CO2 Flux Estimation by Different Regression Methods from an Alpine Meadow on the Qinghai-Tibetan Plateau

CO2 efflux was estimated using different regression methods in staticchamber observation from an alpine meadow on the Qinghai-Tibetan Plateau.The CO2 efflux showed a seasonal pattern, with the maximun fluxoccurring in the middle of July. The temperature sensitivity of CO2efflux (Q10> was 3.9, which was at the high end of the range ofglobal values. CO2 emissions calculated by linear and nonlinearregression were significantly different (p<0.05). Compared with the linearregression, CO2 emissions calculated by exponential regression andquadratic regression were 12.7% and 11.2% larger, respectively.However, there were no significant differences in temperature sensitivityvalues estimated by the three methods. In the entire growing season, theCO2 efflux estimated by linear regression may be underestimated by upto 25% compared to the real CO2 efflux. Consequently, great cautionshould be taken when using published flux data obtained by linear regressionof static chamber observations to estimate the regional CO2 flux inalpine meadows on the Qinghai-Tibetan Plateau.     

集合预报对台风天鹅(2015)远距离暴雨的不确定性研究

2015年8月23—24日期间台风天鹅引发华东中部沿海地区出现暴雨或大暴雨天气。基于欧洲中期天气预报中心的集合预报分析导致此次远距离暴雨预报不确定的关键原因,并利用集合敏感性分析方法研究影响此次暴雨过程的主要天气系统的敏感区域,此外对暴雨发生发展的热动力机制展开探讨,主要结论包括:集合预报对此次台风天鹅引起的远距离暴雨的可预报性明显偏低,仅在暴雨发生前24 h才做出较大调整。在不同起报时次下,当台风路径的系统性偏差最小时,台风降水集合预报也最接近实况,但是进一步的分析表明,台风路径误差与降水量级之间的对应关系并不确定。不同雨量成员组间中低层环流场的对比分析表明:高空槽的预报差异是集合预报不确定的主要原因,高空槽东移加深有利于增加暴雨区的斜压不稳定,也有利于增强对流层低层的水汽输送急流带。500 hPa高度场的敏感性分析表明无论是初始场还是预报场,暴雨区平均降雨量均与高空槽的东移和加深显著相关,且随着预报时次的临近,显著相关区域向低槽下游明显扩大。此外还发现高空槽的东移有利于增强(减弱)暴雨区左(右)侧低层冷空气的强度,使得台风右侧更多暖湿气流向暴雨区输送。     

温盐环流与全球增暖的数值模拟 (一)纬向平均温盐环流的模拟

本文是用简单海一气耦合模型模拟温盐环流在全球增暖事件中作用的研究工作的第一部分。为了建立一个简单海一气耦合模型，我们首先根据Ｗｒｉｇｈｔ和Ｓｔｏｋｅｒ等人的设计复制出一个包括大西洋、太平洋和南大洋在内的二维温盐环流模式，从等温、等盐和无运动的初始状态出发，在给定的年平均海表强迫下将模式积分了４０００年，模拟出了和原作相似的温盐环流。对模拟结果的分析表明，相对于北太平洋而言，北大西洋北部的高盐、低温特点（后者是由两大洋在地理上的差别决定的）是形成当代温盐环流的主要原因；从与温盐环流相联系的海表热通量来看，北大西洋北部是向大气提供热量的主要源地；模式温盐环流对于海表盐度通量的敏感性试验的结果表明，对于纬圈平均的二维模式而言，要想模拟出合理的温盐环流就必须人为地提高北大西洋北部的海表盐度，文章分析了这种作法的物理根据；模式中的对流过程对于温盐环流的维持是至关重要的，对比有无季节循环的试验结果可以看出，虽然温度场的明显的季节变化只出现在模式的最上面两层，但由于引进季节循环后冬季高纬海洋的对流活动加强，后者直接影响到温盐环流，使更多的深海热量上传并向大气释放。这是使海洋温跃层得以保持合理．厚度的一个重要原因。     

基于伴随敏感性的风廓线雷达和地基微波辐射计观测对模式预报的影响评估研究

同化大量观测资料可以有效地改进模式预报结果,但不同观测对预报的影响有着显著差异,合理评估观测对预报的贡献是数值模式中最具挑战性的诊断之一。本文采用基于伴随的预报对观测的敏感性（Forecast Sensitivity to Observation,简称FSO）方法,构建WRFDA（Weather Research and Forecasting model’s Data Assimilation）框架下的WRFDA-FSO系统。基于2019年9月超大城市项目在北京地区获取的风廓线雷达（Wind Profile Radar,简称WPR）和地基微波辐射计（Microwave Radiometer,简称MWR）观测数据,利用WRFDA-FSO系统,开展观测对WRF模式12 h预报的影响试验,并分析风温湿观测对预报的贡献。结果表明:（1）同化的观测资料（MWR、WPR、Sound、Synop和Geoamv）均减小了WRF模式12 h预报误差,对预报为正贡献,其中MWR观测对预报的影响最大,WPR风场观测对预报的改进效果优于Sound的风场观测。（2）WPR的U、V观测和MWR的T、Q观测中,V观测和T观测对预报的正贡献值更高,对预报的改进效果更优。（3）WPR和MWR多数高度层的观测均减小了预报误差,对预报为正贡献,其中MWR的T观测对预报的正贡献主要位于近地面800 hPa以下。     

