高层大气密度的午夜极大值特征分析与建模

利用CHAMP (CHAllenging Minisatellite Payload)、GRACE-A (Gravity Recovery and Climate Experiment-A)、SWARM-C (The Earth''s Magnetic Field and Environment Explorers-C)等3颗极轨卫星的资料, 研究360—480km高层大气密度在低纬度区域的午夜极大值(Midnight Density Maximum, MDM)现象. MDM一般出现在23:00- 02:00 LT (Local Time)之间,峰值位置在低纬度15°以内,谷值位置在中纬度35°-45°附近,整体略偏向南半球,振幅约为平均密度的26%.随着高度增大以及太阳辐射水平的增强,MDM振幅呈减小趋势;冬至和夏至日附近的季节效应会减弱MDM振幅,在春秋分日的振幅最大.用3个主流大气模型DTM2000 (Drag Temperature Model 2000), NRLMSISE00 (US Naval Research Laboratory, Mass Spectrom-eter and Incoherent Scatter radar)和JB2008 (Jacchia- Bowman 2008 model)对MDM进行模拟,JB2008没有刻画出MDM现象;另两个模型低估了MDM效应,在360km和480km两个高度DTM2000模型的振幅仅为观测的46%和53%, NRLMSISE00模型仅为观测的33%和26%;模型没有准确刻画出MDM与高度、辐射水平和季节的关系.联合3颗卫星的资料,研究了-种基于地理纬度的6阶勒让德多项式,同时融合地方时和高度因素的经验函数,在振幅和相位上可以较好地刻画MDM特征,相关系数达到0.923,可为大气密度模型的修正提供借鉴,服务于低轨道航天器高精度轨道预报.     

IOD Modoki事件对华南后汛期降水异常的影响及可能机理

利用1979—2019年CN05.1中国区域高分辨率降水格点数据、英国Hadley中心观测海温数据、ERA5逐月大气再分析资料及大气环流模式,研究了华南后汛期期间(7—9月)IOD Modoki事件与华南后汛期降水异常的关系及可能机理。观测资料结果表明,华南后汛期降水异常与热带印度洋中部(东和西部)海温异常呈显著正(负)相关关系,表现为印度洋IOD Modoki或印度洋三极子事件的空间分布型。滤除ENSO信号影响后,华南后汛期降水异常仍和IOD Modoki存在较为密切的联系。IOD Modoki正异常对华南后汛期降水异常的影响有以下途径,一方面,异常水汽从热带印度洋东部向西输送至热带中印度洋后,在北半球受科氏力作用向东输送至华南地区,为华南地区提供了充足的水汽条件,并且对华南地区降水正异常的主要水汽辐合贡献为平均水汽的水平扰动散度项和扰动引起的平均水汽垂直平流项。另一方面,热带东南印度洋海温负异常,通过Mastuno-Gill响应引起对流层低层自热带东南印度洋至热带中印度洋有东南风异常,增强了70°E附近的越赤道气流,在北半球向东输送至西北太平洋,这引起了华南地区对流层低层气旋式环流异常。另外,热带东印度洋对流层低(高)层异常辐散(辐合),华南地区低(高)层异常辐合(辐散)增强了东亚地区的局地Hadley环流,有利于华南地区降水的产生。再者,IOD Modoki引起南亚季风区受异常下沉运动控制,并通过季风-荒漠机制引起副热带北大西洋东部、北非荒漠区及地中海西部周围正涡度异常,激发了沿急流向下游传播的准静止Rossby波,增强了日本海高压异常和华南及邻近地区对流层低层气旋式环流异常。上述原因均有利于华南地区降水的产生,反之亦然。上述结果在数值模式中亦得到了验证。     

