基于星载云雷达资料的东亚大陆云垂直结构特征分析

利用近5年(2006年6月—2011年4月)的Cloudsat卫星资料分析了东亚大陆云垂直结构特征。结果表明:(1)降水(文中可降水是根据观测到的可降水粒子信息计算到达地面的降水,并不是指地面观测到的实际降水)云和非降水云的雷达反射率(回波)垂直分布存在一定差异,除降水云反射率通常接地外,降水云主要集中在8 km以下,反射率通常为-20—15dBz,非降水云主要集中在4—12 km,反射率为-28—0 dBz;降水云雷达反射率频数大值中心在2 4 km,对应的雷达反射率为0—10 dBz,而非降水云出现在8—10 km,且对应的雷达反射率为-26—-24 dBz;(2)从雷达反射率廓线来看,降水云中雷达反射率随高度的变化先增强后减弱,而非降水云几乎不变;(3)液态降水云、固态降水云和毛毛雨降水云反射率的垂直分布明显不同;(4)液态降水云自11至7 km雷达反射率迅速增强,表明此高度是粒子快速增长的优势空间;(5)固态降水云中-15℃温度频数分布与雷达反射率频数大值中心有很好的对应关系,表明在-15℃附近的条件下冰相粒子凝华-碰冻是粒子增长的优势过程;(6)云的垂直结构随着季节变更而变化,降水云春季、夏季和秋季的雷达反射率垂直分布变化不明显,而冬季主要在低层;固态降水云的垂直分布频数大值中心从春季至冬季呈"双-单"中心交替变化,且与云中-15℃频数分布变化一致;非降水云雷达反射率垂直分布没有明显的季节变化;(7)深对流云和雨层云是形成降水粒子的主要云型。     

华南暴雨区域集合预报中不同同化方案的影响试验研究

基于全球集合预报系统(GEFS)资料,利用WRF中尺度模式及GEFS动力降尺度获取区域集合预报初值场,通过对同化后的分析场进行模式积分实现华南前汛期区域集合预报。对2019年6月10日的一次华南前汛期暴雨过程进行不同同化方案的试验:混合同化(Hybrid)、三维变分(3Dvar)、集合卡尔曼滤波(EnKF)和对比试验(Ctrl)四组试验的对比分析,探讨具有不同背景误差协方差矩阵的同化方案对区域集合预报集合扰动和集合离散随时间演变特征的影响,评估不同试验的降水模拟效果。(1) Hybrid对模式初始场有较好的改善作用,而3DVar和EnKF对初始场的改善作用不明显。(2) 对风场、温度场和湿度场,在前期预报中Hybrid的预报误差小于3DVar和EnKF,在中后期的预报中,3DVar和EnKF的预报误差得到改善,且好于Hybrid。同样,集合扰动能量,Hybrid和Ctrl在前期预报发展好于3DVar和EnKF,而在中后期的预报3DVar和EnKF好于Hybrid和Ctrl。(3) 从24 h累积降水评分中,整体上同化试验好于Ctrl,3DVar和EnKF好于Hybrid,且3DVar对大中雨级别的降水评分较好,而EnKF对暴雨以上级别的降水评分较好。(4) 对于集合统计检验分析,同化试验的AUC值都大于Ctrl的AUC值,24 h累积降水量阈值在10~100 mm的AUC值,3DVar最好;而125 mm阈值的AUC值,EnKF最好。      

大气非静力数值模式中声波的阻尼和压缩

介绍大气非静力弹性模式中声波的阻尼和压缩方法，分析和模拟试验的结果表明，声波的阻尼和压缩能够对模式的解的振幅起到一定的衰减作用，有利于保证模式的计算稳定性和减少计算量。．     

