一次向西输送的亚洲沙尘过程

一般情况下发生在中国和蒙古国的沙尘天气是向东移动的。对2004年11月24~27日新疆北部的NOAA-AVHRR遥感数据进行沙尘提取发现,在新疆北部的古尔班通古特沙漠发生了明显的沙尘现象,沙尘却向西移动,经过阿拉山口向哈萨克斯坦输送。使用地面台站的观测数据对此进行了验证,发现地面确实观测到了沙尘现象,而且在850hPa的高空存在明显的偏东大风,这说明近地面的东风将沙尘向西输送,导致沙漠西面的台站观测到沙尘现象。     

普里兹湾区域风和温度资料对比分析: 以2007 年为例

通过分析再分析资料与站点观测资料的差异评估了普里兹湾区域5 套再分析资料的风速、风向以及 温度产品。这5 套再分析资料包括欧洲中心再分析资料(ERA-I)、日本25 年再分析资料(JRA-25)、日本55 年再分析资料(JRA-55)、美国国家环境预报中心再分析资料(CFSR)和美国国家航空航天局再分析资料 (MERRA)。采用的观测资料来自两个人工观测站和三个自动气象站。月平均和季节差异分析结果表明, Mawson 站点再分析资料的风速一般小于站点风速, 其他站点再分析资料一般风速过大, 所有的站点风向与 再分析资料风向差异不大, 再分析资料的2 m 温度总体低于人工观测站的温度, 自动站和再分析资料的差 异则没有一致的差异特征。通过6 h 风速资料对比, 发现当Mawson 站点风速低于5 m·s^–1 时, 再分析资料偏 高, 当站点风速高于15 m·s^–1 时, 再分析资料偏低, 且该站点记录的极端强风次数远多于再分析资料。     

新疆高速公路强横风区间安全行车对策研究

 为达到提高强横风天气条件下高速公路不同类型汽车安全、高效行车的目的,采用工程气象学、流体力学、风监测技术、公路工程技术、空气动力学及概率论相结合的方法,以新疆“五横七纵”高速公路沿线100多个气象站近50 a（1961-2010年）大风日数资料,选取50个有自记记录气象站场次强风资料,以及沿线7个6要素5层梯度风1 a监测资料、10个铁塔梯度风和30个大风监测站近10 a（2001-2010年）监测资料,进行信息化和规范化整编。在大量详实资料基础上,对高速公路沿线最大瞬时风速的空间分布、垂直分布、水平分布进行系统分析和研究。采用三级区划指标体系,等概率分区原则, 将新疆高速公路沿线风害危险区划分为5个大区,Ⅰ特强重大危险区、Ⅱ 强重大危险区、Ⅲ 重大危险区、Ⅳ 中度危险区、Ⅴ 较轻危险区。提出了新疆高速公路强横风区间安全行车防护对策由风害防控信息管理技术和防风栅防护技术组成。并将风害防控信息管理技术规则中等概分区界限值（阈值）与现场强横风监测结果进行验证。研究结果表明：当瞬时风速＜12.0 m/s,不同类型车辆正常运行;12.0 m/s≤瞬时风速＜17.0 m/s,小客车停运,大货车限速60 km/h;17.0 m/s≤瞬时风速＜20.0 m/s,大货车停行;20.0 m/s≤速瞬时风速＜25.0 m/s,大客车、大卡车限速60 km/h以下;速瞬时风速≥25.0 m/s,大客车、大卡车停运。以概率风险不同级别的形式来反映最大瞬时风速在线路上的规律性,它含盖50 a最大风险。为高速公路汽车安全运行以及公路风害防控技术提供理论支撑。     