空间分辨率对中国夏季降水时空演变特征的影响

本文使用1979—2021年国家气候中心160站(R₁₆₀)和国家级地面气象观测站2 314站(R₂₃₁₄)逐月降水观测资料,利用EOF (Empirical Orthogonal Function)分解和相关分析等方法,研究两类资料夏季降水时空变化特征及其与海气因素之间物理联系的表征水平差异,并分析了差异的可能原因。结果表明,R₁₆₀在我国西北、青藏高原等地区站点极为稀疏,导致其各EOF模态对上述地区降水的时空变化特征描述失真,中东部地区偏低的空间分辨率会使局地强降水的变化特征信号损失,造成降水的年际变率降低。而R₂₃₁₄主模态能够更为真实地反映我国降水的时空演变特征,特别是在极端降水频发的江淮地区以及降水受局地地形影响较大的山区,其EOF主模态的空间分布和时间系数演变与ENSO (El Niño-Southern Oscillation)、西太平洋副热带高压、青藏高原雪盖等气候强迫信号之间的相关性更为显著。     

中国夏季云和降水的定量关系及其成因分析

云的形成是产生降雨的必要条件,云和降水之间存在着极为密切而复杂的联系。利用常规站点数据和ISCCP卫星数据等资料分析了夏季中国地区云的多种特征参数的变化与降水变化在时空分布上的联系。站点数据结果表明总云量、低云量与降水的距平在全国范围内表现出显著的正相关关系;在通过0.05水平显著性检验的站点上,云量和降水距平百分率之间的线性关系较明显,总云量每增加1.00%降水增加2.23%,低云量每增加1.00%降水增加0.46%。ISCCP数据结果显示总云云量、光学厚度和云水路径以及高云中的卷层云和深对流云云量与降水距平呈非常好的正相关关系。采用K-means聚类分析方法并参考中国地理气候分布特点,将中国分为9个气候区,以小波相干分析和交叉小波分析对各个气候区夏季云量和降水距平百分率序列在时频域内多尺度特征的关系做了进一步研究。结果显示9个气候区夏季白天总云量和低云量与降水变化在2~4年(a)和5~8a的尺度周期都具有较强的相干性与共振周期,且处于正相关位相。在时空分布和时频域上,中国地区夏季云和降水的变化之间都存在非常显著的正相关关系,尤其是低云量。云和降水变化之间具有强相干性与共振周期是两者之间正相关联系的原因。     

基于新型探测资料对西安一次弱降水预报失误的原因分析

利用微波辐射计、激光测风雷达、多普勒雷达、相控阵雷达等新型探测资料、地面加密观测资料、ERA5再分析及多模式数值预报结果对2022年4月24日西安城区一次弱降水预报出现明显失误的原因进行分析,结果表明：(1)全球数值预报模式和中尺度数值预报模式对本次过程西安城区均报有明显降水,主要原因为模式对低层相对湿度预报明显偏大;(2)多种新型探测数据分析认为近地层湿度条件较差及中层的绝对水汽含量低,中层的干暖空气不利于成云致雨,垂直上升运动不强,且由于低层非常干燥,使水滴在下沉过程中蒸发,从而无法形成雨滴下落,这些原因共同造成西安城区无降水,低层相对湿度预报偏大是造成这次西安城区降水预报失误的主要原因之一;(3)造成西安城区近地层湿度条件差的原因是城市干热岛效应和低层干暖平流输送,且降水云团翻越秦岭后其湿空气绝热下沉至城区后出现增温降湿,使得城区形成较为深厚的干层,即使有雨滴在下落过程中也会造成更强的蒸发,这也是城区没有降水的重要原因之一;(4)预报员主观预报订正出现空报主要是源于对边界层水汽、抬升条件等关键降水要素缺乏订正能力,且对大城市的干热岛效应和秦岭山区地形影响研究不足。     

