一种台风海面非对称风场的构造方法

针对台风数值预报中由于采用对称模型而导致预报误差的现实，通过引入非对称分布的台风最大风速、最大风速半径等因子，在得到台风报告中7级风和10级风的半径的基础上，利用最佳权系数方案来得到非对称的台风外围风速分布因子，从而对Chan and Williams 1987年提出的切向风廓线方案进行改造，进而得到了台风海面非对称风场的计算式。检验表明，该方法能够描述台风海面风场的非对称分布，具有较好的应用前景。     

重庆城区浓雾的基本特征

统计分析沙坪坝1951～2002年间发生的浓雾事件，结合2001年12月重庆市雾的外场试验资料，探索重庆市主城区浓雾的基本特征。重庆主城区浓雾随年代演变有减缓趋势；主城区浓雾是自然雾与烟尘等的混合物，河谷及城市效应使雾更浓；城市中出现浓雾的大气边界层特征是在近地面层有逆温及增湿降温现象；高浓度气溶胶的净辐射效应阻碍白天混合层发展，使大气边界层趋于稳定，它是重庆连续几天有雾的原因之一；浓雾具有一定的湿沉降作用，能有限地清洁空气；有浓雾的天气条件下，建议降低污染物的排放总量，以避免严重大气污染事件发生。     

冬春季切变类冰雹发生条件的对比分析

本文以 1996年 12月 31日和 1981年 5月 1日为例 ,对冬、春季节发生在江苏的较大范围的切变类冰雹天气过程作了对比分析。结果指出 ,无论冬季或春季当高原东部有深槽东移 ,冷暖空气在江淮地区交汇 ,地面抬升系统为暖切 ,并有大气层结不稳定 (Δθse( 50 0 - 850 ) <0℃ =中心和较强的风向和风速垂直切变、85 0hPa西南急流轴、85 0hPa最大水汽通量轴线、5 0 0和 85 0hPa正涡度中心等相配置时 ,就可能导致江苏地区较大范围强对流天气的发生。     

云南省Internet网络天气预报会商系统

云南省基于Internet网络的天气预报会商系统覆盖云南省、地 (州 )、县三级。系统采用了Internet网络技术、数据库技术 ,实现了省、地 (州 )、县天气预报发布及浏览查询、预报讨论BBS、天气预报会商室、系统管理 ,在线短消息互发等功能。     

MODIS遥感监测滇池蓝藻水华分布

以中分辨率的MODIS数据作为遥感影像源,运用蓝藻水华在蓝波段、红波段和近红外波段的光谱特征,使用假彩色合成法（RGB：6-2-1）和归一化植被指数法对滇池的蓝藻水华进行遥感监测。通过星地同步试验,证明了该两种方法的正确性。其中假彩色合成法通过色彩差异表现蓝藻水华,具有视觉效果较好的优点,归一化植被指数法则以数值大小的方式区别水华浓度,该方法建立反演模型后可用于定量研究。     

鄱阳湖流域径流模型

流域径流是鄱阳湖主要来水,建立鄱阳湖流域径流模型对揭示湖泊水量平衡及其受流域自然和人类活动的影响具有重要意义.针对鄱阳湖-流域系统的特点:流域面积大(16.22×104km2)、多条入湖河流、湖滨区坡面入湖径流等,研究了相应的模拟方法,建立了考虑流域土壤属性和土地利用空间变化的鄱阳湖流域分布式径流模型.采用6个水文站1991-2001年的实测河道径流对模型进行了率定和验证.结果显示,模型整体模拟精度较高.其中,赣江、信江和饶河均取得了较好的模拟结果,月效率系数为0.82-0.95;抚河和修水模拟精度略低,为0.65-0.78.模型揭示了研究时段内年平均入湖径流总量为1623×108m3,其中,赣江最多,占47%,其次为信江和抚河,分别占13%和12%,湖滨区坡面入湖径流约占4%,其余24%来自饶河、修水以及其它入湖支流.模型将用于评估流域下垫面或气候变化引起的入湖水量变化,为湖泊水量平衡计算提供依据.     

A CLOUD-RESOLVING MODELING STUDY OF SURFACE RAINFALL PROCESSES ASSOCIATED WITH LANDFALLING TYPHOON KAEMI(2006)

