乌鲁木齐市低层大气稳定度分布特征的统计分析

利用乌鲁木齐市4座100 m梯度气象塔2013年6月至2014年4月10 min气象资料,对比分析了温差法、温差-风速法、风速比法、理查森数法和总体理查森数法计算的A~F类大气稳定度的适用性,表明温差-风速法更适合乌鲁木齐市大气稳定度的分类,运用该方法计算出的A~F类稳定度进而统计分析乌鲁木齐市城区和郊区稳定度的频率分布特征。结果表明:郊区稳定类所占比例高于城区,城区中性类高于郊区,南郊和城区不稳定类高于北郊。中性类在冬季较大,春季和秋季较低;不稳定类在6月最高、9和1月最低;稳定类在10和1月最高、6和7月最低。白天以不稳定为主(占全天88.3%~96.3%)、夜间以稳定为主(占全天51.3%~60%),夏季最明显。不稳定与中性、稳定的日变化相反,郊区日出时和城区日出后2 h左右稳定类频率最大。中性(D类)在日出和日落后1~3 h分别出现两个峰值。寒潮天气稳定性比高温天气强,静风天气郊区稳定类比大风天气强,扬沙发生前以中性和稳定类稳定度为主、发生时和发生后以不稳定为主,降雨天气不稳定类比暴雪天气强。春季和夏季重污染天气B、C和F类为主,夏季南郊和近北郊C和F类约45%,秋季B和E类为主,约40%~50%;冬季城区D类频率最大,南郊、北郊和近北郊F类频率最大。     

青海省三江源机场低空风切变的初步分析

本文使用三江源机场4个声雷达和10个侧向风观测点风向风速资料,分析了三江源机场风的基本气候特征和低空风切变。结果表明:三江源机场主导风向以偏西风为主,跑道周围风速平均值在2.3~3.1m/s之间;水平风速的水平切变主要出现在跑道东头,侧向风切变要明显大于顺风(顺跑道)切变,侧向风切变跑道两头大于中部,东头大于西头;顺风切变跑道北边出现几率和强度明显大于南边。在285m~315m高度出现严重、强烈水平风速的垂直切变的频率最高,水平风速的垂直切变强度较大,出现严重、强烈风切变频率较高;平均而言15m~195m高度和275m~465m高度表现为上升气流,而在195m~265m高度多表现为下沉气流。在雷暴、阵雪、大风等强对流天气下,风速的水平和垂直切变强度均有明显的加强现象。     

乌鲁木齐市城区和郊区湍流特征

利用乌鲁木齐市4座100 m气象塔2013年6月至2014年4月46 m三维超声风速观测资料,计算湍流统计特征值并进一步详细分析乌鲁木齐市近地层湍流特征,得出以下结果:乌鲁木齐南郊摩擦速度u*平均值为0.37 m·s~(-1)、城区平均0.28 m·s~(-1)、近北郊和北郊平均0.23 m·s~(-1),春夏季大、冬季小,南郊、城区、近北郊和北郊春季最大分别为0.75、0.64、0.51和0.50 m·s~(-1),冬季最大分别为0.56、0.26、0.22和0.23 m·s~(-1);南郊湍流动能TKE平均1.38 m~2·s~(-2)、城区平均0.7 m~2·s~(-2)、近北郊和北郊平均0.6 m~2·s~(-2),春夏季大、冬季小,南郊、城区、近北郊和北郊春季最大分别为3.39、2.22、1.88和1.79 m~2·s~(-2),冬季最大分别为2.82、0.44、0.45和0.33 m~2·s~(-2)。三个方向湍流强度呈现Iu≈IvIw的规律,南郊0.11~0.36、城区0.12~0.37、近北郊0.10~0.36、北郊0.13~0.39。各个季节南郊白天u*和TKE最大,表明南郊湍流垂直扩散能力最强。     

一次对流系统引起奥帆赛场风速突然减小的多普勒雷达特征

根据青岛黄岛新一代天气雷达和浮标站等观测资料,对2006年8月青岛国际帆船赛期间一次赛场风速突然减小的多普勒雷达特征进行了分析,以探讨雷达产品对地面风变化的指示意义.结果发现,对流系统周围的环境风场存在较强的风垂直切变,在对流系统移动和发展过程中,风切变层的高度发生了变化.当赛场附近近地面风切变层高度降低、切变层风速减小时,赛场附近风速也减小;切变层升高后,赛场附近的风速又重新增大,表明近地面风切变层的高度和切变层风速的大小对地面风速有影响.新一代天气雷达VAD风廓线产品可以较好地反映出雷达站附近风切变层以及风速的垂直变化,对地面风速的变化有指示意义.     

