遥感动态监测太原市城市建设用地及其扩展变化分析

以20世纪70年代、1993年和2010年3个时段的遥感TM影像为依据,应用遥感、地理信息系统技术进行了汾河流域太原市的实体边界提取,获得太原市城市建设用地不同时期的数据资源,对太原市城市建设用地近30 a的变化特征进行定量分析,结果表明,太原市近30 a一直处于城市快速扩展阶段,且向南扩展。城市建设用地扩展变化及发展方向主要受地形等自然因素和人口、经济及政策等人文因素影响。     

区域化学输送模式中NO x和O3源示踪法的引入

发展了化学输送模式中氮氧化合物(NOx)和臭氧(O3)的一种源示踪方法,对这种示踪法及其应用模式作了详细介绍,并结合臭氧光化学反应机理的分析描述了NOx和O3示踪物浓度方程的推导过程。将这种示踪法引用到区域化学输送模式中,并以太原和石家庄地表NOx人为排放产生的活性氮化物和臭氧为例,演示了污染物向北京的输送过程,模拟的O3,NOx和NOz示踪物浓度时空分布与O3,NOx和NOz在大气中的衰减尺度分析一致,表明该示踪法是一种有效的研究区域氮氧化物以及臭氧来源和输送转化过程的方法。个例模拟分析结果显示:太原和石家庄的地表人为排放产生的NOx本身并不能输送到北京,但通过它们产生的O3和HNO3可以输送到北京,对北京地表附近大气污染造成影响。     

SOME ASPECTS OF OBJECTIVE FORECASTING OF TROPICAL CYCLONE MOTION

As shown in a statistical analysis of the relationship between environmental fields at varied timeand tropical cyclone motion, the forecasting ability of the initisl environmental field predictors for tropical cyclone motion decreases with the increase of valid time period of forecast;it is higher with these predictors at a fUture time than at an initial time. The work also indicates that for the tropical cyclone motion over a given period of valid forecast, better predictors appear at times mostly differing from thevalid periods; for periods at 48-120 h the environmental predictors at 48-72 h are more capable of forecasting. With statistical interpretation of NWP products, a predictive model for tropical cyclone motionis superior in performance over a statistical forecasting model that employes predictors of the initial field in the basic framework. The concluding remarks can be used as reference in the construction of an objective prediction model for tropical cyclone motion.     

基于因子分析的广东省短时强降水预报模型及其业务试验

利用每天4次0.125°×0.125°的ECMWF-Interim再分析资料和广东省2009—2018年地面气象站逐时雨量观测的短时强降水数据集,针对广东不同季节、不同地域的短时强降水,以提高命中率同时控制虚警率为目的,提出基于显著性和敏感性评价的物理量优选和因子分析法,用于构建分期、分区的广东短时强降水概率预报模型。以参数显著性和预测敏感性为标准,在49个待选物理量中挑选18个既与多年平均态存在明显差异,又具有较低虚警率的物理量,应用方差最大正交旋转因子分析法将遴选物理量组合成表征大气不同环境条件的6个因子;为使组合因子更具适应性,基于因子偏离度特征对广东前、后汛期不同区域独立建模,构建分期、分区短时强降水逐6 h格点概率预报模型。汛期业务试验表明,模型对短时强降水发生概率预报效果较好。对2019年汛期模型每天两次起报的12 h预报时效内概率产品进行格点检验,以训练期最优TS评分对应的固定概率作为预测概率阈值,广东省大部分区域TS评分超过0.25,最高超过0.42,平均较ECMWF-Fine业务模式在前、后汛期分别提升0.23与0.21,南部沿海TS评分提升幅度最大,并且模型在提升命中率与降低虚警率之间取得较好的平衡。个例分析表明,对于ECMWF模式常漏报的广东暖区短时强降水,概率预报模型具有明显优势,尤其能为天气尺度弱动力强迫的强降水早期预警提供更多有效信息。      

热带印度洋-太平洋地区海表温度异常的线性转置预报模型

采用ＣＯＡＤＳ的月平均海平面温度跨平（ＳＳＴＡ）资料,建立了预报热带印度洋－太平洋ＳＳＴＡ的线性转置模型（ＬＩＭ）。经检验,对于非独立和独立样本,预报的均方根误差分别在１２个月和１０个月预报时效内小于ＳＳＴＡ的均方差,相对误差在５个月预报时效内都小于５０％。在Ｅ１Ｎｉｎｏ和Ｌａ Ｎｉｎａ时段效果优于其他时段,其中Ｌａ Ｎｉｎａ时段又更好些。对同一地区的ＳＳＴＡ,ＬＩＭ预报优于自回归模型预报、奇异谱     

