中国西北地区大气边界层高度变化特征——基于探空资料与ERA-Interim再分析资料

利用中国西北地区2015年9月至2016年8月38个站点L波段探空观测、2016年7月加密探空观测和ERA-Interim边界层高度资料,对比分析了西北地区大气边界层高度变化特征。观测资料表明,在中国西北地区,08:00(北京时,下同)冬季边界层高度最高; 20:00春季边界层高度最高,边界层高度从西部到东部有显著降低的趋势。ERA-Interim资料基本能表现出边界层高度的区域分布,但相对于探空观测得到的边界层高度,除夏季20:00外,ERA-Interim再分析资料边界层高度均偏低。全年平均而言,08:00(20:00)偏低160 m(170 m),其中在08:00(20:00),冬季(春季)偏低最显著。08:00边界层高度与低层稳定度、近地层温度和风速相关更加显著; 20:00边界层高度与低层稳定度和相对湿度相关更加显著。2016年7月加密观测资料对比表明,ERA-Interim资料的对流(中性)边界层高度显著偏高;低层稳定度、相对湿度偏小,风速偏大可能是造成边界层高度偏高的原因; ERA-Interim资料的稳定边界层高度偏低,与低层稳定度和近地层温度偏低相关,但其影响因素相对更加复杂。     

两次大气波导CINRAD/SA雷达超折射回波分析

利用石家庄CINRAD/SA型多普勒天气雷达资料,结合探空实况对2006年9月5日和2005年11月21日的CINRAD/SA雷达超折射回波、气象条件、及大气波导进行了对比,并对不同类型的大气波导的电磁波传播情况进行了分析。结果表明:电磁波在华北平原有利的气象条件下能够形成大气波导传播,大气波导层使得CINRAD/SA雷达杂波增加,产生超折射回波。大气波导影响超折射回波的强度和分布,2006年9月5日由于雷达站上空存在表面波导,形成了2层模式超折射回波;2005年11月21日雷达站上空存在抬升波导,形成了3层模式超折射回波。超折射回波目标的视在位置与实际位置存在偏差,特别是高度偏差较大。受太行山地形影响,超折射回波主要分布在东部平原地区。     

气象条件对大气波导的影响

在介绍大气折射基本类型及其对电磁波影响的基础上,概述了三种类型大气波导的形成机制,分析了不同天气系统、气象要素和天气现象对大气波导的影响,总结了易于出现大气波导现象的天气条件。研究气象条件对大气波导的影响,对于研究和预测电磁波在大气中的传播特性以及在军事上的应用都具有十分重要的意义。     

大气波导特征分析及其对电磁波传播的影响

文中在介绍大气折射的基本类型及其存在条件的基础上 ,阐述了三种类型的大气波导的形成机制 ,总结并分析了大气波导的几个主要特征 ,并用西北太平洋云辐射实验的实测资料和西沙海域的气象资料进行了验证 ,同时试验了蒸发波导高度对大气湿度、气海温差、水平风速变化的敏感性 .在分析大气波导对电磁波传播的影响时 ,推导了可形成波导传播的电磁波最大陷获波长和临界发射仰角 ,提出了电磁波形成波导传播的 4个必要条件 ,并讨论了大气波导对超短波传播、雷达探测、短波通信等方面的影响 .     

华北平原两次大气波导CINRAD/SA超折射回波分析

利用CINRAD/SA雷达资料结合探空实况对2007年7月8日和8月23日发生在华北平原的两次不同类型的大气波导进行了分析。结果表明:大气波导与大气温度、湿度等气象要素的垂直分布密切相关,不同类型大气波导的气象要素垂直分布存在差异,并在CINRAD/SA雷达产生不同类型的超折射回波,当雷达站存在表面波导时,形成了2层模式超折射回波;当雷达站存在抬升波导时,形成了3层模式超折射回波。超折射回波能够反映低层大气的垂直结构变化,2层模式超折射回波预示着雷达站附近大气层结稳定;3层模式超折射回波表示雷达站附近存在低层湿冷、上层干热的大气垂直结构。超折射回波主要分布在太行山东部平原地区,超折射回波目标的可视位置与实际位置存在偏差,特别是高度偏差较大。不同类型的超折射回波对未来天气具有一定的指示意义,可为雷达回波空间定位及强对流天气的监测、预报提供科学依据。     

一次大气波导过程的数值模拟

利用ARPS模式对南京周围地区的一次大气波导过程进行了数值模拟,通过对南京站初始时刻、 6 h和14 h的模拟结果分析表明:同化探空资料的初始场较NCEP资料更接近实况,初始场对预报结果的影响具有一定的持续性,且同化了探空资料的初始场的模拟结果比未同化探空资料的初始场的模拟结果较接近于真实大气状况;同化多个测站探空资料的数值模拟表明ARPS模式对大气波导具有一定的预报能力.     

