基于集合变分混合同化方法的双台风数值模拟

采用基于WRF模式的集合变分混合同化方法(Ens-3DVAR),对2013年双台风“菲特”和“丹娜丝”的路径、强度和降水进行模拟,结果表明:对双台风路径和强度的模拟,无论是模拟效果还是稳定性,Ens-3DVAR方法72 h模拟效果最优;三种试验方法对降水都有一定的模拟能力,SAL评分表明无论是对降水结构、强度,还是降水位置的模拟,Ens-3DVAR方法模拟效果最好;从Ens-3DVAR和3DVAR方法得到的初始时刻的同化增量场来看,同化卫星资料后,两种方法均改变了初始场信息,但Ens-3DVAR试验与3DVAR试验的增量无论是大小还是分布范围明显不同,说明预报系统的局地信息改变对模拟效果有很大的影响;Ens-3DVAR方法采用集合背景场和流依赖性背景误差协方差,弥补了传统3DVAR中采用均匀、各向同性、准定常的背景误差协方差所带来的局限,提供了更接近实际大气的背景场;同时该方法采用了多个不同时刻的输入资料,说明Ens-3DVAR方法是数值预报中利用历史资料的一种可行途径。      

纬向非均匀基流对大气长波调整的作用

大气长波的发展和演变影响着大气的可预报性,并对提高天气预报和气候预测水平有重要的意义.在影响大气长波演变的因子中,除波与波非线性相互作用外,基流的作用也非常重要.本文利用非均匀基本场下Rossby波运动方程,通过数值求解,分析了基本场结构和初始场对Rossby波演变的影响,揭示了纬向非均匀基本场对长波调整的作用.研究结果表明:基流纬向非均匀时,线性Rossby波也会出现长波调整现象,基流随纬向变化是长波发生调整的又一个重要机制;大气长波调整对波动的初始振幅不敏感,但基本场振幅影响着长波调整能否出现和出现的时间;基本场纬向平均西风基流的大小除影响波动传播的速度和方向外,还影响长波调整出现的时间和规律;长波调整的出现还与基本场和初始场的结构有关,不同基本场时,波动是否发生调整、向高波数还是向低波数调整都决定于基本场结构,相同基本场时,不同初始结构的波动也有着不同的演变过程.     

北太平洋海表面高度的年际变化及其机制

利用15年（1993～2007年）月平均的海表面高度（SSH）异常资料,分析了北太平洋海表面高度的年际变化的时空结构,并研究了热通量和风应力两个因子对其的强迫作用.结果表明,北太平洋年际时间尺度SSH变化的大值区在黑潮延伸区和西太平洋暖池区.EOF分解第一模态的空间结构沿纬向呈带状分布,第二模态为沿经向呈带状分布.热通量强迫作用在中纬度的东北太平洋可以解释SSH年际变化40%以上.风应力对SSH的作用包括正压和斜压两个方面.正压Sverdrup平衡模型模拟的SSH年际变化较弱,仅能解释高纬度副极地环流西部的20%~40%.由大尺度风应力强迫的第一阶斜压Rossby波模型可以解释热带地区的20%~60%,中纬度中部的20%~40%,以及阿拉斯加环流东部和副极地环流西部的20%~60%.风应力强迫的一阶斜压Rossby波模型对SSH的强迫机理又可分为局地风应力强迫和西传Rossby波作用.其中,风应力的局地强迫作用（Ekman抽吸）在东北太平洋、白令海以及热带中部有显著的预报技巧,可以解释SSH年际变异的40%以上.Rossby波的传播作用在中纬度海域的副热带环流中西部和夏威夷岛以东起着重要作用,可解释20%~60%.     

2016年梅雨期湖北地区三次暴雨过程对比分析

针对2016年6月30日—7月6日梅雨期湖北省的持续性降水过程,根据降水融合资料识别出三段暴雨过程,基于高分辨率NCEP再分析资料分别从环流形势、水汽输送及上升运动等方面进行对比分析。结果表明,同一连续性梅雨期降水的三段暴雨过程,其环流形势明显不同,水汽输送与来源也不相同;温湿热力条件与上升运动强弱的动力条件共同影响降水强度,锋面的位置则与暴雨落区有密切的关系。第一段暴雨为典型的梅雨期暴雨环流,水汽主要来源于南海和孟加拉湾,热力不稳定与上升运动均较强,导致降水强度最强;第二段暴雨中,横槽将南海的水汽输送至湖北地区,较弱的热力不稳定度和上升运动导致降水强度偏弱;第三段暴雨发生在横槽减弱、西太平洋副热带高压北抬的过程中,湿度条件较差导致其降水强度较弱。     

真实基流中非线性Rossby波演变特征(一):数值模式设计

针对描述非线性Rossby波的正压准地转位涡方程,设计了一个隐式差分迭代格式,通过数值解与精确解对比的方法,验证了差分迭代格式的精度和稳定性.首先将正压准地转位涡方程简化为Couette流方程,对比了Couette流精确解和数值解,验证了差分格式对线性方程数值计算的精度和稳定性;然后通过构造精确解和修改原方程的方法,验...     

