山区公路雾天分布特征及相关性研究

雾是山区常发的天气现象,且具有偶发性和局部性的特征,雾天条件下,能见度降低,为公路行车安全带来一定隐患。该文基于云南普洱山区公路交通气象观测实验基地的观测数据,对2014年5月—2016年10月期间,实验基地所在公路的雾的等级以及时间分布规律进行了分析。通过列联表、条件频率等相关性分析方法,开展了雾天能见度与其他气象要素的相关性研究。通过对列联表的相关性假设显著性分析,降雨强度、风速等气象要素与能见度之间存在相关性;但列联关系V相关系数分析结果表明,其相关程度不高。从条件概率统计来看,在不同的气象要素区间范围内,各等级雾发生的条件概率分布遵循一定的规律。分析雾天能见度的分布规律,及其与其他气象要素之间的相关性,能为雾天条件下公路行车安全预警与控制提供数据支持。     

地市级新天气预报业务流程的开发研究

在借鉴和吸收省内外先进经验的基础上，结合地市气象台预报工作实际，对现在9210工程业务环境下，地市级天气预报业务流程进行深入细致的分析研究，建立起以数值分析预报产品为基础，以人机交互Micaps系统为平台，以提高预报业务效率为目的，综合运用各类信息和多种预报方法制作预报的新天气预报业务流程，并投入实际业务运行，收到了良好的效果。     

宜春地区三类典型天气的风廓线雷达产品特征分析

选取江西省宜春市晴空、弱降水、强降水三类天气过程个例,结合天气形势、雷达回波、气象要素等资料,对比分析了风廓线雷达产品特征。结果表明：（1）在晴空天气背景下,风廓线雷达探测高度低,水平风速小,垂直风速正负值交替出现,大气折射率结构常数（Cn2）值最小。（2）在稳定性弱降水天气背景下,大气呈稳定状态,风廓线雷达探测高度随降水的产生而逐渐抬升,高低层有明显的风速切变,850 hPa赣南至赣东北有西南急流穿过,赣北有切变线存在,利于降水产生,垂直风速因降水影响出现朝向雷达正速度,Cn2值比晴空时大。（3）在具有产生强对流天气背景下,大气中对流强烈,风廓线雷达的水平风速增大,西南急流深厚且不断下沉,850-700 hPa有强烈的垂直切变,动力条件和水汽条件利于强降水产生,垂直风速表现为更大的朝向雷达正速度,Cn2值比弱降水时的大。     

下垫面对WRF模式模拟黑河流域区域气候精度影响研究

利用高精度的土地覆盖、土壤质地类型和地形高度值替换了天气研究和预报模式Weather Research and Forecasting Model(WRF)中的相关数据,通过数值模式试验检验了下垫面数据对WRF模拟精度的影响。同时,通过与黑河综合遥感联合试验中7个测站观测数据的比较,以平均误差、均方根误差和相关系数为指标,分析了WRF模式下垫面数据改变对近地表气象要素的模拟精度的影响。结果表明:(1)WRF模式本身的地形高度信息在黑河流域上游地区有较大误差,造成了一定的模拟误差。而使用高精度的下垫面数据可以提高WRF模式在黑河流域上游复杂区域的模拟能力;(2)2m气温除了随地形高度递减外,还受土壤质地和土地覆盖小幅度影响,而且进行地形订正后的2m气温与2m湿度的模拟在下垫面为水体的区域对比强烈,因此为模式提供准确的水体分布信息也至关重要;(3)2m气温和湿度等要素的模拟差异值与地形高度资料的差异呈负相关,而降雨量的差异与地形高度差异呈微弱的正相关,与土壤质地差异和土地覆盖差异的相关性也比较弱。     

江西夏季雷电天气热力条件及不稳定指数对比分析

选取2007年夏季两次强度不同的致灾雷电过程进行对比,并将其能量参数与典型历史个例进行比较。结果表明：（1）副高位置、500hPa低槽移速、中尺度辐合系统以及热力结构的差异是导致雷暴强度不同的原因之一;（2）中尺度辐合系统移向鄱阳湖时,对流天气更加剧烈,但对大尺度系统鄱阳湖的阻挡作用不显著;（3）对流层上干下湿的特征越明显,强雷电发生的概率越大;（4）CAPE〉632J/kg,K〉34℃,Si〈0℃,Li〈0℃,TT〉43℃,SSI〉43可以作为江西致灾雷电发生的阈值,超过阈值越多,强对流天气发生的概率越大;（5）能量参数的演变对致灾雷电的潜势预测、强度判别具有较好的指示,夏季对流参数的指示意义较春季更好。     

