三类降水云雨滴谱分布模式

利用沈阳１９９４年７～８月雨滴谱观测资料,进行积雨云、层状云和积层混合云Ｍ－Ｐ分布和Γ分布拟合分析,讨论了两种分布适用范围,给出了分布参数随雨强变化关系。     

一次霾条件下石家庄上空气溶胶的观测研究

利用2010年9月1日石家庄市区一次飞机探测的气溶胶资料,分析了石家庄市区上空大气气溶胶的数浓度与直径的垂直、水平分布特征及粒子谱分布。结果表明:600—3000 m高度范围内,气溶胶粒子平均数浓度为1443.1个/cm~3,粒子平均直径为0.194μm。3000—6900 m高度范围,气溶胶粒子平均数浓度为95.3个/cm3,粒子平均直径为0.192μm。气溶胶数浓度随着高度增加而迅速减少,受逆温层与云区分布的影响,数浓度曲线呈现一定程度的波动。由于探测当天高空风的影响,粒子数浓度明显比其他霾天气条件下的研究结果要低。云中,气溶胶数浓度与粒子平均直径数呈负相关性。云层对气溶胶的垂直分布影响较大。气溶胶粒子谱覆盖了0.10~1.05μm的尺度范围,粒子主要集中在0.1~0.3μm的范围内。600 m、1200 m、1800 m和3000 m的气溶胶粒子谱呈双峰分布,粒子谱谱型较为相似,4500 m和6900 m粒子谱呈单峰分布。气溶胶粒子尺度谱峰值随高度增加而减少,谱变窄。气溶胶粒子浓度水平变化幅度远小于垂直方向上的变化幅度,受天气条件及下垫面、云区等局地影响因子的影响较大。     

雨滴谱分布函数的选择:M-P和Gamma分布的对比研究

M-P分布和Gamma分布是常用的两种雨滴谱分布函数。利用PMS GBPP-100型雨滴谱仪2003年7-8月在沈阳观测的雨滴谱资料,采用阶矩法对两种分布函数进行拟合,对比分析两种分布函数对谱及数浓度、雨强和雷达反射率因子的拟合效果。结果表明,在降水较弱、小滴偏少时Gamma分布会低估小滴,而M-P分布会高估小滴;降水强时,两种分布均低估小滴。M-P和Gamma分布对数浓度、雨强和雷达反射率因子这些特征量的拟合效果,在降水较强时差异很小,在降水较弱时差异较大。Gamma分布的代表性更好。此外,还讨论了两种分布的参数和雨强的关系。     

雨滴尺度谱谱参数和形状因子的分析

作者计算了３次降不过程的雨滴尺度谱参数，并进行Ｍ－Ｐ分布拟合和Г分布拟合。同时还计算了雨滴谱形状因子Ｓ（Ｚ，Ｒ），分析了形状因子与雨强之间的关系。     

石家庄地区2005年秋季污染气溶胶飞机观测资料分析

利用河北省2005年10月份的3次气溶胶飞机观测资料和宏观天气资料,综合分析石家庄地区不同天气条件下气溶胶的垂直分布和尺度谱分布特征。分析结果表明:气溶胶浓度的分布与大气环境情况密切相关。气溶胶数浓度最大值的变化范围是103~104cm-3,平均数浓度为103cm-3,粒子平均直径为0.120~0.150μm;21日近地面有霾,相对湿度为58%,近地面气溶胶浓度较17和29日略低,但粒子平均直径(0.165μm)比其余两次要大,可见相对湿度较大,大气中水汽含量较多,有利于小粒子凝结水汽,使粒子直径增大;逆温层结下,粒子在逆温层下累积,无逆温时数浓度最大值出现在近地面附近。气溶胶粒子谱呈单峰分布。     

呼和浩特地区40a沙尘天气时空分布规律及演变趋势

文章利用呼和浩特地区1971—2010年扬沙、沙尘暴资料,采用线性倾向估计、多项式拟合、经验正交函数分解、小波分析、Mann-Kendall检验、滑动t检验、Yamamoto法等分析了1971—2010年呼和浩特地区扬沙、沙尘暴日数的时空分布特征及演变规律。结果表明：⑴呼和浩特各地区扬沙、沙尘暴日数空间分布具有高度的一致性,由西到东呈现出高—低分布特点。⑵春季（3—5月）是扬沙、沙尘暴天气现象最频发季节,不频发时段是秋季（9—10月）,沙尘暴的季节分布基本上是春多秋少。⑶从年际分布特征来讲,扬沙、沙尘暴日数总体呈现显著地下降趋势,但在总体下降的同时到21世纪初期又有所上升。⑷扬沙日数序列研究时段内显著存在着5~8a周期振荡;沙尘暴日数序列的周期特征不明显。⑸通过突变检测得知：沙尘天气在20世纪70年代末、80年代初开始突变减少,之后整体呈现波动减少的趋势。⑹20世纪70年代呼和浩特地区扬沙、沙尘暴发生最多,80年代沙尘天气在逐步减少,90年代达最少,到了21世纪前10年扬沙、沙尘暴发生日数均较20世纪90年代有所增多。     

宁夏盛夏层状云降水雨滴谱特征分析

利用1982年7月在宁夏银川机场地面4次观测获取滴谱资料, 分析了宁夏夏季层状云雨滴的瞬时和平均谱及有关物理量的特征,总结出了层状云降水的一些主要特征.文中给出了4次降水的平均谱分布及谱参数的演变,进行了M-P分布的拟合分析,得出雨滴谱基本符合M-P分布.还分别建立了雷达反射率因子、雨强和雨水含量之间的相关关系,并分析了层状云降水的特点以及与积雨云、混合云的特征量进行对比,总结出三种降水的不同之处.     

