利用多普勒雷达资料分析一次强降水的中尺度流场

利用多普勒雷达风场反演资料对2003年7月4~5日发生在我国江淮地区一次大暴雨过程的流场结构进行分析,结果表明,在降水带附近中低层有一个由西南与西北气流交汇形成的辐合带,高层受偏西气流控制;中低层的辐合带长时间维持,是这次持续性降水的主要原因。辐合带南侧的西南气流将暖湿空气源源不断地输送到降水地区,为这次持续降水提供了充沛的水汽。     

移出型西南涡与我国中东部降水的关系

利用常规观测资料、逐日降水和NCEP再分析资料等统计2007—2017年5—7月西南涡共计199例,其中110例移出源地发展。在移出型西南涡中有66例沿偏东路径移动,占比60%;东北路径西南涡约占28.2%;东南路径西南涡仅占10.9%。移出型西南涡与我国中东部降水具有密切关系:偏东型有利于沿江地区降水增多;东北型使江北大部分地区降水增加;东南型有利于华南地区降水增加。偏东型和东北型西南涡中心路径与雨带走向近乎平行,但存在不同程度的偏移,造成偏移差异的直接原因在于低涡北侧是否有降水。研究表明:当高空无干冷侵入时,低涡南侧偏南风越强,北侧空气湿度越大,北侧低空有偏东气流将有利于北侧空气抬升产生降水;当高空存在干冷侵入时,若北侧低层有一支湿润的偏东气流,二者叠加形成对流不稳定,也有利于降水。     

四川盆地三个典型落区西南涡暴雨天气成因的对比分析

本文将2010~2016年多场典型西南涡暴雨个例根据落区分为西北、东北、西南3型进行合成分析,结果表明:(1)四川盆地的地理特征决定其降水分布与地形密不可分;(2)中纬度低值系统(槽/低涡)的位置和强度对落区起到关键作用;(3)盆地内皆有明显的风场辐合。西北/西南型与东北型相比,西北/西南型对应的西南气流在盆地西部很强,而东北型对应的大风区则位于盆地东部。西北型和西南型相比,西南输送气流更强,可以将水汽输送到更北的位置。(4)盆地地区降水前期,落区上空大气水汽充沛,整层水汽和850h Pa的比湿高值区与落区位置相当一致。(5)盆地降水与局地层结稳定性密切相关,各个最强降水落区往往与层结最不稳定区域相对应。     

浙西南热带气旋强降水主要影响因子

对1950-2010年影响浙西南的热带气旋降水的移动路径、影响时间、强度、西风槽、西南季风以及地形等主要因子进行分析.结果表明:在玉环南-厦门一带登陆的热带气旋是影响浙西南的热带气旋中正面影响浙西南的类型,影响时间和最大平均过程降雨量、最大过程雨量存在着正相关关系,热带气旋的强度与其降水强度相关性较高.西风槽的存在不仅影响着热带气旋路径的变化,其槽前的西南气流也为热带气旋降水提供充足的水汽,同时槽后冷空气与热带气旋相结合,使丽水的西北部出现另一个强降水中心.西南季风为登陆后的热带气旋提供了水汽条件,使降水得到增幅.浙西南独特的地形,使在厦门以北到玉环以南登陆后西进、西北行或西北行后在120°E以西转向北上的热带气旋迎着山脉进入,降水强度明显加强.     

祁连山区夏季各类降水过程的典型个例分析

对祁连山区降水过程的大尺度天气类型：西南气流移动型、西南气流阻塞型、西北气流冷平流型、河套冷涡型和平直西风气流型,分类选取典型个例,对各类型产生降水的环流特征、副热带西风急流、垂直速度、水汽输送和水汽汇、影响降水的天气系统和稳定度等进行诊断分析,并对照云图分析了地形云和对流云团产生的条件,降水强度等。     

