太湖蓝藻水华形成的适宜气象指标

根据2005—2017年卫星遥感反演的太湖蓝藻水华信息,利用区域气象观测数据分析各类气象因子对太湖蓝藻深水华形成的影响,结果表明:①在日平均气温为0～35℃区间内会出现蓝藻聚集现象,其中最适宜气温区间为15.1～35℃,该区间内累计出现蓝藻水华的面积占比达90%、出现大面积蓝藻水华占比达93%;②在卫星观测到蓝藻前6h,平均风速为0.2～4.8m/s区间内能观测到蓝藻水华,其中最适宜的平均风速区间为0.5～3.4m/s,该区间内蓝藻水华累计出现次数占比达94.7%,大面积蓝藻水华主要出现在平均风速2.0m/s的情况下,占比89%;③降水总体上呈负效应,但在观测到有大面积蓝藻水华的情况下,前24h有小雨(10mm)的情形与总降水次数之比达88%,说明小雨的适度扰动有利于形成大面积蓝藻水华;④日照充足有利于蓝藻生长,但并非蓝藻水华形成的必要条件。在此基础上建立的多元回归综合气象指数模型,拟合结果较好,通过了0.001的显著性检验。     

陕西关中两次霾重污染过程气象条件分析

应用常规观测资料、污染物浓度资料和NCEP 1°×1°再分析资料从环流形势、边界层特征和扩散条件等方面对2013年和2016年两次持续性霾重污染过程进行对比分析。结果表明:①2013年过程和2016年过程在500hPa高空上分别为阻塞环流型和纬向环流型,关中地区受偏西气流影响、地面气压场较弱、大气层结均比较稳定;②2013年过程西安贴地逆温层顶高度低、相对湿度大、气温低、不利于大气垂直湍流交换,污染物容易堆积,这也是2013年过程比2016年过程重污染持续时间长、污染浓度高的原因之一;③两次过程西安平均风速均小于2m/s,具有显著的低风速特征,且东北风为其主导风向。持续东北风引起上游污染传输和低风速导致的本地污染累积是造成2013年过程污染浓度更高的重要因素;④2013年过程结束是受强冷空气影响,来自高空的干洁大气下沉到地面,置换了边界层的污染空气,使空气质量得到根本改善;而2016年过程是受高原槽东移影响,雨雪天气的沉降作用使得霾消散。     

中国中部典型高山气象站风速的均一性检验及其变化特点

采用二相回归方法并结合台站历史沿革信息,在对中国中部典型高山站南岳和庐山1960-2017年平均风速资料进行均一性检验和订正的基础上,分析其变化特征及其与周边低海拔台站的差异,并利用NCEP/NCAR再分析风速资料对其差异进行验证。结果表明：南岳站平均风速序列存在一个由测风仪器变更而导致的非均一点,而庐山站不存在非均一点;南岳和庐山年及四季平均风速均显著高于周边台站,且高山站以春季和夏季风速最大,而低海拔台站各季节风速差异较小;近58 a高山站及周边低海拔台站的年及四季平均风速均呈显著的减小趋势,但高山站的减小速率显著高于低海拔台站;同区域NCEP/NCAR的1000 hPa和850 hPa平均风速变化的差异与高山站和低海拔台站的差异基本一致,说明中低空和地面风速的这种差异在中国中部地区具有一定的普遍性。     

DYYZ-Ⅱ型自动气象站测温故障排除方法与思路

文章通过DYYZ-Ⅱ型自动气象站出现的一次气温、地温数据缺测故障,分析了DYYZ-Ⅱ型自动气象站出现测温故障时的故障排除过程与排除思路,为保障技术人员在处理此类故障时提供了方法和依据。     

近56a洛阳地区雾和霾气候特征及其气象要素分析

利用1961—2016年洛阳9个县(市)地面气象观测站的雾、霾日数及相关气象要素资料,采用统计学方法分析了洛阳地区雾和霾日数的时空分布特征及影响其产生的气象要素特征。结果表明:近56a来洛阳市平均年雾日数在20世纪80和90年代较多,21世纪初开始逐渐减少,但在2015—2016年明显增加;平均年霾日数以2013—2016年最多;雾和霾日数在冬季最多,夏季最少。2000—2016年洛阳市雾日数自北向南逐渐减少,霾日数则在西部多、东部少,全区霾日数较1981—2010年明显增加。对雾、霾日气象要素的分析表明,相对湿度越大雾出现的频率越高、能见度越低,浓雾发生时相对湿度一般都在90%以上;中度和重度霾发生时相对湿度主要集中在50%~79%。雾发生时气温主要在-4.0~4.0℃之间,中度和重度霾发生时,气温分别集中在0~15.0℃和0~8.0℃,轻微和轻度霾发生时气温分布范围较大,以0~10.0℃较为集中。雾和霾出现时风速大部分在3.0m·s^-1及以下,并且主要是来自东北、东东北风向区域。     