基于马尔科夫链转移概率极限分布的降水过程持续性研究

各地不同气候条件所具有的天气状态转移概率的极限分布实际上代表了各地天气气候的持续性和转折性特征,同时也表明了它的可预报期限。从马尔科夫链理论出发,初步研究了中国160个代表测站逐日天气状态演变过程的极限分布。结果表明,转移概率的极限分布不但其空间分布有明显差异,而且不同季节的极限分布也有明显差异。例如,有的地区仅有2 d持续期,有的可达4—6 d或更长,充分反映出不同地区因其影响的天气系统差异所造成的逐日天气气候的持续性和转折性特征的差异。其研究意义在于,由此可作为天气气候分型区划的一种理论依据。统计分析结果表明,就全中国平均而言,夏季持续期最短,持续期由北向南、由西向东呈增加趋势,且春季平均降水持续期为5.1 d,夏季平均为5.0 d,秋季平均为6.5d,冬季平均为6.2 d。可见夏半年比冬半年的降水持续期短,这可能是因为春夏季的天气系统比较复杂且中小尺度天气系统较多的缘故。这从另一侧面再次证明,各地逐日降水天气状态演变过程具有一定的天气气候状态自然转折的持续性即自然天气周期的气候状况,从而为短期天气预报提供了气候背景。     

J—A2500射频发生器及其维修

本文介绍J-A2500射频发生器的简单工作原理、调试方法和典型故障排除以及使用维修注意事项。     

青藏高原能量与水循环国际合作研究的进展与展望

青藏高原能量与水循环过程对我国、东亚乃至全球的天气和气候系统都有着非常重要的作用.1996年以来,在国家自然科学基金委员会、中国科学院、中国气象局等相关部门和日本政府的大力支持下,我们针对青藏高原能量和水循环过程的重要性,成功地开展了青藏高原尺度和藏北地区中尺度的"全球能量水循环之亚洲季风青藏高原试验研究"(GAME/Tibet)项目和"全球协调加强观测计划之亚澳季风青藏高原试验研究"(CAMP/Tibet)项目近10余年的连续观测,取得了以往高原试验从未有过的大量极其珍贵的综合观测资料.而且在利用试验资料分析、卫星遥感及数值模拟等手段研究青藏高原能量与水循环方面取得大量的阶段性成果.介绍了青藏高原能量与水循环的研究进展及国际合作在项目执行过程中所起到的作用,同时介绍国际合作在吸纳境外研究资源及培养青年科技人才中所起的作用.最后提出了国际合作中存在的问题,并给出了相关的建议.     

Improvement and Evaluation of the Latest Version of WRF-Lake at a Deep Riverine Reservoir

The WRF-lake vertically one-dimensional(1D) water temperature model, as a submodule of the Weather Research and Forecasting(WRF) system, is being widely used to investigate water–atmosphere interactions. But previous applications revealed that it cannot accurately simulate the water temperature in a deep riverine reservoir during a large flow rate period, and whether it can produce sufficiently accurate heat flux through the water surface of deep riverine reservoirs remains uncertain. In this st...     

Real-time storm detection and weather forecast activation through data mining and events processing

Each year across the USA, destructive weather events disrupt transportation and commerce, resulting in both loss of lives and property. Mitigating the impacts of such severe events requires innovative new software tools and cyberinfrastructure through which scientists can monitor data for specific severe weather events such as thunderstorms and launch focused modeling computations for prediction and forecasts of these evolving weather events. Bringing about a paradigm shift in meteorology research and education through advances in cyberinfrastructure is one of the key research objectives of the Linked Environments for Atmospheric Discovery (LEAD) project, a large-scale, interdisciplinary NSF funded project spanning ten institutions. In this paper we address the challenges of making cyberinfrastructure frameworks responsive to real-time conditions in the physical environment driven by the use cases in mesoscale meteorology. The contribution of the research is two-fold: on the cyberinfrastructure side, we propose a model for bridging between the physical environment and e-Science¹ workflow systems, specifically through events processing systems, and provide a proof of concept implementation of that model in the context of the LEAD cyberinfrastructure. On the algorithmic side, we propose efficient stream mining algorithms that can be carried out on a continuous basis in real time over large volumes of observational data. ¹ e-Science is used to describe computationally intensive science that is typically carried out in highly distributed network