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《氣象科學(xué)》創(chuàng)刊于1980年，國(guó)內(nèi)外公開(kāi)發(fā)行的學(xué)術(shù)性雙月刊期刊

 

主辦單位：江蘇省氣象學(xué)會(huì)

 

聯(lián)辦單位：南京大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院、南京信息工程大學(xué)、

 

              國(guó)防科技大學(xué)氣象海洋學(xué)院、江蘇省氣象局

 

主編：楊修群               ISSN 1009-0827                 CN 32-1243/P

 

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    2026,46(1):1-10, DOI: 10.12306/2026jms.0008
    摘要：
    本文利用1961—2025年中國(guó)區(qū)域2 400余站地面氣象逐日觀測(cè)數(shù)據(jù)和災(zāi)情數(shù)據(jù),采用氣候年景指數(shù)、氣候風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)以及客觀化氣象災(zāi)害過(guò)程識(shí)別方法,對(duì)2025年中國(guó)主要?dú)夂蝻L(fēng)險(xiǎn)特征及氣象災(zāi)害進(jìn)行系統(tǒng)性分析。結(jié)果表明,2025年我國(guó)氣候年景總體偏差,綜合年景為1961年以來(lái)第二差,氣候風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)位列歷史第七位,屬于典型的高風(fēng)險(xiǎn)年份。各類極端天氣氣候事件呈多發(fā)、強(qiáng)發(fā)的態(tài)勢(shì)。區(qū)域性暴雨過(guò)程次數(shù)偏多且局地極端性強(qiáng),華北雨季與華西秋雨降水量均創(chuàng)歷史極值,暴雨洪澇風(fēng)險(xiǎn)較高;高溫過(guò)程頻繁,持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)、影響范圍廣,全國(guó)平均高溫日數(shù)創(chuàng)歷史新高,高溫風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)居歷史第二;干旱過(guò)程次數(shù)略高于常年,呈現(xiàn)顯著的階段性和區(qū)域性特征;臺(tái)風(fēng)生成及登陸我國(guó)的次數(shù)均偏多,秋臺(tái)風(fēng)活躍且致災(zāi)嚴(yán)重;冷空氣過(guò)程頻次偏多,但低溫冷凍害整體偏弱。綜合來(lái)看,2025年我國(guó)氣象災(zāi)害表現(xiàn)出突發(fā)性強(qiáng)、復(fù)合型交織的特點(diǎn),防災(zāi)減災(zāi)面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。
    2026,46(1):11-23, DOI: 10.12306/2025jms.0056
    摘要：
    氣象觀測(cè)是開(kāi)展交通氣象預(yù)報(bào)預(yù)警與服務(wù)的基礎(chǔ)。隨著我國(guó)公路、鐵路、航運(yùn)、航空及城市交通的快速發(fā)展,交通暢通與安全保障對(duì)高質(zhì)量氣象監(jiān)測(cè)提出了更高要求。近年來(lái),全球氣候變化導(dǎo)致極端天氣事件頻發(fā),嚴(yán)重威脅交通安全與運(yùn)行效率,對(duì)交通氣象監(jiān)測(cè)預(yù)警體系建設(shè)形成新的挑戰(zhàn)。本文從交通氣象立體觀測(cè)網(wǎng)、國(guó)家交通氣象觀測(cè)系統(tǒng)及相關(guān)監(jiān)測(cè)探測(cè)技術(shù)等方面,系統(tǒng)梳理了我國(guó)交通氣象觀測(cè)的發(fā)展現(xiàn)狀與需求,分析了在關(guān)鍵核心技術(shù)、設(shè)備研制、標(biāo)準(zhǔn)體系、創(chuàng)新機(jī)制及產(chǎn)業(yè)化方面存在的主要問(wèn)題。結(jié)果表明,盡管我國(guó)交通氣象監(jiān)測(cè)裝備和業(yè)務(wù)化應(yīng)用水平顯著提升,但在原創(chuàng)技術(shù)和高端裝備領(lǐng)域仍存在短板。針對(duì)未來(lái)智能交通、智能駕駛及低空經(jīng)濟(jì)等新興領(lǐng)域的發(fā)展需求,本文提出構(gòu)建交通氣象監(jiān)測(cè)儀器創(chuàng)新體系、強(qiáng)化關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)、完善標(biāo)準(zhǔn)與測(cè)試體系、建設(shè)公共試驗(yàn)基礎(chǔ)設(shè)施等建議,以期為我國(guó)交通氣象觀測(cè)體系的持續(xù)完善與高質(zhì)量發(fā)展提供參考。
    2026,46(1):24-33, DOI: 10.12306/2025jms.0059
    摘要：