林芝机场低空风的垂直切变特征及其对飞行安全的影响

为了解林芝机场低空风的垂直切变特征及其对飞行安全的影响,利用林芝机场风廓线雷达资料,计算林芝机场低空风的垂直风切变,讨论了中度及以上风切变的时空分布特征。分析发现,林芝机场低空风切变频繁出现,严重影响林芝机场的飞行安全。林芝机场强顺风垂直切变出现频率为1.0%,严重顺风垂直切变为0.2%,最大顺风垂直切变13.4m/s/30m。强侧风垂直切变出现频率为1.9%,严重侧风垂直切变为0.6%,最大侧风垂直切变16.0m/s/30m。林芝机场低空强垂直切变对起降航班的威胁具有明显的日变化与季节变化特征,强垂直切变主要出现在各个季节的下午及傍晚,8月较弱。     

江苏沿海近地层强风风切变指数特征研究

利用江苏沿海5座测风塔长序列(连续42个月)、高时间分辨率(10 min一次)的梯度风、气温、气压等观测资料,分析不同地区、不同高度层的风切变指数变化规律,并筛选出对江苏产生较大影响的7次台风和17次寒潮天气过程,分析强风条件下的风切变指数变化特征。结果表明:(1)风切变指数随环境在0. 15～0. 26之间变化,风机有效风速段和15 m·s-1特征风速段的风切变指数分别平均为0. 20和0. 19,不同高度层之间风切变指数随高度增加而减少,随风速增大呈对数关系减少。(2)台风影响时垂直混合运动强烈,风切变指数变小,平均为0. 19。台风中心经过时的风切变指数和风速具有M型变化形态,最低为0. 05,加上风向剧变,易对风机叶片产生破坏。(3)寒潮影响时的风切变指数平均为0. 22,小于同期平均。风速倒置现象明显,在50～100 m之间风切变指数为负值的出现概率超过8%,50 m高度处容易出现近地层的最大风速层。     

湖北省近地层风切变特征

为准确掌握湖北省平原湖区近地层风切变特征,利用27座离地高度为120～150m测风塔各1年的逐时测风数据,研究了70～120m间风切变的时空变化特征。结果表明:(1)风切变指数具有明显的季节、日变化特征,普遍在秋冬季最小、夏季较大,夜间大、白天小;(2)位于平原湖区和山区的测风塔在70～120m间的年平均风切变指数分别为0.27和0.12。各塔风切变指数从70m至150m逐渐减小;(3)6座典型测风塔70～120m风切变指数在较稳定状态下的频率最高,为59%～75%;在不稳定条件下的频率最低,均不超过5%;(4)当70m风速在3.0m/s以下、3.0～10.0m/s及10.0m/s以上3个区段时,风切变指数由小变大,在3.0～10.0m/s风速段与年平均风切变指数最接近,10.0m/s以上风切变指数离散性最强;(5)分别推算出实测和数值模拟的风切变指数,中部平原地区实测值明显高于模拟值,总体偏差范围是-0.06～0.14。该结论可用于近地层低风速地区不同高度的风速推算或订正,以提高这类地区风能资源评价、开发规划、风电场选址的科学性以及风电功率预测的准确性。     

基于自动气象站和风廓线雷达资料的大理机场风切变分析与应用

根据2016—2017年大理机场航空器报告的风切变事件,利用同时段的自动气象观测资料、风廓线雷达资料对大理机场风切变进行了统计和分析。结果表明:①风切变均发生在每年的11月至次年4月,1月、2月最多;主要发生于07:00—13:00,一半出现在晴天;发生在350m以下占83%。②100m以下的风切变,地面均有阵性风,最大最小风速差6m/s;发生在15～91m的6次风切变,5次报告风切变的一端风向变化超过180°,南北两端地面风出现对头风,风速差异明显。AWOS(Automated Weather Observation System)捕捉到风向风速的明显变化可为近地层风切变预警提供参考。③发生在高度较高的风切变,雷达资料在遭遇风切变高度的上下层存在≥8m/s风速差,能确定上下层风不连续的准确高度、开始时间和结束时间。④机场区域常出现地面风速大而上空风速小或地面风速小而上空风速大的情况,结合地面风和风廓线雷达资料可为今后低高度风切变的初步预警提供参考。     

