辐射观测的数据采集

我们于1984-1985年在甘肃河西地区水热平衡的观测研究中,把TP801单板机组成的数据采集装置用于太阳辐射、土壤温度、湿度和热通量的观测。该装置性能稳定,保障了所取数据的可靠性和代表性。图1是野外观测试验的仪器配置示意图。     

深圳气象梯度塔与测风激光雷达观测对比分析

为了更好的了解WindView 10多普勒风廓线激光雷达的准确性,2017年7月在深圳石岩气象综合观测基地进行了一次成功的风速风向观测对比试验(时间为2017年7月20—30日),利用356 m气象梯度塔与测风激光雷达测得的风数据进行了不同时次和不同高度(40、80、100和150 m)的对比,结果表明:梯度塔和雷达在300 m以下高度范围内风速风向的观测结果比较一致,各层风速风向结果的标准差、最小最大值、均值、中位数都非常接近。风速的均值偏差最小为-0.000 09 m/s,标准差偏差最小为0.002 63 m/s,风向均值偏差最小为0.169 83°,标准差偏差最小为-1.304 83°。4层高度风速风向的相关系数都很高,风速的相关系数普遍在0.95以上,风向由于360°的过零问题导致相关系数较低,但也普遍大于0.75。同时,激光雷达测得的风速均值普遍小于梯度塔,风向均值在低层小于梯度塔,在高层则偏大。验证结果表明,该型多普勒测风激光雷达是一款观测结果可靠的低层大气风廓线测量仪器。     

西南地区东部大官山温湿梯度变化特征分析

采用西南地区巫溪大官山同一坡面10个不同海拔高度梯度观测站2019~2020年逐小时温湿观测资料,分析了气温、气温直减率、日较差和相对湿度的梯度变化特征。结果表明：观测期间,气温随海拔升高而降低,海拔2000 m以上区域秋、冬季常出现逆温或同温现象;年平均气温递减率为0.57℃/100 m,最大值出现在3月和9月,分别为0.63℃/100 m和0.62℃/100 m,2月最低为0.49℃/100 m;日较差总体随海拔升高而减小,但在海拔1065~1222 m,出现了日较差随海拔升高而快速下降的突变区;年、春季在海拔1222~2180 m,秋季在海拔1222~2550 m,出现了日较差相对稳定层,其它季节不太明显。在海拔1670 m以下区域,年相对湿度为78.5%,夏季最大（85.3%）,秋季次之（82%）,冬季再次（74.3%）,春季最低（72.3%）;随着海拔升高云雾出现频率增大,年和各季相对湿度均随之增大;海拔1670~1930 m为突变区间,相对湿度迅速增加,在海拔1930~2550 m,年、春、夏、秋季处于云中的时间较多,相对湿度变化不大;冬季由于云层低,海拔较高的区域常处于云的上方,相对湿度随海拔升高反而有所减小。     

京津冀站点风温湿要素的机器学习订正方法

基于线性回归方法、梯度提升回归方法(GBRT方法)、XGBoost方法和堆叠集成学习方法(Stacking方法)4种机器学习方法,采用误差分析建模思路,针对北京城市气象研究院研发的睿图-睿思系统对2020年12月—2021年11月所有起报时次未来3~12 h的2 m温度、2 m相对湿度、10 m风速以及10 m风向4种气象要素预报,开展京津冀复杂地形下的站点预报误差订正技术研究及试验应用。结果表明：基于预报误差分析构建的4种订正模型中,由于Stacking方法集成了前3种方法的优势,在4个季节的4种气象要素订正中均表现最佳,其他3种单一机器学习方法试验中,XGBoost方法表现最佳,其后依次为GBRT方法、线性回归方法,但均对预报准确率有明显的正向提升效果。总体上,基于机器学习方法构建的预报误差订正模型可有效降低系统原始预报误差,有助于进一步提升复杂地形下站点客观释用产品的预报准确性。     