    本文利用1980—2022年觀測(cè)與再分析資料,通過(guò)EOF分解、回歸分析和局地海溫傾向診斷分析等方法,分析了北大西洋海表溫度年際變異三極子(North Atlantic Interannual Anomaly Tripole,NAT)的演變特征和形成過(guò)程。結(jié)果表明:NAT是北大西洋海表溫度(North Atlantic Sea Surface Temperature,SST)年際變異的主導(dǎo)模態(tài),其于初冬形成,在春季最為強(qiáng)盛,到秋季衰亡;前冬北大西洋濤動(dòng)(North Atlantic Oscillation,NAO)和春季NAT密切相關(guān),其正位相對(duì)應(yīng)北大西洋副極地與副熱帶(中緯度)地區(qū)SST負(fù)(正)異常;NAO通過(guò)局地海溫動(dòng)力和熱力過(guò)程驅(qū)動(dòng)了NAT形成,且NAT不同極區(qū)的主導(dǎo)過(guò)程存在差異;副極地SST負(fù)異常主要由向南的Ekman流異常產(chǎn)生的異常海溫冷平流所導(dǎo)致,中緯度SST正異常由向北的Ekman流異常造成的異常海溫暖平流以及海表風(fēng)速減弱造成的向上潛熱通量減少共同導(dǎo)致,而副熱帶SST負(fù)異常則主要由海表風(fēng)速增強(qiáng)造成的向上潛熱通量增加所導(dǎo)致。
    2026,46(1):34-47, DOI: 10.12306/2025jms.0046
    摘要：
    龍卷事件致災(zāi)性極強(qiáng),本文基于ERA5再分析數(shù)據(jù)集,研究了龍卷事件中對(duì)流層上層Rossby波包的傳播特征及其對(duì)龍卷生成的可能影響,并分析了2024年7月5日山東龍卷群發(fā)事件中龍卷發(fā)生潛勢(shì)的多項(xiàng)物理參數(shù)指標(biāo)。結(jié)果表明:此次事件由西南渦加深形成的溫帶氣旋引發(fā),而Rossby波包對(duì)溫帶氣旋的增強(qiáng)起到了重要作用。對(duì)流層上層Rossby波包起源于巴爾喀什湖地區(qū),以每天13.3經(jīng)距的群速度沿巴爾喀什湖—天山山脈—河套地區(qū)—山東路徑傳播,于7月5日抵達(dá)菏澤上空。波包對(duì)菏澤地區(qū)環(huán)流擾動(dòng)的影響使得上層反氣旋環(huán)流與低層氣旋環(huán)流的擾動(dòng)增強(qiáng),有利于深厚上升氣流的形成與維持。低空急流與中上層西風(fēng)槽共同作用有利于超級(jí)單體發(fā)展;中小尺度環(huán)境條件顯示,菏澤地區(qū)對(duì)流有效位能(CAPE)峰值接近2 500 J·kg-1,低層垂直風(fēng)切變(SHR1)超過(guò)10 m·s-1,低層風(fēng)暴相對(duì)螺旋度(SRH1)與合成指標(biāo)強(qiáng)龍卷指標(biāo)(STP)、超級(jí)單體復(fù)合指數(shù)(SCP)、低層能量—螺旋度指標(biāo)(EHI1)在龍卷發(fā)生前顯著超過(guò)閾值,較為精確地指示了強(qiáng)龍卷發(fā)生的潛勢(shì)。研究結(jié)果利于加深對(duì)龍卷形成機(jī)理的理解并為預(yù)報(bào)提供科學(xué)線索。
    2026,46(1):48-58, DOI: 10.12306/2025jms.0050
    摘要：
    弓狀回波是雷達(dá)回波圖上呈弓狀的中尺度對(duì)流系統(tǒng)。經(jīng)典型弓狀回波多由颮線或?qū)α鲉误w等發(fā)展而形成,合并型弓狀回波則由線狀對(duì)流和前側(cè)單體合并產(chǎn)生,后者致災(zāi)往往更嚴(yán)重。本研究基于2019—2022年華東中部地區(qū)雷達(dá)拼圖數(shù)據(jù),結(jié)合ERA5再分析數(shù)據(jù)、探空觀測(cè)資料和地面自動(dòng)站觀測(cè)資料等多源數(shù)據(jù),對(duì)華東中部地區(qū)弓狀回波進(jìn)行系統(tǒng)分類,并對(duì)其時(shí)空分布、環(huán)境場(chǎng)配置及地面降水分布統(tǒng)計(jì)分析。研究發(fā)現(xiàn),華東中部地區(qū)2019—2022年共發(fā)生19起弓狀回波事件,其中合并型14起,占比74%,經(jīng)典型5起,占比26%。合并型弓狀回波成熟時(shí)間存在午后主峰與夜間次峰的雙峰特征;經(jīng)典型則表現(xiàn)為午后單峰特征。環(huán)境場(chǎng)對(duì)比表明,合并型弓狀回波具有更強(qiáng)的暖濕氣流,凸顯熱力不穩(wěn)定主導(dǎo)的對(duì)流發(fā)展機(jī)制。且其具有更高的SWEAT指數(shù)和更低的LIFT指數(shù)。而經(jīng)典型弓狀回波以動(dòng)力驅(qū)動(dòng)為特征,表現(xiàn)為更強(qiáng)的低層輻合與垂直風(fēng)切變。降水特征顯示,合并型弓狀回波強(qiáng)降水極值更大,分布更加廣泛。本研究系統(tǒng)揭示了華東中部地區(qū)弓狀回波的分類及統(tǒng)計(jì)特征,發(fā)現(xiàn)了華東中部地區(qū)合并型弓狀回波的高占比和強(qiáng)致災(zāi)能力。
    2026,46(1):59-67, DOI: 10.12306/2024jms.0046
    摘要：