基于不同时间尺度风切变指数推算风资源的对比分析

利用2014—2018年辽宁省探空资料分析了水平风速的垂直风廓线分布特征。用2座代表性测风塔逐时梯度风观测分析了采用不同高度组合方案计算出风切变指数的月、日变化特征, 分别用月、小时、年风切变指数推算高层风速和风功率密度, 并与实测对比。结果表明: 沈阳相较于大连地区风速随高度增加较快, 180 m高度以上风速基本保持不变, 而大连因其纬度低且靠近海洋, 300 m以下风速均匀上升。在非复杂地形情况下, 距地面10 m高度以上间隔一定高度设立4层风观测, 基本可以满足近地层风资源评估需求。受太阳辐射、下垫面、海陆热力性质差异等影响, 辽宁省风切变指数日变化特征比月变化更显著。利用小时风切变指数推算高层风速和风功率密度的方案优于采用月、年风切变指数方案。风切变指数日变化越显著, 采用逐时风切变指数推算方案越优于其他计算方案。     

环境风速垂直切变对西北太平洋热带气旋强度变化的影响

利用2000—2006年中国气象局《热带气旋年鉴》和NCEP再分析日资料,对环境风垂直切变对西北太平洋热带气旋（TC）强度变化的影响进行统计分析。首先比较了不同高度层之间、不同水平区域平均的全风速垂直切变和纬向风速垂直切变对TC强度变化的影响,结果表明,全风速切变对TC强度变化的抑制作用显著大于纬向风速垂直切变;以200～800 km的圆环区域平均计算的风速垂直切变与TC强度变化的负相关最显著;中高层的风速垂直切变与TC强度变化的相关优于中低层。其次,全风速切变大于8 m/s后抑制TC增强,且这种抑制作用存在6～60 h的滞后。全风速垂直切变大时,滞后时间较短:当全风速切变为8～9 m/s（9～10 m/s）时,TC强度在未来60（48） h开始减弱;当全风速切变大于10 m/s时,TC在6 h内开始减弱。最后,利用偏最小二乘回归建立TC强度变化的预报模型PLS-STIPSV。结果表明,加入风速垂直切变因子后对TC强度预报有所改进,并通过分析标准化回归系数进一步证实了上述的统计结果。      

Nocturnal Low-level Winds and Their Impacts on Particulate Matter over the Beijing Area

Three-month wind profiles, 260 m PM1 concentrations [i.e., particulate matter (PM) with an aerodynamic diameter ≤ 1 μm], and carrier-to-noise ratio data at two Beijing sites 55 km apart (urban and suburban) were collected to analyze the characteristics of low-level nocturnal wind and PM in autumn and winter. Three mountain-plain wind events with wind shear were selected for analysis. The measurements indicated that the maximum wind speeds of the northerly weak low-level jet (LLJ) below 320 m at the suburban site were weaker than those at the urban site, and the LLJ heights and depths at the suburban site were lower than those at the urban site. The nocturnal 140 m mean vertical velocities and the variations in vertical velocity at the urban site were larger than those at the suburban site. A nocturnal breeze with a weak LLJ of ～3 m s-1 noticeably offset nocturnal PM transport due to southerly flow and convergence within the northern urban area of Beijing. Characteristics of the nocturnal LLJ, such as start-up time, structure, intensity, and duration, were important factors in determining the decrease in the nocturnal horizontal range and site-based low-level variations in PM.     

中国黄海西岸海陆风循环结构研究

陆海风是由于海陆表面之间的比热容不同而导致的昼夜热量分布差异,从而在海岸附近引发的大气中尺度循环系统.本文利用多普勒风激光雷达Windcube100s首次对黄海西海岸的海陆风的循环结构进行了观测研究.在2018年8月31日至9月28日观测期间发现,海陆风发展高度一般在700 m至1300 m.海陆风转化持续的时间为6小时至8小时.在425m高度,海风水平风速出现最大值,平均为5.6 m s-1.陆风最大水平风速出现在370m,约为4.5 m s-1.最大风切变指数在1300m处,为2.84;在陆风向海风转换过程中,最大风切变指数在700m处,为1.28.在同一高度上,风切变指数在海风盛行和陆风盛行时的差值范围为0.2-3.6,风切变能反映出海陆风的发展高度.     

