不同定义的湿位涡分析及在台风中的诊断

本文对不同定义的湿位涡做了理论分析,并利用1522号台风“彩虹”的数值模拟结果对各种湿位涡进行了诊断。主要结论有:经典湿位涡、广义湿位涡和改进湿位涡的差异主要是由不同定义的位温造成的,相当位温、广义位温和修改位温的构成均是在位温基础上添加一显含水汽的附加量;经典湿位涡、广义湿位涡和改进湿位涡的构成均能分为干、湿分量两部分,其干分量表达式相同,都与Ertel干位涡的定义一样,水物质相变潜热的影响隐含在位温中;不同定义湿位涡的本质差异表现在不同的湿分量上,湿分量的表达式中显含了水物质的作用。对台风的诊断分析发现,改进湿位涡分布与Ertel干位涡非常相似,呈现中空分布的位涡塔结构,大值区对应眼墙内侧,改进湿位涡湿分量与经典湿位涡的湿分量分布相似,只是湿分量的绝对值更小,这反映了改进湿位涡既能保持干位涡的分布特征,其分布和演变可反映台风的结构和演变,又能合理地体现水汽分布的影响,所以在台风诊断中有更广泛的应用前景。经典湿位涡在低层表现为负值,这与水汽梯度的分布关系很大,但与垂直速度、潜热加热大值区等都没有很好的匹配关系,用其分析台风结构和演变具有一定局限性;广义湿位涡其形式较复杂,仅在近饱和区域才能发挥其诊断优势。     

高低频系统相互作用对Rossby波破碎过程的影响

利用美国国家环境预报中心和能源部（NCEP/DOE）的逐日再分析资料（NCEP-DOE AMIP-Ⅱ）,对2010年12月20日发生在北太平洋一次典型的反气旋式波破碎（AWB）事件进行研究,分析了波破碎过程中等熵位涡场的演变特征,揭示了波破碎过程中高频扰动以及低频信号的逐日演变特征,并对2010年冬季350 K等熵面上逐日高频位涡（PV）扰动和低频变化做经验正交函数（EOF）分析,得到了其主要模态,并从等熵位涡方程出发研究了波破碎过程中位涡高、低频变化的原因。研究表明,波破碎过程中高频低PV空气从北太平洋西部日本附近沿东北方向向对流层上层侵入,而来自阿拉斯加湾附近的高频高PV空气向对流层下层侵入。高频位涡场EOF分解得到的前两个模态共同描述了北太平洋中纬度地区自西向东移动的天气尺度波列;低频位涡场EOF分解的第一模态在北太平洋呈弧形波列结构。天气尺度波在传播过程中受到低频场的平流作用逐渐偏离其传播主要模态的位置,并发生破碎,同时高频流场对高频位涡的平流可以产生低频变化,使得低频变化的空间形态向其冬季主要模态转变。     

江苏北部近海一次罕见大风天气过程成因分析

利用常规气象观测资料和自动站等非常规观测资料以及美国国家环境预报中心(NECP/NCAR1°×1°)再分析资料,对2017年11月17—18日一次强冷空气引发的江苏省北部近海大风天气的影响系统及物理量场特征进行了诊断分析。结果表明,1)高空横槽转竖使得强冷空气南下影响江苏省,造成气压梯度、变压梯度加大,气压梯度在大风形成的初期起主导作用,变压梯度有利于强风的维持。2)大风期间高层深厚的冷平流自上而下形成一条后倾式冷平流传输通道,地面风场加强,冷平流区明显下传发展。3)动量下传在此次过程中亦起了重要作用,大风形成初期,低层700—1 000 hPa出现低空动量下传并影响地面风场;高空槽过境后,高空动量能够影响地面风场。     

