旋翼无人机盐城试验观测资料分析及其在一次浓雾天气观测中的应用

2018年3月28—30日、6月20—26日和9月5—13日在江苏省盐城市射阳站开展了旋翼无人机大气边界层垂直结构观测试验,并与L波段雷达探空资料进行对比,验证无人机观测资料精度。结果表明无人机观测的温度、相对湿度、风向、风速廓线与探空观测资料具有较好的一致性。二者温度、相对湿度的相关系数均为0.98,温度绝对偏差为0.57℃,相对湿度绝对偏差为4.25%,风向相关系数为0.98,绝对偏差为11.5°,二者风速的相关系数为0.91,绝对偏差为1.88 m·s~(-1),且无人机探测的风速为对应高度上的瞬时风速,可以更好地反映出边界层内风速细节变化特征。试验期间,无人机观测到一次夏季浓雾过程边界层结构细致变化特征,其观测的雾的边界层结构特征和宏观特征与探空观测基本一致。验证结果表明无人机在边界层气象观测中具有很好的应用前景。     

基于旋翼无人机观测的雾天和霾天VOCs垂直分布特征研究

为研究雾和霾天气下VOCs时空变化特征,于2020年11月19 日—2021年1月15日在江苏省东海国家气象观测站进行为期58 d的外场观测试验。利用自主研发的多旋翼无人机捕获2次辐射雾和2次霾天气过程,获得气温、气压、相对湿度、风向、风速、VOCs、O₃等7种要素100多条垂直廓线。结果表明:时间上,霾过程夜间VOCs体积浓度(0.225~0.253 ppm(parts per million, 1 ppm=10^-6))明显高于白天(0.191~0.205 ppm),雾形成前体积浓度(0.121~0.239 ppm)显著高于雾过程(0.056~0.209 ppm)。雾过程中VOCs体积浓度与雾强度变化相反,雾层高度与VOCs体积浓度剧烈变化高度一致,雾层(<200 m)中VOCs体积浓度(0.172~0.178 ppm)明显减小,显著低于雾形成前(0.195~0.240 ppm),雾层以上浓度变化大,雾结束后1 h内保持雾过程中分布特点。雾对逆温层中的水溶性污染物有清除作用,VOCs体积浓度和O₃质量浓度均下降。     

江苏省秋冬季强浓雾发展的一些特征

运用江苏省72个国家基本气象观测站和339个交通气象观测站资料,对2013年12月1-9日、2015年10月23日、12月22日及2016年2月12日出现的四次全省性的以辐射降温为主的强浓雾和特强浓雾过程进行分析,筛选出194个站例,对江苏省秋、冬季强浓雾生消的气候特征、雾爆发增强的微物理特征及雾爆发性增长的触发因子进行分析。结果表明:(1)雾爆发性增强的本质是雾在很短时间内雾滴增多增大,雾含水量呈几个数量级的增加,从而导致雾区能见度快速下降。(2)夜间辐射降温突然增强、底层弱冷空气入侵、日出后蒸发量加大及湖陆风效应是雾爆发性增长的触发因子。     

江苏地区一次罕见持续性强浓雾过程的成因分析

2013年11月30日—12月9日,江苏出现持续10 d的强浓雾天气。利用秒级探空资料、能见度资料、江苏省高速公路沿线高时空密度的交通气象观测站资料以及NCEP/NCAR的1°×1°的分析资料,结合天气形势、气象要素、物理量场,对这次持续性强浓雾的特点和形成、维持机制进行分析。结果表明,(1)此次雾过程持续时间长、范围广、强度大、污染重。(2)在大陆高压控制下,江苏长时间处于高压带的均压区内是这次连续性强浓雾过程的重要天气条件。(3)地面辐射冷却、低空下沉气流以及东南暖湿气流是强浓雾形成的重要原因。(4)双层逆温和深厚的逆温层是出现强浓雾的重要热力条件。(5)弱冷空气入侵,是雾体爆发增强的促发因子。      

江苏北部不同等级雾的微物理结构及个例分析

利用2015—2017年秋冬季在江苏北部观测到12次雾过程的雾滴谱数据及常规气象观测资料,统计分析了轻雾、大雾、浓雾、强浓雾和特强浓雾等级下的微物理特征量及雾滴谱分布,并通过一次雾过程的分析,探讨了不同雾等级下的主要微物理过程。结果表明:随着雾等级的提升,雾滴数浓度、含水量增长明显,而轻雾、大雾和浓雾的雾滴平均直径和最大直径差异不大,但当能见度小于200 m时,平均直径和最大直径显著增大;能见度下降时,平均数浓度谱和含水量谱的谱线上抬,从浓雾到强浓雾,粒径大于10 μm的大雾滴增长明显;雾滴数浓度主要由小雾滴控制,雾滴含水量受大雾滴影响;东海县郊平均的雾滴含水量与南京观测结果相差不大,但雾滴数浓度仅为南京的一半左右,平均直径大约是南京的2.3倍;个例分析中,能见度从1000 m下降到50 m,凝结核活化并凝结增长是主要微物理过程,但可凝结水汽是影响该过程效果的一个重要因子,可使雾滴数浓度和平均直径呈现不同的相关关系;能见度降到50 m以下时,碰并过程效果显著;日出后雾滴蒸发作用显现并逐步增强。      

