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摘要:針對江蘇夏季旱澇和高溫?zé)崂说犬惓夂虻念A(yù)測難題，以江蘇夏季站點(diǎn)降水和氣溫為預(yù)測目標(biāo)，建立了一種基于全球動力模式BCC_CSM1.1（m）和最優(yōu)可預(yù)測氣候模態(tài)和異常相對傾向（SMART）原理結(jié)合的統(tǒng)計(jì)降尺度季節(jié)氣候預(yù)測方法。利用歷史觀測資料和SVD方法提取決定中國夏季降水異常相對傾向的同期熱帶地區(qū)向外長波輻射（Outgoing Longwave Radiation，OLR）和北半球中高緯500 hPa位勢高度場異常相對傾向的最優(yōu)可預(yù)測氣候模態(tài)，并利用逐步回歸法構(gòu)建其與同期江蘇站點(diǎn)降水和氣溫異常相對傾向同期關(guān)系的統(tǒng)計(jì)降尺度模型；將動力模式對最優(yōu)可預(yù)測氣候模態(tài)的預(yù)測帶入統(tǒng)計(jì)降尺度模型，實(shí)現(xiàn)對區(qū)域降水和氣溫異常相對傾向的預(yù)測；最后通過引入觀測的近期背景異常實(shí)現(xiàn)對降尺度的降水和氣溫總距平的預(yù)測。通過對1991—2019年江蘇夏季降水和氣溫的回報(bào)檢驗(yàn)表明，本文建立的統(tǒng)計(jì)降尺度模型效果較BCC_CSM1.1（m）動力模式的直接預(yù)測效果有顯著提高，為區(qū)域精細(xì)化季節(jié)氣候預(yù)測提供了一種有效的手段。

摘要:利用臺風(fēng)最佳路徑資料和全球再分析數(shù)據(jù)集分析了1979—2018年6—10月西北太平洋地區(qū)臺風(fēng)群發(fā)事件的統(tǒng)計(jì)特征。期間所有臺風(fēng)個(gè)例根據(jù)群發(fā)性質(zhì)被分為三類：第一類為單獨(dú)生成的非群發(fā)臺風(fēng)；第二類為群發(fā)事件中生成，但事件中僅有2個(gè)臺風(fēng)成員的"MTC2"臺風(fēng)；第三類為群發(fā)事件中生成，且事件中有3個(gè)或3個(gè)以上臺風(fēng)成員的"MTC3"臺風(fēng)。結(jié)果表明，相對于MTC2臺風(fēng)，MTC3臺風(fēng)生成時(shí)位置偏北，環(huán)境場季風(fēng)槽輻合更強(qiáng)、高溫海區(qū)范圍更大、中低層大氣更濕潤。而MTC3臺風(fēng)在1990s末的突變減少導(dǎo)致了西太臺風(fēng)群發(fā)事件和臺風(fēng)總數(shù)減少。1996年之后，盡管洋面上空仍有較多的熱帶渦旋擾動，但群發(fā)臺風(fēng)活躍的大部分地區(qū)垂直風(fēng)切變增強(qiáng)、高空輻散和季風(fēng)槽輻合減弱以及西太平洋熱帶季節(jié)內(nèi)振蕩事件（Madden-Julian Oscillation，MJO）的對流活躍位相維持日數(shù)減少，它們共同導(dǎo)致了MTC3事件的年代際變化。

