Role of the Nocturnal Low-level Jet in the Formation of the Morning Precipitation Peak over the Dabie Mountains

The diurnal variation of precipitation over the Dabie Mountains(DBM) in eastern China during the 2013 mei-yu season is investigated with forecasts of a regional convection-permitting model. Simulated precipitation is verified against surface rain-gauge observations. The observed morning precipitation peak on the windward(relative to the prevailing synoptic-scale wind) side of the DBM is reproduced with good spatial and temporal accuracy. The interaction between the DBM and a nocturnal boundary layer low-level jet(BLJ) due to the inertial oscillation mechanism is shown to be responsible for this precipitation peak. The BLJ is aligned with the lower-level southwesterly synoptic-scale flow that carries abundant moisture.The BLJ core is established at around 0200 LST upwind of the mountains. It moves towards the DBM and reaches maximum intensity at about 70 km ahead of the mountains. When the BLJ impinges upon the windward side of the DBM in the early morning, mechanical lifting of moist air leads to condensation and subsequent precipitation.     

毫米波雷达云回波的自动分类技术研究

毫米波雷达在云探测方面比厘米波天气雷达和激光雷达具有显著优势,可获得更多的云粒子信息,是研究云特性的主要遥感探测设备。为了开展对毫米波雷达探测的云回波进行自动分类的研究,利用161次云回波的个例数据,统计得到了卷云、高层云、高积云、层云、层积云和积云6类云型的特征量和其他参量的数值范围,利用分级的多参数阈值判别方法,达到了自动分类的目标,通过与人工分类的初步验证,两种分类结果的一致性达到84%,其中,层云和积云的识别一致较低的原因在于样本数据有限,仅有6次层云和8次积云的个例样本数据。通过更多样本的处理,提取的特征参量更可靠,自动分类的准确率会得到提高,以便将基于毫米波雷达的云分类技术应用于将来的云观测自动化业务。      

双雷达风场反演拼图在登陆台风“莫兰蒂”(1614)强降水精细预报中的同化应用试验

利用福建龙岩、漳州、泉州新一代多普勒天气雷达和厦门海沧双偏振雷达探测资料,采用动态地球坐标系下双雷达三维风场反演与拼图技术,基于天气研究和预报模式（Weather Research and Forecasting,WRF）及其资料同化系统,对登陆台风“莫兰蒂”（1614）引起的2016年9月14—15日福建强降水过程进行了双雷达风场反演拼图资料检验及其三维变分同化对强降水精细预报影响的数值试验,结果发现:（1）动态地球坐标系下双雷达反演风场能合理反映实际风场分布状况,其误差相对较小。相较厦门翔安风廓线雷达及厦门探空秒级测风数据,反演风风向（风速）平均绝对误差分别为7.8°（2.6 m/s）及3.4°（1.1 m/s）;（2）反演风场水平方向稀疏化对同化及预报结果极为重要,过密的反演风场资料会给同化及预报结果带来负效果。文中采用18、6、2 km 3重嵌套,在3重嵌套区域均进行同化以及仅在2 km区域进行同化两种情况下,均表现为当反演风场资料水平分辨率提高到0.1°时,同化分析及预报的台风环流开始受到负影响;且当反演风场资料水平分辨率越高时,负效果越明显。敏感性试验结果显示,分辨率取0.2°时数值预报效果最好;（3）以美国国家环境预报中心全球预报系统（National Centers for Environmental Prediction/Global Forecast System,NCEP/GFS）0.5°×0.5°分析场为初值,基于3个不同起报时刻（2016年9月14日14时、20时及15日02时）（北京时,下同）模拟的福建省境内台风内核雨带和螺旋雨带逐时演变、台风路径与强度、逐时降水TS评分和空间相关差异显著,其中14日14时起报试验效果最好;而14日20时起报试验效果最差,这与该试验初始台风大风轴风速明显偏大有关;（4）在上述3个不同起报时刻试验基础上,分别增加双雷达反演风场资料的三维变分同化后,福建境内地面风场和台风内核雨带、螺旋雨带逐时分布、逐时降水TS评分和空间相关、台风环流结构以及U、V风垂直廓线分布均有明显改善,最大正影响时效可达24 h;但仅对1—6 h时效内台风路径有改善。      

