青藏高原西部一次高原涡生成的数值模拟研究

使用ERA5、ERA-Interim和FNL 3种常用再分析/分析资料驱动WRF模式对2006年8月14日青藏高原西部的一次高原涡活动进行数值模拟,在评估不同再分析资料驱动WRF模式对高原涡的模拟能力基础上,利用涡度收支、视热源和视水汽汇方程,诊断分析高原涡生成过程中的热力和动力结构特征.结果表明,使用ERA5和ERA...     

黄土高原1995-2050年快速城市增长的时空动态模拟（英文）

随着中国的“黄河流域高质量发展”政策的实施,黄土高原未来的城市增长将进一步快速发展。然而,区域尺度城市增长的时空动态模拟研究还很有限。基于历史土地利用数据和SLEUTH模型模拟,得到1995-2050年1-km分辨率的城市覆盖数据,并利用指标化空间制图方法发展了一种城市增长量化与制图的集成分析方法。在黄土高原的研究表明：城市发展政策、自然环境和行政职能影响了不同等级城市的城市增长速度和空间格局;15个地级市和省会城市在2050年的总面积大约是1995年的8.12倍,1995-2015年和2015-2050年城市总体增长率分别为5.97%和3.2%;总体而言,1995-2015年的城市增长模式主要是跨越式增长,21世纪30年代以后,边缘增长模式将成为城市增长的主导模式,内生型增长模式仅对兰州、西宁等个别河谷型城市发展具有贡献作用。基于高分辨率地图集的多层次城市增长时空变化分析可为区域城市规划和可持续城市管理提供重要信息。     

复杂地形条件下城市热岛及局地环流特征的数值模拟

应用基于多层城市冠层方案BEP(Building Environment Parameterization)增加室内空调系统影响的建筑物能量模式BEM(Building Energy Model)方案的WRF模式,模拟研究重庆热岛的特征、成因以及局地环流对热岛形成的影响。文中共有两个算例,一为重庆真实下垫面算例,称之为URBAN算例,二为将城市下垫面替换为耕地下垫面的对比算例,称之为NOURBAN算例。结果表明:1)WRF方案模拟结果与观测2 m气温的对比吻合较好,误差主要出现在正午温度峰值和凌晨温度谷值处,由城市下垫面特性及城市内建筑分布误差引起。2)BEP+BEM方案较好地模拟出了重庆地区的热岛分布的空间和时间特征。重庆市温度的分布受地形和城市下垫面的双重影响,越靠近城区,温度的分布受城市化影响就越大,在海拔低处,温度就越高。3)城区立体三维表面对辐射的陷阱作用导致城市表面总体反射率小,向上短波辐射小于郊区约20 W/m~2。城市表面以感热排放为主,而郊区则表现为潜热的作用占主导。夜间城市地表储热以及空调废热向大气释放,是城市热岛形成的重要原因。4)模拟区域背景风场主要为东南风,局地环流呈现出越靠近山区风速越大、城市区域风速较小的特性,体现了城市密集的建筑群对低层大气流场的空气动力学效应,以及复杂山谷地形的山谷风环流特性。在市区的西侧和东南侧均有高大山脉阻挡,山脉对城市出流的阻碍作用、气流越山与绕流运动对城市热岛的形成有一定影响。     

云凝结核浓度对南京地区一次冰雹云过程影响的数值研究

采用WRF模式与包含了云凝结核(Cloud Condensation Nuclei,CCN)浓度和霰雹密度预报的NSSL(National Severe Storm Laboratory,国家强风暴实验室)微物理方案,模拟不同CCN初始浓度条件下南京地区的一次冰雹云过程,分析不同CCN初始浓度影响下冰雹云过程的宏微观演变特征,以及对流发展不同阶段的水凝物粒子及流场、温度场的垂直分布特征。研究发现:1)较大的CCN初始浓度虽然抑制了前期对流降水,但对后期对流降水的产生有促进作用;2)CCN初始浓度的增加使得模拟雷达回波的强回波区域(大于40 dBz)缩小,中等强度区域(小于40 dBz)扩张。3)CCN初始浓度增大不利于对流发展初期云雨自动转化过程的发生,但是促进了冰晶与雪的产生,使得冰雹含量峰值出现的时间推迟。4)CCN浓度增大抑制了雨水产生,间接使得霰粒子更倾向于干增长,平均密度更小;5)较大的CCN浓度促使冰雹云单体的发展时间增长。     

基于WRF模式的云南短时强降水物理量特征

为了解云南短时强降水发生前本地化中尺度WRF(Weather Research Forecast)模式输出结果的物理量特征及其对短时强降水预报的作用,使用WRF模式对2016年云南主汛期(6—8月)5次短时强降水过程进行模拟,利用模式输出的高时空分辨率资料计算5次过程中85个样本在短时强降水发生前6 h水汽类、动力类及不稳定条件类的部分物理量值,使用箱线图分析各物理量的分布特征及其与短时强降水的关系,应用经验累积分布函数图确定各物理量的阈值。研究表明,水汽类物理量样本数据值分布较为集中,随着短时强降水的临近数值逐渐增大;动力类的6 km垂直风切变中位数值及平均值随时间变化很小,所有时次的6 km垂直风切变阈值均低于12 m/s,表明短时强降水发生前有弱垂直风切变;不稳定条件类中对流有效位能样本数据的离散程度较大,对短时强降水无指示意义;LI指数、K指数和700 hPa假相当位温样本数据离散度较小,其中K指数中位数值、平均值及阈值的上下限在短时强降水发生前1 h有显著增大的特征,且数据集中度达到最高,大的K指数值与短时强降水有较好的对应关系。使用物理量阈值推算短时强降水落点的方法对云南本地化WRF模式短时强降水的预报性能有改进作用。     

