中国区域性大气加权平均温度线性模型精度评估

以欧洲中期天气预报中心的再分析资料ERA5为参考数据,评估由探空数据建立的中国区域88个单站大气加权平均温度（T_m）与地表气温（T_s）线性关系模型的精度.各站T_m-T_s线性模型计算的T_m（计算值）与ERA5 气压层数据积分所得的T_m（参考值）间偏差均方根值（RMSE）为1.8~5.5 K.不同站模型计算值与参考值间存在-1.22~4.54 K 的系统性偏差,且绝大多数测站（82个站）系统性偏差为正值,即模型计算值总体上大于参考值.补偿各站系统性偏差后,模型计算值与参考值间RMSE降为1.5~3.5 K.与使用中国区域统一模型相比,使用单站模型平均能提高0.6 K的T_m计算精度,尤其在中国西部、西北和内蒙区域,精度提高可达1~3.9 K.对所有测站模型计算值和参考值间偏差时序进行分析,发现超过半数测站的偏差存在明显季节性变化.     

京津冀地区GNSS ZTD时序分析及对厄尔尼诺事件的响应

京津冀地区夏季暴雨频发,水汽是影响暴雨形成的关键要素之一.本文利用中国大陆构造环境监测网络（CMONOC）京津冀地区GNSS（全球导航卫星系统）观测资料,开展GNSS天顶对流层总延迟（ZTD）时序分析及对厄尔尼诺事件的响应研究.利用快速傅里叶变换与小波变换方法从频域和时域开展GNSS ZTD时序分析,并对GNSS ZTD不同周期时序与东部型指数（I_EP）、中部型指数（I_CP）进行比较,分析I_EP、I_CP对GNSS ZTD周期变化的影响.研究发现：GNSS ZTD异常时段与厄尔尼诺事件存在对应关系.东部型指数（I_EP）与GNSS ZTD呈正相关;中部型指数（I_CP）与GNSS ZTD呈显著负相关.在东部型厄尔尼诺事件的影响下,GNSS ZTD的季节性周期增大,月周期和半月周期减小;在中部型厄尔尼诺事件的影响下,GNSS ZTD的季节性周期、月周期、半月周期都减小.研究结果可为掌握区域GNSS ZTD预测变化规律提供参考,并为利用水汽感知厄尔尼诺事件提供可行性基础.     

利用ERA5资料进行桂林地区GNSS水汽反演精度分析

由于桂林地区地基GNSS站并未配置气象传感器，致使大量GNSS观测数据无法在大气水汽（PWV）监测中发挥作用.针对这一情况，本文将欧洲中期天气预报中心（ECMWF）最新发布的ERA5再分析资料中测站处的气压和温度气象数据加入到GNSS水汽反演中，并将反演结果与利用地面气象站反演的GNSS水汽做对比，以此评估ERA5在桂林地区反演GNSS水汽的精度和适用性.结果表明：1）以桂林地区2017年10个地面气象站的实测气压和温度数据为参考值，ERA5地表气压和温度的年均偏差分别为-0.35 hPa和0.86 K，年均均方根误差（RMSE）分别为0.65 hPa和1.66 K，该精度可用于GNSS水汽反演；2）以2017年6—7月GNSS利用地面气象站反演的PWV为参考值，ERA5反演的GNSS PWV的偏差和RMSE分别为0.17 mm和0.35 mm，且两者具较好的相关性和一致性.由此表明，ERA5地表温压产品可应用于桂林地区GNSS水汽反演，这些研究结果可为桂林地区的GNSS水汽反演及数据源的选用提供重要的参考依据.     

