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摘要:采用WRFV3.1.1數(shù)值模式,選取模式中的10個微物理過程參數(shù)化方案構(gòu)造10個集合預(yù)報成員,分別對2008年6月9—10日江淮地區(qū)暴雨與2008年6月6—7日華南地區(qū)暴雨進行集合預(yù)報試驗,并進一步討論了這兩例暴雨的可預(yù)報性差異。結(jié)果表明:各參數(shù)化方案在暴雨的模擬中所表現(xiàn)出來的優(yōu)勢是相對的,但微物理過程集合預(yù)報在兩例暴雨中都取得穩(wěn)定且優(yōu)異的模擬效果;通過比較兩例暴雨的ETS(Equitable threat score)評分距平發(fā)現(xiàn),華南暴雨在各個量級上的ETS評分距平都大于江淮暴雨,且華南暴雨集合成員之間的ETS評分差別也較大;大多數(shù)集合成員的模式誤差在初始12 h增長最快,其后將減慢或者降低。對各成員的均方根誤差(σ)距平分析表明,華南暴雨的σ距平增長相對較快且成員之間差別較大。因此從模式誤差增長的角度來說,華南暴雨的可預(yù)報性低于江淮暴雨。

摘要:2009年10月14—27日,南京地區(qū)發(fā)生了一次持續(xù)性的灰霾天氣過程。利用氣象觀測資料和污染物濃度監(jiān)測資料,結(jié)合焚燒點監(jiān)測、后向氣流軌跡模擬,分析了顆粒物和氣態(tài)污染物的濃度演變特征、氣象要素特征及產(chǎn)生持續(xù)灰霾天氣的可能原因。研究表明,該次過程中絕大部分時間能見度低于10 km,空氣污染指數(shù)最大時達到195。地面PM_2.5質(zhì)量濃度有顯著增長,在26日達到最大值為0.782 mg/m³。NO₂質(zhì)量濃度日均值在24日和27日超過了環(huán)境空氣質(zhì)量二級標準,其含量分別為0.094和0.099 mg/m³,對應(yīng)NO_x質(zhì)量濃度分別為0.105和0.108 mg/m³。SO₂質(zhì)量濃度在22日達到峰值,最大值為0.161 mg/m³,平均值為0.083 mg/m³,低于環(huán)境空氣質(zhì)量二級標準。分析顯示:近半個月內(nèi)南京地區(qū)天氣形勢穩(wěn)定,處于持續(xù)溫度偏高、干燥無雨的狀態(tài),非常有利于灰霾天氣的發(fā)生。衛(wèi)星監(jiān)測發(fā)現(xiàn) 24、25、26日江淮之間中部均有火點,其中24日有50個著火點,25日增加為85個,26日減少為38個,表明有秸稈焚燒現(xiàn)象存在。從后向氣流軌跡分析來看,在秸稈焚燒最為嚴重的3 d內(nèi),南京地區(qū)主要受到來自東到東北方向氣流的影響,有利于秸稈焚燒形成的污染物經(jīng)氣流輸送影響南京,造成嚴重灰霾天氣。

摘要:利用OTT Parsivel激光降水粒子譜儀觀測的南京地區(qū)梅雨季節(jié)對流性降水過程的雨滴譜資料和江蘇省氣象臺龍王山雷達觀測資料,結(jié)合天氣形勢,對梅雨季節(jié)對流性降水過程的微物理參量、平均雨滴譜和速度譜分布特征進行分析;在對平均譜擬合時發(fā)現(xiàn),Gamma分布對小滴數(shù)目的估計和大滴端形狀的符合程度效果好于M-P分布和對數(shù)正態(tài)分布,并且擬合了Gamma分布參數(shù)μ和λ的二次項關(guān)系;建立了雷達反射率因子與雨強的相關(guān)關(guān)系,并將Parsive激光降水粒子譜儀觀測計算的回波強度與雷達觀測的回波強度作以比較,結(jié)果表明:對于此次暴雨過程,雷達觀測到的回波強度有低估的現(xiàn)象,并且Parsivel粒子激光探測儀觀測計算的回波強度越大,雷達低估的現(xiàn)象越為明顯。回波修正后,用統(tǒng)計的Z-I關(guān)系式估算的降水量與Parsivel測得的降水量更為接近。

摘要:利用國際衛(wèi)星云氣候計劃提供的月平均云氣候資料集,分析了南海及周邊地區(qū)云量的分布特征,并進一步研究了低云量與南海海溫的關(guān)系。結(jié)果表明:(1)南海及周邊地區(qū)總云量分布存在顯著的季節(jié)性差異特征。(2)低云主要分布在南海海區(qū),中云為華南地區(qū),而高云則主要位于靠近赤道區(qū)域。(3)低云受海表溫度影響較大,而中高云則主要與強對流相對應(yīng)。低云主要分布于南海海表冷水中心南側(cè)的暖水區(qū)內(nèi)的溫度梯度區(qū),其高值區(qū)分布與海表溫度梯度分布基本一致,海表溫度梯度的大小與高值中心的低云量成正比。(4)低云量高值中心位置與水平海溫梯度區(qū)兩側(cè)基本一致,高溫暖水受西邊界強迫上升在海表層輻合,有利于低云的生成。

