福建省台湾青枣寒害综合气候指标与等级划分

通过专家走访和寒害灾情调查,建立福建省台湾青枣寒害受害症状分级标准。基于果园定位观测、地理移置试验和冬季寒害灾情调查得到的2004—2016年32个寒害实例,采用主成分分析和K-means聚类分析方法,研究了福建省台湾青枣寒害综合气候指标及其等级划分。结果表明:台湾青枣寒害临界气温为5.0℃,其致灾因子包括过程极端最低气温（X₁）、小于等于5.0℃低温持续日数（X₂）、小于等于5.0℃过程有害积寒（X₃）、小于等于5.0℃过程降温幅度（X₄）,对各因子归一化处理,构建台湾青枣寒害综合气候指标（I_h）,寒害等级包括:轻度,0.02≤I_h < 0.72;中度,0.72≤I_h < 1.76;重度,1.76≤I_h < 2.72;严重,I_h≥2.72。通过典型年对比印证,建立的福建省台湾青枣寒害综合气候等级指标与实际发生的寒害情况吻合较好,研究结果可供台湾青枣的寒害评估、引种、扩种参考。     

重庆市地形对雷电灾害主要致灾因子影响分析

利用2007—2016年重庆市闪电监测资料及该区域数字高程模型,使用GIS空间分析、数理统计等方法,研究了雷电灾害两种主要致灾因子(闪电密度、强度)与3类地形因素(海拔高度、坡度、坡向)之间的关系。结果表明海拔高度、坡向对地闪密度具有影响,坡度与地闪密度呈负相关关系;不同坡向分类之间的地闪强度分布具有明显差异,海拔高度、坡度与地闪强度不相关。     

山区作物气候生产潜力估算中参数的计算和修正问题

基于皖西大别山岳西县常年（1957～1993年）和临时测站资料以及有关的研究成果，讨论了山区作物气候生产潜力估算中有参数的计算和修正问题。给出了地形因子（海拔高度、坡向、坡度）订正后的光温水参数资料，研究了适用于大别山区不同高度上水平地表面的作物气候生产潜力计算方法，并计算了不同高度、不同坡向、不同坡度的作物气候生产潜力。     

贵州高原复杂地形下月平均日最低气温分布式模拟研究

在前人研究的基础上,对以前计算平均日最低气温的模型进行了一些改进,考虑了坡度、坡向和地形相互遮蔽作用对复杂地形下太阳总辐射的影响,基于数字高程模型(DEM)数据,研制了复杂地形下海拔高度、太阳总辐射、日照百分率为参数的月平均日最低气温的分布式模型。应用100 m×100m分辨率的DEM数据、1960—2000年贵州省及周边102个气象站常规气象要素观测资料以及NOAA-AVHRR观测资料、10个气象站的太阳辐射量资料,计算了贵州高原复杂地形下各月及年平均日最低气温空间分布。结果表明:(1)局地地形因子对贵州地区月平均日最低气温的影响较大,月平均日最低气温纬向分布不明显。贵州高原复杂地形下年平均日最低气温大部分地区介于7.5～12.4℃之间,1月平均日最低气温大部分介于-0.6～4.1℃之间,7月平均日最低气温大部分介于15.6～21.3℃之间。(2)月平均日最低气温随海拔高度的增加而降低。南坡随坡度的增大而升高;北坡随坡度的增大而降低。在坡向影响上,1～5月、10～12月偏北坡月平均日最低气温偏低,偏南坡月平均日最低气温偏高;7～8月因太阳高度较高,因此出现相反的情况,北坡高于南坡。     

基于平均滤波算法的北疆春季日最低气温格点预报产品订正分析

本文选用中国气象局下发的0.05°×0.05°的国家级格点预报指导产品和中国气象局陆面数据同化系统（CLDAS）逐时实况数据资料，使用三种平均滤波方法分别订正北疆地区08时、20时起报的240h内逐24h 最低气温的格点预报指导产品，并分别对比检验订正前后共8种产品的预报效果。检验结果表明: 订正后的预报产品相比原始格点预报指导产品的均方根误差均明显降低，气温预报准确率及稳定性均显著提高。三种订正算法均随着海拔高度越高订正效果越好，且随着预报时效延长订正效果减弱。三种算法中集成订正效果略优。     

基于格点的中国东北中北部2 m温度数值预报检验及偏差订正

基于中国气象局陆面数据同化系统(CLDAS-V2. 0)实时产品数据集中2 m气温数据对ECMWF高分辨率数值模式2 m气温预报产品在中国东北中北部的预报能力进行初步检验并利用递减平均法对系统性偏差进行订正。结果表明,气温平均预报准确率与海拔高度呈显著负相关,山区预报准确率偏低,系统性偏差较大。气温预报偏差还表现为明显的日变化特征,在夜间表现为预报较实况显著系统性偏高,白天系统性偏差不明显。冬季夜间气温,特别是最低气温系统性偏高的特征变得更加明显。递减平均法对系统性偏差的订正效果好,订正后,东北中北部地区冬季夜间气温及最低气温预报能力有大幅度提高。另外,递减平均法对东北中北部山区3、4及9月以外其他月份夜间气温及最低气温,对冬季白天气温及最高气温有显著的订正能力。     