祁连山区2006年夏季降水过程的天气分析

以500hPa盛行气流为主,将2006年7月17日～8月24日祁连山区的31次降水过程作天气分型。取30—45°N范围500hPa、110°E的格点平均位势高度减90°E平均位势高度的值为分类标准。分成3个主型：西南气流型、西北气流型和平直西风气流型。西南气流型又分移动型和阻塞型2个副型。西北气流型分西北气流冷平流型和冷涡2个副型。用试验区中尺度自动站网的降水资料,分析产生降水过程各天气类型的环流特征及其降水强度。发现2006年夏季祁连山南坡的总降水量比北坡同高度约多44％,而气候平均状况和2007年则北坡大于南坡。2006年祁连山区500hPa盛行西南风,而2007年盛行西北风。     

2009年热带风暴“天鹅”移动路径及特大暴雨降水分析

利用MICAPS3.0常规天气图、中尺度WRF模式﹑海南岛自动站资料对第0907号热带风暴"天鹅"异常路径及造成海南省北部﹑西部地区特大暴雨降水过程的原因进行分析,分析表明,造成0907号热带风暴"天鹅"的移动路径复杂变化和"莫拉克"的云系影响有关,两个热带气旋在一定距离内产生"双台风"效应;此次特大暴雨降水过程是由于中低空海南岛北部及西部有偏北气流与西到西南气流强辐合,西南气流把孟加拉湾东移来的水汽,聚积于海南省北部﹑西部地区,增强了水汽辐合;涡度场反映对流云团云顶高度深厚有利于强降水云团的发展及维持。另外,海南岛地形抬升作用使得西部地区降水明显增幅。     

华南前汛期降水异常年水汽输送特征分析

基于华南地区76个站点的逐日降水资料及NCEP再分析资料,采用拉格朗日方法的气流轨迹模式(HYSPLIT_4),分析了1980—2011年华南前汛期锋面降水和季风降水的水汽输送轨迹、主要源地及不同源地水汽贡献率。结果表明:锋面降水阶段气流轨迹主要有来自西北太平洋的东风气流、阿拉伯海-孟加拉湾的西风气流和欧亚大陆的西北冷空气。在锋面降水偏多年,西北太平洋的东风气流水汽输送贡献为69%,比偏少年多14%,阿拉伯海-孟加拉湾的西风气流输送贡献为20%,比偏少年少10%,此阶段受来自西北太平洋的水汽影响较大。季风降水阶段气流轨迹主要有来自北印度洋的越赤道气流、西北太平洋的东风气流和欧亚大陆的西北冷空气,在季风降水偏多年,来自北印度洋的越赤道水汽输送贡献为88%,比偏少年多18%,而西北太平洋的水汽输送贡献为7%,比偏少年少15%,此阶段受西南越赤道气流的水汽输送影响较大。     

南半球气流对南海和北太平洋西部地区热带环流的影响

本文讨论了影响南海和北太洋西部地区热带环流的几支气流性质。我们发现,西太平洋的西南风与其上游的西南季风关联不大,主要是受起源于澳利大亚东北沿海的强东南信风影响。这支东南信风经常在东经125度附近越过赤道,转向为北半球的西南气流影响西太平洋地区。对这支气流所产生的云带及天气和对北半球台风活动的影响也进行一些讨论。 本文还提出,有可能存在一支起源于印度洋东部、经常于90°—100°E间越过赤道而转向的西南气流,这支气流影响南海地区。 本文还讨论了我国附近热带地区各支气流的影响范围。     

影响海南岛的台风降水及水汽输送源地分析

利用1986—2016年中国气象局台风最佳路径资料、海南岛区域站降水数据以及基于拉格朗日方法的轨迹模式对近30 a影响海南岛的台风降水和大气环流特征进行分析,并探讨了台风影响降水期间水汽输送通道和源地。结果表明：6—10月是台风影响海南岛的主要时段,也是台风降水主要时段。在台风降水偏多(少)年,长江以南地区冷空气影响偏弱(强),副热带高压偏弱(强),南支槽偏强(弱),低层水汽通量场呈现异常气旋性(反气旋性)环流。降水偏多年,海南岛受到来自西北太平洋异常东北气流与印度洋、孟加拉湾的异常偏强西南气流影响;降水偏少年,水汽主要来自西太平洋的偏东气流和南海较弱的西南气流。海南岛台风降水的四个主要水汽源地分别为西太平洋、孟加拉湾、南海和印度洋,在台风降水偏多年,水汽输送贡献最大的是西太平洋和孟加拉湾,分别为33%和30%,来自东西两路的水汽供应充足,而在偏少年西太平洋水汽输送贡献最大,为38%,其余水汽源地贡献均在30%以下,以110°E以东的水汽输送为主。     

