公路路面热效应对环境气温的影响分析

为定量研究公路对气温观测的影响,本文使用2014年1—5月在陕西省开展的两组公路观测试验的逐分钟温度、风向、风速等气象资料,对比分析了合阳县国道和渭蒲高速公路在不同季节、不同天空状况以及不同背景风速条件下对周围环境气温观测的影响程度和影响距离。试验结果表明:公路对周围的环境温度有一定的增温影响,合阳国道对环境温度的增温影响至75m,增温效应达0.25~0.4℃。高速公路的增温影响至125m,增温效应达0.2~0.4℃。冬季,两条公路白天增温效应较夜间明显,春季,高速公路夜间增温更明显。晴天、多云天气比阴天、降雨天气增温程度大。公路对气温的增温影响存在风速阈值,当风速小于对应阈值时,增温效应明显。公路上来往车流量对气温有一定的叠加增温影响,合阳国道白天车流量150~350辆,叠加增温效应0.05~0.1℃,蒲渭高速白天车流量2000~3500辆,叠加增温效应0.16℃。     

鲁西北连续两次强降水过程对比分析

利用各种观测资料和NCEP/NCAR 1×1°再分析资料,对2012年7月30日夜间和31日夜间鲁西北连续两天强降雨天气进行诊断和对比分析。结果表明:强降水产生在西风槽前和副热带高压边缘的偏南暖湿气流中,西风槽稳定少动,台风在东南沿海北上,副高加强北抬,为鲁西北连续两天的强降水提供了天气尺度背景。925hPa及以下的低层,来自于渤海的偏东气流和来自于华东沿海的东南气流同时向鲁西北强降水区输送水汽,低层比湿大,CAPE和K指数较高。第1次强降水产生在偏南气流的暖区中,降水强度大,维持时间短。第2次强降水期间,低层有冷空气锲入,把暖湿气流抬升,前期为对流性降水,中后期转为稳定性降水,降水强度小,维持时间较长。850hPa及以下倒槽式切变线和中尺度低涡环流是造成强降水的中尺度影响系统,近地面层来自于渤海的东北气流与来自于东南沿海的东南暖湿气流形成中尺度涡旋,产生气旋式辐合上升,触发对流不稳定能量释放。对流云团在鲁西北形成长形的中尺度对流系统(MCS),稳定少动,有明显的列车效应和后向传播特征。强降水具有较强的日变化,夜间发展增强,白天减弱。     

公路交通决策气象服务需求分析

采用问卷调查的方式,对气象、交通、公安等多部门公路交通决策气象服务关注的气象要素、产品类型和时段、服务改进方向等需求进行了调研。利用专家评分法对调查内容进行评估分析,并提出提升公路交通决策气象服务能力的相关建议。结果表明:专家对现有公路交通决策气象服务工作总体满意度较高,普遍认为公路交通决策气象服务在公路运输、运行调度、应急救援等方面发挥作用明显;行业领域不同需求的气象要素有所不同,交通部门专家对公路积雪、降雪、霾等要素给出的需求权重值明显高于气象部门专家给出的;不同类型的决策服务产品关注的气象要素和时效也有所不同,其中,监测类产品对低能见度、道路积雪要素最为关注;预报类产品对雨雪和大雾要素最为关注;预警类产品对大雾最为关注;而影响评估类产品对低能见度最为关注。监测类产品主要关注逐小时时段;预报和预警类产品重点关注未来3—12 h时段;而影响评估类产品主要关注日、月、季度时段。     

基于WheatSM模型参数优化的鹤壁地区冬小麦生长发育模拟研究

采用EFAST方法和SCE-UA算法优化WheatSM模型参数,采用区域模拟和单站插值的方法对2013—2017年鹤壁市冬小麦各发育期日数和产量进行模拟修订,为WheatSM作物模型在豫北地区的业务应用提供参考。研究发现:区域模拟方法对鹤壁地区冬小麦生育期开始日期的模拟效果除出苗期、越冬期的外,其他均好于单点插值方法的。单点插值方法对越冬期的模拟效果明显好于区域模拟方法的。冬小麦产量的模拟效果区域模拟方法也比单点插值方法好,但两种结果的相对误差均较大。通过对WheatSM模型得到的冬小麦气象产量模拟结果进行修订,可以明显提高模型产量模拟结果。2013—2017年鹤壁地区模拟产量的误差为-17. 92%～-2. 98%,RMSE为1114. 9 kg/hm~2,NMSE为12. 59,模拟效果较好。利用区域模拟方法可以对区域内单个站点的冬小麦生长发育和产量进行模拟,但对越冬期开始时间的模拟需要参考单点插值方法的相应结果。     

