A Spectrum-Independent Procedure for Correcting Eddy Fluxes Measured with Separated Sensors

We investigate flux underestimates in eddy correlation measurements that are caused by horizontal separation of the sensors. A common eddy correlation setup consists of a sonic anemometer and a humidity sensor which, because of its bulk, must be placed some distance away from the sonic path, leading to a flux loss (of latent heat). Utilizing an additional fast temperature sensor placed near the humidity sensor, we develop a procedure for correcting for this loss. The procedure simultaneously corrects the sensible heat flux for the difference between true temperature and sonic temperature. Our correction procedure, which does not depend on the shape of the cospectrum, is then compared to the widely-used procedure following Moore (1986), which assumes a cospectral model ('Kansas Model). Both correction methods are applied to data collected within the internal boundary layer over a rice paddy, downwind of arid land. Under conditions of good fetch, they were found to agree well. Under poor fetch conditions, the model-based correction tended to be too small, while the spectrum-independent combined correction was robust. The latter is thus recommended for situations where the cospectral shape can be expected to deviate from the 'Kansas shape.     

基于高速公路气象监测数据分析的浓雾预报指标

利用京秦高速公路沿线交通气象监测站实况资料,通过对84个站次的浓雾雾生和雾消各气象要素变化特征进行分析,归纳出高速公路沿线浓雾和强浓雾天气雾生雾消的预报指标。爆发性强浓雾期间能见度少波动,在能见度爆发下降前,温度下降过程中的小幅上升对能见度突然下降有很好的指示作用;相对湿度在能见度爆发下降前1 h内达到80%以上。一般性强浓雾大多数出现在温度波动之后继续直线下降期间;在500 m浓雾出现15 h之前空气相对湿度达90%以上,能见度达50 m之前相对湿度基本达饱和状态。浓雾消散主要有两个方面,因冷空气造成的雾消,预报应着眼于冷空气前锋影响高速公路所在区域的时间;而由辐射升温造成的雾消,预报应着眼于对天空状况和升温速度的判断。     

The influence of air–sea–ice interactions on an anomalous phytoplankton bloom in the Indian Ocean sector of the Antarctic Zone of the Southern Ocean during the austral summer, 2011

An anomalous phytoplankton bloom was recorded in the Indian Ocean sector of the Antarctic Zone (AZ) of the Southern Ocean (SO) during the austral summer, 2011. Possible mechanisms for the triggering of such a large bloom were analyzed with the help of in situ and satellite data. The bloom, which formed in January 2011, intensified during February and weakened by March. High surface chlorophyll (Chl) concentrations (0.76 mg m⁻³) were observed in the area of the bloom (60°S, 47°E) with a Deep Chlorophyll Maximum (DCM) of 1.15 mg m⁻³ at a depth of 40–60 m. During 2011, both the concentration and spatial extent of sea ice were high on the western side of the bloom, between 0°E and 40°E, and enhanced freshwater influx was observed in the study area as a result of melting ice. A positive Southern Annular Mode (SAM) (with a resultant northward horizontal advection) and an intense La Niña during 2010–2011 are possible reasons for the high sea-ice concentrations. The enhanced Chl a observed in the study region, which can be attributed to the phytoplankton bloom, likely resulted from the influx of nutrient-laden freshwater derived from melting sea ice.     

湛江地区一次冷锋型海雾微物理特征

利用2010年3月31日—4月2日冷锋天气系统影响下湛江海雾综合观测资料,分析了海雾的微物理特征及海雾过程中气溶胶粒子谱的演变特征。结果表明,海雾的生消与风场密切相关,海雾生成和发展与较强的ESE气流相联系,而弱的NE气流则会促使海雾减弱或消散。湛江海雾的雾滴数浓度为100~102cm-3,液态含水量为0.001~0.232 g·m-3,雾滴平均半径小于10μm,雾滴峰值半径多位于1.4μm。海雾雾滴谱分布以单调递减谱为主,谱宽超过20μm,且雾发展过程中雾滴谱谱宽存在突然增宽和迅速减小的现象。海雾过程中雾滴数浓度的变化主要是由半径小于5μm的雾滴数密度变化引起的。海雾过程对气溶胶粒子的湿清除效果并不显著,雾过程中粒径小于0.1μm和大于4μm的气溶胶粒子数密度显著减少,但在雾消散后又迅速恢复到雾发生前的水平。     