摘要:利用1979—2018年的冬季逐日氣象數(shù)據(jù)，研究了北太平洋地區(qū)冬季（12月至次年2月）阿留申低壓次季節(jié)尺度變化特征，分析了次季節(jié)尺度阿留申低壓異常與降水和極端降水異常之間的聯(lián)系。選擇1979—2018年共40個(gè)阿留申低壓次季節(jié)尺度從異常增強(qiáng)到減弱的完整事件，記錄下每個(gè)位相具體日期運(yùn)用于合成分析。通過合成分析的結(jié)果可知：次季節(jié)尺度阿留申低壓異常增強(qiáng)（減弱）時(shí)，北太平洋海盆區(qū)的降水呈現(xiàn)出明顯的東多（少）西少（多），同時(shí)副熱帶西太平洋略偏多（少）的分布型。次季節(jié)尺度蒸發(fā)異常和整層水汽輸送散度異常能夠解釋以上降水異常的空間分布。在阿留申低壓異常偏強(qiáng)時(shí)，自北太平洋中部向東北延伸至北美沿岸區(qū)域內(nèi)大氣河發(fā)生頻率增加，使得海盆中部向東和東北匯聚更多的水汽，北美西海岸地區(qū)更易發(fā)生極端降水事件。

摘要:利用1979—2018年夏季逐日觀測和再分析數(shù)據(jù)，對北半球夏季熱帶季節(jié)內(nèi)振蕩影響我國夏季降水的規(guī)律和預(yù)測方法開展了研究。首先，利用非傳統(tǒng)濾波即異常相對傾向（Anomalous Relative Tendency，ART）方法獲取了氣象要素的次季節(jié)變化分量，并采用EOF分析方法提取了北半球夏季熱帶主要季節(jié)內(nèi)振蕩信號，結(jié)果表明向外長波輻射（Outgoing Longwave Radiation，OLR）異常相對傾向EOF前兩個(gè)模態(tài)共同反映了北半球夏季起源于印度洋并向東和向北傳播的、具有30~60 d周期的季節(jié)內(nèi)振蕩（Boreal Summer Intraseasonal Oscillation，BSISO）信號?；貧w分析表明，該季節(jié)內(nèi)振蕩信號能夠?qū)е庐?dāng)?shù)丶捌浔泵娴貐^(qū)低層風(fēng)場和位勢高度場異常，影響該地區(qū)及其北面地區(qū)的水汽輻合輻散，從而能引起我國尤其是我國南方地區(qū)季節(jié)內(nèi)旱澇變化，并一定程度上反映了我國異常雨帶的向北推進(jìn)過程。而后，將提取的熱帶主要季節(jié)內(nèi)振蕩信號作為預(yù)測因子，將降水異常相對傾向作為先行預(yù)板對象，利用多元線性回歸方法構(gòu)建了我國夏季旬降水異常相對傾向的預(yù)報(bào)模型，將預(yù)報(bào)的旬降水異常相對傾向加上觀測已知的降水近期背景距平，從而得到旬降水距平的預(yù)報(bào)結(jié)果。通過歷史回報(bào)和交叉檢驗(yàn)，評估了該模型對梅雨期我國江淮流域降水（包括2020年梅汛期異常降水）的次季節(jié)預(yù)測能力。

摘要:利用WRF （Weather Research Forecasting）中尺度數(shù)值模式對2010年7月12—13日梅雨期影響江蘇的江淮切變線大暴雨過程進(jìn)行數(shù)值試驗(yàn)，重點(diǎn)研究切變線南側(cè)水汽強(qiáng)度、垂直厚度和輸送位置變化對降水發(fā)生、發(fā)展的影響，并揭示濕位渦對江淮切變線降水的指示性。結(jié)果表明：對流層高層水汽對降水強(qiáng)度和雨帶分布影響較??；中層水汽對整體雨帶形態(tài)的維持起了重要作用；低層水汽強(qiáng)度的變化主要對大暴雨區(qū)域及大暴雨中心降水強(qiáng)度存在影響；而水汽輸送位置離切變線越近越有利于暴雨的發(fā)生發(fā)展。同時(shí)，切變線南側(cè)水汽變化對江淮切變線和西南風(fēng)低空急流發(fā)生發(fā)展，以及相關(guān)高低空散度和上升運(yùn)動也存在影響，切變線南側(cè)水汽供應(yīng)越充足、水汽強(qiáng)度越強(qiáng)、水汽柱愈深厚、輸送位置離切變線越近，則高低空散度發(fā)展耦合愈充分，垂直上升運(yùn)動愈旺盛，切變形勢及切變線上低渦越活躍，相應(yīng)的降水強(qiáng)度越強(qiáng)、雨帶分布越寬闊連續(xù)。分析發(fā)現(xiàn)濕位渦（Moist Potential Vorticity，MPV）對江淮切變線降水有較好的指示性，且以正壓項(xiàng)MPV1的影響和指示為主。MPV1負(fù)峰值的出現(xiàn)指示降水峰值出現(xiàn)，當(dāng)MPV1 <-1.5 PVU時(shí)，切變線附近有小時(shí)降水量大于20 mm的短時(shí)強(qiáng)降雨發(fā)生。在MPV1<0條件下，若︱MPV2︱>0.05 PVU且尤其當(dāng)MPV2>0時(shí)，降水強(qiáng)度明顯增強(qiáng)，而MPV1為負(fù)、MPV2為正維持時(shí)間越久、︱MPV1︱和︱MPV2︱峰值越大，則江淮切變線降水持續(xù)時(shí)間越久、強(qiáng)度越強(qiáng)。