华南地区7-10月两类区域性极端降水事件特征及环流异常对比

利用1981—2016年7—10月中国753站逐日降水资料、气象信息综合分析处理系统（MICAPS）逐日站点降水资料、日本东京台风中心西北太平洋热带气旋（TC）最佳路径资料和NCEP/NCAR再分析资料集,分析了华南地区区域性日降水极端事件（RDPE事件）的统计特征及环流异常。根据华南地区RDPE事件的发生是否受热带气旋影响将其分为TCfree-RDPE和TCaff-RDPE两类事件,其中TCaff-RDPE事件占42%且集中发生在8月4—5候;TCfree-RDPE事件以7月发生频数最多,占其总频次的1/2以上。TCfree-RDPE事件发生时,华南地区受异常气旋性环流控制,来自西太平洋和中国南海的暖湿气流与北方冷气团在此汇合并形成一条狭长的水汽辐合带,低层辐合、高层辐散,显著强烈的上升运动为TCfree-RDPE事件的发生与维持提供了有利条件;与此同时,波扰动能量由高原东北侧及河西走廊地区向华南一带传播并在华南显著辐合,有利于华南上空扰动的发展和维持。TCaff-RDPE事件发生时,华南上空由低层到高层的斜压环流结构更为明显,异常上升运动更加强烈,热带气旋在其运动过程中携带了大量源自孟加拉湾、中国南海和西太平洋地区的水汽并输送至华南地区,水汽辐合气流更为强盛。同时,波扰动能量由高纬度地区沿河西走廊向下游传播,但在华南地区辐合不甚明显。两类极端事件发生时,加热场上的差异亦明显。华南及邻近地区上空的大气净加热及其南侧大范围区域的净冷却所形成的加热场梯度对TCfree-RDPE事件的发生有利。而TCaff-RDPE事件发生时,〈Q₁〉和〈Q₂〉在经向上由18°N以南、华南及其邻近地区、32°N以北呈负—正—负的异常分布型,正距平值更高,加热场梯度更大,有利于TCaff-RDPE事件的维持。这些结果有利于人们认识和预测华南区域性日降水极端事件的发生。      

江淮梅雨期极端对流微物理特征的双偏振雷达观测研究

为研究梅雨期极端对流系统的微物理特征,利用2013—2014年江淮梅雨期间南京溧水S波段双偏振雷达探测资料和地面自动站小时降水资料,统计分析了两类极端对流降水系统的微物理特征及差异。这两类极端对流系统的定义基于地面降水强度和雷达回波顶高,分别为所有对流中降水强度最强的1%（R类:小时降水强度>46.2 mm/h）和对流发展高度最高的1%（H类:20 dBz回波顶高>14.5 km）。结果显示这两类极端对流系统仅有30%的样本重合,显示了二者之间的弱相关性。对于相同的反射率因子Z_H,R类极端对流系统的近地面差分反射率因子Z_DR通常较H类极端对流小约0.2 dB,表明R类极端对流具有较小的平均粒径。结合双偏振雷达反演的粒子大小和相态分布显示,虽然两类极端对流都表现出海洋性对流降水特征,但R类极端对流较H类极端对流的总体雨滴粒径更小而数浓度更高,导致R类极端对流系统的地面降水更强。与R类极端对流系统相比,H类极端对流系统的上升运动更强,将更多的水汽和过冷水输送到0℃层以上,有利于形成更大的冰相粒子（如霰粒子等）,并通过融化形成大雨滴。以上研究表明,梅雨期降水强度和对流发展深度并没有必然的联系,极端降水主要是中等高度的对流引起。      

Uncertainty of the Linear Trend in the Zonal SST Gradient Across the Equatorial Pacific Since 1881

