低温雨雪冰冻极端气候事件的多指标综合评估技术

评估极端气候事件,往往用某一项极端气候要素进行分析评估,如暴雨量、极端最高(最低)气温等.2008年初出现的持续低温雨雪冰冻过程,具有雨雪量大、持续雨雪时间长、积雪深、积雪时间长、低温持续时间长、但极端最低气温不低的特点,用其中任一因子评估定位该过程,都不能全面反映该过程的综合影响特征.提出低温雨雪过程综合指数的概念,用最长连续雨雪日数及期间雨雪总量作为评估雨雪部分的两项指标,日平均气温≤0.5℃的连续日数、过程平均气温和过程极端最低气温三个要素作为评估低温部分的三项指标,将五个指标分别无量纲化后,采用等权重技术方案建立综合指数计算模型.计算湖北10个代表站建站以来逐年最长低温雨雪冰冻过程综合指数,分析2008年低温雨雪冰冻过程综合指数历史排位、历史重现期,从而对该过程进行评估定位,结果比较客观,方法简单可行,便于推广.     

2008年广西严重低温雨雪冰冻天气过程分析

利用T213、ECMW F数值预报资料和MICAPS提供的常规观测资料,对这次极端天气事件成因进行分析,表明造成这次长时间低温雨雪冰冻天气的主要原因有:(1)北半球东亚倒Ω流型使大气环流长时间稳定,使北支、南支锋区偏南,极地冷空气不断补充南下影响到江南、华南,华南静止锋在沿海长时间维持,锋区强度大;(2)南支槽活跃,西南暖湿气流持续向我国南方输送,冷暖空气在华南上空交汇,导致广西出现长时间的降水;(3)逆温层维持时间长,长时间的降水普遍以小雨为主,容易形成过冷水滴,雨淞范围从贵州、湖南南扩至广西北部,造成道路结冰、电线积冰等次生灾害,灾情严重。     

广西低温雨雪冰冻天气过程评价

利用单因子评估和多因子综合评估技术进行对比分析.结果显示:广西重大低温雨雪冰冻天气过程发生趋势总体上是减弱的.单从出现冰冻日数因子和极端最低气温因子等单因子分析看,各次过程评价排序不一致.多因子综合评估技术得出的重大低温雨雪过程评价比单因子评价更为全面、科学.     

低温雨雪冰冻灾害天气与大范围霜冻天气对比分析

利用ECMW F客观分析格点资料对2008年1~2月历史罕见的低温雨雪冰冻天气过程与183例广西大范围霜冻天气过程前一天20时的环流、气象要素作了合成后的对比、统计分析,结果表明:造成两种低温寒害过程的南下冷空气都在相同强度以上,都有一定程度的东亚槽引导。但由于形成条件不同,两种低温寒害过程在500hPa高度场、地面气压场、低层850hPa风场、温度场、湿度场存在较大差异。     

广西两次典型低温雨雪天气过程的成因对比分析

利用常规观测资料、ERA-Interim、NCEP/NCAR再分析资料,对比分析了2016年1月21—26日和2018年12月28日至2019年1月2日影响广西柳州的2次低温雨雪冰冻天气的成因。结果表明:2次过程期间中高纬均为两槽一脊形势,阻塞高压较常年同期偏强28dagpm;2018年过程期间近地层强冷平流的持续输送和高层冷空气的补充是柳州2018年气温低于2016年的重要原因,中低层持续的水汽输送及水汽辐合,长时间逆温层维持以及较强的逆温强度使得降雪持续时间及范围强于2016年;2016年过程期间中层强盛的西北气流使冷空气南下迅速,700hPa急流区以及850hPa风速辐合区的偏南导致明显的降雪主要出现在广西南部,柳州只出现少量降雪,温度回升较快。     

