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摘要:以2010年6月19日發(fā)生在浙閩贛地區(qū)的一次強降水過程為例，利用中尺度WRF模式進行模擬，用模擬資料對該地區(qū)降水收支特征和冰云熱力作用進行分析。依據(jù)局地水汽/熱量變化項、水汽/熱量輻合輻散項和云凝物輻合輻散項這3個因子可將降水分為8類，其中局地水汽變干和大氣變暖、水汽輻合和熱量輻散以及云凝物輻合時，降水強度（雨強）最強，而局地水汽變濕和大氣變冷、水汽輻合和熱量輻散以及云凝物輻合時，降水覆蓋率最大。冰云熱力效應(yīng)包括輻射和潛熱兩部分。基準試驗與敏感性試驗對比分析表明冰云輻射減弱降水，而冰云潛熱增強降水。熱量收支對比分析發(fā)現(xiàn)冰云輻射造成輻射冷卻的減弱在對流層中低層隨高度增加，減弱大氣不穩(wěn)定和降水；而冰云潛熱造成潛熱增強在對流層中高層隨高度減小，增強大氣不穩(wěn)定和降水。

摘要:基于我國自動站與CMORPH降水產(chǎn)品融合的逐時降水資料和NCEP再分析資料，利用自組織特征映射方法對2008-2014年大別山地區(qū)極端降水天氣事件的天氣背景進行了分型研究。結(jié)果表明大別山地區(qū)極端降水背景環(huán)境的類型主要可分為三類，分別是西南強氣流型（類型Ⅰ）、副高西北側(cè)氣流型（類型Ⅱ）和偏南強氣流型（類型Ⅲ）。其中，類型I和類型Ⅱ的極端降水分別集中在6-8月和7-9月，代表了夏季極端降水，而類型Ⅲ的極端降水主要出現(xiàn)在3-6月及10-12月，屬于春秋季節(jié)的極端降水。通過分析大別山地形與不同類型降水場及背景場的配置關(guān)系發(fā)現(xiàn)：（1）迎風坡降水是類型I極端降水的主要原因，中層的高濕度、強氣流為極端降水提供水汽和抬升條件；（2）類型Ⅱ的極端降水是由氣流過大別山西北側(cè)較低山脊時在山脊前和山脊后形成，西太平洋副熱帶高壓的北抬和西進是導致此類環(huán)流背景的重要原因；（3）偏南氣流與大別山及其西南方地形的配置使得類型Ⅲ的極端降水主要分布在大別山南側(cè)往西南方向。

摘要:選取9711號臺風"Winnie"和0713號臺風"Wipha"分別作為變性加強和變性減弱類臺風個例進行數(shù)值模擬，而后利用模式結(jié)果對大尺度場及渦度收支場進行診斷分析。結(jié)果表明：臺風"Winnie"變性過程中，其西北側(cè)高空槽呈西北-東南走向，南亞高壓強度弱，對高空槽東移阻塞作用小。變性前期階段主要是鋒面系統(tǒng)和斜壓性起關(guān)鍵作用，變性完成后，"Winnie"在斜壓、高層輻散及渦度平流的共同作用下再次加強。臺風"Wipha"變性過程受強大的南亞高壓和副高影響，其西北側(cè)高空槽穩(wěn)定少動且呈東北-西南走向，冷空氣入侵不明顯，斜壓區(qū)面積和強度都受到了限制。另外高層輻散場和渦度平流場均未能為"Wipha"提供有利的環(huán)境使其再加強。

摘要:西北太平洋地區(qū)晚季（10-12月）66%的熱帶氣旋可以發(fā)展成為臺風，其比率高于盛夏季節(jié)?；谪惾~斯突變分析的研究結(jié)果表明，西北太平洋晚季臺風頻數(shù)在1998年前后發(fā)生了年代際轉(zhuǎn)折，即相對于1979-1997年，臺風頻數(shù)在1998-2016年顯著減少。臺風生成的空間分布情況表明，西北太平洋臺風頻數(shù)總體呈減少狀態(tài)，減少最多的區(qū)域出現(xiàn)在東南部（0°~17.5°N，135°~180°E）。相應(yīng)的，臺風生成潛在指數(shù)（Genesis Potential Index，GPI）在該區(qū)域也明顯減小。通過對比分析渦度、垂直切變、相對濕度和最大潛在強度四個主要因子對GPI變化的相對貢獻大小，結(jié)果表明動力因子（垂直切變和渦度）對西北太平洋臺風生成頻數(shù)的年代際變化起關(guān)鍵作用。

