新疆哈巴河县1961-2010年大风天气统计分析

对1961-2010年哈巴河县大风天气资料进行统计分析。结果表明：20世纪60-70年代哈巴河县为大风天气的多发年代,90年代中期后呈明显下降趋势,2003年之后年大风日数稳定在30d左右;春季大风最多,冬季次之,夏秋季最少;大风出现月份最多的是4-5月,以上午机率最多,11月-次年3月次之,其他月份无明显差异;平原东部地区大风最多,西部次之,丘陵和山区基本无大风;夏秋季多偏西风,冬春季多偏东风,且偏西风风速大于偏东风风速,最大风速多为偏西风。     

1958—2007年福海县大风天气统计分析

对1958—2007年福海县大风天气资料进行统计分析。结果表明：20世纪50—70年代福海县为大风天气的多发年代,80年代开始呈明显下降趋势,1993年之后年大风日数稳定在20 d左右;春季大风最多,冬季最少;大风持续时间多在0—5 h之间,持续时间大于等于19 h的大风过程多出现在春秋季;大风出现月份为5—8月,以下午机率最多,其他月份无明显差异;平原地区大风最多,中低山区次之,沙漠地区最少;春夏季多偏西风,秋冬季多偏东风,且偏西风风速大于偏东风风速,最大风速多为偏西风。     

近40年南澳县大风特征分析

利用1970—2009年南澳县气象局地面气象观测站风向、风速记录资料进行统计分析。结果表明：近40 a南澳县年平均风速为3.7m/s,秋季最大,冬季次之,夏季最小;年平均最大风速为13.8m/s,春季最大,冬季次之,夏季最小;年平均大风日数为68 d,冬季最多,春季次之,夏季最少;近40 a来的年平均风速、平均最大风速和年大风日数均呈减少趋势;大风日数年内变化呈一峰一谷型;最多风向为ENE风向,NNE和NE风向位居第二,偏西风最少。     

泰山大风气候特征统计分析

利用泰山气象站1971—2010年近40a逐日风向风速观测资料,统计分析泰山大风天气的气候特征。结果表明:近40a泰山平均风速为7.0m/s,冬季风速最大,春季次之,夏季最小;近40a最大风速为37.7m/s,出现在1977年;年平均大风日数为160.3d,月平均大风日数最多为4月,9月最少,从季节分布看,春季最多,冬季次之,夏季最少,春冬季为大风多发季节。近40a泰山年平均风速、最大风速、年平均大风日数均呈逐年减少趋势。泰山最多风向为西南,除冬季外,春、夏、秋三季均以西南风向最多。泰山大风主要有冷锋后偏北大风、中小尺度系统造成的短时大风、气旋大风等,其中以冷锋后偏北大风和夏半年气旋造成的雷雨大风最为常见。     

沱沱河地区风的气候变化特征分析

根据沱沱河气象站1971年-2002年定时、逐日、月、年风向、风速资料,统计分析了该地区风的气候变化特征。研究表明:沱沱河地区年内最大风速出现在2月和11月,平均风速春季最大,秋季最小;全年盛行风向是偏西风;大风日数的年变化以2月份最大,7月最小;年平均风速是逐年减小趋势,其中冬季减少最为明显,大风日数总体上是逐年增多的特点,但自90年代以来表现出显著减少的趋势;风速频率分布呈双峰型,小于4m/s的风速在该地区出现的频率最多。     

近50年青海省河南县大风气候特征分析

利用青海省河南县气象站1968—2017年逐日大风观测资料,采用气候统计分析方法,分析河南县大风气候变化趋势。结果表明:近50a河南县年平均风速为2.2m/s,以气候倾向率0.14(m·s~(-1))/10a呈显著下降趋势;最大风速平均值为18.0m/s,以气候倾向率以1.64(m·s~(-1))/10a呈显著性减小趋势;年平均大风日数为38.4d,以气候倾向率6.7d/10a呈显著性减少趋势;一年之中各月均有可能出现大风天气,其中3月出现大风天气最多,9月最少,月变化非常明显;出现大风天气最多的季节为春季,其次冬季,秋季最少;1980年出现大风日数最多,共出现大风日数为75d;1997年出现大风日数最少,仅14d;从年代际来看,70年代为大风天气高值期,年均大风日数为56.7d。     