2008年桂西北罕见低温雨雪冰冻天气成因分析

利用micaps2.0平台提供的常规资料及ECM WF数值预报产品初始场资料,对2008年1月13日至2月2日桂西北出现低温雨雪冰冻天气进行诊断分析,结果表明:中高纬度大气环流的稳定有利于极地的强冷空气南侵我国;盘踞于蒙古西部的冷高压强盛维持,保证了冷空气的持续补充;南支槽的前的偏南气流是桂西北上空主要的水汽能量来源;桂北一带切变线的存在是低温雨雪天气持续的主要动力因子;西太平洋副热带高压异常偏北偏强利于冷暖空气对峙于黔桂交界;雨雪冰冻天气出现是由于逆温层的形成。     

080125南方低温雨雪冰冻天气持续降水的数值模拟

利用WRF模式对2008年1月25—29日中国低温雨雪冰冻天气过程进行模拟。结果表明,雨雪期间长江中下游及以南地区长时间存在着高低空急流的耦合形态,且低空急流不断向雨雪区域输送暖湿水汽,使该地区低层的水汽辐合,促进大范围雨雪发生和维持：强高空辐散的抽吸作用,促进低空辐合、整层上升运动加强以及正涡度的维持．干冷空气从对流层高层倾斜南下加强了对流不稳定能量的积累.本次雨雪冰冻天气过程中存在明显的干侵入,降水区北侧对流层高层高位涡干冷空气沿等相对湿度（RH）线密集带侵入低层,促使雨区低层位涡中心迅速增大,促进强降水发生;本次过程表明位涡和降水有很好的对应关系,这对降水预报有很好的指示意义。由于极涡偏强促使冷空气南下,南方近地面浅薄冷空气使雨水结成冰导致灾害发生。     

江西抚州2008年低温雨雪冰冻天气过程成因分析

利用常规气象资料、数值预报产品,从天气形势、物理量等方面,分析了2008年1月12日-2月2日江西抚州长时间低温、雨雪、冰冻天气过程的成因。结果表明,乌拉尔山阻塞高压的建立、青藏高原南侧到孟加拉湾南支低槽异常活跃、西北太平洋副热带高压偏强偏北,为这次过程的发生提供了有利的环流背景;700hPa西南风急流不仅为低温冻雨的发生提供了充沛的水汽条件和动力条件,而且还有利于中低层逆温层结的形成和维持;过程后期赣中、赣南的暴雨区,与垂直速度所表现的强烈上升区相对应。     

2008年初江西低温雨雪冰冻天气过程成因探讨

利用T213资料以及常规观测资料,对2008年初江西省持续性低温雨雪冰冻天气过程进行了分析。结果表明,乌拉尔山高压脊稳定维持,副高持续偏北、偏强,地面冷空气不断南下,850hPa层气温始终维持在0℃以下,是造成江西2008年低温雨雪冰冻天气的直接原因。副高和乌拉尔山高压的强度均在不断增强,控制范围不断扩大,导致江西出现三种性质截然不同的降水。700hPa层气温的变化与江西降水性质关系密切,气温为0℃以上时,水汽呈液相态,主要为雨或雨夹雪天气;气温为0℃以下时,水汽呈固相态,以降雪天气为主。中层和低层的水汽输送均可产生冻雨和大雪天气,江西1月25-26日冻雨天气的水汽主要来源于低层输送,28日晚-29日大雪天气的水汽来源于中层和低层的输送,31日晚-2月2日大雪天气的水汽则来源于中层的输送。     

对2008年初贵州持续冰冻灾害天气的分析

对2008年1—2月贵州省发生的低温雨雪冰冻灾害天气形成机理、造成的灾害强度以及气象灾害应急服务进行综合分析、研究。结果表明：持续而稳定的大气环流异常是造成贵州持续低温雨雪冰冻灾害的直接原因;强拉尼娜事件是导致贵州持续低温雨雪冰冻灾害的重要原因;特殊的地形地貌造成贵州各区域雨凇分布的差异;同时初步提出从4个方面入手做好气象灾害的应急服务工作。     

