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本文综述了近年来有关大西洋多年代际振荡(AMO)及其对东亚气候影响的研究进展,主要包括AMO的形成机制与指数定义、AMO对东亚夏季和冬季气候的影响、AMO与其他大洋的协同作用。目前,关于AMO的形成机制仍有不同意见,传统观点认为AMO是气候系统内部过程尤其是大西洋经向翻转流造成的,但近期有工作指出AMO是气溶胶、火山喷发等外强迫驱动产生或是海洋对大气随机强迫的一种响应。AMO可以通过三种途径调制东亚夏季气候,当AMO处于正位相时,东亚夏季风加强、降水增多、气温升高,反之亦然。同时,AMO正位相有利于东亚冬季风偏强,欧亚大陆中纬度及中国北方偏冷;负位相时则大体相反。鉴于AMO的重要作用,加深理解AMO形成机制及其对东亚气候影响有益于提升东亚气候的年代际预测水平。
冬春青藏高原积雪异常是东亚夏季风的重要预测因子之一。本文系统回顾了近20年关于青藏高原积雪年际变率的年代际转型影响东亚夏季风的相关研究,主要结论如下:(1)20世纪90年代初春季青藏高原积雪的年际变率从东西偶极型转变为全区一致型,这主要受北太平洋、热带大西洋海温异常变化的影响,也与南极涛动、北极涛动的变化密切相关;(2)春季青藏高原积雪年际变率的年代际转型可通过影响东亚高层的副热带西风急流和低层的水汽输送,进而影响东亚夏季风降水格局变化;(3)青藏高原积雪异常可通过“高原大气河”的机制影响梅雨雨带;(4)大西洋年代际振荡可调节春季青藏高原积雪与梅雨降水关系的年代际变化,当大西洋年代际振荡为正(负)位相时,春季青藏高原积雪与梅雨的关系加强(减弱)。最后,本文对青藏高原积雪异常影响东亚季风变化的关键科学问题进行了讨论与展望。
CNMM-DNDC模型是本文作者团队研发的陆地高分辨率水文—生物地球化学过程三维模型。本文系统介绍了建模背景和理念、核心过程和模型特点、模拟功能和观测验证、多尺度区域或流域初步应用以及未来发展展望。自2018年刊发首个版本以来,该模型经过了多方面科学过程改进和模拟功能扩展,在元素化学反应、物质相变和机械迁移等基本物理、化学、生物过程层面,完成了对陆地表层系统碳氮磷水循环全耦合的精细刻画。迄今开展的观测验证表明,CNMM-DNDC模型基本普适于不同生物气候带(从热带到寒区多年冻土地带)的流域或区域长时间序列“三高”(即时间、空间和过程高分辨率)综合模拟,实现对陆地生态系统的碳氮磷水三维运移、水土流失、水力驱动溶解态和颗粒态碳氮磷横向迁移、碳氮温室气体和污染气体排放、生态系统生产力、水分蒸散发和水分能量平衡等众多可持续发展目标表征变量的预测。该模型广泛推广应用于多尺度区域或流域的复杂过程虚拟科学试验研究和服务于面向生态环境建设与减污降碳的优化调控决策,可望为协同落实联合国多个可持续发展目标提供先进的数值模拟技术支撑。
厄尔尼诺-南方涛动 (El Niño-Southern Oscillation, ENSO) 通过遥相关过程影响全球天气气候。在热带地区,ENSO能通过影响热带对流层温度导致遥远海盆降水和海表温度异常;在热带外,ENSO能通过激发准定常罗斯贝波动造成北美、亚洲等地区气候异常。气候背景场对ENSO热带和热带外遥相关有重要影响。一方面,气候背景大气环流场可以通过正压和斜压能量转换影响ENSO遥相关波列的位置和强度。另一方面,热带气候背景海温和对流场会通过影响湿静力能分布影响ENSO热带遥相关过程。这些研究表明分析能量过程有助于理解气候背景场影响ENSO遥相关的机理。本文回顾了近几十年来国内外关于气候背景场对ENSO热带与热带外遥相关影响的能量分析研究进展,在此基础上,回顾了全球变暖背景下ENSO遥相关的可能变化,并提出了一些未来该领域内需要进一步研究的科学问题。
青藏高原东南缘横断山脉地区是南亚和东亚季风的交汇处,也是大气变化的敏感区和热源区。开展该地区地气相互作用对区域水热过程影响机制及其参数化研究,对于研究青藏高原大气水汽传输的关键过程问题有重大意义。本文介绍了基于涡动观测法开展的青藏高原东南缘地区的地气相互作用观测试验,并总结了洱海湖面、丽江高山草甸及腾冲北海湿地的地气交换特征,以及利用数值模式开展复杂山地局地环流特征的研究工作。目前已初步明确和揭示青藏高原东南缘横断山脉不同类型下垫面的地气交换特征及其影响因素,主要结论如下:青藏高原东南缘高山草甸的碳、水交换过程受降水分布影响显著,“浮毯型”湿地(水面常年覆盖有“浮毯”状苔草草排)的碳、水交换除了受气象因素影响外,也受到下垫面植被和水体比例变化的影响。不同类型生态系统的碳、水交换过程在不同时间尺度的影响因子存在差别。风速始终是湖泊潜热和CO2交换的关键影响因子,而降水在较长时间尺度对湖泊CO2通量也有显著影响。此外,青藏高原东南缘的复杂地形对于生态系统的碳、水交换过程也有显著影响。复杂地形产生的不同类型的局地环流对于生态系统的碳、水交换过程有不同的影响。
急流遥相关是沿急流波导传播的准静止行星尺度波列,在大气环流的维持和演变中有重要作用,其异常活动常伴随极端天气气候事件的发生。研究急流遥相关在不同时间尺度的变异特征和机理不仅可以加深对大气环流变化规律的理解,还可以为相应时间尺度上的天气预报、气候预测乃至气候预估提供科学依据。根据波导的性质,北半球夏季的急流波导可以分为以正压效应为主要维持机制的副热带急流波导和以斜压效应为维持机制的极锋急流波导。本文聚焦夏季急流遥相关活动最为活跃的欧亚大陆地区,在回顾急流遥相关理论的基础上,简要总结了近年来关于夏季副热带急流遥相关和极锋急流遥相关的形成条件、动力机制、气候影响和未来变化的研究进展,并展望了一些未来值得继续深入研究的问题。
海陆热力差异是季风形成和演变的根本驱动力,青藏高原与印度洋热力差异是影响南亚季风活动的重要因素。本文围绕次季节、季节、年际和年代际等不同时间尺度上青藏高原与印度洋的热力差异对南亚季风活动的影响,回顾和总结了相关研究成果。在次季节尺度上,主要聚焦在两者的热力差异对南亚季风爆发的影响;在年际尺度上,着重阐释了其对南亚季风强度年际变化的指示意义;在年代际尺度上,考察了热力差异和南亚季风降水关系的年代际变化。同时,本文对该领域一些需要进一步研究的问题进行了讨论。
本文概要介绍了近年来(2018-2023年),北极-中纬度联系与北极海冰变化的关系研究新进展。主要包括以下几个方面:(1)对北极海冰融化在欧洲极端降雪个例中的贡献有了实质性的认识,这是以往研究提出的北极海冰影响大气环流的机制所无法解释的。(2)冬季亚洲区域气温对北极海冰持续融化的响应有显著的低频振荡特征。北极海冰持续融化,有利于冬季暖北极-冷欧亚(2004/05-2012/13)和暖北极-暖欧亚(2013/14-2016/17)交替出现。前一阶段北极-中纬度联系加强,而暖北极-暖欧亚阶段北极与东亚的联系减弱了,但海冰融化影响北极-欧亚大陆联系强弱变化的机理不清楚。(3)在夏季平均和季节内时间尺度上,东亚中、低纬度区域夏季高温热浪极端天气事件与同期北极对流层中、低层冷异常有直接的动力联系。北极夏季对流层中、低层冷异常不仅有利于减缓北极海冰融化,而且成为预测后期东亚冬季风趋势的前兆因子。(4)北极夏季海冰融化异常,对我国华北以南区域夏季降水并无实质性影响。(5)尽管诸多研究强调了平流层-对流层相互作用,在连接北极海冰融化与中纬度天气气候中起重要作用,但因果联系依然偏弱,不确定性大于对流层过程。(6)区分北极海冰强迫与大气内部变率在天气事件和气候变率中的不同作用已无实际意义。未来关注北极海冰融化的影响,更应注重其在大气环流低频变化中的作用,以及北极海冰异常空间分布差异和不同异常振幅的影响,同时需要定量化研究北极海冰融化在极端天气和气候事件中的作用。
中国夏季降水大幅度月际尺度变化往往造成极端旱涝事件交替或转折,但其月际异常会被季节平均掩盖,影响季节尺度气候预测准确度,因此亟需考虑月际气候预测,提升月际—季节尺度气候预测准确度。本文首先采用年际增量和场信息耦合型预测方法研制中国夏季6~8月月际尺度降水动力和统计结合气候预测模型,之后根据月际尺度降水预测,开展季节平均降水预测。首先,基于前期观测信息和美国第二代气候预测系统(CFSv2)预测结果,选取前期12月观测的南太平洋中高纬关键区海温、1月北极关键区海冰密集度以及CFSv2 预测系统2月起报的夏季同期关键区海温作为月际尺度降水预测因子,分别研制以上具有物理意义的单预测因子预测模型,并采用奇异值分解(SVD)误差订正方法对其改进;之后,利用多因子择优集合方案,研制预测效能较高且稳定的中国160站夏季月际尺度降水动力和统计结合预测模型,进而基于月际尺度预测开展夏季季节平均气候预测。1983~2022年夏季(6~8月)中国160站逐月降水预测模型的交叉检验结果表明:逐月回报与观测降水距平百分率的时间相关系数通过90%置信水平的站点占比分别为90%,88%,82%,多年平均的空间相关系数分别为0.39、0.40和0.39,均通过99%置信水平。针对2020~2022年连续三年同样拉尼娜背景下但不同中国夏季降水形势,开展月际—季节独立回报检验,其结果显示,2020~2022年6、7、8月预测降水距平百分率的Ps平均分分别为75、75和70分;夏季季节平均降水的Ps评分分别为72、76和73分,均高于多年业务预测平均分。由此,考虑月际异常开展季节尺度气候预测是提升月际—季节尺度气候预测准确度的一个有效途径。
当今气候系统模式发展的重要趋势之一,是通过提高模式的空间分辨率,改进对气候系统中多尺度相互作用过程和极端事件的模拟能力。过去5年里,中国科学院大气物理研究所发展并完善了25公里分辨率大气环流分量模式FAMIL2.2、1/10度分辨率海洋环流分量模式LICOM3.0,并以此为基础建立了高分辨率气候系统模式FGOALS-f3-H。利用上述高分辨率模式,开展了大量的数值模拟和气候预测研究,其中包括国际耦合模式比较计划第六阶段(CMIP6)的高分辨率模式比较子计划(HighResMIP),建立了海洋环流预测系统(LFS)等。初步评估分析表明,相对于低分辨率模式,高分辨率模式可以更好地模拟台风、极端降水事件、海洋中尺度涡旋以及中尺度海气相互作用过程等重要的天气和气候事件。
臭氧污染是我国当前面临的重要大气环境问题,其不仅取决于大气化学反应过程,而且会受大气物理过程和各气象要素的影响,因此需要从化学和物理两个方向来研究近地面臭氧污染问题。本研究结合外场观测和欧拉光化学模式,解析了2022年秋季北京怀柔城区的一次光化学污染周期内的物理和化学过程。给出了温度、湿度和风速等气象因子,以及臭氧及其前体物挥发性有机物(VOCs)和氮氧化物(NOx,x=1,2)在此期间的日变化特征。通过源解析得到VOCs主要来源为交通排放(46%)、植物源(25%)、溶剂挥发(23%)和燃烧源(9%)。通过欧拉光化学模式确定了区域传输和本地VOCs对臭氧的贡献,结果显示强北风天气条件下,怀柔区臭氧以外来水平输送为主(贡献超过70%);当以弱的南风或东南风为主时,天气处于稳定状态,臭氧主要来自VOCs和NOx的二次转化。根据VOCs的臭氧潜势,在所有VOCs中对臭氧贡献最大的物质为烯烃,其贡献为67%,其次为芳香烃(16%)。通过敏感度分析,发现臭氧生成对物理因子中的光强、温度和边界层高度最敏感;在臭氧前体物中,活性较强的烯烃类物质的敏感度最高,烷烃最低。基于本地VOCs特征的EKMA曲线,提出了控制臭氧污染的减排策略。
大气氧化能力(AOC)通常是指大气通过氧化过程去除大气中微量气体成分的速率总和。在对流层和近地层大气中,AOC主要表观为对污染气体的清除能力或净化能力,亦称大气氧化性。AOC是地球大气自洁净的核心能力,但一直缺乏对其内涵的深入认知和对其指标的量化描述。本文作者通过承担国家重点研发计划“区域大气氧化能力与空气质量的定量关系及调控原理”研究等项目,从大气化学基本理论入手,对AOC开展了系列研究,并在其量化表达方面取得了突破性进展。本文将围绕“大气氧化能力量化研究”,对这些进展进行一个简要的描述。首先是在深入认知AOC内涵的基础上,分别从大气化学的热力学和动力学基本原理出发,构建了大气氧化能力表观指数(AOIe)和潜势指数(AOIp),并通过二者归一化指数日变化闭合研究,发现了非均相化学过程对AOC的贡献不容忽视。随着PM2.5污染的加重,无论夏季还是冬季,AOIe亦随之增加,但AOIp冬季则出现了相反的情景,表现出AOIp的变化更受气象条件的影响。AOC闭合研究思路用于大气OH自由基的储库分子HONO“未知源”研究,发现了北京大气HONO的重要非均相来源,阐释了MCM机制对冬季AOC低估的重要原因。AOIp用于预测我国大气臭氧污染潜势格局,发现AOIp_O3与J(NO2)直接相关,全国J(NO2)的年均值为4.39×10-3 s-1,高值区主要分布在四川、贵州、重庆和湖南等地。与其他化学反应氧化性指数对比,AOIe与AOIp组合指数更具准确性、普适性和实用性,可评价已发生的污染过程AOC的变化,亦可预测城市或区域重污染发生的可能性及其变化和格局。
近年来极端气候的发生频率和强度有明显增强的趋势,在我国尤为突出(Yin et al., 2023b),造成了越来越大的对经济社会和人民生命安全的威胁。我国科学家也越来越关注我国及东亚区域的极端气候问题。对比而言,亚洲中高纬区虽然也是气候变化的高敏感区,受到的关注却相当少,可能是源于气候资料的相对欠缺,也可能和亚洲高纬度区域(特别是西伯利亚地区)人口少、经济社会发展之后有关。实际上,随着对于北极放大效应的研究的深入,极其有必要开展对整个亚洲中高纬区开展气候变化影响和极端气候研究,把我国科学家高度关注的研究区域从东亚区向北延伸。其中有很多关键科学问题需要研究,特别是该区域极端气候的形成与变异过程、机制以及可预测性,极端气候对生态系统的影响,极端气候的未来演变趋势,等等。因此,国家自然科学基金委地学部在择优的基础上以重大项目的力度支持了这个方面的研究(项目执行期为2020-2024年)。本文概要介绍了该项目的框架和若干初步研究进展。
本文是为纪念我们的恩师—叶笃正先生逝世10周年及他对我国大气科学和中国科学院大气物理所发展的重大贡献而写。本文简要地回顾他对大气科学的主要贡献,在70多年的研究生涯,他提出了罗斯贝波能量频散理论,此理论已是动力气象学的经典理论之一;并且他创立了东亚大气环流理论和青藏高原气象学;特别是他提出了大气运动过程适应的尺度理论以及全球增暖适应的新概念。本文还简单回顾了他对大气物理研究所发展的杰出贡献和他严谨、认真的科学精神。
本文根据近年来对于表面湍流热通量和海表面温度变化关系的分析回顾了海气关系的季节变化和时间-空间尺度依赖性。内容包括表面湍流热通量和海表面温度变化关系的表征方法、区域变化、季节变化和随时间、空间尺度的变化,以及表面风速和海气湿度差对表面潜热通量和海表面温度变化关系的相对贡献。表面湍流热通量和海表面温度变化关系在中纬度海洋锋区和副热带涡旋区显著不同。在中纬度海洋锋区,海洋过程对海表面温度变化的贡献占主导地位,因而表现为海洋强迫作用,并且冬季比夏季更大。在副热带涡旋区,表面湍流热通量对海表面温度变化的作用更为显著,因而表现为大气强迫作用,并且夏季比冬季更为明显。在阿拉伯海西部地区,夏季海洋过程对海表面温度变化影响明显,表现出海洋强迫作用,而冬季以表面湍流热通量影响为主,表现为大气强迫情况。在孟加拉湾、南中国海和菲律宾海地区,无论冬夏季都表现为大气强迫作用。在中纬度海洋锋区冬季和阿拉伯海西部地区夏季,海洋强迫随时间尺度增长而增强,而在其它地区和季节,存在由较短时间尺度的大气强迫为主向较长时间尺度的海洋强迫变得重要的转换,转换的时间尺度大约在20-40-天。在中纬度海洋锋区,海洋强迫作用随空间尺度增大而减弱,并向大气强迫情况转换,转换的空间尺度夏季比冬季小。一般而言,大气强迫作用随空间尺度增大而增强。
在东亚夏季风变异的众多影响因子中,热带海温是影响夏季风系统变化的主要原因。近年来,国内外学者在热带海温异常对东亚夏季风影响的研究方面取得了很大进展。本文从季节内、年际到年代际时间尺度,简要回顾了近年来关于热带海气相互作用影响东亚夏季风变异及其机理的研究进展,特别综述了关于ENSO、热带印度洋和大西洋海温异常对东亚夏季风系统的影响和机理方面的主要研究进展。此外,本文还系统回顾了热带海温对东亚夏季风与冬季风关联的影响及过程。最后,提出了在热带海温异常影响东亚夏季风季节内尺度变化、全球变暖下热带海温的变化及其对东亚夏季风的影响等方面值得深入探讨的科学问题。
近几十年来,气候变化背景下中国近海海表面温度(SST)显著上升且极端高海温事件(海洋热浪)频发,时常引发海洋生物大规模死亡和赤潮暴发等生态灾害。为此,回顾了中国近海变暖及海洋热浪的相关研究进展,包括海温变化趋势和变率、海洋热浪演变特征和气候成因,以及相关的影响,并探讨了应对策略。分析结果表明,1960–2022年,中国近海尤其是东中国海(渤、黄和东海)对气候变化的响应显著,SST分别上升了1.02 ±0.19°C、1.45±0.32°C,并有明显的年代际和年际变率;SST的变化除了受到ENSO、PDO等大尺度海气相互作用的影响,还受到东亚季风变化与黑潮经向输运的直接影响和共同作用。中国近海变暖还引起了地理等温线明显向北迁移,导致季节性物候发生变迁(春季提前和秋季滞后),并影响海洋生物生长节律、地理分布、群落结构和生态服务功能,而频繁发生的海洋热浪也对珊瑚礁等海洋生态系统和海水养殖业造成灾难性的影响。分析还揭示,未来中国近海较高纬度海区将暴露于更强烈的升温、热浪、酸化、缺氧和生产力降低等综合影响下,海洋生态系统尤其是中国南海珊瑚礁生态系统面临突破气候临界点的风险。当前除应加强对中国近海变暖和海洋热浪物理过程、可预报性及预测预警等研究外,还亟需采取变革性的海洋气候行动及应对措施,增强海洋生态系统的气候恢复力,应对未来气候变化的影响。
本文简要回顾了热带波动的浅水理论解及对应的波动特征。系统回顾了从观测资料中区分和分离热带波动的信号的方法,指出近年来在热带波动观测和分离研究方面取得了明显进展,许多不同于经典波动理论的新特征被揭示。在此基础上回顾了几种影响波动演变的机制(如波流相互作用、波动-积云对流相互作用、水汽作用等)来部分解释观测热带波动与理论的差异的可能原因。这些研究表明局地大尺度环流和湿对流等在热带波动结构演变、强度和位置中有着重要作用。文中还综述了热带波动对热带气旋生成及路径影响及机制,这表明热带波动的变化能够较好解释热带天气如热带气旋活动的变化特征。最后,大气热带波动研究依然有许多科学问题亟待解决,它对于大气科学发展具有重要科学意义。
长时间序列的气溶胶光学特性观测资料是定量研究气溶胶辐射和气候效应的重要基础,也是空气质量和环境健康研究重要数据来源。本文系统评述了全球AERONET观测网,并介绍了我国最长观测时间的AEROENT北京站(IAP)发展状况和一些研究成果;使用北京站长达20余年的观测数据,针对AERONET光学辐射产品的多时间尺度变化特征进行系统分析,讨论了长期观测的重要性和迫切性。
泛南海地区是全球海-陆-气相互作用最敏感的区域之一,该区域极端降水释放的潜热加热可以调节局地的温度和湿度廓线对大气环流进行调整,进而影响周边地区甚至全球的天气气候。因此,泛南海地区极端降水的时空变化特征及变异机理一直是国内外学者关注的焦点。本文利用观测数据(1951-2014年)和CMIP6两种共享社会经济路径(SSP1-2.6和SSP5-8.5)的统计降尺度数据(2015-2100年),分析了泛南海地区年平均和季节平均的日降水的最大值(RX1day)、连续5日降水的最大值(RX5day)、极端强降水天数(R20)和非常湿润天(R95p)的时空变化特征。RX1day、RX5day、R20和R95p常用于表征极端强降水、持续性强降水、极端强降水的频率和极端累计降雨量的特征。1951-2014年泛南海地区年平均和季节平均的四个极端降水指数的较大值均分布在东南亚、中国东南部以及青藏高原南坡地区,即这些区域不仅是极端强降水发生的区域,也是持续性强降水以及高频极端降水发生的区域。季节平均的极端降水指数特征表现为:东南亚一年四季都极易发生强降水、持续性强降水和高频极端降水;南亚、青藏高原以及东亚的各个极端降水指数在夏季最大,秋季和春季次之,冬季最小。SSP1-2.6和SSP5-8.5情景下2015-2100年泛南海地区年平均和季节平均的四个极端降水指数的空间分布与历史时期相似,且对整个区域而言,各个指数均呈显著增加的趋势。由各个指数在未来三个时段(2016-2035年,2046-2065年和2080-2099年)相比于1995-2014年的百分比变化可知,南亚和青藏高原是泛南海地区未来强降水、持续性强降水以及高频极端降水变化最显著的区域。由此可知,虽然东南亚是历史时期四个极端降水指数的大值区,但该区域各个极端降水指数在未来三个时段的变化没有其他区域明显。此外,以东南亚为例,本文分析了该区域1979-2019年夏季极端降水的形成机理,发现印度洋冷海温异常、热带北大西洋暖海温异常以及热带太平洋和大西洋海温异常是造成东南亚夏季极端降水呈北湿南干、全区一致偏湿和北干南湿的关键因子。
大气电学主要研究地球大气和近地空间发生的电学过程及其机理和影响,其核心研究内容是雷电物理和雷暴电学。自1980年代以来,中国大气电学研究不断取得新的进展。得益于高时间分辨率雷电探测技术的进步,大气电学研究不仅在雷电物理学和雷暴云电荷结构方面取得了重要成果,也在雷电和雷暴对近地空间的影响、强对流天气的雷电特征、以及雷电资料同化和预警预报等方面取得了重要进展。本文从六个方面对近五年来大气电学的主要研究进展进行回顾,包括高精度雷电探测和定位技术、雷电物理过程和机制、雷暴对中上层大气的影响、雷暴云电荷结构的观测和数值模拟、强对流天气的雷电特征与预报、雷电对气候变化的影响与响应等,最后对大气电学未来发展进行展望。
基于美国国家冰雪数据中心最新发布的卫星观测海冰资料,本文分析了 1979~2014 年南极海冰空间趋势的季节变化特征,并比较了太平洋年代际振荡(IPO)和大西洋多年代际振荡(AMO)位相转换对南极海冰趋势的相对贡献与影响机制。结果表明:1979~2014 年间,罗斯海和南印度洋四个季节海冰密集度(SIC)均呈现增加趋势,在暖季(12~5 月),阿蒙森海和别林斯高晋海的 SIC 显著减少,威德尔海的 SIC 显著增加,呈正位相的南极偶极子型(ADP),而在冷季(6~11 月份),阿蒙森海-别林斯高晋海-威德尔海 SIC 表现为负位相 ADP趋势,南极整体年平均和季节平均海冰范围(SIE)均具有显著增加趋势。1979~2014 年 IPO 从正位相向负位相转换通过激发太平洋-南美(PSA)大气遥相关加深阿蒙森海低压(ASL),为南半球冬季和春季负 ADP 海冰趋势的主要成因。1979~2014 年 AMO 从负位相向正位相转换在南半球春季通过激发罗斯贝波和跨海盆激发 PSA 波列,加深 ASL,并可能通过减弱埃克曼抽吸抑制绕极近海混合层暖海水上翻,进而导致东罗斯海,阿蒙森海及南印度洋的海冰显著增加,解释约 75% 的春季南极整体 SIE 增加趋势。在南半球夏季,以上 IPO 和 AMO 位相转换均可增强南半球环状模(SAM),从而对夏季南极海冰增加和正位相 ADP 型海冰趋势有一定贡献。以上结果表明1979-2014年 IPO 和 AMO 位相转换通过大气遥相关机制对南极海冰趋势产生的影响呈现明显的季节性和区域性差异。
