Diurnal and Seasonal Variations of Thermal Stratification and Vertical Mixing in a Shallow Fresh Water Lake

Among several influential factors, the geographical position and depth of a lake determine its thermal structure. In temperate zones, shallow lakes show significant differences in thermal stratification compared to deep lakes. Here, the variation in thermal stratification in Lake Taihu, a shallow fresh water lake, is studied systematically. Lake Taihu is a warm polymictic lake whose thermal stratification varies in short cycles of one day to a few days. The thermal stratification in Lake Taihu has shallow depths in the upper region and a large amplitude in the temperature gradient, the maximum of which exceeds 5°C m^–1. The water temperature in the entire layer changes in a relatively consistent manner. Therefore, compared to a deep lake at similar latitude, the thermal stratification in Lake Taihu exhibits small seasonal differences, but the wide variation in the short term becomes important. Shallow polymictic lakes share the characteristic of diurnal mixing. Prominent differences on the duration and frequency of long-lasting thermal stratification are found in these lakes, which may result from the differences of local climate, lake depth, and fetch. A prominent response of thermal stratification to weather conditions is found, being controlled by the stratifying effect of solar radiation and the mixing effect of wind disturbance. Other than the diurnal stratification and convection, the representative responses of thermal stratification to these two factors with contrary effects are also discussed. When solar radiation increases, stronger wind is required to prevent the lake from becoming stratified. A daily average wind speed greater than 6 m s^–1 can maintain the mixed state in Lake Taihu. Moreover, wind-induced convection is detected during thermal stratification. Due to lack of solar radiation, convection occurs more easily in nighttime than in daytime. Convection occurs frequently in fall and winter, whereas long-lasting and stable stratification causes less convection in summer.     

BCC S2S模式对亚洲夏季风准双周振荡预报评估

利用1994-2013年ERA-Interim及NCEP/NCAR再分析数据,对国家气候中心（BCC）次季节到季节尺度模式（S2S）1994-2013年的回报试验数据进行亚洲季风区准双周振荡（QBWO）预报能力评估,并诊断模式预报误差来源。结果表明:BCC S2S模式对QBWO的预报能力随着预报提前时间的增长而降低,9 d后预报技巧明显减弱,其周期、传播特征和强度出现误差;在提前9 d预报中,印度洋地区QBWO对流-环流系统结构松散,信号偏弱,对流向东传播,这与印度洋平均态的预报误差有关,夏季对流平均态低层水汽场在西太平洋和阿拉伯海较强,而东印度洋、孟加拉湾一带偏弱;西北太平洋地区QBWO具有向西北传播的特征,但强度偏弱,可能原因是预报低估了QBWO对流西北侧低层涡度的超前信号,经涡度方程诊断发现,地转涡度平流正贡献微弱,相对涡度平流在对流西北侧引发负涡度,从而减弱了对流西北侧由低层正涡度引发的有利条件。     

基于MICAPS4的智能网格预报平台设计与实现

随着我国智能网格预报业务的开展,海量高分辨率客观数据需要便捷的分析显示及产品制作平台高效处理。该文基于MICAPS4（Meteorological Information Comprehensive Analysis and Processing System Version 4.0,人机交互气象信息处理和天气预报制作系统）设计并实现智能网格预报平台,采用MVVM（模型-视图-视图模型,model-view-viewmodel）设计模式,实现业务逻辑与视图的分离,通过对各子功能模块的划分,降低模块之间的耦合度,具有良好的可扩展性。平台实现了高分辨率网格预报数据的显示分析和产品输出,开发了基于等值线、网格、关键点等智能化预报制作工具,集成了降水时间拆分、温度极值订正等客观预报方法,开发了降水、温度、相对湿度等要素一致性处理方法,可有效帮助预报员提高工作效率,同时能够确保产品之间的一致性。平台继承MICAPS4的微内核组件服务、高性能渲染引擎和开放式插件扩展管理等优良特性,实现面向智能网格预报的业务编排、智能编辑和算法集成。目前,该平台已经实现业务应用,为全国智能网格预报业务提供重要支撑。     

Python在FY 2G定量业务产品自动可视化中的应用

利用Python语言实现了每日对CMACast下发的最新风云二号G星(FY-2G)云导风(AMV)和射出长波辐射(OLR)两个定量业务产品的实时自动解码和可视化出图,并与国家卫星气象中心下发的卫星天气应用平台(SWAP)的显示进行了对比。结果表明:两者显示一致。在显示所有AMV文件风矢量数据的前提下,本文可视化产品较目前版本SWAP的显示更为疏密均匀,没有出现重叠现象;Python出图自带的高洛德(Gouraud)明暗处理渲染方式则在对OLR格点产品可视化显示中提供了一种更为平滑,细腻的方法。利用本研究方法对风云二号卫星定量产品进行可视化具备自动化和视觉美观的特点,值得在基层气象部门业务中推广。     

