一次强对流活动中雷电与降水廓线特征研究

利用热带测雨卫星的测雨雷达(PR)和闪电成像传感器(LIS)的逐轨探测结果,通过资料匹配处理方法,并配合常规气象资料,分析了2006年6月29日黄淮地区一次强对流活动中不同类型雷暴单体(Area,LIS探测资料认为近似于雷暴单体)的降水廓线,并分析了降水廓线与雷暴闪电频数的关系。结果表明:该强对流系统的雷暴单体可分为对流降水、层云降水、对流与层云混合降水3种雷暴单体,其中,混合降水雷暴单体数量最多,对流降水雷暴单体数和层云降水雷暴单体数量较少;并且雷暴单体中的闪电大多发生在对流降水区。结果还表明,不同闪电频数的雷暴单体相应的降水廓线差别明显:雷暴中闪电频数越大,5km以上高度廓线给出的雨强越大(对流降水廓线尤其如此),说明雷暴单体中闪电越多时,降水云冻结层以上存在的冰相粒子越多。     

微波成像仪通道对降水云参数响应的数值模拟研究

由于降水云类型和结构等的差异,将导致微波信号出现不同的响应,因此基于星载微波仪器观测结果对降水云参数进行反演仍是目前国际上的难题之一。为了解层云和对流云等两类降水云的TMI微波信号特点,本文以相应的结构模型为基础,利用微波辐射传输模式MWRT分别模拟了不同下垫面和降水云参数条件下的TMI各通道微波亮温,并分析了各种组合通道信号,包括反映发射信息的极化差D(洋面)及反映散射信息的高频极化校正亮温PCT85(洋面)和高低频率垂直极化差VFD(陆面)的变化情况,以此从理论上探讨可能的降水反演方法。研究结果表明:在洋面,D和PCT85均随降水率的升高而减小,其中D_(10)和PCT85都能很好地反映降水率的变化,但分别受地表状况和云体性质(冻结层高度和霰粒大小)的影响较大;D_(19)和D_(37)虽然对下垫面状况和冻结层高度都不甚敏感,但随降水率的增加,存在极化丧失现象,因此不适合反演降水。在陆面,较高频取85 GHz的VFD与降水率有很好的对应关系,随降水率的增长而增大,其中VFD37-85受地表状况影响最小,但受云体性质影响较大;37 GHz对液态水变化敏感,其发射效应易混淆散射信号,故较高频取37 GHz的VFD10-37和VFD19-37不适合研究降水与微波信号之间的关系;层云与对流云存在有无霰粒的差异,会对微波散射性质造成影响,导致PCT85和VED对层云降水率的响应要高于对流云。     

基于TRMM/TMI的亚洲夏季降水研究

利用热带测雨卫星(TRMM)微波成像仪(TMI)的长期观测资料, 对亚洲夏季降水的水平分布特征进行了统计分析, 指出了孟加拉湾北部沿岸, 中国南海南部, 赤道西太平洋暖池三个稳定的强降水中心. 并借助全球降水气候计划(GPCP)地表降水资料, 对亚洲范围内洋面, 陆面及6个典型区域的TMI降水准确性进行了评估, 结果表明利用TMI和GPCP资料对亚洲夏季降水的强弱降水中心及雨带位置的指示基本一致, TMI对陆面降水仍存在普遍的低估, 最大相对偏差在25%左右. 差异水平分布显示出极强的地域性特征, 出现最大差异(>3 mm/d)的区域位于陆地上青藏高原周边(正偏差), 及孟加拉湾北部地区(负偏差). 对产生偏差原因的分析表明, TMI陆面算法强烈依赖于降水云系统上层冰粒子含量的特性是构成其系统性偏低和局部地区对降水高估的主要因素, 而进一步的分析也显示GPCP雨量计极不均匀的分布对差异的产生也有所贡献, 尤其是在雨量计稀少的高原周边地区.     

青藏高原云和大气对被动微波遥感积雪雪深的影响北大核心CSCD

利用AMSR-E(Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS)观测的2002 2011年青藏高原上空大气顶上行微波亮温(TB_(TOA)),经过辐射传输计算,对水汽和非降水云进行订正,推算出相应的高原地表上行亮温(TB_(SRF))。并用这两组亮温估算了青藏高原地区的雪深SDTOA和SD_(SRF)。通过个例和近10年统计研究发现,低频18.7 GHz亮温几乎不受影响,而大气顶处36.5 GHz亮温明显高于相应的地表亮温。不考虑这一效应,忽略大气的影响将造成青藏高原雪深反演低估(SD_(TOA)相似文献   

GPM卫星DPR和GMI探测的2018年5月重庆超级单体云团降水结构特征分析

目前人们对超级单体云团降水回波结构的认知仍有限。本文采用GPM (Global Precipitation Measurement)卫星搭载的测雨雷达DPR (Dual-frequency Precipitation Radar)和微波成像仪GMI (GPM Microwave Imager)的探测结果,结合FY-4A静止卫星多通道扫描成像辐射计(AGRI)的热红外10.8μm通道观测结果、探空站的温湿风观测结果及欧洲天气预报中心再分析数据,利用雷达回波剖面和回波反射率因子概率密度随高度分布的方法,分析了2018年5月重庆地区超级单体云团的降水结构特征。结果表明:该超级单体云团由西北向东南运动的冷空气与暖湿空气交汇而引发;超级单体云团内存在对流降水和层状降水等次尺度系统;强降水区位于云贵高原与四川盆地交界处至盆地的西南部;超级单体暴雨云中冰相粒子多;对流降水的回波顶高度超过12 km,且最大回波强度多数位于地面上空4—5 km;对流降水比层状降水拥有更高的降水粒子浓度,而粒子大小却小于后者;对流降水的粒子尺度随着高度下降而明显增大,反映了其明显碰并增长过程。     