摘要:日間對流邊界層最顯著的結(jié)構(gòu)特征是在熱力作用下所形成的組織化對流。與小尺度湍渦不同的是，組織化對流具有邊界層尺度的垂直相干性，可實(shí)現(xiàn)垂直貫穿邊界層的非局地物質(zhì)和能量傳輸。本文針對對流邊界層中的動量混合，探究組織化對流對動量輸送的貢獻(xiàn)。以高精度大渦模擬數(shù)據(jù)為研究資料，通過傅里葉變換、本征正交分解和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解3種濾波方法，分離組織化對流和背景湍渦，計(jì)算與兩者相關(guān)的非局地和局地動量通量，發(fā)現(xiàn)與組織化對流相關(guān)的非局地動量通量是總通量的重要組成部分，并主導(dǎo)混合層中的垂直動量輸送。而后，基于協(xié)譜和相位譜分析，探究組織化對流的空間結(jié)構(gòu)對動量傳輸?shù)挠绊?，發(fā)現(xiàn)在熱力主導(dǎo)的不穩(wěn)定環(huán)境中，單體型環(huán)流結(jié)構(gòu)對動量的傳輸效率較低。而在風(fēng)切較強(qiáng)的近中性環(huán)境中，滾渦型組織化結(jié)構(gòu)可使垂直和水平流向擾動速度的相位差減小，從而提升動量傳輸效率。研究結(jié)果表明，邊界層方案需要包含非局地動量通量項(xiàng)，其參數(shù)化應(yīng)考慮整體穩(wěn)定度對傳輸效率的影響。

摘要:2016年7月18—22日在華北地區(qū)發(fā)生了一次極端強(qiáng)降水事件，其中19—20日降水較為集中，20日降水最強(qiáng)。本文利用NCEP/NCAR再分析逐日風(fēng)場資料和國家級地面氣象站基本氣象要素日值數(shù)據(jù)集，研究了本次事件的Rossby波活動及能量變化，結(jié)果表明：本次極端強(qiáng)降水事件持續(xù)時(shí)間約5 d，雨帶呈西南—東北走向。華北地區(qū)受對流層中低層的氣旋性異常環(huán)流和對流層上層反氣旋性異常環(huán)流的控制，水汽則主要源于孟加拉灣和中國南海地區(qū)。發(fā)生極端降水期間，波擾動能量在對流層低層主要呈經(jīng)向傳播而在對流層上層呈緯向傳播，對流層低層的波擾動能量對華北地區(qū)的影響比上層更為明顯。渦動動能在華北地區(qū)的增強(qiáng)和維持主要是渦動非地轉(zhuǎn)位勢通量散度項(xiàng)、渦動有效位能和渦動動能的斜壓轉(zhuǎn)換項(xiàng)以及其他剩余部分與摩擦耗散引起的能量損耗之和的共同作用，渦動動能在19日增強(qiáng)、20日維持，隨后減弱。渦動熱量通量變化顯示低層有暖濕空氣向北輸送，高層有干冷空氣向南輸送，支持了正壓和斜壓轉(zhuǎn)換，而華北地區(qū)上空渦動動量通量的變化則使得基本氣流中的渦動動能增強(qiáng)，這些變化影響到極端降水事件的發(fā)生發(fā)展。