Extreme daily precipitation in Belgrade and their links with the prevailing directions of the air trajectories

The main goal of this study was to present the statistical analysis of the daily precipitation exceeding 20 mm in Belgrade and their links with the prevailing directions of the air trajectories at 500, 1,500 and 5,000 m. For the extreme precipitation analysis, the generalised extreme value (GEV) distribution and generalised Pareto distribution (GPD) were used. The estimated return levels for 100- and 10-year return periods using GEV and GPD were obtained. Four-day backward trajectory simulations were conducted for days with precipitation exceeding 20 mm to investigate the regional transport of the air moisture towards Belgrade using the hybrid single-particle Lagrangian integrated trajectory model. The air trajectories were classified into 13 trajectory categories by the origin and direction of their approach to Belgrade. Three of the most frequent categories of air flow from south-west, south-east and north-west contributed to more than a half of the observed precipitation. Almost 74.5 % of precipitation totals in Belgrade fell during the warmer part of the year. These were directly connected with the intensive convection of colder and humid, usually maritime, air masses.     

大连地区酸雨外来源分析

应用Hysplit传输扩散模式计算2008-2009年大连地区酸雨和非酸雨期间的后向气流轨迹,利用条件概率和轨迹聚类法对气流轨迹进行分析,研究大连地区酸雨外来源。结果表明：外来源通过大气输送对大连地区酸沉降的贡献较大。大连地区酸雨主要受中国华东沿海至山东半岛经黄海中北部或经渤海及其西岸的近地面大气污染输送影响,中国华东、华南等南方内陆地区和日本海周边东亚国家对大连地区酸雨均有贡献。海洋性气团或北方大陆气团一般为大连地区非酸雨来源。     

中国区域空气污染本底站的降水化学特征

分析了3个代表不同背景特征的WMO（世界气象组织）区域本底空气污染站黑龙江五常县龙凤山本底站，北京密云县古北口上甸子本底站和浙江临安本底站的降水化学特征。分析内容为降水的pH值和SO₄2-、NO₃-、Cl-、F-、NH₄+、K+、Na+、Ca2+、Mg2+诸离子的浓度。结果表明，降水pH值和SO₄2-、NO₃-、NH₄+、Ca2+具有年际变化和年变化的特征，但其变化趋势各站及各要素不尽一致。离子Cl-、F-、K+、Na+、Mg2+浓度偏低，变化不明显。就多年平均而言，临安站的pH值为3站最低，SO₄2-为最高。上甸子除了SO₄2-浓度次于临安外，其余所有离子浓度均为3站之首，而且pH值也为3站最高。龙凤山除了降水中的Ca2+、Mg2+离子浓度略高于临安外，其它各离子的浓度是3站中最低，pH值在3站中的位置居中。降水化学特征演变趋势为:3个站的降水皆呈酸性，其中临安最严重，龙凤山其次，上甸子相对轻一些，但其酸化的速率为3站之首。     

北京地区酸雨特征及影响因素

利用2003—2008年北京地区3个酸雨观测站(北京市观象台、昌平站、上甸子站)的酸雨观测资料并结合探空及大气成分资料,分析了近年来北京地区的酸雨变化特征,研究了不同气象条件和大气污染物对酸雨的影响。结果表明:2003—2008年降水平均pH值均小于5.6,且近6年来,降水pH值呈波动下降的趋势。北京地区夏、秋两季降水平均pH值及K值较春、冬季节低;pH值及K值随降水量的增大呈下降趋势,而强酸雨频率则随降水量的增大呈上升趋势;在偏南气流影响下,降水酸度增强且酸沉降量大,酸雨污染严重;当连续发生逆温状况时,酸雨出现频率增大;大气污染物SO_2,NO_2,PM_(2.5)的浓度与降水pH值成负相关关系,说明近地层污染物浓度对降水酸度有重要影响。     