国外雨滴谱分布函数的数值试验结果

采用文献［１］方法，对国外温带地区（北威尔士）＾［２］、亚热带地区（瓜得罗普岛）＾［３］和热带海洋（ＧＡＴＥ－１９７７）＾［４］雨滴谱分布进行了数值试验，结果表明：伽玛分布（ｎ（Ｄ）＝ａ．Ｄ＾ａｅ＾－λＤ）能很好地拟合这些实测雨滴谱，特别是非单调下降谱用伽玛分布拟合明显优于Ｍ－Ｐ分布拟合，Ｍ－Ｐ分布仅是伽玛分布的一个特例（α＝０）。     

河南省层状云降水雨滴谱特征分析

利用2015-2017年河南省层状云降水过程的Parsivel(Partical Size and Velocity)激光雨滴谱观测资料,对层状云降水的雨滴数浓度、含水量、雨滴直径等微物理参量特征及不同尺度的降水粒子对雨强的贡献进行了统计分析,并采用2种拟合方法对层状云降水雨滴谱进行了拟合。结果表明:河南省层状云降水的空间结构不均匀,各微物理参量的变化存在着起伏,雨滴数浓度为10²个/m³量级,个别达到10³个/m³,含水量在10^-2~10^-1 g/m³,粒子平均直径<0.5 mm左右,统计的不同台站平均最大粒子直径为1~2 mm,雨强平均值不超过1 mm/h。直径为<2 mm的雨滴对雨强的贡献占96.23%,直径小于1 mm的雨滴对数浓度的贡献最大。雨强是由雨滴最大直径、平均直径和数浓度3者共同决定。层状云降水雨滴的谱分布较窄,滴谱曲线比较平滑。降水开始时,谱型为单峰结构;降水处于稳定阶段时,谱型为双峰和单峰相结合的结构。层状云拟合M-P分布和Г分布偏差均出现在直径<1 mm的小雨滴端,对于微小粒子随直径增大而增多导致的曲线弯曲没能表现出来,相对而言Г分布拟合效果明显略优于M-P分布的拟合效果。河南省层状云降水的2种分布形式分别为N(D)=7373.9exp(-3.67D)和N(D)=10492.05D1.62exp(-5.11D)。     

中国地区夏季6～8月云水含量的垂直分布特征

基于观测资料的夏季云水含量时空分布情况对于数值天气预报、气候预测以及人工影响天气试验都十分重要。本文利用CloudSat卫星资料, 分析了2006～2008年中国地区夏季月平均云水含量的垂直和区域变化特征。结果显示, 青藏高原地形以及东亚夏季风对月平均云含水量分布具有明显影响。中国中部纬度上对流层中层的月平均液态水含量比南部及北部的量值大。各月平均云液水含量垂直廓线存在两个不同高度上的峰值区, 原因可能主要是受大尺度参数的控制, 以及受到青藏高原和东亚季风环流的影响。平均冰水含量纬向垂直分布的高值区主要在对流层中上部。本文中所揭示的云水含量特征为天气和气候模式改进、人工影响天气及云—辐射相互作用提供了重要的基础信息。     

南京市近地层气象要素与大气真菌浓度分布规律的调查研究

本文以1998年7月的观测资料为例,分析了南京市某地气象要素的变化规律以及该地区大气真菌浓度的分布特征,对二者之间的相互关系进行了初步探讨,发现一天内气象要素及真菌浓度均呈周期变化,且二者有一定的相关性。     

辽宁地区大气气溶胶粒子的垂直分布特征

详细分析了１９９６、１９９７年春末夏初在辽宁省进行的大气气深胶飞机观测的０～５ｋｍ气深胶粒子数深度和尺度谱分布的垂直、水平变化,初步讨论了它们与温度和相对温度的关系。结果表明,混合层顶上下粒子数深度具有不同的垂直分布特征;粒子谱受不同形成机制影响,表现为多峰分布;水平方向上气溶胶粒子数浓度存在显著变化;温度层结和相对温度对气溶胶粒子的浓度和谱分布有明显影响。     

江苏省最大日降水量时空分布特征及其统计拟合

本文根据江苏省内60个观测站1961~2000年的逐日降水资料,分析省域日最大降水的空间分布特征及年度变化,建立了省内日最大降水的概率分布模式,从而推算分析出现大降水的概率。研究结果表明皮尔逊Ⅲ型概率分布模式能够较好的拟合大暴雨的分布特征。     

