2022年第50卷第4期文章目次
2022, 50(4):467-475.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20210376
摘要:
利用2017年西太平洋海域國產(chǎn)海洋氣象漂流浮標(biāo)（以下簡稱浮標(biāo)）實時運(yùn)行數(shù)據(jù)、定位數(shù)據(jù)及觀測數(shù)據(jù)，對浮標(biāo)有效壽命、文件接收率、數(shù)據(jù)到報率和數(shù)據(jù)可用性等主要指標(biāo)進(jìn)行了評估。結(jié)果表明,浮標(biāo)漂流速度是反映儀器有效壽命的關(guān)鍵指標(biāo)，4套浮標(biāo)有效壽命分別為193.8 h、837.8 h、330.8 h和2766.9 h；有效壽命內(nèi)浮標(biāo)文件接收率和數(shù)據(jù)到報率分別為79.86%和98.74%、97.37%和99.88%、94.65%和100%、65.45%和89.66%。經(jīng)浮標(biāo)運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)影響分析和質(zhì)量控制算法驗證，浮標(biāo)數(shù)據(jù)可用率分別為98.90%、99.68%、98.31%和60.14%。浮標(biāo)太陽能充電模塊可以一定程度上增加浮標(biāo)工作壽命，但不能阻止電源損耗，電源電壓變化趨勢預(yù)測結(jié)果表明浮標(biāo)工作壽命在5550 h至8400 h，滿足設(shè)計指標(biāo)。
利用2017年西太平洋海域國產(chǎn)海洋氣象漂流浮標(biāo)（以下簡稱浮標(biāo)）實時運(yùn)行數(shù)據(jù)、定位數(shù)據(jù)及觀測數(shù)據(jù)，對浮標(biāo)有效壽命、文件接收率、數(shù)據(jù)到報率和數(shù)據(jù)可用性等主要指標(biāo)進(jìn)行了評估。結(jié)果表明,浮標(biāo)漂流速度是反映儀器有效壽命的關(guān)鍵指標(biāo)，4套浮標(biāo)有效壽命分別為193.8 h、837.8 h、330.8 h和2766.9 h；有效壽命內(nèi)浮標(biāo)文件接收率和數(shù)據(jù)到報率分別為79.86%和98.74%、97.37%和99.88%、94.65%和100%、65.45%和89.66%。經(jīng)浮標(biāo)運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)影響分析和質(zhì)量控制算法驗證，浮標(biāo)數(shù)據(jù)可用率分別為98.90%、99.68%、98.31%和60.14%。浮標(biāo)太陽能充電模塊可以一定程度上增加浮標(biāo)工作壽命，但不能阻止電源損耗，電源電壓變化趨勢預(yù)測結(jié)果表明浮標(biāo)工作壽命在5550 h至8400 h，滿足設(shè)計指標(biāo)。
2022, 50(4):476-484.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20210267
摘要:
采用地面雨量計校準(zhǔn)后的南京信息工程大學(xué) (Nanjing University of Information Science & Technology, NUIST) C波段雙偏振 (C-band Dual-Polarization Radar, NUIST-CDP) 雷達(dá)降水估測數(shù)據(jù)，研究全球降水觀測 (Global Precipitation Measurement, GPM) 計劃多星融合降水產(chǎn)品 (Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM, IMERG) 對蘇皖地區(qū)梅雨、臺風(fēng)和颮線等不同類型降水觀測精度，結(jié)果表明，①梅雨降水過程中，IMERG的累計降水量整體大于NUIST-CDP的累計降水量；②臺風(fēng)降水過程中，IMERG一定程度上低估了累計降水量較大時的降水結(jié)果；③IMERG不能很好地觀測到颮線降水的空間結(jié)構(gòu)，幾乎沒有觀測到這次降水過程中的強(qiáng)降水區(qū)域。
采用地面雨量計校準(zhǔn)后的南京信息工程大學(xué) (Nanjing University of Information Science & Technology, NUIST) C波段雙偏振 (C-band Dual-Polarization Radar, NUIST-CDP) 雷達(dá)降水估測數(shù)據(jù)，研究全球降水觀測 (Global Precipitation Measurement, GPM) 計劃多星融合降水產(chǎn)品 (Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM, IMERG) 對蘇皖地區(qū)梅雨、臺風(fēng)和颮線等不同類型降水觀測精度，結(jié)果表明，①梅雨降水過程中，IMERG的累計降水量整體大于NUIST-CDP的累計降水量；②臺風(fēng)降水過程中，IMERG一定程度上低估了累計降水量較大時的降水結(jié)果；③IMERG不能很好地觀測到颮線降水的空間結(jié)構(gòu)，幾乎沒有觀測到這次降水過程中的強(qiáng)降水區(qū)域。
