Identification of Convective and Stratiform Clouds Based on the Improved DBSCAN Clustering Algorithm

A convective and stratiform cloud classification method for weather radar is proposed based on the density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) algorithm. To identify convective and stratiform clouds in different developmental phases, two-dimensional (2D) and three-dimensional (3D) models are proposed by applying reflectivity factors at 0.5° and at 0.5°, 1.5°, and 2.4° elevation angles, respectively. According to the thresholds of the algorithm, which include echo intensity, the echo top height of 35 dBZ (ET), density threshold, and ε neighborhood, cloud clusters can be marked into four types: deep-convective cloud (DCC), shallow-convective cloud (SCC), hybrid convective-stratiform cloud (HCS), and stratiform cloud (SFC) types. Each cloud cluster type is further identified as a core area and boundary area, which can provide more abundant cloud structure information. The algorithm is verified using the volume scan data observed with new-generation S-band weather radars in Nanjing, Xuzhou, and Qingdao. The results show that cloud clusters can be intuitively identified as core and boundary points, which change in area continuously during the process of convective evolution, by the improved DBSCAN algorithm. Therefore, the occurrence and disappearance of convective weather can be estimated in advance by observing the changes of the classification. Because density thresholds are different and multiple elevations are utilized in the 3D model, the identified echo types and areas are dissimilar between the 2D and 3D models. The 3D model identifies larger convective and stratiform clouds than the 2D model. However, the developing convective clouds of small areas at lower heights cannot be identified with the 3D model because they are covered by thick stratiform clouds. In addition, the 3D model can avoid the influence of the melting layer and better suggest convective clouds in the developmental stage.     

Fengyun-4 Geostationary Satellite-Based Solar Energy Nowcasting System and Its Application in North China

Surface solar irradiance (SSI) nowcasting (0–3 h) is an effective way to overcome the intermittency of solar energy and to ensure the safe operation of grid-connected solar power plants. In this study, an SSI estimate and nowcasting system was established using the near-infrared channel of Fengyun-4A (FY-4A) geostationary satellite. The system is composed of two key components: The first is a hybrid SSI estimation method combining a physical clear-sky model and an empirical cloudy-sky model. The second component is the SSI nowcasting model, the core of which is the derivation of the cloud motion vector (CMV) using the block-matching method. The goal of simultaneous estimation and nowcasting of global horizontal irradiance (GHI) and direct normal irradiance (DNI) is fulfilled. The system was evaluated under different sky conditions using SSI measurements at Xianghe, a radiation station in the North China Plain. The results show that the accuracy of GHI estimation is higher than that of DNI estimation, with a normalized root-mean-square error (nRMSE) of 22.4% relative to 45.4%. The nRMSE of forecasting GHI and DNI at 30–180 min ahead varied within 25.1%–30.8% and 48.1%–53.4%, respectively. The discrepancy of SSI estimation depends on cloud occurrence frequency and shows a seasonal pattern, being lower in spring–summer and higher in autumn–winter. The FY-4A has great potential in supporting SSI nowcasting, which promotes the development of photovoltaic energy and the reduction of carbon emissions in China. The system can be improved further if calibration of the empirical method is improved.     

广东热带气旋降水年代际变化特征的分析

采用1951—2005年热带气旋和广东省26个测站降水的观测资料,分析了广东热带气旋及其降水的年代际变化特征。结果表明:广东热带气旋降水存在峰值为25年左右的振荡周期,影响广东的热带气旋个数和西北太平洋上热带气旋的形成个数都存在峰值为23年左右的振荡周期;广东热带气旋降水的年代际变化与影响广东的热带气旋个数和西北太平洋上热带气旋的形成个数存在高度正相关;广东热带气旋降水的年代际变化与西太平洋部分区域的年平均SST的年代际变化和北太平洋中高纬部分地区的年平均500 hPa位势高度的年代际变化存在显著的负相关;广东热带气旋降水偏少时期与降水偏多时期相比,一般赤道中、东太平洋的平均SST相对较高,而北太平洋中纬度地区的平均SST相对较低,北太平洋上的东亚大槽相对较强。     

四川自动与人工观测气温的差异分析

利用四川135个站自动与人工第2年平行观测气温资料,就自动与人工观测的气温的差异、引起差异的原因进行了分析。结果表明:气温各项目的自动观测比人工观测平均偏高,平均差值基本在0.2℃以内;气温、日最高、日最低的自动与人工观测比较,差值在±0.2℃之间的分别占58.71%、51.58%、62.68%,自动与人工观测值一致的分别占15.07%、12.16%、14.78%;自动与人工观测气温之间的对比差值存在明显的日变化,无明显的季节性和地域性差异;两种观测体制在观测时间上、观测方式上、测温传感器安装位置上,以及感应元件和测温原理的不同、仪器误差、热滞效应,都会造成观测结果出现差异。     

