冬奥会张家口赛区气温与风的特征分析

利用2019年1—3月多源观测资料对北京冬奥会张家口赛区气温与风时空分布特征进行统计分析,并对不同环流背景下温度和风的特征进行了对比研究.结果表明:张家口赛区气温分布受太阳辐射差异与海拔高度的共同制约,盆地或山谷温度日较差大,且逆温现象明显.环境风和日变温影响逆温强度,风速越小,逆温强度越大.赛区风速具有明显日变化特征...     

冬奥会延庆赛区降雪与边界层东风的关系

受特殊地理环境影响,北京地区冬季降雪常与边界层东风相伴,边界层东风所引起的水汽输送和动力辐合效应对降雪发生发展有重要意义。不同于已有边界层东风对平原地区降雪影响的研究,本文结合2022年冬奥会北京延庆赛区的地形特征,对比相似天气背景下不同温湿特性、不同发展高度的边界层东风对降雪的作用机制,研究表明:(1)途经渤海湾的路径较长有利于边界层东风的明显增湿,反之增湿效果则较弱;(2)"干冷"性质的偏东风可形成冷垫抬升北京平原及低海拔地区的暖湿空气;当偏东风在垂直方向发展较为深厚(600 m以上)时,能够翻越延庆东部海拔较低的军都山并在背风坡形成绕流汇合,同时受西部海拔较高的海陀山阻挡,形成迎风坡的强迫抬升,二者共同作用导致延庆区的辐合东强西弱,进而造成降雪分布呈东多西少的特征;(3)"暖湿"性质的边界层东风因垂直延展高度较低,无法向西越过军都山,对延庆赛区降雪基本无影响;(4)空中500 hPa为西北气流影响时,除考虑边界层东风能否越山之外,若存在与地形高度接近的、700 hPa高度附近饱和区与抬升运动的有利配合,将导致延庆赛区的高海拔山区出现明显降雪。     

四川省暖季降水时空分布特征及机理

特殊的地理位置和地形分布造成四川地区降水具有鲜明特色,存在明显的区域差异。利用1998—2017年共20年的高时空分辨率卫星反演CMORPH降水资料,研究四川省暖季（4—9月）降水的时空分布特征,并结合ERA5再分析资料探究其降水的内在机制。研究发现：（1）4—5月降水量偏低,6—8月最多,9月也相对较少。暖季的逐月降水在四川盆地西南部均有一个强降水中心,而6—9月在四川省最南部存在一个强度相当的降水中心,这种分布特征是由高低层大尺度环境场的配置所引起;（2）四川暖季降水峰值出现在夜间至凌晨,但不同月份以及不同区域的降水存在较大的差异,两个夜间降水峰值中心的形成均与地形造成的低层风场辐合以及水汽累积密切相关;（3）位于四川省西部（青藏高原的东坡）有一个相对较弱的午后降水峰值,这是受到两侧的山谷风辐合所致,且受到高低层环境场作用影响其分布区域和强度。     

四川霾时空分布及气象要素分析

选取2016~2019年四川地区156个站点的逐时能见度、相对湿度和温度资料,分析了霾的时空变化和对应的大气参数值变化特征。结果表明：四川地区霾天气的空间分布差异显著,川西高原和攀西地区发生较少,盆地发生较多。从季节变化来看,霾天气在冬季多发,春秋季次之,夏季最少。从日变化来看,霾在白天的发生次数远高于夜间,11~21时为高发阶段,03~08时为低发阶段;10~12时成霾最多,01~07时和23时成霾较少;20时和23时消霾最多,06~09时消霾最少;90%的霾在8 h内消散。结合气象要素分析,霾发生次数在气温介于7~14℃时最多;根据能见度划分的轻微霾和轻度霾发生次数较多,重度霾发生次数较少;霾发生次数在相对湿度介于2%~33%时最低,在其介于34%~79%时随相对湿度的增大而增加。     

