辽宁中部城市群大气能见度变化趋势及影响因子分析

通过分析辽宁中部相对集中分布的5个城市群1987-2002年间的大气能见度、影响能见度的气象因子和污染物的变化特征及能见度与气象因子、污染物浓度之间的相关关系等,得到以下结论：（1）各城市能见度有明显的月、季和年际变化特征,能见度月变化呈双峰型,第一个峰值在5月份,第二个峰值在9,10月份;冬季能见度的值最低,春、秋季高;本溪市的能见度在逐年变好;沈阳的能见度从1987-1997年逐年变好,1997年以后又逐年变差;其它城市的能见度呈逐年变差的趋势。（2）各城市影响能见度的气象因子的年际变化特征基本是一致的;5个城市TSP,SO2污染浓度年均值均呈下降趋势,NOx的年际变化趋势不明显。（3）能见度与湿度、雾的相关关系都呈负相关且非常显著;与降雨量、风速及温度之间的关系比较复杂;与各种污染物的相关都呈负相关。     

GPM/DPR雷达与CINRAD雷达降水探测对比

通过对比星载DPR雷达与地基CINRAD雷达的降雨测量值,评估星地雷达联合应用的潜力。为了提高对比的准确性,在尽可能高的时空分辨率下,以几何匹配与格点匹配相结合的方式,提取星地雷达降水样本数据。2015年6月30日降水过程的对比分析结果表明:泰州、常州CINRAD雷达反射率因子在两站中分剖面的平均值偏差0.94 dB,地基雷达之间有很好的一致性;在DPR雷达与常州、泰州CINRAD雷达同时覆盖的降雨区域,星地之间雷达反射率因子的平均值偏差分别为-1.2 dB和-1.6 dB,显示星地雷达也有较好的一致性;现有DPR雷达陆上衰减订正算法在缩小星地雷达偏差方面起到一定作用,平均订正量0.4 dB,只要回波覆盖充分,匹配样本的高度以及其到地基雷达的距离对对比结果没有明显影响,而衰减订正和匹配样本区回波覆盖率是影响星地雷达对比结果的重要因素。     

陕西省汛期降水气候异常成因分析及预测

采用1959-2002年陕西省36个代表站汛期(6-9月)降水资料,制作汛期降水空间分布场及变差系数分布场,明确了陕西汛期降水的基本气候特征.通过分析影响陕西汛期典型旱、涝年的主要成因,建立汛期降水预测物理概念模型,为汛期降水旱涝异常预测提供气候背景.用逐步回归统计预测方法,经过物理因子普查,找出与汛期降水相关性好的强信号,建立了10地(市)汛期降水预测模型.     

桂林城区大气能见度与颗粒物浓度和气象因子关系研究

利用2015年1月至2017年6月桂林国家基本气象站能见度、相对湿度、气温、气压、降水等气象要素和PM₁₀、PM_2.5、PM_1.0颗粒物质量浓度资料,分析桂林城区大气能见度与颗粒物浓度和气象因子之间关系。结果表明：桂林城区大气能见度和PM₁₀、PM_2.5、PM_1.0呈对数关系,相关系数分别为-0.341、-0.461、-0.509,颗粒物对大气能见度影响在相对湿度为60%—70%时最为显著。在各气象因子中,大气能见度与风速的相关性最好,其次为相对湿度,与风速呈二次函数关系,与相对湿度呈幂指数关系,与温度相关性较小,与气压在秋冬季节呈正相关,相关系数冬季可达0.301,但在春、夏季节相关性不显著;利用颗粒物浓度和气象要素建立8种大气能见度非线性统计回归模型,比较后发现利用PM_1.0、风速、相对湿度、气温等因子建立的不同季节大气能见度拟合公式在实际检验中效果最优,能较好地模拟桂林地区大气能见度的变化。     

