SLV的路徑積分衰減PIA值異常，引起極端降水反演的誤差。
以江蘇省70個地面雨量站分鐘觀測數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，對比分析了一個完整年周期GPM衛(wèi)星搭載的雙頻降水雷達(dá)（DPR）反演降水產(chǎn)品精度。結(jié)果表明DPR常規(guī)模式（NS）、匹配模式（MS）和高靈敏度模式（HS）掃描產(chǎn)品反演降水與地面雨量計觀測數(shù)據(jù)均在過境后幾分鐘內(nèi)達(dá)到最佳匹配效果。以NS產(chǎn)品為例，全年反演降水均方根誤差大致為2 mm/h，相關(guān)系數(shù)在05以上，相對偏差為-20%左右。并且降水產(chǎn)品在夏季反演精度最高。對反演誤差進(jìn)行初步分析發(fā)現(xiàn)，衛(wèi)星反演降水率算法精度對校正因子ε有非常強(qiáng)的敏感性，并且選擇ε值的算法約束不足會導(dǎo)致最終計算求解模塊SLV的路徑積分衰減PIA值異常，引起極端降水反演的誤差。
2018, 46(6):1111-1115.
摘要:
利用福建省龍巖市單站Parsivel2雨滴譜儀2015—2016年監(jiān)測資料，擬合修訂本地不同季節(jié)的多普勒天氣雷達(dá)Z/I關(guān)系，將修訂后的Z/I關(guān)系應(yīng)用于本地雷達(dá)降水估算中，以龍巖區(qū)域自動站降水資料為檢驗依據(jù)，分析2015—2018年10次降水過程中多普勒天氣雷達(dá)Z/I關(guān)系修訂前后對流域面雨量估算精度的變化。結(jié)果表明：利用雨滴譜資料進(jìn)行本地Z/I關(guān)系修訂后，面雨量估算值較自動站偏小，誤差下降了20%，雷達(dá)面雨量的估算精度總體提高了50%。
利用福建省龍巖市單站Parsivel2雨滴譜儀2015—2016年監(jiān)測資料，擬合修訂本地不同季節(jié)的多普勒天氣雷達(dá)Z/I關(guān)系，將修訂后的Z/I關(guān)系應(yīng)用于本地雷達(dá)降水估算中，以龍巖區(qū)域自動站降水資料為檢驗依據(jù)，分析2015—2018年10次降水過程中多普勒天氣雷達(dá)Z/I關(guān)系修訂前后對流域面雨量估算精度的變化。結(jié)果表明：利用雨滴譜資料進(jìn)行本地Z/I關(guān)系修訂后，面雨量估算值較自動站偏小，誤差下降了20%，雷達(dá)面雨量的估算精度總體提高了50%。
2018, 46(6):1116-1123.
摘要:
航線飛行溫度數(shù)據(jù)是航線適應(yīng)性分析、開航分析和飛機(jī)選型等研究工作的基礎(chǔ)。本文基于NOAA歷史氣象數(shù)據(jù),通過對原始溫度數(shù)據(jù)的統(tǒng)計、分析、擬合，建立與原始溫度數(shù)據(jù)擬合度最高的函數(shù)模型，構(gòu)建基于溫度頻率密度曲線特征的航路點溫度快速估算方法；然后以典型的經(jīng)緯度網(wǎng)格點為例，將直接統(tǒng)計計算和快速估算方法的計算結(jié)果與波音公司W(wǎng)INDTEMP.EXE軟件計算結(jié)果進(jìn)行對比，表明基于統(tǒng)計計算的航路點溫度估算方法具有準(zhǔn)確可靠的優(yōu)點，但計算速度較慢，難以滿足民航運行要求；該論文所研究的基于溫度頻率密度曲線特征的航路點溫度快速估算方法則具有精度高、運算速度快的優(yōu)點，可以滿足民航運行的真實需要。
航線飛行溫度數(shù)據(jù)是航線適應(yīng)性分析、開航分析和飛機(jī)選型等研究工作的基礎(chǔ)。本文基于NOAA歷史氣象數(shù)據(jù),通過對原始溫度數(shù)據(jù)的統(tǒng)計、分析、擬合，建立與原始溫度數(shù)據(jù)擬合度最高的函數(shù)模型，構(gòu)建基于溫度頻率密度曲線特征的航路點溫度快速估算方法；然后以典型的經(jīng)緯度網(wǎng)格點為例，將直接統(tǒng)計計算和快速估算方法的計算結(jié)果與波音公司W(wǎng)INDTEMP.EXE軟件計算結(jié)果進(jìn)行對比，表明基于統(tǒng)計計算的航路點溫度估算方法具有準(zhǔn)確可靠的優(yōu)點，但計算速度較慢，難以滿足民航運行要求；該論文所研究的基于溫度頻率密度曲線特征的航路點溫度快速估算方法則具有精度高、運算速度快的優(yōu)點，可以滿足民航運行的真實需要。
2018, 46(6):1124-1129.
摘要:
本文針對新的資料傳輸流程建立后江蘇省氣象數(shù)據(jù)實時共享需求，基于消息中間件技術(shù)，設(shè)計并實現(xiàn)了一種省市氣象數(shù)據(jù)同步系統(tǒng)。提出數(shù)據(jù)同步系統(tǒng)的總體架構(gòu)和實現(xiàn)方案，基于業(yè)務(wù)需求設(shè)計了數(shù)據(jù)庫表和消息模型，開發(fā)了數(shù)據(jù)同步狀態(tài)信息查詢Web頁面。目前系統(tǒng)已在全省多個地市部署應(yīng)用，為省市縣3級氣象業(yè)務(wù)提供穩(wěn)定、及時有效的數(shù)據(jù)支撐，取得較好的應(yīng)用效果。
本文針對新的資料傳輸流程建立后江蘇省氣象數(shù)據(jù)實時共享需求，基于消息中間件技術(shù)，設(shè)計并實現(xiàn)了一種省市氣象數(shù)據(jù)同步系統(tǒng)。提出數(shù)據(jù)同步系統(tǒng)的總體架構(gòu)和實現(xiàn)方案，基于業(yè)務(wù)需求設(shè)計了數(shù)據(jù)庫表和消息模型，開發(fā)了數(shù)據(jù)同步狀態(tài)信息查詢Web頁面。目前系統(tǒng)已在全省多個地市部署應(yīng)用，為省市縣3級氣象業(yè)務(wù)提供穩(wěn)定、及時有效的數(shù)據(jù)支撐，取得較好的應(yīng)用效果。
2018, 46(6):1130-1135.
摘要:
鑒于浙江省級尚沒有本地突發(fā)事件預(yù)警信息發(fā)布系統(tǒng)，本文基于國家突發(fā)事件預(yù)警信息發(fā)布系統(tǒng)的TLQ消息中間件和FTP消息傳輸機(jī)制，分別實現(xiàn)了本地突發(fā)事件預(yù)警信息數(shù)據(jù)庫和浙江天氣網(wǎng)、智慧氣象APP、微信等主流網(wǎng)絡(luò)媒體渠道的實時對接發(fā)布，以及郵件傳真通訊手段的對接。為現(xiàn)階段開展突發(fā)事件預(yù)警信息服務(wù)工作打開了局面。也為后續(xù)開展省級突發(fā)事件預(yù)警信息發(fā)布系統(tǒng)的服務(wù)工作奠定了基礎(chǔ)。同時也為無省突系統(tǒng)的省份，開展突發(fā)事件預(yù)警信息服務(wù)工作提供了借鑒。
鑒于浙江省級尚沒有本地突發(fā)事件預(yù)警信息發(fā)布系統(tǒng)，本文基于國家突發(fā)事件預(yù)警信息發(fā)布系統(tǒng)的TLQ消息中間件和FTP消息傳輸機(jī)制，分別實現(xiàn)了本地突發(fā)事件預(yù)警信息數(shù)據(jù)庫和浙江天氣網(wǎng)、智慧氣象APP、微信等主流網(wǎng)絡(luò)媒體渠道的實時對接發(fā)布，以及郵件傳真通訊手段的對接。為現(xiàn)階段開展突發(fā)事件預(yù)警信息服務(wù)工作打開了局面。也為后續(xù)開展省級突發(fā)事件預(yù)警信息發(fā)布系統(tǒng)的服務(wù)工作奠定了基礎(chǔ)。同時也為無省突系統(tǒng)的省份，開展突發(fā)事件預(yù)警信息服務(wù)工作提供了借鑒。
2018, 46(6):1136-1146.