    本文以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)模型,融合注意力機(jī)制,提出了一種基于加權(quán)注意力機(jī)制的改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型霧天分類方法。且在云南祿豐、西疇、江城、紅河4個(gè)國(guó)家氣象站霧天圖像數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明:(1)添加加權(quán)注意力機(jī)制能夠使改進(jìn)后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型更好地提取霧天圖像的特征,其平均識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)95.69%,相較于VGG和AlexNet具有更高的識(shí)別準(zhǔn)確率。(2)利用訓(xùn)練好的模型在其他時(shí)段的霧天圖像數(shù)據(jù)上進(jìn)行檢驗(yàn)。表明,模型在4個(gè)站點(diǎn)上的檢驗(yàn)識(shí)別準(zhǔn)確率均超過(guò)90%,且識(shí)別錯(cuò)誤的檢驗(yàn)樣本最少,該模型能夠作為自動(dòng)氣象站霧天觀測(cè)的補(bǔ)充。(3)通過(guò)對(duì)檢驗(yàn)圖像錯(cuò)誤個(gè)例進(jìn)行分析可知,訓(xùn)練數(shù)據(jù)的缺失會(huì)降低模型的泛化能力,降水天氣會(huì)使模型產(chǎn)生誤判;而霧天圖像等級(jí)劃分交界處的圖像樣本相似度過(guò)高,會(huì)導(dǎo)致模型產(chǎn)生錯(cuò)誤分類。
    2026,46(1):68-79, DOI: 10.12306/2025jms.0054
    摘要：
    近年來(lái)蘇州市臭氧污染頻發(fā),制約其空氣質(zhì)量的持續(xù)改善。本文基于環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),分析了蘇州市臭氧污染特征,從大氣揮發(fā)性有機(jī)物(Volatile Organic Compounds,VOCs)和氣象條件兩方面進(jìn)行了臭氧污染影響因素分析,并利用正交矩陣因子(Positive Matrix Factorization,PMF)源解析模型和對(duì)國(guó)家級(jí)經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)工業(yè)企業(yè)廢氣污染物排放實(shí)況調(diào)研探討了VOCs主要來(lái)源。結(jié)果表明:2016—2023年蘇州市臭氧質(zhì)量濃度呈波動(dòng)上升趨勢(shì),年均增長(zhǎng)速率為2.6 μg·m-3·a-1,臭氧首污超標(biāo)天占比持續(xù)升高,從2016年的占比34.9%上升至2023年的占比72.9%。臭氧質(zhì)量濃度季節(jié)變化呈雙峰分布,首次峰值出現(xiàn)在6月,其次是8月。蘇州市大氣VOCs組分中對(duì)臭氧生成貢獻(xiàn)較大的物種包括乙醛、乙烯、甲苯、間/對(duì)二甲苯、丙烯等。PMF源解析顯示,工業(yè)過(guò)程源、機(jī)動(dòng)車尾氣源、化石燃料燃燒源、油氣揮發(fā)源和溶劑使用源是VOCs主要排放源。結(jié)合對(duì)工業(yè)企業(yè)廢氣污染物排放實(shí)況調(diào)研分析,電子設(shè)備制造業(yè)、通用設(shè)備制造業(yè)及橡膠塑料制品業(yè)對(duì)工業(yè)排放VOCs的貢獻(xiàn)較高,達(dá)71.2%。從氣象條件看,蘇州市臭氧超標(biāo)率與日最高氣溫呈顯著正相關(guān),與相對(duì)濕度和風(fēng)速呈顯著負(fù)相關(guān);當(dāng)風(fēng)向?yàn)闁|南、南東南、偏南時(shí),臭氧超標(biāo)率較高,在22.3%~31.9%。因地制宜地持續(xù)強(qiáng)化大氣VOCs深度友好減排,對(duì)臭氧污染防控和空氣質(zhì)量持續(xù)改善具有重要意義。
    2026,46(1):80-91, DOI: 10.12306/2025jms.0003
    摘要：
    為提高FY-4B/GIIRS數(shù)據(jù)反演大氣溫濕廓線的精度,確定大氣溫濕廓線最優(yōu)獲取方法,本研究基于2022年7月華東地區(qū)晴空條件下的FY-4B/GIIRS一級(jí)亮溫?cái)?shù)據(jù)與ERA5再分析資料,使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法反演大氣溫濕廓線,并分別使用一維變分和最優(yōu)插值的方法將反演結(jié)果與數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品進(jìn)行融合,以獲得精度更高的大氣溫濕廓線,最后分別以ERA5數(shù)據(jù)和探空數(shù)據(jù)為真值,評(píng)估反演及融合結(jié)果精度。研究結(jié)果顯示:(1)對(duì)于晴空大氣溫度廓線,對(duì)比ERA5數(shù)據(jù)時(shí),反演與預(yù)報(bào)場(chǎng)最優(yōu)插值融合結(jié)果誤差最小,RMSE為0.56 K,而對(duì)比探空數(shù)據(jù)時(shí),反演與預(yù)報(bào)場(chǎng)一維變分融合結(jié)果誤差最小,RMSE為0.87 K;(2)對(duì)于晴空大氣濕度廓線,對(duì)比ERA5數(shù)據(jù)時(shí),反演結(jié)果誤差最小,RMSE約7.5%,而對(duì)比探空數(shù)據(jù)時(shí),反演與預(yù)報(bào)場(chǎng)一維變分融合結(jié)果誤差最小,RMSE約13%。總之,晴空條件下,基于FY-4B/GIIRS數(shù)據(jù),利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演大氣溫濕廓線結(jié)果優(yōu)于目前FY-4B/GIIRS二級(jí)產(chǎn)品,融合模型進(jìn)一步提高反演結(jié)果精度,最優(yōu)的結(jié)果溫度誤差小于1 K,濕度誤差小于15%。
    2026,46(1):92-102, DOI: 10.12306/2024jms.0050
    摘要：