2022, 50(4):485-493.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20210334
摘要:
利用探空站數(shù)據(jù)對北京和張家口冬奧賽場周邊地區(qū)的地基微波輻射計和FY-4A大氣垂直探測儀資料進(jìn)行驗證分析。選取2020年全年FY4A大氣垂直探測儀資料以及2020年12月至2021年3月期間對冬奧賽事有重要影響的寒潮前后、霧霾和沙塵暴這3種不同天氣現(xiàn)象下探測得到的氣溫廓線數(shù)據(jù)進(jìn)行個例分析。結(jié)果表明：在晴空條件下，地基微波輻射計和FY-4A大氣垂直探測儀探測大氣垂直氣溫的精度較高，平均相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.97，低層大氣（500 hPa以下）較高層大氣探測結(jié)果的一致性較好；大氣污染對探測精度產(chǎn)生一定影響，其中PM2.5產(chǎn)生的影響較小，PM10的提高對FY-4A大氣垂直探測儀的探測產(chǎn)生較大影響，尤其是發(fā)生沙塵暴時，星載探測儀無法對低層大氣進(jìn)行探測。經(jīng)過對比和驗證，衛(wèi)星探測作為補(bǔ)充探測手段，可以與地基微波輻射計互相補(bǔ)充，尤其是在空間覆蓋和時間分辨率上具備一定優(yōu)勢，但在有云和沙塵暴的天氣條件下無法對低層大氣開展探測；地基微波輻射計可以對一個地點的大氣垂直參數(shù)開展不間斷的探測，與探空站數(shù)據(jù)的一致性較高。衛(wèi)星探測和地基微波輻射計均可以為冬奧賽事提供高時間分辨率的探測數(shù)據(jù)，為數(shù)值天氣預(yù)報提供有力的數(shù)據(jù)支撐。
利用探空站數(shù)據(jù)對北京和張家口冬奧賽場周邊地區(qū)的地基微波輻射計和FY-4A大氣垂直探測儀資料進(jìn)行驗證分析。選取2020年全年FY4A大氣垂直探測儀資料以及2020年12月至2021年3月期間對冬奧賽事有重要影響的寒潮前后、霧霾和沙塵暴這3種不同天氣現(xiàn)象下探測得到的氣溫廓線數(shù)據(jù)進(jìn)行個例分析。結(jié)果表明：在晴空條件下，地基微波輻射計和FY-4A大氣垂直探測儀探測大氣垂直氣溫的精度較高，平均相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.97，低層大氣（500 hPa以下）較高層大氣探測結(jié)果的一致性較好；大氣污染對探測精度產(chǎn)生一定影響，其中PM2.5產(chǎn)生的影響較小，PM10的提高對FY-4A大氣垂直探測儀的探測產(chǎn)生較大影響，尤其是發(fā)生沙塵暴時，星載探測儀無法對低層大氣進(jìn)行探測。經(jīng)過對比和驗證，衛(wèi)星探測作為補(bǔ)充探測手段，可以與地基微波輻射計互相補(bǔ)充，尤其是在空間覆蓋和時間分辨率上具備一定優(yōu)勢，但在有云和沙塵暴的天氣條件下無法對低層大氣開展探測；地基微波輻射計可以對一個地點的大氣垂直參數(shù)開展不間斷的探測，與探空站數(shù)據(jù)的一致性較高。衛(wèi)星探測和地基微波輻射計均可以為冬奧賽事提供高時間分辨率的探測數(shù)據(jù)，為數(shù)值天氣預(yù)報提供有力的數(shù)據(jù)支撐。
2022, 50(4):494-499.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20210235
摘要:
基于綜合氣象觀測系統(tǒng)運(yùn)行監(jiān)控平臺中運(yùn)行的2418套國家級地面氣象觀測裝備臺站2015—2020年的9172次自動站故障維修記錄，通過統(tǒng)計各省自動站平均故障指數(shù)、平均故障修復(fù)時間對保障情況進(jìn)行了綜合評估。對故障部位和故障原因進(jìn)行了統(tǒng)計和分析，結(jié)果表明：①每年6月、7月和8月故障數(shù)較多，故障主要集中在采集器、通信傳輸設(shè)備、供電設(shè)備3個部位；故障原因中，自然損壞占比最大。②采集器的故障中，自然損壞、雷擊、供電和電源所造成的故障率較高。③南方多發(fā)生由于供電和電源以及通信原因造成的故障，北方則多通信和自然損壞原因造成的故障。針對故障多發(fā)部位和故障原因提出了相應(yīng)維護(hù)建議。
基于綜合氣象觀測系統(tǒng)運(yùn)行監(jiān)控平臺中運(yùn)行的2418套國家級地面氣象觀測裝備臺站2015—2020年的9172次自動站故障維修記錄，通過統(tǒng)計各省自動站平均故障指數(shù)、平均故障修復(fù)時間對保障情況進(jìn)行了綜合評估。對故障部位和故障原因進(jìn)行了統(tǒng)計和分析，結(jié)果表明：①每年6月、7月和8月故障數(shù)較多，故障主要集中在采集器、通信傳輸設(shè)備、供電設(shè)備3個部位；故障原因中，自然損壞占比最大。②采集器的故障中，自然損壞、雷擊、供電和電源所造成的故障率較高。③南方多發(fā)生由于供電和電源以及通信原因造成的故障，北方則多通信和自然損壞原因造成的故障。針對故障多發(fā)部位和故障原因提出了相應(yīng)維護(hù)建議。
2022, 50(4):500-505.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20210542
摘要:
