甘肃武威市雷暴天气时空分布特征

雷暴天气是甘肃武威市多发的灾害性天气之一。利用1961~2010年武威市5个气象站雷暴资料,以及2001~2010年4~10月逐日NCEP再分析资料,分析了武威市雷暴天气的时空分布特征及变化趋势,并依据气流的南北配置方法对雷暴天气进行了环流分型。结果表明:受海拔高度和地形地势的影响,武威市雷暴具有明显的地域特征,南部天祝山区雷暴日数远大于其他各地,占雷暴总日数的40.6%。年际、年代际雷暴日数总体呈减少趋势,其中,天祝的减少趋势尤为显著,其递减率为-5.819 d/10 a,年雷暴日数的时间序列存在着7~8 a的准周期变化。一年内,6~8月是雷暴的高发期,雷暴日数占全年总日数的70.8%~78.6%。雷暴的日变化特征明显,12~22时为其多发时段,集中发生时段为13~17时,雷暴的平均持续时间为10~40 min。武威市雷暴天气环流形势可分为西北气流型、西南气流型和西风气流型3类。其中,西北气流型,高空冷平流深厚且移速缓慢,最有利于强对流天气发生,雷暴发生比例最高;西南气流型,系统过境后无残余的冷空气滞留,不利于强对流天气发生,雷暴发生比例最低;西风气流型,高空低涡位置较偏北,冷空气较强,较利于强对流天气发生,雷暴发生比例相对较高。     

莘县雷暴气候特征及变化规律分析

利用莘县1961—2010年的雷暴观测资料,分析了莘县雷暴的气候特征。结果表明:莘县年雷暴日数较多,年平均雷暴日数为24.1天,年际变化较大,年雷暴日数总体呈减少趋势,雷暴发生有明显的季节性变化,只发生在春、夏、秋三个季节,主要发生在夏季,占全年的78.6%,冬季无雷暴。月际分布呈单峰型,主峰出现在7月,次峰出现在8月。日变化明显,一日中均可出现雷暴,以午后到凌晨最多。雷暴初日多在4月中旬初,终日多在9月下旬。     

渭南市雷暴天气的气候及环流特征分析

利用渭南市11县(区)1971—2010年雷暴观测资料,对渭南市雷暴的时间、空间分布特点和初、终日期特征进行分析,结果表明:雷暴北部最多,东南部次之,西南部最少;渭南市年平均雷暴数随年代呈减少趋势;雷暴季节变化明显,6—8月是多发时段,7月是高发期;雷暴初日一般出现在4月中、下旬,终日一般出现在9月中、下旬;一天中19—20时为雷暴的高发期。根据近10a来5—9月渭南市雷暴出现前12~24h500hPa环流形势特征,可将雷暴天气形势分为短波槽型、副高低槽型、西风槽型和西北气流型4种类型,同时总结出各类型的天气特征。     

呼伦贝尔市雷暴的时空分布特征及类型分析

利用呼伦贝尔市地区8个气象观测站1971—2000年的雷暴观测资料,统计分析了雷暴的时空分布特征并总结呼伦贝尔市雷暴的一般天气类型。结果显示:呼伦贝尔市雷暴日数的空间分布呈现出大兴安岭山地多、平原低地次之、草原地带较少的特点;各站的雷暴年际变化较大,有很强的季节性特点,集中出现在4—10月,夏季6—8月的雷暴次数占80%以上,发生雷暴的峰值时段在14—17时,雷暴日数具有较强年代际变化,呈明显的波动下降的特点;呼伦贝尔市雷暴天气有4种基本天气类型。     