2021年7月19-21日河南极端暴雨伴有显著的低空急流活动。本文利用ERA5数据,采用等压坐标系水平运动方程、动能方程和位势高度梯度方程分析影响低空急流发展的关键物理因素。分析表明,低空急流中心首先从郑州附近925hPa发展起来,然后垂直倾斜地向西北方向发展增强,中心位置先后抬升到850hPa和700hPa。低空急流纬向风和经向风局地变化主要受位势高度水平梯度的影响。郑州西侧山区存在位势高度低值系统,郑州东北侧平原地区为位势高度高值区,二者在郑州附近产生显著的纬向梯度力,与纬向东风耦合做功,驱动低空急流动能增长。位势高度这种异常分布主要与地表位势高度和近地层虚位温垂直积分有关。位势高度纬向梯度方程计算表明,垂直速度纬向梯度引起的位温垂直平流和非绝热加热纬向梯度项是导致位势高度纬向梯度局地变化的主要强迫项。总体上,近地面层山区相对低温区和平原地区相对高温区对低空急流发展演变有重要影响。
利用国内自主研发的全球-区域一体化预测系统(GRIST)0.125度天气预报模式配置开展了中期天气预报试验,通过与ERA5再分析数据、卫星观测数据(GPM)和成熟的业务全球数值天气预报模式结果进行比较评估了该系统基线配置下的降水预报性能,并探索了模式对不同动力配置的敏感性。结果表明,冷启动下的GRIST模式能较好地模拟全球500hPa环流场,其对500hPa位势高度异常相关系数(ACC500)的模拟性能和美国国家环境预测中心(NCEP)的全球预报系统(GFS)基本相当。降水模拟方面,GRIST能够再现和观测一致的全球平均降水的空间分布。随着积分时间增加,模式在赤道辐合带和青藏高原南坡附近相比于NCEP-GFS出现了稍高的系统性降水湿偏差。基于降水强度和频次的分析表明,这种湿偏差很可能源于GRIST模式对这些区域降水频次的高估。针对全球6个降水关键区,考察了模式的强度-频次谱结构和日变化特征。GRIST对“较强降水”强度-频次结构的模拟能力优于NCEP-GFS,且对降水日循环的总体模拟较好,但部分地区存在对降水峰值的略微高估和提前。GRIST静力和非静力内核在0.125度分辨率的降水预报的统计特征具有较高的一致性,垂直60层较30层在环流和降水的模拟上均有一定增益效果。
本文针对一次典型的二级地形中尺度对流系统(mesoscale convective system, MCS)东移与高原东移对流合并影响下游对流系统个例开展数值模拟研究, 发生时段为2016年6月29日-7月1日,本次过程导致长江中游至江淮流域地区出现了一次范围较大的强降水过程。高分辨率的数值模拟清楚地再现了二级地形对流东移与高原东移对流合并发展影响下游对流系统的发展过程,较好地刻画出长江中下游地区降水的时空分布特征。此次对流发展过程主要经历形成,移出,合并和减弱阶段。其中,在形成阶段,由于西南低涡东北的气旋式扰动,二级地形MCS于夜间在西部山地地区形成,至次日凌晨东移到二级地形东部边界并且增强发展。发展加强后的二级地形MCS逐渐移出地形之后下游已有零散对流(高原东部对流东移至二级地形东部所致)在午后逐渐组织起来后,受到夜间增强的低空急流影响,与二级地形东移对流合并发展。合并后的MCS东移和发展推动上升运动增强,从而低层辐合增强,对流层低层诱发中尺度涡旋,涡旋和对流共同发展,引发长江中下游地区强降水。
摘要 本文利用FY-2G静止气象卫星和四川省攀西地区降水资料,分析了2019~2021年6~9月青藏高原东侧川西高原对流影响下,川西南山地区域对流云和强降水的时空分布特征及其具体关系。结果表明:(1)青藏高原东南部川西高原甘孜州(98~103°E,28~32°N)范围是一个对流活跃中心,对流云主要从川西高原沿西北路径南下,进入川西南山地攀西地区后又分别向东、东南和南三个方向移动影响,也是造成川西南山地强降水的关键区。(2)川西南山地西北路径影响下的强降水6~7月明显多于8~9月,7月最多,9月最少。并且,其东南移型的强降水次数较多,南移型次之,东移型最少,也表现出明显的月际变化。(3)川西高原关键区内横断山脉的南北向典型分布条形山脊—沙鲁里山和大雪山构成了西北路径影响下,强降水的白天14~15时初生对流的生成区,而其东移、南移和东南移型的对流初生和影响强降水时间,以及强降水峰值等特征有所不同。(4)西北路径影响下小时强降水的时次分布具有明显的单峰、夜雨等特征,其东移、东南移和南移型强降水的突发性、持续性和剧烈性等表现出一定的差异。(5)虽然川西南山地西北路径影响下强降水过程的初生对流和首次影响强降水的对流云都来源于川西高原关键区,但其东移、东南移和南移型的对流位置、发展影响,降水分布和降水中心等具有不同的特征。研究对于深入认识青藏高原大地形下,复杂山地典型区域中小尺度对流活动规律及其强降水具体影响都有重要的意义。
本文利用1982-2018年美国国家海洋和大气局(NOAA)先进甚高分辨率辐射计(AVHRR)观测得到的归一化差值植被指数(NDVI)数据集和中国区域高分辨率近地面气温和地面降水率驱动数据集(CMFD),采用线性倾向估计、M-K检验、偏相关和方差分析等方法,研究了气候暖湿化背景下青海高原生长季(5-9月)地表植被变化特征及其对气候暖湿化响应的年代际变化。结果表明:(1) 1982-2018年,青海高原生长季地表植被呈由东南向西北逐渐减小的空间分布特征,整体呈显著增加趋势(P<0.01),气候倾向率达0.01/10a,但在空间上呈两极化发展,在青海高原东部和西南部植被显著变好(面积占57.3%)的同时,青海高原西北部的柴达木盆地地表植被表现为退化态势(面积占14.8%)。(2)1982-2018年青海高原气候整体呈暖湿化特征,但在不同时段气候暖湿化的区域和强度存在差异,P1时段(1982-1998年)的增温强于P2(1998-2018年)时段,而P2时段的变湿强于P1时段。青海高原生长季NDVI的增加趋势在1998年前后出现了显著突变,1998年之前为波动上升,趋势不显著,但从1998年开始出现显著增加趋势(P<0.05),这与青海高原的暖湿化趋势相一致。(3)青海高原地表植被对气候的暖湿化响应具有年代际变化,在P1时段,水分条件不足的情况下,热量因子(气温)抑制地表植被的生长,而在P2 时段,水分条件较充足的情况下,水分和热量因子均促进地表植被的生长,在两者共同作用下,青海高原生长季地表植被出现了大范围好转。
本研究于2019年8月4-25日使用气溶胶宽范围粒径谱仪和云凝结核计数器观测获得了新疆中天山地区气溶胶和云凝结核(CCN)数浓度数据,结合气象要素资料和HYSPLIT模型,分析了CCN和气溶胶粒径分布特征及其影响因素。结果表明:在观测期间,天山气溶胶数浓度均值为3607±4105cm-3,爱根核模态粒子占比最高(64.76%)。CCN数浓度在0.1%、0.2%、0.4%、0.6%和0.8%过饱和度下的均值分别为185±185cm-3、648±345cm-3、1578±1045cm-3、2077±1417cm-3和2408±1657cm-3。气溶胶数浓度平均谱分布呈单峰型,峰值粒径位于29.5nm。气溶胶数浓度日变化在08:00(北京时间,下同)、17:00,20:00出现峰值,主要受边界层高度日变化、山谷风和排放源等影响。不同模态气溶胶粒子数浓度日变化不同,爱根核模态粒子呈双峰型,积聚模态粒子呈三峰型,而核模态粒子数浓度日变化呈单峰型可能与新粒子生成有关。CCN活化谱拟合结果为N=3111S0.896(S为过饱和度,N为过饱和度S下CCN数浓度),属于清洁大陆型特征。CCN数浓度日变化在08:00、18:00和21:00出现峰值。新粒子生成事件有利于天山地区CCN数浓度的增加,在0.1%、0.2%、0.4%、0.6%和0.8%过饱和度下新粒子生成事件天CCN平均数浓度分别比非新粒子生成事件天高13%、18%、25%、22%和20%。相对湿度(RH)对核模态粒子数浓度影响较大, 对其他模态粒子数浓度影响较小,随着RH的增加,气溶胶谱分布向大粒径方向偏移。当RH>60%时,气溶胶及CCN数浓度随RH增加均出现减少的趋势。由于地形与山谷风的影响,偏北风与偏东风下气溶胶和CCN数浓度较高。天山气团主要有西方气团(占比29.2%)、西北气团(29.3%)、东北气团(27.0%)和南方气团(14.5%)四类。由于气团来向和移动路径的不同、以及北方城市带的影响,来自天山北面的东北气团气溶胶数浓度最大,为5449±3793cm-3,南方气团最低,为1971±2087cm-3。东北气团各过饱和度下CCN数浓度均较高,比最低的南方气团高100%-150%。
基于国家气象信息中心归档的中国气象辐射基本要素数据集(V2.0),研制了1991-2020年中国地面气象辐射气候值数据集。数据集研制期间,对1991年以来的地面辐射台站观测数据集元数据进行了系统的质量检查和核实订正。依据观测站址迁移信息,同时结合辐射观测沿革文件,统计了人工观测调整为自动观测的时间节点,建立气候值统计所需的分段信息,提供了一套统一为自动观测方式、代表性更好的辐射气候背景场。基于中国气象辐射基本要素数据集(V2.0)的小时值辐射数据统计得到了中国地面气象辐射小时尺度的累年气候值,较1981-2010年的中国地面气象辐射气候值,提供了更高时间分辨率的辐射气候值统计,具有更广泛的应用价值。最终建立的1991-2020 年中国地面气候值数据集提供了中国约103个站点的总辐射、净全辐射、散射辐射、垂直面直接辐射、水平面直接辐射及反射辐射的小时(日、候、旬、月、年)曝辐量等气候值统计项目(含平均值、累计值、极端值及出现日期等)的气候背景信息,为天气气候业务提供了数据支撑。
评估地球系统模式对气候和植被的模拟能力是利用地球系统模式进行气候变化、陆地生态系统、碳循环研究的基础。基于观测和遥感数据,本文评估了第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)中18个全球耦合模式对中国生长季温度、降水和叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)的模拟性能;采用多元线性回归模型,定量植被对温度、降水的敏感性,并评估CMIP6模式对植被敏感性在地理和气候空间上的模拟能力。研究结果表明,(1)大部分模式可较好地模拟生长季温度、降水和LAI的气候态空间分布特征,但普遍高估全国平均LAI,且各模式对气候和植被变化趋势的模拟结果存在较大偏差;(2)与观测数据相比,大多数模式可模拟出植被敏感性正负符号的空间分布特征,但模式对植被敏感性幅度及其在气候态空间的分布(即:与气候场的对应关系)的模拟能力仍有待进一步提高;(3)基于模式在生长季的温度、降水、LAI及其敏感性方面的综合排名,四个模拟性能最佳的模式分别为CanESM5-CanOE、INM-CM5-0、IPSL-CM6-LR和MPI-ESM1-2-LR。
基于ERA5再分析资料和CMORPH卫星降水数据,对2019年9月9日-10日发生在天山南脉的暴雨过程进行高分辨率数值模拟,分析位势不稳定变化特征;进一步开展地形敏感性试验,利用地形追随坐标系位势稳定度倾向方程研究不同尺度地形扰动对位势不稳定变化的影响。分析结果表明:(1)暴雨发生前低层大气位势不稳定显著,而随着暴雨发生发展,不稳定能量被释放,低层大气趋于位势稳定。(2)位势散度项是位势稳定度倾向方程的重要强迫项,主要由爬流引起。经向爬流垂直切变与广义位温经向梯度的耦合项是爬流位势散度的主导项。本次暴雨发生过程中,地形扰动通过改变经向爬流的垂直切变和广义位温的经向梯度,造成位势不稳定的发展。这些结果有助于提高新疆地区的暴雨预报水平。
本文采用WRF4.2模式对2020年5月19日发生在贵阳的一次冰雹过程进行数值模拟,再现了冰雹云在贵阳市的移动路径和发展演变过程。通过对冰雹云不同发展阶段的动力、热力和云微物理特征的分析,以及冰雹比质量源汇项的收支分析,得到了冰雹形成的微物理机制及概念模型。研究结果表明:(1)模拟的冰雹云在成熟阶段呈现典型的超级单体结构,存在悬垂回波和回波空洞。云内最大上升速度可达20 m s-1,上升气流从地面延伸至12 km,在高空西风的作用下向东流出,形成宽广的高空云砧。在上升气流后部中低层为强下沉气流。(2)雹胚粒子通过云冰碰冻雨滴形成(Piacr),通过收集过冷云滴和雨滴增长(Psacwg, Pracg),雹粒子的最大汇项是融化成雨水(Pgmlt)。(3)在冰雹云的成熟阶段,雹收集过冷云滴的效率增大,主要发生在强上升运动区中高层(6~10 km),大量雹粒子分布在上升运动区中高层以及悬垂回波区,最大混合比可达11 g kg-1。(4)在冰雹云的消散阶段,云内上升速度减弱,高空云砧的范围扩大。雹粒子净转化效率降低,雹混合比减少。雹融化为雨水的效率增大,雨水分布质心降低,在近地面产生大量雨水。
[目的]气候变化使得灾害性天气事件发生频率增加,这对灾害性天气监测提出了更高的要求。近年来,我国许多城市组建了X波段天气雷达监测网作为对传统的S波段和C波段业务天气雷达监测网的补充,以提高灾害性天气监测的时空分辨率,同时改善对天气系统低层信息的观测。混合仰角反射率是从天气雷达覆盖范围内的多仰角反射率观测信息中提取出的离地面最近且未受地形遮挡的反射率,对于监测对流系统低层的发生、发展具有重要的价值。为了充分发挥S/C波段雷达探测范围广与X波段雷达观测时空分辨率高的优势,[资料和方法]提出了S/C波段雷达和X波段雷达混合仰角反射率拼图方法,步骤包括:(1)混合仰角反射率形成;(2)不同波段雷达反射率转换;(3)多雷达反射率拼图。[结果]基于上述方法,产生了深圳市和西安市混合仰角反射率拼图产品,空间分辨率为30 m,时间分辨率为1 min。利用全球降水观测计划双频卫星测雨雷达(GPM-DPR)观测的反射率,通过不同降水类型的个例对拼图产品进行了评估。[结论]结果表明,混合仰角反射率拼图产品与GPM-DPR的反射率观测数据具有较高的一致性,平均偏差在±1dB以内。
基于高分辨率融合集成预报RISE系统,采用华北3km分辨率快速循环更新的中尺度数值模式CMA-BJ、欧洲中心0.125度分辨率全球数值模式ECMWF、常规自动站和冬奥赛道加密自动站逐时观测资料,以北京冬奥会复杂山地为研究区域,对比分析了不同模式背景场对100m网格分辨率地面2-m温度和10-m风场融合分析和1-24小时逐小时间隔预报准确性的影响。结果表明:(1)采用区域模式和全球模式作为RISE系统背景场,均可有效形成复杂山地百米级精细化融合产品,但不同模式背景场对不同气象要素分析和预报性能的影响存在明显差异;(2)对于温度分析,模式背景场的影响最小,以CAM-BJ和ECMWF为模式背景场的RISE温度分析场空间分布基本一致,分析MAE误差均小于0.2oC;(3)对于风场分析,采用高分辨率区域模式比粗分辨率全球模式更能提升RISE高精度风场融合产品精细化水平;(4)对于温度预报,以ECMWF为背景场的RISE 100m格点融合预报性能显著优于CMA-BJ背景场,冬奥高山站和所有站平均预报误差分别减小10.5%和7.0%;(5)对于风场预报,以CAM-BJ和ECMWF为模式背景场的RISE冬奥高山站临近1-6h风速预报MAE误差分别为1.42m/s和1.30m/s,7-24h预报MAE则分别为1.52m/s和1.54m/s,而RISE区域内所有站1-24h平均MAE误差分别为1.38m/s和1.24m/s。研究成果有助于深入理解模式背景场在百米级融合预报中的作用,对提升复杂地形下天气预报准确性有重要的科学意义和业务应用价值。
雾顶辐射冷却是雾演变过程中的一个重要物理过程,它能驱动“自上而下”的湍流混合,因此YSU(Yonsei University)方案中引入了刻画该过程的模块(ysu_topdown_pblmix)。然而,这种“自上而下”的湍流混合对华北平原雾的影响作用尚不清楚。本文基于葵花-8卫星反演资料、地面自动站观测资料、大气边界层观测塔涡动相关观测,结合大涡模拟结果,分析ysu_topdown_pblmix在华北平原雾模拟中的影响作用。研究发现,虽然ysu_topdown_pblmix整体降低了华北平原雾的雾区模拟评分,但它却明显改进了近地层温度、湿度和雾边界层结构的模拟,这得益于雾顶辐射冷却驱动的“自上而下”的湍流混合。然而,目前ysu_topdown_pblmix中的夹卷作用偏强,导致雾顶之上的暖空气过多卷入雾体内部使得雾过快消散。敏感性试验显示,通过减小ysu_topdown_pblmix中的蒸发增强系数可以降低雾顶湍流夹卷强度,从而改善雾区模拟效果。本文研究工作表明,华北平原雾的数值模拟中有必要引入ysu_topdown_pblmix,但需要进一步改进其中的有关参数。
本文使用风廓线雷达、跑道自动观测及多普勒天气雷达等观测资料,对2020年5月14日半干旱地区兰州的一次弱天气尺度强迫下的干下击暴流(本文简称“5.14”)过程的发生和演变特征进行了分析;应用中尺度数值模式WRF(Weather Research and Forecasting)对该次过程的形成、移动及辐散出流区上空的水凝物演变特征进行了模拟,探讨了“5.14”过程外流传播的可能机制。结果表明:“5.14”过程的生命期约为30 min,云顶高度在9 km以上。在云体移向后侧3-6 km高度,同时出现突发性干冷空气急流侵入,云体断裂,云顶崩塌,动量下传和中低空1-4 km高度辐散出流急流,是下击暴流外流发生的可能原因。雪晶碰撞过冷云滴使并冻结合并,形成了下沉及外流区域的云中霰粒子均快速增长,模拟的霰粒子混合比在下击暴流暴发时增大了10的5次方倍;下沉区霰粒子加速了云中冷池的形成,是激发强下沉气流的原因之一。随着云体的移动,强下沉气流在地面上产生辐散出流,和相邻的辐散出流间交汇引起气流间的辐合上升运动,在云体移动方向前沿的下沉气流两侧形成两个气流上升区;随着干冷入流急流的深入,在云体移动方向激发出两个垂直环流,垂直环流由一支云内上升气流与一支紧邻的湿下沉气流相伴而成。垂直环流中的湿下沉气流在近地面形成冷池扩散促使了下击暴流的暴发,激发阵风锋。阵风锋向下击暴流辐散中心的外流方向扩散,阵风锋前的暖湿上升气流有利于新生单体合并进原风暴,风暴发展加强,随着阵风锋推进切断了暖湿上升气流导致重冷云顶下沉,云顶的不断上冲和崩溃形成了下击暴流的外流传播过程。阵风锋前的上升气流输送的雨水粒子在0 ℃温度层附近冻结,冻结过程中释放的热量导致外流传播过程中0 ℃温度层不断升高,云中下沉的霰粒子融化层升高,融化后形成的雨水粒子在下落过程中的蒸发层增大,霰粒子融化吸热及雨水在下降过程中蒸发吸热使得近地面冷池不断增强导致地面风速在辐散传播过程中加大,是下击暴流外流传播中地面大风形成的重要原因。另一方面,上升气流通过凝结作用加热大气加强上升运动。下沉气流的发展有助于形成和维持对流特征环流及冷池。下击暴流形成后,在云体移动方向上不断形成的垂直闭合环流是下击暴流辐散中心的移动机制,由于地面冷池外流的辐合抬升作用,移动方向的上升气流区范围不断增大,垂直闭合环流受到上升气流区阻挡无法新生,同时由于云体东移维持下击暴流垂直闭合环流结构中水凝物的循环减弱使垂直闭合环流结构的消散导致下击暴流辐散中心减弱消亡。与以往研究相比较,本次干下击暴流发生时也出现了云体后侧入流急流、雷达回波反射率因子核下降、动量下传、霰粒子含水量大及水凝物融化蒸发过程吸热形成冷池等特征,但此次干下击暴流辐散中心有明显的垂直闭合环流,是下击暴流辐散中心的启动和维持机制,同时下击暴流辐散中心与阵风锋的形成密切相关,而阵风锋过程是造成此次干下击暴流的外流传播形成地面大风的主要原因。
阜阳市是人口和粮食大市,城镇化进程的加快引起的气候和环境问题急需关注,研究气候变化引起的阜阳长期边界层结构和气象条件变化特征具有重要意义。我们利用安徽省阜阳市常规气象观测数据和阜阳探空站2010—2019年间的L波段高分辨率探空观测资料以及ERA5再分析资料,采用总体理查森数方法计算了行星边界层高度(PBLH),对比分析了阜阳地区PBLH的长期变化特征;并分析了多年月平均、季节和年际尺度的PBLH与10 m 风速、近地面气温、相对湿度、大气压等气象影响因子的关系,及观测和ERA5 PBLH差异的原因。结果表明:阜阳08:00和20:00探空观测的PBLH全年均小于500 m,这是由于太阳辐射在这两个时段比较弱,边界层没有充分发展或正在向夜间稳定边界层过渡。20:00的PBLH 高于08:00的,是由于20:00气压低、温度高和相对湿度小共同造成边界层抬升更高,超过风速低造成的降低影响。PBLH有显著的季节变化,夏季>春季>冬季>秋季。ERA5的PBLH与探空观测的季节变化特征大致相同。08:00 ERA5的PBLH比观测总体偏高23 m,这是由于ERA5风速偏高、温度偏高和气压偏低等原因造成; 20:00则是ERA5的PBLH总体偏低99 m,其影响因素比较复杂。ERA5与探空观测的PBLH多年月平均相关系数比较高,在08:00和20:00分别为0.91和0.74, 因此可以用ERA5资料在阜阳站点及东南地区进行PBLH长期趋势研究。观测和ERA5年平均PBLH逐年的波动变化一致,探空PBLH是波动中保持平稳,ERA5则是在波动中略微下降(不具有p<0.05的统计学意义)。月平均尺度上地表气象因子对PBLH有显著影响,气压和风速的影响都比较大,温度和湿度的影响次之。探空观测的月平均PBLH值与地面气压和相对湿度都呈现显著的负相关关系,而与地表温度和风速都呈显著正相关关系。08:00比20:00的相关性都更强一些;年平均PBLH值与地面气象要素的关系并不显著,因此虽然气候变化导致地表温度上升相对湿度增加,但年平均PBLH改变并没有呈现一定趋势。加密观测的结果表明,探空观测和ERA5的PBLH都随时间02:00-20:00由低逐渐升高再降低,白天深厚,夜晚浅薄,反应了PBLH的典型日变化特征。
本文以ECMWF模式插值到站点的逐12 h累积降水预报的订正试验为例,以福建及周边共4个省(市)为研究区域,详细介绍了福建省气象台在实现最优TS评分(Optimal Threat Score,OTS)订正法时引用或首创的三项技术,并与同类技术进行对比。结果表明:1)用3年期准对称滑动窗口取样法采集训练样本计算OTS订正阈值,其效果优于取之前3年的当季样本的取样方法;2)OTS订正阈值F1(即消空阈值)的大小与最高2 m温度密切相关,随着温度升高,消空阈值先变大后减小。相比不分组的方案,基于最高2 m温度预报分组计算消空阈值的方案能同时降低小雨的空报率和漏报率,使ETS评分提高5.0%~8.2%;3)先用反距离加权插值法对模式降水预报进行插值,再应用OTS订正法对降水预报进行订正,其效果优于先用最邻近点插值法对模式降水预报进行插值,再应用OTS订正法对降水预报进行订正。
