PM10在沙尘天气观测分级中的应用

文章利用内蒙古自治区额济纳旗、乌中旗（海流图）、东胜、锡林浩特、朱日和、通辽6站2004-2006年3—5月及2007年3、4月地面气象常规沙尘观测记录,以及与其相对应的PM10自动监测仪逐日5min资料和器测能见度观测的额济纳旗、朱日和、乌中旗、锡林浩特4站对应浮尘、扬沙、沙尘暴日逐日5min一次的能见度数据（世界时）,分析了PM10与水平能见度之间的关系;统计分析了沙尘天气发生时PM10的浓度分布特征;得出了利用PM10进行扬沙、沙尘暴天气观测分级的界限。     

大同地区典型沙尘天气过程近地层气象要素演变特征的对比分析

利用2009年3月-2010年3月大同国家基准气候站20m气象梯度塔的风向、风速、气温、相对湿度的观测资料及PM10质量浓度数据、气溶胶散射系数数据,分析大同地区典型沙尘天气过程近地层气象要素演变特征。结果表明,风速在沙尘暴、扬沙的发生、发展过程中均较大,浮尘较小。气温在沙尘暴期间受冷空气的影响迅速减小,而在扬沙和浮尘天气条件下温度的变化主要取决于长短波辐射的强弱和沙尘气溶胶的辐射强迫。相对湿度在沙尘暴期间基本上呈递增态势,结束后比发生前相对湿度增大,在扬沙和浮尘天气条件下,相对湿度与温度完全呈现出反相关关系,且相对湿度均较小。PM10质量浓度在沙尘暴、扬沙、浮尘天气条件下依次递减。沙尘暴期间气溶胶散射系数明显增大。     

基于CUACE模式的合肥地区空气质量预报效果检验

为了检验CUACE模式指导产品在合肥地区的预报性能,本文利用合肥地区PM_(2.5)、PM_(10)、O_3监测资料对中国气象局下发的2014年3月至2015年2月合肥地区空气质量CUACE模式指导产品的预报效果进行了检验。结果表明:2014年3月至2015年2月合肥地区CUACE模式指导产品AQI和PM2.5浓度的预报值接近实测值,PM_(10)浓度预报值略小于实测值,O_3浓度的预报值明显偏大,但O_3浓度的预报值与实测值相关性最好,AQI、PM_(2.5)浓度和PM_(10)浓度预报值与实测值之间的相关系数均为0.3—0.4。实测空气质量等级为良时,CUACE模式空气质量等级预报的TS评分最高,漏报率和空报率最小;实测首要污染物为PM_(2.5)时,CUACE模式首要污染预报TS评分最高,漏报率和空报率最小。CUACE模式的预报性能并未随预报时效的延长而降低,CUACE模式指导产品总体预报效果较好,可为合肥市空气质量预报提供指导。     

2010年春季民勤沙地近地面沙尘气溶胶浓度特征

为了更好地研究沙尘气溶胶起沙和输送特征,2010年4—5月,在民勤周边沙地利用EZ LIDAR ALS300ALS450型激光雷达和GRI MM180型颗粒物采样器进行了大气气溶胶的外场连续观测,取得了晴天、浮尘、扬沙和沙尘暴天气条件下沙尘气溶胶总后向散射垂直剖面图和PM10、PM2.5、PM1.0质量浓度采样资料,其中包2010年4月24日特强沙尘暴过程资料。结果表明:春季民勤近地层大气中沙尘气溶胶浓度较高,且随气象要素的变化很大;在整个观测期内,PM10、PM2.5和PM1.0的平均质量浓度分别为202.3、57.4μg/m3和16.7μg/m3。在不同天气条件下,PM10、PM2.5和PM1.0质量浓度的变化有较好的相关性,但变化趋势有所不同。在沙尘暴天气条件下,PM10的日平均质量浓度高达2469.1μg/m3,是背景天气条件下PM10日平均质量浓度的100多倍,是浮尘天气条件下PM10日平均质量浓度的8倍,是扬沙天气条件下PM10日平均质量浓度的2倍。PM2.5在沙尘暴天气下日平均质量浓度为460.3μg/m3,是背景天气条件下PM2.5日平均质量浓度的45倍,是浮尘天气条件下PM2.5日平均质量浓度的6倍,是扬沙天气条件下PM2.5日平均质量浓度的1.4倍。PM1.0在沙尘暴天气条件下的日平均浓度为92.7μg/m3,是背景天气条件下PM1.0日平均浓度的13倍,是浮尘天气条件下PM1.0日平均浓度的7倍,是扬沙天气条件下PM1.0日平均浓度的1.3倍。可见,风速增大时,沙尘粒子浓度的增加对粒子粒径是有选择的,小粒子比重随沙尘浓度增加而相对减小,大粒子比重随沙尘浓度增加而相对增多。通过对2010年4月24日特强沙尘暴过程的研究表明,一次沙尘暴过程往往包括沙尘暴、扬沙和浮尘天气中的两种类型。通过对激光雷达数据分析发现,在强沙尘暴发生过程当中,民勤沙地发生了非常严重的风蚀起沙现象。     