生态气候因子对马铃薯退化的影响

利用田间调查和区域试验资料，分析了马铃薯退化与生态气候因子的关系，较详细地阐述了综合纬度、不同时期的温度因子（日最低气溫△T_min、日较差△T、日最高气温T_max、平均气温T)、风速、相对湿度和降水对退化的影响，得出：退化与综合纬度存在明显的负相关关系；温度因子中日最低气温T_min和曰较差气温△T对退化的影响要大于曰最高气温T_max和平均气温T;7、8月份的风速和相对湿度是影响退化的又一重要生态因子；萌芽期和开花结薯期温度与退化的关系最为密切等。这些结论在深入研究环境条件对退化的影响，评选优良种薯基地,进行专用薯种植区划和有效防止退化等方面具有一定的参考价值。     

新疆区域CRA40地面气温检验分析

将高空间分辨率的CRA40地面日平均气温插值到新疆区域105站，以105站实测气温为基准,用平均误差（ME）、均方根误差（RMSE）和相关系数（r）3项检验指标，对新疆区域CRA40地面气温数据质量进行评估，与ERA5气温检验结果进行比较。结果表明：（1）1981—2020年，新疆区域105站 CRA40日平均气温与测站实况之间的相关系数CRA40_r为0.973，通过0.001信度检验。新疆区域CRA40气温与实况比较，日平均气温的年平均值、年最大值和最小值分别相差0.12℃、0.02℃和1.94℃，日平均气温年最大、最小值出现日期完全一致。（2）逐年检验结果中，在2004之前CRA40_ME为负偏差，在2005年之后为正偏差，无论是CRA40_ME和CRA40_RMSE还是CRA40_r，都反映出在2005-2020年新疆区域CRA40气温数据质量有所改进，较前期更加接近ERA5。（3）逐月检验结果中，新疆区域CRA40_ME绝对值和CRA40_RMSE均在冬季最大。结合ME与RMSE指标，在3月和10—11月新疆区域CRA40气温数据质量略优于ERA5。（4）逐日检验结果中，新疆区域CRA40_ME的绝对值在1.0℃以内的日数占全年365d的80.8%，CRA40_RMSE小于3.0℃的日数占72.3%。以RMSE为指标，新疆区域CRA40数据质量优于ERA5的日数有79d，集中在3—4月和10—11月；以相关系数r为指标，新疆区域CRA40数据质量优于ERA5的日数有22d，其中21d集中在3月份。（5）逐站检验结果中，新疆区域105站中有49站的CRA40_ME绝对值较小，38站的CRA40_RMSE较小，有51站的CRA40_r较大。整体上ERA5气温数据质量略优于CRA40，但是依据不同指标，CRA40气温数据质量占优的测站分别占36.2～48.6%。（6）在分海拔高度的次级区域检验结果中，在Ⅰ区海拔低于1500m的区域，ERA5气温数据质量整体占优；在Ⅱ海拔1500～2000m的山区，CRA40气温数据质量优于ERA5；在Ⅲ区海拔超过2000m的山区，CRA40气温数据质量略差，与ERA5十分接近。     

基于Logistic方法构建的中国降雪判定方法研究

基于中国区域逐日降雪、降水、气温、相对湿度、气压和风速等观测数据,构建了中国区域的Logistic降雪判定方法,并对该方法和当前广泛应用的其他降雪判定方法在中国区域的适用性展开对比研究。结果表明,单温度阈值法和S曲线法对[-3,4] ℃气温区间内的降雪模拟不确定性相对较大。比较而言,Logistic拟合的系列方法成功率更高,对中国不同区域降雪识别也更为稳健,尤其是对青藏高原地区降雪事件的识别效果明显优于其他方法。在Logistic方法中,温度和相对湿度对降雪判定起决定作用,而气压和风速的影响相对较小。Logistic湿球温度方案(LogT_w)和气温+相对湿度方案(LogT_aH_R)均能很好地再现降雪量的空间分布和年际变化特征,且相应偏差均小于其他方法;总体上,这两种方案对降雪量识别效果差别不大。因此,可使用LogT_w方案或LogT_aH_R方案对中国区域降雪事件进行判别,尤其是对模式中降雪事件的识别。     

