中亚低涡背景下一次短时强降水过程MCS成因分析

为了深入了解天山山区中尺度对流系统（MCS）的触发和变化,对发生在新疆伊犁河谷一次中亚低涡背景下的短时强降水过程MCS成因进行了分析。通过利用自动站小时降水数据分析得出此次降水时空分布特征,并基于FY-2G卫星TBB产品、多普勒天气雷达数据对MCS的云图和雷达特征进行分析,得出该地区中-β尺度MCS(M_βCS)具有明显的夜发性和后向传播特征,且分别在山区、平原上空发展和增强并长时间维持,雷达图上强回波带、逆风区和超低空急流的持续出现说明局地对流增强。此外,选取代表站雨强与对应TBB、雷达回波进行分析,发现强降水时段雨强的空间分布与TBB梯度大小成正比,时间分布与回波顶高和垂直液态含水量成正比。利用探空、地面风场以及ERA Interim再分析资料对MCS形成的大尺度环流背景和中尺度特征进行分析,得出深厚中亚低涡前部局地对流活动的加强触发MCS的生成,中低层多通道水汽输送和局地长时间水汽辐合、大气不稳定层结、中低层的风场辐合和垂直切变、高低层θ_se梯度增大以及低层暖平流增强为MCS的发展和维持提供了动热力和水汽条件。     

新疆及周边中亚地区中亚低涡背景下云中液态水分布研究

利用2003—2014年5～9月中亚低涡发生时的AIRS Version 6 Level 2卫星资料,分析中亚低涡活动规律以及云中液态水空间分布。结果表明:(1)北涡型中亚低涡共发生97次,南涡型共88次。中亚低涡中心更易向南移动。(2)整体来看,云中液态水呈现山区多盆地少的趋势,在帕米尔高原、天山和昆仑山脉的山区以及咸海附近均大于100×10^-6 kg·m^-2。在准噶尔盆地、哈密盆地和塔里木盆地东部地区小于1×10^-6 kg·m^-2。(3)中亚低涡发生路径越偏南,云中液态水柱越低。关于云中液态水柱,北涡路径较南涡路径更多。研究结果将为进一步认识中亚低涡强降水天气系统提供参考。     

甘肃短时强降水天气若干环境参数特征分析

利用甘肃省2005-2013年81个气象站逐时降水量、2012-2013年全省区域站雨量及部分探空资料,分析甘肃省短时强降水天气地域分布及环境参数特征,结果表明∶(1)甘肃省短时强降水天气全省均有出现,但主要出现在河东地区,以庆阳北部和陇南居多。(2)合成T-Log P图上各站低层有暖平流、高层有冷平流;平凉(20∶00)、武都(08∶00、20∶00)温湿曲线呈明显"漏斗"状。(3)短时强降水出现时,K指数、SI指数、CAPE、CIN、各特殊层的高度、静力稳定度及各层的温度露点差在不同区域均表现出不同的特征。上述结果为短时强降水的短时或短期潜势预报可提供参考。     

甘肃北部短时强降水中尺度特征及物理量配置

利用甘肃北部27个国家级自动气象站及635个区域气象站降水资料,结合常规高空、地面和欧洲中期天气预报中心（ECMWF）再分析物理量场资料,选取了2016—2019年5—9月104个典型短时强降水个例,对甘肃北部短时强降水天气发生发展的环境条件进行了中尺度综合分析,揭示了区域内短时强降水的一些特征和规律。结果表明：（1） 甘肃北部短时强降水集中出现在6—8月,短时强降水的强度多为10~20 mm。（2） 甘肃北部短时强降水天气的典型特征,分为副高边缘型、低压槽型、西北气流型和河套阻高型4种流型。（3） 通过分析不同天气形势、不同类别、不同物理量参数间的联系与区别,总结出各类短时强降水天气的环流特征和物理量要素指标和阈值。（4） 地面辐合线（冷锋）是甘肃北部触发强对流天气的关键系统,地面辐合线（冷锋）的分析对短时临近预报至关重要。（5） 低空偏南风急流（显著流线）在110°E左右北上及在37°N左右产生辐合是判断甘肃北部能否产生短时强降水的重要依据。并对2020年短时强降水预报效果进行检验,预报准确率达63.6%,说明建立的短时强降水预报指标预报能力较强,为提高短时强降水预报预警能力提供了一种新途径。     