物理过程参数化方案对中尺度暴雨数值模拟影响的研究

利用中尺度非静力MM 5模式和中国 2 0 0 1年 8月的 4个暴雨个例 ,研究了非绝热物理过程对中国暴雨动力和热力场预报的影响 ,深入分析了对流参数化方案在中尺度暴雨预报中的作用 ,讨论了利用模式扰动方法开展中国暴雨集合预报的可行性。结果表明 ,在短期数值预报中 ,非绝热物理过程对高度场预报影响较小 ,但边界层方案和对流参数化方案对产生暴雨的 3个基本条件即水汽通量散度、垂直速度、不稳定层结的影响很明显。不同对流参数化方案所预报的中尺度热力、动力场离差的结构特征与所预报降水的离差特征相似 ,且主要是在模式积分初期迅速增加 ,其后即趋于稳定。对中国热力场较均匀的暴雨过程 ,可以通过扰动模式的边界层和对流参数化方案 ,构造集合预报模式     

太原大气能见度影响因子分析及能见度预报

利用2017年1月—2019年12月太原地区逐时气象资料,分析了能见度及其主要影响因子的变化特征,并对两次低能见度过程进行深入分析,构建了能见度预报模型并进行检验,结果表明:(1)从空间分布看,太原北部能见度明显高于南部地区。从时间分布看,太原地区平均能见度最大值出现在5月,最小值出现在1月;日间最低值出现在06:00(北京时,下同),冬季略向后推移,最高值出现在15:00前后。(2)2017—2019年太原地区低能见度分别出现93、84、79 d;低能见度发生时,干霾、湿霾发生频率分别为59.27%、40.73%;湿霾发生时,能见度降低更加明显。(3)所选个例中,能见度均随各影响因子有所起伏,干霾、湿霾过程中能见度分别与颗粒物浓度、相对湿度变化一致。(4)采用神经网络方法构建太原地区能见度预报模型,预报模型相关系数为0.81,均方根为4.43 km,平均绝对误差为17.39%,轻微级能见度的TS评分为87%。神经网络方法对太原地区能见度预报具有较高的参考价值。     

C波段雷达反射率因子在CMA-GD模式中的应用

使用CMA-GD模式及云分析系统,引入云南C波段多普勒雷达反射率因子资料,对2019年7月9日过程进行模拟试验,分析引入反射率资料对模式初始场和降水过程预报的影响。（1）引入反射率后,云中和底部的云量有所增加。水汽在900~200 hPa有大范围增加,能有效地调整降水区域的水汽分布。对模式顶层温度的调整较大,而对风场的影响较小。（2）引入反射率后,对3 h内降水强度及落区有较大改善,4~6 h的预报有所改善,7 h以后改善不明显。（3）引入反射率资料后,1~4 h大气可降水量增量较明显,5~9 h增量较前4 h明显减小。（4）在河口上空云水和水汽在950~400 hPa增加,霰、云冰和云雪在600~400 hPa增加,雨滴在1 000~500 hPa增加。水凝物增加,有利于河口站降水的发生。      

IMPACTS OF DIABATIC PHYSICS PARAMETERIZATION SCHEMES ON MESOSCALE HEAVY RAINFALL SHORTRANGE SIMULATION

Based on the non-hydrostatic version of Mesoscale Model version 5 (MMS) and the data sets of four heavy rainfall scenarios occurring in August 2001 in China,this paper investigates the impacts of diabatic physical processes on predictions of dynamic and thermodynamic elements of heavy rainfall in China,deeply analyzes the effects of convective schemes on mesoscale heavy rain simulations and discusses the feasibility of using model physics perturbations in ensemble simulation of heavy rain,The results show that diabatic physical processes have little impact on the short-range prediction of geopotential height.However,planetary boundary layer schemes and convective schemes have significant influence on moisture divergence flux,vertical velocity,and unstable stratification,which are the three basic conditions of torrential rain.The forecast deviations in different convection schemes increase rapidly in the first 12 h time periods of simulation and the deviation structures are well correlated to that of sub-grid scale rainfall,while in the later periods of simulation with less correlation.Diabatie physical processes influence the structure and evolution of the simulations.For the rain storm events with a homogeneous thermal environmental condition in China.the numerical model ensembles could be created by perturbing the planetary parameterization scheme and convective parameterization.     

