1961~2020年中国两大林区森林火险天气的多尺度特征北大核心CSCD

近年来,世界各地的极端林火事件已呈现出多发态势。林火作为一种复合型极端事件,它的发生和蔓延与气象条件有着密切联系,在全球变暖的背景下,研究林区森林火险天气的变化特征可以为“碳中和”背景下的森林防火工作提供科学的信息。本文以逐日森林火险气象指数(FFDI)作为火险天气的度量指标,分析了该指数的适用性及空间分布特征,进而分析了1961~2020年东北和西南两大林区FFDI及相关气象因子的线性变化趋势;最后利用集合经验模分解(EEMD)的方法揭示了两大林区防火期FFDI的多时间尺度演变特征。研究发现:在季节以及年时间尺度上,FFDI的分布具有明显的区域特征,东北地区在春季、秋季处于高值期,而西南地区则集中在春季和冬季,这与两大林区的森林防火期有很好的对应关系。各个季节FFDI呈现显著增长的站点数在10%~20%左右,春季最多(21%)。东北林区FFDI的变化趋势在四季都不显著;但相关气象因子中的日最高气温在四季都呈现显著的变暖趋势,平均风速在四季都呈现显著减弱的趋势。西南林区四季的FFDI都呈现显著(至少是0.1水平下的)增长态势,其中春、冬季防火期的趋势分别为0.09/10 a(P<0.1)和0.05/10 a(P<0.1);夏、秋、冬三个季节显著变暖又显著变干(P<0.05),朝着“暖干化”的气候特征演变。年际变率在两大林区FFDI的演变中贡献超70%;东北春季和秋季防火期FFDI的非线性趋势分别呈先快速上升后减缓和先快速上升后转为下降的趋势;西南春季防火期FFDI的非线性趋势从上个世纪的稳定少变转为21世纪开始呈现快速上升的趋势,冬季防火期FFDI则总体呈稳步上升趋势。因此,西南林区的防火形势正变得愈发地严峻。     

飞机积冰预报方法及应用场景研究北大核心CSCD

基于两种常用的飞机积冰诊断指数,利用ERA5再分析资料作为积冰发生的大气环境场,构建了飞机积冰诊断预报模型,对采集到的25个华东地区春季积冰个例进行了回算,并分别计算了我国不同纬度典型城市上空飞机积冰发生的时空分布特征,模拟了一次冷空气活动过程中浙江新昌上空积冰区域的时空分布,提出了飞机积冰预报方法的几种应用场景。结果表明:在选取的积冰个例中,积冰(IC)指数法诊断准确率为80%,假霜点温度经验法诊断准确率为92%;假霜点温度经验法考虑了飞机飞行速度与动力增温的影响,并且与冰水粒子浓度和中、低云的云量相关性更好,但在没有飞机真实空速情况下预测的积冰强度不够准确,400 hPa以上高度空报较多;IC指数法和假霜点温度经验法均能有效诊断出积冰易发生高度层和积冰高发时段,也可以有效预报某站点高空积冰强度分布情况,另外假霜点温度经验法可以反演发生积冰时的飞机临界飞行速度。     

雷达回波大地坐标的参考定位计算方法

随着现代空间技术发展和国家大地坐标系CGCS2000的全面启用,精确的点位坐标得到了广泛地应用。库长小于百米的高分辨率天气雷达的业务化应用,提高了回波点位表达的准确性要求。在本研究中,定义了雷达“参考定位球”,利用CGCS2000的三维地心坐标,在参考定位球和地球椭球体之间建立数学联系,通过大地坐标、参考坐标和雷达观测坐标之间的相互转换,实现了雷达回波大地坐标的精确计算。在此基础上对目前普遍采用的地球圆球体近似方法进行了误差分析:其误差以水平偏离为主,偏离程度与雷达观测坐标和雷达纬度位置有关,高纬度雷达和低纬度雷达的偏离程度要大于中纬度雷达;最大偏离随距离增加而增加,探测距离50~400 km的最大偏离与探测距离之比在2‰~5‰之间,一般情况下可忽略,在坐标精度要求较高时需要考虑误差带来的影响。     

基于温度的参考作物蒸散量计算方法的适用性评价

参考作物蒸散量是表征气候干湿程度、植被耗水量、生产潜力及水资源供需平衡的重要指标之一。以海口和敦煌两个气候相差较大的站点为例,利用Irmark-Allen、Hargreaves、Jensen-Haise 3种基于温度的ET 0计算方法,计算了 2013 2015 年两个站点的参考作物蒸散量,以FAO98 Penman-Monteith方法计算所得结果为标准,依据相关系数(R)及其显著性(P)、均方根误差(RMSE)和平均偏差(MBE)等量化指标,分别对3种方法计算结果在两个站点月和日序列的适用性进行评价,并对这3种方法进行本地化修正优化和检验。结果表明:本地化前,Irmark-Allen方法在海口的计算与Penman-Monteith的偏差最小且相关性好( R =0.97, P <0.01,RMSE=0.38 mm/d,MBE=-0.01 mm/d),其他两种方法均高估。3种基于温度的ET 0方法在敦煌都有很大的误差,其中Irmark-Allen方法在夏季偏低,在冬季偏高;Hargreaves方法整体偏高;Jensen-Haise方法在冬季不适用,出现无效负值,而在其他时段偏高。本地化后,3种基于温度的ET 0方法在两个地区都得到明显改善,其中Jensen-Haise方法在海口效果最好( R =0.96, P< 0.01,RMSE=0.61 mm/d,MBE=0.003 mm/d),在敦煌效果也是最好的( R =0.96, P <0.01,RMSE=0.69 mm/d, MBE=-0.02 mm/d)。     

