我国登陆热带气旋引起的大陆地面风场分布

利用逐小时风速观测资料以及台风年鉴资料,分析了2008~2014年登陆我国大陆地区的51次热带气旋（TC）的地面风场分布特征,包括TC登陆期间大陆地面风场演变和大风分布特征、海岛站和内陆站的风速差异以及海拔对风力造成的影响等。结果表明:6级及以上大风主要发生在距离TC中心300 km内、TC强度达到台风（TY）以上时,并主要位于TC移动方向的右侧,尤其是右前象限;华南区TC风场分布主要由在此区域登陆的TC（Ⅰ类）造成,较大风速区包括广东西南部沿海、雷州半岛附近和海南西部沿岸;华东区TC风场分布主要由在此区域登陆的TC（Ⅱ类）造成,杭州湾出海口以及浙闽沿海是较大风速区;6级及以上大风广泛分布在华南和华东沿海,6~7级地面大风高频站主要位于杭州湾附近,8级及以上地面大风高频站点在杭州湾和福建沿海分布比广东西南部更为密集;TC登陆前后均可能造成大风,大风出现时间与站点至TC中心的距离密切相关;同等强度TC在海岛站造成的风速比陆地站更大,对高海拔站点造成的风力大于低海拔站点。本文研究结论对于TC大陆地面风场的预报具有一定参考价值。     

NOAA/NESDIS多平台热带气旋风场资料在中国东海区域评估

台风风场结构对台风预报和灾害评估具有重要的意义。作为目前仅有的高水平分辨率台风风场结构资料--NOAA/NESDIS全球多平台热带气旋风场资料（MTCSWA）,虽然在北大西洋地区已经利用H*Wind资料进行了评估,但在西北太平洋地区还没有相关的评估和验证。利用自2008年以来影响浙江的3个台风的沿海海岛站和浮标站风场资料,以及相关的卫星资料,对MTCSWA资料进行了初步评估。结果表明MTCSWA资料所表现的台风非对称结构与卫星观测一致,MTCSWA资料的风速与实际观测风速的平均绝对误差（MAEs）为4.7 m/s,与北大西洋的误差（5.0 m/s）相当,但在台风内核区域（大风半径附近）风速被低估,MAEs达7.4 m/s。     

咸阳地区大风天气特征及智能网格大风预报订正

利用2014—2019年咸阳地区13个地面气象观测自动站风场数据、NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料、西安探空资料及多普勒雷达产品、陕西智能网格逐小时格点化预报风场产品,对2014—2019年发生在咸阳地区的大风天气过程进行统计及分型处理,对比2017—2019年大风过程中陕西智能网格预报风场产品与实况风场差异,提炼出基于陕西智能网格预报风场产品的订正指标,利用2020年大风个例进行检验评估来验证订正指标的可靠性。结果表明：发生在咸阳地区的大风分为系统性大风和雷雨大风,其中系统性大风包括高压后部偏东大风和冷锋后部偏北大风,雷雨大风分为高空冷槽型、西风槽型、副高影响型、冷涡后部型以及低涡型;陕西智能网格预报可提前72 h准确预报出2类系统性大风天气过程,提前12 h预报的平均风速最大值与实况最大风速之间差值最小,可参考该预报时次的结果增加4 m/s进行订正,检验得到6级以上风速预报准确率提高约1831%左右;对于雷雨大风,最大小时增幅在2 m/s以上对雷雨大风的发生时段预报有一定的指示意义,结合25百分位的实况极大风速阈值、陕西智能网格预报极大风速阈值,与各个环境参量和雷达产品参数进行概率匹配,订正预报可在一定程度上提高此类大风极大风速预报准确率。     