摘要:
基于WRFV361模式，選取3個單參數(shù)方案Lin、WSM6、Thompson和3個雙參數(shù)方案Morrison 2mom、CAM51、NSSL 2mom模擬影響江蘇地區(qū)的云系過程。針對云頂高度和云頂溫度2個云宏觀變量，利用衛(wèi)星反演資料進(jìn)行定量檢驗，評估各方案的預(yù)報能力，挑選出最優(yōu)參數(shù)方案。同時，考慮到單一方案預(yù)報的不確定性，利用多方案集成技術(shù)來減小預(yù)報的系統(tǒng)性的偏差。結(jié)果表明，各方案均能較好地模擬出云帶的基本走向與分布，但對云帶范圍的模擬仍存在差異，CAM51與NSSL 2mom方案模擬云系范圍較實況偏大，其他方案則偏小。CAM51方案為最優(yōu)方案，NSSL方案雖然可以較好地模擬出云頂高度高值中心和云頂溫度低值中心位置，但量級誤差較大，預(yù)報效果最差。3個單參數(shù)方案WSM6、Thompson和Lin對云頂高度和溫度的模擬效果大致相當(dāng)，優(yōu)于雙參數(shù)方案Morrison。簡單集合平均和消除偏差集合平均有效地減小了預(yù)報誤差，預(yù)報效果優(yōu)于6個方案中最優(yōu)的CAM51方案，其中消除偏差集合平均結(jié)果相對于簡單集合平均預(yù)報更為準(zhǔn)確。
基于WRFV361模式，選取3個單參數(shù)方案Lin、WSM6、Thompson和3個雙參數(shù)方案Morrison 2mom、CAM51、NSSL 2mom模擬影響江蘇地區(qū)的云系過程。針對云頂高度和云頂溫度2個云宏觀變量，利用衛(wèi)星反演資料進(jìn)行定量檢驗，評估各方案的預(yù)報能力，挑選出最優(yōu)參數(shù)方案。同時，考慮到單一方案預(yù)報的不確定性，利用多方案集成技術(shù)來減小預(yù)報的系統(tǒng)性的偏差。結(jié)果表明，各方案均能較好地模擬出云帶的基本走向與分布，但對云帶范圍的模擬仍存在差異，CAM51與NSSL 2mom方案模擬云系范圍較實況偏大，其他方案則偏小。CAM51方案為最優(yōu)方案，NSSL方案雖然可以較好地模擬出云頂高度高值中心和云頂溫度低值中心位置，但量級誤差較大，預(yù)報效果最差。3個單參數(shù)方案WSM6、Thompson和Lin對云頂高度和溫度的模擬效果大致相當(dāng)，優(yōu)于雙參數(shù)方案Morrison。簡單集合平均和消除偏差集合平均有效地減小了預(yù)報誤差，預(yù)報效果優(yōu)于6個方案中最優(yōu)的CAM51方案，其中消除偏差集合平均結(jié)果相對于簡單集合平均預(yù)報更為準(zhǔn)確。
2018, 46(6):1147-1153.
摘要:
1330號臺風(fēng)“海燕”過程影響海南島的強(qiáng)降水落區(qū)和強(qiáng)降水極值點（毛感鄉(xiāng)）均位于南部地區(qū)，利用海南省區(qū)域加密自動站、三亞多普勒雷達(dá)以及025°×025°ERAinterim再分析資料對強(qiáng)降水成因進(jìn)行觀測分析，應(yīng)用WRF Ver311模式對“海燕”進(jìn)行模擬試驗。結(jié)果表明：①“海燕”從海南島南部近海北上階段，其外圍的偏東風(fēng)或偏南風(fēng)與五指山、吊羅山形成向南開口的“廠”字形地形正交，加密自動站和多普勒雷達(dá)在五指山區(qū)及“廠”字形地形南側(cè)均探測到多個β中尺度風(fēng)向輻合切變線或氣旋性輻合渦旋，毛感鄉(xiāng)附近存在明顯的風(fēng)向輻合，地面輻合中心與小時雨量大值區(qū)基本吻合。②“廠”字形地形迎風(fēng)坡的強(qiáng)迫抬升導(dǎo)致氣流垂直速度增大，毛感鄉(xiāng)附近存在的水平的β中尺度輻合切變和垂直的β中尺度環(huán)流，有利于邊界層輻合和中高層輻散增強(qiáng)，降水顯著增幅。③數(shù)值模擬的強(qiáng)降水落區(qū)和降水極值點與實況基本一致，極值雨量較實況偏小；地形對山區(qū)及山脈迎風(fēng)（背風(fēng)）坡的雨量增（減）幅作用明顯；有地形時，在五指山區(qū)及“廠”字形地形南側(cè)容易產(chǎn)生β中尺度風(fēng)向輻合區(qū)。
1330號臺風(fēng)“海燕”過程影響海南島的強(qiáng)降水落區(qū)和強(qiáng)降水極值點（毛感鄉(xiāng)）均位于南部地區(qū)，利用海南省區(qū)域加密自動站、三亞多普勒雷達(dá)以及025°×025°ERAinterim再分析資料對強(qiáng)降水成因進(jìn)行觀測分析，應(yīng)用WRF Ver311模式對“海燕”進(jìn)行模擬試驗。結(jié)果表明：①“海燕”從海南島南部近海北上階段，其外圍的偏東風(fēng)或偏南風(fēng)與五指山、吊羅山形成向南開口的“廠”字形地形正交，加密自動站和多普勒雷達(dá)在五指山區(qū)及“廠”字形地形南側(cè)均探測到多個β中尺度風(fēng)向輻合切變線或氣旋性輻合渦旋，毛感鄉(xiāng)附近存在明顯的風(fēng)向輻合，地面輻合中心與小時雨量大值區(qū)基本吻合。②“廠”字形地形迎風(fēng)坡的強(qiáng)迫抬升導(dǎo)致氣流垂直速度增大，毛感鄉(xiāng)附近存在的水平的β中尺度輻合切變和垂直的β中尺度環(huán)流，有利于邊界層輻合和中高層輻散增強(qiáng)，降水顯著增幅。③數(shù)值模擬的強(qiáng)降水落區(qū)和降水極值點與實況基本一致，極值雨量較實況偏小；地形對山區(qū)及山脈迎風(fēng)（背風(fēng)）坡的雨量增（減）幅作用明顯；有地形時，在五指山區(qū)及“廠”字形地形南側(cè)容易產(chǎn)生β中尺度風(fēng)向輻合區(qū)。
2018, 46(6):1154-1164.
