复杂地形条件下高频大地电磁法响应特性初探

基于电磁场正演理论编制高频大地电磁法正演程序,采用自适应有限元方法模拟起伏地形对高频大地电磁数据的影响,在10～105Hz频率范围内,通过地堑、地垒、任意起伏地形3种模型,分析总结起伏地形对高频大地电磁法TM和TE两种极化模式的视电阻率和阻抗相位曲线的影响规律,所揭示的规律可为山区高频大地电磁勘探外业布置与数据分析解释提供参考。     

水成物对GNOS掩星弯曲角同化的影响评估

本文在无线电掩星弯曲角射线追踪正演算子中引入水成物的影响,针对台风个例,利用FY-3c GNOS弯曲角资料的同化展开研究.通过分析水成物对掩星弯曲角正演精度的影响,指出当掩星剖面跨越一定厚度的台风区云雨大气时,多相态水成物对GNOS弯曲角正演精度的影响不可忽略.进而提出一种考虑云雨影响的掩星折射率正演算法,将掩星折射率...     

南疆西部两次极端暴雨中尺度特征对比分析

利用常规气象观测、地面区域气象站逐小时观测数据、FY-2G云顶亮温、喀什CR/CC雷达产品及NCEP再分析等资料,对比分析南疆西部2020年4月17—24日和2021年6月15—17日(分别简称“过程1”、“过程2”)两次极端暴雨过程环流背景和短时强降水环境条件、中尺度特征。结果表明：两次过程均发生在500 h Pa“东西夹攻”的有利环流背景下,100 hPa南亚高压分别呈东部型和双体型,低空急流、切变线和地面中尺度辐合线是两次暴雨重要的触发系统。两次强降水均发生在对流云团发展最强盛、范围最大时或TBB梯度最大处。但雷达回波特征明显不同,“过程1”影响系统为线性多单体强风暴,最大反射率因子达65 dBZ,具有中小尺度辐合和旋转特性,强降水期间VIL维持40 kg/m²以上并有跃增现象,更有利于产生强对流。“过程2”影响系统为分散性普通单体风暴,径向速度高层辐散不明显,VIL值明显小于“过程1”。     

塔里木盆地西缘两次致灾冰雹环境场和雷达特征对比分析

利用常规气象观测资料、雷达资料、探空资料、NCEP再分析资料,对2018年5月19日和7月29日喀什地区北部2次致灾冰雹天气的环境场及雷达特征进行对比分析。结果表明: (1)两次冰雹都是在中亚低涡的有利的环流背景下产生,午后垂直温度递减率增大,中高层干冷空气与低层暖湿空气交汇增强了大气不稳定性、冰雹发生前强对流指数明显增强、深层风切变加强、0℃～-20℃层高度适宜,为冰雹产生提供了有利的环境场条件。不同之处在于,两次过程中亚低涡中心强度和南伸的位置不同,“5.19”过程低涡位置偏南; 低层触发系统不同,“5.19”为地面中尺度辐合线触发对流,“7.29”为700 hPa切变线附近触发；θse能量锋区、比湿、中高层干冷空气入侵势力、深层风切变等变化上“7.29”冰雹比“5.19”冰雹偏强；(2)雷达回波形态和风暴类型上,前者为多单体线性风暴,后者为超级单体风暴,反射率因子剖面均出现弱回波区和悬垂回波等特征结构,≥50 dBZ 的回波伸展到-20 ℃层高度以上；径向速度图上均出现中小尺度辐合辐散特征；冰雹发生前VIL值出现跃增,冰雹结束后迅速下降,可以作为监测冰雹特征之一。上述特征结构在“7.29”过程表现的更明显。     

ECMWF细网格2 m温度预报产品在南疆西部温度预报中的释用

利用2016年1月1日—2018年12月31日ECMWF细网格模式2 m温度预报产品，使用三次多项式差值方法内插到站点，并用中短期天气预报检验方法，对南疆西部12个国家站与15个区域自动站共27个站的最高、最低气温未来24 h预报效果进行检验分析。结果表明：ECMWF细网格模式2 m温度预报产品对南疆西部非山区站未来24 h最高、最低气温的预报能力较好，对山区站未来24 h预报效果差；对南疆西部最高、最低气温的预报效果随季节变化，夏季预报准确率高于冬季，秋季预报准确率最低；模式最高气温预报准确率在降雪、高温天气时较高，最低气温预报准确率在降雨时较高，在高温过程中较低；模式对于降雨、降雪、大风/沙尘等天气最高气温预报偏低，高温事件中最高气温预报偏高。最低气温预报在降雨、高温天气中偏高，降雪时偏低，大风/沙尘天气最低气温预报偏东地区偏高、偏北地区偏低。降雪、高温天气预报相对降雨、大风/沙尘天气预报效果更稳定。     

集合降维变分同化中的初始扰动和局地化

集合降维变分同化方法ERDVar不需要求解切线性模式和伴随模式，不仅能减少同化计算量，而且能够提供“流依赖”的背景误差协方差矩阵。本文提出用NMC初始扰动生成方法和分区同化方案，来解决初始扰动样本生成问题和全球同化局地化问题，最终实现将ERDVar应用到全球中期数值预报模式T106L19。试验结果表明：①使用ERDVar方法能够有效提取真实增量信息，提高全球同化精度。②用NMC方法产生的扰动样本反映预报误差结构特征，在预报过程中不容易衰减，同化后至少使预报误差降低10%。③与全球ERDVar同化试验相比，分区ERDVar同化试验各变量平均的均方根误差降低14%，计算代价进一步降低。分区ERDVar方法和NMC样本的联合应用使同化改进效果更稳定。