WRF模式多种边界层参数化方案对四川盆地不同量级降水影响的数值试验

利用中尺度模式WRF三种边界层参数化方案(MYJ、YSU和ACM2),对2012年四川盆地夏季连续40天逐日降水量进行数值试验,并检验评估了不同边界层参数化方案下模式对分级降水量和边界层结构的模拟能力,分析了各参数化方案对降水量模拟差异的可能原因。结果表明:三种边界层参数化方案对较小量级(小雨和中雨)降水量的模拟,24 h时效优于48 h,ACM2方案效果较好;对较大量级(大雨和暴雨)降水的模拟,48 h时效优于24 h,YSU方案模拟效果较好。对比分析温江站加密探空观测与模式模拟的大气边界层结构表明,ACM2方案对小量级降水时边界层结构的模拟较为准确,而YSU方案更适合于温江站大量级降水时边界层结构的模拟。不同边界层参数化方案对各量级降水量模拟差异的可能原因是边界层湍流混合强度的不同,MYJ方案湍流混合作用较弱,导致底层大量水汽积聚,不稳定性强,容易产生虚假降水,因此对各量级降水模拟能力均有限;YSU方案具有强烈的垂直混合强度,有利于局地水汽的向上输送,更易达到大量级降水发生发展的条件,适用于盆地较大量级降水的模拟;ACM2方案在保证足够湍流混合强度的同时,在较稳定条件下会关闭非局地输送,不致于产生过强降水,适合盆地较小量级降水的数值模拟     

青藏高原全区与东西部各分区大气热源的变化规律对比

为了找出青藏高原与东西部各分区大气热源的变化规律,利用美国国家环境预报中心的月平均温度场、比湿场、风场以及位势高度场的再分析格点资料,采用"倒算法"计算得到高原地区月平均大气热源原始格点资料,对比分析青藏高原全区与东西部各分区大气热源在1948~2011年的年际和年代际变化特征,证实青藏高原大气热源的时空分布具有显著的差异性,研究结果表明:青藏高原全区和东西各分区的大气热源均表现出明显的年际振荡特征。在变化周期方面,青藏高原全区大气热源存在14年的显著周期,高原东部地区大气热源存在16年的显著周期,高原西部地区大气热源存在8年的显著周期。在变化趋势方面,青藏高原西部地区和东部地区1989年前,大气热源变化趋势相同,1989年后,大气热源变化趋势相反。在大气热源各个季节的空间分布方面,青藏高原全区大气热源各个季节热源热汇分布特征不同,春季西部地区出现热源中心,夏季东部地区出现热源中心,秋季东部地区出现热汇中心,冬季出现西部地区热源中心和东部地区热汇中心共存;在变化趋势突变检测方面,青藏高原全区大气热源在1989年存在显著的突变,西部地区大气热源1976年左右存在显著的突变,东部地区大气热源在1990年左右存在显著的突变。     

高原东部及邻近地区空中水汽资源的气候变化特征

利用欧洲中心月平均再分析资料,通过多种统计诊断方法,分析了高原东部及邻近地区空中水汽资源的气候变化特征,结果表明:1958-2001年以来,区域平均的年大气可降水量总体呈减少趋势,减少率为3 kg·m-2·(10a)-1;区域总水汽收入也呈减少趋势,减少率为6×105kg·(10a)-1;夏季风携带的南来水汽在高原东部及邻近地区扩展强度的减弱是整个区域水汽收入减少的主要原因;在全球气候变暖的背景下,源于中高纬地区水汽输送的影响值得关注.对于本文的研究欧洲中心再分析资料是比较适用的,在定性趋势方面得到的结论是可信的.     

四川汶川特大地震灾区基本气候特征分析

利用四川省气象台站1961～2007年的逐日观测资料,对四川汶川特大地震灾区的气候基本特征及其变化特点进行了分析.结果表明:由于受多种季风和复杂地形的影响,该区降水存在显著的区域差异,逐候降水量的变化可初步分为两种类型,以高原气象站点变化为主的高原型和以四川盆地西北周边气象站点变化为主的盆周型.地震灾区雨季气温近47年呈增加的趋势,降水量呈减少的趋势.地震灾区雨季降水量主要存在2年、4年和16年左右的周期,雨季气温主要存在4年、8年和32年左右的周期,气温和降水异常是不同周期变化共同作用的结果.     

青藏高原东部大气探空廓线的气候特征分析

通过对青藏高原东部地区近几年部分探空资料的分析,得出了一些有意义的结论。结果表明：冬季,青藏高原东侧地区在对流层下部存在明显的逆温现象,在逆温层之下,大气相对湿度大,水汽随高度减小的幅度小,大气处于中性层结状况;在此逆温层之上,大气相对湿度小。在逆温层底部有大量的水汽堆积,在空中形成明显的逆湿层,而在高原主体上并没有此逆温层的存在,高原东侧各站逆温层底的高度差别不大。夏季,青藏高原东侧地区20时可以存在明显的混合层,混合层的高度在成都站最小,重庆站最大,而高原主体混合层高度大于东侧地区。旱年混合层高度大于涝年。8时和20时,冬季大气温、湿垂直特性变化不明显,而夏季具有明显的变化。夏季,降水过程明显抑制混合层的发展,在暴雨过程及其前后,混合层有明显的成熟、消亡、重新建立的特征。     