    云覆蓋的變化是影響光伏發(fā)電的主要因素,基于光流法的云圖預(yù)測(cè)在時(shí)空?qǐng)鼍白兓瘯r(shí)表現(xiàn)出不穩(wěn)定性。本研究提出了一種基于貝葉斯優(yōu)化集成多種光流法的云圖預(yù)測(cè)技術(shù),使用多種光流法分別處理云圖序列以提取云運(yùn)動(dòng)矢量,然后根據(jù)近實(shí)時(shí)觀測(cè)評(píng)估每種光流法歷史預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,并通過(guò)貝葉斯優(yōu)化確定多種方法集成的最佳權(quán)重。在長(zhǎng)江中下游地區(qū)的試驗(yàn)表明,與多模型平均相比,基于貝葉斯優(yōu)化的集成方法提高了云圖預(yù)測(cè)精度及長(zhǎng)期預(yù)測(cè)的穩(wěn)定性,在保持圖像保真度和結(jié)構(gòu)相似性方面具有優(yōu)勢(shì);此外,該方法還有效減緩了隨預(yù)測(cè)時(shí)間跨度增長(zhǎng)而出現(xiàn)的性能衰減,在多步預(yù)測(cè)中表現(xiàn)出更強(qiáng)的穩(wěn)定性。本研究實(shí)現(xiàn)了云圖預(yù)測(cè)增強(qiáng),對(duì)于云雨天氣下的光伏發(fā)電預(yù)測(cè)和太陽(yáng)能資源利用具有重要意義。
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    2011(1):1-10, DOI: 10.3969/2012jms.00**
    [摘要] (6232) [HTML] (0) [PDF 10.12 M] (30998)
    摘要：
    利用CLM30及普林斯頓大學(xué)的全球大氣外強(qiáng)迫場(chǎng)資料,對(duì)中國(guó)地區(qū)1948—2001年的土壤濕度進(jìn)行了off-line模擬,進(jìn)一步評(píng)估了CLM30對(duì)中國(guó)地區(qū)土壤濕度的模擬能力。結(jié)果表明:模式基本能揭示土壤濕度的空間分布型,即華北干、東北和東南濕“二濕一干”的分布特征,但模擬值較觀測(cè)值普遍偏高;就年際變化而言,在5個(gè)分區(qū)中,云貴地區(qū)模擬的年際變化與觀測(cè)的相關(guān)性最好,東北區(qū)域次之,模擬的東部中緯度區(qū)域的年際變化較差,全區(qū)范圍內(nèi)7月的模擬好于4月;模式對(duì)于土壤濕度傾向有一定程度的模擬能力,基本能模擬出4月東北東部區(qū)域的干化趨勢(shì),但模式模擬的變化幅度較觀測(cè)值偏小很多,其中以黃淮江淮地區(qū)模擬的趨勢(shì)最差。
    2009(2):187-191, DOI: 10.3969/2012jms.00**
    [摘要] (7938) [HTML] (0) [PDF 453.53 K] (23554)
    摘要：
    文章利用了陜西省延安、西安、安康三站逐月太陽(yáng)總輻射和98站的1971-2005年月日照百分率資料,建立回歸分析方程,推算并分析了全省各地逐月的太陽(yáng)總輻射分布,進(jìn)而分析了陜西月、季、年太陽(yáng)總輻射的空間分布特征為陜北5月或6月最大,關(guān)中和陜南7月份最大,并指出了省內(nèi)太陽(yáng)能資源的富集區(qū),在陜北長(zhǎng)城沿線,渭北高原次之;為陜西省太陽(yáng)能資源的開(kāi)發(fā)利用及太陽(yáng)輻射對(duì)陜西省氣候影響的研究提供了科學(xué)依據(jù).
    2010(3):292-300, DOI: 10.3969/2012jms.00**
    [摘要] (5755) [HTML] (0) [PDF 1.85 M] (20855)
    摘要：
    用標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(SPI)對(duì)2003年南方大旱發(fā)生、發(fā)展、持續(xù)、緩解進(jìn)行全過(guò)程監(jiān)測(cè)。2002年12月—2003年5月中國(guó)西南地區(qū)東部以及華南南部?jī)蓮V交界一帶發(fā)生冬春連旱,其中西南地區(qū)東部冬旱最為嚴(yán)重,華南南部一帶春旱最為嚴(yán)重。入夏以來(lái)南方大范圍地區(qū)6—12月逐月均表現(xiàn)虧水,尤以7、8、10月虧水面積最廣,強(qiáng)度最大。2003年6—12月長(zhǎng)江以南大范圍地區(qū)持續(xù)夏秋冬三季連旱,旱情極為嚴(yán)重,局部地區(qū)出現(xiàn)極端干旱,而長(zhǎng)江以北則持續(xù)偏澇。2003年3月—2004年2月全年屬于典型的“南旱北澇”型分布?；诙喑叨萐PI進(jìn)一步統(tǒng)計(jì)南方地區(qū)1951—2007年歷史上嚴(yán)重的夏秋冬季連旱事件。結(jié)果表明1980s以前發(fā)生過(guò)3次,分別是1956、1967、1978年,每11 a出現(xiàn)一次;1980s以后僅2003年發(fā)生1次。而這4次連旱的強(qiáng)度卻是一次高于一次。
    2017,37(3):403-408, DOI: 10.3969/2016jms.0043
    [摘要] (3501) [HTML] (0) [PDF 958.92 K] (19888)
    摘要：