UV-B辐射增强对不同品种花生结荚期生理特性日变化的影响

以3个花生品种（开农49号、64号和69号）为材料,通过大田模拟试验,研究UV-B辐射增强对花生结荚期叶片的净光合速率（P_n）、气孔导度（G_s）、胞间CO₂浓度（C_i）、蒸腾速率（T_r）和水分利用效率（E_wu）日变化的影响,为筛选高产、抗旱、抗UV-B辐射花生品种提供依据.UV-B辐射设2个水平即自然光（CK,1.5 kJ·m^-2）和UV-B增强20%（T,1.8 kJ·m^-2）.结果表明,UV-B辐射增强明显抑制花生的光合作用和蒸腾作用,与对照相比,UV-B增强条件下,开农49号、64号和69号P_n日均值分别降低19.4%、27.8%、24.7%;G_s日均值降低26.7%、42.9%、28.6%;C_i日均值降低27.2%、20.4%、23.1%;T_r日均值降低17.8%、23.3%、25.1%;E_wu日均值降低16.6%、23.2%、23.9%.UV-B辐射增强对3个品种生长都具有抑制效应,但品种间存在一定的敏感性差异,其中开农49号最不敏感,因此,开农49号在抗UV-B辐射方面比其他2个品种具有更大的优势.     

苏南两次回流天气过程形势特征和降水相态分析

利用常规观测资料、0.25°×0.25° FNL资料、微波辐射计资料和风廓线雷达资料，对发生在苏南的两次回流天气过程的环流特征、大气层结特征等进行分析。结果表明：高纬度地区500 hPa是两槽一脊的环流形势，近地面层持续受东北风影响，西南暖湿气流在底层冷垫上爬升，是回流降雪天气形势；从东北平原回流南下的冷空气湿度小，在降水中只起到了"冷垫"的作用。中低层西南暖湿气流差异导致两次降雪强度存在差异；近地面层的降温在雨和雪的区分判别上影响更大，统计2012—2022年初苏南地区8个降雪个例发现，苏南地区，满足T₈₅₀≤-4 ℃，T₉₂₅≤-3 ℃，T_{1 000}≤1 ℃，T_{2 m}≤2 ℃这样的温度阈值条件时开始雨转降雪；当1 515 gpm≤H_700-850≤1 575 gpm，1 289 gpm≤H_{850-1 000}≤1 317 gpm时，相态易由雨转雪。中低层西南气流、底层东北风的加强，2 000 m左右高度风场的转变，短波槽（或切变线）触发了不稳定能量的释放，导致降雪发生；当中低层西南气流减弱转为西北气流后，大气水汽含量降低，降雪结束。     

暴雨发生前AIRS卫星资料适用性检验研究

利用AIRS卫星产品中的气温和水汽资料,计算出K指数(I_K)和沙氏指数(I_S)这两种大气不稳定指数。对暴雨发生前6 h左右这两种大气不稳定指数进行统计分析。统计结果表明:在暴雨发生前6 h左右,80%左右的暴雨发生在I_K >27.5℃或I_S <3℃的情况下。由于I_K的分布与暴雨发生的频率基本呈现出较为明显的递增变化,因此I_K与I_S相比能更好地反映暴雨天气的发生。为了更好地描述暴雨发生前的大气不稳定特征,将AIRS计算的I_K和I_S做了适当的结合,得到KS指数(I_KS)并将其运用到一次暴雨个例进行验证,从验证效果来看:暴雨发生的区域在6 h前基本都处在了I_KS较高的情况下,I_KS对暴雨具有一定的指示意义。通过对暴雨区域像元中AIRS反演的气温和水汽误差分析中可以得出:AIRS计算的I_K和I_S误差主要由AIRS在有效云量较高时850hPa高度上反演的气温以及700hPa和850hPa高度上反演的水汽的误差导致的。     

基于卷积神经网络的长江流域夏季日最高温度延伸期预报方法研究

长江流域是我国夏季高温热浪灾害的多发区之一,该地区日最高温度(T_max)具有显著的低频(10～30 d和30～60 d周期)变化特征,超前-滞后相关分析和气温方程诊断的结果显示,影响长江流域T_max低频变化的大尺度环流/对流信号包含:自欧亚大陆东移南下的低频波列,自东北亚向西南方向传播的异常环流,以及由西太平洋向东亚传播的低频对流;这些低频对流/环流活动通过改变辐射加热过程及绝热过程,导致长江流域T_max的低频变化。为了客观且有效地辨识和捕捉这些先兆信号,并考虑长江流域T_max与大尺度因子间的非线性作用,本文采用机器学习方法中的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)对大量历史数据进行训练,并构建了长江流域T_max的延伸期预报模型。在独立预报阶段,CNN预报模型对长江流域区域平均T_max的预报时效达30 d,提前5～30 d预报的T_max与观测T_max的时间相关系数介于0.63～0.70(通过99％置信度的显著性检验),量级偏差(均方根误差)小于1个标准差,显示出CNN在延伸期灾害天气预报的应用潜力。     

