川藏地区雷暴大风活动特征和环境因子对比

利用2010—2017年中国气象局重要天气报、地面观测和探空资料以及欧洲中期天气预报中心ERA-Interim再分析资料,对川藏地区雷暴大风的活动特征、环境因子和环流形势进行统计分析,并对其中高原（海拔高度不低于1 km）和盆地（海拔高度低于1 km）区域雷暴大风活动进行对比。结果表明:川藏高原区域雷暴大风频次呈5—6月和9月双峰型分布,主要发生在午后;盆地区域主要发生在夏季,午后和夜间均较活跃。高原站雷暴大风年平均频次约为2次/站,在雷暴和大风中分别约占4.5%和8%。盆地站年平均频次仅为0.4次/站,雷暴中仅占1.5%,但在大风中约占60%。高原站雷暴大风的中低层环境温度递减率较大,一般呈上湿下干的逆湿垂直结构;而盆地站雷暴大风通常具有上干下湿的垂直结构。分别对5—6月和9月高原站雷暴大风两个峰值时段的环流形势进行合成分析,发现5—6月受高空西风槽影响,中层有弱冷平流侵入,高层位于高空急流入口区右侧,环境垂直风切变较大;而9月受副热带高压边缘影响,中高层较干,低层暖湿气流明显。这些均有利于雷暴大风发生。     

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。     

川藏高原一次混合型强对流天气的观测特征

利用中国气象局地面自动气象站、探空、天气雷达等观测资料和ERA-Interim再分析资料,分析2016年9月8日川藏高原一次强对流天气过程。结果表明:该过程多站出现8级雷暴大风、10 mm以上小时强降水且伴有最大直径为18 mm的冰雹,是川藏高原一次混合型强对流过程。对流系统发生在500 hPa弱冷平流和低层切变线影响下,中低层深厚湿层、环境中等强度对流有效位能和垂直风切变为超级单体的形成和维持提供有利条件。初始北侧多单体和南侧弱对流在地面辐合线上生成,向东南移入适宜环境后,北侧多单体发展成线状对流系统,与南侧单体合并且促使其迅速发展成超级单体。成熟超级单体低层具有清晰的前侧入流缺口、钩状回波和中气旋特征。强回波区随高度前倾,呈显著的上冲云顶突起、回波悬垂和有界弱回波区。风暴内中层径向辐合、上升气流减弱和反射率因子核心快速下降预示下击暴流的产生。中层干空气的夹卷和水凝物快速下落的拖曳作用加强下沉气流,结合峡谷地形的狭管效应,引起地面大风。     

拉萨-林芝铁路沿线主要气象灾害风险研究

基于1980~2010年拉萨-林芝铁路沿线17个地面站的气象资料、2019年西藏统计年鉴和西藏自治区地理信息数据资料,运用自然灾害风险综合指数法、层次分析法以及GIS空间处理技术,分析了孕灾环境脆弱性、灾害因子危害性和承灾体脆弱性,建立了拉萨-林芝铁路沿线主要气象灾害的风险研究模型,完成了拉萨-林芝铁路沿线主要气象灾害风险等级区划。结果表明:拉萨-林芝铁路沿线闪电高发季节是夏季和早秋,占91.23%;暴雨高发季节是盛夏和秋季,占93.60%;暴雪主要发生在冬季,占87.06%;大风主要发生在春季,占74.59%。拉萨-林芝铁路沿线暴雪灾害高风险区主要分布在林芝东南部和米林以东,大风灾害高风险区主要分布在加查和朗县附近,闪电和暴雨灾害高风险区主要分布在林芝市和山南市附近。      

2009年7月青藏高原的天气观测资料及其与T639资料的对比分析

本文将2009年7月高原考察获得的一些观测资料与T639资料进行对比分析,得到以下结论:通过比较拉萨、那曲、定日三地探空观测和T639资料给出的风场、湿度场和温度场廓线发现,两者给出的风场廓线形态比较一致,风速大小略有差异;整层相对湿度的差异都很大,尤其是0000UTC时刻相对湿度廓线的形态和值都与探空观测有着显著差异,几乎没有体现出逆湿的特性;温度场的差异主要体现在边界层大气中。地面自动站资料与T639地表资料的比较结果是,T639资料给出的高原腹地大部分区域温度和比湿都比观测值偏低,而风速的分布形态存在显著差异。地表通量的日变化特征显示,由于下垫面状况的差异,拉萨与林芝和青海湖地区相比,感热通量和动量通量大些,潜热通量小些。      

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。     

青藏高原近地层通量特征的合成分析

利用中日亚洲季风机制合作研究计划 ,设置在青藏高原东部地区的拉萨、日喀则、那曲和林芝 4地 1993年 7月～ 1999年 3月近 7a的自动气象站 (AWS)近地层梯度观测资料 ,确定出分季节的高原地表粗糙度和逐日的地面总体输送系数 ,以此为基础用总体输送公式对地面动量、感热和潜热通量进行了计算 ,并用合成方法分析了 1993～1999年高原近地层通量夏季、冬季的日变化和月变化特征     

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.     

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...     

1983年夏季青藏高原地区的地面和大气加热场

本文利用1982年8月—1983年7月在青藏高原所取得的太阳辐射观测资料,计算和分析了高原主体78个站夏季地面和大气的加热场。结果表明:1983年夏季,高原地区地面加热场为较强的热源,高原主体的最大加热中心在东南部,林芝和甘孜各有一个地面热源中心;地面加热场强度最大值在6月和7月出现。4—9月高原主体为大气热源,最大热源中心位于高原东部和中部,最大热源强度在7月出现。在大气总加热中,高原东部以降水潜热为主,高原中部、西部和南部则以地面有效辐射为主。     

Summer Extreme Precipitation in the Key Region of the Sichuan-Tibet Railway

The Sichuan-Tibet Railway, mainly located in the southeastern Qinghai-Tibet Plateau, is affected by summertime extreme precipitation(SEP). Using daily rain-gauge observations and ERA5 reanalysis data for the summers of 1979–2020,the spatiotemporal distribution characteristics of SEP in the key region of the Sichuan-Tibet Railway(28°–33°N, 90°–105°E, hereafter KR) are revealed, and the mechanism for SEP amount(SEPA) variation in the KR is investigated. The results show that SEPA in the KR contrib...     