风能资源数值模拟评估的分型方法研究北大核心CSCD

为了实现时间跨度较长(20—30年)的风能资源数值模拟评估,建立了一种新的分型方案,采用地面和探空观测资料,以风速、风向和最大混合层高度作为分型因子,针对每种类型随机抽取5%的日数进行真实算例的数值模拟。根据中国所有地区典型日的平均风能参数和30年观测平均结果的对比分析,得出以下结论:(1)中国所有分型站点挑选典型日的平均风速与30年平均风速的绝对误差均小于0.10 m/s,相对误差均低于6.50%;挑选典型日各风向频率值与30年结果的绝对误差平均值为0.28%—0.48%,风速频率绝对误差的平均值为0.09%—0.54%。(2)通过模拟区域分型站点以外探空气象站的风向频率和风速频率的对比检验发现:沿海地区风向频率绝对误差为0.27%—0.63%,风速频率绝对误差为0.14%—0.49%;内陆复杂山地风向频率绝对误差基本在0.57%以下,风速频率绝对误差为0.22%—0.60%;结果表明选取一个分型站点能够代表整个模拟区域内的风能资源特性。(3)根据沿海和内陆山地模拟区域重合范围内的探空站分型结果对比分析发现:对于模拟区域重合范围内的探空站,采用所有模拟区域分型站典型日结果加权平均后的风能参数对比误差大大低于各自模拟区域分型站点的对比误差。     

基于北京多源资料的云宏观特征判识北大核心CSCD

获取准确的云高及其变化特征,对于揭示天气系统的演变以及改进气候模式具有重要作用。由于不同设备观测云高的不确定性,将锋区要素不连续变化理论引入云高分析中,将云底部、云顶部大气的交界过渡带区域视为云锋区,研究探空、毫米波雷达、风廓线雷达等不同类型设备观测要素在云锋区及云外环境大气的变化特征。对流云和层状云个例研究表明:在云锋区,温湿度及雷达反射率因子随高度的一阶、二阶导数均呈不连续现象(即一阶、二阶导数值在云内外和云锋区表现为不相等),风廓线雷达信噪比垂直梯度也出现突变,因此不同设备观测云高具有较好空间一致性,并得到云底和云顶高度的合理范围和相应判据;相对于层状云,对流云内外温度梯度差异以及云体内反射率因子二阶导数的脉动变化幅度均偏大,因此可作为区分二者的参考指标。     

SVD-En3DVar同化方法在一次飑线过程中的应用北大核心CSCD

基于集合和奇异值分解的三维变分同化方法(SVD-En3DVar)对2009年6月14日江苏地区的一次飑线过程进行多普勒雷达资料同化预报数值试验,以检验该方法在这类尺度较小的强对流天气过程中的同化应用效果。同时,还讨论了SVD-En3DVar的分块局地化方案中水平半径对此次飑线过程同化效果的敏感性,并应用WRF 3DVar进行了平行对比试验。数值试验结果表明,应用SVD-En3DVar方法同化多普勒雷达资料后能够有效调整风场、比湿和位温等状态变量,同化预报结果对分块局地化方案中水平半径参数较为敏感,水平分块半径为50 km时对组合反射率的预报效果最好。SVD-En3DVar和WRF 3DVar两种同化方法同化雷达资料后都能够提高雷达组合回波的预报水平,但SVD-En3DVar方法的效果明显优于WRF 3DVar同化系统,对回波带位置及其向东南方向发展趋势的预报和观测回波较为一致。     

T42 后处理用谱方法进行水平插值的试验方案

应用谱方法进行从高斯网格到规则经纬度网格的水平插值,设计了一个国家气象中心T42业务系统后处理方案。试验结果表明,该方案具有插值精度高,可滤去由垂直插值引起的高于42个波数截断的短波成分等优点。为用户提供更精确的预报值,并可提供下一次资料同化用的初估场。     

