基于风暴尺度模式产品的暴雨最优升尺度概率预报方法研究

基于ARPS3DVAR+WRF (Advanced Regional Prediction and 3-dimensional variational System)快速同化模式对西南地区近几年发生的4次强降水过程进行模拟试验,对12 h降水预报结果采用升尺度方法,计算邻域平均预报、站点概率预报,最终形成邻域概率预报,并细致分析了这三种预报的特点与效果,讨论了升尺度窗区尺度给不同量级降水带来的影响,最后结合AROC评分与邻域空间检验FSS讨论业务概率预报应用的最佳尺度。结果表明:升尺度邻域平均预报在小雨与大暴雨量级降水上表现不稳定,对中雨的预报提高不明显,但是对大雨与暴雨预报有较好的改善效果;站点概率预报具有一定的误导性,而邻域概率预报可以弥补其缺憾,越高分辨率的模式有更多的降水样本,在降水不确定性上能给出更好的概率分级信息;相对邻域平均的升尺度预报TS检验结果,基于邻域概率的FSS和AROC分析有更好的预报技巧指导意义;36 km升尺度窗区既能消除一定程度的强降水预报不确定性,同时也可以保留适当的对流尺度特征,为最佳升尺度窗区。     

重庆市山体滑坡等级预报研究

通过分析不同地质结构下重庆市山体滑坡与降水的关系，得出不同地质结构和降水条件下的山体滑坡等级预报指标，结合降水预报和实况降水的基础上制作重庆市山体滑坡等级预报。     

WRF模式边界层参数化方案对川渝盆地西南涡降水模拟的影响

应用WRF v4.0模式五种边界层参数化方案（YSU、MYJ、MYNN2、ACM2和SH）,对2016 年汛期（5～9月）在川渝盆地东部造成暴雨的所有西南涡过程进行了数值模拟,检验评估了它们对各量级降水的预报能力,并基于加密的L波段秒级探空资料对比分析了模拟与实况边界层结构的差异,结合各方案对湍流运动的算法特点探讨了其差异的原因,最后对ACM2方案进行了湍流强度调整,由此改善其对于川渝盆地边界层与西南涡降水的模拟能力。结果表明:ACM2和YSU方案TS评分表现较好,相对其它方案ACM2空报较少,这种可以根据周围环境的稳定性切换局地或非局地算法的方案更适合于盆地西南涡降水模拟,但边界层方案对西南涡降水的空报都较普遍,尤以大量级降水更明显;精细的探空资料进一步表明,所有方案模拟的白天边界层高度都偏高,湍流混合强度都偏强。通过参数调整而降低混合强度的ACM2方案,模拟的边界层温湿结构则更符合实际观测,其边界层下部温度更低、湿度更高,减少了大量级降水的空报,使盆地西南涡降水模拟有一定改善;边界层参数化方案对西南涡模拟的差别主要体现为不同的西南涡位置与降水强度,但归根到底都源于方案的局地或非局地特性、不同的混合强度这两方面原因。因此,根据不同特定区域下垫面环境与气候状况合理选择方案的特性和混合强度是准确模拟边界层结构及其降水过程的关键。     

重庆市主城区雾霾天气过程的污染特征分析

利用重庆主城区沙坪坝站2002~2014年逐日气象观测资料和2009~2011年10月至翌年3月逐时气象观测及污染监测资料,对雾霾天气过程中SO₂、NO₂和PM10污染物浓度变化及与气温、风和降水等地面气象要素的关系进行分析。结果表明:2009~2011年重庆主城区共出现Ⅰ级至Ⅳ级不同强度的雾霾天气过程共27次,雾霾天气过程中SO₂浓度变化为单峰型,峰值出现在中午,白天浓度大于夜间;NO₂浓度变化为双峰型,主峰值出现在晚上20时,次峰值出现在中午12时;PM10的日变化幅度较SO₂和NO₂变幅小,呈双峰双谷型;污染物浓度与气温、相对湿度的相关性比较好,静风条件有利于污染物积累,降水对污染物有较明显的清除作用。      

