2025年第53卷第1期文章目次
2025, 53(1):1-9.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20240060
摘要:
目前各個(gè)廠家的區(qū)域自動(dòng)氣象站設(shè)備數(shù)據(jù)通信協(xié)議均基于UDP/TCP網(wǎng)絡(luò)協(xié)議進(jìn)行開發(fā)，這些通信協(xié)議在不穩(wěn)定無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下運(yùn)行情況均不甚理想。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，因不穩(wěn)定無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境造成的氣象站故障約占區(qū)域自動(dòng)氣象站總故障的90%以上，因此本文基于物聯(lián)網(wǎng)消息隊(duì)列遙測傳輸協(xié)議（MQTT）設(shè)計(jì)一種能夠適應(yīng)不穩(wěn)定無線網(wǎng)絡(luò)區(qū)域自動(dòng)氣象站數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議，同時(shí)對(duì)各型號(hào)區(qū)域自動(dòng)氣象站數(shù)據(jù)包進(jìn)行統(tǒng)一化處理，減少數(shù)據(jù)包大小，有效解決因不穩(wěn)定無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境造成氣象站故障較多的問題，實(shí)現(xiàn)了區(qū)域自動(dòng)氣象站數(shù)據(jù)傳輸?shù)牡途W(wǎng)絡(luò)開銷和低網(wǎng)絡(luò)依賴，提高數(shù)據(jù)傳輸及時(shí)率。
目前各個(gè)廠家的區(qū)域自動(dòng)氣象站設(shè)備數(shù)據(jù)通信協(xié)議均基于UDP/TCP網(wǎng)絡(luò)協(xié)議進(jìn)行開發(fā)，這些通信協(xié)議在不穩(wěn)定無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下運(yùn)行情況均不甚理想。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，因不穩(wěn)定無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境造成的氣象站故障約占區(qū)域自動(dòng)氣象站總故障的90%以上，因此本文基于物聯(lián)網(wǎng)消息隊(duì)列遙測傳輸協(xié)議（MQTT）設(shè)計(jì)一種能夠適應(yīng)不穩(wěn)定無線網(wǎng)絡(luò)區(qū)域自動(dòng)氣象站數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議，同時(shí)對(duì)各型號(hào)區(qū)域自動(dòng)氣象站數(shù)據(jù)包進(jìn)行統(tǒng)一化處理，減少數(shù)據(jù)包大小，有效解決因不穩(wěn)定無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境造成氣象站故障較多的問題，實(shí)現(xiàn)了區(qū)域自動(dòng)氣象站數(shù)據(jù)傳輸?shù)牡途W(wǎng)絡(luò)開銷和低網(wǎng)絡(luò)依賴，提高數(shù)據(jù)傳輸及時(shí)率。
2025, 53(1):10-21.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20230434
摘要:
時(shí)間步長是數(shù)值天氣模式穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵參數(shù)。為實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)模式穩(wěn)定運(yùn)行并保證運(yùn)行效率，根據(jù)CMA-MESO 3 km模式時(shí)間積分方案特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了自適應(yīng)時(shí)間步長方案。以模式最大庫朗數(shù)為依據(jù)，提出瞄準(zhǔn)法和削頂法兩種方法。根據(jù)CMA-MESO模式動(dòng)力框架特點(diǎn)，研發(fā)了相應(yīng)時(shí)間控制技術(shù)并在CMA-MESO 3 km系統(tǒng)中程序?qū)崿F(xiàn)了自適應(yīng)時(shí)間步長方案。個(gè)例和批量試驗(yàn)結(jié)果顯示，采用瞄準(zhǔn)法，模式中最大庫朗數(shù)會(huì)在目標(biāo)值附近變化，使模式更加穩(wěn)定。采用削頂法，會(huì)調(diào)整模式中最大庫朗數(shù)超出目標(biāo)值的部分，保證模式穩(wěn)定積分的同時(shí)，又盡量少地干預(yù)模式。總之，兩種方法的自適應(yīng)時(shí)間步長方案能夠有效避免模式積分溢出情況，顯著地提高模式的穩(wěn)定性。對(duì)于3 km分辨率的模式來說，當(dāng)庫朗數(shù)目標(biāo)值取1.2左右時(shí)，削頂法比瞄準(zhǔn)法更適合業(yè)務(wù)運(yùn)行。目前，自適應(yīng)時(shí)間步長方案已投入業(yè)務(wù)應(yīng)用。