不同类型大尺度环流背景下首都国际机场的雷暴特征分析

利用2001—2014年共14 a的北京首都国际机场(以下简称机场)观测资料和Micaps高空及地面观测资料,将发生在机场的雷暴日分为八类(即强雷暴、弱雷暴、湿对流、干对流、弱冰雹、强冰雹、冰雹大风和混合对流),对每种类型雷暴的气候特征进行了统计研究,得出如下结论:(1)机场雷暴以弱雷暴为主,其次为干对流。弱雷暴和干对流在6月出现最多,强雷暴和湿对流在7月最多,弱冰雹出现在春末夏初及秋季,而冰雹大风出现在6—7月,混合对流仅在7月出现一次。(2)从500 h Pa形势来看,西风槽造成的雷暴过程最多,其它为西北气流型。500 h Pa为西风槽和低涡、西北气流时,地面辐合线触发的雷暴最多,其次为冷锋。500 h Pa为横槽时,冷锋触发的雷暴比例增加,没有由地形辐合线触发的雷暴。而副高边缘和低压倒槽类型的雷雨过程,触发系统主要为辐合线。(3)从月分布来看,低涡和西北气流型造成的雷雨在6月最多,但横槽和西风槽造成的雷雨出现最多的分别在7月和8月。西风槽、低涡和西北气流型造成的弱雷雨均最多,其次为干对流。而雷暴的地面触发系统以辐合线最多,主要出现在6月,冷锋触发的雷雨主要集中在5—6月,地形辐合线主要集中在7、8月。(4)横槽、西北气流型雷暴的日循环分布只有一个峰值,分别出现在05—12UTC和08—14UTC,但低涡和西风槽却有两个峰值,主峰值分别出现在12—13UTC和08—17UTC,次峰值分别在07—08UTC和00—01UTC。     

玉屏县50a雷暴气候特征分析

根据玉屏国家一般气象站1961年1月—2010年12月雷暴观测记录资料,采用最小二乘法对年雷暴日数进行线性模拟,结合5 a滑动平均和累计距平方法,分析玉屏县50 a来年雷暴日数的年、月、日变化特征。得出了如下结论:玉屏县近50 a来年雷暴日数总体上呈减少趋势,历年平均雷暴日数47 d,每10 a平均减少2 d;1985年为年雷暴日数出现转折的年份,但突变分析不显著。雷暴天气在全年均有发生,呈双峰型分布,最大峰值出现在7-8月,平均8.5 d和8.6 d,次大峰值出现在4月,平均7.6 d;夏季是雷暴天气多发季节,雷暴日数占全年的47%,春季是雷暴天气次多发季节,占雷暴日数38%,秋、冬季雷暴天气占8%和7%。一日中雷暴出现的高峰时段12-18 h,以14-16 h出现概率为最大,占26%。雷暴初日有提早趋势,终日有推迟趋势。     

青海省雷暴日数分布及其气候变化趋势

利用青海省50个地面观测站常规雷暴观测资料,分析了1981-2010年气候期的青海省年雷暴日数、雷暴初终日及夏季雷暴日数分布情况,结果显示:青海省年雷暴日数分布呈东南向西北阶梯式递减的分布,最大值在东南部的玉树、果洛南部,最小值在海西、格尔木西部;雷暴初日在3月下旬至6月上旬,由东南向西北推进,终日在8月下旬至10月上旬并由西北向东南推迟;主雷暴发生期的夏季雷暴日数分布和年雷暴日数分布基本一致。和1971-2000年气候期进行了对比分析,结果表明在这前后两个气候期中,青海省年雷暴日数均呈现减少的趋势,东南雷暴多发地区减少幅度大于西北雷暴少发地区;初、终日则表现为提前的变化趋势,且终日的提前幅度较大;夏季雷暴日数也表现为减少趋势,但和年雷暴日数减少分布略有不同。     

1971—2008年内蒙古地区雷暴天气时空变化特征分析

文章利用1971—2008年内蒙古地区117个测站的雷暴资料,采用常规数理统计分析方法、经验正交函数分析方法(EOF)对全区雷暴天气的时空分布进行了分析。结果表明:内蒙古年平均雷暴日数为26.6d,内蒙古雷暴发生的次数在波动中呈减少趋势,雷暴月分布呈单峰型,全年中6—8月为雷暴集中期,占78.5%,雷暴高发集中在午后;内蒙古年平均雷暴日数总体上呈东南多西北少的特点,出现3个雷暴中心,分别位于中南、东南和东北地区,中南和西部的年平均雷暴日数变化较大,而东部的年平均雷暴日数变化较小;通过EOF分解将内蒙古雷暴异常划分为全区一致型、东南—西北型、纬向型三种类型。     

抚州市近59a雷暴气候特征及影响系统分析

利用1960─2018年抚州市11个气象站雷暴资料和NCEP再分析资料,采用线性趋势、Mann-Kendall检验、小波分析等方法,分析了抚州市雷暴的时空分布特征及变化趋势,并分析了雷暴天气与气象要素的关系及其主要影响系统。结果表明:抚州市雷暴空间分布不均,东多西少,南多北少;年均雷暴日数有70.5 d,总体呈下降趋势,平均以-4.46 d·(10 a)-1速度减少。雷暴主要发生在春、夏季,两季雷暴日数占全年雷暴总日数的86.6%,雷暴发生频次春季以4月最多,夏季以8月最多;雷暴发生时间存在明显的日变化,主要发生在13─20时。雷暴日数在1987年发生突变,存在3～6 a的短周期、13～15 a的年代际周期变化和21 a左右的低频振荡。抚州市雷暴的天气形势主要有锋面型、高空槽(切变线)型、副热带高压边缘型、东风波与台风倒槽型。     

