基于Himawari-8卫星的云参数和降水关系研究

基于日本Himawari-8卫星的云产品,对中国中东部地区2017年夏季(6—8月)每日08—17时的降水资料进行了分析,重点讨论了云光学厚度(COD)、云顶粒子平均尺度(CPS)、云顶温度(CTT)三个云参数与降水的关系。试验表明,降水概率与云参数相关性较高,存在随着COD增加、CPS增加、CTT减小而增加的明显趋势。但是,单个云参数与降水强度相关性则较低;COD、CPS、CTT与小时降雨率的相关系数分别为0.2315、0.1823、-0.2235,均为弱相关。如果综合考虑联合两个或三个云参数形成小时降雨率分布矩阵,则降水过程能得到更为清晰的体现。2017年8月28日的个例表明,相比纯粹基于红外的算法,三参数方法可以明显提高小时降雨率的估计精度。     

冰川下垫面对夏季云结构和云水含量的影响——以祁连山区疏勒南山为例

云水含量和云结构参量是天气预报、高山区水循环过程分析的基础.基于2012—2015年夏季CloudSat卫星遥感资料的2B-CLDCLASS、2B-GEOPROF和2B-GEOPROF-LIDAR,结合中国第二次冰川编目数据及气象资料,对祁连山地区疏勒南山冰川区与非冰川区云水含量和云类型特征进行分析.结果 表明:(1)...     

基于“葵花8号”气象卫星的陇东南地区强对流识别跟踪技术研究

利用常规观测资料、区域自动站资料和“葵花8号”气象卫星资料,对2016年4—9月甘肃省陇东南地区出现的43次强对流天气过程进行分析,确立了强对流云团识别指标、追踪方法及预报指标,并对2018年部分个例进行效果检验。结果表明：（1）利用卫星B13通道（10.4μm）亮温值TBB≤238 K或B08通道（6.2μm）与B13通道亮温差△TBB<0 K双阈值作为强对流云团识别指标,可以准确识别出陇东南地区的强对流天气云团;（2）利用“逆向搜索法”、“面积重叠法”及对云团重心的计算,可以对强对流云团进行准确定位、追踪及移动路径外推预报;（3）建立的强对流天气落区判别指标对该地区短时强降水及冰雹落区具有一定的预报能力。     

塔里木盆地东北缘一次强对流天气过程中的阵风锋特征研究

利用地面自动站逐小时观测、多普勒天气雷达及WRF模式高分辨率数值模拟,分析2016年7月塔里木盆地东北缘一次强对流天气过程中的阵风锋特征。结果表明,阵风锋前沿较强的辐合抬升运动不断触发多个对流单体,其中大部分单体与其后方的对流系统合并且进一步发展,使得强对流天气不断发展和维持。在对流系统快速发展阶段,阵风锋前沿水平风的垂直切变造成湿位涡的斜压分量显著增强,从而增强局地的条件对称不稳定,为对流系统的发展和维持提供了重要的不稳定能量。不稳定能量释放需要的锋生强迫作用主要是由阵风锋前方的辐合辐散项和倾斜项决定,而阵风锋前沿附近的水平形变项及其上方的非绝热加热项提供相对较弱的贡献。     

基于DTW与K-means算法的河北场雨及雨型分区特征研究

深入挖掘气象站点的观测降雨数据,研究区域降雨的雨型规律,对于洪涝灾害预警和减灾措施制订有重要意义.本文基于河北省2005-2017年3189个站点逐小时降雨观测数据,进行"场雨"的划定,进而提取历史上各场雨的累积雨量、时长指标.采用数据挖掘技术中的DTW相似性算法进行场雨雨型的自动归类,将场雨分成Ⅰ-Ⅶ共7种雨型,包括...     

