内蒙古地区T639气象要素预报性能评估检验

通过T639模式预报产品在内蒙古地区降水量、2 m温度、相对湿度和10 m风向、风速及降水过程预报效果的适用性研究,得出以下结论,温度和相对湿度预报的准确率较风向、风速明显偏高,温度和相对湿度预报的误差系统偏小,风速预报误差偏大的概率较大;降水量的预报准确率随降水等级增加而递减,对小雨而言,模式漏报率小于空报率,多报降水的偏差和少报降水的偏差相近。在预报要素空间分布上,风向预报的偏差顺时针偏转,其夹角小于45°,温度预报偏差总体偏小,相对湿度预报偏差由西向东表现为“+、-、+、-”的分布特征;小雨和中雨落区预报偏大,暴雨落区预报偏小;贝加尔湖冷涡强度的预报偏强,西太平洋副热带高压的强度预报偏弱,影响范围偏西偏北。     

Estimating Sea-Level Allowances for Atlantic Canada using the Fifth Assessment Report of the IPCC

Abstract

Sea-level allowances at 22 tide-gauge sites along the east coast of Canada are determined based on projections of regional sea-level rise for the Representative Concentration Pathway 8.5 (RCP8.5) from the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC AR5) and on the statistics of historical tides and storm surges (storm tides). The allowances, which may be used for coastal infrastructure planning, increase with time during the twenty-first century through a combination of mean sea-level rise and the increased uncertainty of future projections with time. The allowances show significant spatial variation, mainly a consequence of strong regionally varying relative sea-level change as a result of glacial isostatic adjustment (GIA). A methodology is described for replacement of the GIA component of the AR5 projection with global positioning system (GPS) measurements of vertical crustal motion; this significantly decreases allowances in regions where the uncertainty of the GIA models is large. For RCP8.5 with GPS data incorporated and for the 1995–2100 period, the sea-level allowances range from about 0.5?m along the north shore of the Gulf of St. Lawrence to more than 1?m along the coast of Nova Scotia and southern Newfoundland.     

黄淮海地区1961~2006年干湿状况时空变化

自20世纪60年代以来,黄淮海地区的气候出现了降水减少、气温升高的变化趋势,分析气象要素之间的关系及其变化规律,对于合理规划水资源,保障经济可持续发展具有积极的意义.利用干燥度指数对该地区的干湿状况进行了分析,将该地区划分为湿润、半湿润、半湿润半干旱、半干旱半湿润和半干旱5个干湿气候区,其中以半干旱区范围最大.不同干湿类型区域间有明显的纬向分布特征,地势起伏亦对于湿区域的空间分布产生影响.对季节间干湿状况差异分析结果表明,该地区以夏季最为湿润,而冬春两季最为干燥.对年代间干湿状况变化分析表明,20世纪60年代和80年代半干旱区的范围相对较大,80年代半湿润和半湿润半干旱区的范围最大.对逐年干燥度变化趋势的分析表明,随着时间的推移.黄淮海地区干湿区域间的差异有变得更加显著的趋势,即半干旱区干燥度指数逐渐增大,而半湿润和湿润区的干燥度指数趋向减小.     

基于森林资源清查的江西省森林贮碳功能研究

利用江西省1999--2003年森林资源二类清查资料,结合大岗山森林生态站的实测数据以及已公布的调查资料,运用材积源生物量法对江西省森林的碳储量和碳密度进行了估算和评价。结果表明,江西省不同类型森林乔木层碳密度,由大到小依次为硬阔林、针阔混交林、毛竹林、国外松林、杉木林、软阔林、灌木林、马尾松林和经济林,且碳密度随着林龄的增大而增大,随人口密度的增大而减小。森林碳密度土壤层最大,植被层次之,枯落物层最小。不同森林类型乔木层碳储量,由大到小依次为杉木林、硬阔林、马尾松林、毛竹林、灌木林、国外松林、经济林、针阔混交林、软阔林。从森林类型分布看,除杉木和国外松林外,其他森林类型天然林乔木层碳储量远大于人工林;从地理分布看,除南昌、萍乡、新余三市外,其余各市均是天然林乔木层碳储量远大于人工林。不同年龄森林乔木层碳储量,由大到小依次为中龄林、幼龄林、近熟林、成熟林、过熟林。不同森林碳储量由大到小依次为杉木林、马尾松林、硬阔林、灌木林、经济林、毛竹林、针阔混交林、国外松林和软阔林,南部和中西部要高于中东部和北部。江西省森林总碳储量为1．5Gt,占全国森林总碳储量的5．33％。     

