2017年冬季长沙一次重度霾污染天气过程气象成因分析

利用空气质量监测资料、常规气象资料,根据气象条件的水平和垂直扩散能力,以及地面湿度和动力条件等分析了2017年1月27—29日长沙地区这次严重空气污染事件的污染特征。结果表明:污染发生时段,南支槽不断加深东移,槽前势力强盛的西南气流将孟加拉湾一带的水汽向长沙地区输送,进一步增加了该地区的空气湿度。同时,持续东移的脊前暖平流对长沙中低层大气增温有显著影响,为稳定的大气层结创造了有利条件。长沙处于弱高压的底后部,受大范围的弱鞍型场及均压场控制,地面有暖倒槽发展,且由于高压较弱,导致地面和低空的风速较小,不利于污染物的水平扩散,同时有利于夜间地面的辐射降温。稳定的大气环流形势为霾天气和严重污染提供了持续稳定的大气环境场,逆温结构和稳定温度层结在一定程度上减弱了大气在垂直方向上的湍流交换和热力对流,大气中的污染颗粒不易扩散,为此次污染事件的维持、加剧提供了重要的气象条件。长沙地区处在罗霄山脉和雪峰山脉之间的湘江故地,受周边地形阻挡的影响,污染物在下沉气流的控制下聚集到长沙地区后,很难通过水平输送离开,这也是造成此次霾污染的原因之一。     

1961—2010年中国气候生产潜力时空格局变化及其潜在可承载人口分析

以气温、降水格点数据为基础,采用Thornthwaite Memorial模型计算了中国气候生产潜力(CPP),并从气候的角度估算了耕地上气候资源潜在可承载的人口数,以便增强了解气候变化的影响及气候资源最大人口支撑能力。结果表明:1961—2010年中国CPP总体呈突变性增加趋势,1987年为突变点,年最低、最高及平均值分别为689. 18、814. 56和744. 05 g·m^-2·a^-1。空间上呈现出从西北向东南逐渐递增的带状分布,其中高值区主要分布在华南大部,最高值达2103. 56 g·m^-2·a^-1;低值区主要分布在西、北部地区,最低值为39. 28 g·m^-2·a^-1。2001—2010年中国大部分地区CPP年平均值相对于1961—2010年多年平均值变化幅度不大,变化比例高的地区基本上分布于中国西、北部,其中增加的区域达82%,主要分布在华东地区、新疆西部、西藏北部及青海大部,远大于缩减的区域(17%)。1995—2010年,基于公里网格的耕地气候潜在可承载人口为46—2180人·km^-2,全国平均值最低的年份为1130人·km^-2,对应的实际人口为0—49729人·km^-2,全国平均值均不高于137人·km^-2;全国实际总人口为11. 43—13. 04亿,耕地气候潜在可承载总人口为19. 72—20. 22亿,前后比值为58%—65%。这表明,中国耕地生产力未达到气候生产潜力,尚有一定的开发潜力;实际人口在中国大部分地区均没有超出气候资源潜在可承载的最大人口,然而在少数省市(如生态环境脆弱的青海省以及经济发达的大城市及沿海地区)已超出。     

人类活动对1961～2016年长江流域降水变化的可能影响

人类活动造成的温室气体浓度增加对气候变化的加剧做出了贡献,降水作为重要的气象要素和水循环组成部分,人类活动对其时空变化特征的影响也是当下研究的重要课题。本文以长江流域为例,利用1961～2016年CN05.1逐日降水数据和20世纪气候检测归因计划（C20C+D&A Project）中CAM5.1-1degree模式的逐日降水结果,分析了人类活动对长江流域年降水量及三个极端降水指数时空变化的影响。结果表明:包含人类活动及自然强迫因素的现实情景（All-Hist）的模拟结果与观测结果较为相近。All-Hist情景下的多试验集合平均结果对长江流域降水的模拟能力较为可靠。通过对比两种情景下模拟的长江流域降水量时空变化特征发现:考虑人类活动影响后,长江流域平均降水相对于仅考虑自然强迫情景下时呈现减少趋势,且减少趋势随时间推移加剧;极端降水受人类活动的影响随时间呈现出的增加趋势有所削弱;对平均降水及极端降水变化趋势的影响存在空间差异性,其中受人类活动影响最严重的是上游中部、东南部及中下游东南部地区,均呈现减少趋势;但在长江上游西南部极端降水受人类活动影响显著增加,需要加强该区域洪涝预防工作。另外,人类活动对平均降水的减少贡献最大的时段为2000～2009年,影响最明显季节为秋冬两季;人类活动对极端降水的影响与降水的极端程度成正相关,降水极端性越强,受人类活动影响的变化程度更大,且空间分布上的差异性也更加显著。     

