近岸海浪模式在中国东海台风浪模拟中的应用--数值模拟及物理过程研究

较为详细地介绍了基于能量平衡方程的第三代近岸海浪数值模式SWAN（Simulation Waves Nearshore）及其包含的物理过程（风生浪、底摩擦、白浪耗散、深度诱导波破碎、非线性波－波相作用等），并利用该模式对影响杭州湾－长江口沿岸海域的一次台风浪过程进行了模拟研究：模式所需风场由藤田台风风场模型嵌入对应台风特征等压线，并对相应时段的NCAR／NCEPT资料、单站资料进行同化后提供；利用自嵌套的方式提供波谱边界条件；模式模拟的结果与实际海浪观测资料相符较好，在此基础上，研究了底摩擦、深度诱导波破碎、三波相互作用等物理过程联合对近岸台风浪的影响，初步认识了它们在近岸台风浪生成、传播过程中的重要作用。     

A Modeling Study of the Effects of Anomalous Snow Cover over the Tibetan Plateau upon the South Asian Summer Monsoon

The effect of anomalous snow cover over the Tibetan Plateau upon the South Asian summer monsoon is investigated by numerical simulations using the NCAR regional climate model (RegCM2) into which gravity wave drag has been introduced. The simulations adopt relatively realistic snow mass forcings based on Scanning Multi-channel Microwave Radiometer (SNINIR) pentad snow depth data. The physical mechanism and spatial structure of the sensitivity of the South Asian early summer monsoon to snow cover anomaly over the Tibetan Plateau are revealed. The main results are summarized as follows. The heavier than normal snow cover over the Plateau can obviously reduce the shortwave radiation absorbed by surface through the albedo effect, which is compensated by weaker upward sensible heat flux associated with colder surface temperature, whereas the effects of snow melting and evaporation are relatively smaller.The anomalies of surface heat fluxes can last until June and become unobvious in July. The decrease of the Plateau surface temperature caused by heavier snow cover reaches its maximum value from late April to early May. The atmospheric cooling in the mid-upper troposphere over the Plateau and its surrounding areas is most obvious in May and can keep a fairly strong intensity in June. In contrast, there is warming to the south of the Plateau in the mid-lower troposphere from April to June with a maximum value in May.The heavier snow cover over the Plateau can reduce the intensity of the South Asian summer monsoon and rainfall to some extent, but this influence is only obvious in early summer and almost disappears in later stages.     

不同大尺度强迫条件下考虑初始场与侧边界条件不确定性的对流尺度集合预报试验

研究了不同大尺度强迫条件下的暴雨个例中,考虑不同尺度特征的初始扰动与侧边界扰动相互作用构造对流尺度集合预报的可行性,为进一步构建“自适应”于不同强对流天气的对流尺度集合预报系统提供依据。结果表明,在大尺度强迫显著的个例1中,以大尺度扰动信息为主的动力降尺度的增长趋势较集合转换卡尔曼滤波(ETKF)更为显著,且总扰动能量在预报中后期超过集合转换卡尔曼滤波,而在大尺度强迫较弱的个例2中,集合转换卡尔曼滤波扰动能量始终高于动力降尺度。此外,当大尺度强迫显著时,初始扰动与侧边界扰动相匹配会产生相互促进的作用,而不匹配时初始扰动会在预报中后期抑制侧边界扰动的发展,当大尺度强迫较弱时,即使是互相间不匹配的初始扰动与侧边界扰动也能在大部分预报时段起到相互促进的作用,说明初始扰动与侧边界扰动的相互作用机制不仅与天气形势相关,也与二者是否匹配挂钩,另外,扰动的发展特征同样依赖于天气形势;从集合离散度的角度来看,当大尺度强迫明显时,侧边界扰动的作用会在更短的时间内取代初始扰动,从而对离散度起到主导地位;两种初始扰动方法相比,集合转换卡尔曼滤波在多数情况下对总离散度的贡献均大于动力降尺度;从降水量预报及概率预报情况来看,大尺度强迫明显的个例可预报性更高,且各集合成员间的差异较小,大尺度强迫较弱的个例则相反,且当两种初始扰动方案与侧边界扰动相结合时,较仅侧边界扰动均有一定提高。      

