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摘要:利用NCEP/NCAR 1979-2013年的再分析資料，研究了冬季阿留申低壓低頻變化的環(huán)流特征，探討了阿留申低壓低頻變化形成和維持的相關(guān)天氣尺度瞬變強迫機制。冬季阿留申低壓的低頻變化在850 hPa環(huán)流場上表現(xiàn)為北太平洋海盆區(qū)一個異常氣旋/異常反氣旋在局地強弱變化的過程，即阿留申低壓在低頻尺度上先異常增強/減弱隨后逐漸恢復(fù)正常態(tài)的演變過程；850 hPa上大氣溫度低頻變化表現(xiàn)為低頻冷中心在西北太平洋建立并逐漸東移的過程。對天氣尺度瞬變擾動活動及其強迫的異常進行分析表明，北太平洋海盆區(qū)上空的瞬變動力強迫在阿留申低壓異常增強的時期為負(fù)異常，有利于阿留申低壓低頻變化異?？臻g型的形成和維持。由瞬變熱力強迫異常引起的溫度傾向異常場表現(xiàn)為北太平洋中部以40°N為界南正-北負(fù)的空間分布，其南部正異常在一定程度上抑制和削弱了低頻冷中心向南的擴張。

摘要:以2010年8月17-19日華北地區(qū)的暴雨事件為研究對象，采用中尺度數(shù)值模式WRF，通過8個數(shù)值實驗測試暴雨事件模擬結(jié)果對不同邊界層方案的敏感性。結(jié)果表明，采用不同邊界層方案的模擬結(jié)果存在明顯差異。分辨率為12 km時，7個邊界層方案實驗均模擬出類似觀測的四處較強降水，但模擬得到的降水強度和強降水中心位置與實況有所差異，NOPBL實驗?zāi)M的雨帶收縮，降水相對其他模擬實驗較少且更為集中。分辨率為4 km時，采用邊界層方案的7個實驗均可見小尺度降水結(jié)構(gòu)，模擬出較多虛假降水中心，而在NOPBL試驗中降水的小尺度結(jié)構(gòu)不明顯。檢驗表明：分辨率為12 km時，MYJ試驗的TS評分、相關(guān)系數(shù)和誤差分析等整體表現(xiàn)最優(yōu)，分辨率為4 km時，BouLac試驗整體表現(xiàn)最優(yōu)。與NOPBL試驗相比，加入MYJ邊界層方案后，模擬的水汽輸送增加、上升運動及渦散度絕對值增大。

摘要:考慮到全球預(yù)報模式與風(fēng)暴尺度預(yù)報模式在分辨率上的顯著差異，在構(gòu)造風(fēng)暴尺度集合預(yù)報系統(tǒng)的時候需要用一個中間分辨率的中尺度區(qū)域模式為風(fēng)暴尺度模式提供側(cè)邊界條件擾動，但如何構(gòu)造側(cè)邊界擾動才能更為有效地提高風(fēng)暴尺度集合預(yù)報系統(tǒng)的預(yù)報能力目前仍然未知。本文基于WRF模式，通過一次個例試驗設(shè)計了風(fēng)暴尺度集合預(yù)報中的3種不同側(cè)邊界擾動方案，結(jié)果表明：直接通過0.5°水平分辨率全球集合預(yù)報擾動插值所得到的側(cè)邊界擾動（LBC_DOWN）在預(yù)報中可以獲得較高的大尺度擾動能量，而在中尺度區(qū)域模式（本文中為模式外層）中通過ETKF循環(huán)所構(gòu)造的側(cè)邊界條件擾動（LBC_CYCLE）包含較高的中小尺度能量，而將LBC_CYCLE中的中尺度擾動信息與LBC_DOWN中的大尺度擾動信息相混合所得到的混合側(cè)邊界擾動（LBC_BLEND）在大尺度能量上更接近于LBC_DOWN，在中小尺度能量上更接近于LBC_CYCLE；LBC_BLEND較前兩種方案有著更好的離散度技巧表現(xiàn)；在降水概率預(yù)報技巧方面LBC_BLEND與LBC_CYCLE較為接近，且均優(yōu)于LBC_DOWN。