云南省一次局地短时强降水中尺度特征与诊断分析

利用常规观测、卫星云图、CINRAD-CC多普勒天气雷达观测、NCEP1°×1°再分析资料,对2013年云南中东部“5.23”短时强降水过程进行中尺度特征和成因研究,结果表明,该次过程前期全省晴热高温,早晨近地层“干暖盖”有利于不稳定能量积累,夜间700hPa切变线和低涡南下致使不稳定能量释放,产生强对流天气,强降水期间具有中等强度垂直风切变环境。强降水发生在对流层低层能量舌尖附近。强降水的水汽源地是700hPa西南气流从孟加拉湾输送的丰富水汽与850hPa层上偏东风输送的次强水汽中心。     

近32 a中亚地区气温时空格局分析

中亚地区生态环境脆弱,生态系统对于气候变化的响应非常敏感,但其气候变化的时空格局并不清楚。该区域气象站点分布稀疏、高精度气象数据缺乏,利用单一数据源研究气候变化具有极大的不确定性。因此,结合站点数据和再分析数据探索中亚五国气候变化时空格局具有重要的研究价值。选取31个气象站点数据（OBS）、CRU气象插值数据和CFSR、ERA-Interim和MERRA三套高精度的再分析数据,对中亚地区1980-2011年的年、四季气温的时空格局变化进行分析。研究结果表明：（1） 近32 a中亚年均气温显著升高,增温速率为0.36～0.47 ℃·（10 a）^-1,即过去的近32 a中亚地区平均气温升高1.15～1.50 ℃。（2）四季气温变化中春季的增温速率最快（0.71～0.93 ℃·（10 a）^-1）,而冬季气温无显著性的变化。（3）中亚中部、南部、西南部、西部地区显著增温,尤其是在1990s后期至2000s前期经历了显著性地增温过程,而中亚其它地区气温无显著变化。     

新疆2007年“7·17”大降水天气过程诊断分析

利用常规气象观测资料和NCEP再分析资料,对新疆地区2007年7月13—17日发生的一次大降水天气过程,从环流形势、水汽输送、螺旋度场、层结特征等方面进行分析,揭示造成此类大降水的水汽来源及动力成因。结果表明:①稳定的大尺度环流、南亚高压的双体型分布、伊朗副高的南北振荡、西太平洋副高的西伸北进以及中亚低涡的长时间维持是此次大降水过程的环流背景和天气学条件。②孟加拉湾地区的水汽在气旋性环流的影响下,可以被输送到青藏高原上空聚集,这部分水汽与高原上空本身的水汽汇合到一定程度,能够以接力的方式继续北涌进入新疆地区。③此次降水过程流入新疆的总水汽量为517.99亿t,总流出量为353.76亿t,净收支为164.23亿t。其中,西边界对水汽的输入贡献最大,共有190.06亿t水汽净流入新疆,南边界有104.1亿t水汽净流入新疆,北边界净流入量为100.07亿t,东边界以水汽输出为主,共有230.00亿t水汽净流出新疆。④螺旋度是代表大气旋转与沿旋转轴方向运动强弱的物理量,它反应了暴雨区附近的动力场特征,可把螺旋度与热力参数相结合用于大降水天气的分析和预报中。     