高原涡和西南涡影响的两次四川暴雨过程的对比分析

为了进一步研究高原涡、西南涡对西南地区暴雨的影响,本文用中国气象局自动站与CMORPH降水数据融合的逐时降水资料、国家卫星气象中心的逐时FY-2E卫星的云顶亮温（TBB）资料、欧洲气象资料中心（ERA-interim）的再分析资料,通过天气学诊断分析方法以及拉格朗日轨迹模式HYSPLITv4.9,对发生在四川盆地的有高原涡东移影响西南涡发展引发暴雨的两次过程进行对比分析,发现:（1）两次暴雨过程的降水强度和分布有明显区别,并且TBB活动特征显示在过程一中有MCC（Mesoscale Convective Complex）的产生和发展,过程二则没有。（2）对于过程一,500 hPa上,高原涡逐渐减弱为高原槽并伸展到四川盆地上空,850 hPa上,在鞍型场附近有MCC的产生和发展,200 hPa上,高原涡在南亚高压北部偏西风急流下方的强辐散区内,位于南亚高压东南侧急流区下方稳定少动,偏东风急流北部有辐散中心,有利于西南涡的加强。对于过程二,500 hPa高原涡东移在四川盆地上空与西南涡耦合,形成一个稳定且深厚的系统,这也是过程二的暴雨强度比过程一强的最主要原因。200 hPa上,四川盆地始终位于南亚高压东侧的西北气流中,“抽吸作用”明显。（3）在过程一中,位涡逐渐东传且位涡增加的地方对应强降水区与MCC发展区,反映了暴雨和位涡的发展基本一致。在过程二中,中层位涡高值区从高原上东移并下传至盆地上空,两涡耦合使得上下层打通,位涡值比耦合之前单独的两涡强度更强。 MCC产生的必要条件是中层大气要有强正涡度、强辐合和强上升运动,在未产生MCC前,过程一与过程二在盆地上空的动力条件甚至是相反的;从热力条件看,过程一中有明显的干冷空气入侵,增强不稳定条件,有利于MCC的产生并引发强降水;另一方面,本文也应证了二阶位涡的水平分布与暴雨落区有较好的对应关系。（4）通过拉格朗日方法的水汽轨迹追踪模式和聚类分析方法分析可得两次暴雨过程的水汽输送源地和通道也有明显区别,过程一主要有两条水汽通道,通道一来自阿拉伯海和孟加拉湾洋面的底层,通道二来自四川南部750 m以下高度;而过程二的主要水汽输送通道有三条,通道一来自西方地中海、黑海和里海上空1500～2500 m高度附近,通道二来自阿拉伯海和印度洋的底层,通道三的水汽从孟加拉湾低层绕过云贵高原直接输送到四川盆地。     

两个相似路径台风残余造成局地特大暴雨的成因机制和能量收支对比分析

本文利用ERA-Interim 0.5°×0.5°再分析资料、自动站小时和分钟加密资料、风云2G（FY-2G）卫星红外云图及多普勒雷达和风廓线雷达资料对2015年路径高度相似的“苏迪罗”和“杜鹃”台风在浙江沿海引发的局地特大暴雨进行对比分析。这两次降水过程都是在台风减弱为热带低压甚至残压并深入内陆远离浙江沿海后发生的。结果表明,“苏迪罗”降水过程是由低层强东南和偏南急流长时间辐合加上有利地形共同作用导致的;经向环流背景下来自季风持续的水汽输送有利于“苏迪罗”维持较长的生命史和稳定的降水。“杜鹃”残压特大暴雨的触发系统则是高纬地面冷高压底部的东东北出流南下与“杜鹃”北象限的东东南风交汇形成的中尺度倒槽;纬向环流和强盛副热带高压造成的弱引导气流及夏季风南撤和低涡卷挟造成的水汽通道断裂是“杜鹃”登陆后快速减弱为残压和降水维持时间较短的原因。两次台风降水过程中均无外部动能输送和来自有效位能的动能转换。动能收支的主要影响因子为中低层局地次网格运动间的能量转换、旋转风和散度风效应及下垫面的摩擦耗散。所以,虽然“杜鹃”的对流有效位能很小,但仍可造成强对流和特大暴雨。此外,降水过程中释放的凝结潜热造成的局地非绝热加热使气柱中显热能大量累积,促使地面中小尺度涡旋和倒槽不断加深,造成降水的增幅。     

