2021年第49卷第3期文章目次
2021, 49(3):315-321.
摘要:
X波段雙偏振雷達在降水相態(tài)識別方面有較大優(yōu)勢，目前較為常用的方法為模糊邏輯算法，具有較好的識別能力，該方法主要依賴于水凝物的成員函數(shù)，但是對于不同雷達的系統(tǒng)老化問題，需要調(diào)整相對應的成員函數(shù)。針對此問題，本文提出采用聚類分析的方法進行降水相態(tài)識別，在完成相態(tài)識別后，可以統(tǒng)計不同水凝物雷達參數(shù)的分布特征，重新構(gòu)建適合該雷達的成員函數(shù)。聚類分析方法在相態(tài)識別實驗中表現(xiàn)良好，但仍存在一定的問題，在不引入溫度的情況下部分水凝物無法識別。
X波段雙偏振雷達在降水相態(tài)識別方面有較大優(yōu)勢，目前較為常用的方法為模糊邏輯算法，具有較好的識別能力，該方法主要依賴于水凝物的成員函數(shù)，但是對于不同雷達的系統(tǒng)老化問題，需要調(diào)整相對應的成員函數(shù)。針對此問題，本文提出采用聚類分析的方法進行降水相態(tài)識別，在完成相態(tài)識別后，可以統(tǒng)計不同水凝物雷達參數(shù)的分布特征，重新構(gòu)建適合該雷達的成員函數(shù)。聚類分析方法在相態(tài)識別實驗中表現(xiàn)良好，但仍存在一定的問題，在不引入溫度的情況下部分水凝物無法識別。
2021, 49(3):322-327.
摘要:
激光雷達能見度儀是探測大氣能見度的有效手段，但其回波信號微弱且易受各種噪聲干擾。抑制背景噪聲并從中提取有用信號，對提高能見度反演精度十分重要。采用經(jīng)驗模態(tài)分解算法對回波信號進行分解及重構(gòu)，達到了良好的去噪效果。仿真試驗表明，經(jīng)驗模態(tài)分解算法有效提高了回波信號的輸出信噪比，降低了測量值的均方根誤差。通過處理晴天、陰天、霧天等不同天氣條件下的多組實測數(shù)據(jù)，將其反演結(jié)果與大氣透射儀LT31的測量結(jié)果進行對比，進一步驗證了該算法的有效性。
激光雷達能見度儀是探測大氣能見度的有效手段，但其回波信號微弱且易受各種噪聲干擾。抑制背景噪聲并從中提取有用信號，對提高能見度反演精度十分重要。采用經(jīng)驗模態(tài)分解算法對回波信號進行分解及重構(gòu)，達到了良好的去噪效果。仿真試驗表明，經(jīng)驗模態(tài)分解算法有效提高了回波信號的輸出信噪比，降低了測量值的均方根誤差。通過處理晴天、陰天、霧天等不同天氣條件下的多組實測數(shù)據(jù)，將其反演結(jié)果與大氣透射儀LT31的測量結(jié)果進行對比，進一步驗證了該算法的有效性。
2021, 49(3):328-335.
摘要:
壓電式超聲風速傳感器相對于傳統(tǒng)的機械測風儀器具有更高的精度和可靠性，但實際使用過程中，一些地區(qū)戶外氣候環(huán)境復雜，當遭遇惡劣天氣時會對超聲換能器發(fā)出的輻射聲場造成影響。利用COMSOL有限元分析軟件針對壓電式換能器在已知半徑的球型區(qū)域內(nèi)聲場分布進行模擬分析，通過改變換能器與空氣耦合的邊界條件，模擬了暴雨和沙暴兩種惡劣天氣情況，對比了兩種情況下?lián)Q能器輻射聲場的聲壓和聲壓級。結(jié)果表明，強降雨天氣條件對超聲波的輻射聲場影響較小，而風沙天氣下，隨著沙塵濃度升高，超聲波聲能衰減越明顯。仿真結(jié)果為超聲波風速傳感器在惡劣氣候下測量的技術改進提供了參考和依據(jù)。
壓電式超聲風速傳感器相對于傳統(tǒng)的機械測風儀器具有更高的精度和可靠性，但實際使用過程中，一些地區(qū)戶外氣候環(huán)境復雜，當遭遇惡劣天氣時會對超聲換能器發(fā)出的輻射聲場造成影響。利用COMSOL有限元分析軟件針對壓電式換能器在已知半徑的球型區(qū)域內(nèi)聲場分布進行模擬分析，通過改變換能器與空氣耦合的邊界條件，模擬了暴雨和沙暴兩種惡劣天氣情況，對比了兩種情況下?lián)Q能器輻射聲場的聲壓和聲壓級。結(jié)果表明，強降雨天氣條件對超聲波的輻射聲場影響較小，而風沙天氣下，隨著沙塵濃度升高，超聲波聲能衰減越明顯。仿真結(jié)果為超聲波風速傳感器在惡劣氣候下測量的技術改進提供了參考和依據(jù)。
2021, 49(3):336-341.
摘要:
為確定新型夾具固定點的位置，保證阻塞比降低到最小同時風杯組處于最優(yōu)均勻性的范圍內(nèi)，在試驗測試出試驗風場最優(yōu)均勻性區(qū)域的基礎上，運用CAD建立三杯測風儀三維模型，計算三杯測風儀旋轉(zhuǎn)過程中的最大迎風面積，最后進行阻塞效應測試加以驗證。結(jié)果表明:基于CAD計算迎風面積修正了傳統(tǒng)估算約5.8%的誤差；優(yōu)化后的試驗風場阻塞比為0.04，降低了42%；試驗風場的指示風速與自由風場的指示風速一致性良好。
為確定新型夾具固定點的位置，保證阻塞比降低到最小同時風杯組處于最優(yōu)均勻性的范圍內(nèi)，在試驗測試出試驗風場最優(yōu)均勻性區(qū)域的基礎上，運用CAD建立三杯測風儀三維模型，計算三杯測風儀旋轉(zhuǎn)過程中的最大迎風面積，最后進行阻塞效應測試加以驗證。結(jié)果表明:基于CAD計算迎風面積修正了傳統(tǒng)估算約5.8%的誤差；優(yōu)化后的試驗風場阻塞比為0.04，降低了42%；試驗風場的指示風速與自由風場的指示風速一致性良好。
2021, 49(3):342-347.
摘要:
風云四號（FY4）靜止氣象衛(wèi)星是通過測量多個地面站到衛(wèi)星的距離實現(xiàn)對衛(wèi)星的軌道確定和預報，所以測距站站址坐標是影響定軌精度的主要因素之一。星地間距離通常是指地面天線相位中心到衛(wèi)星天線相位中心之間的距離，但是FY4測距站天線的相位中心無法用作測距距離起始參考點和站址坐標測量點。本文針對FY4測距站簡易半轉(zhuǎn)臺天線的特殊結(jié)構(gòu)，結(jié)合卡塞格倫天線的工作原理，確定出測距距離起始參考點及站址坐標測量點，并給出這兩者之間距離的修正算法。最后根據(jù)FY4衛(wèi)星太空分布位置及各個測距站跟蹤狀況分析了修正結(jié)果，并對在工程中實施方法提出了建議。
風云四號（FY4）靜止氣象衛(wèi)星是通過測量多個地面站到衛(wèi)星的距離實現(xiàn)對衛(wèi)星的軌道確定和預報，所以測距站站址坐標是影響定軌精度的主要因素之一。星地間距離通常是指地面天線相位中心到衛(wèi)星天線相位中心之間的距離，但是FY4測距站天線的相位中心無法用作測距距離起始參考點和站址坐標測量點。本文針對FY4測距站簡易半轉(zhuǎn)臺天線的特殊結(jié)構(gòu)，結(jié)合卡塞格倫天線的工作原理，確定出測距距離起始參考點及站址坐標測量點，并給出這兩者之間距離的修正算法。最后根據(jù)FY4衛(wèi)星太空分布位置及各個測距站跟蹤狀況分析了修正結(jié)果，并對在工程中實施方法提出了建議。
2021, 49(3):348-354.