GRAPES全球集合预报系统模式扰动随机动能补偿方案初步探究

为了体现次网格尺度能量升尺度转换过程中存在的不确定性, 文中将随机动能补偿(Stochastic Kinetic Energy Backscatter, SKEB)方案应用于GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)全球集合预报系统(GRAPES-GEPS), 以更好地表征模式误差并且增大集合离散度。使用的SKEB方案基于具有一定时、空相关特征的随机型以及由数值扩散导致的局地动能耗散率来构造随机流函数强迫。并根据流函数与水平风速旋转分量的关系, 将SKEB方案中的流函数强迫转化为适用于GRAPES全球模式的水平风速扰动。结果表明, SKEB方案的使用一方面能够提高GRAPES对大气动能谱的模拟能力; 另一方面能够改善GRAPES-GEPS的集合离散度与集合平均误差的关系, 增加了集合离散度, 并在一定程度上减小了集合平均误差, 尤其是在热带地区这种改进更为显著。而且该方案使得热带地区连续分级概率评分(CRPS评分)显著减小。就降水预报而言, 从Brier评分与相对作用特征面积(AROC, Area under the Relative Operating Characteristics)的结果来看, SKEB方案有助于改善中国地区小雨[0.1 mm, 10 mm)、中雨[10 mm, 25 mm)与大雨[25 mm, 50 mm)量级降水的概率预报技巧, 而对暴雨[50 mm, ∞)量级降水预报技巧影响很小(24 h降水量)。总体上, 模式扰动随机动能补偿方案提高了GRAPES-GEPS的概率预报技巧。      

中尺度降水集合预报随机参数扰动方法敏感性试验

中尺度降水模式预报具有很大的不确定性,为更好地描述与模式降水预报密切相关的物理过程关键参数的不确定性,基于中国气象局GRAPES（Global/Regional Assimilation and Prediction System）中尺度区域集合预报模式,从对模式降水预报不确定性有较大影响的积云对流、云微物理、边界层及近地面层等4个参数化方案中选取了18个关键参数,设计了一种随机参数扰动方案（Stochastically Perturbed Parameterization,SPP）,并通过2015年6—7月总计10 d的随机扰动集合预报试验,对比分析了SPP方案对不同物理过程参数扰动敏感性、随机场时、空尺度敏感性、能量变化特征及其集合预报效果。结果显示,对所选择的任一物理过程参数化方案增加SPP扰动后,降水及等压面要素的概率预报技巧优于无SPP扰动的预报,而扰动积云对流和边界层过程中的参数较扰动云微物理过程中的参数影响更显著,且同时扰动积云对流、云微物理、边界层及近地面层参数化方案中的18个参数的集合预报效果优于扰动任何单一物理过程中的部分参数,表明SPP方案能够有效地提高中尺度降水概率预报技巧;从能量变化特征可知,不同物理过程的参数扰动对动能、内能和总能量的影响层次和特征有所不同,但总体而言,扰动前后各项能量基本相同;随机场时、空尺度敏感性试验发现,SPP扰动随机场时间、空间相关尺度对集合预报效果有明显影响,当扰动随机场选用12 h抗相关时间及截断波数20时,集合预报结果最优。上述结果表明,SPP随机参数扰动方案不仅能够有效提高集合概率预报效果,还能够提高集合降水概率预报技巧,具有良好的业务应用与发展前景。      

闽中南罕见冬季锋前暴雨个例特征分析

利用福建省逐小时加密自动站资料、风廓线、S波段双偏振雷达与雨滴谱等新型探测资料以及NCEP逐6 h的1°×1°大气再分析资料,分析了2017年2月21—22日福建中南部一次预报失败的冬季暴雨过程。结果表明:(1)此次暴雨过程类似于锋前暖区暴雨,自2000年以来仅此一例,十分罕见,是在低空急流偏强并长时间维持的背景下产生的,并未受到南支槽和冷空气的影响。(2)闽中大到暴雨带和闽南暴雨区的对流系统相互独立,有多个对流系统影响闽中地区,仅两个对流系统影响闽南地区。降水有较明显对流特征,属暖云弱对流降水,容易导致预报员对雨强估计不足。(3)此次冬季暴雨过程的水汽主要来自南海地区,低层水汽条件与汛期暴雨相当,但整层水汽条件较汛期略差;低空急流对暖湿气流的输送使暴雨区趋于不稳定,但对流不稳定度较汛期弱。(4)高空辐散低层辐合的配置为冬季暴雨带来了有利的动力抬升条件,但暴雨区涡旋性不强,无明显正涡度柱。其中,闽中大到暴雨主要与条件性对称不稳定有关,是在湿斜压作用下倾斜上升运动中产生,而闽南暴雨区既存在对流不稳定,也存在条件性对称不稳定。     

具有随机扰动和混合时滞的两层异质网络的同步研究

在现实生活中,很多复杂的系统不是由单个网络来表示,而是由一组相互依赖的网络系统来表示的.本文研究了具有随机扰动和混合时滞的两层异质网络的对应节点的同步控制问题.基于随机微分时滞方程的LaSalle不变原理和Lyapunov稳定性理论,采用牵制控制方法,对部分节点实施控制,给出了实现同步的充分条件.为了降低反馈控制的增益,结合自适应控制的方法,进一步弱化了两层异质网络实现同步的条件.最后,通过数值仿真,验证了理论结果的有效性.     