四川盆地夏季水汽输送特征及其对旱涝的影响

利用1981—2000年夏季观测资料,分析了四川盆地夏季平均的水汽输送状况及四川盆地典型旱涝年的水汽输送差异特征,并在此基础上,初步分析了四川盆地旱涝异常的大气环流背景。结果表明:四川盆地的夏季水汽主要来源于青藏高原、孟加拉湾及南海地区。当西太平洋副热带高压偏北偏西时,其外侧东南风可以把南海水汽带到盆地西部,孟加拉湾及青藏高原水汽受到阻挡被迫停留在盆地西部,形成了盆地西部异常的水汽辐合,东部异常的水汽辐散,由此导致四川盆地西涝东旱。反之,当西太平洋副热带高压偏南偏东时,其西南侧的南海水汽不能到达盆地西部,只能到达盆地东南部,而孟加拉湾及青藏高原水汽则可以进入盆地东部,在盆地东部形成异常的水汽辐合,在西部形成异常的水汽辐散,造成四川盆地西旱东涝。     

NCEP CFSv2对中国2015年夏季月尺度降水和环流预报分析

利用美国环境预报中心的第二代气候预报系统(NCEP CFSv2)提供的1982~2010年历史回报资料和2015年6~8月预报产品、NCEP CFSR再分析资料及中国地面观测降水资料,评估了NCEP CFSv2对2015年(厄尔尼诺发展年)中国夏季月降水和环流形势的预报能力,并分析了影响模式预报技巧高低的可能因子。结果表明:1)模式对降水的预报技巧较低且表现出明显的月变化(7月最高,8月次之,6月最低),但总体水平都不高。预报技巧明显依赖于提前时间的长短。2)CFSv2对影响我国夏季降水的500h Pa关键区环流异常空间模态表现出较高的预报技巧。对全东亚区域,模式基本都可提前5~9天(7月9天,6月6天,8月5天)较为准确的预报出未来一个月高度异常空间模态。3)通过对比分析发现,CFSv2环流预报中选取12个集合成员(滑动3天)可以得到较稳定的预报结果。4)在2015年夏季月尺度环流异常模态预报中,东亚全区的环流预报水平很大程度上取决于中高纬地区的预报。CFSv2对中高纬环流月预报技巧(6~8月都能从提前4天开始就基本稳定维持在较高水平)比热带地区更高更稳定。      

四川盆地边缘山地强降水与海拔的关系

利用四川盆地1666个站点2011—2015年4—10月的逐小时降水资料及高精度格点海拔高度资料,对降水特征与海拔高度的变化关系进行详细分析,研究发现:(1)汛期总降水量、总雨日、小雨日、中雨日随海拔高度升高而增加,但降水量与雨日随海拔的增长方式并不相同,降水量显著增长区主要集中在200～1200 m,当海拔超过1200 m时降水量迅速减少;大雨日及暴雨日在海拔超过1200 m后也迅速减少。(2)盆地西北部、西南部沿山一带的暴雨日主要由强小时雨强贡献,而盆地东北部的暴雨日主要受持续性降水影响。(3)四川盆地复杂地形对降水的日变化有较为显著的影响,小时雨量及短时强降水频次峰值出现时间均随着海拔高度升高而提前,而短时强降水首次出现时间则随海拔高度升高而推迟。     

四川盆地两次冬季寒潮天气过程对比分析

本文利用欧洲中期天气预报中心ERA-Interim全球再分析资料,常规地面、高空观测资料,及地面自动站观测资料,对2018年12月5～7日和27～29日四川盆地两次典型寒潮天气过程进行了对比分析。结果表明:两次过程均是在前期升温的基础上,500hPa欧亚中高纬度为一脊一槽,地面有强冷空气在中西伯利亚堆积,横槽转竖引导冷空气爆发南下造成的;冷空气爆发后,由于寒潮发生的环流背景、影响系统和冷平流强度、发展、路径不同,由此带来的天气现象和对四川盆地的影响也不同。两次过程中南支槽强度、移动速度和持续影响四川盆地时间存在明显不同,但当南支槽东移至85°E及以东位置时,南支槽显著加深,槽前强西南气流将暖湿水汽输送到四川盆地,并与南下的偏北冷气流交汇,导致四川盆地的降雨明显加强,降温幅度也加强。气温骤降,当盆地850hPa温度低于-5℃,1000hPa温度低于4℃,0℃层降到940hPa以下高度时,降水出现雨向雨夹雪或雪转换。      

2010年7～8月四川三次大暴雨过程区域数值模式能力评估

本文对2010年7月14~19日、7月22~24日、8月17~19日四川出现的3次区域性大暴雨过程,比较分析了成都区域中心及国家气象中心运行的GRAPES模式降水预报情况以及中、高层环流形势,通过天气学检验得出以下结论:(1) G-SC模式预报降水范围偏小、强度偏弱,强降水中心存在较大偏差;G-BJ模式能预报出降水的主要落区,但降水强度偏弱,虚假强水中心偏多;(2) GRAPES模式对青藏高原东侧天气系统的预报能力偏弱,G-BJ对大尺度环流系统的预报能力优于G-SC模式;(3)九龙站和名山站单站探空廓线图显示G-SC模式在对流层高层温度和风速不随高度变化,对流层底层比湿较实况偏小,因此,温度场、风场以及湿度场强度及分布都有待改善;(4)成都区域中心运行的GRAPES模式在初值、高度场强度、近地面温度等方面都具有很大的改进空间,这需要在资料同化、边界层方案、地形处理等方面做工作。