风与观测环境

统计德州、陵县(与德州相距约30 km)观测站2006—2012年逐年16方位风向出现次数、平均风速、最大风速、年最多风向及出现频率发现:2006—2008年期间,德州与陵县在16方位风记录变化趋势相近,年最多风向接近或相同。德州站自2009年开始,NE—NWN方因受建筑物影响,NE、NNE、N、NNW 4个方向年出现次数明显减少、平均风速,最大风速均呈减小趋势,以N最明显,减少77%;同时其相对方向风记录受到不同程度的影响,S出现次数减少最明显;由于空气具有钝体绕流现象,造成E、NW出现回数明显增加,以E最明显;从而导致该站年最多风向发生变化,由原来的S(或SSW)转为E。2009—2012年与2006—2008年比较:N年均出现回数减少79次,平均风速减少0.9 m/s;NNE年均出现回数减少57次,平均风速减少0.8 m/s;NE年均出现回数减少40次,平均风速减少0.9 m/s;NNW年均出现回数减少29次,平均风速减少0.1 m/s。     

深圳风廓线雷达与气象梯度塔对风速观测的对比分析

为更好地了解风廓线雷达低层风速观测的准确性,利用356 m气象梯度塔和风廓线设备在深圳石岩气象综合观测基地进行了一次成功的风速观测对比试验(时间为2017年6月1日—8月15日)。试验对两种探测设备测得的风速资料进行了不同时次和不同高度的对比,结果表明:由两种手段获得的所有4层(100、160、300和350 m)匹配高度上风速平均值一致性很好,30 min相关系数在0.6以上,风廓线雷达探测的风速相对偏小。使用矢量法对4层高度上的风向资料进行平均,得到风向的30 min和日平均值,两者的相关系数都在0.75以上。6月12—13日"苗柏"台风影响深圳期间,两者的风速风向变化趋势一致,较好地刻画了台风的变化过程。     

准格尔旗2011年汛期自动观测与人工观测压温湿资料对比分析

利用汛期2011年5—8月逐日20时人工观测和自动观测的气压、气温、相对湿度资料,对人工和自动观测数据的相关性及差异进行了分析。分析表明:人工观测和自动观测数据很接近,自动观测数据可以准确反映当地汛期的气压、气温、相对湿度;其次给出了自动观测数据的修正方程,为今后的天气预报和气象服务提供参考。     

从近岸温湿风的变化来看它对海涂的代表性

海涂地区的气候状况是人们对海涂开发和利用的依据之一。由于沿海气象台站离海岸都有一定的距离,为了充分利用现有资料,因此利用这些台站的气象资料,作为分析海涂的气候状况,自然就有一个资料的代表性问题。从这个问题出发,我们于1981年11月21日至12月20日在杭州湾南岸的慈溪县庵东镇沿海,设置了四个临时观测点,加上原有的慈溪县气象站(地点在庵东镇),共计五个测点,进行了为期一个月的温、湿度观测,这一剖面基本与那里的海岸正交而成一     

观测高空风的新装备——风廓线雷达

风廓线雷达为最新发展起来的测风雷达,它能自动连续地获取高空风廓线。本文介绍风廓线雷达的原理、构造及性能,简要介绍了1985年美国PRE-STORM试验中风廓线雷达的试用结果,以及美国1989-1992年的试验网计划。     

渤海某处风速梯度观测资料的分析

随着社会主义建设事业的迅猛发展,海港、海岛及海面上的建筑与海上运输,都需要海面附近的各种气象资料。风速随高度的分布及有关数据,就是其中一部分。在国家建委组织下,根据海洋石油勘探有关工程设计的需要,在渤海某处的海上钻井平台和井架上,安装了三层EL型电接风速仪,于1975年5月—1976年5月,对风速梯度进行实际观测。风仪分别安装在26米、39米、63米高度。     

彭州边界层铁塔风梯度特征研究

利用2018年10月~2020年12月彭州边界层铁塔的风速风向观测资料,分析了彭州地区近地面各季节平均风速日变化、盛行风向及污染系数特征,在此基础上,选取彭州大风天气个例,对按月分类法和风速区间法的反演结果进行了有效性验证。结果表明：除夏季10m高度盛行西风以外,其余三季各高度均盛行东北风,秋冬两季各高度东北风出现频率大于春夏两季,每个季节随着高度增加,东北风出现频率均逐渐增大,对应平均风速均逐渐增大。春夏季10m高度的最大污染系数在偏西方向,其他各高度最大污染系数均在东北方向,各层高度最小污染系数多在东南或偏南方向;秋冬季各高度污染系数均大于春夏季,最大均为东北方向,10~20m最小污染系数多在偏南或偏东南方向,60~90m最小污染系数为偏西北方向;彭州铁塔偏西和东北方向不宜布设污染源。两种风速反演方法均能对近地面风速进行较为有效的反演,风速区间法在大风区间的反演效果优于按月分类法。     