摘要:
氣象衛(wèi)星作為重要的氣象基礎設施具有投入大且潛在效益巨大的特點，開展氣象衛(wèi)星應用效益評估不僅是國家公共資源配置的需要，更是氣象衛(wèi)星系統(tǒng)提高應用效能的需要。參考氣象服務和衛(wèi)星應用效益評估方法，嘗試提出適合中國的氣象衛(wèi)星應用效益評估框架。氣象衛(wèi)星應用的總體效益包括通過氣象服務間接產(chǎn)生的效益和直接應用產(chǎn)生的效益兩部分。前者是氣象服務效益中氣象衛(wèi)星應用的貢獻，采用專家評估的方法估算；后者是用戶直接應用氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)產(chǎn)生的效益，采用定量與定性相結(jié)合的方法綜合估算。本文提出的效益評估方法框架估算得到中國2012年氣象衛(wèi)星應用效益值達335.5至846.6億元人民幣。通過比較中、美、歐氣象衛(wèi)星應用效益值發(fā)現(xiàn)，歐盟最高而中美較為接近，而成本效益比方面中國高于歐盟。引起評估結(jié)果差異的主要原因之一是缺乏國際公認的評估方法框架。未來仍需加強氣象衛(wèi)星效益評估領域的國際合作，借鑒先進經(jīng)驗提高風云氣象應用效能，同時也可凝聚國際公認貢獻中國智慧。
氣象衛(wèi)星作為重要的氣象基礎設施具有投入大且潛在效益巨大的特點，開展氣象衛(wèi)星應用效益評估不僅是國家公共資源配置的需要，更是氣象衛(wèi)星系統(tǒng)提高應用效能的需要。參考氣象服務和衛(wèi)星應用效益評估方法，嘗試提出適合中國的氣象衛(wèi)星應用效益評估框架。氣象衛(wèi)星應用的總體效益包括通過氣象服務間接產(chǎn)生的效益和直接應用產(chǎn)生的效益兩部分。前者是氣象服務效益中氣象衛(wèi)星應用的貢獻，采用專家評估的方法估算；后者是用戶直接應用氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)產(chǎn)生的效益，采用定量與定性相結(jié)合的方法綜合估算。本文提出的效益評估方法框架估算得到中國2012年氣象衛(wèi)星應用效益值達335.5至846.6億元人民幣。通過比較中、美、歐氣象衛(wèi)星應用效益值發(fā)現(xiàn)，歐盟最高而中美較為接近，而成本效益比方面中國高于歐盟。引起評估結(jié)果差異的主要原因之一是缺乏國際公認的評估方法框架。未來仍需加強氣象衛(wèi)星效益評估領域的國際合作，借鑒先進經(jīng)驗提高風云氣象應用效能，同時也可凝聚國際公認貢獻中國智慧。
2021, 49(3):355-361.
摘要:
對中國38年的氣溫和降水進行了空間插值分析，選取最優(yōu)模型去生成1 km網(wǎng)格數(shù)據(jù)集，為中國大陸的植被分布、氣候變化和環(huán)境生態(tài)等研究提供支持。基于國家氣象中心839個氣象站的逐日氣溫和降水數(shù)據(jù)，用經(jīng)度、緯度和海拔作為ANUSPLIN軟件插值的3個變量，對降水進行開平方預處理，采用3次樣條的薄盤光滑樣條法，得到了1980—2017年中國大陸月平均氣溫和月累計降水1 km網(wǎng)格插值數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集的廣義交叉驗證均方根（RTGCV）和均方根誤差（RMSE）具有年周期性和明顯的季節(jié)變化特征；各站點的平均誤差（MBE）的頻率分布近似正態(tài)分布，絕對誤差（MAE）的空間分布也符合中國大陸氣候的變化特征。數(shù)據(jù)集在精準度和時間序列上較新，且提供公共下載服務，可為全國陸地生態(tài)系統(tǒng)的研究提供信息支持。
對中國38年的氣溫和降水進行了空間插值分析，選取最優(yōu)模型去生成1 km網(wǎng)格數(shù)據(jù)集，為中國大陸的植被分布、氣候變化和環(huán)境生態(tài)等研究提供支持。基于國家氣象中心839個氣象站的逐日氣溫和降水數(shù)據(jù)，用經(jīng)度、緯度和海拔作為ANUSPLIN軟件插值的3個變量，對降水進行開平方預處理，采用3次樣條的薄盤光滑樣條法，得到了1980—2017年中國大陸月平均氣溫和月累計降水1 km網(wǎng)格插值數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集的廣義交叉驗證均方根（RTGCV）和均方根誤差（RMSE）具有年周期性和明顯的季節(jié)變化特征；各站點的平均誤差（MBE）的頻率分布近似正態(tài)分布，絕對誤差（MAE）的空間分布也符合中國大陸氣候的變化特征。數(shù)據(jù)集在精準度和時間序列上較新，且提供公共下載服務，可為全國陸地生態(tài)系統(tǒng)的研究提供信息支持。
2021, 49(3):362-371.