摘要:
利用中國東北1981—2005年173個氣象臺站觀測的月平均地表(0 cm)溫度資料和參加IPCC第五次評估報告的43個全球氣候模式模擬結(jié)果，對比分析了CMIP5耦合氣候模式對中國東北地區(qū)地表溫度的模擬性能。結(jié)果表明：大部分氣候模式模擬結(jié)果都能較好的再現(xiàn)研究區(qū)域的地表溫度時空變化，與月觀測的時間相關(guān)系數(shù)均高于095，對年際變化模擬能力稍差，大部分模式模擬結(jié)果在整個研究時段均表現(xiàn)出冷偏差。空間分布顯示，CMIP5模式能夠模擬出中國東北地區(qū)地表溫度南高北低的空間分布特征，但不同模式模擬結(jié)果之間差異較大，模擬能力較優(yōu)模式能夠較好的模擬出研究區(qū)域的冷暖中心，較優(yōu)模式組和較差模式組在夏季的差距達(dá)到最大，較差模式組不能再現(xiàn)地表溫度的分布特征。通過模式優(yōu)選發(fā)現(xiàn)FGOALS_s2模式表現(xiàn)最優(yōu)。總的來說，CMIP5耦合氣候模式對中國東北區(qū)域地表溫度的時空變化特征的模擬性能較好，對氣候態(tài)年變化的模擬性能好于對年際變化的模擬。
利用中國東北1981—2005年173個氣象臺站觀測的月平均地表(0 cm)溫度資料和參加IPCC第五次評估報告的43個全球氣候模式模擬結(jié)果，對比分析了CMIP5耦合氣候模式對中國東北地區(qū)地表溫度的模擬性能。結(jié)果表明：大部分氣候模式模擬結(jié)果都能較好的再現(xiàn)研究區(qū)域的地表溫度時空變化，與月觀測的時間相關(guān)系數(shù)均高于095，對年際變化模擬能力稍差，大部分模式模擬結(jié)果在整個研究時段均表現(xiàn)出冷偏差。空間分布顯示，CMIP5模式能夠模擬出中國東北地區(qū)地表溫度南高北低的空間分布特征，但不同模式模擬結(jié)果之間差異較大，模擬能力較優(yōu)模式能夠較好的模擬出研究區(qū)域的冷暖中心，較優(yōu)模式組和較差模式組在夏季的差距達(dá)到最大，較差模式組不能再現(xiàn)地表溫度的分布特征。通過模式優(yōu)選發(fā)現(xiàn)FGOALS_s2模式表現(xiàn)最優(yōu)。總的來說，CMIP5耦合氣候模式對中國東北區(qū)域地表溫度的時空變化特征的模擬性能較好，對氣候態(tài)年變化的模擬性能好于對年際變化的模擬。
2018, 46(6):1165-1171.
摘要:
針對貴州省年平均降水量，年平均氣溫，年平均最高氣溫和年平均最低氣溫四個特征量，從空間分布上的定性比較，從年際、年代際的時間演變比較以及從泰勒圖的定量比較來看，RegCM4模式的模擬效果優(yōu)于CMIP5模式，因此本研究在RCP45排放情景下利用RegCM4模式數(shù)據(jù)預(yù)估未來2018—2050年貴州省年平均降水量，年平均氣溫，年平均最高氣溫和年平均最低氣溫。結(jié)果表明：21世紀(jì)Ⅰ階段（2018—2028年）相對于基準(zhǔn)期年平均降水在全省大部地區(qū)均是偏少的，偏少幅度在85%以內(nèi)，其中貴州省北部地區(qū)偏少幅度最大；21世紀(jì)Ⅱ階段（2029—2039年）相對于基準(zhǔn)期貴州省中西部降水偏少東部降水偏多，變化幅度基本上在7%以內(nèi)；21世紀(jì)Ⅲ階段（2040—2050年）相對于基準(zhǔn)期貴州省南部和東部降水偏少西北部降水偏多，變化幅度基本上在75%以內(nèi)。貴州省21世紀(jì)Ⅰ階段、Ⅱ階段、Ⅲ階段年平均氣溫、年平均最高氣溫和年平均最低氣溫相對于基準(zhǔn)期均是偏暖的，偏暖幅度在06～13 ℃之間，越到后期，偏暖幅度越大，且空間差異不大。
針對貴州省年平均降水量，年平均氣溫，年平均最高氣溫和年平均最低氣溫四個特征量，從空間分布上的定性比較，從年際、年代際的時間演變比較以及從泰勒圖的定量比較來看，RegCM4模式的模擬效果優(yōu)于CMIP5模式，因此本研究在RCP45排放情景下利用RegCM4模式數(shù)據(jù)預(yù)估未來2018—2050年貴州省年平均降水量，年平均氣溫，年平均最高氣溫和年平均最低氣溫。結(jié)果表明：21世紀(jì)Ⅰ階段（2018—2028年）相對于基準(zhǔn)期年平均降水在全省大部地區(qū)均是偏少的，偏少幅度在85%以內(nèi)，其中貴州省北部地區(qū)偏少幅度最大；21世紀(jì)Ⅱ階段（2029—2039年）相對于基準(zhǔn)期貴州省中西部降水偏少東部降水偏多，變化幅度基本上在7%以內(nèi)；21世紀(jì)Ⅲ階段（2040—2050年）相對于基準(zhǔn)期貴州省南部和東部降水偏少西北部降水偏多，變化幅度基本上在75%以內(nèi)。貴州省21世紀(jì)Ⅰ階段、Ⅱ階段、Ⅲ階段年平均氣溫、年平均最高氣溫和年平均最低氣溫相對于基準(zhǔn)期均是偏暖的，偏暖幅度在06～13 ℃之間，越到后期，偏暖幅度越大，且空間差異不大。
2018, 46(6):1172-1179.
摘要:
利用1979—2015年ERAInterim全球05°×05°月平均再分析資料，計算了青藏高原水汽收支方程中的水汽局地變化項、輻散項、平流項和垂直項的相對貢獻(xiàn)，并分析了各項的變化特征。結(jié)果表明：①在整層和近地層，水汽輻合輻散項占大氣可降水量變化項的比例最高；在中層和高層，水汽平流項占大氣可降水量變化項的比例最高。水汽輻合輻散與大氣可降水量有更好的相關(guān)性。②水汽輻合輻散的空間分布整體為低層輻合高層輻散；在整層和近地層，高原東部為濕平流，其余大部分區(qū)域為干平流，在中層濕平流區(qū)域面積擴(kuò)大，高層幾乎都為干平流。③水汽輻合輻散年際變化表現(xiàn)為增加趨勢，其中整層、近地層和中層增加趨勢最明顯；水汽平流年際變化表現(xiàn)為各層都呈下降趨勢，其中中層和高層下降趨勢最明顯。
利用1979—2015年ERAInterim全球05°×05°月平均再分析資料，計算了青藏高原水汽收支方程中的水汽局地變化項、輻散項、平流項和垂直項的相對貢獻(xiàn)，并分析了各項的變化特征。結(jié)果表明：①在整層和近地層，水汽輻合輻散項占大氣可降水量變化項的比例最高；在中層和高層，水汽平流項占大氣可降水量變化項的比例最高。水汽輻合輻散與大氣可降水量有更好的相關(guān)性。②水汽輻合輻散的空間分布整體為低層輻合高層輻散；在整層和近地層，高原東部為濕平流，其余大部分區(qū)域為干平流，在中層濕平流區(qū)域面積擴(kuò)大，高層幾乎都為干平流。③水汽輻合輻散年際變化表現(xiàn)為增加趨勢，其中整層、近地層和中層增加趨勢最明顯；水汽平流年際變化表現(xiàn)為各層都呈下降趨勢，其中中層和高層下降趨勢最明顯。
2018, 46(6):1180-1187.