2m气温集成订正方法及在冬奥延庆赛区的应用北大核心CSCD

为提升北京冬(残)奥会气象服务保障能力,利用2018—2021年1月1日—3月28日欧洲中期天气预报中心(ECMWF)模式预报产品以及冬奥延庆赛区8个自动气象站的2 m气温实况,通过基于地形修正的模式偏差订正和支持向量机算法,构建赛区不同海拔高度站点72 h预报时效内逐3 h的2 m气温集成订正方法。2022年北京冬(残)奥会前夕及赛事期间应用评估表明:集成订正方法对延庆赛区2 m气温的预报准确率为0.856,平均绝对偏差为1.08℃,订正效果较单一订正方法更优,尤其针对海拔高度高出模式地形高度的站点订正性能更为突出,同时,对超阈值及关键过程的气温订正效果也表现较好。对于延庆赛区大多数站点而言,该方法订正的72 h预报时效内逐3 h的2 m气温平均绝对偏差总体上表现出一定的日变化特征,且0~24 h,24~48 h,48~72 h预报时效之间偏差变化相对平稳,但不同站点的日变化趋势存在差异。随着预报时效增加,该方法订正的2 m气温平均绝对偏差的变化趋势表现出海拔依赖性。     

梵净山周边三县气象要素日变化分析

用梵净山周边3个国家级台站逐日逐时本站气压、气温、相对湿度、瞬时风向风速及气压、气温、相对湿度日极值出现的时刻,分析了各气象要素日变化规律,结果表明:时均气压最高值出现在10时,最低值出现在17时;日最高气压主要出现在8~11时之间,占57.1%,22~23时也有较高的比例;日最低气压主要出现在16~18时,20~21时占有较高的比例。时均气温最高值出现在15~16时,日最高温度出现在14~17时,占63.3%,不会出现在03~09时;日最低气温任何时候都有可能出现,但主要出现在省05~07时,占53.9%。时均相对湿度最大值出现在07时,最小值出现在15~16时,日最小相对湿度主要出现在13~17时,占66.7%。盛行风向也有较大的日变化,时均风速最大值江口出现在14时,松桃、印江出现在16时前后,静风频数较多,但以夜间为主。     

延庆-张家口地区复杂地形冬季山谷风特征分析

基于2016年12月—2017年2月和2017年12月—2018年2月两年冬季的近地面自动气象站逐时观测数据以及张家口探空数据分析延庆-张家口一带（包括张家口崇礼、赤城、海坨、小五台山区,延怀、怀涿、洋河、蔚县盆地以及北京延庆、昌平、怀柔部分平原地区）复杂地形的风场精细化时、空分布特征,揭示不同复杂地形下局地风场的时、空变化规律,加深对复杂地形动力、热力作用对近地面风场影响的认识,为冬季山区风场预报以及复杂地形数值模式改进提供参考。结果表明:晴朗小风天风持续性作为矢量平均风速和标量平均风速的比值,可以作为研究风场变化规律的重要参数。根据风持续性的日变化特征,可以将研究区域内所有站点分为10种类型,分别代表不同局地地形特征的影响,风持续与风向变化的相关也很强。研究区域主要有3种类型的地形风:斜坡风、峡谷风以及较大尺度的山区平原风。不同地形特征下的风场、风持续性存在明显不同的日变化特征,山风和谷风相互转化的时间也不同,山区最早,盆地次之,平原区最晚;山风时段持续时间较谷风时段长,风速小;晴朗小风天实测风反映了实际风场的特征,而排除环境背景风场,弱化地形动力作用后整个冬季的局地风作为理论山谷风,更能反映热力作用下的山谷风特征。      

复杂地形下高精度风场融合预报订正技术在冬奥会赛区风速预报中的应用研究

几乎所有的数值预报模式都存在系统偏差.虽然目前利用统计订正方法降低个别站点的风速偏差已经取得了一些成功,但基于站点的订正具有空间局限性,仍迫切需要基于格点开展复杂地形下高精度风场的融合预报偏差订正.本研究提出了一种复杂地形下北京冬奥赛区不同海拔高度高精度风场的融合预报订正技术.首先利用冬奥山地赛区及周边133个自动气象...     