资源环境承载能力预警城市化地区专项评价——以京津冀地区为例

资源环境承载能力预警评价中,除基础评价外,还需针对城市化地区存在的特殊问题开展专项评价。但现有相关研究大多较为复杂、难以操作,且较少考虑目前中国城市化地区之间存在的发展水平差异,难以满足实际应用需求。本文根据近年来中国城市化地区资源环境凸显的主要问题,从城市人居环境入手,选取城市黑臭水体和PM2.5超标天数2个要素设计城市水气环境黑灰指数,作为城市化地区专项评价的主要指标;同时考虑到优化开发区域和重点开发区域的主体功能导向差异,以京津冀城市化地区为例开展试评价分析,结果显示：京津冀城市化地区的104个区县中,47个区县为重警,46个中警,仅11个为轻警,整体形势不容乐观。其中,重警区县主要集中在京广高铁沿线,与地区主要交通线路分布及钢铁工业聚集格局一致;轻警区县主要分布在北部的张承地区及东部沿海,工业相对较少,且地理位置有利于污染物迅速扩散。城市化地区专项评价作为基础评价的补充,能更清晰地反映现阶段影响城市人居环境的主要制约因子以及不同发展水平地区间的差异,评价结果可为城市化地区开展国土空间规划、城镇发展战略研究和产业结构调整等提供科学依据。     

基于航空客流的中国城市对外联系网络结构与演化

改革开放以来,经济全球化和快速城市化促进了中国城市外向型联系的发展,改变了中国城市对外联系的空间格局。越来越复杂化的城市空间分布和组织规律需要一个全新的、综合的网络视角来考察。航空运输是当前城市间相互联系的重要物质基础,体现了城市间的直接关系,是研究城市网络的合适工具。本文以中国城市对外的航空客运联系作为衡量城市关系的指标,借鉴社会网络分析中的2-模网络概念构建了中国城市对外联系网络,并对网络的结构特征和演化规律进行了分析。研究结果表明,中国城市对外联系网络存在北京-上海-广州的三中心结构。中心城市以外,西部城市上升势头迅猛,体现了网络多元化发展的趋势。此外,中国城市对外联系的主要对象逐渐从东南亚向东亚转移,并呈现出以首尔为核心的网络结构。同时,中国城市对外联系扩张以强化区域内部联系为主,洲际联系发展滞后。     

基于统一高度Cressman方法的地面2m气温客观分析

针对离散站点资料格点化的业务需求及 Cressman 方法在地形复杂区域客观分析存在的问 题,利用山东及周边省自动气象站观测的 2 m气温和 ECMWF预报的海上 2 m气温,结合山东省中尺度数值预报位温递减率、90 m分辨率 SRTM高程数据,采用统一高度 Cressman 方法对山东省地面2 m气温进行客观分析,生成了逐 1 h、0.01°×0.01°高分辨率的地面 2 m气温格点产品。结果表明,统一高度 Cressman 方法的客观分析格点产品在地形复杂区域的分析更合理,月平均误差基本在±1 ℃以内,鲁中山区地形高度较高区域月平均误差略大于鲁西北、鲁西南、鲁东南和山东半岛等地的平原地区,气温偏低的10、11、12月温度准确率均略低于 5、6、7、8、9 月;2020 年 5—12 月平均误差为－0.0039 ℃,平均绝对误差为 0.1469 ℃,均方根误差为 0.3597 ℃,2 ℃以内准确率为 99.64%,1 ℃以内准确率为 98.24%,各项检验指标均较优。总体上统一高度 Cressman 客观分析格点产品质量接近中国气象局陆面数据同化系统（ HRCLDAS ）高分辨率格点实况产品。     

GPT2w模型在中国大陆地区的精度分析

全球气温气压（GPT）系列模型可用于计算全球任意位置的气温、气压和水汽压等各种气象参数,目前国内外广泛使用且精度较高的全球气温气压模型主要为GPT2w模型.本文利用2012—2016年中国大陆地区102个国家气象站实测的气温、气压和水汽压数据对GPT2w模型进行精度分析.结果表明：GPT2w模型的气温误差均值为-0.45 ℃,标准偏差均值为10.04 ℃;气压误差均值为2.05 hPa,标准偏差均值为6.55 hPa;水汽压误差均值为0.11 hPa,标准偏差均值为6.15 hPa.总体而言,GPT2w模型计算出的气温、气压和水汽压值在中国大陆大部分地区具有较高的精度.同时,三种气象参数的精度在中国大陆地区分布不均匀,不同纬度区间存在一定差异且以年为周期均具有明显的季节性.     

光压模型对GPS精密单点定位的影响

利用全球120个跟踪站2019年doy110~139观测数据进行GPS精密定轨;然后采用ECOM1、ECOM1+BW、ECOM1+ABW等3种光压模型,使用7个未参与定轨的测站进行PPP实验。结果表明,ECOM1+ABW组合模型轨道精度最高,非地影期三维轨道精度优于4 cm;对于静态PPP,收敛后水平方向精度优于0.8 cm,垂直方向精度优于1.2 cm;对于动态PPP,收敛时间在30 min左右,收敛后水平方向精度优于1.4 cm,垂直方向精度优于2.0 cm。     

顾及多因子影响的中国区域Tm模型精化研究

利用中国区域2015~2017年探空数据,建立一种顾及地表温度、地表水汽压、高程和纬度的中国区域大气加权平均温度T_m模型（BET模型）。以2018年探空站T_m数据为参考值,分析BET模型精度,并与Bevis模型和GPT3模型进行对比。结果表明,BET模型年均RMSE与bias分别为3.15 K和0.04 K,相比于Bevis模型、1°×1°分辨率的GPT3模型和5°×5°分辨率的GPT3模型,年均RMSE分别降低29.2%、32.8%和39.1%,年均bias分别降低96.4%、96.7%和97.4%,且该模型在中国区域不同高程和纬度上的精度与稳定性优于Bevis模型和GPT3模型。