不同边界层和陆面过程参数化方案对比分析

利用WRF模式选用不同的边界层参数化方案 (YSU、MRF) 结合三种陆面过程方案 (RUC、SLAB、Noah) , 模拟了2011年5月1~3日的四川东部暴雨过程, 对不同参数化方案结合不同陆面过程结果进行对比试验基础上发现, 模式对24h降水落区及强度有较强预报能力, 但对单站小时降水分布的预报能力还需改进;不同边界层方案与陆面过程的对比试验说明降水对于边界层物理过程有一定敏感性, 各试验的差异主要体现在对暴雨中心雨强以及降水峰值强度和峰值出现时段的预报上;WRF模式基本上能够模拟出边界层要素日变化特征。      

DIAGNOSIS OF ANOMALOUS PATTERNS OF PRECIPITATION IN NORTH CHINA AND CLIMATIC PREDICTION EXPERIMENTS

In the context of 1965-2000 monthly rainfall data from 73 stations distributed over 3 province level districts and 2 metropolises (Beijing and Tianjin) of North China with some stations in the neighboring provinces,diagnostic study is undertaken of the features of spatially anomalous patterns and dominant periods of the annual precipitation in terms of EOF,REOF and SSA.Also,a scheme consisting of SSA combined with autoregression (AR) as a prediction model is employed to make forecasts of monthly rainfall sequences of the anomalous patterns in terms of an adaptive filter.Results show that the scheme,if further improved,would be of operational utility in preparing county-level prediction.     

2003年9月19日陕西暴雨分析

利用太原地区发生的798个地质灾害个例和汛期降水资料,从地质环境背景着手,在地理信息系统(MAPGIS)支持下,对太原地质灾害危险性区划和诱发因素进行了系统研究。提出了精细的地质环境概率量化评价方法,得出了地质灾害影响因素的重要结论。建立了地质灾害预报模型,制定了预报等级标准和预报规则。经业务试验,预报结果与实况基本吻合。     

不同分辨率对淮河流域连续暴雨过程影响的中尺度模拟试验

利用NCAR 和NOAA 发展的新一代中尺度模式WRF(Weather Research and Forecast),对2003年7 月上旬发生在我国淮河流域三个连续暴雨过程(7 月1—11 日)进行了数值模拟试验,研究的重点是了解不同水平分辨率(45、30、20 和10 km)对WRF 模拟结果的影响。模拟结果与观测的比较表明,WRF 模式能够合理地模拟不同时段的降水带以及平均环流形势的分布特征,对于区域平均等压面上的物理量也有较好的模拟性能。不同分辨率的模拟结果比较表明:不同分辨率对降水的模拟效果影响较大,提高模式水平分辨率有助于预报效果的改善,但高分辨率模拟的降水强度偏强,空报偏多;不同分辨率对环流形势的模拟效果影响不大,各个分辨率的低层风场误差都存在一个5～6 天的波动,并向模式的中高层传播,传播速度约为3 天。      

气象因子对太原地区空气质量的影响研究

利用2017—2019年太原小店区气象与空气质量指数逐时数据,分析了气象因子对空气质量指数的影响,对易污染月份空气质量进行了深入分析,利用神经网络方法构建了气象因子与空气质量指数的关系模型,并与逐步回归模型进行了对比。结果表明:(1)2017—2019年太原地区空气质量6个等级均出现过,其中,良占比最大,为51.9%;严重污染等级最少,为1.9%。每年8月空气质量最好,1月空气质量最差,11月—次年2月为易污染月份。(2)气温、风速、气压对空气质量指数的影响主要表现为负相关,9月—次年2月呈显著负相关;降水主要表现为负相关;相对湿度对空气质量指数影响较大,8月—次年3月呈显著正相关,6—7月呈显著负相关。(3)易污染月份,太原地区空气质量以良为主,占40.7%;其次为轻度污染,占24.8%;严重污染占4.6%。相对湿度、风速对空气质量影响较大,表现为强相关。(4)神经网络构建的气象因子与空气质量指数的关系模型,与逐步回归分析模型相比,准确率由91%提高到94%。神经网络模型模拟效果更佳,为太原地区治理大气污染提供重要的参考价值。     

云迹风在热带气旋路径数值预报中的应用研究

通过一系列四维变分同化试验对GMS5卫星资料反演的云迹风资料在西北太平洋热带气旋的初始化及路径数值预报中的作用进行研究,同化资料为中国国家卫星气象中心提供的GMS5水汽和红外云迹风资料,其中70%在400hPa以上,50%集中在200～300hPa。应用美国NCAR/PSU中尺度模式MM5及其四维变分同化系统,同化窗口为6h,对初始时刻和6h后的云迹风进行同化。同化前对云迹风资料进行了简单的类似ECMWF初值检验方法的质量控制。对2002年8个西北太平洋热带气旋共进行了22组试验。结果表明,采用四维变分同化技术同化云迹风对热带气旋路径预报有一定改善,12,24,36和48h预报的平均距离误差分别降低5%,12%,10%和7%,但同化云迹风的作用与初始气旋强度有关。选择初始中心海平面气压960hPa作为强、弱气旋的分类标准,则11个较强气旋平均路径误差12h减小了13%,12h以后的预报误差减小率维持在20%以上。而对于11个较弱气旋,平均路径误差反而略有增加,说明同化云迹风资料对不同初始强度的气旋作用也有所不同。其主要原因是由于强度较强的热带气旋往往具有较为深厚的垂直结构,因此受高层大气流场的影响更明显;同时,较弱热带气旋的云迹风观测相对稀少且凌乱,并且更容易受环境气流的影响,因此对于较弱的热带气旋,当模式变量与模式或变量之间在同化后不够协调的话,就会产生负效应。     