黄渤海海区风速推算方法及效果评估

为了弥补海上风场监测数据不足,提高对黄渤海海上风场监测能力,针对不同大气环流形势,基于较为稳定的74个沿海和海岛站等陆基站2017—2020年风场观测资料,以及同时段具有一定连续性的21个浮标站和船舶站等海基站观测数据,采用多元线性回归方法,建立由陆基站推算海区风速的模型。利用2021年实况资料对推算结果进行检验评估。结果表明:分别针对全部风力等级和6级及以上大风建立的风速推算模型(以下分别简称CM模型和HM模型)均具有较高的可靠性,其中HM模型对大风推算的准确率更高;8种天气类型中共5种类型发生大风的概率高于60%,其中对西北高东南低类型的推算效果最好,对西高东低型、西南高东北低型和西北低东南高型的6～7级大风推算效果较好,对8级及以上大风的推算效果略差;不同海区大风的推算结果中,对黄渤海大部分海区推算的风速略偏小,仅对渤海西南部海区的部分站点推算的风速略偏大;对黄海北部海区风速推算的平均绝对误差最小(0.95 m·s^-1),对其他海区风速推算的平均绝对误差在1.32～1.70 m·s^-1;在海区观测不连续、不稳定的情况下,推算的风速能够对...     

概率密度匹配方法在我国近海海面10 m风速预报中的应用

海面风速对航运及海上生产作业影响重大,但数值模式对于海面的风速预报仍存在较大误差。为降低数值模式海面10 m风速预报的系统性误差,提高海上大风预报准确率,基于2017—2019年中国气象局地面气象观测资料对ECMWF确定性模式的10 m风场预报结果进行检验评估,并采用概率密度匹配方法对模式误差进行订正。分析结果表明,概率密度匹配方法可有效地改善数值模式10 m风速预报的系统性误差,订正后风速在各个预报时效和风速量级的平均误差均较订正前有所降低。对于大量级风速的预报,经概率密度匹配方法订正后的风速预报的漏报率可减少10%以上。订正后12 h预报时效的8、9级风速预报的平均绝对误差分别由4.15 m/s、5.61 m/s降低至3.12 m/s、4.08 m/s,120 h预报时效的8、9级风速预报的平均绝对误差由7.38 m/s、9.35 m/s减小至6.46 m/s、8.07 m/s。在冷空气、台风大风天气过程中,基于概率密度匹配方法订正后的风速与实况观测更接近,能够为我国近海洋面10 m风速的预报提供更准确的参考。      

GRAPES全球模式预报检验评估——2016年夏季四川地面要素

本文使用2016年6~8月GRAPES全球模式2m温度和10m风场24、48、72h时效预报场和同期四川省156个国家气象站逐日地面温度和风场资料,选取预报准确率、平均误差、平均绝对误差、均方根误差和Alpha Index5个统计量对2016年夏季四川3个区域(盆地区、过渡区和高原区)2m温度和10m风场进行了较为详细的检验评估。研究结果表明:模式对10m最大风速的预报效果较好,准确率较高,最高可达80.64%。模式对过渡区温度预报效果较差,准确率基本低于10%,但是对盆地区温度的预报有一定可信度。模式对10m最大风速的风向预报效果不如最大风速值。全省各区各要素的AI值都在0.7左右变化,表明模式预报的随机误差大,预报和观测吻合较差。本研究还发现,整体来看模式对盆地各要素预报效果较好,对于地形复杂地区(高原区、过渡区)预报效果较差。此外,模式存在一定的系统误差,2m温度的系统误差盆地区约为-2.3~-1.7℃,过渡区约为-8.3~-6.0℃,高原区约为-7.3~-5.0℃;10m最大风速值的系统误差盆地区约为-1.3~-0.6m/s,过渡区约为-2.3~-1.3m/s,高原区约为-2.7~-1.1m/s。      