摘要:利用多源觀測資料和WRF中尺度數(shù)值模式對2016年8月7日淮北地區(qū)一次中尺度對流系統(tǒng)（Mesoscale Convective Systerm，MCS）過程進(jìn)行診斷分析和模擬。結(jié)果表明，本次MCS過程發(fā)生在弱天氣尺度強(qiáng)迫背景場下，系統(tǒng)性上升運(yùn)動較弱，對流層低層存在較弱的源自西北太平洋的偏東風(fēng)轉(zhuǎn)東南風(fēng)的水汽輸送作用；MCS移動和形態(tài)變化與地面輻合線演變特征較為一致，地面流場的演變與降水強(qiáng)度之間有著密切的聯(lián)系；WRF模式較好地模擬出本次降水的分布特征以及MCS演變過程中對流活動和地面輻合線相互作用的特征。模擬結(jié)果表明，本次過程中MCS在逐漸南移過程中完成了對流單體的更替，地面輻合線在此過程中發(fā)揮重要作用，并且處于不同發(fā)展階段的對流單體環(huán)境場的對流不穩(wěn)定度的垂直分布存在明顯差異。

摘要:為提高江蘇省地區(qū)雷暴監(jiān)測預(yù)警能力，利用S波段雙偏振多普勒天氣雷達(dá)雷暴探測回波資料和閃電定位資料對江蘇省2014年7—8月的夏季雷暴進(jìn)行特征研究，研究了雷暴反射率核心區(qū)域的演變特征、不同溫度層反射率因子與地閃頻數(shù)隨時(shí)間的相關(guān)性問題和雷暴發(fā)展過程云內(nèi)粒子的演變特征。研究結(jié)果表明：在雷暴成熟之前，雷暴的反射率因子核心區(qū)域的強(qiáng)度、高度和云頂高度不斷增加，以及對流發(fā)展旺盛，當(dāng)雷暴成熟之后，雷暴的強(qiáng)反射率因子核心的強(qiáng)度和對應(yīng)高度就會不斷降低，雷暴將趨于消散；雷暴能夠發(fā)生閃電的主要特征是40 dBZ回波頂高度要高于0℃溫度層高度；雷暴中閃電的產(chǎn)生和霰粒子有著密切的聯(lián)系，尤其是濕霰粒子。

摘要:采用地面加密雨量計(jì)觀測資料，以1 h、3 h、6 h、12 h和24 h等多個(gè)時(shí)間尺度分別評估了全球降水觀測GPM （Global Precipitation Measurement）計(jì)劃降水產(chǎn)品IMERG （Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM）對臺風(fēng)"妮妲"降水中小雨、中雨、大雨和暴雨等不同量級降水的估計(jì)能力，主要結(jié)論如下：（1）降水累積時(shí)長會影響IMERG降水產(chǎn)品的估計(jì)精度。隨著降水累計(jì)時(shí)長的增加，IMERG與地面雨量計(jì)觀測結(jié)果的一致性加大，相對偏差和偏差的隨機(jī)性均減??；（2）降水累計(jì)時(shí)長1 h時(shí)，IMERG對不同量級降水的觀測精度均存在較大偏差；（3） IMERG降水產(chǎn)品會高估小雨時(shí)地面雨量計(jì)的降水量，且低估小雨事件發(fā)生的概率，對于小雨等級降水的觀測能力還有待提高；（4） IMERG能較好地觀測到暴雨降水的空間分布區(qū)域，但對暴雨的估計(jì)量級會明顯偏低。

