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摘要:利用JRA-55再分析資料和中國824站日最低氣溫數(shù)據(jù),分析了1961—2013年冬季中國東北地區(qū)極端低溫的年代際變化及其動力成因。結(jié)果表明:東北冬季極端低溫1980s中期前頻發(fā),1980s后期到2000s初少發(fā),2000s后恢復(fù)多發(fā)。這與貝加爾湖阻塞高壓頻次偏多—偏少—偏多的同步年代際變化直接相關(guān),與北極濤動(Arctic Oscillation,AO)和準(zhǔn)定常行星波活動的年代際振蕩相聯(lián)系。相比于1980s中期前,1988—1999年期間行星波沿極地波導(dǎo)向平流層的傳播減弱,引起高緯度平流層下層E-P通量輻合變?nèi)?而行星波沿低緯波導(dǎo)往副熱帶對流層上層的傳播增強(qiáng),造成副熱帶對流層中上層E-P通量輻合增強(qiáng)。行星波E-P通量散度的異常由于波—流相互作用,分別導(dǎo)致了極夜急流加強(qiáng)、副熱帶急流減弱,因而AO增強(qiáng),不利于貝湖阻高建立和環(huán)流經(jīng)向型發(fā)展,極端低溫減少。2000—2013年,行星波活動相反,導(dǎo)致AO減弱,貝湖阻高多發(fā),極端低溫恢復(fù)增多。

摘要:基于ERA-Interim 1979—2019年的再分析資料,本文研究了東亞地區(qū)月平均、極端和強(qiáng)冷風(fēng)寒溫度空間分布。研究表明,在冬季3個月里,東亞地區(qū)風(fēng)寒溫度表現(xiàn)為自南向北遞減,同時還具有較強(qiáng)的局地特征;最低極端風(fēng)寒溫度主要出現(xiàn)在內(nèi)蒙古東北部、蒙古國東部和黑龍江地區(qū);冬季3個月比較而言,平均風(fēng)寒溫度和極端風(fēng)寒溫度最低的月份為1月。強(qiáng)冷風(fēng)寒溫度發(fā)生頻率最高的月份為2月。在成因方面,東亞大部分地區(qū)的風(fēng)寒溫度是由溫度決定的,而中蒙交界區(qū)(蒙古和內(nèi)蒙古東部地區(qū))以及青藏高原北部地區(qū),風(fēng)速對風(fēng)寒溫度的影響最顯著。此外,在所研究的幾個區(qū)域中,京津冀城市群極端風(fēng)寒溫度與風(fēng)速的負(fù)相關(guān)性最強(qiáng)。

摘要:基于廈門市2016年9月14—15日S波段雙偏振雷達(dá)資料,研究了2016年第14號臺風(fēng)"莫蘭蒂"登陸前后降水特征以及它們的差異。結(jié)果表明:臺風(fēng)"莫蘭蒂"登陸過程經(jīng)歷了登陸前緩慢減弱、登陸后快速減弱、登陸后緩慢減弱3個階段。登陸前,臺風(fēng)螺旋雨帶中對流旺盛,發(fā)展高度高,冷云過程較強(qiáng),0 ℃層以上存在大量的冰晶。0 ℃層以下,粒子破碎比較嚴(yán)重,降水以小滴為主。登陸后快速減弱階段,受地形影響,臺風(fēng)內(nèi)區(qū)發(fā)展高度升高。登陸后快速減弱階段,螺旋雨帶發(fā)展高度降低,0 ℃層上冰相粒子數(shù)量減少,0 ℃層以下,粒子之間的碰并增長和蒸發(fā)過程明顯,降水以中小雨滴為主,暖云過程占主導(dǎo)。

摘要:基于環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù),本文分析了2022年6月14—18日高溫?zé)崂似陂g江蘇省臭氧污染過程的時空變化特征,并結(jié)合天氣形勢、WRF-CMAQ模擬和典型城市大氣超級站揮發(fā)性有機(jī)物(VOCs)在線監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行了成因分析。結(jié)果表明:高溫?zé)崂似陂g,江蘇省13個地級城市臭氧污染超標(biāo)率達(dá)96.9%,中度污染超標(biāo)率為27.6%,臭氧日最大8 h(MDA8 O₃)峰值質(zhì)量濃度高達(dá)260.0 μg·m^-3。南通市、無錫市、蘇州市3個典型城市臭氧質(zhì)量濃度的日變化特征顯示,07—13時臭氧質(zhì)量濃度增長率在27.9%~46.7%,多個時段凈增量超過40.0 μg·m^-3。利用WRF-CMAQ模型對污染過程進(jìn)行了數(shù)值模擬、過程分析和溯源分析。結(jié)果顯示,典型城市白天小時平均光化學(xué)貢獻(xiàn)在24.5~33.0 μg·m^-3之間,穩(wěn)定高值的光化學(xué)貢獻(xiàn),疊加持續(xù)穩(wěn)定或突發(fā)的傳輸貢獻(xiàn),導(dǎo)致此次高溫?zé)崂讼鲁粞踬|(zhì)量濃度爆發(fā)式升高,出現(xiàn)峰值污染。在偏南風(fēng)的影響下,省外污染源來自浙江省貢獻(xiàn)最高,在13.9%~33.8%,其中無錫市和蘇州市受浙江省外源影響較大。此外南通市大氣超級站VOCs在線監(jiān)測結(jié)果顯示,臭氧污染期間逐日VOCs體積分?jǐn)?shù)在45.5×10^-9~83.6×10^-9之間,整體處于高值水平,臭氧生成潛勢(OFPs)貢獻(xiàn)排名前十的物種以烯烴和芳香烴物質(zhì)為主。

