北京山区与平原冬季近地面风的精细观测特征

利用2009—2018年冬季北京地区200多个自动气象站逐时10 m风速、风向观测数据,分典型区域（山区、山区与平原过渡区、平原区、城区）研究北京地区冬季近地面风的精细特征,并使用有完整记录的2 a（2017和2018年）冬季延庆高山区不同海拔高度10 m风逐时观测数据,多视角分析高山区不同海拔高度近地面风的特征和成因,以深刻认识北京地区复杂地形条件下冬季近地面风的特征和规律。结果表明:（1）北京地区冬季近地面平均风受西部北部地形、城市下垫面粗糙度和冷空气活动共同影响,平均风速沿地形梯度分布,山区高平原低,平原中又以城区风速最小;盛行西北风和北风,在城区东、西两侧盛行风出现扰流,在山区和过渡区一些地方还存在与局地地形环境明显关联的其他盛行风向。（2）4个典型区域冬季近地面风速日变化均表现为白天风速大于夜间,午间风速最大的“峰强谷平”单峰特征,这一特征的稳定性在城区高、山区低。（3）4个区域冬季弱风（< 1 m/s）频率为31%—42%,城区较高、山区较低;强风（> 10.8 m/s）频次则是山区多、城区少,强风风向主要表现为偏西—偏北,与冷空气活动密切关联;城区、平原区和过渡区偏南风频率均为极小,暗示北京“山区—平原”风模态在冬季是“隐式”的、不易被直接观测到。（4）近地面风的水平尺度代表范围在延庆高山区高海拔处明显大于低海拔处,海拔1500 m附近（平均的边界层顶高度）是延庆高山近地面风速日变化特征的“分水岭”,低于该海拔高度时近地面风速日变化表现为前述“峰强谷平”单峰特征,而高于该海拔高度时近地面风速日变化则呈现相反特征,即夜间大白天小、午间最小的“峰平谷深”特征,这是由边界层湍流活动的日变化及伴随的低层自由大气动量向边界层内下传所致。（5）延庆高山近地面风速大体上随观测高度而增大,高海拔站点日平均风速数倍于低海拔站点。白天—前半夜,海拔约2000 m的站点冬季盛行偏西风,风向变化不大,但风速为2—12 m/s;1000 m左右的低海拔站则风速比较稳定（< 6 m/s）,风向从午间至傍晚相对多变。      

高陵区PM2.5污染特征及其与气象要素的关系研究

利用高陵区2018年1月1日—2020年12月31日 PM25质量浓度监测资料、空气质量指数,分析PM25的污染特征,结合气象观测资料, 通过线性相关分析定量分析不同季节PM25质量浓度与气温、相对湿度、风向风速、降水等气象要素之间相关性。结果表明：（1）近3 a来高陵区污染天气首要污染物为PM25的累计时间远超其他污染物为首要污染物的累计时间。（2）PM25平均质量浓度月变化呈明显的“U”型特征,1月最高,2月、12月次之;季节变化规律为冬春高、夏秋低,冬季最高,夏季最低。（3）PM25质量浓度日变化呈单峰单谷特征, 23时为最大峰值,17时左右为谷值,此变化趋势与气温、风速的日变化呈相反趋势,与相对湿度日变化趋势基本一致。（4）不同季节PM25质量浓度和气象要素的相关性存在差异,PM25质量浓度与风速及降水量在各个季节均呈显著负相关,与气温整体上呈负相关,与相对湿度整体呈正相关。（5）PM25质量浓度高值主导风向为偏西北风,其次是东北风,风向偏东和西南时PM25质量浓度值相对较小。     