一次典型高压型海雾过程中海上大气波导的数值模拟

2009年4月9—12日黄海海域发生了一次受高压系统影响的海雾过程。利用卫星观测与探空数据、WRF模式(Weather Research and Forecasting Model)对此次海雾过程及相伴的大气波导进行了观测分析与数值模拟。海雾与波导发展可分为3个阶段:(1)大气波导先于海雾存在于黄海海面;受高压下沉影响,黄海上空存在逆温层和较强的湿度梯度,表现为较强的贴海表面波导和非贴海表面波导。(2)海雾始于高压西部,并随高压系统逐渐东移减弱,向黄海北部扩展;辐射冷却虽然使雾顶附近逆温增强,但海雾的机械湍流使其顶部湿度梯度减小,雾顶附近对应弱悬空波导或波导消失。(3)高压系统影响使干空气下沉到雾区导致黄海海雾消散;雾顶附近逆温仍存在,同时湿度梯度增大,黄海上空逐渐变为非贴海表面波导。本研究结果表明:高压系统不仅极易为波导的发生提供有利条件,而且有利于海雾的生成,在海雾演变过程中主要是雾顶水汽梯度的变化导致了波导类型及强度的变化。     

一种统计技术结合动力释用的沿海海雾预报方法

提出了一种利用历史相似个例查询技术,结合WRF模式输出释用的Gultepe沿海大雾业务预报方法。该方法可以较好的计算近地面大气中的液态水含量(LWC)和云滴粒子数密度(Nd)参数。利用该方法对2011—2013年的3—6月的历史沿海海雾个例进行试报,结果表明,恰当的结合统计方法和动力模式可以一定程度上克服目前数值模式不成熟的缺陷,从而提高WRF模式在大雾业务预报方面的释用水平。     

国内外雾预报技术研究进展

大雾是引起低能见度的主要天气现象.提高雾的预报技术水平是确保交通安全的重要措施.从统计和数值预报两个方面,回顾了过去几十年来国内外在雾预报技术上的主要研究进展,并总结了各种方法的特点及存在的缺陷.在某些情形下,新统计方法的应用提高了雾的预报准确率,但仍然无法摆脱统计方法本身的缺陷.相比较而言,数值模式在大雾预报方面具有更广泛的应用和更大的潜力.在目前的计算机水平下,使用高分辨率的一维雾模式与中尺度天气模式相结合的方法,在一定程度上可以提高雾的预报准确率,该方法在大雾易发区的机场及高速公路沿线具有重要的应用价值.随着计算机能力的不断提高,包含大雾形成和演变的各种复杂过程、具有先进资料同化过程的高分辨率三维雾模式,以及集合数值预报系统将是未来的发展方向.     

2020年夏季海洋天气评述

2020年夏季（6—8月）,北半球极涡呈现明显的单极型分布,极涡主体位于北极圈内,中心偏向东半球,中高纬环流呈现4波型分布。6—7月,西太平洋副热带高压较常年平均偏强,且位置偏西偏南,不利于热带气旋活动。2020年夏季共有8个热带气旋在西北太平洋和南海生成,其中7月没有热带气旋生成。除西北太平洋和南海之外,其他热带洋面另有20个热带气旋生成,其中北大西洋11个,东太平洋8个,北印度洋1个。受偏南暖湿气流的影响,我国北方海域多海雾天气。同时受入海气旋活动影响,多海上大风过程。夏季近海海域共出现了7次比较明显的海雾过程,其中6月3次,7月1次,8月3次。大风过程出现了10次, 2次由热带气旋影响,7次与入海气旋活动有关。发生2 m以上的大浪过程12次,6—8月分别出现了4次、5次和3次。     

一次黄海海雾成因分析及数值模拟试验

根据GOES-9(Geostationary Operational Environmental Satellite）可见光卫星云图和韩国济州岛探空资料等,利用RAMS(Regional Atmospheric Modeling System)模式（6.1版）对2009年3月17-18日发生在黄海海域的一次大风条件下出现的海雾天气进行模拟。结果表明：与卫星云图所显示的雾区范围相比,模拟结果对海雾的生成、发展、移动都有较好吻合;云水混合比是影响大气水平能见度分布的主要因子,云水混合比大值区主要集中在距地面300 m以下的低空;雾区存在几个云水混合比大值区,并分布在不同的高度,说明海雾的团状不均匀结构;海上平流雾常发生在风速较大的情况下,RAMS模式对此具有一定的模拟能力。     

梅州城区雾和霾的气候特征分析

为了研究本地区雾和霾的规律和趋势,利用梅州市气象局1990-2008年近20a的雾日和霾日统计资料,通过线性回归分析的方法从年、季和持续时间上分析了梅州城区的雾、霾气候特征.结果表明：1990-2008年期间梅州城区雾日数呈逐渐显著性减少的趋势,年雾日数减少幅度为0.4561d/a,霾日数从2005年之后开始呈明显增加趋势;雾在冬季最多,秋季和夏季最少,霾在冬季最多,夏季最少.另外,霾一年四季均有出现,且出现的几率不断增加,持续时间也不断增长.