东北地区一次短时大暴雨β中尺度对流系统分析

利用常规气象探测、FY气象卫星、多普勒天气雷达、地面自动站资料以及NECP、EC高时空分辨率再分析资料,对比分析了2014年8月30日(简称“8.30”)和9月8日(简称“9.08”)南疆西部两次短时强降水天气中尺度特征。结果表明：“8.30”过程发生在高压脊前西北气流内,“9.08”过程出现在低涡底部平直西风带内,两次过程中地面和低空中尺度辐合线均是短时强降水的重要影响系统;造成短时强降水的β中尺度对流云团发展迅速、移动快,两次短时强降水分别产生在对流云团TBB梯度最大处和发展过程中范围最大时。两次过程在雷达回波特征方面存在明显差异,对流风暴质心高度明显不同,“8.30”过程影响系统为高质心γ中尺度超级单体,最强回波高度6 km,具有中低层辐合、高层辐散、旋转特征;“9.08”过程影响系统为低质心γ中尺度普通单体风暴,最强回波高度2 km,雷达径向速度上两次过程边界层辐合线对对流风暴的产生和加强有重要作用。

     

基于晴空阈值法的全天空红外图像云量计算

为提高新疆戈壁地区云的自动化观测水平,基于全天空红外成像仪(WSIRCMS)获取的红外辐射图像,利用辐射传输模式SBDART分析了仪器测量波段对有云无云状况的敏感性并构建了拟合方程,同时利用典型季节的晴空辐射样本拟合了晴空曲线并统计形成了晴空阈值,最后利用统计晴空阈值对全天空红外辐射图像进行云像素识别和总云量计算。将不同季节总云量计算结果同人工观测结果对比验证表明：观测时段算法计算总云量和人工观测总云量差值在±2成以下的概率均在80%以上,说明该方法具有较高的准确度和较强的实用性,在观测业务中具有较好的应用前景。     

基于卫星遥感图象纹理特征的云类识别方法及软件设计

介绍了基于卫星遥感资料,运用纹理学识别云类的原理、方法及软件设计。理论与实际分析表明,不同的云类对纹理敏感,纹理特征量是识别云类的良好因子,软件设计充分考虑了模块化,可视化与交互性。     

雹云识别的物元可拓模型及其效果检验

雹云识别是一个多参数的模式识别问题。应用物元可拓思想将单参数雹云识别的不相容性转化为相容性问题。通过构造雹云和雷雨云两类样本的经典物无降节域物元，根据计算出的待识别云体与两类样本云体之间的关联度大小，进行雹云识别。该方法用于成都地区雹云识别结果的正确率达85％以上。     

层状云的雨滴谱分档数值模拟研究

通过建立雨滴分档模式,结合部分观测资料,对中国北方常见的三类典型层状云系:强锋面抬升层状云系、气旋尺度辐合层状云系及弱锋面抬升层状云系的云中水成物总比含水量、降水强度及地面雨滴谱进行了数值模拟,并与观测值进行了比较分析。结果表明,雨滴分档模式较一般使用的单参数Marshall-Palmer（M-P）分布的参数化模式更能反映雨滴的自然演变特征。     

98.5.14闽北大暴雨成因分析

利用天气图、卫星云图等资料,分析了１９９８ 年５ 月１３～１４ 日闽北大暴雨的形势背景、物理量场、卫星云图和地面中尺度系统的特征,探讨了此次大暴雨的成因,所得结果有利于业务预报     

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。     

Water Vapor and Cloud Radiative Forcings over the Pacific Ocean Simulated by the LASG/IAP AGCM: Sensitivity to Convection Schemes

Characteristics of the total clear-sky greenhouse effect (GA) and cloud radiative forcings (CRFs), along with the radiative-related water vapor and cloud properties simulated by the Spectral Atmospheric Model developed by LASGIAP (SAMIL) are evaluated. Impacts of the convection scheme on the simulation of CRFs are discussed by using two AMIP (Atmospheric Model Inter-comparison Project) type simulations employing different convection schemes: the new Zhang-McFarlane (NZH) and Tiedtke (TDK) convection schemes. It shows that both the climatological GA and its response to El Nio warming are simulated well, both in terms of spatial pattern and magnitude. The impact of the convection scheme on GA is not significant. The climatological longwave CRF (LWCRF) and its response to El Nio warming are simulated well, but with a prominently weaker magnitude. The simulation of the climatology (response) of LWCRF in the NZH (TDK) run is slightly more realistic than in the TDK (NZH) simulation, indicating significant impacts of the convection scheme. The shortwave CRF (SWCRF) shows large biases in both spatial pattern and magnitude, and the results from the TDK run are better than those from the NZH run. A spuriously excessive negative climatological SWCRF over the southeastern Pacific and an insufficient response of SWCRF to El Nio warming over the tropical Pacific are seen in the NZH run. These two biases are alleviated in the TDK run, since it produces vigorous convection, which is related to the low threshold for convection to take place. Also, impacts of the convection scheme on the cloud profile are discussed.     

探空仪湿度测量误差研究现状及其对云识别的影响

云在地球系统能量平衡和水循环中扮演着至关重要的作用,其特征的准确获取对于理解大气物理过程、改进天气和气候模拟具有重要意义。地基云遥感反演是了解云特征、评估卫星云观测能力的重要手段。自20世纪80年代以来,地基云遥感反演获得快速发展,各种地基云遥感反演方法涌现,在2010年前后达到一个相对瓶颈期,已有的地基云遥感反演方法有几十种之多。从遥感手段上来说,地基云遥感包括主动遥感和被动遥感。从遥感对象上来说,地基云遥感包括宏观特征遥感反演和微观特征遥感反演。就宏观特征来说,可以分为三个类别：云识别或云量的探测方法、云边界的确定方法以及云相态的反演方法。就微观特征来说,地基云遥感反演方法基本分为两大类型,最优化求解法和经验参数化方法。任何一种云遥感反演方法都有其相对优势和不足,对其进行b了总结归纳,论述地基云遥感反演的进展。不同地基云遥感反演产品直接存在着巨大差异,远大于单个遥感反演方法所给定的不确定性信息,表明现有地基云遥感反演仍然存在巨大挑战,归纳提出了云遥感反演中存在的若干挑战,以期为未来云遥感的发展提供了方向参考。

     

高原边坡复杂地形下短时强降水的云型特征分类

利用逐时雨量资料、常规高低空观测资料及FY-2卫星云图,对2010—2015年5—9月甘肃省高原边坡复杂地形下76次短时强降水过程个例的天气形势配置及卫星云图演变特征进行统计分析。结果表明,与甘肃省短时强降水过程相关的特征云型共有6类:副热带高压边沿型、逗点云型、冷锋前部型、冷锋尾部与南亚高压东侧叠置型、冷涡后部型、弱冷锋前部椭圆形MαCS型。其中,副热带高压边沿型、冷锋前部型、弱冷锋前部椭圆形MαCS型与低层暖平流强迫有关。逗点云型、冷锋尾部与南亚高压东侧叠置型主要受高低空冷暖平流强烈交汇影响。冷涡后部型是高空冷平流强迫下形成。冷锋尾部与南亚高压东侧叠置型具有较好的预报指示意义。