泰山酸雨特征及影响因素分析

利用2006—2015年泰山气象站的降水pH、电导率、降水量和风向风速资料,统计分析了泰山酸雨特征和变化趋势,探讨了降水量和风向风速对酸雨的影响。结果表明,泰山降水年均pH变化范围为4.31～4.99,酸雨发生频率达到69.3%;pH随降水量的增加而趋于5.60（中性）;5月至次年1月的月均pH与月平均过程降水量的变化趋势一致;月均电导率与月平均过程降水量的变化趋势相反。泰山降水期间盛行西南风,在南风和东北风条件下,酸雨出现频率最高且酸性最强,这主要是风速风向因素和人为排放源分布共同导致的。近10 a泰山降水酸性程度有所减弱,酸雨频率明显下降,表明近年来酸雨污染情况有所改善,有利于保护泰山生态环境。     

奥运会赛艇场馆逐时风场特征

应用2007年8月北京奥林匹克水上公园12个自动测风仪逐时风场资料、BJ-ANC对流临近预报系统提供的产品和自动气象站资料等,统计分析了8月奥林匹克赛艇场地的逐时风场各级风的出现频率,同时分析了逐时风速特征和风向特点.结果表明:08:00～18:00,0～2 m/s风速出现的最大频率为82%,出现在08:00;风速在3～5 m/s的最大频率为41%,出现在09:00,次之是15:00频率为36%;风速呈现在6～8 m/s的频率迅速降低,最大仅有14%.大于9 m/s的风速出现频率更小,这种风速一般与强对流天气相对应.BJ-ANC系统的强度产品弱窄带同波,能够预报风向的转变:当弱窄带回波经过奥林匹克水上公周时,有风向转变和风速变化,若两条弱窄带回波碰撞时,雷暴加强,这对奥运赛艇比赛有指导意义.     

湛江东海岛二月海陆风环流特征研究

利用2011年2月湛江东海岛风廓线雷达资料,系统分析了湛江东海岛2月平均风场特征及海陆风特征,结果表明:2月湛江东海岛150 m高度处以东偏北出现频率最大,在E、ENE和NE三个方位的风向出现频率之和为66.6%,偏西七个方位的风向出现频率之和仅为1%。以SSW方位为界,偏东风与偏西风的出现频率差异明显。各整点的月平均风速1:00—15:00变化较小,均在1 m/s左右波动;15:00—20:00风速及风速波动都较大,最大值出现在16:00时,为2.1 m/s。2011年2月中只有2日与14日两日符合海陆风日条件,两日共同海风时段为13:00—20:00,持续7 h;陆风时段为2:00—7:00,持续5 h。海风平均风速为2.1 m/s,陆风平均风速为0.8 m/s,海风平均风速明显大于陆风风速。海风与陆风环流垂直高度相差甚小,约1.2 km,风速随高度变化趋势均为先增后减;海风最大风速出现在750 m高度处,陆风出现在500 m高度处,500～750 m高度区间海风环流强度明显强于陆风环流。2 km之上为均匀一致的系统性西风环流。     

2012~2020年成都市不同等级能见度的时空分布特征

利用2012~2020年成都市气象站观测资料和环境空气质量监测数据,研究了该地区能见度时空演变规律以及不同等级能见度下气象要素和污染物浓度的关系。结果表明:（1）成都市近9 a年平均能见度呈上升趋势。四季平均能见度由高到低依次为夏季（12.25 km）、春季（10.82 km）、秋季（9.04 km）和冬季（6.33 km）。成都市能见度日变化呈单峰型分布特征,07时能见度最低,17时能见度最高。（2）能见度空间分布特征为东高西低且北高南低,中部中心城区最低。（3）成都市3 km以下低能见度出现频率为10.92%,3~5 km、5~10 km和10~20 km能见度出现频率分别为15.92%、24.95%和22.51%。（4）能见度上升与对应的PM_2.5和PM₁₀浓度、相对湿度减少以及风速增加有关。当能见度低于1 km时,多为高湿（RH>96%）低温（T<10.6℃）和小风速（<1.0 m/s）和高浓度（PM_2.5>84.8 μg/m3,PM₁₀>129.0 μg/m3）。      