1951～2007年南疆地区气温异常的时空变化特征

采用1951～2007年南疆地区站点月平均气温资料和NCAR/NCEP气候月平均资料,运用二项式系数加权平均法、Morlet小波变换等方法分析了南疆地区冬季和夏季气温的季节—年际气候变化特征,及气温异常的时空变化特征.结论如下:南疆地区冬季和夏季气温在气候态上差异明显,1980年代以前的冬季主要为气温负异常,1980年代以后呈现气温异常升高,到2000年以后又开始出现偏冷趋势;夏季气温偏差小于冬季,57 a间南疆夏季气温大致出现两波振荡,异常偏热期大致处于1950年代、1970年代后期和21世纪初,呈20～25 a振荡.冷冬年的频次多于暖冬年,热夏年的频次多于凉夏年.偏冷年在57a时间段内所占比例最多,气温异常低的幅度大于气温异常高的幅度.南疆冬季气温存在2个显著振荡:6～10 a的年际周期和18～20 a的年代际周期;夏季气温有1个最显著的振荡,稳定的20 a为中心的周期.不同的年代和季节气温及气温偏差分布各不相同.从气温长期演变趋势来看不论冬夏南疆北部(天山山脉以南)气温升高,塔里木盆地以及南疆南部地区气温降低.冬季升温区的升温幅度比夏季升温区大,夏季降温区的降温幅度比冬季降温区大.     

江苏省夏季浓雾的时空分布特征及气象影响因子分析

利用江苏省70个国家基本站逐10 min连续观测资料,对江苏省夏季浓雾的时空分布特征及影响因子进行分析研究。结果表明:(1)夏季浓雾易在气温小于29℃、风速低于3 m·s~(-1),且盛行偏东风的条件下形成;低温高湿的梅雨期是夏季浓雾在6月高发(42.4%)的可能原因。(2)夏季浓雾生消时间与秋、冬季显著不同,主要发生于00—06时,消散集中于05—08时,持续时间主要在6 h以内。(3)夏季浓雾以辐射雾为主,辐射雾、平流雾和锋面雾分别占58. 1%、35. 5%和6.4%。(4)夏季浓雾发生频次呈现从东北部沿海地区向西南部内陆地区递减的趋势,淮北地区夜间降温幅度高于苏南地区是出现这一现象的主要原因。(5)成雾前6～24 h出现的弱降水为近地层提供水汽,此后天气转晴,静稳的大气层结下有利于夏季浓雾的出现。     

利用SCIT算法分析江淮地区对流云特征

本文设计了一种运用SCIT算法提取雷达拼图中对流云特征量的方法:用SCIT算法识别并追踪云体,算法中只用一个反射率阈值识别对流单体、云体边界;使用模糊逻辑法区分层状云和对流云,提取对流云雷达特征量。使用该方法提取了2013—2015年江淮地区夏季对流云的雷达特征量,并对雷达特征量与降水量分布的关系进行统计分析。结果表明:江淮地区夏季对流云中生命史为13～30 min的对流云比较多,约占总数的60%;生命史大于30 min的对流云较少,并具有平均回波强度、VIL、冷层厚度较大的特征,其最大回波强度和VIL与降水量的相关性较好。     

微波辐射计在对流天气预报中的应用

选取2016—2018年每年4—9月份RPG-HATPRO型42通道微波辐射计观测的不稳定指数参数(K、SI、CAPE、LI)及水汽参数(IWV、LWP),研究得出各参数触发雷雨大风、短时强降水的阈值条件为K>37℃、SI<-1℃、IWV>60 kg/m~2、LWP>400 g/m~2,而LI、CAPE无法对3种天气类型进行区分。利用费舍判别分析方法,将不稳定指数参数及水汽参数作为预报因子,建立预报方程并进行检验,结果表明:二级判别方程预测对流天气的准确率为76%,可以作为预报对流天气的辅助工具;多级判别方程不能很好地区分3种天气类型,但将其作为修正后的二级判别方程使用,能提高对流天气的测中概率。     

时间加密探空观测对分析和预报质量的敏感性研究

探空观测是气象资料同化中最基本的常规观测资料,对同化分析和预报的有效改善具有重要作用。由于现有探空观测站的空间分辨率较低,分布不均匀,且每日仅有两次观测,数量偏少,限制了其分析场对中小尺度大气状态的准确再现能力。自我国L波段雷达-数字探空仪更新换代以来,探空观测具备了获取每日4次、垂直分辨为秒级和分钟级的大气廓线资料。本文利用WRF中尺度数值模式,通过06时（世界时,下同）加密探空资料和12时常规探空资料的有效同化,研究分析了时间加密探空观测资料对同化分析和预报质量的敏感性影响。结果表明：同化06时的时间加密探空资料的午后暴雨预报质量优于12时常规探空观测。具体而言,同化06时的时间加密探空资料预报的大雨和暴雨的预报技巧高于12时常规探空资料;位势高度、温度和风场等预报场的均方根误差在高层的改进效果更加明显;06时的时间加密探空资料的同化对高层的高空急流和低层的水汽通量散度的预报质量贡献更大。批量试验进一步证实了有效同化时间加密探空资料对分析和数值预报效果改进的积极意义。     

试论生态环境与气候变化对我国西部经济社会的影响

我国西部地区生态环境脆弱,干旱气候显著且年际变率大．对区域经济社会发展的影响重大。西部地区的生态气候环境形势严峻,水土流失严重,荒漠化加剧,环境污染严重,高寒干旱气候典型。生态环境对西部地区经济社会的影响：一是我国社会经济发展的资源基地和生态屏障;二是由于生态环境恶劣,在西部开发投资难度大、条件差、成本高。改善西部地区生态环境的建议对策：用科学发展观统揽西部地区生态环境建设;通过生态与特色经济发展绿色GDP;加强防灾减灾与气候资源的开发利用;政府要加大西部地区生态治理的资金投入。