集合卡尔曼滤波同化中雷达位置的敏感性研究

针对对流尺度集合卡尔曼滤波（EnKF）雷达资料同化中雷达位置对同化的影响进行研究。为了考察强对流出现在雷达不同方位时集合卡尔曼滤波同化雷达资料的能力,以一个理想风暴为例,设计了8个均匀分布在模拟区域周围的模拟雷达进行试验。单雷达同化试验中,初期同化对雷达位置较敏感,而十几个循环后对雷达方位的敏感性降低。造成初期同化效果较差的雷达观测位于模拟区域正南和正北方向,这两部雷达与模拟区域中心的连线垂直于风暴移动方向（即环境气流的方向）。双雷达试验的结果表明,正东、正南、正西和正北方向的雷达组合观测会使同化初期误差较大,这说明并不是所有与风暴连线成90°的雷达组合都能在短时同化中得到合理的分析结果,还需要都处于模拟区域对角线上（即与环境气流成45°夹角）,同化效果才较好。短时同化后的确定性预报结果表明,较大分析误差也会导致较大预报误差。这些分析误差主要是由于同化初期不准确的集合平均场驱动出的不合理的背景误差协方差造成的。当背景场随着同化循环得到改进后,驱动出的合理的背景误差协方差使得不同位置雷达同化造成的差异逐步减小。基于上述结果,引入迭代集合均方根滤波（iEnSRF）算法,结果显示使用该算法后,雷达位置对同化效果的影响减小,同化不同位置的雷达资料均能有效降低分析和预报误差。      

利用地基微波辐射计资料反演0-10km大气温湿廓线试验研究

实测与模拟的微波辐射计亮温存在偏差,导致基于BP神经网络模型的大气温湿廓线反演精度的降低。研究了一种基于资料订正后的BP神经网络反演大气温湿廓线的方法。首先,基于2014年6月南京江宁探空资料,利用MonoRTM模式,模拟中心频率在22.2GHz~58.8GHz范围内22通道亮温;对比模拟和实测南京站微波辐射计资料,建立实测微波辐射计资料订正模型。然后,以南京地区2011-2013年探空资料为输入,模拟22通道亮温数据,并基于模拟的22通道亮温数据和当地探空资料,利用BP神经网络算法,建立大气温度、水汽密度、相对湿度廓线反演模型。最后,利用构建的订正模型,对2014年7月试验获取的微波辐射计资料进行订正,并将订正后的微波辐射计资料输入BP神经网络反演模型,反演0-10km高度58层的大气温度、水汽密度和相对湿度,对比实际探空资料以及微波辐射计二级产品,评估分析反演效果。实验结果表明：所建的反演模型提高了大气温湿廓线反演精度,大气温度、水汽密度和相对湿度均方根误差范围分别为1.0~2.0K、0.20 ~1.93g/m3和2.5%~18.6%。     