西南低涡致灾性强,影响广泛,对其降雨机制和气候特征的揭示意义重大。基于格点数据的客观识别算法则是西南低涡研究领域重要的基础内容之一。高空间分辨率格点数据导致的局地扰动以及地形对西南低涡环流完整性的影响是现有西南低涡算法识别准确率不高的主要原因。本文提出了一种主要基于700hPa风场的西南低涡客观识别新方法,该方法可在不对识别数据进行平滑等前处理的情况下克服局地扰动和地形遮挡等不利影响,显著提升涡心识别准确率。经过改进的路径追踪算法可识别新生低涡,避免新老涡心的错误连接从而获得更为客观的低涡路径识别结果。评估结果表明,新方法在西南低涡活动全域的平均识别命中率、漏识率和空识率分别为85.71%、14.29%和11.7%。在受地形影响较小的104°E以东地区识别命中率更是超过90%,漏识率和空识率均低于10%。较好的识别效果和较高的计算效率使得新方法更能满足科研和业务的需求。
全球变暖背景下,中国东北夏季洪涝干旱灾害发生频繁,对人类和自然系统造成严重影响。但是,目前东北夏季降水预测水平较低,远不能满足防灾、减灾的需求。中国东北汛期降水主要集中在盛夏(7-8月),其年际变率与年代际变率相当。本文聚焦在分析春季土壤温度在中国东北盛夏降水年际分量预测中的作用。研究发现中国东北盛夏降水年际分量与欧洲中东部春季土壤温度年际分量存在显著负相关关系、与青藏高原东部和西亚东北部春季土壤温度年际分量存在显著正相关关系。春季关键区土壤温度异常对应下游地区盛夏土壤温度异常,从而引起东亚盛夏大气环流异常,高空西风急流偏强偏北、西太平洋副热带高压偏强偏北,进而造成中国东北水汽辐合与上升增强,引起中国东北盛夏降水增强。进一步采用欧洲中东部、青藏高原东部和西亚东北部春季土壤温度年际分量建立了中国东北盛夏降水年际分量的季节预测模型,1979-2021年留一法交叉检验时间相关系数在GLDAS-Noah、ERA5 和CRA 3套数据中最高可达0.64,2012-2021年的后报试验时间相关系数在3套数据中最高可达0.78,表明春季土壤温度在中国东北盛夏降水年际分量预测中起到关键作用。研究成果能够为提高中国东北夏季降水预测提供科学基础,并易于应用到实际预测。
分别从“点对点”雨量检验和降水空间结构特征检验两方面对多个数值模式东亚夏季中短期逐日降水集合预报进行评估,结果表明不同模式对降水的不同方面存在不一样的预报能力。借助基于对象的诊断评估方法提出了基于降水对象的超级集合(Object-based Superensemble,OBJSUP)模型,采用观测场和预报场中降水对象空间结构的相似度来分配各个成员模式的权重,有别于利用传统“点对点”误差分析来计算权重的超级集合(Gridpoint-based Superensemble,GPSUP)。相比于最优单模式,两种多模式集成预报均有效地提高了中短期降水预报技巧,且OBJSUP模型整体优于GPSUP模型,主要原因在于OBJSUP模型可以较好地改进降水对象的质心位置预报。为进一步检验多模式集成模型对强降水空间结构特征的预报能力,针对2018年夏季广东一次极端强降水事件,多模式集成预报与高分辨率区域模式动力降尺度预报对比表明,多模式集成对强降水的预报不足,但对广东省逐日大雨量级降水和过程累积降水空间分布预报较好。高分辨率区域模式对此个例中粤东地区发生的强降水具有一定的预报能力,但对广东省其他地区降水量预报偏弱。
利用WRF模式,借助三维降水诊断方程和降水效率定义,针对2020年6月26日四川冕宁一次突发性暴雨过程开展高分辨率数值模拟诊断研究,从不同强度降水的垂直动力结构、水凝物分布及各种宏微观过程对降水的贡献等角度进行对比分析,进一步揭示复杂地形区强降水过程中与水物质(水汽和各种水凝物)相关的宏微观特征。结果表明,此次冕宁暴雨过程可分为两个阶段:第一阶段(6月26日18~22时),强降水区上升运动强度最大,在水汽辐合达最强的同时,促使较弱降水区的液相水凝物向强降水区辐合,强降水区收集的丰富液相水凝物一部分转化为冰相水凝物供应云系增长(此时>35 dBZ的对流性回波伸展高度最高),另一部分转化为强降水降至地面,造成第一阶段的强降水发生;第二阶段(26日23时~27日01时),强降水区的局地上升运动有所减弱,导致强降水区液相水凝物辐合减弱,但仍保持强烈的水汽辐合,上升运动极值中心有所降低,有助于云、雨滴碰并和水汽凝结等过程发生,垂直方向上出现两个上升运动极值中心,回波强度在垂直方向表现为强—弱—强的结构分布,高层云中的冰相粒子对低层云系具有一定播撒效应,有助于液相水凝物高效转化为强降水。不同降水强度间的降水效率差异显著,变化范围为5%~70%,越大的降水效率对应越强的地面降水。
冬春季青藏高原东部平均雪深具有明显的年代际变化特征,大约上世纪90年代之前呈现显著增加趋势,之后为显著减少趋势。本文首先利用观测资料分析1960-1989年和1990-2014年两阶段青藏高原东部冬春季雪深与相关气象要素场(包括气温和降水)和大气环流条件等的趋势及其相互联系。其次选用CESM2模式的三套历史输出资料,包括(1)全部外部辐射强迫,(2)温室气体辐射强迫,和(3)人为气溶胶辐射强迫等不同模拟方案,评估辐射强迫和北大西洋涛动(NAO)对两个阶段冬春季青藏高原东部雪深趋势的分别影响。观测分析表明,1990年以后冬季雪深减少趋势主要由地表气温升高和降雪减少共同导致,而春季雪深减少则主要由地表气温升高所致。对比分析观测和模拟雪深及其与大气变量趋势之间的关系,结果表明,全部辐射强迫或者单独的温室气体和气溶胶辐射强迫对1960-1989年间高原东部雪深增加趋势贡献较少,NAO大约解释49%的冬季雪深增加趋势,但对春季增加趋势贡献较少。全部辐射强迫导致青藏高原东部1990-2014年间显著增温,降雪减少,对后期冬春季雪深均持续减少有显著贡献,可以解释后期观测大约29%的冬季和82%的春季站点平均积雪减少趋势。其中温室气体强迫和气溶胶辐射强迫对高原增温均有显著贡献,共同导致冬春季高原东部雪深的减少。NAO指数下降趋势可解释1990-2014年青藏高原东部冬季积雪雪深减少的22%,但对春季雪深减少贡献较小。随着未来人为温室气体增加和气溶胶排放减少,预期高原东部增暖将进一步加剧,冬春季节高原东部雪深将持续减少。
2022年2月19-23日福建地区出现转折性降雪天气,环流背景是中层暖层和低层冷层并存,地面有雨、雨夹雪和纯雪等多种天气现象,预报难度大。基于天气雷达等资料,采用基于粒子谱数据的降水类型分类方法对各站点降纯雪和雨夹雪时段进行划分,结合天气形势和雷达参量垂直特征,重点分析了环境温度演变对转折性降雪的影响以及转折性降雪的垂直演变特征。结果表明:(1)地面气温和地形分布较为均匀时,可根据反射率因子垂直廓线(VPR)和环境温度特征判断雨夹雪和纯雪之间的转换,即纯雪阶段VPR随高度降低单调递增,雨夹雪阶段廓线中层存在融化层亮带特征;分析时应特别关注雷达对低层降水的观测能力,当雷达受观测环境限制,无法反映近地层温度差异造成的降水特征变化时,即使在高空VPR相似的情况下,地面降水类型也可能显著不同;(2)降雪粒子的双偏振雷达参量垂直特征表明,转折性降雪高层和融化层高度以上的粒子增长机制与一般纯雪过程类似,不同点在于受中层暖层和低层冷层影响,粒子经历了复杂的融化和冻结过程。粒子下落到暖层后出现融化层亮带特征,融化层以下则视低层冷层强度和地面气温不同,粒子完全或部分冻结,地面可能出现纯雪或雨夹雪;雷达参量垂直结构特征(例如融化层亮带的强度变化)能实时反映环境温度变化,有助于判断地面降水粒子相态,可一定程度上弥补模式预报不够精准和单点探空垂直观测欠缺的问题。
基于MERRA再分析数据集,本文对平流层最后增温事件(stratosphere final warming, 简称:FW)的分类进行了分析,这种分类将平流层和中间层低层进行了统一的考虑。研究发现中间层低层极区存在与平流层极区相似的纬向风场的季节转换,并且在春季,极区温度和纬向风场存在与平流层类似的年际变率,基于此认定中间层低层仍存在FW事件。本文随后确定了FW事件逐年爆发日期,结果表明,FW事件在各个层次的平均爆发日期为4月7日–27日,年际变率在11.3–18.3天,其中,1 hPa FW平均爆发日期最迟,0.1 hPa FW事件的年际变率最小。依据FW爆发日期垂直廓线的演变特征,本文将FW事件分为三类,分别为同时型、顺延型与气候态型。同时型FW事件由强烈的行星波活动所主导,整层爆发日期相差不大,FW的爆发伴随着强烈的极区环流异常符号的反转。顺延型FW事件的爆发过程与同时型具有类似的特征,但其中行星波活动强度更弱,非绝热加热的作用进一步提高。气候态型时,以10 hPa为代表的平流层中层FW事件的爆发由动力因素主导。平流层中层FW爆发后,平流层高层行星波活动受到抑制,FW的爆发则由辐射非绝热加热主导。在中间层低层0.1 hPa,FW事件的爆发有两种可能,一方面,可以由辐射非绝热加热主导;另一方面,在一些平流层FW事件爆发后,0.1 hPa可能会因为平流层FW爆发后的次级行星波活动而造成FW的爆发。
本文以美国国家环境预报中心(NCEP,National Centers for Environmental Prediction)的GFS(Global Forecast System)全球数值天气预报产品作为模式预报初始场,利用区域中尺度预报系统CMA-MESO(China Meteorological Administration Mesoscale Model)(原GRAPES_MESO)5.1版本对2021年9月3-5日发生在四川盆地的一次暴雨过程,采用3种不同分辨率(1km、3km、10km)和2种云微物理参数化(WSM6、Thompson)方案设计5组试验进行数值模拟研究,结果表明:(1)试验模拟雨带与实况基本一致,但强降水时间、降水落区和降水强度与实况存在差异。随着降水阈值的提高,TS 评分下降同时 Bias 变幅增大,空报漏报率也随之增加。(2)同分辨率是否采用积云参数化方案与同分辨率采用不同微物理方案对水汽通量模拟结果差异不大;5组试验在各自模拟的暴雨区均对应强烈的的上升气流,且模拟强度均随分辨率提高而增大。(3)1km分辨率下采用不同云微物理方案模拟液态粒子结果差异不大,但固态粒子明显不同。(4)3km分辨率下加入积云参数化方案后,对于强降水中心的模拟结果存在较大偏差。整体而言,针对此次降水过程的各个试验模拟结果表明,在高分辨率条件下,Thompson方案饱和调整方案效果略好于WSM6方案,1km_thompson方案对雨带刻画也更精准,降水模拟最优。
数值天气预报效果的改进依赖于模式物理过程的完善、模式初始场的改进以及模式空间分辨率的提高,其中模式分辨率的提高已成为改善模式预报效果一个有效途径。基于全球数值预报模式,利用T1534(13km)和T254(55km)两种不同分辨率模式进行预报,并对中国区域气温、气压、风速和降水预报效果进行分析。结果表明:两种分辨率模式产品针对中国区域气压的模拟中,华北地区的预报效果最好,ERA5再分析资料的相关系数均达0.8以上,且7个子区域的均方根误差随着分辨率增高均显著降低;对气温的模拟中,西南地区的均方根误差较小为2.171,在提高模式分辨率后均方根误差为1.523,减少了30.1%;对风速的模拟中,两种分辨率产品在季风区的相关系数普遍高于非季风区;在地形复杂的地区如西北地区而言,随着模式分辨率的增加,风速均方根误差却小幅度增大,由此可见,模式分辨率的提高不一定能提高风速预报的准确性。针对2019年8月10日山东地区发生强降水天气过程,两种不同分辨率的模式产品均能较好的模拟出降水特征,覆盖了实际降水落区,高分辨率模式预报各种降水等级的偏差评分均低于低分辨率。此次强降水过程在降水当日相对湿度接近于饱和状态,易于凝结,且随着模式分辨率的提高,相对湿度增强,结构更加精细,同时高分辨率模式模拟的低层气旋中心气压较低分辨率模式更低,气旋的强度更大,对流降水过程更强。
本文客观识别和追踪了2000~2019年东北亚地区持续时间为[6, 24)和[24, 48)小时(“短持续”冷涡)以及≥48小时(传统东北冷涡)的3730次冷涡过程,分析了不同持续时间冷涡时空分布、强度和尺度特征的差异及其影响期间我国东北暖季降水分布。结果表明:(1)持续时间为[6, 24)小时的冷涡发生频次最多(占比约60%),传统东北冷涡频次最少(占比约15%)。(2)冷涡更易出现在暖季5–8月,但不同持续时间冷涡频数峰值月份不同。(3)持续时间为[6, 24)、[24, 48)和≥48小时的冷涡中心活动主要高频区分别出现在识别区域东北角、东北象限和中部;冷涡中心初现时刻位置主要位于45°–55°N之间的识别区域西边界附近,但持续时间为[6, 24)([24, 48))小时的冷涡中心初现时刻位置在识别区域东北象限(中北部)亦存在高频区;冷涡中心在分析区域内的最后出现时刻较多位于40°N以北的分析区域东边界附近。(4)冷涡持续时间越长,强度越强、半径越大;冷季冷涡强度和半径大于暖季。(5)东北暖季,冷涡背景下总降水量和短时强降水量占比均值均超过60%(后者更大),冷涡持续时间越长,上述占比相对越大;不同持续时间冷涡影响期间,总降水量/短时强降水量占比空间分布存在明显差异。“短持续”冷涡相关研究同样需要重视。
利用2020年夏季(6~8月)CMA-MESO逐日08时(北京时)起报的12~36 h逐时降水预报数据和地面–卫星–雷达三源融合逐时降水产品,着眼于小时尺度降水特征,细致评估了CMA-MESO对四川盆地及周边地区的降水预报性能。结果表明,CMA-MESO较好把握了夏季降水的空间分布特征,即小时平均降水量和降水频率的大值区位于四川盆地西部、北部和东部的高海拔山区,而降水强度大值区主要位于山脉迎风坡一侧,但CMA-MESO预报的降水量和频率大值区位置较观测偏南。CMA-MESO合理描述了研究区域内降水量和频率峰值时间位相自西向东逐步滞后的特征,能够把握区域平均的降水量和频率清晨主峰、傍晚次峰的双峰形态以及降水强度的单峰特征,但预报的降水日变化位相超前于观测。CMA-MESO预报的逐时降水量均大于观测,明显的降水量预报正偏差发生于夜间21~03时和午后至傍晚(14~20时),分别由一般性降水(0.1~10 mm h?1)预报偏差和强降水(≥10 mm h?1)预报偏差主导,其偏差大值区分别位于青藏高原东南缘至四川盆地西部和四川盆地以东、以南地区,模式对热力和动力场的预报偏差结合地形的影响是降水量预报偏差的成因。
云粒子有效半径是云微物理中的重要参数,准确获取云粒子有效半径的分布特征对分析云形成、降水及灾害性天气预报、地气辐射收支等都具有重要意义。利用1998-2012年6-8月(夏季)热带测雨卫星(TRMM)搭载的可见光/红外扫描仪(VIRS)的探测资料,分析了北半球夏季热带和副热带地区云粒子有效半径的空间分布和廓线特征。结果表明云粒子有效半径在空间上分布不均匀,粒子尺度分布在5~30 μm之间,局部尺度可达30 μm以上,并且洋面的云粒子有效半径相比陆面的云粒子有效半径更大;标准差多分布在2~10 μm之间,但局部可达10 μm以上。不同区域的云粒子有效半径垂直廓线分布表明,随着亮温的降低,云粒子有效半径先增后减;对于小的云粒子有效半径,洋面比陆面的云粒子有效半径廓线大,且北半球副热带比南半球副热带的云粒子有效半径廓线大;对于大的云粒子有效半径,各区域间的云粒子有效半径廓线差异较小;云粒子有效半径标准差廓线分析表明,小粒子、适中粒子和大粒子的标准差大值分别位于冰云、混合云和水云区。本研究结果为模式模拟热带和副热带区域云中粒子有效半径分布特征提供了观测依据。
本文基于2015~2018年四川盆地西部边缘出现的典型暴雨个例,以落区为依据进行了统计分类,着重分析了不同空间分布特征暴雨的环境场条件,并从四川盆地夏季大气日变化特征角度来探讨了该区域易出现夜雨频发的原因。研究表明:(1)受四川盆地西部边缘高大陡峭地形影响,盆地西部中低层大气温湿条件好,暖湿东南气流在此遇大地形产生迎风辐合抬升,易发生强降水。当暴雨发生在整个盆西(西部型)时,整个盆地西部的湿度非常大,东南风较强;当暴雨发生在盆地西北部(西北型)时,中低层东南风最强,动力作用最显著;当暴雨发生在盆地西南部(西南型)时,大多伴随有偏北风进入盆地,存在明显的南北风切变辐合。水汽散度通量对四川盆地西部暴雨强度和落区具有较好的指示意义。(2)对流有效位能、相对湿度、假相当位温、中低层风场以及散度这些热力和动力变量的日变化特征,都表明了四川盆地西部降水易发生在夜间。
2021年7月20日郑州市特大暴雨过程给人民的生命财产造成了巨大损失。然而,此次暴雨降水量极端性强,数值预报不确定性极大。为提高CMA数值模式对此类暴雨极端雨强预报不确定性的描述能力,利用中国气象局自主研发的3km水平分辨率的对流尺度数值预报系统(China Meteorological Administration Mesoscale model, CMA-Meso 3km),通过设计集合同化观测扰动方案与云分析雷达反射率滤波阈值调整方案,实现对常规观测资料和雷达反射率的微小扰动,构建对流尺度集合预报初始扰动场,开展集合预报试验,评估对流尺度集合预报的极端雨强预报不确定性特征,并与CMA全球集合预报和区域集合预报进行对比分析。结果表明,1)基于3km水平分辨率的对流尺度集合预报对此次极端降水的预报仍存在一定的落区偏差,但不同集合预报成员的极端雨强值具有较好的发散度,且个别成员预报的极端雨强值接近实况的624.1mm,较好地代表了极端降水的预报不确定性。2)通过对比CMA不同分辨率集合预报的极端雨强值、离散度及累积降水邻域分数技巧评分,发现极端雨强值及离散度与模式水平分辨率密切相关,分辨率越高,极端雨强概率预报技巧越高,表明对流尺度集合预报能够更好描述极端雨强预报的不确定性及其极端性。3)同时扰动常规观测资料及雷达资料的对流尺度集合预报,能够在较短的预报时效内对模式水汽场及环流形势产生影响,促使降水集合预报离散度在较短的预报时效内增长起来,有效提升了极端雨强概率预报能力。总体而言,通过扰动常规观测资料和雷达资料的对流尺度集合预报有助于提高模式极端雨强概率预报技巧。
随着数值模式分辨率越来越高,在复杂地形区域仅考虑高层重力波拖曳作用和地形阻塞作用具有局限性,WRF v4.3中新型重力波拖曳方案在原有大尺度重力波拖曳和地形阻塞作用基础上新加入了边界层小尺度重力波拖曳作用,且对湍流地形拖曳作用增加了描述,从而可以达到尺度适应。为了验证新的重力波拖曳方案的效果,本文基于华北区域3km对流可分辨模式开展了2021年冬季重力波拖曳参数化方案应用试验,对比分析了三组试验方案:不开启重力波拖曳、原有的仅考虑大尺度重力波拖曳和阻塞作用的方案以及新型的尺度适应方案结果。试验结果表明:原有重力波拖曳方案仅考虑重力波拖曳和大尺度地形阻塞,在3km模式中对复杂地形附近整层风场影响较大,但是正效果有限;新型尺度适应重力波拖曳方案在3km分辨率模式中大尺度重力波拖曳和阻塞拖曳作用为0,仅由边界层内小尺度重力波拖曳和湍流地形拖曳起作用,能够达到尺度适应效果;由于高层重力波拖曳为0,开启新型重力波拖曳会降低低空尤其是边界层内风场预报正偏差,对高空风场无影响;对模拟区域的统计检验结果表明,新型重力波拖曳方案可以有效减少地形复杂区域近地面风场预报的误差,但对温度等其它要素的改善有限。
基于CN05.1观测格点数据和第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)模式模拟数据,本文全面评估了CMIP6模式对自校准帕尔默干旱指数(scPDSI)的模拟能力,并选取7个性能相对较好的模式的集合平均结果,在SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP5-8.5三种温室气体排放情景下预估21世纪中国地区scPDSI、径流和土壤湿度的变化特征,在此基础上分析CMIP6未来预估的不确定性。结果表明:CMIP6对中国地区自校准帕尔默干旱指数的模拟能力仍有待提高,多模式集合平均的模拟性能优于大多数单个模式,但在时间趋势、振幅等方面仍有不足;scPDSI的时间趋势在低、中排放情景下略微升高,趋势值分别为0.03/10a和0.01/10a,在高排放情景下则呈下降趋势(-0.05/10a)。土壤湿度随时间呈降低趋势,SSP5-8.5情景下地表土壤湿度和整层土壤湿度降低趋势分别为-0.30%/10a和-0.26%/10a,而地表径流和径流总量则随时间增加,趋势值分别为1.76%/10a和3.13%/10a。在空间分布上,21世纪末,中国地区年平均scPDSI普遍随排放情景升高而降低,土壤湿度变化大致呈“北高南低”分布,在青藏高原地区降低最为明显,且表层土壤湿度变化幅度更大。径流在大部分地区均呈升高趋势,且升高幅度与区域随排放情景增大,只有西北和青藏高原部分地区呈降低趋势。21世纪各变量变化的概率密度曲线大多随排放情景升高而变宽,其未来变化极端性将增强,变化更为剧烈。
基于四川省全省158个站点逐日气象观测数据以及2018~2020年道路气象灾害资料,对温度类、湿度类和降水类因子及它们的日变化复合特征共计14个因子采用相关性分析,研究了平原和山区地形下道路结冰模式的区别。结果表明,平均相对湿度与结冰的相关系数在两种地形分别为0.451和-0.451,山区和平原地形下的结冰模式差异主要体现在满足结冰所需水汽条件的因子的不同上。另外基于主成分降维、逐步回归和Lasso原理筛选特征,构建Logistic结冰预测模型,以五折交叉验证减小偶然误差,并使用准确率、ROC曲线和AUC值等标准对得到的模型进行评估。两种地形下三种模型表现排名一致,Lasso-Logistic模型效果最佳,平均准确率为86.98%,SR-Logistic次之,平均准确率为84.05%,PCA-Logistic最低,平均准确率为84.09%。在典型个例检验中,Lasso-Logistic在平原和山地预测准确率分别为86.15%和83.70%,在三种模型中最高。同时,引入气象因子随时间变化的复合特征能够提高模型的预测准确率,其中Lasso-Logistic、PCA-Logistic和SR-Logistic较它们仅包含日均值的模型的准确率提升了3.68%、3.00%和3.00%。研究结果证明,Lasso-Logistic结冰预测模型能有效对两种地形下的道路结冰事件进行预测,普适性较强,能够为道路结冰灾害的预警提供参考。
对于新型观测系统的建立,准确客观地评估其性能对系统的完善和发展具有重要的意义。我国新一代往返平漂式探空系统(Round-trip Drifting Sounding System, RDSS)创新性地突破了传统探空观测模式,通过一次释放实现“上升-平漂-下降”三段式观测,拓展了现有探空观测的能力和范围。本文利用基于伴随模式的观测敏感性方法(Forecast Sensitivity to Observations, FSO),研究了长江中下游目标区数值预报质量对新型探空观测资料的敏感性。结果表明:试验时段内同化常规观测资料均能够不同程度地减小预报误差,提高预报质量,其中风场和温度观测的贡献最为显著。新型探空试验资料对长江中下游目标区预报具有显著正贡献,71.4%时次的预报误差有了进一步的减小。其中经向风和湿度观测对预报质量的改善最为明显。新型探空风场观测对预报误差的贡献具有明显的空间差异,预报误差减小的大值区主要分布在试验站本站及其附近区域;整层新型探空风场和温度、湿度观测对预报质量的正贡献比较显著,仅对流层中低层的纬向风观测对预报质量呈现弱的负贡献。
