陕西自动与人工观测风对比评估

利用陕西自动与人工平行观测第2年数据—4次定时观测的2min风速、逐时观测的10min风速及风向、日最大风速,分析人工与自动观测的风速差异及风向相符率,并对风速进行显著性t检验。结果表明:自动观测的2min、10min风速大于人工观测值。日最大风速则相反。月平均对比差值及其标准差,2min风速,分别为0.2m/s及0.71m/s;10min风速,分别为0.15m/s及0.39m/s,即两者之间10min风速较为接近。自动与人工观测10min风向相符率平均为42.8%,风向相符率频率以45%为中心,基本呈正态分布特征,且无明显的地域特征,相符率夏半年明显低于冬半年。显著性检验表明,α为0.05时,6.5%的月平均值、20.2%的年平均值由于仪器换型引起了2min风速的显著性差异。     

两个不同季节台风引发广西特大暴雨的水汽和螺旋度对比分析

利用CMA热带气旋最佳路径数据、NCEP/NCAR再分析资料、广西区域自动气象站观测资料以及中国气象科学数据共享服务网提供的降水资料,对引发广西特大暴雨的深秋台风“海燕”(1330) 和盛夏台风“威马逊”(1409) 进行对比分析,结果表明:深秋季台风“海燕”特大暴雨中冷空气作用明显,而夏季台风“威马逊”则受西南季风影响较大。由于西南季风的作用,“威马逊”影响广西期间其水汽输送比“海燕”强,“海燕”则完全靠台风本身的水汽输送;而动力条件上,“海燕”则较“威马逊”强,表现为相对风暴螺旋度最大正值中心比“威马逊”大,同时广西上空的水汽辐合层厚度也比“威马逊”要厚得多。广西的降雨开始于东边界水汽输入达到最大值之后开始减小、南边界由水汽输出转为水汽输入且开始出现明显突增现象时,而最强降雨时段则发生在南边界水汽输入达到峰值的前后。相对风暴螺旋度正值中心与强降雨落区有很好的对应关系,并且有至少6 h的提前量,因此,相对风暴螺旋度在台风暴雨预报中可作为一个重要的参考因子。      

2007/2008和2008/2009冬季平流层强、弱极涡事件对应的行星波活动的对比分析

在对逐日气象资料进行纬向谐波分析的基础上, 对比和讨论了2007/2008年冬季强极涡期间和2008/2009冬季弱极涡期间平流层和对流层不同波数的行星波的变化特征, 特别关注强极涡或弱极涡发生之后, 500 hPa 沿60°N和30°N行星波1波和2波振幅和位相的差异, 以及相应的500 hPa位势场的差异, 进而讨论为什么不同的平流层极涡异常会对东亚有不同的影响, 特别讨论为什么同一种极涡异常, 对我国南北方近地面气温的影响会不同。结果表明:平流层极涡发生异常时, 平流层行星波活动有明显的异常。随着极涡异常的下传, 对流层行星波的振幅和位相也有明显的变化, 而且, 对于不同的纬度带, 其变化又有不同, 表现为:2008年1月强极涡发生之后, 500 hPa行星波1波和2波的扰动都向南伸, 而2009年1月的弱极涡(SSW)期间和之后, 1波和2波的扰动都偏北; 在对流层, 强极涡和弱极涡发生之后不但行星波1波和2波的振幅有所差异, 其位相也有明显的不同。特别是, 其位相的差异还随纬度而变化。就同一年(或者说对于同是强极涡或者同是弱极涡)而言, 无论是1波还是2波, 在60°N和30°N附近的扰动相比, 几乎反位相。这样就使得它们的500 hPa 位势场也有明显不同:在东半球, 主要表现为乌拉尔高压和东亚大槽的强度和位置不同。2008年1月强极涡发生之后, 乌拉尔高压和东亚大槽东移, 不利于冷空气向欧亚大陆北部(包括我国北方)的输送, 使这些地区的温度偏高;而2009年1月弱极涡之后, 东亚大槽西退, 利于冷空气向欧亚大陆北部输送, 导致这些地区较冷。对于同一种极涡异常(如2008强极涡或者2009弱极涡)由于南方和北方行星波扰动的位相不同, 对南方和北方冷暖空气的输送也就不一样。所以同一种极涡异常对(我国)南北地区的温度影响是不同的。     

关中地区蒸发量变化特征分析

利用陕西关中地区22个代表站1980—2013年20cm口径蒸发皿所测的蒸发量资料,分析了关中地区全区及东、中、西部蒸发量的时间、空间变化特征及主要影响因子。结果表明:(1)关中全区及各区域月平均蒸发量最大值均出现在6月,最小值均出现在12月;东部月蒸发量明显大于中部和西部。(2)关中全区和各区域蒸发量均为夏季最多,春季次多,秋季第三,冬季最少,夏季和春季占年蒸发量的73%。(3)关中全区及各区域蒸发量年变化趋势基本一致,呈缓慢增加趋势,中部和西部增加趋势较东部和全区明显。(4)关中全区及各区域年际变化趋势是20世纪80年代、90年代蒸发量基本相当,年平均为1 000~1 400mm;21世纪以来蒸发量显著增加,年平均为1 600~1 930mm。(5)影响关中地区蒸发量的主导气象因子为气温、日照时数、降水量;蒸发量与气温、日照时数正相关,与降水量负相关。     