時(shí)間步長是數(shù)值天氣模式穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵參數(shù)。為實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)模式穩(wěn)定運(yùn)行并保證運(yùn)行效率，根據(jù)CMA-MESO 3 km模式時(shí)間積分方案特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了自適應(yīng)時(shí)間步長方案。以模式最大庫朗數(shù)為依據(jù)，提出瞄準(zhǔn)法和削頂法兩種方法。根據(jù)CMA-MESO模式動(dòng)力框架特點(diǎn)，研發(fā)了相應(yīng)時(shí)間控制技術(shù)并在CMA-MESO 3 km系統(tǒng)中程序?qū)崿F(xiàn)了自適應(yīng)時(shí)間步長方案。個(gè)例和批量試驗(yàn)結(jié)果顯示，采用瞄準(zhǔn)法，模式中最大庫朗數(shù)會(huì)在目標(biāo)值附近變化，使模式更加穩(wěn)定。采用削頂法，會(huì)調(diào)整模式中最大庫朗數(shù)超出目標(biāo)值的部分，保證模式穩(wěn)定積分的同時(shí)，又盡量少地干預(yù)模式。總之，兩種方法的自適應(yīng)時(shí)間步長方案能夠有效避免模式積分溢出情況，顯著地提高模式的穩(wěn)定性。對(duì)于3 km分辨率的模式來說，當(dāng)庫朗數(shù)目標(biāo)值取1.2左右時(shí)，削頂法比瞄準(zhǔn)法更適合業(yè)務(wù)運(yùn)行。目前，自適應(yīng)時(shí)間步長方案已投入業(yè)務(wù)應(yīng)用。
2025, 53(1):22-34.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20240123
摘要:
風(fēng)場預(yù)報(bào)是智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)的重要支撐，提高風(fēng)場預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率，能夠?yàn)轱L(fēng)能預(yù)報(bào)提供核心保障。在綜合評(píng)估2023年汛期CMA-MESO 3 km（China Meteorological Administration Mesoscale Model at 3 km resolution）模式在山西逐小時(shí)10 m風(fēng)預(yù)報(bào)能力的基礎(chǔ)上，基于自適應(yīng)Kalman濾波方法，開展針對(duì)緯向風(fēng)（U）、經(jīng)向風(fēng)（V）的客觀訂正，以期建立適應(yīng)山西復(fù)雜地形特征的客觀預(yù)報(bào)方案，促進(jìn)國產(chǎn)模式本地化業(yè)務(wù)應(yīng)用。結(jié)果表明：①全風(fēng)速預(yù)報(bào)偏大，預(yù)報(bào)誤差呈“單峰型”日變化，峰值出現(xiàn)在18:00—20:00，正偏差主要位于忻定和太原盆地以及山西南部。② U、V預(yù)報(bào)誤差與預(yù)報(bào)值呈顯著正相關(guān)，需考慮不同強(qiáng)度預(yù)報(bào)風(fēng)速誤差隨時(shí)效變化的特征，避免訂正不足或過訂正。③ Kalman濾波方案（KM）訂正幅度小且不穩(wěn)定，訂正后均方根誤差RMSE削減不足6%，準(zhǔn)確率提升不足2%。④基于動(dòng)態(tài)分級(jí)的改進(jìn)方案（CBKM）突破KM訂正瓶頸，更準(zhǔn)確地估計(jì)系統(tǒng)誤差并有效訂正，更好再現(xiàn)不同地區(qū)風(fēng)速日變化，平均誤差ME趨近0，RMSE削減32.8%，風(fēng)向、風(fēng)速預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率分別提升8.29%、7.92%，峰值時(shí)刻訂正率達(dá)83.49%。
風(fēng)場預(yù)報(bào)是智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)的重要支撐，提高風(fēng)場預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率，能夠?yàn)轱L(fēng)能預(yù)報(bào)提供核心保障。在綜合評(píng)估2023年汛期CMA-MESO 3 km（China Meteorological Administration Mesoscale Model at 3 km resolution）模式在山西逐小時(shí)10 m風(fēng)預(yù)報(bào)能力的基礎(chǔ)上，基于自適應(yīng)Kalman濾波方法，開展針對(duì)緯向風(fēng)（U）、經(jīng)向風(fēng)（V）的客觀訂正，以期建立適應(yīng)山西復(fù)雜地形特征的客觀預(yù)報(bào)方案，促進(jìn)國產(chǎn)模式本地化業(yè)務(wù)應(yīng)用。結(jié)果表明：①全風(fēng)速預(yù)報(bào)偏大，預(yù)報(bào)誤差呈“單峰型”日變化，峰值出現(xiàn)在18:00—20:00，正偏差主要位于忻定和太原盆地以及山西南部。② U、V預(yù)報(bào)誤差與預(yù)報(bào)值呈顯著正相關(guān)，需考慮不同強(qiáng)度預(yù)報(bào)風(fēng)速誤差隨時(shí)效變化的特征，避免訂正不足或過訂正。③ Kalman濾波方案（KM）訂正幅度小且不穩(wěn)定，訂正后均方根誤差RMSE削減不足6%，準(zhǔn)確率提升不足2%。④基于動(dòng)態(tài)分級(jí)的改進(jìn)方案（CBKM）突破KM訂正瓶頸，更準(zhǔn)確地估計(jì)系統(tǒng)誤差并有效訂正，更好再現(xiàn)不同地區(qū)風(fēng)速日變化，平均誤差ME趨近0，RMSE削減32.8%，風(fēng)向、風(fēng)速預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率分別提升8.29%、7.92%，峰值時(shí)刻訂正率達(dá)83.49%。