本文基于1961-2017年中国逐日最高温度资料(CN05.1),通过经验正交函数分解(EOF)揭示了中国夏季极端高温日数(EHTD)年际变化的主导模态,探究了导致各模态形成的关键影响因子和相关物理机制。结果表明:第一模态表现为横贯中国的纬向型分布,该模态主要与北极涛动(AO)有关。AO正位相时从北欧向南传播的罗斯贝波列加强横贯中国的纬向高压异常。第二模态表现为经向偶极子型分布,该模态主要受从北大西洋向东亚地区传播的极地-欧亚型遥相关波列(POL)和赤道西太暖池区上升支加强局地哈德来环流的共同影响,使得华南地区(中国北方)受高压(低压)的控制。前两个模态的极端高温日数增加均与局地高压异常造成的降水减少引起的入射太阳短波辐射增加有关。第三模态的分布集中在青藏高原,主要受从地中海向下游传播的纬向波列的影响。与该波列对应的环流异常一方面会造成水汽辐散、上升运动减弱,从而使得云量减少、向下的云-短波辐射增加,另一方面会造成大气增温、从而使得晴空向下的长波辐射增加,二者共同为极端高温日数增加提供有利条件。本研究结果将有助于加深对中国夏季极端高温变化特征的认识,并为未来开展极端高温的季节预测提供理论参考。
降水类型分类对了解区域降水微物理特征、多源降水融合误差模型的构建以及雷达定量测量降水估计等都很重要。本文基于2015-2016年南京信息工程大学C波段双偏振雷达数据和南京地区滴谱仪观测资料,提出一种适用于南京地区的雷达降水类型分类方法,并对降水类型分类结果进行对比验证。首先,基于滴谱仪降雨率时序数据、地基雷达反射率因子平面位置显示(PPI)和地基雷达反射率因子时间高度显示(THI)数据,筛选出共36次典型层状和对流降水过程。随后,统计3个滴谱仪站点典型层状(对流)降水的雨滴谱(DSD)参数:归一化截距参数(NW)和体积中值直径(D0),拟合得到适用于南京地区的log10(NW)-D0降水类型分类线。将基于滴谱数据统计拟合的分类线应用于基于变分法反演的地基雷达DSD参数,进行地基雷达降水类型分类。根据典型层状(对流)过程降水类型分离指数的时间高度分布,并对比DPR降水分类产品,对分类效果进行验证。最后将分类结果应用于雷达分类定量降水估计,进一步说明降水分类的应用效果。结果表明,南京地区3个滴谱仪站点的拟合分类线非常一致,3个站点的典型层状(对流)过程均能够很好地分离在分类线两侧;与DPR降水分类产品进行对比分析后,发现南京地区分类线的分类效果相对于其他典型降水分类方法,对层状和对流降水的识别率整体最高,分别为84.56%和72.64%;基于降水分类的雷达定量降水估计的测雨精度均优于未分类的测雨公式,且分类R(Kdp)在四种分类测雨公式中整体性能最优(CC=0.7648,MAE=3.0952 mm/h,RMSE=5.4297 mm/h),分类R(Zh)在层状云降水反演中性能最优,分类R(Kdp)则在对流云降水反演中性能最优,而分类R(Zh,Zdr)对原有总体测雨公式降水精度的提升最为明显。
为了进一步认识上升气流对雷暴云内复杂电荷结构特征的影响,利用加入起放电参数化方案的WRF模式对DC3试验中2012年6月6日一次出现反极性电荷结构的强雷暴过程进行模拟。结果表明,起电区对应强回波区,主要发生在上升气流区中心云水含量大于0.2g/kg的冰水混合区,非感应起电机制主导着雷暴云内的起电过程。上升气流区外围区域存在可观的电荷,主要是由气流将起电区域的荷电粒子向后水平输送形成的。同类粒子带电极性在较大范围内变化少,但由于各类粒子的含量和荷电量不同,导致净电荷密度分布呈现较复杂的结构。达到一定强度的上升气流可以破坏电荷区的连续性,导致对流区出现高密度的、正负极性交错分布的、范围更小的电荷区。层云区由于没有上升气流,荷电粒子主要源自上升气流区的水平输送,所以其电荷区分布较连续且范围较大,但电荷密度相对弱。处于不同生命期的单体由于上升气流强度和倾斜程度不同,单体间的水成物粒子分布特征会存在一定差异,使得反转温度和起电率出现较大不同,因此单体合并时上升气流区之间的电荷区更破碎,电荷结构更复杂。
利用2019~2021年翔安区气象局观测的雾滴谱资料,分析了闽南沿海雾的微物理参数及滴谱特征,研究了能见度与粒子数浓度、液态水含量、相对湿度等的关系。在此基础上对能见度进行分级参数化拟合与检验评估。结果表明闽南沿海雾的平均粒子数浓度为47.5 cm-3,平均液态水含量为0.0763 g·m-3。当能见度下降时,粒子数浓度、液态水含量快速上升,平均直径、有效直径等物理量缓慢上升。能见度低于100 m时,平均粒子数浓度达到115.42 cm-3,液态水含量达到0.228 g·m-3。粒子数浓度和液态水含量谱线均呈现双峰结构特征分布,其中粒子数浓度主峰值为4~6 μm,次峰值为22~26 μm。液态水含量与粒子数浓度相反,主峰位于24~26 μm,次峰为4~6 μm,表明雾的粒子数浓度主要受小粒子控制,但液态水含量以20~30 μm段的粒子贡献最为显著。与沿海地区相比,闽南沿海雾的平均粒子数浓度小于华南沿海,高于华东沿海;平均液态水含量高于华南沿海,低于华东沿海。与内陆城市区域或县郊相比,同等状态下沿海的粒子数浓度明显更低,但液态水含量更大。采用四种参数化方案对能见度进行了分段以及不分段拟合。评估检验结果表明,采用粒子数浓度和液态水含量的乘积作为因子的分段拟合效果最优,尤其是对于1 km以下的能见度拟合效果更优。
本文首先基于1979-2019年ERA5逐日再分析数据集,采用自组织映射(SOM)神经网络方法对冬季北半球对流层极涡进行客观分型,分析了极涡天气型的时间变化特征,揭示了冬季北半球极涡天气型长期变化的成因。结果表明:(1)根据极涡中心位置,极涡可分为绕极型、偶极型、偏欧亚型和偏北美型,其中绕极型和偶极型为主导环流型。绕极型和偶极型的出现频次分别呈现显著减少和增多的趋势,并具有明显的年际和年代际变化;(2)绕极型的长期减少和偶极型的长期增加主要是由于北极地区快速升温导致北半球中高纬度区域间的经向温度梯度不断减小,大气斜压性减弱,进而引起绕极西风环流减弱,使得北半球极涡的强度减弱,极涡极易分裂。随后基于第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)中一个海气耦合模式(CESM2)的工业革命前参照试验(piControl)和CO2浓度每年增加1%的强迫试验(1pctCO2)数据集,采用上述同样的方法进一步探讨了极涡绕极型和偶极型的长期变化与全球增暖的关系,发现无论在piControl还是在1pctCO2试验中绕极型和偶极型极涡仍为主导环流型,但在piControl试验中绕极型和偶极型的出现频次无显著变化趋势,而在1pctCO2试验中绕极型和偶极型则分别表现为显著减少和增多的趋势,进一步验证了观测中这两类极涡天气型的长期变化与全球增暖密切有关。
本项工作以中国气象局发布的我国60个重点城市早期降水观测记录(1950年前)以及我国2419个国家级气象观测台站逐日和逐月降水观测数据(1950年后)为数据源,应用Penalized Maximal F test(PMF)和Penalized Maximal T test(PMT)方法检测历史降水中的非均一断点,Quantile Match(QM)方法开展偏差订正,消除了数据衔接、观测站迁址、设备更换等引起的降水历史数据系统偏差,研制完成一套时间长度达到百年(1900-2022年)的中国均一化降水日值和月值数据集。数据集收录了共计2446条中国降水序列,其中起始时间早于1945、1930年、1915年的序列数量分别为321条、126条60条。通过非均一性检验,在107个观测站的降水数据中发现了113个非均一断点,它们不仅会导致降水数据均值偏离区域降水事实,也会引起降水数据方差突变,干扰降水变率的研判。均一化校正能够较好地消除这些非气候变化引起的偏差,不再出现显著偏离局地降水均值和方差的情况。最终建立起一套能够客观地描述我国过去百年降水气候变化事实、为气候变化研究提供支撑的中国百年降水数据产品。基于均一化后的降水数据评估中国降水百年变化趋势,结果表明在过去近120年间中国的降水并未呈现显著的变化趋势,1900-2022年中国降水距平百分率的变化速率为0.35±0.21 %/10a。
摘要 基于2010-2019年ERA5单层再分析资料,结合淮南森林观测站2016年5月1日至2017年4月30日的大气边界层塔(PBL塔)观测资料,驱动陆面模式CLM4.5,模拟了淮南山地森林下垫面上的陆面过程;并比较分析了不同驱动场对其影响;同时也设计了土壤质地对土壤湿度影响的三个模拟实验。结果表明,CLM4.5对淮南森林陆气交换过程表现了较好的模拟性能,PBL塔观测资料驱动的总体模拟效果优于ERA5再分析资料的。在辐射模拟方面,CLM4.5利用ERA5资料和PBL塔观测资料,都很好地模拟了辐射分量,特别是PBL塔观测资料驱动的全年模拟结果与观测相关系数达0.97以上,均方根误差在25.056 W m-2以下。ERA5再分析资料强迫模拟的相关系数略低,但也达到了0.92,均方根误差在29.939 W m-2以下;在土壤温度模拟方面,相关系数都达到0.98以上;土壤湿度模拟的相关系数都在0.86以上,但系统性偏高;对感热通量的模拟全年平均的相关系数分别为0.72和0.78。实测的三层土壤质地加上深层给定的土壤质地的数据对土壤湿度的模拟结果与观测最为接近,土壤质地的准确描述可以大幅提高土壤湿度的模拟。本研究发现ERA5再分析单层资料在淮南森林站精度较好,可以应用于该山地森林区域陆气交换过程的模拟研究。
利用WRF-Chem模式分析了2010年8月12日发生在青藏高原东南部的一次深对流过程中的平流层对流层物质交换(STE)及其影响机制。结果表明,深对流系统中的强上升气流可以直接将近地面含高浓度CO和低浓度O3的空气输送至低平流层,使低平流层CO浓度升高、O3浓度降低。同时,此次深对流活动激发了较强的湍流混合过程,在深对流活动结束后的3-4小时内,湍流混合作用导致UTLS区域持续发生STE过程,将对流层的冰晶、CO和O3输送至低平流层,受凝结脱水作用的影响,进入低平流层的水汽显著减少。
本研究利用基于统一卫星观测和识别方法产生的ADT-HURSAT气旋数据集,对北印度洋热带气旋在1978-2017共40年的整体特征及年代际变化进行了统计分析。研究发现,春季和秋季是北印度洋热带气旋的高发季节,孟加拉湾气旋数量达到峰值的时间在两个高发季节中均比阿拉伯海提前约一个月。北印度洋气旋的生成区域主要分布于阿拉伯海东部海域和孟加拉湾中部偏西海域。CS(Cyclone Storm)等级气旋更多生成于在北印度洋偏北海域,ESCS(Extremely Severe Cyclone Storm)等级及以上的强气旋全部在5°N-15°N纬度范围内生成。对于年代际变化,北印度洋热带气旋在秋季的生成数量平均每十年增加5个,生成区域在后二十年呈现向西北方向移动的特点,其中阿拉伯海热带气旋生成位置分别向西移动1.3?和3.2?(p<0.01),较孟加拉湾气旋变化更加显著,平均增强速率也超过孟加拉湾约约20%。特别是,相比于前10年(1998–2007),阿拉伯海近10年(2008-2017年)热带气旋数量减少,气旋达到的最大强度提高至120kt,孟加拉湾气旋数量自1998年以来较为稳定,气旋最大强度却持续降低,这与使用其他数据集的研究结果不同,表明数据集质量对气旋特征变化的重要性。进一步分析发现,北印度洋潜热通量的年代际差异是控制北印度洋热带气旋生成位置年代际变化的主要因素。
本文利用1961~2020 年水平分辨率为0.25°×0.25°的CN05.1日平均气温资料、NCEP/NCAR逐日再分析数据和NOAA逐日海表温度资料,对东北地区入春日期变化特征及前期信号场进行了分析,结果表明:(1)东北地区入春呈由南向北推进的特征,大部地区集中在第26和27候。东北地区入春日期近60年来呈显著提前的特征。(2)入春偏早典型年份,3月份东北地区地表温度和降水均呈现正距平特征,入春偏晚典型年份则相反;500-hPa环流场上,入春偏早典型年份,西西伯利亚平原、贝加尔湖和勘察加半岛存在一个低压槽、高压脊和低压槽的Ω形态环流配置,而入春偏晚典型年份,乌拉尔山地区存在一个高压脊,其东侧为一个强的斜槽,槽底位于东北地区上空,该环流配置从第22候持续到第26候。(3)入春偏早典型年份,前冬北太平洋最明显的关键区海温信号为赤道中东太平洋呈现类La Ni?a的模态,北大西洋格陵兰岛以南的海域和西太平洋菲律宾以东的海域为明显的海温正距平,入春偏晚典型年份则位相相反,通过相关分析发现,前冬北大西洋和西北太平洋关键区海温均对东北地区入春日期有较好的指示性。
为深入认识数值天气模式强降水精细化预报性能,本文以短时强降水多发的浙江省2019年5到10月降水为例,采用分数技巧评分(Fractions Skill Score,简称FSS)邻域检验方法,评估了6个业务模式短时降水预报性能,重点探讨了各模式短时暴雨预报能力及天气背景的影响?结果表明:(1)基于站点降水的累加气候概率,确定了短时小雨、中雨、大雨、暴雨和大暴雨的预报技巧评分阈值各为0.583、0.522、0.506、0.502和0.500,改进并实现了FSS方法对长时间序列各等级降水预报技巧尺度的综合评估。(2)只有上海中尺度区域数值预报业务系统(CMA-SH9)和浙江中尺度区域数值预报业务系统(CMA-ZJ3和CMA-ZJ9)的暴雨预报平均评分达到预报技巧,相应技巧尺度为159、159和183 km;这3个产品共有约6成预报达到技巧评分,其技巧尺度累积频率从3km至183km可增幅近50%,这种尺度选择性评价可为不同尺度下产品应用提供参考?(3)不同天气背景下各模式预报性能差异明显?台风类、梅雨类和弱天气尺度强迫类短时暴雨预报的最优模式分别是欧洲中期天气预报中心全球预报模式、CMA-SH9和CMA-ZJ3,各技巧尺度为27、99和135km,模式产品使用中需分类区别对待。
利用2005~2020年北京地区观测得到的辐射资料,揭示近十多年来北京地区紫外辐射变化规律,并对影响紫外辐射长期变化的主要因子进行分析。结果表明,紫外辐射呈现出明显的日、季节变化特征。日变化呈现出单峰的变化规律,在正午时出现一天中的极大值,而早晚则是低值时段,极大值和极小值分别出现在中午12点(16.26 W/m2)和晚上8点(5.64 W/m2)。紫外辐射从春季开始逐渐增强,到夏季出现一年中的极大值,随后开始下降,直到冬季出现一年中的极小值,月均极大值和极小值分别出现在6月(12.17 W/m2)和12月(5.4 W/m2)。紫外辐射年均值为9.74 W/m2。紫外辐射与晴空指数呈现正相关,与气溶胶光学厚度(AOD)和PM2.5呈现负相关。
中国的雨季的变化主要受到东亚夏季风环流的影响,表现出显著的年循环特征。本文基于 1961?2020 年中国台站观测的逐日降水和大气再分析资料,采用谐波分析、相关和回归统计方法,分析了过去 60 年的东亚夏季风和中国雨季的建立、撤退和持续时间等年循环参数趋势变化特征。结果显示,自 1961 年以来,东亚夏季风每十年的建立时间提前了 3.54 天,撤退时间滞后了 1.64 天,持续时间增加了 5.18 天。1999 年前后 22 年我国雨季也存在趋势变化,且在空间上存在显著差异。最近 22 年(1999?2020 年),我国雨季提前主要集中在东北东部、青藏高原东部、西北北部地区,提前时间达 5 天以上,部分地区超过了 20 天。雨季滞后主要集中在青藏高原东北,长江以北和西部地区,时间超过了 10 天。雨季持续时间增加主要集中在青藏高原东北部、我国长江以北、东北东南部地区,时间超过 15 天以上,部分地区超过 25 天。研究发现,4 月份环贝加尔湖地表气温增加及其伴随的局地反气旋性环流的异常,是东亚夏季风和我国雨季建立时间提前的关键,而 10 月份的西北太平洋海温增暖及其伴随的西北太平洋副热带反气旋的异常是导致东亚夏季风撤退和中国北方雨季变长的关键因子。当上述趋势叠加拉尼娜事件时,东亚夏季风和我国雨季的变化更加明显。
本文利用HadISST和ERSSTv5海温、CMAP降水和ERA5再分析资料,研究了北太平洋春季海表温度与海洋性大陆秋季降水年际变化之间的关系及年代际变化特征。研究表明:1)北太平洋维多利亚模态(VM)是北太平洋春季海表温度EOF第二模态,其与秋季海洋性大陆的降水存在显著的负相关关系。2)春季的VM为正(负)位相时,通常伴随太平洋经向模态的正(负)位相和西北太平洋的冷(暖)海表温度异常,海温梯度会导致赤道太平洋的西风(东风)异常,影响东传的赤道Kelvin波,在赤道中东太平洋形成暖(冷)海温异常,再通过Bjerknes正反馈,西风异常和赤道中东太平洋的海温异常维持到秋季,出现较成熟的厄尔尼诺(拉尼娜)事件,再通过沃克环流,导致海洋性大陆出现异常下沉(上升)运动和低层辐散、高层辐合(低层辐合、高层辐散)的环流形势,产生降水负(正)异常。3)春季的VM和秋季的海洋性大陆降水年际变化的关系在2003年发生了年代际转变,1979~2002年春季VM与秋季降水在年际变化上有显著的负相关,而2004~2020年相关关系转变为不显著。造成这个年代际转变的原因是北太平洋涛动(NPO)在2004~2020年改变,导致VM南部海温关键区受NPO的影响减弱,从而振幅减弱,使得VM的南部和北部海温关键区的经向梯度减弱,VM强度减弱,最终导致相关系数降低。
基于多普勒天气雷达资料、ERA5再分析资料与地面自动站观测资料,利用WRF(The Weather Research and Forecasting)模式、雷达径向风质控及GSI循环同化对2021年4月30日江苏南通的一次雷暴大风过程进行数值模拟研究,对比分析不同试验方案模拟的雷达反射率、风场与热动力的时空演变和结构特征。结果表明:逐30min循环同化的Exp3方案较未同化和非临近循环同化方案模拟效果有较好提升,表明循环同化和增加频次有效改善了初始场;UNRAVEL退模糊算法质控有效的消除速度模糊,退模糊处理雷达资料后循环同化方案(Exp4)对此次雷暴大风的雷达反射率和地面风场模拟结果有显著调整,其相应特征和演变趋势与观测基本一致,表明UNRAVEL退模糊质控后循环同化更好的改善了初始场;从热动力场结果来看,Exp4方案动热力结构改善较明显,上层辐散下层辐合,存在“冷-暖-冷”的热动力结构,伴随着强烈上升运动、北高南低的气压分布和强垂直风切变,有助于下沉气流将中高层的水平动量向近地面底层传递,从而激发此次雷暴大风。
利用 0.25°×0.25°逐小时ERA5再分析数据、中国气象局地面观测资料、卫星遥感监测资料以及WRF模式对2021年3月27—28日移入黄海的温带气旋引发大范围的海雾过程进行了观测分析和数值模拟,结果表明:(1)本次海雾发生时气海温差介于0.5~2℃,海雾成熟阶段出现了气温低于海温的现象。(2)入海气旋形成的湿空气辐合为海雾的发生和维持提供了水汽条件,低空急流带来的西南暖湿气流促进了逆温层的建立并输送水汽。(3)气旋入海以后,黄海海域出现了“双逆温”的现象,低层的逆温来自于低空急流的暖平流输送,高层的逆温是由气旋后部的干冷空气下沉增温造成。(4)在气旋和低空急流的共同作用下,近海面边界层大气湍流动能增加,这也促进了海雾在垂直方向发展。
本文利用WRF(Weather Research and Forecasting)模式对2021年6月25日一次发生在北京地区的冰雹天气进行高分辨率数值模拟研究。从雷达反射率和降水来看,数值模拟基本再现了冰雹风暴的宏观特征。在此基础上分析了冰雹风暴不同发展阶段的中尺度热力、动力和微物理特征。最后通过输出微物理过程的中间转化项,着重分析雹粒子和雨滴的质量收支和潜热收支情况,给出冰雹形成的云微物理概念模型图。研究结果表明:本次冰雹过程可分为多单体回波、线状对流和飑线三个阶段。此次冰雹天气主要以雪粒子为雹胚在对流层中高层与雨水和云水发生撞冻作用形成雹粒子,雹粒子生成后不断地撞冻雨水和云水增长,冰晶直接撞冻雨水形成雹的转化率很低。气流在风暴的前部低层流入,多单体阶段的两股弱上升气流不断地合并,而线状对流和飑线阶段低层入流减弱,中高层较干冷气流的流入明显。气流在飑线阶段强烈上升,在高层向前流出。水汽被上升气流抬升以及与中高层流入的干冷空气相遇的过程中凝结为云水和凝华为冰相粒子,释放大量潜热,导致云内浮力增强,促进云内气流强烈上升,将更多的水汽抬升凝结为云水或凝华为冰相粒子,同时促进了雹粒子的生成和累积。雪和雹粒子的融化吸收大量潜热,导致融化层升高,因此在飑线阶段形成大量过冷雨水与雪粒子发生撞冻作用形成更多的雹粒子。大雹粒子降落产生的更强的水物质拖曳力将促进低层下沉气流增强。下沉运动导致低层雨水蒸发冷却,在近地面形成冷池,与高层的潜热加热配合增强对流,从而正反馈于经向环流。环流导致的垂直上升气流促进低层的水汽抬升至融化层以上凝结形成过冷水和凝华为雪粒子,而垂直下沉气流促进雪和雹降落至融化层以下形成雨水以及雨水在融化层以下蒸发,进而正反馈于云内热力环境。如此反复,产生降雹和强降水。
本文采用数值模式WRF4.2对2020年09号变性台风“美莎克”进行了数值模拟,再现了“美莎克”北上过程中逐渐与高纬度冷槽结合变性并产生暴雨的过程。通过对台风眼壁区及雨带区热力学、动力学及云微物理特征的分析,得到了冷槽对降水强度的空间分布及时间变化特征的影响及机制。研究的结果表明:(1)干冷空气由中层入侵台风眼壁区,使对流的高度降低,其造成的上干下湿的不稳定结构维持了中低层的对流强度。在雨带区,冷空气从低层入侵从而抬升暖空气以及垂直涡度输送作用使得高层的上升运动更强。系统逐渐演变为向前倾斜的对流结构。(2)本次降水的主要云微物理过程为:由水蒸气凝华的雪花在下落过程中收集了云水,并融化为雨水,雨水又收集了大量的云水导致增长。还有部分雨水源自霰粒子融化和雨水收集霰粒子,霰粒子主要来自云雪收集云水的过程。(3)雪的融化以及雨水收集云水是雨水的两个最大来源,冷槽通过影响了台风的热动力结构,影响到了云水和云雪的空间分布,最终影响到降水的空间分布:在眼壁区云水更聚集于内核,在雨带区沿出流的方向上云雪更超前于云水。而雨水主要分布在云雪和云水的大值相重合的区域。在量值特征方面,低层干冷空气的入侵使得雨带区云雪的凝华和雨水蒸发效率更高,云水凝结效率低,导致了雨带区的水凝物中的云雪占的比重更大,云水及雨水的占比更少。(4)冷槽主要是通过影响到台风垂直速度的变化,直接影响到云雪的凝华和云水的凝结效率,继而影响到云雪收集云水、云雪收集云水增加至霰、雪融化为雨水、雨水收集云水、霰融化为雨水等过程的效率,最终导致了降水量的变化。