冬季北太平洋海气环流年代际异常的统计动力诊断

本文对冬季北太平洋大气和大洋环流做了联合复经验正交函数(CEOF)分解和小波分析, 并分别讨论了第一、二模态的年代际变化及其与海表温度异常(SSTA)年代际变化(PDO、NPGO模态)的关系, 得到以下主要结论:第一、二模态对时间系数的分析显示, 其与PDO、NPGO指数的相关性较高, 且小波分析表明其分别具有明显的准22、12年的年代际变化周期, 这与PDO、NPGO模态的周期相同;第一、二模态时间系数对北太平洋SSTA的回归分析表明, 其回归系数场的空间分布分别与PDO、NPGO的十分接近。第一、二模态空间场中大气环流异常分别类似于海平面气压异常(SLPA)的AL、NPO模态, 可分称其为AL、NPO的风场模;而大洋环流异常则分别相应于SSTA的PDO、NPGO模态, 可称其为PDO、NPGO的流场模。由第一、二模态近表层流场异常得到的垂直运动空间分布分别与PDO、NPGO的空间结构相似, 说明海洋上层海盆尺度大洋环流引起的垂直运动所导致的海温动力变化是形成PDO、NPGO的重要原因, 而大洋环流异常扮演着中介角色。     

月尺度环流对SST强迫的响应特征及机理分析

利用全球中期数值预报谱模式,通过在海表温度气候态上叠加不同扰动的方法,研究了不同季节月尺度大气环流对海表温度变化的响应特征及机理。结果表明,大气响应首先出现海表温度的高值区和海温扰动变化的大值区,其发展和演变还与大气环流的背景场有关,大气响应发展达到稳定的状态是沿南、北半球西风急流附近的纬向波状分布;在不同季节,对不同分布的海表温度变化,大气环流响应的速度不同,但在月尺度内大气响应都能达到最大值;相对于夏季,冬季大气响应最大值达到的高度更高,大气响应对扰动的形态更敏感。     

冬季黑潮延伸体海表温度变率的年代际变化及其与阿留申大气低压系统的关系

By utilizing multiple datasets from various sources available for the last 100 years, the existence for the interdecadal change of the winter sea surface temperature(SST) variability in the Kuroshio Extension(KE) region is investigated. And its linkage with the Aleutian Low(AL) activity changes is also discussed. The results find that the KE SST variability exhibits the significant ~6 a and ~10 a oscillations with obvious interdecadal change. The ~6 a oscillation is mainly detected during 1930–1950, which is largely impacted by the anomalous surface heat flux forcing and Ekman heat transport associated with the AL intensity variation. The ~10 a oscillation is most evident after the 1980s, which is predominantly triggered by the AL north-south shift through the bridge of oceanic Rossby waves.     

台风“彩虹”(1522)近海急剧加强的特征分析

采用多种大气和海洋资料对1522号台风"彩虹"近海急剧加强的特征进行了诊断分析。结果表明大气环流形势的变化、海洋环境的维持和台风内部结构的变化都有利于台风的近海加强。具体表现为:高层南亚高压西部型转东部型和中层西太平洋副热带高压加强西伸引起的环流形势的变化,使得台风区域高层辐散增强,中低层气旋性环流增强,低层台风东侧的水汽通量增强;低层北方弱冷空气侵入台风外围区域促进辐合抬升,环境风切变的减弱及弱切变的维持有利于台风加强,这些都是有利于台风增强的环流和动力条件。台风路径海域高海表温度和海洋暖涡的存在对台风急剧增强起了重要作用。此外,由于环流变化引起的潜热加热增大,导致了双中心位涡柱的形成和高层暖心的增加,台风内部结构的变化也有利于台风的进一步加强。     

基于NLS-4DVar方法的雷达资料同化及其在暴雨预报中的应用

在基于本征正交分解POD（Proper Orthogonal Decomposition）的集合四维变分同化方法（POD4DEnVar）建立的雷达资料同化系统（PRAS）的基础上,本文利用非线性最小二乘法的集合四维变分同化方法（NLS-4DVar）对PRAS进行改进,解决PRAS在高度非线性情况下的适应性问题,建立了新的雷达资料同化系统（NRAS）。通过观测系统模拟试验OSSEs（Observing System Simulation Experiments）和两次实际暴雨同化试验（2010年7月8日,中国中部地区;2014年3月30日,中国华南地区）对NRAS进行检验,并与PRAS的同化结果进行了对比。结果表明:无论是OSSEs还是实际雷达资料的同化,相对于PRAS,NRAS能够进一步提高同化效果。通过增加迭代的次数,NRAS能够有效地调整初始场的风场和水汽场,进一步提高了降水强度和位置的预报精度。但随着迭代次数的增加,对初始场的调整变小,进而对降水预报效果的改进也减小。试验结果表明NRAS能够有效解决PRAS在高度非线性情况下的应用问题,通过有限次数的迭代,即可得到近似收敛的结果。因而NRAS有望在数值预报中更有效地同化雷达资料,提高中小尺度天气的预报水平。