基于SCTP-RF算法的甘肃省短期定量降水客观预报方法研究

基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的精细化数值预报产品、中国气象局下发的降水指导产品(TP_CMA)及甘肃省340个气象站点降水实况数据,利用泰森多边形与K-means空间聚类方法(spatial cluster and Tyson polygon, SCTP),对2017—2019年4—9月甘肃省340站降水资料进行客观分区。在此基础上,采用随机森林算法(random forest, RF),筛选出与降水相关的物理量因子构建模型,开展甘肃省短期定量降水客观预报订正试验,并进行预报效果检验。结果表明：(1)甘肃省4—9月降水客观分区依次为7、6、14、13、14和11个。(2)就晴雨预报而言,SCTP-RF订正产品对甘肃省汛期的晴雨预报能力较TP_CMA指导产品和ECMWF模式产品有一定提升,提升幅度分别为6.1%、4.2%;在空间上,SCTP-RF算法对甘肃省340站的晴雨预报均具有一定的订正能力,大部分站点晴雨预报准确率提升了5%,特别是河东地区。(3)在分级降水预报中,SCTP-RF订正产品对中雨和大雨的预报能力均优于TP_C<...     

艇载风压计测量平流层大气风场可行性分析

本文提出了一种基于搭载平流层飞行器对平流层大气风场进行原位探测的探测系统,并详细介绍了其工作原理、计算公式和风洞实验结果。实验室测试中,该探测系统的理论测量误差值≤2.5 m/s。在常温下的风洞试验中,该系统表现出了良好的工作性能、系统稳定性和测量准确度。在和实验室的风向、风速对比试验中的相关性均超过了0.99,风速的平均绝对偏差为0.67 m/s,风向的绝对平均偏差为2.4°。2022年,中国气象局气象探测中心利用平流层超压气球搭载该系统在海拔19 km的平流层大气中进行了原位探测试验,对所搭载平台周围的风速和风向进行了探测,并对探测结果进行了比对分析。与平台轨迹算法进行比对结果显示,该系统具有较好的一致性;与NCEP_FNL再分析数据进行比对,显示出东西向风速的相关性较好,达到了0.795,而南北风速的相关性较差,仅为0.33。试验结果表明,在平流层飞行器上搭载该探测系统可以有效地探测平流层大气风场,对于获得平流层大气环境数据集、提供大气环境预报服务、开发平流层浮空器、监测平流层飞行器周围的大气环境、规划飞行路线和区域停留等方面具有巨大的应用潜力。     

三峡水库运行期地质灾害变形特征及机制分析

为进一步归纳三峡库区地质灾害变形特征及机制,本文基于三峡库区189处地质灾害专业监测数据,通过对地质灾害位移-时间曲线深入研究,结果表明:(1)2017～2019年专业监测地质灾害点的变形形势总体趋于缓和,变形主要发生在5月至9月,降雨为变形主要影响因素,根据地质灾害年变形量及地表宏观变形,划分为未变形或微变形、缓慢变...     

日本海海域1988—2017年气旋的特征分析

在ERA-Interim的平均海平面气压数据的基础上,运用气旋追踪算法和气旋密度估计算法,研究了1988—2017年期间日本海海域气旋的气候特征.首先阐述了近30 a日本海气旋频数的变化特征,并通过M-K突变检验分析了其突变特征.然后从时间和空间两个角度探讨了近30 a日本海气旋强度、源地密度、轨迹密度和消亡密度的特征...     

兰州春季沙尘过程PM10输送路径及其潜在源区

将2001-2008年分为沙尘天气相对多年和相对少年,计算兰州市春季逐日4个时次的4d气团后向轨迹。通过聚类分析得到春季到达兰州市区的主要气团轨迹组,结合可吸入颗粒物PM10日均质量浓度资料,通过计算潜在源贡献因子PSCF（potential source contribution function）和浓度权重轨迹CWT（concentration-weighted trajectory）,得到影响兰州市春季PMlo质量浓度的潜在源区以及不同源区对兰州市春季PM10质量浓度贡献的差异。结果表明,在沙尘天气相对多年,西路径和西北路径发生比例最高,分别占总轨迹的33％和19．4％,其中有50％以上为污染轨迹,是造成兰州市春季高质量浓度PM10污染的主要输送路径。沙尘天气相对少年的主要输送路径是西路径,其次是北路径,分别占23．6％和18％。影响兰州市春季大气PM10质量浓度的潜在源区分布在新疆塔里木盆地、吐鲁番盆地、青海柴达木盆地、甘肃河西走廊、内蒙古中部和西部的沙漠戈壁地区。     

“一带一路”区域气候变化事实、影响及可能风险

“一带一路”区域国家经济、政治发展极不平衡,随着全球气候变暖,区域内的自然环境、气候资源、水资源等都将面临着显著而复杂的变化,并且干旱、洪涝等多种气候灾害是“一带一路”区域可持续发展和重大基础设施建设面临的重大威胁之一。目前,“一带一路”倡议已经进入实质性建设阶段,沿线地区的气候变化及其灾害风险关乎“一带一路”倡议能否顺利实施及亚投行的投资安全。在此背景下,2016—2018年中国科学院地球科学学部实施了“‘一带一路’区域气候变化问题”咨询评议项目,项目针对该区域气候变化的事实、未来变化预估、气候变化的可能影响以及带来的潜在风险等问题进行了系统的调研,并开展了若干分析和研究。经过两年的努力,项目组完成了有关进展报告四份,包括一份总报告和三份分报告。本文扼要地概括和介绍了项目取得的主要成果。     

