应用FY-3A/MWHS资料反演太平洋海域晴空大气湿度廓线

发展Smith迭代算法,建立适用于微波波段的物理迭代算法。采用搭载于FY-3A卫星之上的微波湿度计亮温数据及矢量辐射传输模式,对我国西北太平洋海域晴空区域的大气水汽廓线进行反演计算。反演得到的水汽廓线与MODIS水汽廓线产品比较,单点结果表明,反演混合比廓线与MODIS水汽廓线趋势一致,下层水汽反演能力较中上层强;500 hPa水汽场反演结果表明,可基本反映水汽干湿中心分布情况,反演水汽混合比值与MODIS产品相比偏低。经统计所有气压层反演结果与MOD07水汽廓线产品相比偏差均控制在5.76 g/kg以内。      

基于一维变分算法的红外高光谱(IASI)卫星遥感大气温湿廓线研究

大气温湿度廓线是大气重要参数,在数值天气预报及天气预警中具有重要的应用价值。为获得高精度的大气温度与水汽混合比廓线数据,研究了基于Metop-A/IASI红外高光谱资料的大气温度与水汽混合比廓线变分反演方法。利用IASI高光谱传感器温度和水汽探测通道资料,结合CRTM模式和WRF模式预报技术,使用一维变分方法,研究了卫星资料质量控制、背景误差协方差本地化、观测误差协方差计算等方法,构建了大气温度及水汽混合比廓线变分反演系统,并在北京、青岛、沈阳3个地区开展了反演试验。以探空为标准的反演结果对比显示,使用WRF模式预报值作为背景场,温度的平均误差绝对值小于0.6 K,均方根误差为0.89 K;水汽混合比的平均误差绝对值小于0.021 g/kg,均方根误差为0.02 g/kg。试验结果表明:基于一维变分方法,可以利用Metop-A/IASI红外高光谱资料进行大气温度与水汽混合比廓线高精度探测。     

大气中水汽混合比的Raman激光雷达探测

介绍了作者自行研制的L625Raman激光雷达系统的结构和主要技术参数,叙述了Raman激光雷达探测水汽混合比的基本原理和数据处理方法。使用这台激光雷达在合肥地区进行了水汽混合比垂直分布的探测,对获得的水汽混合比垂直廓线进行了初步的分析和研究。最后就L625Raman激光雷达探测水汽混合比的误差进行了分析和讨论。     

江西省空中水汽量与降水效率特征分析

根据天气学原理,利用省境内、外11个探空站1988～1997年7、8、9月资料,分别计算各网格点(地面→400hPa)各层气柱水汽量与降水效率,与同期天气系统(低槽、副高、低压辐合、东风波、台风低压、大陆高压、台风外围)一起计算与分析,得出了江西省空中气柱水汽量与降水效率特征及分布规律,从而为我省人工增雨的科学作业提供依据。     

红外高光谱资料模拟大气廓线反演对云的敏感性

用不同云顶高度和不同有效云量时的星载红外高光谱观测值,模拟大气温湿垂直廓线反演对云参数的敏感性。用特征向量统计反演法按照云顶高度和有效云量分类反演了大气温湿廓线,统计了不同云高（200,300,500,700和850hPa）及云高有50hPa误差时温度、水汽混合比反演的均方根误差随有效云量的变化。结果表明,随着有效云量的增大,云顶以下各高度层上的温度、水汽混合比反演误差都明显增大。云高有50hPa误差较准确已知而言,温度和水汽混合比的反演误差增大,但温度反演对云高误差的敏感性比水汽反演要高。     

长江三角洲城市群对夏季降水影响机制的模拟研究

利用耦合了单层城市冠层模型UCM的中尺度模式WRF,对长江三角洲城市群夏季城市化效应进行了5 a(2003—2007年)高分辨数值模拟,并作了长江三角洲地区有无城市的对比试验。结果表明,城市化使得长三角城市群及其邻近地区,夏季近地层水汽混合比呈明显减少趋势,而850~700 h Pa层的水汽混合比有所增大。通过对比有与无城市各等级降水日所对应的2 m水汽混合比,得出小雨降水日对应的2 m水汽混合比差异与总降水日对应的差异最为接近。通过分析环流场、散度场和垂直速度场发现,水汽混合比的垂直变化是由于城市群的存在使得近地层辐合、850~700 h Pa层辐散的配置增强,以及在城市群上空增强了的垂直上升运动,从而增强城区对流活动,水汽的垂直输送也更为活跃,由此可能导致对流性降水的增加。     