短波雷达在观测云内粒子微物理属性方面具有优势,是探测全球水循环重要环节——云的强有力探测工具。本文简要回顾了短波云雷达探测的理论基础,从雷达探测基本原理出发,借助小粒子电磁波散射理论和方法,建立了一套多波长雷达观测正演(前向)模型(Radar Simulation Package, RSP),并利用RSP对当前主流的三种典型波长的短波雷达(X波段-9.5GHz-3cm、Ka波段-35GHz-8mm、W波段-94GHz-3mm)的遥感探测能力开展了模拟分析。通过与瑞利法计算结果相比较,证实RSP法的计算精度可靠准确。基于RSP法模拟结果,建立了液水含量(LWC)与雷达反射率因子(Ze)、有效粒子半径(re)与Ze之间幂指数形式的反演关系;建立了利用不同云层高度处两波长的反射率因子差值,反演云层平均LWC的反演关系等。本文工作对如何利用雷达探测参数提取液态云滴的微物理参数方法进行了探讨,一方面对多波长雷达探测云特征获得更准确的理论认识,另一方面为云微物理参数的反演提供理论依据和分析手段。
利用耦合了碘化银催化过程的WRF模式,对2014年8月16日南京青奥会开幕式当天实施的人工催化作业开展数值模拟,评估催化效果并通过敏感性数值试验调查低空环境干层对催化效果的影响。结果表明,催化作业产生了减雨效果,低空干区的存在是影响催化效果的关键。当低空存在深厚的相对湿度很小的干层时,催化导致减雨效果;当增加低层的相对湿度即弱化低空干层,催化减雨效果减弱甚至出现增雨效果。催化增强了雪的形成过程但减弱了雪的增长过程尤其是凝华增长,导致雪粒子浓度增加但粒径减小,融化产生更多的小雨滴增强了蒸发过程,最终导致地面降水减少。
本文利用北京、天津两部CINRAD/SA雷达观测,对2021年6月30日影响北京地区的一次强对流风暴过程中的A、B两个对流单体的人工影响天气作业雷达回波演变特性进行了分析。通过对统计区域内多种物理参数和不同高层不同反射率强度档的格点数在单体发展各阶段及作业前后的变化分析。得到不同强度单体在不同作业情况的演变特性的认识。结果表明:单体B为普通对流云团(生命期为3小时),在发展初期进行大剂量作业后(24分钟内有效作业火箭74发,高炮58发)可以看到有较好的抑制单体发展的特征:作业后一小时内,单体各高度层平均反射率、风暴体高度、垂直累积液态水等参数都呈下降趋势。较强回波(30-60dBZ档区)格点数总体减少,较弱回波(20-30dBZ档区)格点数快速增加,对流结构整体减弱。而单体A为超级单体(生命期为5.5小时),初生阶段由于作业剂量不足(30分钟内有效作业火箭15发),未见明显抑制效果。临近成熟阶段进行了连续大剂量作业(80分钟内有效作业火箭105发,高炮182发)。虽也能观测到类似B回波的一些特征:高层平均反射率、云顶高度、强回波厚度、垂直累积液态水等参数下降,较大反射率强度档区(50-70dBZ档区)格点数减少,低层较小反射率强度档区(30-50dBZ档区)格点数增多,并维持约30分钟的效果。但整体针对超级单体A的作业抑制效果不明显。
随着智能网格预报业务的不断深入发展,为了不断提高网格预报产品的时空精度和准度,同时让网格和站点预报产品保持一致性,通过研究提出一种既考虑了静态真实地形又考虑了大气动态垂直变率的快速插值方法(Fast Refinement Interpolation, 简称FRI),并选择2022年1月1日到2022年3月31日的ECMWF和CMA-GFS、CMA-MESO三个模式的3-36h预报产品作为试验数据,开展了个例天气过程试验、FRI参数选取试验和长期插值检验对比,从长期插值检验和个例试验来看,FRI方法相对双线性插值方法具有明显优势,空间上,FRI方法能提高近地面2m气温的空间插值精度,插值结果更加符合地形变化情况,时间上,FRI方法较双线性插值方法的2m气温插值结果准确率明显提高,特别是在具有复杂下垫面的中西部地区。方法中的修正参数还能被作为检验模式三维预报场垂直变率的一种指标。FRI方法插值快速高效,具有明确的物理解释意义,它的提出为更精准的预报近地面气象要素提供了重要理论支撑。
本文运用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)1980–2020年ERA5再分析数据集,从等湿静力能(MSE)大气质量环流的角度研究了2020年夏季超长梅雨期间各等MSE层大气质量和质量通量的特征及其与降水的关系。结果表明,在2020年超长梅雨过程中,从热带到中纬度梅雨区大气普遍向更高的等湿静力能层抬升。345–350KJ/335–340KJ等MSE层的质量异常增多/减少最为显著且与区域降水呈显著的同期正/负相关,因此335–350KJ是2020年梅雨季的关键MSE变化范围。来自热带印度洋和热带西太平洋的高能空气向梅雨区汇聚是此次梅雨降水异常的重要原因,而局地静力不稳定性并无显著偏强异常。梅雨区345–350KJ/340–345KJ等MSE层大气质量日变化由绝热质量通量异常主导,进一步发现这两层的绝热质量通量异常超前降水1–2天时两者的正/负相关性最好。在梅雨季的不同阶段,强降水前期等MSE绝热质量通量异常特征及其经纬向分量的相对重要性有所不同。在梅雨季初期,强降水前一天梅雨区345–350KJ等MSE层质量收支异常偏多,主要由经向质量通量异常贡献;在梅雨季末期,强降水前两天梅雨区340–345KJ层质量收支异常偏少,主要由纬向质量通量异常贡献。上述等MSE质量环流异常信号可以作为出入梅时间及其梅雨强度的前兆信号之一。
本文运用WRF 4.2 (Weather Research and Forecasting) 中尺度数值模式模拟了2022年2月12至13日北京地区的一次强降雪过程,模式较好地再现了此次强降雪的时空演变特征。在此基础上,对比分析北部山区和南部平原地区动力、热力以及云微物理过程差异,探讨了复杂地形影响降雪的可能机制。结果表明:本次降水过程以固态降水为主,同时存在着显著的条件对称不稳定特征。模拟结果表明山区的降水要强于平原地区。山区和平原地区的动力和热力因子的对比分析表明,地形的存在使山区低层的散度、涡度以及垂直速度明显强于平原地区,位温扰动也更强,山区上空云体发展更为旺盛,且山区上空为水汽的汇区,水汽的相变过程更为活跃。山区和平原地区水凝物粒子虽然都以冰晶和雪两类粒子为主,但山区上空的冰晶和雪含量更多。降雪云内主要的水凝物转换过程为:冰晶的核化、冰晶的凝华增长、冰晶向雪的自动转化、雪收集冰晶增长、雪的凝华增长以及发生在近地层附近的冰晶和雪晶的升华过程。近地层水汽条件的差异使平原地区近地面附近冰晶和雪的升华过程更强。1.5 km高度以下近地层附近存在由云滴活化产生的过冷云水,过冷云水的存在一定程度促进了冰晶和雪的凝华增长,以及雪的凇附过程。
欧亚大陆积雪是影响中高纬气候的重要因子,深入理解该区域积雪异常变化的特征及其成因,对于气候研究和预测有重要意义。目前的研究大多关注积雪年际、年代际变化及其气候效应,而有关积雪季节内变化的认识还有待加强。本文基于观测和再分析资料,通过统计诊断探讨了欧亚大陆不同区域春季融雪的季节内变化及其与之相关的大气环流特征和地表能量演变过程。结果表明,欧亚大陆春季融雪异常具有明显的季节内变化特征,其主导周期为10-30天,且季节内变化的信号主要出现在斯堪的纳维亚半岛、东欧平原和西西伯利亚三个区域。进一步分析表明,斯堪的纳维亚半岛地区融雪季节内变化可能和斯堪的纳维亚半岛遥相关型负位相(SCA-)有关,东欧平原融雪季节内变化可能和欧亚遥相关型负位相(EU-)有关,西西伯利亚地区融雪季节内变化可能和斯堪的纳维亚半岛遥相关型正位相(SCA+)有关。不同区域导致融雪异常的原因存在明显差异,长波辐射增加可能是斯堪的纳维亚半岛区域开始发生融雪异常的主要原因;而在东欧平原和西西伯利亚区域,感热通量异常可能是开始发生融雪异常的主要原因。
单一的海面风场资料存在观测点稀少、分布不均匀或难以覆盖全球等问题,利用多源风场资料进行融合,实现快速标准网格化,一方面可有效覆盖海面,另一方面可提升风场业务化精度。本文收集了四种海面风场资料:浮标、船舶报、ASCAT散射计反演风场以及国产中法海洋卫星散射计(CSCAT)反演风场资料,首先对比验证CSCAT散射计风场资料质量,再利用时空加权插值法和最优插值法,以CSCAT散射计资料为核心,辅以其它风场资料进行日平均全球风场融合与3小时区域风场融合,最后对融合风场进行了质量检验。试验结果表明:CSCAT散射计风场资料在数据准确度及数据稳定性上略逊于ASCAT散射计;两种资料融合后的全球风场可以满足一定的业务化精度需求;最优插值法更适合应用于太平洋海域,时空加权插值法更适合应用于印度洋海域,在大西洋海域两种方法融合效果相近;时空加权与最优插值结合方法下的3小时区域融合风场质量较全球日平均风场更高。本融合方法实现简便,运算快捷,融合数据可靠,特别是在观测极端稀疏区域,可为需求部门快速获取高分辨率海面标准网格化风场提供一定参考。
为评价星载激光测风雷达产品资料同化对台风预报的影响,以2020年台风“黑格比”和2019年台风“利奇马”为例,选用Aeolus卫星的水平径向风速产品,开展星载激光测风雷达资料同化及其对台风预报影响研究。首先基于ERA5再分析资料对Aeolus产品进行统计检验和偏差订正,并统计各高度层观测背景差的均方差作为观测误差用于同化试验。然后通过WRFDA(Weather Research and Forecast Model Data Assimilation)模式同化Aeolus产品并利用WRF(Weather Research and Forecast Model)模式开展预报试验。试验结果表明,Aeolus产品精度较高,统计所得各层观测误差在3-5 m/s范围且随高度的升高而增大,订正后资料满足三维变分同化无偏假设;在台风“黑格比”和“利奇马”期间同化该产品能使模式具备更加合理的环流形势,能够有效提高对台风“黑格比”和“利奇马”路径及强度的预报效果。
成功预测热带大气季节内振荡(MJO)能够有效改进延伸期预报。但是目前对MJO的数值模拟仍具有一定的难度,其中一个主要挑战就是能否合理地模拟出MJO的传播速度。本文研究了CMIP6模式对MJO传播速度的模拟,并揭示了影响模式中MJO传播速度的因子。结果表明大部分CMIP6模式能够模拟出MJO在印度-太平洋暖池区域的传播特征,但对MJO平均传播速度的模拟存在显著的模式间差异。MJO的Kelvin波响应和Rossby波响应强度是影响模式中MJO传播速度的主要环流因子,强的Kelvin波响应有利于MJO加速东传,但强的Rossby波响应不利于MJO向东传播。模式间背景场海表温度(SST)的差异是导致Kelvin波响应差异的主要原因。MJO东传更快的模式在赤道太平洋中部和西北太平洋具有更高的SST。赤道太平洋中部偏暖主要以两种方式影响MJO的东传速度:第一,通过增加暖池的水平尺度,从而扩展MJO水平尺度,进而加强Kelvin波响应使得MJO东传加快;第二,通过增强该区域的水汽含量,减弱西太纬向水汽梯度,导致纬向水汽平流增强,从而加速MJO东传。与前人研究不同,本研究发现西北太平洋增暖有助于加速模式中MJO的向东传播。西北太平洋增暖导致海温分布关于赤道更加对称,能够通过增强海洋性大陆北侧的水汽,使得背景场水汽分布关于赤道更加对称,从而有利于Kelvin波响应的发展。本研究的结论不仅能够提高我们对MJO传播动力机制的理解,也表明提高模式对背景场的模拟有助于改进对MJO传播特征的模拟。
本文针对2021年6月2-3日发生在东北地区的冷涡暴雨过程,首先利用传统欧拉方法,初步分析了此次初夏东北冷涡暴雨过程的水汽输送与辐合特征,进而利用拉格朗日轨迹追踪模式FLEXPART和水汽来源与源区定量贡献分析方法,揭示出此次暴雨过程的水汽源地和源区定量贡献。结果表明:此次初夏冷涡暴雨过程期间,副热带高压偏南,东北地区主要受东北冷涡和其下游日本海弱高压脊影响,但对流层低层,副高主体与日本海弱高压脊之间存在气旋性切变流场,促成一支低空急流沿我国沿海地区北上,有利于东北地区南侧水汽向北输送,与东北冷涡后部干冷空气在辽宁和吉林省交汇,触发强降水。拉格朗日轨迹追踪显示,60%以上的目标气块来自降水区西侧和西北侧的欧亚大陆地区,这些气块初始位置高度较高,途径我国东海、黄海一带时,高度显著降低,并汇入偏南暖湿气流,进而流入目标降水区;还有部分气块来自贝加尔湖及其以东地区以及我国南海和中南部大陆地区,气块初始位置及行进过程中高度均较低。水汽源区对目标降水区的水汽定量贡献显示,区域D(东海-黄海至西北太平洋地区)贡献最大(贡献率37.04%),区域C(中国大陆中东部)紧随其后(贡献率30.05%),显著的水汽摄取和较低的沿途损失,使得上述两区域水汽贡献显著,而降水区局地摄取水汽的贡献排在第三位;此外,贝加尔湖及其以东地区(区域B)和欧亚大陆中西部地区(区域A)亦有一定贡献(尽管区域A水汽摄取总量亦较大,但绝大部分水汽在远距离输送过程中损耗),而区域E(印度半岛至中国南海地区)水汽贡献最小,可见,初夏东北冷涡暴雨过程的水汽较难从低纬度地区获得供给。相对于传统的欧拉方法,拉格朗日方法可以更清晰地给出暴雨过程主要的水汽源地及其贡献。
本文针对2021年6月2-3日发生在辽宁和吉林两省的东北冷涡暴雨过程,利用多源观测和再分析数据,首先开展综合观测分析,进而利用WRF模式对此次暴雨过程的主降水时段开展高分辨率数值模拟,并结合三维降水诊断方程,开展宏、微观物理过程和暴雨形成机理模拟诊断研究。结果表明,此次暴雨过程降水范围广、局地雨强大、对流性突出;暴雨过程期间,东亚大气环流相对稳定,东北冷涡缓慢东移,携带冷空气南下,与偏南暖湿气流汇合,触发涡旋云系发展;两省位于高空急流核出口区左前方和偏南低空急流前侧,低层辐合-高层辐散的动力结构有助于强降水系统发展。伴随水汽辐合加强,云物理过程旺盛发展,水凝物含量显著升高,其中霰粒子通过融化成雨滴等云物理过程,对强降水起到重要贡献。云滴通过水汽凝结过程迅速增长,但同时由于云微物理转化过程而被大量消耗,用于云系发展和降水发生。降水强度受水汽收支和云收支过程共同影响,强降水前期,伴随强盛水汽输送和辐合,区域上空水汽含量显著增加,降水系统发展;强降水后期,伴随冷涡云系逐步东移,区域内辐合减弱,局地大气内水汽明显消耗,以继续支撑较强降水。伴随水汽局地辐合,水凝物旺盛发展(尤其是冰相水凝物)。过程初期,液相水凝物动力辐合与微物理转化过程共同支撑降水云系快速发展;降水峰值时段,上述两过程仍然活跃,但由于强降水显著消耗,水凝物含量局地变化不明显。整个暴雨过程期间,液相水凝物持续辐合,而冰相水凝物于初期短暂辐合之后,逐渐减弱为弱辐散,这一演变特征与局地热、动力结构及其演变有关。
大量基于观测的研究认为闪电通道的延展尺度与电荷的分布形态息息相关,强对流区频繁始发的小尺度闪电对应雷暴云内的背景电荷很有可能为“口袋电荷”的分布模式。为验证口袋电荷背景下能形成此类云闪并给出该电荷背景下闪电起、放电的一般规律,本研究将闪电放电参数化方案植入到双层均匀口袋电荷模型中开展了大量随机模拟试验。模拟过程中固定了电荷区的总尺度,通过改变电荷对数进行探讨,着重讨论各电荷背景下闪电起始和放电行为的异同。模拟结果表明(1)随着电荷对数的增加,闪电启动需要的电荷浓度和电荷总量均增加。(2)小电荷区的水平垂直尺度比是影响闪电起始行为的关键因子,除此之外各电荷背景下闪电起始位置和启动概率在水平、垂直方向上的差异还与多对电荷的空间配置关系和逃逸击穿阈值有关。(3)闪电的水平、垂直范围和面积均与小电荷区的尺度息息相关,小电荷区的几何特征限制了闪电的空间特征。(4)电荷区的分布也显著影响着闪电的发展形态,各电荷背景下闪电初始先导角度的分布范围和集中区域有所差异。相较于电荷区倾向于为扁平椭圆形的情况,当电荷区垂直与水平尺度相等时,初始先导角度变化范围明显增大,水平发展的个例明显增多。
随着风电利用的发展,越来越多的风电场建立在复杂地形的山区,为了更好地进行风能评估和风电预报,就需要了解复杂地形对风速廓线的影响。本文基于薄翼理论和湍流边界层扰动的线性化理论,采用两层模型对坡度较小的山地在其二维横截面上的风廓线进行了预测,该模型能够较为准确地预报地形、压力、稳定度对风速增速的影响,但对于三维地形或其他因素产生的风速的复杂变化,需要进一步将其扩展至三维,并结合数值模拟进行研究。
气溶胶-云相互作用过程对于评估高层大气云和气溶胶的寿命以及气候效应至关重要,也是当前大气科学研究的重要问题。目前关于气溶胶-云相互作用的研究主要以卫星反演和模式模拟为主,外场观测由于布置难度大、实验时间长、耗费人力物力等原因开展得较少,因此当前针对外场实验获得的气溶胶-云观测资料十分重要。本研究以长三角高山站点的云雾为背景,利用雾滴谱仪、地用逆流虚拟撞击器、混合凝聚核粒子计数器、扫描电迁移率颗粒物粒径谱仪等仪器,研究了大明山顶(海拔1483米)7月份多云雾期间云滴和气溶胶的特性,探讨了气溶胶对云形成和发展的影响以及云对气溶胶颗粒物的清除作用。云形成初期对气溶胶颗粒物的清除率约为20%~50%。研究显示大气水汽过饱和度越高且颗粒物粒径越大,清除率越高,这表明粒径较大的气溶胶颗粒物容易活化为云凝结核。对比同一云雾事件中气溶胶数浓度差异较大的三个不同阶段,我们发现较低的气溶胶数浓度有利于形成液态水含量高的浓云,此时云团由数量相对较少而粒径大的云滴组成,而大气颗粒物数量增多会使云雾变薄,此时的云团由大量细小的云滴组成。本研究进一步分析了8 μm以上云滴的云凝结核数量分布特征,发现大云滴的云凝结核几乎都是100 nm以上的颗粒物,并且随着气溶胶数浓度升高,8 μm以上大云滴的数量减少,云凝结核的平均直径变大。这些结果显示气溶胶数浓度升高会促使云滴的数量增多而等效直径变小,在水汽有限的自然环境中,气溶胶数浓度越高,颗粒物的临界活化直径越大。总之,我们发现大气气溶胶的数浓度-粒径分布特性影响着云滴的数量和粒径,相反云的形成和发展对气溶胶颗粒物也有较强的清除作用。
随着风云三号系列卫星的成功发射,越来越多的卫星微波直接观测资料应用于数值天气预报的资料同化系统。并且由于卫星微波全天候同化技术可以充分利用晴天及云雨区微波观测资料,在增加同化使用的观测数据的基础上,有效提高数值天气预报准确率,该技术在卫星资料同化领域也颇受瞩目。本研究选取2018年7月的台风“玛莉亚”,利用WRF(Weather Research and Forecasting)模式及其同化系统WRFDA(WRF Data Assimilation)中三维变分方法,探讨风云三号C星微波湿度计观测资料的全天候同化技术在区域模式中的适用性,以及其在不同模式驱动场中的预报表现。通过对比仅同化晴空区域卫星资料的试验和全天候同化的试验结果发现,全天候条件下更多的云雨区域观测资料被有效利用,能够更好地模拟出台风“玛莉亚”核心区域的暖心和对称风速结构,有效改善湿度场的预报,对台风路径的预报误差平均降低了大约34~62%,且这种正面影响均能在不同模式驱动场中得到体现。
本文利用美国NOAA的CMORPH降水和NCEP的CFSv2再分析资料、欧洲中心ERA-5再分析数据、Wheeler和Hendon的MJO指数等资料和敏感性数值试验分析了MJO对2020年夏季中国东部持续性降水的影响机制。通过相关、回归、波源分析等方法发现:1)与往年相比,2020年夏季风雨带在我国华南和长江中下游地区长时间维持,使得该地区季风降水具有明显的极端性特征;2)同时,我国东部大气中高层位势高度出现负异常,伴随着水汽辐合和低层大气不稳定,均有利于2020年夏季强降水的维持;3)2020年夏季MJO活跃于1、2位相,其振幅在10~30天具有显著的周期。MJO在非洲和印度洋产生显著的Rossby波源,该波源激发的波列沿急流传播,造成了我国东部位势高度负异常的维持,同时也有利于我国东部夏季降水的维持;4)通过敏感性试验进一步验证,MJO的在10~30天的信号有利于在我国东部500 hPa上空形成负的位势高度异常,有利于该区域降水增加。
全新世发生了一系列的亚洲季风突变事件,其中9.2 ka BP事件较少受到关注,其存在与否以及成因机制仍然存在争议。本研究基于通用地球系统模式(Community Earth System Model, CESM),开展了全新世以来的瞬变积分气候模拟试验(Nanjing Normal University-12ka, NNU-12ka),对比了重建资料和国际上已完成的过去21 ka以来的瞬变积分模拟试验(Transient Climate Evolution over the last 21,000 years, TraCE-21ka),探究了9.2 ka亚洲弱季风事件的时空特征及其成因。结果表明:NNU-12ka太阳活动敏感性试验模拟出了9.6-9.4 ka前后的亚洲弱季风事件,此时总太阳辐射减少了0.38 W m-2,亚洲季风区夏季平均降水减少了0.17 mm day-1。而基于TraCE-21ka的全强迫试验结果表明,冰川融水和冰盖变化对该时期亚洲季风变化没有显著影响。NNU-12ka太阳活动试验中亚洲热带季风区夏季降水减少尤为明显,在我国东北地区降水略有增加。热带季风减弱的原因是由于太阳辐射的骤降导致亚洲海陆热力梯度减弱,加强亚洲陆地的海平面气压,引起热带季风区的异常下沉运动,抑制水汽向亚洲季风区输送,进而通过动力作用减弱季风。
海表面温度作为海洋中一个最重要的变量,对全球气候、海洋生态等有很大的影响,因此十分有必要对海表面温度(SST)预报。深度学习具备高效的数据处理能力,但目前利用深度学习对整个赤道太平洋的SST短期预报及预报技巧的研究仍较少。本文基于最优插值海表面温度(OISST)的日平均SST数据,利用Long Short-term Memory(LSTM)网络构建了未来10天赤道太平洋(10°S-10°N,120.0°E-280°E)SST的逐日预报模型。LSTM预报模型利用1982-2010年的观测数据进行训练,2011-2020年的观测数据作为初值进行预报和评估。结果表明:赤道太平洋东部地区预报均方根误差(RMSE)大于中、西部,预报第1天东部RMSE为0.6℃左右,中、西部均小于0.3℃。在不同的年际变化位相,拉尼娜时期RMSE最大,正常年份次之,厄尔尼诺时期最小,拉尼娜时期比厄尔尼诺时期的RMSE在一些区域超过20%。预报偏差整体表现为东正西负。相关预报技巧上,中部最好,可预报天数基本为10天以上,赤道冷舌附近可预报天数为4-7天,赤道西边部分地区可预报天数为3天。预报模型在赤道太平洋东部地区各月份预报技巧普遍低于西部地区,相比较而言各区域10、11月份表现最差。总的来说,基于LSTM构建的SST预报模型能很好地捕捉到SST在时序上的演变特征,在不同案例中预报表现良好。同时该预报模型依靠数据驱动,能迅速且较好预报未来10天以内的日平均SST的短期变化。
基于国家空气质量监测网和ERA5(欧洲中期天气预报中心第五代大气再分析数据集)气象数据,本文分析了2022年夏季历史极端高温条件下我国臭氧(O3)污染的变化及主要的气象驱动因素。从空间分布上,2022年夏季全国O3浓度呈现明显的反弹,6月的华北地区、7~8月的南方地区较为明显;从长期趋势上,华北2022年6月O3浓度为2015年以来同期第二高,导致区域内平均超标21天;长三角和四川盆地2022年7、8月的O3浓度均是2015年来同期最高。从前体物变化来看,卫星数据显示2022年NOx排放相对于2019~2021年无明显的变化,同时南方地区HCHO柱浓度的显著升高与温度变化十分一致,表明2022年极端高温事件是导致O3浓度异常偏高的主要驱动因素。具体来说,2022年O3异常与温度异常的空间相关系数在6~8月份分别达0.71、0.64和0.49,且重点城市O3的温度敏感性也比较高;从环流系统来看,O3异常升高与副高控制下的高温、低湿的静稳天气有较强的时空一致性。特别地,2022年极端高温事件下O3对温度响应与过去相比有所不同,观测上逐日O3与温度的高正相关关系在达到某个阈值后会消失,但2022年华北和长三角在较高的温度下依然存在正相关关系。本研究强调了极端高温事件对O3污染的影响的重要作用,对我国复合污染协同治理提出了更严峻的挑战。
