利用EDS／MODIS交叉定标FY1D／VIRR可见光-近红外通道

以EOS/MODIS的星上定标结果为标准,采用交叉定标方法标定FY1D/VIRR的可见光-近红外通道。先获得两个传感器的配对通道,然后利用6S模式计算出他们的匹配因子,根据EOS/MODIS的观测敦煌辐射校正场扫描计数值和星上定标结果以及它和FY1D/VIRR的匹配因子计算出FY1D/VIRR同时观测敦煌辐射校正场时的表观辐亮度和表观反射率,最后将得到的表观辐亮度和表观反射率与FY1D/VIRR观测敦煌辐射校正场的计数值进行比较,就得到了FY1D/VIRR通道的绝对定标系数。将本次定标结果与敦煌场地定标试验的定标结果比较,定标结果一致性较好,并可用于对发射前定标偏差进行校正。     

青藏高原草地生态系统光合活性温度限制的时空变化分析

光合作用是地球系统季节性碳、水和能量循环的重要组成部分,这一特征是植物适应特定环境条件进化过程的结果。青藏高原的气候变化改变了植物生长的气候制约状态,然而温度约束及其变异性在光合活性研究中所起的作用还知之甚少。本文基于“最小因子法则”提出一种新的研究青藏高原草地生态系统温度限制变化的框架,利用日光诱导叶绿素荧光（solar-induced chlorophyll fluorescence,SIF）数据集和气候数据集,研究发现青藏高原草地生态系统大部分地区（87.09%）受温度限制越来越弱。本研究为青藏高原草地生态系统中气候因素制约草地光合活性的复杂机制提供了一个简洁而现实的框架。     

沉降预测的非等步长灰色时变参数模型

针对经典灰色系统模型的不足，根据灰色系统理论的信息处理原则，在模型中引入遗忘因子，建立了灰色系统沉降预测的非等步长灰色时变参数模型，并在求解过程中引入遗忘因子以修正预测结果。模型充分考虑了预测系统的时变性和灰色性，从而降低对预测系统状态的预测误差。实例预测表明，灰色时变参数模型可以将工后总沉降量的预测误差控制在23%以内。误差检验结果显示，预测结果的精度等级较引入遗忘因子修正前有显著的提高。     

铜川日照时数变化特征及影响因素分析

利用铜川3站1964--2003年40a逐日日照观测记录进行分析,结合影响日照的总云量、低云量、烟雾日数、沙尘日数和降水日数等资料,采用数理统计方法,分析了铜川日照的变化和影响日照变化的因素。结果表明：铜川日照时数的年际变化在1964—1984年变化相对平稳,后期出现3～4a周期性变化,90年代中期以后为缓慢增长阶段;季度分布很不均衡,冬季和秋季最小,夏季最大,春季的3月日照时数呈增长趋势;日照时数自北向南逐渐减少,90年代中期以后增幅呈现北部的宜君增多显著,南部的耀州区增长缓慢;云对日照的影响不是简单的量化对比,与云种类有很大关系;雨（雪）、雾、沙尘、烟箍等天气现象均对日照有影响,降水和雾日对日照影响主要是秋季的连阴雨天气,沙尘、烟霾日数远远少于雾日,对日照时数的影响只在冬春季,且影响不大。     

斜压性对地转动量Ekman流的影响—理论分析

本文研究了斜压效应对地转动量Ekman流的影响。利用两变量奇异摄动方法求得了边界层中风场及顶部垂直速度的前二级一致有效渐近解析解，解中明显地反映了斜压情形地转风随高度变化（即热成风）的影响，尤其是其中一级近似解完全由热成风影响所致。在边界层顶垂直速度的解中导出了三种由斜压效应引起的Ekman抽吸新物理因子，即热成风形变、热成内涡度及热成风涡度交叉项等抽吸因子。分析表明，这些因子只在具有水平温度梯度不均匀的系统（譬如锋区）中方能出现。文中还对锋区内上述三种抽吸因子的动力特征作了具体的分析，指出在锋区这 样的强斜压系统中，此三种抽吸因子的贡献是显著的。下一文中，我们将利用本文所得理论解对斜压效应进行具体的定量计算。     

一次江淮气旋暴雪的积雪特征及气象影响因子分析

利用自动站、人工加密观测及常规观测资料,通过对2017年2月21—22日一次江淮气旋暴雪过程积雪特征的分析,揭示了近地面气象要素对积雪深度的复杂影响。结果表明:(1)江淮气旋系统特有的空间结构导致山东南、北地区的降雪量和积雪深度不均衡分布。(2)积雪深度具有时效性,在降雪结束时达到峰值,因温度的变化导致峰值不一定维持到次日08时。(3)积雪深度是近地面多气象要素共同作用的结果,降水相态、降雪量、降雪强度、气温、地温和风速均有影响。主要表现为:雨夹雪在转为纯雪之前可产生不超过1 cm的积雪,如果不转雪则不会产生有量积雪;各地降雪含水比差异较大,全省平均为0. 5 cm·mm~(-1),低于全国平均值;在降雪不融化的情况下,降雪量、降雪强度越大则积雪越深,降雪强度大是气温和地温都高于0℃时产生积雪的必要条件;地温和气温越低对积雪形成越有利,积雪开始产生时的地温最高阈值多在0℃左右,地温先突降后缓升是积雪产生前后的共性特征,积雪产生后1～2 h内地温略有上升并逐渐趋于稳定;积雪产生时气温一般低于0℃,气温高于0℃时大部分降雪融化;有利于产生积雪的平均风力多不超过2级,极大风则在3～4级以下。     