摘要:本文利用1948-2013年NCEP/NCAR逐日再分析資料，定義了南亞高壓動態(tài)特征指數(shù)，討論了南亞高壓上下高原的時間以及與高原季風(fēng)建立早晚的關(guān)系。研究表明，南亞高壓北界位置在4月初開始北移，5月迅速北抬，最北可達(dá)到55°N，9月開始南撤，西伸脊點在5-10月移動較穩(wěn)定，5-7月向西移動到青藏高原上空，8-10月向東移動撤離高原，11月-次年4月東西擺動劇烈。南亞高壓初上高原大致為6月第3候（33候），而撤離約為10月第4候（58候）。南亞高壓移上高原的時間較高原夏季風(fēng)建立晚73 d左右。南亞高壓撤離高原時間較高原冬季風(fēng)建立約早5 d。高原夏季風(fēng)的建立和南亞高壓初上高原是青藏高原熱力作用在不同階段的結(jié)果，反映在了高原的高低層上。

摘要:為了研究城市小區(qū)建筑物和屋頂綠化對小區(qū)氣象環(huán)境影響，利用USDSM（城市小區(qū)氣象與污染擴散數(shù)值模式）對杭州市一臨錢塘江小區(qū)進行敏感性試驗。結(jié)果表明：（1）小區(qū)建筑物的拖曳、阻尼和摩擦作用造成敏感小區(qū)內(nèi)10 m高度平均水平風(fēng)速減小0.56 m·s^-1；對風(fēng)速的影響范圍：迎風(fēng)向為500 m，背風(fēng)向為500~600 m，側(cè)風(fēng)向為200 m，影響高度達(dá)到建筑物群平均高度的兩倍以上。（2）小區(qū)建筑物存在導(dǎo)致低層污染擴散能力減弱，平均污染物濃度達(dá)到初始濃度0.01的時間延遲7.6 min。（3）100%的屋頂綠化面積可造成敏感小區(qū)平均地表溫度下降0.56℃；5 m高度平均氣溫下降0.70℃；小區(qū)平均建筑物高度處氣溫下降0.94℃。敏感小區(qū)內(nèi)10 m高度平均水平風(fēng)速增加0.14 m·s^-1；小區(qū)建筑物下游水平風(fēng)速顯著減小，影響范圍達(dá)到了600~800 m。

摘要:通過對2000-2009年增強型植被指數(shù)（EVI）數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn)：在過去的10 a里，中國的植被覆蓋度明顯增加，植被活動在增強。植被覆蓋的年變化和季節(jié)變化特征如下：（1）10 a來植被覆蓋地區(qū)的面積呈增加趨勢，植被稀少地區(qū)的面積呈減少趨勢；（2）無論是植被覆蓋區(qū)還是全國平均，單位面積EVI年平均值都呈增加趨勢；（3）在生長季節(jié)（夏季、春季）植被活動增加更明顯，EVI增加速率按季節(jié)排列如下：夏季 > 春季 > 秋季 > 冬季。植被覆蓋的空間變化特征顯示，盡管總體上中國植被覆蓋呈增加趨勢，但存在空間異質(zhì)性。結(jié)合同期的溫度、降水和森林資源清查數(shù)據(jù)，從兩個方面初步解釋了植被覆蓋度增加的原因，即：溫度的上升和春季降水量的增加；近年來中國開展的大型林業(yè)生態(tài)建設(shè)工程。

摘要:采用ERA-interim和NCEP CFSR逐日再分析資料以及長江中下游29個測站的逐日溫度資料，分析了2013年7月23日-8月14日長江中下游地區(qū)夏季異常高溫的特點、環(huán)流特征及成因。研究結(jié)果表明，2013年夏季高溫期間西太平洋副熱帶高壓較往年異常偏強，西太平洋副熱帶高壓控制區(qū)內(nèi)大范圍異常下沉運動產(chǎn)生的大氣絕熱加熱是高溫形成的主要原因。同時，與強大西太平洋副熱帶高壓相聯(lián)系的異常強大反氣旋環(huán)流使得長江中下游地區(qū)上空的水汽向東北方向大量輸出，導(dǎo)致了該區(qū)域水汽含量的減少，致使到達(dá)地面的太陽短波輻射增加，這是高溫形成的又一原因。進一步分析表明，2013年夏季海洋性大陸地區(qū)大氣熱源異常偏強，該地區(qū)大氣熱源的異常增強可能是導(dǎo)致2013年夏季西太平洋副熱帶高壓異常偏強的主要原因。

