基于TRMM 3B43产品的1998—2016年黄淮海平原降水时空特征研究

以黄淮海平原为研究区,基于59个气象站点的逐月降水数据,采用相关系数（R）、相对误差（BIAS）和均方根误差（RMSE）对TRMM 3B43降水产品的精度进行系统评估,揭示黄淮海平原降水的时空变化规律。研究表明：① TRMM 3B43产品对研究区内大部分气象站点存在轻微高估现象,总体上TRMM产品和站点数据在黄淮海平原的拟合效果较好,且月尺度的精度较年尺度高;② 1998—2016年黄淮海平原年降水和秋季降水增加明显,其余季节降水呈不同程度的减少趋势;③ 研究区降水在空间上呈从南到北递减的趋势,且南北降水差距较大。研究结果为卫星降水产品在中纬度地区水资源评估、农业生产和洪旱灾害等研究提供一定的参考。     

纳入动态数据的改进FLUS模型在城市增长边界划定中的应用

城市增长边界是管控城市建设用地无序扩张的有效手段,科学合理划定城市增长边界是当前研究关注的重要课题。本研究试图引入百度动态交通时间和POI数据改进FLUS模型,以长沙市中心城区为例,采用2000、2010和2018年3期土地利用数据对比验证改进FLUS模型模拟精度,并利用改进FLUS模型设置2种情景,模拟2030年长沙市中心城区土地利用变化,结合用地适宜性评价划定城市增长边界。结果显示：① 纳入动态数据的改进FLUS模型模拟2010年和2018年土地利用相比原模型KAPPA系数提高了2.90%和2.74%,总体精度提高了1.79%和1.83%,表明改进模型具有更高模拟精度;② 利用改进FLUS模型模拟的2030年长沙市中心城区土地利用变化,基准情景和生态保护情景建设用地规模分别为930.06 km²和881.36 km²,均以耕地转为建设用地比例最大;③ 长沙市中心城区刚性增长边界范围为1479.59 km²,占中心城区总面积的37.38%,边界内包含了芙蓉区、天心区、雨花区、岳麓区和开福区的大部分区域;④ 基准情景和生态保护情景下,长沙市中心城区弹性增长边界面积分别为799.35 km²和742.92 km²,建设用地扩张空间主要为长沙县和望城区,结果与2010版长沙市城市总体规划拓展方向一致。纳入动态数据的改进FLUS模型多情景模拟划定城市增长边界,能更高精度的为规划决策提供科学依据。     

冷涡背景下山东省“5·17”极端强对流天气环境条件分析

2020年5月17日,山东省出现大范围强对流天气(简称“5·17”强对流),冰雹范围之广为近10年之首。对流风暴高度组织化,区域性的超级单体群以及一条长度超过500 km的强飑线造成此次极端强对流天气。利用ERA5再分析、加密自动气象观测站、多普勒天气雷达等资料,剖析了此次极端强对流天气的环境条件。结果表明:冷涡位于最有利于山东出现强对流的关键区,大尺度天气系统强迫强,对流层中层异常强的冷空气南下影响前期异常增暖的山东地区,造成“5·17”极端强对流。天气系统的异常程度更能代表动热力强迫的强度,异常程度达到2σ以上有可能造成极端强对流天气。当冷涡南下过程中强度减弱,但异常程度增加时,其东南象限仍能产生极端强对流天气。强的深层垂直风切变有利于对流风暴组织化发展,飑线的长轴走向与0～6 km垂直风切变矢量方向相同,新单体发生、发展、合并的区域位于风矢量差大值中心前沿。低层暖湿平流源源不断地向山东输送暖湿空气,是CAPE重建的机制,是超级单体群和长飑线得以长时间维持的主要能量来源。     

安徽省2021年梅雨期降水预报检验分析

检验梅雨期降水的预报效果,对于提升梅雨期降水预报能力、减少梅雨期降水带来的人员伤亡和经济财产损失有着重要的意义。文章对安徽省2021年梅雨期（6月10日—7月10日）六个客观模式和一个主观订正预报产品进行了检验分析,其中包含了三个区域模式数值预报（中国气象局中尺度天气数值预报系统（简称CMA-MESO）、中国气象局上海数值预报模式系统（简称CMA-SH9）、安徽WRF）、三个全球模式数值预报（中国气象局全球同化预报系统（简称CMA-GFS）、欧洲中期天气预报中心确定性预报模式（简称ECMWF）、美国国家环境预报中心全球预报系统（简称NCEP-GFS））和安徽智能网格主观订正预报的降水产品,进行了检验分析,结果表明：传统检验中安徽智能网格和区域模式对晴雨准确率的预报效果优于全球模式,又以CMA-MESO最优;在暴雨及以上量级的强降水预报中,传统检验表明安徽智能网格预报的得分最高（23.83）,ECMWF模式则是客观模式预报中效果最好的（20.12）,CMA-SH9次之（19.34）;通过对除安徽智能网格以外的各个客观数值模式进行的MODE空间检验可知,不同数值模式间暴雨预报误差原因不尽相同,ECMWF与各区域数值模式主要是由雨区位置的预报偏差,尤其是纬度偏差导致的,NCEP-GFS全球模式对降水强度和雨区面积的预报偏弱偏小比较明显,CMA-GFS在强降水方面的预报可参考性较差;各个主客观预报暴雨及以上量级预报,整体表现出较明显的日变化特征,在午夜前后、上午时段TS评分较高,而午后到傍晚评分较低,这个现象或许是梅雨期的午后降水多以地表太阳加热引起的短历时热对流降水为主造成的。     