針對天氣雷達(dá)固定測試平臺存在無法完成雷達(dá)系統(tǒng)、分系統(tǒng)關(guān)鍵參數(shù)測試；便攜式移動測試平臺不具備對雷達(dá)自動控制功能，無法實現(xiàn)一鍵自動化測試功能；以及雷達(dá)故障診斷不具備智能診斷等缺點，設(shè)計了一種基于天氣雷達(dá)移動測試保障平臺的自動智能化測試系統(tǒng)，該系統(tǒng)由軟件系統(tǒng)、嵌入式計算機(jī)系統(tǒng)、測量儀器功能組件以及測試適配接口四大部分組成。該系統(tǒng)基于標(biāo)準(zhǔn)總線與合成儀器的架構(gòu)，采用高集成度的射頻收發(fā)硬件平臺和具有二次開發(fā)能力的開放式可擴(kuò)展軟件平臺相結(jié)合進(jìn)行設(shè)計。通過儀表和雷達(dá)自動化控制、測試數(shù)據(jù)自動采集和處理、測試報表自動生成、基于邏輯判斷的故障智能定位等技術(shù)，實現(xiàn)了雷達(dá)參數(shù)自動化一鍵測試和定標(biāo)，以及雷達(dá)故障智能定位等功能。結(jié)果表明，該系統(tǒng)能提高雷達(dá)現(xiàn)場測試、定標(biāo)和故障診斷效率。
針對天氣雷達(dá)固定測試平臺存在無法完成雷達(dá)系統(tǒng)、分系統(tǒng)關(guān)鍵參數(shù)測試；便攜式移動測試平臺不具備對雷達(dá)自動控制功能，無法實現(xiàn)一鍵自動化測試功能；以及雷達(dá)故障診斷不具備智能診斷等缺點，設(shè)計了一種基于天氣雷達(dá)移動測試保障平臺的自動智能化測試系統(tǒng)，該系統(tǒng)由軟件系統(tǒng)、嵌入式計算機(jī)系統(tǒng)、測量儀器功能組件以及測試適配接口四大部分組成。該系統(tǒng)基于標(biāo)準(zhǔn)總線與合成儀器的架構(gòu)，采用高集成度的射頻收發(fā)硬件平臺和具有二次開發(fā)能力的開放式可擴(kuò)展軟件平臺相結(jié)合進(jìn)行設(shè)計。通過儀表和雷達(dá)自動化控制、測試數(shù)據(jù)自動采集和處理、測試報表自動生成、基于邏輯判斷的故障智能定位等技術(shù)，實現(xiàn)了雷達(dá)參數(shù)自動化一鍵測試和定標(biāo)，以及雷達(dá)故障智能定位等功能。結(jié)果表明，該系統(tǒng)能提高雷達(dá)現(xiàn)場測試、定標(biāo)和故障診斷效率。
2022, 50(4):506-511.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20210379
摘要:
便攜式雷達(dá)維修測試平臺是集雷達(dá)系統(tǒng)性能參數(shù)測試、故障診斷、維修保障等功能于一體的智能化移動式技術(shù)保障平臺，該平臺硬件系統(tǒng)采用基于嵌入式機(jī)箱設(shè)計架構(gòu)的通用測試儀器。文章針對通用測試儀器板載時鐘不能滿足雷達(dá)系統(tǒng)對測試儀器時鐘要求的問題，提出了一種適合于便攜式雷達(dá)維修測試平臺的高穩(wěn)時鐘源設(shè)計方案，設(shè)計方案包括高穩(wěn)定度恒溫晶振、FPGA、晶振電源控制模塊和電源濾波電路模塊，實測結(jié)果表明，高穩(wěn)時鐘源設(shè)計參數(shù)達(dá)到了輸出頻率穩(wěn)定度為±0.5×10-6、相位噪聲為-160 dBc/Hz的設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)，據(jù)此設(shè)計的高穩(wěn)時鐘源已實際應(yīng)用于便攜式雷達(dá)維修測試平臺中，平臺運(yùn)行穩(wěn)定，測試結(jié)果優(yōu)于原板卡自帶時鐘源，達(dá)到了系統(tǒng)設(shè)計要求。
便攜式雷達(dá)維修測試平臺是集雷達(dá)系統(tǒng)性能參數(shù)測試、故障診斷、維修保障等功能于一體的智能化移動式技術(shù)保障平臺，該平臺硬件系統(tǒng)采用基于嵌入式機(jī)箱設(shè)計架構(gòu)的通用測試儀器。文章針對通用測試儀器板載時鐘不能滿足雷達(dá)系統(tǒng)對測試儀器時鐘要求的問題，提出了一種適合于便攜式雷達(dá)維修測試平臺的高穩(wěn)時鐘源設(shè)計方案，設(shè)計方案包括高穩(wěn)定度恒溫晶振、FPGA、晶振電源控制模塊和電源濾波電路模塊，實測結(jié)果表明，高穩(wěn)時鐘源設(shè)計參數(shù)達(dá)到了輸出頻率穩(wěn)定度為±0.5×10-6、相位噪聲為-160 dBc/Hz的設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)，據(jù)此設(shè)計的高穩(wěn)時鐘源已實際應(yīng)用于便攜式雷達(dá)維修測試平臺中，平臺運(yùn)行穩(wěn)定，測試結(jié)果優(yōu)于原板卡自帶時鐘源，達(dá)到了系統(tǒng)設(shè)計要求。
2022, 50(4):512-525.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20210385
摘要:
利用地面自動站資料、多普勒天氣雷達(dá)資料、衛(wèi)星逐小時TBB資料及NCEP再分析資料，對2018年副高控制下湖南兩次短時暴雨發(fā)生及維持機(jī)制進(jìn)行分析。結(jié)果表明：①在水汽豐沛且有足夠的不穩(wěn)定能量和抬升條件下，強(qiáng)盛副高脊區(qū)反氣旋環(huán)流內(nèi)也可以觸發(fā)短時暴雨天氣，其大尺度環(huán)流形勢特征和湖南典型暴雨過程有著較大差異；②對流性降水發(fā)生前，不穩(wěn)定能量明顯增強(qiáng)，中低層增濕明顯，為暴雨提供能量與水汽條件；③兩次過程分別受副高南側(cè)熱帶氣旋外圍云系擾動和弱冷空氣侵入影響，925 hPa形成弱擾動或者弱切變，配合地面中尺度輻合線，近地面動力抬升觸發(fā)對流性降水，白天受太陽輻射影響，能夠自由觸發(fā)熱對流。地形抬升也是重要觸發(fā)機(jī)制，發(fā)生在迎風(fēng)坡熱對流占比84%；④兩次短時暴雨的雷達(dá)回波為非常明顯的低質(zhì)心高效率的降水回波，環(huán)境風(fēng)及其垂直風(fēng)切變小，盡管不利于對流風(fēng)暴有組織的發(fā)展，但雷暴單體移動緩慢，有利于同一地區(qū)長時間的強(qiáng)降水。
利用地面自動站資料、多普勒天氣雷達(dá)資料、衛(wèi)星逐小時TBB資料及NCEP再分析資料，對2018年副高控制下湖南兩次短時暴雨發(fā)生及維持機(jī)制進(jìn)行分析。結(jié)果表明：①在水汽豐沛且有足夠的不穩(wěn)定能量和抬升條件下，強(qiáng)盛副高脊區(qū)反氣旋環(huán)流內(nèi)也可以觸發(fā)短時暴雨天氣，其大尺度環(huán)流形勢特征和湖南典型暴雨過程有著較大差異；②對流性降水發(fā)生前，不穩(wěn)定能量明顯增強(qiáng)，中低層增濕明顯，為暴雨提供能量與水汽條件；③兩次過程分別受副高南側(cè)熱帶氣旋外圍云系擾動和弱冷空氣侵入影響，925 hPa形成弱擾動或者弱切變，配合地面中尺度輻合線，近地面動力抬升觸發(fā)對流性降水，白天受太陽輻射影響，能夠自由觸發(fā)熱對流。地形抬升也是重要觸發(fā)機(jī)制，發(fā)生在迎風(fēng)坡熱對流占比84%；④兩次短時暴雨的雷達(dá)回波為非常明顯的低質(zhì)心高效率的降水回波，環(huán)境風(fēng)及其垂直風(fēng)切變小，盡管不利于對流風(fēng)暴有組織的發(fā)展，但雷暴單體移動緩慢，有利于同一地區(qū)長時間的強(qiáng)降水。
2022, 50(4):526-535.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20210394
摘要:
利用1982—2017年華西南部地區(qū)冬季氣溫和NCEP再分析資料以及CFS模式實時預(yù)測資料，通過SVD診斷分析，選取影響華西南部地區(qū)冬季氣溫的同期關(guān)鍵區(qū)大氣環(huán)流和前期海溫及OLR因子場，建立預(yù)測與觀測場相結(jié)合的組合統(tǒng)計降尺度預(yù)測模型。該統(tǒng)計降尺度預(yù)測模型對1982—2017年的回報結(jié)果顯示：與觀測場的空間相關(guān)系數(shù)較CFS模式原始預(yù)測結(jié)果有顯著提高，多年均值從-0.06提升到0.38，最高可達(dá)0.85。同時，此降尺度預(yù)測模型可較好地回報出華西南區(qū)冬季氣溫的空間分布型。
利用1982—2017年華西南部地區(qū)冬季氣溫和NCEP再分析資料以及CFS模式實時預(yù)測資料，通過SVD診斷分析，選取影響華西南部地區(qū)冬季氣溫的同期關(guān)鍵區(qū)大氣環(huán)流和前期海溫及OLR因子場，建立預(yù)測與觀測場相結(jié)合的組合統(tǒng)計降尺度預(yù)測模型。該統(tǒng)計降尺度預(yù)測模型對1982—2017年的回報結(jié)果顯示：與觀測場的空間相關(guān)系數(shù)較CFS模式原始預(yù)測結(jié)果有顯著提高，多年均值從-0.06提升到0.38，最高可達(dá)0.85。同時，此降尺度預(yù)測模型可較好地回報出華西南區(qū)冬季氣溫的空間分布型。
2022, 50(4):536-544.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20210419
摘要:
FY4A上搭載的多通道掃描成像輻射計（AGRI）無論是時間分辨率還是空間分辨率與我國第一代靜止氣象衛(wèi)星風(fēng)云二號上搭載的掃描輻射計（VISSR）相比都有了明顯的改進(jìn)。本文基于FY-4A AGRI成像儀IDDI(紅外差值沙塵指數(shù))和新的晝夜沙塵遙感改進(jìn)算法開展2021年中國北方沙塵過程連續(xù)遙感監(jiān)測處理，并系統(tǒng)分析了2021年3個典型個例的沙塵暴特征和影響區(qū)域。結(jié)果表明：① 3次典型沙塵過程對我國北方各省份的影響面積總計最低達(dá)到260萬km2以上，最高達(dá)到300萬km2以上，4月14—17日的沙塵暴影響面積最大。②2021年沙塵高發(fā)區(qū)在新疆南部、甘肅河西走廊以北以及內(nèi)蒙古西部。與2019、2020年同期相比，2021年我國北方沙塵發(fā)生頻次更高、影響范圍更大。③新一代FY-4A靜止衛(wèi)星對我國沙塵過程年際變化具備更加完整的監(jiān)測能力。
