The impact of boreal autumn SST anomalies over the South Pacific on boreal winter precipitation over East Asia

The possible mechanism behind the variability in the dipole pattern of boreal winter precipitation over East Asia is analyzed in this study. The results show that the SST anomalies(SSTAs) over the South Pacific Ocean(SPO) in boreal autumn are closely related to the variability in the dipole pattern of boreal winter precipitation over East Asia. The physical link between the boreal autumn SPO SSTAs and the boreal winter East Asian precipitation dipole pattern is shown to mainly be the seasonal persistence of the SPO SSTAs themselves. The seasonal persistence of the SPO SSTAs can memorize and transport the signal of the boreal autumn SSTAs to the following winter, and then stimulates a meridional teleconnection pattern from the SH to the NH, resulting in a meridional dipole pattern of atmospheric circulation over East Asia in boreal winter. As a major influencing factor, this dipole pattern of the atmospheric circulation can finally lead to the anomalous precipitation dipole pattern over East Asia in boreal winter. These observed physical processes are further confirmed in this study through numerical simulation. The evidence from this study, showing the impact of the SPO SSTAs in boreal autumn,not only deepens our understanding of the variability in East Asian boreal winter precipitation, but also provides a potentially useful predictor for precipitation in the region.     

Long-Term Variability of the Wind Field over the Indian Ocean Based on ERA-Interim Reanalysis

A detailed study of long-term variability of winds using 30 years of data from the European Centre for Medium-range Weather Forecasts global reanalysis (ERA-Interim) over the Indian Ocean has been carried out by partitioning the Indian Ocean into six zones based on local wind extrema. The trend of mean annual wind speed averaged over each zone shows a significant increase in the equatorial region, the Southern Ocean, and the southern part of the trade winds. This indicates that the Southern Ocean winds and the southeast trade winds are becoming stronger. However, the trend for the Bay of Bengal is negative, which might be caused by a weakening of the monsoon winds and northeast trade winds. Maximum interannual variability occurs in the Arabian Sea due to monsoon activity; a minimum is observed in the subtropical region because of the divergence of winds. Wind speed variations in all zones are weakly correlated with the Dipole Mode Index (DMI). However, the equatorial Indian Ocean, the southern part of the trade winds, and subtropical zones show a relatively strong positive correlation with the Southern Oscillation Index (SOI), indicating that the SOI has a zonal influence on wind speed in the Indian Ocean. Monsoon winds have a decreasing trend in the northern Indian Ocean, indicating monsoon weakening, and an increasing trend in the equatorial region because of enhancement of the westerlies. The negative trend observed during the non-monsoon period could be a result of weakening of the northeast trade winds over the past few decades. The mean flux of kinetic energy of wind (FKEW) reaches a minimum of about 100?W?m^?2 in the equatorial region and a maximum of about 1500?W?m^?2 in the Southern Ocean. The seasonal variability of FKEW is large, about 1600?W?m^?2, along the coast of Somalia in the northern Indian Ocean. The maximum monthly variability of the FKEW field averaged over each zone occurs during boreal summer. During the onset and withdrawal of monsoon, FKEW is as low as 50?W?m^?2. The Southern Ocean has a large variation of about 1280?W?m^?2 because of strong westerlies throughout the year.     

年最大值抽样估算的暴雨频率设计值的低估问题探讨

由年最大值抽样（AMS）和年超大值抽样（AES）的基本理论及重现期（RP）的定义可知,AMS并不符合以“事件”为基础的重现期的定义.以美国西南半干旱区1438个雨量站和太湖流域96个雨量站的降雨资料为例,通过经验频率与超过概率的比较,发现AMS估算的暴雨频率设计值偏小,尤其是对常遇频率降雨设计值的影响更加显著.美国的降雨量资料站点多、系列长,实际资料验证与理论分析一致.通过对太湖流域AMS资料的分布形态进行分析的结果表明：太湖流域的站点不多,资料长度不够,且大部分站点在雨量大值区数据稀少,使得频率直方图不连续,是造成我国太湖流域的资料验证效果不理想的可能原因.     

多普勒雷达图像逆风区的自动监测识别

在多普勒雷达降水回波径向速度场中及时准确地发现逆风区,对灾害天气预报预警具有重要意义.根据逆风区在雷达径向速度图中的物理图像特征,采用数字图像处理和分析方法实现了逆风区自动监测识别.首先,以雷达图像色标为依据,采用阈值法分别获取正、负速度区域二值图像,再对2幅图像分别进行形态学运算,然后将上述4幅图像做交叉逻辑运算,得到逆风区监测识别结果和相关参数.通过在2005-2011年长沙雷达站47幅根据实况进行人工标注后的多普勒雷达径向速度图像上进行实验,表明该方法对逆风区可以进行快速准确识别,与人工标注结果比较准确率可达89%,满足实际应用需要.     

