MP-3000A型地基微波辐射计探测性能及其在乌鲁木齐降水天气中的初步应用

利用乌鲁木齐MP-3000A型35通道地基微波辐射计与L波段高空气象探测系统2010年逐日探测的温湿度,分析微波辐射计探测温湿度性能及其在降水天气中的特征。结果表明：微波辐射计与探空测量温、湿度具有很好的相关性和一致性,两者观测58层高度的温度、相对湿度、水汽密度和整层可降水量的相关系数分别为0．99、0．74、0．92和0．94,均达到0．01显著性水平。10km以下垂直廓线分析表明：微波辐射计测量的温度值均小于探空测量值,相对湿度和水汽密度大于探空测量值,存在系统误差。可降水量偏差冬季最小,夏季最大。降水发生时两者探测的温湿度廓线变化趋势一致,温度和2000in以上水汽密度受降水天气影响相对较小,微波辐射计能较好地反映大雨和暴雨天气发生和结束过程中热力和水汽参数的时空分布和剧烈变化特征。     

西藏高原一次冰雹天气云降水模式预报产品检验

利用FY-2G卫星反演云特征参量产品、MICAPS高空和地面形势场、逐小时地面降水和探空数据等资料,从云的宏观、微观结构及垂直结构和降水方面对2016年6月22日19:00-20:00拉萨市短时冰雹天气发生期间的GRAPES_CAMS云降水模式预报结果进行高原地区适用性检验。结果表明:(1)模式能够预报西藏地区的降水落区分布,对强降水中心和降水强度的预报存在一定偏差;(2)模式能较好地预报云系发展演变,在云系移速、移向上预报结果与实况基本一致,对云系发展旺盛程度的预报有一定偏差;(3)模式能较准确地预报高原对流云宏观特征,对流云的垂直发展预报结果比实况弱,云顶高度偏低1.0~2.0 km,云顶温度偏高10~20℃;(4)在云垂直结构特征上,模式预报与卫星、高空监测较为吻合,云的冷暖性质、垂直结构、特征温度层高度与实况接近。     

短时强降水诊断物理量敏感性的点对面检验

对诊断物理量的准确认识可以帮助提高短时强降水的预报准确率,并帮助理解产生短时强降水的可能机制。考虑我国降水观测网的布设特点,结合NCEP最终分析资料的物理量场,以大气水汽总量和最优抬升指数为例,通过点对面检验分析了多个用于表征短时强降水环境特征的诊断物理量的敏感性。结果表明:常规的点对点检验是点对面检验的特殊情况。大气水汽总量和最优抬升指数对短时强降水的指示均存在最佳阈值,且140 km范围内的大气状况才对某点3 h内能否出现短时强降水有直接影响。对于水平分辨率为1°×1°的NCEP资料,建议点对面检验的搜索半径和记录数阈值分别为140 km和2个记录。对多个诊断物理量对比分析显示,短时强降水对水汽相关量最为敏感,其次是表征热力条件的物理量,而表征动力条件和垂直风切变的量的指示意义不够显著。     

GRAPES-GFS模式暴雨预报天气学检验特征

本文采用天气学检验方法,对2016年度国家气象中心GRAPES全球数值预报系统(GRAPES-GFS)业务预报暴雨过程及2013-2015年部分回算个例进行了检验,并结合对比欧洲中期天气预报中心确定性预报模式(EC模式)和国家气象中心全球谱模式T639L60(T639模式)降水预报,梳理总结业务GRAPES-GFS模式预报性能优势和系统性偏差特征。被检验暴雨过程共38次,其中南方暴雨过程20次,北方暴雨过程6次,热带扰动或台风降水过程12次。依靠预报员主观天气学检验分析,从降水预报效果检验出发,结合主要影响天气系统和示踪物理量检验,梳理总结模式预报系统性偏差,以期全面发掘该业务预报模式性能。结果表明对短期时效内的降水预报,GRAPES-GFS模式预报稳定性较好,整体明显优于T639模式。但还存在诸如对对流性降水预报较实况偏北或对主雨带南侧暖区降水预报不足的偏差特征;另对弱高空波动背景下的对流性降水预报偏弱;而在降水预报强度大致正确的情况下,对降水系统南侧偏南气流控制区域预报湿度偏大,对副热带地区的低涡系统预报偏强。     

