一次登陆台风形势下的湖北暴雨过程

利用８５－９０６－０８课题的０２与０３专题收集的地面，高空加密观测资料，结合高空常规观测资料，对９４０６号台风登陆形势下的暴雨过程进行了较为详尽的分析研究。在大尺度环流场分析部分，对本次暴雨过程进行包含垂直速度，涡度，散度，水汽含量与输送的结构分析，并进一步分析该暴雨过程中暴雨试验区的降水和地面中尺度特征。在上述诊断分析的基础上，提出本次暴雨过程形成的可能机制；台风外围偏东风低空急流带向暴雨区输送     

影响河南的登陆台风分析

统计了1949～1998年从闽、浙登陆台风的气候特征及河南台风暴雨概况,并利用天气学方法对台风登陆后的移动路径进行了概括和分析,以期为这类台风的降水预报提供参考.     

利用红外云图作台风客观定位

通过对１９８９－１９９３年收集到的台风红外Ｈ云图进行台风云系的云顶温度分析，得到了一组识别台风云系细微结构的云顶温度分布。在微机上实现了台风的客观定位。该方法经对１９９４年影响浙江的９４１４，９４１７，９４１８，９４３０四个台风的业务使用，效果较好。     

广西汛期台风地面加密观测资料的收集与处理

介绍了广西汛期的台风地面加密观测资料的业务规范、及时准确和完整地收集和处理与共享过程.     

影响河南的登陆台风分析

统计了1949－1998年从闽、浙登陆台风的气候特及河南省台风暴雨概况，并利用天气学方法对台风登陆后的移动路径进行了概括和分析，以期为灾类台风的降水预报提供参考。     

从9903号台风移动探讨台风登陆异常路径的条件

通过对９９０３号台风（ＭＡＧＧＩＥ）在广东沿岸移动异常路径的分析探讨,总结出４条定性条件。当这些条件同时达到时,台风的登陆路径可能会出现异常变化。     

登陆台风站点大风预报的人工神经网络方法

利用数值预报格点资料预报登陆台风影响时,沿海地区站点风的预报是各站点的定时二分钟风向风速。通过对MICAPS站点资料进行整合、分析,选取了沿海地区400多个资料比较齐全的站点和海岛站作为预报站点。用NCEP再分析场的格点资料做相关性分析,选定9个预报因子。运用BP网络对每个站点分别建立纬向风和经向风人工神经网络模型,拟合风速的绝对值误差是1.3 m·s~(-1)。独立样本检验,风速绝对误差在2 m·s~(-1)以内。     

登陆台风动能平衡和转换的诊断

对一次登陆台风及其外围暴雨和环境的动能平衡以及天气尺度动能与中尺度扰动动能的转换进行了诊断分析，指出摩擦消耗和动能的水平输出是台风的主要能汇。台风消亡期间，外围暴雨区动能增大，动能制造项Ｇｋ是暴雨区的主要能源。Ｇｋ的增大可能与天气尺度动能转换成中尺度扰动引起暴雨的发展相联系。     

3个登陆台风引发阳江特大暴雨的水汽输送对比分析

利用区域自动站资料及NCEP再分析资料,对0915号"巨爵"、1006号"狮子山"和1011号"凡亚比"登陆后引发阳江特大暴雨的水汽输送特征进行了对比分析,并应用HYSPLIT-4轨迹模式验证了水汽来源。结果表明:1)它们引发阳江特大暴雨期间,低纬西南季风活跃。"巨爵"影响时由来自印度洋与副高西侧偏南气流汇合产生强降雨,水汽来源于中南半岛和孟加拉湾;"狮子山"影响时西南水汽输入明显减弱,主要由偏东气流携南海近海水汽的注入引发了局地短而强的降雨,水汽来源于南海近海;"凡亚比"登陆后,北部湾超低空急流的暴发,有利于强西南气流携带水汽经粤西往"凡亚比"输送,引发粤西地区特大暴雨,水汽主要来源于北部湾。2)强降雨都是始于阳江特大暴雨区纬向风转东风或经向风转南风阶段。"巨爵"、"凡亚比"引发阳江强降雨前后,850 h Pa南海、北部湾经向风南风明显增大,加强了海上水汽的向北输送。"狮子山"影响时则是由于近海短时间转东风,水汽由东输入并加强了辐合。3)水汽输送以"巨爵"最强、"狮子山"最弱,水汽辐合层次"巨爵"和"狮子山"较"凡亚比"要浅薄。它们的低层水汽辐合中心与特大暴雨区有很好的对应关系。     

近31年登陆北上台风特征及其成因分析

为探讨对我国产生严重影响的登陆北上台风的成因,利用1975—2005年台风资料及NCEP／NCAR逐日再分析等资料,分析了登陆北上台风的气候特征及其大尺度环流和物理量分布特征。结果发现,不仅西北太平洋副热带高压位置和强度变化对台风登陆北上起决定性作用,而且西风带系统和南亚高压活动有利于台风登陆后北折和持续北上也有不可忽视的影响。总结归纳台风登陆北上的预报着眼点,希望有助于提高此类台风的预报预警能力。     

