论长江下游在冬季雨期中之气压分布状况

凡欲尝试一区域之天气预报者,必先知本区内地方天气变化之特殊情形,欲知地方天气之特殊情形,则非有当地之长期气象纪录及同时期内邻近各地之气压分布状况及其变动性质(即天气图)以为根据不可。查长江下游地近海滨,天气当受海洋之影响。今欲试     

应用微机自动挑选场内的预报“关键区”

一、引言在MOS预报和其他预报方法的研制中,如何提高因子品质是大家所共同关心的问题。目前,对于大多数气象要素的实时场和数值预告场的处理是读取指标站资料或网格点资料,然后从中挑选与预报量关系最好的单点或多点平均(如:三点挑花,四点挑花等)作为因子。这些方法简便易行,但是单点的稳定性较差,且有较大的读数误差和偶然性,多点平均对此稍有弥补,但对于各种场的预报关键区事先不知其几何形状时,人为地作几点平均显然是不够     

评中国天气俚谚

天气预告为研究气象学之最大目的,但以今日气象学本身之造诣而论,天气预告之原理与法则,究未臻十分成熟之境地,在科学先进诸国固如是,于科学落后之我国更如是。我国既限于环境及设备之艰难,又受制于地方性对于天气变化之支配,西洋现成之若干原理法则,无从亦不能整个搬用于斯土。是以国内各气象机关之天气预告,究未完全脱离工作者经验之凭藉,每遇人员更迭,预告之真确程度,即受影响,前例斑斑,毋须枚举!     

残差分析在天气预报中的应用

一、引言在统计预报方法的数值模拟中,回归分析是使用非常普遍的一种方法。其基本原理是将预报量和预报因子按最小二乘法原则进行拟合,即要求预报量的数学估计值与实际值之差(称为残差)的平方和达到最小。这种方法的优点很多(许多文献都已介绍)但其不足之处主要有二点:     

应用数值预报的结果作西太平洋台风路径统计预报的尝试

本文应用台风位置以北的27个网格点上的数值预报位势高度和一些持续性因子作为预报因子,采用逐步回归方法,分别建立了初始时刻后各时段内的台风位移和台风数值预报位移误差订正量的回归方程。但由于样本较少(仅84个样本),预告的稳定性可能会受到一定的影响。     

春播期强降温中期MOS预报方法初探

一、前言近几年来,随着数值预报产品内容的丰富和质量的提高,以及计算手段的不断更新,利用模式输出统计预报方法(即MOS方法)来解决天气预报的客观化、定量化问题,越来越得到广大气象工作者的重视。中期MOS预报较之短期相比困难要大一些,其主要原因在于预报信息量少和准确率低,台站一般都只能接收到中期形势预告场,而无各类物理量场。然而,中央气象台中期预报科曾通过对欧洲气象中心发布的中期数值预告产品进行了统计检验,证     

近年来谐波天气分析在我国的进展

谐波分析也叫调和分析或波谱分析,它是建立在任何复杂的波动或振动均是正弦或余弦的简谐波的重迭这个基础上进行的,实际上是一种分解分析。大气运动在空间上的多尺度性,在时间上的多频性为谐波分析在天气气候分析中的应用提供了物理依据。谐波分析在我国天气气候分析中常用的有下述两方面:一是在固定观测点上得到某气象要素(如温度、降水等)时间序列的周期分析,即时间场的谐波分析;一是在固定时刻得到某气象要素或特征量场     

未来天气图之制作法

欲试作未来之天气图,以之研究天气预报,比年来实不乏其人。旧法中如Exner,Richardson等之方法,过於艰涩难用。(现今几无人过问矣)。实际上欲天气预报之推定,使之有效。第一对於自然现象须不作随意之假定,即预先洞察自然现象之移动时,务不执已见,但就其固有之变动与之推移,而决不能导入难於应用之假定。第二纵     

