CLM4.0模式对中国区域土壤湿度的数值模拟及评估研究

本文利用普林斯顿大学全球大气强迫场资料,驱动公用陆面过程模式（Community Land Model version 4.0,CLM4.0）模拟了中国区域1961～2010年土壤湿度的时空变化。将模拟结果与观测结果、美国国家环境预报中心再分析数据（National Centers for Environmental Prediction Reanalysis,NCEP）和高级微波扫描辐射计（Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS,AMSR-E）反演的土壤湿度进行了对比分析,结果表明CLM4.0模拟结果可以反映出中国区域观测土壤湿度的空间分布和时空变化特征,但东北、江淮和河套三个地区模拟值相对于观测值在各层次均系统性偏大。模拟与NCEP再分析土壤湿度的空间分布基本一致,与AMSR-E的反演值在35°N以北的分布也基本一致;从1961～2010年土壤湿度模拟结果分析得出,各层土壤湿度空间分布从西北向东南增加。低值区主要分布在新疆、青海、甘肃和内蒙古西部地区。东北平原、江淮地区和长江流域为高值区。土壤湿度数值总体上从浅层向深层增加。不同深度土壤湿度变化趋势基本相同。除新疆西部和东北部分地区外,土壤湿度在35°N以北以减少趋势为主,30°N以南的长江流域、华南及西南地区以增加为主。在全球气候变暖的背景下,CLM4.0模拟的夏季土壤湿度在不同程度上响应了降水的变化。中国典型干旱区和半干旱区土壤湿度减小,湿润区增加。其中湿润区土壤湿度对降水的响应最为显著,其次是半干旱区和干旱区。     

FY-2D红外亮温模拟及对WRF模式云预报误差的响应

基于WRF和RTTOV模式实现了FY-2D红外模拟亮温图的制作,侧重分析了WRF模式微、宏观云参量模拟误差对FY-2D红外模拟亮温精度的影响.结果表明,在0~48h模拟时效内,本文模拟亮温的均方根误差基本上控制在10~27K,好于以往20~40K的研究结果;在0~24h,各通道模拟与观测亮温值的相关系数均大于0.5;相比其他3个通道,水汽通道模拟性能比较稳定,效果最好.4种云微物理方案的模拟结果均显示云区亮温模拟值偏大,云系分布不够饱满,尤其是在台风区;其中THOM方案的模拟效果最好;数值范围253~273K是各方案存在偏差最大的区间.微观方面,THOM方案的雪水物质混合比远大于其他方案,提高云微物理方案中云中固态水的生成效率或保有量是有必要的,但对亮温模拟影响不大.宏观方面,本文云量诊断方案获得云量数值偏小,对高云诊断方案的改进十分必要,选取精准的云量诊断方案更有利于提高模拟精度.研究结果可为预报员研判未来天气提供了一种更直观的参考资料,也可为开展FY-4红外模拟亮温图制作奠定了技术积累.     

云分析预报方法研究进展

云作为地球大气系统的重要组成部分,不仅影响着气候变化和天气系统的发展演变,还与航空活动密切相关,一直以来是空军和民航部门非常关注的气象要素之一。在云探测、资料同化和反演方法发展的基础上,从实际业务保障和数值模式发展需求出发,综述国内外云分析、预报方法和云分析预报系统开发的研究成果,分析各类方法的优势和不足,明确国内外研究的主要差距,并探讨国内未来研究的方向。云分析方法中,探空对云廓线识别较好,卫星可见光和红外资料在云顶信息反演方面优势明显,多普勒雷达能够获取对流层中层和底层的云信息,而毫米波雷达能够很好地反映云三维结构信息,发展潜力巨大。云预报方法中,传统的统计和诊断方法发展较为成熟,而考虑了大气温湿和云微物理状况的大气辐射传输模式正演模拟云顶亮温的方法是未来的发展趋势。加强云探测技术,综合利用云分析预报方法,借鉴国外先进云分析预报系统的设计理念,积极开发我国自主的云分析预报系统,推动天气预报、航空气象保障和数值预报模式的发展将会是我国云研究的重要方面。     

重庆一次暴雨过程的诊断分析

为揭示2012年5月11-12日重庆暴雨过程的发生发展机制,寻找重庆地区暴雨预报方法,利用国家卫星气象中心的降水量产品数据集和NCEP格点再分析资料,对这次暴雨进行了天气形势分析,并从动力和水汽条件、水汽螺旋度和水汽散度通量及不稳定指数等方面进行了诊断分析。结果表明,短波槽东移南下和西南涡东移北上是造成此次暴雨过程的主要原因;高空槽前脊后的正涡度平流,有利于大气的抬升运动;中层(700 h Pa)的西南暖湿气流为此次暴雨过程提供了水汽和能量,促进并维持对流的强烈发展;水汽螺旋度高值区和水汽散度通量低值区都与强降水区域有较好的对应关系,且有较好的时间相关性,这对强降水落区和降水系统的移动发展有一定的指示意义;低层暖湿气流抬升与高层冷空气交汇触发了此次暴雨天气过程;K指数和A指数对于暴雨的形成和发展有一定的预报意义。     