摘要:利用熱帶氣旋最佳路徑數(shù)據(jù)、GFS（Globle Forecast System）0.5°×0.5°再分析資料以及FY-2E衛(wèi)星TBB資料等分析2013年8月23-24日發(fā)生在湖北江漢平原的強降水機理。結(jié)果表明：23日傍晚登陸的熱帶低壓"潭美"（1312）南北走向850 hPa倒槽在江漢平原上空停滯，江漢平原西部宜昌站與東部武漢站低層都是暖平流，但高層只在武漢出現(xiàn)冷平流，江漢平原先后受到兩個α深對流云團影響，短時強降水站次較少、降水量較小。24日傍晚冷空氣從黃河下游南侵，850 hPa倒槽在江漢平原順時針旋轉(zhuǎn)為西南至東北走向，豫鄂之間925 hPa相當位溫鋒區(qū)加強。宜昌、武漢都是低層暖平流、高層冷平流。宜昌靜力不穩(wěn)定與可降水量加大，武漢維持靜力不穩(wěn)定與大值可降水量，兩站風的垂直切變減小，這些促使江漢平原濕對流發(fā)展。江漢平原β尺度對流云團多次合并形成一個α深對流云團，短時強降水站次較多、降水量較大。短時強降水落區(qū)與850 hPa倒槽位置關(guān)系密切。定量診斷結(jié)果表明，緯向風地轉(zhuǎn)偏差科氏力促進850 hPa鄂西南24日20時以后由偏北風轉(zhuǎn)為偏南風，倒槽向西移出湖北；但南北風的平流項與對流項卻一直不利于鄂西南地區(qū)南風增加，它們是"潭美"低層倒槽滯留江漢平原的主要原因。

摘要:利用地面加密自動站、常規(guī)觀測資料、NCEP再分析資料和兩種模式產(chǎn)品，對發(fā)生在宜昌峽谷地區(qū)2016年7月7日局地極端短時強降水過程和2018年4月22日穩(wěn)定性極端降水過程形成原因及模式預報性能進行檢驗分析。結(jié)果表明：（1）強的塊狀回波穩(wěn)定少動，造成7月7日高效率的對流降水。4月22日降水既有沿山中尺度對流回波造成的對流降水，也有螺旋狀渦旋回波形成的鋒面層狀云降水。（2）山谷風形成中尺度切變線，觸發(fā)對流，中尺度切變線發(fā)展為中尺度渦旋使對流加強是極端短時降水形成的主要原因。（3）地形強迫抬升使對流降水強度明顯增大，鋒面層狀云回波受地形阻擋影響長時間維持是穩(wěn)定性極端降水形成主要原因。（4）地形相差大的地區(qū)模式預報性能差異較大，模式對復雜地形下的對流降水預報偏弱，導致系統(tǒng)強度出現(xiàn)差異，進而影響降水強度預報。

摘要:基于日本APHRO格點降水數(shù)據(jù)計算格點SPI序列，兼顧時空連續(xù)性，定義了一種大范圍長歷時干旱的識別方法。該方法以我國國土面積的10%作為大范圍干旱事件影響范圍的最小閾值，同時給定了干旱事件影響區(qū)域的空間連續(xù)和時間連續(xù)的判定標準，另輔以干旱烈度計算方法和干旱中心的識別方法，給出了此類干旱事件的面積、歷時、烈度及干旱中心的指數(shù)定義和事件的識別過程。在此基礎(chǔ)上，識別了我國1961-2015年以來的69次大范圍干旱事件，得出這69次大范圍干旱事件的平均面積指數(shù)為30.49%，平均干旱歷時為8.15個月，平均干旱烈度為-4.192。利用此方法對1998-2002年發(fā)生在華北地區(qū)的持續(xù)性區(qū)域干旱事件進行再分析。結(jié)果表明，這一時期的干旱事件不僅局限于華北地區(qū)，同時也波及到東北、西北、西南和東南等地，涉及了4次大范圍長歷時的干旱過程。

