双参数云物理方案中谱形参数作用分析和数值模拟试验

云物理参数化方案中,各种粒子通常采用Г谱分布函数n(D)=N0Dαexp(-λD)。双参数方案中谱参数截距N0和斜率λ通过预报给出,谱形参数α设为固定值。为了讨论谱形参数的作用,理论上分析了谱形参数取值对沉降过程和微物理源汇项的影响。利用MM5模式中增加的双参数显式云物理方案模拟了西北地区一次层状云降水过程,模拟针对雨滴谱的谱形参数rα不同取值分别做了试验。模拟结果基本符合理论分析,谱形参数rα变化时模拟出的地面降水和云的宏微观特征有差异。     

广义帕雷托分布在重庆暴雨强降水研究中的应用

引进广义帕雷托分布(GPD),借助于现代L-矩估计方法,模拟重庆地区极端降水事件,推算一定重现期的极端降水量分位数。模拟试验表明,基于超门限峰值法(POT)的GPD不但计算简便,而且基本不受原始序列样本量的影响,具有全部取值域的高精度稳定拟合(包括高端厚尾部),与GEV模拟结果相比,GPD具有更高精度和稳定性,更为实用。     

2018年青海人工增雨天气环流形势及作业条件统计分析

对2018年飞机人工增雨作业时的77个天气样本进行分析,以大气环流形势配合冷空气入侵青海的不同路径将人工增雨降水过程分为4种环流型：两槽一脊型、东高西低型、纬向环流型、横槽转竖型。作业云系以层状云和积层混合云为主;主要作业层风速在16 m·s^-1左右;作业层主导风向在230°~280°。雷达回波强度和雷达回波顶高在4种环流型中没有明显区别。卫星反演云顶高度中东高西低型云系平均发展较深厚,纬向环流型和横槽转竖型中云系发展较高但并不深厚;云顶温度最低在-40℃;最大光学厚度在13左右;过冷层厚度在2.7 km左右。云内微观条件中：有效粒子半径在13 μm左右;液水路径在东高西低型中较高在209 μm左右。     

深圳S波段与X波段双偏振雷达在定量降水估计中的应用

双偏振多普勒天气雷达的一个重要应用是进行定量降水估计（QPE）,它可以获得反射率（Z_H）、差分反射率（Z_DR）和差传播相移率（K_dp）这些与降水粒子有关的信息,常用的双偏振雷达降水估计方法有基于Z_H的R（Z_H）、基于Z_H和Z_DR的R（Z_H,Z_DR）、基于K_dp的R（K_dp）和基于K_dp与Z_DR的R（K_dp,Z_DR）这4种。文中利用深圳市S波段和X波段双偏振多普勒雷达探测资料,结合高精度地形数据和雨滴谱仪观测数据,设计了基于双偏振量的定量降水估计方法:首先利用地形数据和雷达地理信息,分析了雷达的遮挡状况,形成了这两部雷达的复合平面扫描仰角信息;随后利用雨滴谱仪观测资料,使用T矩阵方法统计得到了深圳地区的上述4种降水反演方法的参数;最后设计了混合降水反演方法,基于双偏振信号（即K_dp和Z_DR）的强弱,使用不同的降水反演方法进行定量降水估计。基于12个降水个例,利用各反演方法产生的定量降水估计结果与雨量计观测资料比较。结果表明,混合降水反演方法在降水反演的准确度和稳定性上均优于任何一种单一定量降水估计反演方法。基于文中介绍的定量降水估计方法,使用深圳S波段和X波段雷达产生了定量降水估计产品,并与深圳目前业务定量降水估计产品进行对比评估。结果表明,使用本方法产生的定量降水估计产品在准确度和稳定性上要优于目前的业务产品。此外,X波段雷达的定量降水估计产品性能要略高于S波段雷达的定量降水估计产品,这说明高时、空分辨率的X波段雷达可以提高定量降水估计精度。但由于雷达扫描平面内双偏振雷达对融化层和冰区的偏振量观测与降水的关系尚未明确,因此,本方法仅适用于雷达扫描平面内液态降水区。      

复杂地形下C波段雷达定量降水估计算法

C波段雷达定量降水估计(QPE)精度受到很多因素的影响,主要包括:(1)雷达标定,(2)非气象回波的干扰,(3)降水物垂直空间变化,(4)地形或地物的严重遮挡,(5)Z-R关系的代表性,(6)雷达拼图的质量,(7)雷达观测回波衰减等.文中雷达定量降水估计算法基于陕西省C波段天气雷达展开,从雷达探测数据质量控制、地形遮挡...     

