京津冀地区低层局地大气环流的气候特征研究

本文采用2007-2016年的中尺度数值模拟结果和15个地面气象站观测资料,定义了局地风场表征风速,研究京津冀平原地区局地大气环流日变化的气候特征,并对区域大气污染及其输送的影响进行分析。此外,对2016年12月30日至2017年1月7日北京地区跨年大气重污染过程进行了个例分析。得到结论:京津冀平原地区低空风场变化是天气系统与局地大气环流共同作用的结果,山谷风环流致使太行山和燕山沿线平原地区大气边界层内的长年主导风向为偏北和偏南;太行山和燕山沿线地区山谷风环流本身呈顺时针旋转的日变化特征,夜间至早晨谷风转向山风,午后至夜间山风转向谷风;在午后谷风向山风转向期间,容易形成沿太行山东麓和燕山南麓、自南向东北的"弓形"气流输送通道,此气流输送通道在1月于21时左右形成,持续时间大约3 h,在7月于18时左右形成,持续时间可达9 h;冬季午后至晚间盛行谷风时,受山体的阻挡,污染物容易在山前累积,导致污染浓度增高;夏季同样的情况会发生在后半夜。     

辽宁绥中地区海陆风的多普勒测风激光雷达观测与特征提取

2019年3月,利用相干多普勒测风激光雷达首次在辽东湾西部绥中地区进行了风廓线测量试验。根据研究区域海岸线走向采用风向的十六分位法定义局地海风和陆风,分析和提取海陆风特征验证了多普勒测风激光雷达在春季季风间断期间观测海陆风的可行性,并计算和分析了大气边界层湍流能量的变化以及回流水平变化等特性。结果表明：1）绥中地区春季存在明显的海陆风环流特征,测风激光雷达观测海陆风出现的时间与地面自动气象站观测的数据较为一致,符合海陆风日的定义。2）海陆风日发生时,水平局地回流指数（RF）较小,1.2 km以下的RF值小于0.5,使得污染物循环累积,较易形成雾霾天气;但是海风时大气边界层的高度可达1 km以上,有利于低层大气污染物向高层扩散,减轻低层大气污染。研究结果为该地边界层参数化方案的设计和污染的防治提供了参考依据。     

基于WRF模式的风电场短期风速集成预报方法研究

风能始源于大气的运动,具有很大的随机性和间歇性。风速预测是风电场风功率预测的基础,其准确性具有重要的意义。对于复杂地形条件下,风速的预报一直是各国研究的难点和重点。为了提高风电场短期风速预报的准确性,本研究采用多种边界层参数化方案来集成预报风速,将各单一边界层参数化方案预报的风速及相应的实测风速数据,应用随机森林算法建立集成预报模型,对风电场的短期风速进行集成预报研究。试验结果表明,采用集成预报风速方法,预报的风速误差相比于单一边界层参数化方案预报的风速误差明显减小,对研究区域的风速、风向等气象要素有着较好的模拟效果,能够有效提高风速预报的准确率。     

中国西北地区大气边界层高度变化特征——基于探空资料与ERA-Interim再分析资料

利用中国西北地区2015年9月至2016年8月38个站点L波段探空观测、2016年7月加密探空观测和ERA-Interim边界层高度资料,对比分析了西北地区大气边界层高度变化特征。观测资料表明,在中国西北地区,08:00(北京时,下同)冬季边界层高度最高; 20:00春季边界层高度最高,边界层高度从西部到东部有显著降低的趋势。ERA-Interim资料基本能表现出边界层高度的区域分布,但相对于探空观测得到的边界层高度,除夏季20:00外,ERA-Interim再分析资料边界层高度均偏低。全年平均而言,08:00(20:00)偏低160 m(170 m),其中在08:00(20:00),冬季(春季)偏低最显著。08:00边界层高度与低层稳定度、近地层温度和风速相关更加显著; 20:00边界层高度与低层稳定度和相对湿度相关更加显著。2016年7月加密观测资料对比表明,ERA-Interim资料的对流(中性)边界层高度显著偏高;低层稳定度、相对湿度偏小,风速偏大可能是造成边界层高度偏高的原因; ERA-Interim资料的稳定边界层高度偏低,与低层稳定度和近地层温度偏低相关,但其影响因素相对更加复杂。     

边界层参数化对海南岛海风环流结构模拟的影响

利用WRF V3.7详细分析了应用8种边界层参数化方案（YSU、MYNN2.5、MYNN3、ACM2、BouLac、UW、SH、GBM）所模拟的2014年5月25日海南岛海风环流结构的差异,其中YSU、ACM2和SH为非局地闭合方案,MYNN2.5、MYNN3、BouLac、UW和GBM为局地闭合方案。结果表明:对于海风环流水平结构的模拟,15时,YSU、ACM2、BouLac、UW和SH模拟的北部海风较强,SH和GBM的内陆风速偏大。温度与海风发展强度相对应,MYNN2.5与MYNN3模拟的岛屿温度偏低,海陆温差小,海风相对较弱。对于海风环流垂直结构的模拟,09时海风开始,但强度较小,且存在残余陆风,向内陆传播距离较短,YSU、MYNN2.5和SH方案的海风相对较强。12时,海风已呈现出较为清晰的环流结构,YSU和ACM2的海风厚度及向内陆传播距离相对强于其它方案,MYNN3的环流结构则不太明显,且向内陆推进距离短,海风相对较弱。15时,海风发展强盛,MYNN2.5和MYNN3方案模拟的海风垂直强度较小,ACM2方案的海风垂直环流特征最为明显。18时,海风的强度和扰动均有所减弱,ACM2、BouLac和UW的整体海风相对强于其它方案。21时海风已基本转为陆风,BouLac与UW的陆风环流结构最为清晰。位温、水汽及海风垂直环流强度的发展变化与海风的演变过程基本一致。造成ACM2模拟海风偏强的原因是其边界层垂直混合偏强,形成了足够的湍流混合强度所致。对于边界层高度的模拟,ACM2的边界层顶最高,这与此方案所模拟的海风强度偏大相吻合,其它方案的边界层高度与海风强度并不完全一致。      