基于无线电掩星数据,探空资料以及再分析资料估算大气边界层高度的比较

用11年的全球无线电掩星数据(COSMIC),无线电探空数据(IGRA)以及欧洲中心再分析资料(ERA-Interim)对全球大气边界层高度(PBLH)进行估算比较.结果表明:(1)在1200 UTC和0000 UTC,由ERA-Interim和IGRA数据估算得到的全球PBLH空间分布较为一致,相关性较好,在白天正午...     

台风外围下沉区大气波导成因的数值模拟

受台风鹿莎影响,处在其西侧外围下沉区域的南京地区于2002年8月31日出现了一次大气波导过程,利用大气中尺度模式WRF对其成因进行了详细的数值模拟研究。WRF数值模拟较好地再现了此次波导的演变过程,即波导在31日傍晚开始形成,次日凌晨达到最强,日出后迅速减弱消失。基于数值模拟高时空分辨率的输出结果,对波导成因进行细致分析,结果表明:湿度突变层和逆温层的同时存在导致了波导的发生,前者是其形成的关键因素,而后者的作用主要体现在增强其强度;台风前期流场从海上带来大量的水汽,台风后期流场将北方高空干空气输送到受高压下沉运动控制的南京地区,造成近地层出现下湿上干的剧烈湿度梯度;下沉运动强度并不足以直接导致南京地区的逆温层,但其控制下的晴朗天气非常有利于夜间地面长波辐射冷却而形成逆温。     

利用多种再分析资料对比分析青藏高原夏季大气水汽含量变化情况

利用ERA-Interim、MERRA和NCEP/NCAR三套再分析资料,分析1979~2014年夏季青藏高原大气水汽含量的时空变化特征,同时对比了各套资料异同点,结果表明:(1) ERA-Interim和MERRA资料均显示出夏季青藏高原大气水汽含量呈现显著的上升趋势,在1994~1995年前后发生明显突变,大气水汽含量由偏低时期向偏高时期转变;而NCEP/NCAR资料并没有出现类似的显著上升趋势和突变年份;ERA-Interim资料与MERRA资料的夏季青藏高原湿池指数之间的相关性明显强于NCEP/NCAR资料与它们任何一个之间的相关性。(2)夏季青藏高原大气水汽含量呈现出自高原东南边缘地区向西北部递减的分布形式。其中,MERRA与ERA-Interim资料显示的水汽含量分布更为相似,而NCEP/NCAR资料反映的水汽含量在高原中部往北递减不明显,湿度中心较为分散。(3)从空间分布上,MERRA与ERA-Interim资料显示青藏高原大部分地区夏季水汽含量均呈显著的增加趋势,而NCEP/NCAR资料仅在高原东北部小部分区域存在显著的增加趋势。(4)从夏季青藏高原大气水汽含量的年际变化特征分析来看,ERA-Interim和MERRA资料相对于NCEP/NCAR资料也更为接近。      

贵州大气降水的时空分布规律研究

用全省现有84个气象台站的雨量资料,分析研究大气降水的时空分布规律,研究指出:贵州各地有着相对稳定而充沛的年降水资源,年降水量大多数县市为1 200mm左右,站平均年降雨量的相对变率为11.8%;各地降水量年内分配不均,夏半年(4-9月)多雨,约占全年雨量的3/4,冬半年(10-次年3月)少雨,仅占1/4,夏半年各月雨量年际变化呈现不稳定性,导致春夏干旱的频繁发生;各地重大降水过程集中在汛期,暴雨以上(≥50mm)降水日数主要出现在5-9月,约占全年的91%;对贵阳站长达84 a连续降水量序列的分析表明,其年、季雨量的年际和年代际波动较明显。最后结合贵州大气降水资源现状对开展人工增雨问题进行了讨论。     

