关灯十分钟让繁星回归夜空

我们把由于人类活动造成的夜天光增亮叫做“光污染”。在夜晚天空不受光污染影响的情况下,肉眼可看到的最暗恒星的亮度约为6.5等,全天大约有7000颗;在有轻微光污染的地方,夜晚可看到5等星,全天大约有3000多颗;在城市近郊,光污染比较严重,可看到接近4等的星,大约2000多颗;在中小城市的市内,光污染已很严重,     

6种数值模式在安徽区域天气预报中的检验

本文检验了从2006年6月到2008年12月,Grapes、MM5、WRF、T213、JMA和Germany共6个模式对安徽区域72 h内降水量、风速和气温的预报。降水量TS评分显示,从小雨到大雨,JMA的参考价值较高,从大雨到大暴雨则是MM5和WRF比较好;Germany和T213的评分均处于中间水平,而Grapes评分最低。冬夏季各模式的预报较好,其他季节预报较差。风速,24 h JMA和T213的预报较好,48、72 h MM5和WRF的参考价值较高。气温,24、48 h MM5和WRF预报较好,而72 h则是MM5和T213好。Grapes对风速和气温的预报相对较差。上述检验结果不仅有助于预报员更好地利用数值模式制作天气预报,而且为数值天气预报的解释应用提供科学依据。     

2004年末黄淮暴雪的特点分析和数值模拟

利用多普勒天气雷达资料和中尺度数值模式模拟分析了2004年12月20日夜里起到22日黄淮出现的大范围暴雪天气过程。发现黄淮地区暴雪天气形成的原因和特点明显不同于梅雨锋暴雨。多普勒雷达探测资料可以很好地反映这场暴雪的特点:对流高度不高,平均高度3~4km左右,最高不超过8km。在强降雪时近地面925hPa附近伴有很强的超低空急流,东北偏东风,风速达12~14m·s-1。高低空垂直切变明显,有很强的斜压性。高分辨率的中尺度数值模式可以很好地模拟出这次过程的演变和特点。     

GRAPES模式在淮河流域面雨量预报中的应用

利用我国新一代数值预报模式GRAPES输出的降水预报，制作了2005年7—9月淮河流域的面雨量预报，并对其与预报员制作的面雨量预报和面雨量实况进行了对比分析。期间7月4—11日、7月27日-8月4日淮河流域分别出现了两段集中强降水时间，给各地造成了严重的洪涝损失，因此针对这两次强降水过程着重进行了分析和讨论，同时进一步利用安徽省高密度自动雨量站资料对流域面雨量的估测和预报进行了初步研究。结果表明：用GRAPES模式产品直接制作的淮河流域面雨量预报产品在实际工作中具有较高的参考价值；高密度雨量站资料的使用有利于提高面雨量实况估测的精度，更客观地检验面雨量预报产品。     

单波束测深数据的插值精度分析

基于误差传播定律,对稀疏的离散水深点内插值进行了精度分析,建立了单波束水深内插值中误差表达的数学模型,利用我国南方某海岸带的3个试验区的进行了试验。试验结果表明,反距离加权法、Shepard法和线性插值三角网法,辅以自适应搜索半径法,内插水深值粗差比例普遍低于5%,质量与效率上为较优的插值模型;内插值精度与数据源精度有关,但与数据源密度关系不大;在给定深度测量极限误差情况下,建议在制定有关数字水深模型标准时,对水深在20 m以内的格网点水深值极限误差可设置为0.4 m。     

浏览器/服务器架构下的自动雨量站资料显示分析系统

阐述了自动雨量站资料显示分析软件系统在功能上的要求,在客观分析当前主要做法的优缺点的基础上,设计和开发了一套新的软件系统。该系统应用ISAPI(网络服务应用程序接口)技术,在浏览器/服务器架构下实现了资料检索、矢量图形绘制、客观分析和等值线绘制等功能。详细介绍了矢量图形绘制、客观分析方法以及流域雨量图绘制等在系统开发中遇到的关键技术问题,并且提供了实现方法。不使用任何第3方软件,该系统便于升级和推广,为科学、高效地应用自动雨量站资料提供了一套解决方案。     