THE APPROACH TO REMOTE SENSING OF WATER VAPOR BASED ON GPS AND LINEAR REGRESSION Tm IN EASTERN REGION OF CHINA

The approach to remote sensing of water vapor by using global positioning systems(GPS) isdiscussed.In order to retrieve the vertical integrated water vapor(IWV) or the precipitable water(PW),the weighted "mean temperature" of the atmosphere,T_m would be estimated to the specificarea and season.T_m depends on surface temperature,tropospheric temperature profile,and thevertical distribution of water vapor.The surface temperature dependence is borne out by acomparison of T_m and the values of surface temperature T_s using radiosonde profiles of BeijingStation(No.54511) throughout 1992.The analysis of radiosonde profiles spanning a one-yearinterval(1992) from sites in eastern region of China with a latitude range of 20-50°N and alongitude range of 100-130°E yields the coefficients a and b of a linear regression equation T_m=a+bT_s.     

CRA资料对一次江淮暴雨过程模拟效果的评估北大核心

利用中尺度模式WRF v4.1,分别以中国第一代全球大气/陆面再分析产品CRA、欧洲ECMWF的ERA5和美国NCEP的FNL作为初始场,对2013年7月4—6日江淮地区一次持续性暴雨过程进行了模拟试验。分析可知,此次暴雨过程是在东北冷涡、江淮切变线和西南急流3个影响系统的共同作用下,高低空冷暖空气形成对峙而导致的。与实况资料相比,3组试验均能够模拟出此次暴雨过程的主要环流形势,以及水汽、能量和动力条件。但3组试验的切变线和低空西南急流均较为偏南,强度较强,使得模拟的主要降水中心较实况位置更偏南,降水量级更大。其中CRA试验对安徽南部的水汽和垂直运动模拟更好,在该地区产生的降水也与实况更接近。而FNL试验对水汽条件和动力抬升条件模拟较弱,导致其模拟的降水明显偏小。整体而言,针对此次降水过程,ERA5模拟效果最好,CRA模拟效果接近ERA5,并且对大雨量级降水的TS(Threat Score)评分优于ERA5。     

再分析资料和陆面数据同化资料土壤湿度产品在中国北方地区的适用性评估

土壤湿度是地球系统模拟的重要参数之一,准确获得其时空分布和变化特征是研究陆-气相互作用的基础。再分析资料和陆面数据同化资料均可提供全球或区域高分辨率土壤湿度产品,但在使用前需要对其进行评估分析。利用土壤湿度观测数据,计算ERA5、ERA5-Land、NCEP-DOE R2、CRA40再分析资料和GLDAS-Noah、GLDAS-CLSM、CLDAS陆面数据同化资料土壤湿度产品与观测数据的中位数、模拟偏差、相关系数等统计指标,并分季节和气候区讨论不同土壤湿度产品在中国北方地区的模拟效果。结果表明:整体来看,CRA40与观测值的相关性最好,ERA5和ERA5-Land分别对干中心、湿中心模拟效果更好,GLDAS-Noah对于较干土壤地区模拟略偏湿,CLDAS对较湿土壤地区模拟结果以系统性偏干为主,NCEP-DOE R2和GLDAS-CLSM模拟效果较差;ERA5、ERA5-Land、NCEP-DOE R2、GLDAS-Noah和CLDAS在所有季节均为模拟正偏差,春季模拟效果较好的是CRA40、ERA5-Land,夏季和秋季ERA5-Land、ERA5和CRA40与观测值相关性较好,不同产品模拟的冬季土壤湿度和观测值相关性是全年中最小的;不同土壤湿度产品在干旱区以模拟偏湿为主,GLDAS-Noah模拟效果最佳,但模拟土壤湿度峰值和谷值的出现时间较观测较早,GLDAS-Noah、CRA40、ERA5能较好模拟季风区干、湿土壤的持续时段和土壤湿度变化振幅,大部分产品能模拟出夏季风影响过渡区较干土壤和较湿土壤的出现时间。     