1961—2013年鄂尔多斯市雷暴特征分析

文章利用1961—2013年鄂尔多斯地区11个气象站的逐日雷暴观测资料和2012—2015年的闪电定位资料,对该地区的雷暴活动特征进行了分析,结果表明:鄂尔多斯地区的年平均雷暴日数为28.2d,属于中雷暴区。其中东、西部的年平均雷暴日数相差15d左右,呈东部多西部少的经向型特点且季节性特征明显,夏季(6、7、8月)平均雷暴数最高,为20.9d,占全年雷暴日数的74.66%,53a来,年雷暴日数在波动中呈减少趋势。通过闪电定位资料分析得出:多数雷暴的雷电流集中在15~80k A之间。     

2005年夏季中国东部气候异常分析--中国科学院大气物理研究所短期气候预测检验

简要比较了中国科学院大气物理研究所对2005年夏季中国降水跨季度预测与实况的异同,并对2005年夏季我国主要雨带及降水偏少区的形成与东亚热带、副热带以及中高纬度大气环流系统的配置进行了分析。对2005年夏季西太平洋副高的异常活动预测不好,这是造成跨季度降水预测有失误之处的主要原因之一。2005年夏季在亚洲对流层中高层,沿着副热带急流轴准静止Rossby波有几次能量传播过程,西太平洋副高的北抬与西伸与副热带急流中Rossby波的活动强度有一定的对应关系,因而产生了亚洲不同地区高影响性的灾害性天气。     

热带气旋眼墙非对称结构的研究综述

热带气旋的眼墙非对称结构与其发展过程密切相关。在热带气旋移动过程中,非对称风场伴随着边界层内非对称摩擦而引起的辐合,影响着热带气旋眼墙内的对流分布。此外,风垂直切变作为影响热带气旋强度的重要因子,将上层暖心吹离表层环流,引起眼墙垂直运动的非对称,导致云、降水在方位角方向的非均匀分布。当存在平均涡度的径向梯度时,罗斯贝类型的波动可以存在于涡旋内核区域,影响眼墙非对称结构。海洋为热带气旋提供潜热和感热形式的能量,是热带气旋发展的重要能量来源,关于海洋如何影响热带气旋眼墙非对称结构的相关研究较少。文中着重回顾了热带气旋与海洋相互作用的研究成果,并提出海洋影响热带气旋眼墙非对称结构的机制。海洋对热带气旋最显著的响应特征是冷尾效应,该效应通过降低海表温度,减少海洋向大气输送的潜热和感热,从而影响热带气旋眼墙非对称结构。此外,海浪改变海表粗糙度,通过边界层影响移动热带气旋的眼墙结构。     

不同下垫面条件下土壤含水量时空变化特征的对比分析

根据淮河三站1998-05-21－08-31逐日土壤水分6层观测资料和黑河1991-06-20－08-21、1990-12-17－1991-02-15逐日土壤水分4层观测资料，分析了邻近绿洲的沙漠区、河网区（湿润区）几种典型下垫面土壤水分含量的时空变化特征。结果表明，不同类型的下垫面条件下，夏季土壤水分在湿润研究区呈明显的单峰偏态分布，且以β分布拟合效果为最好；而在邻近绿洲的沙漠研究区则呈多峰分布，冬季呈Γ分布，且湿润的研究区域夏季土壤水分在时间上呈显著的10－25d的周期变化。     

RG13型雨量传感器测量结果的不确定度评定

国内民航机场主要使用的雨量观测设备为芬兰维萨拉公司生产的RG13型雨量传感器,为保证雨量测量数据的真实可靠,对其测量结果的不确定度分析很有必要。根据自动气象站现场校准方法,分别进行大雨强和小雨强的重复测试,并依据JJF1059.1-2012测量不确定度的评定与表示要求,进行A类不确定度评定。分析测量过程中的B类不确定度来源,进行B类评定,最终给出扩展不确定度。结果表明：在小雨强下,测量不确定度为U95=0.17mm,包含因子k=2。在大雨强下,测量不确定度为U95=0.16mm,包含因子k=2。该研究完善了雨量传感器的现场校准工作流程,对雨量传感器测量结果的可信度评定具有参考价值。     

