中国及周边海域对流云团的水平和垂直尺度

利用2007年1月-2010年12月CloudSat-CALIPSO二级云产品2B-CLDCLASS-LIDAR,统计中国及其周边海域对流云的发生频率,根据对流云发生频率的分布特征将中国及周边海域划分为青藏高原（TP）、东部陆地（EC）、南部海域（SO）和西北太平洋（WP）4个子区域,并研究了4个子区域积云团和深对流云团的水平尺度和垂直尺度。统计结果表明,海洋积云团的水平尺度约为2 km,陆地积云团的水平尺度约为1 km,海洋下垫面热力性质均匀,积云团尺度更大;陆地下垫面非均匀性强,积云团分布更为零散。深对流云团的水平尺度为10-50 km,东部陆地最大,约为45 km,西北太平洋最小,约为30 km。陆地深对流云团水平尺度较海洋上大,且多尺度特征显著,应该与深对流云发生的复杂天气背景有关。积云团的垂直尺度范围为0.24-2 km,4个区域无明显差异。垂直尺度海洋深对流云团大于陆地云团,其中在南部海域地区最大,约为15 km,青藏高原最小,约为10 km。与陆地云团相比,海洋深对流云团表现为水平尺度更小、垂直尺度更大的中尺度对流体特征。      

江苏一次锢囚状MCS和相关中涡旋MCV的观测分析

利用常规地面和高空气象观测资料,结合气象卫星云图和雷达回波,分析了2009年6月14日15—23时(北京时,下同),造成江苏强对流天气的一个中尺度对流系统(MCS)的锢囚状特征的形成过程及其垂直结构。地面中尺度分析表明,雷暴高压东侧在飑前倒槽北端发展的闭合低压环流的东南气流将暖湿空气输送到冷性雷暴高压的北侧形成东南一西北向的暖舌,从而形成锢囚状的结构。长三角探空网资料的垂直结构分析表明,在对流层下部地面到850 hPa为冷性的雷暴高压,在对流层中部700 hPa为冷性的α中尺度涡旋(MCV),而500 hPa已转变为暖性的MCV。静力学关系可以说明MCV仅仅存在于700~500 hPa的原因和MCS下冷上暖的热力结构密切相关。     

京津冀地区中α尺度飑线过程中大风特征分析及成因初探

应用常规天气观测资料、地面加密自动气象站资料、大风灾情报资料、京津冀地区7部多普勒天气雷达组网观测资料及VDRAS资料,从多个角度对2013年8月4日京津冀地区一次飑线过程产生的大范围大风天气过程进行了分析,结果显示:此次过程是在高空冷空气南下、低层暖湿气流北上、系统前倾及位势不稳定的有利层结条件下,由多单体风暴演变为中α尺度的强飑线所致。飑线形成于低层垂直切变加强、冷池合并之后;大风主要发生在飑线主体回波中,其次是主体回波前和中前,主体回波后很少发生。大风发生的位置取决于飑线结构中气流的性质,气流的性质与冷池前进的程度和对流的强度关系密切。大风大部分由下沉冷气流产生,少数为近地面上升暖气流导致。大风发生的范围和强度与低层风垂直切变的强度呈正比,大范围低层风垂直切变的加强增强了飑线入流和出流的强度,是大范围大风、局部强风形成的重要原因。大风发生站次与冷池的强度和范围密切相关,冷池的加强和范围的扩大加强了后侧冷入流和前侧暖入流的强度和范围,也是大范围大风形成的重要因素。     

支持向量机的车载雷达点云目标识别

为了进一步研究移动测量系统的数据处理问题,该文根据点云的基本特征,归纳了由7个特征构成的点云原始特征向量,在此基础上,结合语义环境构建了由17个特征构成的点云扩展特征向量,并采用支持向量机模型对车载LiDAR点云进行行道树点云识别的一系列实验。实验中采用粒子群优化算法和遗传算法对支持向量机进行参数寻优;采用不同特征向量和不同数目样本对点云进行学习和目标识别;分析了特征向量的学习曲线和识别精度。实验结果表明,支持向量机模型能够在行道树点云识别中取得较高的精度。     

青鱼(Mylopharyngodon piceus)新发病病原类志贺邻单胞菌(Plesiomonas shigelloides)的分离鉴定

为研究青鱼暴发性死亡原因,从病症典型青鱼(Mylopharyngodon piceus)肌肉、肝脏和肾脏处进行细菌接种,分离获得一株细菌(HZ2015),对其进行了形态观察、生化特性检测和16S r RNA序列分析,通过动物回归实验、毒力检测和药敏试验了解其对青鱼的致病性、毒力及药物敏感性。所得菌株为类志贺邻单胞菌(Plesiomonas shigelloides),动物回归实验能复制出类似症状,且能从体内再次分离到该菌株;分离株对小鼠的半数致死量(LD50)为106.6 CFU;对头孢呋辛、头孢哌酮、庆大霉素、卡那霉素、复达欣高度敏感。研究表明,菌株HZ2015为青鱼体表溃烂病病原,本研究系类志贺邻单胞菌致青鱼体表溃烂病的首次报道。     

Characteristics of karst groundwater system in the northern basin of Laiyuan Spring area

Guided by the theory of groundwater system, based on the groundwater level data from the northern basin of Laiyuan Spring area, the authors took into account factors such as the lithology, geological structure and topography to study the relationship between groundwater recharge, runoff and drainage in this area. It was concluded that the infiltration of atmospheric precipitation is the main source of groundwater supply in this area; the upper layer of the Spring area is distributed with the Cambrian-Lower Ordovician karst water, and the lower layer is filled with the Jixian system karst water. The upper layer of karst water supplies to the lower layer of karst water or the pore water in loose strata through the fault while the lower layer of karst water runs to the three strong runoff belts from the east and west sides of the watershed, southwards into the basin, partially replenishing the pore water in loose strata, or forming fault Springs (e.g. Nanguan Spring, Beihai Spring) when dolomite movement encounters faults. Replenished by atmospheric precipitation and the upper and lower layers of karst waters, the pore water in loose strata joins the groundwater in the southern basin and then flows eastwards, in the end it flows out of the system in Shangfanpu. Through the analyses of groundwater level data and hydrogeological drilling data, based on groundwater D and 18O isotope test results, the karst groundwater circulation system in the northern basin of Laiyuan Spring area is further verified, which provides hydrogeological basis for water resources development and utilization as well as protection in this area.     

