高精度高空风预报技术探讨

针对航天气象保障中高分辨率高空风的预报需求,利用欧洲数值预报、GRAPESGFS、导航探空数据,通过WRF模式直接输出、高空风模式产品融合、动力统计订正等方法实现了20 km以下逐250 m的高空风短期预报,并选择2019年11月—2020年3月进行试验,结果表明：U风预报好于V风;5～14 km高空风预报效果好于其它层次;在模式产品融合基础上进行的动力统计订正,预报效果最好,对于同层U、V风,4 m/s偏差内预报准确率为77.4%,6 m/s偏差内预报准确率为93.2%。     

冷涡背景下山东省“5·17”极端强对流天气环境条件分析

2020年5月17日,山东省出现大范围强对流天气(简称“5·17”强对流),冰雹范围之广为近10年之首。对流风暴高度组织化,区域性的超级单体群以及一条长度超过500 km的强飑线造成此次极端强对流天气。利用ERA5再分析、加密自动气象观测站、多普勒天气雷达等资料,剖析了此次极端强对流天气的环境条件。结果表明:冷涡位于最有利于山东出现强对流的关键区,大尺度天气系统强迫强,对流层中层异常强的冷空气南下影响前期异常增暖的山东地区,造成“5·17”极端强对流。天气系统的异常程度更能代表动热力强迫的强度,异常程度达到2σ以上有可能造成极端强对流天气。当冷涡南下过程中强度减弱,但异常程度增加时,其东南象限仍能产生极端强对流天气。强的深层垂直风切变有利于对流风暴组织化发展,飑线的长轴走向与0～6 km垂直风切变矢量方向相同,新单体发生、发展、合并的区域位于风矢量差大值中心前沿。低层暖湿平流源源不断地向山东输送暖湿空气,是CAPE重建的机制,是超级单体群和长飑线得以长时间维持的主要能量来源。     

AMSR-E卫星亮度温度数据在高原东北部土壤湿度观测和模拟中的应用

为了改进青藏高原东北部土壤湿度的观测和模拟效果,利用AMSR-E(Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS)亮度温度资料,估算了高原东北部的土壤湿度值;还利用耦合了Noah陆面模型的WRF中尺度模式WRF-Noah,结合牛顿松驰逼近同化法对AMSR-E估算的土壤湿度进行了同化试验。结果表明:与实测及NCEP再分析值土壤湿度相比,估算的高原东北部的土壤湿度值虽小些,但能够体现土壤湿度随降水事件等的影响。使用牛顿松弛逼近法同化后比没有同化或采用直接替代法模拟的土壤湿度的效果要好。在区域尺度上,通过对牛顿松弛逼近法中质量因子的详细控制,采用该同化方法后对沙漠地区土壤湿度的模拟改善最为明显,其次是草地以及灌木丛与草地混合区;在时间尺度上,采用牛顿松弛逼近同化方法后模拟值与实测值的均方根误差得到减少。     

2015年汛期我国南方季节内东西反相旱涝型及环流特征

本文利用站点数据、再分析数据,采用经验正交函数分解(EOF)、合成分析等统计方法,探讨了2015年汛期(4—9月)内我国南方逐候降水的空间模态及其对应的环流特征。结果表明:2015年汛期,南方地区汛期总体表现为东西反向降水型,体现了强El Nino发展年的一般特征,但进一步分析发现汛期内候尺度东西反向降水型具有多样性特征。对候尺度降水资料EOF展开后的第一模态(EOF1)和第三模态(EOF3)为两类东西反相型降水,在对流层高、中、低层都有明显的差异。EOF1东多西少(A1)型是由低层菲律宾反气旋主导的降水型,副热带高压偏强西伸显著,南亚高压偏强偏东,我国南方东部的大部分地区降水偏多。而EOF3的东多西少(A2)型是由热带气旋活动主导的降水型,南海北部为气旋式环流;副热带高压偏强,相对于A1型偏东;南亚高压较常年同期偏强、偏东,东南沿海降水偏多。EOF1的东少西多(B1)型明显受到南下冷空气活动的影响,副热带高压偏强,位置相对偏东,印缅槽增强,有利于南方西部降水偏多。而EOF3的东少西多(B2)型是菲律宾反气旋位置异常主导的结果,副热带高压明显偏强偏西,引导水汽到南方西部地区。2015年汛期内东西反相旱涝型与菲律宾反气旋活动及位置、热带气旋活动及位置、冷空气活动路径有密切的关系,受到多种环流配置的影响。     

改进的CLDAS降水驱动对中国区域积雪模拟的影响评估

积雪因为其特定的属性在气候变化和水文循环中扮演着重要角色,在大气和陆面之间起到了调节能量和水交换的显著作用,而陆面驱动数据的质量直接决定着模式对积雪的模拟效果。本文采用CLDAS(CMA Land Data Assimilation System)和改进后的降水驱动(CLDAS-Prcp)分别驱动Noah3.6陆面模式对积雪变量进行模拟,并对中国主要的积雪区东北区域、新疆区域、青藏高原区域的积雪覆盖率、雪深、雪水当量的模拟效果进行了评估。结果表明,CLDAS-Prcp改善了原有驱动在冬季由于低估降水所造成的模拟积雪量偏少的情况;东北区域模拟结果与观测的时间变率最为一致,积雪覆盖率、雪深、雪水当量的相关系数分别为0.42,0.78,0.93;而雪水当量的改进效果最明显,均方根误差和偏差分别减小了54.8%和83.1%,相关系数提高了0.47;同时,CLDAS-Prcp不仅能反映积雪变量的年际变率,而且能够较准确地反映出强度较大的突发降雪事件。     

