海南岛沿海近地面风时空分布特征的观测分析

利用2012年海南岛沿海6个常规气象站、2个海岛站的逐时风向、风速资料,分别对全年以及不同季节内近地面风速大小、风速日变化以及风向频率分布等进行了统计分析.结果表明:2012年全年海南岛沿海近地面风速约在1.8~5.7 m/s之间,其中三亚站风速最大,冬季高达6.5 m/s,大部分站点夏季风速最弱,最大风速出现在春、冬季;海南岛南部沿海风速大于北部,东部大于西部;各站24 h风速基本呈现白天大、夜晚小的典型特征,由于所处地形、植被独特,三亚部分季节风速呈现相反的日变化特征;全年各站基本存在两个盛行风向,大部分站点近地面风向与南海季风的风向变化较为一致,夏季以南风、西南风为主,冬季以北风、东北风为主;各季沿海近地面风向南北部差异较大,东西部差异较小,随着季节转变,南部沿海盛行风转向最明显,东西部次之,北部则不明显.     

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。     

考虑风速日变化的城市主导风向分析——以眉山市为例

利用眉山城市2005-2017年的逐小时风观测资料,从风向频率、风速日变化特征等方面对各风向的通风效果进行了评估,确立了眉山城市的主导风向。结果表明,眉山城市的主导风向东坡区是以北风为中心的北东北风、北风和北西北风,彭山区是以东北风为中心的东东北风、东北风和北东北风;次主导风向东坡区是以北东北风为中心的北风、北东北风和东北风,彭山区是以东东北风为中心的东北风、东东北风和东风。     

台风影响上海时风速风向分布特征

用1971-2002年的气象资料，分析了不同路径台风影响上海时风速风向的分布特征。登陆台风影响时，上海南部地区风速最大，主导风向是偏东风；近海北上台风影响时，上海东部的风速最大，风向以东北偏北为主。城市的发展使台风影响上海时的风速明显减小。     

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。     

阿拉腾敖包风场风能资源分析与评估

选用杭锦旗1977—2006年各年逐月平均风速资料、2006年1—12月逐时风向、成速资料、2006年1一12月阿拉腾敖包测风塔逐时风向、风速资料，采用统计分析方法，对阿拉腾敖包风场风速和风功率密度、风速频率和风能频率分布、风向频率及风能密度方向分布、有效风能时数进行计算分析，得出阿拉腾敖包风场风能资源评价；给出了综合评估意见：该风场10m高度年平均风速5.7m?s^-1年风功率密度为147. 19W?m^－2; 60m高度年平均风速7.3m?s^-1,年风功率密度为336.65W?m^－2; 70m高度年平均风速7.6m.s^-1，年有效风速（3～25m?s^-1)时数为8410小时，年风功率密度为380.45W? m^－270m高度年主导风向为WNW风，春、秋和冬三季主导风向均为W风，因而风向较为稳定。年内春季风速较大，秋、冬季次之，而夏季最小。据初步测算，该风能区风能总储量约为152MW.     

兰州新区近地层风场时空特征分析

利用兰州新区2014年1-12月秦川金家庙、西岔段家川、新区东南角、黑石川和平4座70 m风塔和新区城区4个10 m高度自动气象站逐10 min风向风速观测资料,分析了兰州新区盛行风向、风速、污染系数时空分布特征。结果表明:新区周围地形复杂,盛行风向、风速及污染系数等要素随高度、时间、位置均有变化。观测年内,新区测风塔70 m高度年盛行风向为东北风及相邻方向,该方向平均风速最大;新区偏北的两个风塔(秦川金家庙和西岔段家川)西北至偏北方向污染系数较小,新区偏南两个风塔(新区东南角和黑石川和平),偏北及相近方向污染系数较小。测风塔10 m高度各观测点盛行风向、风速和污染系数与70 m均有明显差异,4个风塔的风场特征也显著不同。各观测点各高度均有静风天气出现,70 m高度静风频率4.2%~13.5%,10 m高度静风频率5.6%~11.5%;各塔风向有较明显的季节变化特征,秋、冬季盛行风向接近,春、夏季盛行风向接近;新区风向日变化呈现出山谷风特征,白天盛行风向多为东南风或西南风,夜晚多为东北风和偏东风。     