基于模糊逻辑的飞机积冰预测指数

使用北京人工影响天气办公室提供的2014-2017年京津冀地区飞行记录积冰个例样本与机载观测数据,2016年全国空中报告积冰、非积冰个例样本和欧洲中期天气预报中心（ECMWF）第5代全球气候大气再分析数据（ERA5）,基于模糊逻辑隶属度函数,定义了以气温和相对湿度为判别基础并考虑垂直速度和云量影响的积冰指数I_p（icing potential index）,用于判断飞机在空中发生积冰事件的可能性。检验结果表明:该指数对积冰事件的判别准确率为80.2%,与目前国内常用的经典积冰指数（I_c）相比,其判别准确率有明显提升,且漏报率和虚警率均显著降低（分别为9.4%和10.4%）,结合数值预报产品可对飞机在空中特定位置发生积冰事件的可能性进行预测。     

基于集成综合评价法的气象服务满意度分析

气象服务满意度分析在公众气象服务满意度评价业务上起着非常关键的作用。针对我国31个省市的气象服务满意度现状,采用2010年全国公众气象服务评估调查数据,分别运用主成分分析法和熵值法进行分析,得到两种关于城市气象服务满意度的排序结果。但主成分分析法侧重考虑变量的相关性以及熵值法侧重考虑变量的不确定性,故将两种排序结果在通过一致性检验的基础上,运用集成综合评价法得到另外一种新的排序结果,介于以上两种结果之间。因此得到一个关于城市气象服务满意度的新认识,并给出提高气象服务满意度的建议。     

攀西地区森林康养指数综合分析

采用文献研究法、专家打分法和层次分析法,对攀西地区温度、湿度、海拔高度、绿化度、空气质量等森林康养指标进行分析,构建了森林康养指标的评价体系。结果表明:温度和空气质量在森林康养的各指标中影响占比最高;攀西地区空气污染物少,空气质量较好,绿化度较高,温度、湿度舒适,海拔高度适合人类最佳宜居;用ArcGis软件对攀西地区进行康养分级区划,一级康养区域分布在攀枝花的东区、西区、仁和、盐边、米易,凉山的德昌、宁南、西昌、会理、会东、盐源以及木里的河(江)谷地带或低海拔地区,是养老、病后康复和疾病疗养的首选之地,与国内城市如昆明、三亚等地比较更具康养优势。研究结果可为攀西地区森林康养产业的可持续发展提供必要的科学依据。     

基于改进层次分析法的雷电防护能力模糊综合评价

为科学评价雷电防护措施的防护能力,分析国内外多种评价方法的优劣,结合雷电防护措施的特点提出基于改进层次分析法的模糊综合评价。依据雷电防护相关技术标准和规范,综合考虑雷电环境、承载体特征、自然因素的影响,建立雷电防护能力评价指标体系。利用改进层次分析法计算各级指标的权重,采用模糊综合评价法确定雷电防护能力评价等级。运用此方法对采取多种雷电防护措施的油气集输站进行雷电防护能力评价,评价等级与实际情况和有关文献案例相符,表明该方法适用于雷电防护能力的评价。     

动力-统计客观定量化汛期降水预测研究新进展

汛期降水预测是短期气候预测的重要内容之一,也是难点之一。近20年来,动力-统计相结合的预测方法在解决这一复杂的科学难题方面取得了一定进展。该文系统地介绍了近年来国家级气候预测业务中关于动力-统计客观定量化预测的原理、最优因子订正和异常因子订正两类预测方案,及动力-统计集成的中国季节降水预测系统 (FODAS1.0)。2009—2012年的汛期降水预测中,动力-统计客观定量化预测方法4年平均PS评分为73,距平相关系数为0.16,体现了较高的预报技巧。但该方法仍存在不足,需通过加强气候因子与降水之间关系的诊断分析、完善短期气候模式的物理过程、改进参数化方案及研发有针对性的区域气候模式等手段,进一步提高模式本身的预报技巧,使动力-统计预测方法在汛期降水预测中发挥更大作用。     

基于干旱自然过程的干旱指数研究和应用

提出了"干旱自然过程"概念.取"干旱自然过程"长度、该过程和过程前60 d水份主要自然收支水平等要素综合成干旱指数,用逐步回归方法,按点、时段分别建立干旱预测模式群,采用非等权集成方法对模式集成,利用最优化理论,结合有关数学方法,求解了较优集成权重组合.结果表明,所得干旱指标与有关文献记载均吻合较好,模式集成效果良好,连续5 a试用均准确.     

