武汉市日供水量与气象要素的相关分析

利用武汉市逐日供水量资料与温度、降水、日照等气象要素进行同步相关分析,选取相关性较高的气温作为预报因子,建立了日供水量的简易预测模型。     

2007年夏季川渝与江淮流域MCS分布与日变化特征

2007年夏季川渝地区及江淮流域持续性降水、极端强降水和强对流事件频发.利用强暴雨发生时段2007年6月28日至7月26日逐时FY-2C红外TBB资料对这两个地区及周边区域(25°～38°N、100°～130°E)进行普查,共获得570个生命史≥3小时的中尺度对流系统(MCS).MCS的定义为-52℃ TBB闭合等值线内TBB≤-52℃的面积≥400km~2,不区分形状与生命史.MCS识别由计算机自动完成,MCS追踪由人工完成.普查结果发现,云南西北部至四川西部、四川东部与重庆、云贵高原东部和广西北部山区至洞庭湖、淮河流域四个区域是MCS活跃区,但淮河流域又有三个波动状MCS活跃中心.普查区域内总体MCS和川渝地区活动最频繁的MCS持续时间为3～7小时,但江淮流域活动最频繁的MCS生命史为4～9小时.按时间尺度将570个MCS分成三类,第一类MCS生命史3～5小时,第二类MCS生命史6～11小时,第三类MCS生命史≥12小时.三类MCS的地理分布特征及触发机制各不相同:第一、二类MCS在西太平洋副高平均位置的内、外侧都有发生,它们的发生、发展及移动受中尺度因素影响明显,可能与地形、中尺度辐合线等有关;第三类MCS发生在西太平洋副热带高压平均位置的外侧,其发生、发展及移动路径受天气尺度环境控制因素显著.三类MCS日变化具有明显不同的日变化特征.三类MCS的形成高峰都出现在午后.第一类MCS无显著的夜发性特征,第二、三类MCS有较显著的夜发性特征.第一、二类MCS在午后最活跃,但第三类MCS活动最活跃时段在下半夜(18UTC).川渝地区和江淮流域的MCS都具有多峰型日变化特征,但二者的活跃时段有所不同.本文还给出了2个引发强降水的MCS典型个例及1个长生命史MCS演变特征.     

全球模式NCAR CESM和CAS ESM对亚洲东部夏季气候的模拟性能评估:气候平均态和降水日变化分析

主要评估了美国国家大气研究中心的NCAR CESM（Community Earth System Model,NCAR）和中国科学院的CAS ESM（Earth System Model,Chinese Academy of Sciences）两个地球系统模式对亚洲东部夏季气候态的模拟性能。使用NCAR CESM和CAS ESM各两种不同的水平分辨率,一共进行了4组长达19年（1998~2016年）的数值积分试验,并通过对2 m气温、降水强度和降水日变化等的分析,比较了这两个模式在亚洲东部的模拟性能。结果表明,CAS ESM和NCAR CESM均能模拟出夏季2 m气温和降水强度的大尺度分布特征,但整体上模拟得到的地表面气温偏暖、降水强度偏弱。对于降水日变化而言,观测的日降水峰值在陆地上主要发生在下午到傍晚时段,在海洋上则出现在午夜到凌晨时段。两组低分辨率试验模拟的陆地降水峰值出现过早,且无法模拟出四川盆地的夜间降水峰值和部分海洋地区凌晨或上午的降水峰值。提高分辨率对模式的模拟性能有显著的提升作用。高分辨率下,NCAR CESM和CAS ESM对陆地和海洋的降水日变化模拟性能都明显提高。对降水日变化的定量化分析表明,高分辨率CAS ESM模式对整个亚洲东部降水日变化的模拟最优。目前模式对海陆风的模拟还不太理想,未来要进一步提高模式模拟性能,需要重点完善与气温、降水过程相关的物理参数化方案。     

基于加密探空资料对不同海拔高度台站边界层大气的对比分析

本文利用中国气象局成都高原气象研究所西南涡加密观测试验获取的探空资料及地面台站资料,对比分析了高原东侧的四川省境内不同海拔高度台站的边界层特征,结果表明:高海拔地区地表大气受陆面的影响更为剧烈,日变化幅度更大,且极值出现时间更早。温度/比湿/风速的差异都主要体现在低层边界层大气中,越靠近地面,差异越显著。其中,温度递减率在02:00（北京时,下同）最小,14:00最大,高海拔测站受陆面影响的大气层厚度比低海拔测站大,低海拔测站在近地层300 m以下大气中存在明显的逆温现象。14:00近地层大气的比湿最小,午夜02:00近地层大气的比湿最大,高海拔地区低层大气的平均比湿递减率小于低海拔地区。高海拔地区风速日变化幅度大,4个时次的风速廓线形态差异也大;低海拔地区风速变化幅度小,4个时次的风速廓线形态也比较一致。高海拔台站地表大气的日变化幅度大,极值出现时间略早。     

