大连地区雷暴时空变化特征及其严重年大气环流背景分析

利用1961—2013年大连地区3测站逐日地面雷暴观测资料及1948—2016年NCEP/NCAR再分析月平均资料,采用线性趋势估计和合成分析方法分析了大连地区雷暴日数的时间和空间分布规律,并进一步探讨雷暴严重年5—9月平均大气环流背景特征。结果表明:大连地区雷暴具有明显的地域特征,空间分布主要呈现北部内陆地区多,南部沿海地区少的特点;除2月外,各地其余月份均可发生雷暴,7月和8月达到高峰值,雷暴集中发生在5—9月,雷暴具有较强的季节性,夏季6—8月最多,冬季很少出现雷暴;年平均雷暴日数总体呈减少趋势,其中北部的减少趋势尤为显著;雷暴初日多出现在4月,终日多出现在10月,初日较终日稳定,无论初日和终日均以北部地区较南部地区稳定,各地雷暴初日显著提前,终日推迟不显著,但仅有大连终日推迟趋势显著;雷暴初日和终日北部地区对应的候平均气温阈值分别为-1℃和10℃,南部(东部)地区对应的候平均气温阈值分别为6℃(-1℃)和3℃(8℃);多雷暴年,高层500 hPa蒙古低涡异常偏强,副热带高压偏西偏北,低层850 hPa偏南风水汽输送和大连上空整层垂直上升运动均异常偏强,这些有利于雷暴日数的增多,而少雷暴年与多雷暴年特征基本相反。     

融合多尺度视网膜图像增强的动态云检测

云检测是气象卫星各类定量遥感产品的基础,无论是以云图为基础的天气分析还是以去云为前提的各类大气和地表参数反演、沙尘火情等灾害检测,都需要对遥感影像中的云进行准确识别,尤其是薄云和云边缘等细节识别。针对静止气象卫星(以Himawari-8为例)精细化云检测,本文提出了一种基于多尺度视网膜图像增强的动态云检测算法。该算法基于云层与背景信息辐射特征不同的原理,构建可见光和红外波段的晴空辐射背景场,通过多尺度图像增强和最大类间差方法对辐射差值进行云细节信息的增强和提取。利用2021-2022年的75景MODIS云检测产品作为验证数据进行算法精度验证,整体上算法精度达到91.13%,召回率为94.02%,精确率为86.71%,有较强的适用性和稳健性,且已经较好地支撑了近两年的定量遥感产品业务化应用。     

测绘地物波谱本底数据库

地物波谱特性是利用遥感进行建模反演和地物目标探测识别的理论基础,波谱数据库对于提高遥感应用水平有重要作用。为规范和丰富中国波谱数据库并促进其在测绘等领域的应用,依托国家科技性基础专项,建立了“测绘地物波谱本底数据库”,在数据规范编制、波谱数据采集实验与整编入库、地物波谱数据库建设和应用示范初步探索方面取得重要进展。在波谱数据采集和处理的标准规范方面,建立完善了测绘地物波谱与配套非波谱数据收集与汇总标准、测绘地物波谱和配套非波谱参数测试技术规范、测绘地物波谱库地物分类编码规范。依照项目制定的数据规范标准,对现有波谱数据进行了整编和入库,共计整编数据1.4万余条;组织实施了全国范围的典型地物波谱采集实验以及相应配套参数测量实验,主要试验类型包括典型地物波谱测量试验、定点时间序列测量试验、多尺度测量试验、全波段测量试验、参数控制测量试验和无人机观测试验等,共计获取地物波谱1.7万余条。特别是在华北和东北进行了全波段观测试验（可见光—近红外波（0.35—2.5 μm）、红外波段（3—15 μm）、微波波段（Ka、K、X、C、L波段））,获取冰雪、土壤、植被冠层、人工目标的全波段数据。为方便波谱数据的应用和共享,项目建设了包含3万余条数据的测绘地物波谱本底数据库（GOSPEL）及数据共享平台。依据地物波谱数据的类型和应用需求,形成了全波段典型地物波谱数据集、多角度光谱反射率数据集、多尺度典型地物反射率数据集、长时间系列波谱数据集等共25个特色数据集。基于测绘地物波谱本底数据库进行了地物分类、遥感机理模拟、遥感定量反演、遥感产品验证等方面的应用示范。     

地物波谱研究现状及方法的初步探讨

地物波谱特性是遥感技术应用的物理基础,是遥感定量分析的基础,地物波谱研究是遥感基础研究的重要内容。文中阐述了几种典型地物的波谱特征,介绍了测量方法及影响因素,并对国内外波谱数据库建设现状作了描述和分析,系统总结了前人研究成果后对地物波谱研究的发展方向提出了构想。     

