长春岭油田浅层弱稠油油藏热采数值模拟

长春岭油田具有低温、低压、高黏度、易析蜡等特点,采用火驱开发方式获得一定的增产效果.为了考察不同开发方式对长春岭油田107区块开发效果的影响,根据火烧油层机理,建立考虑重油裂解、燃烧等影响因素的弱稠油油藏火驱地质模型,采用STARS软件进行热采数值模拟,分析开发方式、注气速度、排液量、采注比等因素的影响；优选目前油藏条...     

“8·23—24”上海远距离台风大暴雨影响分析

利用常规天气资料、物理量场资料、雷达资料、云图资料以及主要业务模式预报资料等,对2015年8月23和24日上海地区大暴雨进行了分析。分析表明这是一次远距离台风与北方扩散南下冷空气共同影响产生在上海及周边地区的大暴雨过程。1515号台风天鹅北侧外围的偏东风急流为强降水区提供了源源不断的水汽;北方扩散南下冷空气与台风北侧外围的东风急流汇合使得辐合抬升得到加强;各业务模式的检验表明,由于无法精确预报台风的位置、台风外围的偏东风气流影响的强度和地区以及冷空气强度等,大部分业务模式无论是降水落区、强度及最强降水时段预报均存在较大的误差。在模式预报有误差的情况下,要重视实时资料应用,及时做出短时暴雨预警。     

鄂东北地区两次大暴雨过程中尺度对流系统特征分析

利用快速同化系统LAPS资料,结合卫星、雷达、GPS和地面逐小时加密观测资料,对比分析了2012年7月12—13日鄂东北地区连续两次大暴雨过程的中尺度对流系统特征。结果表明:鄂东北地区两次大暴雨过程发生的强迫机制明显不同,分别为热力因子主导的暖平流强迫和动力因子主导的锋生强迫。在两种不同动力机制条件下,第一次大暴雨过程对流云团呈不对称分布,强回波伸展高度较高,强降水主要位于黑体亮温(Temperature of Black Body,TBB)梯度大值区,产生的降水强度较大,并伴有强雷电活动;第二次大暴雨过程对流云团呈对称分布,强回波伸展高度较低,强降水主要位于TBB大值中心,表现为明显的暖云降水。但在两种动力机制下,两次大暴雨过程均形成了长时间的降水,一方面由于边界层冷池的冷出流与南风入流在对流系统后侧交汇,形成后向传播,强降水单体传播和移动相互抵消,从而使对流系统稳定维持;另一方面由于对流系统移动方向与引导气流方向一致,强降水单体依次经过同一地点,产生较大的累积降水。     

东昆仑祁漫塔格矿带典型矿田构造背景与岩浆-热力构造特征

以矿田构造–岩相填图为主要方法,研究确定矿田构造和岩浆-热力构造类型及矿床类型,进行成矿富集中心的圈定及找矿预测,是矿田构造背景复杂地区的有效调研方法之一。东昆仑西段祁漫塔格矿带多期构造–岩浆活动强烈,断裂发育,以印支晚期岩浆侵入成矿与找矿进展较大。本次选择景忍–虎头崖、卡尔却卡B区、乌兰乌珠尔三个矿田区,进行1∶10000构造–岩相填图,填制了三个矿田区岩浆–热力构造类型分布图,认为晚三叠世岩浆侵入作用是该区多金属大规模成矿的主要内因,叠加其上的不同方向断裂控矿作用不同,近东西向和北西西向断裂控矿显著,明确了各矿田构造背景和印支期岩浆侵入形成的花岗斑岩+矽卡岩+断裂带热液成矿的模式,厘定了岩浆–热力构造的识别标志,即主要是印支晚期中酸性侵入岩、花岗斑岩、矽卡岩带、大理岩带、接触交代蚀变带、断裂破碎带叠加热液蚀变带等,圈定了成矿和找矿富集中心。     

九龙站在西南低涡/晴朗天气背景下观测资料的对比分析

本文基于中国气象局成都高原气象研究所2017年西南涡加密观测资料,对比分析了西南低涡主要源地九龙站在西南低涡/晴朗这两种不同天气背景下,各个基本物理量的日变化特征及存在的差异,认为:西南涡天气背景下,边界层高度较低,而晴朗天气状况下,边界层大气湍流运动强烈,对流混合伸展高度非常惊人,能超过3000m。西南涡天气背景下,夜间大气较为暖湿,气压显著偏低,上层大气风速较大,便于动量下传。晴朗天气背景下,大气较为干燥,温度日较差偏大,大气压较高,白天湍流混合强。越靠近地面差异越显著,差值随高度的增加而逐渐减小。     