摘要:利用1976-2005年江蘇省龍卷信息化資料和高分辨率再分析資料，對江蘇省龍卷的發(fā)生特征以及ENSO事件對江蘇省龍卷發(fā)生數(shù)的影響進行了分析。結(jié)果表明：（1）1976-2005年，江蘇省龍卷發(fā)生數(shù)年際和年代際變化明顯，空間分布不均勻：1990s龍卷發(fā)生數(shù)較多；鹽城南部和南通沿海地區(qū)是龍卷較為多發(fā)的區(qū)域。（2）ENSO事件對江蘇省龍卷的發(fā)生頻率有重要影響：ENSO冷事件月份平均龍卷發(fā)生數(shù)多于暖事件月份；非ENSO事件月份平均龍卷發(fā)生數(shù)居中。（3）ENSO冷事件時西南低空急流發(fā)生頻率明顯增加，由于低空急流增強而引起的江蘇省地區(qū)水汽供應(yīng)、動力條件和不穩(wěn)定能量的分布均有利于龍卷的發(fā)生，導致在ENSO冷事件情況下江蘇省龍卷發(fā)生數(shù)偏多。

摘要:利用JTWC最佳路徑數(shù)據(jù)集及歐洲中心ERA-Interim再分析資料，分析了5月孟加拉灣氣旋和風暴的活動特征，并重點分析了4個不同路徑的典型孟加拉灣風暴大氣環(huán)境場差異，初步探討了影響風暴移動的關(guān)鍵大氣環(huán)流因子。研究表明：5月孟加拉灣風暴路徑分為北上、東北移、西北移、轉(zhuǎn)向4種，其中東北移路徑最多，北上路徑最少；孟加拉灣風暴的生成和移動與阿拉伯副熱帶高壓和西太平洋副熱帶高壓的相對強弱和位置，以及中高緯度槽脊波動密切聯(lián)系，同時還與孟加拉灣風暴的生成位置有一定關(guān)系，10°N以北孟加拉灣海域生成的風暴容易東北移，10°N以南孟加拉灣海域生成的風暴卻容易西北移，這與西太平洋副熱帶高壓邊緣不同引導氣流的作用有關(guān)；孟加拉灣風暴移動路徑還與高空急流變化有關(guān)，風暴有趨于高空急流右側(cè)輻散區(qū)運動的趨勢；孟加拉灣風暴生成于弱的垂直緯向風切變區(qū)，緯向風移動增強的方向指示孟加拉灣風暴移動的方向。

摘要:利用無人機搭載氣象及環(huán)境監(jiān)測設(shè)備于2020年7月29-31日在太原進行飛行試驗，對不同高度層顆粒物和氣象要素進行觀測，得到PM_2.5三維分布及其隨時間的變化特征，并通過氣象要素、天氣形勢和后向軌跡分析得到污染累積和消散成因以及外地傳輸作用影響。結(jié)果表明：PM_2.5濃度的垂直分布差異顯著，下午大部分時次滿足"下高上低"規(guī)律，上午邊界層垂直混合和顆粒物吸濕增長可能導致"下低上高"的情況；逆溫層對大氣垂直混合有明顯抑制作用；29日為污染物積累過程，30日和31日白天均為消散過程；副熱帶高壓帶來的小風、高濕環(huán)境是29日顆粒物逐漸累積的原因，30日槽前對流發(fā)展和較大的風速有利于顆粒物濃度下降，31日相對濕度較低、對流發(fā)展旺盛使PM_2.5濃度快速下降；試驗期間氣流主要來自東南方向，太原市PM_2.5本地積累占主導地位，外地傳輸更多來自于本省晉中、長治等鄰近城市。

摘要:利用1981-2015年南京常規(guī)氣象觀測資料和NCEP/NCAR再分析資料，分析了南京市春節(jié)前后主要的天氣形勢及其對大氣環(huán)境的可能影響。結(jié)果表明：（1）1981-2015年，南京地區(qū)春節(jié)前共出現(xiàn)冷空氣過程19次，春節(jié)期間出現(xiàn)21次；春節(jié)前共出現(xiàn)降水天氣過程27次，而春節(jié)期間共出現(xiàn)25次，降水持續(xù)時間均為2 d左右。春節(jié)前和春節(jié)期間，既沒有冷空氣又無降水天氣過程的年份均為8 a。（2）影響的冷空氣過程以中西路為主，春節(jié)前冷中心位于貝加爾湖以西，春節(jié)期間冷空氣中心位置略偏南，強度略偏大；500 hPa以兩脊一槽型分布，南京處于槽區(qū)，槽后冷空氣不斷南下影響南京；在冷空氣影響下，南京以偏北風為主，且南京都處于大風速區(qū)；冷空氣過程有利于污染物的清除和擴散。（3）降水過程期間，冷暖氣流交匯于南京地區(qū)，南京處于南北氣流交匯的鞍型場中，同時濕度大，且處于風場輻合區(qū)內(nèi)，有利于降水天氣的發(fā)生，進而對于大氣污染物也起到了稀釋和清除的作用。（4）南京市處于海平面氣壓的均壓場中，地面風速較小，這樣的天氣條件不利于污染擴散；同時近地層相對濕度適中，有利于污染物半徑吸濕擴大，進而增加大氣污染物濃度；從溫度層結(jié)來看，南京地區(qū)上空700~1 000 hPa氣溫基本一致，這樣的中性層對污染物的向上擴散也起到一定的一致作用；上述這些氣象條件都有利于大氣污染濃度增加。春節(jié)期間的穩(wěn)定天氣形勢會加劇污染天氣的發(fā)生。