基于TRMM卫星探测的夏季青藏高原降水和潜热分析

青藏高原对东亚大气环流、气候变化及灾害性天气的形成和发展都有重要的影响。本文利用热带测雨卫星（TRMM）探测结果、GPCP降水资料,研究了夏季青藏高原降水和潜热特点。GPCP资料分析结果表明,夏季青藏高原降水主要集中在它的东南部,7月和8月雅鲁藏布河谷及其以东的横断山脉地区降水显著,平均最大雨强达7mm／h;而TRMM测雨雷达（PR）探测结果指出念青唐古拉山北侧存在一降水大值区,强度近3mm／h;GPCP给出的地表降水率较TRMM测雨雷达探测结果高出一倍以上;夏季高原西部的平均降水率小于4mm／h（GPCP）／2mm／h（TRMM PR）。TRMMPR探测的统计结果分析表明,高原降水云“雨顶”（Storm Top）较周边地区高出2km～4km,如同“塔”状分布。研究结果还指出因地表海拔高,TRMM PR的降水类型分类方法不适用于青藏高原地区;根据降水廓线的特征,文中定义了青藏高原三种降水类型：深厚强对流、深厚降水和浅薄对流,并通过标准化廓线方法,指出了不同类型降水廓线之间的差异及其与周边地区降水廓线的差异。文中还给出了高原夏季总潜热分布及平均廓线,指出了高原潜热平均廓线与周边地区的差异;研究结果表明夏季高原降水具有强烈的日变化,降水峰值出现在午后地方时16点左右,这些降水多以零散块状水平分布,而在垂直剖面上呈“馒头”状分布。统计结果还发现青藏高原上对流活动较周边地区活跃,高耸的对流活动所形成的“云塔”如同“天梯”,使得低层大气中的高水汽含量和低臭氧含量空气向高空输送,进而造成对流层上部和平流层低层水汽大值区和臭氧低值区。     

“97.12”高原暴雪过程中尺度热量和水汽收支诊断

应用非静力模式MM5V2对1997年12月（简称：97．12”）一交高原暴雪过程进行控制模拟试验。利用其输出资料以及热量和水汽收支方程，对这次暴雪过程进行了热量及水汽收支诊断。视热源（Q1）和视水汽汇（Q2）的诊断结果表明：Q1和Q2垂直积分的正值区分布形势相似且较强，并与地面降雪带的分布一致，因而，此次过程的Q1、Q2主要是由水汽凝结和潜热解释决定的。Q1在对流层为加热层，对流层上层相对为冷层，是暴雪发生发展的主要热力机制。Q1、Q2区域平均的垂直廓线峰值非常相近，该峰值区正是水汽凝结层，它与水汽输送带的水汽凝结变干有关。视水汽汇Q2与视热源Q1具有相近的垂直廓线，表明“97．12”暴雪过程中非对流性凝结降水起决定因素。这些结果为改进和发展用于模拟和预报高原暴雪的中尺度数值模式模拟系统提供了一些物理依据。     

预估临边探测大气温度和水汽廓线的反演精度

针对在研仪器——大气辐射超高光谱探测仪的临边探测模式,模拟计算了大气温度和水汽的权重函数。以此为基础,利用信息量和权重函数线性化方法,结合仪器的可探测亮温阈值0.3 K,计算并分析6种大气状态下,大气温度和水汽混合比廓线在不同反演精度条件下可获得的光谱通道数,在满足最佳光谱通道数200的要求下,理论上预估其反演精度。温度廓线整体反演精度为0.6 K,水汽混合比廓线反演精度可达到5%,但热带大气在16~20 km高度的水汽廓线反演精度仅为10%。反演精度预估,仅提供了一种全面认识仪器性能的方法,精度的确定还有赖于真实探测数据的获取和反演方法。     

长沙冬季降水过程的微波辐射计反演参量特征分析

利用微波辐射计、探空气球、天气雷达和地面雨量等资料,对2020年1-3月长沙国家站5次降水过程的微波辐射计和探空温度廓线、水汽密度进行检验的基础上,分析了 5次降水过程中微波辐射计反演的水汽含量、液态水含量与雷达资料、降水量的变化特征.结果表明,微波辐射计反演的大气温度、水汽密度廓线精度较高,其反演的大气水汽资料可以作...     

2013年北京地区一次强对流冰雹天气过程分析

2013年6月11日08时至6月12日08时,北京地区出现了一次强对流天气过程,部分站点出现冰雹、短时强降水等灾害性天气。本文详细分析此次过程的大尺度天气环流背景、物理量场、北京S波段新一代天气雷达基本反射率因子、径向速度、一小时累积雨量等产品和海淀风廓线探测数据、5分钟加密自动站数据,得出如下结论：(1)本次过程主要是对流层中层温度槽落后于高度槽,系统斜压性较强,发展较好。(2)源于东部沿海的暖湿空气持续输送,为后续强对流天气提供了充沛的水汽和不稳定能量。(3)本站不稳定能量的积聚为对流性天气的形成发展提供了良好的触发维持条件。(4)怀柔汤河口降雹之前,多普勒天气雷达速度图上反映出明显的中气旋特征;反射率因子图存在钩状回波,相应的垂直剖面具有回波悬垂、三体散射等特征。(5)南风分量明显加大,有利于水汽的输送,中尺度切变线的存在有利于气流辐合,强回波稳定少动,产生短时强降水。     