摘要:利用江蘇省淮安、南京、呂泗3站的逐月太陽總輻射資料和70個氣象站的月日照百分率資料,采用氣候?qū)W計算方法,計算并分析了全省各地逐月的太陽總輻射分布,指出江蘇省太陽總輻射的季節(jié)分布特征是冬少夏多,春秋適量;太陽總輻射區(qū)域分布是北多南少;太陽總輻射的年變化呈現(xiàn)明顯的雙峰型分布,最大峰值分別出現(xiàn)在5月和7月下旬—8月上旬,6月下旬—7月上旬出現(xiàn)一個相對低谷階段,恰好與江淮梅雨期多陰雨天氣相對應(yīng)。本文的結(jié)論為江蘇省太陽能資源的開發(fā)利用提供了科學(xué)依據(jù)。

摘要:利用氣象觀測和經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù),研究了江蘇霧霾時間空間分布和城市化對年霧霾日的影響。結(jié)果表明:(1)經(jīng)濟發(fā)達、城市化水平高的蘇南地區(qū)是霾天氣高發(fā)區(qū),年霾日數(shù)超過100 d;(2)江蘇霾日數(shù)冬季最多,夏季最少,2000年以后,夏秋季霾日數(shù)明顯增加;蘇南是霾日數(shù)顯著上升的區(qū)域,增長率≥30 d/10a;(3)1978—1991年江蘇三大區(qū)年工業(yè)增加值處于較低水平,增速緩慢,1991—2002年,年工業(yè)增加值增速加快,2002年以后迅速增長;與此對應(yīng),各區(qū)年霾日數(shù)從1990s初期緩慢上升,2002年以后快速增長;在城市化水平最高的蘇南地區(qū),1975—2000年各季節(jié)霾日數(shù)上升也不明顯,2000—2008年,蘇南城市化率從37%迅速上升到60.2%,霾日數(shù)也迅速上升,這表明城市化的加速發(fā)展是導(dǎo)致年霾日數(shù)上升的重要原因。

摘要:1998年和2010年長江流域均出現(xiàn)區(qū)域性大洪水,水位均超警戒線。2010年長江上游嘉陵江、岷沱江流域支流渠江發(fā)生超歷史性洪水,雖然江蘇省沿江地區(qū)汛期降水量正常略多,但汛期有降水較集中的時段,上游客水和江蘇省的強降水時段疊加,造成長江下游超警水位。對比分析了1998年與2010年夏季長江流域區(qū)域性洪澇的的成因,這兩年,前冬都表現(xiàn)為厄爾尼諾事件,而南海夏季風(fēng)爆發(fā)早晚雖不同,但南海夏季風(fēng)都明顯偏弱,副熱帶高壓強度指數(shù)偏強,位置明顯偏南,冬季積雪偏多。

摘要:對2010年6月8日08時—9日08時發(fā)生在安徽麥收區(qū)的一次大范圍暴雨和大風(fēng)過程進行天氣學(xué)分析,分析結(jié)果表明:在低層輻合、高層輻散的有利環(huán)流配置條件下,高壓的阻擋、低空西南急流和低空東風(fēng)急流是形成這次暴雨的最主要原因。高壓阻擋使降雨維持的時間較長,兩支低空急流不僅為暴雨區(qū)提供了充沛的水汽,而且兩者之間的相互作用使得降雨進一步增強。通過對低空東風(fēng)急流的作用做深入分析發(fā)現(xiàn):低空東風(fēng)急流的存在不僅使低空西南急流輸送的水汽在其左側(cè)累積,而且低空東風(fēng)急流上的正渦度平流也迫使江淮氣旋向麥收區(qū)方向緩慢移動,并使其不斷發(fā)展,進一步加大了江淮氣旋移動前方的氣壓梯度,使風(fēng)力加大,東風(fēng)急流進一步加強,形成正反饋機制。另外東風(fēng)急流的動量下傳又使得地面出現(xiàn)偏東大風(fēng)。

