鄱阳湖影响过湖对流强度的数值模拟及机理分析

湖陆下垫面的非均匀性对强对流天气的发展演变有很大的影响。鄱阳湖是我国最大的淡水湖,湖面积具有明显的月变化和季节变化,而模式中的下边界一般默认湖面积不变,这与实际情况的差异较大,必然带来模式预报误差。利用WRF模式对夏季夜间发生在鄱阳湖地区的一次强对流天气过程进行数值模拟,并通过湖面积变化的敏感性试验,深入研究鄱阳湖对强对流天气发展演变的影响及其机理,结果表明：夏季夜间湖面上空2 m温度明显高于陆面,向湖陆风在湖面上空辐合上升,岸边则存在下沉辐散气流。这导致降水在湖西岸减弱、湖上空增强。随后用去湖敏感性试验印证了鄱阳湖的暖湖效应,湖泊的存在能够通过激发陆风次级环流对湖西岸（湖面）上空降水起抑制（促进）作用。去湖试验的降水在湖西岸增强20%,在湖面上空减弱16%,体现出湖泊对降水强度的重要影响。此外,还发现湖面积扩大1.5、2.5、3.5、4.0倍的扩湖敏感性试验的降水在湖面上空分别增幅7%、16%、30%、43%,进一步证实了强对流强度对鄱阳湖面积变化较为敏感。这指示我们在预报夏季夜间穿湖而过的强对流天气时,应重点关注其可能存在的入湖前减弱、入湖后增强的变化趋势。同时,在利用数值模式模拟湖区强对流天气过程时,如果湖面积与模式中默认的湖面积相差较大,则应考虑将实际湖面积引入模式下边界,以期提升模式对于湖区对流的预报能力。     

基于ECPS模型的青海湟水国家湿地公园湿地恢复评估

恢复效果评估是湿地恢复工程评价以及湿地后续高效管理和利用的基础。以西宁湟水国家湿地公园为案例区,构建基于生态系统特征-生态系统过程-生态系统服务（E_CPS）的评估体系,筛选与区域自然环境相适应的的评价因子,采用样方调查、野外监测、问卷调查等方法获取评估数据,从时空尺度评价湿地恢复区植被特征、水文过程到生态系统服务变化情况,并对影响湿地恢复的主要过程和因素展开分析和讨论。结果显示,湿地恢复的综合评价指数为41分,湿地恢复效果较好：① 湿地恢复区植物增加了11种,而湿地植被的平均盖度也增加了35.5%,重点监测的三种优势湿地植物（芦苇、小香蒲和篦齿眼子菜）在单位面积上的平均生物量较参照区平均增加30.9%。② 从生态过程指标来看,湿地恢复区TSIp （Total System Interflow of P）指数和FCIp （Finn Cycle Index of P）指数较参照区分别提升了37.2%和26.3%,说明湿地物质交换和循环过程有一定的改善。③ 从生态系统服务指标的变化来看,栖息地、土壤肥力、水质净化、大气调节、休闲娱乐服务分别增加了92.3%,50.9%,98.3%,73.8%和82.6%。④ 从湿地恢复的影响因素来看,湿地水深、水域面积、水温和底泥颗粒粒径大小与湿地植被恢复相关,并进一步影响湿地生态过程恢复和生态系统服务的空间分布。     

太行山地形在“7·19”华北持续性低涡暴雨中的作用北大核心

本文对2016年“7·19”华北特大暴雨进行观测分析和数值模拟,并设置了改变地形高度的敏感性试验,以探究该过程降水系统的发生发展机制以及太行山地形的作用。结果表明:(1)本次强降水过程发生在“东高西低”的有利环流形势下,受太行山地形和平原环流系统影响,低层东风急流造成强的对流性降水和低涡作用的叠置造成“7·19”华北地区持续性暴雨的维持和加强;(2)第一阶段为对流性降水,太行山东麓大气对流不稳定能量释放,大气逐渐转为稳定层结;第二阶段为低涡降水,涡度收支分析表明水平散度项和扭转项对低涡维持和发展起到了主要的正贡献,同时伴随有较强的上升运动和垂直风切变,垂直风切变的增强促使水平涡度向垂直涡度转变;(3)太行山地形在持续性暴雨中对两阶段降水、低涡和水汽的作用存在差异。地形高度敏感性试验中,地形高度增高对低层气流的阻挡和强迫抬升作用增强,使得地形降水增强,低涡路径东移,且强度增大。水平散度项使得对流层低层辐合上升运动增强,造成涡度的垂直输送,这是低涡发展和维持的重要原因之一。太行山地形阻挡截留东部平原水汽,且水汽回流加强,有利于太行山东麓水汽的输送与辐合。     

2023年4月3—5日江西一次强对流天气过程成因及预报分析

利用自动站、多普勒天气雷达、FY-4A/AGRI亮温数据等观测资料、ERA5再分析资料以及业务模式预报资料,对2023年4月3—5日江西一次强对流天气过程进行天气学诊断分析和模式预报与观测对比分析,以期揭示雷暴大风的成因和南部暖区暴雨的发生、发展机制,并分析其预报不确定性。结果表明,江西北部雷暴大风过程与中层的干侵入、冷池出流和环境风叠加有重要关系,而夜间边界层急流的维持和“喇叭口”地形的辐合抬升是触发江西南部暖区暴雨原始对流的关键机制。水汽通量持续在江西南部辐合,有利于南部强降水的长时间维持,同时截断了自南向北的水汽输送,破坏了江西北部和中部的对流不稳定层。进一步的预报不确定性分析表明,此次暖区暴雨过程具有较低的可预报性,大多数模式漏报了暖区对流的触发,少数中尺度模式即使预报出部分对流触发,在对流发展阶段也显示出与实况较大的差异,如雨带过早与锋面暴雨云团合并,应从非常规观测资料的应用和数值模式的提升等多方面改善此类过程的预报质量。