An Extreme Monsoonal Heavy Rainfall Event over Inland South China in June 2023: A Synoptic Causes Analysis

An extreme monsoonal heavy rainfall event lasted for nine days and recurred in the interior of northern south China from June 13 to 21, 2022. Using regional meteorological stations and ERA5 reanalysis data, the causes of this extreme monsoonal rainfall event in south China were analyzed and diagnosed. The results are shown as follows. A dominant South Asian high tended to be stable near the Qinghai-Tibet Plateau, providing favorable upper-level dispersion conditions for the occurrence of heavy rainfall in south China. A western Pacific subtropical high dominated the eastern part of the South China Sea, favoring stronger and more northward transport of water vapor to the northern part of south China at lower latitudes than normal. The continuous heavy precipitation event can be divided into two stages. The first stage (June 13-15) was the frontal heavy rainfall caused by cold air (brought by an East Asian trough) from the mid-latitudes that converged with a monsoonal airflow. The heavy rains occurred mostly in the area near a shear in front of the center of a synoptic-system-related low-level jet (SLLJ), and the jet stream and precipitation were strongest in the daytime. The second stage (June 16-21) was the warm-sector heavy rainfall caused by a South China Sea monsoonal low-level jet penetrating inland. The heavy rainfall occurred on the windward slope of the Nanling Mountains and in the northern part of a boundary layer jet (BLJ). The BLJ experienced five nighttime enhancements, corresponding well with the enhancement of the rainfall center, showing significant nighttime heavy rainfall characteristics. Finally, a conceptual diagram of inland-type warm-sector heavy rainfall in south China is summarized.     

临近寒潮相互影响关系及高层位涡的预报作用

利用ERA-Interm 1°×1°逐6 h再分析资料,对2017年1—2月发生的两次寒潮事件(简称过程A和过程B)的天气环流形势和位势涡度进行对比分析。结果表明:(1)过程A爆发后的冷空气促进过程B的形成;(2)等熵面上的位势涡度可用来追踪并判断寒潮的变化特征;(3)通过350~200 hPa处的位涡值特征可提前6 h预测寒潮开始爆发的时间和强度;(4)上游和下游系统对判断寒潮爆发的特征同样有着重要作用。     

局域地区坐标转换七参数的求解及精度分析

针对试验中对坐标转换的应用范围和精度要求,本文从坐标转换七参数的解算方法、精度评定等方面进行了论述、分析,并结合某试验场区CGCS2000建设,进行了数据精度分析,为今后局域地区坐标转换提供了重要的理论依据。     

一种链码跟踪与相位验证相结合的直线提取方法

提出了一种链码跟踪与相位验证相结合的直线提取方法。该方法首先针对Canny边缘图提出一种完全细化方法;其次提出一种改进的链码跟踪方法,其步骤包括检测链码端点,建立动态链码主方向确定链码跟踪方向,优先跟踪八邻域内边缘点,八邻域内无边缘点再进行八邻域外边缘点,并采用直线化分析对链码进行动态约束;最后对链码进行直线拟合及相位验证,满足条件输出直线,不满足要求的链码则重新设定端点进行跟踪直线提取。通过多种不同光学图像数据的试验结果分析表明,本文所提出的方法不仅能够精确实现边缘直线信息的拟合,并且能够解决由于白噪声及相位编组所引起的直线断裂问题。     

Verification of the Weather Research and Forecasting Model when Forecasting Daily Surface Conditions in Southern Alberta

The Weather Research and Forecasting (WRF) model was compared with daily surface observations to verify the accuracy of the WRF model in forecasting surface temperature, pressure, precipitation, wind speed, and direction. Daily forecasts for the following two days were produced at nine locations across southern Alberta, Canada. Model output was verified using station observations to determine the differences in forecast accuracy for each season.

Although there were seasonal differences in the WRF model, the summer season forecasts generally had the greatest accuracy, determined by the lowest root mean square errors, whereas the winter season forecasts were the least accurate. The WRF model generally produced skillful forecasts throughout the year although with a smaller diurnal temperature range than observed. The WRF model forecast the prevailing wind direction more accurately than other directions, but it tended to slightly overestimate precipitation amounts. A sensitivity analysis consisting of three microphysics schemes showed relatively minor differences between simulated precipitation as well as 2?m surface temperatures.     

2017年6—8月T639、ECMWF及日本模式中期预报性能检验

对2017年6—8月T639、ECMWF及日本（文中简称JP）数值模式的中期预报产品进行了分析和检验,结果表明：三个模式对欧亚中高纬环流形势的调整和演变均具有较好的预报性能,能较准确地反映出欧亚地区中高纬大尺度环流形势的演变和调整,表现出较好的中期预报能力。ECMWF和T639模式在中期时效能够较好地对副热带高压的南北摆动和东西移动趋势进行预报,其中ECMWF的预报偏差更小且模式对于盛夏副热带高压西伸脊点的预报优于初夏。ECMWF和T639模式对全国大部分地区温度预报偏低,ECMWF模式的预报效果最好,而JP模式温度预报偏差相对较大,各模式对温度的升降波动预报较为准确。对强台风天鸽,三个模式对台风强度的预报均偏弱,其中ECMWF模式相对更准确地把握了台风的强度变化和移动路径,综合预报效果最好。