肇庆市不同强度灰霾天气特征及气象因子分析

采用日均法对1980—2015年肇庆灰霾天气作分析,研究了不同强度灰霾天气的变化特征及其与气象因子的关系。结果表明:肇庆灰霾轻微等级出现的比例最大,和总灰霾日数的变化趋势非常一致,呈现上升趋势,近年来重度灰霾天气出现的频次增加。灰霾日数与风速、相对湿度的变化趋势呈反相关关系,受地面风速、逆温层的影响最明显。冬季大气中低层存在逆温层的概率高达93. 6%,风速偏弱,灰霾出现概率大。灰霾期间主导风向为NE,日雨量1 mm,地面平均风速1. 5m/s,比无灰霾出现时小。出现中度及以上灰霾天气时主导风向以偏东风为主,静风频率较高,平均风速低至1 m/s左右,日雨量0. 5 mm。重度灰霾污染天气发生时主要受弱偏东风场控制,低层有逆温,肇庆处于广州、佛山等城市的下风向,广州、佛山等地的污染物输送对肇庆的空气质量有一定的影响。     

兰州新区近地层风场时空特征分析

利用兰州新区2014年1-12月秦川金家庙、西岔段家川、新区东南角、黑石川和平4座70 m风塔和新区城区4个10 m高度自动气象站逐10 min风向风速观测资料,分析了兰州新区盛行风向、风速、污染系数时空分布特征。结果表明:新区周围地形复杂,盛行风向、风速及污染系数等要素随高度、时间、位置均有变化。观测年内,新区测风塔70 m高度年盛行风向为东北风及相邻方向,该方向平均风速最大;新区偏北的两个风塔(秦川金家庙和西岔段家川)西北至偏北方向污染系数较小,新区偏南两个风塔(新区东南角和黑石川和平),偏北及相近方向污染系数较小。测风塔10 m高度各观测点盛行风向、风速和污染系数与70 m均有明显差异,4个风塔的风场特征也显著不同。各观测点各高度均有静风天气出现,70 m高度静风频率4.2%~13.5%,10 m高度静风频率5.6%~11.5%;各塔风向有较明显的季节变化特征,秋、冬季盛行风向接近,春、夏季盛行风向接近;新区风向日变化呈现出山谷风特征,白天盛行风向多为东南风或西南风,夜晚多为东北风和偏东风。     

安徽省不同等级雾和重度霾时空分布特征及地面气象条件比较

雾和霾都是低能见度天气,生成条件相似。利用安徽78个地面站逐时观测资料,基于雾、霾发生物理条件,建立了不同等级雾日和重度霾日的观测诊断方法,重建了不同等级雾和重度霾的时序资料。根据各站强浓雾发生的同步性,将安徽分为5个雾、霾分布特征不同的区域,探讨了各区域不同等级雾及重度霾出现时地面气象条件的异同。结果表明:（1）安徽省强浓雾主要是辐射雾。强浓雾、浓雾和大雾空间分布形势大体一致,淮河以北东、西部和江南都属于强浓雾高发区,但各地强浓雾的时、空分布特征和影响系统不同;重度霾有明显的北多、南少、山区最少的分布特征。（2）强浓雾年变化呈双峰型分布,峰值在1月和4月,日变化为单峰型,峰值在06时;而重度霾年变化为单峰型,峰值在1月,日变化为双峰型。（3）在强浓雾的高发时段（02—08时）,强浓雾时降温幅度最大,比重度霾平均高1℃,风速显著偏低,超过75%的样本风速低于1.5 m/s,且无明显主导风向;而重度霾时,风速比雾时明显要大,个别区域有超过75%的样本风速大于1.5 m/s,且以西北风到东北风为主。说明重度霾能否演变为强浓雾的关键地面气象因子是风速、风向和降温幅度。      