基于离海距和GIS技术的福建低温精细监测

利用福建省1:250000的DEM资料和67个气象站气温观测数据,在建立最低气温与经纬度、海拔高度相关推算方程的基础上, 融合离海距因子, 对2008—2010年冬季3个冷空气过程的最低气温 (数值及分布状态) 进行精细模拟,同时总结出利用逐步回归及综合残差平方和选取适宜离海距的方法。结果表明:融合离海距因子后,对冷空气过程最低气温的模拟效果更好。随着过程平均降温幅度的增大,离海距对过程最低气温模拟值的贡献率有减小趋势。不同冷空气过程的离海距大小存在差异,总体上以50 km为标准,再进一步得出适宜离海距。离海距以外区域最低气温模拟适用经度、纬度、海拔高度3个因子确定的地理气候方程进行,以内区域则适用在上述最低气温模拟方法的基础上融合离海距因子进行,以达到提高低温监测模拟精度和体现海洋对陆地温度调节能力的目的。经检验,模拟结果与实际情况基本相符。     

带有周期分量的多元逐步回归在橡胶寒害趋势分析中的应用

本文采用带有周期分量的多元逐步回归方法建立了海口、白沙等五个站的极端最低气温预报模式,用其来分析橡胶寒害趋势。此方法既考虑了预报因子对预报量的影响,又考虑了预报量本身的周期变化及预报因子的相关阶段性。模式的拟合及预报效果都比较好。      

基于多模式的新疆最高(低)气温预报误差订正及集成方法研究

干旱区由于气温日较差大,气温预报难度偏大,尤其是最高、最低气温预报。利用2013—2015年ECMWF、T639、DOGRAFS、GRAPES 4种模式24 h内气温预报产品,采用递减平均订正法以及集合平均和加权集合平均法,设计2种订正集成方案,即方案1是对多模式气温预报先集成后订正,方案2是先订正后集成,对新疆地区日最高气温和最低气温预报的误差订正及集成效果进行对比检验。结果表明:(1)4种模式对新疆气温预报的准确率表现为ECMWF模式整体最好,DOGRAFS模式最差,且最低气温的预报准确率提高程度高于最高气温;(2)对于新疆不同区域,最高(低)气温预报准确率北疆高于南疆,西部高于东部,平原高于山区,且冬季的订正能力大于其他季节;(3)加权集合平均法优于集合平均法,先订正后集合方案优于先集合后订正方案;(4)方案2对2015年7月13—30日和2014年4月22—24日两次极端高、低温天气过程的最高(低)气温订正效果明显。     

基于小波分析的西北区智能网格气温客观预报方法的检验评估

基于中国气象局(China Meterological Administration,CMA)高分辨率数值预报产品、欧洲中期数值预报中心(the European Center for Medium-range Weather Forecast,ECMWF)精细化数值预报产品和国家级地面观测站数据,采用小波分析方法及滑动训练、最优融合等技术对模式误差序列进行时频处理,实现了对模式系统误差和局地误差的订正,发展了西北区智能网格气温客观预报方法(northwest intelligent grid temperature objective prediction method,NWTM)。以2017年3月—2018年2月数据作为训练样本,对2018年3月—2019年1月西北区239个国家基本站进行检验。结果表明:1)NWTM对CMA和ECMWF两种模式产品的气温预报能力有显著的提升;随着预报时效增长,两种模式订正产品的误差增大。2)NWTM对ECMWF西北区最高气温的订正效果要明显优于CMA,但就最低气温而言,NWTM对CMA的订正效果更为显著。其中,就24 h最高气温而言,ECMWF在宁夏的订正效果最好,CMA在青海的订正效果最好;而对于24 h最低气温的预报,CMA在西北4省的订正效果相差不大,ECMWF在陕西的订正效果最好。3)空间误差检验表明:针对最高气温的预报,ECMWF订正产品的订正能力明显优于CMA,特别是在甘肃河西走廊和中东部、陕西北部和南部、宁夏中南部及青海大部。就最低气温的预报而言,ECMWF和CMA对甘肃河东和陕西南部的订正能力较好;ECMWF订正产品在宁夏中南部及青海南部的订正能力高于CMA,而CMA订正产品在陕西中部的订正能力更优。     

辽宁乡镇天气预报中风和相对湿度及云量的空间插值方法

针对开展乡镇天气预报时对高精度逐日气象要素输入值的需要,以辽宁地区为例, 在乡镇预报前期研究成果的基础上,选用距离权重反比法作为基本方法,综合考虑海拔高度,建立风向、风速、相对湿度和云量历史资料库。结果表明：风速、相对湿度可由经度和纬度求算权重,然后采用海拔高度订正插值误差最小;风向和云量可由经度、纬度和海拔高度求算空间距离确定权重插值误差最小。     

