高村井水位潮汐参数的动态特征及其对大同地震的前兆响应

介绍了高村（京１４）井１９８３－１９９０年的观测结果，分析该井水位及潮汐参数的动态特征、气压对观测结果的影响，讨论了Ｍ２波潮汐因子对１９８９年大同地震的前兆响应。     

黄渤海大风的客观相似预报

以MICAPS资料为基础，海平面气压资料为指标，设计了一种通过计算相似系数查找相似形势，制作黄、渤海地区24h大风的客观预报方法，并建立了包括109个大风历史个例资料库。试验结果表明，风速预报的平均误差在20％以下，满足大风预报业务的要求。相似法具有不需依赖国外资料及计算简单迅速的特点，它不仅是现在日常业务的一个补充，更重要的是，它是一种可以在战争等非常情况下使用的预报方法。     

乌鲁木齐区域高分辨率数值预报系统V2.0 预报性能客观检验

数值预报系统检验结果对预报产品的释用和系统的改进有着重要的作用。基于MET（Model Evaluation Tools）检验工具对乌鲁木齐区域高分辨率数值预报系统V2.0 (Rapid-refresh Multi-scale Analysis and Prediction System—Central Asia V2.0,简称RMAPS-CA V2.0）在2021年各季节中的预报性能进行客观检验评估,主要检验了2m温度、10m风速、高空位势高度等要素,并与RMAPS-CA V1.0同期预报性能进行对比分析。（1）2m温度预报偏差在冬季和春季整体为负偏差,在夏季和秋季整体为正偏差;各个季节的平均预报偏差均在2℃以内,预报性能秋季最优,冬季最差。各个季节10m风速预报整体为正偏差且差异不大,平均误差在0.5-1.0 m/s之间,预报性能秋季最优,春季最差。（2）高空位势高度预报偏差在冬季整体为负偏差,在其余季节整体为正偏差,预报性能冬季最优,春季最差。高空风场预报偏差在冬季和春季400hPa以下为正偏差,400hPa以上为负偏差;夏季和秋季整体为负偏差,预报性能春季最优、夏季最差。高空温度场预报偏差在冬季整体为负偏差,其余季节整体为正偏差,预报性能春季最优、夏季最差。（3）降水晴雨预报效果较好,但除夏季外以空报为主;随降水阈值增大、TS评分减小,多以漏报为主,降水评分在冬季最高、夏季最低。从降水个例检验看,24h累计降水为大量和中量的国家站点预报性能有所提升,逐6h累计降水TS评分略有提升。（4）RMAPS-CA V2.0系统各要素预报偏差的变化特征与RMAPS-CA V1.0相似,预报能力整体上要优于RMAPS-CA V1.0。     

2008年“7.02”滇中大暴雨的成因诊断与数值模拟

利用常规观测、NCEP 1°×1°再分析资料、云图、多普勒雷达回波和WRF模式对2008年7月2日滇中大暴雨进行成因诊断和数值模拟。结果表明:对流层高层的干侵入和中低层冷、暖平流交汇诱发副热带高压和滇缅高压间辐合低涡迅猛发展成强中尺度对流辐合体,加上中低层来自孟加拉湾的丰富水汽输送和中低层强水汽辐合共同引发此次大暴雨。过程中,垂直螺旋度贡献主要在中层;干位涡呈现出对流层顶强正高位涡,300 hPa以下为次正高位涡,两者之间为负区的柱状分布特征,次正高位涡强中心有向下层延伸特征。WRF较好地模拟了整个大暴雨过程中强降水主体时段和大暴雨落区特点,最大对流有效位能变化趋势对强降水有较好预示作用,模拟方案在积分30小时内效果较好。     

2018年湖南省农村自然灾害社会脆弱性测度

农村社会发展状况与自然灾害发生频率和强度息息相关,提高农村自然灾害社会脆弱性对农村社会发展及实现乡村振兴战略具有重要作用。以湖南省各地级市州农村为研究对象,从敏感性和恢复力两个维度建立社会脆弱性指标评价体系,采用熵值法、模糊综合评价法和函数法测算敏感性、恢复力和脆弱性指数,分析2018年湖南省农村自然灾害社会脆弱性。结果表明,湖南省农村社会脆弱性空间分异特征明显,呈现“东低西高”的分布格局;多数地区的农村社会脆弱性处于低位水平,地区分异显著,具有两极分化分布特点,张家界地区最高,长沙和衡阳地区最低。在中低社会脆弱性的农村,恢复力指数对社会脆弱性贡献最大,其中最为显著的便是社会公共事业的建设水平和基础设施的完善水平。在高社会脆弱性的农村,敏感性指数对社会脆弱性贡献度最大。     

大理、理塘和林芝气象要素的日变化特征对比分析

用大理、理塘和林芝的地面自动气象站资料,对比分析3站气温、相对湿度、本站气压、瞬时风速、地面温度的日变化特征。结果表明：大理、理塘和林芝气温最低值和相对湿度最大值的出现时间分别为7时、7时左右和8时左右,气温最高值和相对湿度最小值出现的时间均在16时左右。3站气压日变化呈＂双峰双谷型,＂2个高峰值时段分别出现在10时左右和凌晨0～1时,2个低谷值时段分别出现在17时左右和5时左右。风速在凌晨至7时左右较低,之后至傍晚不断增大并出现极大值,日落后逐渐减小。3站地面温度7时左右出现最低值,14时左右出现最高值。从季节变化情况看,气温和地面温度出现最高值、最低值的月份及变化幅度最大的月份基本相同。地面温度增、降幅度最大的季节分别是春季、秋季。气压随季节变化幅度较气温、相对湿度小。初春风速较大,秋季风速较小,风速对相对湿度有一定影响,大理和林芝相对湿度出现最小值的月份与风速出现最大值的月份相同。各要素值基本是大理最大,林芝次之,理塘最小,这与3站的纬度、海拔高度和下垫面性质有关。     