摘要:利用江蘇省常規(guī)氣象觀測資料、1961—2010年全省73個站的歷史高溫資料以及NCEAP 2.5×2.5再分析資料,分析總結(jié)了江蘇省高溫天氣氣候特點及2010年高溫情況,并在此基礎(chǔ)上重點對2010年連續(xù)高溫天氣特點及成因進行了分析。結(jié)果表明:江蘇省高溫日數(shù)以7月最多(占高溫總?cè)諗?shù)的44.1%)、8月次之(占29.2%);空間分布上呈西南部地區(qū)多,東部沿海少的特點;2010年8月連續(xù)高溫頻發(fā),過程間隔時間短,且區(qū)域性連續(xù)高溫時段主要集中在8月份,較多年平均偏晚,部分市縣最高氣溫創(chuàng)當(dāng)?shù)赜袣庀筚Y料以來的歷史新高;盛夏期間前期赤道輻合帶不活躍,不利于副高北抬,是造成該年出梅后區(qū)域性連續(xù)高溫偏晚的一個重要原因;而8月份南亞高壓脊線位置偏南,強盛的副高持續(xù)控制江蘇省,加上臺風(fēng)北上活動影響少,致使該月連續(xù)性高溫頻發(fā)。連續(xù)高溫期間副高能快速恢復(fù)增強,促使連續(xù)性高溫過程頻繁且間隔時間短。

摘要:2008年推廣施行的新國標GB/T 21714.2已廣泛應(yīng)用于各地雷擊風(fēng)險評估業(yè)務(wù)中。但在實際應(yīng)用過程中人們也發(fā)現(xiàn)用其建立評估模型時,標準的一些簡約化約定,使得其計算結(jié)果不夠精準,特別是描述和處理也顯得越來越困難,影響和制約了它的應(yīng)用范圍和前景。為此,本文針對帶有多種電氣和電子系統(tǒng)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)建筑,提出按其進線分布特點,對L_o損失因子取值方法進行改進(下文均稱"L_o優(yōu)化取值法"),為多線路進線建筑物的雷擊風(fēng)險管理提供更細化的依據(jù)和算法,并舉例證實。結(jié)果表明:細化考慮不同線路的L_o對于建筑物雷擊風(fēng)險評估更為切近真實。

摘要:2010年7月11—12日南京市江寧全區(qū)普降暴雨到大暴雨。本文利用M3、 NCEP/NCAR全球資料同化系統(tǒng)再分析等資料(1°×1°)應(yīng)用環(huán)境分析、物理量場診斷,對產(chǎn)生這次暴雨的形勢背景、低空急流、水汽輸送、垂直運動、中小尺度系統(tǒng)和強對流云團進行分析。結(jié)果表明:在有利的環(huán)流背景條件下,中小尺度系統(tǒng)發(fā)生發(fā)展和演變是這次暴雨產(chǎn)生的直接原因;低空急流為這次暴雨提供了大量的水汽和不穩(wěn)定能量;中低空切變兩側(cè)的水平風(fēng)場切變不僅為暴雨產(chǎn)生提供了強烈的輻合上升運動,同時對水汽的水平輻合和垂直輸送非常有利;強對流云團的生成、移動與強降水的發(fā)生密切相關(guān)。

摘要:利用常規(guī)氣象站資料和美國NCEP/NCAR再分析資料,分析了2010年浙江梅汛期降水特征及南亞高壓和高低空急流對梅汛期暴雨的影響。結(jié)果表明:(1)2010年浙江入、出梅偏晚,梅期明顯偏長;降水偏多,強降水集中在浙江西南部,并逐漸向南北階梯遞減;暴雨過程頻繁,降水集中,階段性明顯;(2)梅汛期間南亞高壓主體偏強,加強中南北振蕩和東西進退明顯。高壓脊線的南北振蕩與強雨帶南北擺動有一定的相關(guān)性。南亞高壓在穩(wěn)定狀態(tài)或變化時都可能產(chǎn)生暴雨,暴雨多發(fā)生于變化時,且高壓的西退與南撤同步,東進與北抬同步;(3) 梅汛期高低空急流的演變具有較好的一致性,且與暴雨時空對應(yīng)較好。暴雨帶多處于高空急流的右側(cè)和低空急流軸的左側(cè),暴雨帶隨高低空急流的位置變化而南北擺動,同時,低空急流軸到急流北緣與暴雨帶有不同程度重疊。高低空急流強度與降雨強度有較密切的關(guān)系,高低空急流的水平距離對高低空急流耦合作用有重要影響,進而影響垂直運動發(fā)展和降水強度。因此,高低空急流的配置對梅汛期暴雨落區(qū)和強度預(yù)報有很好的指示意義。

摘要:利用1970—2007年蘇州城市及近郊縣(市)氣象站觀測資料,結(jié)合Landsat 5衛(wèi)星反演資料,統(tǒng)計分析城市化進程,對蘇州區(qū)域氣候變化的影響。分析結(jié)果表明:從1990s中后期開始,隨著經(jīng)濟發(fā)展,蘇州城市建設(shè)速度明顯加快,城市化進程對蘇州氣候影響明顯,城、郊氣溫均有明顯的上升趨勢,相對濕度呈現(xiàn)下降趨勢,降水量整體上呈現(xiàn)上升的趨勢,日照時數(shù)有明顯的下降的趨勢;蘇州城市熱島效應(yīng)顯現(xiàn)、城市霾出現(xiàn)、太湖藍藻爆發(fā)、極端氣候事件增多,也與快速的城市化進程有著一定的關(guān)系。

