气候变化对曲麻莱县草原牧草生长的影响

本文利用2000-2013年的气象资料和2003-2013年的牧草返青时间与枯黄时间以及产量分析了近些年气候因子的变化特征以及气候条件的变化对牧草生长发育期出现时间以及平均产量的影响,结果表明:牧草生长发育受温度、降水、日照的影响较大,春季温度高可使牧草返青期提前;降水多的年份牧草生长期明显增加,黄枯期延后;秋季温度高也可使牧草黄枯期延后。牧草的产量主要受气温、降水、日照等因素的影响,随其变化而变化。     

南京市降水化学特征及其来源研究

为了解南京江北地区降水化学特征,分析了2011年3—6月共25个降水日的109个降水样品中的主要水溶性离子,并利用后向轨迹模式探讨了降水气团来源.结果表明:1)南京地区3—6月降水主要受南、北2种气团影响,北方气团降水的主要离子浓度高于南方气团降水.2)海盐示踪法和相关性分析显示,降水中NO₃^-和SO₄^2-主要来自燃煤、工业排放和汽车尾气;Ca²⁺主要来自地壳源;Cl^-主要来自海洋;海洋源和陆源对Mg²⁺和K⁺都有贡献,Mg²⁺的陆源贡献大于海洋源贡献,K⁺受海洋源的影响程度要低于Mg²⁺.3)南、北气团初期降水的各离子浓度高于总降水的各离子浓度,且初期降水的主要离子的富集系数高于总降水.这说明在降水初始阶段,雨水对南京大气中污染物(气态污染物和颗粒物)的云下冲刷去除作用较强,降水的离子浓度最高,局地源对降水离子的贡献较明显.     

北京“7.21”特大暴雨云降水结构及云雨转化特征

利用多普勒雷达资料、FY-2E静止卫星和MODIS极轨卫星反演产品,研究2012年7月21日北京特大暴雨的云降水结构及云雨转化特征。结果表明:降水过程三阶段的云降水垂直结构不同。1)在暖区对流降水阶段,降水以暖雨机制启动,雨滴在暖区存在深厚的碰并增长过程,暖雨过程对降水起主要贡献。随着云体的发展,冷雨过程加剧。T-Re分析表明,-10℃层以下云滴凝结碰并显著,-10℃层以上为深厚的冰相增长带,云顶以冰相大粒子为主,云水向雨水转化迅速。2)在锋面对流降水阶段,降水系统为高度组织化的"低质心"强降水液态MCC(Mesoscale Convective Complex)系统。回波强度在冰水混合层增长较快,冻结层是此阶段成雨微物理的关键层。降水粒子在暖云区碰并增长较快,而蒸发或破碎过程并不显著。3)在锋后降水阶段,0℃层附近冰晶粒子与云水的碰并增长较为明显。前期降水存在明显的雨滴蒸发过程。随着云体的发展,暖区云水含量较少,降水粒子不能有效碰并增长。     

基于双多普勒雷达及闪电资料分析一次强降水过程

为进一步了解多普勒雷达及闪电资料在中小尺度天气系统方面的应用以及降水系统动力结构的研究,利用合肥和阜阳两部S波段多普勒雷达资料,通过两步变分反演法反演双雷达,并采用模糊逻辑算法进行云类型识别,再结合垂直累计液态水含量VIL、降水和闪电分布特征,分析了2010年6月7-10日发生在安徽合肥和阜阳的一次持续性强降水过程。结果表明:此次持续性强降水过程与风场的低层辐合和高层辐散、风场的气旋性旋转以及水平风切变相关;此次降水过程是以层状云降水为主的积云混合云降水;另外,以降水为主的层状云,其闪电频数低且以负闪为主,闪电之后20 min左右出现强降水;此次暴雨的VIL值不是很大,强降水区对应的VIL值基本3 kg·m-2;云识别结果、降水区、VIL值与雷达回波强度之间的对应关系较好。     

基于贝叶斯融合方法的高分辨率地面-卫星-雷达三源降水融合试验

为了探讨一种适用于区域性的地面、雷达、卫星等多源降水资料融合的方法,一种曾用于高分辨雷达、卫星土壤湿度产品反演的贝叶斯融合(Bayesian Merging)方法被尝试应用于江淮地区1 h-0.05°×0.05°经纬度高分辨率的雷达估测降水、卫星反演降水与地面站点观测降水3种资料的融合。在应用该方法时,通过2009年8月样本统计分别估计卫星和雷达反演降水的误差关系,通过曲线拟合建立误差方程,并以卫星资料作为背景场,但在融合时将雷达估测降水作为新的观测信息与地面观测降水同时引入。融合试验检验结果表明:贝叶斯融合方法能够有效实现雷达、地面、卫星3种不同来源资料的融合,该方法生成的多源融合产品的精度均优于任何单一来源的降水产品。     