大理、理塘和林芝气象要素的日变化特征对比分析

用大理、理塘和林芝的地面自动气象站资料,对比分析3站气温、相对湿度、本站气压、瞬时风速、地面温度的日变化特征。结果表明:大理、理塘和林芝气温最低值和相对湿度最大值的出现时间分别为7时、7时左右和8时左右,气温最高值和相对湿度最小值出现的时间均在16时左右。3站气压日变化呈“双峰双谷型,”2个高峰值时段分别出现在10时左右和凌晨0~1时,2个低谷值时段分别出现在17时左右和5时左右。风速在凌晨至7时左右较低,之后至傍晚不断增大并出现极大值,日落后逐渐减小。3站地面温度7时左右出现最低值,14时左右出现最高值。从季节变化情况看,气温和地面温度出现最高值、最低值的月份及变化幅度最大的月份基本相同。地面温度增、降幅度最大的季节分别是春季、秋季。气压随季节变化幅度较气温、相对湿度小。初春风速较大,秋季风速较小,风速对相对湿度有一定影响,大理和林芝相对湿度出现最小值的月份与风速出现最大值的月份相同。各要素值基本是大理最大,林芝次之,理塘最小,这与3站的纬度、海拔高度和下垫面性质有关。      

基于不同分辨率和参数化方案的新疆区域数值模式性能初步评估

基于中尺度数值模式WRF,选取新疆两次强降水过程,设计3个试验方案,其中试验1为控制试验,试验2提高分辨率,试验3提高分辨率并调整物理参数化方案,初步评估不同分辨率和参数化方案对新疆区域2m温度、10m风速、降水预报的影响。结果表明:(1)提高分辨率对2m温度、10m风速模拟精度均有提高,2m温度预报精度提高约0.5℃,降低了日间温度模拟冷偏差;10m风速预报精度提高约0.5m/s,降低了风速模拟正偏差;但提高分辨率后,模式出现虚假降水预报的情况。(2)提高分辨率并调整物理参数化方案后,2m温度模拟误差略有减小,模拟偏差减小约0.2℃;10m风速模拟误差增大约0.5m/s,模拟偏差增大超过0.5m/s;对降水落区、量级的模拟精度显著提高,减小了降水中心的模拟强度,对虚假降水预报有一定修正。     

基于WRF模式的云南短时强降水物理量特征

为了解云南短时强降水发生前本地化中尺度WRF(Weather Research Forecast)模式输出结果的物理量特征及其对短时强降水预报的作用,使用WRF模式对2016年云南主汛期(6—8月)5次短时强降水过程进行模拟,利用模式输出的高时空分辨率资料计算5次过程中85个样本在短时强降水发生前6 h水汽类、动力类及不稳定条件类的部分物理量值,使用箱线图分析各物理量的分布特征及其与短时强降水的关系,应用经验累积分布函数图确定各物理量的阈值。研究表明,水汽类物理量样本数据值分布较为集中,随着短时强降水的临近数值逐渐增大;动力类的6 km垂直风切变中位数值及平均值随时间变化很小,所有时次的6 km垂直风切变阈值均低于12 m/s,表明短时强降水发生前有弱垂直风切变;不稳定条件类中对流有效位能样本数据的离散程度较大,对短时强降水无指示意义;LI指数、K指数和700 hPa假相当位温样本数据离散度较小,其中K指数中位数值、平均值及阈值的上下限在短时强降水发生前1 h有显著增大的特征,且数据集中度达到最高,大的K指数值与短时强降水有较好的对应关系。使用物理量阈值推算短时强降水落点的方法对云南本地化WRF模式短时强降水的预报性能有改进作用。     

FY-2C云迹风资料在中尺度数值模式中的应用研究

利用探空观测资料对FY-2C云迹风资料进行统计检验和误差分析,并针对其误差特征进行偏差订正和热成风原理两种方法的质量控制.然后通过GRAPES-3Dvar同化到GRAPES-Meso模式中,对2005年7月1日00时至7月2日00时发生在中国西北部的一次暴雨过程进行了数值对比试验.结果表明:云迹风数量在垂直方向上主要集中分布于500 hPa以上的对流层中高层,在250 hPa附近数量分布概率最大;高度在500 hPa以下云迹风存在明显的风向误差和很大的风速误差,而且误差分布发散,可用性较差.500 hPa以上层次的云迹风误差较小,且误差分布呈高斯分布具有一定的系统特性,可用性较好;通过质量控制后,可以把风向错误或风速偏差太大的云迹风予以剔除,进一步提高云迹风的精度;同化云迹风资料后,在暴雨区附近初始风场低层的西南气流明显加强,有利于暴雨区水汽输送和水汽辐合,最终能很好地改善24 h暴雨预报的强度和落区.