1979—2013年ERA-Interim资料的青藏高原低涡活动特征分析

为分析青藏高原低涡活动特征,利用1979—2013年ERA-Interim再分析资料500 hPa高度场,基于气旋客观识别和追踪算法得到青藏高原及其附近地区低涡路径,同时利用客观分析方法对500 hPa温度场进行分析得到低涡的冷暖性质,从而得到一套青藏高原低涡活动的资料。对高原低涡的频次、强度、持续时间、地理位置和移出高原等特征分析结果表明,35年间青藏高原上活动的系统主要为高原低涡,年均约53个,其中,年均6.7个高原低涡移出青藏高原;高原低涡持续时间从少至多呈指数减少,强度和冷暖性质的出现频次均呈正态分布,初生的高原低涡以暖涡居多,占81%。高原低涡发生且强度较大主要在青藏高原的汛期(5—9月),高原低涡源地主要在西藏那曲地区西部和阿里地区北部,消亡地主要位于源地高频中心东侧的唐古拉山地区和青海西部当曲河流域,高原低涡的消亡可能受地形影响。近35年来高原低涡生成频次呈不显著减少趋势(－2个/(10 a));移出高原低涡数(－1.4个/(10 a))和高原低涡移出率(－2.3%/(10 a))均显著减少。     

基于交叉极化数据的海面风速反演研究

全极化数据可以获取比单极化数据更多的目标信息,研究发现C波段交叉极化数据同样可用于海面风速反演。针对RADARSAT-2 Fine Quad模式具有全极化成像的特点,以我国东部海域为研究区,结合同极化数据和交叉极化数据反演海面风速模型,探究各种极化数据的最优风速反演方法。对于同极化数据采用地球物理模型函数(GMF)和极化率模型(PR)组合的方式进行海面风速反演,对交叉极化数据采用C波段交叉极化海面散射模型(C-2PO)进行海面风速反演,反演结果与ERA-Interim风场数据进行比较分析;此外,对Scan SAR模式交叉极化数据的后向散射系数与海面风速的关系进行探索分析。研究结果表明,RADARSAT-2 Fine Quad模式四种极化数据选用合适的模型均可反演出高精度的海面风速,其中VH和HV极化数据的反演结果基本相同,交叉极化数据反演风速效果好于同极化数据,同时,Scan SAR模式交叉极化数据的后向散射系数随海面风速的增大表现出一定的线性变化趋势。全极化模式数据在海面风速反演上表现出比单极化模式数据较为明显的优势,将成为未来海面风速反演的发展方向。     

基于再分析资料与观测资料的中国低温阈值变化特征研究

采用1979—2013年中国192站逐日最低温度观测资料和NCEP/NCAR、NCEP/DOE、JRA-55、ERA-Interim再分析资料及1979—2004年均一化资料,分别计算低温阈值并对比分析其气候态、年际和年代际变化、长期趋势等特征。结果表明:与观测结果相比,均一化资料阈值在东北、内蒙古西部和两广等地偏低,在青藏高原东侧、新疆北部和黄河中下游偏高,线性趋势则相反;再分析资料阈值在南方偏低、东北偏高,在东部的可信度高于西部;再分析资料能显示内蒙古中西部的降温趋势和青藏高原的增温趋势,但在数值和范围上有差异,且均低估了观测资料反映的华北地区的显著升温现象;再分析资料能体现观测资料阈值的全区一致性、东北与其他地区反相的空间分布及其年际变化特征,仅JRA-55和ERA-Interim可再现低温阈值的年代际变化特征。     

利用MODIS红外资料反演大气温湿度廓线的研究

概述了利用特征向量统计回归反演算法,从EOS/MODIS的红外通道资料反演大气温湿度垂直分布的过程,并与美国国家环境预报中心NCEP(National Centers for Environmental Prediction)的等压面再分析场资料按照纬度和气压高度进行了真实性检验。结果表明：由MODIS资料反演得到的大气温湿度参数能够揭示大气温湿度的垂直分布。在各个等压面上均方根误差平均值在中纬度地区为3.39K,低纬度地区为1.40K,近地面层、对流层顶附近及下垫面地形复杂的区域误差较大,总体上低纬度地区要好于中纬度地区。反演的水汽误差也为低纬度地区小于中纬度地区,且随高度升高,中、高纬度误差都逐渐减小并逐渐接近。     