摘要:采用WRFv3.9.1模式和多層城市冠層模型的BEP/BEM方案耦合,以江蘇省2017年7月20—28日一次高溫?zé)崂诉^程為背景,研究了高反照率墻面、路面及屋頂對城市高溫及人體健康的影響。研究結(jié)果表明:(1)與普通建筑物表面算例(CTR)相比,城市中建筑物越高大密集的區(qū)域,降溫幅度越明顯。金融區(qū)白天時段(07—19時,北京時間)高反照率墻面算例(WALL)、高反照率路面算例(ROAD)、高反照率屋頂算例(ROOF),以及全部使用高反照率表面的算例(ALL)2 m高氣溫白天平均降低0.14、0.44、0.75、1.54 ℃;最大降溫分別達(dá)0.98、1.06、1.53、2.71 ℃。同時,WALL、ROAD、ROOF、ALL算例可使得整個城市區(qū)域白天平均降溫分別達(dá)到0.14、0.43、0.64、1.26 ℃。(2)當(dāng)城市采用高反照率表面材料,高溫得到一定程度緩解時,對于人體舒適度及死亡率也存在一定的影響。在高溫?zé)崂似陂g相較于CTR算例,13時,ALL算例在低密度住宅區(qū)、高密度住宅區(qū)、金融區(qū)的人體舒適度(THI)最大分別可降低0.93、1.11、1.48;熱相關(guān)急診率和死亡率最大可降低2.9%、4.8%、9.5%和3.4%、5.6%、10.9%。

摘要:基于WRF-chem 模式對北非2018年3月下旬的典型強(qiáng)沙塵暴過程進(jìn)行模擬, 分析了此次強(qiáng)沙塵發(fā)生季節(jié)、持續(xù)時間、局地特征以及傳輸路徑的關(guān)鍵動力系統(tǒng)與動力機(jī)制。鑒于起沙是沙塵暴發(fā)生的關(guān)鍵點之一,并且起沙主要取決于風(fēng)力和下墊面沙源性質(zhì),本文測試了三種起沙參數(shù)化方案的影響,并將模擬結(jié)果與衛(wèi)星MODIS監(jiān)測及其再分析資料MERRA-2進(jìn)行了對比,又經(jīng)系列統(tǒng)計方法檢驗。結(jié)果顯示,宏觀思路的起沙方案GOCART比AFWA和UoC 兩種起沙方案更適合此次大尺度強(qiáng)沙塵暴數(shù)值模擬(鋒面跨度接近60個經(jīng)度)。綜合沙塵暴關(guān)鍵系統(tǒng)的動力機(jī)制分析和數(shù)值模擬結(jié)果顯示,強(qiáng)沙塵暴關(guān)鍵系統(tǒng)為深厚的西風(fēng)槽、沙塵冷鋒鋒面和鋒后的地面高壓反氣旋。北非中部深厚的西風(fēng)槽為后傾槽,該系統(tǒng)穩(wěn)定,造成沙塵暴持續(xù)時間長。沙塵暴鋒后反氣旋中的下沉氣流抑制了揚(yáng)沙向高層擴(kuò)散,造成低層能見度惡劣。沙塵鋒區(qū)結(jié)合了動力、熱動力以及濕熱動力不穩(wěn)定,因此鋒區(qū)風(fēng)力大,地面沙塵驅(qū)動力強(qiáng)。而西風(fēng)槽和強(qiáng)大反氣旋依托環(huán)流形勢,提供了沙塵傳輸?shù)饺笾薜拈L途輸送力。