EnSRF雷达资料同化在一次飑线过程中的应用研究

本文利用包含复杂冰相微物理过程的WRF（Weather Research and Forecasting）模式,针对2007年4月23日发生在我国华南地区的一次典型飑线天气过程,分别进行了确定性预报和集合预报试验,发现确定性预报能大致捕捉到飑线系统的发生发展过程,但对飑线后部的层云区模拟效果较差。集合预报能够有效地减少模式的不确定性,大部分集合成员对飑线的模拟效果优于确定性预报。进一步将集合预报得到的40个成员作为背景场,采用EnSRF（Ensemble Square Root Filter）同化多普勒天气雷达资料,并将分析得到的集合作为初始场进行集合预报,通过与未同化雷达资料的集合对比,考察了EnSRF同化多部雷达资料对飑线系统的影响。结果表明:EnSRF雷达资料同化增加了模式初始场的中小尺度信息,大部分集合成员的分析场能够较准确地再现飑线的热力场、动力场和微物理场的细致特征,并且模拟出飑线后部的层云结构。通过对EnSRF分析的集合进行模拟发现,大部分集合成员较未同化雷达资料时模拟效果有明显改善。同化后的集合预报ETS（Equitable Threat Score）评分最高,其次是未同化的集合预报,确定性预报的最低。     

中低纬太平洋夏季次表层海温异常年代际变化的时空特征比较

对1955—1998年的夏季次表层(0~400 m)海温进行了EOF分解,对比分析了中低纬太平洋夏季次表层海温的年代际变化特征。结果表明:中纬太平洋夏季次表层海温有2种年代际分布模态:0~160 m表现为PDO型,200~400 m表现为全区一致型;低纬太平洋夏季次表层海温有3种年代际分布模态:0~60 m和300~400 m为全区一致型,80~240 m为东西反向型。太平洋夏季次表层海温异常的年代际变化在中低纬都存在从上而下的时间滞后;而同一层中低纬太平洋夏季次表层海温年代际突变的时间也不一致。     

Hybrid ETKF-3DVAR方法同化多普勒雷达速度观测资料Ⅰ:模拟资料试验

利用WRF(Weather research and forecasting)模式及模式模拟的资料,采用Hybrid ETKF-3DVAR(ensemble transform Kalman filter-three-dimensional variational data assimilation)方法同化模拟雷达观测资料。该混合同化方法将集合转换卡尔曼滤波(ensemble transform Kalman filter)得到的集合样本扰动通过转换矩阵直接作用到背景场上,利用顺序滤波的思想得到分析扰动场;然后通过增加额外控制变量的方式把"流依赖"的集合协方差信息引入到变分目标函数中去,在3DVAR框架基础下与观测数据进行融合,从而给出分析场的最优估计。试验结果表明,Hybrid ETKF-3DVAR同化方法相比传统3DVAR可以提供更为准确的分析场,Hybrid方法雷达资料初始化模拟的台风涡旋结构与位置比3DVAR更加接近"真实场",对台风路径预报也有明显改进。通过对比Hybrid S试验与Hybrid F试验发现,Hybrid的正效果主要来源于混合背景误差协方差中的"流依赖"信息,集合平均场代替确定性背景场带来的效果并不显著。     

南京城区夏季低层逆温对人体舒适状况影响初探

利用2000年夏季南京志区地面气象要素和低层探空资料，分析了该夏季南京城区早、晚低层逆温的频率、厚度和强度变化特征，着重从统计角度研究了逆温的厚度、强度与城区地面温度、相对湿度变化的关系及对人体舒适状况的影响。结果表明：低层逆温对城区地面温湿变化及其幅度影响较大，当07时有逆温层时，08时至14时的温度增加幅度变大，相对温度减小幅度也变大，人体不适指数增加幅度变大；当19时有逆温层时，20时至23时温度减小幅度变小，相对湿度增加幅度也变小，人体不适指数减小幅度变小，并通过相关分析建立了人体舒适度指数与逆温强度之间的回归方程。     

湛江港邻近海域台风浪的模拟研究

对第三代近岸海浪数值模式SWAN及包含的物理过程进行了简要介绍，利用该模式对影响南海湛江港海域的二次台风浪过程进行了模拟研究：由藤田台风风场模型同化相应时刻的台风要素、NCAR/NCEP网格点资料、单站观测资料后，提供模式所需风场；利用自嵌套的方式，提供模式波谱边界条件；两次模拟结果与实际海浪观测资料相符较好，可以为该海域台风浪的模拟预报提供较为重要的参考。