管理创新的方法研究

创新是现代管理中一个非常重要的职能。本文从更新管理思想观念，变革和优化管理组织以及灵活运用科学的创新技法等三个方面，详细阐述了在现代管理中实现创新的具体方法。     

基于深度学习的7~15 d温度格点预报偏差订正北大核心CSCD

为了提高模式对于7~15 d温度格点预报准确性,基于U-Net模型以及U-Net残差连接模型,采用2018年12月25日—2022年7月5日多种组合气象数据作为输入数据特征,针对TIGGE数据中心提供的全球集合预报CMA-GEPS 2 m气温控制预报,开展168~360 h时效的格点预报误差订正试验。结果表明:对于240 h预报时效,两种深度学习模型中,U-Net模型表现较好;对于不同输入数据特征,加入起报时刻ERA52 m气温产品的U-Net模型表现最佳,在多个预报时效上有较好的订正效果,均方根误差减小率为10%~25%,可有效改善模式对于15.75°~55.25°N,73°~136.5°E区域北部的蒙古高原、西部的青藏高原及部分山地的预报误差较大的不足;而加入CMA-GEPS控制预报10 m风预报产品后改进不明显。总体上,基于U-Net模型构建的模式格点预报偏差订正模型可有效降低7~15 d温度格点预报误差,进一步提升复杂地形下格点预报的准确性。     

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。     

IPCC AR6报告解读:强化技术和管理创新的交通运输部门减碳路径北大核心CSCD

IPCC第六次评估报告第三工作组报告交通运输章评估了该行业温室气体的减缓措施和转型路径。1990年以来,全球交通运输部门温室气体排放量一直增长,2019年已经成为全球第四大排放源,仅次于电力、工业以及农业、林业和其他土地利用(AFOLU)部门,其增长速度超过其他最终用途行业。报告强调了交通减排的重要性,主要的减排措施包括三方面:首先是减少需求,其次是对陆路交通部门进行脱碳,再次是对重型的水运和航空运输等进行脱碳。评估的多种燃料和动力技术处于不同的商业化水平,它们未来应用时间节点和规模各有不同。对于陆路交通来说,需要继续推进电气化;对于水运和航空来说需要进一步应用低碳技术,并优化国际管理机制;从中长期来看,所有部门都需要强调运输服务需求管理和运输效率的提升。情景相关的文献评述分析表明,全球温升目标要求全经济部门采取减排措施,特别是交通电气化的减排潜力在很大程度上取决于电力部门的脱碳。如果不采取减缓措施,交通运输部门排放在2050年可能增长65%(相对2010年);如果成功实施减缓战略,该部门的排放量将减少68%,这也与全球1.5℃温升目标要求相一致。关于这些减缓措施的分析和判断,对我国交通运输部门实现碳中和与碳达峰具有重要的参考意义。     

东西湖区小型化工厂的雷电防护现状与管理方法

近年来,随着经济迅速发展,工业化、城市化和信息化的不断推进,对于东西湖区这样一个拥有保税物流中心和国家级高科技开发园区以及武汉临空港经济技术开发区的地区而言,管理好不断涌入的大量小型化工厂雷电防护设施,显得尤为迫切。如果雷电防护安全管理不到位、措施不完善,将有可能造成重大雷电安全事故隐患,严重威胁企业的安全生产和人身财产安全。因此,对于化工厂特别是小型化工厂雷灾隐患的消除,已成为各级政府和相关部门的当务之急。     

中国草地生态管理的土壤碳汇模拟研究——基于IPCC清单方法

草地是中国重要的生态系统碳库,中国为治理草地退化和荒漠化实施了多项草地生态保护建设项目。为了探讨生态系统管理对碳汇的影响,文中基于中国草地生态管理活动水平,设定4个草地生态管理的未来情景,采用IPCC国家温室气体清单指南方法,估算和模拟了中国2001—2030年草地土壤碳汇。结果表明：2001—2010年中国草地土壤碳汇平均为-0.54亿t CO₂ eq/a,2011—2017年显著提升为平均-1.00亿tCO₂ eq/a;未来不同草地生态管理情景下中国草地土壤碳汇在-0.42亿t CO₂ eq/a～-2.00亿t CO₂ eq/a,2018—2030年草地土壤累积碳汇量为-5.46亿～-26.01亿t CO₂ eq。本研究为中国未来草地生态管理政策的制定提供参考。     

EnKF循环同化相控阵雷达数据与变分雷达反演方法的对比研究:对一次台风外围龙卷个例的分析北大核心

针对2018年9月17日发生在广东省佛山市的一次台风龙卷过程,对比分析了EnKF和变分方法同化X波段相控阵雷达得到的风场结构。结果表明,EnKF方法和变分方法在同化了X波段相控阵雷达资料之后,都可以得到龙卷母体风暴的涡旋特征。相比之下,EnKF同化分析的涡旋强度更强,台风龙卷母体风暴及其周边三维风场的结构更加完整,与回波结构匹配更好。变分方法同化得到的流场不够连续,台风龙卷母体风暴的涡旋强度偏弱,弱回波区入流也明显偏弱,并不符合概念模型。而两种方法在没有同化相控阵雷达数据时,都无法产生龙卷母体风暴的流场特征。总体而言,相对于变分方法,EnKF同化系统在同化X波段相控阵雷达数据后可以产生更为合理的涡旋结构,台风龙卷母体风暴及其周边动力场结构更合理,这为以后X波段相控阵雷达的业务应用提供了思路。