福建省台风灾害风险评估与区划

利用1980—2013年7月1日—9月30日中国东南地区818个国家地面气象站小时降水资料以及台风6 h路径观测数据分离出台风降水后,采用最大似然估计法得到台风小时降水Gamma概率密度函数分布的形状参数α和尺度参数β,并对代表站点上Gamma分布模拟的小时降水概率分布与观测的小时降水频率分布进行对比分析;最后,基于Gamma分布模拟,得到台风小时降水总的降水概率分布特征以及不同台风影响距离和台风强度影响下超过给定阈值的降水累积概率分布与极端降水阈值。结果表明:我国东南地区台风降水总的特征是小时降水超过5 mm多发地区位于华南、华东沿海地区;其余大部分地区不易发生超过5 mm的小时降水量;广东沿海、广西南部、海南西北部,小时降水超过10 mm的累积概率为10%~15%;小时雨量超过20 mm阈值的概率极低;在近距离台风影响下,随着台风强度增大,95%累积概率小时降水阈值为15~20 mm的区域由福建和广东沿海以及海南变为湛江和海南,而阈值为10~15 mm的地区由两广浙闽地区变为广东、福建和江苏沿海以及浙江;就远距离台风而言,随着台风强度增大,东南地区出现台风降水的区域逐渐由东南沿海向内陆延伸;海南、广东、福建和江西为远距离强台风影响下95%累积概率对应的小时降水阈值较高地区。

     

我国现代高程测定关键技术若干问题的研究及进展

距离是空间位置的函数,定量、精确地揭示空间位置不确定性向距离不确定性传递的函数关系具有重要的理论与现实意义,是测绘与地理信息领域亟待解决的重大科学问题。针对该问题现有解决方案的局限性,在满足与不确定点观测位置对应的实际位置在误差圆内服从完全空间随机分布的前提下,推导了二维空间中一个确定点与一个不确定点间以及两个不确定点间距离不确定性的概率分布函数和对应的概率密度函数,并利用后者研究了点位不确定性向距离不确定性传递的规律,为研究与解决距离不确定性问题开辟了新的途径。研究结果表明, 确定点与不确定点间以及两个不确定点间的距离不确定性均服从如下规律：（1）当误差圆半径（对应点位精度）与点间观测距离同时改变时,前者与后者之比与距离不确定性正相关。（2）当误差圆半径保持不变时,距离不确定性与点间观测距离负相关。（3）当点间观测距离保持不变时,距离不确定性与误差圆半径正相关。当误差圆半径与点间观测距离一致时,两个不确定点间距离的不确定性大于确定点和不确定点间距离的不确定性;当该条件不成立时,涉及不确定点数不同的距离不确定性不具可比性。

     

我国台风灾害成因分析及灾情预估

利用2019年7月1日—8月12日欧洲中期天气预报中心（ECMWF）集合预报产品与同时段逐6 h地面降水观测资料,采用贝叶斯模型平均法,建立了ECMWF降水集合预报的BMA模型（简称BMA模型）,并对BMA模型的“利奇马”台风降水的确定性预报和概率预报与ECMWF原始集合预报进行对比分析。结果表明：（1）总体上,BMA模型对台风降水集合预报有较好的订正效果,能有效改善预报的离散度。（2）与原始集合预报相比,BMA模型的连续等级概率评分（CRPS）、平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）的平均值分别降低了13%、34%和25%,在一定程度上提高了预报的可靠性,但随着降水量级增大,提高程度逐渐减弱;BMA模型还在一定程度上降低了原始集合预报对暴雨及以上量级降水预报概率的虚报,提高了“利奇马”台风暴雨及以上量级降水落区预报的准确性。（3）在该个例中第25百分位至第95百分位可视为有效预报区间,经BMA模型订正后的有效预报区间对降水观测的捕捉能力更强,BMA模型订正后的ECMWF集合预报捕获率比原始集合预报提高13.3%。

     

地形对山地森林景观格局多尺度效应

以TM影像和野外调查为数据源,3S技术为研究手段,分析了泰山的森林景观结构、景观异质性动态变化以及景观格局高程的分异。选择相对高差较大的区域设计了8个地形方位,采用3种由连续样方组成的辐射状样带,在遥感影像上进行信息采集,研究地形对森林景观格局的多尺度效应。分析了10个地形因子对森林景观分异的影响。结果表明:1.在景观尺度上,地形方位、海拔、山地类型是影响森林景观镶嵌格局的控制因素,坡向、坡度是重要因素,坡形、坡位是不明显因素;2.以TM影像为信息源,从森林景观分异和梯度分析上,首先要考虑海拔坡向指数、坡形坡位指数和海拔,并立足于地形方位;3.地形主要因子间存在着稳定的显著正相关,明显地对森林分异多尺度格局具有较强的综合解释能力,不论尺度大小对森林景观分异贡献率可稳定地达到70%左右,其解释量随尺度增大而增加,但可解释性减弱。     