强台风海鸥登陆期间近地层风特性分析

利用位于海南文昌市的90 m测风塔观测的强台风海鸥多层测风数据,分析了台风海鸥登陆期间近地层风场时空特征、湍流强度、垂直风切变及阵风因子等风场特性,分析结果表明:台风海鸥登陆期间,近地层各高度风速呈现"M"型双峰特征,最大风速出现在台风后风圈;台风过境前后,风向旋转了180°;近地层风速随高度升高而增大,各高度风速垂直切变符合对数和指数规律;粗糙度长度、风廓线幂指数、湍流强度、阵风系数等风场特性与风速呈负相关关系,随着风速的增加而降低;从台风外围至台风眼,粗糙度长度随风速呈现"增大-减小-增大"特征;台风眼内部风速垂直切变剧烈,前后风圈的风速垂直切变较弱;强风区湍流强度较弱,弱风区湍流强度较强;台风风圈的湍流强度随高度增加而减小,台风眼内湍流强度随高度先减小再增加;台风影响各阶段阵风系数随高度升高而减小,各高度层阵风系数遵循指数定律;阵风系数随风速的增大而减小,当风速达到一定强度时,阵风系数随风速变化不明显。     

IEC的风机选型参数估算方法在中国的适用性研究

国际电工委员会编制的《风力发电机组设计要求》(IEC 61400-1)推荐了针对风电机组安全等级评估的极端风速和湍流强度特征值估算方法,因其简单便捷,在风电领域被广泛采用。利用全国风能资源专业观测网的193座测风塔观测数据,对IEC推荐的极端风速计算方法与我国规范推荐的基于极值I型概率分布方法进行比较,发现两种方法计算的193座塔70 m高度层50年一遇10 min平均最大风速,仅有7座测风塔较为一致,差异在±1%;IEC推荐方法的计算结果多数偏小,其中偏小10%以上的测风塔有121座,偏小30%以上的有44座测风塔,而偏大10%以上的只有9座测风塔;IEC方法计算的极值风速大幅度偏小的测风塔主要分布在台风影响的东南沿海地区,偏差较小的测风塔主要分布在西北和华北地形平缓区域,但同时偏大10%以上的测风塔也多分布在这一地区。以目前行业领域普遍采用的以15 m·s~(-1)风速的平均湍流强度作为风电机组选型指标,与严格按照规范,以15 m·s~(-1)风速段所有样本湍流强度的90%分位数处的值作为指标进行风电机组等级确定作对比,发现193座塔中有46座塔的选型是不安全的,甚至相差两个等级。     

青藏高原和亚洲夏季风动力学研究的新进展

亚洲夏季风环流受海陆和伊朗高原—青藏高原大地形的热力作用调控.亚洲季风所释放的巨大潜热又对大气环流形成反馈.这种相互反馈过程十分复杂,揭示其物理过程对理解气候变化格局的形成和变化以及提高天气预报及气候预测的准确率十分重要.夏季北半球副热带对流层上层环流的主要特征是存在庞大的南亚高压(SAH)以及强大的对流层上层温度暖中心(UTTM).本文介绍了温度—加热垂直梯度(T-Q_Z)理论的发展,并用以揭示SAH和UTTM的形成机制.指出沿副热带欧亚大陆东部的季风对流潜热加热及其中西部的表面感热加热和高层长波辐射冷却是导致SAH和UTTM在南亚上空发展的原因.文中还介绍了Gill模型用于上部对流层研究的局限性及解决的办法.     

1998-2009年间台风不活跃期间热带云团活动分析

热带云团是台风生成的前兆,虽然一些研究将近20 a来台风不活跃与大尺度环境场相联系,但是还没有人分析台风不活跃期热带云团的活动特点。本文利用目前仅有的1989-2009年全球热带云团资料,分析了西北太平洋热带云团近20 a的变化特征。1998年以后西北太平洋台风生成减少主要发生在7-10月,集中在南海（13～23°N,110～120°E）和西北太平洋台风活动区域的东部（13～23°N,145～170°E）。热带云团除1月外各月都有增加的趋势,特别是与台风生成显著减少区域相联系的热带云团活动具有显著的增加趋势。通过对NCEP/NCAR再分析资料分析发现,1998年后热带云团活动增加与环境风垂直切变增加有关,而增强的垂直切变不利于台风生成。     

京津冀地区中α尺度飑线过程中大风特征分析及成因初探

应用常规天气观测资料、地面加密自动气象站资料、大风灾情报资料、京津冀地区7部多普勒天气雷达组网观测资料及VDRAS资料,从多个角度对2013年8月4日京津冀地区一次飑线过程产生的大范围大风天气过程进行了分析,结果显示:此次过程是在高空冷空气南下、低层暖湿气流北上、系统前倾及位势不稳定的有利层结条件下,由多单体风暴演变为中α尺度的强飑线所致。飑线形成于低层垂直切变加强、冷池合并之后;大风主要发生在飑线主体回波中,其次是主体回波前和中前,主体回波后很少发生。大风发生的位置取决于飑线结构中气流的性质,气流的性质与冷池前进的程度和对流的强度关系密切。大风大部分由下沉冷气流产生,少数为近地面上升暖气流导致。大风发生的范围和强度与低层风垂直切变的强度呈正比,大范围低层风垂直切变的加强增强了飑线入流和出流的强度,是大范围大风、局部强风形成的重要原因。大风发生站次与冷池的强度和范围密切相关,冷池的加强和范围的扩大加强了后侧冷入流和前侧暖入流的强度和范围,也是大范围大风形成的重要因素。     

纹理特征向量与最大化熵法相结合的SAR影像非监督变化检测

合成孔径雷达(SAR)影像具有明显的斑点噪声,在变化检测中,一般需要考虑空间邻域信息。本文结合SAR影像丰富的纹理信息,提出一种考虑空间邻域信息的高分辨率SAR影像非监督变化检测方法,用基于灰度共生矩阵(GLCM)的32维纹理特征向量构造差异影像。通过最大化熵法自动选取阈值,对精度指标随窗口大小的变化进行回归分析,得到适合于变化检测的窗口为11×11。试验表明,本文方法优于马尔科夫随机场法,可以减小斑点噪声的影响,有效提高高分辨率SAR影像变化检测的精度。