2023年秋季我国气候异常特征及成因分析

利用NCEP/NCAR再分析数据集和中国2400个站的气候观测数据,对2023年秋季我国气候异常特征及其成因进行分析。2023年秋季全国平均气温为1961年以来历史同期最高;全国平均降水量接近常年同期,但空间分布不均且季节内变化明显。秋季欧亚中高纬环流呈“两槽一脊”型,造成我国气温显著偏高;9月呈“两脊一槽”型,巴尔喀什湖低槽活动导致西北地区降水增多;10月呈“两槽一脊”型,导致北方地区偏暖加强;11月呈“西高东低”型,东路冷空气增强,东北地区气温偏低、降水偏多。西太平洋副热带高压总体较常年偏强、偏西,脊线9月异常偏北、10月偏南、11月接近常年。印缅槽9月显著偏强,10—11月接近常年。9月印缅槽偏强与副热带高压异常偏北共同导致了长江中下游以北至黄河下游地区多雨;10—11月东部地区水汽条件整体偏差。9—10月近海台风频繁活动,造成华南地区降水偏多。2023年秋季我国气候受到大气季节内变化的显著作用,热带海温异常的影响不典型。     

Ka波段毫米波云雷达对青藏高原东南缘降水回波的分析

利用丽江站新建的Ka波段毫米波云雷达获得的高时间分辨率的垂直观测资料,结合同址的地面自动气象站和雨滴谱的分钟数据、常规探空数据和附近C波段天气雷达的强度回波,分析了两次降水过程前后云雷达反射率因子Z、径向速度V_r、速度谱宽S_w的垂直变化规律。分析表明:在发生弱降水时,云雷达Z在垂直方向的变化不明显;但V_r、S_w值在0℃层稍低位置有一个明显的分界层(融化层),粒子通过融化层后V_r、S_w都是快速变大,这个变化主要是粒子的相态由固态变成液态引发的,可以通过V_r、S_w突变值的位置来识别0℃层亮带的高度。从C波段天气雷达回波强度、剖面图及云雷达位置的时间-高度图看,对毛毛雨和小雨的回波,强度和高度差异比较明显,毛毛雨比小雨回波高度低、强度弱,与云雷达相比C波段雷达对高一些的云观测不到,对距离较远的弱降水回波无法观测到;由于相同粒子对不同波长电磁波的散射不一样,造成两种雷达垂直方向观测到的Z变化不同。对比弱降水回波,云雷达在...     

基于L波段探空观测的FY-4A云顶温度产品评估及其在冬季降水相态判识中的应用

利用2019—2021年冬季上海宝山站L波段探空资料对FY-4A云顶温度(CTT)产品进行评估,分析发现,FY-4A的云顶温度产品能够较好地反映单层云的云顶温度,对双层云或多层云的云顶温度则普遍高估(平均高估幅度超过14℃);当探空观测到的云顶高度不超过6 km或云顶温度不低于-20℃时,FY-4A云顶温度产品误差较小,平均偏差约为3℃。根据2021—2022年冬季长三角地区地面站观测的降水现象统计云顶温度与降水相态的关系,并对典型个例进行分析,结果表明,云顶温度低是出现降雪的必要条件之一,绝大部分降雪出现在云顶温度低于-12℃的情况下。FY-4A的云顶温度产品时空分辨率高、精度尚可,可以辅助预报员判识雨雪落区,在雨雪转换过程的预报服务中有较大的应用潜力。     

基于印度洋海温信号的我国西北地区东部夏季降水组合降尺度预测方法研究

利用国家气候中心第二代气候模式预测业务系统(BCC-CPSv2)预测产品,引入印度洋海温信号,采用组合降尺度方法建立了西北地区东部汛期降水预测模型。该预测模型对1991—2017年西北地区东部夏季降水的回报技巧较BCC-CPSv2预测技巧显著提高,空间相关系数由0.42提高到0.75,均方根误差明显减小,最多下降达80%。预测模型对降水空间分布型的预测能力较好,很好地回报了典型年份（1987年和2010年）夏季的降水距平百分率分布。通过抓住气象变量的空间分布特征,组合降尺度方法可以修正动力模式产品的预测误差,为西北地区东部夏季降水预测提供科学依据和技术支持,具有较好的应用前景。