泰山大风气候特征统计分析

利用泰山气象站1971—2010年近40a逐日风向风速观测资料,统计分析泰山大风天气的气候特征。结果表明:近40a泰山平均风速为7.0m/s,冬季风速最大,春季次之,夏季最小;近40a最大风速为37.7m/s,出现在1977年;年平均大风日数为160.3d,月平均大风日数最多为4月,9月最少,从季节分布看,春季最多,冬季次之,夏季最少,春冬季为大风多发季节。近40a泰山年平均风速、最大风速、年平均大风日数均呈逐年减少趋势。泰山最多风向为西南,除冬季外,春、夏、秋三季均以西南风向最多。泰山大风主要有冷锋后偏北大风、中小尺度系统造成的短时大风、气旋大风等,其中以冷锋后偏北大风和夏半年气旋造成的雷雨大风最为常见。     

山东半岛沿海“5.1”大风的成因分析

1990年5月1日,受北上江淮气旋的影响,山东半岛沿海出现了平均风力7—8级,阵风11级的东南大风。成山头瞬时风速达30m/s。同时,4月30日至5月2日,全省普降小—中雨。鲁东南沿海地区出现了大—暴雨。(图1)。     

中国东南地区热带气旋大风及其伴随天气的统计特征

利用2010～2016年中国地面站重要天气报文、中国气象局（CMA）热带气旋最佳路径数据集以及地面站逐小时降水资料，对热带气旋（TC）影响下我国东南地区地面大风及其伴随天气特征进行统计分析，结果表明：（1）该区域TC大风主要沿海岸线分布，至内陆频次递减；TC大风多以东北风向为主，登陆前大风站点居多，12级以上的强风速基本分布在距TC中心300 km范围内。（2）强热带风暴（STS）和台风（TY）强度TC引起的站点大风最多，但16级以上大风主要出现在强台风（STY）和超强台风（Super TY）强度等级。慢速TC引起的站点大风主要出现其移向右前侧，快速主要出现在其右后侧。TC大风中向岸风均值略大于离岸风，其中12级以上风速向岸风站点多于离岸风，但16级以上大风则是离岸风站点明显多于向岸风。（3）约89.8%的TC大风伴随降水，分布于TC中心附近，东北风为主，峰值出现在8月。约10.2%的TC大风无降水，主要分布在TC外围，北风和东南风为主，风速较弱，多出现于5月和12月。12级以上TC大风几乎均伴随着降水，而无降水TC大风风速达12级以上样本很少。（4）约23.8%的TC大风伴随强对流天...     

新疆2014年十大天气气候事件

春季大风频繁影响农业生产春季,新疆冷空气活动频繁,尤其是大风天气频发,给农业春播生产造成严重影响。3月8—11日(7县市阵风6级以上,最大风速36.6 m/s)、4月13-18日(23县市阵风6级以上,最大风速34.7 m/s)、4月22-24日(64县市阵风6级以上,最大风速44.9 m/s)的频繁大风天气过程实属罕见,造成已播棉田地膜被揭,已出棉苗被吹干、吹死,对新疆春季农业生产造成严重影响。     

基于渤海石油平台海面风观测的FNL资料评估

对2018年全年渤海石油平台海上观测的15个站点的风速风向进行了分析,并利用4个代表站1、4、7和10月的资料对分辨率为0.25°×0.25°NCEP/NCAR的FNL资料分析风场的误差进行了对比评估。结果表明:(1)观测风速风向存在较大区域性差异;(2)FNL风场资料在渤海地区近海风速整体偏大;(3)夏季当风速小于15 m/s时,FNL的风速可信度最高;冬季当风速大于15 m/s时,FNL的风向可信度最高;(4)秋季风向误差最高,春季次之。当风速小于5 m/s时,风向误差较大。     