2025, 53(1):35-46.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20240042
摘要:
為厘清不同下墊面類型城市風(fēng)、熱環(huán)境異質(zhì)特征，利用北京海淀區(qū)微型智慧氣象站和同區(qū)域風(fēng)廓線雷達(dá)高空風(fēng)觀測資料，基于局地氣候分區(qū)法，分析了不同下墊面對(duì)城市街區(qū)局地風(fēng)場和氣溫的特征差異。結(jié)果表明：①6類地塊平均風(fēng)速隨下墊面粗糙度增大而減小。城區(qū)站點(diǎn)相較于臨近山體的站點(diǎn)，綜合了城市建筑、綠地、水體等環(huán)境，緩沖了局地風(fēng)速突變。建筑占地面積比率越大、天空開闊度越小、不透水面比率越高，對(duì)高層背景風(fēng)的阻擋作用越顯著。建筑密度低或建筑物分布與盛行風(fēng)向相平行，對(duì)低層風(fēng)有促進(jìn)作用。②臨近水體環(huán)境的開闊高層建筑地塊平均氣溫在春、夏、秋季的夜間增溫效應(yīng)顯著，且水體面積越大，增溫越顯著。高密度林區(qū)造成局地降溫平均1.5 ℃，19:00至次日01:00氣溫偏差超過2 ℃。低層密集地塊平均氣溫日較差10 ℃，凸顯了局地城市熱島增溫效應(yīng)和公園冷島降溫效應(yīng)的相互影響，白天熱島明顯強(qiáng)于冷島，夜間以冷島降溫為主。本文研究成果可為后續(xù)超大城市規(guī)劃、氣候環(huán)境評(píng)估提供研究基礎(chǔ)。
為厘清不同下墊面類型城市風(fēng)、熱環(huán)境異質(zhì)特征，利用北京海淀區(qū)微型智慧氣象站和同區(qū)域風(fēng)廓線雷達(dá)高空風(fēng)觀測資料，基于局地氣候分區(qū)法，分析了不同下墊面對(duì)城市街區(qū)局地風(fēng)場和氣溫的特征差異。結(jié)果表明：①6類地塊平均風(fēng)速隨下墊面粗糙度增大而減小。城區(qū)站點(diǎn)相較于臨近山體的站點(diǎn)，綜合了城市建筑、綠地、水體等環(huán)境，緩沖了局地風(fēng)速突變。建筑占地面積比率越大、天空開闊度越小、不透水面比率越高，對(duì)高層背景風(fēng)的阻擋作用越顯著。建筑密度低或建筑物分布與盛行風(fēng)向相平行，對(duì)低層風(fēng)有促進(jìn)作用。②臨近水體環(huán)境的開闊高層建筑地塊平均氣溫在春、夏、秋季的夜間增溫效應(yīng)顯著，且水體面積越大，增溫越顯著。高密度林區(qū)造成局地降溫平均1.5 ℃，19:00至次日01:00氣溫偏差超過2 ℃。低層密集地塊平均氣溫日較差10 ℃，凸顯了局地城市熱島增溫效應(yīng)和公園冷島降溫效應(yīng)的相互影響，白天熱島明顯強(qiáng)于冷島，夜間以冷島降溫為主。本文研究成果可為后續(xù)超大城市規(guī)劃、氣候環(huán)境評(píng)估提供研究基礎(chǔ)。
2025, 53(1):47-60.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20240105
摘要:
利用降水現(xiàn)象儀、自動(dòng)氣象站觀測資料和熱帶氣象最佳路徑數(shù)據(jù)集，以移動(dòng)路徑相似的臺(tái)風(fēng)“摩羯”(1814)和“煙花”（2106）初入山東南部時(shí)引發(fā)的大暴雨過程為例，分析移動(dòng)路徑相似的臺(tái)風(fēng)在同一地理位置環(huán)境下的雨滴譜和積分參數(shù)的變化特征，結(jié)果表明：①兩個(gè)臺(tái)風(fēng)雨滴譜均為單峰型結(jié)構(gòu)，“摩羯”R（雨強(qiáng)）增大主要受Dm（質(zhì)量加權(quán)平均直徑）增大、次要受lgNw（標(biāo)準(zhǔn)化截距參數(shù)對(duì)數(shù)）增大的影響，而“煙花”R增大受Dm增大的影響。②兩個(gè)臺(tái)風(fēng)的Dm隨R增大逐漸增大，μ（形狀因子）和λ（斜率參數(shù)）隨R增大逐漸減小，“摩羯”lgNw隨R增大稍微增大，“煙花”lgNw隨R增大基本不變。③“摩羯”對(duì)流降水既有大陸性也有海洋性，其形成機(jī)制主要是以暖雨-冰相混合和冰相兩類為主；“煙花”對(duì)流降水以海洋性為主，其形成機(jī)制主要是以碰并增長暖云為主，還有少部分暖雨-冰相混合。④應(yīng)用Z=300R1.4會(huì)稍高估“摩羯”降水而低估“煙花”降水，“摩羯”、“煙花”對(duì)流云降水分別為非典型直徑控制和濃度-直徑混合控制的雨滴譜特征。
利用降水現(xiàn)象儀、自動(dòng)氣象站觀測資料和熱帶氣象最佳路徑數(shù)據(jù)集，以移動(dòng)路徑相似的臺(tái)風(fēng)“摩羯”(1814)和“煙花”（2106）初入山東南部時(shí)引發(fā)的大暴雨過程為例，分析移動(dòng)路徑相似的臺(tái)風(fēng)在同一地理位置環(huán)境下的雨滴譜和積分參數(shù)的變化特征，結(jié)果表明：①兩個(gè)臺(tái)風(fēng)雨滴譜均為單峰型結(jié)構(gòu)，“摩羯”R（雨強(qiáng)）增大主要受Dm（質(zhì)量加權(quán)平均直徑）增大、次要受lgNw（標(biāo)準(zhǔn)化截距參數(shù)對(duì)數(shù)）增大的影響，而“煙花”R增大受Dm增大的影響。②兩個(gè)臺(tái)風(fēng)的Dm隨R增大逐漸增大，μ（形狀因子）和λ（斜率參數(shù)）隨R增大逐漸減小，“摩羯”lgNw隨R增大稍微增大，“煙花”lgNw隨R增大基本不變。③“摩羯”對(duì)流降水既有大陸性也有海洋性，其形成機(jī)制主要是以暖雨-冰相混合和冰相兩類為主；“煙花”對(duì)流降水以海洋性為主，其形成機(jī)制主要是以碰并增長暖云為主，還有少部分暖雨-冰相混合。④應(yīng)用Z=300R1.4會(huì)稍高估“摩羯”降水而低估“煙花”降水，“摩羯”、“煙花”對(duì)流云降水分別為非典型直徑控制和濃度-直徑混合控制的雨滴譜特征。