摘要:
利用中尺度WRF（Weather Research Forecast）模式，結(jié)合NCEP/NCAR再分析資料和常規(guī)氣象觀測資料，對2016年1月22—24日昆明準靜止鋒主要移動過程進行數(shù)值模擬和敏感試驗，研究昆明準靜止鋒移動的影響因素。結(jié)果表明：WRF模式較成功模擬出此次昆明準靜止鋒鋒面的移動過程和鋒面西進的位置。當?shù)匦胃叨仍黾拥?.2倍時，昆明準靜止鋒鋒面西進的速度減慢，鋒面越過103°E附近最高地形的時間推后了9～12 h，鋒面到達最西邊的位置也〖JP2〗較未修改地形的位置偏東。對地形進行增高100 m，200 m，〖JP2〗300 m，400 m和500 m，以及降低100 m，〖JP〗200 m，300 m，400 m和500 m的模擬試驗。從昆明準靜止鋒位置的差異看，地形高度改變后，模擬積分時間越長，鋒面位置差別越大。地形增高后，鋒面在相對高地形的103°E以東的位置，受地形阻擋，鋒面位置差異相對小。當?shù)匦胃叨冉档秃螅肯陆?00 m，鋒面位置差異相對大。說明地形對昆明準靜止鋒的移動速度影響巨大。當改變暖氣團的熱力場，增加暖氣團氣溫2 ℃，昆明準靜止鋒西移速度增快。增強暖氣團的氣壓和風場動力場，昆明準靜止鋒西進的速度減慢。從地形和暖氣團敏感試驗的模擬結(jié)果看，影響昆明準靜止鋒鋒面移動速度的因素為地形和冷暖氣團勢力對比，冷暖氣團勢力對比因素對鋒面移動速度的影響作用比地形因素相對小。
利用中尺度WRF（Weather Research Forecast）模式，結(jié)合NCEP/NCAR再分析資料和常規(guī)氣象觀測資料，對2016年1月22—24日昆明準靜止鋒主要移動過程進行數(shù)值模擬和敏感試驗，研究昆明準靜止鋒移動的影響因素。結(jié)果表明：WRF模式較成功模擬出此次昆明準靜止鋒鋒面的移動過程和鋒面西進的位置。當?shù)匦胃叨仍黾拥?.2倍時，昆明準靜止鋒鋒面西進的速度減慢，鋒面越過103°E附近最高地形的時間推后了9～12 h，鋒面到達最西邊的位置也〖JP2〗較未修改地形的位置偏東。對地形進行增高100 m，200 m，〖JP2〗300 m，400 m和500 m，以及降低100 m，〖JP〗200 m，300 m，400 m和500 m的模擬試驗。從昆明準靜止鋒位置的差異看，地形高度改變后，模擬積分時間越長，鋒面位置差別越大。地形增高后，鋒面在相對高地形的103°E以東的位置，受地形阻擋，鋒面位置差異相對小。當?shù)匦胃叨冉档秃螅肯陆?00 m，鋒面位置差異相對大。說明地形對昆明準靜止鋒的移動速度影響巨大。當改變暖氣團的熱力場，增加暖氣團氣溫2 ℃，昆明準靜止鋒西移速度增快。增強暖氣團的氣壓和風場動力場，昆明準靜止鋒西進的速度減慢。從地形和暖氣團敏感試驗的模擬結(jié)果看，影響昆明準靜止鋒鋒面移動速度的因素為地形和冷暖氣團勢力對比，冷暖氣團勢力對比因素對鋒面移動速度的影響作用比地形因素相對小。
2021, 49(3):372-379.
摘要:
基于2014—2018年3—9月GPM（Global Precipitation Measurement）的數(shù)據(jù)，對青藏高原地區(qū)的深對流系統(tǒng)的時空分布及降水特征進行研究，結(jié)果表明：青藏高原主體地區(qū)（25°~40°N，70°~105°E）的深對流系統(tǒng)主要集中分布在中部、東部和南部地區(qū)，對流強度與東亞季風區(qū)其他區(qū)域相比較小，而對流強度相對較大的系統(tǒng)則大多分布在高原東部地區(qū)。深對流系統(tǒng)主要發(fā)生在夏季，7、8月份頻數(shù)達到峰值且對流較強，且主要活動區(qū)域有先向南、向西擴展再東退的特點。深對流活動主要從午后開始發(fā)展，大體呈單峰分布。高原深對流系統(tǒng)產(chǎn)生的降水強度較弱，主要集中在5 mm/h以下，其產(chǎn)生的降水主要來源于回波頂高度較低、面積較小的弱對流活動。
基于2014—2018年3—9月GPM（Global Precipitation Measurement）的數(shù)據(jù)，對青藏高原地區(qū)的深對流系統(tǒng)的時空分布及降水特征進行研究，結(jié)果表明：青藏高原主體地區(qū)（25°~40°N，70°~105°E）的深對流系統(tǒng)主要集中分布在中部、東部和南部地區(qū)，對流強度與東亞季風區(qū)其他區(qū)域相比較小，而對流強度相對較大的系統(tǒng)則大多分布在高原東部地區(qū)。深對流系統(tǒng)主要發(fā)生在夏季，7、8月份頻數(shù)達到峰值且對流較強，且主要活動區(qū)域有先向南、向西擴展再東退的特點。深對流活動主要從午后開始發(fā)展，大體呈單峰分布。高原深對流系統(tǒng)產(chǎn)生的降水強度較弱，主要集中在5 mm/h以下，其產(chǎn)生的降水主要來源于回波頂高度較低、面積較小的弱對流活動。
2021, 49(3):380-387.
摘要:
利用1981—2019年冬季廣東省86個人工氣象觀測站的降水資料、NCEP再分析資料，以及2005—2020年的MICAPS探空資料，對廣東省冬季暴雨的時空分布、天氣形勢和探空指數(shù)特征進行了研究。結(jié)果表明:①廣東冬季暴雨空間分布不均勻，總體上東多西少、北多南少，39年間各個站點每年平均出現(xiàn)冬季暴雨0.25站次；冬季暴雨過程以局地性暴雨過程為主，出現(xiàn)暴雨的站次數(shù)在10個以下的過程占比65.6%。②冬季暴雨過程在2月出現(xiàn)最多，12月最少，2月的暴雨對流特征較明顯，1981—1990年、2011—2019年年均冬季暴雨過程2.1次，是近39年冬季暴雨出現(xiàn)最多的年代。③冬季暴雨大多出現(xiàn)在K〖WTBZ〗指數(shù)和垂直溫差ΔT〖WTBZ〗適中，對流有效位能CAPE〖WTBZ〗較小，SI〖WTBZ〗指數(shù)和整層比濕積分IQ〖WTBZ〗較大的層結(jié)條件下，以穩(wěn)定性降水為主。④廣東冬季暴雨最常見的天氣形勢為500 hPa南支槽東移、850 hPa穩(wěn)定的偏南氣流和冷式切變、地面有冷空氣南下影響；切變〖CD*2〗冷空氣型、南風〖CD*2〗冷空氣型、南風〖CD*2〗變性高壓脊型和南風〖CD*2〗西南低壓型是最常見的4類冬季暴雨天氣形勢。
利用1981—2019年冬季廣東省86個人工氣象觀測站的降水資料、NCEP再分析資料，以及2005—2020年的MICAPS探空資料，對廣東省冬季暴雨的時空分布、天氣形勢和探空指數(shù)特征進行了研究。結(jié)果表明:①廣東冬季暴雨空間分布不均勻，總體上東多西少、北多南少，39年間各個站點每年平均出現(xiàn)冬季暴雨0.25站次；冬季暴雨過程以局地性暴雨過程為主，出現(xiàn)暴雨的站次數(shù)在10個以下的過程占比65.6%。②冬季暴雨過程在2月出現(xiàn)最多，12月最少，2月的暴雨對流特征較明顯，1981—1990年、2011—2019年年均冬季暴雨過程2.1次，是近39年冬季暴雨出現(xiàn)最多的年代。③冬季暴雨大多出現(xiàn)在K〖WTBZ〗指數(shù)和垂直溫差ΔT〖WTBZ〗適中，對流有效位能CAPE〖WTBZ〗較小，SI〖WTBZ〗指數(shù)和整層比濕積分IQ〖WTBZ〗較大的層結(jié)條件下，以穩(wěn)定性降水為主。④廣東冬季暴雨最常見的天氣形勢為500 hPa南支槽東移、850 hPa穩(wěn)定的偏南氣流和冷式切變、地面有冷空氣南下影響；切變〖CD*2〗冷空氣型、南風〖CD*2〗冷空氣型、南風〖CD*2〗變性高壓脊型和南風〖CD*2〗西南低壓型是最常見的4類冬季暴雨天氣形勢。
2021, 49(3):388-398.