东北冷涡及其气候影响

基于自动识别、追踪方法得到的近50年东北冷涡数据集, 本文研究了东北冷涡的年际变率及演变趋势, 并分析了其持续性活动对我国气候的影响及相关联的大尺度环流异常特征。结果表明, 东北冷涡具有很明显的年际变率, 且存在2.5年左右的主振荡周期, 但没有显著的长期变化趋势。东北局地在持续性冷涡控制下, 四季气温均明显偏低, 并在春季和夏季能造成局部降水偏多。在东北冷涡活跃的夏季, 长江流域往往降水显著偏多; 而在冬季东北冷涡频繁活动时, 我国大部分地区往往低温少雨, 这与强盛的东亚冬季风密切相关。研究结果表明, 冬季东北冷涡活动和东亚冬季风强度之间的相关系数达到99%的信度水平。在东北冷涡活跃的夏季, 东亚地区对流层维持着深厚的偶极型位势高度异常, 高空急流向南偏移并略加强, 低层西北太平洋反气旋异常和中纬度地区的东风异常有助于局地的水汽通量的辐合, 进而有利于降水的偏多。     

有限区域分解分析方法在2006年一次东北冷涡暴雨分析中的应用

2006年7月19-24日,东北地区出现一次明显的冷涡发展导致强降水的过程.对这次东北冷涡过程的天气形势分析表明,该东北冷涡的维持和发展与冷涡东部阻塞高压的建立与消亡有关.本文根据500 hPa环流形势演变特征,将东北冷涡发生发展过程分为4个阶段,并借助调和-余弦谱展开方法,对东北冷涡各阶段850 hPa水平风和水汽通量进行无辐散和无旋转分量分解,分析各阶段无旋转风动能和无辐散风动能之间的能量转化.研究结果表明,分解得到的无辐散风及其水汽通量清楚地展现出了东北冷涡的大尺度环流和水汽输送通道及水汽来源,而从无旋转风及其水汽通量上则可以直观地看到冷涡低层的中小尺度风场及水汽辐合辐散区,为分析东北冷涡内部对流提供帮助.东北冷涡发展的不同阶段其水汽来源有所不同,初始阶段的水汽主要来自黄海和渤海地区,发展阶段水汽主要来自日本海,而到成熟阶段和减弱阶段,水汽输送通道被破坏,冷涡的水汽供应大大减少,与同时期暴雨减弱一致.同时,无旋转风辐合强值区和无旋转风水汽通量大值区的重合区域有利于强对流的发生发展,表现为重合区与TBB(Temperature of Black Body,黑体辐射温度)强对流云带的形状和位置对应良好,与降水落区也较为一致,可为预报东北冷涡引发的强降水落区这一预报难点问题提供参考.从动能转化上看,无旋转风和无辐散风的动能转化项能很好地反映东北冷涡整个生命史过程中各阶段强度的变化特点,对冷涡强度预报具有一定的指示意义.     

基于云分析的数值模拟在复杂地形中的应用试验

利用区域中尺度模式ARPS(Advanced Regional Prediction System)模拟了华北西部复杂地形条件下发生在2010年9月18-22日的降水过程,并针对云分析方法对降水和温度预报的影响开展了敏感性试验.结果表明:①模式在复杂地形下有很好的适用性.24 h和48 h模拟结果,降水的起止时间、落区以及强降水中心的位置均和实况一致.24 h模拟降水的量级和实况接近,48 h的比实况偏大;②模式能准确模拟温度的变化,插值得到的5天内6个台站温度预报的平均绝对误差只有2.69℃;③云分析能显著提高模式初值的质量,特别是其中水物质的含量,从而可显著改善48 h强降水中心降水量偏大的状况,使模拟的降水场更接近于实况.但云分析对温度模拟结果的影响不明显.     