    基于已知的云垂直結(jié)構(gòu)判斷的方法，將相對(duì)濕度閾值法與溫度露點(diǎn)法相結(jié)合，并加以改進(jìn)，得到更加科學(xué)有效的云垂直結(jié)構(gòu)判斷方法。利用南京地區(qū)探空站的探空資料數(shù)據(jù)，分析得到了該地區(qū)的云垂直結(jié)構(gòu)參數(shù)，并對(duì)全年云垂直結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)：這種改進(jìn)的相對(duì)濕度閾值法是科學(xué)有效的；南京地區(qū)夏秋季節(jié)有云的概率大，多層云的狀況較多；春冬季節(jié)有云的概率相對(duì)較小，單層云的狀況較多；云層厚度呈現(xiàn)出"夏厚冬薄"、中低云厚而高云薄的規(guī)律。
    2011(4):525-533, DOI: 10.3969/2012jms.00**
    [摘要] (6001) [HTML] (0) [PDF 11.05 M] (17241)
    摘要：
    利用中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所在北京的325 m鐵塔觀測(cè)資料，本文分析了47、140和280 m三個(gè)高度的湍流統(tǒng)計(jì)特征。結(jié)果表明，城市近地層的湍流速度方差和湍流溫度方差都較好地滿足局地相似關(guān)系，140 m和280 m的湍流特征非常接近，而47 m的湍流特征與之相比表現(xiàn)出明顯的差異，說(shuō)明由于城市冠層動(dòng)力和熱力非均勻性的影響，粗糙子層和慣性子層的湍流特性不同，其相應(yīng)的參數(shù)化方案也應(yīng)該不同。
    2024,44(1):189-198, DOI: 10.12306/2022jms.0007
    [摘要] (750) [HTML] (0) [PDF 42.18 M] (13320)
    摘要：
    本文基于多灰度共生矩陣特征值,即相關(guān)性、對(duì)比度、同質(zhì)性和能量,進(jìn)行聯(lián)合海霧遙感判識(shí),提出一種高準(zhǔn)確率黃渤海白天海霧識(shí)別算法。采用第二代靜止氣象衛(wèi)星FY-4A可見(jiàn)光、近紅外和紅外數(shù)據(jù),將該算法應(yīng)用于黃渤海區(qū)域白天海霧判識(shí),并利用2019-2020年沿黃渤海氣象站點(diǎn)能見(jiàn)度實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)及CALIPSO衛(wèi)星數(shù)據(jù)產(chǎn)品對(duì)本算法識(shí)別結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證。結(jié)果表明:海霧識(shí)別平均檢測(cè)率(POD)為92%,誤報(bào)率(FAR)為27%,臨近成功指數(shù)(CSI)為69%,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)海霧的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè),為海上交通等領(lǐng)域提供較好的數(shù)據(jù)支持。
    2005(2):212, DOI: 10.3969/2012jms.00**
    [摘要] (15669) [HTML] (0) [PDF 308.91 K] (8621)
    摘要：
    Nino指數(shù)和SOI是表征ENSO事件的兩個(gè)主要特征值。根據(jù)Nino 3．4區(qū)指數(shù)變化，1950年以來(lái)共發(fā)生15次El Nino事件和11次LaNina事件。El Nino年，熱帶中、東太平洋上的島嶼及沿岸國(guó)家多暴雨洪澇，印度、印度尼西亞、澳大利亞等國(guó)家發(fā)生持續(xù)干旱，中國(guó)東北地區(qū)夏、秋季降水及年降水都偏少，江南地區(qū)降水偏多；太平洋和大西洋地區(qū)發(fā)生的熱帶風(fēng)暴以及登陸中國(guó)的臺(tái)風(fēng)數(shù)都比常年偏少；加拿大西南部和美國(guó)北部暖冬，東亞夏季低溫，中國(guó)常出現(xiàn)暖冬涼夏。La Nina年則基本上相反，赤道太平洋中、東部地區(qū)干旱少雨，西太平洋上的臺(tái)風(fēng)和大西洋颶風(fēng)及登陸中國(guó)的臺(tái)風(fēng)明顯增多，中國(guó)汛期主要雨帶偏北，易出現(xiàn)熱夏寒冬。
    2024,44(3):431-441, DOI: 10.12306/2023jms.0023
    [摘要] (1653) [HTML] (0) [PDF 23.84 M] (8300)
    摘要：
    利用四川省2010—2019年2 165個(gè)氣象站逐小時(shí)降水資料,分區(qū)統(tǒng)計(jì)了四川盆周山地暖季(5—9月)單站暴雨事件的精細(xì)特征。結(jié)果表明:(1)四川省單站暴雨事件頻數(shù)在川西山地與川西南山地呈密集的帶狀分布。川西與川西南山地通常在降水開(kāi)始不久就達(dá)到雨量最大值,而川東北山地的峰值時(shí)間集中在暴雨事件中段。(2)盆周山地的暴雨系統(tǒng)整體呈自南向北由前半夜向后半夜傳播的特征。川西南山地和川東北山地的暴雨系統(tǒng)分別呈現(xiàn)較弱的自南向北和自西向東傳播,而川西山地的暴雨系統(tǒng)則存在明顯的自西向東的傳播特征。(3)長(zhǎng)歷時(shí)暴雨事件的峰值出現(xiàn)時(shí)間略落后于短歷時(shí)暴雨事件。暴雨持續(xù)時(shí)間在空間上存在顯著的經(jīng)向差異,大值區(qū)主要位于川西山地和川東北山地一帶,暴雨雨量、頻次和峰值基本不隨持續(xù)時(shí)間變化,但川西南山地的暴雨峰值則隨持續(xù)時(shí)間的加長(zhǎng)而推遲。(4)在四川省大部區(qū)域,單站暴雨事件的降水量、頻次和強(qiáng)度均表現(xiàn)出隨海拔高度升高而減小的特征。在成都平原西南部、東部以及川東北山地,夜間暴雨事件持續(xù)時(shí)間越長(zhǎng),降水量和頻次在較高海拔越易出現(xiàn)最大值。