陕西省风的时空分布及ERA5风资料检验评估

利用2017—2019年陕西省99个地面气象观测站资料分析近地面风场的时空分布特征,并对ERA5再分析资料10 m风速产品进行质量评估。结果显示：年平均风速陕北、关中北部及东部、商洛较大,汉江河谷及关中平原西部风速较小;大多数站点春季风速最大,秋季风速最小,4月风速最大,10月风速最小,8月风速存在次高点;白天风速明显大于夜间,最大风速一般出现在14—16时,最小风速多出现在20—21时前后和日出前后;夏季最大风速出现时间较其他季节提早2 h左右,前半夜风速明显大于后半夜。大部分站点有接近相反的两个主导风向,风速随季节有明显变化,陕北主导风向存在明显的季节变化。ERA5再分析资料10 m风速产品和自动气象站观测相比能够反映风场最基本的时空分布特征,风力日较差和标准差较站点观测偏小,连续性、均匀化特征明显;最大风速以及白天风速开始增大的时间较站点观测偏晚1 h左右;ERA5 10 m风速产品在陕北地区偏大,关中、陕南地区偏小,关中地区相对误差和均方根误差小,相关系数高,代表性优于陕北和陕南地区。     

1971—2015年大连地区低风速气象特征分析

利用1971—2015年大连地区7个国家气象站的气象资料, 统计低风速条件下的累积频率、日变化、月变化和持续性等特征,分析低风速频率空间分布和年际变化特征。结果表明: (1)大连地区低风速频率较低,平均约20%,地区间差异显著,近海区域长海站最低,为8%,内陆的普兰店地区较高,达32%。(2)近45年,低风速频率呈增加趋势,大连、长海和普兰店站增加趋势显著,特别是近10年增幅更大。(3)大连站低风速频率具有显著的日变化,主要表现为白天偏低、中午时段最低,夜间高,半夜达到最高。(4)3—7月,大连地区低风速频率低;9月至次年2月较高,最大值出现在9月。(5)低风速持续时间长海站最长,持续10 h以上低风速频率达到27%,持续20 h以上接近9%,大连站低风速持续时长最短,持续4 h以下的占85%。     

赤水市大气负氧离子的时空特征及与气象因子的关系

利用2016年5月—2017年4月赤水市境内复兴驿站、古迹驿站及相邻县市内共6个大气负氧离子自动观测点和气象站的观测资料,分析了赤水市大气负氧离子浓度的时空变化特征及其与气象因子的关系。参照世界卫生组织制定的空气负氧离子等级标准,区划赤水市空气负氧离子的等级。结果表明:(1)赤水市日均大气负氧离子浓度5 056个/m3,高于临近县市的负氧离子浓度,白天略高于夜间,远超过负氧离子含量的一级标准;(2)年均大气负氧离子浓度为5 125个/m3,各季节浓度相差不大;(3)赤水市大气负氧离子浓度空间分布规律为复兴站古迹站,景区大于街道;与邻近县市比较,植被覆盖率大的区域大气负氧离子浓度高于植被覆盖率小的区域;(4)不同天气条件下大气负氧离子与气象因子的相关性不同。在雨日,大气负氧离子与气温、气压、水汽压相关;无雨日,大气负氧离子与日照相关;同时,白天雨相对于大气负氧离子浓度的增加较夜雨更为明显。     

1962-2020年南澳县暴雨的气候特征

基于1962-2020年南澳县气象观测站的逐降水日资料,采用相关分析、线型趋势、多项式拟合、小波分析等方法,分析了南澳县暴雨的气候特征.结果表明:①南澳县暴雨日数与年暴雨降雨量、年降雨量有很好的相关性,年平均暴雨日 数 6.3 d,以0.013 d/年的速率略增加,暴雨日数存在12年的周期变化.②南澳县平均暴雨强度为8...     