南宁冰雹天气类型及预报预警指标

利用MICAPS历史资料,对2000年以来南宁出现12例典型冰雹过程的环流形势进行统计,根据冰雹天气发生前的环流基本特征及各系统影响比重,归纳为高架冰雹型、高原槽冰雹型、西南暖低压冰雹型3种环流形势。并利用南宁市2009年4月12日、2017年3月18日以及2018年5月7日共3例不同类型的冰雹天气过程的探空资料、MICAPS历史资料以及南宁多普勒天气雷达产品数据,分别从天气背景、物理量场、雷达产品进行详细分析,总结南宁市冰雹预报预警的部分参考指标,得出以下结论:(1)西南暖低压的存在对南宁冰雹天气的发生起重要作用;(2)大气层结不稳定、强烈垂直风切变、适宜的0℃和-20℃高度为南宁冰雹天气的必要条件;(3)垂直液态水含量存在跃升是判断南宁冰雹是否发生的重要手段。     

遥感影像变分Mask自适应匀光算法

针对Mask匀光法对低通滤波器及其尺寸参数依赖的问题,提出一种变分Mask自适应匀光算法。根据影像自身的先验信息,结合Mask数学模型构造变分能量函数,分别利用各向异性和各向同性全变分正则项约束理想影像和背景影像,采用分裂Bregman方法交替迭代求解,可同时获取最优化背景影像和理想影像。利用3幅光照不均匀的遥感影像进行实验并与3种不同滤波尺寸的Mask匀光法进行了比较,本文方法在目视效果和定量评价指标上均呈现明显的优势,在消除亮度不均的同时能够保持影像的纹理和细节信息。     

重庆城区浓雾的基本特征

统计分析沙坪坝1951～2002年间发生的浓雾事件，结合2001年12月重庆市雾的外场试验资料，探索重庆市主城区浓雾的基本特征。重庆主城区浓雾随年代演变有减缓趋势；主城区浓雾是自然雾与烟尘等的混合物，河谷及城市效应使雾更浓；城市中出现浓雾的大气边界层特征是在近地面层有逆温及增湿降温现象；高浓度气溶胶的净辐射效应阻碍白天混合层发展，使大气边界层趋于稳定，它是重庆连续几天有雾的原因之一；浓雾具有一定的湿沉降作用，能有限地清洁空气；有浓雾的天气条件下，建议降低污染物的排放总量，以避免严重大气污染事件发生。     

兰州市气象与污染环境背景综述

利用 196 0～ 2 0 0 0年气候统计资料和 1975～ 2 0 0 0年环境监测资料 ,从地理位置、大、小尺度气候背景、兰州市区污染源概况及主要污染物的时空分布等方面 ,分析该市的气候与污染环境背景 ,为兰州市空气质量预报方法和模式的建立提供依据     

VARIATIONAL DATA ASSIMILATION USING WAVELET BACKGROUND ERROR COVARIANCE: INITIALIZATION OF TYPHOON KAEMI (2006)

Background error covariance plays an important role in any variational data assimilation system, because it determines how information from observations is spread in model space and between different model variables. In this paper, the use of orthogonal wavelets in representation of background error covariance over a limited area is studied. Based on the WRF model and its 3D-VAR system, an algorithm using orthogonal wavelets to model background error covariance is developed. Because each wavelet function contains information on both position and scale, using a diagonal correlation matrix in wavelet space gives the possibility to represent some anisotropic and inhomogeneous characteristics of background error covariance. The experiments show that local correlation functions are better modeled than spectral methods. The formulation of wavelet background error covariance is tested with the typhoon Kaemi (2006). The results of experiments indicate that the subsequent forecasts of typhoon Kaemi’s track and intensity are significantly improved by the new method.     

不同类型大尺度环流背景下强对流天气的短时临近预报预警研究

利用常规气象资料、自动站资料、卫星资料、NCEP再分析资料,对2001—2010年安徽省强对流天气过程的物理机制、中尺度特征进行分析。结果表明：强对流天气其发生发展和一定的大尺度环流背景场有关,强对流发生的天气学条件即：丰富水汽、不稳定层结、抬升触发机制或强上升运动,强烈发展的强风暴常有逆温层、强的风垂直切变、中层干冷空气等有利条件。然而,这些条件在不同的大尺度环流背景下各要素的重要性不尽相同,产生的强对流天气类型也不相同。冷涡槽后类对流不稳定表现在中低层温度直减率大;风垂直切变强,风随高度强烈顺转,400～500 hPa有西风急流存在,且与强对流天气的发生区域紧密相关;存在明显的中尺度低压和辐合线、干线;主要造成雷雨大风和冰雹天气。槽前类通常对流不稳定能量较大,中低层有急流存在,风速水平切变和垂直切变大;快速东移的短波槽是触发强对流天气的主要机制;低层水汽条件较好;主要导致雷雨大风、短时强降水和龙卷天气。通过对不同类型大尺度环流背景下强对流天气各天气要素和物理量统计,提取环境场消空指标,明显提高了基于多普勒雷达反射率因子和平均径向速度的龙卷识别和预警水平。对比分析了2010年7月19—20日发生在副高边缘槽前类和在东北冷涡形势下的2009年6月3日、5日、14日在黄淮和江淮地区分别产生飑线并造成大范围雷雨大风、冰雹等强对流天气产生的物理机制、中尺度特征差异,提高对不同类型大尺度环流背景下强对流天气的短时、临近预报水平。