2025, 53(1):61-71.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20240068
摘要:
利用地面自動(dòng)站觀測資料、FY-4A衛(wèi)星觀測資料、多普勒天氣雷達(dá)資料和ERA-5再分析資料，對(duì)發(fā)生于西藏2023年8月24—26日強(qiáng)降水的成因及中尺度特征進(jìn)行分析。結(jié)果表明: 此次強(qiáng)降水過程具有持續(xù)時(shí)間長、累積雨量大、覆蓋范圍廣等特征；本次過程發(fā)生時(shí)南亞高壓呈帶狀分布，中心位置控制高原；切變線為此次強(qiáng)降水的關(guān)鍵影響系統(tǒng)，為強(qiáng)降水天氣提供必要的水汽輸送和中低層對(duì)流抬升運(yùn)動(dòng)的維持機(jī)制；地面輻合線為低層對(duì)流抬升提供了觸發(fā)機(jī)制，導(dǎo)致強(qiáng)降水天氣發(fā)生；低空西南急流的建立和加強(qiáng)，有利于將孟加拉灣上空的水汽輸送至高原，為強(qiáng)降水的維持提供充沛的水汽；深厚的濕層、低的抬升凝結(jié)高度和自由對(duì)流高度、弱的垂直風(fēng)切變等環(huán)境條件對(duì)強(qiáng)對(duì)流天氣的發(fā)生具有較好的指示作用；強(qiáng)降水主要出現(xiàn)在積云回波中反射率因子大值區(qū)；強(qiáng)降水發(fā)生時(shí)回波強(qiáng)度達(dá)到50 dBz，50 dBz的回波位于3 km以內(nèi)，并具有低質(zhì)心特征，中低層速度圖上存在明顯的中尺度輻合區(qū)。
利用地面自動(dòng)站觀測資料、FY-4A衛(wèi)星觀測資料、多普勒天氣雷達(dá)資料和ERA-5再分析資料，對(duì)發(fā)生于西藏2023年8月24—26日強(qiáng)降水的成因及中尺度特征進(jìn)行分析。結(jié)果表明: 此次強(qiáng)降水過程具有持續(xù)時(shí)間長、累積雨量大、覆蓋范圍廣等特征；本次過程發(fā)生時(shí)南亞高壓呈帶狀分布，中心位置控制高原；切變線為此次強(qiáng)降水的關(guān)鍵影響系統(tǒng)，為強(qiáng)降水天氣提供必要的水汽輸送和中低層對(duì)流抬升運(yùn)動(dòng)的維持機(jī)制；地面輻合線為低層對(duì)流抬升提供了觸發(fā)機(jī)制，導(dǎo)致強(qiáng)降水天氣發(fā)生；低空西南急流的建立和加強(qiáng)，有利于將孟加拉灣上空的水汽輸送至高原，為強(qiáng)降水的維持提供充沛的水汽；深厚的濕層、低的抬升凝結(jié)高度和自由對(duì)流高度、弱的垂直風(fēng)切變等環(huán)境條件對(duì)強(qiáng)對(duì)流天氣的發(fā)生具有較好的指示作用；強(qiáng)降水主要出現(xiàn)在積云回波中反射率因子大值區(qū)；強(qiáng)降水發(fā)生時(shí)回波強(qiáng)度達(dá)到50 dBz，50 dBz的回波位于3 km以內(nèi)，并具有低質(zhì)心特征，中低層速度圖上存在明顯的中尺度輻合區(qū)。
2025, 53(1):72-79.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20240046
摘要:
利用內(nèi)蒙古巴彥淖爾市1970—2019年9個(gè)基本氣象觀測站和87個(gè)防雹作業(yè)點(diǎn)冰雹觀測資料，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，分析了巴彥淖爾市冰雹年際變化、月變化、日變化、持續(xù)時(shí)間及空間分布特征。結(jié)果表明：①近50年巴彥淖爾市年均冰雹日為16.4 d，20世紀(jì)80年代最高22.8 d，21世紀(jì)以后下降趨勢顯著，為10 d左右；冰雹季節(jié)性明顯，夏季出現(xiàn)冰雹概率為76.44%，7月降雹概率最大；冰雹主要出現(xiàn)在12：00—20：00（占83.38%），其中15：00—16：00降雹概率最大（17.01%）。②冰雹持續(xù)時(shí)間在5 min內(nèi)占比最大（50.20%）；冰雹年均持續(xù)時(shí)間呈上升趨勢；7月冰雹持續(xù)時(shí)間最長，平均為7.09 min。③冰雹空間分布呈南多北少特征，最多282 d（烏拉特前旗），最少80 d（烏拉特后旗），以鄉(xiāng)鎮(zhèn)為單位在陰山山脈南側(cè)自西向東有4個(gè)大于100 d的降雹中心。結(jié)合冰雹云移動(dòng)路徑，應(yīng)在巴彥淖爾市北部海流圖、烏加河鎮(zhèn)等地增設(shè)防雹作業(yè)點(diǎn)，加大人工防雹作業(yè)力度，減少雹災(zāi)損失。
利用內(nèi)蒙古巴彥淖爾市1970—2019年9個(gè)基本氣象觀測站和87個(gè)防雹作業(yè)點(diǎn)冰雹觀測資料，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，分析了巴彥淖爾市冰雹年際變化、月變化、日變化、持續(xù)時(shí)間及空間分布特征。結(jié)果表明：①近50年巴彥淖爾市年均冰雹日為16.4 d，20世紀(jì)80年代最高22.8 d，21世紀(jì)以后下降趨勢顯著，為10 d左右；冰雹季節(jié)性明顯，夏季出現(xiàn)冰雹概率為76.44%，7月降雹概率最大；冰雹主要出現(xiàn)在12：00—20：00（占83.38%），其中15：00—16：00降雹概率最大（17.01%）。②冰雹持續(xù)時(shí)間在5 min內(nèi)占比最大（50.20%）；冰雹年均持續(xù)時(shí)間呈上升趨勢；7月冰雹持續(xù)時(shí)間最長，平均為7.09 min。③冰雹空間分布呈南多北少特征，最多282 d（烏拉特前旗），最少80 d（烏拉特后旗），以鄉(xiāng)鎮(zhèn)為單位在陰山山脈南側(cè)自西向東有4個(gè)大于100 d的降雹中心。結(jié)合冰雹云移動(dòng)路徑，應(yīng)在巴彥淖爾市北部海流圖、烏加河鎮(zhèn)等地增設(shè)防雹作業(yè)點(diǎn)，加大人工防雹作業(yè)力度，減少雹災(zāi)損失。