FY4A上搭載的多通道掃描成像輻射計（AGRI）無論是時間分辨率還是空間分辨率與我國第一代靜止氣象衛(wèi)星風(fēng)云二號上搭載的掃描輻射計（VISSR）相比都有了明顯的改進(jìn)。本文基于FY-4A AGRI成像儀IDDI(紅外差值沙塵指數(shù))和新的晝夜沙塵遙感改進(jìn)算法開展2021年中國北方沙塵過程連續(xù)遙感監(jiān)測處理，并系統(tǒng)分析了2021年3個典型個例的沙塵暴特征和影響區(qū)域。結(jié)果表明：① 3次典型沙塵過程對我國北方各省份的影響面積總計最低達(dá)到260萬km2以上，最高達(dá)到300萬km2以上，4月14—17日的沙塵暴影響面積最大。②2021年沙塵高發(fā)區(qū)在新疆南部、甘肅河西走廊以北以及內(nèi)蒙古西部。與2019、2020年同期相比，2021年我國北方沙塵發(fā)生頻次更高、影響范圍更大。③新一代FY-4A靜止衛(wèi)星對我國沙塵過程年際變化具備更加完整的監(jiān)測能力。
2022, 50(4):545-553.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20210401
摘要:
利用ERA5 再分析資料、雷達(dá)資料以及北京VDRAS資料，對2021年7月1日發(fā)生在張家口的一次與超級單體伴隨的龍卷天氣特征進(jìn)行分析。結(jié)果表明：①此次龍卷天氣發(fā)生在高空冷渦的東南象限、低空切變線前側(cè)暖區(qū)及地面輻合線附近。②雷達(dá)資料分析顯示在超級單體的南側(cè)產(chǎn)生了此次龍卷，龍卷過程中超過50 dBz的高度在6 km以下，強(qiáng)核中心在3 km以下，為低質(zhì)心的對流系統(tǒng)，反演的風(fēng)場上在低層1 km高度存在閉合的氣旋性環(huán)流。③北京VDRAS資料分析表明低層強(qiáng)輻合與高層強(qiáng)輻散配置、中低層強(qiáng)的正風(fēng)暴相對螺旋度為龍卷發(fā)生提供了有利的環(huán)境條件；垂直速度分布顯示龍卷生成地存在強(qiáng)上升運(yùn)動，其兩側(cè)均存在下沉運(yùn)動；擾動溫度的垂直分布表明4 km以下存在負(fù)中心，4 km以上存在正中心。
利用ERA5 再分析資料、雷達(dá)資料以及北京VDRAS資料，對2021年7月1日發(fā)生在張家口的一次與超級單體伴隨的龍卷天氣特征進(jìn)行分析。結(jié)果表明：①此次龍卷天氣發(fā)生在高空冷渦的東南象限、低空切變線前側(cè)暖區(qū)及地面輻合線附近。②雷達(dá)資料分析顯示在超級單體的南側(cè)產(chǎn)生了此次龍卷，龍卷過程中超過50 dBz的高度在6 km以下，強(qiáng)核中心在3 km以下，為低質(zhì)心的對流系統(tǒng)，反演的風(fēng)場上在低層1 km高度存在閉合的氣旋性環(huán)流。③北京VDRAS資料分析表明低層強(qiáng)輻合與高層強(qiáng)輻散配置、中低層強(qiáng)的正風(fēng)暴相對螺旋度為龍卷發(fā)生提供了有利的環(huán)境條件；垂直速度分布顯示龍卷生成地存在強(qiáng)上升運(yùn)動，其兩側(cè)均存在下沉運(yùn)動；擾動溫度的垂直分布表明4 km以下存在負(fù)中心，4 km以上存在正中心。
2022, 50(4):554-562.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20210271
摘要:
研究降水滴譜特征和譜分布對了解高原降水的微物理特征、雷達(dá)定量估測降水以及科學(xué)實施人工增雨作業(yè)尤為重要。本文選取2018年7月8—9日拉薩夏季一次典型降水過程，利用DSG5型降水現(xiàn)象儀和地面小時降水資料分析了高原夏季對流云和混合云降水的雨滴譜分布特征及Z-I關(guān)系。結(jié)果表明：降水現(xiàn)象儀和翻斗雨量計的降水變化趨勢較為一致。對流云降水中2.0~3.0 mm的降水粒子對雨強(qiáng)的貢獻(xiàn)最大，混合云降水雨強(qiáng)的主要貢獻(xiàn)者是1.0~2.0 mm的粒子；混合云降水階段的雨滴譜數(shù)濃度比對流云大一個量級。對流云和混合云降水的雨強(qiáng)與雨滴的質(zhì)量加權(quán)平均直徑和數(shù)濃度密切相關(guān)。拉薩地區(qū)雨滴譜適合Γ分布，其擬合譜參數(shù)與青藏高原其他地區(qū)的差異表明高原地區(qū)雨滴譜分布存在時空差異；混合云降水譜參數(shù)N0、μ和λ與雨強(qiáng)的變化趨勢相反。混合云降水Z-I關(guān)系的系數(shù)和指數(shù)均小于對流云降水。應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)Z-I關(guān)系，對流云降水階段雷達(dá)低估降水強(qiáng)度；混合云降水階段，當(dāng)雨強(qiáng)<2.3 mm雷達(dá)低估降水，否則雷達(dá)高估降水。
研究降水滴譜特征和譜分布對了解高原降水的微物理特征、雷達(dá)定量估測降水以及科學(xué)實施人工增雨作業(yè)尤為重要。本文選取2018年7月8—9日拉薩夏季一次典型降水過程，利用DSG5型降水現(xiàn)象儀和地面小時降水資料分析了高原夏季對流云和混合云降水的雨滴譜分布特征及Z-I關(guān)系。結(jié)果表明：降水現(xiàn)象儀和翻斗雨量計的降水變化趨勢較為一致。對流云降水中2.0~3.0 mm的降水粒子對雨強(qiáng)的貢獻(xiàn)最大，混合云降水雨強(qiáng)的主要貢獻(xiàn)者是1.0~2.0 mm的粒子；混合云降水階段的雨滴譜數(shù)濃度比對流云大一個量級。對流云和混合云降水的雨強(qiáng)與雨滴的質(zhì)量加權(quán)平均直徑和數(shù)濃度密切相關(guān)。拉薩地區(qū)雨滴譜適合Γ分布，其擬合譜參數(shù)與青藏高原其他地區(qū)的差異表明高原地區(qū)雨滴譜分布存在時空差異；混合云降水譜參數(shù)N0、μ和λ與雨強(qiáng)的變化趨勢相反。混合云降水Z-I關(guān)系的系數(shù)和指數(shù)均小于對流云降水。應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)Z-I關(guān)系，對流云降水階段雷達(dá)低估降水強(qiáng)度；混合云降水階段，當(dāng)雨強(qiáng)<2.3 mm雷達(dá)低估降水，否則雷達(dá)高估降水。