重庆雾的天气成因

在对重庆雾进行天气学分类基础上，利用合成方法分析了几次典型辐射雾和雨雾的环流形势、流场特征以及雾的垂直环流结构，揭示出两类雾的形成原因。分析表明，辐射雾产生在经向环流背景下，中亚地区高压脊为主要影响系统；经向垂直剖面表现为青藏高原东侧的对流层中层有一发展完好的顺时针旋转的垂直经向环流，其前部的下沉气流顺着地形坡地下滑时在四川盆地强迫出一个逆时针旋转的垂直环流，使重庆附近低层的下沉气流得到加强；夜间辐射降温明显，并有贴地逆温存在，大气层结较稳定。雨雾发生在亚洲地区经向环流相对较弱的背景下，青藏高原低压槽和地面冷锋为主要影响系统；垂直环流结构表现为高空低压槽发展东移时在四川盆地诱生一逆时针旋转的垂直环流，其东侧的上升支正好与地面弱冷空气入侵四川盆地时形成的顺时针旋转的垂直环流的上升支相耦合，使重庆附近上升气流加强，地面附近暖湿气流较活跃，明显增湿过程对雨雾形成起到重要作用。     

重庆市山体滑坡气象条件等级预报业务系统

重庆市地处三峡库区内 ,属于典型的亚热带季风气候 ,多年平均降雨量达 1 1 4 8.5ｍｍ左右 ,地层以砂、泥岩分布最广。近年来 ,随着西部大开发基础设施和三峡工程的建设 ,下垫面状况和地质地貌特征发生了较大变化 ,破坏了原有的坡面稳定度 ,从而使滑坡、泥石流灾害频繁发生 ,成为我国地质灾害最严重的地区之一。为此 ,重庆市城市气象工程技术研究中心对重庆市山体滑坡情况与自然降水作了详细统计和对比分析。研究表明 ,大降水是山体滑坡发生的必要条件 ,而 2 4ｈ降水量 (Ｒ2 4 )是诱发山体滑坡的最主要因素 ,其次连续降水的累计值 (∑Ｒ2 4 )…     

基于客观分析的重庆雾的BP神经元网络预报模型研究

本文利用数值预报产品、TTAA报文观测资料及重庆雾(能见度)的实况资料，采用客观分析方法将相关资料处理成二维网格资料，再运用车贝雪夫正交多项式实现二维网格图形的数学定量描述，最后建立重庆雾的BP神经网络方法预测模型，并对重庆雾进行预报试验。检验结果表明，这种方法预报效果较好，基于客观分析的BP神经网络模型进行雾的短期预报具有一定的应用前景。     

基于自组织神经网络算法的重庆秋冬季空气污染与天气分型的关系

为了了解重庆秋冬季节空气污染天气的环流特征,利用NCEP再分析资料对污染天气过程地面气压场应用自组织神经网络算法(SOM)进行天气分型,并经过主观对比分析,总结出3类典型天气型:均压型、低压型、高压底部型;其中均压型分为2小类:两冷锋间的均压场、弱高压区的均压场;高压底部型按冷高压中心位置分为3小类:北方高压型、西北高压型、东北高压型。比较分析发现高压底部型大气污染物浓度最高,空气污染最为严重。应用常规观测资料和L波段探空资料分析发现:各类污染天气型表现为地面静风频率高,近地层水平风速小;逆温出现概率高,大气层结稳定,大气边界层高度低等特点。从大尺度环流背景、动力、热力气象条件及后向轨迹模拟分析了3类典型污染天气过程形成原因,为重庆地区空气污染潜势预报及浓度预报提供参考依据。     

GRAPES与MM5模式对重庆特大暴雨的模拟预报对比分析

利用中国气象局的中尺度模式GRAPES和美国国家大气研究中心的MM5模式,对2004年9月初发生在重庆地区的特大暴雨过程进行了模拟预报。结果表明,GRAPES和MM5模式都较成功的预报出了此次降水过程。但是在降水中心的分布以及降水量级上与实况仍有一定程度的差异,GRAPES模式模拟出的总体落区略优于MM5,而MM5对降水量级的预报好于GRAPES。通过对环流形势的分析发现,MM5预报的垂直速度大于GRAPES的预报结果,这可能是导致降水量级差别的原因之一;通过对模式结果的初步诊断分析发现,两个模式对不稳定条件的模拟结果影响了他们对落区的预报结果。