大气运动非平衡强迫与“98·7”暴雨云团的中尺度特征

文中对 1 998年 7月 2 1日发生在武汉附近地区的突发性特大暴雨过程之激发机制与中尺度环境场特征进行诊断 ,结果显示 :(1 )引发本次突发性特大暴雨的 β中尺度对流云团 ,其环境物理场比较特殊 ,在暴雨最强时刻 ,对流层高低层没有独立的负、正涡度大值中心区与之对应 ,辐合层并不十分深厚 (低于 5 0 0hPa) ,且气流散合强度(1 0 -4s-1 )较旋转强度 (1 0 -5s-1 )大一个量级 (D ζ)。 (2 )在暴雨临发生前 ,对流层低层中尺度辐合增长较正涡度增长大一个量级 (Dt ζt) ;到暴雨最强时刻 ,尽管气流辐合已达到 1 0 -4s-1 量级 ,但涡度变化尚未适应到散度变化的水平。散度变化超前涡度变化与高空资料时间分辨率不足是暴雨最强时刻观测到D ζ的主要原因。 (3)在暴雨发生前 1 0余小时 ,大气运动已处于较强的非平衡状态 ,且越临近暴雨发生 ,U <0的非平衡性越强 ;而在暴雨最强时刻 (7月 2 1日 0 8时 ) ,大气运动即由U <0的非平衡态转为U≈ 0的准平衡态。 (4 )对流层低层大气运动非平衡动力强迫与 2 0 0hPa等压面上的中尺度强辐散是本例暴雨和β中尺度暴雨云团发生发展的重要动力启动机制     

民国二十四年六月二十三日长江流域之风暴

我国之温带风暴,以长江流域霉雨季中者,发育最为完全。其与欧西之风暴,组织上究竟是否相同?此一问题,极关重要,然欲知风暴之组织,端赖高空探测之纪录。我国气象事业,尚在萌芽时期,设备未完,研究极感困难。惟於风暴过境之时,注意地面天气及各项气     

利用WRF-3DVAR同化常规观测资料对近地层风速预报的改进试验

利用WRF 3DVAR同化系统和Evenson提出的方法在分析时刻添加扰动形成扰动型初始场,并在此基础上同化常规观测资料(包括固定站点的探空观测和常规地面观测),通过比较WRF3DVAR系统对整层大气的初始(分析)场及预报场的改进,检验了同化常规观测资料后WRF模式对研究区域内近地层风速的预报效果。结果表明,同化常规观测资料对初始场有改进,且对低层大气风场和温度场的改进较FNL资料明显;GFS同化常规观测资料后生成的初始场和FNL资料提供的初始场对风速和温度的预报在不同气压层存在不同的预报时效,低层(1000 hPa)风速和温度预报在前36 h改善明显,而在较高的500 hPa和200 hPa上风速预报在前36 h改进明显,温度预报则只在前12 h得到了改善;无论是采用FNL资料还是同化常规观测资料作为初始场,对近地层风速预报均在前36 h有改进,表明对于近地面风速这种短时间内变化较大的变量,同化与之时间和空间上较为接近的资料可能改善其预报效果。     

快速更新循环同化系统的背景场误差协方差日变化特征研究及初步应用

目前多数快速更新循环同化系统在各分析时刻常使用固定的背景场误差协方差。为在快速更新循环同化系统中采用日变化的背景场误差协方差,基于RMAPS-ST系统分析了其夏季和冬季日变化背景场误差协方差特征,并进行了同化及预报对比试验。结果表明,该系统夏、冬两季的背景场误差协方差均呈现出明显的日变化特征,且夜间各变量(U、V、T、RH)的误差标准差与特征值均大于日间,反映模式系统夜间的预报误差大于日间;而夏季各变量误差标准差和特征值大于冬季,也说明系统在夏季的模式预报误差比冬季大;连续3 d的循环同化试验初步表明,采用日变化背景场误差协方差可以提高同化及预报效果。     

2002年成都地区7.29～8.1暴雨过程分析

利用卫星云图追踪2002年7月29日～8月1日成都地区的强降水过程,用常规气象资料结合其物理量诊断场分析它的发生及发展过程,对比物理量诊断场与T213数值预告场,总结数值预告在暴雨预报中的作用.     