摘要:
利用海南島17個氣象觀測站1980—2018年逐月0 cm地溫及氣象要素資料，通過數(shù)理統(tǒng)計方法分析了海南島年和四季的0 cm地溫時空變化特征及其與氣象要素的關系。結(jié)果表明：海南島年平均0 cm地溫呈顯著上升趨勢，秋季升溫對年平均0 cm地溫的升高有主要貢獻，春季次之。MK檢驗表明年與春秋兩季0 cm地溫在20世紀90年代中后期發(fā)生突變。從空間上看，海南島0 cm地溫呈中間低、南部高的分布，大部分地區(qū)呈升溫趨勢。從與氣象要素的相關性來看，氣溫對0 cm地溫具有顯著的正向驅(qū)動，而日照時數(shù)的減少和降水量的增加對0 cm地溫升高有減緩作用，風速與0 cm地溫的相關性較為復雜，春季為正相關，而秋季為負相關。
利用海南島17個氣象觀測站1980—2018年逐月0 cm地溫及氣象要素資料，通過數(shù)理統(tǒng)計方法分析了海南島年和四季的0 cm地溫時空變化特征及其與氣象要素的關系。結(jié)果表明：海南島年平均0 cm地溫呈顯著上升趨勢，秋季升溫對年平均0 cm地溫的升高有主要貢獻，春季次之。MK檢驗表明年與春秋兩季0 cm地溫在20世紀90年代中后期發(fā)生突變。從空間上看，海南島0 cm地溫呈中間低、南部高的分布，大部分地區(qū)呈升溫趨勢。從與氣象要素的相關性來看，氣溫對0 cm地溫具有顯著的正向驅(qū)動，而日照時數(shù)的減少和降水量的增加對0 cm地溫升高有減緩作用，風速與0 cm地溫的相關性較為復雜，春季為正相關，而秋季為負相關。
2021, 49(3):399-405.
摘要:
利用區(qū)域氣候模式（RegCM4）1951—2005年歷史模擬和2006—2099年RCP8.5（高排放）和RCP4.5（中排放）情景下的逐日平均氣溫、降水量、10 m風速和入射輻射通量，給出21世紀貴州省夏季與全國其他地區(qū)的旅游氣候資源時空對比。結(jié)果表明：未來貴州省夏季平均氣溫的增幅在兩種排放情景下均小于全國的增幅，且2050年以后RCP4.5（低排放）情景下的增溫幅度低于RCP8.5（高排放）情景。而其他氣候要素（夏季降水量，10 m風速和輻射）基本上沒有表現(xiàn)出明顯的變化趨勢。空間分布來看，貴州省21世紀不同階段在兩種排放情景下其夏季平均氣溫增幅低于北部和西部大部分區(qū)域、與云南省增幅接近，但未來云南省主要以夏季輻射增加的態(tài)勢為主，尤其是21世紀中遠期RCP8.5（高排放）情景下更是位于夏季輻射增加的大值中心。因此綜合來看，未來夏季貴州省增溫幅度較小且降水量、10 m風速和輻射變化不大，將繼續(xù)維持良好的夏季避暑旅游氣候資源優(yōu)勢。同時大力提倡環(huán)保減排是維持并進一步擴大貴州省避暑旅游資源優(yōu)勢的有力措施。
利用區(qū)域氣候模式（RegCM4）1951—2005年歷史模擬和2006—2099年RCP8.5（高排放）和RCP4.5（中排放）情景下的逐日平均氣溫、降水量、10 m風速和入射輻射通量，給出21世紀貴州省夏季與全國其他地區(qū)的旅游氣候資源時空對比。結(jié)果表明：未來貴州省夏季平均氣溫的增幅在兩種排放情景下均小于全國的增幅，且2050年以后RCP4.5（低排放）情景下的增溫幅度低于RCP8.5（高排放）情景。而其他氣候要素（夏季降水量，10 m風速和輻射）基本上沒有表現(xiàn)出明顯的變化趨勢。空間分布來看，貴州省21世紀不同階段在兩種排放情景下其夏季平均氣溫增幅低于北部和西部大部分區(qū)域、與云南省增幅接近，但未來云南省主要以夏季輻射增加的態(tài)勢為主，尤其是21世紀中遠期RCP8.5（高排放）情景下更是位于夏季輻射增加的大值中心。因此綜合來看，未來夏季貴州省增溫幅度較小且降水量、10 m風速和輻射變化不大，將繼續(xù)維持良好的夏季避暑旅游氣候資源優(yōu)勢。同時大力提倡環(huán)保減排是維持并進一步擴大貴州省避暑旅游資源優(yōu)勢的有力措施。
2021, 49(3):406-418.
摘要:
基于EC細網(wǎng)格模式的再分析場計算診斷參量，并結(jié)合重慶地區(qū)2011—2014年5—9月間短時強降水個例建立訓練集，進而根據(jù)箱線圖差異指數(shù)提出的閾值法對樣本初步消空，然后通過K均值聚類和Relief算法分別重建了類別平衡的訓練集，并優(yōu)選了平均權重較大的參量進入模型，建立了一個以Xgboost算法為核心的重慶地區(qū)短時強降水預報模型。結(jié)果表明：①模型可輸出概率預報或用戶自定義概率閾值生成確定性預報。②2015年獨立樣本測試表明，當概率閾值取0.1時，模型的AUC為0.92，總體分類效果較好，全體樣本的短時強降水TS評分可達0.3，高于EC再分析場；對其中兩次個例分析表明，Xgboost方法的短時強降水客觀概率預報能更好描述強降水發(fā)生的概率和落區(qū)，逐時次的預報效果仍優(yōu)于EC，TS評分在0.2～0.4之間。③模型對近年來短時強降水過程的回報TS在0.1以上，仍然高于EC并與常規(guī)業(yè)務水平持平，具有一定參考意義。
基于EC細網(wǎng)格模式的再分析場計算診斷參量，并結(jié)合重慶地區(qū)2011—2014年5—9月間短時強降水個例建立訓練集，進而根據(jù)箱線圖差異指數(shù)提出的閾值法對樣本初步消空，然后通過K均值聚類和Relief算法分別重建了類別平衡的訓練集，并優(yōu)選了平均權重較大的參量進入模型，建立了一個以Xgboost算法為核心的重慶地區(qū)短時強降水預報模型。結(jié)果表明：①模型可輸出概率預報或用戶自定義概率閾值生成確定性預報。②2015年獨立樣本測試表明，當概率閾值取0.1時，模型的AUC為0.92，總體分類效果較好，全體樣本的短時強降水TS評分可達0.3，高于EC再分析場；對其中兩次個例分析表明，Xgboost方法的短時強降水客觀概率預報能更好描述強降水發(fā)生的概率和落區(qū)，逐時次的預報效果仍優(yōu)于EC，TS評分在0.2～0.4之間。③模型對近年來短時強降水過程的回報TS在0.1以上，仍然高于EC并與常規(guī)業(yè)務水平持平，具有一定參考意義。
2021, 49(3):419-426.