风云三号C星微波全球地表温度产品精度评估

地表温度是衡量地表水热平衡的关键参数,微波地表温度因其范围大、全天候等独特的优势,在气候、农业和环境等领域得到广泛应用。基于经质量控制的MODIS地表温度产品对风云三号卫星C星的微波地表温度日产品和月平均产品进行验证评估,结果显示:FY-3C卫星升轨(夜晚)和降轨(白天)微波地表温度日产品平均分别高估8. 7 K、低估13. 2 K,月平均产品平均分别高估7. 9 K、低估12. 0 K,日产品和月平均产品的反演误差都在15K以内。在全球空间分布上,升轨(夜晚)和降轨(白天)月产品误差分别呈现高估和低估,热带雨林区和沙漠、荒漠区域在夜晚分别高估5 K以内和30 K以内,白天则分别低估10 K以内和10～30 K。不同土地覆盖类型间FY-3C微波地表温度反演精度存在差异,总体上升轨(夜晚)比降轨(白天)的精度高,反演精度最高和最低的土地类型分别是常绿阔叶林和荒漠、稀疏植被,不同土地覆盖类型间的地表温度反演精度在季节上存在明显差异。根据分析结果,改进FY-3C微波地表温度的反演算法,可进一步提高微波地表温度的反演精度。     

Human activity and climate variability impacts on sediment discharge and runoff in the Yellow River of China

Theoretical and Applied Climatology - We analyze the variability of sediment discharge and runoff in the Hekou–Longmen segment in the middle reaches of the Yellow River, China. Our analysis...     

华南前汛期持续性暴雨年代际变化特征及成因

应用福建、广东、广西243个气象站1961-2012年逐日降水资料,构建华南前汛期暴雨强度指数,揭示了前汛期持续性暴雨年代际变化特征及其可能机理。研究表明:前汛期持续性暴雨经历了多发（1961-1972年）-少发（1973-1991年）-多发（1992-2012年）3个阶段,目前仍处于多发期,具有持续时间较长且强度增强的特点;由于前汛期降水的低频振荡受热带低频信号北传的调制,因此,导致这种显著年代际变化的可能成因是热带低频信号北传的周期和强度的年代际差异,当热带低频信号北传至华南时低频周期长（短）且强度强（弱）,则前汛期易出现持续时间长（短）且强度强（弱）的持续性暴雨。     

基于INCA和METRo的江苏省路面高温精细化预报

使用INCA（Integrated Nowcasting through Comprehensive Analysis）多源资料融合分析和短临外推预报系统的预报结果作为气象强迫场,驱动一路面温度理论预报模型（Model of the Environment and Temperature of Roads,METRo）,开展江苏省高速公路夏季路面高温预报试验,并使用公路沿线逐小时的路面温度观测资料对预报结果进行检验。结果表明:该预报方法能够较好地预报出高速公路沿线日最高路面温度的逐日变化趋势,以及日最高路面温度的大范围空间分布特征。平均日最高路面温度预报绝对偏差为4.1℃,平均相对偏差为10.8%。其中,日最高路面温度预报绝对偏差在5℃以内的站次占总数的64.5%,相对偏差在15%以内的站次占总数的74.6%,比常规业务预报方法分别提高了23.1%和25.3%。但该预报方法对较小的温度波动以及局地性较强的极端温度分布特征的预报技巧还需进一步提高。     

珠江口湾区海岸线及沿岸土地利用变化遥感监测与分析

利用遥感、GIS技术对珠江口湾区1960~2012年海岸线以及海岸带土地利用进行监测,通过定量化、空间化方法监测海岸线和土地利用的时空变化,并分析二者的关系,进而探究珠江口湾区海岸线变迁的原因。研究结果表明,1960~2012年,珠江口湾区海岸线长度由1 134.95 km增至1 508.02 km,在此期间,湾区新增的陆地面积为878.11 km²;从空间上看,广州、珠海及深圳市在珠江口五市中不仅海岸线增长幅度较显著,新增陆地面积也较大; 1960~2012年,珠江口湾区建设用地扩张幅度非常大,增长了33.05倍,城镇建设和农业发展等人类活动是52 a来珠江口湾区海岸线发生显著变化的重要原因。     

近30年辽宁省夏季人体舒适度区域特征分析

基于辽宁省25个气象测站1984~2013年6~8月的逐日平均气温、平均风速、相对湿度以及日照时数等数据,以温湿指数、风效指数及着衣指数综合加权法与旋转经验正交函数分解法（REOF）相结合,分析辽宁省夏季舒适程度,并对舒适度变化趋势进行舒适区域划分。结果表明：① 温湿指数、风效指数及着衣指数均呈现出6月指数最低,7月指数相对较高的特点,年际变化特征不明显,且3个指数各个月空间分布上呈现的趋势并不相同。② 6月全省均处于“舒适”等级,而7月和8月处于“比较舒适”等级,说明6月是辽宁省夏季旅游最佳月份。6月和7月在空间分布中呈现出由西北向东南递增的趋势,但8月却呈现出相反的趋势。③ 根据旋转经验正交函数分解方法对前3个载荷向量旋转后的结果,将辽宁省划分为3个舒适区域,分别为辽宁中部及西北部区域、辽宁东部区域和辽东半岛区域。