基于全球及区域气候模式的江苏省降水变化趋势预估

利用气象观测资料,8个全球耦合气候系统模式的集合平均以及区域气候模式(RegCM4)的结果,通过方差分析、相关分析、趋势分析、扰动法等方法对模式性能进行了评估,并对江苏省在未来RCP8.5高端排放情景下降水的变化趋势进行了预估。结果表明,在RCP8.5情景下,至2020、2030和2050年,全球模式模拟的江苏省年平均降水在未来有逐渐增加的趋势,线性增加率约为7 mm/(10 a)。至2050年,江苏省年平均降水量将增加2%左右;区域模式模拟的年平均降水在未来线性增加率为1.5 mm/(10 a),变化不显著。区域模式模拟的夏季降水在未来有所增加,最多可增加20%～30%,但增幅随时间逐渐减小;全球模式模拟的夏季降水比现在有所减少,至2050年,减少了大约10%。区域模式模拟的冬季降水在未来不同时间段均比现在有所减少,同现在相比,最多可减少30%～40%;而全球模式模拟的冬季降水在未来则是先减少,后增加,至2050年,比现在大约增加10%。对于不同季节,总体而言,南部地区降水量的变化较北部地区显著。对于极端降水事件来说,江苏省未来小雨日数将减少,而暴雨日数则微弱增加。但由于全球模式本身的性能、区域模式对全球模式的依赖性以及温室气体排放的不确定性使上述预估结果仍具有不确定性。     

基于卡尔曼滤波的中国区域气温和降水的多模式集成预报

利用TIGGE资料集下欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、日本气象厅(JMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)、中国气象局(CMA)和英国气象局(UKMO)5个模式预报的结果,对基于卡尔曼滤波的气温和降水的多模式集成预报进行研究。结果表明,卡尔曼滤波方法的预报效果优于消除偏差集合平均(BREM)和单模式的预报,但是对于地面气温和降水,其预报效果也存在一定的差异。在中国区域2 m气温的预报中,卡尔曼滤波的预报结果最优。而对于24 h累积降水预报,尽管卡尔曼滤波在所有量级下的TS评分均优于BREM,但随着预报时效增加,其在大雨及以上量级的TS评分跟最佳单模式UKMO预报相当,改进效果不明显。卡尔曼滤波在地面气温和24 h累积降水每个预报时效下的均方根误差均最优,预报效果更佳且稳定。     

从福建南山遗址水稻植硅体遗存看水稻在东南地区的利用历史

水稻南传一直备受学术界的关注,既有研究已确立其大致的年代框架,但作为新传入的物种,水稻在当地的被利用状况、对当地生计模式甚至生态系统的影响还不甚清楚.本文通过对福建南山遗址4号洞连续堆积中的植硅体进行分析,并结合周边遗址已有的研究成果,对此问题进行了探讨.我们发现,虽然7,500cal. a BP有早期水稻的传入和利用,但东南地区依然保持着渔猎-采集的生计模式; 5,000～3,500cal.a BP期间,水稻连同粟、黍一起被广泛利用,表明该地区已开始普遍接受很可能源自长江中游地区的混作农业,并经过2000多年的适应逐渐走向成熟.粟稻混作农业改变了该地区原有的渔猎-采集生业,推动了当地农业化进程,并带动了区域文化的繁荣和人口的增长,为他们走向东南亚乃至更远的岛屿东南亚奠定了基础.     

一个ENSO多模式集合预报系统介绍

厄尔尼诺-南方涛动(El Ni?o and Southern Oscillation,简称ENSO)是短期气候预测的主要可预报性来源.为提高ENSO的预报水平,我们构建了一个包含5个动力耦合模式的多模式集合预报系统,其中各个模式具有不同的复杂程度、参数化方案、分辨率、初始化和集合扰动生成方案,以尽可能全面地考虑各种不确定性对预报结果的影响.回报试验结果表明:多模式集合的预报效果明显好于任何一个单一模式,其显著降低了均方根误差,并提高了异常相关性技巧.该多模式集合的预报效果可以比肩甚至优于同期北美多模式比较计划中的ENSO多模式集合预报技巧.此外,多模式集合预报能够削弱“春季预报障碍”的影响,提供更为可靠的概率预报.实时预报能够提前六个月准确地捕捉到近期连续两年的拉尼娜事件,并且该系统从2022年4月开始的预报也显示出连续三年拉尼娜事件的可能性.总体来说,这一多模式集合预报系统能够提供比任何模式成员更加准确的确定性预报和概率预报.这些改进主要得益于:一方面不同模式之间的优势互补增加了可预报信息,另一方面该系统集合成员规模较大有助于更为合理地刻画预报不确定性的分布.     

2022年汛期四川多模式降水预报检验

采用站点观测和EC、EC订正场（ECR）、CMA＿3KM、SWC＿3KM模式12～36 h降水预报资料,基于TS评分、SAL检验等指标,对2022年汛期四川多模式降水预报效果进行检验和对比分析。结果表明：（1）SWC＿3KM有雨日数预报最接近实况分布,EC模式雨日空报最多且在川西高原和攀西地区尤为显著,EC模式大雨日数预报优于其余模式。（2）BS评分显示EC模式大量级降水预报偏干,其余模式均以湿偏差为主。TS评分暴雨量级各月均以ECR预报最优。（3）个例评分对比,ECR预报效果最稳定,过程最高TS评分次数最多,SWC模式次数最少。（4）ECR个例预报降水强度及雨带位置、走向与实况最接近,EC模式预报偏弱。SWC＿3KM模式强降水雨带位置预报在盆地西北部和凉山州北部参考性较高。CMA＿3KM和SWC＿3KM模式预报大量级降水在高海拔地区存在较大范围空报。