摘要:利用2018—2019年期間10 min定量降水估計(Quantitative Precipitation Estimation, QPE)實況觀測,構(gòu)建基于U-Net的分鐘級臨近降水預(yù)報模型,實現(xiàn)了京津冀地區(qū)未來0~2 h逐10 min降水量滾動預(yù)報。以TS、BIAS、POD、SR、FAR作為評價指標(biāo),通過檢驗2020和2021年6—9月長序列以及分析2020年8月12日和2021年7月1日兩次強(qiáng)降水個例,表明U-Net模型預(yù)報接近實況,局部伴隨著一定程度的空報,相較光流法、持續(xù)性預(yù)報及CMA-MESO模式預(yù)報效果有明顯提升。具體表現(xiàn)為:當(dāng)分鐘級降水預(yù)報不超過10 mm/(10 min)時,U-Net模型明顯優(yōu)于光流法和持續(xù)性預(yù)報;當(dāng)小時預(yù)報不超過25 mm·h^-1,U-Net模型優(yōu)于CMA-MESO模式和光流法。然而,當(dāng)降水強(qiáng)度超過10 mm/(10 min)或 25 mm·h^-1時,U-Net模型存在預(yù)報偏弱的情況,可能與強(qiáng)降水樣本較少有關(guān)。

摘要:為提高研究區(qū)域的降尺度效果,基于地理加權(quán)回歸法(Geographically Weighted Regression,GWR),選取全球降水計劃(Global Precipitation Measurement, GPM)3IMERGM產(chǎn)品,以數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)作為控制解釋變量,將其分別與解釋變量水汽通量散度、氣溫構(gòu)建兩個降尺度模型、與解釋變量歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)構(gòu)建對照降尺度模型,對浙江省進(jìn)行降尺度研究。利用研究區(qū)域內(nèi)氣象站點的實測數(shù)據(jù),對由不同解釋變量構(gòu)建的3個降尺度模型的降尺度結(jié)果進(jìn)行對比分析及精度驗證。結(jié)果表明:構(gòu)建的3個降尺度模型中,引入解釋變量水汽通量散度構(gòu)建的降尺度模型的綜合效果優(yōu)于其余兩種模型,水汽通量散度較NDVI、氣溫更適合作為解釋變量。構(gòu)建的降尺度模型有效地提高了GPM數(shù)據(jù)的空間分辨率(由0.1°提升至1 km),降尺度數(shù)據(jù)維持了精度且能夠更真實反映研究區(qū)域內(nèi)的降水量分布情況。

摘要:南大4 km預(yù)報系統(tǒng)(WRF_NJU)是南京大學(xué)自2013年起每年夏季每日兩次對中國地區(qū)進(jìn)行的4 km分辨率的48 h實時預(yù)報。將該系統(tǒng)、歐洲中期天氣預(yù)報中心(EC)、中國氣象局(CMA)和日本氣象廳(JMA)在2016—2018年夏季6—8月對新疆北疆和南疆地區(qū)降水的預(yù)報與自動站觀測資料進(jìn)行對比分析。結(jié)果表明:Gilbert技巧評分(GSS)一般EC最高,WRF_NJU次之,JMA最低。空間上,EC在南、北疆的預(yù)報都最接近觀測,WRF_NJU預(yù)報降水平均偏低,CMA和JMA明顯偏高。WRF_NJU預(yù)報降水的日變化趨勢與觀測一致,峰值時段基本相同,稍有1~2 h偏差。量級上總體偏高,在峰值時段尤為明顯。降水過程發(fā)展方面,WRF_NJU對大多數(shù)降水過程模擬效果較好。通過個例分析,發(fā)現(xiàn)高空急流和低層水汽輸送的預(yù)報效果直接影響著降水的預(yù)報效果。

摘要:利用WRF模式模擬一個典型的超級單體風(fēng)暴,揭示了深對流系統(tǒng)中初始誤差增長和傳播的熱動力機(jī)制,討論了系統(tǒng)的高度非線性作用和可預(yù)報性等問題。結(jié)果表明:影響深對流系統(tǒng)發(fā)展強(qiáng)度的不穩(wěn)定能量和潛熱釋放是影響誤差增長和空間分布的主要因素;誤差增長主要集中在對流區(qū),對流區(qū)域外的初始擾動有向?qū)α鲄^(qū)域傳播的趨勢,并可在對流區(qū)域內(nèi)迅速增長。隨著對流系統(tǒng)的強(qiáng)烈發(fā)展,量級為O(10^-2)的初始擾動在210 min時即可達(dá)到量級O(10⁰),反映了系統(tǒng)高度的非線性作用和單一確定性預(yù)報顯著的局限性。另外還發(fā)現(xiàn),初始擾動對的相關(guān)性迅速增加,這將導(dǎo)致集合離散度偏低,給集合預(yù)報捕獲極端天氣的能力設(shè)置了障礙。誤差的傳播主要以聲波和重力波兩種波動形式傳播。聲波主要表現(xiàn)在積分初期,能量較小。重力波則能夠在對流系統(tǒng)以外的區(qū)域激發(fā)新的對流中心(目前這種誤差是不可預(yù)報的),進(jìn)而限制了系統(tǒng)的可預(yù)報性。