感热加热对华北及其周边对流活动的影响

利用2006～2017年风云气象卫星资料和气象再分析资料,对华北及周边5～8月对流活动和地面感热加热进行统计分析。分析表明,华北及周边白天平均感热加热和地形关系密切,内蒙古中部和东南部、华北北部和华北西部山区感热加热较强,最强感热加热出现在5月和6月,7月和8月明显减弱。和感热加热强度相对应,对流活动频率较高的月份同样出现在5月和6月,其中5月以弱对流为主,6月华北中北部强对流最活跃,另外,环渤海区域6～7月强对流相对频繁。5～8月日平均感热加热和对流频率趋势呈现一致的减弱对应关系。上午,感热加热引起河北西部和北部对流层低层出现辐合气流,700 hPa以下出现不同程度的增温,上升气流可达对流层中层,东侧的平原地区出现补偿下沉运动,升温和上升运动触发对流,在有利条件下发展东移。不同月份和区域对流频率日变化呈现明显差异,6月对流频率日变化显著,8月最弱,山区对流频率日变化显著,东部渤海及周边对流频率日变化较小。对流频率的月平均分布和日变化均表现出和地形相关的感热加热差异的特征。     

中国夏季风影响过渡区与其他地区蒸发皿蒸发量趋势相反的原因

夏季风影响过渡区是天气和气候的敏感区,随着全球和区域的变暖,该区域特殊的气候环境响应引起人们重点关注。以南昌、定西、乌鲁木齐作为夏季风影响区、夏季风影响过渡区以及非夏季风影响区的代表站,通过对比中国夏季风影响过渡区和其他地区50年来温度、日照时数、相对湿度、降水量、低云量、风速的变化趋势,以及分析各气象因子单独变化对蒸发皿蒸发量的影响,发现在夏季风影响过渡区各个气象因子的变化均使蒸发皿蒸发量增加,而在其他地区,只有温度变化会使蒸发皿蒸发量增加,其他各因子的变化均会造成蒸发皿蒸发量的下降。贡献度更直观的反映各气象因子对不同地区蒸发皿蒸发的作用。结果表明温度变化对夏季风影响过渡区蒸发皿蒸发变率的贡献最大,贡献度为48.93%。风速变化对夏季风影响区蒸发皿蒸发变率的贡献最大,贡献度为51.54%。降水变化对非夏季风影响区蒸发皿蒸发变率的贡献最大,贡献度为58.57%。此外,低云量的变化对夏季风影响过渡区、夏季风影响区和非夏季风影响区的贡献均达到20%以上。因此,不同地区影响蒸发皿蒸发的最主要的因子是不同的,但低云量对任何地区蒸发皿蒸发的影响都非常重要。     

苏州市一次重霾污染天气过程的数值模拟

本文对苏州地区2015年12月13—15日发生的一次典型的重霾污染天气过程进行了数值模拟,分析了颗粒物及其组分的时空变化特征及其气象影响因子,以期为该区域空气污染治理和预防提供科学依据。结果表明:(1)利用WRF-Chem模式对此次重霾污染天气过程的污染气体成分进行数值模拟后发现,小时平均的PM_(2.5)、PM_(10)、CO、SO_2、NO_2模拟值与实测值的相关系数较高,达到0.68以上,通过了P0.01的显著性检验,且日变化过程对应也较好。(2)通过分析此次污染过程的天气背景,发现污染形成期高空环流比较平直,中层为均匀的弱高压控制,地面受弱高压脊控制,这种形势容易导致颗粒物的堆积。后期地面等压线密集时,风速大,有利于污染物的输送与扩散。(3)通过分析此次污染过程期间气象要素的变化发现,有逆温、风速小、相对湿度大等不利的气象条件是导致此次污染过程发生的重要原因之一。(4)HYSPLIT轨迹分析显示,此次重霾过程主要受北方大范围灰霾颗粒物南下影响,北方污染气团逐步南推,14至15日本地大气扩散条件差、污染物累积,最终导致本地污染加重,从而发生重霾事件。(5)火点图的分布进一步验证了此次重霾污染过程是由外来污染气团输入所导致。     

基于ERA5的快速辐射传输模式与FY-4A成像仪观测结果的偏差分析

2016年12月发射升空的FY-4A是中国第二代静止轨道气象卫星,该星上搭载了可提供东半球近实时高分辨率卫星观测数据的扫描辐射成像仪——AGRI（Advanced Geostationary Radiation Imager）。在其观测数据应用于大气参数反演或同化前,数据偏差的定量化分析是一个必要环节。采用快速辐射传输模式RTTOV（Radiative Transfer for the TIROS Operational Vertical Sounder）,基于欧洲中期天气预报中心（ECMWF）第5个全球再分析数据产品（ERA5）对AGRI的7个红外通道（通道08—14）进行了模拟,并利用MODIS云检测产品对模拟结果进行了晴空筛选,以期得到一些对AGRI的定量应用有价值的偏差分析结果。观测-模拟（O-B）的偏差分析结果显示:海洋和陆地上,通道10（7.1 μm）存在明显大于其他红外通道的系统性偏差,这很可能来源于ERA5在对流层中层对水汽的高估。通道08为近红外短波通道,地表反射作用影响强烈,陆地上存在较大的平均偏差,而海洋上平均偏差小于0.4 K。通道14在ERA5近地层气温偏高及定标偏差的影响下,海洋存在接近1 K的平均偏差;陆地上存在2 K左右的平均偏差。其余各红外通道在海洋和陆地上的平均偏差分别在0.6和1.3 K以下。偏差影响因子分析结果显示:地表海拔高度、观测天顶角对偏差也存在一定程度的影响;海洋上偏差分布存在季节变化可能来源于再分析资料中海表温度估算的季节性误差。