微波辐射计在对流天气预报中的应用

选取2016—2018年每年4—9月份RPG-HATPRO型42通道微波辐射计观测的不稳定指数参数(K、SI、CAPE、LI)及水汽参数(IWV、LWP),研究得出各参数触发雷雨大风、短时强降水的阈值条件为K>37℃、SI<-1℃、IWV>60 kg/m~2、LWP>400 g/m~2,而LI、CAPE无法对3种天气类型进行区分。利用费舍判别分析方法,将不稳定指数参数及水汽参数作为预报因子,建立预报方程并进行检验,结果表明:二级判别方程预测对流天气的准确率为76%,可以作为预报对流天气的辅助工具;多级判别方程不能很好地区分3种天气类型,但将其作为修正后的二级判别方程使用,能提高对流天气的测中概率。     

冷空气强风在大型城市中的精细结构和形成机制

地面强风可直接造成人员伤亡和经济损失,严重影响出行安全、工农业生产等社会秩序。强风的发生与天气系统和复杂下垫面的共同作用密切相关,在城市区域尤为明显。受数值模拟技术和计算资源的限制,对实际天气条件下大范围城区的强风现象进行建筑物分辨率的大规模数值模拟研究仍是一个挑战。本研究利用中尺度气象模式嵌套流体计算动力模式的超高分辨率局地气象预报系统,对强冷空气过程造成广州市区的一次强风事件进行数值模拟,深入探讨强风的精细结构和形成机制。结果表明,伴随着强冷空气入侵,广州市区的平均风速和风场高频扰动均明显增强,且在城市冠层顶尤为明显,呈现区域不均匀的三维结构,数值模拟与地面观测相一致。较大范围的强风速和阵风主要出现在建筑物较为低矮的老城区上空,并持续影响下游河道等开阔区域。在高层建筑密集的新城区,虽然整体风速明显减弱,但能在平行风向的街道狭管和下游区域形成局地强风。特别是,超高层建筑群引起显著的垂直环流,导致强风扰动向下传播,造成最大风速达8 m s?1的地面局地强风,阵风指数接近2。上游建筑群引起的风场扰动呈现大尺度湍流结构,能沿着平均气流传播影响数公里之远的下游地区。当风场扰动经过广州塔等单体超高层建筑时,可在其两侧绕流区再次加强,形成局地强风。局地强风和阵风还出现在垂直于风向排列的沿江高层建筑群的侧边,与建筑屏风的阻挡效应和缺口溢出有关。研究结果促进认识城市强风的时空特征和物理机制,有助于提升城市气象的精细化预报水平。     

青藏高原云团东传过程及其中中尺度对流系统的统计特征

利用逐小时风云卫星TBB资料、逐小时中国自动站与CMORPH降水产品融合数据以及国家级地面观测站24小时累积降水量,统计分析2010～2016年夏季,伴随下游地区（104°E以东）降水的青藏高原云团东传过程以及东传过程中镶嵌于云团中的中尺度对流系统（Mesoscale Convective System,简称MCS）特征。结果表明,共出现120次伴随下游降水的高原云团东传过程,6月出现最频繁,但持续时间较长的过程多出现在7月。云团向东传播的主要三条路径是平直东传、沿长江折向东传和复合东传。其中路径二——沿长江折向东传中的过程是高影响过程,因为过程次数较多（46次）,过程平均持续时间较长（62小时）,在下游地区引发的降水日数和暴雨日数最多。属于东传过程的MCS在7月形成最多,集中分布在青藏高原东坡、云贵高原东部、长江沿岸及其以南地区。高原MCS影响长江中下游地区降水主要是通过向东传播的形式实现,因为即使生命史更长的中α尺度对流系统（Meso-α Convective System,简称MαCS）也鲜少直接移动至110°E以东地区。不同区域的中α尺度持续性拉长形对流系统（Permanent Elongated Convective System,简称PECS）的日变化特征显示,东传过程MCS更容易在夜间从高原东坡向东传播至下游地区。在三条路径中,路径二中的东传过程MCS数量最多、在下游地区发展最旺盛并与降水日数和覆盖范围存在更好的对应关系。     

利用FY-2F快速扫描资料分析对流初生阶段的云顶物理量特征

基于FY-2F静止气象卫星提供的2015年5—9月的高分辨率数据,通过温度阈值法识别出深、浅对流后,分析和比较了深、浅对流在对流初生(convective initiation,CI)至发展阶段中云顶高度、云顶快速降温率(cloud top cooling rate,CTC)以及多通道差值等云顶物理量特征的变化异同。结果表明:深、浅对流在CI阶段的云顶物理量特征具有相似变化特征,即云顶高度均在短时间内快速上升,CTC值均先减小后增大;深、浅对流差异表现为深(浅)对流云顶上升高度能(不能)超越水汽层高度;深对流CTC最低值较浅对流CTC最低值更低。基于CI阶段深、浅对流的CTC最低值的差异,通过个例验证,表明利用深、浅对流CTC最低值的差异,可以在识别出CI的基础,判断出CI是否发展成为深对流,从而能提前做出预警。