乌鲁木齐市空气污染现状分析

从纵横两个方面对乌鲁木齐市空气污染现状进行了系统分析，包括与全国其它重点城市之间的比较分析、季节变动分析和趋势变动分析。     

贵州玉屏四季气候季节的划分及特征分析

利用玉屏国家地面气象观测站1961—2016年逐日平均气温资料,采用《气候季节划分》(QX/T15—2012)方法,对玉屏县四季起始日期及长度进行分析。结果表明:(1)玉屏县常年四季起始日期:入春3月5日,入夏5月23日,入秋9月22日,入冬11月28日;四季长度:春季79 d,夏季122 d,秋季67 d,冬季97 d。(2)56 a来玉屏县春季起始日期呈提前趋势,长度呈增加趋势,两者均在20世纪90年代前后出现了转折,但未发生气候突变;夏季起始日期及长度趋势变化不明显;秋季起始日期呈推后趋势,长度变化不明显;冬季起始日期变化不明显,长度呈减少趋势;春季长度增加、冬季长度减少主要为春季起始日期提前所致。(3)玉屏县四季起始日期的年际变幅大,起始日期比常年偏早(晚)连续2候以上的异常年份,春季为23%,夏季为27%,秋季为32%,冬季为25%。(4)玉屏县春季开始后出现低于季节指标≥1候的概率达41%,表明玉屏县春季出现倒春寒天气的概率很大。(5)比较气象行标法与稳定通过法的四季起始日期及长度,气象行标法对玉屏县的四季划分更能满足于农业生产的需要。     

广西汛期暴雨若干特征分析

对１９５９—２０００年广西汛期（４～９月）暴雨的年、月分布和广西汛期暴雨天气过程的季节分布及主要影响天气系统进行深入分析，得到了广西汛期暴雨的若干重要特征，对广西汛期划分提出了改进意见。     

球载式下投国产北斗探空仪测风性能评估

基于球载式下投北斗探空仪测风观测试验,建立了针对下投式的测风试验评估方法.试验结果表明上升段北斗测风的准确度接近RS92探空仪的探测准确度要求,两者一致性较好;下降段RS92测风误差基本上与上升段的属于同一量级水平,下降初期测风数据在使用时需要做预处理或者有效控制;下降段BD探空仪测风误差与下降段RS92的基本相当,除了球炸初期外,基本上接近WMO的测量要求,此外初期的急速下降对导航定位测风提出了更高的技术要求.整体而言,球载式下投探空观测在时间上可以实现对原有的1次探空进行加密,在空间上可以增加1个区域的探测,并为对现有探空站网分布进行合理优化提供依据,具有良好的应用前景.     

Evaluation of different versions of NCUM global model for simulation of track and intensity of tropical cyclones over Bay of Bengal

The global UK Met office Unified Model (UM) is currently operational at National Centre for Medium Range Weather Forecasting (NCMRWF), the global model named as NCUM. An inter-comparison of two different versions of NCUM has been carried out for simulating the track and intensity of Tropical Cyclones (TCs), which formed over the Bay of Bengal (BoB). For this purpose, two series of numerical experiments named as NCUM25 (New Dynamical core with NCUM N512 resolution) and NCUM17 (ENDGame core with NCUM N768 resolution and upgraded physics and data assimilation scheme) are carried out with seven different initial conditions (ICs) for two TCs. The results suggested that the location, intensity, and vertical structure of the TCs are reasonably well predicted by the NCUM17 over the NCUM25. The Direct Position Error (DPE) and landfall error of TCs are reduced in the NCUM17 in comparison to the NCUM25 for all initial conditions. The mean DPEs and intensity error are reduced by 21–41% and 18–21% in NCUM17 over NCUM25 in both the cases respectively. Improvements in mean landfall position errors are shown to range from 43 to 65% in the NCUM17 as compared to the NCUM25. The mean statistical skill scores for rainfall are considerably improved in NCUM17.     

测量NO气体吸收截面的方法

差分吸收光谱技术(DOAS)已经被广泛用于各种污染气体浓度的测量,其中影响其测量精度的主要因素就是气体吸收截面的测量.利用Lambert Beer 吸收定律以及自主设计的测量装置对大气的主要污染气体NO的吸收截面进行了测量,并采用多项式拟合的方法提高了测量的精度,根据所测得的吸收截面反演了NO气体的浓度值,取得了良好的效果.