典型沙尘天气过程近地层气象要素演变特征

选取2009年3月至2010年3月期间观测到的3次典型沙尘天气过程,利用大同国家基准气候站的20m气象梯度塔的风速、气温、相对湿度的观测资料,PM10质量浓度资料以及能见度的部分观测资料,分析了近地层气象要素和PM10质量浓度的演变特征。结果表明:风速在沙尘暴、扬沙的发生、发展过程中均较大,浮尘较小。3种沙尘天气条件下,1m、2m、4m、10m高度与20m高度的风速比大致在0.48~0.84和0.41~0.79范围内,局地扬沙过程中近地层风速梯度较大。在浮尘天气过程中,观测到的近地层气温变率与同一季节的昼夜气温变率有较明显差别,反映了沙尘气溶胶的辐射强迫对局地温度变化速率的影响。在沙尘天气过程中,还观测到相对湿度与气温之间的反常变化,反映了来自于沙漠地区干燥气团的可能影响。总体上,沙尘暴、扬沙、浮尘天气条件下的PM10平均质量浓度水平存在依次递减的趋势,但是沙尘天气的PM10平均质量浓度水平并不唯一与风速大小有关,尤其是在沙尘天气持续发展的后期,随着近地面沙尘颗粒尺度谱性质的改变,PM10质量浓度会出现下降,导致能见度、风速变化与PM10质量浓度变化趋势不相一致。     

基于CUACE系统沈阳地区春季空气质量预报的校验及修正

本文基于CUACE系统,利用2015年4—5月沈阳市大气环境观测数据对沈阳地区春季空气质量的预报效果进行了校验和修正。结果表明:CUACE模式对6种污染物(PM10、PM2.5、NO2、O3、SO2和CO)质量浓度的预报值普遍小于观测值,对PM10浓度的预报存在严重低估。CUACE模式预报的沈阳地区春季日首要污染物多为PM2.5,而观测表明沈阳地区春季PM10和PM2.5为日首要污染物的日数相当。同时,CUACE模式预报的空气污染等级与实际观测的空气污染等级相比存在较高的等级偏差率。利用污染物观测浓度和预报浓度之间的线性拟合公式修正CUACE模式的预报结果,修正后首要污染物的预报结果与实际观测结果基本吻合,同时空气污染等级的预报准确率也明显提高,提高幅度为50.0%—80.0%。     

亚洲沙尘暴数值预报模式（CUACE—Dust）对吉林省主要城市预报能力检验分析

本文利用亚洲沙尘暴数值预报模式（CuACE—Dust）近地面层沙尘浓度GRADS格式产品和文本格式城市最高浓度和最高沙尘暴等级产品,结合吉林省主要城市长春、白城、延吉地面观测资料,通过有无检验和分级检验两种方式,利用TS评分、预报偏差、预报效率等检验统计量对最终检验数据进行分析,从而得到该模式对吉林省沙尘天气预报能力的结论及相关原因分析,为吉林省沙尘暴天气预报方法试着做出初步探索。     