    2015,35(5):574-580, DOI: 10.3969/2014jms.0064
    [摘要] (3775) [HTML] (0) [PDF 1.19 M] (8091)
    摘要：
    利用GPS探空儀實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算大氣折射率的高度廓線,建立大氣折射誤差模型。并分析大氣折射效應(yīng)對(duì)方向交匯、到達(dá)時(shí)間差以及綜合法3種甚高頻閃電定位方法測(cè)量精度的影響。結(jié)果表明,對(duì)于定位距離,大氣折射對(duì)方向交匯法的影響最大,誤差最大值可達(dá)到116.52m,平均誤差為30.18m;大氣折射對(duì)時(shí)間差法的影響最小,誤差最大值約為44.70m,平均值為12.32m;對(duì)綜合法的影響介于二者之間,誤差最大值約為58.90m,平均值為16.74m。在綜合法中,選取離閃電源較遠(yuǎn)測(cè)站進(jìn)行方向交匯的定位誤差是選取較近站點(diǎn)的定位誤差的1.6倍,因此應(yīng)當(dāng)選取近站點(diǎn)。考慮到GPS授時(shí)誤差,要保證大氣折射對(duì)閃電定位造成定位誤差小于GPS時(shí)間同步帶來(lái)的誤差,3種閃電定位方法的站間距應(yīng)分別不大于28km、60km、45km。
    2014,34(2):213-221, DOI: 10.3969/2013jms.0076
    [摘要] (6420) [HTML] (0) [PDF 14.65 M] (7542)
    摘要：
    2012年初歐洲遭受了嚴(yán)重的低溫嚴(yán)寒天氣。分析表明：從對(duì)流層低層到高層持續(xù)的大氣環(huán)流異常與此次嚴(yán)寒天氣有著密切的聯(lián)系，1、2月出現(xiàn)的北極濤動(dòng)（AO）的強(qiáng)負(fù)異常是造成此次歐洲嚴(yán)寒天氣的主要原因。AO負(fù)異常導(dǎo)致北大西洋副高異常偏強(qiáng)、偏東和偏北，使得暖濕空氣沿副高北側(cè)流向北極地區(qū)，極大減弱了歐洲暖濕空氣的來(lái)源；同時(shí)使烏拉爾山高壓強(qiáng)度偏強(qiáng)，位置偏西偏北，有利于上游偏強(qiáng)、偏北的大西洋副高的維持，并加強(qiáng)了極區(qū)冷空氣南下西進(jìn)，造成了南歐地區(qū)的嚴(yán)寒天氣。AO負(fù)異常引起的地中海低壓槽的加深，為北方冷空氣的南下創(chuàng)造了有利條件，也使冷暖空氣在地中海北岸交匯，從而導(dǎo)致亞平寧半島和巴爾干半島的暴雪天氣。雖然La Niña事件對(duì)這次嚴(yán)寒天氣也有一定的貢獻(xiàn)，但AO負(fù)異常對(duì)這次嚴(yán)寒天氣的作用遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于La Niña事件的作用。
    2024,44(3):536-547, DOI: 10.12306/2022jms.0056
    [摘要] (1305) [HTML] (0) [PDF 13.61 M] (7256)
    摘要：
    針對(duì)地基微波輻射計(jì)反演資料的質(zhì)量問(wèn)題,利用北京區(qū)域7個(gè)站點(diǎn)的RPG-HATPRO型微波輻射計(jì)反演的溫濕數(shù)據(jù),在傳統(tǒng)質(zhì)量控制方法的基礎(chǔ)上,通過(guò)增加雙權(quán)重檢查和偏差訂正方法,設(shè)計(jì)了新的質(zhì)量控制方案,而后針對(duì)質(zhì)量控制后的溫濕廓線開(kāi)展了同化應(yīng)用研究,結(jié)果表明:只有個(gè)別站點(diǎn)的反演溫度誤差較大,反演溫度誤差大的站點(diǎn)在質(zhì)量控制前最大均方根誤差為8 ℃,但在質(zhì)量控制后均方根誤差下降到4 ℃以內(nèi),誤差下降50％以上,而對(duì)于反演溫度誤差小的站點(diǎn),質(zhì)量控制只對(duì)高層數(shù)據(jù)有所改善;進(jìn)一步分析表明所有站點(diǎn)的反演相對(duì)濕度誤差都比較大,在質(zhì)量控制前反演的相對(duì)濕度均方根誤差最大甚至達(dá)到50％,但在質(zhì)量控制后所有站點(diǎn)反演的相對(duì)濕度均方根誤差都降到20％以內(nèi),誤差顯著降低,同時(shí)經(jīng)過(guò)質(zhì)量控制后的反演溫濕數(shù)據(jù)誤差平均偏差降為0左右,誤差滿足高斯分布,符合同化的要求。同化試驗(yàn)表明:與控制試驗(yàn)相比,同化質(zhì)量控制后的地基微波輻射計(jì)反演溫濕廓線資料能有效改善模式對(duì)所有量級(jí)的6 h累積降水量預(yù)報(bào),無(wú)論是降水中心位置預(yù)報(bào)還是降水量級(jí)預(yù)報(bào),都使得模式降水預(yù)報(bào)更加趨近實(shí)況,同化試驗(yàn)還表明同化對(duì)溫濕場(chǎng)有較大影響,使得模式溫濕場(chǎng)更加合理,能有效提高模式的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率。
    2006(3):260-264, DOI: 10.3969/2012jms.00**
    [摘要] (1335) [HTML] (0) [PDF 180.82 K] (7254)
    摘要：