中尺度数值模式在IBMP690上的并行测试

2005年初,安徽省气象局在IBMP690上分别实现了MM5、WRF、GRAPES中尺度数值预报模式的并行计算,并分别对他们的加速比和并行效率做了测试。结果表明:当分别采用8、16、24个处理机时,三种模式均可在1个h内完成36~72 h的预报,并行效率约为65%,即能够满足业务需要,又较充分利用了计算机系统资源;当增加处理机数时,GRAPES的计算时间缩短最显著,平均并行效率也最高。     

江淮灾害性大风飑线的特征分析

本文利用2000—2017年4—9月的多普勒雷达资料、地面和高空探测资料,识别出江淮地区35条飑线。空间分布显示,飑线主要形成于长江以北的平原地区。时间分布显示,40%的飑线发生在7月,其中7月下旬有一峰值;约37%的飑线形成于中午到下午,在午后到傍晚成熟,在下午至夜间消亡。较多的飑线向东南方向移动,移速集中于8～16 m·s~(-1),长度为200～250 km,强度为60～65 dBz,生命史为3～4 h。飑线的主要形成方式为离散区型(broken areal型),组织方式以后部层状云型(trailing stratiform型)居多,主要消散方式为逆向断线型(reversed broken line型)。把飑线的天气背景分成五种类型:浅槽型、深槽型、高压边缘型、槽后型和冷涡型。江淮飑线多出现在西风槽前;深槽型飑线引起的地面降温幅度最大;深槽型和冷涡型飑线的雷达回波核较高,天气也更为剧烈,除了降水和雷暴大风外,还可出现冰雹或龙卷。五种天气型的相同之处是对流有效位能大于1300 J·kg~(-1),0～6 km的垂直风切变大于10 m·s~(-1),抬升凝结高度多低于930 hPa,即低层为高温潮湿的环境。     

JMA/MRI-CPS2模式对东亚夏季风系统预测能力的评估

基于东京气候中心提供的新一代气候预测业务模式(JMA/MRI-CPS2)回报数据,综合多种评估方法,评估了其对于东亚夏季风的预测技巧,结果表明该模式能够模拟出气候场上主要降水中心和夏季风主要成员的位置,但存在明显的系统性偏差。对于年际变率的预测,泰勒图分析结果表明,该模式对夏季风指数预测效果总体较好,对于副热带高压指数中的面积、强度和西伸脊点指数预测能力较好,但对于脊线南北位置指数的预测效果较差;分月来看,4和5月起报结果的技巧相对更高。MV-EOF分析的结果表明模式较为准确地把握住了东亚夏季风主要模态的空间分布,滞后相关分析的结果表明其第一模态反映出了厄尔尼诺衰减的影响,第二模态反映出了厄尔尼诺发展的影响,合成分析的结果也显示,模式能够反映出厄尔尼诺发展的不同位相下东亚季风环流响应的差异。这些分析表明该模式对于东亚季风区的预测具有一定技巧,可以作为每年汛期气候预测的有益参考。     

安徽省WRF模式短时强降水的预报检验

利用2005—2015年安徽省内1162个站点观测资料简要分析了短时强降水的时空分布特征,并利用中国气象局CLDAS(CMA Land Data Assimilation System)近实时降水资料检验2012—2015年安徽省WRF(Weather Research and Forecast)模式对短时强降水的预报性能,探讨不同空间插值方法、检验方法对预报效果的影响,以评估模式预报短时强降水的应用价值和使用注意事项。结果表明:短时强降水主要发生在大别山区和皖南山区;一年中发生次数呈单峰分布,集中于6—8月;日变化呈双峰状,强峰为北京时间下午15:00—19:00,弱峰为06:00—09:00,两个低谷分别为01:00、12:00前后。在两分类评分TS(Threat Score)检验中,各个季节评分均十分低,插值方法对TS评分影响不大。邻域法FSS评分(Fractions Skill Score)检验中,春季FSS评分低,最高仅可达15%,空间窗、时间窗、时间超前或滞后变化对FSS评分的影响不如夏季、秋季明显;夏季,不考虑时间窗时,单独的时间超前或滞后不能提高预报准确率;秋季,模式分别滞后1h或滞后2h预报结果优于同期预报,而超前1h或超前2h预报结果低于同期预报,表明秋季WRF模式对短时强降水的预报有一定滞后性。