对流温度含义阐释及部分示意图隐含悖论成因分析与预报应用

分析和预报局地对流时常用到对流温度,对流凝结高度常被用于估计局地对流云的云底高度。对流温度和对流凝结高度用于局地对流分析时存在一定的前提,且其蕴含的物理意义非常丰富。论文剖析了几本较为经典的气象专业书籍中对流温度概念图示,指出其中隐含的悖论,包括与大气稳定度基本常识相悖、违反大气能量学理论、以及与物理量本身含义明显抵触。进一步阐释构图不够严谨、对对流温度含义理解不完全到位是出现这种悖论的根本原因。并构造了物理意义清晰、气象基本理论更为合理的对流温度示意图。利用观测资料,分析了北京夏季对流云的发生频数和生成时间,尝试用对流温度预报局地对流云的生成,用对流凝结高度预报局地对流云云底高度。结果表明,对流温度在局地对流云的预报中具有一定的指示意义,对流凝结高度能在一定程度上反映出局地对流云的云底高度。如果将最高温度不低于对流温度1℃作为判定能否产生对流云的一个标准,临界成功指数达到45%。     

LAPS雷达反射率拼图方法改进及静锥区填充方法研究

针对Local Analysis and Prediction System(LAPS)融合我国新一代多普勒雷达基数据时产生的资料空白问题,设计采用最大值和距离指数权重拼图方法来改进LAPS原有的最近邻居法,并且尝试通过最小二乘法来模拟静锥区的反射率值。试验结果表明,最大值法和距离指数权重法能够充分发挥多部雷达观测反射率的效能,有效地改善高仰角之间的资料空白现象,对静锥区也有一些的填补,特别是在对流层中层。最小二乘法拟合静锥区反射率试验取得了一定的效果,能够较好地拟合静锥区周围观测资料比较多的情况。该研究改善了LAPS同化国产多普勒雷达资料的能力,提高了多部雷达观测的利用效能,将会对LAPS分析产生积极的影响。     

主动微波遥感黄河上游玛曲地区夏季土壤水分

利用ENVISAT-1/ASAR的VV极化主动微波资料,基于裸土表层微波后向散射GOM物理模型,并利用"水-云"模型处理植被层对土壤表层微波后向散射的影响,遥感估算了夏季黄河上游玛曲地区土壤水分空间分布.通过地面观测网的同步观测资料验证,卫星遥感的土壤体积水分含量和地面测值间的均方根误差RMSE<0.02 m3/m3,...     

一次华北暴雨过程中“质量强迫”的数值模拟

在暴雨系统中,大量降水会造成湿空气质量的亏损,这种湿空气质量亏损对暴雨系统的发生、发展有一定的强迫作用,称之为"质量强迫".本文首先从理论上通过对连续方程进行修改,重新推导了ARPS模式中考虑质量强迫作用的扰动气压倾向方程,并利用该模式对一次华北冷锋暴雨过程进行质量强迫作用的数值模拟试验,详细分析了质量强迫引起的云微物理过程的变化.对比分析表明:(1)质量强迫项影响系统的降水量.在本文个例中,质量强迫项起主要作用的高度在5.75 km左右,使得大气产生了由该层向上、向下的运动调整,其中向下的运动调整不利于低层对流的上升运动,减弱了系统的对流强度,导致中心降水量有所减少.(2)云水场的分布与质量强迫项的分布吻合较好;降水率的变化和质量强迫项的变化趋势相似,且在5.75 km高度上表现明显;降水粒子下落末速度项是引起质量强迫项变化的主要原因.(3)湿空气质量场发生改变将使局地气压发生变化,这种变化又使动力场发生相应的调整,产生辐合、辐散及垂直运动.反之,运动场的调整也影响到气压场的调整,它们之间将是一个相互影响的过程,近而对天气系统发展强度产生较明显的作用.(4)对对比试验中模式控制方程各项的差别分析发现:造成扰动气压局地变化项差的主要原因是由散度项差与垂直速度项差共同作用造成的,其中,质量强迫项差起了间接的作用;造成水汽及云水物质局地变化项差的主要原因是微物理源汇项差,其次是降水粒子下落末速度项差.     

黄河源区植被变化趋势及其对气候变化的响应过程研究

利用1982～2001年NOAA/AVHRR(美国大气海洋局卫星/甚高分辨率辐射计)NDVI(归一化植被指数)资料、2000～2008年EOS/MODIS(地球观测系统卫星/中等分辨率成像光谱仪)NDVI资料以及1982～2008年黄河源区的玛多、玛曲和兴海气象台站逐月气温和降水资料,分析了黄河源区玛多、玛曲和兴海地区...     

中国东北植被动态变化及其与气候因子的关系

基于GIMMS/NDVI数据,采用小波分析方法,在年内、年际尺度上研究了1982—2006年我国东北区域地表植被的动态变化,并分析了温度、降水等气候因子对植被动态变化的影响。结果表明:东北区域地表植被动态变化特征显著,总体上珋INDV(描述归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)年际尺度平均状况)沿东北—西南方向递减,其中林地珋INDV及ΔINDV(描述NDVI年内变化)最大,分别为0.41和0.70,草地最小;草地区域珋INDV平均增加6.21%,耕地珋INDV有小幅增加,林地有所减小。温度、降水是影响地表植被动态变化的重要因素,总体上与温度的相关系数大于与降水的相关系数,年内尺度的相关系数大于年际尺度的相关系数;在年际尺度上,NDVI与温度的相关系数以耕地最大,平均为0.60,耕地和林地区域NDVI与降水的相关性不显著;在年内尺度上,NDVI与温度、降水的相关系数以林地最大,分别为0.90和0.75;滞后相关分析表明,在年际尺度上,温度对地表植被的影响随着滞后时间的延长以近似线性的趋势降低;在年内尺度上,温度、降水的影响随着滞后时间的延长而加速减小,温度和降水对林地的影响均较快;降水的影响较温度的持续时间更短。