加拿大大气环境局新职员的考核与培训

加拿大大气环境局每年都要从大学毕业生中招收一批合格的学生补充到技术岗位。所谓“合格”需具备3个条件:①必须是加拿大公民或已办妥移民手续的候选人;②候选人需获得学士以上学位;③候选人在气象学、物理学、教学课程学习方面达到要求,即:至少修完5门以上的气象学课程(如,动力气象学、普通气象学、物理气象学、天气学、再加上气候学、微气象学、水文气象学及其它气象学课程中至少一门),至少修完4门以上的物理学课程(如,普通物理学、力学、电磁学、再加上流体力学、光学或高等力学课程中至少一门),至少修完6门以上的数学     

初值化

数值天气预报模式的数值积分需要有包含因变量三维分布的初始条件.对于短期预报和中期预报来说,初始条件是根据某一特定时刻在全球所收集的观测资料得到的.这些资料需经过自动或手工处理,把气压(或温度)、水平风速和比湿的观测值内插到网格点上,成为网格点值.天气分析的这种自动过程称为客观分析.这样分析得的气压(或温度)和水平风速场通常并不适合作为原始方程模式的初始条件.如果气压和水平风速场在初始时刻未经过调整,则在数值积分过     

一种分段设计的天气图客观分析方法

本文在D.Shepard曲面拟合法的基础上提出了一种新的客观分析方法。它不同于其他方法之处在于将人工分析分成若干步骤,逐段进行模拟,即在数学上用一个连续的分段复合函数来描述一个物理量场。由于采用分段设计,该方法能集中现有客观分析各方法的一些主要优点,如:(1)不需要预备场;(2)分析结果不改变测站记录;(3)对一般位于高(低)值中心的格点能分析出比周围测站更高(低)且合理的值来等。另外,本方法还可以方便地使用非常规资料,对缺测记录也能进行灵活处理,故可供实际业务使用。     

椭圆型方程的一个直接解法

在数值天气预告以及动力气象问题的研究中,人们常常需要求解如下型式的椭圆型线性偏微分方程其中μ为常数,也可以为零。虽然近年来初始方程已经得到广泛应用,但是如(1)型式的准地转涡度方程仍然在有些国家的业务预告中使用,特别是在一些动力气象的研究工作     

基于雷达回波拼图资料的风暴识别、跟踪及临近预报技术

以中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室的区域雷达组网三维数字产品为基础,采用区域增长法实现二维风暴的识别,进而在垂直方向上进行关联以实现三维风暴的识别,并提取三维风暴的特征参数对相邻时刻的风暴进行跟踪,在此基础上对风暴未来时刻的位置及大小进行预报。个例分析结果表明:(1)用区域增长法及垂直方向的投影关联法能够实现三维风暴的自动识别,从风暴特征参数随时间的变化可以看出,体积的变化是风暴不同发展阶段的主要特征,而风暴的平均反射率因子及最大反射率因子随时间的变化特征不明显;(2)采用最优法对相邻时刻的风暴进行匹配,并考虑了合并与分裂的情况,与观测资料的对比可以看出,跟踪还是比较合理,在风暴发生合并或分裂的情况下也能够正确跟踪。对风暴历史时刻的位置通过最小二乘拟合法得到的风暴移向、移速随时间的变化曲线比较光滑,没有出现跳变的现象。(3)风暴位置的预报要好于风暴大小及VIL的预报,其主要原因是由于风暴在不断地发展变化,其合并、分裂也是经常发生的,对于未来发展趋势的预报,仅根据风暴历史时刻的发展趋势还是很难预报的。总体来说,预报误差随预报时效的增大而增加。     

霜害及其预防

(一)霜之生成及霜害霜生成时,温度必在冰点以下。在春初作物之嫩芽初放或秋末瓜果将熟时,一遇冰点以下之温度,即易萎折,虽无霜生成,其所生之害亦不稍减。故当春初秋末时,如温度低降至能损及作物,即不见霜,亦称为霜。当温度在零度以下,-2℃以上时,仅能捐及作物之新芽,称为轻霜;如温度在-2℃以下,则并坚老之枝叶亦能摧毀之,故称为杀霜。吾人所论之霜害,仅限于在植物生长期中者,即春初之晚霜及秋末之早霜。此时霜发现之次数虽不多,但与农业之关系甚大。如以天气状况为标准,则霜可分为二大类:     

分析气团以论天气变化(续一) (3)属性曲线之意义

观乎上文,可知位置温度及比较湿度,实为最富保守性之二种属性。美国麻省理工大学教授洛斯培氏(Prof.C.G.Russky)首定空气的部分位置温度(Potential temperature of dry air,θd)及水汽与空气的混合比(Mixing ratio of water vapor to dry air,W),作为分析气团之指标。其法以此二因子。作为坐标之经纬轴,每次测得各高层之气压,温度及相对湿度後,根据上述之公式,或利用现成之图表,求得θd及W之数值。点於此坐标,即得代表所测层气团之