NCEP/CFSR再分析耦合资料中MJO对ENSO的影响研究

基于1979—2008年NCEP/CFSR再分析耦合数据集,研究了冬季MJO对ENSO事件的影响。结果表明,在年际时间尺度以及长期的年代际时间尺度上,热带印度洋MJO活动的强弱性都可以影响热带中东太平洋ENSO事件的发生和发展。在年际时间尺度上,ENSO发生前期征兆的赤道中东太平洋的西风爆发事件(Westerly Wind Burst,WWB),作为MJO影响ENSO的主要途径,存在着显著的次季节时间尺度的变化。相对于气候平均的赤道太平洋西部暖池区上升而东部下沉的Walker环流,MJO正位相东传后的西风异常,减弱了低层东风和赤道东太平洋海水上翻。这一上升海流的减弱导致了中东赤道太平洋的海温升高,从而有利于ENSO暖海温事件的发生。而在年代际时间尺度上,MJO范围和强度在1998年前后出现了明显的转变,1998年之前MJO的东移范围更东,强度更强,从而导致了西太平洋西风爆发区的次季节西风异常事件更加显著,在Bjeknes正反馈机制下对应了年代际时间尺度下的强尼诺事件出现,1998年之后则与之相反。冬季MJO对ENSO影响的这一年代际特征主要体现在晚冬季节,而在早冬伴随着印度洋的增暖,MJO强度一直在逐年增加。     

基于偏差原则利用MODIS红外资料反演大气廓线以及表层温度

遥感方程或大气辐射传输方程是属于第一类非线性Fredholm积分方程,这类方程的显著特征是不适定的,尤其此类问题解的不稳定性,增加了反演的难度.因此需要研究控制反演不稳定性和提高反演精度的有效方法.为了使解稳定,光滑参数γ作为约束因子是必要的.文中结合牛顿非线性迭代法反演大气廓线,利用偏差原则来最优选择光滑参数γ,即在同步反演大气廓线的同时对γ采用分步迭代的原则.最后利用中分辨率和成像光谱仪(MODIS)红外资料进行反演试验,反演结果表明采用偏差原则选取γ明显优于经验法,反演的表层温度和大气可降水量与美国国家宇航局(NASA)的MOD07产品类似.     

武汉一次下击暴流天气的成因分析

对流性大风是强风暴最常产生的天气现象,致灾严重,预报难度大。2021年5月10日和14日,湖北武汉先后发生了雷暴大风和龙卷天气过程(以下简称“5.10”大风和“5.14”龙卷)。本文利用常规探空和武汉多普勒天气雷达资料,对这2次过程的环境条件、多普勒雷达回波特征和雷达衍生参量进行了对比分析,结果表明：(1) 两次过程都发生在具有高不稳定能量、强垂直风切变和低抬升凝结高度的环境中,地面都有多支气流形成的辐合区,但下沉对流有效位能、能量螺旋度、强天气指数等强对流物理参量值有显著差异;(2) 两次对流性大风的产生机制和雷达回波特征不同,“5.10”大风主要由中层干冷空气和降水粒子相变发动强下沉气流产生雷暴大风,并在地面形成冷性雷暴高压。由多个对流单体合并的对流带产生的强下沉气流在径向速度场上表现为低层大风核,而对流带前侧相对孤立的单体产生的强下沉气流表现为低层径向辐散特征;“5.14”龙卷由超级单体产生,具有钩状回波、强中气旋和龙卷涡旋特征等特征;(3) 两次过程发生前垂直风速差和风暴相对螺旋度的变化差异显著,表明了两次过程环境气流的变化不同,这样的变化是否适用两种天气的识别还需要对大量个例进行统计分析。

     

Long-term analysis of extreme wave characteristics based on the SWAN hindcasts over the Black Sea using two different wind fields