    數(shù)理統(tǒng)計(jì)問(wèn)題中的最小絕對(duì)偏差方法(Least Absolute Deviation)由于具有良好的穩(wěn)健性,近年來(lái)備受重視。本文所研究的是如何將最小絕對(duì)偏差法及非線性回歸模型相結(jié)合,應(yīng)用于極值分布的參數(shù)估計(jì),并與經(jīng)典的參數(shù)估計(jì)法相比較。通過(guò)對(duì)徐州市降雨量數(shù)據(jù)的研究表明,改進(jìn)后的參數(shù)估計(jì)法不僅提高了模型擬和的精確度,而且有良好的穩(wěn)定性,可以推廣到相關(guān)氣象要素的預(yù)測(cè)、預(yù)報(bào)研究中。其中,將LAD法運(yùn)用于極值分布模型是一個(gè)新的嘗試。
    2014,34(5):473-482, DOI: 10.3969/2013jms.0021
    [摘要] (4595) [HTML] (0) [PDF 10.03 M] (6988)
    摘要：
    提出一個(gè)基于NCEP風(fēng)向數(shù)據(jù)估算全國(guó)夏季降水的模型。根據(jù)NCEP地面氣壓、經(jīng)緯向風(fēng)數(shù)據(jù)計(jì)算得到全國(guó)1971—2000年夏季各月盛行風(fēng)向；并將盛行風(fēng)向與宏觀坡向夾角的余弦值作為降水的坡向因子，以此區(qū)分山體迎風(fēng)坡和背風(fēng)坡降水的空間分布。利用站點(diǎn)觀測(cè)資料、數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)、坡向、坡度因子，采用逐步回歸分析法，建立估算夏季降水的回歸方程，得到全國(guó)1971—2000年夏季各月及總降水量的空間分布圖，并對(duì)模型結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)與對(duì)比分析。結(jié)果表明，此方法估算夏季總降水量的平均絕對(duì)誤差為27 mm，平均相對(duì)誤差為11.8%。模型結(jié)果能體現(xiàn)迎風(fēng)坡與背風(fēng)坡的雨量差，符合客觀規(guī)律，能夠定性、定量地再現(xiàn)中國(guó)夏季降水的實(shí)際空間分布特征。
    2020,40(6):733-743, DOI: 10.3969/2020jms.0015
    [摘要] (1973) [HTML] (0) [PDF 9.06 M] (6462)
    摘要：
    利用1960-2015年中國(guó)2 474個(gè)站點(diǎn)的逐日最低氣溫資料，采用REOF方法將中國(guó)分為7個(gè)區(qū)域，通過(guò)對(duì)每個(gè)區(qū)域內(nèi)所有站點(diǎn)降溫閾值進(jìn)行平均，得到了7個(gè)降溫閾值。當(dāng)某區(qū)域內(nèi)測(cè)站單日降溫幅度超過(guò)區(qū)域平均閾值時(shí)，認(rèn)為該測(cè)站發(fā)生一次極端降溫事件。7個(gè)區(qū)域降溫平均閾值各異，總體呈北大南小特征，最大降溫-10.6℃，最小-7.6℃。根據(jù)上述定義，研究了中國(guó)冬半年極端降溫過(guò)程事件的時(shí)空演變特征。結(jié)果表明：極端降溫事件發(fā)生頻數(shù)呈北多南少的空間分布。北部地區(qū)存在多個(gè)頻發(fā)中心，在42°N和35°N附近存在兩個(gè)高頻發(fā)生帶。南部地區(qū)頻數(shù)呈一定的帶狀分布，在25°N附近發(fā)生該事件的頻率亦高于南部其他地區(qū)。近56 a來(lái)，極端降溫事件頻數(shù)變化總體呈減少趨勢(shì)，前期較明顯，中后期趨于穩(wěn)定。各年代頻數(shù)的空間分布基本一致，但前期總體表現(xiàn)為北部增多。而在1990s則轉(zhuǎn)變?yōu)槟县?fù)北正的空間分布，后期中部及沿海地區(qū)發(fā)生了趨勢(shì)符號(hào)的年代際改變。進(jìn)一步分析表明，各區(qū)域極端降溫頻數(shù)突變的年份均不一致且突變前后的頻數(shù)存在較大差異。這些結(jié)果可為深刻認(rèn)識(shí)極端低溫事件的變化規(guī)律和氣候預(yù)測(cè)提供線索。
    2005(3):319, DOI: 10.3969/2012jms.00**
    [摘要] (5598) [HTML] (0) [PDF 394.22 K] (6415)
    摘要：
    首先對(duì)登陸我國(guó)臺(tái)風(fēng)活動(dòng)的氣候特征分析指出，登陸我國(guó)的臺(tái)風(fēng)頻數(shù)存在明顯的月際、年際和年代際差異；登陸臺(tái)風(fēng)具有明顯的周期特征和時(shí)間日變化特征；并指出了登陸我國(guó)臺(tái)風(fēng)與厄爾尼諾的聯(lián)系。對(duì)中心最大風(fēng)速≥17．2m/s的登陸臺(tái)風(fēng)移動(dòng)趨勢(shì)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果表明不同移動(dòng)趨勢(shì)的登陸臺(tái)風(fēng)頻數(shù)不僅與季節(jié)有關(guān)，還與登陸地段有關(guān)。其次總結(jié)了近幾十年有關(guān)登陸臺(tái)風(fēng)研究的成果。
    2018,38(5):637-647, DOI: 10.3969/2017jms.0091
    [摘要] (2333) [HTML] (0) [PDF 12.78 M] (6297)
    摘要：