摘要:
利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)和隨機森林回歸模型，提出了一種新的歐洲中期天氣預報中心(ECMWF)降水訂正預報方法。該方法首先根據(jù)ECMWF模式對站點雨量預報值所屬的等級進行劃分，再計算出不同等級相對應的高相關因子矩陣。進一步利用CNN模型對高相關矩陣進行綜合特征提取的學習和訓練。最后對CNN模型最終輸出的特征因子中，選取若干個與預報站點相關性高的特征，并與ECMWF降水量場插值到預報站點的因子一起，作為隨機森林回歸模型的輸入因子進行預報建模。通過對10個預報試驗站點未來24 h降水量的分級和不分級訂正預報試驗，結(jié)果表明：①ECMWF降水量分級訂正預報方法的平均絕對偏差和均方根誤差分別比利用ECMWF插值到站點的預報方法減小了20%和15%；②24 h暴雨及以上的降水分級訂正預報方法的平均TS評分為0.32，也顯著高于EC插值的0.19;③與利用同樣的預報模型對全樣本（不分級）的傳統(tǒng)數(shù)值預報模式產(chǎn)品訂正預報方法相比，本文提出的分級訂正預報方法在總體預報精度和暴雨及以上的強降水預報TS評分上均有更高的預報技巧。
利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)和隨機森林回歸模型，提出了一種新的歐洲中期天氣預報中心(ECMWF)降水訂正預報方法。該方法首先根據(jù)ECMWF模式對站點雨量預報值所屬的等級進行劃分，再計算出不同等級相對應的高相關因子矩陣。進一步利用CNN模型對高相關矩陣進行綜合特征提取的學習和訓練。最后對CNN模型最終輸出的特征因子中，選取若干個與預報站點相關性高的特征，并與ECMWF降水量場插值到預報站點的因子一起，作為隨機森林回歸模型的輸入因子進行預報建模。通過對10個預報試驗站點未來24 h降水量的分級和不分級訂正預報試驗，結(jié)果表明：①ECMWF降水量分級訂正預報方法的平均絕對偏差和均方根誤差分別比利用ECMWF插值到站點的預報方法減小了20%和15%；②24 h暴雨及以上的降水分級訂正預報方法的平均TS評分為0.32，也顯著高于EC插值的0.19;③與利用同樣的預報模型對全樣本（不分級）的傳統(tǒng)數(shù)值預報模式產(chǎn)品訂正預報方法相比，本文提出的分級訂正預報方法在總體預報精度和暴雨及以上的強降水預報TS評分上均有更高的預報技巧。
2021, 49(3):427-436.
摘要:
利用中國氣象局(CMA)提供的熱帶氣旋最佳路徑資料和歐洲中心（ECMWF）提供的ERA interim再分析資料，對2018年兩個北上影響山東的臺風“摩羯”和“溫比亞”路徑差異的原因進行分析發(fā)現(xiàn)：“摩羯”和“溫比亞”臺風路徑的差異主要與周圍天氣系統(tǒng)分布差異有關，兩臺風均先后受到副熱帶高壓和大陸高壓的影響，“溫比亞”還受高空槽的影響，使其轉(zhuǎn)向角度較大，而臺風與高壓系統(tǒng)相互作用形成的引導氣流是影響這兩個臺風路徑的主要因素。“摩羯”和“溫比亞”的最佳引導氣流均位于臺風中心5個緯度半徑內(nèi)，〖JP2〗不同階段所受引導氣流的高度存在差異，臺風登陸前中低層引導氣流對臺風移向的指示作用均優(yōu)于高層，登陸后轉(zhuǎn)向前緯向引導氣流均優(yōu)于經(jīng)向，但穩(wěn)定性稍差，轉(zhuǎn)向后除“溫比亞”經(jīng)向引導氣流相關較差外均整層相關較好，中高層略優(yōu)于低層，且高層風(300～200 hPa)〖JP〗可以提前12 h預報臺風轉(zhuǎn)向。此外，臺風總是向著臺風附近的正渦度平流方向移動，正渦度平流越強，臺風移動越快。
利用中國氣象局(CMA)提供的熱帶氣旋最佳路徑資料和歐洲中心（ECMWF）提供的ERA interim再分析資料，對2018年兩個北上影響山東的臺風“摩羯”和“溫比亞”路徑差異的原因進行分析發(fā)現(xiàn)：“摩羯”和“溫比亞”臺風路徑的差異主要與周圍天氣系統(tǒng)分布差異有關，兩臺風均先后受到副熱帶高壓和大陸高壓的影響，“溫比亞”還受高空槽的影響，使其轉(zhuǎn)向角度較大，而臺風與高壓系統(tǒng)相互作用形成的引導氣流是影響這兩個臺風路徑的主要因素。“摩羯”和“溫比亞”的最佳引導氣流均位于臺風中心5個緯度半徑內(nèi)，〖JP2〗不同階段所受引導氣流的高度存在差異，臺風登陸前中低層引導氣流對臺風移向的指示作用均優(yōu)于高層，登陸后轉(zhuǎn)向前緯向引導氣流均優(yōu)于經(jīng)向，但穩(wěn)定性稍差，轉(zhuǎn)向后除“溫比亞”經(jīng)向引導氣流相關較差外均整層相關較好，中高層略優(yōu)于低層，且高層風(300～200 hPa)〖JP〗可以提前12 h預報臺風轉(zhuǎn)向。此外，臺風總是向著臺風附近的正渦度平流方向移動，正渦度平流越強，臺風移動越快。
2021, 49(3):437-445.
摘要:
利用地面觀測資料、雷達資料、FY2G衛(wèi)星云圖資料及歐洲中心細網(wǎng)格資料，對臺風利奇馬登陸北上引發(fā)山東特大暴雨的成因進行分析。發(fā)現(xiàn)：利奇馬登陸北上過程中，冷空氣先后從臺風的西部、西南部與南部侵入至臺風中心內(nèi)部，使其暖心結(jié)構(gòu)逐漸減弱，其變性時段發(fā)生在10日20:00至11日08:00。山東的特大暴雨主要出現(xiàn)在臺風變性前12 h至臺風變性后6 h。變性之前的暴雨主要是由于臺風螺旋云帶與高空槽尾部云系相疊加造成的，變性之后的暴雨則是由于冷空氣侵入致使臺風外圍云系演變成強對流復合體造成的。變性之前，對流層內(nèi)800～500 hPa風速小，500～250 hPa風速大，氣層內(nèi)有暖平流，整層的上升運動，降水以暖區(qū)對流降水為主；變性之后800～500 hPa風速大，500～250 hPa風速小，500 hPa至地面是上升運動，以上為下沉運動，降水以斜壓鋒區(qū)附近的對流降水為主。當500 hPa至地面氣層內(nèi)出現(xiàn)冷平流時，濕層變薄，降水趨于減弱。特大暴雨區(qū)出現(xiàn)在臺風中心西北方向，與850 hPa假相當位溫鋒區(qū)與水汽通量散度輻合大值區(qū)相吻合。
利用地面觀測資料、雷達資料、FY2G衛(wèi)星云圖資料及歐洲中心細網(wǎng)格資料，對臺風利奇馬登陸北上引發(fā)山東特大暴雨的成因進行分析。發(fā)現(xiàn)：利奇馬登陸北上過程中，冷空氣先后從臺風的西部、西南部與南部侵入至臺風中心內(nèi)部，使其暖心結(jié)構(gòu)逐漸減弱，其變性時段發(fā)生在10日20:00至11日08:00。山東的特大暴雨主要出現(xiàn)在臺風變性前12 h至臺風變性后6 h。變性之前的暴雨主要是由于臺風螺旋云帶與高空槽尾部云系相疊加造成的，變性之后的暴雨則是由于冷空氣侵入致使臺風外圍云系演變成強對流復合體造成的。變性之前，對流層內(nèi)800～500 hPa風速小，500～250 hPa風速大，氣層內(nèi)有暖平流，整層的上升運動，降水以暖區(qū)對流降水為主；變性之后800～500 hPa風速大，500～250 hPa風速小，500 hPa至地面是上升運動，以上為下沉運動，降水以斜壓鋒區(qū)附近的對流降水為主。當500 hPa至地面氣層內(nèi)出現(xiàn)冷平流時，濕層變薄，降水趨于減弱。特大暴雨區(qū)出現(xiàn)在臺風中心西北方向，與850 hPa假相當位溫鋒區(qū)與水汽通量散度輻合大值區(qū)相吻合。
2021, 49(3):446-454.