秦岭地区气溶胶对地形云降水的抑制作用

以华山站为影响站, 周围的西安、渭南和华阴作为对比站, 通过影响站与对比站降水之比——地形强化因子(Ro)的变化趋势以及Ro与能见度关系的分析, 定量研究了秦岭地区气溶胶对地形云降水的抑制作用。Ro的演变分析表明: 有观测以来Ro逐年递减, 减幅为14%～20%, 即影响站与对比站相比降水量减少了14%～20%; Ro的减少趋势与能见度递减、气溶胶递增相吻合, 说明气溶胶的增加抑制了地形云降水。Ro的递减主要是减少了中小雨 (日雨量小于30 mm) 的天数, 这种影响对浅薄的生命期较短的地形云降水作用更明显, 对于华山站, 30 mm以下的降水都会受到入云气溶胶的抑制作用, 而西安站为5 mm以下, 入云气溶胶浓度越高, 就有越厚的降水云受气溶胶影响而抑制降水; 在以动力强迫抬升为主的春秋季, 气溶胶抑制华山地形云降水20%左右, 最大可达25%; 在热对流条件下, 气溶胶对地形云和对平原地区云的抑制作用基本相当。不同风速风向下Ro的变化趋势表明, Ro递减随风速增大而加快, 迎风向 (240°～30°) 大风 (≥5 m/s) 时减少降水超过30%。由Ro与能见度关系的定量分析发现, 当能见度在14 km时Ro为1.8左右, 随着能见度的降低Ro逐渐减小, 当能见度小于8 km时,R0约为1.2, 减小了30%左右; 华山对于华阴的Ro与能见度呈线性关系, 相关系数达0.81。最后, 根据研究结果归纳出气溶胶抑制秦岭地区地形云降水的初步物理模型。     

江西省油菜产量集成预测模型方法研究

基于气象要素建立关键气象因子模型、气候适宜度模型、辐热积模型,并根据模型预测准确率确定权重系数构建江西省油菜产量集成预测模型,对集成模型的预测效果和基础模型进行对比分析。结果表明:1)关键气象因子模型4月中旬预测准确率低于其他模型,三种基础模型的权重系数依次为0.3、0.35、0.35,5月中旬预测准确率基本一致,权重系数依次为0.34、0.33、0.33。2)对于集成模型趋势一致率,1991—2010年回代检验结果5月中旬最高,4月中旬仅次于气候适宜度模型;2011—2015年两个时次预测趋势一致率均为100%,达最高。3)2011—2015年集成模型预测检验RMSE最低,预测准确率均在97%以上。油菜集成模型预测的准确性和稳定性总体优于基础模型,可应用于江西省气象业务服务。     

实时天气背景依赖的反射率因子间接同化及多暴雨个例试验

为避免直接同化时反射率非线性观测算子线性化带来的线性近似误差问题,目前许多研究和业务中还常采用间接同化方式来同化雷达反射率因子,其通过背景场温度判定水凝物类型及比例。基于一种实时天气背景依赖的雷达反射率因子间接同化方案,进行了4次暴雨过程（2次强对流,2次锋面）的循环同化及预报试验。结果表明:对于强对流暴雨个例,相对于传统温度判定方案,天气背景依赖方案的温度预报误差更小、降水预报评分更高,而对于锋面过程区别不明显;进一步机理分析表明,对于强对流暴雨个例,由于背景依赖方案在同化反射率因子时引入了实时天气背景信息,使得分析场水凝物结构能够更好表征实际对流特征且与其它模式变量更为协调,进而改善了模式预报的热、动力及水汽条件,从而改善了降雨预报效果;而锋面暴雨由浅对流过程占主导,水凝物以低层的雨水为主导,冰相水凝物对于该过程的影响较小,由于两种方案反演的雨水结构和量级均相似,因此降雨预报差异较小。     

三维变分同化雷达资料暴雨个例试验

采用中国新一代数值预报模式及其同化系统开展雷达资料的三维变分同化和数值模拟研究.通过一次暴雨个例的对比试验,结果表明:不考虑垂直运动影响的情况下,仅同化多普勒雷达径向风资料可以增加初始场中的中小尺度系统信息,并在一定程度上改善预报开始阶段的降水;同化由反射率因子导出的垂直速度、雨水混合比并令上升区饱和,可以较大改善降水预报结果;联合同化径向速度和反射率因子资料将得到它们的共同影响.模拟的β中尺度对流系统6 h的演变过程与观测十分一致,基本消除了旋转加强现象.发展旺盛阶段的对流单体南北方向范围约50 km,最大上升速度位于500 hPa附近,超过3.0 m/s;雨水最大含量在400 hPa附近,超过5.0 g/kg;云水最大值位于600 hPa,约0.5 g/kg;造成的降水强度可达30 mm/h,具有明显的β中尺度系统的特征.初始场中水汽是否达到β中尺度降水维持所需条件是至关重要的,如果初始场中水汽条件较差,即使含有云水、雨水、垂直速度的信息,这些信息也会很快消亡,难以维持下去;此外,雷达资料的质量控制也是十分重要的.