科尔沁沙地西部横向沙丘间的风况和输沙势

以科尔沁沙地西部一处典型横向沙丘群为研究对象,在沙丘顶部、丘间走廊和迎风坡脚各布设一套自动气象站,对流动性的横向沙丘群内部的风况进行了连续16个月的实地观测。为有效说明沙丘群外围气象站是否能真实反映沙丘群内部实际风况特征,从翁牛特旗国家站获取了同时段风况的小时数据。结果表明：（1）丘间走廊年内主导风向为SW,与迎风坡脚基本一致但频率更高,相对于沙丘顶部（WNW）和翁牛特旗（NW）而言,风向大角度向左偏转;（2）丘间走廊年内平均风速为3.28 m·s^-1,春季平均风速可达4.74 m·s^-1,瞬时风速大于起沙风速;丘间走廊会发生较强烈的风沙活动,这对塑造丘间走廊完整形态、形成稳定的横向沙丘群空间格局具有重要作用;（3）利用日均值计算丘间走廊的输沙势为37.94 VU,低于沙丘顶部94.54%,高于翁牛特旗86.99%,由此可知,沙丘群外围气象台站测得的风况数据不能真实反映沙丘群内部风沙活动的实际情况。为更精确地估算沙丘群内部的真实输沙状况,建议至少在沙丘顶部和丘间走廊各布设一套全自动气象站进行联动观测。本研究对于揭示沙丘群落整体风况变化规律和沙尘灾害防治具有重要的理论和技术支撑价值。     

科尔沁沙地春季冷锋过境的地面风况特征

对13个气象台站2014年5月上旬逐时风况的分析发现：（1）受高空槽和地面低压的影响,科尔沁沙地冷锋过境时瞬时风速8h内快速增加到10m·5s^-1以上,风向转为西北风;（2）上风向锡林郭勒草原的冷锋推进速度约为12.5m·5s^-1,科尔沁沙地主体部分则降到9.21m·5s^-1,总体推进速度因地而异;（3）风速的功率谱以大兴安岭东麓的林西县幅值最大,科尔沁左翼后旗最小;（4）沙地和草原两地区分别存在区域性10h、25h和2h、4h周期性,而冷锋过境引起的强风周期性不明显;（5）常年稳定而频繁的冷锋过境,不仅造成了沙丘的形态变化和不同程度的位移,而且还塑造和维持着该区沙丘群的多种空间格局。     

中国北方典型沙尘天气特征研究

 根据API、风速、风向及相关气象数据初步研究了中国北方两次典型沙尘天气的天气特征。两次沙尘天气过程中极大风速大于7.2 m·s-1的气象站占88%。2005年4月27日极大风速超过17.2 m·s-1的气象站有31个,出现频率最高的风向为西西北,28日达到81个,风向为北风,极大风速高值区由内蒙古中东部向东北方向迅速扩大。2007年3月30日极大风速超过17.2 m·s-1的气象站有57个,31日达到68个,风向均为西西北,极大风速高值区分布较为稳定。受沙尘暴影响的地区API显著升高。2005年4月28日呼和浩特、大同、北京3个城市的API分别为418、500、500。2007年3月31日呼和浩特、赤峰、大同3个城市的API分别为500、500、423。对PM10与气象因子的相关性进行分析得出,沙尘暴期间,大气中可吸入颗粒物的浓度与风速存在显著的正相关关系,风速越高的地区,可吸入颗粒物的浓度越大。     

青海湖周边地区沙丘移动监测及其气候驱动力分析

根据青海湖周边地区3个定点沙丘监测点近5 a沙丘移动监测资料,结合邻近气象局气象资料,分析了青海湖周边地区沙丘移动距离、方向和高度变化规律及其气候驱动力。结果显示,近年来青海湖湖东地区沙丘主要向ENE方向移动,移动速度减慢,沙丘高度降低;龙羊峡水库西北部的两个沙丘主要向偏SW方向移动,移动速度东部快西部慢,沙丘高度均有所降低。沙丘移动速度及方位主要受4～8 m·s-1风速级风向出现频率的影响。近年来兴海、海晏水热条件向暖湿化方向发展,兴海风速自1996年以来变化平稳,海晏近几年虽有所增加,但在2004年前经历了16 a较平稳的低风速阶段,气候条件对沙丘发展有一定的抑制作用;共和降水增幅较小,气温持续升高,且在2004年以前经历了13 a的高风速阶段,对沙漠化具有加剧作用。     

南极中山站-DOME-A沿线地面风要素特征分析

采用中山站和LGB69、EAGLE、DOME-A 3个南极内陆自动气象站的气象资料,分析了东南极中山站-DOME-A沿线风要素的分布特征。结果表明地处南极下降风下游的沿海陡坡区风力最强,越向内陆,风力越小;DOME-A地处内陆冰穹,没有下降风;而近沿海区由于受地形的影响,下降风十分明显,其风向以东北风为主,且大多发生在夏季夜间。     