2016年7月华北特大暴雨过程河北南部垂直风切变观测特征

利用气象观测站小时雨量、不同探测手段得到的高空风资料，对2016年7月19—20日华北特大暴雨过程中河北南部降雨不同阶段水平风的垂直变化特征进行分析。结果表明：（1）在河北南部，太行山沿山一带到山前平原、平原东部分布着两片短时强降雨区，而前者强度更强，体现了地形迎风坡对降雨的增幅作用。（2）本次过程中，三种探测手段计算的深层垂直风切变具有一致的变化规律。西部山区和山前平原降雨显著增强阶段，环境风维持强深层垂直风切变，相应的u风差也显著增强，利于迎风坡降雨增强；降雨结束时，深层垂直风切变为弱垂直风切变。（3）强降雨阶段，水平风垂直切变矢量基本上呈现单一方向顺时针切变，且低层风垂直切变较大；降雨结束阶段，水平风垂直切变矢量方向变化复杂。（4）太行山脉高度以下的东风不断增强，最大东风分量达到8～28 m?s-1，利于山区和山前降雨的增强。     

2018年北京城区和远郊区低层大气风场特征分析

利用2018年1月1日至12月31日在北京国家综合气象观测实验基地获得的风廓线雷达资料和同时期在河北香河的华北香河全大气层野外科学观测研究站获得的多普勒声雷达资料,比较分析北京城区和远郊区的低层（0～600 m）大气风场特征。结果表明:水平风速随高度增加而增大,同一高度层,远郊区的平均水平风速大于城区,且受湍流活动影响,城区和远郊区水平风速日变化趋势均为白天小于夜间。春、夏季城区风向受局地山谷风影响显著,以偏西南偏南气流为主,城区和远郊区秋冬季受冷空气活动影响,以西北风为主,且水平风向日变化特征具有季节性差异。远郊区低层大气垂直速度分布特征四季相同,正、负速度出现频率相当,日变化趋势为单峰型;城区冬春季有差异,在390 m高度以下正速度出现频率明显大于负速度,且日变化趋势在四季差异较大。北京城区和郊区风场特征差异与其他特大城市相比无特殊性,主要受大气环流、局地地形、下垫面环境等因素影响。     

Comparison of Beijing MST Radar and Radiosonde Horizontal Wind Measurements

To determine the performance and data accuracy of the 50 MHz Beijing Mesosphere–Stratosphere–Troposphere(MST)radar,comparisons of radar measured horizontal winds in the height range 3–25 km with radiosonde observations were made during 2012.A total of 427 profiles and 15 210 data pairs were compared.There was very good agreement between the two types of measurement.Standard deviations of difference(mean difference)for wind direction,wind speed,zonal wind and meridional wind were 24.86?(0.77?),3.37(-0.44),3.33(-0.32)and 3.58(-0.25)m s~(~(-1)),respectively.The annual standard deviations of differences for wind speed were within 2.5–3 m s~(-1)at all heights apart from 10–15 km,the area of strong winds,where the values were 3–4 m s~(-1).The relatively larger differences were mainly due to wind field variations in height regions with larger wind speeds,stronger wind shear and the quasi-zero wind layer.A lower MST radar SNR and a lower percentage of data pairs compared will also result in larger inconsistencies.Importantly,this study found that differences between the MST radar and radiosonde observations did not simply increase when balloon drift resulted in an increase in the real-time distance between the two instruments,but also depended on spatiotemporal structures and their respective positions in the contemporary synoptic systems.In this sense,the MST radar was shown to be a unique observation facility for atmospheric dynamics studies,as well as an operational meteorological observation system with a high temporal and vertical resolution.     

极端雷暴大风的环境参量特征

为了研究极端雷暴大风天气环境要素特点,选取2002—2017年中国各地区极端雷暴大风个例95个和不伴随强对流的普通雷暴个例95个,通过两者间关键环境参数的对比,揭示极端雷暴大风事件的关键环境参数特征。结果表明:极端雷暴大风天气发生在对流层中层相对干的环境下,表现为400~700 hPa极端雷暴大风对应的单层最大温度露点差和平均温度露点差平均值分别为25.7℃和13.6℃,而普通雷暴的相应值分别为16.2℃和6.5℃。统计结果表明:尽管产生极端雷暴大风的对流风暴和普通雷达对应的地面露点差异并不大,但前者相应的大气可降水量（平均值为37 mm）明显低于后者（平均值为51 mm）,差异突出表现在两者湿层厚度的不同上;相对于普通雷暴事件,极端雷暴大风事件对应的对流有效位能值（平均值为1820 J·kg-1）明显高于普通雷暴事件的对应值（平均值为470 J·kg-1）;此外,极端雷暴大风事件对应的对流层中下层垂直温度递减率、下沉有效位能、夹卷层平均风速和0~6 km,0~3 km垂直风切变均明显大于普通雷暴事件对应的相应值。     