我国东南沿岸及复杂山地后汛期降水日变化的数值研究

利用2009~2017年7~9月福建省逐小时地面加密自动站资料和2015~2017年7~9月厦门站的探空资料,通过K均值聚类法和中尺度数值模式(WRF3.9.1.1版本)理想数值模拟,分析了我国东南沿岸及复杂山地(福建)后汛期降水日变化特征,揭示了地形热力环流以及海陆风环流在热对流降水日变化形成中的作用,探讨了环境温湿廓线及风垂直廓线对热对流降水日峰值强度和日峰值出现时间的影响。结果发现:我国东南沿岸复杂山地(福建)后汛期降水日变化受地形热力环流和海陆风环流的影响和调制,白天辐射加热在复杂山地形成的局地热力环流激发出对流降雨带,午后受海风环流的影响,对流降雨带组织发展达到峰值,之后随着地形热力环流和海风环流减弱雨带逐渐减弱。武夷山及周边复杂山地的降水日变化主要受地形热力环流的影响,在午后对流降水达到峰值,夜间减弱几近消失。理想数值试验进一步证实了我国东南沿岸复杂山地地形热力环流对对流降雨的触发以及海陆风环流在山地对流雨带组织发展中的作用,环境温湿廓线以及风垂直廓线对热对流降水日峰值强度以及日峰值出现的时间具有重要影响,其中环境温湿廓线的大气抬升凝结高度、大气可降水量、大气的对流不稳定度以及大气中低层湿度分布的不同,会影响热对流降水日峰值强度,并通过影响山地热力对流触发时间,改变热对流降水日峰值时间,而环境风垂直廓线的低层气流强度和方向、中低层垂直风切变的不同,会影响地形热力对流系统的启动、组织发展和移动等特征,进而影响热对流降水日峰值强度以及热对流降水日峰值时间。     

年最大日雨量极值分布拟合与推算

采用红河州12个站近48～58年的年最大日雨量资料,用PearsonⅢ型分布、耿贝尔分布、对数正态分布等3种概率分布模型分别进行了拟合,选择拟合最好的分布模型来估算最大给定重现期极值.结果表明:3种分布均能较好地拟合年最大日雨量的分布,在红河州12个站的拟合中,有7个站用耿贝尔分布,4个站用Pearson-Ⅲ分布,1个...     

我国东部地区夏季不同等级降水日数

用全国1958—2004年逐日降水资料,分析我国东部地区夏季总降水日数以及不同等级降水日数的年代际变化特征,结果表明,1980—2004年与1958—1979年两个时段相比,我国东部各地区夏季总降水日数和不同等级降水日数具有明显不同的变化特征。东北地区总降水日数和总降水量减少,这主要与小雨日数减少有关。华北地区总雨日数和总降水量也呈减少特征,总雨日数减少是由于各等级雨日数减少引起,且小雨日数减少贡献较大,而总降水量减少却主要是由于暴雨日数的减少引起。长江流域总降水日数和总降水量增加,总雨日数增多主要与中雨以上级别雨日数的增多有关,而总降水量的增加主要与暴雨日数增加有关。华南地区总雨日数和总降水量减少,总雨日数减少主要与小雨日数减少有关,而总降水量减少是由于各等级降水日数减少引起。     

坡面日出日没时角的配置关系与坡向坡度

对于给定的纬度和太阳赤纬,在水平面非极昼时的偏东（偏西）坡面上存在一对互补的坡向,以互补的两个坡向（一般临界坡向）为界,坡面日出日没时角的配置关系具有三种不同的形式。在两个一般临界坡向之间,在坡面日出日没时角的配置关系与坡度无关,或者为ω1=ωs1,ω2=ω0（偏西坡）,或者为ω1=-ω0,ω2=ωs2（偏东坡）。存在一参考坡度α0（arccos（sinφ／cosδ））,一般临界坡向之外的时角配置关系以坡度α0为界,具有不同的形式。如果坡度一定,可存在使非水平面极昼或极夜的特别临界坡向,在一般临界坡向之外,特别临界坡向前后,坡面日出日没时角的配置关系也不同。在一般临界坡向之外,如果坡向一定,可存在参考纬度φ0=arccos（｜cosδ／cosβ｜）,以及使非水平面极昼或极夜的临界坡度。以参考纬度为界,坡面日出日没时角的配置关系或者随临界坡度而变化,或者与坡度无关。     

HEIFE绿洲区太阳总辐射和地表反射率的分光谱特征

太阳辐射的分光测量在许多研究和应用领域中都具有十分重要的意义．本文利用HEIFE临泽子站进行的太阳总辐射和反射辐射的分光观测资料，研究了黑河绿洲区太阳总辐射和地表反射率的光谱特征．研究结果表明：在太阳总辐射的光谱能量分布中，紫外和可见光部分的比倒偏小，近红外部分则偏太．在其从冬到夏的季节变化中紫外和可见光部分是由小到大，近红外部分剐是由大到小。在其日变化中0．5μm以下波段是中午大早晚小；0．7μm以上波段是中午小，早晚大；0．5-0．7μm波段的日变化不明显。紫外波段的相对日变化幅度最大．地表反射率的光谱特性有明显的季节变化，变化特征与地表植被状况有关．各波段地表反射率的日变化型有一定的季节差异，其中波长小于0．7μm部分较为明显，并与地表植被状况有关．在裸露地表各波段反射率与太阳高度角的关系中，近红外波段随太阳高度角增加而增大，紫外和可见光波段则随太阳高度角增大而减小．全波段反射率随太阳高度角增大而增大主要是近红外波段的贡献．这是裸露地表光谱反射率的重要特征之一。     

磁层顶日下点距离R_0与磁暴D_（st）指数的相关性

利用2004—2006年ACE、WIND卫星观测的太阳风数据和相应时期反映磁暴大小的Dst指数,针对200个不同级别的磁暴事件,分析了磁层顶日下点距离R0与磁暴Dst指数的线性相关性。分析显示,在极端太阳风条件下,Dst指数时间序列比借助于Chao Model计算出的磁层顶日下点距离R0的时间序列延迟了约3h。经修正时间延迟后,对磁层顶日下点距离R0与磁暴Dst指数的线性相关性进行分析。结果表明：发生超级磁暴时,二者线性相关系数的均值为0.77;大磁暴时,线性相关系数的均值为0.74;中等磁暴时,线性相关系数的均值为0.47。此外,用最小二乘数据拟合得到了不同级别磁暴时的R0-Dst关系图。