1980—2010年中国区域地面风速对能见度影响的地理分布特征

利用1980—2010年中国气象局576个气象站的能见度和日平均风速资料,分别分析了中国区域低能见度下风速的空间分布、能见度与风速之间的相关关系、风速变化对能见度变化的影响,讨论了城市化效应和近海地理位置对其影响程度。结果表明:在低能见度（小于10 km）状况下,从内蒙古到新疆东部的沙漠及干旱地区对应的是高风速,在广大东部、南部地区,特别是四川盆地地区对应的是低风速（2 m·s-1以下）;类似地理学的胡焕庸线,中国大陆存在一条东北—西南走向的界线,以此界线划分,能见度与风速关系呈现“东正西负”型分布。界线以西地区包括中国沙漠及相邻干旱及半干旱地区,一年四季中能见度和风速均呈负相关关系,尤其春季最为明显,这表明这些地区能见度的恶化主要取决于大风驱动的沙尘气溶胶排放及传输。在界线以东地区,能见度和风速呈正相关,并且其正相关以秋冬季最强;夏季,盛行的西南季风使能见度与风速关系的“东正西负”分界线北移且其正负相关均为最弱,说明夏季影响能见度的因素相对其他季节更为复杂;东部地区能见度的变化对风速变化响应较小;在四川盆地、贵州至广西和巴丹吉林沙漠地区能见度对风速响应更为敏感,在这些地区风速在对能见度影响中起到重要作用;大城市的能见度对风速响应的敏感程度略微高于中小城市及乡村,说明城市化影响存在但效果有限;近海岸地区因受海陆风影响,响应的敏感度较内陆小且季节变化不明显。     

柴达木盆地风沙地貌区风况特征

利用自动气象观测仪所记录的1年风速数据,计算并分析了柴达木盆地风速、风向及输沙势等风况特征的时空变化。结果表明:该区风速最大值出现在春季,最小值出现在冬季,季节变化明显,且在空间上表现为自西北向东南递增的趋势;起沙风风向以NW、WNW为主,主风向和次风向的组合在空间分布上存在明显不同,风况与沙丘类型比较吻合;常年以稳定的西北气流为主,东南气流所占比重小,仅出现在夏季;柴达木盆地整体属于中风能环境,一年中风沙活动最强烈的季节为春季,风沙活动强度由西北向东南逐渐增强。     

北京市可吸入颗粒物的空间分布特征及与气象因子的CCA分析

利用93个不同下垫面上的空气监测网点数据、地统计分析工具和克里格(Kriging)方法,模拟北京市城区2008年夏季PM1.O、PM3.O、PM5.O以及气象因子的空间分布.分析北京市城区大气可吸入颗粒物的污染分布特征,同时采用同期气象资料进行典型相关分析(CCA),比较各气象因子对颗粒物浓度的影响大小.结果发现:实验半变异函数符合具有块金值的球状模型;北京城区空气可吸入颗粒物的污染范围主要集中在西南部,西北次之,城区中心污染程度相对较轻;3种不同粒径的可吸入颗粒物与各影响因子的空间相关性存在差异;气象因子方面,相对湿度为城区可吸入颗粒物浓度的主要影响因子,其次为地表温度,影响最弱的为风速.     

青藏高原及其周边区域沙尘天气的时空分布特征

基于站点观测的沙尘暴数据和卫星遥感（FY-3A）的沙尘数据，分析了青藏高原及塔里木盆地-河西走廊沙尘天气的时空分布特征。结果表明：在空间分布上，沙尘天气发生的次数和强度自塔里木盆地-河西走廊往青藏高原的东南方向递减。季节变化上，沙尘暴在青藏高原主要发生在冬、春季，而在塔里木盆地-河西走廊主要发生在春、夏季，这主要是由于地表大风中心在3月北移、10月南移； FY-3A反演的沙尘天气在两个区域均主要发生在冬、春季，发生强度与观测结果在季节变化上也存在差异。在1980—2007年，青藏高原的沙尘暴发生次数和强度上均呈减弱趋势，塔里木盆地-河西走廊的沙尘暴发生次数减弱而强度增强。     