观测数据中气象站位置信息检验及应对策略研究

自动气象站位置信息是准确应用观测数据的前提,但受多种因素影响部分测站位置信息不准确客观存在。依据气象站位置信息的特点,设计了一套适用于观测数据中气象站位置信息检验评估的方法和流程,对2018年1月全国62 162个气象站逐小时观测数据中经纬度和海拔高度进行了检验。结果表明:(1)位置信息出现疑误的站点均为区域站;(2)位置信息的站点疑误率为4. 8%,且海拔高度出现疑误的概率大于经纬度,海拔高度和经纬度的站点疑误率分别为4. 2%和1. 3%;(3)随时间变化异常是位置信息疑误的主要表现形式,经纬度和海拔高度时间一致性检查的方法检出率分别为94. 9%和74. 5%。最后,依托MDOS建立了自动气象站位置信息综合监视流程,降低了位置信息疑误对后端应用的影响。     

广西冬季严重冻害的前期强信号及预测概念模型

利用500hPa高度场、北太平洋海温场、青藏高原积雪以及表征大气活动特征的物理量等资料,从多方面较为系统地研究广西冬季严重冻害的前期强信号,最后形成预测概念模型,为广西冬季严重冻害的预测提供多方面的信息。     

云南一次极端强降水过程成因和地形影响分析

基于多种站点观测资料和ERA5再分析资料,对2020年8月15~19日云南一次影响全省的强降水过程的持续性和预报偏差原因进行探究。结果表明:青藏高压的持续东移,是此次降水过程得以维持的关键因素。500hPa影响降水的关键天气系统是由滇缅高压和西太平洋副热带高压形成的两高辐合系统,其演变为北槽南涡,最终发展为青藏高压和西太平洋副热带高压形成的两高辐合系统。此过程中,中高纬度中高层冷平流促使短波槽发展,中层入侵云南的冷空气加强了其上空的层结不稳定性,低层冷空气则增强了对暖湿空气的抬升。在有利天气形势下,云南西南部哀牢山对该地区降水有明显的增幅作用,尤其是迎风坡,海拔高度和降水的正相关性较好,但地形对降水的增幅作用并不一直随海拔高度的增加而增大。ECMWF数值模式没有预报出影响云南降水的两高辐合系统的西移,导致云南中部至西南部降水量预报明显偏小。      

利用高程数据修正NOAA AVHRR轨道定位信息

在没有考虑高程数据的预处理方法得到的NOAA AVHRR资料中, 每条扫描线数据中的51点经纬度定位信息常常有误差, 尤其是在海拔较高、距卫星星下点较远的定位点, 其定位信息与实际差别很大。针对这种情况, 该文描述了一种引入高程数据并结合51点定位信息对2048个扫描点定位进行快速、简易的订正方法, 可有效地修正AVHRR资料预处理未考虑高程信息引起的经纬度定位偏差, 以便于对分辨率和定位精度要求不高的用户更好地使用AVHRR数据。     

Wind Speed and Altitude Dependent AMDAR Observational Error and Its Impacts on Data Assimilation and Forecasting

Aircraft Meteorological Data Relay (AMDAR) observations have been widely used in numerical weather prediction (NWP) because of its high spatiotemporal resolution. The observational error of AMDAR is influenced by aircraft flight altitude and atmospheric condition. In this study, the wind speed and altitude dependent observational error of AMDAR is estimated. The statistical results show that the temperature and the observational error in wind speeds slightly decrease as altitude increases, and the observational error in wind speed increases as wind speed increases. Pseudo single AMDAR observation assimilation tests demonstrate that the wind speed and altitude dependent observational error can provide more reasonable analysis increment. Furthermore, to assess the performance of wind speed and altitude dependent observational error on data assimilation and forecasting, two-month 3-hourly cycling data assimilation and forecast experiments based on the Weather Research and Forecasting Model (WRF) and its Data Assimilation system (WRFDA) are performed for the period during 1 September-31 October, 2017. The results of the two-month 3-hourly cycling experiments indicate that new observational error improves analysis and forecast of wind field and geo-potential height, and has slight improvements on temperature. The Fractions Skill Score (FSS) of the 6-h accumulated precipitation shows that new wind speed and altitude dependent observational error leads to better precipitation forecast skill than the default observational error in the WRFDA does.     

新疆区域气候要素小网格推算方法探讨

针对某一个气候要素，将我区100个气象观测站分为若干个气候区，分别对每一个气候区的气候要素和高度、经度、纬度、坡度、坡向5项地理信息要素进行分析，发现其相关关系，建立非线性回归方程，然后在新疆地图上确定一个与行政区划无关的范围，认为该范围内所有网格点上的气候要素与地理信息要素也具有同样的对应关系，进行小网格气候要素推算。     

引入低纬高原复杂地形因子的气象要素精细化估算模型

低纬高原地区的气象要素变化除了受大气环流因子的影响外,高程、坡度、坡向等地理因子的作用不可忽视.以云南省为例,应用云南省125个气象站的降水、温度、露点温度等气象资料,与各站点的经度、纬度、高程、坡向、坡度等地理因子建立关系模型,运用多元回归方法,求得回归系数,代入随机抽取的检验站点的地理因子回归方程式中,得出拟合量,...