为研究沙尘气溶胶层对云和降水的影响,本文使用耦合了分档云微物理方案(SBM)的Weather Research and Forecast Forecasting model (WRF)高分辨率天气模式(WRF-SBM),模拟了2016年7月8日发生在新疆阿克苏地区的一次强对流天气过程,并分别讨论了处于不同高度的沙尘层对云动力、微物理和降水形成过程中的作用。结果表明:沙尘层处于对流层中低层时,沙尘气溶胶作为CCN对云微物理过程的影响比其处于中高层时更明显,沙尘气溶胶使得CCN增加,云滴数浓度增加,云滴有效半径减小,降水延迟;而沙尘层处于对流层中高层时,沙尘气溶胶作为IN对云微物理过程影响更明显,沙尘气溶胶使得IN浓度增加,冰晶数量增加,雪、霰、雹的凇附增长率增加,参与融化过程的冰相粒子增多,降雨率增大。本文仅讨论了发生在新疆的这次对流天气过程对处于不同高度的沙尘气溶胶层的可能响应,要全面认识沙尘气溶胶对不同类型云降水过程的影响,需要进行更多的、有观测资料约束的模拟研究。
利用1951~2019年国家气候中心逐日站点数据和NCEP/NCAR再分析资料,分析了冬季新疆北部持续性极端低温事件(PECE)频次的时空分布特征,并探讨了平流层与对流层在事件发生发展过程中的相互作用过程。分析表明:年代际尺度上,北疆PECE在20世纪60年代发生频次最多,此后逐渐减少,表明北疆区域发生该事件的概率在降低。空间分布上,无论是极端低温频次还是冷空气强度,极值中心皆在额尔齐斯河流域一线。北疆PECE发展过程中,平、对流层环流皆发生了阶段性的调整。首先在新地岛有弱脊生成,对流层行星1波异常上传,此后平流层I区极涡开始了由强到弱的转变(欧亚弱极涡型)。随后平流层极涡强度有所恢复并维持,对流层行星波上传受到抑制,在欧亚出现异常向下反射,对流层极涡开始表现出强度减弱,面积增大且持续南压态势,冷空气持续向南输送,来自北冰洋的冷空气在乌拉尔山高压脊前堆积,有利于大型斜脊加强并维持,地面冷空气在中西伯利亚地区形成堆积态势,随后对流层大型横槽斜脊引导冷空气南下,地面西伯利亚高压发展强盛向南爆发,3日后冷空气影响北疆地区。
南海夏季风爆发标志着东亚夏季风的全面建立,对我国主汛期雨带分布具有重要指示意义。本文对比了日本气象厅JRA-55, 欧洲中期数值预报中心 ERA5, 中国气象局CRA-40和美国国家环境预测中心NCEP1四套再分析资料中南海夏季风爆发的气候特征和年际变率。结果表明,在四套再分析资料中,南海夏季风爆发期间大气环流和降水场突变的气候特征基本一致,但 CRA-40的高空暖中心和降水均明显强于JRA-55、ERA5和NCEP1。同时,本文分别采用850hPa纬向西风(U850)盛行、对流层中上部平均经向温度梯度(MTG)反转和南海地区对流(OLR)建立来定义南海夏季风爆发时间。基于不同的定义指标,四套再分析资料所确定的南海夏季风爆发时间在大多数年份一致,表现为高、低空环流的调整伴随着南海季风对流的建立,环流和降水场完全耦合,且U850定义对资料的敏感度高于MTG定义。但在个别年份,三种指标所确定的南海夏季风爆发时间差异明显,这时高、低空环流和降水场的耦合关系不明确。当U850、MTG和OLR所定义南海夏季风爆发时间的年际变率一致时, 4~5月海温异常场呈现典型的ENSO型分布特征,说明这些年份南海夏季风爆发可能受热带海-气相互作用影响,其中5月孟加拉湾的海温异常可能是ENSO影响南海夏季风爆发时间的关键。而当三种定义方式所得南海夏季风爆发时间的年际变率不一致时,最明显的海温异常信号出现在北太平洋加州沿岸,说明中纬度海-气相互作用对南海夏季风爆发时间也存在潜在调制作用。
基于MERRA-2及ERA5逐月再分析资料,本文采用EOF分析、线性回归和合成分析等方法,分析了1980-2020 年长江流域中游两湖盆地地区气溶胶污染(气溶胶光学厚度,AOD)的年代际变化特征及东亚经向风南北反位相模态对其的影响。结果表明,在年代际尺度上两湖盆地地区AOD呈现非线性的变化趋势,20世纪80、90年代处于低值,21世纪初AOD持续升高,2010后开始下降。空间表现为全区一致的变化特征,高值区主要位于两湖盆地中部,以洞庭湖为中心呈南北纵向分布。进一步对两湖盆地AOD年代际变化与大气环流异常关系的分析表明,在东亚经向风南北反相模的影响下,偏北风输送是影响两湖盆地AOD年代际变化的主要气象原因。在年代际尺度上,当西伯利亚高压的强度、面积增大,东亚大槽西移,西太副高脊线南移时,东亚经向风南北反相模趋于正相位(即长江以北有异常偏南风、长江以南有异常偏北风),两湖盆地位于气旋性环流异常的底部,在偏北风异常的作用下,西北地区的气溶胶向两湖盆地输送加强。且两湖盆地处于两个异常气旋性环流的中间,气压梯度小,风速偏弱,使得两湖盆地气溶胶输入大于输出,促进21世纪初AOD年代际升高。
中国区域下垫面复杂且边界层热力和动力影响因子众多,目前缺乏对全国范围内边界层高度及其影响因子的综合分析。本文基于2012-2016年L波段高分辨率探空资料,采用K-prototypes算法结合12个可能影响因子将中国夏季边界层高度进行了聚类分析,以探讨中国夏季边界层高度的区域性特征和主要影响因子。结果表明,中国区域100个站点08、14、20时的边界层高度均可划分为东北、东南、西北和西南4个区域。在此基础上,分析了三个不同时次不同区域边界层高度的主要影响因子,并探究这些因子影响不同热力状态下边界层发展的可能机理。结果表明:稳定边界层早(08时)、晚(20时)的发展主要受风速湍流动力作用的影响,而中午14时的发展与间歇性湍流作用密切相关。中性和对流边界层的发展在早上也主要受风速的驱动,而在中午则主要受较高地表温度和较大地表净辐射通量所引起的湍流热力作用驱动。此外,东北地区的云量和比湿、东南地区的潜热通量、西北地区的感热通量和比湿、西南地区的感热通量和土壤湿度也会通过对热力湍流的直接或间接影响,从而影响该区域中性和对流边界层的发展。晚上,由于东西时差的影响,在东部地区,风速开始成为中性和对流边界层高度的主要影响因子,而西部地区边界层高度的主要影响因子仍为热力因子。值得注意的是,北部地区的叶面积指数可以通过植被蒸腾作用改变比湿,从而影响边界层的发展;东北地区地表气压的变化可以通过影响气流的上升和下沉运动从而影响边界层的发展。
天气雷达在观测过程中,通常会受到非气象因子的干扰,产生非气象回波,从而严重影响雷达定量降水估计的精度和短临降水预报的性能。本文使用陕西省西安、延安等7部C波段多普勒天气雷达的体扫观测,构建了基于贝叶斯分类器和回波物理特征的质量控制方法:首先人工提取每部雷达的降水回波、地物回波和晴空回波的反射率因子,并基于提取的不同类型雷达回波,分析了陕西省7部雷达不同类型雷达回波的反射率因子、反射率因子水平纹理、反射率因子沿径向的变化梯度、回波顶高、反射率垂直梯度的变化特征,统计得到不同类型雷达回波对应特征量的概率密度分布函数;然后基于统计的概率密度分布函数建立贝叶斯分类器,对雷达回波进行初步识别;最后结合雷达回波物理特征设计了太阳尖峰识别方法、孤立点去除方法和回波空洞填补方法,进一步识别雷达回波。利用2019年7-9月陕西省7部雷达的体扫观测数据,系统地分析了雷达质量控制方法的性能,使用HSS评分(Heidke skill score)评估了质量控制结果的准确率,并同目前陕西省业务运行的雷达数据质量控制结果进行了对比分析。结果表明,研发的基于贝叶斯分类器和回波物理特征的雷达质量控制方法能够较好地识别降水回波和非降水回波,识别效果优于业务使用结果,HSS评分较业务运行结果提高40%。天气雷达在观测过程中,通常会受到非气象因子的干扰,产生非气象回波,从而严重影响雷达定量降水估计的精度和短临降水预报的性能。本文使用陕西省西安、延安等7部C波段多普勒天气雷达的体扫观测,构建了基于贝叶斯分类器和回波物理特征的质量控制方法:首先人工提取每部雷达的降水回波、地物回波和晴空回波的反射率因子,并基于提取的不同类型雷达回波,分析了陕西省7部雷达不同类型雷达回波的反射率因子、反射率因子水平纹理、反射率因子沿径向的变化梯度、回波顶高、反射率垂直梯度的变化特征,统计得到不同类型雷达回波对应特征量的概率密度分布函数;然后基于统计的概率密度分布函数建立贝叶斯分类器,对雷达回波进行初步识别;最后结合雷达回波物理特征设计了太阳尖峰识别方法、孤立点去除方法和回波空洞填补方法,进一步识别雷达回波。利用2019年7-9月陕西省7部雷达的体扫观测数据,系统地分析了雷达质量控制方法的性能,使用HSS评分(Heidke skill score)评估了质量控制结果的准确率,并同目前陕西省业务运行的雷达数据质量控制结果进行了对比分析。结果表明,研发的基于贝叶斯分类器和回波物理特征的雷达质量控制方法能够较好地识别降水回波和非降水回波,识别效果优于业务使用结果,HSS评分较业务运行结果提高40%。
本文基于Hadley中心的海表温度资料、全国160站气温资料以及NCEP/NCAR的再分析资料,运用经验正交函数分解和相关分析等多种统计方法,研究了1951—2020年秋季(9—11月)北大西洋海温年际异常的主要特征及其对初冬(12月)我国气温异常的影响。结果表明:秋季北大西洋海温异常EOF的第一模态是纽芬兰岛东南部海温为负(正)距平,北大西洋副极地和副热带及其东部海温为正(负)距平的马蹄型海温模态,方差贡献率为20.5%。研究表明,秋季北大西洋马蹄型海温异常与我国大部分地区初冬气温异常有显著的正相关关系,即秋季北大西洋马蹄型海温模态呈正位相时,我国大部分地区初冬气温异常偏高,反之,我国大部分地区初冬气温异常偏低。进一步分析表明,秋季北大西洋马蹄型海温异常能够持续到初冬。当秋季北大西洋马蹄型海温呈正(负)位相时,初冬北大西洋副极地和副热带海温的加热(冷却)能够引起局地对流层上层的辐散(辐合)运动,并且激发出从北大西洋到东亚地区的遥相关波列,在我国上空对流层上层出现异常辐合(辐散),与之伴随的异常下沉(上升)运动使得我国上空云量减少(增加),到达地表的短波辐射增加(减少),同时地表向低层大气传输的长波辐射增加(减少),在非绝热加热的作用下,我国大部分地区气温异常偏高(偏低)。利用NCAR CAM5.3模拟了北大西洋马蹄型海温异常对初冬大气环流、辐射强迫和气温的影响,模拟结果与观测资料统计分析结果基本一致,进一步表明该海温模态能够激发出遥相关波列,影响东亚大气环流异常,通过非绝热加热的作用影响我国气温异常的年际变化。
本文选取了对我国2021年冬季寒潮事件可能有重要影响的2021年1月北半球平流层爆发性增温(SSW)事件为例,利用观测资料、再分析资料和预报模式,探讨了2021年1月的SSW事件的特征和机制并对其进行了预报研究。此次SSW事件(后简称为 “事件”)发生期间,北极平流层温度几天内上升近30℃,绕极西风环流减弱甚至在此次事件中出现了三次逆转为东风环流的现象。事件发生前期,太平洋海温和巴伦支-喀拉海(BK)海冰的出现异常的降低和减少现象;使用Eliassen-Palm (E-P通量)研究发现,这导致更多的对流层异常行星波活动上传到平流层;海温和海冰所导致的行星波活动的异常增多可能是导致此次SSW事件的主要因素。除此之外还发现,事件期间平流层位势高度正异常下传到对流层,与2021年1月中旬亚欧大陆出现的极端低温事件,存在显著的联系。最后,本文使用基于WACCM6模式和DART同化工具建立的平流层预报模型对此次事件进行了回报研究。该模型成功的预报了2021年1月发生的这次SSW事件,预报的温度大小和纬向风强度基本和观测结果一致。对回报试验的进一步研究发现,同化平流层温度、臭氧和水汽,减少预报初始场中平流层环流和温度误差,对准确预报这次SSW事件有重要的作用。初始场中没有同化平流层温度、臭氧和水汽的预报试验结果,与观测结果之间存在很大差异,甚至结果完全相反。
本研究应用2001-2020年ERA5再分析的气象场及卫星反演的降水和云量资料,研究了云南区域夏季风雨季爆发前后大气热源和云量的气候特征。研究结果表明:(1)云南区域的大气热源和云量会受夏季风环流的强烈影响,有着明显的逐月变化。6月受来自孟加拉湾东部的西南气流水汽输送影响,云南季风雨季爆发,大气总热源(特别是潜热)和云量较4-5月明显增强,而地表感热和大气辐射冷却作用减小;(2)基于Wang and LinHo(2002)方法计算的2001-2020年期间云南夏季风雨季的平均爆发时间约为第31候,区域大气总热源(潜热)和云量均与降水呈现出高度的时间相关性,而且云南区域大气热源和云量随夏季风雨季的时间变化呈现出与相邻的南亚热带季风区相似的单峰年变化特征;(3)云南夏季风雨季爆发时间存在明显的年际变化,雨季爆发偏早(晚)年的合成结果表明:在偏早年雨季爆发时,来自孟加拉湾东南部的低层西南气流可直达云南区域,该区域上空为辐散气流,有利于区域上升运动,云南区域大气总热源(潜热)和云量明显强于偏晚年;偏晚年同时段的孟加拉湾南支槽偏弱,西太平洋副高位置明显偏西,不利于云南区域上升运动和降水。在雨季盛期,偏早和偏晚年的区域降水率接近,偏晚年的区域大气总热源(潜热)和高云量值略高于偏早年。
海河流域6月和7-8月的降水有显著的年代际变化差异,尤其在2002年之后,海河流域6月和7-8月的年代际变化特征相反,因此有必要分别建立预测模型。本文基于年际增量的思想,寻找影响海河流域盛夏降水异常的预测因子,以突出年际变化异常的影响信号。前冬欧亚中高纬度关键区域海平面气压指数、6月热带中东太平洋海温Nino3指数以及表征ENSO演变速度的Nino3指数在6月与1月之差的年际增量作为三个关键预测因子,建立回归方程。进一步利用多模式的2022年6月Nino3指数的预报结果代入预测模型,对海河流域2022年盛夏降水进行预报试验。相对各动力气候模式3月起报的盛夏降水预测异常,基于年际增量的回归模型对海河流域盛夏降水拟合和回报的准确率更高,尤其是降水显著偏多年份,预测技巧更突出。进一步对预报偏差较大的年份复盘归因发现,前冬海平面气压指数对冬季风和夏季风转换关系的描述可能受到后期春夏热带太平洋和印度洋海温异常演变的干扰。当前冬海平面指数预示的后期海温演变与实际海温演变信号差异较大时,需关注动力模式对临近热带海温尤其是热带西印度洋海表温度距平的预报以及海温变化对海河流域盛夏降水的可能影响。
目前人工増雨催化数值模拟研究较少考虑环境场误差对模拟效果的影响,结论往往具有很大的不确定性。有鉴于此,本文将初始场扰动集合预报技术与包含催化模块的柱状云模式进行单向耦合(One Way Coupling),利用中尺度模式所提供包含环境场扰动误差的多组热力、微物理量廓线实时驱动柱状云模式,对2022年1月23日浙江省积层混合云降水过程进行多成员、单/多格点AgI催化数值试验,尝试从概率的角度探讨最佳播撒方案以及对应的增雨潜力。从单站(杭州站)的模拟效果来看,23日1500UTC时在3.6km高度(-5.2℃)处使用AgI(催化剂量为1.2×10-7 ~1.2×10-4g/kg)播撒时所有集合成员均能够取得正増雨效果,其中采用1.2×10-5g/kg剂量时増雨率最大,所有成员的均值为4.67%,99%分位数为7.77%。在单点模拟中,初始场扰动对于过量播撒是否导致减雨的判断有很大影响,例如,播撒剂量增加至1.2×10-2g/kg后,超过50%的集合成员表现为减雨效果,但仍然有部分成员表现为増雨。针对这次过程,多格点催化试验表明增雨效果发生概率最优的区域位于浙西北和浙北北部区域,尤其在嘉兴东北部和临安附近,从概率预报的角度来说也往往对应着相对较高的平均过冷水含量和较低的冰晶数浓度均值。
少雨高温的伏旱期对长江中下游地区农业、水利和人体健康等具有重要影响,但目前缺乏对该地区伏旱期的历史划分,对其长期变化规律也缺乏充分认识。本文利用1885年以来已划定的长江中下游沿江五站(上海、南京、芜湖、九江和汉口)梅雨期和夏季日气温、降水资料,对出梅后的少雨高温时段分别确定了少雨和高温的定量标准,划定出1885-2020年长江中下游伏旱期;并用统一气温标准结合伏旱期长度,综合确定了近136年伏旱期强度指数。这136年里伏旱期的年平均长度为21.6天(包含有16个无伏旱年及10个入秋伏旱年),呈现出3-6年、36年和84年周期。1951年以来,1959-1978年是伏旱期长度的主要峰期,1980-1987年是伏旱期长度的谷期,之后缓慢增加;1980s之后虽然>30d的长伏旱期有减少趋势,但是15-30d且高强度的伏旱期频现;1995年之后秋伏旱明显增多,夏季延迟。136年里最长且强的伏旱期依次出现于1934、1967、1978和2013年;最早的伏旱期出现在6月中旬,最晚在9月中下旬。近40年来,伏旱期高温(≥35.0℃)日数大幅提高,伏旱期高温发生率从1980s的30%左右上升到近年的50%以上,对人体健康构成威胁。长(强)伏旱期的副热带环流特征为西太平洋副热带高压稳定控制长江中下游区,而短(弱)伏旱期西太平洋副热带高压多偏东或偏南,秋伏旱与副高稳定西伸有关。伏旱期内高温日数的演变受到双重人类活动的制约:它不仅与人类活动导致的全球海陆升温有关,但也因地而异,即受到局地生态环境演变和城市热岛效应增减的人为作用影响。印太季风区陆海温差对长江中下游伏旱期长度年代际变化有重要调制作用。
为深入研究辐射雾边界层气象要素和污染物浓度的垂直分布特征,2020年冬季在东海县利用无人机开展了边界层和污染物综合观测试验。研究发现:雾天逆温层厚度要比晴天厚几十米至数百米不等,强度要大0.5-1℃/hm。雾天低空有风切变, 风向在垂直方向上变化较小,而晴天低层风速变化较小,风向在低空随高度呈顺时针旋转。相较于双层逆温结构,有着深厚单层逆温结构的辐射雾的强度更强。在同一次辐射雾过程中,雾的强度不会随着风向的变化而变化,较低的风速更有利于强浓雾的形成。 从污染物垂直分布来看,逆温层内相同高度处的TVOC在晴天要比雾天高,在辐射雾形成前和生成阶段,SO2浓度随高度递减速率远高于晴天同期。晴天和雾天 O3和NO2的垂直变化呈现明显的负相关,NO2呈负梯度变化。 PM1.0、PM2.5和PM10在雾天要比晴天高出一倍以上, CO在辐射雾过程中相对稳定,垂直变化较小。 TVOC、NO2 、PM1.0、PM2.5和PM10会受到辐射雾过程中强逆温的影响而在逆温层内累积。 颗粒物污染物的累积变化率比气体下降更显著,且大粒径颗粒物累积变化率的下降幅度要超过小粒径颗粒物。PM2.5浓度的降低会使得气溶胶光学厚度减少,促进光解反应,使得PM2.5与O3垂直变化呈负相关。 日出后,太阳辐射增强,不稳定边界层的发展伴随着高空 O3 向下的混合导致O3增加以及PM2.5排放增多使得二者的垂直变化较为一致。
基于华南地区176个国家级自动气象站资料以及1981~2020年ECMWF ERA5 再分析资料,采用区域性极端事件的客观识别方法(objective identification technique for regional extreme events, OITREE)、合成分析等方法,本文研究了华南地区区域性极端降水事件的时空分布特征,并分析了事件偏多年及偏少年的环流特征。主要结论如下:区域性极端降水事件的频次在年际尺度上的周期变化较为明显,并具有较明显的月变化特征,高发时段为5~6月;在极端强度及影响范围上,华南地区大部分区域性极端降水事件强度约130 mm/d,较少事件强度超出320 mm/d,且区域性极端降水事件的影响范围呈显著上升趋势(~310 km2/yr);在事件的综合强度上,综合指数Z呈现显著的上升趋势(0.05/10 yr),表明事件强度呈现显著增加的趋势;在大湾区及广东北部,区域性极端降水事件的累积降水及其对总降水的贡献呈显著上升趋势,而在广西南部地区,两者呈下降趋势;在华南地区区域性极端降水事件偏多年和偏少年,环流特征存在明显的差异。
夏季南亚高压的“双模态”分布对应着其中心位置在10~20天准双周时间尺度上的东?西振荡,对青藏高原及周边上对流层的水汽分布和传输有显著影响。本文利用夏季7~8月逐日的ERAI再分析资料,通过基于南亚高压东西振荡指数的位相合成分析发现,当南亚高压呈青藏高原模态时,青藏高原(伊朗高原)地区上对流层水汽含量异常偏高(低),伊朗高原模态时则相反;伴随南亚高压中心位置由青藏高原向西移至伊朗高原上空,上对流层水汽含量正异常中心亦自青藏高原东侧向西逐渐传播到伊朗高原以西地区。进一步诊断表明,除了在青藏高原北侧和南侧水汽经向绝热输送异常有抵消作用外,两高原地区上对流层水汽倾向异常主要由水汽纬向绝热输送异常及其辐合辐散异常所贡献,而青藏高原地区对流活动引起的垂直非绝热输送异常在上对流层则主要与剩余项(水汽的凝结和蒸发)相抵消。因此,青藏高原(伊朗高原)上对流层为水汽含量正异常时对应着青藏高原上空的对流活动异常偏弱(强)。而南亚高压中心位置和上对流层水汽含量正异常中心自青藏高原向伊朗高原移动的过程,对应着青藏高原地区的对流活动异常和垂直向上的水汽非绝热输送异常不断增强,同时上对流层水汽凝结异常也不断增强。此外,南亚高压向西移动过程中,上对流层水汽绝热辐合(辐散)异常主要发生在其西(东)侧,这是造成水汽含量异常中心纬向传播的主要原因。
干旱半干旱区是我国的生态环境比较脆弱的地区。伴随着气候变化和人类活动的加剧,近几十年该区域植被正发生着显著的变化,然而,至今还缺乏对植被变化原因的足够认识。本文基于GLASS (Global Land Surface Satellite)叶面积指数(LAI)、CRU(Climate Research Unit)气温和降水数据,采用相关系数法及残差分析法研究了1982~2017年中国干旱半干旱区植被的时空变化特征,并分析了气温、降水及人类活动对LAI变化的相对贡献。结果发现:1)干旱半干旱区植被显著改善,仅局部地区有所退化,且植被改善在夏季最为明显;2)研究区绝大部分地区植被与气温和降水均呈正相关关系,气温对植被的影响主要表现在趋势变化上,而降水的影响则主要表现在年际变化上;3)春、夏季气温和夏季降水对干旱半干旱地区植被生长的同期影响显著,而在新疆北部和内蒙中部地区,植被对气候因子有季节尺度的滞后响应;4)植被变化受到人类活动和气候变化的共同作用,不同地区植被变化的主导因子不同。在植被改善地区,气候因子的贡献率约为59%,人类活动的贡献率约为41%;而植被退化地区,气候因子的贡献率约为-51%,人类活动贡献率约为-49%。总的来说,近几十年来我国北方干旱半干旱区植被已发生了显著变化,该变化是气温、降水和人类活动多因素综合影响的结果。