台风中心附近的地面超梯度风

一、导言从测站资料研究台风中心附近风的分布,对进一步研究台风结构和台风灾害原因都是十分有意义的。然而,一个成熟的台风移经气象站,使能从台风中心进行观测的可能性是很少有的。在最近的25年中,经过日本群岛的最强的台风T6118,曾对它进行地面风的分析,发现最大风是位于沿着台风气压中心路经右侧20公里处,但是,那时地面最大梯度风的半径化于约50公里处,而且最大地面风与最大地面梯度风在一些地方是一样大的,对这些作进一步分析成为不可能,因为大多数站位于小山顶上或岛的内陆部分,所以站与站之间由于地形不同影响到观测数据。     

晴空回波的大气风温湿结构及双偏振雷达参量分析

晴空回波有助于认识大气的风温湿结构,双偏振多普勒天气雷达为探测晴空大气提供了丰富信息。本文以2015年夏季南京信息工程大学C波段双偏振雷达探测的晴空回波为例,结合探空资料分析大气风温湿结构及晴空回波的影响因素,分析了晴空大气的反射率因子Z、径向速度Vr以及差分反射率因子ZDR回波特征。研究表明:大气温、压、湿梯度造成折射指数分布不均以及背景风场引起的湍流增强,均可造成晴空回波,其回波机理为湍流散射;差分反射率因子受到多普勒效应的影响;在风场及大气湍团干湿特性不同的情况下,晴空回波的差分反射率因子呈现不同的特征。研究结果有益于深入认识大气风温湿结构特征对雷达电磁波的散射的影响以及雷达资料质量控制。     

自动梯度观测系统日常维护及故障分析

CAWS1O00-GWS型自动梯度观测系统广泛应用于边界层气象观测、通量观测、风能资源详查以及农业气象、环境评价观测等领域。针对该系统的日常维护提出建议,并对系统常见的故障进行分析和归纳总结,给出故障排除方法。     

自动梯度观测系统日常维护及故障分析

CAWS1000-GWS型自动梯度观测系统广泛应用于边界层气象观测、通量观测、风能资源详查以及农业气象、环境评价观测等领域。针对该系统的日常维护提出建议,并对系统常见的故障进行分析和归纳总结,给出故障排除方法。     

新型多普勒测风激光雷达Windcube的风参数观测与验证

2007年12月11～14日,中国科学院大气物理研究所与法国Leosphere公司在该研究所位于北京市北三环和北四环之间的325 m气象塔试验场内联合开展了一次测风激光雷达Windcube的外场演示试验.Windcube观测数据随后与325 m气象塔上的风杯风速仪测得的风速资料进行了对比,结果是:由两种手段获得的所有6...     

大气风温湿垂直观测网资料快速更新混合同化试验研究

基于WRF预报模式、WRFDA Hybrid集合变分同化系统和ETKF方法,构建了面向城市气象观测网数据的快速更新混合同化系统。针对北京地区地基微波辐射计和风廓线雷达组网观测资料数据同化,开展了静态背景误差调整因子(特征长度尺度因子和方差因子)、局地化距离和集合权重系数4个重要参数敏感性试验研究。试验结果表明：当温度、相对湿度、u风和v风的特征长度尺度因子和方差因子分别调整为0.7/1.0、1.0/1.0、0.7/1.0和0.7/1.0,局地化距离和集合权重系数分别调整为11.2 km和0.5时,快速更新混合同化系统的分析场均方根误差最小。为对比三种常用同化方案,开展了默认参数混合同化、最优参数混合同化、三维变分同化对比试验,试验结果表明：在针对北京地区地基微波辐射计和风廓线雷达组网观测资料的快速更新同化预报试验中,混合同化方案表现优于三维变分,同时相对于默认参数混合同化方案,最优参数混合同化方案的风场、温度及湿度的分析场和预报场得到了进一步改善：风温湿的分析场均方根误差分别最大降低了13%、19%和5%,12～24 h预报场的均方根误差分别最大降低了2%、12%和5%。     

小环境变化对地面风观测的影响

风为气象观测的四大要素之一。随着经济建设的不断发展,以前受环境影响较小的风的测点周围,不断形成新的障碍物。这在一定程度上导致风向改变,风速失实,风的历史资料出现不连续性波动。 现以松滋站小环境变化对地面风速的影响为例,对此问题作简要分析。为便于比较,只取有EL型风速仪观测的1974～1997年的24年资料。