摘要:利用2000-2014年6-8月常規(guī)資料、FNL資料和遼寧省逐時降水資料，將東北冷渦分為北渦、中間渦和南渦，統(tǒng)計每類冷渦短時強降水特征，并進行動態(tài)合成分析。結(jié)果表明：短時強降水共755次，冷渦下227次，冷渦強降水多發(fā)生在1~3 h內(nèi)。6月短時強降水主要由中間渦引起，7、8月中間渦與北渦共同影響，有一定周期變化；而南渦沒有在遼寧產(chǎn)生強降水。北渦水汽輸送充沛，中間渦水汽條件較差，切變輻合場與水汽輸送的結(jié)合是有利于強降水的重要因子。降水基本處于斜壓區(qū)內(nèi)，冷渦中心降水處在斜壓區(qū)北側(cè)和高空急流左前方，高空槽前或槽后的降水處在斜壓區(qū)南側(cè)和急流中心右后方，降水區(qū)附近多有高空急流形成的次級環(huán)流配合。槽后降水區(qū)干侵入活動明顯，冷渦中心降水主要通過高位渦誘發(fā)氣旋性環(huán)流而觸發(fā)上升運動。

摘要:本文利用2013年2月-2014年3月安徽省合肥市地面總輻射（即向下短波輻射）、氣溫、地面溫度、相對濕度等氣象資料和PM_2.5濃度資料，分析了合肥地區(qū)PM_2.5和地面總輻射、地溫和氣溫的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)：（1）PM_2.5濃度是影響總輻射的重要人為因子，在中午無云條件下，地面總輻射與PM_2.5的濃度呈現(xiàn)較強的負(fù)相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為-0.62。歸一化地面總輻射和PM_2.5的相關(guān)系數(shù)為-0.76，在早晨和傍晚的相關(guān)系數(shù)較小。平均而言，白天無云時PM_2.5濃度每增加1 μg·m^-3，地面總輻射下降0.92 W·m^-2。（2）在白天無云時，氣溫、地面溫度和PM_2.5濃度有明顯負(fù)相關(guān)關(guān)系，PM_2.5濃度對地面溫度的影響遠(yuǎn)大于對氣溫的影響，在夏季的影響高于其它季節(jié)。氣溫、地溫和PM_2.5濃度的線性擬合直線的平均斜率分別為-0.022和-0.12，相當(dāng)于PM_2.5濃度增加10 μg·m^-3，地溫和氣溫分別平均下降0.22℃和1.2℃。（3）在天氣尺度上，PM_2.5濃度對總輻射、氣溫和地面溫度有非常明顯的影響，在2013年9月清潔個例和2013年12月的污染個例中，PM_2.5濃度每增加1 μg·m^-3，將引起總輻射下降1.8 W·m^-2和0.5 W·m^-2，地溫下降0.11℃和0.02℃，氣溫下降0.03℃和0.01℃，因此在天氣預(yù)報過程中也需要考慮空氣污染狀況。

摘要:本文基于RSMC臺風(fēng)最佳路徑資料以及TRMM逐日降水資料，對1998-2013年間中國區(qū)域熱帶氣旋（TC）直接降水的時空分布特征進行了統(tǒng)計研究。結(jié)果表明：約54.2%的西北太平洋TC在中國陸地上產(chǎn)生了直接降水。TC直接降水對中國的影響范圍較廣，未變性TC的降水決定了全部TC降水的西界，而潛在變性TC的降水決定了全部TC降水的北界。自每年的4月開始，TC直接降水開始影響中國，以8月最為頻繁，潛在變性TC的影響以9月為最。降水首日，全體TC以臺風(fēng)及以上強度為主，中心主要分布在30°N以南。未變性的TC強度較弱，降水面積大、降水強度強；而潛在變性TC則以臺風(fēng)（TY）及以上強度為主，其單個TC的平均降水面積和降水強度以熱帶低壓（TD）及以下強度TC為最大。本文工作為TC在中國直接降水的氣候特征以及TC變性前期降水分布特征提供了一些有意義的結(jié)論。