TROPOSPHERIC WATER VAPOR OBSERVATIONS USING A RAMAN LIDAR OVER HEFEI*

This paper presents a Raman lidar for measuring tropospheric water vapor profiles over Hefei(31.9°N,117.17°E),China.Intercomparisons of water vapor mixing ratio obtained by this Raman lidar and GZZ-59 type radiosonde observations show the good agreements when relative humidity is higher than 20%.Typical vertical profiles and seasonal variations of water vapor mixing ratio distribution are reported.Many observation eases indicate that the high moisture layer corresponds to large aerosol scattering ratios in the lower troposphere.     

基于特征向量法的地基红外高光谱反演大气温湿廓线附加影响因子分析

在地基高光谱遥感中,特征向量法获取的温湿廓线以初值的方式对物理反演进行约束,其反演精度对物理反演结果有着重要的影响。利用AERI的观测辐射资料和同站点的探空数据,基于特征向量法分析了温度廓线与湿度廓线反演的异同点;研究了主成分个数的选择问题,综合考虑反演精度和特征向量中包含的信息将反演温度廓线和湿度廓线的最优主成分个数定为7。为提高反演精度,引入地面温度、湿度、气压作为影响因子,试验结果表明,考虑反演精度和稳定性,地面气压的引入相比于其他2种单一气象要素以及3种气象要素组成的因子集表现更好,尤其是对边界层中下部的温湿廓线有着明显的提升,并随着高度的降低提升作用更明显,温度廓线RMSE降低最高达到1.5K,湿度廓线RMSE降低最高达到0.42g/kg。同时,分析了对数反演形式对湿度廓线的影响,结果表明,以水汽混合比的形式反演时取自然对数对反演精度的影响较小;将反演得到的水汽混合比转化为相对湿度后,取自然对数对反演精度有12%以上的提升。     

Constraints on 2-Way Transport across the Arctic Tropopause Based on O3, Stratospheric Tracer (SF6) Ages, and Water Vapor Isotope (D, T) Tracers

Based upon airborne trace gas and isotope observations in the winter months 1991/1992 to1994/1995, transport pathways across the mid-latitude and Arctic tropopause areinvestigated. A powerful set of contrasting transport tracers are examined, such asdeuterated water vapor (HDO) which is shown to trace the passage of water vapor from thetroposphere into the lowermost stratosphere (LS), or the `SF₆ age' defined as theresidence time of an air parcel within the stratosphere since its entry at thetropopause. Cross-tropopause transport in both directions was found near mid-latitudecyclones (at baroclinic flanks of troughs in the polar front), in which about 80% of thestratosphere-to-troposphere flux proceeded along potential temperature ()surfaces of 300 ± 10 K. As these isentropes are the lowest which reach into the LS(in winter), a mixing zone just above the Arctic tropopause (at least 1.5 km thick) isformed. Here, upwelling tropospheric air is mixed with downwelling LS air which isaffected by air from higher altitudes, the surf-zone and the polar vortex. The observedelevated D/H isotope ratio of water vapor within the mixing zone can be explained byinjection of subtropical water vapor that is transported to the tropopause by the warmconveyor belt associated with mid-latitude cyclones. Downward vertical transport ofArctic LS air, which may be influenced by ouflowing chemically disturbed polar vortexair, into the Arctic troposphere was found to be small.     

Seasonality of tropospheric ozone and water vapor over Delhi,India: a study based on MOZAIC measurement data

Tropospheric distributions of ozone (O₃) and water vapor (H₂O) have been presented based on the Measurements of OZone and water vapor by Airbus In-Service AirCraft (MOZAIC) data over the metro and capital city of Delhi, India during 1996–2001. The vertical mixing ratios of both O₃ and H₂O show strong seasonal variations. The mixing ratios of O₃ were often below 40 ppbv near the surface and higher values were observed in the free troposphere during the seasons of winter and spring. In the free troposphere, the high mixing ratio of O₃ during the seasons of winter and spring are mainly due to the long-range transport of O₃ and its precursors associated with the westerly-northwesterly circulation. In the lower and middle troposphere, the low mixing ratios of ∼20–30 ppbv observed during the months of July–September are mainly due to prevailing summer monsoon circulation over Indian subcontinent. The summer monsoon circulation, southwest (SW) wind flow, transports the O₃-poor marine air from the Arabian Sea and Indian Ocean. The monthly averages of rainfall and mixing ratio of H₂O show opposite seasonal cycles to that of O₃ mixing ratio in the lower and middle troposphere. The change in the transport pattern also causes substantial seasonal variation in the mixing ratio of H₂O of 3–27 g/kg in the lower troposphere over Delhi. Except for some small-scale anomalies, the similar annual patterns in the mixing ratios of O₃ and H₂O are repeated during the different years of 1996–2001. The case studies based on the profiles of O₃, relative humidity (RH) and temperature show distinct features of vertical distribution over Delhi. The impacts of long range transport of air mass from Africa, the Middle East, Indian Ocean and intrusions of stratospheric O₃ have also been demonstrated using the back trajectory model and remote sensing data for biomass burning and forest fire activities.     