丝绸之路经济带背景下中亚五国投资环境比较研究北大核心CSSCI

基于熵权理论,从政治因素、经济因素、基础设施、生产因素四方面,对中亚五国的投资环境进行了综合评价,并对五国的投资环境与吸收FDI的关联性进行了简要分析,以期为丝绸之路经济带背景下中国对中亚国家直接投资提供参考建议。结论如下:(1)五国中哈萨克斯坦的整体投资环境最为优越,乌兹别克斯坦、土库曼斯坦、吉尔吉斯斯坦处于中等水平,塔吉克斯坦的整体投资环境较差;(2)在经济、政治、基础设施和生产因素四个方面,哈萨克斯坦的投资环境在各项指标中均表现较好,其他四国的优势因素各不相同;(3)中亚五国投资环境的优劣对吸收COFDI和全球FDI都有显著影响。     

近130年来中亚干旱区典型流域气温变化及其影响因子

利用中亚干旱区5 大主要典型流域代表性气象站点近130 年逐月实测气温数据,结合线性趋势、Mann-Kenndall 非参数检验和小波分析等方法,研究了各流域气温的多时间尺度特征,并探讨了引起气温变化的可能因素。研究发现,在近130 年来中亚干旱区各主要流域（除阿姆河外）年均气温均呈上升趋势,增温趋势高于全球和周边地区,中亚干旱区气温对全球变化的响应比其他地区更加明显。20 世纪80 年代之后更加明显,并表现出明显的多时间尺度周期振荡特征,这主要是自然外强迫动力作用、气候系统内部变化和人类活动相互叠加的结果,亚洲极涡强度减弱和面积缩小对主要流域气温变化的作用明显,其次是北半球环状模（北极涛动）和青藏高原的影响,而CO₂引起的温室气体增温效应在中亚干旱区也不容忽视。气温表现出与布吕克纳周期（BC）、太平洋年代际涛动（PDO）和准2~3 年振荡周期（TBO）等有关的显著周期,可以证实中亚干旱区气温变化与大气环流、海温和太阳活动等密切相关。     

新形势下中亚五国利用FDI业绩和潜力比较研究

深入了解中亚五国的投资现状和投资潜力,对中国如何在这一地区进行有效投资具有重要意义。采用FDI业绩指数与潜力指数评价方法,运用UNCTAD和世界银行的数据,对2002—2011年中亚五国利用FDI的业绩和潜力进行定量比较分析。结果表明:中亚五国引资业绩突出,总体呈上升趋势,但各国利用FDI业绩不平衡;中亚地区引资潜力变化趋于平缓,并略有下降;哈萨克斯坦和土库曼斯坦利用FDI的综合能力较强,乌兹别克斯坦利用FDI的潜力突出,吉尔吉斯斯坦引资潜力较弱,塔吉克斯坦总体尚处于落后状态。在新形势下,中国对中亚五国的投资应明确各国的比较优势,适当调整投资策略。     

2014年夏初南疆一次持续性强降雨过程的水汽和动力条件分析

全球变暖背景下,极端降水事件频次增多强度增大,对年降水量变化影响显著。2014年6月17~24日,塔里木盆地出现了持续性强降水过程.利用观测资料和NCEP/NCAR逐日6 h再分析资料,对强降水过程的水汽和动力条件进行了诊断分析。结果表明,此次强降水过程,垂直上升运动剧烈区域及水汽辐合区域与大降水的落区近乎吻合。中低空偏东急流加强了气旋的发展,增强了上升运动,且急流的大小决定了塔里木盆地大降水的强度,急流西伸的位置决定了降水的区域。中低空偏东急流轴末端的左侧,对应着大降水的发生区域。主要水汽源地为中亚地区、阿拉伯海和孟加拉湾,其中孟加拉湾和阿拉伯海的水汽通过季风环流输送至青藏高原,再通过高空平流和中低空回流的方式输送至塔里木盆地。     