北京不同站点气象要素的日与月际变化特征分析

利用2010年北京市南郊观象台与门头沟自动气象站的逐时气象数据,研究分析了北京气温、土壤温度、风速和相对湿度的日与月际变化趋势特点。结果表明:1)虽然处于不同区域,但2个自动气象站所反映的气温、土壤温度、风速和相对湿度的日季变化特征基本一致。2)经过月平均化处理后,每个月中,气温日变化特征基本一致,均存在明显的正弦曲线变化,一天中含有一个峰值和谷值,气温高峰值出现在15:00-16:00,谷值则出现在06:00左右。气温高峰值不再出现在14:00的现象,可能与城市土地利用与人为活动有关。3)自动气象站点的气温月际变化基本呈高斯分布,7月份气温最高,1月份气温最低;且南郊观象台与门头沟自动气象站的月均气温的平均值差异不显著。4)浅层土壤温度的日变化特征与气温基本一致,随着土壤深度的增加,土壤温度的日变化曲线逐渐趋于平缓,深层土壤温度较稳定,日变化很小,接近于恒值。5)土壤温度月均值的最大值出现时间随深度增加而向后推移,浅层土壤最大值一般出现在7月,最小值一般出现在1月;地表温度变化幅度最大,达27.3℃。深层土壤温度最大值一般出现在8月,最小值一般出现在2月;80 cm变化幅度最小,只有6.9℃。6)南郊观象台和门头沟瞬时风速全年平均值分别为2.31 m/s、1.78 m/s,通常在14:00-18:00风速出现最大值。7)相对湿度最大值均出现在05:00-07:00,最小值均出现在12:00-15:00,日变化呈双峰型;月际变化为单峰双谷型;2010年南郊观象台和门头沟相对湿度全年平均值分别为51%、54%。     

2010年汛期长江中游对流降水日变化特征分析

利用2010年6月16日至7月31日每3h一次的探空资料、逐小时地面加密观测和卫星云图黑体辐射亮温（TBB）等资料,对长江中游的对流降水及大气物理量的日变化特征进行了分析。结果发现：对流降水具有明显的日变化特征,降水在15时（01时）左右具有峰（谷）值。地面气象要素和大气探空物理量也具有明显的日变化特征。地面温度的日变化特征最为明显,平均日变化幅度约9℃,露点温度的日变化幅度不到1℃,相对湿度的日变化主要由温度日变化造成。地面温度日变化的空间分布受到地形的影响,白天（夜间）高地形区升温（降温）幅度较平原地区大。地形差异造成的温度梯度日变化可驱动地形性热力流,白天山峰（平原）地区为地形性辐合（辐散）热力流,夜间恰好相反。白天低层大气稳定度降低和对流有效位能增大,有利于热对流的发展;夜间抬升凝结高度降低、相对湿度升高和大气可降水量增大有利于清晨长生命史对流系统的发展。     

山东区域性辐射雾时空分布及地面气象要素特征分析

选取2016—2019年共61次山东区域性辐射雾天气过程,利用山东122个国家级气象观测站逐小时观测资料,对其时空分布及地面气象要素特征进行分析。结果表明：1）山东辐射雾具有显著的季节和日变化特征,主要发生在10月—次年2月,持续性大雾主要发生在1月和12月,一天中20时以后大雾频次增加,02—08时为雾最集中的时段,07时前后达到峰值,下午一般无强浓雾出现。2）辐射雾空间分布呈现明显“西多东少”格局,主要出现在鲁西北和鲁西南地区,山区和半岛沿海地区较少,强浓雾和特强浓雾主要分布在德州、聊城及菏泽等地。3）区域性辐射雾发生时,地面无突出风向,北风略占优势,风速多在3 m·s-1以下;各等级雾形成前气温和露点温度均存在不同程度的下降,20时气温与次日最低气温温差在2～6 ℃、14时地面露点与最低能见度时刻地面露点的温差在1～5 ℃时最有利于辐射雾的发生;随着辐射雾强度的增强,对温度露点差和地面相对湿度的要求越来越高,出现大雾时的温度露点差主要在2 ℃以下,相对湿度大于90%;出现浓雾、强浓雾和特强浓雾时的温度露点差小于1 ℃,相对湿度大于95%。     