IPCC第一工作组第四次评估报告的基本结论

政府间气候变化专门委员会（IPCC）第一工作组第四次评估报告阐述了气候变化的人为和自然驱动因子、观测到的气候变化、气候变化的认知和归因以及预估的未来气候变化等方面的最新科学进展,这些最新进展主要是基于大量新的和更全面的数据、对数据更复杂的分析、对各种过程更进一步的认识、模式对这些过程模拟的改进以及对不确定性范围更广泛的分析得到的。     

江苏暴雨概率预报及其业务应用

以未来12~36 h、36~60 h和60~84 h的暴雨预报为目标,利用2011年—2013年夏季6—8月欧洲细网格数值模式预报产品分析了江苏夏季暴雨的可能预报因子。通过对各因子进行相关性、敏感性和代表性分析后,优选了22个对不同强度降水具有较好区分能力的暴雨预报因子。以这些因子为基础建立了一种简单的江苏省暴雨概率预报方法。其预报产品已在江苏省气象业务一体化平台上投入业务使用。该方法在2011—2013年7月,针对提前12 h预报的历史回报试验中,TS技巧评分平均为13.6,明显高于EC细网格24 h降水预报产品(平均TS评分仅为4.5)。在2014年梅汛期的6月25—26日、7月1—2日和7月4—5日三次区域性暴雨个例的预报试验中,提前60、36、12 h的预报效果均较好,其平均TS评分(44.6)也明显高于欧洲细网格数值模式的降水预报(20.4)。     

基于探空资料因子组合分析方法的冰雹预报

以1978—2007年四川省宜宾探空站200 km范围内共45例降雹事件与非降雹事件作为时间样本,将利用T-lnp探空资料计算表征热力、动力、水汽条件、温度、高度等物理参数作为预报因子,采用因子组合分析方法对3244个预报因子进行筛选,找出影响宜宾探空站附近降雹的预报因子,并计算得到它们的阈值及组合关系,建立了冰雹预报指标判别式。两个主要因子为400 hPa饱和湿静力温度与850 hPa湿静力温度之差 (T_σ400*-T_σ850) 和400 hPa与地面垂直气压梯度之差 (G_z400-G_zsurface),两个条件因子为700 hPa水汽压与饱和水汽压之差 (e₇₀₀-e_s700) 和700 hPa露点温度与饱和湿静力温度之差 (T_d700-T_σ700*)。将2008年全年732例时次的T-lnp探空资料代入判别式进行试报,探测率为84%,空报率为67.7%,成功指数为30.4%,试报结果表明:基于探空资料因子组合分析方法得到的冰雹预报指标判别方法可行,具有一定准确性。     

2001年台风暴雨的分析

利用常规资料、HLAFS格点资料和GMS－5静止卫星红外云图，对2001年我国台风暴雨的天气气候特征、热带低压造成的“8.5”上海特大暴雨及0103号台风“榴莲”的强暴雨形成的物理条件进行了诊断分析研究，并探讨了动力学、热力学和大气层结稳定度等物理因子在这两次强暴雨过程中的主要作用。分析结果对实时预报业务和科研工作有一定启示意义。     

气候场主分量逐步回归模型预测粤中西部汛期降水

运用热带海温资料、500hPa高度场等建立气候场,对此气候场均取前6个因子,共建立1248个因子的物理因子场。将粤中西部10个县（市）前汛期和后汛期降水量场进行EOF分解,得出前四个主分量;分别用这四个主分量与1248个气候场主分量因子进行相关计算,最后选取10个因子进入逐步回归方程,对前四个主分量进行预测,从而可以预测肇庆市前、后汛期降水的空间分布;再经过反算拟合,得出前、后汛期降水量的预报结果。检验表明,这种方法可以预测区域未来的降水空间分布与降水量,预报效果较好;物理意义上,可以揭示多个气候背景场的空间分布与某区域气候场的空间分布之间的联系,为小区域的短期气候预测提供物理依据。     

封丘县夏蝗发生与气候条件的关系

利用1980～2001年封丘县夏蝗发生资料和同期该地区气候资料,采用合成分析法,分析了气候条件对夏蝗发生的影响,并找出了一些预测夏蝗发生的定性预报因子.