摘要:基于南京信息工程大學(xué)C波段雙偏振雷達(dá)觀測數(shù)據(jù),結(jié)合探空和地面實況資料,對2016年7月7日發(fā)生在南京地區(qū)的一次強(qiáng)降水超級單體過程進(jìn)行雙偏振雷達(dá)變量特征分析。結(jié)果表明:(1)當(dāng)后向傳播和多單體合并造成02—03時出現(xiàn)129.2 mm·h^-1極端強(qiáng)降水時,最強(qiáng)回波Z_H約60 dBZ,差分反射率因子Z_DR達(dá)5 dB,差分相位常數(shù)K_DP超過8 (°)·km^-1。K_DP大值區(qū)與地面上小時雨強(qiáng)極大值中心存在較好的對應(yīng)關(guān)系。反射率因子Z_H、差分反射率因子Z_DR、差分相位常數(shù)K_DP與小時雨強(qiáng)也有顯著的正相關(guān)。(2)強(qiáng)降水超級單體發(fā)展旺盛階段,垂直運動明顯增強(qiáng),上升氣流活躍,冰雹和霰占的比例高,-20 ℃以上存在深厚的混合相態(tài)區(qū),閃電的頻次和強(qiáng)度明顯增強(qiáng),分鐘雨強(qiáng)增大。相關(guān)系數(shù)小值區(qū)ρ_HV以及Z_DR弧超前于超級單體1個體掃發(fā)生,并可以指示超級單體底層上升氣流區(qū)的位置。Z_DR環(huán)與相關(guān)系數(shù)ρ_HV環(huán)對確定中層上升氣流的位置具有指示意義。Z_DR柱可用于識別主上升氣流的位置,K_DP柱的位置與地面小時雨強(qiáng)中心存在較好的對應(yīng)關(guān)系。

摘要:利用常規(guī)觀測資料、ERA5再分析資料、多普勒天氣雷達(dá)和雙線偏振雷達(dá)以及自動站分鐘級數(shù)據(jù),通過診斷分析和風(fēng)場反演,對2021年4月30日17—19時淮安地區(qū)發(fā)生的極端風(fēng)雹天氣的兩個超級單體結(jié)構(gòu)特征、維持機(jī)制和極端大風(fēng)進(jìn)行原因分析。結(jié)果表明:在500~700 hPa偏北急流背景下,地面強(qiáng)輻合中心和輻合區(qū)促使對流單體增強(qiáng)為超級單體風(fēng)暴。淮安基準(zhǔn)站的極端大風(fēng)由超級單體A產(chǎn)生的下?lián)舯┝魇录l(fā),表現(xiàn)為明顯的風(fēng)暴質(zhì)心高度、最強(qiáng)回波高度和中氣旋底高的下降,近地面層輻散風(fēng)場等特征。產(chǎn)生強(qiáng)降雹的超級單體B最大反射率因子高度、風(fēng)暴質(zhì)心高度以及中氣旋最強(qiáng)切變高度均達(dá)到濕球溫度-20 ℃層高度以上。極端大風(fēng)產(chǎn)生的原因包括強(qiáng)冰雹和大降水粒子下落過程中的重力拖曳和融化蒸發(fā)冷卻,以及負(fù)浮力和低層強(qiáng)中氣旋產(chǎn)生的垂直擾動氣壓梯度力。

摘要:根據(jù)天津市靜海區(qū)18個鄉(xiāng)鎮(zhèn)2009—2018年逐時降水量,以及社會經(jīng)濟(jì)、地理地形、水利設(shè)施等數(shù)據(jù),結(jié)合歷史受災(zāi)信息,分別對靜海區(qū)的暴雨致災(zāi)因子危險性、孕災(zāi)環(huán)境敏感性、承災(zāi)體易損性及防災(zāi)減災(zāi)能力進(jìn)行分析,采用GIS技術(shù)和統(tǒng)計方法多因子疊加,綜合得出靜海地區(qū)暴雨災(zāi)害風(fēng)險精細(xì)化評估和區(qū)劃。研究發(fā)現(xiàn),靜海區(qū)北部區(qū)域以及南部中旺鎮(zhèn)及其周邊風(fēng)險較高,而靜海地區(qū)中部的風(fēng)險較低;暴雨災(zāi)害高風(fēng)險區(qū)主要分布在致災(zāi)因子敏感性、承災(zāi)體易損性較高而防災(zāi)減災(zāi)能力較低的靜海鎮(zhèn)和梁頭鎮(zhèn)及其周邊,應(yīng)加強(qiáng)防災(zāi)減災(zāi)設(shè)施建設(shè)。