GRAPES区域集合预报两种侧边界扰动方法对比试验

中国气象局数值预报中心自2014年建立了区域集合预报业务系统,其使用的侧边界扰动由全球集合预报系统动力降尺度得到。为深入了解侧边界扰动对区域集合预报的影响,基于15 km水平分辨率的区域集合预报模式,使用动力降尺度方法和尺度化滞后平均法(scaled lagged average forecasting,SLAF)设计构造了两种侧边界扰动方案,并开展了2015年7月共6天的集合预报试验,利用集合均方根误差、集合离散度、连续分级概率评分、离群值、Brier Score及相对作用特征曲线面积等概率预报检验方法进行了多方面检验,分析了两种侧边界扰动方案对区域集合预报质量的影响。结果表明:动力降尺度侧边界扰动方案(DOWN)的扰动总能量在各垂直层次均大于SLAF方案,使得边界上前者的离散度大于后者,集合扰动增长更为合理;对于等压面要素和地面要素,DOWN方案的离散度、Outlier、CRPS等评分优于SLAF方案,反映了DOWN方案构造的侧边界扰动更加合理;在降水概率预报技巧方面,SLAF方案在评分上具有一定优势,但评分的提高没有通过显著性水平检验,因此认为两种方案对降水预报的改进基本相当。     

台风“摩羯”与“温比亚”环流中龙卷小尺度涡旋特征及可预警性分析

利用多普勒天气雷达探测资料,结合常规气象观测资料和天气实况及灾情调查,对2018年8月14日台风“摩羯”（1814）和8月19日台风“温比亚”（1818）产生龙卷的环境物理量及龙卷风暴强度结构特征进行了分析,对诱发龙卷和未诱发龙卷的小尺度气旋性涡旋特征进行了对比。结果表明：两次台风减弱低压东北象限是龙卷发生的关键区,低层高湿,强的低层垂直风切变和大的相对风暴螺旋度是关键物理量;龙卷出现时都伴有ΔV＞20.0 m·s-1的小尺度气旋性涡旋,且基本出现在2.0 km高度以下,但并不是所有这种低层小尺度气旋性涡旋都能诱发龙卷;以ΔV＞20.0 m·s-1为阈值,龙卷识别具有较高的命中率,识别准确率为31.8%,空报率为67.4%,漏报率为6.7%;约35.7%的龙卷没有识别时间提前量,半数龙卷几乎没有预警时间提前量。     

珠穆朗玛峰自然保护区植被变化分析

利用1981～2001 年美国NASA Pathfinder NOAA/NDVI 数据, 以1∶100 万植被图为基础, 结 合气温降水资料、DEM数据和2000 年人口空间化数据, 研究了珠穆朗玛峰自然保护区植被变化 空间格局和海拔梯度特征及其影响因素。结果表明: ①1981～2001 年珠峰自然保护区植被变化以 稳定为主, 有5.09%的区域发生严重退化, 13.34%的区域发生退化, 54.31%的区域保持稳定, 26.31%的区域变好以及0.95%的区域植被显著变好。退化和严重退化区域主要分布在保护区南 部, 国境沿线; 植被变好地区集中分布在保护区北部, 雅鲁藏布江南岸。稳定区域位于退化区域和 变好区域之间。植被退化区域主要分布在海拔2400m ~ 4000m 带上。②针叶林、针阔混交林和灌 丛构成了区域植被退化的主体。③从空间上看, 主要是气温变化对植被变化有影响。在海拔梯度 上, 气温变化和坡度共同影响植被变化。④在珠峰自然保护区内, 人类不合理的资源利用方式造 成了部分地区的植被退化。