2015年春季华北黄淮等地一次沙尘天气过程分析

利用常规气象观测资料、环境观测资料和ECMWF预报模式、CUACE/dust沙尘模式等资料和预报结果,对2015年3月27—30日华北、黄淮等地沙尘天气过程的天气形势、形成原因和模式预报等结果进行了分析,结果表明：此次沙尘天气过程由东北气旋快速变化引起的冷空气南下造成了华北、黄淮等地的沙尘天气,而后活跃的暖空气盛行一支南风把沙尘又携带返回传输至华北、黄淮一带地区;预报员对这种天气形势的快速变化预计不够充分,加之数值模式对正北路径的漏报,致使对28日的华北、黄淮等地大面积沙尘强度及区域预报偏弱,而后预报员和模式也没有充分考虑南风造成的沙尘从南向北回流传输情况的影响,特别是霾天气的同步发展更容易造成对沙尘天气的忽略,所以春季应通过PM10和PM2.5浓度的同时检测来辨识沙尘、霾和混合型天气,通过首要污染物是否为PM10来判断主要污染类型。     

一种基于可预报性的暴雨预报评分新方法Ⅱ:暴雨检验评分模型及评估试验

针对当前暴雨预报检验采用二分类事件检验方法存在较严重的“空报”“漏报”双重惩罚,没有考虑暴雨时空分布不均和预报评分可比性不够等问题,在分析预报员对暴雨预报评分期望值基础上,设计了一种基于可预报性的暴雨预报检验评分新方法和计算模型,分析了理想评分,并对2015-2016年4-10月中国中央气象台5 km×5 km定量降水格点预报和降水落区等级暴雨预报进行评分试验,获得了以下结果和结论:（1）预报员对暴雨预报评分期望值呈现梯级下降特征,与传统的TS评分存在显著差异;（2）设计了一种基于可预报性的暴雨预报检验新方法,通过引入e指数函数构建暴雨预报评分基函数,进而构建暴雨评分模型,该模型可以较好地拟合预报员对暴雨预报评分的期望值,同时改善了评分在不同量级阈值处的断崖式突变情况;（3）提出了预报与观测的邻域匹配方法,即一个预报点与所定义邻域中的一组观测相匹配,并利用距离加权最大值法确定暴雨评分值权重系数,预报与观测距离越近,距离权重系数越大,评分值权重越大,提高了评分的合理性,避免了距离较远的匹配站点得高分不利于鼓励预报员提高预报精度的问题;（4）对中国中央气象台逐日5 km×5 km水平分辨率的定量降水格点预报产品和中央气象台定量降水落区等级预报产品进行了评分试验,暴雨预报准确率全国平均值大于60分。基于可预报性的暴雨预报检验新评分与传统暴雨预报TS评分逐日演变特征相似,但可以较好地解析TS为0的预报评分,解析后的新评分与预报员和公众的心理预期更为接近。      

多模式降水分级最优化权重集成预报技术

为综合不同模式对不同量级降水的预报优势,设计一种全球模式与区域模式结合的降水分级最优化权重集成预报算法,集成经最优TS评分订正法（optimal threat score,OTS）订正后的欧洲中期天气预报中心降水预报产品（以下简称EC-OTS）和华东区域中尺度模式降水预报产品（以下简称SMS-OTS）。以泛长江区域（23°~39°N,101°~123°E）为研究范围,基于2018年不同降水量级的TS评分最优化确定SMS-OTS和EC-OTS在不同降水量级时的最优权重系数以及最优集成方案,并以2019年降水数据为独立样本进行预报试验。结果表明:对于最优权重系数,EC-OTS在低降水量级权重较大,随着降水量级的加大,SMS-OTS的权重也逐渐加大;最优集成方案为初始集成降水量预报取SMS-OTS,集成运算迭代3次;集成预报在几乎所有预报时效、所有降水量级的TS评分均高于EC-OTS和SMS-OTS,其平均绝对误差略小于EC-OTS,显著小于SMS-OTS;集成预报12 h累积降水预报的TS评分较省级预报员主观预报高-0.009~0.041,24 h累积降水预报的TS评分较国家气象中心预报员主观预报高0.009~0.023。     