2025, 53(1):80-95.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20240041
摘要:
云室是開展云降水物理和人工影響天氣實(shí)驗(yàn)研究的重要裝置，在基礎(chǔ)科學(xué)原理和播云技術(shù)研究中發(fā)揮著不可替代的作用。我國開展云降水物理云室實(shí)驗(yàn)已經(jīng)超過60年，取得了一些重要成果和經(jīng)驗(yàn)，并得到國內(nèi)外同行的普遍認(rèn)可。本文在總結(jié)對(duì)比美國、歐洲等國家的云室及其開展云物理研究的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)梳理了我國開展室內(nèi)實(shí)驗(yàn)以來，在研發(fā)、利用云室開展大氣冰核、人工冰核研究、特別是人工影響天氣催化劑成核率檢測、催化劑及催化技術(shù)研發(fā)和云降水物理機(jī)制研究與應(yīng)用等方面取得的進(jìn)展，討論了專門性和綜合性云室研發(fā)建設(shè)、云-氣溶膠-降水相互作用等云微物理機(jī)制和過程、跨學(xué)科與交叉學(xué)科研究及監(jiān)測儀器設(shè)備等方面存在的問題和發(fā)展方向，可為我國建設(shè)高性能云室和利用云室開展實(shí)驗(yàn)研究、促進(jìn)云降水物理和人工影響天氣科學(xué)發(fā)展提供重要參考。
云室是開展云降水物理和人工影響天氣實(shí)驗(yàn)研究的重要裝置，在基礎(chǔ)科學(xué)原理和播云技術(shù)研究中發(fā)揮著不可替代的作用。我國開展云降水物理云室實(shí)驗(yàn)已經(jīng)超過60年，取得了一些重要成果和經(jīng)驗(yàn)，并得到國內(nèi)外同行的普遍認(rèn)可。本文在總結(jié)對(duì)比美國、歐洲等國家的云室及其開展云物理研究的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)梳理了我國開展室內(nèi)實(shí)驗(yàn)以來，在研發(fā)、利用云室開展大氣冰核、人工冰核研究、特別是人工影響天氣催化劑成核率檢測、催化劑及催化技術(shù)研發(fā)和云降水物理機(jī)制研究與應(yīng)用等方面取得的進(jìn)展，討論了專門性和綜合性云室研發(fā)建設(shè)、云-氣溶膠-降水相互作用等云微物理機(jī)制和過程、跨學(xué)科與交叉學(xué)科研究及監(jiān)測儀器設(shè)備等方面存在的問題和發(fā)展方向，可為我國建設(shè)高性能云室和利用云室開展實(shí)驗(yàn)研究、促進(jìn)云降水物理和人工影響天氣科學(xué)發(fā)展提供重要參考。
2025, 53(1):96-111.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20240038
摘要:
本文應(yīng)用昆明市2023年8月10日人工防雹多源雷達(dá)探測資料，從雷達(dá)回波形態(tài)、雷達(dá)參量時(shí)序演變、理論用彈量估算等方面分析了火箭彈體源和線源播撒催化效果差異。結(jié)果表明：C波段雷達(dá)顯示混合播撒后作業(yè)區(qū)雷達(dá)反射率因子減小、回波頂高下降，而體源播撒表現(xiàn)為強(qiáng)回波衰減特點(diǎn)。X波段雙偏振雷達(dá)顯示作業(yè)區(qū)回波頂高發(fā)展與垂直液態(tài)水含量波動(dòng)一致，可用于作業(yè)時(shí)機(jī)選擇；火箭彈體源播撒作業(yè)高度較低，但爆炸產(chǎn)生動(dòng)力效果有利于催化劑擴(kuò)散過程，短期內(nèi)最大回波強(qiáng)度、強(qiáng)中心高度均下降，雙偏振量顯示差分反射率因子降低，差分相位移率低值區(qū)擴(kuò)散；火箭彈線源播撒作業(yè)高度可達(dá)零度層，較長催化過程有助于回波頂高和垂直液態(tài)水含量持續(xù)下降，零滯后相關(guān)系數(shù)增大至0.9以上。單一線源或體源播撒效果差，二者相結(jié)合能夠加強(qiáng)催化效果。理論計(jì)算表明，在不考慮云體發(fā)展?fàn)顩r、用彈量等因素前提下，核化率是影響火箭彈理論用彈量的關(guān)鍵，BL-1A型線源播撒火箭彈較JFJ-1A體源播撒火箭彈更容易達(dá)到過量催化，實(shí)際作業(yè)中單一體源播撒可能會(huì)因炸點(diǎn)偏離、作業(yè)高度有限影響催化效果。
本文應(yīng)用昆明市2023年8月10日人工防雹多源雷達(dá)探測資料，從雷達(dá)回波形態(tài)、雷達(dá)參量時(shí)序演變、理論用彈量估算等方面分析了火箭彈體源和線源播撒催化效果差異。結(jié)果表明：C波段雷達(dá)顯示混合播撒后作業(yè)區(qū)雷達(dá)反射率因子減小、回波頂高下降，而體源播撒表現(xiàn)為強(qiáng)回波衰減特點(diǎn)。X波段雙偏振雷達(dá)顯示作業(yè)區(qū)回波頂高發(fā)展與垂直液態(tài)水含量波動(dòng)一致，可用于作業(yè)時(shí)機(jī)選擇；火箭彈體源播撒作業(yè)高度較低，但爆炸產(chǎn)生動(dòng)力效果有利于催化劑擴(kuò)散過程，短期內(nèi)最大回波強(qiáng)度、強(qiáng)中心高度均下降，雙偏振量顯示差分反射率因子降低，差分相位移率低值區(qū)擴(kuò)散；火箭彈線源播撒作業(yè)高度可達(dá)零度層，較長催化過程有助于回波頂高和垂直液態(tài)水含量持續(xù)下降，零滯后相關(guān)系數(shù)增大至0.9以上。單一線源或體源播撒效果差，二者相結(jié)合能夠加強(qiáng)催化效果。理論計(jì)算表明，在不考慮云體發(fā)展?fàn)顩r、用彈量等因素前提下，核化率是影響火箭彈理論用彈量的關(guān)鍵，BL-1A型線源播撒火箭彈較JFJ-1A體源播撒火箭彈更容易達(dá)到過量催化，實(shí)際作業(yè)中單一體源播撒可能會(huì)因炸點(diǎn)偏離、作業(yè)高度有限影響催化效果。