冬奥会张家口赛区一次降水相态特征分析

利用冬奥会气象观测站网资料、ERA5的0.25°×0.25°高分辨率再分析资料、常规探空资料以及激光雷达和风廓线雷达资料,从环流形势、温湿度和微物理特征以及雷达特征等方面对2020年11月17-19日冬奥会张家口赛区一次明显的雨转雪天气过程进行分析。结果表明：低层前期的暖湿西南气流,为降水提供好的水汽和能量条件,后期强的干冷平流为相态转换提供有利条件。赛区出现雨转雪时,700 hPa温度低于-2℃,同时850 hPa温度低于2℃。零度层高度的快速下降是相态转换的重要温度判据,0℃线降到距地面400 m左右赛区降水相态已经转变为纯雪,低层风向的转向对赛场的雨雪相态转换有一定的指示意义。随着高空云冰和雪水含量逐渐增加,其出现最大值后,雨雪相态开始转换。降雪时激光雷达最大探测高度比降雨时有明显的降低,风廓线雷达低层风场的变化和雨雪相态关系密切,风廓线雷达探测的垂直速度变化也能反映雨雪相态的转换。     

青藏高原纳木错气象要素变化特征

依据中国科学院纳木错综合观测研究站设立的自动气象站和气象塔观测（30°46．44′N,90°59．31′E,4730ma．s．l．）资料,初步分析了2005年7月14日至2006年7月13日一年的气温、气压、相对湿度、降水和风等气象要素的季节和日变化特征。结果表明：纳木错站年平均气温为0℃,最冷月为12月,最热月为7月;全年降水量为281．8mm,多集中在5—10月;年平均相对湿度为52．6％,雨季和干季分明,全年夜雨率为78．6％;年平均气压值为571、2hPa,9月最大,1月最小;年平均风速为4m·S^-1,1月风速最大为6．1m·S^-1,上午风弱、午后风强;全年大风日数为53天,1月大风日数占全年的36％;全年盛行风处在东南至西风（135°--270°）之间,夏季有明显的湖陆风。     

1951—2015年通辽市科尔沁区日气温特征分析

文章利用通辽国家基本气象站1951—2015年逐日最高气温、最低温度和日平均气温,计算了3个要素序列的算数平均值、中位数、众数及样本标准差等基本统计量,分析了每个气温等级出现的频次和不同气温段的气温日较差出现日数、日最高气温〉30℃日数和日最低气温≤-20℃日数等。结果表明：（1）该地极端最高气温达39.4℃,极端最低气温为-33.9℃,最高气温出现在7月12日,最低气温出现在1月17日。（2）全年26.1~28.0℃的最高气温出现频次和16.1~18.0℃的日最低气温出现频次最高。（3）一年中,日最高气温在0℃以上的天数占全年总日数的75%;日最低气温在0℃以下的日数占全年总日数的46%;日较差〉10℃的日数占全年总日数的69%。（4）1981—2015年平均气温比1951—1981年明显升高,表现为低温日数明显减少,而近10a不仅冬季低温日数减少而且夏季高温日数明显增多。     

贵州近50a气温时空分布特征分析

采用EOF展开、方差分析、小波分析及功率谱检验等方法，通过对贵州省15个气象观测站50a(1951年3月～2001年2月)的气温变化和中国160个站气温变化的对比，以及其自身时空分布变化特征的分析得出：贵州气温近半个世纪的演变趋势跟整个中国同时期气温演变趋势并不一致，具有一定的地域差异性；贵州春季、冬季多年平均气温的空间分布类型比较相似，主要表现为省之东北部气温相对低，而省之其它地区气温相对高，而夏季多年平均气温分布跟冬、春季气温分布类型接近相反，秋季多年平均气温空间分布特征不明显；夏季气温易于预测，而冬季气温难以预测；各个季节之间气温演变没有显著相关性，但夏季气温变化自身存在显著的年际变化周期，约为2．6a。     

我国暖季深对流云分布与日变化特征分析

本文利用1996-2008年近12年3-10月(无2004年资料,部分时段资料缺失)的地球静止卫星逐时多通道(红外1、红外2和水汽通道)数字云图资料给出了我国及周边地区暖季深对流云时空演变特征,并对比分析了相关文献中的雪暴日数分布及低轨卫星观测的闪电密度分布.本文以TBir1(红外1通道亮温)≤-52℃、TBir1-TBir2(红外2通道亮温)<3 K、TBir1～TBir2(水汽通道亮温)≤8 K来识别深对流云.分析结果表明:我国暖季有4个深对流云活跃区域,分别为青藏岛原中东部、华南和云贵高原东北部、新疆伊犁河谷及周边区域、浙闽赣大部分区域;总体来看深对流云夏季(6-8月)最活跃,春季(3-5月)次之,秋季(9-10月)最不活跃;不同季节深对流云地理分布特征显著不同;不同季节、不同地区的深对流云日变化特征具有明显差异,秋季日变化最不显著;由于春季日落时间早于夏季,一般说来深对流云日变化主峰时段春季早于夏季;青藏高原中东部、两广丘陵与浙闽丘陵地区深对流云都为单峰型日变化;四川盆地深对流云具有显著的夜发性特征;江淮地区春夏季节深对流云日变化都为双峰型,这可能与该区域较多MaCS密切相关;青藏高原中东部热对流比较活跃;夏季两广丘陵、四川盆地和江淮地区不仅热对流活动频繁,其他天气系统(比如台风、梅雨锋等)触发和维持的对流活动也非常活跃.     