摘要:
為了研究京津冀地區(qū)蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的變化特征及成因，在京津冀地區(qū)200多個氣象站中選擇資料序列完整且具有較長時間序列、測站環(huán)境評分都在70分以上（按照中國氣象局對測站探測環(huán)境評分標(biāo)準(zhǔn)評分）、均勻分布的87個氣象站，利用1970—2013年京津冀地區(qū)87個氣象站蒸發(fā)皿蒸發(fā)量以及其他氣象要素的觀測資料，采用線性傾向估計法和完全相關(guān)系數(shù)法，分析近44年來京津冀蒸發(fā)量變化特征及影響因子。結(jié)果表明，近44年來，京津冀地區(qū)年、季蒸發(fā)量呈明顯下降趨勢。全年蒸發(fā)量減少速率由大到小分別為:山前平原區(qū)>太行山區(qū)>冀東平原區(qū)>燕山丘陵區(qū)>冀北高原區(qū)(蒸發(fā)速率由北向南逐漸增大)；四季中下降速率為:春季>秋季>冬季>夏季。分析蒸發(fā)量與影響因子的完全相關(guān)系數(shù)發(fā)現(xiàn)，氣溫日較差、日照時數(shù)和平均風(fēng)速是影響京津冀地區(qū)蒸發(fā)皿蒸發(fā)量變化的主要因子，在平原地區(qū)，平均風(fēng)速是主導(dǎo)因子；在山區(qū)和高原地區(qū)，日照時數(shù)是主導(dǎo)因子。
為了研究京津冀地區(qū)蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的變化特征及成因，在京津冀地區(qū)200多個氣象站中選擇資料序列完整且具有較長時間序列、測站環(huán)境評分都在70分以上（按照中國氣象局對測站探測環(huán)境評分標(biāo)準(zhǔn)評分）、均勻分布的87個氣象站，利用1970—2013年京津冀地區(qū)87個氣象站蒸發(fā)皿蒸發(fā)量以及其他氣象要素的觀測資料，采用線性傾向估計法和完全相關(guān)系數(shù)法，分析近44年來京津冀蒸發(fā)量變化特征及影響因子。結(jié)果表明，近44年來，京津冀地區(qū)年、季蒸發(fā)量呈明顯下降趨勢。全年蒸發(fā)量減少速率由大到小分別為:山前平原區(qū)>太行山區(qū)>冀東平原區(qū)>燕山丘陵區(qū)>冀北高原區(qū)(蒸發(fā)速率由北向南逐漸增大)；四季中下降速率為:春季>秋季>冬季>夏季。分析蒸發(fā)量與影響因子的完全相關(guān)系數(shù)發(fā)現(xiàn)，氣溫日較差、日照時數(shù)和平均風(fēng)速是影響京津冀地區(qū)蒸發(fā)皿蒸發(fā)量變化的主要因子，在平原地區(qū)，平均風(fēng)速是主導(dǎo)因子；在山區(qū)和高原地區(qū)，日照時數(shù)是主導(dǎo)因子。
2018, 46(6):1188-1200.
摘要:
利用常規(guī)地面和高空觀測資料、加密自動站資料和多普勒雷達(dá)資料，對2016年6月山東兩次強(qiáng)對流天氣的雷達(dá)特征、環(huán)境條件等進(jìn)行了對比分析,結(jié)果表明: 6月14日強(qiáng)對流天氣主要是橫槽轉(zhuǎn)豎引導(dǎo)冷空氣南下引起，6月30日強(qiáng)對流天氣發(fā)生在高空槽前、山東高低層受一致西南氣流影響的環(huán)流形勢下，地面輻合線是兩次過程的觸發(fā)機(jī)制。6月14日垂直風(fēng)切變和風(fēng)暴承載層平均風(fēng)均比30日大很多，致使14日的超級單體風(fēng)暴持續(xù)時間更長、強(qiáng)度更強(qiáng)。風(fēng)暴相對螺旋度的大小對強(qiáng)對流天氣強(qiáng)弱程度有指示意義。兩次過程都在地面輻合線附近生成，都具有中氣旋、高懸的強(qiáng)回波、有界弱回波區(qū)、回波懸垂、風(fēng)暴頂輻散等雷達(dá)特征，不同的是14日具有倒V形缺口、中層徑向輻合、冰雹散射和鉤狀回波等特征，30日具有窄帶回波、徑向速度大值區(qū)等特征。兩次過程都出現(xiàn)了弱旋轉(zhuǎn)對應(yīng)地面都帶來小冰雹天氣，這在預(yù)報業(yè)務(wù)中值得注意。兩次降雹與風(fēng)暴單體高度及強(qiáng)度、垂直累積液態(tài)水含量及密度、中氣旋厚度、最大切變和持續(xù)時間密切相關(guān)。
利用常規(guī)地面和高空觀測資料、加密自動站資料和多普勒雷達(dá)資料，對2016年6月山東兩次強(qiáng)對流天氣的雷達(dá)特征、環(huán)境條件等進(jìn)行了對比分析,結(jié)果表明: 6月14日強(qiáng)對流天氣主要是橫槽轉(zhuǎn)豎引導(dǎo)冷空氣南下引起，6月30日強(qiáng)對流天氣發(fā)生在高空槽前、山東高低層受一致西南氣流影響的環(huán)流形勢下，地面輻合線是兩次過程的觸發(fā)機(jī)制。6月14日垂直風(fēng)切變和風(fēng)暴承載層平均風(fēng)均比30日大很多，致使14日的超級單體風(fēng)暴持續(xù)時間更長、強(qiáng)度更強(qiáng)。風(fēng)暴相對螺旋度的大小對強(qiáng)對流天氣強(qiáng)弱程度有指示意義。兩次過程都在地面輻合線附近生成，都具有中氣旋、高懸的強(qiáng)回波、有界弱回波區(qū)、回波懸垂、風(fēng)暴頂輻散等雷達(dá)特征，不同的是14日具有倒V形缺口、中層徑向輻合、冰雹散射和鉤狀回波等特征，30日具有窄帶回波、徑向速度大值區(qū)等特征。兩次過程都出現(xiàn)了弱旋轉(zhuǎn)對應(yīng)地面都帶來小冰雹天氣，這在預(yù)報業(yè)務(wù)中值得注意。兩次降雹與風(fēng)暴單體高度及強(qiáng)度、垂直累積液態(tài)水含量及密度、中氣旋厚度、最大切變和持續(xù)時間密切相關(guān)。
2018, 46(6):1201-1210.
