长三角盛夏—初秋强降水的延伸期过程预报探析

针对长三角汛期强降水过程,根据不同降水类型的特性,提出分时段建立低频模型并给出建模流程。综合分析长三角汛期强降水期的低频特性,将低频气旋及反气旋区分划分7个关键区。重点研究盛夏—初秋时段的强降水特征,在总结强降水期低频特征的基础上,借助EOF分解建立延伸期大—暴雨的预报模型:1区或2区有低频气旋维持并发展;6区、7区或5区存在低频反气旋。并且在7个关键区中1、2区的低频气旋及5、6、7区的低频反气旋为主要低频系统,起决定作用,而3区的低频系统为次要低频系统,起辅助作用。利用该模型提前30 d预报出2012年汛期最强降水过程,并分析本次过程的低频系统演变,给出动态演变模型。     

Assimilating the LAI Data to the VEGAS Model Using the Local Ensemble Transform Kalman Filter: An Observing System Simulation Experiment

Information on the spatial and temporal pat- terns of surface carbon flux is crucial to understanding of source/sink mechanisms and projection of future atmospheric CO2 concentrations and climate. This study presents the construction and implementation of a terrestrial carbon cycle data assimilation system based on a dynamic vegetation and terrestrial carbon model Vegetation-Global-Atmosphere-Soil （VEGAS） with an advanced assimilation algorithm, the local ensemble transform Kalman filter （LETKF, hereafter LETKF-VEGAS）. An observing system simulation experiment （OSSE） framework was designed to evaluate the reliability of this system, and numerical experiments conducted by the OSSE using leaf area index （LAI） observations suggest that the LETKF -VEGAS can improve the estimations of leaf carbon pool and LAI significantly, with reduced root mean square errors and increased correlation coefficients with true values, as compared to a control run without assimilation. Furthermore, the LETKF-VEGAS has the potential to provide more accurate estimations of the net primary productivity （NPP） and carbon flux to atmosphere （CFta）.     

基于TIGGE资料的北半球地面气温预报的统计降尺度研究

基于TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble,全球交互式大集合)资料中欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather,ECMWF)、日本气象厅(Japan Meteorological Agency,JMA)、美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)和英国气象局(United Kingdom Met Office,UKMO)4个中心的北半球地面2 m气温集合平均预报资料,利用插值技术与回归分析,并引入了消除偏差集合平均(bias-removed ensemble mean,BREM)和多模式超级集合(superensemble,SUP)方法进行统计降尺度预报研究。结果表明,在2007年夏季3个月中,4个单中心的降尺度预报明显地改善了预报效果。引入SUP和BREM两种集成预报方法后,预报误差得到进一步减小。对比综合表现最好的单中心ECMWF的预报,1~7 d的降尺度预报误差改进率均达20%以上。研究还发现,引入SUP方法的降尺度预报效果优于引入BREM方法的降尺度预报,利用双线性插值方法在上述两方案中的预报效果优于其他3种插值方法。     

基于ROMS模式利用集合最优插值同化沿轨海表面高度异常数据的研究

The ensemble optimal interpolation （EnOI） is applied to the regional ocean modeling system （ROMS） with the ability to assimilate the along-track sea level anomaly （TSLA）. This system is tested with an eddy-resolving system of the South China Sea （SCS）. Background errors are derived from a running seasonal ensemble to account for the seasonal variability within the SCS. A fifth-order localization function with a 250 km localization radius is chosen to reduce the negative effects of sampling errors. The data assimilation system is tested from January 2004 to December 2006. The results show that the root mean square deviation （RMSD） of the sea level anomaly decreased from 10.57 to 6.70 cm, which represents a 36.6% reduction of error. The data assimilation reduces error for temperature within the upper 800 m and for salinity within the upper 200 m, although error degrades slightly at deeper depths. Surface currents are in better agreement with trajectories of surface drifters after data assimilation. The variance of sea level improves significantly in terms of both the amplitude and position of the strong and weak variance regions after assimilating TSLA. Results with AGE error （AGE） perform better than no AGE error （NoAGE） when considering the improvements of the temperature and the salinity. Furthermore, reasons for the extremely strong variability in the northern SCS in high resolution models are investigated. The results demonstrate that the strong variability of sea level in the high resolution model is caused by an extremely strong Kuroshio intrusion. Therefore, it is demonstrated that it is necessary to assimilate the TSLA in order to better simulate the SCS with high resolution models.     

坛紫菜（Porphyra haitanensis）丝状藻体生长增殖的优化调控培养条件研究

丝状藻体是紫菜生活史中的重要阶段,其生长增殖与环境条件密切相关.本研究考察了与坛紫菜丝状藻体生长增殖相关的多个影响因子,探讨了可促进坛紫菜丝状藻体生长、达到生长速率快的优化调控培养条件.具体操作实施过程为：初始丝状藻体来自成熟紫菜叶状体的果孢子释放,基于8因子3水平的正交实验设计方案[采用正交表L27（313）],确定了丝状藻体生长对多个环境因子的响应以及优化的调控培养条件.结果表明,除开pH、复合维生素浓度和NaHCO3浓度外,其他因子对丝状藻体生长均有显著的影响（p≤0.043 8）.获得的优化调控培养条件为：温度18℃、光强27μmol/m2·s-1、盐度25、pH值8.5、复合维生素浓度15μg/dm3、NaHCO3浓度2 mg/dm3、每天光照时数18 h、营养液浓度为f培养介质.优化调控培养条件下的丝状藻体生长速率高达12.07%,平均值±标准偏差SD为（10.70±0.88）%/d.     