贵州山区地形雾5a气象要素特征分析

该文选取2008—2012年贵州省地面气象要素观测资料,主要针对贵州省内3个较容易出现地形雾的站点进行分析,探究地形雾产生时气温、风速、风向、前6 h降水和气温露点差的特征,发现3个典型站温度为2~6℃和8~14℃这两个区间内较利于冷空气引起地形雾,不同站点不同季节略有不同。大方为偏西南风,开阳和万山为东北风;开阳风速小于2 m/S,大方和万山风速为2~3 m/s之间利于冷空气引起地形雾。大方和万山站点前6 h降水大于0 mm利于冷空气引起地形雾,开阳站点则是前6 h降水为0或小于1 mm时利于冷空气引起地形雾。     

福州市灰霾气象要素场特征分析

利用1988-2007年常规观测资料、地面图5、00 hPa高空图资料,分析了福州市灰霾的时间分布,冬、夏半年霾日气象要素场和稳定度因子特征。结果表明：福州市灰霾年变化呈明显上升趋势;月分布呈单峰型,高发期在12、1月;冬半年14：00,夏半年08：00灰霾发生几率最高。冬半年灰霾多出现在冷空气减弱后,地面气压持续下降,温度不断上升,风速弱,湿度大,充分回暖后的天气下,对应地面天气形势有变性高压后部和底部、锋前暖区、地面倒槽;少数出现在冷空气入侵,地面气压上升,温度下降,湿度较小的天气下,对应地面天气形势为大陆冷高压。夏半年灰霾多出现在高温、干燥、大气层结稳定的清晨,对应500 hPa天气形势为副热带高压、副热带高压边缘、地面弱倒槽,以及少量台风外围控制下干热的下沉气流里。     

克拉玛依1957—2006年气温变化特征分析

分析克拉玛依1957-2006年逐年平均气温、平均最低气温、平均最高气温以及1月和7月的平均气温、平均最高气温、平均最低气温发现:克拉玛依近50a来平均气温、日最高、最低气温随时间呈增加态势,其中日最低气温增加较为明显,其结果导致日较差减少,日平均气温略为增加;20世纪80年代后年平均气温、日最高气温、日最低气温升高态势较为明显.     

黄淮地区副高边缘型降水数值预报精细化检验北大核心CSCD

以2020-2021年5-10月副高边缘型明显降水过程作为研究对象,针对黄淮地区太行山南麓、伏牛山东麓、东部平原3个典型区域,采用多种检验方法对CMA-MESO,CMA-SH9两模式降水日变化预报性能进行评估。结果表明:在山区,CMA-MESO预报有效降水时次占比与降水强度均偏小,CMA-SH9则相反,两模式分别在伏牛山东麓的04:00-10:00(北京时,下同)和太行山南麓的10:00-16:00预报有效降水时次占比偏小(大)更为显著;在平原,CMA-MESO对03:00-07:00和17:00-20:00有效降水时次占比显著低估,CMA-SH9对于17:00-20:00降水量的高估则主要来源于降水强度预报明显偏大。FSS(fractional skill score)评分结果显示:CMA-MESO对于伏牛山东麓15:00-17:00及21:00-22:00、东部平原02:00-04:00等时段10 mm·h^(-1)以上降水预报能力优于CMA-SH9,在太行山南麓17:00-23:00则相反。基于STFSS(spatial temporal fractional skill score)评分的评估表明:CMA-SH9对于太行山南麓前一日14:00-当日02:00的降水预报较实况显著偏晚,CMA-MESO对于伏牛山东麓02:00-08:00及平原地区08:00-14:00的降水预报均表现出较实况偏早的特征。