摘要:
本文利用常規(guī)觀測資料、加密自動站資料、NCEP再分析資料對比分析2017年4月14日（“4〖DK〗·14”過程）和2017年5月1—2日(“5〖DK〗·1”過程)南疆中部巴州地區(qū)強(qiáng)降水過程，探討春季強(qiáng)降水天氣動力學(xué)異同。結(jié)果表明：春季強(qiáng)降水發(fā)生在副熱帶西風(fēng)急流活躍，伊朗副熱帶高壓向北伸展，地面冷鋒活動，高低空為急流鋒區(qū)配置背景中。水汽源地位于東經(jīng)40°的阿拉伯海—里海附近，沿西方路徑進(jìn)入新疆，在有利風(fēng)場條件下匯合至巴州地區(qū)，高低空急流耦合形成次級垂直環(huán)流，干冷空氣多方向侵入增強(qiáng)春季降水強(qiáng)度。主要差異在于“4〖DK〗·14”過程是副熱帶西風(fēng)急流異常北跳、影響系統(tǒng)西風(fēng)帶短波槽、冷空氣西方路徑，“5〖DK〗·1”過程則是極鋒急流與副熱帶西風(fēng)急流匯合、深厚長波槽系統(tǒng)、冷空氣西北路徑；“4〖DK〗·14”過程是典型急流鋒區(qū)降水伴有對流性降水，強(qiáng)降水發(fā)生時形成兩支次級環(huán)流圈，3股干冷空氣從不同方向向中低層氣旋性環(huán)流附近匯合激發(fā)了另一支低層中尺度次級垂直環(huán)流圈的建立；“5〖DK〗·1”過程是典型急流冷鋒降水，高空干冷空氣在垂直方向向下入侵觸發(fā)和增強(qiáng)冷鋒降水，形成了一支完整強(qiáng)大的次級垂直環(huán)流圈造成巴州大范圍的系統(tǒng)性降水。
本文利用常規(guī)觀測資料、加密自動站資料、NCEP再分析資料對比分析2017年4月14日（“4〖DK〗·14”過程）和2017年5月1—2日(“5〖DK〗·1”過程)南疆中部巴州地區(qū)強(qiáng)降水過程，探討春季強(qiáng)降水天氣動力學(xué)異同。結(jié)果表明：春季強(qiáng)降水發(fā)生在副熱帶西風(fēng)急流活躍，伊朗副熱帶高壓向北伸展，地面冷鋒活動，高低空為急流鋒區(qū)配置背景中。水汽源地位于東經(jīng)40°的阿拉伯海—里海附近，沿西方路徑進(jìn)入新疆，在有利風(fēng)場條件下匯合至巴州地區(qū)，高低空急流耦合形成次級垂直環(huán)流，干冷空氣多方向侵入增強(qiáng)春季降水強(qiáng)度。主要差異在于“4〖DK〗·14”過程是副熱帶西風(fēng)急流異常北跳、影響系統(tǒng)西風(fēng)帶短波槽、冷空氣西方路徑，“5〖DK〗·1”過程則是極鋒急流與副熱帶西風(fēng)急流匯合、深厚長波槽系統(tǒng)、冷空氣西北路徑；“4〖DK〗·14”過程是典型急流鋒區(qū)降水伴有對流性降水，強(qiáng)降水發(fā)生時形成兩支次級環(huán)流圈，3股干冷空氣從不同方向向中低層氣旋性環(huán)流附近匯合激發(fā)了另一支低層中尺度次級垂直環(huán)流圈的建立；“5〖DK〗·1”過程是典型急流冷鋒降水，高空干冷空氣在垂直方向向下入侵觸發(fā)和增強(qiáng)冷鋒降水，形成了一支完整強(qiáng)大的次級垂直環(huán)流圈造成巴州大范圍的系統(tǒng)性降水。
2018, 46(6):1211-1220.
摘要:
利用常規(guī)氣象觀測資料、區(qū)域加密自動站資料、GPSPWV數(shù)據(jù)和NCEP 1°×1°再分析資料等，對2012年8月21日南昌短時大暴雨過程(8〖DK〗·21南昌大暴雨)進(jìn)行分析，重點討論了局地大暴雨的形成原因。結(jié)果表明：中緯度低壓槽、東北方副高和東南方熱帶系統(tǒng)三者鼎立，致使江西北部聚集了高能量的不穩(wěn)定大氣，并在南昌附近產(chǎn)生局地強(qiáng)對流運動，導(dǎo)致了江西北部局地大暴雨的產(chǎn)生；地形抬升是8〖DK〗·21南昌大暴雨的直接誘因，由于梅嶺山脈抬升作用，使不穩(wěn)定大氣上升到其自由對流高度以上，在梅嶺山脈附近發(fā)展成中尺度氣旋，氣旋沿冷暖空氣所形成的中尺度輻合線移到南昌市區(qū)附近，并在此地維持了3 h；8〖DK〗·21南昌大暴雨是由多個強(qiáng)或特強(qiáng)的中小尺度降雨中心組成的，地面中尺度氣旋、高CAPE值、高θse、強(qiáng)的水汽輻合等因素使得MCS得以長時間維持，使得中小尺度降雨中心在南昌市周邊源源不斷地生成發(fā)展。總結(jié)(8〖DK〗·21南昌大暴雨)流型配置，以此構(gòu)造出這種弱西南氣流條件下的預(yù)報概念模型，可以為預(yù)報員捕捉到此類局地大暴雨天氣提供技術(shù)指導(dǎo)。
利用常規(guī)氣象觀測資料、區(qū)域加密自動站資料、GPSPWV數(shù)據(jù)和NCEP 1°×1°再分析資料等，對2012年8月21日南昌短時大暴雨過程(8〖DK〗·21南昌大暴雨)進(jìn)行分析，重點討論了局地大暴雨的形成原因。結(jié)果表明：中緯度低壓槽、東北方副高和東南方熱帶系統(tǒng)三者鼎立，致使江西北部聚集了高能量的不穩(wěn)定大氣，并在南昌附近產(chǎn)生局地強(qiáng)對流運動，導(dǎo)致了江西北部局地大暴雨的產(chǎn)生；地形抬升是8〖DK〗·21南昌大暴雨的直接誘因，由于梅嶺山脈抬升作用，使不穩(wěn)定大氣上升到其自由對流高度以上，在梅嶺山脈附近發(fā)展成中尺度氣旋，氣旋沿冷暖空氣所形成的中尺度輻合線移到南昌市區(qū)附近，并在此地維持了3 h；8〖DK〗·21南昌大暴雨是由多個強(qiáng)或特強(qiáng)的中小尺度降雨中心組成的，地面中尺度氣旋、高CAPE值、高θse、強(qiáng)的水汽輻合等因素使得MCS得以長時間維持，使得中小尺度降雨中心在南昌市周邊源源不斷地生成發(fā)展。總結(jié)(8〖DK〗·21南昌大暴雨)流型配置，以此構(gòu)造出這種弱西南氣流條件下的預(yù)報概念模型，可以為預(yù)報員捕捉到此類局地大暴雨天氣提供技術(shù)指導(dǎo)。
2018, 46(6):1221-1231.
摘要:
利用常規(guī)氣象資料、自動氣象站降水資料和NCEP再分析1°×1°等資料，對福建2017年6月初一次強(qiáng)降水過程進(jìn)行多尺度分析。結(jié)果表明：①冷空氣與暖濕氣流相互作用形成持續(xù)性暴雨，中尺度系統(tǒng)的活動導(dǎo)致短時暴雨。②較大的風(fēng)暴相對螺旋度，低層的正渦度和中低層的上升運動有利于中尺度對流系統(tǒng) (MCS)的發(fā)展和維持；強(qiáng)烈的熱力不穩(wěn)定和較強(qiáng)的垂直風(fēng)切變是中尺度對流發(fā)展的環(huán)境特征。③強(qiáng)的整層水汽通量和水汽輻合為暴雨區(qū)提供水汽來源和水汽條件。④鋒生的大小和位置對降水的強(qiáng)度和落區(qū)有很好的指示作用；低層以水平鋒生為主，中層以垂直鋒生為主，有利于成片暴雨的發(fā)生。⑤中尺度系統(tǒng)對天氣尺度的水汽輻合和邊界層對流不穩(wěn)定條件有增幅作用；上下兩支次級環(huán)流的上升支疊加，有利于低層不穩(wěn)定能量的釋放，促進(jìn)中尺度系統(tǒng)的發(fā)展。
利用常規(guī)氣象資料、自動氣象站降水資料和NCEP再分析1°×1°等資料，對福建2017年6月初一次強(qiáng)降水過程進(jìn)行多尺度分析。結(jié)果表明：①冷空氣與暖濕氣流相互作用形成持續(xù)性暴雨，中尺度系統(tǒng)的活動導(dǎo)致短時暴雨。②較大的風(fēng)暴相對螺旋度，低層的正渦度和中低層的上升運動有利于中尺度對流系統(tǒng) (MCS)的發(fā)展和維持；強(qiáng)烈的熱力不穩(wěn)定和較強(qiáng)的垂直風(fēng)切變是中尺度對流發(fā)展的環(huán)境特征。③強(qiáng)的整層水汽通量和水汽輻合為暴雨區(qū)提供水汽來源和水汽條件。④鋒生的大小和位置對降水的強(qiáng)度和落區(qū)有很好的指示作用；低層以水平鋒生為主，中層以垂直鋒生為主，有利于成片暴雨的發(fā)生。⑤中尺度系統(tǒng)對天氣尺度的水汽輻合和邊界層對流不穩(wěn)定條件有增幅作用；上下兩支次級環(huán)流的上升支疊加，有利于低層不穩(wěn)定能量的釋放，促進(jìn)中尺度系統(tǒng)的發(fā)展。
2018, 46(6):1232-1239.