雷州半岛东部沿海风况的特征

统计雷州半岛东部海岛自动站的近4年观测资料,分析得到雷州半岛东部沿海海面风的时间变化特征和大风特点。结果表明:雷州半岛东部沿海风速冬季最大、夏季最小;日平均风速分布呈单峰型,且日较差较小,正午前后风速较大,傍晚到次日早上风速较小;全年主导风向为东南、东北和偏东风,春季的主导风向为东南、偏东风,夏季以东南风向为主,秋季主导风向为东北风和偏东风,冬季主导风向为东北风;热带气旋和冷空气是造成沿海大风的主要原因;热带气旋所致大风的平均阵风系数和离散度均明显大于冷空气样本。     

盘县近45a大风天气初探

利用1961—2004年盘县各测站逐日风的观测资料,采用统计方法,对盘县大风天气的分布情况、年际变化及大风发生日数的气候变化特征等进行了分析。结果表明:盘县一年四季均有大风天气出现,但大风天气的出现有着明显的季节性变化,春季出现频次最高,冬季次之,秋季最小。主要出现在每年的2—5月,3月最多,4月次之,9月最少。大风天气20世纪60、70年代持续偏多,进入80年代后,大风日数持续偏少。从总的气候趋势看,大风天气总日数近45 a来呈下降趋势。     

铜川春季气候特征分析

利用铜川3站1964—2010年春季气温、降水、风、日照等观测资料,采用统计方法分析铜川春季气候变化规律,结果表明:铜川春季平均气温为11.6oC,平均气温年际变化呈现增暖趋势,气候倾向率为0.374oC/10 a,北部增暖显著,南部次之,中部最小;北部出现≤-2.0oC和≤-4.0oC的概率较大,中部次之,南部最小;≤-2.0oC出现频率为3.4%~12.4%,≤-4.0oC出现频率为1.1%~5.9%;平均降水量为115.9 mm,由北向南递减,降水随年际变化呈减少趋势,下降最显著的是4月;日照百分率3、5月最小,4月最大,平均总辐射量自北向南递减;地形原因导致风分布不均匀,平均风速北部最大,南部次之,中部最小,呈现4月明显偏大,3、5月基本接近的月际变化规律;一日内风速通常夜间较小,午后较大,春季大风一般伴有寒潮,降温天气;全市大风分布差异很大,北部宜君占53.4%,4月最多,占42.8%。     

和布克赛尔县地区大风的时空分布特征及原因分析

利用 1956－2008年和布克赛尔的大风资料,对和布克赛尔县北部地区大风的时空分布特征及原因进行统计分析,结果表明： 和布克赛尔北部地区年平均大风日数为53 d,大风日数在20世纪50年代较多,60年代和70年代最多,80年代明显减少,90年代之后更少;大风日数春、夏季较多,冬季较少,在4～6月处于高峰期,其中5月最多。大风频率春季约占全年的36%,冬季大风出现频率最低,约占全年的12%。大风的分布主要受地形的影响,全年盛行西风(W)和西北偏西风(WNW)。     

影响云南空气质量的风场特征分析

利用美国NCEP/NCAR风场再分析资料和云南高空、地面、高山风塔实测风资料,对云南地区的大气风场特征进行了分析。结果表明,云南对流层中低层大气风场常年盛行偏西气流,风向稳定,尤以西南风最多,冬-春-夏-秋四季风场变化特征明显。腾冲、思茅高空盛行风向以西风为主。云南除滇东北、滇东南和局地地形影响外,大部分地区近地面全年以盛行西南风为主。山区全年盛行风向以西南风为主。云南近地面年平均风速1.9m/s,北部大于南部,东部大于西部,冬春季风大,夏秋季风小,风速日变化特征显著。昆明地区大气边界层存在逆温现象,冬季突出,夏季微弱,秋冬春季频率高,夏季频率低。云南空气污染具有干湿季分布特点,1-5月为主要污染时段,冬春季节存在西南和东北两条污染传输通道。     