2022, 50(4):563-573.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20210300
摘要:
利用重慶地區(qū)能見度及溫、壓、濕、風(fēng)等氣象資料和大氣顆粒物濃度數(shù)據(jù)，對重慶能見度特征及其影響因子進(jìn)行分析，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立能見度預(yù)報模型，分析比較了引入PM2.5濃度因子對預(yù)報模型的影響效果。發(fā)現(xiàn)：重慶地區(qū)能見度分布呈現(xiàn)西低東高以及長江沿線較低的分布特征；霧發(fā)生時的平均能見度低于降水時能見度也遠(yuǎn)低于剔除雨、霧后的能見度，表明低能見度受大氣中水汽影響更大；霧在冬季比例明顯增加，使得平均能見度在冬季明顯降低，而6月和10月降水增多是導(dǎo)致這兩個月平均能見度出現(xiàn)明顯降低的重要原因；能見度日變化呈現(xiàn)單峰型，霧和降水高發(fā)時段與平均能見度低值區(qū)重疊，是造成夜間能見度低的一個重要原因；大氣濕度、溫度及顆粒物濃度都是影響能見度的重要因子，當(dāng)相對濕度小于70%時能見度隨PM2.5增加明顯降低，當(dāng)相對濕度大于70%時PM2.5對能見度的影響降低；在能見度的客觀預(yù)報模型中引入PM2.5濃度因子的預(yù)報效果好于不引入該因子的效果，特別是秋冬季的預(yù)報效果改善明顯。
利用重慶地區(qū)能見度及溫、壓、濕、風(fēng)等氣象資料和大氣顆粒物濃度數(shù)據(jù)，對重慶能見度特征及其影響因子進(jìn)行分析，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立能見度預(yù)報模型，分析比較了引入PM2.5濃度因子對預(yù)報模型的影響效果。發(fā)現(xiàn)：重慶地區(qū)能見度分布呈現(xiàn)西低東高以及長江沿線較低的分布特征；霧發(fā)生時的平均能見度低于降水時能見度也遠(yuǎn)低于剔除雨、霧后的能見度，表明低能見度受大氣中水汽影響更大；霧在冬季比例明顯增加，使得平均能見度在冬季明顯降低，而6月和10月降水增多是導(dǎo)致這兩個月平均能見度出現(xiàn)明顯降低的重要原因；能見度日變化呈現(xiàn)單峰型，霧和降水高發(fā)時段與平均能見度低值區(qū)重疊，是造成夜間能見度低的一個重要原因；大氣濕度、溫度及顆粒物濃度都是影響能見度的重要因子，當(dāng)相對濕度小于70%時能見度隨PM2.5增加明顯降低，當(dāng)相對濕度大于70%時PM2.5對能見度的影響降低；在能見度的客觀預(yù)報模型中引入PM2.5濃度因子的預(yù)報效果好于不引入該因子的效果，特別是秋冬季的預(yù)報效果改善明顯。
2022, 50(4):574-583.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20210384
摘要:
本文綜合利用2015—2020年地面氣象觀測資料、歐洲中心ERA5再分析資料及大氣環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)，分析了汾渭平原東部運(yùn)城市污染物濃度的變化特征以及與天氣形勢和氣象要素的關(guān)系。結(jié)果表明：①2015—2020年期間運(yùn)城市PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO 5種污染物年平均濃度呈下降趨勢，而O3濃度呈上升趨勢；②冬季和夏季空氣質(zhì)量相對較差，首要污染物分別是PM2.5和O3，邊界層高度的變化與近地層風(fēng)向風(fēng)速、污染物濃度的關(guān)系密切，冬季（夏季）PM2.5（O3）污染較重時邊界層高度較低（較高），以東北風(fēng)（東南風(fēng)）為主，風(fēng)速偏小（偏大）；③最后利用自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SOM）算法分別對冬夏925 hPa位勢高度場進(jìn)行天氣分型并開展不同天氣形勢下污染物濃度與氣象要素的變化對比研究，發(fā)現(xiàn)冬季污染時以靜穩(wěn)天氣為主，低層弱東北風(fēng)將污染物輸送至運(yùn)城市，而夏季O3污染較重時受熱低壓形勢控制，利于O3前體物匯合，太陽輻射較強(qiáng)時O3濃度較高。