定量研究雅安地形坡向坡度对降水分布的影响

利用四川省雅安市30 m分辨率基础高程数据,提取栅格的坡向和坡度参数,将雅安307个区域自动站在2017年汛期(6—9月)共50次的降水天气个例,分为16次大尺度降水和34次中小尺度降水,使用对应时次的欧洲中心细网格0.25°×0.25°再分析风场资料,根据不同的站点地形高度将风场合成平均风场,和各站点地形的坡向和坡度计算出其动力抬升作用,同时使用当天日照和天文太阳辐射值来计算地形的热力抬升作用,与对应降水过程的降水分布进行多元线性回归,根据回归的标准系数的大小确定各自变量对降水分布的影响,得出以下结论:(1)中小尺度降水中,地形的热力抬升作用对降水分布的影响作用最大,其次是海拔高度,地形的动力抬升作用在三者中对降水分布的影响最小;(2)在大尺度降水中刚好相反,地形的动力抬升对降水的分布影响作用最大,海拔次之,热力抬升作用在三者中影响作用最小;(3)日降水量最大值的站点海拔高度基本位于1 000 m左右,与抬升凝结高度对应较好;(4)从长期的统计来看,地形的动力作用和地表的植被情况对降水分布的影响最大。在实际预报工作用,根据不同的降水类型,关注不同的动力和热力作用对于判断降水分布大值区的位置有较好的参考作用。     

Role of the Nocturnal Low-level Jet in the Formation of the Morning Precipitation Peak over the Dabie Mountains

The diurnal variation of precipitation over the Dabie Mountains(DBM) in eastern China during the 2013 mei-yu season is investigated with forecasts of a regional convection-permitting model. Simulated precipitation is verified against surface rain-gauge observations. The observed morning precipitation peak on the windward(relative to the prevailing synoptic-scale wind) side of the DBM is reproduced with good spatial and temporal accuracy. The interaction between the DBM and a nocturnal boundary layer low-level jet(BLJ) due to the inertial oscillation mechanism is shown to be responsible for this precipitation peak. The BLJ is aligned with the lower-level southwesterly synoptic-scale flow that carries abundant moisture.The BLJ core is established at around 0200 LST upwind of the mountains. It moves towards the DBM and reaches maximum intensity at about 70 km ahead of the mountains. When the BLJ impinges upon the windward side of the DBM in the early morning, mechanical lifting of moist air leads to condensation and subsequent precipitation.     

Main Detrainment Height of Deep Convection Systems over the Tibetan Plateau and Its Southern Slope

Deep convection systems (DCSs) can rapidly lift water vapor and other pollutants from the lower troposphere to the upper troposphere and lower stratosphere. The main detrainment height determines the level to which the air parcel is lifted. We analyzed the main detrainment height over the Tibetan Plateau and its southern slope based on the CloudSat Cloud Profiling Radar 2B_GEOPROF dataset and the Aura Microwave Limb Sounder Level 2 cloud ice product onboard the A-train constellation of Earth-observing satellites. It was found that the DCSs over the Tibetan Plateau and its southern slope have a higher main detrainment height (about 10?16 km) than other regions in the same latitude. The mean main detrainment heights are 12.9 and 13.3 km over the Tibetan Plateau and its southern slope, respectively. The cloud ice water path decreases by 16.8% after excluding the influences of DCSs, and the height with the maximum increase in cloud ice water content is located at 178 hPa (about 13 km). The main detrainment height and outflow horizontal range are higher and larger over the central and eastern Tibetan Plateau, the west of the southern slope, and the southeastern edge of the Tibetan Plateau than that over the northwestern Tibetan Plateau. The main detrainment height and outflow horizontal range are lower and broader at nighttime than during daytime.     

利用FY-2F快速扫描资料分析对流初生阶段的云顶物理量特征

基于FY-2F静止气象卫星提供的2015年5—9月的高分辨率数据,通过温度阈值法识别出深、浅对流后,分析和比较了深、浅对流在对流初生(convective initiation,CI)至发展阶段中云顶高度、云顶快速降温率(cloud top cooling rate,CTC)以及多通道差值等云顶物理量特征的变化异同。结果表明:深、浅对流在CI阶段的云顶物理量特征具有相似变化特征,即云顶高度均在短时间内快速上升,CTC值均先减小后增大;深、浅对流差异表现为深(浅)对流云顶上升高度能(不能)超越水汽层高度;深对流CTC最低值较浅对流CTC最低值更低。基于CI阶段深、浅对流的CTC最低值的差异,通过个例验证,表明利用深、浅对流CTC最低值的差异,可以在识别出CI的基础,判断出CI是否发展成为深对流,从而能提前做出预警。     

基于镜像图的LRC和CRC偏差结合的人脸识别

为了提高人脸识别率及更好地显示人脸特征,本文提出了一种基于镜像图的LRC和CRC偏差结合的人脸识别方法.该方法首先生成一种镜像人脸,再通过融合原始人脸和镜像人脸形成新的混合训练样本,最后利用LRC和CRC偏差结合进行人脸识别.新方法增加了训练样本的数目,克服了由于光照和姿态等外部因素带来的影响.实验结果表明,镜像图与LRC和CRC偏差结合的人脸识别方法提高了人脸识别的准确性.