The change in the zonal sea surface temperature gradient (ZSSTG) across the equatorial Pacific plays an important role in the global climate system. However, there has not yet been a consensual conclusion about the changing ZSSTG at either a short-term (from 20 to 90 years) or a long-term time scale (longer than 90 years) in the literature. In this study, the uncertainty of the trend in ZSSTG for different sub-periods since 1881 was examined using four interpolated datasets and four un-interpolated datasets. It was found that the trend in ZSSTG on the short-term time scale could be significantly influenced by internal variability such as the El Niño–Southern Oscillation and the Pacific Decadal Oscillation. On the long-term time scale, the sign of the ZSSTG trend depends on the dataset used. In particular, it was not possible to draw a uniform conclusion about the secular trends in ZSSTG in recent history, given the high sensitivity of the ZSSTG trends to the period, dataset, and regions used to calculate the trends. Our results imply that it may not be possible to detect the response of ZSSTG to global warming until a longer data record becomes available in the future.     

利用FY-2F快速扫描资料分析对流初生阶段的云顶物理量特征

基于FY-2F静止气象卫星提供的2015年5—9月的高分辨率数据,通过温度阈值法识别出深、浅对流后,分析和比较了深、浅对流在对流初生(convective initiation,CI)至发展阶段中云顶高度、云顶快速降温率(cloud top cooling rate,CTC)以及多通道差值等云顶物理量特征的变化异同。结果表明:深、浅对流在CI阶段的云顶物理量特征具有相似变化特征,即云顶高度均在短时间内快速上升,CTC值均先减小后增大;深、浅对流差异表现为深(浅)对流云顶上升高度能(不能)超越水汽层高度;深对流CTC最低值较浅对流CTC最低值更低。基于CI阶段深、浅对流的CTC最低值的差异,通过个例验证,表明利用深、浅对流CTC最低值的差异,可以在识别出CI的基础,判断出CI是否发展成为深对流,从而能提前做出预警。     

CINRAD-SA双偏振雷达资料在降水估测中的应用初探

对基于水平反射率ZH和差分传播相移率K_(DP)的降水估测综合法R(C)进行了改进,并对广州S波段双偏振雷达2016年2次飑线和2次台风降水过程的Φ_(DP)使用小波分析进行滤波处理,在此基础上使用变距最小二乘法拟合得到K_(DP)的值。分别使用R(C)和R(Z_H)法对2次飑线和2次台风降水过程进行降水估算,将估算结果和雨量计小时雨量进行了对比,并将两种方法的评估结果进行了对比。结果表明:(1)对于飑线类型降水,R(C)法对5 mm·h~(-1)以上的降水估测精度要好于R(Z_H)法,且降水率越大,R(C)法优势越明显,当降水率≥20 mm·h~(-1)时,两次过程R(C)法比R(Z_H)法的平均相对误差(RE)降低了17. 2%,平均绝对误差(AE)减少了1.89 mm,平均均方根误差(RMSE)减少了1.66 mm;(2)对于台风类型降水,R(C)法对5 mm·h~(-1)以上的降水估测精度也好于R(Z_H)法,当降水率≥20 mm·h~(-1)时,两次过程R(C)法比R(Z_H)法的平均RE降低了33. 19%,平均AE减少了3. 95 mm,平均RMSE减少了4.05 mm;(3)对于飑线和台风两种类型降水R(C)法都明显改善了降水率较大时的R(Z_H)法低估问题,但R(C)法在降水率10 mm·h~(-1)时也存在低估,可能是由雨滴谱资料观测误差导致拟合的系数偏小或雷达硬件造成的观测偏差等造成的。     

基于镜像图的LRC和CRC偏差结合的人脸识别

为了提高人脸识别率及更好地显示人脸特征,本文提出了一种基于镜像图的LRC和CRC偏差结合的人脸识别方法.该方法首先生成一种镜像人脸,再通过融合原始人脸和镜像人脸形成新的混合训练样本,最后利用LRC和CRC偏差结合进行人脸识别.新方法增加了训练样本的数目,克服了由于光照和姿态等外部因素带来的影响.实验结果表明,镜像图与LRC和CRC偏差结合的人脸识别方法提高了人脸识别的准确性.