摘要:利用MICAPS實況觀測、衛(wèi)星云圖T_BB、地面氣象自動觀測資料,對2010年7月16—18日陜西一次持續(xù)性暴雨天氣過程進行診斷分析,結(jié)果表明:500 hPa大陸高壓,副熱帶高壓穩(wěn)定維持使得兩高之間低值系統(tǒng)穩(wěn)定少動,寬廣的低壓底部不斷有短波槽攜帶冷空氣東移南下,與兩高之間的低值區(qū)合并,Conson臺風(fēng)在登陸和減弱的過程中在南海及附近地區(qū)維持較長的時間,低層從臺風(fēng)東側(cè)至陜西建立了溫濕能通量的能量輸送通道,把臺風(fēng)東側(cè)的溫濕能沿副熱帶高壓外圍偏南風(fēng)向陜西輸送,暴雨位于低層溫濕能等值線密集處;條件性對稱不穩(wěn)定與對流不穩(wěn)定是此次暴雨發(fā)展與維持的重要機制,高層濕位渦大值區(qū)向下伸展,對暴雨起到增幅的作用。暴雨產(chǎn)生在地面濕靜力溫度線密集區(qū)略偏向于高能中心一側(cè)。

摘要:利用1961—2010年NCEP/NCAR再分析資料和4月淮北地區(qū)氣溫資料,用累積距平(CA)法、合成分析法對淮北地區(qū)氣溫的時空分布特征以及2010年4月淮北地區(qū)持續(xù)冷氣候背景進行分析。文章分析了淮北地區(qū)4月冷、暖年的大氣環(huán)流異常及要素場的空間分布特征。結(jié)果表明:淮北地區(qū)4月氣溫的年代際變化特征明顯,在1990年前后發(fā)生了突變。貝加爾湖南部,100 °E以東的華北地區(qū)中低層的冷空氣活動與淮北地區(qū)4月氣溫高低存在很好的相關(guān)性,該地中低層冷空氣強(弱),淮北地區(qū)4月氣溫低(高)。冷暖年,烏拉爾山暖脊、東亞大槽、西伯利亞高壓等差異顯著,說明以上是影響淮北地區(qū)4月氣溫異常的關(guān)鍵系統(tǒng)。另據(jù)分析,El Nino與淮北地區(qū)4月氣溫異常也具有很好的相關(guān)性。

摘要:利用地面加密觀測、Micaps資料和NCEP1°×1° 再分析資料對1003號"燦都"臺風(fēng)造成云南暴雨進行診斷分析。結(jié)果表明:臺風(fēng)低壓為高溫高濕且具有強對流不穩(wěn)定的深厚系統(tǒng)。進入云南后除了自身攜帶的大量水汽和能量外,先后有副熱帶高壓西側(cè)強盛偏南急流和孟加拉灣西南氣流卷入,使得臺風(fēng)低壓在云南持久不衰,并產(chǎn)生全省性強降水。診斷量"水汽螺旋度"對暴雨落區(qū)和強度有較好的對應(yīng)關(guān)系,強降水多發(fā)生在水汽螺旋度正值中心的偏南側(cè)。"水汽螺旋度"隨時間變化的兩個影響因子"螺旋度通量散度"和"濕螺旋度散度"對強降水的落區(qū)和強度也有較好的指示作用。若是分別對兩個因子進行診斷,再綜合分析環(huán)流形勢,將能達到更好的強降水預(yù)報效果。

摘要:利用常規(guī)觀測資料、NCEP 再分析資料、FY-2C 衛(wèi)星資料,對2009年11月9—12日陜西大范圍特大暴雪過程進行了診斷分析,結(jié)果表明:500 hPa短波槽、700、850 hPa切變線是這次暴雪的主要影響系統(tǒng),中尺度對流云團是造成此次暴雪的直接原因。尺度分離的流場能清晰地分辨中尺度天氣系統(tǒng),強降水中心與中尺度對流云團和云頂亮溫的冷中心有較好的對應(yīng)。暴雪區(qū)發(fā)生在ζ_MPV1為正值中心的東側(cè),ζ_MPV2的負值區(qū)。濕斜壓性的增強主要是由于抬升的暖氣流偏南風(fēng)與低空冷氣流偏北風(fēng)之間形成較強的風(fēng)向垂直切變, 同時暴雪區(qū)附近存在較大的▽θ_se所致。強降雪過程中垂直螺旋度正值區(qū)長軸始終與低層切變線走向一致, 且位于切變線的東側(cè)。