定量研究雅安地形坡向坡度对降水分布的影响

利用四川省雅安市30 m分辨率基础高程数据,提取栅格的坡向和坡度参数,将雅安307个区域自动站在2017年汛期(6—9月)共50次的降水天气个例,分为16次大尺度降水和34次中小尺度降水,使用对应时次的欧洲中心细网格0.25°×0.25°再分析风场资料,根据不同的站点地形高度将风场合成平均风场,和各站点地形的坡向和坡度计算出其动力抬升作用,同时使用当天日照和天文太阳辐射值来计算地形的热力抬升作用,与对应降水过程的降水分布进行多元线性回归,根据回归的标准系数的大小确定各自变量对降水分布的影响,得出以下结论:(1)中小尺度降水中,地形的热力抬升作用对降水分布的影响作用最大,其次是海拔高度,地形的动力抬升作用在三者中对降水分布的影响最小;(2)在大尺度降水中刚好相反,地形的动力抬升对降水的分布影响作用最大,海拔次之,热力抬升作用在三者中影响作用最小;(3)日降水量最大值的站点海拔高度基本位于1 000 m左右,与抬升凝结高度对应较好;(4)从长期的统计来看,地形的动力作用和地表的植被情况对降水分布的影响最大。在实际预报工作用,根据不同的降水类型,关注不同的动力和热力作用对于判断降水分布大值区的位置有较好的参考作用。     

GRAPES全球奇异向量方法改进及试验分析

基于总能量模的奇异向量扰动常用于构造集合预报的初始条件。以建立GRAPES（Global and Regional Assimilation PrEdiction System）全球集合预报系统为目的,基于前期研发的GRAPES全球模式奇异向量方法,在GRAPES全球切线性模式和伴随模式2.0版的框架下,开展了引入线性化边界层方案来改善奇异向量结构,并提高奇异向量计算效率的研究。通过连续试验,从奇异向量的扰动能量结构、扰动能量谱及扰动空间分布等方面,综合分析改进GRAPES全球奇异向量的结构及演变特征。试验结果表明,改进后的GRAPES奇异向量方法有效抑制了之前扰动能量在近地面层不合理的快速增长,同时,奇异向量最优扰动的结构更客观地体现了中高纬度区域大气初始条件中的斜压不稳定扰动及其演变,如在初始时刻奇异向量扰动能量主要位于对流层中层,并呈现出随高度向西倾斜的大气斜压特征;经过线性化演变,扰动能量向较大水平尺度转移,并在垂直结构上表现出向对流层高层上传及向对流层低层下传的特征等。针对GRAPES奇异向量迭代求解中伴随模式计算耗时为主的情况,改进伴随模式中广义共轭余差方案的调用方式,并采用大内存存储法来提高其计算效率,进而将奇异向量总计算时间缩短了25%。总之,改进后的GRAPES奇异向量方法,可应用于构建面向业务应用的GRAPES全球集合预报系统。      

辽宁绥中地区海陆风的多普勒测风激光雷达观测与特征提取

2019年3月,利用相干多普勒测风激光雷达首次在辽东湾西部绥中地区进行了风廓线测量试验。根据研究区域海岸线走向采用风向的十六分位法定义局地海风和陆风,分析和提取海陆风特征验证了多普勒测风激光雷达在春季季风间断期间观测海陆风的可行性,并计算和分析了大气边界层湍流能量的变化以及回流水平变化等特性。结果表明：1）绥中地区春季存在明显的海陆风环流特征,测风激光雷达观测海陆风出现的时间与地面自动气象站观测的数据较为一致,符合海陆风日的定义。2）海陆风日发生时,水平局地回流指数（RF）较小,1.2 km以下的RF值小于0.5,使得污染物循环累积,较易形成雾霾天气;但是海风时大气边界层的高度可达1 km以上,有利于低层大气污染物向高层扩散,减轻低层大气污染。研究结果为该地边界层参数化方案的设计和污染的防治提供了参考依据。     

基于WRF模式的风电场短期风速集成预报方法研究

风能始源于大气的运动,具有很大的随机性和间歇性。风速预测是风电场风功率预测的基础,其准确性具有重要的意义。对于复杂地形条件下,风速的预报一直是各国研究的难点和重点。为了提高风电场短期风速预报的准确性,本研究采用多种边界层参数化方案来集成预报风速,将各单一边界层参数化方案预报的风速及相应的实测风速数据,应用随机森林算法建立集成预报模型,对风电场的短期风速进行集成预报研究。试验结果表明,采用集成预报风速方法,预报的风速误差相比于单一边界层参数化方案预报的风速误差明显减小,对研究区域的风速、风向等气象要素有着较好的模拟效果,能够有效提高风速预报的准确率。     

中国西北地区大气边界层高度变化特征——基于探空资料与ERA-Interim再分析资料

利用中国西北地区2015年9月至2016年8月38个站点L波段探空观测、2016年7月加密探空观测和ERA-Interim边界层高度资料,对比分析了西北地区大气边界层高度变化特征。观测资料表明,在中国西北地区,08:00(北京时,下同)冬季边界层高度最高; 20:00春季边界层高度最高,边界层高度从西部到东部有显著降低的趋势。ERA-Interim资料基本能表现出边界层高度的区域分布,但相对于探空观测得到的边界层高度,除夏季20:00外,ERA-Interim再分析资料边界层高度均偏低。全年平均而言,08:00(20:00)偏低160 m(170 m),其中在08:00(20:00),冬季(春季)偏低最显著。08:00边界层高度与低层稳定度、近地层温度和风速相关更加显著; 20:00边界层高度与低层稳定度和相对湿度相关更加显著。2016年7月加密观测资料对比表明,ERA-Interim资料的对流(中性)边界层高度显著偏高;低层稳定度、相对湿度偏小,风速偏大可能是造成边界层高度偏高的原因; ERA-Interim资料的稳定边界层高度偏低,与低层稳定度和近地层温度偏低相关,但其影响因素相对更加复杂。