汾渭平原CUACE模式空气质量预报性能的检验订正及环境评估

利用2019年1—6月地面环境监测资料和PM_2.5气象条件评估指数，结合滚动偏差订正方法，对汾渭平原CUACE空气质量预报产品进行了检验订正，并对气象条件和污染减排影响进行了评估。结果表明：CUACE模式对空气质量指数(AQI)、PM_2.5和SO₂浓度预报值较接近观测值，PM₁₀、CO和NO₂预报值小于观测值，O₃预报值大于观测值；对首要污染物O₃和PM_2.5及重度和严重等级污染的预报的TS评分最高，漏报率和空报率最小，预报偏差最接近1；滚动偏差订正方法对改善CUACE空气质量预报效果较为明显，尤其是对PM₁₀、O₃和NO₂改善最为明显；汾渭平原2019年上半年气象条件变化使PM_2.5浓度较2018年同期和过去5年同期分别上升了18.26%和11.18%，减排措施使PM_2.5浓度较2018年同期和过去5年...     

沙尘暴过程中气象要素响应及输沙分析

通过野外监测系统获取的试验数据,对拐子湖地区2011年4月份一次强沙尘暴过程中贴地层微气象要素和输沙进行分析,得出如下结论：大气高温干燥,地表高温低湿、气压下降,风速增大是沙尘暴来临的前兆;沙尘暴过程中风向和风速相对稳定,气压、水汽压和相对湿度都会明显下降;地温下降速度较慢,土壤湿度略有上升;输沙量主要集中于距地表50cm以内高度层,在0-20cm高度层里输沙量呈增大趋势,20cm以上随着高度升高含沙量逐渐下降;跃移沙粒输沙量的空间分布与风向频率既有相似性,又有差异性;蠕移输沙量的方向分布比较复杂,同风向分布有显著的差异。这些结果对沙尘暴预报和沙源区的防风治沙有指导意义。     

天山及周边地区空中水资源的稳定性及可开发性研究

利用天山及周边地区大气含水量序列的方差值和降水转化率,分析了天山地区空中水资源的稳定性和可开发性,结果表明：天山山区大气含水量的稳定性与大气含水量多少有密切关系,大气含水量低的地区,水资源稳定,而大气含水量高的地区,水资源不稳定。夏季是四季中方差最大的季节,稳定性较差;冬季是大气含水量方差最低的季节,特别是山区大气含水量稳定,秋季略高于春季。天山东部和西部地区的大气含水量方差明显要小,而中部地区较大,这主要是由控制风带的强弱及水汽输送决定的。大气含水量的稳定性和海拔成反相关关系,这主要与水汽凝结的高度有关。地形高度变化和降水转化率密切相关,随海拔高度上升,降水转化率增大,降水转化率在2000m左右形成一个高值,天山山区年降水转化率最大,伊犁河谷冬季降水转化率最大。     

CUACE系统在乌鲁木齐空气质量预报中的效果检验

采用2013年12月1日—2014年2月28日空气质量观测数据,对CUACE系统在乌鲁木齐空气质量预报中的效果进行离线检验。结果表明,在污染物浓度和空气质量分指数方面,NO2的预报效果优于PM10和PM2.5,28 h预报时效的预报效果优于52 h预报时效;在首要污染物预报结果中,28 h预报时效的总体预报效果优于52 h,28 h预报时效中PM2.5预报正确率为65%;从空气质量等级的预报效果来看,28 h预报时效与52 h预报时效无明显差别,对NO2和PM10的预报准确率达到100%,对PM2.5三级预报准确率达到90%以上,对二、四级预报准确率在70%～80%之间,对五、六级重度污染预报值偏低两个级别或以上。     

2013年华中区域中尺度业务数值预报的客观检验

应用国家气象中心模式检验方法,对华中区域中尺度业务数值预报模式WRF和中国气象局下发的GRAPES模式2013年1-12月的预报产品（包括降水、2 m温度场、850 hPa温度场、850 hPa风场和500 hPa位势高度场预报）进行统计检验。检验结果表明：所有要素24 h预报均优于48 h;对于晴雨预报,GRAPES模式TS评分高于WRF,但随着降水量级增大,WRF的TS评分基本都高于GRAPES,同时WRF降水预报范围明显偏大;分析2 m温度场的均方根误差及预报准确率发现,WRF的2 m温度场预报优于GRAPES,且暖季预报优于冷季;形势场要素分析表明,WRF对850 hPa温度场和风场预报具有相当大的优势,全年误差变化较稳定,而对500 hPa位势高度场的预报误差存在一定的季节性特征,即夏半年WRF高度场预报优于冬半年,GRAPES模式则相反。总体上,华中区域中尺度业务数值模式产品对天气预报具有一定的参考价值。     

