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.     

近50年乌鲁木齐市太阳能资源时空变化分析

利用新疆乌鲁木齐地区9个气象站1961-2010年的逐日日照时数资料和乌鲁木齐站逐日太阳总辐射资料,在使用气候学方法估算出各站逐月太阳总辐射的基础上,采用线性趋势分析和Mann Kendall检测对全市冬、春、夏、秋四季和年日照时数、太阳总辐射变化趋势以及突变特征进行分析,应用混合插值法,在ArcGis平台上完成基于数字高程模型(DEM)数据的四季和年日照时数、太阳总辐射及其突变前后变化量的精细化分布式模拟.结果表明:乌鲁木齐市春、夏、秋季和年的日照时数及太阳总辐射总体呈现“平原多,山区少”的空间分布格局,冬季日照时数、太阳总辐射呈现“山区多,平原少”的分布特点.近50年来,乌鲁木齐市春、夏季日照时数、太阳总辐射变化趋势不显著,但秋、冬季和年的日照时数及太阳总辐射呈显著的减少趋势,并于1981和1991年分别发生了突变性的减少,突变前后秋、冬季和年日照时数、太阳总辐射的变化具有明显的区域性差异,减少幅度的空间分布总体呈现“平原多,山区少”的特点.     

基于多源数据的城市热岛效应研究——以石家庄地区为例

以石家庄地区为研究对象,选取地面气象观测站数据、区域自动站数据、MODIS 1B以及Landsat7 ETM+卫星遥感影像数据作为主要数据源,从气温和地表温度两个角度考虑,分析城市化进程对城市热岛效应的影响,城市热岛的时间变化规律以及空间分布规律等。研究结果表明：(1)石家庄城市热岛强度随时间逐年增加且呈继续上升趋势,与城市化进程呈同步变化趋势;(2)采用同一时次气温和地表温度资料分别研究石家庄城市热岛空间分布特征,发现夏、秋季白天和四季晚上石家庄城市热岛效应明显,春、冬季白天有时出现“冷岛”效应;(3)与白天相比,在晚上气温和地表温度两者的相关性较好,其相关系数可达0.80;(4)选用Landsat7 ETM+高分辨率卫星遥感影像数据研究不同土地覆盖类型对城市热岛的影响,发现地表温度随着植被指数NDVI的增大而减小,两者之间呈现很好的负相关性,R2=0.72。     

FY2海面温度产品质量检验方法与误差分析

主要介绍了风云二号静止气象卫星海面温度产品的质量检验方法及检验流程,给出了FY2E业务海面温度产品和FY2F海面温度算法的质量检验结果,并从误差统计、反演算法、系统设计等方面分析了目前FY2海面温度产品与国外卫星海面温度产品差异大的原因。现场海面温度质量检验和分析场海面温度交叉检验各有优缺点。现场海面温度质量检验能够对FY2 SST产品给于客观的评价。国外分析场海面温度具有时效性好、全球覆盖且质量均一的优点,分析场海面温度交叉检验能满足FY2 SST质量检验的时效性,是对FY2 SST的相对检验。通过静止卫星海面温度产品质量检验信息可以为产品研发人员和相关用户提供参考。     

优化网格法在小面积区域雷暴特征分析中的应用

为满足小面积区域(10 000 km²左右)雷电防御工作准确化、精细化的要求, 选取人工观测半径用以优化1 km×1 km网格的雷电参数。实例分析表明:优化网格法可以修正1 km×1 km相邻网格的年平均地闪密度值的大幅波动, 避免相邻网格突变值的出现。也可以使1 km×1 km网格的雷电日更符合气象意义。并可以准确分析用于表征区域强雷暴分布的平均单位雷电日地闪密度和最大单位雷电日地闪密度等雷电参数。     

低温雨雪过程的粒子群-神经网络预报模型

利用逐日气温和降水量数据、NCEP/NCAR再分析资料以及预报场资料,通过分析提取我国南方区域持续性低温雨雪过程及其预报因子,使用粒子群-神经网络方法建立非线性的统计集合预报模型 (PSONN-EPM),对我国南方区域持续性低温雨雪过程进行预报试验。结果表明:以过程的冷湿程度及影响范围为标准,将低温雨雪过程分为一般过程和严重过程,并建立不同的预报模型效果较好。通过10 d独立样本预报试验看,基于粒子群-神经网络方法建立的集合预报模型比基于逐步回归方法建立的预报模型的预报平均相对误差小,对严重过程预报能力高于对一般过程预报,且这种非线性统计集合建模方法在建模过程中不需要调整神经网络参数,在实际预报业务中值得尝试。     