摘要:
綜合運用常規(guī)、非常規(guī)加密觀測資料、風云衛(wèi)星資料和1°×1°的NCEP/NCAR再分析資料，對2019年主汛期湖南一次強降雨過程進行分析及成因探討。結(jié)果表明：此次降雨過程影響系統(tǒng)復雜多變，由暖區(qū)暴雨、中層冷平流入侵暴雨、鋒面暴雨組成，冷空氣入侵時降雨效率最高，小時雨強與累計降雨達到最強；副高明顯偏強，較歷年同期偏西24個經(jīng)度，其邊緣多短波槽活動，高空冷渦活動明顯，冷渦與冷槽同位相疊加，槽底往南發(fā)展至30°N以南，其后部偏北氣流引導冷空氣滲透南下與副高邊緣西南氣流交綏，是持續(xù)強降水的大尺度環(huán)流背景；中小尺度系統(tǒng)活動頻繁，多個中尺度對流復合體(MCC)發(fā)展合并，直接造成暴雨天氣；雷達回波圖可看出低質(zhì)心降水的特征，降雨效率高；強降水發(fā)生時散度場空間分布和垂直速度對應較好，強上升中心與無輻散層相對明顯。
綜合運用常規(guī)、非常規(guī)加密觀測資料、風云衛(wèi)星資料和1°×1°的NCEP/NCAR再分析資料，對2019年主汛期湖南一次強降雨過程進行分析及成因探討。結(jié)果表明：此次降雨過程影響系統(tǒng)復雜多變，由暖區(qū)暴雨、中層冷平流入侵暴雨、鋒面暴雨組成，冷空氣入侵時降雨效率最高，小時雨強與累計降雨達到最強；副高明顯偏強，較歷年同期偏西24個經(jīng)度，其邊緣多短波槽活動，高空冷渦活動明顯，冷渦與冷槽同位相疊加，槽底往南發(fā)展至30°N以南，其后部偏北氣流引導冷空氣滲透南下與副高邊緣西南氣流交綏，是持續(xù)強降水的大尺度環(huán)流背景；中小尺度系統(tǒng)活動頻繁，多個中尺度對流復合體(MCC)發(fā)展合并，直接造成暴雨天氣；雷達回波圖可看出低質(zhì)心降水的特征，降雨效率高；強降水發(fā)生時散度場空間分布和垂直速度對應較好，強上升中心與無輻散層相對明顯。
2021, 49(3):455-463.
摘要:
對2009—2011年內(nèi)蒙古通遼地區(qū)41架次穿云飛行探測結(jié)果進行統(tǒng)計分析，探討中國北方典型地區(qū)的各類型云的微觀特征。結(jié)果表明:該地區(qū)不同云型的平均云滴粒子數(shù)濃度〖WTBX〗N〖WTBZ〗c 按大小排序為:層積云Sc>積云Cu>高層云As>雨層云Ns>高積云Ac。降水性云（Ns，As和Sc）的〖WTBX〗N〖WTBZ〗c值一般跨度范圍較大，且累計概率的減小幅度較為平緩。降水性云(Sc, Ns和As)的平均液態(tài)含水量LWC 〖WTBZ〗比非降水云(Ac和Cu)要大，As和Ns的LWC 〖WTBZ〗多介于001～0.3 g〖DK〗·m-3之間。不同云型的平均直徑〖WTBX〗D〖WTBZ〗m特征與有效直徑〖WTBX〗D〖WTBZ〗e類似，有較大〖WTBX〗N〖WTBZ〗c的云類，一般云滴尺度小，平均〖WTBX〗D〖WTBZ〗e的大小順序是Ns>As>Ac>Cu>Sc。高云和中云（Ac，As和Ns）的〖WTBX〗D〖WTBZ〗e和〖WTBX〗D〖WTBZ〗m普遍比低云（Sc和Cu）大，降水性云中與非降水性云中相比具有較多的大云滴。此外，各類云滴譜的相對離散度在〖WTBX〗N〖WTBZ〗c較小時分布較為分散，隨著〖WTBX〗N〖WTBZ〗c的增加，相對離散度收斂到0.3～0.6，最終各類云相對離散度都收斂到0.4附近。
對2009—2011年內(nèi)蒙古通遼地區(qū)41架次穿云飛行探測結(jié)果進行統(tǒng)計分析，探討中國北方典型地區(qū)的各類型云的微觀特征。結(jié)果表明:該地區(qū)不同云型的平均云滴粒子數(shù)濃度〖WTBX〗N〖WTBZ〗c 按大小排序為:層積云Sc>積云Cu>高層云As>雨層云Ns>高積云Ac。降水性云（Ns，As和Sc）的〖WTBX〗N〖WTBZ〗c值一般跨度范圍較大，且累計概率的減小幅度較為平緩。降水性云(Sc, Ns和As)的平均液態(tài)含水量LWC 〖WTBZ〗比非降水云(Ac和Cu)要大，As和Ns的LWC 〖WTBZ〗多介于001～0.3 g〖DK〗·m-3之間。不同云型的平均直徑〖WTBX〗D〖WTBZ〗m特征與有效直徑〖WTBX〗D〖WTBZ〗e類似，有較大〖WTBX〗N〖WTBZ〗c的云類，一般云滴尺度小，平均〖WTBX〗D〖WTBZ〗e的大小順序是Ns>As>Ac>Cu>Sc。高云和中云（Ac，As和Ns）的〖WTBX〗D〖WTBZ〗e和〖WTBX〗D〖WTBZ〗m普遍比低云（Sc和Cu）大，降水性云中與非降水性云中相比具有較多的大云滴。此外，各類云滴譜的相對離散度在〖WTBX〗N〖WTBZ〗c較小時分布較為分散，隨著〖WTBX〗N〖WTBZ〗c的增加，相對離散度收斂到0.3～0.6，最終各類云相對離散度都收斂到0.4附近。
2021, 49(3):464-474.