直接辐射表与日照计观测日照时数的差异评估

随着自动化气象资料业务的发展,直接辐射表自动跟踪太阳位置观测日照时数逐渐在业务中使用,那么直接辐射表与传统日照计观测资料的差异如何,需要对两种资料定量评估。文章选取我国15个气象辐射一级站的直接辐射表与日照计平行观测日照时数资料,探讨了两种观测日照时数在不同区域、不同季节、不同时间尺度和不同天气条件下的差异分布特征,结果表明：（1）直接辐射表比日照计观测记录平均偏低0．51 h·d－1（8．30％）,两种资料差异具有明显的季节变化规律和区域变异,在夏季和春季较大,冬季最小,在西北及海南地区较大,东北、黄淮地区及四川盆地最小;（2）日出时段直接辐射表较日照计观测记录低0～0．3 h·h－1,日落时段直接辐射表较日照计观测记录高0～0．3 h·h－1,其他时段直接辐射表与日照计观测差值在±0．2 h·h－1;（3）受观测仪器和天气条件影响,在晴空、多云和阴天条件下,直接辐射表较日照计观测记录分别平均偏低0．17 h·d－1（1．88％）、0．64 h·d－1（9．08％）和0．62 h·d－1（26．73％）;（4）两种观测日照时数的相关系数在0．88以上。     

以树轮宽度重建秦岭中段分水岭地区1-7月平均气温

根据秦岭中段分水岭地区秦岭落叶松树轮宽度指标,建立了该地区1814-2003年的树轮标准化年表。分析表明,该地标准化年表与当年1-7月平均气温显著相关。在此基础上设计转换方程,利用多元回归技术重建了秦岭中段分水岭地区的1-7月平均气温,重建序列的方差解释量为41.2% (F=15.062, p＜0.0001),重建序列显示在过去190 a中气温较低的时段主要有1814-1850年和1876-1889年;偏暖期主要有1851-1875年和1890-1933年;而1934-1990年这一时期气温变化幅度较小,气温相对比较稳定;1990年之后升温明显。     

北京地区一次空气重污染过程的气象条件模拟参数化敏感性试验

气象预报是影响大气重污染预报精度的关键所在。针对2016年12月16～21日北京市一次重污染过程,开展了中尺度气象模式WRF的参数化方案配置敏感性试验。对微物理过程、长波辐射过程、短波辐射过程、陆面过程、边界层过程、近地面过程以及积云对流参数化过程进行组合优选,共设计51组参数化方案组合,分析不同模拟方案下北京市8个气象站点温度、相对湿度、10 m风速的模拟精度及其敏感性。试验结果表明:温度模拟对长波过程参数化方案最为敏感,集合离散度达2.4～7.4°C,再次是短波过程参数化方案;相对湿度模拟也对长波过程参数化方案最敏感,再次是陆面过程;风速模拟对不同过程参数化方案的敏感性程度差异不大。通过模拟结果与观测的统计对比,优选出模拟误差最小的方案组合为Lin微物理方案、RRTMG长波方案、RRTMG短波方案、Tiedtke积云对流方案、Noah陆面方案、MYNN 3rd边界层方案和MYNN近地面方案,并将其与集合平均、基准方案进行对比。对于集合平均来说,其温度模拟与观测相关系数为0.69,高于基准方案,其模拟偏差与均方根误差比基准方案低25%和11%;集合平均的相对湿度和风速模拟相比基准方案变化较小。与集合平均相比,优选方案能同时改进温度、相对湿度和风速模拟,使温度模拟偏差和均方根误差比基准方案下降35%和17%,使相对湿度模拟偏差和均方根误差下降43%和13%,使风速模拟偏差和均方根误差下降33%和24%。以上结果表明,参数化方案的敏感性试验和优选能显著减小重污染期间气象要素的模拟误差,重污染预报改进需重点关注参数化方案模拟上的不确定性。本研究也发现MYNN3rd边界层方案在这次重污染过程的气象要素模拟上具有良好性能,可为未来重污染预报改进提供参考。     

基于小波分析的西北区智能网格气温客观预报方法的检验评估

基于中国气象局(China Meterological Administration,CMA)高分辨率数值预报产品、欧洲中期数值预报中心(the European Center for Medium-range Weather Forecast,ECMWF)精细化数值预报产品和国家级地面观测站数据,采用小波分析方法及滑动训练、最优融合等技术对模式误差序列进行时频处理,实现了对模式系统误差和局地误差的订正,发展了西北区智能网格气温客观预报方法(northwest intelligent grid temperature objective prediction method,NWTM)。以2017年3月—2018年2月数据作为训练样本,对2018年3月—2019年1月西北区239个国家基本站进行检验。结果表明:1)NWTM对CMA和ECMWF两种模式产品的气温预报能力有显著的提升;随着预报时效增长,两种模式订正产品的误差增大。2)NWTM对ECMWF西北区最高气温的订正效果要明显优于CMA,但就最低气温而言,NWTM对CMA的订正效果更为显著。其中,就24 h最高气温而言,ECMWF在宁夏的订正效果最好,CMA在青海的订正效果最好;而对于24 h最低气温的预报,CMA在西北4省的订正效果相差不大,ECMWF在陕西的订正效果最好。3)空间误差检验表明:针对最高气温的预报,ECMWF订正产品的订正能力明显优于CMA,特别是在甘肃河西走廊和中东部、陕西北部和南部、宁夏中南部及青海大部。就最低气温的预报而言,ECMWF和CMA对甘肃河东和陕西南部的订正能力较好;ECMWF订正产品在宁夏中南部及青海南部的订正能力高于CMA,而CMA订正产品在陕西中部的订正能力更优。