黄淮地区夏季日降水分区概率预报方法研究

利用我国黄淮地区1961—2010年50年6—8月的日降水资料,采用REOF和t检验的方法,将中国黄淮地区夏季降水分成Ⅰ—Ⅴ区。5个区域进行差异性t检验表明5个区域之间（彼此）差异显著,说明了区域划分的正确性。在此基础上利用1999—2007年6—8月站点日降水资料以及CFSv2模式后预报的日降水资料建立了5个区域内共5个代表站点的夏季日降水概率预报方程,并进行了确定性、概率性预报检验和业务试用检验。对各区域内5个代表站日降水量的确定性预报检验表明：Logistic回归降水概率预报方程的TS评分要高于CFSv2模式预报和T213的集合预报平均,空报率也低于CFSv2模式预报和T213集合预报平均,但是漏报率却略高。各区域代表站日降水量的概率预报Brier评分检验表明：Brier评分均不超过0.2,大大低于T213集合预报所得概率预报的Brier评分分值,说明本文Logistic回归方程的概率预报较为可靠。Brier技巧评分表明：Logistic回归降水概率预报方程各站的BSS技巧评分都大于0.0,说明各站的预报技巧高于检验样本气候概率的预报技巧,且高于T213集合预报的Brier技巧评分,说明在分区基础上建立Logistic回归降水概率预报方程的方法是有预报意义的。     

“频率匹配法”在集合降水预报中的应用研究

基于“频率匹配法”的思路,采用两种方法进行了集合降水预报的订正研究,一种方法是利用集合成员降水频率订正简单集合平均平滑效应的“概率匹配平均”法,另一种方法是利用实况降水频率订正集合成员降水预报系统偏差的“预报偏差订正”法,通过个例和批量试验,结果表明:(1)概率匹配平均法可以矫正简单集合平均的平滑作用所造成的小量级降水分布范围增大而强降水被削弱的负作用,这种改进对强降水区更显著,并且集合系统离散度越大这种改进也越大;但该方法对预报区域内总降水量的预报没有改进作用,不能改善预报的系统性偏差.(2)虽然预报偏差订正法对降水落区预报的改进有限,但可以订正模式降水预报的系统性误差,改进雨量预报以及集合预报系统的离散度特征和概率预报技巧;直接对集合平均预报进行偏差订正的效果优于单个成员偏差订正后的简单算术平均.(3)在对每个集合成员的降水预报进行偏差订正后,概率匹配平均仍可改善其简单平均的效果,因此在实际业务中,应该综合采用上述两种方法,以获得在消除系统性偏差的同时各量级降水分布又合理的集合平均降水预报.     

一种改进的数值预报降水偏差订正方法及应用

对传统的消除偏差法进行改进,形成分等级消除偏差法,并使用混合训练期和60 d滑动训练期方案分别对2012年6—8月ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasting) 模式夏季1~5 d的降水预报进行订正试验。为了尽可能符合中国东部夏季降水具有移动性及多种时间尺度变化的特点,混合训练期以预报期前30 d与预报期前一年同日的前后各15 d组成。结果表明:在使用分等级消除偏差法的基础上,相比ECMWF模式降水预报,两种训练期方案的订正结果几乎对各个阈值的ETS评分均有一定提高,特别是对25 mm以上降水预报评分的提高幅度,混合训练期方案的订正结果明显高于60 d滑动训练期方案;在区域性强降水预报的订正中,混合训练期方案优势更为明显。另外,通过分析两种训练期方案的预报偏差发现,分等级订正是此次消除偏差订正试验中提高强降水预报评分的关键,选择合适的训练期可以增加评分提高的幅度。由于上述试验使用的ECMWF模式预报和站点实况均是业务上常用数据,因此,该方法具有一定的业务应用价值。     

2015年春季（2015年3—5月）山东天气评述

利用2015年3─5月山东省气温、降水资料以及500h Pa月平均位势高度场、距平场等资料,结合逐日高空环流形势,分析了山东省2015年春季的天气气候特点、环流特征和主要天气过程,对季内的主要天气及其影响进行了评述。     

山东省2015年春季（2015年3—5月） 数值预报产品检验

根据短期天气预报质量检验办法,对2015年3月—2015年5月T639,EC细网格、WRF-RUC,WRF确定性预报(En WRF)及不同集合百分位、上海区域模式(BCSH)以及T639-MOS在山东省陆地120站和沿海12个精细海区的降水、日最大风速以及日最高最低气温预报进行检验,分析了不同数值模式产品的预报能力。