锢囚气旋钩状云区暴雪过程的水汽源地及输送分析

利用常规高空、地面观测资料、FY-2E卫星云图和NCEP再分析场,分析了2013年11月25日发生在中国东北东部的暴雪天气过程,并用HYSPLIT模式模拟了暴雪区上空气块的轨迹。结果表明:卫星云图显示暴雪发生在锢囚气旋的钩状云区中,且具有中尺度特征。钩状云区不同代表点、不同层次25日08时120 h气块的后向轨迹计算结果表明,在每个代表点的6条轨迹中,只有1条轨迹来自新疆以西地区的对流层上层,其他5条轨迹均来自蒙古国或我国北方地区的对流层中低层。几乎每条轨迹对应的气块在东移或南移时先以水平运动为主,伴有弱的下沉;中低层气块在72～24 h经过渤海湾和日本海;而中上层气块则主要经过黄海或东海,到达降雪区前几小时气块移速快并有明显的上升运动。对钩状云区不同代表点1500和3000 m上空120 h后向轨迹中气块湿度分析表明,来自东亚大陆的气块水汽含量并不大、相对湿度也小于60%,但在经过渤海湾和日本海时,海气交换使得气块的含水量和相对湿度均呈增加的趋势;特别是气块途径日本海的时间和距离越长,水汽含量越多。因此暴雪区的水汽主要来自日本海,其次是渤海湾。在降雪发生前几小时,气块随偏南风或东南风快速北移,相对湿度接近饱和并伴有上升运动,从而引起降雪。     

青藏高原近地层低压系统移动路径及其特征

利用ECMWF 600 hPa高度场加密逐月再分析资料,分析了强、弱季风年高原近地层低压系统的移动路径及其特征。研究结果表明：低压系统于4月在青海省西南部形成,5月沿西南方向移入西藏地区,此后低压系统呈南北向波动西移,直至到达“西至点”后转向东退于10月衰减消散;强季风年低压系统中心强度总体上较弱季风年强。强季风年低压系统移动路径偏北,南北向波动振幅较小,弱季风年低压系统移动路径偏南,南北向波动振幅较大,呈“V”形分布;孕育初生阶段低压系统的形成过程在弱季风年出现“反复”现象;发展成熟阶段高原近地层低压系统南侧印度上空低压系统形成,并且强季风年较弱季风年形成时间偏迟,位置偏南;衰减消亡阶段高原近地层低压系统西北侧的高压系统减弱消散,10月东伸高压脊的脊点在弱季风年较强季风年偏东。     

2015年11月沈阳地区一次PM2.5重污染过程综合分析

利用多源观测资料综合分析了2015年11月沈阳地区一次PM2.5 重污染天气的气象条件、垂直风场演变、大气边界层特征以及污染物的来源。结果表明:本次重污染过程中,沈阳市区PM2.5浓度长达81h超过250μg · m^-3 ,其中峰值浓度达到1287μg · m^-3 ,重污染期间PM2.5 /PM10 的比例最高为90%。受地面倒槽和黄淮气旋影响,近地面层持续存在的逆温层、高相对湿度和弱偏北风为颗粒物吸湿增长和长时间聚集提供有利的天气条件。风廓线雷达风场资料显示在重污染期间,近地面层存在弱风速区、凌乱风场和弱下沉气流。利用风廓线雷达资料计算了边界层通风量(Ventilation Index,VI)和局地环流指数(Recirculation,R),边界层通风量VI和PM2.5 存在明显的负相关,非污染日VI是重污染日的2倍,局地环流指数R在重污染天气前大于0.9,而在污染期间部分空间R小于0.8。通过后向轨迹模式和火点监测资料分析发现,沈阳上空300m高度气团来自于生物质燃烧区域,而且沈阳地区NO2和CO浓度的变化与PM2.5一致,说明本次重污染过程也可能和生物质燃烧有关。     

Assessing the Influence of the ENSO on Tropical Cyclone Prevailing Tracks in the Western North Pacific

Using a statistical model for simulating tropical cyclone (TC) formation and a trajectory model for simulating TC tracks, the influence of the El Nino-Southern Oscillation (ENSO) on the peak-season (July-September) TC prevailing tracks in the western North Pacific basin is assessed based on 14 selected El Nino and 14 selected La Nina years during the period 1950-2007. It is found that the combination of statistical formation model and a trajectory model can simulate well the primary features of TC prevai...     

热带气旋“Malakas”与中纬度系统的相互作用及其结构变化

本文利用中尺度数值模式WRF和LAGRANTO轨迹模式对2010年变性台风"Malakas"进行数值模拟和轨迹分析,分析了Malakas在变性过程中与中纬度系统的相互作用,以及在相互作用过程中Malakas的结构变化特征。结果表明:Malakas变性过程经历了三个阶段:(1)高层扰动加强期,高层的正位涡产生的气旋性环流使低层Malakas中心北部的斜压带西侧产生负的温度平流,表现为冷空气的入侵;(2)Malakas和中纬度系统相互作用时期,台风北上导致斜压带出现,深对流的爆发使低层暖湿气流沿着斜压带上升,快速上升气流中的潜热释放导致低PV空气向对流层上部净输送,在其北部高层重新构建出一个脊;(3)Malakas变性成温带气旋,残存的台风内核与斜压带逐渐合并,负的位涡平流带着非绝热外出流驱动了下游最初脊的构建,加速并且固定了中纬度急流,并整体放大了上层Rossby波模式。     