摘要:本文設(shè)計了一種運用SCIT算法提取雷達拼圖中對流云特征量的方法：用SCIT算法識別并追蹤云體，算法中只用一個反射率閾值識別對流單體、云體邊界；使用模糊邏輯法區(qū)分層狀云和對流云，提取對流云雷達特征量。使用該方法提取了2013-2015年江淮地區(qū)夏季對流云的雷達特征量，并對雷達特征量與降水量分布的關(guān)系進行統(tǒng)計分析。結(jié)果表明：江淮地區(qū)夏季對流云中生命史為13~30 min的對流云比較多，約占總數(shù)的60%；生命史大于30 min的對流云較少，并具有平均回波強度、VIL、冷層厚度較大的特征，其最大回波強度和VIL與降水量的相關(guān)性較好。

摘要:利用2007-2017年余姚地區(qū)44個氣象自動站觀測數(shù)據(jù)和歐洲中心ERA5再分析資料，對余姚地區(qū)日極大風分布進行了統(tǒng)計分析，并提出一種本地化的經(jīng)驗陣風預報模型（雷暴日除外）。研究發(fā)現(xiàn)：余姚地區(qū)日極大風呈正態(tài)分布，風力峰值為4~5級，平均每年大風日占比達7.03%，累計大風時次占比3.32%，年平均大風日26 d。風力越小，陣風與平均風之間的線性擬合效果越好。影響陣風預報的因子主要有10 m平均風速、925 hPa風速、地面粗糙度、摩擦速度和3 h變壓。6級及以下陣風預報中，業(yè)務(wù)中的陣風經(jīng)驗系數(shù)1.4容易造成余姚本地陣風預報偏低，適用于余姚本地陣風預報經(jīng)驗系數(shù)為1.775；6級以上陣風預報經(jīng)驗方程考慮了平均風速、垂直動量下傳、水平動量傳輸、地面摩擦和海拔高度訂正，其與925 hPa風速的平方呈正相關(guān)，與摩擦速度呈自然指數(shù)相關(guān)，經(jīng)驗方程相對于經(jīng)驗陣風系數(shù)的預報擬合優(yōu)度提升了59.61%；經(jīng)驗陣風預報方程通過了2018-2019年的數(shù)據(jù)檢驗，該方程對1~2級陣風預報偏高，3~5級效果最好，6級陣風的預報偏低；6級以上的陣風等級預報準確率達55.2%。地形摩擦作用在冷空氣大風與臺風大風過程中尤為重要，這兩類過程陣風系數(shù)分布類似，但臺風帶來的動量下傳比冷空氣更為明顯。

摘要:由于地面氣溫觀測資料的時空分布符合空間面板數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特征，提出一種基于改進空間面板數(shù)據(jù)模型的地面氣溫觀測資料質(zhì)量控制算法（ST-RH算法）。該算法在利用鄰近站地面氣溫觀測資料時空相關(guān)性信息對目標站氣溫觀測資料進行質(zhì)量控制的基礎(chǔ)上，兼顧了地面氣溫與相對濕度之間的強耦合關(guān)系，將相對濕度作為解釋變量融入算法，增加了算法的內(nèi)部復雜度，提高了算法的動態(tài)穩(wěn)定性。為了檢驗該算法的有效性及適應(yīng)性，利用ST-RH算法對多個場景地面氣溫觀測資料進行質(zhì)量控制，并與反距離加權(quán)算法（IDW算法）和空間回歸算法（SRT算法）進行比較分析。試驗結(jié)果表明，ST-RH算法相對于IDW算法和SRT算法更能有效地標記出地面氣溫觀測資料中的存疑數(shù)據(jù)，同時多組獨立案例的分析結(jié)果說明ST-RH算法具有更好的穩(wěn)定性和適用性。