东北冷涡的结构及其演变特征的个例综合分析

利用NCEP再分析资料、FY-2C、CloudSat云探测卫星和实况观测等资料对2009年6月27—30日出现的东北冷涡的热力动力结构、三维流场和云系演变特征进行了分析,并初步探讨了冷涡的发生、发展机理。结果表明:该冷涡冷心结构最初始于高层,随后逐渐向下伸展。成熟阶段的冷涡,对流层整层为冷心结构,冷中心位于对流层中高层,其上即平流层低层为暖心结构,中心东西两侧上升气流随高度向外倾斜,经向风趋于对称。发展初期温度槽落后于高度槽,且轴线向西倾斜,斜压性特征明显;至成熟阶段,温度中心与高度中心趋于重合,轴线近于竖直,显示出正压的特征;到减弱阶段,由于低层偏北风减弱明显,轴线又略向西倾斜。冷涡云带的产生与低层辐合带密切相关。CloudSat云探测卫星资料分析结果表明,冷涡环流内多中小尺度对流云团发展,且分布极不均匀。此次个例的研究结果揭示出冷涡的形成和发展跟对流层中上层切断低压的生成发展与对应的地面低压逐步耦合的动力学过程紧密相关,其中,冷暖气流呈旋转式下沉和上升,在冷涡中心形成偶极;对流层高层的干冷空气总是沿着等熵面从高层穿越等压面向下侵入到冷涡中心附近,干侵入使冷涡加强发展并维持其冷心结构。干侵入机制实际就是高位涡的侵入和下传,对预报冷涡的发展演变具有重要指示意义。     

冬季高海拔复杂地形下GRAPES Meso要素预报的检验评估

利用GRAPES(Globe/Regional Assimilation and Prediction System)对2010年温哥华奥运会6个场馆气温、相对湿度、风及降水量的预报结果,采用预报准确率、平均误差、平均绝对误差、Alpha Index、TS和ETS评分等统计量对其进行了较详细的评估。结果表明:GRAPESMeso预报相对湿度的准确率最高,且随预报时效的增加,其变化趋于稳定。起初模式对相对湿度的预报偏干,之后逐渐变为预报偏湿;气温预报偏低;风速预报偏大。逐日各要素预报检验结果表明,气温的变化幅度最小;各级降水检验发现,晴雨预报的TS评分最高,且随降水增大,ETS评分逐渐接近TS。与其他模式预报结果对比发现,GRAPES-Meso对复杂地形下要素预报还存在一定的不足。本研究还发现,模式存在一定的系统误差,若能有效订正其误差,将有助于改进模式预报。     

粤港澳大湾区一次局地极端强降水过程的多尺度观测特征与演变分析

2020年5月22日凌晨粤港澳大湾区发生了一次极端强降水过程,最大小时雨量和3小时雨量打破广东省内“龙舟水”期间的历史最高纪录。利用多源观测数据以及ERA5再分析资料对引发局地极端降水的中尺度对流系统(MCS)的演变过程与中尺度特征开展研究。(1)此次强降水过程主要集中在凌晨时段,具有持续时间短、局地雨强极端、累积雨量大等特点,在3小时的降水过程中出现了两个降水峰值。(2)这次过程为一次暖区暴雨过程,低层西南季风提供了充足的暖湿水汽,低涡切变线提供了良好的抬升条件。中α尺度季风云团呈准静止状态并升尺度增长为MCC(中尺度对流复合体)的过程引发了大湾区夜间局地的极端降水。(3)过程中两个阶段的峰值降水与中γ尺度对流单体生消发展期间的传播与移动矢量发生的改变有密切联系。数个中γ尺度对流单体构成多单体风暴形态,呈西北-东南侧向排列,这些单体先后触发发展并有着各自的地面辐合线。对流单体在环境风引导下向偏东南方向移动引发第一阶段峰值降水。随后不同单体的辐合线连接,对流向西南方向传播显著加快,使对流系统移动矢量发生改变,因而造成第二阶段峰值降水。(4)造成两段峰值降水的中γ尺度对流单体结构存在明显...     

基于遥感影像的巢湖流域面状水体分维测算

通过对2000年2月的研究区ETM＋遥感影像光谱特征进行分析,利用修正的归一化差异水体指数（MNDWI）与谱间关系法提取研究区面状水体形态信息,使用小岛法计算面状水体的分形维数,得到巢湖流域全区面状水体的总体分维D0=1．2776,及以主要河流所划分的各子区的分维值：南区D1=1．2800,西区D2=1．3032,北区D3=1．2376。反映了研究区各子区地理环境与人类活动的差异。