The long-term variations of wave characteristics in the Black Sea are evaluated by using a third-generation wave model (Simulating WAves Nearshore, SWAN), forced by the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) ERA-Interim and National Centers for Environmental Prediction/Climate Forecast System Reanalysis (NCEP/CFSR) wind data, covering the period of 1979−2018. The model results were calibrated and validated with buoy measurements at seven stations along the Black Sea. The comparative study shows that the CFSR dataset predicted slightly greater significant wave heights than the ERA-Interim dataset. The greatest difference between two datasets in terms of wave characteristics was found in the northeastern part of the Black Sea. The long-term averages and the variations of long-term trends for wave characteristics show that southwestern part of the Black Sea was characterized by greater significant wave heights, longer mean wave periods and storm durations, and lower variability, while the northeastern part of the basin was characterized by lower significant wave heights, shorter mean wave periods and storm durations, and higher variability. The long-term trends indicate that the wave characteristics over the 40-year period are more likely to be exposed to higher variation on the eastern part of the Black Sea than the western part of the basin.     

大连地区雷暴时空变化特征及其严重年大气环流背景分析

利用1961—2013年大连地区3测站逐日地面雷暴观测资料及1948—2016年NCEP/NCAR再分析月平均资料,采用线性趋势估计和合成分析方法分析了大连地区雷暴日数的时间和空间分布规律,并进一步探讨雷暴严重年5—9月平均大气环流背景特征。结果表明:大连地区雷暴具有明显的地域特征,空间分布主要呈现北部内陆地区多,南部沿海地区少的特点;除2月外,各地其余月份均可发生雷暴,7月和8月达到高峰值,雷暴集中发生在5—9月,雷暴具有较强的季节性,夏季6—8月最多,冬季很少出现雷暴;年平均雷暴日数总体呈减少趋势,其中北部的减少趋势尤为显著;雷暴初日多出现在4月,终日多出现在10月,初日较终日稳定,无论初日和终日均以北部地区较南部地区稳定,各地雷暴初日显著提前,终日推迟不显著,但仅有大连终日推迟趋势显著;雷暴初日和终日北部地区对应的候平均气温阈值分别为-1℃和10℃,南部(东部)地区对应的候平均气温阈值分别为6℃(-1℃)和3℃(8℃);多雷暴年,高层500 hPa蒙古低涡异常偏强,副热带高压偏西偏北,低层850 hPa偏南风水汽输送和大连上空整层垂直上升运动均异常偏强,这些有利于雷暴日数的增多,而少雷暴年与多雷暴年特征基本相反。     

基于ERA-interim再分析资料的近30年九龙低涡气候特征

利用ERA-interim再分析资料,统计分析了1986年1月1日—2015年12月31日不同生命史九龙涡的时空分布特征和活动规律。结果表明:持续1—2个时次的九龙涡（T_1-2JLV）和3—4个时次的九龙涡（T_3-4JLV）初生高频中心位于27°—28.5°N,100°—101.5°E,持续5—6个时次的九龙涡（T_5-6JLV）初生高频中心位于29°—30.5°N,102°—103.5°E,持续时间大于7个时次的九龙涡（T_≥7JLV）初生高频中心位于28°—29.5°N,101.5°—103.5°E,生命史越长越易生成于四川盆地的西南部;九龙涡生成频数30年呈增长趋势,但近几年呈下降趋势;九龙涡生成频数随月份大致呈先增加后减少的变化趋势,1—5月随月份增加,5—12月随月份减少,5月最大,9月最小,3月T_1-2JLV生成最多,9月最少,4月T_3-4JLV生成最多,12月最少,6月T_5-6JLV、T_≥7JLV生成最多,1—4月无T_5-6JLV生成,12月T_≥7JLV生成最少,夏季九龙涡频数虽不是最高,但最易生成长生命史九龙涡,且最易移出源地;生命史低于24 h的九龙涡（T_1-2JLV、T_3-4JLV）夜发性不突出,生命史超过24 h的九龙涡（T_5-6JLV、T_≥7JLV）具有显著的夜发性特征;移出源地的九龙涡频数随月份表现出先增加后减少的变化趋势,1—6月随月份增加,6—12月随月份减少,6月移出源地的频数最多。T_≥7JLV的移动路径以偏东路径为主,6月后有东南路径和东北路径,T_5-6JLV移出路径只有偏东路径和东北路径,生命史小于24 h的九龙涡由于靠近统计区边缘地区也有可能移出源地。