中国北方强沙尘暴活动与亚洲地区对流层风场的联系

利用1979~2002年中国北方春季典型强沙尘暴日数序列和亚洲地区等压面及地面以上10 m高度风场资料,分析了北方春季强沙尘暴活动与同期各层风场的关系。研究结果表明,近24年我国北方春季强沙尘暴日数与西西伯利亚地区(51~61°N,67~97°E)各层春季风速之间存在很高的正相关,其中与600 hPa风速相关最高,但与强沙尘暴多发区(37~45°N,81~118°E)局地风速相关却很低。将600 hPa距平风场与强沙尘暴序列做线性回归分析发现,当我国北方春季沙尘暴活动较频繁时,蒙古国东北部产生气旋式距平环流,从而在其后部会产生大风,横扫我国北方大部分地区。通过近24年西西伯利亚地区日距平风速与我国北方春季强沙尘暴事件的逐日对比发现,78%的强沙尘暴发生3天前西西伯利亚地区有异常大风出现。因此,该地区风速可以作为我国北方地区强沙尘暴天气短期预报的一个预警指标。     

浙江省几种灾害性大风近地面阵风系数特征

阵风特性研究是大风预报和服务的基础。基于2011-2013年浙江省自动气象站逐日逐10 min测风资料,分析了浙江省陆地和近海海面冷空气、热带气旋和强对流大风的阵风系数特征。结果表明:冷空气和热带气旋大风阵风系数空间分布基本相同,大风主要发生在近海海面和沿海地区,海面阵风系数一般小于1.5,等值线平行于海岸线且自西向东逐渐减小,陆地阵风系数一般大于2.0,山区可超过3.0,表现出地形对阵风系数的增强作用。强对流大风阵风系数明显高于业务规范平均值,发生地点遍及浙江省各地,但发生概率超过10%的站点主要位于沿海地区和近海海面。风向基本不影响阵风系数空间分布。冷空气和热带气旋站点阵风系数与海拔高度有较高正相关性。模糊聚类分析发现:浙江省400 m以上山区站与70 m以下的低海拔站点在阵风系数特征上分属不同空间类型;基于逐步回归建立站点阵风系数预报模型,检验表明:模糊聚类可帮助提高模型阵风系数预报能力。     

ASCAT反演风场与华南及南海站点观测对比分析

利用2014—2017年华南沿海及南海的浮标站、海岛站、石油平台站、沿海自动站等277个自动站风场数据,与ASCAT反演风场进行了对比分析。结果表明,当观测风速小于5 m/s(大于15 m/s)时,ASCAT反演风速的平均绝对误差在3 m/s左右(存在2级左右的高(低)估);当风速介于5~10 m/s时,平均绝对误差在2 m/s左右(多数ASCAT有1~2级的高估);介于10~15 m/s时,ASCAT反演结果相对最好,风速、风向准确率能够达到60%以上。ASCAT对风速的反演结果受陆地影响较大,与观测风速的相关系数从高到低可分为三类:(1)浮标、平台站;(2)西沙、南沙自动站;(3)广东沿海自动站及海岛站、海南海岛站。ASCAT反演风场在风向的应用较风速更优,其中,东北风样本数最多,其次分别为西南风、东南风和西北风。浮标站、平台站、西沙自动站的风向反演质量相对较好;所有测站风向偏差主要由5 m/s以下的弱风贡献。单站多年月平均风速变化显示,ASCAT反演风速相对测站主要为正偏差,且秋冬季比春夏季偏差更大,这可能与大气稳定度有关。      