The detailed surface rainfall processes associated with landfalling typhoon Kaemi(2006) are investigated based on hourly data from a two-dimensional cloud-resolving model simulation. The model is integrated for 6 days with imposed large-scale vertical velocity, zonal wind, horizontal temperature and vapor advection from National Center for Environmental Prediction (NCEP) / Global Data Assimilation System (GDAS) data. The simulation data are validated with observations in terms of surface rain rate. The Root-Mean-Squared (RMS) difference in surface rain rate between the simulation and the gauge observations is 0.660 mm h^-1, which is smaller than the standard deviations of both the simulated rain rate (0.753 mm h^-1) and the observed rain rate (0.833 mm h^-1). The simulation data are then used to study the physical causes associated with the detailed surface rainfall processes during the landfall. The results show that time averaged and model domain-mean P_s mainly comes from large-scale convergence (Q_WVF) and local vapor loss (positive Q_WVT). Large underestimation (about 15%) of P_s will occur if Q_WVT and Q_CM (cloud source/sink) are not considered as contributors to P_s. Q_WVF accounts for the variation of P_s during most of the integration time, while it is not always a contributor to P_s. Sometimes surface rainfall could occur when divergence is dominant with local vapor loss to be a contributor to P_s. Surface rainfall is a result of multi-timescale interactions. Q_WVE possesses the longest time scale and the lowest frequency of variation with time and may exert impact on P_s in longer time scales. Q_WVF possesses the second longest time scale and lowest frequency and can explain most of the variation of P_s. Q_WVT and Q_CM possess shorter time scales and higher frequencies, which can explain more detailed variations in P_s. Partitioning analysis shows that stratiform rainfall is dominant from the morning of 26 July till the late night of 27 July. After that, convective rainfall dominates till about 1000 LST 28 July. Before 28 July, the variations of in rainfall-free regions contribute less to that of the domain-mean Q_WVT while after that they contribute much, which is consistent to the corresponding variations in their fractional coverage. The variations of Q_WVF in rainfall regions are the main contributors to that of the domain-mean Q_WVF, then the main contributors to the surface rain rate before the afternoon of 28 July.     

北京雷暴大风气候特征及短时临近预报方法

北京地区雷暴大风的预报准确率低而且时效短.为了提高对这种灾害性天气的预警能力,在气候统计的基础上,研究了潜势预报方法和临近预报算法.对1998-2007年134个雷暴大风过程的统计结果表明,北京地区绝大多数的雷暴大风具有下击暴流特征,而且冰雹的落区附近也是大风的爆发区之一.因此,负浮力的作用和对冰雹具有指示性意义的因子是研究雷暴大风预报方法应主要考虑的因素.500hPa环流背景分析表明,尽管绝大多数雷暴大风爆发时对流层中层有干空气侵入,但是还有少数个例产生在偏南暖湿气流中.目前,对后一类大风产生的机制仍然不清楚.研究表明,当对流层中层有干空气侵入时,有利于雷暴大风出现的环境条件是:下沉气流具有较大的不稳定性,同时对流层低层环境大气的温度直减率较大.此外,还讨论了经验指数--大风指数在北京地区的应用.基于上述的研究,形成了北京地区雷暴大风短时潜势预报方法,还使用相关分析和多元回归分析技术建立了基于雷达观测和环境条件的雷暴大风临近预报方程.个例分析表明,临近预报方程对于飑线和弓形回波等带来的地面大风具有一定的预报能力.     

水库对河流营养盐滞留效应研究进展

综述了国内外水库对河流营养盐滞留效应的主要进展,尽管在大型水库是否显著改变原有河流输送营养盐的问题上存在诸多争议,反映在滞留效率的估算上,存在前后矛盾的结果,但大量的文献仍支持筑坝显著改变了河流原有输送营养盐的特性,并对下游、河口产生深远的影响.本文将"滞留"的主要过程分为泥沙过滤作用和生物过滤作用,并列举了若干经典的估算滞留效率的方法和部分水库对营养盐的滞留效率.     

两种不同减排情景下21世纪气候变化的数值模拟

利用国家气候中心最新发展的气候系统模式BCC-CSM1.0模拟了相对于B1排放情景,两种不同减排情景(De90和De07,表示按照B1情景排放到2012年,之后线性递减,至2050年时CO_2排放水平分别达到1990和2007年排放水平一半的情景)对全球和中国区域气候变化的影响.结果表明:两种减排情景下模式模拟的全球平均地表气温在21世纪40年代以后明显低于Bl情景,比减排情景浓度低于B1的时间延迟了20年左右;尽管De90减排情景在2050年所达到的稳定排放水平低于De07情景,但De90情景下的全球增温在2070年以后才一致低于De07情景,这种滞后町能与耦合系统(主要足海洋)的惯性有关;至21世纪末,De90和De07情景下的全球增温幅度分别比B1情景降低了0.4和0.2℃;从全球分布来看,B1情景下21世纪后30年的增温幅度在北半球高纬度和极地地区最大,减排情景能够显著减少这些地区的增温幅度,减排程度越大,则减少越多;在中国区域,B1情景下21世纪末平均增温比全球平均高约1.2℃,减排情景De90和De07分别比B1情景降低了0.4和0.3℃,中国北方地区增温幅度高于南方及沿海地区,减排情景能够显著减小中国西部地区的增温幅度;B1情景下21世纪后30年伞球增温在冬季最高,De90和De07情景分别能够降低各个季节全球升温幅度的17%和10%左右.