第二松花江流域夏季降水年际增量预测模型研究

利用1980—2016年第二松花江流域(SSR)夏季(6—8月)平均降水量资料、NCEP/NCAR再分析月平均环流场资料、NOAA的月平均海温场资料,采用年际增量预测方法,通过分析与SSR夏季降水年际增量相关的环流及海温,确定了超前12个月内的6个预测因子,包括:11月东亚200 hPa纬向风、12月西藏高原-2指数、12月赤道中东太平洋200 hPa纬向风、2月印度洋海温、10月西太平洋暖池海温、4月东亚100 hPa经向风。在此基础上利用这6个预测因子,利用1980—2010资料建立SSR夏季降水年际增量的统计预测模型,最后根据年际增量给出SSR夏季降水的预测结果。经检验,1981—2010年SSR夏季降水年际增量的预测拟合系数是0.83,SSR夏季降水预测结果拟合系数为0.67,SSR夏季降水预测结果相对均方根误差为15%,均通过了显著性检验;对2011—2016年进行试报实验,该模型也很好地预测出降水的年际增量变化趋势,除2014年以外,SSR夏季降水预测结果相对均方根误差绝对值都控制在23%以内,2016年仅为-9.9%。因此,通过预测降水的年际增量,进而再预测降水的方法,具...     

豫西深秋一次典型超级单体风暴的多普勒雷达分析

利用三门峡市多普勒天气雷达资料,分析了2009年10月4日发生在河南渑池县的一次产生冰雹的超级单体风暴的回波结构及演变特征,结果表明:超级单体是在上冷下暖的大尺度环流背景和不稳定层结下产生的;其演变过程经历了生成、发展、成熟、消亡四个阶段;局地生成的弱回波若发展较快,速度场中又有逆风区与之配合,则容易发展成超级单体风暴,应引起高度重视;发展阶段回波强度加速增大,诸如底层钩状回波、有界弱回波区、中气旋等超级单体的典型结构特征开始出现,是发布预警的关键时段,大约可以提前15-30 min;成熟阶段最重要的特征是持续存在的中气旋。超级单体风暴其初始回波出现在4 km左右的中空,具有向上向下迅速发展的特点;最强回波强度大,顶高伸展高;当最强回波底到达地面时意味着冰雹、降水的开始,因而可以通过分析最强回波顶高的演变趋势来确定降雹强弱和时间;VIL可用来判断对流风暴强度,持续高的VIL值可能与超级单体风暴有关。     

杭州L波段和59-701高空探测系统资料对比分析

为比较L波段高空探测系统和59-701高空探测系统的资料异同,采用平均差、均方差比较的方法分析了杭州站平行观测一个月资料的温压湿资料,比较其异同及产生原因,为更好利用高空探测资料、改进L波段高空探测系统提供参考。通过比较发现:L波段高空探测系统比59-701高空探测系统所测的温度、高度资料更稳定、离散率更小,对提高预报准确率有利。两套系统的温度差值在70 hPa层出现明显拐点,其原因有待进一步研究。     

华北克拉通北部内、外缘中生代流体成矿作用研究--以大井、蔡家营典型矿床为例

华北克拉通北部内、外缘中生代形成的有色金属矿种繁多 ,以外缘富 Sn、内缘富 Mo,Cu、Pb、 Zn遍布内、外缘为主要特色。通过内、外缘典型矿床的研究和综合对比 ,认为外缘的富 Sn是与富 Sn的基底有关 ,内缘的富 Mo是与结晶基底地层和岩浆热液关系密切。而内、外缘 Cu、 Pb、 Zn的成矿与中生代构造转折 ,造成大规模陆相火山活动和成矿流体的卸载密切相关     

地面高精度磁测数据在区域地质填图中应用研究

在前人工作的基础上提出了“多频段的磁异常”的概念.并通过对目前流行的一些滤波方法进行比较,提出使用小波滤波和插值切割法滤波分频的工作思路.探讨了分频段磁异常与地质岩性的关系.认为：①分频以后信息量成倍地增加,读到了许多原始数据（包括常规数据处理）无法读到的信息;②分频提出的信息,不同频率有着不同宏观特征;③不是一种岩性只相关一种频率段异常;④原始数据的结构特点对分频结果起决定性作用;⑤分频有4~5个频段就可以得到许多新的信息;⑥同常规磁异常解释一样,信息提取以后的人工分析是异常解释中非常值得关注的一环;⑦利用插值切割分频的原则是,切割次数是起圆滑作用的因子,因子的大小取决于原始数据的干扰水平（圆滑水平）;⑧分频磁异常可以区分不同的岩性.     

基于物理试验的岩溶区PSSK转化关系研究

为深入了解岩溶地区不同水源转化机理,文章以Basic Hydrology System为平台设计了4组小尺度物理试验。分别对裸露型岩溶区裂隙管道地下径流衰减规律,覆盖型岩溶区土壤达西流、裂隙管道水流转化规律,地表径流、土壤达西流、裂隙管道地下径流三者在覆盖型岩溶区和不同覆盖厚度条件下的转化关系进行了物理模拟。通过试验数据并结合指数衰减方程,得到了裸露型岩溶区流量衰减系数与降雨强度的关系;覆盖型岩溶区以及不同覆盖厚度条件下PSSK(precipitation-surface water-soil water-karst water,降水-地表水-土壤水-岩溶水)转化规律。