深圳市气象灾害分区预警系统研究

介绍了深圳市气象灾害分区预警系统设计思路、技术框架、主要功能和应用效果。该系统将多种探测资料和临近预报产品集成显示,对定量降水预报等产品进行检验评分和择优排序,根据监测实况和外推预报自动形成分区预警提示;按街道行政辖区自由组合分区预警区域,将气象灾害预警精细到街道辖区;该系统与各分发渠道建立自动连接,一次性制作分区预警产品,输入指令,不同发布渠道同时分发。该系统实现了预报预警技术、预警制作平台和预警发布传播平台高度集成,可在3min内完成分区预警信号自动提示、编辑、制作和各传播渠道的自动分发,高效地解决了预警发布的"最后一公里"问题。     

利用风廓线分析影响中山降水的低空急流特征

利用中山市风廓线资料,对2019年4—6月(前汛期)的对低空急流特征以及与降水关系进行分析,结果表明:(1)低空急流(3km以下)的强度与面雨量、单站最大日雨量之间存在正相关性,其中4、6月相关性较好,低空急流风速较大,中山的降雨量相应较大,5月相关性不显著;大雨量级对应的低空急流平均风速值最大,无雨情况对应的平均风速值最小。(2)低空急流中心高度集中在2.0 km以上,占总数的55.0%,低空急流持续时间在4~6h的天数最多,低空急流开始时间在08:00—14:00时段的天数最多。(3)在两次强降水个例分析中,中山风廓线观测产品与降水强度、降水时间有较好的对应关系。水平风存在垂直切变,径向速度和速度谱宽值越大,降水强度越大;速度谱宽和信噪比最大值比强降水提前1h出现,对临近预警预报有一定警示作用。     

1961-2017年京津冀地区寒潮活动特征

基于1961—2017年京津冀地区126个气象观测站逐日最低气温和降水资料,分析该区域寒潮发生频次时空变化特征,在此基础上通过定义的干湿判别指标分析区域性寒潮的干湿特征。结果表明:(1)京津冀地区单站寒潮年平均发生频次空间分布呈西北多东南少,86%的站点寒潮年发生频次呈减少趋势。(2)1961—2017年寒潮累计发生站次呈显著减少趋势(P<0.001),气候倾向率为-5.7站次·a^(-1),且在1983年发生突变。1961—1971年寒潮累计发生站次出现峰值,从1972年开始锐减,2007—2017年寒潮平均发生站次为历史最少。(3)1961—2017年区域性寒潮发生频次年际变化总体呈递减趋势,气候倾向率为-0.282次·(10 a)^(-1),1960年代冬季区域性寒潮发生频次最多,1970年代秋季和春季最多,2000年代冬季和春季为次高峰期,2011—2017年3个季节最少。区域性寒潮发生频次季节分布中以秋季出现最多、其次是冬季、春季最少;10月、11月寒潮最为活跃。(4)京津冀地区区域性寒潮过程干过程发生频次最多,2011—2017年区域性寒潮过程干湿特征趋向于干过程和湿过程两极化分布。     

库尔勒气象站迁站前后气象要素特征及成因分析

利用2016-2018年库尔勒气象站迁站前后基本气象要素的观测资料进行对比分析,结果显示：(1)平均气温、平均最低气温年、月值均是新站低于旧站,年值分别低2.1℃和4.1℃,年平均最高气温持平；春季气温差值变化相对较小,夏、秋、冬季气温差值变化相对偏大。(2)各月相对湿度新站大于旧站,各季相对湿度差值夏季最大,年平均相对湿度新站比旧站高11%。(3)平均气压新站高于旧站,年平均气压差值为3.2pha。各季差值冬季最大,(4)平均风速新站比旧站偏大0.1m/s,春季、夏季风速大于其他季节；最大风速新站比旧站偏大1.3-6.2m/s；主导风向由ENE转为E。(5)年平均气温、最低气温、平均湿度和年平均气压,迁站前后资料有显著差异,年平均最高气温、平均风速无显著差异。(6)测站周围环境、海拔高度、下垫面、地形等因素是造成新旧站气象要素差异的主要原因。     