中国地基GNSS/MET水汽产品质量控制及与再分析产品的对比评估

本文研究并提出中国地基全球导航卫星系统（GNSS）水汽产品的综合质量控制（CQC）算法。CQC算法由质量检查和综合决策两个环节组成。质量检查环节主要对待检观测数据与其参考数据的差异进行分析,包括界限值检查、考察时间一致性的临近点检查和低通滤波检查,考察空间一致性的邻近站检查、距平值检查和峰谷值检查,以及基于背景场的粗大误差检查等7个模块。每个检查标记出超过阈值的观测数据,随后利用综合决策算法对数据的标记情况进行综合评分,最终给出数据的质量控制码。基于质量控制后的数据,评估了中国第一代全球大气再分析产品（CRA）、ERA-Interim和ERA5等五套再分析数据在中国地区的水汽模拟效果。结果表明几套再分析资料模拟的大气可降水量（PWV）在冬季整体略高于观测,夏季则明显低于观测。在空间上,中国南方地区和西部地区模拟的PWV低于观测,这种情况在夏半年更加明显。相对于观测,CRA的平均偏差（O?B）为0.633 mm,均方根误差为3.650 mm。CRA相对于观测的误差略高于ERA5,但略低于ERA-Interim,明显优于JRA55和NCEP2结果。     

Analysis of the Weighted Mean Temperature of China Based on Sounding and ECMWF Reanalysis Data

Weighted mean temperature (Tm) is one of the most important conversion parameters for calculating precipitable water vapor by the signal path wet delay in ground-based GPS meteorology. This paper first discusses the Tmregression models for Hong Kong (HK) and the associated error statistics relative to the true values of Tmfrom the numerical method. The results show that there is little difference in precision between annual and seasonal Tmregression models for HK. The Bevis Tm-Ts(surface temperature) regression model is more suitable for northeastern China and the Qinghai-Tibetan Plateau than the local models. For areas lack of historical sounding data, the Kriging interpolation method and the ECMWF reanalysis product ERA-interim were employed to set up local Tm-Ts models. The results indicate that the Tmderived by the ERA-interim data coincides well with that by the sounding data, and the Kriging interpolation method can successfully obtain the coefficients of local Tm-Tsmodels, suggesting that these two approaches may serve as effective ways in the acquisition and localization of Tm.     

Correlated humidity and temperature measurements in the urban atmospheric boundary layer

Summary To investigate the effect of atmospheric turbulence on microwave communication links, temperature and water vapor pressure have been measured and radio refractivity has been computed, during different meteorological conditions, in the atmospheric boundary layer of an urban site. The cospectra between temperature (T) and water vapor pressure (e) have been found to be either negative over the whole range of frequencies, or the low-frequency end of the cospectrum is of opposite sign relative to higher frequency end. In both cases cospectra follow a–5/3 law in the inertial subrange, in agreement with the theoretical predictions. The coherence spectra clearly show that the temperature and humidity fluctuations are highly coherent within the inertial subrange under both convective and stable conditions. The relative contribution ofC _T ² ,C _eT andC _e ² to the real refractive index structure parameterC _n ² is examined and discussed.With 4 Figures     

A Study of Linke Turbidity Factor over Qena / Egypt

Data on instantaneous atmospheric Linke turbidity factor TL (m) are reported for clear days at Qena/Egypt in the period from June 1992 to May 1993.TL(m) is determined using the values of irradiance of direct solar radiation (I),which are calculated from global (G) and diffuse (D) - solar radiation measurements.Monthly and seasonally variations of both diurnal and daily average values of TL (m) increases steadily in the direction of sunset in the months from June to December 1992 as well as Summer and Autumn seasons,while it falls generally in this direction for the months from January to March and Winter season.In April and May,TL (m) fluctuates obviously through the day hours,it is also shown that the average values of TL(m) are particularly large during Summer months compared to other months of the year.This behavior of TL(m) is discussed in view of the variations of some weather elements,which affect the content of water vapor and dust particle in the atmosphere of the study region.It seems t be of s