黄土高原植被变化对环境影响的数值模拟

使用美国NCAR新版MM5非静力平衡模式,模拟了黄土高原2003年6月26~30日的一次降水过程。该试验是通过改变黄土高原局部地区植被覆盖情况,对比分析植被改变区域内各气象要素的变化情况。结果表明:植被改善能使雨量增加,径流量减小,湿度增大,温度日较差减小,使气候变的温和。植被退化却使雨量减少,径流加大,易使水土流失,对水土保持不利。试验较全面地揭示了非均匀地表大气边界层内的温、湿场与陆面相互作用的机理。     

基于旋翼无人机观测的雾天和霾天VOCs垂直分布特征研究

为研究雾和霾天气下VOCs时空变化特征,于2020年11月19日—2021年1月15日在江苏省东海国家气象观测站进行为期58 d的外场观测试验。利用自主研发的多旋翼无人机捕获2次辐射雾和2次霾天气过程,获得气温、气压、相对湿度、风向、风速、VOCs、O₃等7种要素100多条垂直廓线。结果表明：时间上,霾过程夜间VOCs体积浓度(0.225～0.253 ppm(parts per million, 1 ppm=10^-6))明显高于白天(0.191～0.205 ppm),雾形成前体积浓度(0.121～0.239 ppm)显著高于雾过程(0.056～0.209 ppm)。雾过程中VOCs体积浓度与雾强度变化相反,雾层高度与VOCs体积浓度剧烈变化高度一致,雾层(<200 m)中VOCs体积浓度(0.172～0.178 ppm)明显减小,显著低于雾形成前(0.195～0.240 ppm),雾层以上浓度变化大,雾结束后1 h内保持雾过程中分布特点。雾对逆温层中的水溶性污染物有清除作用,VOCs体积浓度和O₃质量浓度均下降。     

利用AMDAR数据分析厦门、泉州双雷达三维风场反演误差

利用2016年全年进出厦门机场和晋江机场航班的AMDAR(Aircraft Meteorological DAta Relay)数据对双雷达反演风场进行检验,分析了厦门、泉州双雷达风场反演的总体误差,研究结果表明:1)验证了双雷达连线附近区域反演风场的平均绝对误差较大,发现了与两部雷达连线的夹角小于15°和大于165°的区域的反演结果的平均绝对误差明显大于误差的年平均值。2)对于反演风向而言,误差随着高度增加而减小。对于反演风速而言,高度在9 km以下的反演误差在5 m/s左右,而9 km以上的反演误差较小。3)剔除了双雷达连线附近区域(与两部雷达连线的夹角小于15°和大于165°的区域)和反射率因子小于5 dBZ以及等于100 dBZ(剔除非气象回波)的反演结果后,双雷达反演风场误差较小,相对于AMDAR数据的风向年平均绝对误差为29.4°,风速年平均绝对误差为3.28 m/s,总体误差在可接受范围之内,反演结果接近"真值",该反演方法稳定可靠。     

神经网络反演散射计风场算法的研究

建立了一个神经网络反演卫星散射计海面风场的B-P算法,给出了一个神经网络反演风场的模型,并利用该反演算法和模型对实际卫星散射计数据进行了海面风场反演试验,对风向的多解性利用圆中数滤波方法进行排除.对神经网络训练和检验数据集分别采用ERS-1/2散射计数据和欧洲中期天气预报(ECMWF)提供的风场作为配准点数据.把反演的风速和风向与CMCD4和ECMWF的风场作了比较,它们吻合得比较好;研究表明神经网络反演海面风场是可行和高效的.     

中国东部海域冬季风场与海浪场的关联特征分析

利用WAVEWATCHⅢ海浪模式模拟的1993-2011年中国东部海域19 a冬季逐日海浪场资料以及同期CCMP逐日风场资料,采用奇异值分解(SVD)的方法分析了冬季中国东部海域海浪场与提前0~5 d的东亚大陆地面风场的关联特征。结果发现:海浪场与提前1 d的地面风场的关联更有意义;SVD第一模态和第二模态分别反映了贝加尔湖以东南下的反气旋式偏北扰动大风(或气旋式偏南扰动大风)和中国东部平原入海的气旋式扰动风场(或反气旋式扰动风场)对中国东部海域海浪的扰动影响。此外,SVD分析还揭示了冬季影响中国东部海域海浪的大风关键区和移动路径;随着时间的推移,大风关键区从贝加尔湖以东逐步由蒙古南下影响中国东北和华北地区,最后到达中国东部海域。