基于台站和MOD16数据的山东省蒸散及潜在蒸散时空变化

蒸散发的时空格局分析对理解气候变化与水资源之间的相互影响具有重要的作用。本文基于Penman-Monteith公式,利用MODIS全球蒸散发产品(MOD16)及气象站点的蒸发皿观测数据,先对数据精度进行评价,再从空间和时间两个尺度上对数据进行统计分析,系统阐释了2000-2014年山东省地表蒸散(ET)及潜在蒸散(PET)的时空分布特征及其与气象因子的相关性。主要结论为：①山东省不同区域蒸散分布差异明显,地表植被对ET的月际变化趋势有重要影响;②山东省ET及PET年际波动不大,全省ET均值为1529 mm,PET均值为2178 mm,年均ET与PET相对较大的差值说明该省整体相对缺水。③ET及PET的时空变化与诸多气象因子相关,其中与降水及温度的关系最为密切。     

基于高分辨率模式的京津冀地区无人机航路风向风速模拟分析

随着中国低空空域的陆续开放,依靠现有的低空飞行气象保障技术为低空安全飞行提供服务略有不足,对飞行影响最大的风进行预报也有一定的困难。论文基于WRF(Weather Research and Forecasting Model)中尺度数值模式,对2015—2019年京津冀地区的风速风向进行模拟,并将模拟结果与气象站观测数据进行对比分析,可为该地区无人机低空航路飞行安全提供保障。结果表明:WRF模式能够较好地模拟风速的季节变化趋势,平原地区的模拟效果优于山区,山区模拟的风速偏大,但误差在可接受的范围内(RMSE<1.5 m·s^-1)。平均风速、最大风速最小值均出现在夏末,平均风速最大值出现在春季(山区4.43 m·s^-1、平原4.13 m·s^-1);最大风速在冬、春、夏初呈波动递增,夏季中旬开始减少,夏末秋初降至最小。京津冀地区风速呈西北向东南递减,泊头站(-0.02 m·s^-1·(5 a)^-1)和天津站(-0.02 m·s^-1·(5 a)^-1)平均风速呈下降趋势,其余站点风速呈上升趋势,唐山站上升率最大(0.08 m·s^-1·(5 a)^-1);在风速季节空间分布中,平均风速以上升趋势为主,站点所占比例为春季45.45%、夏季90.91%、秋季63.63%、冬季81.81%。平原地区盛行风呈东北—西南向;山区站点怀来站风向以WNW(18.70%)和W(15.01%)为主,蔚县站风向以N(16.79%)和NNW(12.03%)为主,相较于平原地区,山地地区风速8.0 m·s^-1的大风数量显著上升。1000 m高度的平原地区大风出现频率显著增加,增长速度高于山地地区,不利于无人机飞行,风速17.0 m·s^-1以上出现的概率明显高于山地地区。     

风速分辨率对土壤风蚀模数计算结果的影响

风是土壤风蚀的驱动力,风力直接影响土壤风蚀的强度。风速是土壤风蚀预报模型的主要输入参数,高时间分辨率和高空间分辨率的风速数据能提高模型模拟效果。为对比风速处理方法及风速数据时空分辨率对模型模拟结果的影响,基于修正风蚀模型（RWEQ）评估该模型对于各输入参数的敏感性,分别选取中国北方农牧交错带内130个气象站（基准气候站和基本气象站）中不同类型及不同数量的气象站数据,利用线性插值法和风蚀预报系统（WEPS）的WINDGEN风速生成法将1日4次风速数据和1日2类风速数据生成24 h风速数据输入模型,结合1日4次风速数据直接输入模型构建了不同气象站数量及不同风速数据类型的6种模拟情景,计算了研究区在不同模拟情景下的潜在风蚀模数。结果表明：RWEQ模型估算的区域潜在风蚀模数会随气象站点的数量和风速时间分辨率的提升而增加;风速数据的线性插值方法在RWEQ模型中应用效果不理想,与WEPS模型的WINDGEN风速生成方法相比,线性插值法使地面2 m处大于临界起沙风速（5 m·s^-1）的风速频率降低,过低估计潜在风蚀模数和区域土壤风蚀状况。     

塔克拉玛干沙漠腹地边界层风场特征

利用CFL-03边界层风廓线雷达在塔中开展了边界层风场探测研究,根据2010年4月1日至2010年11月30日连续的边界层风场探测资料,分析了塔克拉玛干沙漠腹地大气边界层风场时空分布特征,得到了4月至11月各月的高空风廓线。结果表明,塔中春秋季风场结构类似,中高层多为西风,风速较大,低层多为东风,风速较小,整层风速与高度成正比;夏季高层风速变小,低层风速增大,东风层增厚,夏季塔中地区上空100～200 m高度层存在明显风速切变带。     