郑州市气象因子对大气颗粒物浓度的影响研究

基于2015、2016年河南省环境监测中心站获取的郑州市9个监测点颗粒物浓度和逐日气象数据,对气象因素和颗粒物浓度相关性进行了研究。结果表明:郑州市大气颗粒物浓度受季节影响较强,总体呈现冬季高、夏季低的趋势。降水量与大气颗粒物浓度呈现明显的负相关。相对湿度的增高不利于PM_(2. 5)浓度的降低,而PM_(10)的浓度则随着相对湿度的增高有所降低。春夏秋三季的主要风向为东北偏东,当春季风为东南风和西风时,颗粒物浓度最低;当夏季风为东北偏东风时,颗粒物浓度最低;秋季吹东北风时,颗粒物浓度最低。冬季吹西北风(郑州冬季盛行风向)时,大气颗粒物质量浓度最低。     

Analysis of Wind Power Assessment Based on the WRF Model

Assessing wind energy is a key step in selecting a site for a wind farm. The accuracy of the assessment is essential for the future operation of the wind farm. There are two main methods for assessing wind power： one is based on observational data and the other relies on mesoscale numerical weather prediction（NWP）. In this study, the wind power of the Liaoning coastal wind farm was evaluated using observations from an anemometer tower and simulations by the Weather Research and Forecasting（WRF） model, to see whether the WRF model can produce a valid assessment of the wind power and whether the downscaling process can provide a better evaluation. The paper presents long-term wind data analysis in terms of annual, seasonal, and diurnal variations at the wind farm, which is located on the east coast of Liaoning Province. The results showed that, in spring and summer, the wind speed, wind direction, wind power density, and other main indicators were consistent between the two methods. However, the values of these parameters from the WRF model were significantly higher than the observations from the anemometer tower. Therefore, the causes of the differences between the two methods were further analyzed. There was much more deviation in the original material, National Centers for Environmental Prediction（NCEP） final（FNL） Operational Global Analysis data, in autumn and winter than in spring and summer. As the region is vulnerable to cold-air outbreaks and windy weather in autumn and winter, and the model usually forecasted stronger high or low systems with a longer duration, the predicted wind speed from the WRF model was too large.     

彭州边界层铁塔风梯度特征研究

利用2018年10月~2020年12月彭州边界层铁塔的风速风向观测资料,分析了彭州地区近地面各季节平均风速日变化、盛行风向及污染系数特征,在此基础上,选取彭州大风天气个例,对按月分类法和风速区间法的反演结果进行了有效性验证。结果表明:除夏季10m高度盛行西风以外,其余三季各高度均盛行东北风,秋冬两季各高度东北风出现频率大于春夏两季,每个季节随着高度增加,东北风出现频率均逐渐增大,对应平均风速均逐渐增大。春夏季10m高度的最大污染系数在偏西方向,其他各高度最大污染系数均在东北方向,各层高度最小污染系数多在东南或偏南方向;秋冬季各高度污染系数均大于春夏季,最大均为东北方向,10~20m最小污染系数多在偏南或偏东南方向,60~90m最小污染系数为偏西北方向;彭州铁塔偏西和东北方向不宜布设污染源。两种风速反演方法均能对近地面风速进行较为有效的反演,风速区间法在大风区间的反演效果优于按月分类法。      

季风与ENSO的选择性相互作用:年循环和春季预报障碍的影响

本文主要基于对Webster and Yang（1992）一文的回顾,讨论了年循环在季风和ENSO相互作用中的作用、春季预报障碍（SPB）、Webster-Yang指数（WYI）、以及亚洲夏季风的前期讯号等内容。亚洲季风和ENSO作为全球天气和气候变率的主要来源,它们之间的相互作用存在明显的年变化和季节“锁相”特征:在北半球秋冬季,亚洲季风对流活动最弱,此时ENSO的信号最强;但是到了北半球春季,亚洲季风对流快速爆发,而此时的ENSO信号却迅速衰减。亚洲季风和ENSO位相的错位变化使得热带海—气系统的不稳定性在北半球春季达到最大,此时任意一个微小的扰动都容易快速增长,最终导致基于ENSO的预报技巧减小。亚洲夏季风环流本质上可以看成是大气对副热带地区潜热加热的低频罗斯贝波响应,它具有很强的垂直风切变,这是WYI定义的物理基础。WYI数值越大,代表垂直东风切变越大,即亚洲季风环流增强,反之亦然。利用WYI与前期大气环流场、欧亚雪盖、土壤湿度等物理量进行回归分析,结果表明:当亚洲夏季风增强时,前期冬季和春季,在北印度洋和亚洲副热带地区上空出现东风异常,同时在更高纬度地区伴随出现西风的异常;此外,副热带地区如印度次大陆、中南半岛和东亚的土壤湿度增大;中纬度地区尤其是青藏高原中西部的积雪密度明显减小。这些前期讯号的发现有助于我们构建动力统计模型,进而提高对亚洲夏季风的季节预报水平。     