本文利用1979–2020年ERA5逐日再分析数据,分析了在平流层北半球环状模(NAM)正负事件中,阻塞高压(简称阻高)发生及其调制地面温度异常型的统计特征。结果表明,北半球的四个阻高系统分别趋于在NAM事件的不同阶段发生,其中格陵兰阻高(GB)和北太平洋阻高(NPB)更趋于出现在正NAM事件的发展阶段和负NAM事件的衰减阶段,乌拉尔山阻高(UB)多出现在正NAM事件的衰减阶段和负NAM事件的发展阶段,而大西洋–欧洲阻高(AEB)则多发生在正、负NAM事件的衰减阶段。尽管NAM事件过程中有阻高发生的天数远少于无阻高发生的天数,但阻高的存在对平流层NAM影响下的地面温度异常空间型有显著的调制作用,特别是在正NAM事件中,GB的出现可导致欧亚大陆从整体偏暖或北暖–南冷型变为北冷–南暖型,同时导致北美大陆则从整体偏冷或北冷–南暖型变为北暖–南冷型;此外在负NAM事件衰减阶段出现的UB,不仅可导致欧亚大陆的北冷–南暖型反转为北暖–南冷型,亦可使北美大陆由北暖–南冷型转为南暖–北冷型。相比之下,AEB和NPB两阻高发生时地面温度异常型多由平流层NAM的影响所主导,即阻高的调制作用并不显著。在NAM影响以及各阻高的协同作用下,从正NAM事件峰值至负NAM事件发展阶段,整个中纬度地区欧亚大陆偏冷/北美偏暖;从负NAM事件衰减阶段至正NAM事件的初始阶段则相反;两大陆地区的温度异常多呈中–高纬南北反位相变化特征。本文进一步通过蒙特卡洛随机取样检验,证实了上述关于阻高调制地面温度异常型的结论。
利用ERA5的500hPa逐小时再分析资料(0.25°×0.25°),以高原低涡的天气学特征为依据,设计研究基于高时空分辨率网格资料的高原低涡客观识别算法,并对1990~2019年暖季的青藏高原低涡进行识别,建立高原低涡数据库。该算法通过客观标准提取低涡特征点、并采取DBSCAN算法进行特征点聚类分析,以相邻时次之间低涡的重合状况、临近程度和既往生命时长为依据对低涡进行追踪匹配,得到合理的低涡路径,将孤立的低涡连接成动态发展的低涡过程。利用《青藏高原低涡切变线年鉴》,针对2017年暖季(5~9月)低涡对比分析与本文的客观识别方法的异同,结果表明:客观识别低涡的月分布特征以及移出高原低涡的占比与《年鉴》相似,典型的长生命低涡能被正确识别,可见客观识别算法及其数据库具备一定的可靠性和实用性。但客观识别的低涡总数量多于《青藏高原低涡切变线年鉴》,并且源地为“西部型”的低涡也较多。究其原因,更精细的网格尺度能将低涡在更早的生命时期提取出来,可能会将《年鉴》中的“东部型”低涡进一步追溯到更靠西的位置。此外由于青藏高原西北部观测站点严重匮乏,导致生成于高原西北部的低涡在《年鉴》中未能体现出来,也是低涡数量存在差异的重要原因。
本文基于观测、再分析资料和中国科学院大气物理研究所LASG国家重点实验室最新版本气候系统模式FGOALS-g3,探究了海气相互作用在东亚夏季风及其对前冬El Ni?o响应模拟中的贡献。大气环流模式(AGCM)模拟的气候态夏季风雨带偏东,东亚季风区表现为干偏差,耦合模式(CGCM)虽模拟出了夏季风雨带的位置,但降水偏弱。AGCM由于缺乏海气耦合过程,夏季西北太平洋地区对流模拟过强,使得副高偏东、南中国海季风槽偏东,造成东亚夏季风雨雨带偏东;东亚陆地区域水汽偏少,也是降水干偏差的一个重要原因,此两项可以解释70%以上的干偏差。在考虑海气相互作用后,西北太平洋的降水正异常减弱了局地海表温度,因此CGCM显著改进了副高以及南中国海季风槽偏东等偏差,使得夏季风雨带位置得到改进,季风区降水干偏差减小了36%,但由于水汽偏少,水汽纬向输送偏少,东亚季风区仍维持着显著的干偏差。对于对前冬El Ni?o的响应,CGCM能够再现El Ni?o衰减年夏季印度-西太平洋电容器效应(IPOC机制)对西北太平洋异常反气旋(WNPAC)的维持作用及偶极型分布的降水异常。而AGCM中夏季西北太平洋以及孟加拉湾、印度半岛周围海域对流对于海温的响应过于敏感,一方面西北太平洋局地暖异常造成的对流质量输送一定程度上抑制了WNPAC的建立,另一方面孟加拉湾、印度半岛周围海域过强的上升异常,通过局地环流,抑制了其南侧印度洋的对流异常,导致无法模拟出IPOC机制对衰减年夏季WNPAC的维持作用。因此,缺乏海气耦合过程是AGCM不能模拟出东亚夏季风对前冬El Ni?o滞后响应的关键原因。
长江中下游地区的暖区暴雨过程易受复杂下垫面强迫的影响,具有较大的预报不确定性,尤其是其中的对流触发过程。为探讨此类过程的触发条件及揭示其可预报性受限制程度,本文针对2020年6月23日一次复杂地形包裹下的长江中下游暖区暴雨展开高分辨率的数值模拟和对流尺度集合模拟,通过Lagrange气块后向轨迹分析、去除地形和关闭热效应的敏感性试验以及集合敏感性分析等方法对此次过程的对流触发阶段展开分析。结果表明,此次过程被抬升气块的主要源地为1.5 km以下的边界层,仙霞岭和杉岭在正午时分因热力作用而驱动的出谷风是引发局地辐合抬升的动力源,高低层散度、湿位涡的垂直配置以及偶极型位涡异常对此次对流触发过程具有较好的指示意义。此外,该过程对前期近地面2 m温度和视热源具有较高的敏感性,该结果证实下垫面强迫的精确刻画对于提升暖区暴雨的预报效果至关重要。逐步减小初始场误差的初值敏感性试验进一步表明,此次暖区对流过程的可预报性显著低于北边的锋面过程,表现为锋面对流的偏差总能量能随初始误差的缩小持续性降低,而暖区对流的偏差总能量曲线则仍能增长至与原水平相近,呈现出非线性辐合收缩特征。因此,对于天气尺度强迫显著的锋面对流,或可优先考虑通过加强资料同化能力等手段降低初始场误差来减小预报误差;但对于复杂地形下的暖区暴雨对流触发过程,则需要更加强调通过集合预报来捕捉其不确定性。
本文利用再分析资料和中尺度数值模式WRFV3.6.1,对2018年9月17日上午发生在佛山市三水区的EF2级强龙卷过程开展49m分辨率数值模拟,利用模式数据,分析龙卷超级单体和低层类龙卷涡旋(Tornado-Like Vortex, TLV)的结构特征,并通过涡度方程诊断TLV的动力成因,结果表明:龙卷由台风“山竹”外围螺旋雨带内的超级单体产生,该单体具有钩状回波、入流缺口、有界弱回波、悬垂回波等典型特征,水成物图上可见上冲云顶、云砧和后部云墙;单体内垂直环流由中部上升气流(Updraft, UD)、前部下沉气流(Front Flank Downdraft, FFD)和后部下沉气流(Rear Flank Downdraft, RFD)构成;TLV发生在低层UD和RFD之间,成熟期具有内部下沉、外部上升的结构;涡度方程的诊断分析表明,发展阶段扭转项对TLV的加强上传更为关键,成熟阶段拉伸项主导了TLV强度和形态的变化。
本文利用1979–2018年NCEP逐日再分析资料,探讨了夏季欧亚中高纬地区10–30天大气季节内振荡(ISO)的时空演变及其对欧洲阻塞频率的影响,并探讨了两者对欧亚极端高温发生频率的协同作用。研究表明,欧亚中高纬10–30天大气ISO表现出东传和西传两种模态。东(西)传模态下,对流层西北-东南向倾斜的四极型(东西向分布的偶极型)准正压位势高度异常耦合温度异常同时向东南方向(向西)传播。位相合成表明,在两个模态下,中高纬低频Rossby波列在传播过程中能够显著影响欧洲阻塞的发生。东(西)传模态位相6–7(5–6)期间,欧洲阻塞发生最频繁。在东(西)传模态位相6–7(5–6)期间,无阻塞发生时,欧洲西部、东欧平原、乌拉尔山以及我国东北平原(欧洲和乌拉尔山)地区分别受准正压的+ – + –(+ –)高度异常控制,导致欧洲西部和乌拉尔山(欧洲)地区出现显著的极端高温频率正异常,而东欧平原和我国东北平原(乌拉尔山)地区出现频率负异常。有阻塞发生时,东传模态下,欧洲西部的正高度异常强度明显增强,乌拉尔山地区,东欧平原以及我国东北平原地区的高度异常强度均有所减弱。同时,欧洲以南出现负的高度异常;西传模态下,偶极型高度异常强度均增强,欧洲以南和我国东北平原分别出现负的和正的高度异常。可见,在两个模态阻塞频发位相下,阻塞的发生增加了欧洲和我国东北地区极端高温事件的发生频率,降低了欧洲以南和乌拉尔山地区极端高温事件的发生频率。因此,欧洲阻塞活动显著调控了欧亚中高纬地区大气ISO两个传播模态对极端高温事件的影响。
相较于暴雨这种日尺度强降水,短时强降水(≥20 mm h-1)是造成山洪滑坡与城市内涝等灾害更为直接的因素。本文利用地面气象观测站和ERA5再分析数据,重点研究南海季风爆发前后珠三角地区短时强降水的时空演变特征,并探索了短时强降水在季风爆发前后特征与差异的可能成因。研究表明:(1)相较于季风爆发前,珠三角地区季风爆发后的降水明显增多,其中短时强降水贡献的比例显著增加。对短时强降水本身而言,区域平均强度以及极端性在季风爆发前后差异总体较小,但短时强降水频次在季风爆发后增加70.0%。(2)短时强降水高发区主要集中在珠三角东北部和珠江口西侧沿海,季风爆发后上述两个地区的频次增多最明显。短时强降水频次由季风爆发前的单峰型(下午)转为季风爆发后的双峰型(早晨与下午)。(3)短时强降水具有明显的区域性变化特征,短时强降水在季风爆发后的平均雨强和极端性在珠江口西侧沿海较内陆地区明显增强,其频次峰值时间在沿海地区从季风爆发前的午后转为季风爆发后的早晨,内陆地区在季风爆发前后均集中在下午。(4)季风爆发后,短时强降水期间的低层环境水汽超过同期气候态水平的15.6%。充沛的水汽在夜间在季风加速作用下被输送至沿海,并与陆风作用增强了辐合,这解释了沿海短时强降水的在季风爆发前后频次峰值时间转换现象。(5)相较于季风爆发前,季风爆发后珠三角短时强降水频率与低层水汽通量的相关性明显升高。珠三角沿海地区夜间-早晨短时强降水的增多与中低层风场结构改变造成的动力强迫有关。内陆地区季风爆发前后短时强降水与环境热力和不稳定条件关系更大。这些结果有助于我们更好地了解珠三角地区在季风爆发前后短时强降水的时空分布特征和理解其产生机制。
云底高度对天气预报和飞行保障有着重要作用,但目前十分缺乏高时空分辨率的云底高度资料。本文利用中国东部地区云底高度的地面观测对ERA5再分析资料的云底高度进行评估,基于地面观测和ERA云底高度的小时平均偏差对ERA进行了初步订正和验证,综合分析了中国地区的云底高度分布特征。分析发现,ERA5再分析数据中的云底高度比观测值整体偏低,其中高估了低云的云底高度,低估了中、高云云底高度,且中、高云云底高度的偏差较大。另外,在有降水的条件下,ERA5数据中低云云底高度的准确性比无降水条件下的相对较高,但中、高云云底高度的准确性却更低。综合地面观测和ERA5数据云底高度的日变化和月变化分析发现,在我国东部地区,白天的云底高度整体低于夜间,峰值出现在夜间22:00,谷值出现在上午9:00,秋季和冬季的ERA5云底高度月变化与地面观测资料较为一致。基于日变化分析获得的小时平均偏差对ERA5数据的云底高度进行订正和验证,分析发现,2010-2019年间,中国地区的云底高度呈现自西北向东南逐渐降低的分布特征;中国南部、东北地区和青藏高原区域的云底高度相对较低,其中,青藏高原夏季和秋季的云底高度较低,春季和冬季较高,而沙漠地区在四个季节的云底高度都较高。
位于青藏高原东北部的祁连山是石羊河、黑河和疏勒河等多条重要河流的发源地,云微物理特征对于了解该区域大气降水形成过程具有重要作用,但关于祁连山地形云的飞机观测研究很少。本文利用青海省人工影响天气办公室空中国王飞机观测数据,分析研究了祁连山2020年8月16日的一次降水层状云的微物理特征。研究表明:祁连山地区此次降水层状云的形成,与偏南气流由低海拔河湟谷地区向高海拔山区运动过程中受地形强迫抬升过程密切相关,云中过冷液态水含量最大值为1.13 g m-3。低海拔山区和高海拔山区的云物理特征有明显差别,低海拔山区由于水汽相对丰富,地形抬升形成的过冷液态水含量较高。山区不同高度粒子形成机制存在显著差异:5600 m(-5.1 ℃)层过冷液态水含量较高,冰粒子主要通过凝华、聚并生长,也存在弱凇附过程;6560 m(-9.9 ℃)层存在大量聚合状冰粒子,粒子谱拓宽明显,凝华和聚并过程起主导作用;7850 m(-17.0 ℃)层基本为冰粒子,存在大量枝状冰粒子聚合体,说明冰粒子以凝华和聚并生长为主
土壤湿度是控制陆-气界面潜热和感热通量分配的关键要素之一,而且由于其具有一定的记忆特性,可以对多种时空尺度的天气气候过程产生重要影响。在数值模式中,土壤水力参数的不确定性是导致土壤湿度模拟结果不确定性的主要原因之一。本文基于银河全球大气谱模式(YHGSM),引入了VG(van Genuchten)土壤水分特征曲线模型,并探讨了模型水力参数的两种不同取值方案对土壤湿度离线模拟以及全球中期数值天气预报的影响。其中,土壤水力参数所需要的土壤类型数据来源于GSDE(Global Soil Dataset for ESMs)全球土壤数据集。陆面模块的离线试验结果表明,除了冻土和有机土壤的模拟偏差较大外,YHGSM的陆面模块对全球大部分地区土壤湿度的模拟能力较好,模拟精度与ERA5土壤湿度再分析产品的精度近似。土壤水力参数的不同取值方案对土壤湿度有一定影响,其影响程度与土壤类型和局地气候条件密切相关,粗结构土壤对模型参数的敏感性更强。从全球中期数值预报结果来看,土壤水力参数通过改变土壤湿度,不仅对近地层温、湿度的短期预报结果产生重要影响,而且可以导致预报系统积分6天后的大尺度环流场发生显著变化。因此,对于全球中期数值预报系统而言,优化土壤水力参数、提高土壤湿度模拟能力是非常重要的。
发展高分辨区域中尺度天气预报模式是改进暴雨落区预报的一个重要途径。区域中尺度模式空间分辨率达到100米,对当前计算资源提出了严峻挑战。一种可行的解决方案是发展滤除声波的模式替代全弹性模式。滤除声波的模式可以使用较大的时间步长积分,能显著提高积分效率。我们在2018年利用一种声波滤除理论—假不可压理论,初步在地形追随质量坐标系(η坐标系)下建立了假不可压模式。数值试验表明模式的结果是合理可信的,然而关键问题是没有滤除声波。本文我们改进了假不可压模式,建立新的假不可压模式干动力框架。新的动力框架控制方程中最为关键的改进是使用椭圆方程求解扰动气压,理论上保证了声波的滤除。新建立的动力框架在数值求解方案方面的改进在于时间积分格式不再依赖时步分裂算法。对比改进的假不可压模式和WRF模式的干热泡对流数值试验结果,发现假不可压模式获得了与WRF模式相似的动力场和热力场分布,且模拟的气压扰动时间序列平滑,说明声波已被滤除,相比2018版本的假不可压模式,这是较大的改进。
黄河源区是黄河流域主要的产流区和水源涵养区,研究和探索该区域陆面水文过程对理解陆面过程及水文循环特征,揭示陆面-水文耦合过程具有重要的科学意义。本研究基于2009~2018年中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据(China Meteorological Forcing Dataset, CMFD)、全球高分辨率降水数据集(CPC Morphing Technique, CMORPH)、热带降雨测量卫星(Tropical Rainfall Measuring Mission, TRMM)及全球陆地数据同化系统(Global Land Data Assimilation System, GLDAS)降水,评估了四类降水产品在黄河源区的降水精度,在此基础上,利用最优降水数据驱动独立运行的天气研究预报及水文耦合模型系统(Weather Research and Forecasting Model Hydrological modeling system, WRF-Hydro)模式,探究该模式在黄河源区径流模拟的适用性。结果表明:四类降水产品均能够反映出降水的分布特征,但在量值及细节捕捉上存在显著差异。CMFD在不同时空尺度上都能很好地捕捉到降水的演变特征,其与日观测降水的相关系数达到0.99,均方根误差仅为0.25 mm。在表征降水能力方面,四类降水产品总体表现为CMFD> CMORPH> TRMM> GLDAS,CMFD的平均探测成功率(Critical Success Index, CSI)在0.93以上。经参数率定后的WRF-Hydro模式在黄河源区月径流模拟方面表现较好,率定期纳什系数(Nash efficiency coefficient, NSE)均在0.92以上,而验证期丰水年模拟结果明显好于枯水年(NSE=0.15),这与降水和径流的非线性程度有关。本研究方案和结果为亚寒带半干旱气候区大尺度流域水文模拟及径流预测提供了一定的参考价值。
基于1979-2020年6-11月的热带气旋最佳路径(IBTrACS)和欧洲中期天气预报中心的第五代再分析(ERA5)资料,本文根据以热带气旋(TC)生成位置为中心的850hPa水平风场特征,采用自组织映射网络(SOM)将西北太平洋TC生成前期的低层大尺度环流场分为5型:季风辐合型(MC)、季风涡旋型(MG)、强季风槽型(SMT)、弱季风槽型(WMT)及东风波型(EW)。MC型TC生成于副热带高压南侧辐合带中,占比最高;MG、SMT与WMT三型的TC生成受季风槽相关的气旋性切变或辐合区影响;EW型TC由东风波增幅发展生成,占比最小。在对历史资料分型的基础上,为选取合适的机器学习方法用于TC环流型的自动识别,本文还对比分析了支持向量机(SVM)、k近邻(KNN)及随机森林(RF)三种方法的识别效果,结果表明:SVM的准确率达0.965,对五类环流型识别的召回率和精确率均达到0.94以上,对样本不均衡问题不敏感,并且对样本量的敏感性分析显示其在有限样本量下即可充分学习各型的环流场特征,识别效果明显优于KNN和RF。
已有的研究表明,增暖背景下全球降水的格局发生了变化,弱降水总体呈减小趋势,而强降水在一些区域呈明显的增加趋势。但在区域尺度上不同等级强度降水的变化还缺乏系统的研究。本文基于中国838个气象站点的降水资料,研究了1961~2020年来中国不同等级降水长期变化趋势及其年代际分量与年代际海温振荡型的关联性。结果表明:中国不同等级降水变化的空间分布差异较大。弱降水仅在西北西部和青藏高原地区以增加为主,在华南和西南地区以显著减少为主;中等强度降水在西南地区东部以显著减少为主,在其余地区以增长为主;强降水在大部分地区呈现增长趋势,仅在京津冀和重庆部分地区呈现减少趋势。中国大部分地区的弱降水量(日数)对总降水的贡献率以减少为主,中等强度降水日数、强降水量(日数)的贡献率以显著增长为主,各区域强降水贡献率与中等强度降水和弱降水贡献率呈相反的年代际变化。其中,弱降水日数和中等强度降水日数的变化主导了总降水日数的变化,中等强度降水量和强降水量的变化主导了总降水量的变化。进一步研究发现,在年代际尺度上,中国大部分地区的不同等级降水与太平洋年代际振荡(PDO)的相关系数随等级增大而趋于负值,与大西洋多年代际振荡(AMO)的相关系数则随等级增大而趋于正值。各区域不同等级降水与PDO/AMO相关关系的年代际突变主要发生在1980年代~1990年代。
本研究使用德国气候预测系统(German Climate Forecast System,GCFS2)输出的回报数据(1993~2016年)对东亚冬季风(EAWM)的预测性能进行全面评估。GCFS2很好的预测了EAWM气候态的主要特征,包括西伯利亚高压、阿留申低压、东亚大槽、东亚高空急流及东亚上空的地表气温和降水,并可以熟练地预测东亚大槽及东亚地表气温的年际变化。GCFS2对一个海平面气压定义的EAWM指数(EAWMI)显示出了预测技巧,同时可以很好的预测与EAWM相关的位于海洋上的大气环流、地表气温及降水异常。GCFS2中EAWM的预测技巧主要得益于对观测中的EAWM-ENSO关系及ENSO遥相关的成功再现,模式中增强的EAWM-ENSO(强于观测,观测中整个24年(1993~2016)EAWM与ENSO的相关系数为-0.46)关系,有助于提前2个月或更长时间预测EAWM。GCFS2中12月初始化的EAWMI在去除ENSO信号后仍有0.42的预测技巧,说明有另一预测源,为冬季巴伦支—喀拉海区域海冰覆盖度(BK_SIC)。观测中BK_SIC减少,增强西伯利亚高压,EAWM从而增强;模式中BK_SIC的变化可以增加西伯利亚高压东北部的可预测性,使得12月初始化的EAWM预测技巧增加。
上升气流是成云致雨的基本条件之一。本文利用河北省2017年5月一次层积混合云的机载云物理探测系统测量资料,研究了云中上升气流速度分布,云微结构特征以及二者的相关性。结果表明:云中上升气流速度随高度呈抛物线型分布,云底部较小(0.75±0.52m s-1),云中部最大(3.64±2m s-1),云顶部最小(0.32±0.29m s-1);发现随高度增加,云中上升气流区内冰粒子形状依次以片状、针状、柱状为主;暖云上升气流区中,上升气流速度与液态含水量正相关,相关系数为0.61;强垂直气流条件下云滴数浓度、最大云滴直径大于弱上升气流相应的数值,强垂直气流云粒子谱更符合Г函数分布。
利用2018年4月-2019年11月的六盘山隆德站微波辐射计探测资料与平凉站探空资料,研究了微波辐射计反演温度(TM)对空气湿度的敏感性,首次提出湿度敏感性系数(HSR)和零度漂移度(ZDD)概念,利用这两个参量在不同高度层的分布特征,研究了六盘山地形对空气湿度和温度的影响,主要结论如下:①非降水天气条件下,空气湿度越大,HSR与1.0的差别越大,ZDD也越大。②六盘山地形对气层湿度垂直分布影响较大。爬坡气流或抬升气流明显增加了3km以下气层湿度水平,晴天和阴天条件下空气湿度分别在山顶以上500m气层和1.0-2.0km气层达到最大,TM比实际温度最大能偏低2.7℃。③地形对气层湿度的影响进一步影响了空气温度的垂直分布,阴天条件下的大气逆辐射加热使得3km以下气层平均升温2.3℃,因湿度敏感性产生的温度影响平均达到0.9℃,最高能达到1.7℃。
本文基于能量方法研究了时间平均的非纬向基流的稳定性以及该基流上斜压扰动的发展,并探讨了经向基本气流对于扰动发展的作用。从广义能量方程得到了时间平均的非纬向基流的稳定性条件,并用扰动能量方程研究了正压发展(衰减)和斜压发展(衰减)的扰动的结构以及其与基流的配置关系。研究发现,以急流轴为中心,对于正压发展的扰动,其流线在水平面上向基本气流来流方向的上游倾斜,而对于正压衰减的扰动,其流线在水平面上向基本气流来流方向的下游倾斜。对流层大气中,斜压发展的扰动,其流线在垂直剖面上随高度增加向基本气流来流方向的上游倾斜,而斜压衰减的扰动,其流线在垂直剖面上随高度增加向基本气流来流方向的下游倾斜。经向基本气流的存在会促进并加强扰动的发展,令扰动更加不稳定。
北疆地处内陆干旱半干旱区,降水的多少对其影响十分巨大。尤其在全球变暖背景下,北疆地区的降水异常增多。本研究利用1979-2017年北疆40个站点冬季降水资料、ECMWF ERA-Interim和NCEP/NCAR再分析资料,基于HYSPLIT v4.9模式讨论北疆4个区域型暴雪日的水汽输送特征及可能影响机制。研究发现:(1)各区域型水汽以西边界输入为主,但西天山型有少量水汽从北边界输入,天山型有部分水汽从高层南边界输入;(2)北部型、西部型和西天山型的水汽通道均位于中纬西风带,但具体位置有所差异。北部型以地中海和黑海水汽输送为主,贡献率为58.8%;西部型以里海西南侧水汽输送为主,贡献率为70.8%;西天山型以黑海和里海东南侧水汽输送为主,总贡献率为72.9%;天山型的水汽源地主要位于印度、伊朗附近,贡献率为64.2%;(3)各区域型位势高度的距平南北均呈现“正-负”分布,西东均呈现“负-正-负”分布,但中心强度、位置及范围有所不同,这种差异导致影响区域的不同。