国内外雾预报技术研究进展

大雾是引起低能见度的主要天气现象.提高雾的预报技术水平是确保交通安全的重要措施.从统计和数值预报两个方面,回顾了过去几十年来国内外在雾预报技术上的主要研究进展,并总结了各种方法的特点及存在的缺陷.在某些情形下,新统计方法的应用提高了雾的预报准确率,但仍然无法摆脱统计方法本身的缺陷.相比较而言,数值模式在大雾预报方面具有更广泛的应用和更大的潜力.在目前的计算机水平下,使用高分辨率的一维雾模式与中尺度天气模式相结合的方法,在一定程度上可以提高雾的预报准确率,该方法在大雾易发区的机场及高速公路沿线具有重要的应用价值.随着计算机能力的不断提高,包含大雾形成和演变的各种复杂过程、具有先进资料同化过程的高分辨率三维雾模式,以及集合数值预报系统将是未来的发展方向.     

江苏—南黄海地区M≥6强震有序网络结构及其预测研究

基于TIGGE（THORPEX Interactive Grand Global Ensemble,全球交互式大集合）资料中欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather,ECMWF）、日本气象厅（Japan Meteorological Agency,JMA）、美国国家环境预报中心（National Centers for Environmental Prediction,NCEP）和英国气象局（United Kingdom Met Office,UKMO）4个中心的北半球地面2m气温集合平均预报资料,利用插值技术与回归分析,并引入了消除偏差集合平均（bias-removed ensemble mean,BREM）和多模式超级集合（superensemble,SUP）方法进行统计降尺度预报研究.结果表明,在2007年夏季3个月中,4个单中心的降尺度预报明显地改善了预报效果.引入SUP和BREM两种集成预报方法后,预报误差得到进一步减小.对比综合表现最好的单中心ECMWF的预报,1～7d的降尺度预报误差改进率均达20％以上.研究还发现,引入SUP方法的降尺度预报效果优于引入BREM方法的降尺度预报,利用双线性插值方法在上述两方案中的预报效果优于其他3种插值方法.     

探空观测黑名单检查在变分同化系统中的应用

针对探空观测资料使用造成的某些区域GRAPES分析场存在虚假的高、低压系统问题,该文通过对比全球探空资料的位势高度观测与NCEP分析场,统计站点中观测质量较差的时次出现频数,确定探空位势高度观测黑名单。研究表明:500 hPa在印度地区、北大西洋和南极洲附近的探空位势高度观测与NCEP分析场的均方根误差在30 gpm以上的站点较多,且位势高度观测不可靠观测比率为20%以上的站点主要集中这些区域,以上观测站均列入黑名单。文中在GRAPES全球三维变分分析场的质量控制中加入探空位势高度观测黑名单检查,通过6 h分析预报循环试验表明:探空位势高度观测黑名单检查能有效提高分析场质量,GRAPES位势高度分析场在南极洲附近和印度地区有所改善。     

CMIP5/AMIP GCM simulations of East Asian summer monsoon

The East Asian summer monsoon （EASM） is a distinctive component of the Asian climate system and critically influences the economy and society of the region.To understand the ability of AGCMs in capturing the major features of EASM,10 models that participated in Coupled Model Intercomparison Project/Atmospheric Model Intercomparison Project （CMIP5/AMIP）,which used observational SST and sea ice to drive AGCMs during the period 1979-2008,were evaluated by comparing with observations and AMIP Ⅱ simulations.The results indicated that the multi-model ensemble （MME） of CMIP5/AMIP captures the main characteristics of precipitation and monsoon circulation,and shows the best skill in EASM simulation,better than the AMIP Ⅱ MME.As for the Meiyu/Changma/Baiyu rainbelt,the intensity of rainfall is underestimated in all the models.The biases are caused by a weak western Pacific subtropical high （WPSH） and accompanying eastward southwesterly winds in group Ⅰ models,and by a too strong and west-extended WPSH as well as westerly winds in group Ⅱ models.Considerable systematic errors exist in the simulated seasonal migration of rainfall,and the notable northward jumps and rainfall persistence remain a challenge for all the models.However,the CMIP5/AMIP MME is skillful in simulating the western North Pacific monsoon index （WNPMI）.     

2010年6月中国南方持续性强降水过程：天气系统演变和青藏高原热力作用的影响

2010年6月中国南方发生持续性强降水,其强度与2008年6月相当,超过近年来其他年份。但是,与2008年6月相比,2010年6月对流层中低层低值系统活动在青藏高原至长江中下游地区异常频繁,副热带高压(副高)位置异常偏西、强度偏强,导致低层异常风场辐合区及强降水区域相对偏北。分析2010年6月14—24日中国南方连续出现的4次持续性强降水过程,发现南亚高压、对流层中层的中纬度槽脊和西太平洋副高以及低层切变线和东移低涡是造成持续性强降水的主要天气系统。利用WRF模式对2010年6月强降水过程实施显式对流集合模拟试验,在控制试验重现观测到的地面降水和天气系统特征的基础上,在敏感性试验中将青藏高原的地表短波反照率修改为1.0,对比两组模拟试验的结果表明:控制试验中青藏高原的地表感热加热作用使得高原及其周边地区的大气温度发生变化,相应的热成风平衡调整使得对流层低层至高层大气环流和天气系统特征发生显著变化,增强了中国南方的持续性降水。200 hPa青藏高原西部形成反气旋性环流异常,东部形成气旋性环流异常,青藏高原东部南下的冷空气加强,中国南方辐散增强;500 hPa青藏高原北部的脊加强,中国东部的槽加深,副高西北侧的西南风明显增强,从青藏高原向下游传播的正涡度也显著加强;850 hPa的低涡强烈发展并逐步东移,华南沿海的西南低空急流更为强盛,导致降水区的水汽辐合、上升运动及降水强度都增强。