影响华南汛期持续性强降水年际变化的大气环流和海温异常

利用1961—2017年中国地面观测站日降水资料、全球大气多要素和海表温度月资料,分析华南区域持续性强降水过程的气候特征,诊断并比较与华南前汛期、后汛期区域持续性强降水年际变化相关的大气环流和海表温度异常特征。结果表明,3—12月华南都可能出现持续性强降水过程,其中汛期4—9月的占了94.4%。伴随着区域持续性强降水的年际变化,华南本地垂直上升运动显著异常是前汛期和后汛期的共同点,但前汛期、后汛期在华南及周边环流异常、水汽输送来源以及海温异常分布等方面都存在一定差异。在前汛期华南区域持续性强降水偏重年,赤道西太平洋区域海温偏低,由于大气罗斯贝波响应使西太平洋副热带高压偏强,热带西太平洋向华南区域水汽输送加强,从而有利于区域持续性强降水偏重。后汛期华南区域持续性强降水偏重年的海温异常分布是赤道中东太平洋区域正异常、东印度洋至西太平洋暖池区负异常,海温异常通过西北太平洋副热带高压、南海热带季风强度、水汽输送和垂直环流等多方面,导致后汛期区域持续性强降水偏重。      

乌鲁木齐冬季大雾与低空逆温的关系

为了找出雾与逆温之间的联系和规律,为大雾预报提供参考依据,利用乌鲁木齐市2000年1月—2006年4月的地面、探空资料,对210个大雾日和1221个逆温日进行了统计特征分析。分析表明,乌鲁木齐市区逆温年发生频率为82%。一年中冬半年(10—3月)平均月发生频率为92%,夏半年(4—9月)平均月发生频率为68%。大雾只出现在10月至次年4月,雾日平均每年32.7d。冬季强逆温是形成大雾的重要条件之一,各月大雾日数与逆温日数及逆温层的厚度值、温差值之间呈正相关;与逆温层的底高呈反相关;在同一个月中,当逆温层底高低、温差大和强度强的情况下,出现雾的几率大;从7a雾日逆温平均特征值与无雾日逆温平均特征值比较分析表明:雾日逆温存在底高低、顶高低、厚度厚、温差大、强度强的特点。     

4种再分析月降水数据在内蒙古地区的适用性分析

利用1981—2020年气象台站的实测降水数据,对CRA40、ERA5、JRA55和MERRA2这4种再分析月降水数据在内蒙古地区的降水分布特征,与实测降水的相关性和误差进行分析。结果表明：(1)内蒙古地区4种再分析降水数据的空间分布与台站降水基本一致,误差分析表明CRA40与MERRA2的数据质量较高,ERA5次之,而JRA55数据质量相对较差。(2)CRA40和MERRA2在1983—1986年存在明显的降水低估,ERA5在2005年之后的内蒙古中东部出现明显的降水低估,JRA55在115°E以东存在明显降水高估,在115°E以西则以降水低估为主。(3)4种再分析月降水数据的年内最大均方根误差和绝对误差均集中在6—8月,与台站降水相关系数的年内最小值均出现在7月,内蒙古夏季汛期是再分析降水误差产生的主要时段。     

江淮入梅前后气象因子变化特征及预报着眼点探析

针对2010年江淮地区入梅日预报偏差情况,利用2010年6—7月高低空实况资料和NCEP再分析资料,分析了入梅前后湿度、经向风、地转西风急流的变化特征,并结合1985—2005年21 a历史平均状况和近几年的变化特征,分析了江淮地区入梅前后气象因子变化的规律性、普遍性,丰富了江淮地区入梅预报着眼点。研究发现:有些年份地转西风急流从30°N以南北跳到30~37.5°N区域,对江淮地区进入梅雨期有很好的预示作用,且其稳定维持,有利于江淮梅雨期降水的持续。70%湿度区北跳到30°N的时间及持续时间对江淮地区入梅日的预报和梅雨期长度有着较好的指示作用。在30~35°N区域内v850 hPa-v200 hPa风速差值的突然增大和江淮地区入梅有着较好对应关系。这为梅雨的预报提供了新的思路和方法。