下沉气流对Z-I关系的影响

采用伽玛分布形式的雨滴谱表达式，讨论了下沉气流W对Z－I关系的影响。发现随着W（向下为正）增大，关系式Z＝AI^b中系数A值减小,b值增大。利用地面实测雨滴谱资料计算出不同下沉气流下Z、I后回归得到的A、b值，以及根据由平均谱拟合得到的伽玛分布参数计算出A、b值，它们随W改变的变化趋势，均与理论分析结果一致。还讨论了环境气压场p对Z－I关系的作用，气压减小时，A值减小，b值增大，但变化不如W影响时的变化影响。此外，结合实测雨滴谱资料，分析了雨滴平均谱特征以及相关物理量的演变过程。     

东北冷涡天气系统的雨滴谱特征

为了对东北冷涡天气下的人工增雨作业和效果评估提供背景资料,采用GBPP-100型地面雨滴谱仪在辽宁对2002年7—8月和2003年7—8月几次冷涡降雨过程进行了观测。利用观测资料,分析了东北冷涡天气系统下层状云、积层混合云和积雨云降雨的微物理特征、各微物理参数随时间的变化以及各参量间的相关性。用Г分布函数拟合了这三类云降雨的平均雨滴谱,分析了Г分布函数中各拟合参数随时间的变化以及各拟合参数与雨滴各微物理参量间的相互关系。     

基于观测资料的我国天气现象时空分布分析

利用全国576个台站1961—2010年天气现象观测资料,对34种天气现象年平均发生频率、昼夜分布特征、代表性天气现象和区域代表站天气现象的发生情况等进行了统计分析。结果表明:雨、露、结冰、阵雨、轻雾、霜、雷暴天气现象的年平均发生频率较高,极光、龙卷、雪暴等天气现象的年平均发生频率极低。近年来,雾的发生呈缓慢下降趋势,轻雾呈缓慢上升趋势,霾在2000年后快速发展,且发生地点逐步扩大。天气现象的发生具有一定的地域性,但各地多发天气现象的前20种基本相似,仅发生频率排序不同。     

中国地区夏季云粒子尺寸的时空分布特征

利用CloudSat卫星资料,分析了2006～2008年中国地区夏季月平均云粒子有效半径的垂直和区域变化特征。结果显示,水云粒子有效半径在对流层低层达到最大,并随高度增加而减小。30°N纬度带的水云相对以南及以北纬度带的粒子有效半径偏大。6月水云粒子有效半径较大,应与梅雨季节有密切联系。对于中国北部和中部,水云粒子有效半径在西部较东部偏大,而在南部地区,东西部差异不明显。不同纬度带上的冰云粒子有效半径相类似,在冰云下边界最大,随高度增加而减小。水云和冰云的云粒子尺度的年际变化不明显。对上述特征的成因分析表明,高原地形以及东亚夏季风对月平均云粒子有效半径具有明显影响。所揭示的云粒子有效半径特征为天气和气候模式改进、人工影响天气及云—辐射—气候相互作用等研究提供了重要的基础信息。     

山地旅游区气候舒适度的时空特征分析

本文以浙江省仙居县多年气象资料为基础,对气温作了短序列订正,结合GPS的定位资料和仙居县1∶1万数字高程模型对气温作了空间推算。在此基础上,结合相对湿度和风速,完成了仙居县的气候舒适度空间分布图,同时结合DEM的高程分级资料,统计各代表月份地形舒适区域分布面积,分析了空间分布特征。结果表明,在时间分布上,5—10月,气候舒适;在空间分布上,以7月为例,舒适区域主要集中分布于丘陵和低山。     

极值统计理论的进展及其在气候变化研究中的应用

着重论述极值统计分布在极端天气气候事件和重大工程设计中的重要意义,综述该领域国内外研究进展。例如,基于超门限峰值法（POT）的广义帕累托分布（GPD)和基于单元极大值法（BM）的广义极值分布（GEV）及其参数间的理论关系;采用极值分布模型与多状态一阶Markov链相结合构建降尺度模型模拟局地极端降水事件,推算一定重现期的极端降水量的分位数;探讨极值分布模型分位数估计误差问题,多维极值分布理论及其应用等问题。     

VERTICAL DISTRIBUTION CHARACTERISTICS OF ATMOSPHERIC AEROSOLS IN LIAONING*

16 aircraft missions were conducted for the measurement of atmospheric aerosols in separate days of late spring and early summer of 1996 and 1997.The paper deals with detailed analysis of the variation in vertical/horizontal distributions of the concentration of the particles and their size distribution at 0-5 km above ground,and with the relations to temperature and relative humidity documented in general.Evidence suggests that the concentrations show different distribution features in vertical above and below the cap of the mixed layer:the particle size distribution is subject to a range of forming mechanisms,displaying a multi-modal pattern:the horizontal concentration experiences remarkable variation:temperature and relative humidity stratifications have conspicuous influence on the concentration and size distribution of aerosols.