摘要:
以石家莊市城市景觀為研究對象，選取1987年、2004年和2019年Landsat遙感影像數(shù)據(jù)，采用監(jiān)督分類方法將研究區(qū)分為綠地、水體、不透水地表和未利用地四類景觀，采用單窗算法和劈窗算法反演地表溫度（LST）。從景觀生態(tài)學角度出發(fā)，利用Fragstats4.2計算4種類型的景觀格局指數(shù)，并對景觀粒度和移動窗口的尺度選擇進行探討分析；利用ArcGIS空間分析方法和統(tǒng)計分析方法，分析4種類型的景觀格局指數(shù)與LST的相關性。結(jié)果表明:1987—2019年綠地斑塊類型面積（CA）、最大斑塊面積指數(shù)（LPI）和聚集度指數(shù)（AI）逐漸下降，不透水地表CA、LPI和AI逐漸增加，隨著城市化進程的加快，綠地面積逐漸減少和裂化，綠地景觀優(yōu)勢在不斷下降，不透水地表面積在逐漸增加和聚合，不透水地表景觀優(yōu)勢在不斷加強，逐漸形成優(yōu)勢景觀。斑塊百分比指數(shù)（PLAND）、LPI和AI與LST表現(xiàn)出一致的極顯著相關關系，綠地和水體為負相關，不透水地表和未利用地為正相關；斑塊破碎化指數(shù)(SPLIT)則相反，綠地和水體為正相關，不透水地表和未利用地為負相關。LST與PLAND和LPI的相關系數(shù)明顯高于LST與AI和SPLIT的相關系數(shù)，說明一個優(yōu)勢景觀對地表溫度的影響效果明顯大于幾個比較分散或破碎的景觀。
以石家莊市城市景觀為研究對象，選取1987年、2004年和2019年Landsat遙感影像數(shù)據(jù)，采用監(jiān)督分類方法將研究區(qū)分為綠地、水體、不透水地表和未利用地四類景觀，采用單窗算法和劈窗算法反演地表溫度（LST）。從景觀生態(tài)學角度出發(fā)，利用Fragstats4.2計算4種類型的景觀格局指數(shù)，并對景觀粒度和移動窗口的尺度選擇進行探討分析；利用ArcGIS空間分析方法和統(tǒng)計分析方法，分析4種類型的景觀格局指數(shù)與LST的相關性。結(jié)果表明:1987—2019年綠地斑塊類型面積（CA）、最大斑塊面積指數(shù)（LPI）和聚集度指數(shù)（AI）逐漸下降，不透水地表CA、LPI和AI逐漸增加，隨著城市化進程的加快，綠地面積逐漸減少和裂化，綠地景觀優(yōu)勢在不斷下降，不透水地表面積在逐漸增加和聚合，不透水地表景觀優(yōu)勢在不斷加強，逐漸形成優(yōu)勢景觀。斑塊百分比指數(shù)（PLAND）、LPI和AI與LST表現(xiàn)出一致的極顯著相關關系，綠地和水體為負相關，不透水地表和未利用地為正相關；斑塊破碎化指數(shù)(SPLIT)則相反，綠地和水體為正相關，不透水地表和未利用地為負相關。LST與PLAND和LPI的相關系數(shù)明顯高于LST與AI和SPLIT的相關系數(shù)，說明一個優(yōu)勢景觀對地表溫度的影響效果明顯大于幾個比較分散或破碎的景觀。
2021, 49(3):475-482.
摘要:
氣候條件是一個地區(qū)是否適宜茶樹生長以及茶葉品質(zhì)優(yōu)劣的決定因素之一。為揭示重慶市名優(yōu)茶產(chǎn)品巴南銀針的主產(chǎn)區(qū)茶樹生長的氣候優(yōu)勢，本文以巴南銀針茶葉產(chǎn)區(qū)為研究對象，基于氣候條件與氣象災害發(fā)生情況統(tǒng)計，分析茶葉種植區(qū)氣候可行性；綜合氣象因子對茶樹生長與品質(zhì)形成的影響，分析春茶生長期影響茶樹生長與茶葉品質(zhì)形成的主要氣象因子特點；基于氣候適宜度理論以及氣候品質(zhì)評價模型，定量分析巴南銀針茶葉產(chǎn)區(qū)茶葉生長的氣候適宜性以及氣候品質(zhì)等級。結(jié)果表明：巴南銀針茶葉產(chǎn)區(qū)熱量條件優(yōu)越，無早春凍害，能夠確保茶樹安全越冬以及春茶的早采高產(chǎn)；春茶生長期，從一芽一葉開采期開始計算，氣候適宜度平均值0.75，并維持在較高水平，氣候條件適宜茶樹的種植以及茶葉生產(chǎn)；春茶氣候品質(zhì)等級維持在2級到1級，氣候條件利于春茶品質(zhì)成分積累，保證了優(yōu)質(zhì)茶的生產(chǎn)。
氣候條件是一個地區(qū)是否適宜茶樹生長以及茶葉品質(zhì)優(yōu)劣的決定因素之一。為揭示重慶市名優(yōu)茶產(chǎn)品巴南銀針的主產(chǎn)區(qū)茶樹生長的氣候優(yōu)勢，本文以巴南銀針茶葉產(chǎn)區(qū)為研究對象，基于氣候條件與氣象災害發(fā)生情況統(tǒng)計，分析茶葉種植區(qū)氣候可行性；綜合氣象因子對茶樹生長與品質(zhì)形成的影響，分析春茶生長期影響茶樹生長與茶葉品質(zhì)形成的主要氣象因子特點；基于氣候適宜度理論以及氣候品質(zhì)評價模型，定量分析巴南銀針茶葉產(chǎn)區(qū)茶葉生長的氣候適宜性以及氣候品質(zhì)等級。結(jié)果表明：巴南銀針茶葉產(chǎn)區(qū)熱量條件優(yōu)越，無早春凍害，能夠確保茶樹安全越冬以及春茶的早采高產(chǎn)；春茶生長期，從一芽一葉開采期開始計算，氣候適宜度平均值0.75，并維持在較高水平，氣候條件適宜茶樹的種植以及茶葉生產(chǎn)；春茶氣候品質(zhì)等級維持在2級到1級，氣候條件利于春茶品質(zhì)成分積累，保證了優(yōu)質(zhì)茶的生產(chǎn)。
2021, 49(3):483-490.
摘要:
根據(jù)架空導線載流量的計算需求，選擇河北南部電網(wǎng)，利用94個氣象站1974—2018年月平均最高氣溫、月極端最高氣溫和14:00的平均風速資料，結(jié)合箱線圖方法，分析了各月平均值、中位數(shù)、四分位數(shù)、異常值截斷點和異常值等變化特征，并確定了各月高溫分析區(qū)間和小風速分析區(qū)間，將高溫分析區(qū)間和小風速分析區(qū)間進行組合作為氣象參數(shù)組合；利用94個站點自動站建站至2018年09:00—20:00的逐時氣溫和風速資料，逐月分析了各種氣象參數(shù)組合出現(xiàn)的頻率和對應的氣象風險分布。結(jié)果表明最高氣溫和最小風速組合出現(xiàn)的概率很小，僅6、7、8、11月出現(xiàn)過4、1、130、1站時；總體上，高風險氣象參數(shù)組合出現(xiàn)概率在12個月都很小，中風險和低風險氣象參數(shù)組合在夏季出現(xiàn)概率相對較高；氣象參數(shù)組合綜合風險呈現(xiàn)一定的空間分布，滄州、保定和雄安新區(qū)風險相對較低，太行山和山前平原風險相對較高。本研究對了解高影響天氣狀況下的電網(wǎng)運行風險有一定幫助。
根據(jù)架空導線載流量的計算需求，選擇河北南部電網(wǎng)，利用94個氣象站1974—2018年月平均最高氣溫、月極端最高氣溫和14:00的平均風速資料，結(jié)合箱線圖方法，分析了各月平均值、中位數(shù)、四分位數(shù)、異常值截斷點和異常值等變化特征，并確定了各月高溫分析區(qū)間和小風速分析區(qū)間，將高溫分析區(qū)間和小風速分析區(qū)間進行組合作為氣象參數(shù)組合；利用94個站點自動站建站至2018年09:00—20:00的逐時氣溫和風速資料，逐月分析了各種氣象參數(shù)組合出現(xiàn)的頻率和對應的氣象風險分布。結(jié)果表明最高氣溫和最小風速組合出現(xiàn)的概率很小，僅6、7、8、11月出現(xiàn)過4、1、130、1站時；總體上，高風險氣象參數(shù)組合出現(xiàn)概率在12個月都很小，中風險和低風險氣象參數(shù)組合在夏季出現(xiàn)概率相對較高；氣象參數(shù)組合綜合風險呈現(xiàn)一定的空間分布，滄州、保定和雄安新區(qū)風險相對較低，太行山和山前平原風險相對較高。本研究對了解高影響天氣狀況下的電網(wǎng)運行風險有一定幫助。
2021, 49(3):491-497.