转折性天气降水预报检验方法及应用

采用转折性天气降水检验评估方法,从转折天气预报能力的角度评价了模式降水预报能力。对全球中期T213、日本和德国数值预报模式在2006年9月至2008年8月的降水预报检验评估分析表明:转折天气降水预报能力检验是目前降水检验方法的有效补充。3种模式的转折天气降水预报能力随着预报时效的延长,存在逐渐递减的趋势;短期预报能力分析,T213和日本模式春季最好,而德国模式是夏季最好;48h预报分析,T213和日本模式在长江中下游、华北及东北等部分地区、德国模式在四川盆地和华南部分地区预报效果较好。     

LCA简介及小城镇生活垃圾治理以及在环境评价中的应用

针对当前小城镇生活垃圾的特点,根据SETAC和ISO14000关于生命周期评价的技术框架,应用生命周期评价对小城镇生活垃圾生命周期各个阶段成本消耗和环境影响进行定量化分析和评估,同时结合复合生态学理论,提出小城镇的生活垃圾的治理途径,保证小城镇生态建设规划的实施。     

西北区域气象计量实验室综合能力比对结果分析

分析评价西北区域参加实验室比对的试验结果,及时发现问题并进行纠正,总结实施实验间比对工作的经验,提高实验室检定/校准能力和质量管理水平。参加比对的计量检定实验室分别对气压、温度、湿度、风速比对样品进行比对试验,用归一化偏差(En)进行统计分析。2011年西北区域气象计量检定的温度、湿度、气压实验室比对结果为满意,风速实验室比对结果为较满意。该次比对的实验数据客观、真实、可信,是对各参加比对实验室检定/校准能力的综合评价,较为客观地反映了各技术机构检定装置的测量能力、检定人员的技术水平以及西北区域气象计量标准装置的现状。     

探空观测黑名单检查在变分同化系统中的应用

针对探空观测资料使用造成的某些区域GRAPES分析场存在虚假的高、低压系统问题,该文通过对比全球探空资料的位势高度观测与NCEP分析场,统计站点中观测质量较差的时次出现频数,确定探空位势高度观测黑名单。研究表明:500 hPa在印度地区、北大西洋和南极洲附近的探空位势高度观测与NCEP分析场的均方根误差在30 gpm以上的站点较多,且位势高度观测不可靠观测比率为20%以上的站点主要集中这些区域,以上观测站均列入黑名单。文中在GRAPES全球三维变分分析场的质量控制中加入探空位势高度观测黑名单检查,通过6 h分析预报循环试验表明:探空位势高度观测黑名单检查能有效提高分析场质量,GRAPES位势高度分析场在南极洲附近和印度地区有所改善。     

SWAN2.0系统的设计与实现

强对流天气短时临近预报系统（Severe Weather Automatic Nowcasting,SWAN）是面向短时临近监测、分析、预报、预警制作等功能为一体的业务平台。SWAN2.0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）二次开发框架,采用C/S架构,服务器部署在省级,负责收集数据,运算SWAN产品;客户端部署在气象台站,实现具体的预报业务,并形成算法二次开发接口。SWAN2.0新增了三维变分风场反演、基于分雨团技术的雷达降水估测、冰雹识别等方法,实现了算法管理、产品生成、分析处理、资料检索显示、实时监控报警、预警产品制作等功能。SWAN2.0业务系统已在全国试用,在强对流天气监测、分析和短时临近预报预警中发挥了重要作用。     

A Climate Prediction Method Based on EMD and Ensemble Prediction Technique

Observed climate data are processed under the assumption that their time series are stationary, as in multi-step temperature and precipitation prediction, which usually leads to low prediction accuracy. If a climate system model is based on a single prediction model, the prediction results contain significant uncertainty. In order to overcome this drawback, this study uses a method that integrates ensemble prediction and a stepwise regression model based on a mean-valued generation function. In addition, it utilizes empirical mode decomposition (EMD), which is a new method of handling time series. First, a non-stationary time series is decomposed into a series of intrinsic mode functions (IMFs), which are stationary and multi-scale. Then, a different prediction model is constructed for each component of the IMF using numerical ensemble prediction combined with stepwise regression analysis. Finally, the results are fit to a linear regression model, and a short-term climate prediction system is established using the Visual Studio development platform. The model is validated using temperature data from February 1957 to 2005 from 88 weather stations in Guangxi, China. The results show that compared to single-model prediction methods, the EMD and ensemble prediction model is more effective for forecasting climate change and abrupt climate shifts when using historical data for multi-step prediction.