摘要:本文利用2014年全年北京市12個空氣質(zhì)量監(jiān)測站的逐小時PM_2.5地面觀測資料，以及Terra衛(wèi)星和Aqua衛(wèi)星的MODIS 3 km氣溶膠光學(xué)厚度（AOD）產(chǎn)品，分析了地面PM_2.5和兩顆衛(wèi)星AOD的時空分布特征，并在時空匹配的基礎(chǔ)上，建立了AOD與PM_2.5濃度之間的回歸模型。結(jié)果表明：PM_2.5濃度在城區(qū)高、郊區(qū)低，最低值位于定陵站，城區(qū)站和郊區(qū)站的逐時PM_2.5濃度的日變化分別呈“雙峰型”和“單峰型”；兩顆衛(wèi)星AOD數(shù)值也均是城區(qū)高、郊區(qū)低，沿山區(qū)的邊界有明顯的AOD梯度，且城區(qū)上午Terra衛(wèi)星的AOD高于下午Aqua衛(wèi)星的AOD，而郊區(qū)上、下午的AOD基本相同；Aqua衛(wèi)星AOD與PM_2.5的確定系數(shù)（R²）較Terra衛(wèi)星AOD與PM_2.5的確定系數(shù)平均高0.11，且城區(qū)站點兩顆衛(wèi)星AOD與PM_2.5相關(guān)性均較郊區(qū)站點AOD與PM_2.5相關(guān)性偏高；綜合來看，Aqua衛(wèi)星的AOD與城區(qū)的PM_2.5相關(guān)系數(shù)最高，即Aqua衛(wèi)星的AOD更適于監(jiān)測和反演城區(qū)地面的PM_2.5。

摘要:本文利用美國國家環(huán)境預(yù)報中心NCEP（National Centers for Environmental Prediction）區(qū)域譜模式RSM（Regional Spectral Model）對中國東部地區(qū)夏季降水進行了為期20 a（1984-2003年）、水平分辨率為30 km的高精度模擬，并對模擬所得降水的氣候態(tài)、年際變率、逐日變化以及極端事件進行了檢驗，和對造成降水偏差的大氣環(huán)流特征進行了分析。結(jié)果表明RSM模擬所得夏季降水的空間分布、時間變率，以及降水量值都與實況相近，也基本可以再現(xiàn)夏季降水的年際變率分布情況，但是模擬所得的雨帶存在偏南且偏弱的特點。對于逐日降水特征，RSM模擬所得季節(jié)內(nèi)逐日降水變化與實況的走勢基本一致，再現(xiàn)了夏季降水主要集中于東部和南部的特點，模擬出了江淮地區(qū)6月日降水區(qū)隨時間北抬的特點。對于極端事件，模擬和實測的夏季不同雨強的天數(shù)分布對比表明模擬與實況基本接近，但是模擬的降水日大值中心較實況偏北；極端降水指數(shù)的計算結(jié)果也表明RSM模擬的極端降水情況與實況基本一致。綜上，RSM模式對中國東部地區(qū)降水有著較好的模擬能力，可以用于中國東部地區(qū)的夏季降水氣候特征研究。

摘要:利用上海嘉定區(qū)2006-2015年9個自動氣象觀測站的逐小時觀測資料，通過對氣溫和降水日變化差異、年變化特征、空間分布狀況的分析，研究了該地區(qū)氣溫和降水時空非均勻性分布特征。研究結(jié)果表明：嘉定區(qū)氣溫和降水日變化存在局地差異和季節(jié)差異，日最高氣溫出現(xiàn)時間在四季中最為集中，而日最低氣溫出現(xiàn)時間則比較分散；年平均氣溫呈走低趨勢，而年降水量從整體上來說卻呈增加趨勢；上海嘉定區(qū)東南角為氣溫高值區(qū)且降水量相對偏大，中部地區(qū)為降水量高值區(qū)且氣溫也相對偏高，而北部降水量偏少且氣溫偏低，表明嘉定區(qū)東南部和中部相對暖濕，而北部偏干冷；氣溫和降水的標(biāo)準(zhǔn)差空間分布差異大，表明上海嘉定區(qū)氣溫和降水的空間非均勻性特征顯著。通過嘉定氣溫和降水的時空演變規(guī)律的揭示，有助于更好地認(rèn)識小尺度局部區(qū)域氣候特征，也能為準(zhǔn)確認(rèn)識該地區(qū)的極端事件、精細(xì)化天氣預(yù)報及區(qū)域氣象災(zāi)害風(fēng)險評估提供更加科學(xué)的氣候變化背景。