摘要:
利用2007—2018年浙江省ADTD閃電定位資料，分析了該地區(qū)多回擊地閃分布及相關參數(shù)特征。結(jié)果表明：浙江省多回擊地閃占總地閃的26.74%，其中正閃以單回擊地閃為主；正、負閃平均回擊數(shù)分別為1.04次和1.65次，最大回擊數(shù)分別為5次和21次。回擊數(shù)和地閃數(shù)存在較為一致的年際變化，正、負多回擊地閃日變化分別呈多峰和單峰分布。正、負多回擊地閃電流強度算術平均值分別為72.06 kA和-36.89 kA，回擊平均強度隨回擊數(shù)的增加而下降，約40%的地閃過程中至少有1次繼后回擊強度比首次回擊強；首次回擊和繼后回擊的強度分布呈對數(shù)正態(tài)分布，集中在15～45 kA之間。正、負地閃回擊間隔時間算術平均值分別為125.47 ms和138.14 ms，幾何平均值分別為56.73 ms和98.95 ms，回擊間隔時間呈對數(shù)正態(tài)分布，平均回擊間隔時間隨回擊數(shù)的增大而減小。多回擊地閃繼后回擊與首次回擊之間距離與回擊數(shù)呈準正態(tài)分布，集中在距離為1 km范圍內(nèi)。
利用2007—2018年浙江省ADTD閃電定位資料，分析了該地區(qū)多回擊地閃分布及相關參數(shù)特征。結(jié)果表明：浙江省多回擊地閃占總地閃的26.74%，其中正閃以單回擊地閃為主；正、負閃平均回擊數(shù)分別為1.04次和1.65次，最大回擊數(shù)分別為5次和21次。回擊數(shù)和地閃數(shù)存在較為一致的年際變化，正、負多回擊地閃日變化分別呈多峰和單峰分布。正、負多回擊地閃電流強度算術平均值分別為72.06 kA和-36.89 kA，回擊平均強度隨回擊數(shù)的增加而下降，約40%的地閃過程中至少有1次繼后回擊強度比首次回擊強；首次回擊和繼后回擊的強度分布呈對數(shù)正態(tài)分布，集中在15～45 kA之間。正、負地閃回擊間隔時間算術平均值分別為125.47 ms和138.14 ms，幾何平均值分別為56.73 ms和98.95 ms，回擊間隔時間呈對數(shù)正態(tài)分布，平均回擊間隔時間隨回擊數(shù)的增大而減小。多回擊地閃繼后回擊與首次回擊之間距離與回擊數(shù)呈準正態(tài)分布，集中在距離為1 km范圍內(nèi)。
2021, 49(3):498-503.
摘要:
針對石墨間隙不同間距的配合使用問題，根據(jù)其工作原理并結(jié)合湯遜氣體放電理論，采用1.2/50 μs開路電壓波和8/20 μs短路電流波對不同級數(shù)的石墨間隙進行試驗，結(jié)果表明:電壓保護水平隨著間隙距離的增加而增加，當間隙距離超過2 mm時，電壓保護水平遠大于IEC規(guī)定的2.5 kV。石墨間隙的殘壓、通流和動作響應時間都隨著石墨級數(shù)的增加而增加，且間隙距離與殘壓比呈負相關關系。驗證了石墨間隙的多間隙結(jié)構(gòu)能夠有效提升通流容量且減少續(xù)流。據(jù)此現(xiàn)象及理論分析，提出合理間隙距離條件下設計開關型電涌保護器的方法，在實際應用中具有一定參考價值。
針對石墨間隙不同間距的配合使用問題，根據(jù)其工作原理并結(jié)合湯遜氣體放電理論，采用1.2/50 μs開路電壓波和8/20 μs短路電流波對不同級數(shù)的石墨間隙進行試驗，結(jié)果表明:電壓保護水平隨著間隙距離的增加而增加，當間隙距離超過2 mm時，電壓保護水平遠大于IEC規(guī)定的2.5 kV。石墨間隙的殘壓、通流和動作響應時間都隨著石墨級數(shù)的增加而增加，且間隙距離與殘壓比呈負相關關系。驗證了石墨間隙的多間隙結(jié)構(gòu)能夠有效提升通流容量且減少續(xù)流。據(jù)此現(xiàn)象及理論分析，提出合理間隙距離條件下設計開關型電涌保護器的方法，在實際應用中具有一定參考價值。
2021, 49(3):504-508.
摘要:
廣西桂林市臨桂國家氣象觀測站2019年3月21日21:13觀測到60.3 m/s極端大風，數(shù)據(jù)使用單位對風速觀測值的真實性提出了疑問。針對臨桂站觀測到的極大風速值，對觀測場內(nèi)主用、備用自動站觀測資料進行分析，撤換風傳感器進行檢定，通過綜合分析認為：①極端大風值出現(xiàn)前后臨桂站的主、備自動站觀測資料變化趨勢一致，觀測要素變化符合要素間的邏輯關系，臨桂站的觀測資料是可信的。②檢定結(jié)果說明風速傳感器的頻率值與風速仍然存在很好的線性關系，根據(jù)新的線性關系訂正出的風速值更接近臨桂站當時極端大風的真實值。在分析和總結(jié)的同時，從數(shù)據(jù)質(zhì)量控制、觀測數(shù)據(jù)極值認定和訂正應用、設備運維措施等三個方面提出了思考和建議。
廣西桂林市臨桂國家氣象觀測站2019年3月21日21:13觀測到60.3 m/s極端大風，數(shù)據(jù)使用單位對風速觀測值的真實性提出了疑問。針對臨桂站觀測到的極大風速值，對觀測場內(nèi)主用、備用自動站觀測資料進行分析，撤換風傳感器進行檢定，通過綜合分析認為：①極端大風值出現(xiàn)前后臨桂站的主、備自動站觀測資料變化趨勢一致，觀測要素變化符合要素間的邏輯關系，臨桂站的觀測資料是可信的。②檢定結(jié)果說明風速傳感器的頻率值與風速仍然存在很好的線性關系，根據(jù)新的線性關系訂正出的風速值更接近臨桂站當時極端大風的真實值。在分析和總結(jié)的同時，從數(shù)據(jù)質(zhì)量控制、觀測數(shù)據(jù)極值認定和訂正應用、設備運維措施等三個方面提出了思考和建議。
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