本文綜合利用2015—2020年地面氣象觀測資料、歐洲中心ERA5再分析資料及大氣環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)，分析了汾渭平原東部運(yùn)城市污染物濃度的變化特征以及與天氣形勢和氣象要素的關(guān)系。結(jié)果表明：①2015—2020年期間運(yùn)城市PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO 5種污染物年平均濃度呈下降趨勢，而O3濃度呈上升趨勢；②冬季和夏季空氣質(zhì)量相對較差，首要污染物分別是PM2.5和O3，邊界層高度的變化與近地層風(fēng)向風(fēng)速、污染物濃度的關(guān)系密切，冬季（夏季）PM2.5（O3）污染較重時邊界層高度較低（較高），以東北風(fēng)（東南風(fēng)）為主，風(fēng)速偏小（偏大）；③最后利用自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SOM）算法分別對冬夏925 hPa位勢高度場進(jìn)行天氣分型并開展不同天氣形勢下污染物濃度與氣象要素的變化對比研究，發(fā)現(xiàn)冬季污染時以靜穩(wěn)天氣為主，低層弱東北風(fēng)將污染物輸送至運(yùn)城市，而夏季O3污染較重時受熱低壓形勢控制，利于O3前體物匯合，太陽輻射較強(qiáng)時O3濃度較高。
2022, 50(4):584-593.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20210422
摘要:
本文利用蚊蟲密度監(jiān)測數(shù)據(jù)及氣象資料，分析了2009—2019年北京市及其14個區(qū)的蚊蟲密度與氣象條件間的關(guān)系，并基于多元回歸、支持向量機(jī)和隨機(jī)森林3種經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)回歸方法進(jìn)行了蚊蟲密度預(yù)測。結(jié)果表明：北京地區(qū)蚊蟲密度呈周期性的波動，各區(qū)多年平均值在0.35~2.54只/(燈·h)之間，高峰值集中出現(xiàn)在7月中旬到8月中旬，與北京地區(qū)氣溫最高和降水最集中的時期非常吻合。采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，嘗試了4種輸入因子方案，并利用均方根誤差和平均絕對百分誤差兩種方法進(jìn)行預(yù)測效果檢驗，顯示蚊蟲數(shù)據(jù)相對較穩(wěn)定的地區(qū)，如平谷、門頭溝、大興、海淀等地，預(yù)測效果相對更優(yōu)。在3種方法中，支持向量機(jī)方法對2019年5月下旬的預(yù)測效果非常好，而多元回歸與隨機(jī)森林的預(yù)測效果則在2019年5—10月整體上表現(xiàn)得更為穩(wěn)定。
本文利用蚊蟲密度監(jiān)測數(shù)據(jù)及氣象資料，分析了2009—2019年北京市及其14個區(qū)的蚊蟲密度與氣象條件間的關(guān)系，并基于多元回歸、支持向量機(jī)和隨機(jī)森林3種經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)回歸方法進(jìn)行了蚊蟲密度預(yù)測。結(jié)果表明：北京地區(qū)蚊蟲密度呈周期性的波動，各區(qū)多年平均值在0.35~2.54只/(燈·h)之間，高峰值集中出現(xiàn)在7月中旬到8月中旬，與北京地區(qū)氣溫最高和降水最集中的時期非常吻合。采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，嘗試了4種輸入因子方案，并利用均方根誤差和平均絕對百分誤差兩種方法進(jìn)行預(yù)測效果檢驗，顯示蚊蟲數(shù)據(jù)相對較穩(wěn)定的地區(qū)，如平谷、門頭溝、大興、海淀等地，預(yù)測效果相對更優(yōu)。在3種方法中，支持向量機(jī)方法對2019年5月下旬的預(yù)測效果非常好，而多元回歸與隨機(jī)森林的預(yù)測效果則在2019年5—10月整體上表現(xiàn)得更為穩(wěn)定。
2022, 50(4):594-599.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20210340
摘要:
近年來移動氣象服務(wù)需求快速增長，而氣象信息的輔助決策功能在現(xiàn)代氣象服務(wù)體系中的作用越發(fā)凸顯，如何快速建立一個性能可靠、易于擴(kuò)展、自主可控的移動氣象服務(wù)系統(tǒng)成為當(dāng)前各級氣象部門重點關(guān)注內(nèi)容之一。本文介紹了基于Hybrid模式構(gòu)建精細(xì)化移動氣象服務(wù)系統(tǒng)的總體設(shè)計，并通過Hybrid、插件化開發(fā)、MVC框架、HTML5融合等關(guān)鍵技術(shù)實現(xiàn)了氣象信息在移動端的展示交互，體現(xiàn)了Hybrid開發(fā)模式在功能復(fù)用性高、迭代升級方便等方面的技術(shù)優(yōu)勢。經(jīng)過近5年的持續(xù)迭代升級，目前系統(tǒng)產(chǎn)品已經(jīng)廣泛應(yīng)用在山東省各級氣象部門、政府決策部門以及重點服務(wù)行業(yè)中，在氣象服務(wù)社會防災(zāi)減災(zāi)過程中發(fā)揮出重要作用。