甘肃一次副高内部极端强降水可预报性思考

传统认为副高内部下沉运动,抑制对流运动的发生,但是甘肃河东隔几年就会出现一次副高内部的强降水过程,而全球业务模式对此类强降水预报能力较弱,导致副高内部的强降水天气预报难度很大。利用多种常规和非常规观测资料,对2016年8月22日甘肃副高内部的一次极端强降水过程进行分析,以期发现一些可用预报指标,结果表明:青藏高压东北部辐散区和近地面层的中尺度辐合线的叠置,有利于形成强烈的上升运动,是强降水发生的天气背景条件。环境场极高的水汽含量,异常厚的暖云层,和小的垂直风切变有利于形成极大的降水效率,是强降水的增强条件。通过对各种中尺度观测资料的分析,发现一些对强降水预报预警有指示作用的因子:(1)对流云团冷云盖中心区域运动前方逐时云顶亮温(TBB)梯度最大处对应地面降水最强降水。(2)闪电总次数峰值后1~2h,且闪电带变的很有组织时,对应地面最强降水时段。(3)造成强降水的对流单体的雷达回波表现出低质心暖云降水的特征。(4)在组合反射率(CR)、垂直液态水含量(VIL)最大值出现后30~40 min,最强雨强出现。     

近20 a塔城地区暖区暴雪环流分型及成因分析

选用2000—2019年11月—次年3月塔城地区7个国家气象观测站逐日降水、温度、常规地面和高空观测资料、美国国家环境预报中心（NCEP）再分析资料,确定近20 a塔城地区暖区暴雪天气过程并进行分析。结果表明：（1） 塔城地区暖区暴雪发生于塔额盆地的塔城站、裕民站和额敏站,塔城站出现频次最多;时间分布上,11月和12月出现暖区暴雪的频次最高,且主要集中在11月中旬—12月上旬,1月次之,2月最少。（2） 塔城地区暖区暴雪分为3类：低槽前部型、横槽底部型和西北急流型,地面低压为西方和西北路径。低槽前部型是最典型的暖区暴雪形势,主要出现在11月—12月上旬,发生在西西伯利亚低槽前部锋区与南支中纬度短波槽汇合区,地面低压为西北路径;横槽底部型主要出现在11月—次年1月,发生在极锋锋区底部偏西气流和中纬度暖湿西南气流汇合的强锋区中,地面低压为西方路径;西北急流型主要出现在11—12月,发生在极锋锋区西北气流中,地面低压为西北路径。（3） 500~300 hPa强西北或偏西急流、700 hPa偏西低空急流、850 hPa暖式切变的叠置区与暖区暴雪落区一致,低槽前部型和西北急流型为锋前暖区产生暴雪,横槽底部型为低压右前部暖锋锋生产生暴雪。（4） 低槽前部型和横槽底部型的水汽均为偏西路径,来自地中海、阿拉伯海的水汽经里海、咸海增强后向暴雪区输送;西北急流型有偏西和西北2条水汽输送路径,来自高纬度巴伦支海的水汽与来自中低纬度里海、咸海、地中海、阿拉伯海的水汽在巴尔喀什湖附近汇合后向暴雪区输送,较强的水汽输送伴随低层明显的水汽辐合,强辐合中心位于850~700 hPa之间。     

南疆西部暴雨过程的动力热力结构分析

利用常规气象观测资料和ECMWF提供的ERA-Interim 0.125°×0.125°再分析资料,通过对2012年5月21~23日和2013年5月26~29日南疆西部两次暴雨过程中等熵面特征的对比分析,得到暴雨过程中的动力热力结构模型。结果表明：南疆西部暴雨过程是在中亚低涡系统影响下,高、中、低空急流耦合并叠加地形强迫的综合作用下形成的。中亚低涡前部中高层向东输送的冷空气翻山后下沉,与低层南疆盆地东部向西输送的冷空气汇合抬升,与中层暖空气交汇,同时上升运动加强促使水汽辐合凝结,是降水的重要原因,短时强降水时冷空气强度弱于暖空气,持续性降水时反之。中低层等熵面位涡与降水关系密切。     

Evaluation on the allocative efficiency of agricultural factors in the five Central Asian countries

Journal of Geographical Sciences - Based on methods such as stochastic frontier production function, this paper analyses the changes of single factor productivity (SFP) and total factor...