多源气象资料在森林雷击火辨识中的应用

2020年6月5日山西省沁源县发生森林火灾,通过对天气形势、雷达回波、闪电定位等多源气象资料的分析,并利用欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF）第五代全球大气再分析产品——ERA5,分析了此次森林火灾前期及期间的温度、降水量等气象要素演变特征,再结合现场情况调查,给出了此次森林火灾的起因。结果表明：此次森林火灾是由一次正极性地闪所导致,雷击点处于对流云边缘,闪电发生时间为6月5日15:39,电流强度42.2 kA。事故前期起火点所在区域连续2 d未发生降水,火灾发生当日该区域地面增温明显,气温为30～33℃,降水量小于0.1 mm,微风。     

基于GA-MLP的东北地区Tm模型研究

针对常用的经验大气加权平均温度(T_m)模型在我国东北地区普遍精度较低等问题,利用遗传算法优化的多层感知器模型,采用东北地区7个探空站2014—2017年的数据进行模型训练,建立适合我国东北地区的T_m模型。依据2018年的数据进行预测分析,实验结果表明：首先,GA-MLP的T_m模型的预测平均偏差为0.04 K、均方误差为4.06 K和判定系数R²=0.920,各项精度评估指标较常用的GPT2w、单/多因子线性、非线性T_m和MLP模型均为最优,模型性能更好,拟合度更高;其次,在GPS反演大气可降水量中,较常用的单因子线性和GPT2w模型,GA-MLP的T_m模型在长春站的反演精度最高,均方误差精度提升1.1%和4.9%,平均偏差精度提升2.5%和13.2%,证明GA-MLP的T_m模型在东北地区反演PWV的适用性。     

水库流域体积降水量预报方法研究

根据广东飞来峡水库流域汇流特征,将全流域划分为5个支流,并采用求积仪分别计算各支流面积;然后用加权平均法计算各支流的面雨量,并将各支流面雨量对相应的支流面积进行积分,计算各支流体积降雨量;利用洪水过程飞来峡水库入库流量、出库流量和水库流域蒸发量对体积降水量预报结果进行验证,求出误差订正系数.结果表明:利用加权平均法计算的水库流域体积降水量,经过误差订正后,预报准确率可控制在90%左右,基本满足预报业务服务要求.     

普若岗日冰原表面运动特征观测研究进展

冰川运动特征的分析研究有助于了解冰川的基本性质,是冰川学研究的重要内容之一.40a来,我国冰川学者先后对天山、阿尔泰山、祁连山、喀喇昆仑山、喜马拉雅山、念青唐古拉山以及横断山等部分冰川进行了冰川运动的观测研究^[1～6],施雅风、黄茂桓等较为系统的总结了天山乌鲁木齐河源一号冰川的运动机理以及我国大陆型冰川运动的某些特征.这些分析观测的冰川类型均为山谷冰川或冰斗山谷冰川,而对冰帽型冰川的运动特征的观测分析甚少.     

广西暴雨时空分布特征

利用1970~2004年广西89个测站逐12h降水实测资料,分析了广西暴雨的时空分布特征。结果表明:广西年均暴雨量的分布具有明显的地域性,暴雨中心区主要位于山脉的迎风坡,地形的强迫作用对暴雨有增幅效应。年均暴雨日数的地域分布与年均暴雨量的分布相一致,但不同的季节年均暴雨日数其地域分布有明显差异。暴雨的日变化具有桂西北夜间暴雨濒数较白昼高,而桂东南则相反的分布特点。广西暴雨过程持续时间一般为1~2d,约占94%,3d以上的强过程只在5~8月份出现。     

贵州省秋季雨日时空变化及其与大气环流的关系

利用贵州省81站1964—2013年秋季(9—11月)雨日数及美国国家环境预报中心/大气研究中心(NCEP/NCAR)再分析资料,借助Morlet小波、合成分析等相关诊断方法,对贵州省秋季雨日数时空特征及其与大气环流的关系进行了分析。结果表明:贵州省秋季雨日数分布由东南部向西北部逐渐增多,一般在30.0~52.3 d。近50年秋季全省平均雨日数为40.5 d,总体呈减少趋势,每10年雨日数减少1.9 d。秋季雨日数突变发生在1987年前后,1964—1987年为偏多时段,1988—2013年为偏少时段,其中1997年以后减少趋势最为明显。近50年贵州秋季雨日序列存在准5 a和2~3 a的振荡周期,其中准5 a振荡最为显著。当贵州秋季雨日异常偏多时,南海上空的水汽通量在贵州地区辐合抬升,来自低纬地区的暖湿空气输送更加活跃,东亚大槽偏强,低纬度地区槽脊略有加深,贵州处于印缅槽前,偏南气流强盛,从而有利于冷、暖空气在贵州地区交汇,形成阴雨天气,造成贵州秋季雨日数异常偏多;反之亦然。     

建筑物因雨受淹深度数学模型

在数学抽象基础上构造出的建筑物因雨受淹深度的数学宏观模型，使用中表明是可行的，可以较客观准确地预测某地、某建筑物遇暴雨受淹情况，为保险公司理赔、民政部门了解灾情等提供依据，还可在暴雨来临前进行预警，及时采取措施，减少或避免损失。     

武汉市日供水量与气象要素的相关分析

利用武汉市逐日供水量资料与温度、降水、日照等气象要素进行同步相关分析,选取相关性较高的气温作为预报因子,建立了日供水量的简易预测模型。