合肥市雾日气象条件分析

利用合肥市气象观测站2005—2009年常规观测资料,统计分析了该市雾的月、季变化,及雾日地面气象要素特征;同时,应用后向轨迹和聚类分析的方法,研究了雾日大尺度输送特征。结果表明,合肥雾日数12月最多,7月最少;雾日局地气象条件表现为高湿、微风、偏东或西北风向;合肥雾日与输送形势关系密切,雾日近地层(10 m)以偏东方向的轨迹最多,在边界层中上部(1 000 m)以西南轨迹和本地轨迹最多。     

Projection of Water Availability in the Miyun Watershed from an RCM Simulation

Based on a high-resolution regional climate model (RegCM3) simulation over East Asia, future climate changes over the Miyun Reservoir in the 21st century under the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Special Report on Emissions Scenarios (SRES) A1B scenario are analyzed. The model simulation extends from 1951 to 2100 at a grid spacing of 25 km and is one-way nested within a global model of MIROC3.2_ hires (the Model for Interdisciplinary Research on Climate). The focus of the analysis is on the Watershed of Miyun Reservoir, the main water supply for Beijing in northern China. The results show that RegCM3 reproduces the observed temperature well but it overestimates precipitation over the region. Significant warming in the 21st century is simulated in the annual mean, December-January-February (DJF) and June-July-August (JJA), although with differences concerning the spatial distribution and magnitude. Changes in precipitation for the annual mean, DJF, and JJA also show differences. A prevailing increase of precipitation in DJF and a decrease of it in JJA is projected over the region, while little change in the annual mean is projected. Changes of the difference between precipitation and evapotranspiration to measure the potential water availability are also presented in the paper.     

气候暖干化对西北四省(区)农业种植结构的影响及调整方案

利用陕、甘、宁、青四省(区)141个气象站1961-2008年的气象要素值计算和分析得出,暖干化是西北四省(区)现代气候变化的基本特征。年平均气温表现为一致的增温趋势,每10年增温0.27℃,1996年是突变年。年降水量自1961年以来呈持续下降趋势,1986年是转折年,1987-2008年年平均降水量比1961-1986年平均减少20～40mm。以黄河为界,黄河以东降水量呈减少趋势,每10年减少10～40mm;黄河以西呈增多趋势,每10年增加10mm左右,减少的幅度明显高于增加的幅度。进入21世纪,气候暖干化的势头有所减缓。在分析不同区域自然资源特点和气候暖干化及其对农作物影响特征的基础上,运用系统规划理论,采用气候生态相似原理,提出了陕、甘、宁、青四省(区)13个不同地域农业种植结构调整方案。为了加快农业结构调整进程,使农业结构调整方案收到明显的生态、社会和经济效益,提出了四个方面的保障措施。     

地形对门头沟一次大暴雨动力作用的数值研究

2002年6月24—25日,北京门头沟附近发生了一次大暴雨过程。为探讨地形在本次过程中的动力作用,采用美国俄克拉荷马大学风暴分析预测中心开发的ARPS模式,对大暴雨过程进行了数值试验。控制试验采用27、9 km双重单向嵌套网格,网格覆盖范围约为3000 km×3000 km、900 km×900 km。两层网格均采用全物理过程,使用的都是全球30″的地形资料。在控制试验的基础上,进行了3组敏感性试验:第1组试验采用干过程模拟,即不考虑凝结潜热的作用;第2组试验将地形整体向东/西平移1°;第3组试验是将门头沟西部的局地地形抠除一部分。试验结果表明,在不考虑凝结潜热作用时,东南风气流仍然可以爬升到2 km以上,超过了大气的抬升凝结高度,证实了地形的动力作用是本次大暴雨的触发机制;将地形向东/西平移1°后,由于大气的对流稳定度发生了改变,模拟的降水强度和落区也发生了变化,表明山坡和山顶的对流不稳定大气是导致本次大暴雨的必要条件;抠除局地地形后,模拟的降水量也发生了不同程度的改变,再次证明大暴雨是在多尺度地形以及一定的天气系统配置下产生的。     

Estimation of the Distribution of Global Anthropogenic Heat Flux

The radiance lights data in 2006 from the National Oceanic and Atmospheric Administration Air Force Defense Meteorological Satellite Program/Operational Linescan System (DMSP/OLS) and authoritative energy data distributed by the United State Energy Information Administration were applied to estimate the global distribution of anthropogenic heat flux.A strong linear relationship was found to exist between the anthropogenic heat flux and the DMSP/OLS radiance data.On a global scale,the average value of anthropogenic heat flux is approximately 0.03 W m 2 and 0.10 W m 2 for global land area.The results indicate that global anthropogenic heat flux was geographically concentrated and distributed,fundamentally correlating to the economical activities.The anthropogenic heat flux concentrated in the economically developed areas including East Asia,Europe,and eastern North America.The anthropogenic heat flux in the concentrated regions,including the northeastern United States,Central Europe,United Kingdom,Japan,India,and East and South China is much larger than global average level,reaching a large enough value that could affect regional climate.In the center of the concentrated area,the anthropogenic heat flux density may exceed 100 W m 2,according to the results of the model.In developing areas,including South America,Central and North China,India,East Europe,and Middle East,the anthropogenic heat flux can reach a level of more than 10 W m 2 ;however,the anthropogenic heat flux in a vast area,including Africa,Central and North Asia,and South America,is low.With the development of global economy and urban agglomerations,the effect on climate of anthropogenic heat is essential for the research of climate change.