利用MODIS卫星资料对中国中东部和印度次大陆气溶胶特性的分析

利用Terra和Aqua卫星上的MODIS探测反演气溶胶产品,比较分析了中国中东部和印度次大陆地区的气溶胶物理特性的异同。研究结果表明:中国中东部气溶胶类型以烟尘为主,印度次大陆地区东、西部分别以烟尘和沙尘为主。两地气溶胶光学厚度均有明显的年际变化,冬季低,夏季高。在夏季,两地烟尘所占比例都很大,且光学厚度也大,故两地污染状况都比较严重。总体来说,中国中东部地区污染程度要高于印度次大陆地区。     

Effects of Different Initial Fields on GRAPES Numerical Prediction

In this paper,a heavy rainfall process occurring in the Huaihe River Basin during 9-10 July 2005 is studied by the new generation numerical weather prediction model system-GRAPES,from the view of different initial field effects on the prediction of the model.Several numerical experiments are conducted with the initial conditions and lateral boundary fields provided by T213 L31 and NCEP final analyses,respectively. The sensitivity of prediction products generated by GRAPES to different initial conditions,including effects of three-dimensional variational assimilation on the results,is discussed.After analyzing the differences between the two initial fields and the four simulated results,the memonic ability of the model to initial fields and their influences on precipitation forecast are investigated.Analyses show the obvious differences of sub-synoptic scale between T213 and NCEP initial fields,which result in the corresponding different simulation results,and the differences do not disappear with the integration running.It also shows that for the same initial field whether it has data assimilation or not,it only obviously influences the GRAPES model results in the initial 24 h.Then the differences reduce.In addition,both the Iocation and intensity of heavy rain forecasted by GRAPES model Further is very close to the fact,but the forecasting area of strong torrential rain has some differences from the fact.For the same initial field when it has assimilation, the 9-12-,12-24-,and 0-24-h precipitation forecasts of the model are better than those without assimilation. All these suggest that the ability of GRAPES numerical prediction depends on the different initial fields and lateral boundary conditions to some extent,and the differences of initial fields will determine the differences of GRAPES simulated results.     

不同初始场条件对GRAPES模式数值预报的影响

利用中国新一代数值预报模式GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction Enhanced System),分别使用T213 L31及NCEP FNL 6 h间隔的资料作为初始和边界条件,对2005年7月9—10日淮河流域一次致洪暴雨过程进行了个例试验,初步探讨了GRAPES模式的数值预报产品对不同初始场的敏感程度,以及三维变分同化对数值预报结果的可能影响。结果表明,T213和NCEP初始场中存在着差异较大的次天气尺度特征,并由此造成了此后GRAPES模式预报场的差异,且此差异不会随时间消失;同化对GRAPES模式积分结果的影响主要表现在最初的24 h内;模式对此次致洪暴雨过程的暴雨区分布、强度均有一定的模拟能力,但模拟的强暴雨区与实况仍存在着较大差异。由此可知,GRAPES模式的数值预报能力对不同的初始场和侧边界条件存在不同程度的依赖性,初始场的差异决定了模拟结果的差异。     

基于TRMM PR和VIRS探测的青藏高原夏季横切变线云降水个例分析

利用热带测雨卫星(TRMM)搭载的测雨雷达(PR)和可见光/红外扫描仪(VIRS)探测结果的融合数据,结合ECMWF再分析资料,分析了1998年6月22日(轨道号:03257)和2011年7月3日(轨道号:77642)两个夏季青藏高原横切变线个例的云降水特征。结果表明,高原横切变线降水回波顶高度多分布于4～10 km,局部可达12 km,其降水强度85%以上为0. 5～2. 5 mm·h-1,仅局部达20 mm·h-1以上。云粒子尺度(云粒子有效半径)分布较为均匀,多数尺度分布在10～30μm之间,尺度峰值均为16μm,局部尺度可达30μm以上,液态水路径的峰值均在1. 50 kg·m-2左右。降水回波顶高度最高可达17 km,近地面降水回波强度最大可达50 d BZ,降水回波主要出现在6～10 km高度,其强度大体在17～25 d BZ。横切变线降水中浅薄降水、深厚弱对流降水、深厚强对流降水的垂直结构差异明显,并相应产生不同的近地面降水强度。     

TMI反演海温与Hadley中心海温资料的气候尺度比较分析

本文分析研究了1998~2006年热带及副热带TMI反演获得的海温资料（TMISST）和Hadley中心海温资料（HadISST1）在气候尺度上的异同.研究结果表明,TMISST和HadISST1均能反映热带及副热带海温的气候态分布特征,也都能指示其海温的异常变化.但是,两种海温资料之间仍然存在一定的差异,主要表现为TMISST较HadISST1偏高.此外,两者差异不仅存在明显的地域性特征,而且存在明显的季节变化：夏季两种海温资料的差异最大,秋季最小,但各季均有30%以上格点的差值在0.3℃以上.对两种海温资料距平场的EOF分析亦明确显示HadISST1和TMISST存在差异,HadISST1所反映的统计特征较TMISST更加细致.由于TMISST的反演基于一套综合性算法,其反演结果受到其他诸如风速、水汽、云水或降水等大气参数的干扰,进而造成HadISST1和TMISST的差异,且这些因素还造成了两者偏差水平分布的地域性特征.同时,也正是这些因素和海温垂直结构的季节变化,导致了两者偏差存在明显的季节变化.此外,在大陆近海区域,由于TMI信号受到污染,海温反演存在一定的缺陷,导致两者的差别较大,因此,在近海区域TMISST要慎用.