2021年10月山西一次罕见持续性强降水过程物理机制分析

利用气象观测资料、NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料以及GDAS资料,对2021年10月2-7日山西持续性强降水天气过程进行分析。结果表明：稳定的乌拉尔山低槽后部冷空气扩散,中纬度短波槽东移,与副热带高压外围西南暖湿气流持续交汇,同时高低空急流耦合形成强烈上升运动,低层切变线和地面辐合线稳定维持,及低层水汽不断输送并形成辐合,为持续性强降水的发生发展提供有利动力和水汽条件。此次强降水过程分为对流性降水和稳定性降水2个阶段,2阶段水汽输送通道的源地、路径、高度均有明显差异,但水汽输送贡献率均以对流层中低层山西南侧的水汽输送占主导地位。降水开始前,对流层中上层存在对称不稳定,大气可降水量明显跃增;对流性降水阶段,干空气不断入侵,对流不稳定快速建立与释放,对流层中低层水汽辐合区与强上升气流配合,导致山西出现强对流天气。地形的阻挡、抬升及地形收缩作用,对局地极端强降水具有增幅作用。     

2021年10月山西一次罕见持续性强降水过程物理机制分析

利用气象观测资料、NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料以及GDAS资料,对2021年10月2-7日山西持续性强降水天气过程进行分析。结果表明：稳定的乌拉尔山低槽后部冷空气扩散,中纬度短波槽东移,与副热带高压外围西南暖湿气流持续交汇,同时高低空急流耦合形成强烈上升运动,低层切变线和地面辐合线稳定维持,及低层水汽不断输送并形成辐合,为持续性强降水的发生发展提供有利动力和水汽条件。此次强降水过程分为对流性降水和稳定性降水2个阶段,2阶段水汽输送通道的源地、路径、高度均有明显差异,但水汽输送贡献率均以对流层中低层山西南侧的水汽输送占主导地位。降水开始前,对流层中上层存在对称不稳定,大气可降水量明显跃增;对流性降水阶段,干空气不断入侵,对流不稳定快速建立与释放,对流层中低层水汽辐合区与强上升气流配合,导致山西出现强对流天气。地形的阻挡、抬升及地形收缩作用,对局地极端强降水具有增幅作用。     

西北地区春、夏季降水的水汽输送特征

运用1960—1997年内NCEP/NCAR的格点为2.5°×2.5°多个再分析气象要素资料以及西北地区95个加密测站降水资料,通过相关分析、合成分析等诊断方法对影响西北地区春、夏季降水的整层大气的水汽水平输送特征、各层水汽垂直输送特征以及西北地区春、夏季各个边界区域水汽输送特征进行了系列研究,揭示了西北地区季节性降水的水汽源以及水汽源三维输送路径特征;同时阐述了西北地区季节性降水与同期空中水汽含量显著性相关的原因。并用西北地区干、湿年份相关气象要素场对本文的一些分析结果进行了验证。     

高纬度强对流与对流层上层水汽变化关系的数值模拟研究

应用WRF中尺度模式模拟了发生在黑龙江省西南部的一次区域性暴雨过程,通过云微物理参数化方案的敏感性试验,分析了对流云体中水汽垂直输送特征.结果表明:强对流活动使对流层上层局地水汽平均增加10倍以上,对流活动对于水汽的垂直输送以及对高层水汽含量的改变具有非常显著的作用.云微物理参数化方案,对于整个对流层水汽通量密度变化趋势有较好的表现.在不同方案中,0.5 ～9 km水汽通量密度及24 h总水汽垂直输送量,随高度变化差异较大.这是由平均垂直速度对不同方案敏感性造成的,不同的参数化方案,水汽通量最大值间最多相差可达27.9％.在不同的方案中,对流层上层加湿作用持续时间和对流层上层平均水汽混合比的最大值较敏感:对流活动可造成模拟区域对流层上层增湿持续16 ～20 h不等;对流层上层平均水汽混合比的最大值差异明显,最大可达15.8％.进行24 h平均后,上述物理量对方案的敏感性可减小到8.3％.所以,云微物理方案的不确定性对于暴雨过程的时间尺度是不可忽视的.