土壤侵蚀是生态环境和农业生产的重要影响因子。我国东三省土地面积79.33万平方公里,占我国国土面积的9.3%,是重要的商品粮基地,同时也是世界四大黑土区之一。在气候变化背景下,我国东北地区的土壤侵蚀情况及其未来风险,目前仍不清楚。影响土壤侵蚀力的重要因素之一是降水侵蚀力,其与强降水有关。本研究利用CN05.1和APHRODITE观测降水资料揭示了我国东北地区降水侵蚀力的观测特征。在气候平均态上,东北东南部地区降水侵蚀力最强。降水侵蚀力存在明显的年循环,以夏季为主导,占全年总侵蚀的80%以上。在观测分析基础上,对RegCM4动力降尺度模式进行了评估和订正,并预估了未来不同共享社会经济路径(SSP1-2.6和SSP5-8.5)下中国东北地区降水侵蚀力的变化。随着未来增温,到21世纪末,两种排放情景下东北地区平均的降水侵蚀力分别增加9.90%和26.70%。高排放情景下将面临更严重的降水侵蚀风险,SSP5-8.5情景下降水侵蚀力的增强幅度约为SSP1-2.6情景下变化的2.7倍,同时77.69%的区域面积上降水侵蚀力将更强。因此,采取切实有效的减排措施,走可持续发展路径,对于减缓我国东北地区黑土地的土壤侵蚀风险,进而保障粮食安全,具有重要意义。
基于国家气象信息中心归档的中国地面观测数据,研制了1991-2020年中国地面气候值数据集。数据集研制期间,对1991年以来的地面台站观测数据集元数据进行了系统的质量检查和核实订正。在基于站址迁移信息对所有要素进行了分段处理基础上,基于非均一性检验结果完成了气温序列的分段处理。依据人工、自动观测调整信息完成了能见度观测数据的分段处理,提供了一套与当前能见度观测方式一致、代表性更好的气候背景场。采用傅里叶级数理论对气温、降水累年日值序列进行了谐波处理,在体现气象变量季节性转换的同时,避免了日与日之间的异常突变特征,具有更好的气候代表性。最终建立的1991-2020年中国地面气候值数据集提供了中国2438个站点的气温、降水、气压、风向风速、相对湿度、水汽压、云、天气现象、能见度、蒸发、积雪、地温、冻土、日照共14个要素的气候背景信息,为天气气候业务提供了数据支撑。
植被覆盖度(Fraction Vegetation Coverage,FVC)是陆面参数中重要的参数之一,植被覆盖度变化直接影响地表能量的再分配进而影响区域乃至全球气候变化,研究植被覆盖度增加对区域气候的影响对未来区域气候变化的预估具有重要意义,这对适应和缓解全球气候变暖至关重要。本文利用2001-2018年MODIS-NDVI指数制作植被覆盖度,在辽宁地区分别进行了WRF模式默认植被覆盖度和实际植被覆盖度的长时间(2001-2018年)模式模拟试验,结论如下:(1)辽宁地区因植被覆盖度增加全省年平均气温降低了0.48℃,其中夏季降温幅度最大,降温0.71℃,春、秋两季平均降温0.35和0.66℃,冬季降温幅度最小0.2℃。植被覆盖度增加对最高、最低气温也有明显的降温作用,其中最低气温对植被覆盖度增加的响应大于最高气温,且植被覆盖度增加与气温降温具有较好的空间一致性。(2)2001-2018年年和四季植被覆盖度的显著增加对年和四季平均气温、最高气温、最低气温均有降温趋势,尤其是对最低气温降温作用更明显。(3)植被覆盖度增加导致气温降低的主要原因是由于蒸散发的增加导致潜热通量增加,进而感热通量减少;而对于最低气温,主要是由于植被覆盖度增加导致的地表气温降低夜间向上长波辐射减少引起的。总体而言,植被覆盖度增加越多降温效果越明显,且植被覆盖度的增加可以减缓辽宁省气候变暖。
利用人工触发正极性闪电的综合同步探测资料,对引雷火箭上升过程中发生于金属导线顶端的向上负先驱脉冲放电过程进行了研究。除常规认识的峰值电流为十几到几十安培的先驱脉冲放电以外,高垂直分辨率电流探测系统记录到丰富的弱脉冲放电过程。所有孤立发生的脉冲放电,均为弱脉冲,且在所有常规强度的先驱脉冲(簇)放电之前约20 μs,均识别到这种弱脉冲。对测量到的弱脉冲、脉冲型脉冲和波纹型脉冲进行统计,得到了各自的峰值电流(3.6 A、32.2 A、11.1 A)、上升时间(0.39 μs、0.9 μs、3.2 μs)、持续时间(2.8 μs、5.1 μs、12.7 μs)和转移电荷量(4.7 μC、50.8 μC、83.2 μC)。常规强度的先驱脉冲形成了可探测的发光通道,簇状先驱脉冲的放电通道具有与自持先导初始阶段相一致的梯级发展传输特征,二维平均速度在105 m/s量级。分析相邻先驱脉冲发光通道的时空关系,发现后一次先驱脉冲放电通道的起始高度一般位于前一次先驱脉冲放电通道的顶端,通道梯级延伸时电荷分布的调整降低了通道区域的电场强度。先驱脉冲放电是金属导线顶端形成了先导但又由于条件不足而熄灭的过程。
基于1979-2020年共42年资料,利用常用的统计方法和随机森林方法,研究了西太平洋台风对我国西北地区东部(33°N-45°N,93°E-110°E,ENWR)降水的影响,结果发现:在台风频数和降水量都出现峰值的7、8、9月,出现在西北太平洋的台风对台风期间的ENWR平均日降水(TP)有影响。7月份台风的位置和强度影响显著,8月份台风的位置、强度和频数都有影响,9月份影响较小。台风的影响具有地域选择性,不同的月份这种选择性不同,对不同等级降水的影响也不同。其影响主要表现在EOF分解的第二模态以及强降水和极强降水等级上,这说明了台风不是影响TP的主要因素,这种影响是间接的和非线性的,台风的出现是通过影响东亚地区中高纬度的槽脊系统、西太平洋副热带高压以及低纬度低涡的强度和位置来形成有利于降水的条件,从而影响降水的分布和强度。相对于多元线性回归方法,基于随机森林方法建立的降水模型能更好的拟合出降水分布和强度,这说明台风对TP的影响主要是非线性的,且降水强度越强,非线性作用随越明显。同时,随机森林模型也显示出台风的位置是影响ENWR降水的最关键因素。
利用WRF-chem模式及不同植被覆盖率的敏感试验,模拟了内蒙古地区一次典型沙尘过程,研究了植被覆盖率对沙尘天气强度演变及远距离传输的影响。结果表明:耦合Shao_04起沙参数化方案的WRF-chem模式能较好地再现实际沙尘输送过程。当沙源地植被覆盖率增加5%,起沙总量削减50%,下游地区地面沙尘浓度的削减>80%,PM10与PM2.5浓度的削减接近或超过80%,空气质量由严重污染降低到轻度污染,有效改善了大气环境;当植被覆盖率增加≥15%,大粒径沙粒贡献率逐渐增加,沙尘输送过程中沉降速率增加,导致下游地区沙尘天气峰值浓度提前。可以初步得出结论,植被覆盖率增加,叶面积指数增大,植被对细粒子的捕获作用增强。所以,植树造林等荒漠化治理工作应该首先在细粒子为主的半荒漠化地区开展。
如何利用现有雷达体扫数据重构反射率或其它物理量的时间-高度剖面,提高雷达体扫垂直分辨率并使其适用于云微物理结构的分析,是近几年来雷达气象学的重点研究内容之一。本文基于分辨率更高的X波段双偏振雷达体扫数据,对目前最新的Columnar Vertical Profile (CVP) 重构算法从目标区范围的选取方面进行改进,使其能够应用于水平尺度较小的局地降水云以及发展演变迅速的对流云。结果显示:对于高原地区局地降水云个例,目标区选取5km (径向范围)×10°(方位角范围) 组成的较小扇形区域,与云雷达的对比显示,改进的CVP方法重构的基本反射率(ZH)垂直廓线体现了回波的垂直结构,尤其是中高层对流泡的结构特点,相应的时间-高度序列能够较好地反映回波顶高的变化以及中高层强度逐渐减弱、低层强度逐渐增加的特点;对于华北地区发展旺盛且局地水平不均匀的对流云个例,本文改进了原始的CVP重构目标区选取方法,对高、低仰角层采用变化的径向范围并调整插值参数,改进后重构的ZH垂直廓线有效避免了低层回波水平分布相对不均匀导致的重构分层结构,显示出高、低层回波特征以及不同阶段目标区云结构的转变。进一步对比改进前后CVP方法重构建立的各偏振量时间-高度序列,改进后准确显示了个例云系微物理特征及其随时间的变化,揭示了高原地区局地降水云中对流泡的形成及其播撒作用机制,华北地区对流云成熟阶段的各偏振量垂直分布特征及其演变。
与时间不稳定一样,空间不稳定也是地球流体中扰动发生发展的重要机制。基于标准模方法,研究了正压地转流对于小扰动的空间不稳定问题,并得到发生空间不稳定的必要条件。该必要条件指出,若正压地转流可能发生空间不稳定,其位涡对于纬度的偏微商与小扰动相对于该地转流的相速必须在某些纬度带异号。在附加适当的限制的情况下,空间不稳定与时间不稳定满足相同的必要条件,即Rayleigh—Kuo定理和Fjortoft定理。
在全球变暖气候背景下,复合型极端灾害天气事件频发。2008年以来我国南方冬季频发的雨雪冰冻,就是一种典型的复合型致灾极端天气事件。因此,本研究(1)分析了西南地区一次典型大雪冻雨复合天气事件的大雪与冻雨期环流特征及降水相态差异,揭示了二者的关联特征。冻雨发生在贵州境内的云贵准静止锋锋面强斜压环境中,降雪主要发生在四川北部,位于静止锋以北的冷区。降雪区和冻雨区的垂直环流存在显著差异:降雪区以上升运动为主,温度基本随高度递减;冻雨区大气中低层存在逆温层,导致温度层结出现冷-暖-冷的分布,垂直运动呈两层环流模态,低层的上升运动受到中层下沉运动抑制,强上升运动不易发展。(2)借助可综合表征环流特征和水汽相变的广义湿位涡理论,分别诊断大雪和冻雨发生发展时期的广义湿位涡分布特点,发现其斜压项的异常能更好体现准静止锋附近的大气斜压性,也可指示出大雪冻雨降水的落区及变化,可作为大雪冻雨区的动力识别特征量之一。(3)气压扰动方程计算表明,向下的扰动气压梯度力与浮力的平衡差异,是降雪与冻雨垂直环流特征差异的主要原因。本研究从环流特征入手开展雨雪冰冻复合极端灾害天气分析,可为复合降水相态预报和发电企业电力运行保障提供参考。
2019年8月18日至22日,高原东侧到四川盆地西部发生的一次暴雨过程与穿透性对流的发生发展密切相关。为揭示此次穿透性对流的形成机理和过程,本文利用欧洲中心再分析资料ERA5以及高分辨数值模式(WRF)的模拟结果进行了分析。结果表明,此次穿透性对流过程发生在中国沿海地区大范围对流层顶折叠导致盆地以东的上空出现平流层位涡(PV)下传的特殊天气背景下。穿透性对流的形成主要分为三个阶段:(1)中低层对流的触发。由于大陆高压西伸,四川盆地附近气压梯度加强引起低空急流发展,在其左侧产生气旋性切变,同时引起与高原东南侧大地形正交的抬升气流分量增强。地形动力抬升叠加气流辐合抬升在不稳定层结下触发对流。(2)对流层高层上升运动发展。这主要与湍流扩散导致的平流层持续下传的PV气团在非绝热加热作用下的发展有关。高层东风气流背景下,正PV异常的右侧为上升运动,使得300 hPa以上至下平流层出上升运动的发展增强。(3)盆地附近的高中低层上升运动垂直耦合叠加,形成穿透性对流。中尺度对流系统层状模态的发展以及干燥环境下水汽的蒸发冷却导致300 hPa至600 hPa出现下沉运动。下沉运动造成的局地干冷侵入,既加强了上空“下湿上干”的不稳定层结,也加强了中低层的气流辐合,导致原中层300-600 hPa附近的下沉运动转为上升运动。低层由于正涡度倾斜发展,上升运动得以维持。由此,四川盆地上空的上升运动出现整层的垂直叠加耦合,表现为从对流层低层到平流层底的一致性上升运动,穿透性对流形成,导致后期降水增强。
本文采用WRF模式对发生在南疆复杂地形条件下的一次极端暴雨过程进行了高分辨率数值模拟,采用水汽敏感性试验,研究了水汽对南疆干旱区极端暴雨的影响,初步揭示了水汽影响南疆暴雨的动热力机理。进一步研究了广义湿位涡和对流涡度矢量对干旱区暴雨的表征能力。结论如下:水汽变化显著影响降水的极端性(降水强度)。当水汽增强时,降水强度的变化要明显高于水汽本身的变化强度,降水的极端性明显增强,特别是当低层水汽增强时,对降水的极端性增强影响最为显著。这是由于:改变水汽后,降水大气的CAPE变化显著,CAPE越强,对流触发后能够获得更强的发展,产生的垂直运动更强,从而能够进一步抽吸低层水汽,形成正反馈机制,导致极端降水发生。敏感性试验显示:水汽增加时,上升运动明显增强,低层东风急流强度明显增强,加强降水区水汽辐合,导致输送到中层的水汽增加,中层凝结潜热释放增多,进一步增强上升运动,降水强度增强;水汽减小时上升运动明显减弱,低层东风急流强度明显减弱,降水区水汽辐合减弱,这导致输送到中层的水汽减少,中层凝结潜热释放减少,进一步上升运动减小,降水强度减弱。广义湿位涡和对流涡度矢量的空间分布和时间演变与模拟降水有着良好对应,特别是水汽改变后,相应地,广义湿位涡和对流涡度矢量出现相似的变化特征,表明包含丰富动热力信息的物理因子能够抓住干旱区极端降水的典型特征,未来可能将其应用于干旱区降水的预警预报中。
为提高华南季风区高频尺度极端降水发展规律的认识,基于2013-2021年区域自动气象站逐5分钟降水观测资料,分析广东汛期5分钟极端强降水的时空分布和降水事件持续性特征,并与小时尺度极端降水进行对比。结果表明,5分钟极端降水阈值(E5min)呈显著的经向差异并在珠三角地区形成高值中心,总体受到地形山脉的固有影响小,而1小时极端降水阈值(E1h)自沿海向陆地减小,高值区主要位于偏南风的地形迎风坡。前汛期E5min自西南向东北减小,后汛期分布相对均匀。与小时极端降水的日变化特征不同,前汛期各地E5min均有双峰结构(主峰在下午,次峰在早晨),后汛期仅毗邻珠江口的3个区具有双峰分布,其余地区为单峰型。基于固定站点极端降水事件持续时间呈现显著的地域差异,阳江以东的南部沿海、龙门暴雨中心附近平均持续时间最长,阳江以西沿海地区和珠江三角洲核心城市群地区次之,西北部和东北部最短。进一步归纳具有时空关联的极端降水事件发现,白天极端事件较夜间的频数更高、移速更快、范围更广,而夜间事件的持续时间更长。对比而言,内陆地区降水系统的移速较沿海地区快,尤以云浮-肇庆一带最快,导致该区5分钟降水效率高,但小时阈值较低。珠三角中南部沿海地区极端降水事件的持续时间最长(夜间可达2.30-3.77小时),可能与该地区受城市群、海陆效应等综合影响有关。
受登陆北上台风“利奇马”等影响,2019年8月9~12日山东省出现连续暴雨,其中10日夜间出现降雨峰值。利用中国气象局上海台风研究所(Shanghai Typhoon Institute of China Meteorological Administration, CMA-STI)热带气旋最佳路径数据、山东省自动气象站逐时降雨量、常规观测资料、中国风云二号地球静止气象卫星(FengYun-2G, FY-2G)0.1o×0.1o逐h云顶亮温和美国环境预报中心(National Center of Environmental Prediction, NCEP)1o×1o逐6 h再分析等资料,主要运用纬向风局地变化方程与大气动能方程,诊断分析降雨明显增幅与高、低层风场变化的关系。结果表明,(1)暴雨主要影响系统有高低空急流、500 hPa西风槽、850 hPa台风倒槽及“利奇马”本体环流等。10日200 hPa中纬度大尺度西南风急流东南移影响鲁西北,当天08时850 hPa因双台风活动而形成的大尺度东南风急流突然北伸越过山东省。台风倒槽对流云与本体环流对流云先、后北移经鲁中,累积效应造成该地区10日夜间雨量最大。(2)10日20时850 hPa章丘站东北侧出现了过程最快东风增幅,纬向运动方程诊断结果表明,东风平流是东风增加最主要原因,地转偏向力项则不利于东风增加。(3)10日20时章丘站200 hPa西南风风力明显加大形成急流,10日08时~11日08时青岛站850 hPa维持东南风低空急流。同时位于高空急流右后侧与低空急流左前方是鲁中附近10日夜间降雨增幅的重要原因。章丘200 hPa与青岛850 hPa都是在最大风力之前12 h动能增加最快。动能方程诊断表明,最有利于鲁西北高空急流形成的是位能平流项,最有利于鲁东南低空急流形成的是动能垂直通量散度项。(4)10日20时~13日08时“利奇马”本体环流一直在影响山东,暴雨期间山东中部地形的动力作用也一直存在,而降雨的峰值是出现在10日夜间,说明10日20时前后高、低空急流的耦合可能是山东暴雨增幅的主要影响因子。其主要作用至少有加强山东中部的垂直运动、整层水汽输送与静力不稳定度等方面。
利用实况资料以及NCEP/NCAR再分析资料,对2008-2012年夏季东南移出高原且影响云南的高原低涡切变过程进行统计和对比分析。结果表明:高原低涡切变影响云南产生强降水主要分为后部冷空气较强型、高原低涡切变补充型以及东南移减弱型,影响云南产生强降水最多的是低涡切变东南移减弱型。强降水的主要区域是滇中及其以北地区,是高原低涡切变影响云南的典型区,这些区域的降雨主要发生在夜间。后部冷空气较强型的影响范围最大,能造成全省性强降水过程,但发生频率低。低涡切变东南移减弱型和高原低涡切变不断补充型,在滇缅之间均有高压(脊)维持。降水范围、水汽输送与副热带高压的位置、低涡切变经向度和发生时间有关。影响云南的高原低涡切变过程有明显的水汽净收入;主要是南北向的水汽收入,东西向的水汽收入远小于南北向。通过拉格朗日轨迹模式HYSPLIT对水汽路径的模拟表明,孟加拉湾是云南重要的水汽源地。当高原低涡切变影响云南中北部时,有来自高原的水汽输送,高原的水汽一部分是来自阿拉伯海,一部分来自孟加拉湾。气流在到达降水区域之前受下垫面影响,经历了多次的降水和蒸发过程.
利用基于拉格朗日方法的HYSPLIT轨迹模式,结合地基GPS-MET观测资料,对2019年6月24-26日中昆仑山北坡一次持续性暴雨天气大尺度水汽输送、辐合特征及水汽源地进行分析,阐明了干旱区强降水期间大尺度环流异常与水汽持续接力输送间的关系。结果表明:(1)降水前副热带高压位置异常偏西,副高外围偏南气流造成高原增湿明显。强降水期间,副高继续向西北伸展,低纬度水汽沿印度夏季风环流向北输送,经青藏高原接力输送至暴雨区,与塔什干低涡前偏南气流共同构成了中昆仑山北坡持续性强降水的水汽输送通道,水汽持续接力输送造成暴雨区PWV出现两次急剧增湿过程,测站PWV峰值达到气候平均值近2倍。(2)300hPa温度异常对于本次中昆仑山北坡持续性大暴雨天气水汽输送具有重要的作用。降水前和降水期间,300hPa暖异常中心激发200hPa反气旋式环流异常和经向风正异常中心,同时,在暖异常中心南侧(印度半岛北部)和西侧,激发500hPa反气旋式环流异常中心和气旋式环流异常中心,反气旋式环流后部经向风正异常中心将低纬度地区暖湿气流向北输送,与气旋式环流东部偏南气流在暴雨区汇合,为持续性暴雨的发生提供充沛的水汽供应。
由于观测资料的限制,以往对于日尺度以下的短时极端降水特征和短时极端降水阈值的研究较少。本文基于中国气象局最新研制的1991-2021年中国2464个台站逐小时降水资料,分析了全国1小时、3小时降水频率特征,采用百分位法分别统计1小时和3小时极端降水阈值,探究了中国短时极端降水气候特征。分析结果表明四川、贵州、湖南、江西、福建和浙江等省的部分台站1小时降水频率较大,可达12%,西北地区1小时降水频率普遍偏低,大部分台站低于3%。1991-2021年期间,1小时、3小时极端降水频率呈减少趋势。共有64.7%的站3小时极端降水频率线性趋势与1小时极端降水频率线性趋势同位相。我国降水极值和极端降水阈值空间特征明显,1小时降水极端降水阈值基本呈东南大、西北小的空间特征,广东、广西、海南阈值相比我国其他地区偏大。海南、广东、广西和江苏省1小时降水历史平均极值超过80mm/h,其中海南省平均极值最高,达102.7mm/h。
本文构建了基于主客观环流分型的强降水数值预报空间检验(MODE)方法框架,并利用该框架对欧洲中期天气预报中心全球模式(ECMWF)和中国气象局区域中尺度数值天气预报模式(CMA_MESO)的2019年暖季东北地区强降水预报进行检验。结果表明:2019年暖季东北地区54个强降水日的环流型可分为:西风槽型(15个)、副高影响型(13个)、急流型(5个)、西部(12个)和东部冷涡型(9个)。其中,西风槽型和急流型以区域性强降水为主,模式对其强降水发生与否的预报能力强,TS评分较高;西部、东部冷涡型强降水的局地性强,模式对其强降水发生与否的预报能力差,TS评分低;副高影响型也以区域性强降水为主,模式对其强降水发生与否的预报能力也比较强,但是对其强降水质心位置、强度、面积等属性预报偏差较大,TS评分也相对较低。另外,从两种模式预报性能对比看,CMA_MESO对强降水强度和面积预报较实况普遍偏强,虽然其预报的TS评分一般高于ECMWF,但其对强降水预报的空报率也都比ECMWF大,对强降水的属性预报偏差一致性一般也低于ECMWF,其预报的可订正性整体上不及ECMWF。
东北冷涡常导致东北地区夏季低温冷害,给“东北粮仓”带来“哑巴灾”。本文利用欧洲中心第五代再分析资料,分析了1979–2021年初夏(5–6月)东北冷涡低温影响的关键环流配置及其形成和维持机理。结果表明:贝加尔湖地区和鄂霍茨克海地区的脊以及东北冷涡共同组成了典型的倒“Ω”环流,有利于高纬度地区冷空气和高位涡侵入东北地区;同时,鄂霍茨克海地区高压南侧的偏东风将冷空气输入东北地区,这两股冷空气共同造成东北地区异常偏冷。自东欧平原至贝加尔湖“- + -”Rossby波列是东北冷涡的前兆信号,非绝热加热和摩擦作用促进了这一Rossby波列初期的发展。随后,Rossby波的作用起着主要贡献,它使高位涡不断向南入侵和堆积,并在东亚急流的正压变形作用下,形成深厚的东北冷涡。随着Rossby波能量向下游频散以及非绝热加热和摩擦的耗散作用,东北冷涡急剧减弱。而当贝加尔湖北侧地区为准定常脊的维持时,它切断了东北地区与高纬度的冷空气和高位涡的联系,Rossby波能难以使东北冷涡发展,因而对东北地区无明显低温影响。
为了探讨不同模式扰动方案对台风区域集合预报的影响,本文以2021年18号台风“圆规”为例,基于WRF模式,采用了多物理过程参数化方法(MP)、随机变化参数扰动方法(SPP)和物理倾向随机扰动(SPPT)三种不同的方法,设计了EXP1(MP)、EXP2(SSP+SPPT)和EXP3(MP+SSP+SPPT)三组敏感性试验进行了比较研究。结果表明:三组区域集合预报试验都能较好地模拟台风路径和台风增强的过程,其中EXP3试验效果最好,EXP3试验的路径偏差值为三组集合预报试验最小的,其平均值为52.8km,而CTRL、EXP1和EXP2的平均值分别为61.8、54.4和65.7km;三组集合预报试验的扰动能量值基本都大于控制试验CTRL,且EXP3的扰动能量发展最快,扰动能量值基本为最大的;三组集合预报试验的Brier评分相较于控制试验CTRL有所改善,且EXP3的Brier评分值为三组集合预报试验改善最大的,EXP1和EXP2相对于CTRL试验的改善率为45%和48.76%,而EXP3能达到70%,EXP2与EXP1的预报效果相当,EXP3相较于EXP1和EXP2预报效果有所改善,其相对于EXP1和EXP2的改善率达到57.5%和40%。