陕西省风速风向时空变化特征

利用陕西1971—2000年风速风向观测资料,分析了陕西风速风向空间分布特征及风速的日变化、月际变化、年际变化特征。结果表明,年平均风速较大的区域主要位于陕北长城沿线、渭北和黄河小北干流沿岸以及峡谷地带;各地盛行风向除受天气系统影响外,还受到地形地貌影响,不同区域主导风向差异甚大,变化复杂;陕北、关中年平均风速整体上呈现减小的趋势,各地减小幅度存在差异;平均风速存在明显的季节变化和日变化,2—6月平均风速较大,其余月份月平均风速较小,白天风速较大,夜间风速较小。     

西南季风爆发前后大理近地层风场及湍流通量的变化特征

利用2008年4~5月大理国家气候观象台近地面层观测系统的梯度、涡动相关通量观测资料,结合背景场环流分析,分析了西南季风爆发前后大理近地面层的风速、风向变化特征、风速廓线和垂直切变变化特征以及动量、感热和潜热通量变化特征。结果显示:西南季风爆发前,大理近地层风向以东南风为主,平均风速较大;风速日变化的双峰型特征较显著,风速的垂直切变大,动量通量数值较大且日变化特征较明显。西南季风爆发后,大理近地层西北风频率显著增加,平均风速减小;风速日变化以单锋型为主,风速垂直切变较前期显著减小,动量通量数值减小而日变化特征较不显著。西南季风开始前后大理地气热量交换都以潜热为主,西南季风开始前一旬期间,潜热通量的逐日变化特点是随时间逐渐减少,感热通量逐渐增大,二者差值逐渐减小;西南季风开始后潜热通量的逐日变化为逐渐增大而感热通量逐渐减少,二者差值逐渐增大。就月平均值的日变化而言,潜热通量峰值变化不大,雨季略低于干季的4月;感热通量4~6月的月平均逐月降低。其原因既与雨季天气的变化有关,也与下垫面状况的改变相联系。     

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。     

风向变化特征在季风模拟评估中的应用

作者抓住季风风向具有季节性反转这一最本质的特征,引入了“有向转角”的新概念,它与传统盛行风夹角的概念不同,能够反映风向逐日变化的方向性和旋转角度的大小。用欧拉观点揭示了季风风矢量随时间演变的旋转特点, 体现了季风风向独具特色的季节演变过程。同时,发现不同地区风向的季节循环有6种基本类型:（I）先顺时针后逆时针旋转、（II）先逆时针后顺时针旋转、（III）完全顺时针旋转、（IV）完全逆时针旋转、（V）风向稳定型和（VI）风向变化不稳定型。且季风风向的季节性反转主要通过前四种旋转方式来实现。分析了这6种风向变化型的全球分布特征,研究了它们与大气环流系统演变的联系。并进一步将“有向转角” 概念用于IPCC第四次评估报告AMIP试验8个模式的模拟评估,结果表明,这一概念的引入能从逐日变化的角度凸显风向变化过程,不仅能够客观反映模式模拟季风风向逐日变化的动力过程以及风矢量旋转方式的全球分布,还能体现模式对大气环流系统季节演变的表征能力。研究还发现在这8个模式中,大多数模式基本能把风矢量旋转方式的全球分布形式模拟出来,但对于季风区风矢量旋转方式的模拟还有待于进一步提高。     