近年來移動氣象服務(wù)需求快速增長，而氣象信息的輔助決策功能在現(xiàn)代氣象服務(wù)體系中的作用越發(fā)凸顯，如何快速建立一個性能可靠、易于擴(kuò)展、自主可控的移動氣象服務(wù)系統(tǒng)成為當(dāng)前各級氣象部門重點關(guān)注內(nèi)容之一。本文介紹了基于Hybrid模式構(gòu)建精細(xì)化移動氣象服務(wù)系統(tǒng)的總體設(shè)計，并通過Hybrid、插件化開發(fā)、MVC框架、HTML5融合等關(guān)鍵技術(shù)實現(xiàn)了氣象信息在移動端的展示交互，體現(xiàn)了Hybrid開發(fā)模式在功能復(fù)用性高、迭代升級方便等方面的技術(shù)優(yōu)勢。經(jīng)過近5年的持續(xù)迭代升級，目前系統(tǒng)產(chǎn)品已經(jīng)廣泛應(yīng)用在山東省各級氣象部門、政府決策部門以及重點服務(wù)行業(yè)中，在氣象服務(wù)社會防災(zāi)減災(zāi)過程中發(fā)揮出重要作用。
2022, 50(4):600-605.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20210459
摘要:
氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)是遙感應(yīng)用的核心基石，遙感業(yè)務(wù)平臺是遙感應(yīng)用的重要技術(shù)手段。本文利用廣東省氣象局?jǐn)?shù)據(jù)中心分布式NAS存儲，分設(shè)FY-3D、FY-4A數(shù)據(jù)資源池，通過數(shù)據(jù)同步和用戶管理技術(shù)，設(shè)計了面向桌面級業(yè)務(wù)應(yīng)用的廣東省氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)資源池V1.0。利用SMART和SWAP兩大氣象遙感應(yīng)用系統(tǒng)，各級業(yè)務(wù)人員可快速制作氣象衛(wèi)星遙感監(jiān)測和評估產(chǎn)品。通過上述“云+端”的遙感業(yè)務(wù)架構(gòu)，有效解決氣象遙感數(shù)據(jù)不易獲取的難題和遙感應(yīng)用的技術(shù)壁壘，為推進(jìn)省、市、縣級氣象衛(wèi)星遙感業(yè)務(wù)一體化提供了一定的應(yīng)用示范和參考價值。
氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)是遙感應(yīng)用的核心基石，遙感業(yè)務(wù)平臺是遙感應(yīng)用的重要技術(shù)手段。本文利用廣東省氣象局?jǐn)?shù)據(jù)中心分布式NAS存儲，分設(shè)FY-3D、FY-4A數(shù)據(jù)資源池，通過數(shù)據(jù)同步和用戶管理技術(shù)，設(shè)計了面向桌面級業(yè)務(wù)應(yīng)用的廣東省氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)資源池V1.0。利用SMART和SWAP兩大氣象遙感應(yīng)用系統(tǒng)，各級業(yè)務(wù)人員可快速制作氣象衛(wèi)星遙感監(jiān)測和評估產(chǎn)品。通過上述“云+端”的遙感業(yè)務(wù)架構(gòu)，有效解決氣象遙感數(shù)據(jù)不易獲取的難題和遙感應(yīng)用的技術(shù)壁壘，為推進(jìn)省、市、縣級氣象衛(wèi)星遙感業(yè)務(wù)一體化提供了一定的應(yīng)用示范和參考價值。
2022, 50(4):606-610.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20210504
摘要:
雙翻斗雨量傳感器標(biāo)校過程中，對于不同雨強(qiáng)超差方向相反的雨量計需要分別調(diào)節(jié)上翻斗的定位螺釘和計量翻斗的容量調(diào)節(jié)螺釘，同時也需要記錄上翻斗和計量翻斗的翻動次數(shù)。雨量計使用的是無源脈沖輸出，計量翻斗的每次翻動觸發(fā)干簧管產(chǎn)生一個脈沖，利用單片機(jī)即可采集這個信號自動記錄。而上翻斗的翻動次數(shù)靠人工觀察統(tǒng)計，由于翻斗翻動速度較快人工計數(shù)不準(zhǔn)確，最終造成標(biāo)校不準(zhǔn)。并且人工每次只能記錄1臺雨量計，無法批量自動記錄數(shù)據(jù)。本文采用光纖傳感器在不干擾雨量計運(yùn)行情況下自動統(tǒng)計上翻斗翻動次數(shù)，為標(biāo)校提供準(zhǔn)確數(shù)據(jù)。
雙翻斗雨量傳感器標(biāo)校過程中，對于不同雨強(qiáng)超差方向相反的雨量計需要分別調(diào)節(jié)上翻斗的定位螺釘和計量翻斗的容量調(diào)節(jié)螺釘，同時也需要記錄上翻斗和計量翻斗的翻動次數(shù)。雨量計使用的是無源脈沖輸出，計量翻斗的每次翻動觸發(fā)干簧管產(chǎn)生一個脈沖，利用單片機(jī)即可采集這個信號自動記錄。而上翻斗的翻動次數(shù)靠人工觀察統(tǒng)計，由于翻斗翻動速度較快人工計數(shù)不準(zhǔn)確，最終造成標(biāo)校不準(zhǔn)。并且人工每次只能記錄1臺雨量計，無法批量自動記錄數(shù)據(jù)。本文采用光纖傳感器在不干擾雨量計運(yùn)行情況下自動統(tǒng)計上翻斗翻動次數(shù)，為標(biāo)校提供準(zhǔn)確數(shù)據(jù)。
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