青藏高原臭氧的ENSO

通过对臭氧卫星观测资料及大气环流资料的分析，研究了青藏高原上空臭氧年际变化中的 ＥＮＳＯ信号，并与同纬度无山区及赤道地区进行比较。研究指出：在 Ｅ１ Ｎｉｎｏ年（ＳＯＩ指数为负）青藏高原臭氧总量增加，在 Ｌａ Ｎｉｎａ年（ＳＯＩ指数为正）青藏高原臭氧总量减小。本文同时讨论了与ＥＮＳＯ事件有关的大气环流物质输送。     

QBO Signal in total ozone over Tibet

1. IntroductionOzone is one of the trace gases in the atmosphere distributed in 10--50 km altitude withthe maximum in 20--28 km. Ozone is significant in the following three aspects impacting theclimate and environment: 1) Ozone absorbs harmful solar ultra--violet radiation for protecting the ecological system on the Earth; 2) ozone heats the stratosphere and forces the circulation systems in this layer; 3) ozone variation in the stratosphere can change the incomingradiation at the surface leve…     

基于气象卫星的青藏高原低涡识别

利用长时间序列气象卫星及多源数据,研究青藏高原低涡综合识别方法,完成低涡数据集并与青藏高原低涡年鉴中低涡位置、路径和分布进行对比分析。研究表明:卫星识别多年平均低涡分布存在两个高值区,分别位于西藏的中北部和青海西南部及青藏高原西部,在有探空站的青藏高原东部（90°E以东）,卫星识别低涡高值区和年鉴数据吻合,冬半年,卫星识别低涡活动明显高于年鉴,主要为青藏高原西部低涡活动引起,逐年及2008年低涡路径对比也显示,有探空站区域卫星识别低涡和年鉴具有较好的一致性,表明卫星识别低涡在青藏高原东部地区的可信性;2015年青藏高原中西部新增3个探空站,年鉴中90°E以西低涡约占全年低涡总数量的22%,该区域卫星识别低涡和年鉴一致性较高,表明卫星识别低涡在高原中西部的可信性。因此,卫星识别低涡与年鉴低涡在有探空站区域有较好的一致性,可对年鉴中青藏高原东部低涡源地进行追踪,又可识别青藏高原中西部尤其是活跃于冬半年的低涡,是青藏高原年鉴低涡数据的有效补充。     

西藏地区植被覆盖特征与气象因子的相关分析

利用NOAA-AVHRR数据,以归一化植被指数(NDVI)作为植被覆盖特征的指标,研究1982—2000年西藏地区地表植被覆盖的空间分布及时间序列变化,讨论了各季节植被活动的状况。并通过计算不同时段降水量与年最大NDVI、典型区域NDVI与降水、平均温度之间的相关系数,分析了不同植被类型下气象要素与植被覆盖的关系。     

青藏高原臭氧的ENSO

通过对臭氧卫星观测资料及大气环流资料的分析,研究了青藏高原上空臭氧年际变化中的ENSO信号,并与同纬度无山区及赤道地区进行比较.研究指出:在ElNino年(南方涛动指数为负),青藏高原臭氧总量偏大,在LaNina年(南方涛动指数为正),青藏高原臭氧总量偏小.同时讨论了与ENSO事件有关的大气环流物质输送.     

青藏高原冬小麦田辐射能量收支的初步研究

通过对青藏高原冬小麦田净全辐射各分量的观测资料分析，论述了净全辐射及其各分量的日变化特征；计算得出冬小麦抽穗—乳熟期麦田平均反射率为13.3%，净全辐射占总辐射百分率:白天75%，包括夜间67.4%；指出了净全辐射和总辐射间存在良好的线性关系，给出了由总辐射计算净全辐射的经验公式。     

西藏当雄地基紫外线指数观测研究

基于西藏当雄2009年9月—2011年8月地基紫外线指数 (UVI) 观测,结合TUV辐射传输模式分析, 该文检验太阳天顶角、云、臭氧、积雪和气溶胶对UVI的影响。结果显示,影响地面UVI主要因素是太阳天顶角和云。晴天地面UVI可简单用太阳天顶角拟合函数表征;地面UVI的云调制因子总体上随云量增加呈下降趋势,但间隙性、未遮蔽日面的云可增强太阳散射辐射,使云调制因子值平均增加约3%~6%,个别情形达40%。臭氧低谷使当雄UVI比同纬度平原地区增加约12%;冬季短期、浅层积雪使UVI增加16%或更低,也低于模式模拟值 (23%);气溶胶 (光学厚度为0.02~0.1) 对UVI衰减低于3%。因臭氧低谷导致青藏高原臭氧南北分布的差异,相同太阳天顶角下拉萨 (海拔为3650 m) UVI较瓦里关 (海拔为3810 m) 偏高7%~10%。与卫星产品比较表明:OMI卫星UVI产品在当雄、沱沱河、瓦里关和拉萨较地基测值总体偏高65%以上,而晴天则平均分别偏高8.6%,13%,9%和50%。云、地基与卫星像元地理位置差异应是卫星UVI产品偏高的原因。当雄地基UVI测值大于14时,卫星UVI产品反而低3%应与间隙性云有效增强了地面辐射有关。