2025, 53(1):112-123.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20240034
摘要:
目前基于站點(diǎn)的氣候生態(tài)資源評(píng)估指標(biāo)還難以反映“中國天然氧吧”局地氣候資源優(yōu)勢，且對(duì)其潛在的生態(tài)服務(wù)價(jià)值考慮較少。本文以北京懷柔區(qū)為例，充分利用遙感資料，首次引入城市熱島強(qiáng)度、生態(tài)冷源、植被生態(tài)質(zhì)量等遙感評(píng)估指標(biāo)進(jìn)一步優(yōu)化和完善“中國天然氧吧”氣候生態(tài)資源評(píng)估指標(biāo)體系，并基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)理論分別從固碳釋氧、調(diào)節(jié)氣候、凈化空氣、涵養(yǎng)水源、水土保持等方面構(gòu)建天然氧吧生態(tài)服務(wù)價(jià)值評(píng)估指標(biāo)體系，進(jìn)而估算其生態(tài)產(chǎn)品服務(wù)價(jià)值。研究結(jié)果顯示；引入的多個(gè)遙感評(píng)估指標(biāo)可以精細(xì)化評(píng)估懷柔氣候生態(tài)資源；懷柔具備創(chuàng)建“中國天然氧吧”所需的氣候生態(tài)資源優(yōu)勢：全年氣候舒適期長達(dá) 6個(gè)月，空氣優(yōu)良天數(shù)占比達(dá)81%，夏季具有面積比例高達(dá)90%的冷涼氣候資源，植被生態(tài)質(zhì)量優(yōu)良等級(jí)占全區(qū)面積的88%。懷柔“中國天然氧吧”生態(tài)產(chǎn)品服務(wù)價(jià)值為143.993億元，占當(dāng)年全區(qū)GDP(Gross Domestic Product)收入的32%，其中森林氣候調(diào)節(jié)和凈化空氣價(jià)值占到所有生態(tài)服務(wù)價(jià)值的87.2%。結(jié)果表明，新建立的氣候生態(tài)產(chǎn)品評(píng)估體系可以更好地評(píng)估“中國天然氧吧”氣候生態(tài)產(chǎn)品價(jià)值。
目前基于站點(diǎn)的氣候生態(tài)資源評(píng)估指標(biāo)還難以反映“中國天然氧吧”局地氣候資源優(yōu)勢，且對(duì)其潛在的生態(tài)服務(wù)價(jià)值考慮較少。本文以北京懷柔區(qū)為例，充分利用遙感資料，首次引入城市熱島強(qiáng)度、生態(tài)冷源、植被生態(tài)質(zhì)量等遙感評(píng)估指標(biāo)進(jìn)一步優(yōu)化和完善“中國天然氧吧”氣候生態(tài)資源評(píng)估指標(biāo)體系，并基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)理論分別從固碳釋氧、調(diào)節(jié)氣候、凈化空氣、涵養(yǎng)水源、水土保持等方面構(gòu)建天然氧吧生態(tài)服務(wù)價(jià)值評(píng)估指標(biāo)體系，進(jìn)而估算其生態(tài)產(chǎn)品服務(wù)價(jià)值。研究結(jié)果顯示；引入的多個(gè)遙感評(píng)估指標(biāo)可以精細(xì)化評(píng)估懷柔氣候生態(tài)資源；懷柔具備創(chuàng)建“中國天然氧吧”所需的氣候生態(tài)資源優(yōu)勢：全年氣候舒適期長達(dá) 6個(gè)月，空氣優(yōu)良天數(shù)占比達(dá)81%，夏季具有面積比例高達(dá)90%的冷涼氣候資源，植被生態(tài)質(zhì)量優(yōu)良等級(jí)占全區(qū)面積的88%。懷柔“中國天然氧吧”生態(tài)產(chǎn)品服務(wù)價(jià)值為143.993億元，占當(dāng)年全區(qū)GDP(Gross Domestic Product)收入的32%，其中森林氣候調(diào)節(jié)和凈化空氣價(jià)值占到所有生態(tài)服務(wù)價(jià)值的87.2%。結(jié)果表明，新建立的氣候生態(tài)產(chǎn)品評(píng)估體系可以更好地評(píng)估“中國天然氧吧”氣候生態(tài)產(chǎn)品價(jià)值。
2025, 53(1):124-134.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20240053
摘要:
鄭州市作為中原大城市，城市內(nèi)澇時(shí)有發(fā)生，科學(xué)客觀評(píng)估城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)極為重要。本文根據(jù)城市內(nèi)澇致災(zāi)機(jī)理，基于地形、近年降水和最新的經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)等相關(guān)數(shù)據(jù)，應(yīng)用CRITIC（Criteria Importance Though Intercrieria Correlation）客觀權(quán)重和AHP（Analytic Hierarchy Process）層次法相結(jié)合的方法，開展鄭州市中心城區(qū)的暴雨內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。結(jié)果表明：鄭州市中心城區(qū)，城市內(nèi)澇災(zāi)害高風(fēng)險(xiǎn)和次高風(fēng)險(xiǎn)主要分布在二七區(qū)、管城區(qū)西北部和東部、金水區(qū)南部；各區(qū)平均致災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)最大值為二七區(qū)，整體達(dá)到次高風(fēng)險(xiǎn)，管城區(qū)與金水區(qū)平均風(fēng)險(xiǎn)達(dá)到中風(fēng)險(xiǎn)。利用2016—2022年暴雨內(nèi)澇過程對(duì)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)，積水點(diǎn)位于高風(fēng)險(xiǎn)和次高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的占44.2%，位于中級(jí)以上風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的共占比77.3%；通過個(gè)例分析發(fā)現(xiàn)，大部分積水過程的積水點(diǎn)與城市內(nèi)澇綜合風(fēng)險(xiǎn)中高級(jí)區(qū)域?qū)?yīng)較好。評(píng)價(jià)結(jié)果能夠反映出鄭州市中心城區(qū)的內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分布情況，特別是二七區(qū)、管城區(qū)西北部和金水南部，積水點(diǎn)集中且密度最大，與內(nèi)澇災(zāi)害次高以上風(fēng)險(xiǎn)高度一致，可為城市防洪策略、災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理等實(shí)踐提供參考。
鄭州市作為中原大城市，城市內(nèi)澇時(shí)有發(fā)生，科學(xué)客觀評(píng)估城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)極為重要。本文根據(jù)城市內(nèi)澇致災(zāi)機(jī)理，基于地形、近年降水和最新的經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)等相關(guān)數(shù)據(jù)，應(yīng)用CRITIC（Criteria Importance Though Intercrieria Correlation）客觀權(quán)重和AHP（Analytic Hierarchy Process）層次法相結(jié)合的方法，開展鄭州市中心城區(qū)的暴雨內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。結(jié)果表明：鄭州市中心城區(qū)，城市內(nèi)澇災(zāi)害高風(fēng)險(xiǎn)和次高風(fēng)險(xiǎn)主要分布在二七區(qū)、管城區(qū)西北部和東部、金水區(qū)南部；各區(qū)平均致災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)最大值為二七區(qū)，整體達(dá)到次高風(fēng)險(xiǎn)，管城區(qū)與金水區(qū)平均風(fēng)險(xiǎn)達(dá)到中風(fēng)險(xiǎn)。利用2016—2022年暴雨內(nèi)澇過程對(duì)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)，積水點(diǎn)位于高風(fēng)險(xiǎn)和次高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的占44.2%，位于中級(jí)以上風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的共占比77.3%；通過個(gè)例分析發(fā)現(xiàn)，大部分積水過程的積水點(diǎn)與城市內(nèi)澇綜合風(fēng)險(xiǎn)中高級(jí)區(qū)域?qū)?yīng)較好。評(píng)價(jià)結(jié)果能夠反映出鄭州市中心城區(qū)的內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分布情況，特別是二七區(qū)、管城區(qū)西北部和金水南部，積水點(diǎn)集中且密度最大，與內(nèi)澇災(zāi)害次高以上風(fēng)險(xiǎn)高度一致，可為城市防洪策略、災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理等實(shí)踐提供參考。
2025, 53(1):135-144.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20240098
摘要:
為充分利用攀枝花氣候資源、合理規(guī)劃芒果產(chǎn)業(yè)布局、促進(jìn)芒果高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)提供科學(xué)依據(jù)。利用攀枝花1993—2022年4個(gè)國家站和26個(gè)區(qū)域站現(xiàn)有年份氣象資料、芒果生育期觀測資料、攀枝花數(shù)字高程和鄉(xiāng)鎮(zhèn)邊界，篩選出7個(gè)影響攀枝花芒果品質(zhì)和產(chǎn)量的氣候因子和2個(gè)地形因子作區(qū)劃指標(biāo)，建立氣候適宜性指標(biāo)空間分布模型和綜合生態(tài)適宜度模型，采用層次分析法和自然斷點(diǎn)法，運(yùn)用GIS完成攀枝花芒果氣候適宜性精細(xì)化區(qū)劃。結(jié)果表明：攀枝花絕大部地區(qū)熱量能滿足芒果生長發(fā)育需求，最冷月平均氣溫和年極端最低氣溫是制約芒果種植布局的關(guān)鍵氣候指標(biāo)，即在種植中應(yīng)首要考慮芒果能否安全越冬。優(yōu)勢種植區(qū)（最適宜區(qū)和適宜區(qū)）占33%，分布在沿主要河流海拔1600 m以下地段；次適宜區(qū)分布在適宜區(qū)和不可種植區(qū)之間，占17%,氣象風(fēng)險(xiǎn)較高；不可種植區(qū)占50%，北部海拔1750 m、南部2000 m以上大部地區(qū)不可種。區(qū)劃結(jié)果經(jīng)初步驗(yàn)證與實(shí)際種植情況基本相符。