基于风速高相关分区的风电场风速预报订正

为了提高风电场风速预报和功率预测的精度和准确率,并考虑风机测风数据的不稳定因素,以多年服务的内蒙古中部某风力发电场A为研究区,在勘察风电场地形及风机布局后,按照季节、风向进行风机间风速时空相关性分析,划分出风机轮毂高度风速高相关为典型特征的风机网格分类片区,采用卡尔曼滤波方法,通过直接和间接两种订正方案,分别进行风机片区风速订正。结果表明:风速高相关风机片区的划分,对于提高风电场风速预报及功率预测精度和准确率具有一定作用,利用风电场区测风塔梯度观测风速,对风机片区进行间接订正,可有效改善数值模式预报风速,15个片区类型下相关系数由0.18~0.72提高至0.67~0.91,误差绝对值由1.6~2.9 m·s-1降低至1.0~1.5 m·s-1。     

北京春季城市热岛特征及强热岛影响因子

应用北京地区地面气象观测台1990-2004年4月的气温资料,分析了近15a北京春季城市热岛特征,结果表明：春季夜间城市热岛要强于白天。还分析了春季一个强热岛形成和减弱消失过程的气象影响因子,结果表明：北京春季夜间特定条件下存在强热岛,强热岛中心在白家庄、天安门、公主坟连线的主城区;白天强热岛会减弱消失。强热岛在夜间形成的原因是日落后郊区地面大气降温速率和幅度远大于城区地面大气。白天有日照的晴夜北京城、郊地面风场很弱（≤1．0m／s）,多个测站甚至出现静风,同时城区垂直方向上15m高度以下持续存在很弱（≤1．5m／s）的风场,城区320m高度以下大气持续存在强逆温,这些因素共同促使春季强热岛的形成和维持。强热岛在白天减弱消失的原因是日出后太阳辐射的加热作用引起郊区地面大气升温速率和幅度大于城区地面大气,同时城区大气稳定度减弱、城区大气逆温消失、城郊地面风速增加。     

北京地区夏末秋初气象要素对PM2.5污染的影响

利用北京宝联站及北京上甸子大气本底站2006—2008年的7—9月PM_2.5连续观测资料以及北京市观象台的探空数据、海淀气象站的风廓线雷达和降水量等资料,对北京地区夏末秋初PM_2.5的质量浓度特征及其与气象要素的关系进行了统计分析。结果表明:城区站各月平均PM_2.5质量浓度明显高于郊区站,高空偏南气流的输送是造成城区及本底地区出现细颗粒物污染的主要原因。从地面风速来看,城区当北风和南风分别达到2 m·s-1和3.5 m·s-1以上时能起到扩散作用;郊区在低风速的北风条件下也能起到扩散和稀释作用,而南风基本上对郊区的颗粒物无扩散作用。PM_2.5质量浓度在降水前后的清除量与降水量、初始质量浓度均呈正相关关系,城区及郊区的云下清除过程更多取决于降水前污染物的浓度,降水量作用较弱。当混合层高度突破1500 m时,垂直扩散对污染物的稀释扩散效果明显。     

大规模风电场建成后对风能资源影响的研究

考虑了千万千瓦级风电基地建成后风电机群对近地面层风速的影响,采用Frandsen研究了大规模风电场内部风速损失时所使用的方法,在内边界层已经充分发展成新边界层的区域内,对轮毂高度65m处风速Uh进行了计算。结果表明,风电场建成后研究区内,风速Uh与未建场时的65m风速U0相比变小,存在风速损失,该风速损失随着U0的增大而减小,与风电机的推力系数CT性质有关;大规模风电场建成后,Uh在3～20m.s-1范围内的平均风功率密度与未建场时U0在此范围内的平均风功率密度相比损失约为58.45%,这与建场地区建场前65m处风速值大小以及各风速值出现的概率有关。