城市化对石家庄站近地面风速趋势的影响

利用1972—2012年石家庄城市站和4个乡村站地面风速资料,采用城乡对比方法,对石家庄城市站地面风速序列中的城市化影响进行分析,结果表明,石家庄站年和季节平均地面风速和平均10 min最大风速的长期下降趋势,主要是由城市化因素引起。具体结论如下：(1)石家庄站年和四季平均风速、平均10 min最大风速和大风日数均呈极显著的减少趋势,年平均减少速率分别为-0.15 (m/s)/10a、-1.05 (m/s)/10a和-2.90 d/10a;乡村站年平均风速呈微弱下降趋势,年平均10 min最大风速减少较为明显,年大风日数减少趋势非常显著,减少速率分别为-0.02 (m/s)/10a、-0.21 (m/s)/10a和-2.19 d/10a。(2)石家庄站年平均风速下降趋势中的城市化影响为-0.13 (m/s)/10a,城市化影响非常显著,城市化贡献率达到86.0%。该站春、夏、秋、冬季平均风速变化的城市化影响分别为-0.16 (m/s)/10a、-0.10 (m/s)/10a、-0.13 (m/s)/10a和-0.15 (m/s)/10a,城市化贡献率分别为82.8%、87.6%、88.6%和85.4%。(3)石家庄站年平均10 min最大风速变化趋势中的城市化影响为-0.84 (m/s)/10a,城市化贡献率为79.7%;春、夏、秋、冬季平均10 min最大风速变化趋势中的城市化影响分别为-0.94 (m/s)/10a、-0.80 (m/s)/10a、-0.60 (m/s)/10a和-1.01 (m/s)/10a,城市化贡献率分别达到90.4%、78.6%、64.9%和79.1%。(4)城市化对石家庄站年大风日数减少的影响不显著,但冬季大风日数减少仍明显与城市化过程有关。     

青岛沿海ASCAT卫星反演风场与浮标海岛实测风场的对比分析

本文通过对比检验2013年1月至2016年6月ASCAT卫星反演风场与青岛浮标海岛站实测10m风场资料,开展ASCAT卫星反演风场在青岛沿海的适用评估。结果表明:ASCAT反演风速整体偏大,风向偏左,但整体偏差均较小。ASCAT反演风场和浮标海岛站实测风场的风速和风向的整体偏差分别为1.6m/s和-9.6°,说明ASCAT反演风场在青岛沿岸有很好的适用性,比EC再分析资料能更细致地反映青岛沿岸的风场空间分布。从风速分级比较来看,风速越弱,卫星反演风速越接近站点实测风速,反演结果越好,而风向反演结果则反之。风速和风向的反演效果皆是晚上比早晨好。并且季节变化对风速反演效果影响不大,但是对风向反演效果有一定的影响,秋冬季节风向反演结果好于春夏季节。最后,对ASCAT反演风速分别进行线性回归订正、综合误差、风速等级误差和升降轨误差订正,发现线性回归订正结果最佳。     

渤海大风特点以及海陆风力差异研究

利用2009年7月至今渤海浮标站观测资料,分析了渤海大风的特点.结果表明,2009年出现大风、强风57天,2010年为101天,2011年为38天.11月大风、强风日数最多,1月次之;夏季大风、强风日数较少.从风向来看,北风、东北风的大风、强风日数最多.浮标站与沿海两站风场的对比表明,大风日,东北、东风瓦房店站的最大风速更接近浮标站,其他风向旅顺站接近浮标站;强风日,8个风向都是旅顺站相对接近浮标站.从风速差最大值来看,沿海站比浮标站小2～4级.大风日与强风日的对比表明,大风日沿海站的风速更接近浮标站.对极大风速而言,沿海站与浮标站的风速相差较小,旅顺站的风速更接近浮标站.不同的大风过程由于影响系统不同,海陆风向风力会有很大的不同.但无论什么系统造成的大风,最大风速海陆差异都比极大风速海陆差异明显,最大风速海陆差异最小1级,最大5级,而极大风速只差1级左右.当北路、西路冷空气造成大风时,瓦房店站的风速更接近浮标站,最大风速小1～2级,极大风速小1级;当地面低压(包括热带气旋)造成南大风时,3个测站差别不大,最大风速小1级,极大风速相近.     