摘要:
利用2014年12月10—12日的地面和探空資料、ECWMF再分析資料、Ka波段毫米波云雷達(dá)資料，采用特征分析、物理診斷量方法及回波特征分析方法，得到了較天氣雷達(dá)更精細(xì)的垂直微觀特征，對貴州凍雨的形成和演變提供了新的觀測事實。結(jié)果表明：①此次凍雨過程地面溫度在0 ℃附近，且云系形成后的溫度隨高度下降始終維持在-10~0 ℃之間，為過冷暖雨過程。②凍雨在初生、成熟及消亡階段的回波強(qiáng)度隨高度下降逐漸增大，強(qiáng)度值為-30~12 dBz。空氣垂直速度集中在-04~16 m/s之間，粒子下落速度集中在24 m/s以內(nèi)。③凍雨初生及消亡階段上升運動弱，粒子尺寸小。成熟期間，上升氣流加強(qiáng)，小粒子所占比例減小，大粒子增多。云體中下部譜寬大值區(qū)和強(qiáng)反射率因子對應(yīng)，反映了液態(tài)過冷水下落過程中的碰并增長結(jié)果。
利用2014年12月10—12日的地面和探空資料、ECWMF再分析資料、Ka波段毫米波云雷達(dá)資料，采用特征分析、物理診斷量方法及回波特征分析方法，得到了較天氣雷達(dá)更精細(xì)的垂直微觀特征，對貴州凍雨的形成和演變提供了新的觀測事實。結(jié)果表明：①此次凍雨過程地面溫度在0 ℃附近，且云系形成后的溫度隨高度下降始終維持在-10~0 ℃之間，為過冷暖雨過程。②凍雨在初生、成熟及消亡階段的回波強(qiáng)度隨高度下降逐漸增大，強(qiáng)度值為-30~12 dBz。空氣垂直速度集中在-04~16 m/s之間，粒子下落速度集中在24 m/s以內(nèi)。③凍雨初生及消亡階段上升運動弱，粒子尺寸小。成熟期間，上升氣流加強(qiáng)，小粒子所占比例減小，大粒子增多。云體中下部譜寬大值區(qū)和強(qiáng)反射率因子對應(yīng)，反映了液態(tài)過冷水下落過程中的碰并增長結(jié)果。
2018, 46(6):1240-1250.
摘要:
應(yīng)用地面、探空、機(jī)場自動觀測、NCEP再分析資料、多普勒雷達(dá)等資料，重點分析了多普勒雷達(dá)數(shù)據(jù)產(chǎn)品，探討了機(jī)場低空風(fēng)切變形成原因。結(jié)果表明：①機(jī)場低空風(fēng)切變的主要原因是〖WTBX〗γ〖WTBZ〗中尺度對流單體底部的紊亂氣流造成，此對流單體由北陣風(fēng)鋒與地面中尺度輻合線交匯誘發(fā)生成，多個〖WTBX〗γ〖WTBZ〗中尺度對流單體迅速消亡后產(chǎn)生的下沉氣流加強(qiáng)了地面中尺度輻合線，陣風(fēng)鋒和輻合線引起機(jī)場低空風(fēng)切變的產(chǎn)生；②風(fēng)切變過程發(fā)生前，皖北地區(qū)為不穩(wěn)定大氣層結(jié)，925 hPa的風(fēng)場輻合為強(qiáng)對流天氣提供觸發(fā)機(jī)制，流經(jīng)黃海的偏東氣流為低層帶來充足水汽，皖北強(qiáng)對流風(fēng)暴的發(fā)展和消亡是北陣風(fēng)鋒發(fā)生的根本原因；③風(fēng)暴后側(cè)中層干冷空氣的侵入阻礙了風(fēng)暴前沿上升的暖濕氣流，促進(jìn)了風(fēng)暴內(nèi)部冷空氣的下沉和垂直動量交換，增強(qiáng)了近地層出流強(qiáng)度，兩次強(qiáng)反射率因子核高度的迅速下降是北陣風(fēng)鋒發(fā)生的直接原因。
應(yīng)用地面、探空、機(jī)場自動觀測、NCEP再分析資料、多普勒雷達(dá)等資料，重點分析了多普勒雷達(dá)數(shù)據(jù)產(chǎn)品，探討了機(jī)場低空風(fēng)切變形成原因。結(jié)果表明：①機(jī)場低空風(fēng)切變的主要原因是〖WTBX〗γ〖WTBZ〗中尺度對流單體底部的紊亂氣流造成，此對流單體由北陣風(fēng)鋒與地面中尺度輻合線交匯誘發(fā)生成，多個〖WTBX〗γ〖WTBZ〗中尺度對流單體迅速消亡后產(chǎn)生的下沉氣流加強(qiáng)了地面中尺度輻合線，陣風(fēng)鋒和輻合線引起機(jī)場低空風(fēng)切變的產(chǎn)生；②風(fēng)切變過程發(fā)生前，皖北地區(qū)為不穩(wěn)定大氣層結(jié)，925 hPa的風(fēng)場輻合為強(qiáng)對流天氣提供觸發(fā)機(jī)制，流經(jīng)黃海的偏東氣流為低層帶來充足水汽，皖北強(qiáng)對流風(fēng)暴的發(fā)展和消亡是北陣風(fēng)鋒發(fā)生的根本原因；③風(fēng)暴后側(cè)中層干冷空氣的侵入阻礙了風(fēng)暴前沿上升的暖濕氣流，促進(jìn)了風(fēng)暴內(nèi)部冷空氣的下沉和垂直動量交換，增強(qiáng)了近地層出流強(qiáng)度，兩次強(qiáng)反射率因子核高度的迅速下降是北陣風(fēng)鋒發(fā)生的直接原因。
2018, 46(6):1251-1257.