变分四维同化方法若干问题的数值试验

资料误差和模式误差都可能影响变分四维同化的结果,针对这一问题利用浅水方程模式进行了变分四维同化的数值模拟试验。试验分三种情况进行：（１）仅修正初始场,（２）仅修正模式;（３）二者同时修正。试验结果表明,当模式有误差时,传统的变分四维同化方法（仅修正初始场）可能将模式的误差混淆到初始场中去,尽管在同化期间可得到较好的拟合,但却不一定能保证同化后有好的预报。如果不修正初始场而修正模式,当模式误差不大时     

Validation of Forecast Cloud Parameters from Multispectral AIRS Radiances

The well-known CO₂ slicing technique which provides retrievals of cloud parameters (effective height and amount) is adapted in light of model validation using multispectral infrared sounders. The technique is applied to both real Atmospheric Infrared Sounder (AIRS) radiances and to corresponding radiances simulated from global 6 h and 12 h forecasts for the 31 days of July 2008. The forecast model is the one used operationally at the Canadian Meteorological Centre. Radiances are simulated from the Radiative Transfer for the Television and Infrared Observation Satellite (TIROS) Operational Vertical Sounder (RTTOV) model. When compared to model output of cloud parameters, simulated retrievals help us understand systematic biases linked to the retrieval technique. Systematic errors of interest, attributed to forecast cloud parameters, are then more clearly assessed from real retrievals. This is the central idea of this paper. The proposed definition of model cloud top, based on cloud transmittance, corresponds well to the height derived from the Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observation (CALIPSO) instrument. These lidar-derived cloud heights, in turn, confirm the nature of the biases produced by the CO₂ slicing technique (e.g., a negative bias increasing with height to about 2 km (approximately 50 hPa) for the highest clouds at 16 km (approximately 100 hPa)). Results suggest that the model has a tendency to produce an excess of low-level clouds below 2 km, compensated for by a deficit from 3 to 6 km. No significant differences are found between 6 h and 12 h forecast monthly fields, an indication that the model has sufficiently spun-up after a few hours. Retrieved global monthly cloud parameter fields are compared to independently derived products available from the Moderate Resolution Imaging Spectrometer (MODIS) and AIRS standard processing. Significant differences are noted, linked to the different retrieval approaches, input data and resolution. This is further evidence that, for validation purposes, definitions of observed and model parameters must be consistent.     

基于FloodArea模型的呼和浩特市城区大青山南麓山洪致灾临界雨量研究

以呼和浩特市城区北部大青山南麓山洪沟流域为研究区域,利用流域内国家气象站以及区域气象站逐小时降水数据、数字高程模型DEM数据、土地利用数据等资料,采用FloodArea淹没模型,对1998年7月12日和2020年8月1日暴雨时段进行洪水动态淹没模拟和效果检验。结果表明：对于1998年7月12日暴雨过程,F1oodArea水动力模型模拟结果与实际情况较为吻合,该流域内9条山洪沟洪水淹没深度与累计9小时滑动面雨量的相关性最好,并构建了面雨量与淹没深度的回归关系方程,基于隐患点3个风险等级,最终确定了不同等级下的临界面雨量,以红山口沟为例,分别为69.9mm(1级),39.3mm(2级),17.2mm(3级)。对于2020年8月1日暴雨过程,模型模拟结果基本与山洪过程一致,也证明了上述线性回归模型的适用性,为今后进一步建立全市山洪灾害预报服务奠定了基础。     

周边地区对北京地面SO2影响的初步研究

采用Lagrangian传输、扩散、沉降模式计算了1994年9、10月份(非采暖期)、1995年1月和2000年1月(采暖期)北京地区SO2的变化规律,并分别计算了北京市不同类型的排放源以及周边地区污染源对平均地面SO2浓度的贡献.计算结果与实际观测资料对比表明,模式能够较好地模拟北京地区SO2的浓度量级和逐日变化趋势.北京地区地面SO2浓度受天气条件的影响较大.采暖期,北京当地排放源的影响相对较大;但在大气条件有利输送的背景下,来自周边地区污染排放源的影响不容忽视.