跨区域人工影响暴雨强度的数值模拟Ⅰ:条件分析及增雨模拟

利用IAP三维云模式对2005年7月一次强暴雨过程上游的水汽通量进行了人工影响试验．模拟和分析发现，AgI播撒速率的选择对增雨效果影响较大，仅当播撒速率在0．07g／s以下时才有增雨效果；过冷云水发展到极大值时，以0．05g／s播撒AgI获得的增雨效果最好，播撒过程使得自然云内的冰晶和雪晶出现的时间提前，含量明显增加。     

城市化对北京一次极端降水过程影响的数值分析

通过敏感性试验探讨了城市化对北京2011年6月23日局地极端降水事件的影响.结果表明耦合了城市冠层模式的WRF系统能较好地模拟出强降水的局地性和突发性特征,考虑了精细下垫面分类的敏感性试验模拟降水更接近实况;下垫面城市化对地表能量平衡影响明显,对大气的热量影响除加强地表对边界层大气向上感热输送外,还会减少局地地表蒸发及大气水分供应,增加边界层高度,并对移经本地的天气系统强度及水汽输送产生较明显的影响.     

利用伴随法反演风应力系数

基于无结构网格有限体积法的正模型和伴随数据同化模型,建立了风应力系数反演表达式,将风应力系数的确定变成依赖于区域内观测值的数值迭代过程,实现了风应力系数确定的自动化,并成功进行了概化河口一系列风应力系数反演的伴随同化实验,反演得到的结果精度较高,实验结果表明：1）伴随法反演风应力系数是合理可行的;2）充分的观测数据能够提高反演的精度;3）风速在10 m/s或15 m/s的情况下,对于风应力系数反演的结果影响不大。     

基于MapObjects的高速公路气象预报服务系统

以陕西省为例.详细介绍了基于地理信息系统的高速公路气象预报服务系统的设计开发,以及系统的开发方法和核心技术.系统采用SQL Server 2000管理系统数据库.使用ADO动态数据连接引擎实现数据通信,利用Visual Basic 6.0与MapObjects二次开发组件技术,采用嵌入式集成方式,实现了道路天气查询、公路天气预报发布等专业应用与基本地理信息功能的有机集成,大大提高了公路交通气象服务能力.该系统具有很好的可移植性,可以应用于其他省市的高速公路气象预报服务中.     

SIMULATION OF TROPICAL CYCLONES OVER THE WESTERN NORTH PACIFIC AND LANDFALLING IN CHINA BY REGCM4

This study evaluates the performance of the regional climate model RegCM4 in simulating tropical cyclone (TC) activities over the Western North Pacific (WNP) and their landfalling in China. The model is driven by ERA-Interim boundary conditions at a grid spacing of 25 km, with the simulation period as 1991–2010. Results show that RegCM4 performs well in capturing the main structural features of observed TCs, and in simulating the genesis number and annual cycle of the genesis. The model reproduces the general pattern of the observed TC tracks and occurrence frequency. However, significant underestimation of the occurrence frequency as well as the TC intensity is found. Number of the landfalling TCs over China is also much less than the observed. Bias of the model in reproducing the large-scale circulation pattern and steering flow may contribute to the underestimated landfalling TC numbers.     

近10a气候变化影响下四川山地暴雨事件的演变特征

利用近10 a (2010—2019年)国家气象基本站与加密气象自动站降水资料从气候态探究了四川省山地暴雨事件的空间分型与时间变化特征。在将四川山地暴雨事件划分为川西暴雨(SC-A)、川东北暴雨(SC-B)和川西、川东北两地并发型暴雨(SC-C)这三种类型的基础上,统计分析得到以下结果:(1)近10 a四川山地暴雨的频次略有减少,但累计降雨量和地质灾害却有所增加。SC-A近10 a发生的频次和强度呈增加趋势,而SC-B表现出不规则的振荡趋势。在三类暴雨事件中,SC-A在发生频次和强度上均为四川山地暴雨中最高的一类。(2)暴雨峰值逐年变化中,SC-A暴雨峰值雨量总体大于另两类暴雨,近10 a中,峰值雨量除在8月呈上升趋势外,其余月份山地暴雨强度无明显的线性增减趋势。(3)三种类型的山地暴雨事件累积雨量和频次变化趋势比较一致,5—7月逐渐增加,7月达到最高,8—9月逐渐下降。5月和9月发生的暴雨事件主要为SC-B山地暴雨,6—8月则为SC-A山地暴雨为主。(4)四川山地暴雨事件夜间出现暴雨峰值的频次远高于白天,主要集中在北京时00—06时,在研究的三种类型山地暴雨事件中,SC-A的夜间暴雨峰值出现次数最多。     