基于手机数据的北京市城市与近郊交互模式挖掘

在城镇化进程中,城市与近郊之间通过职住、货运、游憩等活动产生越来越紧密的交互联系,对于这些交互联系的准确识别和定量刻画,是理解城乡空间关系的重要手段,也能为城市的资源有效配置与合理规划提供重要的现状信息。本文通过对全北京在一日之内的手机信令数据所反映的人群移动轨迹的深入分析,融合城市的POI信息形成顾及人类活动时空信息的空间交互类型推断。以北京市为例,对城市中心与近郊之间远距离的强交互进行定性、定量和定位的探索。本文发现了北京市多尺度下空间交互模式和距离衰减规律,判断了城乡异常交互类型,对比了城乡之间和城市内部的交互模式的异同,以及基于交互类型视角提取了城乡异常交互的空间特征。研究认为,基于手机信令数据,利用停留点提取和高斯核密度估计的空间交互类型推断有效地发现了北京市周末的远距离出行类型特点,提取了其空间交互强度和空间特征,揭示了基于人类活动的北京市周末城乡交互模式。     

基于交通轨迹数据的三维动态噪声地图

噪声信息具有空间传播和随距离衰减变化的特征,采用三维动态可视化形式表达噪声地图可以体现该特征。本文针对噪声的空间分布与强度变化提出一种噪声地图表达的方法,基于Bertin符号参量分析,以具有高度可变的方柱并配以深浅变化的颜色作为噪声符号,动态传递噪声信息。为进行多尺度地图展示,在不同地图等级下设有相应细节层次的符号尺寸和定位排列方式。噪声地图以Web端Mapbox为展示平台,基于交通噪声模型和GPS轨迹数据,对上海黄浦区某区域一时间段内的噪声情况进行模拟表达,实现噪声数据的立体动态化显示。三维动态的表达扩展了噪声数据的表现维度,多维度、多参量的立体动态符号不仅可准确刻画噪声的分布,而且从视觉观感上提高了受众的兴趣度和专注度,这为研究噪声的热点分布、传递趋势等空间规律提供了可视化参考。     

面向智慧城市的GIS框架

现有轨迹匹配方法具有一定局限性,其匹配精度无法满足车辆导航定位的需求。针对拓扑匹配方法对于起始匹配位置的依赖性,提出了顾及速度与航向信息的轨迹匹配方法。该方法综合利用速度、距离和航向约束改进起始匹配路段和起始位置的判定,并通过后续时刻车辆的正确匹配位置修正起始位置,避免了传统拓扑匹配方法中起始位置匹配错误导致的误差传递累积,提高匹配路段的准确性。同时以起始位置为基础,速度与时间信息为约束确定匹配点。为验证所提方法的有效性,选取多条复杂程度各异的路线进行实验,并与现有的几何匹配方法和拓扑匹配方法进行比较。实验结果表明,该方法在不同复杂程度的城市路网下具有良好的匹配效果,准确率可达93.53%。在匹配准确率方面优于现有的两种方法,在匹配效率方面能满足定位导航的需求。     

轨迹大数据: 数据处理关键技术研究综述

针对轨迹大数据的高效点-轨迹k近邻（point to trajectory k nearest neighbor, P2T_kNN）查询处理需求,提出了一种融合时空剖分和轨迹分段的轨迹组织方法,其核心思想是在对轨迹作时间剖分的基础上,利用离散全球网格系统（discrete global grid system, DGGS）在空间上进行再次剖分,从而利用两次剖分得到的时空单元编码来索引落入其中的轨迹片段。在此基础上利用分布式列式存储技术设计了面向轨迹大数据的P2T_kNN查询处理框架,提出了一种顾及轨迹数据空间分布的自适应空间单元搜索算法,即通过分析轨迹数据在给定时间约束下的空间分异特征,动态调整空间单元的搜索步长,从而提升了轨迹稀疏区域的处理效率。针对亿级轨迹的实验结果表明,该方法适用于轨迹大数据的P2T_kNN查询处理,在轨迹稠密与稀疏区域的平均查询响应时间均小于1 s。     

江苏盐城地区一次持续雾-霾天气过程的综合分析

2013年12月上旬江苏盐城地区出现了一次历史罕见的持续重度雾-霾天气,利用盐城市常规气象观测资料、NCEP再分析资料(1°×1°)及环境监测中心站的污染物浓度资料等,对此次过程的环流背景、气象要素、大气层结特征以及动力条件、污染情况等进行了综合性分析。结果发现:12月上旬中高层冷空气势力弱,以纬向环流为主;低层弱的水平风场为雾-霾的发生发展提供了有利的环流背景;稳定的层结特征,近地面高强度的贴地逆温和持续较低的混合层高度是此次雾-霾天气长时间维持的重要因素;边界层内弱正散度及负涡度是此次雾-霾天气得以维持发展的动力因子;通过后向轨迹分型和火点监测资料分析发现:污染物的长距离输送在此次重污染天气的形成过程中起到了一定作用。最后,文中建立了能见度和PM_(2.5)浓度、相对湿度的非线性回归方程,对能见度的预报效果较好,为实际业务应用中雾-霾的预报提供了有利的依据。