多种空间检验方法在不同分辨率模式降水预报评估中的应用

利用单一的客观评估方法并不能有效揭示预报误差来源。利用逐小时5 km格点融合降水产品,本研究使用了多种客观评估方法综合评估了南京大学2016年夏季汛期试验4 km与12 km WRF模式。整体上,两种分辨率都能成功地预报主雨带,4 km WRF在午后对流及复杂地形预报上更优。比较了各类客观评估方法,邻域法显示4 km WRF预报准确性更高,但对于强降水(≥13 mm·(6 h)^-1),两种模式预报的空间误差都较大。尺度分离法显示,对于小尺度系统,4 km WRF能较好再现对流但存在较大位置误差,而12 km WRF则漏报。MODE法(Method for Object-based Diagnostic Evaluation)显示4 km WRF在对象强度预报上更接近观测,但强度和范围偏大,导致华南偏强,而范围偏小造成江淮偏弱,12 km WRF低估主要是漏报。不同评估方法能清晰展示4 km WRF和12 km WRF预报误差的差异,为后续模式改进提供了重要参考。     

2020年11月大气环流和天气分析

2020年11月大气环流的主要特征为:北半球极涡呈偶极分布,环流呈三波型,东亚大槽偏弱,南支槽偏弱,西太平洋副热带高压偏西偏强.全国平均降水量为16.9 mm,比常年同期(19.0 mm)偏少11％,月内17-19 日出现了一次强雨雪天气过程,湖北恩施建始县和辽宁丹东出现大暴雨,黑龙江牡丹江、鸡西和七台河、内蒙古通辽和...     

基于EOF的江西省秋季降水时空分布特征

基于1980—2020年秋季江西省83个气象观测站逐月降水数据,利用EOF方法分析了该地区秋季降水的时空分布特征。结果表明,江西省秋季降水场主要有4种类型,分别为全区型、北湿(干)南干(湿)型、西湿(干)东干(湿)型、中心湿(干)南北干(湿)型,累计贡献率为86.7%。1980—2020年,全区型和中心湿(干)南北干(湿)型降水呈增加趋势,而北湿(干)南干(湿)型和西湿(干)东干(湿)型降水呈下降趋势。其中全区型降水分布的年份占比75.6%,主要受大尺度大气环流的影响。北湿(干)南干(湿)型降水分布的年份占比17.1%,这是由于赣北地区受地形抬升作用,降水较多,而中南部在背风坡,降水较少,同时秋季赣北处于副热带高压边缘,且受到台风外围的影响,易发生降水,使得南北降水呈反相位变化。     

1961—2020年郑州主城区大气自净能力变化特征分析

利用郑州市主城区1961—2020年气象观测资料和2014—2018年空气质量监测数据,分析了郑州主城区大气自净能力指数的长期变化趋势与影响因子以及2014—2018年主城区大气自净能力与PM_2.5的关系。结果表明：郑州主城区大气自净能力指数30 a气候均值为4.42 t·(d·km²)^-1,春季大气自净能力最强,为5.20 t·(d·km²)^-1;秋季大气自净能力最弱,为3.88 t·(d·km²)^-1,不利于对大气污染物的清除。1961—2020年郑州主城区大气自净能力呈显著的减弱趋势,其中1969年最强为6.85 t·(d·km²)^-1,2020年最弱为3.06 t·(d·km²)^-1。影响因子中,1961—1980年混合层厚度与大气自净能力指数呈正相关;日平均风速≥2.5 m·s^-1的日数和小风日数与大气自净能力分别呈...     

登陆青岛的热带气旋及其降水特征分析

利用中国台风年鉴资料、地面及探空观测资料、NCEP/NCAR再分析数据以及NERA-GOOS海温数据,首先分析了1949-2019年在青岛登陆的四个热带气旋特征,然后对1909号台风“利奇马”对山东半岛造成的降水强度差异进行对比研究.分析表明:1)1949年以来有4个台风于8月以登陆北上和登陆转向路径在青岛登陆,其在中...