Local and regional sources of fine and coarse particulate matter based on traffic and background monitoring

The aim of this study was to identify local and exogenous sources affecting particulate matter (PM) levels in five major cities of Northern Europe namely: London, Paris, Hamburg, Copenhagen and Stockholm. Besides local emissions, PM profile at urban and suburban areas of the European Union (EU) is also influenced by regional PM sources due to atmospheric transport, thus geographical city distribution is of a great importance. At each city, PM₁₀, PM_2.5, NO₂, SO₂, CO and O₃ air pollution data from two air pollution monitoring stations of the EU network were used. Different background characteristics of the selected two sampling sites at each city facilitated comparisons, providing a more exact analysis of PM sources. Four source apportionment methods: Pearson correlations among the levels of particulates and gaseous pollutants, characterisation of primal component analysis components, long-range transport analysis and extrapolation of PM size distribution ratios were applied. In general, fine (PM_2.5) and coarse (PM₁₀) particles were highly correlated, thus common sources are suggested. Combustion-originated gaseous pollutants (CO, NO₂, SO₂) were strongly associated to PM₁₀ and PM_2.5, primarily at areas severely affected by traffic. On the contrary, at background stations neighbouring important natural sources of particles or situated in suburban areas with rural background, natural emissions of aerosols were indicated. Series of daily PM_2.5/PM₁₀ ratios showed that minimum fraction values were detected during warm periods, due to higher volumes of airborne biogenic PM coarse, mainly at stations with important natural sources of particles in their vicinity. Hybrid single-particle Lagrangian integrated trajectory model was used, in order to extract 4-day backward air mass trajectories that arrived in the five cities which are under study during days with recorded PM₁₀ exceedances. At all five cities, a significantly large fraction of those trajectories were classified in short- and medium-range clusters, thus transportation of particulates along with slow moving air masses was identified. A finding that supports the assumption of long-range transport is that, at background stations, long-range transportation effects were stronger, in comparison to traffic stations, due to less local particle emissions. Short-range trajectories associated to PM transport in Stockholm, Copenhagen and Hamburg were mainly of a continental origin. All three cities were approached by slow moving air masses originated from Poland and the Czech Republic, whereas Copenhagen and Stockholm were also influenced by short-range trajectories from Germany and France and from Jutland Peninsula and Scandinavian Peninsula, respectively. London and Paris are located to the north-west part of Europe. Trajectories of short and medium length arrived to these two megacities mainly through France, Germany, UK and North Atlantic.     

西宁市区不同天气形势下的PM_(10)输送路径及潜在源区

针对2016年西宁市区稳定和沙尘两种不同天气形势,基于后向轨迹气团的聚类分析法、潜在源贡献因子法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT),结合市环境监测站PM_(10)浓度质量资料,分析了西宁市区不同天气形势下不同来源区域PM_(10)质量浓度的贡献影响及其潜在源区。结果表明:西宁市区稳定天气PM_(10)均来自青海省境内,PM_(10)输送路径以西方和东方转向路径最多,占总轨迹数的34.78%和30.43%;西方路径主要从青海省格尔木市向东输送,东方转向路径则从西宁市西部地区向东转而向西输送,两者经过的地区均没有明显的沙源;PM_(10)的潜在贡献源区主要在西宁市区及其北部与大通县和互助县交界地区。沙尘天气PM_(10)输送路径除了以来自青海省海西州的西方路径为最多外,甘肃省河西走廊的东方转向路径也较多,占比分别达到42.11%和36.84%;西方路径PM_(10)主要从沙漠地带南疆—青海省海西州西部向东输送,东方转向路径PM_(10)则经河西走廊沙源地进入西宁市区;PM_(10)污染主要是PM_(10)由沙源地输送进入西宁市区聚集所造成。地形对PM_(10)的输送路径有较大的影响。     

北半球极涡指数对高原夏季降水的影响

利用奇异值分解方法(SVD)分析了夏季降水对极涡面积和极涡强度指数的响应,研究发现,冬季北半球极涡指数场与高原夏季降水场,在青海省大部分是明显的负相关区域,西藏大部分以正相关为主;春季北半球极涡指数场与西藏和青海夏季降水场为正相关。冬季12月极涡指数与高原夏季6月降水的相关,自高原东南部到西北部呈“+-+”分布;冬季1月极涡指数与高原夏季7月降水相关,南北呈“+-”分布,西藏为正相关,青海为负相关;冬季2月极涡指数与高原夏季8月降水,除柴达木盆地北侧、西藏西部为弱的负相关外,其余地区均为正相关。      

