风浪频谱的成长模型Ⅰ.谱参量随风区的增长关系

为得到谱参量随风区的变化关系,从而更细致地刻画风浪频谱的成长方式.在动力学方程的控制下,基于三参量风浪频谱,利用动力-统计学相结合的方法导出了谱参量(谱宽度B、谱的零阶矩～m0、谱的峰频率～ω0)随风场要素(风区)的成长关系分别为:B=5.68×10-3～X9.482×10-1-4.66×10-2ln-x;～m0=1.356×10-8～x2.367-1.097×10-1ln～x;～ω=4.082×101～X-7.623×10-1+3.71×10-2ln～x.同时得到了简化形式的波陡δ、波龄β与谱宽度之间的关系为:δ=2.14×10-2B-1.05-4.26×10-1lnB,β=1.26B1.28+1.97×10-1ln(B).此外,还得出了受风场要素控制的,谱的零阶矩与谱的峰频率之间新关系为:{ω0=a1～m0-0.33 a1=1.034×10-1～X1.872×10-2+8.50×10-4ln～x,从而阐明了先前的各种经验关系是新关系在取不同风区值时的特例.可见,将动力学原理引入风浪频谱的研究,所建立的谱参量随风区的变化关系与先前的经验公式相比更加合理,且普适性更强.     

一种调整台风参数的方法

本文针对我国海面风数值预报和后报研究，基于现有的实测资料和前人的经验统计，就海面风模式中较敏感的风资料参数对台风最大风速半径的确定提出了一种较客观的统计方法，使之在缺乏观测资料的情况下能合理地反映海面风实况。在这之前，本文对中国《台风年鉴》１９７０年以前偏大的最大风速资料进行了合理的订正，使之在进入海面风数值模式前能真实地代表台风气候特征。     

金华市风能资源分析

为了分析金华市风能资源的丰匮及其分布状况，利用2017—2020年金华市8个国家地面气象观测站和169个区域自动气象站的逐小时风向风速资料，统计分析了平均风速、有效风速时数、有效风能密度等风资源评估参数。结果表明：按照风能资源区划标准，武义大莱站和义乌站的风能资源达到可利用区的标准，而其他站点则处在风能资源贫乏区，其中，大莱距地面10 m高度的年平均有效风能密度达107.5 W/m²，有效风速时数为5 481.0 h，年主导风向为WNW，义乌的有效风能密度则为51.5 W/m²，有效风速时数2 571.3 h，年主导风向为N；义乌平均风速的日变化幅度较大，不利于其风电在并网过程中的安全稳定。     

多源观测资料在冰雹监测预警中的应用

利用常规探空观测资料、气象卫星资料、双偏振雷达资料、风廓线雷达资料、地基GPS水汽等多源观测资料对2020年6月25日河北中部一次由超级单体引起的强对流天气过程进行分析,探讨多源观测资料在冰雹天气预警中的综合应用。结果表明,在华北冷涡的影响下,上冷下暖的不稳定层结为强对流的发生提供了有利的环流背景。在强有力的热力不稳定与对流不稳定的条件下,受到地面辐合线的触发作用,强对流迅速生成并发展。造成本次大面积降雹的系统为超长生命史的超级单体,冰雹粒子与其他相态的粒子的双偏振特征具有明显的区别。定量化的观测资料能对冰雹天气的预警提供更加精确的数据信息。     

内蒙古草原近地层垂直风速廓线的观测研究

利用中国国家气候中心2009-2010年在内蒙古锡林浩特开展的100 m铁塔大气湍流观测数据,分析了不同稳定度条件下的垂直风廓线变化特征,并在局地相似理论基础上建立了垂直风廓线表达式。结果表明:(1)内蒙古草原近地层大气中,不稳定层结和稳定层结条件发生的概率远高于中性和弱不稳定、弱稳定层结的发生概率。(2)稳定层结时,大气特性在垂直方向上变化较明显,需要按照不同的高度层分别研究其风速的变化规律。根据内蒙古锡林浩特草原大气湍流观测资料得到,稳定层结时的无因次风速梯度随稳定度ξ的变化关系可以表达为1+β_mξ,其中β_m的取值与距地面高度有关:30 m高度及以下,β_m取4.3-5.4;高度在(30 m,50 m],β_m取2.9-3.4;50 m及以上高度,β_m取2.0-2.9。     

与ENSO相联系的热带太平洋典型风应力异常场结构

利用多年逐月海温距平和风应力距平观测资料,运用线性回归和EOF分析方法,分析了与ENSO相联系的热带太平洋典型风应力异常场结构。结果显示,与ENSO线性相关的风应力异常场在时间尺度上表现为低频变化,在水平结构上主要表现为四个典型分布。其中,分布型1主要表现为日界线以东赤道地区东风异常和赤道风应力场辐散;分布型2主要表现为日界线以东赤道地区西风异常和经向异常风应力向赤道气流;分布型3主要表现为日界线以东赤道偏南地区西风异常和风应力场辐合,日界线以西为东风异常;分布型4主要表现为160°W以东的弱东风异常和160°W以西的西风异常。与ENSO线性无关的风应力场主要表现为高频过程,在水平空间结构上其典型场主要位于赤道外地区。还用与ENSO有关的那部分回归风应力异常场强迫海洋距平模式,成功地再现了ENSO的主要信号。这表现观测揭示的典型风应力异常型对于El Nino的产生是根本性的。