SPATIAL COHERENCE AND DECAY OF WIND SPEED AND POWER IN THE NORTH-CENTRAL UNITED STATES

Hourly wind data from a network of climate stations in the north-central United States (drawn from the states of Illinois, lowa, Kansas, Minnesota, Missouri, Nebraska, North Dakota, South Dakota, and Wisconsin) are analyzed to evaluate the efficacy of spatial analyses of near-surface wind speed and power. Spatial autocorrelation functions (acfs) were calculated at a number of timescales: annual, monthly, daily, and hourly. Annual wind speeds have virtually no coherent distance-decay relationship; monthly data produce a more consistent relationship, but still exhibit a large amount of scatter. Both daily and hourly data have classical decay with increasing distance between stations and there appears to be an optimal level of temporal aggregation, near the daily timescale, for spatial analysis of wind. In general, however, spatial acfs overestimate the spatial coherence of both wind speed and power. Temporal nonstationarities in wind data (i.e., diurnal and annual cycles) bias spatial autocorrelation functions and need to be removed before using spatial acfs to estimate characteristics of wind fields. Because mean absolute differences (MAD) of interstation wind speed and power are less affected by temporal nonstationarities, they produce more-robust representations of the spatial variability of wind speed and power. As a result, spatial MADs are recommended over spatial acfs for analyzing spatial coherence and decay of any spatial variable that contains nonstationarities. Methods for improving the spatial analysis of wind are discussed. [Key words: wind energy, spatial autocorrelation, spatial analysis, nonstationarity, north-central United States.]     

北部湾沿海基本风压和阵风风压分析

利用北部湾沿海7个气象站建站至2008年最大风速资料,采用指数律风速廓线公式和"时次换算"方法订正最大风速,得到长年代10m高处10min平均年最大风速序列;采用极值I型分布估算北部湾沿海各地50年一遇最大风速,通过伯努利方程计算基本风压。结果表明:北部湾沿海的基本风压以涠洲岛最大,达1.13kN/m2;其次是东兴、北海,分别为0.59和0.58kN/m2;第三位是防城港和合浦,分别为0.49和0.47kN/m2;最小是防城和钦州,分别为0.39和0.33kN/m2,表明越靠近海的地方基本风压越大。利用建站至2008年的极大风速资料对北部湾沿海的阵风风压进行分析,发现阵风风压分布特点与基本风压相同,而且阵风风压比基本风压大,海岸区域的阵风风压约为基本风压的2倍,涠洲岛则是1.54倍。     

1957-2014年库布齐沙漠地面风场特征

风对沙漠化过程具有重要影响,起沙风是塑造沙漠地貌格局的主要动力。根据1957-2014年库布齐沙漠周边4个基准气象站的地面风资料,从风速、风向和输沙势等方面分析库布齐沙漠的地面风场特征。结果显示：（1）库布齐沙漠的起沙风频率与平均风速有很高的相关性;（2）年平均风速为2.7 m·s^-1,全年盛行风向为WNW-NW,为中等变率锐双峰风况,合成输沙风向约为310°。4月风速最大,为中等变率环境;8月风速较小,为高变率环境;1月风速最小,为低变率环境。3-6月风速最大,风向集中度一般;11月至翌年2月风速较大,风向集中度高;7-10月风速最小,风向集中度差;（3）20世纪80年代中后期和2007年前后风速、起沙风频率和输沙势发生了较大变化,尤其是2007年前后由减小向增大发展;（4）大气环流和地表粗糙度的改变是库布齐沙漠地面风场变化的重要原因。     

东南极大陆边缘地区夏季近地面层风场特征分析

本文介绍了“2007-2008国际极地年”期间在南极东部大陆边缘伊丽莎白公主地区进行的风场结构观测实验。自动气象站(Automatic Weather Station,AWS)观测数据的统计分析结果表明,夏季该地区冰盖上的近表面风场主要是由下降风控制,而沿海地区的风场则由于海陆热力学性质的差异呈现出冰盖下降风与局地海陆风交互作用的特点。个例研究表明在冰盖下降风占优时段内,伊丽莎白公主地区的近表面风场具有相当规律的日变化特征,太阳人射辐射规律的日变化是这一现象出现的根本原因。多普勒声雷达对风场垂直结构的观测表明,150 m以下的各高度水平风矢量的变化特征与近地面层风场近似一致,冰盖下降风和海陆风旺盛阶段,偏东风和偏西风的高度可达650 m之高。