基于GEE的阿坝红原机场建设前后植被覆盖度时空变化分析

借助Google Earth Engine平台，以阿坝红原机场周边15 km缓冲区为研究区，选取30 m分辨率的Landsat系列卫星数据，并采用像元二分模型对该区域2004-2020年5-9月的遥感影像进行反演,从整体和像元尺度对机场建设前后的植被覆盖度的空间格局、结构变化及趋势进行了深入分析。研究结果表明：(1)机场通航后，其西北及东北方向的草地植被生长状况较好，且植被覆盖度随海拔增加呈下降趋势；(2)在2004-2020年期间，低植被度覆盖度和中低植被度覆盖度的面积分别减少60.04%和43.07%，而中植被覆盖度、中高植被覆盖度和高植被覆盖度的面积分别增长15.13%、50.11%和61.22%；(3)研究区植被覆盖度显著改善面积远超显著退化面积，改善区主要集中于机场的西北、东北及正南方向，显著退化区主要位于机场的正北、西南及东南方向。该研究结果能够更好地了解研究区植被覆盖度的动态变化，为机场周边生态环境的后续监测、修复和治理提供了基础数据，为生态环境保护和可持续发展提供更为科学的依据。     

华南前汛期典型涝年低频降水特征及其与低频水汽输送的关系

利用1961—2013年国家气象信息中心提供的全国753站逐日降水资料、NCEP/NCAR逐日再分析风场和比湿资料,以及NOAA的HYSPLIT模式同期驱动资料,分析了华南前汛期9个典型涝年的低频降水特征及其与低频水汽输送的关系,探讨了低频水汽输送通道及源地。结果表明,华南前汛期9个典型涝年降水存在显著的10~20 d低频振荡周期,闽赣地区30~60 d低频周期也显著。华南前汛期850 hPa纬向、经向水汽通量都存在10~20 d的显著低频周期。影响华南前汛期典型涝年10~20 d低频降水的四个低频水汽输送通道及源地为:以马达加斯加岛北部印度洋、赤道中印度洋为参考源地的西南水汽通道;以日本群岛东南洋面和赤道中太平洋为源地的东南水汽通道;以里海北部和贝加尔湖东南侧为参考源地的西北冷空气通道;以白令海为参考源地的东北冷湿水汽通道。对广东佛冈站和江西广昌站的典型涝年进行水汽后向轨迹模拟验证了上述四个水汽通道,模拟源地均位于水汽通道关键区域。水汽信号参考源地和模拟源地,可作为华南前汛期提前2~6 d延伸期预报时重点考察地区。      

江西一次持续性梅雨锋暴雨过程水汽特征及源地

利用江西省气象观测站降水资料、NCEP/NCAR提供的FNL 再分析资料以及GDAS 资料,在分析2020年7月7—10日的梅雨锋连续区域大暴雨过程的环流形势和大尺度水汽特征基础上,引入NOAA开发的HYSPLIT模式,分析了此次连续暴雨过程的水汽源地。结果表明：1） 此次连续性暴雨过程是在梅雨锋暴雨天气形势下,东北冷涡引导冷空气南下与副高北侧暖湿气流在长江中下游交汇形成的;2） 暴雨过程中不同时段水汽通道不相同,前两日以西南方向和偏南方向的水汽输送为主,后两日则以西南方向的水汽通道为主,且水汽通量大值区与强降水有较好的对应;3） 后向轨迹模拟显示暴雨过程水汽轨迹有5条：大部分为1 500 m高度以上源自印度洋的水汽（77.6%),其次是1 500 m高度以下源自印尼群岛中部海域的水汽（13.2%）,其他三条路径总和不足10%。4） 垂直方向上,有多条水汽输送通道相互叠加后向暴雨区输送,导致江西上空产生强的水汽辐合。