摘要:
利用青島市環(huán)境監(jiān)測中心站環(huán)境監(jiān)測資料、青島市氣象常規(guī)觀測資料、美國國家環(huán)境預(yù)報中心(NCEP)再分析資料，對青島地區(qū)2016年12月18—21日的一次霧霾重污染天氣過程進(jìn)行分析。結(jié)果表明：污染期間，亞歐大陸中高緯度地區(qū)500 hPa呈兩槽一脊的環(huán)流形式，青島處于弱槽系統(tǒng)控制下，空氣質(zhì)量好轉(zhuǎn)時，高空鋒區(qū)明顯增強(qiáng)，西北風(fēng)加大，地面冷鋒快速東移；此次霧霾重污染天氣過程空氣中近地面相對濕度一直維持較高，重污染期間小于26 m〖DK〗·s-1的地面風(fēng)速對污染物擴(kuò)散沒有明顯作用;污染物的濃度增加、持續(xù)階段與氣象要素能見度、風(fēng)速、混合層厚度呈負(fù)相關(guān)性，與相對濕度呈正相關(guān)性，與溫度的相關(guān)性較低; 污染過程中青島市區(qū)24 h的輸入污染源主要來自半島北部地區(qū)，主要污染物為PM2。5顆粒。
利用青島市環(huán)境監(jiān)測中心站環(huán)境監(jiān)測資料、青島市氣象常規(guī)觀測資料、美國國家環(huán)境預(yù)報中心(NCEP)再分析資料，對青島地區(qū)2016年12月18—21日的一次霧霾重污染天氣過程進(jìn)行分析。結(jié)果表明：污染期間，亞歐大陸中高緯度地區(qū)500 hPa呈兩槽一脊的環(huán)流形式，青島處于弱槽系統(tǒng)控制下，空氣質(zhì)量好轉(zhuǎn)時，高空鋒區(qū)明顯增強(qiáng)，西北風(fēng)加大，地面冷鋒快速東移；此次霧霾重污染天氣過程空氣中近地面相對濕度一直維持較高，重污染期間小于26 m〖DK〗·s-1的地面風(fēng)速對污染物擴(kuò)散沒有明顯作用;污染物的濃度增加、持續(xù)階段與氣象要素能見度、風(fēng)速、混合層厚度呈負(fù)相關(guān)性，與相對濕度呈正相關(guān)性，與溫度的相關(guān)性較低; 污染過程中青島市區(qū)24 h的輸入污染源主要來自半島北部地區(qū)，主要污染物為PM2。5顆粒。
2018, 46(6):1258-1265.
摘要:
粒子尺度譜和復(fù)折射率指數(shù)是描述大氣氣溶膠的基本物理參數(shù)，也是遙感大氣氣溶膠光學(xué)厚度的基本假定量，決定了光學(xué)厚度遙感的準(zhǔn)確程度。本文分析了中國氣溶膠遙感網(wǎng)反演的北京周邊的沙塵和霾天氣下大氣氣溶膠的體積譜和復(fù)折射指數(shù)，結(jié)果表明：沙塵和霾天氣下氣溶膠的體積譜均呈現(xiàn)雙峰對數(shù)正態(tài)分布，霾氣溶膠粒子體積譜在細(xì)模態(tài)（01~1 μm）和粗模態(tài)（1~10 μm）的占比大體相當(dāng)，沙塵氣溶膠粒子體積譜中粗模態(tài)占比遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于細(xì)模態(tài)，以粗粒子為主；將實際測量的復(fù)折射率同HITRAN 2008數(shù)據(jù)庫中各種類型的氣溶膠復(fù)折射率光譜數(shù)據(jù)相比，類沙塵粒子的復(fù)折射指數(shù)同沙塵氣溶膠最為接近，水溶性粒子同霾氣溶膠最為接近，在大氣氣溶膠遙感中如果缺少復(fù)折射率的光譜數(shù)據(jù)，可考慮將類沙塵粒子和水溶性粒子的復(fù)折射率光譜數(shù)據(jù)（02~40 μm）外推近似代替沙塵和霾氣溶膠用于紫外和紅外遙感。本研究可為利用紫外光譜和紅外光譜定量遙感沙塵和霾氣溶膠研究提供參考和依據(jù)。
粒子尺度譜和復(fù)折射率指數(shù)是描述大氣氣溶膠的基本物理參數(shù)，也是遙感大氣氣溶膠光學(xué)厚度的基本假定量，決定了光學(xué)厚度遙感的準(zhǔn)確程度。本文分析了中國氣溶膠遙感網(wǎng)反演的北京周邊的沙塵和霾天氣下大氣氣溶膠的體積譜和復(fù)折射指數(shù)，結(jié)果表明：沙塵和霾天氣下氣溶膠的體積譜均呈現(xiàn)雙峰對數(shù)正態(tài)分布，霾氣溶膠粒子體積譜在細(xì)模態(tài)（01~1 μm）和粗模態(tài)（1~10 μm）的占比大體相當(dāng)，沙塵氣溶膠粒子體積譜中粗模態(tài)占比遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于細(xì)模態(tài)，以粗粒子為主；將實際測量的復(fù)折射率同HITRAN 2008數(shù)據(jù)庫中各種類型的氣溶膠復(fù)折射率光譜數(shù)據(jù)相比，類沙塵粒子的復(fù)折射指數(shù)同沙塵氣溶膠最為接近，水溶性粒子同霾氣溶膠最為接近，在大氣氣溶膠遙感中如果缺少復(fù)折射率的光譜數(shù)據(jù)，可考慮將類沙塵粒子和水溶性粒子的復(fù)折射率光譜數(shù)據(jù)（02~40 μm）外推近似代替沙塵和霾氣溶膠用于紫外和紅外遙感。本研究可為利用紫外光譜和紅外光譜定量遙感沙塵和霾氣溶膠研究提供參考和依據(jù)。
2018, 46(6):1266-1273.
摘要:
利用2013—2016年哈爾濱市07：00和19：00探空逆溫資料及哈爾濱市環(huán)境監(jiān)測站空氣污染物濃度監(jiān)測資料,〖JP2〗對哈爾濱市低空溫度層結(jié)特征及其與主要空氣污染物(SO2、NO2、PM10和PM25)濃度之間的關(guān)系進(jìn)行了統(tǒng)計分析。結(jié)果表明:①哈爾濱市2013—2016年07：00〖JP〗持續(xù)性逆溫天氣出現(xiàn)頻率是615%，19：00為588%。② 07：00和19：00逆溫厚度月變化趨勢基本一致，季節(jié)變化趨勢也一致:冬季＞秋季＞春季＞夏季。③哈爾濱市冬半年逆溫層出現(xiàn)頻率明顯高于夏半年，秋、冬季產(chǎn)生的逆溫強(qiáng)度強(qiáng)于春、夏季。④ 4年來哈爾濱市空氣污染物濃度與持續(xù)性逆溫頻率、厚度呈正相關(guān)；與07：00逆溫強(qiáng)度呈正相關(guān),與19：00逆溫強(qiáng)度的相關(guān)性不明顯，說明哈爾濱市低空大氣逆溫層結(jié)狀況是影響哈爾濱市空氣質(zhì)量的主要因素之一。⑤高緯冷平流弱，低層增暖，同時海平面氣壓場弱，大氣水平和垂直方向輸送能力差，從而使得污染物難以擴(kuò)散進(jìn)而堆積，這是持續(xù)數(shù)日重度污染的重要原因。
利用2013—2016年哈爾濱市07：00和19：00探空逆溫資料及哈爾濱市環(huán)境監(jiān)測站空氣污染物濃度監(jiān)測資料,〖JP2〗對哈爾濱市低空溫度層結(jié)特征及其與主要空氣污染物(SO2、NO2、PM10和PM25)濃度之間的關(guān)系進(jìn)行了統(tǒng)計分析。結(jié)果表明:①哈爾濱市2013—2016年07：00〖JP〗持續(xù)性逆溫天氣出現(xiàn)頻率是615%，19：00為588%。② 07：00和19：00逆溫厚度月變化趨勢基本一致，季節(jié)變化趨勢也一致:冬季＞秋季＞春季＞夏季。③哈爾濱市冬半年逆溫層出現(xiàn)頻率明顯高于夏半年，秋、冬季產(chǎn)生的逆溫強(qiáng)度強(qiáng)于春、夏季。④ 4年來哈爾濱市空氣污染物濃度與持續(xù)性逆溫頻率、厚度呈正相關(guān)；與07：00逆溫強(qiáng)度呈正相關(guān),與19：00逆溫強(qiáng)度的相關(guān)性不明顯，說明哈爾濱市低空大氣逆溫層結(jié)狀況是影響哈爾濱市空氣質(zhì)量的主要因素之一。⑤高緯冷平流弱，低層增暖，同時海平面氣壓場弱，大氣水平和垂直方向輸送能力差，從而使得污染物難以擴(kuò)散進(jìn)而堆積，這是持續(xù)數(shù)日重度污染的重要原因。
2018, 46(6):1274-1279.