中国降水型泥石流研究现状

在综合调研泥石流研究现状基础上,总结了降水型泥石流研究进展。从降水资料的使用、泥石流发生区域雨量的估算、分析降水与泥石流关系的模型、环境背景因子的考虑等四个方面分别进行了论述。目前加密雨量观测资料、卫星雷达资料的应用,提高了泥石流灾害所在小流域实况降水估算精度。由简单地考虑临界雨量发展到考虑前期间接有效雨量、前期直接有效雨量、激发雨强和历时,同时考虑降水类型对泥石流的影响。目前降水和泥石流的关系模型发展为确定性模型和概率性模型。环境因子的考虑向两个方向发展:一种倾向是针对环境背景数据开展更加精细的区划,针对每个区域单元所处的环境背景情况建立降水与泥石流关系模型;另一种发展趋势是利用信息量等模型将环境因子作为降水与泥石流关系模型中的变量。     

Probability Distribution of Summer Daily Precipitation in the Huaihe Basin of China Based on Gamma Distribution

The probability distribution of precipitation in the Huaihe basin (HB) is analyzed with the shape and scale parameters of a Gamma distribution.The summer daily precipitation records of 158 meteorologic...     

Diagnosis and simulation of a rapidly developing cyclone related to a severe dust storm in East Asia

Mongolian cyclones are important to the outbreaks of severe dust storms in Northeast Asia. In this paper, we conduct a diagnostic study and a numerical simulation of a rapidly developing Mongolian cyclone that produced the April 5 to 7, 2000 severe dust storm in East Asia. The surface pressure of the cyclone decreased rapidly on April 5 to 6 causing strong surface winds. The diagnosis shows that the cyclone was a “dry cyclone”, as the convergence of moisture flux was weak and the baroclinic forcing was strong. The analysis of the Q vectors also reveals that ageostrophic wind was significant in the middle and upper part of the cyclone, resulting in strong vertical motion in the lower part. The three-dimensional structure of the cyclone is characterized by an ascending southern warm current and a descending northern cold current. This structure is favorable to the release of available potential energy and the intensification of the cyclone. In the second part of this study, we develop a coupled system of a dust emission scheme and a mesoscale numerical model (MM5V3) and applied the system to the simulation of the Mongolian cyclone. The main features of the cyclone identified from the diagnostic analysis are successfully reproduced. The predicted dust storm-affected area is found to be consistent with the meteorological observations and satellite remote sensing. It is shown that the coupled system is capable of predicting the spatial and temporal variations of the dust storm.     

基于数值预报模式降水产品的集成应用方法试验

利用2008年5~7月四川省152个站点的逐日降水实况和T213、德国数值预报模式、日本数值预报模式、西南区域本地化的MM5集合降水预报模式和各成员的逐日降水预报产品进行Ts评分,然后基于西南区域集合预报8个成员Ts评分权重系数进行集成预报试验和集成方法对比试验,结果表明:基于Ts评分为权重系数的集成预报效果得到明显改进,且该方法优于逐步回归和支持向量(SVM)回归方法;最后根据上述5~7月T213、日本、德国和集合预报8个成员共11个数值模式降水预报的Ts评分按权重系数集成,预报四川2008年8~9月降水并进行效果评价,结果显示:以多个模式Ts评分为权重系数集成的降水预报效果相对于单一模式有明显提高,有较好的预报指导意义。      

物理耗散技术及其在MM4中的应用

在传统的流体动力学框架下,数值天气预报问题往往被提为经典牛顿力学的确定论初值问题　。然而大气是多体系统,利用仅对三体以下的系统才能精确描述的理论来处理多体系统的运　动,会引起较大的误差和问题。为此,文中提出了一套在数值天气预报模式中引入“不可逆　热力学算子”的技术,按热力学第二定律的约束方式,来控制多体系统的演变方向,以提高　数值天气预报的精度。例如在ＭＭ４模式中引入不可逆热力学算子后,温度场、湿度场、高度　场及全风速场的平均相对均方根误差减小了约１３％,其中４８　ｈ预报的误差减小两成以上。鉴于文中提出的不可逆热力学算子引入技术是基于描述耗散性的物理定律,而非纯粹出于计算　上的考虑,故名为物理耗散技术。由于它所依据的物理原理对所有流体力学和大气数值模式　均适用,因此该项新技术在地球物理流体力学界将有广阔的应用前景。     

2013—2018年大连中心城区臭氧时空变化及其影响因子分析

基于2013—2018年大连中心城区O_(3)监测数据和气象数据,分析了该区O_(3)污染时空变化特征及气象要素对O_(3)污染的影响。结果表明:2013—2018年大连中心城区O_(3)已经逐渐成为最主要的大气污染物之一。O_(3)年平均浓度由2013年的66.66μg·m^(-3)上升至2018年的101.62μg·m^(-3)。秋季和夏季是大连O_(3)浓度较高的季节,其次是冬季和春季。O_(3)最高浓度月份主要为5月、6月及9月。O_(3)浓度日变化呈明显的单峰状,从上午08时开始增加,在下午14—16时达到最高,白天浓度高于夜晚。O_(3)污染物在2013—2017年从大连中心城区的西南向东北扩散。大连中心城区O_(3)与其他5种大气污染物均存在不同程度的负相关,与气温呈显著正相关,与相对湿度、气压及风速相关性较差。有利于大连O_(3)污染天气的气象条件主要为高气温(>30℃)、低湿度(≤80%)、低风速(1.5—2.0 m·s^(-1))、北风风向和长日照时间。高污染日的出现可能是受高温天气与本地逐渐增加的排放物共同影响。