西风与季风在青藏高原的耦合模态及其季节性变化特征

青藏高原是我国的水塔,西风与季风及其相互作用是导致亚洲天气和气候变化最重要的环流系统。本文基于1981～2020年大气再分析资料,采用经验正交函数分解方法（Empirical Orthogonal Function,EOF）提取了西风与季风季节循环分量在青藏高原的耦合模态,并对其季节变化特征进行分析。研究发现,第一主模态方差贡献率高达78.39%,主要反映的是东亚季风、南亚季风和对流层高层中纬度西风的季节循环特征及各个季节的年际变化特征。夏季在对流层高层高原及其南侧主要为东风气流,范围从北纬5°至35°,对流层低层则表现为典型的绕高原气旋式季风环流系统,热带和副热带地区为西南季风控制,冬季的环流结构刚好相反。耦合模态的冬、夏季节转换节点与东亚季风和南亚季风的季节转换时间基本一致。从年际变化的角度来看,各个季节耦合模态的强度偏强时,东亚季风和南亚季风均偏强,西风带位置偏北;反之,季风偏弱,西风带位置偏南。厄尔尼诺—南方涛动（El Ni?o–Southern Oscillation,ENSO）是影响西风与季风耦合模态年际变化的关键外强迫,拉尼娜（La Ni?a）事件发生的前夏、前秋和次年夏季耦合模态的强度均增强,冬季至次年春季耦合模态的强度均减弱。西风与季风耦合的第二主模态主要表现为对流层高层高原上的东风及其南侧西风,以及低层南亚季风区的西南季风和西北太平洋反气旋的协同变化特征。该模态的方差贡献率为4.68%,表现出明显年际差异的同时还呈现显著减弱的长期趋势,尤其是在冬季。     

巢湖流域典型站点的风场特征分析

研究巢湖流域流场特征对于认识该地区热量、水汽交换和水流运动规律具有重要意义。利用2006年合肥、肥东、巢湖、庐江站以及姥山岛自动气象站的风场资料,分析了巢湖流域典型站点的风速和风向变化特征。结果表明,陆面站点年平均风速为2.17m/s,湖面站点风速为2.41m/s。所有站点春夏季风速大于秋冬季,陆上风速具有明显的日变化,白天风速大于夜间,而湖面风速日变化较不显著。陆面站点风向季节变化明显,春夏季以偏南风为主,秋冬季以偏北风为主,春夏季的风向日变化特征较秋冬季明显,湖面站风向没有明显的季节变化。陆面站点不同程度地受到湖陆风的影响,距离湖面较近的站点受到的影响较大。湖面和陆面站点风向差距平与气温差距平的日变化保持一致,表明湖陆温差是影响巢湖流域湖陆风的关键因子。     

江苏省雾霾天气特征分析

根据2007年1月—2013年12月江苏省国家基准气候站的逐日地面观测资料,分析了江苏省雾、霾日数的气候变化特征以及霾天气发生时的主要气象要素场特征。结果表明:(1)雾日数分布从江苏省东部向西部逐渐减少,霾分布由南向北逐渐递减。(2)年际变化上,雾日数呈现一定的波动,霾日数逐年增长。秋、冬两季雾日数较多;霾日数在夏季最少。雾、霾天气分别在08时和14时发生次数最多。(3)淮安中度霾居多,微风、高湿情况下霾发生概率最高,不同季节风向分布不同。(4)风速与能见度成正相关关系,春、夏季的相关性较差,秋、冬季相关性相对较好。能见度与相对湿度春、冬两季两者之间呈明显的线性负相关,而夏、秋季拟合曲线呈非线性负相关。