不同观测分辨率强台风云系的遥感特征

静止气象卫星的快速区域扫描是监测不同天气过程的有利手段。以获取的风云静止气象卫星快速区域扫描数据为基础,选取2011年台风梅花(1109)及2012年台风海葵(1211)的观测数据,采用Hovm(o|¨)ller分析图、变异系数等参数,研究不同时空分辨率观测数据对台风云系结构特征参数监测的敏感性影响。分析结果表明:可见光通道10 min观测时间间隔配以1.25 km空间分辨率可以很好地反映云系演变特征,在相同观测时间分辨率条件下,降低空间分辨率会对云系结构特征的提取有较大影响;在相同空间分辨率条件下,观测时间分辨率的降低对云系结构及演变特征的分析影响较小;基于变异系数的分析说明云像元特性在60 min的观测时间间隔下发生了较大变化,如果以60 min为观测时间间隔将会失去较多的云像元变化特征。水汽通道不同观测时间的变异系数差值小于红外通道1,说明云像元在红外通道1的特性演变对观测时间的敏感性高于水汽通道,提高观测频率可获取更多的云像元红外通道1的辐射特性。     

全球气象资料客观分析系统的分布式并行化

对已有的率行算法进行并行化，是一项很困难的工作。通过对全球气象资料客观分析系统率行算法的研究，提出了在MPP高性能计算机上的一种静态分配数据的分布式并行算法。该算法通过间隔选取分析盒子和模式格点纬圈行，将数据分配给不同的处理机实现分布式并行。该并行算法负载平衡好，并行效率高，而且并行化代价较低，具有良好的可扩展性。最后，给出了并行算法的性能测试结果。     

正点地面观测数据维护中数据异常的分析处理

地面观测资料报文传输方式调整之后,值班观测员应注意小时内自动气象站的数据采集情况,在正点后通过《地面气象测报业务软件》的"正点地面观测数据维护"对数据进行检查,当发现自动气象站错误或数据异常时,应及时对疑误数据进行分析处理,完成对自动气象站数据的质量控制。通过对几例正点地面观测数据维护中典型异常数据的分析处理,帮助地面测报值班人员在日常工作中对正点地面观测疑误数据进行快速的判断和维护,做好自动气象站数据的质量控制,以保证地面气象要素上传数据文件内数据的完整性、时效性和质量。     

地面观测资料在西南地区数值预报中的敏感性试验

利用3.0版的GRAPES同化系统,针对西南地区2005年7月的夏季降水,开展地面观测资料的同化敏感性试验,对整月天气进行了每日一次的48小时预报,并对该月发生在川渝地区7.8大暴雨过程进行对比分析.试验结果表明,在地形复杂的西南地区,利用等压面的GRAPES 3DVAR同化系统同化地面观测资料对降水预报的影响随进入同化系统的地面观测资料疏密程度和同化内容的不同而不同;当模式采用较高分辨率时,同化的地面观测资料越多,对降水预报的改善作用越明显;同化地面观测资料的风速信息可以降低降水预报的空报率,但对漏报率和TS评分改善作用不明显;在几种同化方案中,利用GRAPES 3DVAR同化系统同化地面观测资料的相对湿度和位势高度信息,对降水预报的改善效果最明显.     

常规地面观测资料在GRAPES同化系统中的误差控制试验

利用GRAPES-3Dvar系统,分别对2004年9月3~5日、2005年7月2~4日、2008年7月20~22日的3个降水个例进行了常规地面资料各同化变量误差倍数改变的质量控制试验。结果表明,改变地面同化变量的误差倍数对进入同化系统的资料条目数是有所改变的;H的误差倍数取4时就能保证80%的资料进入同化系统,而U、V、Q的误差倍数取到2时,就能保证90%的资料进入同化系统;通过对目标函数及其梯度随跌代步数下降趋势对比分析,发现同化各变量的误差倍数取4及其以下时,其代价函数就能满足收敛条件,从而得到分析场;随着误差倍数的增加,进入同化的H资料的条目数越多,其对四川境内的降水预报的改善程度越差,而进入同化的U、V、Q条目数越多,其对四川境内的降水预报的改善程度越好,同时当误差倍数取到3以上时,各同化变量在四川境内的降水雨带与各自的误差倍数取3时一致。在既保证最大程度的利用更多同化资料,又保证其同化质量的前提下,H、U、V、Q的误差倍数的取值分别为4、3、3、3。     