Simulation and Regionalization of Daily Global Solar Radiation: A Case Study in Quebec,Canada

Global solar radiation (GSR) is essential for agricultural and plant growth modelling, air and water heating analyses, and solar electric power systems. However, GSR gauging stations are scarce compared with stations for monitoring common meteorological variables such as air temperature and relative humidity. In this study, one power function, three linear regression, and three non-linear models based on an artificial neural network (ANN) are developed to extend short records of daily GSR for meteorological stations where predictors (i.e., temperature and/or relative humidity) are available. The seven models are then applied to 19 meteorological stations located across the province of Quebec (Canada). On average, the root-mean-square errors (RMSEs) for ANN-based models are 0.33–0.54?MJ?m^?2?d^?1 smaller than those for the power function and linear regression models for the same input variables, indicating that the non-linear ANN-based models are more efficient in simulating daily GSR. Regionalization potential of the seven models is also evaluated for ungauged stations where predictors are available. The power function and the three linear regression models are tested by interpolating spatially correlated at-site coefficients using universal kriging or by applying a leave-one-out calibration procedure for spatially uncorrelated at-site coefficients. Regional ANN-based models are also developed by training the model based on the leave-one-out procedure. The RMSEs for regional ANN models are 0.08–0.46?MJ?m^?2?d^?1 smaller than for other models using the same input conditions. However, the regional ANN-based models are more sensitive to new station input values compared with the other models. Maps of interpolated coefficients and regional equations of the power function and the linear regression models are provided for direct application to the study area.     

2010年冬季北京初雪预报难点分析

北京地区非典型性降雪是预报中的难题,尤其是偏东风在弱降雪过程中的作用难以把握。本文利用常规观测资料与北京地区特种观测资料,对北京2010年冬季(2010年12月至2011年2月)空报的初雪个例和实际初雪个例进行了诊断分析,得出了一些有意义的结果:偏东风的干湿性质取决于东部上游地区的干湿条件。当上游为干中心时,它是一支干平流。12月12日夜间的降雪空报是由于尽管中低层上升运动显著,但是边界层湿度太小,偏东风实际为一支干平流,对北京地区增湿没有明显贡献。北部干冷空气的快速南下控制北京地区,也是预报出现偏差的重要原因。2月9日初雪过程,是边界层高湿区中,弱的辐合上升运动作用下产生的稳定性降雪。对比发现边界层水汽条件在北京地区冬季降雪中非常重要。当边界层水汽条件差,即使中低层上升运动系统明显,也很难形成有效降水。而在边界层受充沛的暖湿气团控制并配合有弱辐合上升运动,即使中高层并无明显的辐合系统,也可产生明显降水。     

三类强对流天气临近预报的模糊检验试验与对比

强对流天气具有尺度小、演变快的特点,为了满足强对流预报检验、评价的需求,本文引入了模糊检验方法,该方法通过在空间等属性上进行尺度变换处理,可获得预报在不同空间尺度上的评价信息。以中国气象局SWAN等短临预报业务系统提供的1 h回波外推预报为例,对三种类型强对流天气系统进行了模糊检验试验对比,并据此构造了三种理想强对流天气模型,进一步研究了各种模糊检验方法的特性,发现:相对于"点对点"的传统检验方法,模糊检验能够在不同尺度和评价策略上给出有关预报的更多信息,给予预报更加全面和客观的评价;针对不同的评价策略,同一个预报的最优尺度是有差异的;不同的模糊检验方法各有特点,适用范围也有差异;相对于传统检验方法,模糊检验方法的应用范围更广,尤其是当预报偏差达到一定程度时,多种模糊检验方法仍然能够给出有参考意义的评分。综合来看,对于高阈值、小尺度特征的强对流事件,低判别标准的最小比例法、模糊逻辑法和多事件列联表等检验方法更有应用价值。     