摘要:本文利用WRF模式及其3DVAR同化系統(tǒng)，以2008年4月20日00時-23日00時的江蘇近海10 m風(fēng)場為研究個例，對QuikSCAT、WindSAT、多源測風(fēng)融合數(shù)據(jù)進行同化試驗，通過比較WRF-3DVAR同化系統(tǒng)對模擬風(fēng)場初始場和預(yù)報場的改進，檢驗了同化不同類型資料后WRF模式對研究區(qū)域內(nèi)單點及區(qū)域近地層風(fēng)速的預(yù)報效果。結(jié)果表明：同化試驗對初始場有改進，且對預(yù)報場的改進較FNL資料明顯；不同資料對風(fēng)場模擬的影響不同，同化星星、星地多源融合資料效果最佳，QuikSCAT次之，WindSAT最差。此外，在模式分辨率一定的情況下，提高觀測資料的分辨率并不一定能夠改善模擬效果，資料的稀疏分辨率存在最佳選擇。

摘要:利用1951-2010年我國東北地區(qū)共97個臺站的逐月氣溫資料，應(yīng)用trend-EOF和EOF分析方法研究了我國東北地區(qū)冬季氣溫的趨勢模態(tài)和反相模態(tài)及其影響因子。trend-EOF的結(jié)果表明，東北地區(qū)均為一致型的趨勢變化，trend-PC1有明顯的年代際周期變化和更長期的上升趨勢變化特征。去除全球變暖信號后的EOF分析結(jié)果表明：第一模態(tài)仍為全區(qū)一致型的空間分布，而第二模態(tài)的空間分布呈現(xiàn)南北反相型的分布特征，是東北冬季氣溫變化模態(tài)中極為重要的一部分，對應(yīng)的時間序列有明顯的年際周期變化，前兩個模態(tài)可以解釋總方差80%以上的變化。東北地區(qū)全區(qū)一致的上升趨勢是在全球變暖大背景下發(fā)生的，既是對全球變暖的局地響應(yīng)，同時全球變暖也使大氣環(huán)流發(fā)生了變化，西伯利亞高壓減弱，緯向環(huán)流增強，導(dǎo)致了東北地區(qū)冬季氣溫全區(qū)的上升趨勢。赤道東太平洋的異常海溫對第二模態(tài)的出現(xiàn)具有一定的預(yù)示意義，當(dāng)太平洋出現(xiàn)典型的厄爾尼諾年海溫距平場分布特征時，東北南部較常年偏暖，北部地區(qū)卻較常年偏冷。

摘要:本文利用鎮(zhèn)江1961-2013年的觀測資料以及2.5°×2.5°的逐日NCEP再分析資料，在分析鎮(zhèn)江地區(qū)高溫氣候特征的基礎(chǔ)上，著重對2013年的連續(xù)性高溫天氣進行診斷。結(jié)果表明：鎮(zhèn)江夏季高溫日數(shù)有明顯的上升趨勢，突變點為2000年，突變后2001-2013年比1961-2000年的年平均高溫日數(shù)增幅近9 d；鎮(zhèn)江地區(qū)的高溫日數(shù)存在3~4 a，6 a，9~13 a，19~27 a的周期，2000年后的準(zhǔn)3 a周期穩(wěn)定存在；強盛且穩(wěn)定的副熱帶高壓及南亞高壓與副熱帶高壓形成的垂直環(huán)流的下沉增溫，是2013年8月4-18日連續(xù)高溫產(chǎn)生的重要原因；溫度平流和垂直加熱對持續(xù)性高溫天氣起積極作用，非絕熱加熱為負(fù)值；連續(xù)高溫期間海上臺風(fēng)路徑偏西偏南，中高緯無明顯冷空氣活動且2013年梅雨結(jié)束時間較早，都為鎮(zhèn)江地區(qū)出現(xiàn)連續(xù)性高溫天氣提供了有利條件。