地面观测资料在快速更新同化系统中的敏感性试验

通过对2011年7月31日发生在上海的局地强对流过程,利用快速更新同化系统(SMS-WARR),设计了四个试验,对地面观测资料(常规地面观测资料、加密自动气象站资料)进行敏感性数值试验。结果表明:不同地面观测资料同化对模式初始场的调整作用不同,地面观测资料的疏密影响模式初始场预报,加密自动站气象资料同化对初始温度场、风场的影响最明显;所有试验中,同化所有观测资料的模式能较好地模拟出此次强降水过程,且模拟的地面温度场、风场以及辐合线的演变与实况基本一致;通过分析、比较各试验初始场和预报结果的影响发现,同化所有地面观测资料能改善模式的初值,且观测资料通过循环同化的方式融合进模式,提高了模式对强对流中尺度结构特征的刻画,改善了对局地强对流天气系统的预报效果。     

Observation and Numerical Simulations with Radar and Surface Data Assimilation for Heavy Rainfall over Central Korea

This study investigated the impact of multiple-Doppler radar data and surface data assimilation on forecasts of heavy rainfall over the central Korean Peninsula;the Weather Research and Forecasting(WRF) model and its three-dimensional variational data assimilation system(3DVAR) were used for this purpose. During data assimilation,the WRF 3DVAR cycling mode with incremental analysis updates(IAU) was used. A maximum rainfall of 335.0 mm occurred during a 12-h period from 2100 UTC 11 July 2006 to 0900 UTC 12 July 2006.Doppler radar data showed that the heavy rainfall was due to the back-building formation of mesoscale convective systems(MCSs).New convective cells were continuously formed in the upstream region,which was characterized by a strong southwesterly low-level jet(LLJ).The LLJ also facilitated strong convergence due to horizontal wind shear,which resulted in maintenance of the storms.The assimilation of both multiple-Doppler radar and surface data improved the accuracy of precipitation forecasts and had a more positive impact on quantitative forecasting(QPF) than the assimilation of either radar data or surface data only.The back-building characteristic was successfully forecasted when the multiple-Doppler radar data and surface data were assimilated.In data assimilation experiments,the radar data helped forecast the development of convective storms responsible for heavy rainfall,and the surface data contributed to the occurrence of intensified low-level winds.The surface data played a significant role in enhancing the thermal gradient and modulating the planetary boundary layer of the model,which resulted in favorable conditions for convection.     

相似路径台风Soudelor(1513)与Matmo(1410)登陆前后的降水分布特征及成因的对比分析

利用欧洲气象中心（ERA-interim）再分析资料以及中国气象局观测站点的实况降水观测结合CMORPH卫星反演的逐时降水资料,对比分析了路径类似的1513号台风Soudelor和1410号台风Matmo在登陆福建前后期间的降水分布特征以及造成登陆台风暴雨强度和落区差异的原因,得到以下初步结论:Soudelor和Matmo移动路径相似,但在登陆福建的过程中对浙、闽地区造成的降水强度和分布差异明显,如Soudelor造成的总降水强度比Matmo大,且Soudelor的强降水在登陆前主要分布在台风路径的右侧,台风中心的偏北方向,登陆以后主要在台风的偏北以及东北方向;而Matmo登陆前降水基本均匀分布在路径两侧,强降水区位于台风中心的西北方向,登陆福建以后向北移动的过程中强降水区转向台风中心的北边;不同的大尺度环流背景也会导致登陆过程中不同的降水分布特征,Soudelor影响期间副热带高压比较强盛,并阻断它与中纬度西风槽的作用,而Matmo登陆北上过程中逐渐减弱并汇入河北上空的西风槽中,所以登陆后期Matmo的降水比Soudelor强;Soudelor和Matmo台风登闽前后低层水汽输送及东风急流差异是导致大暴雨落区差异的原因之一,Matmo的水汽输送主要来自孟加拉湾及南海,而Soudelor登陆前东部有来自另一个台风Molave的水汽输送,登陆后强水汽输送通量区及水汽辐合带位于Soudelor偏北侧,这与Soudelor登陆造成的暴雨在中心偏北方向一致;南亚高压相对于台风的位置也会影响降水,Soudelor登陆时,大兴安岭上空大槽前的偏西风急流与南部高压西北侧的西南急流一起使得它登陆后减弱速度变缓,有利于台风暴雨的维持,而Matmo高空受急流造成的气旋性切变流场加速了台风的减弱;此外,台风自身的结构和强度变化以及登陆后维持时间不同也是造成两次过程降水差异的主要原因之一,台风暖心结构的强度以及台风高层暖心减弱的速度对台风降水有一定影响,但对登陆时台风暴雨的不对称分布影响较小;Soudelor登闽过程中,涡度场强度比Matmo大,且维持一个深厚的垂直对称结构,登闽后期附近的辐合上升气流主要位于中心东侧,而Matmo在登闽过程中,低层的强辐合区和上升运动区始终偏西,造成二者降水分布的不同。