基于卫星遥感和地面观测资料的汾渭平原空气污染分析

选取中国汾渭平原地区作为研究对象,利用MODIS、OMI和CALIPSO多源卫星遥感资料,同时结合环境监测国控站点污染6要素等逐小时地面环境监测数据以及能见度、霾天气现象记录等地面气象要素资料,综合分析了2013—2018年秋冬季汾渭平原空气质量状况、气溶胶的组分,探讨了卫星遥感气溶胶光学厚度（Aerosol Optical Depth,AOD）与地面污染物浓度的关系,并结合中国气象局化学天气预报系统-EMI评估模式（CUACE-EMI）资料对气象条件和污染减排影响进行评估。结果表明：11个代表城市中有6个城市秋冬季有接近或超过一半的时刻处于污染状态,且污染发生时,各代表城市大多数时刻处于中度及其以上污染级别;三门峡、临汾、运城和西安是霾和重度霾高发的城市,其重度霾爆发频率高达11.63%—14.78%;汾渭平原秋冬季首要污染物为PM_2.5和PM₁₀,以污染沙尘、沙漠沙尘和烟尘为主,出现频率分别为36.24%、25.14%和22.96%;MODIS AOD与空气质量指数（Air Quality Index,AQI）、PM_2.5、PM₁₀质量浓度之间的相关系数分别为0.72、0.70和0.64;汾渭平原2018年气象条件的变化使PM_2.5浓度较2013年、2014年、2015年、2016年和2017年同期上升了17.06%、1.58%、4.34%、11.25%和5.75%,减排措施使PM_2.5浓度较2013年、2014年、2015年、2016年和2017年同期分别下降了8.74%、28.01%、4.93%、3.16%和42.62%。     

油菜花期物候主要限制因子分析及预报模型的构建

以油菜开花开始时间(即始花期)为研究对象,利用1980—2016年江苏省油菜发育期观测资料和同步气象数据,分析油菜始花期的时空变化趋势。结合油菜生理特性,筛选与油菜始花期显著相关的气象因子。以高淳站为例,采用通径分析明确各气象因子对油菜始花期的作用并评估因子敏感性,最后构建油菜始花期的回归预报模型。结果表明:在气候变化背景下江苏地区油菜始花期呈逐年提前趋势,淮河以南地区平均提前3 d以上;上年日平均气温稳定通过0℃终日(X_1)、当年日平均气温稳定通过5℃初日(X_2)、现蕾至开花前时段内分别大于0℃、5℃和10℃的有效积温(X_1、X_4和X_5)、最低气温分别小于0和5℃的日数(X_6和X_7)及平均最低气温(X_8)等8个因子与油菜始花期相关性达极显著水平;其中2月上旬至3月上旬的平均最低气温(X_8)、日最低气温小于5℃日数(X_7)、大于5℃有效积温(X_4)对油菜始花期的直接影响位列8个因子的前三位,且这3个因子两两共同对油菜始花期的相对影响程度也排在各因子对回归方程R~2总贡献率的前三位;其余5个因子直接效应普遍小于间接效应,且它们主要通过X_4、X_7、X_8对油菜始花期产生影响,而X_4、X_7、X_8也通过这5个因子产生一定影响;去掉任何一个因子,都会引起其他某些因子对油菜始花期的直接、间接作用发生变化;基于这8个因子构建的回归模型可解释68.48%的油菜始花期变化,并具有区域适用性。因此,就江苏地区而言,光照和降水对油菜开花早晚影响较小,热量条件才是江苏油菜开花早晚的主要限制因子,所构建的始花期预报模型可较好反映油菜开花时间早晚与相关热量因子变化的规律。     

2019年汛期气候预测效果评述及降水预测先兆信号分析

2019年汛期降水呈南多北少分布,主要多雨区位于东北和江南等地。3月发布的预报对江南、西南东部、东北东部、西北中部地区降水偏多和内蒙古中部及东北部的偏少均做了较好预测;5月发布的滚动预测将南方主要多雨中心南移,订正结果与实况更为一致。6月发布的盛夏预报及时加强了对东北地区降水趋势的订正,准确预测了东北地区降水明显偏多的特征。对南海夏季风、西南雨季、梅雨及华北雨季的季节进程预测也和实况一致。但2019年汛期降水预测也存在明显的不足之处：对长江中下游沿江降水异常偏少预测错误;对东北地区多雨的范围和异常程度估计不足。初步分析了2018—2019年冬季青藏高原积雪面积异常偏多、2018—2019年厄尔尼诺事件以及热带印度洋海温持续偏暖对长江中下游降水预测指示意义的失败,并与2018年外强迫信号及大气环流做了简单对比,指出汛期降水和传统影响因子不匹配、非对称的复杂性研究还需要深入开展。     

山东夏季极端热事件变化特征分析

利用山东88个气象站1961—2019年夏季6—8月逐日最高、最低气温观测数据,分析了山东各地极端热昼、极端热夜、极端高温日三个极端热事件的时空演变规律和突变特征。结果表明：1）山东夜间出现极端热事件及白天和夜间同时出现极端热事件的天数增多、强度增强、占比增加。历年极端热昼出现天数和占比均呈不同程度的减少趋势,平均强度呈减小趋势,其中占比减少最明显;极端热夜、极端高温日出现天数和占比均呈不同程度的增加趋势,平均强度呈增强趋势。2）山东内陆和沿海地区各极端热事件变化差异明显。内陆地区极端热昼各指标减少、减小趋势更显著,大部分地区变化趋势通过了0.05的显著性水平检验,半岛南部和东部部分区域则有增加、增强趋势;中西部地区极端热夜各指标增加、增强趋势更显著,大部分地区变化趋势通过了0.05的显著性水平检验;中东部区域尤其是半岛地区极端高温日各指标增加、增强趋势更显著,大部分地区变化趋势通过了0.05的显著性水平检验。3）各极端热事件不同指标的突变情况迥异。极端热昼历年出现天数没有发生突变,平均强度在1970年前后发生突变,突变发生后,平均强度明显减小;极端热夜出现天数和平均强度均在1994年前后发生突变,突变发生后,出现天数明显增加、平均强度明显增强;极端高温日出现天数和强度分别在1994年、1973年前后发生突变,突变发生后,出现天数明显增加。