    本文針對(duì)2015年2月12日到16日發(fā)生在東亞的一次預(yù)報(bào)過(guò)度的溫帶氣旋開(kāi)展了資料同化及資料影響性觀測(cè)等研究。此次溫帶氣旋的發(fā)展與各個(gè)主要數(shù)值模式的預(yù)報(bào)相差甚大，并未出現(xiàn)預(yù)期中的爆發(fā)性增長(zhǎng)。針對(duì)此次過(guò)程，本文采用WRF模式及其變分同化系統(tǒng)開(kāi)展了模擬與同化試驗(yàn)，主要同化了NCEP全球地面和高空觀測(cè)資料，修正了此次溫帶氣旋過(guò)度預(yù)報(bào)的問(wèn)題。經(jīng)過(guò)同化后，減弱了系統(tǒng)的氣旋性環(huán)流，同時(shí)南北溫差的減弱也導(dǎo)致了環(huán)境場(chǎng)的斜壓性的減弱，使得氣旋爆發(fā)性增長(zhǎng)延后，強(qiáng)度減弱，更符合實(shí)際觀測(cè)。與此同時(shí)，本文還利用WRF伴隨模式WRFPLUS和觀測(cè)資料影響性模式WRFDA-FSO開(kāi)展了觀測(cè)資料影響性的研究，并發(fā)現(xiàn)三類資料SOUND，SYNOP，GEOAMV在減小預(yù)報(bào)誤差中的作用最大，進(jìn)一步的敏感性試驗(yàn)表明僅同化這三種資料可以取得更為理想的預(yù)報(bào)。
    1999(2), DOI:
    [摘要] (1572) [HTML] (0) [PDF 111.00 K] (5988)
    摘要：
    本文利用國(guó)際氣象船舶報(bào)資料對(duì)北大西洋海區(qū)的風(fēng)場(chǎng)特征和海浪的分布規(guī)律及季節(jié)變化進(jìn)行了分析研究，得到了該地區(qū)風(fēng)場(chǎng)特征與海浪季節(jié)變化的規(guī)律。
    2005(1):97-104, DOI: 10.3969/2012jms.00**
    [摘要] (1481) [HTML] (0) [PDF 217.93 K] (5939)
    摘要：
    用黃山氣象站1956～1995年40年地面氣象觀測(cè)資料，分析了黃山云海的時(shí)空分布特征，云海與測(cè)站溫度、濕度、降水和風(fēng)的關(guān)系。結(jié)果表明，黃山年平均出現(xiàn)云海次數(shù)為223．85次，最多年份有370次，最少的年份只有105次，年際差異明顯；并存在準(zhǔn)12a周期的低頻變化現(xiàn)象。逐旬大于等于8(5)成平均云海日數(shù)序列與測(cè)站逐旬平均氣溫序列相關(guān)系數(shù)-0．89(-0．83)，與測(cè)站逐旬平均相對(duì)濕度序列相關(guān)系數(shù)為-0．69(-0．61)。黃山云海形成的前一天或當(dāng)天一般都有降水發(fā)生。統(tǒng)計(jì)分析各月大于等于8成云海與風(fēng)關(guān)系，黃山云海出現(xiàn)時(shí)最多風(fēng)向?yàn)槲髦廖鞅憋L(fēng)(除6月為東風(fēng)外)，平均風(fēng)速5．0m／s，即黃山云海的出現(xiàn)與一定環(huán)流形勢(shì)相聯(lián)系。
    2024,44(3):401-410, DOI: 10.12306/2024jms.0026
    [摘要] (1888) [HTML] (0) [PDF 19.74 M] (5839)
    摘要：
    基于1950—2021年美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心/大氣研究中心(NCEP/NCAR)再分析資料以及英國(guó)哈德萊中心提供的海溫、海冰密集度資料,分析了年際尺度上北極—?dú)W亞溫度偶極型模態(tài)及其對(duì)應(yīng)環(huán)流的非對(duì)稱特征和可能形成機(jī)理。結(jié)果表明,這種模態(tài)自身即相關(guān)地表氣溫異常的位置和強(qiáng)度在其正負(fù)位相下非對(duì)稱性都較弱,其中暖北極—冷歐亞(Warm Arctic-Cold Eurasia,WACE)事件下的溫度異常分布略偏北,在歐亞大陸的冷異常相較于冷北極—暖歐亞(Cold Arctic-Warm Eurasia,CAWE)事件暖異常的強(qiáng)度略強(qiáng)。然而,WACE模態(tài)正負(fù)位相對(duì)應(yīng)的環(huán)流有明顯的非對(duì)稱性,WACE事件對(duì)應(yīng)著弱的北大西洋濤動(dòng)(North Atlantic Oscillation,NAO)正位相以及歐亞大陸上空的強(qiáng)大的高壓異常,而CAWE事件則對(duì)應(yīng)著強(qiáng)NAO負(fù)位相。進(jìn)一步研究表明,這種環(huán)流的非對(duì)稱性特征與熱帶太平洋海溫調(diào)控的非對(duì)稱性有關(guān),當(dāng)La Niña事件出現(xiàn),尤其海溫的負(fù)異常中心偏西時(shí),歐亞大陸中高緯地區(qū)地表氣溫易呈現(xiàn)WACE的形態(tài),而CAWE事件則主要由大氣內(nèi)部變率調(diào)控,與熱帶太平洋海溫的聯(lián)系不明顯。
    2001(3), DOI: 10.3969/2012jms.00**
    [摘要] (12750) [HTML] (0) [PDF 244.38 K] (5733)
    摘要：
    本文根據(jù)我國(guó)南方62個(gè)氣象觀測(cè)著1971-995年月雷暴日數(shù)資料，應(yīng)用EOF和小波統(tǒng)計(jì)分析方法，研究了雷暴的氣候特征，包括它們的空間分布類型、季節(jié)變化特征和年際變化規(guī)律，所得結(jié)論，為進(jìn)一步探討大范圍雷暴與大氣環(huán)流的聯(lián)系打下了基礎(chǔ)。
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