近50年我国风向变化特征

利用我国基本和基准气象台站1956—2005年的一日4次风向和风速资料, 对近50年我国风向变化做了尝试性分析。分析发现:我国大部分地区年最大风向频率呈减小趋势, 其中西北、华南和西南地区最大风向频率减小趋势最为显著, 只有西部个别地区略有增加; 全国大部分地区年最大风向频率对应的风速均呈明显的减小趋势。同时, 年最大风向频率对应的风速减小趋势比年平均风速的减小趋势更为显著, 最大风向频率对应的风速减小是平均风速减小的主导因素; 我国冬季主要盛行的偏北风和夏季主要盛行的偏南风都呈明显的减小趋势。偏北风（冬季）和偏南风（夏季）的减小主要是亚洲冬季风和夏季风减弱造成的。     

Simulation of coastal winds along the central west coast of India using the MM5 mesoscale model

A high-resolution mesoscale numerical model (MM5) has been used to study the coastal atmospheric circulation of the central west coast of India, and Goa in particular. The model is employed with three nested domains. The innermost domain of 3 km mesh covers Goa and the surrounding region. Simulations have been carried out for three different seasons—northeast (NE) monsoon, transition period and southwest (SW) monsoon with appropriate physics options to understand the coastal wind system. The simulated wind speed and direction match well with the observations. The model winds show the presence of a sea breeze during the NE monsoon season and transition period, and its absence during the SW monsoon season. In the winter period, the synoptic flow is northeasterly (offshore) and it weakens the sea breeze (onshore flow) resulting in less diurnal variation, while during the transition period, the synoptic flow is onshore and it intensifies the sea breeze. During the northeast monsoon at an altitude of above 750 m, the wind direction reverses, and this is the upper return current, indicating the vertical extent of the sea breeze. A well-developed land sea breeze circulation occurs during the transition period, with vertical extension of 300 and 1,100 m, respectively.     

基于CCMP风场的中国近海18个海区海面大风季节变化特征分析

利用1988-2010年CCMP(Cross Calibrated Multi-Platform)高时空分辨率10 m风场分析了我国近海海区的大风(6级以上)日数和大风风速的空间分布特征,并且按照中央气象台对近海海区的划分,分析了近海18个海区大风的季节变化特征.我国近海大风日数高值中心及大风风速高值中心都集中于巴士海峡、台湾海峡和南海东北部海域,在巴士海峡和南海东北部海域交界处最高可达140天以上,平均大风风速达到13m/s以上.从季节变化来看,大风日数和大风风速充分体现了东亚季风冬强夏弱的特点.冬半年,大风日数及风速高值中心一直位于东海东北部、台湾海峡、巴士海峡、南海东北部以及南海西南部海域,12月是一年之中大风日数和强度的峰值时期.从4月开始,南海西南部的高值中心消失,而以北海域的高值区的分布基本不变,这种情况一直持续到9月.近海18个海区的季节变化呈现出不同的区域差别,南海中部和南部的4个海域大风日数呈双峰型变化,冬季的12月至次年1月出现最高值,夏季西南季风时期的7-8月出现次高值.除琼州海峡外,包括南海北部海域的其余13个海区高值均在冬季12月至次年1月,低值出现在夏季6-7月.     

Evaluation of High-Resolution WRF Model Simulations of Surface Wind over the West Coast of India

This paper presents results from a statistical validation of the hindcasts of surface wind by a high-reso-ution-mesoscale atmospheric numerical model Advanced Research WRF （ARW3.3）, which is set up to force the operational coastal ocean forecast system at Indian Na- tional Centre for Ocean Information Services （INCOIS）. Evaluation is carried out based on comparisons of day-3 forecasts of surface wind with in situ and remote-sensing data. The results show that the model predicts the surface wind fields fairly accurately over the west coast of India, with high skill in predicting the surface wind during the pre-monsoon season. The model predicts the diurnal variability of the surface wind with reasonable accuracy. The model simulates the land-sea breeze cycle in the coastal region realistically, which is very clearly observed during the northeast monsoon and pre-monsoon season and is less prominent during the southwest monsoon season.     