徽州传统聚落夏季户外热环境实测与分析

根据实地监测屏山、西递、卢村和西溪南4个徽州传统聚落在7、8月高温环境下的主要气象参数,运用数学模糊综合评价方法,以夏季气温最高日的气温、相对湿度和风速作为评价夏季舒适度的指标,对4个徽州传统聚落的气候舒适度进行了定量评估,并辅以THI(温湿指数)进行验证评价,结合徽州地区特有的人居环境,研究了徽州传统聚落宜居性的气候特点。结果表明:1)空气温度、相对湿度和风速单因子隶属度关系不能良好地评价夏季气候舒适度指数,结合每个传统聚落所处的区域环境、地形地貌和人为活动等因素,才能更为充分反映徽州地区宜居性的特点。2)徽州地区4个传统聚落舒适等级指数均在0.5以上,夏季整体气候舒适,屏山和西递舒适度条件最佳,卢村次之,西溪南的舒适度条件最差,与THI评价结果一致。3)水体对微气候改善具有重要的调节作用,4个聚落日均相对湿度值均在70%左右。     

基于多元线性回归的滇西南短时强降水预报模型研究

利用云南省普洱市2015—2017年多普勒天气雷达资料、探空资料和气象观测站5 min雨量观测资料,分析了普洱地区研究期间41次短时强降水的环境场和雷达回波演变特征。结果表明:中尺度辐合线、中气旋、逆风区是强降水触发和维持的重要成因。短时强降水发生前,整层大气水汽充沛,静力不稳定层结,大气可降水量(PW)≥35 mm、SI≤-0. 23、K> 35,可作为环境场对流潜势的判定因子;短时强降水发生时,雷达回波最强反射率因子≥40 d Bz,35 d Bz回波顶高> 5 km,径向速度的辐合切变量> 5 m·s^-1。通过多元线性回归分析,选取4个相关性显著的影响因子,建立普洱市短时强降水预报模型。所选预报因子包括:35 d Bz回波顶高、30 d Bz垂直剖面中心高度、30 d Bz以上雷达回波面积和SI。预报模型的回报检验表明,普洱短时强降水平均雨强相对均方根误差为17. 0%,局地降水持续时间相对均方根误差为33. 9%,局地过程降水相对均方根误差为25. 6%,回报效果较好。4次短时强降水预报检验中,平均雨强的预报误差每5 min小于1. 2 mm,局地强降水持续时间的预报误差小于10 min,局地过程降水的预报误差小于4 mm,模型均预报出局地连续性降水超过50 mm。预报模型有较好的预报能力,可应用于普洱短时强降水的临近预报预警。     

A COMPARISON OF THE RETRIEVAL OF ATMOSPHERIC TEMPERATURE PROFILES USING OBSERVATIONS OF THE 60 GHZ AND 118.75 GHZ ABSORPTION LINES

The Microwave Temperature Sounder-Ⅱ(MWTS-Ⅱ) and Microwave Humidity and Temperature Sounder(MWHTS) onboard the Fengyun-3 C(FY-3 C) satellite can be used to detect atmospheric temperature profiles. The MWTS-II has 13 temperature sounding channels around the 60 GHz oxygen absorption band and the MWHTS has 8 temperature sounding channels around the 118.75 GHz oxygen absorption line. The data quality of the observed brightness temperatures can be evaluated using atmospheric temperature retrievals from the MWTS-Ⅱ and MWHTS observations. Here, the bias characteristics and corrections of the observed brightness temperatures are described. The information contents of observations are calculated, and the retrieved atmospheric temperature profiles are compared using a neural network(NN) retrieval algorithm and a one-dimensional variational inversion(1 D-var) retrieval algorithm. The retrieval results from the NN algorithm show that the accuracy of the MWTS-Ⅱ retrieval is higher than that of the MWHTS retrieval, which is consistent with the results of the radiometric information analysis. The retrieval results from the 1 D-var algorithm show that the accuracy of MWTS-Ⅱ retrieval is similar to that of the MWHTS retrieval at the levels from 850-1,000 h Pa, is lower than that of the MWHTS retrieval at the levels from 650-850 h Pa and 125-300 h Pa, and is higher than that of MWHTS at the other levels. A comparison of the retrieved atmospheric temperature using these satellite observations provides a reference value for assessing the accuracy of atmospheric temperature detection at the 60 GHz oxygen band and 118.75 GHz oxygen line. In addition, based on the comparison of the retrieval results, an optimized combination method is proposed using a branch and bound algorithm for the NN retrieval algorithm, which combines the observations from both the MWTS-Ⅱand MWHTS instruments to retrieve the atmospheric temperature profiles. The results show that the optimal combination can further improve the accuracy of MWTS-Ⅱ retrieval and enhance the detection accuracy of atmospheric temperatures near the surface.