基于PCA-LINMAP-FCE的通信系统维修性评价方法

为提高通信系统维修性评价的实用性和可操作性,提出了一种基于PCA-LINMAP-FCE 的维修性评价方法.在构建简化的维修性评价指标体系的基础上,将PCA-LINMAP与模糊综合评判(FCE)方法相结合,从定量和定性的角度对维修性进行评价.实例仿真分析表明,该方法可操作性强,且有效地降低了评价的主观随意性,使维修设计和作业人员全面掌控通信系统装备维修性的影响因素,能够为科学制定设计方案和维修实施决策方案提供决策信息.     

基于风廓线雷达资料的暴雪天气过程分析

利用常规观测资料和风廓线雷达产品对平顶山市2014年2月5—6日的暴雪天气过程进行诊断分析,结果表明:欧亚地区"两槽一脊"的环流背景下,700 h Pa西南急流、850 h Pa切变线和地面中尺度辐合线是这次暴雪的影响系统。风廓线雷达水平风资料可以清楚地展示暴雪过程风场"天南地北"的垂直结构及其变化特点。2500 m以上出现西南急流,同时720 m以下出现东北风,降雪开始。2500 m以上西南急流最大风速达到20m·s~(-1),近地面出现12 m·s~(-1)的东北风,降雪开始加大;近地面东北风减弱,降雪减弱;西南急流消失,近地面层出现偏北风,降雪停止。垂直速度的大小与降雪的强弱一致,降雪越强,速度越大;垂直速度小于0.5 m·s~(-1),降雪停止。大气折射率常数C2n在-144~-120 d B且接地,为降雪时段。降雪越强,C2n越大;C2n小于-144 d B时,降雪停止。垂直速度、折射率结构常数等指标的变化能够反映降雪的开始、发展和结束及降雪的强度,为精细化预报提供参考。     

基于T213集合预报的极端天气预报指数及温度预报应用试验

本文基于中国T213集合预报系统资料,借鉴欧洲中期天气预报中心极端天气预报指数的数学处理方案,在分析T213模式数据特征的基础上,研究了T213集合预报系统极端天气预报指数的数学处理方法,建立了适合T213集合预报模式的极端天气预报指数,并利用该指数对2008年1月极端低温天气进行了预报试验和评估检验,分析模式气候累积概率分布生成方法对极端天气预报指数的影响,得到以下结论：（1）确定了利用T213集合预报系统所有预报成员生成的模式气候累积概率分布计算极端天气预报指数;（2）利用TS评分确定极端天气预报指数发布极端低温预警信号的阈值为-0．3并进行预报试验。试验结果表明,极端天气预报指数对极端低温天气具有较好的识别能力,可提前3-5天发出极端低温预警信号。利用相对作用特征曲线对极端天气预报指数识别极端天气的技巧进行评估检验,检验结果显示,基于T213集合预报生成的极端天气预报指数对极端低温的预报存在正的识别技巧,随着预报时效的延长,识别技巧逐渐降低。（3）评估不同模式气候累积概率分布对极端天气预报指数识别极端低温天气技巧的影响,结果表明：产生模式气候累积概率分布的模式数据误差一致性是关键因素。     

基于最大熵原理的强对流大风灾害致灾能力指数研究

选取四川省强对流大风灾害天气个例,利用2009~2019年自动气象站2min平均风速数据,基于最大熵原理,推导出表征强对流大风灾害天气过程时间、空间、强度的概率分布函数。根据其分布函数,确定可以完整表征强对流大风灾害天气过程时间、空间、强度的气象参量。利用灰色关联度法,以强对流大风灾害的直接经济损失为参考,计算气象参量关联度,确定参量权重,构建出表征强对流大风灾害天气过程的致灾能力指数。结果表明：该指数可以正确反映强对流大风灾害过程的致灾能力强度,指数越大,致灾能力越强,反之越弱。