An assessment of Arctic cloud water paths in atmospheric reanalyses

The role of Arctic clouds in the recent rapid Arctic warming has attracted much attention. However, Arctic cloud water paths(CWPs) from reanalysis datasets have not been well evaluated. This study evaluated the CWPs as well as LWPs(cloud liquid water paths) and IWPs(cloud ice water paths) from five reanalysis datasets(MERRA-2,MERRA, ERA-Interim, JRA-55, and ERA5) against the COSP(Cloud Feedback Model Intercomparison Project Observations Simulator Package) output for MODIS from the MERRA-2 CSP(COSP satellite simulator) collection(defined as M2 Modis in short). Averaged over 1980–2015 and over the Arctic region(north of 60°N), the mean CWPs of these five datasets range from 49.5 g/m~2(MERRA) to 82.7 g/m~2(ERA-Interim), much smaller than that from M2 Modis(140.0 g/m~2). However, the spatial distributions of CWPs, show similar patterns among these reanalyses, with relatively small values over Greenland and large values over the North Atlantic. Consistent with M2 Modis, these reanalyses show larger LWPs than IWPs, except for ERA-Interim. However, MERRA-2 and MERRA underestimate the ratio of IWPs to CWPs over the entire Arctic, while ERA-Interim and JRA-55 overestimate this ratio. ERA5 shows the best performance in terms of the ratio of IWPs to CWPs. All datasets exhibit larger CWPs and LWPs in summer than in winter. For M2 Modis, IWPs hold seasonal variation similar with LWPs over the land but opposite over the ocean. Following the Arctic warming, the trends in LWPs and IWPs during 1980～2015 show that LWPs increase and IWPs decrease across all datasets, although not statistically significant. Correlation analysis suggests that all datasets have similar interannual variability. The study further found that the inclusion of re-evaporation processes increases the humidity in the atmosphere over the land and that a more realistic liquid/ice phase can be obtained by independently treating the liquid and ice water contents.     

基于显著性图像与纹理特征的遥感影像云检测

遥感影像云检测是遥感影像处理中非常关键的环节,准确识别影像含云区域能够提升影像的利用价值.根据遥感影像的成像特点,将阈值法和纹理特征结合实现云和下垫面的分割.首先将影像从RGB(red-green-blue)空间转化为HSI(hue-saturation-intensity)空间,进而构建影像的显著性图像,利用Otsu...     

浅谈台风雨性质的辨别

利用地面观测资料,以及观测经验,对台风产生的降水过程进行分析,从中鉴别出该降水是阵性还是非阵性。     

1951—2018年衢州市椪柑采摘期连阴雨天气变化特征

基于1951—2018年衢州市椪柑采摘期降水量、雨日、日照时数、相对湿度等逐日气象资料,应用统计分析和小波分析方法,分析椪柑采摘期连阴雨天气变化特征及其大气环流背景.结果表明:1951—2018年衢州椪柑采摘期连阴雨日数、次数和强度呈略微增加趋势、滑动3d无雨次数呈减少趋势;滑动3d无雨次数存在明显的5a、7a和15a...     

一次模态变异中尺度对流系统的模拟与分析

利用NCEP FNL分析资料及南京多普勒雷达观测,借助WRF模式,对2017年8月19日发生在长江中下游地区的一次中尺度对流系统(MCS)进行模拟和诊断分析。此次MCS组织模态PS(Parallel Stratiform)型和TS(Trailing Stratiform)型共存,开始为带状结构,最后演变为强弓状飑线。气旋切变和低空急流是此次过程的重要影响系统,而午后强烈发展的地面锋触发了此次强对流。在垂直风切变和冷池共同作用下,西侧初始对流发展为PS型模态,东侧发展为TS型模态。由于PS型模态的中低层垂直风切变发生转向,导致其消散。TS型模态附近冷池和垂直风切变相配合,且在后向入流(Rear Inflow Jets,RIJ)作用下发展成为强弓状飑线;RIJ受中低层涡旋对影响而发展增强,其中气旋式涡旋主要由涡度方程中拉伸项决定,而反气旋式涡旋则主要由倾侧项决定。