摘要:基于地面觀測和探空資料、NCEP／NCAR 1°×1°再分析資料，利用中尺度分析技術(shù)，對2008—2018年暖季（4—10月）發(fā)生在浙江中西部地區(qū)（簡稱浙中西）的65次強(qiáng)對流天氣過程進(jìn)行天氣形勢配置，得到發(fā)生在浙中西的雷暴大風(fēng)、冰雹、短時(shí)強(qiáng)降水及混合性強(qiáng)對流的規(guī)律特征。結(jié)果如下：（1）浙中西強(qiáng)對流天氣出現(xiàn)的大尺度環(huán)流有5種基本流型配置：干冷氣流型（6.2%）、鋒生切變型（13.8%）、暖濕氣流型（38.5%）、副高邊緣型（30.7%）、臺風(fēng)外圍型（10.8%），并給出了每種概念模型下的主要物理機(jī)制和中尺度特征。（2）分析了不同概念模型下典型強(qiáng)對流天氣個(gè)例，簡要?dú)w納出各種流型下的主要系統(tǒng)配置和演變規(guī)律，并將抽象的概念模型應(yīng)用到實(shí)際預(yù)報(bào)分析中。（3）分析不同流型下強(qiáng)對流的閾值范圍，如干冷氣流型I_w大風(fēng)指數(shù)平均為26.1 m·s^-1，850 hPa與500 hPa溫差可達(dá)27.5℃，500 hPa相對濕度平均只有15％等，提煉出相似環(huán)流形勢下不同強(qiáng)天氣的主要預(yù)報(bào)指標(biāo)，為強(qiáng)對流預(yù)報(bào)提供量化參考。

摘要:利用江蘇省及周邊共85個(gè)氣象站觀測資料，篩選出夏季高溫強(qiáng)度、持續(xù)時(shí)間、降水量和日照時(shí)數(shù)作為高溫?zé)岷Φ年P(guān)鍵氣象因子，構(gòu)建高溫?zé)岷C合指數(shù)。在此基礎(chǔ)上，利用高溫?zé)岷Πl(fā)生頻率和河蟹因?yàn)?zāi)死亡率加權(quán)建立風(fēng)險(xiǎn)評估模型，將河蟹高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)劃分為三個(gè)等級，結(jié)合地形和土壤的適宜性，最終得出江蘇河蟹高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃圖。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，河蟹高溫?zé)岷Φ母唢L(fēng)險(xiǎn)區(qū)位于以高淳為中心的江蘇西南部，沿淮和淮北東部沿海地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)值最低，淮北西部—沿江東部的風(fēng)險(xiǎn)值介于二者之間。年代際高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)面積有逐漸擴(kuò)大趨勢，1991年以來已外擴(kuò)到沿江和蘇南大部分地區(qū)，達(dá)到歷史極值。河蟹高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)增大，需加強(qiáng)防范。

摘要:對2018年飛機(jī)人工增雨作業(yè)時(shí)的77個(gè)天氣樣本進(jìn)行分析，以大氣環(huán)流形勢配合冷空氣入侵青海的不同路徑將人工增雨降水過程分為4種環(huán)流型：兩槽一脊型、東高西低型、緯向環(huán)流型、橫槽轉(zhuǎn)豎型。作業(yè)云系以層狀云和積層混合云為主；主要作業(yè)層風(fēng)速在16 m·s^-1左右；作業(yè)層主導(dǎo)風(fēng)向在230°~280°。雷達(dá)回波強(qiáng)度和雷達(dá)回波頂高在4種環(huán)流型中沒有明顯區(qū)別。衛(wèi)星反演云頂高度中東高西低型云系平均發(fā)展較深厚，緯向環(huán)流型和橫槽轉(zhuǎn)豎型中云系發(fā)展較高但并不深厚；云頂溫度最低在-40℃；最大光學(xué)厚度在13左右；過冷層厚度在2.7 km左右。云內(nèi)微觀條件中：有效粒子半徑在13 μm左右；液水路徑在東高西低型中較高在209 μm左右。