北京对流性天气的高空气候背景分析

对流性天气的气候背景分析是临近预报的基础,是做好北京2008年奥运气象服务必不可少的准备工作。对北京地区暖季(5—9月)发生雷暴、冰雹、暴雨和大风4种对流天气当日08时高空探测资料(2002—2005年)的压、温、湿、风等气象参数进行气候统计和分析,并与气候平均值进行比较,以揭示发生对流天气的环境条件及规律,为预报业务提供参考。结果表明:4种对流天气日所在各月高空要素均表现出比较典型的特征;500 hPa急流和对流产生有一定的对应关系:急流存在时,容易产生对流性天气,且雷暴、大风、暴雨甚至冰雹同时发生的概率增大;对流性天气过程与风向垂直切变有很好的对应关系,强雷暴、冰雹、暴雨和大风4种对流日500 hPa以下出现顺转平均发生率为84.2%。风向较强的逆转常常发生混合性对流天气,且逆转高度越高、对流越强。整层顺转容易发生多站暴雨,但雷暴发生较少。     

渤海湾大风的特征及其预报

利用1988—2011年渤海湾两个站的大风资料,对渤海湾多年大于17m/s强风特点进行分析,发现冬季以西北风为主,春、夏、秋季以东北风为主,偶尔会出现偏南风。渤海湾海面大于10级的强风主要出现在10月、11月和12月。强风年分布特征呈两峰两谷型,最多月份是11月,最少月份是8月。根据天气学原理和因子统计筛选,发现强风的极大风速与当日最大风速有较好的相关性;对不同下垫面(海面、陆面)分别建立了极大风速与当日最大风速的预报方程。预报方程通过了α=0.01的显著性检验。方程回代拟合率达到75%~94%。将WRF数值预报计算出当日的最大风速值进行订正、代入预报方程、快速计算出强阵风,为灾害性大风预报提供了客观、有效的预报手段。     

Seasonal rotation features of wind vectors and application to evaluate monsoon simulations in AMIP models

A new concept, the directed angle, is introduced to study seasonal rotation regimes of global wind vectors and annual variability of monsoon. Compared with previous studies on using angles between wind vectors, this concept better describes the daily variations of both rotation direction and rotation amplitude of wind vector. According to the concept, six categories of wind vector rotation with seasonal cycle in the global have been detected and classified as follows: (1) Clockwise to counter-clockwise (CTCC) rotation; (2) Counter-clockwise to clockwise (CCTC) rotation; (3) Full clockwise (FC) rotation; (4) Full counter-clockwise (FCC) rotation; (5) Stable style; (6) Unstable style. Generally, wind vectors in monsoon regions rotate in forms of the first four styles. Moreover, the rotation direction and rotation amplitude of wind vectors have regional differences, and different monsoon subsystems possess different rotation styles for wind vectors in an annual cycle. For instance, the South Asian monsoon follows the CCTC rotation, while the East Asian monsoon follows the FCC rotation. The CTCC rotation is seen in the South China Sea. Both the West Africa and the South Indo-China Peninsula are covered by the FC rotation. Therefore, the directed angle is able to describe the evolution of wind vectors on a daily scale, which provides a new clue for spatio-temporal information about wind vector variation and model evaluation. Using the new concept, this study aims at evaluating the model outputs of eight AGCMs of AMIP in the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Fourth Assessment Report (AR4). Compared to the corresponding observations, most models are able to simulate the global rotation regimes of wind vectors reasonably well, however very little skill is shown in the monsoon rotation styles of some models, especially in the South China Sea and West Africa. Moreover, the simulations differ mostly from observations during the transitional season. This paper is a contribution to the AMIP-CMIP Diagnostic Sub-project on General Circulation Model Simulation of the East Asian Climate, coordinated by W.-C. Wang. An erratum to this article can be found at