"派比安"在阳江不同地区的风场特征及防风问题

利用阳江海岸线上不同下垫面梯度风观测塔在“派比安”过程中所取得的资料,探讨登陆热带气旋在不同下垫面的垂直风场特点以及防台措施。分析发现,平原地区各层风速较稳定,随“派比安”的移近而增大,远离而减小,风随高度成指数增长,在v<20 m/s时,80 m的10 m in平均风速与10 m的最大风速相当;背风面风速扰动大,很有可能在热带气旋靠近时出现风速减小现象;迎风坡出现大风时间长,最大风速比背风面和平原地区都大。迎风坡和背风面在台风环状下沉运动带影响时,高层和地面10 m in平均风速相差较小,而平原地区并没有这一特征。根据弗洛斯特(Frost)风速随高度变化的经验公式,近地层风速垂直切变指数n在平原地区稳定,风随高度的对应关系好。台风登陆前所有下垫面的n都出现突增现象。阵风系数受下垫面和周围环境影响大。     

HRCLDAS-V1.0和ERA5海面风场对比评估分析

基于2020年中国近海31个浮标的逐小时数据,使用统计分析方法对中国气象局高分辨率陆面数据同化系统(HRCLDAS-V1.0)和欧洲中期天气预报中心第5代全球大气再分析数据(ERA5)海面风场进行了系统的检验,检验结果表明：两者在我国近海均具有较高的可信度,风速平均绝对误差(MAE)分别为1.16 m/s和1.09 m/s,风向MAE分别为23°和22°。随着风力增大两者的风速准确度均有所降低,当风力等级≥10级时,前者准确度优于后者;对于风向而言,随着风力增大,两者准确度均升高。此外,选取2020年典型的两次冷空气过程和2008号台风“巴威”过程,检验两者在不同天气过程影响下的准确度,两类融合产品均能较好地再现冷空气过程引起的风向变化,而对不同强度的冷空气过程下的风速反映存在差异;对于台风引起的大风,在风速较低时两者风速均具有不错的表现,但HRCLDAS-V1.0对峰值强度的表现优于ERA5。     

GNSS海面散射信号的海面风场遥感

首先介绍了GNSS-R海洋遥感的发展过程,简要叙述了利用GNSS信号进行海洋动力学遥感测量的基本原理;然后分析了接收机天线的部分参数对GNSS信号可见数量的影响;最后详细阐述了GNSS海面散射信号的理论模型,该模型是利用几何光学限制的基尔霍夫近似建立起来的,并根据理论模型进行了数值仿真试验。结果证实了通过散射信号功率波形来反演海面风场理论上的可行性。     

中法海洋卫星（CFOSAT）同步观测台风引起的风场和海浪

利用中法海洋卫星（CFOSAT）最近观测的风场和海浪场,报道了超强台风玲玲（2019）过境中国近海水域期间台风浪的初步研究结果。结果显示,台风路径右侧风速超过14 m/s大风区的有效波高超过5 m,与理论估算一致。观测主波波长为150 - 180 m,风场为西南向,海浪向东传播。风向和浪向的偏移随台风中心距离增大,接近理论预测。     

基于CFD的单个建筑物风场模拟参数选择

运用流体力学软件FloEFD对沽源单个建筑物周围的风场进行数值模拟。通过不断改变模型中计算参数的设置进行一系列模拟试验,对比模拟试验结果,并与观测资料进行比较,分析不同计算参数对模拟结果的影响,并获得适用于该模型的最佳参数。主要研究的计算参数包括计算域高度,初始网格等级,局部初始网格等级和不同平均风速剖面形式。结果表明:计算域高度从3倍建筑物高度开始,空腔区的长度、漩涡中心位置以及再发展区的边界位置基本保持稳定。随着初始网格等级的增加,空腔区的长度、再发展区的边界位置及计算时间逐渐增大。局部初始网格等级对模拟结果影响不显著。以两种不同平均风速剖面形式进行模拟,迎风漩涡长度不同,背风面影响不大。与观测资料比较显示,最优参数组合为:计算域高度为3倍建筑物高度,初始网格等级为4、局部初始网格等级为4、平均风速剖面形式为指数律。     

单多普勒天气雷达反演风场高原低纬区域同化应用

为了改善低纬高原地区天气预报水平,利用WRF(Weather Research and Forecasting)模式及其变分同化系统进行雷达VAD(Velocity Azimuth Display)反演风场资料同化试验。通过设计不同的试验方案,对2009年6月30日00:00至7月1日00:00发生在云南的一次强降水过程进行数值模拟和对比分析,结果表明:同化VAD反演风场资料后对区域模式的风矢量初始场有明显影响。同化系统能把雷达反演风场信息有效地引入模式初始场,改善强降水区域的水汽输送和风场辐合强度;同化VAD反演风场资料后对区域模式累计降水预报有一定改进作用。从长时间累计降水量定量检验结果看,具体表现为25mm以上量级的降水准确率明显提高、漏报率下降,预报偏差更趋合理。不同的同化试验方案之间的模拟结果差异较大。同化频率越高、同化持续时间越长,对区域模式初始场和预报场的影响越明显。但同化持续时间不宜过长,否则可能导致系统移速过快、降水强度偏大、空报率增加等异常。     

风廓线雷达大气风场观测误差分析

依据风廓线雷达工作原理和风的计算公式,分析影响大气风场观测误差的主要因素,重点分析了雷达回波SNR对风的观测精度影响和GPS探空对比试验。结果表明:①风速观测精度主要取决于波束倾角、雷达技术参数和大气折射率结构常数C2n的垂直分布;风速及风速观测精度越大,风向观测精度越大。②在同种观测模式下,波束倾角与C2n越大,风场观测精度越高。③同一观测模式的SNR越大,风速观测误差越小;不同模式间的大气风场观测精度相差较大。④对比试验的风速风向相关性较好,但相对偏差较大,尤其低空更为明显。     

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.     

关于暴时电离层电流分布的南北半球不对称性

采用国际上广泛认可的高层大气和电离层经验模式提供的各种参数, 通过电离层电流连续方程, 计算出强磁暴条件下6月至日和12月至日内, 磁纬±72°和磁地方时00:00～24:00之间电离层电场、电流等的分布. 计算中考虑了地磁和地理坐标间的偏离; 除中性风场感生的发电机效应外, 还包含了磁层耦合(极盖区边界的晨昏电场和二区场向电流)的驱动外源. 结果表明, 6月至日时, 磁层扰动自极光区向中低纬的穿透情况在南、北半球内基本接近, 北半球内略强; 但12月至日时, 呈现明显的不对称性, 南半球的电流穿透远强于北半球, 而电场的穿透则是在北半球更强. 无论南北半球, 在中高纬地区, 午夜至黎明时段出现较强的东向电场分量, 其[WTHX]E×B[WTBZ]的向上漂移效应, 正是解释我们以往不少研究现象中所期盼的物理机制.