太行山对北京“7.21”特大暴雨的影响及水汽敏感性分析的数值研究

运用GRAPES_Meso模式对2012年7月21—22日发生在北京地区附近的特大暴雨过程进行数值模拟和地形、水汽的敏感性试验。地形敏感性试验发现,在这次特大暴雨过程中,由于太行山北端的阻挡作用,使得气流和水汽辐合、抬升,加强了对流过程;对流层低层山前东南风和西南风、北风的辐合带增大了气旋性涡度,使东移到北京的低涡稳定维持5 h左右,对降水有明显的增幅作用;而且地形起伏和地形海拔高度对降水都有明显增幅作用,地形起伏的增幅作用较地形高度的大。水汽敏感性试验发现在这次特大暴雨过程中,水汽条件较小的变化,会导致水汽输送的明显差异,从而导致降水量显著地改变。     

海岸地形作用在青岛一次晚秋暴雨过程中的数值模拟分析

利用常规资料和卫星、雷达观测,分析了2004年11月9日至10日山东青岛地区一次暴雨的中尺度结构特征,并在初步分析的基础上进行了数值模拟和地形的敏感性对比试验,结果表明:此次暴雨是冷锋前暖区的浅层对流性强降水;西太平洋的水汽是这次暴雨的主要水汽源;模式对这次强降水具有较强的模拟能力;海岸地形作用所产生的次级环流和中尺度重力波,可能是这次对流性强降水的触发机制,同时对这次降水有很大的增幅作用。     

The Mesoscale Predictability of a Heavy Precipitation Event

Using the mesoscale model MM5, the development of initial condition uncertainties at different scales and amplitudes and their influences on the mesoscale predictability of the ＂0185＂ Shanghai heavy precipitation event are investigated. It is found that different initial conditions obtained from different globe model analyses lead to large variations in the simulated location and strength of the heavy precipitation, and the scales and amplitudes of the initial condition perturbations significantly influence the model error growth. The power spectrum evolution of the difference total energy （DTE） between a control simulation and a sensitivity experiment indicates that the error growth saturates after 12 h, which is the predictable time limit of the heavy precipitation event. The power spectrum evolution of the accumulated precipitation difference between the control and sensitivity simulations suggests a loss of the mesoscale predictability for precipitation systems of scales smaller than 300 kin, i.e., the predictable space for the heavy precipitation event is beyond 300 km. The results also show that the initial uncertainties at larger scales and amplitudes generally result in larger forecast divergence than the uncertainties at smaller scales and amplitudes. The predictable forecasting time and space can be expanded （e.g., from 12 to 15 h, and from beyond 300 kin to beyond 200 km） under properly prescribed initial perturbations at smaller scales and amplitudes.     

气象因子对夏季最大电力负荷的敏感性分析

利用2016—2018年武汉夏季(6—9月)逐15 min电力负荷以及同期逐日气象数据,分析最大电力负荷变化特征及与气象因子的相关关系。利用逐步回归和双隐含层BP神经网络算法,建立了武汉夏季最大电力负荷的预测模型。结果表明:平均温度、平均最高温度、平均最低温度与气象电力负荷存在显著的正相关,其次是日照时数。前1 d最大电力负荷与当日最大电力负荷的相关性最好,当日电力负荷对前1 d温度的平均和舒适度指数的变化最为敏感。以历史电力负荷和气象数据为联合预报因子,逐步回归和BP神经网络算法对武汉夏季最大电力负荷具有较好的模拟效果,尤其是对持续高温造成高位运行的最大负荷模拟。当敏感性在10%以内时,逐步回归算法中气象因子正的贡献要小于负的贡献,BP神经网络算法中气象因子正的贡献要高于负的贡献;当敏感性高于10%时,两种算法中气象因子均为正的贡献。     

CO2浓度渐增对气温影响的敏感性试验

使用辐射对流模式，研究了中纬度冬季气温对于ＣＯ２浓度变化的敏感性。结果表明：气温变幅随ＣＯ２浓度渐增呈现先快后慢的非线性特征；气温变幅具有一定的稳定性。     

RegCM4中陆面过程参数化方案对东亚区域气候模拟的影响

利用区域气候模式RegCM4.0分别选取其陆面参数化方案CLM3.5与BATS1e,针对东亚地区进行约44 a(1957-2001年)的模拟试验(分别取名为R-CLM与R-BATS),以研究陆面过程参数化方案对区域气候模拟的影响.结果表明,R-CLM地表气温比R-BATS平均高3.6℃,均方根误差比R-BATS约减少44％,其中,以中国华南、西北等地区的偏高改进最为明显;降水平均减少0.17 mm/d,均方根误差约减少6.9％,其中,在中国华南、东北等东部地区误差减少最多;表层10 cm土壤湿度平均增加0.008 m3/m3,并在中国东北等中高纬度地区偏大最为明显.分析表明,R-CLM模拟的土壤湿度在中高纬度地区比R-BATS偏高是由于其蒸散与地表径流较少使得陆地水储量相对较高所致,因而该地区的产流机制仍需改进以改善其土壤湿度模拟;R-CLM的地表气温模拟普遍较高主要是由于其陆表吸收辐射量模拟较高潜热通量模拟较弱所致;另外,R-CLM中较弱的蒸散与较高的地表气温引起了大气环流场的改变,导致R-CLM在模拟区尤其是中国东部地区模拟的垂向及水平水汽输送较弱,大气可降水量较少,因而在中国华南、东北等大部分地区降水相对偏少,并在一定程度上增加了到达地表的辐射量,进而影响其地表气温模拟.