基于GWR模型的中国中东部降水与海拔高度关系特征分析

利用中国国家级地面气象站逐时降水资料,采用地理加权回归(Geographically Weighted Regression,GWR)模型系统分析了中国中东部暖季降水与海拔高度的关系,并将二者关系作为一种客观标准,评估了ECMWF-IFS模式对2017年暖季降水的预报能力。主要结论如下:(1)总体来看,中国中东部降水频率(强度)随海拔高度升高而增加(减小),二者在不同地区的贡献程度不同导致降水量与海拔高度关系的区域差异显著。(2)通过对比午后短时和夜间长时降水事件与海拔高度关系的差异,发现午后短时降水事件的降水量主要随海拔高度升高而增加,且以降水频率与海拔高度关系的贡献为主。而夜间长时降水事件的降水量与海拔高度关系的区域一致性较差。相较于午后短时降水事件,夜间长时降水事件中有更多站点表现出降水量随海拔高度升高而减小的特征,在大地形周边陡峭地形处的站点所表现出的此种差异较东部孤立地形处更加显著。(3)根据ECMWF-IFS模式的评估结果,模式能够较好地刻画出中国中东部2017年暖季降水气候态的空间分布特征,且与观测具有较大的空间相关系数。但从降水与海拔高度关系来看,观测与模式的空间相关性偏弱。此外,模式能够表现出降水强度(频率)主要随海拔高度升高而减小(增加)的特征,但绝大多数站点在模式中的降水强度(频率)与海拔高度的负(正)回归关系要弱(强)于观测结果。     

NEX-GDDP和CMIP5对青藏高原地区近地面气象场历史和未来模拟的评估与偏差校正

青藏高原是全球变化研究的热点区域,气候模式模拟是研究该区域气候变化的重要数据来源。本文使用基于中国地面台站的插值格点数据集(CN05.1),对国际气候耦合模式第5次比较计划(CMIP5)及其高分辨率统计降尺度数据集(NEX-GDDP)中15个模式1966-2005年间的逐日最高/最低气温、降水和平均风速在青藏高原区域的模拟能力进行了评估。使用多领域间影响模型比较计划(ISI-MIP)的偏差校正方法对上述数据进行了训练和验证,并对未来时期模式数据进行了校正。研究表明:(1)训练时期(1986-2005年),NEX-GDDP高估了日最高气温(1.04℃)和日最低气温(0.23℃),低估了日降水量(-0.11 mm),CMIP5低估了日平均风速(-0.11 m·s^-1)。年/季平均值/总量和极端值存在较大偏差。(2)校正后,验证时期(1966-1985年)各变量逐日数据的相关系数提高(除气温外),均方根误差下降,平均偏差幅度减小。各变量的年/季平均值/总量和极端值的偏差大幅减小。(3)对于未来时期(2006-2095年),校正过程保留了原有数据年/季平均值/总量和极端值的变化趋势,调整了各要素平均值/总量和极端值的基准值和空间分布特征,以更准确地衔接历史时期的规律,可为该地区未来气候变化及其影响研究提供重要参考。     

BCC_CSM1.1(m) 模式对热带太平洋潜热通量的评估

利用1979—2005年OAFlux (Objectively Analyzed air-sea Fluxes) 观测资料以及CMIP5的15个耦合模式的模拟结果,评估了BCC_CSM1.1(m) 模式对热带太平洋年平均潜热通量气候态和变化趋势的模拟能力,并分析造成趋势偏差的可能原因。结果表明:BCC_CSM1.1(m) 模式模拟热带太平洋年平均潜热通量气候态在各纬度上差异较大, 其中在赤道的模拟能力较佳,而在10°N和8°S附近模拟偏差较大;BCC_CSM1.1(m) 模式对热带太平洋年平均潜热通量趋势的模拟能力一般,造成趋势偏差的主要原因是该模式低估了风速对潜热通量的局地贡献以及它对风速的非局地贡献的模拟存在较大偏差。此外,该模式未能较好地模拟出风速对全球变暖响应。因此,BCC_CSM1.1(m) 模式对热带太平洋年平均潜热通量趋势模拟的改进需加强其对风速模拟的改进。