2015—2017年夏季南京雨滴谱特征

利用2015—2017年夏季南京地区的雨滴谱数据,对南京在梅雨开始前、梅雨期及梅雨结束后3个不同时段降水的宏微观特征进行分析发现:梅雨开始前对流活动强度偏弱,但对流降水的雨滴平均质量加权直径、分钟级强降水频率和逐小时累积短时强降水的频率为3个时段中最高;天气尺度强迫提供的有利于降水的持续性条件、弱对流强度下充分的凝结过程及微物理相关过程对云粒子的损耗偏弱,是有利于该时段大雨滴形成和降水效率提高的重要因素。梅雨结束后,高温高湿环境易产生剧烈对流活动,导致对流降水的大尺度雨滴样本比例及分钟级极端降水发生频率位于3个时段的首位。层云降水时,梅雨期降水频率、降水率及雨滴尺度平均值均位于首位,小尺度雨滴样本比例最低;有利天气尺度强迫条件下的充分碰并作用是主要原因之一。不同时段雨滴谱谱形参数（μ）与斜率（Λ）之间的二项式关系式的差异与μ的取值有关。     

临安冬夏季SO2、NO2和O3体积分数特征及与气象条件的关系

对临安大气本底站2003-2004年冬、夏季二氧化氮(NO2)、二氧化硫(SO2)、臭氧(O3)进行了分析.结果表明:冬季NO2和SO2平均体积分数分别为19.48×10-9和35.74 x10-9,而夏季的平均体积分数分别为4.81×10-9和8.12×10-9,冬季高于夏季;O3在夏季的平均体积分数为33.55×10-9,略高于冬季的25.44×10-9;夜间NO2和SO2体积分数比白天高,并且NO2呈明显的单峰单谷型分布,O3也呈单峰型但峰值出现在白天.NO2、SO2体积分数存在着明显的“假日效应”,假日比非假日低,周五高于假日和非假日;但O3体积分数没有明显的假日效应.降水对SO2有明显的清除作用,但对NO2的清除作用不明显.与风向对比发现,夏季高体积分数的NO2、SO2都受到NW、WNW风的影响,冬季则分别受NE和SW、SSW风的影响;而O3受风向的影响较复杂,与局地光化学反应有关.     

干空气入侵对东北冷涡降水发展的影响

针对干空气入侵对东北冷涡降水发展的影响,应用WRF中尺度数值模式对2011年7月一次东北冷涡过程进行数值模拟研究。结果表明:干空气入侵对东北冷涡降水云系发展产生以下两方面的作用:一方面,密度较高的高层干冷空气下沉迫使干侵入前沿暖湿气流抬升,从而促进了东北冷涡降水发展;另一方面,下沉冷空气流向前推进"挤压"可导致冷空气前沿界面较为陡峭、层结不稳定,有助于云系垂直发展,降水主要集中于云系中部。     

基于LSTM和先验知识的高速公路路面温度预报

为了精准预报高速公路路面温度,为车辆安全行驶提供气象保障,采用2019—2022年南京市绕城高速公路上9个交通气象站及ERA5-land再分析数据,通过构建时间序列特征工程、引入物理机制相关数据两类方法结合先验知识,运用长短期记忆神经网络模型建立研究区域内4个交通气象站未来3 h逐10 min路面温度多步预报模型并进行验证;在此基础上,将已建立的模型应用于其他交通气象站,探究模型的适用性。结果表明:结合先验知识后,模型预报性能明显提高,准确率在85%以上,且随着预报时效的延长,性能提升更为明显,准确率最高提升36%;模型能较为准确地预报路面极端低温发生的时间和极值,且在预报时效较短时对路面极端高温的预报也具有一定参考价值;利用已建立的模型对其他交通气象站的路面温度进行预报时,准确率在62%以上,在预报时效较短时效果较好,准确率在80%以上,且交通气象站所处的下垫面背景类型对模型的选择起关键作用。     

利用WRF-Chem模式模拟分析人为气溶胶对台风Fitow(1323)强度及降水的影响

利用气象与化学模块在线耦合的模式WRF-Chem V3.5(Weather Research and Forecasting Model coupled to Chemistry Version 3.5) 对1323号台风Fitow进行了模拟,设计无人为排放源、含人为排放源和人为排放源增加的三组模拟试验,对比分析了人为气溶胶对台风的影响。结果表明:人为气溶胶对台风移动路径影响较小。人为气溶胶增加,台风强度减弱,台风主体总累积降水量减少,靠近陆地阶段台风主体降水率减少。气溶胶的增多可提供更多的凝结核,台风外围云水增加,更多的云水可上升至冻结层以上形成过冷水,促进冰相粒子的形成,释放的潜热增加,使外围对流增强,降水增加。台风外围对流的发展,使低层入流的暖湿空气更多的在外围上升,向台风中心的入流减弱,眼墙的发展减弱,降水减少,台风强度减弱。台风外围的对流发展弱于眼墙的对流,降水仍以眼墙区为主,使累积降水量和降水率整体上表现为减少。