為充分利用攀枝花氣候資源、合理規(guī)劃芒果產(chǎn)業(yè)布局、促進(jìn)芒果高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)提供科學(xué)依據(jù)。利用攀枝花1993—2022年4個(gè)國家站和26個(gè)區(qū)域站現(xiàn)有年份氣象資料、芒果生育期觀測資料、攀枝花數(shù)字高程和鄉(xiāng)鎮(zhèn)邊界，篩選出7個(gè)影響攀枝花芒果品質(zhì)和產(chǎn)量的氣候因子和2個(gè)地形因子作區(qū)劃指標(biāo)，建立氣候適宜性指標(biāo)空間分布模型和綜合生態(tài)適宜度模型，采用層次分析法和自然斷點(diǎn)法，運(yùn)用GIS完成攀枝花芒果氣候適宜性精細(xì)化區(qū)劃。結(jié)果表明：攀枝花絕大部地區(qū)熱量能滿足芒果生長發(fā)育需求，最冷月平均氣溫和年極端最低氣溫是制約芒果種植布局的關(guān)鍵氣候指標(biāo)，即在種植中應(yīng)首要考慮芒果能否安全越冬。優(yōu)勢種植區(qū)（最適宜區(qū)和適宜區(qū)）占33%，分布在沿主要河流海拔1600 m以下地段；次適宜區(qū)分布在適宜區(qū)和不可種植區(qū)之間，占17%,氣象風(fēng)險(xiǎn)較高；不可種植區(qū)占50%，北部海拔1750 m、南部2000 m以上大部地區(qū)不可種。區(qū)劃結(jié)果經(jīng)初步驗(yàn)證與實(shí)際種植情況基本相符。
2025, 53(1):145-152.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20230438
摘要:
室外體育賽事、開幕式、演唱會(huì)等活動(dòng)受天氣影響制約因素大，對(duì)氣象預(yù)報(bào)預(yù)警信息的準(zhǔn)確性、及時(shí)性要求高，因此氣象服務(wù)保障已成為奧運(yùn)會(huì)、亞運(yùn)會(huì)等重大活動(dòng)組織實(shí)施和運(yùn)行體系中必不可少的組成部分。本文介紹了杭州第19屆亞運(yùn)會(huì)賽事氣象保障服務(wù)綜合指揮平臺(tái)的建設(shè)概況，詳細(xì)闡述了平臺(tái)的系統(tǒng)架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)、主要功能和應(yīng)用情況等。平臺(tái)采用SpringCloud微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)，并利用組件化開發(fā)、RPA（Robotic Process Automation）系統(tǒng)集成等開發(fā)技術(shù)實(shí)現(xiàn)快速定制開發(fā)和滾動(dòng)迭代，基于中國氣象局天擎大數(shù)據(jù)云平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)各類亞運(yùn)氣象數(shù)據(jù)的匯聚融合應(yīng)用，順利完成亞運(yùn)賽事氣象保障服務(wù)工作，為氣象部門建設(shè)相關(guān)重大活動(dòng)氣象指揮保障系統(tǒng)提供借鑒參考。
室外體育賽事、開幕式、演唱會(huì)等活動(dòng)受天氣影響制約因素大，對(duì)氣象預(yù)報(bào)預(yù)警信息的準(zhǔn)確性、及時(shí)性要求高，因此氣象服務(wù)保障已成為奧運(yùn)會(huì)、亞運(yùn)會(huì)等重大活動(dòng)組織實(shí)施和運(yùn)行體系中必不可少的組成部分。本文介紹了杭州第19屆亞運(yùn)會(huì)賽事氣象保障服務(wù)綜合指揮平臺(tái)的建設(shè)概況，詳細(xì)闡述了平臺(tái)的系統(tǒng)架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)、主要功能和應(yīng)用情況等。平臺(tái)采用SpringCloud微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)，并利用組件化開發(fā)、RPA（Robotic Process Automation）系統(tǒng)集成等開發(fā)技術(shù)實(shí)現(xiàn)快速定制開發(fā)和滾動(dòng)迭代，基于中國氣象局天擎大數(shù)據(jù)云平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)各類亞運(yùn)氣象數(shù)據(jù)的匯聚融合應(yīng)用，順利完成亞運(yùn)賽事氣象保障服務(wù)工作，為氣象部門建設(shè)相關(guān)重大活動(dòng)氣象指揮保障系統(tǒng)提供借鑒參考。
友情鏈接《氣象學(xué)報(bào)》《應(yīng)用氣象學(xué)報(bào)》《氣象》《氣象科學(xué)》中國氣象局中國氣象局氣象探測中心中國氣象科學(xué)研究院北京市氣象局國家衛(wèi)星氣象中心及國家氣象信息中心
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