基于频谱补偿和数值模拟技术的江苏近海大气边界层百米高度处极端风速研究

在平均风速基本满足近海风力发电需求的前提下,近海大气边界层百米高度处极端风速的合理估算成为中国海上风电开发领域的研究热点。与低纬度海域台风极端风速的广泛研究不同,由于缺乏有效的技术手段,对于台风影响相对较少的中纬度海域,极端风速的科学认识明显不足。研究以江苏近海为例,通过频谱分析技术,定量刻画了数值模拟风速能谱在高频波段的能量衰减和截断特征;进而利用风速能谱曲线在频率域的积分及其在高频波段的补偿,实现无观测区域年最大风速的估算。与台风风场数值模拟技术相结合,综合考虑了中国中纬度海域受寒潮大风和热带气旋大风影响的复杂、特有气候特征,建立了一套可推广应用的近海大气边界层百米高度处极端风速估算的新方法。据此推算了江苏近海100 m高度处50年一遇的极端风速。结果表明:受寒潮大风影响,江苏北部海域的50年一遇风速超过40 m/s;少量北上的热带气旋则造成响水和如东附近海域40 m/s,甚至44 m/s以上的50年一遇风速;中部盐城附近海域的50年一遇风速则普遍低于35 m/s。研究成果不仅为该海域近海海洋工程的开发设计及安全运行提供重要的科学支撑,同时也有助于加深对中国极端气候事件的科学认识和大气边界层科学理论的发展。      

川藏地区及川藏铁路沿线风场特征分析

雷暴大风是影响铁路建设和交通运营安全的主要气象灾害之一,而川藏铁路作为连接四川省和西藏自治区的干线铁路,其沿线地理形势复杂,气候特征多样,被称为“最难建的铁路”,本文旨在定量分析川藏地区和川藏铁路的风场变化特征,以为川藏铁路建设和铁路列车运行、防灾减灾以及实时动态监测预警和风险评估提供科学依据。文章采用2004—2020年地面气象站观测风场和2006—2020年极大风风速资料,结合2000—2020年近21年的NCEP FNL地面风场数据,对川藏地区和川藏铁路沿线拉萨、林芝、雅安、成都4个高铁站附近的风场时空分布特征和变化规律进行分析,研究表明：(1)川藏地区西部风力高于东部,高原内陆风力大于高原东南缘和四川省。11月至次年3月是高原内陆风速最大的月份,月平均风速在高原北部和南缘能够达到7 m/s以上,夏秋季风速较小。(2)选取川藏铁路沿线拉萨站、林芝站、雅安站和成都站4个站点风场进行分析,风速表现为高原西部向东部减小的趋势。(3)在研究时段内,2018—2020年川藏铁路沿线平均风速和极大风速均呈明显增加趋势,拉萨和林芝站的大风日数也有所增加,因此2018年以来川藏铁路沿线处于风速上...     

三种风场再分析资料在辽宁省海岸带的比较与评估

利用1981-2015年辽宁省海岸带20个气象站常规观测资料与同期ERA-Interim、JRA-55和CFSR三种再分析资料进行对比分析,讨论了风速场再分析资料在辽宁省海岸带的适应性问题。结果表明,三种再分析资料与观测资料的大风相关性均通过显著性检验,ERA资料相关性最好,但ERA的最大小时风速明显较观测资料偏小。三种再分析资料在空间上的偏差有明显的不均匀性,绥中、兴城一带偏差较小,旅顺口站偏差较大;CFSR资料最大小时风速的偏差绝对值小于1的站点最多,适用性较好;ERA资料的大风次数与观测资料最为接近,且14:00(北京时,下同)最大小时风速和大风次数的偏差均较08:00偏小。三个海区最大小时风速平均绝对误差的差别不显著,基本在1.5~3 m·s-1之间,而大风次数的误差较显著,渤海海峡误差相对较大,黄海北部次之,渤海北部误差最小,其中CFSR资料的风速平均绝对误差最小。观测的最大小时风速和大风次数呈显著减少趋势,JRA和CFSR资料呈缓慢减少趋势,而ERA资料呈增加趋势;ERA和JRA资料的年代际曲线波动平稳,不能表现出观测资料的年代际变化趋势,CFSR资料与观测值最为接近,但是变化趋势较观测资料缓慢。在长期变化趋势空间分布上,CFSR资料的可信度相对较好,JRA资料次之,ERA资料差别较大。