摘要:
本文對2014—2016年拉薩市6種空氣污染物SO2、NO2、PM10、PM25、CO、O3的濃度變化進(jìn)行了分析和評估。結(jié)果表明：①拉薩市區(qū)大氣污染物以PM10為主，其次是O3；②拉薩市區(qū)大氣環(huán)境中SO2、CO的含量逐年下降，但是，NO2含量逐年上升；③拉薩市大氣環(huán)境中的PM25與PM10比值明顯偏低，表明拉薩市大氣環(huán)境質(zhì)量主要的影響因素為自然因素。
本文對2014—2016年拉薩市6種空氣污染物SO2、NO2、PM10、PM25、CO、O3的濃度變化進(jìn)行了分析和評估。結(jié)果表明：①拉薩市區(qū)大氣污染物以PM10為主，其次是O3；②拉薩市區(qū)大氣環(huán)境中SO2、CO的含量逐年下降，但是，NO2含量逐年上升；③拉薩市大氣環(huán)境中的PM25與PM10比值明顯偏低，表明拉薩市大氣環(huán)境質(zhì)量主要的影響因素為自然因素。
2018, 46(6):1280-1286.
摘要:
利用四川省數(shù)字高程模型（DEM）和1970—2014年四川省143個氣象站點45年冰雹資料，使用相關(guān)分析、逐步回歸、數(shù)字地形分析和分區(qū)統(tǒng)計等方法，研究了四川省冰雹分布與地形高程、坡度、坡向、經(jīng)緯度、地形起伏度及地形切割深度的關(guān)系。研究結(jié)果表明：四川省冰雹分布有明顯的地理分布特征，地形高程、經(jīng)度、地形起伏度及西北偏西坡向等地形因子是四川省冰雹分布的主要影響因子。建立冰雹與主要地形影響因子的回歸方程，模擬四川省冰雹空間分布，結(jié)果顯示模擬值與實際值分布趨勢一致，但模擬數(shù)據(jù)整體偏小。
利用四川省數(shù)字高程模型（DEM）和1970—2014年四川省143個氣象站點45年冰雹資料，使用相關(guān)分析、逐步回歸、數(shù)字地形分析和分區(qū)統(tǒng)計等方法，研究了四川省冰雹分布與地形高程、坡度、坡向、經(jīng)緯度、地形起伏度及地形切割深度的關(guān)系。研究結(jié)果表明：四川省冰雹分布有明顯的地理分布特征，地形高程、經(jīng)度、地形起伏度及西北偏西坡向等地形因子是四川省冰雹分布的主要影響因子。建立冰雹與主要地形影響因子的回歸方程，模擬四川省冰雹空間分布，結(jié)果顯示模擬值與實際值分布趨勢一致，但模擬數(shù)據(jù)整體偏小。
2018, 46(6):1287-1290.
摘要:
利用2004—2016年黃山氣象站逐日、逐時地面氣象觀測資料分析了霧凇的時間分布特征及氣象條件。結(jié)果表明：①黃山年平均霧凇日616 d，年份之間差異明顯；霧凇初日主要在11月，終日主要在3—4月；連續(xù)霧凇日數(shù)多在3~4 d，占40%，各年均出現(xiàn)了連續(xù)霧凇日數(shù)≥10 d的情況。②霧凇出現(xiàn)在10月至次年4月，其中12月至次年3月霧凇日數(shù)占898%；月平均霧凇日數(shù)與月平均氣溫呈顯著負(fù)相關(guān)。霧凇還存在一定的日變化，08：00—09：00最多，18：00最少。③逐日資料統(tǒng)計表明，適宜霧凇出現(xiàn)的氣象條件是霧日且日平均氣溫在-8～2 ℃之間、平均相對濕度≥80%、平均風(fēng)速2~9 m/s。④逐時資料統(tǒng)計表明，霧凇的形成主要受氣溫影響，霧凇形成前需7 h以上的累計低溫（≤0 ℃），適宜霧凇形成的氣象條件是有霧且氣溫在-6～1 ℃之間，濕度≥95%，風(fēng)速2~11 m/s，較好地反映了霧凇形成的臨界氣象條件。
利用2004—2016年黃山氣象站逐日、逐時地面氣象觀測資料分析了霧凇的時間分布特征及氣象條件。結(jié)果表明：①黃山年平均霧凇日616 d，年份之間差異明顯；霧凇初日主要在11月，終日主要在3—4月；連續(xù)霧凇日數(shù)多在3~4 d，占40%，各年均出現(xiàn)了連續(xù)霧凇日數(shù)≥10 d的情況。②霧凇出現(xiàn)在10月至次年4月，其中12月至次年3月霧凇日數(shù)占898%；月平均霧凇日數(shù)與月平均氣溫呈顯著負(fù)相關(guān)。霧凇還存在一定的日變化，08：00—09：00最多，18：00最少。③逐日資料統(tǒng)計表明，適宜霧凇出現(xiàn)的氣象條件是霧日且日平均氣溫在-8～2 ℃之間、平均相對濕度≥80%、平均風(fēng)速2~9 m/s。④逐時資料統(tǒng)計表明，霧凇的形成主要受氣溫影響，霧凇形成前需7 h以上的累計低溫（≤0 ℃），適宜霧凇形成的氣象條件是有霧且氣溫在-6～1 ℃之間，濕度≥95%，風(fēng)速2~11 m/s，較好地反映了霧凇形成的臨界氣象條件。
2018, 46(6):1291-1296.
摘要:
利用2007—2016年湖北省雷電監(jiān)測系統(tǒng)獲得的雷電資料，經(jīng)過統(tǒng)計分析雷電流幅值、雷電陡度的特征，建立了雷電強(qiáng)度等級評估模型。采用對稱不等間隔四級法，將雷電強(qiáng)度分為弱（I）、中等（II）、強(qiáng)（III）和極強(qiáng)（IV）4個等級，并計算出各等級劃分閾值。檢驗了分級閾值的合理性，同時用雷電災(zāi)害情況對分級結(jié)果作了進(jìn)一步檢驗，結(jié)果表明雷電強(qiáng)度分級方法是客觀可行的，能夠為雷電災(zāi)害評估和等級劃分、雷電預(yù)報預(yù)警等工作提供重要的參考。
利用2007—2016年湖北省雷電監(jiān)測系統(tǒng)獲得的雷電資料，經(jīng)過統(tǒng)計分析雷電流幅值、雷電陡度的特征，建立了雷電強(qiáng)度等級評估模型。采用對稱不等間隔四級法，將雷電強(qiáng)度分為弱（I）、中等（II）、強(qiáng)（III）和極強(qiáng)（IV）4個等級，并計算出各等級劃分閾值。檢驗了分級閾值的合理性，同時用雷電災(zāi)害情況對分級結(jié)果作了進(jìn)一步檢驗，結(jié)果表明雷電強(qiáng)度分級方法是客觀可行的，能夠為雷電災(zāi)害評估和等級劃分、雷電預(yù)報預(yù)警等工作提供重要的參考。
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