2006年夏季塔中一次沙尘暴发生期问近地层气象特征个例分析

利用塔克拉玛干沙漠大气环境观测试验站的两种前向散射能见度仪(CJY-1C和FD12)2009年6月14日-8月5日的探测数据和人工目测数据对各种天气下的能见度变化进行了对比分析.结果表明,FD12和CJY-1C型能见度仪数据有很好的一致性.在能见度较低时,FD12型能见度数据与平均值偏离程度最小,测量更加稳定.FD12型能见度仪数据更接近于目测能见度数据.对于两种能见度仪,两者在扬沙天气的相关性最好,浮尘天气下的相关性较好,沙尘暴天气次之,典型晴天下的相关性最小,可在监测浮尘和扬沙天气时互相替代使用.     

热带气旋路径预报“真实”误差分析

目前,热带气旋预报性能的检验和分析多采用各中心每年台汛后整编的最佳路径数据集(即"年鉴")资料作为真值。然而,由于年鉴资料通常在次年才能发布,所以在业务上,常以实时定位、定强资料作为"真值"进行预报性能的检验,因而不同机构(口径)给出的预报性能往往不尽相同,造成了混乱。此外,实际业务预报中,因没有实时的年鉴资料,各预报方法的起报位置只能采用实时业务定位,显然不可避免地导致了误差。为分析使用实时定位和年鉴作为"真值"进行预报性能检验的差异、评估定位误差对预报性能造成的可能影响,本文首先考察最佳路径和实时/初始定位之间的差异(即定位误差)及其分布特征,然后分析采用实时/初始定位和最佳路径作为"真值"计算预报误差时的差异,最后基于最基础的气候可持续性(Climatology and Persistence,CLIPER)预报方法初步评估了预报性能对定位误差的敏感性。结果表明:以中国气象局整编的年鉴(CMA-STI的最佳路径数据集)资料为"真值",2013—2019年间国内外各主要预报机构及全球模式的定位误差平均为24.3 km;若以东京台风中心(RSMC-Tokyo)的年鉴资料为"真值",则定位误差平均为26.2 km。分析发现,定位误差与强度密切相关,热带风暴阶段的定位误差高达35.7~41.1 km,而超强台风阶段的定位误差仅为7.5~8.3 km;在96 h预报时效内,以最佳路径为"真值"计算得到的平均预报误差均略小于以实时/初始定位为"真值"的误差,但强度越强差异越小;定位误差对短时效内的预报性能有较显著的影响。     

沈阳市降水概率预报服务系统

沈阳市降水概率预报服务系统是在日本数值预报的基础上应用多种统计方法建立MOS预报方程,对其预报结果应用概率回归集成制作降水概率预报。TS评分结果表明:MOS预报的降水确率高于日本数值预报,MOS集成预报的结果在各种MOS预报结果平均偏上的水平。概率预报的Brier评分结果表明:在MOS综合基础上的概率回归(REEP)方法得出的概率预报结果较为理想。     

2006年3月末河南一次沙尘暴过程的天气成因分析

利用常规观测资料、地面自动站加密观测资料以及NCEP1°×1°格点再分析资料,对2006年3月27日发生在河南省的一次沙尘暴过程的天气成因进行了分析。结果表明,这是一次冷锋南下时产生的沙尘暴天气,高空影响系统是携带冷空气东南移并发展的小槽,此短波槽最终替代了原有的东亚大槽。前期降水少导致地表干燥,河南省北部、东部的黄泛平原沙土土层为沙尘暴的发生提供了丰富的沙源。冷锋影响时,强烈的温度平流作用使得风力加大,垂直运动加强。锋生作用使冷锋导致的天气现象更为剧烈。冷锋不仅是静力不稳定能量的触发系统,锋区内还存在对称不稳定,有利于垂直运动进一步加强,将沙尘输送至高空。地面中尺度滤波表明,中尺度低压的形成和发展不仅使得湍流混合加强,同时也加剧了不稳定能量的释放。沙尘在强风、强湍流混合以及强上升气流作用下最终形成沙尘暴。