摘要:本文利用1961—2024年中国区域2 400余站地面气象逐日观测数据和灾情数据,采用气候年景指数、气候风险指数以及客观化气象灾害过程识别方法,对2024年中国主要气候风险特征及气象灾害进行系统性分析。结果表明,2024年我国气候年景总体偏差,气候风险指数为1961年以来最高,气象灾害造成的损失偏重。其中,区域型暴雨过程次数偏多,降水量大,华南前汛期降水量较常年偏多40%,长江中下游梅雨较常年偏多51%,气候风险指数创历史新高,造成重大人员伤亡和经济损失;高温过程次数偏少但持续时间长、范围广,高温风险指数为1961年以来第二高;干旱次数偏少且风险指数偏低,区域特征显著;台风登陆次数偏多,秋季台风活跃且极端性强,风险指数较常年值偏低;冷空气过程次数偏多,风险指数较常年值偏高。

摘要:风暴轴是中纬度地区导致强风和降水等高影响天气的重要系统,然而不同风暴轴活动指标的天气影响可能存在差异。本文在归纳了13个常用风暴轴活动指标(9个欧拉指标和4个拉格朗日指标)的基础上,将月降水量和近地面大风定义为高影响天气指标,利用最大相关系数和变形典型相关分析方法研究了不同风暴轴活动指标与东亚—西太平洋区域高影响天气间的关系差异。结果表明,相较于其他风暴轴活动指标,对流层中低层的欧拉风暴轴指标与高影响天气指标有着较强的关联性,拉格朗日指标与降水指标的关联性要高于其与大风指标的关联性。具体而言,700 hPa垂直速度方差指标与近地面大风的相关性最好,850 hPa相对涡度方差和涡旋动能指标与降水的相关性最好。本文通过两个评估框架确定了与东亚—西太平洋高影响天气关系最为密切的风暴轴指标,可为深入认知中纬度风暴轴活动的天气影响,以及东亚—西太平洋区域高影响天气监测预警提供参考。

摘要:针对江苏强对流天气高发区域对流低层监测和精细化观测需求,本文利用江苏苏北X波段天气雷达网,设计并实现了针对气象目标的自适应协同控制技术,包括针对晴空、降水、风暴3种气象目标的识别技术及相应观测模式的制定,以及观测模式间自适应切换机制,建立了江苏X波段天气雷达组网自适应协同控制中心(Jiangsu Collaborative Adaptive Processing Center of X-Band Weather Radar Network,JSCAPC_XNET)。结果表明:JSCAPC_XNET有效填补了S波段天气雷达网局部低层探测盲区,把晴空、降水、风暴作为重点观测的气象目标满足了对全天候天气的观测需求,在协同观测网内,利用动态面积法实现的风暴体中心区识别技术、基于冰雹单体垂直结构概念模型设计的冰雹体识别技术以及适于多雷达识别中气旋的合并处理技术实现了对不同风暴单体识别和标注。针对气象目标的观测模式自适应切换机制保证了系统在3种模式间准确切换,提升了每部雷达的观测效能,实现了重点观测目标的精细化观测。试验期内观测到了包括强冰雹单体差分反射率(Z_DR)柱、龙卷单体低层Z_DR弧、龙卷碎屑特征,以及直接反映龙卷可能及地的龙卷眼区低反射率因子区、下沉反射率因子核特征等,为提升小尺度极端天气监测和预警能力提供了观测手段。

摘要:我国民航地面气象能见度观测指标主要有跑道视程(Runway Visual Range, RVR)、主导能见度(Dominant Visibility, VIS)及气象光学视程(Meteorological Optical Range, MOR)等,其中RVR是国际民航组织认可的、决定航空器起降的能见度标准。但其估算模型被国外航空仪器厂商垄断,且与MOR相比,RVR还受能见度垂直分布的影响,与背景亮度、跑道灯光强度联系密切。边界层结构的复杂性及非气象因子的难以预测性都为RVR的预警预报带来困扰。本文介绍了RVR与MOR及VIS的关系,分析了气象因子、背景亮度及跑道灯光强度对RVR的影响,梳理了当前航空业中能见度预报的技术进展,探讨了提高航空能见度预报水平的可能途径。RVR、MOR和VIS都是表示能见度的量,三者的物理意义、探测规范、影响因子均不同,导致其数值有明显差距,但相关关系高,在特定情况下具有替代性;气象因子对MOR的影响机制研究广泛,但缺乏研究背景亮度、跑道灯光强度对RVR的影响特征,且当前难以预报亮度因子,影响了RVR的有效预报;对比于当前地面观测的MOR,利用激光雷达及卫星测量斜程能见度,能提供更接近RVR物理意义的基础能见度;当前基于深度学习模型的航空能见度预报技术难以预报出能见度发生转折变化的特征,尚无法提供长时间的有效预报。因此,本文展望人工智能技术及数值预报技术发展的趋势,将两者相结合,结合有效的气象因子预报,建立带有物理约束的能见度智能预报模型,或将能够提供高精度的能见度预报产品。

摘要:降水的非均匀分配是导致干旱和洪涝等灾害的主要原因,降水集中度(Precipitation Concentration Degree,PCD)和降水集中期(Precipitation Concentration Period,PCP)能够定量描述降水非均匀性的时空分布特征。本文基于环太湖地区18个气象站1971—2017年逐日降水量资料,选用降水量和降水日数、降水集中度和降水集中期指标,分析环太湖地区降水量时空分布特征及变化规律。结果表明:环太湖地区降水量充沛,近47 a来年降水量呈显著增加、降水日数呈减少趋势。春季降水量减少趋势明显,易发生春旱。夏、秋季降水日数明显增加,加大了洪涝发生的风险。降水集中度和集中期在时间上的变化呈缓慢递增趋势。空间分布上,PCD从东南向西北递增,PCP呈由西南向东北推迟的趋势,年际变化均为北增南减。年降水量与PCD和PCP均表现为正相关关系,即年降水量偏多(少)年,降水量年内分布有集中(均匀)趋势,PCP会呈现出推后(提前)的趋势。环太湖地区地形对降水分布有显著影响,高海拔地区降水日数和降水量偏多。

摘要:利用2013—2019 年四川省信息中心提供的逐小时降水自动观测数据,分析了四川盆地西南缘与青藏高原东缘之间从平原到高原地形陡升区的降水时空分布特征。结果表明:(1)暖季降水量总体呈两高(西南部、东部)一低(中部)分布,累计降水大值中心主要位于雅安市荥经县龙苍沟。降水量与降水频率以及降水强度三者的空间配置差异性较大,其中降水强度与海拔高度呈显著负相关,即海拔越高的地区,降水强度越弱;(2)暖季小时降水的月变化和日变化均呈单峰型结构。除西北部的泸定县降水强度在6月达到峰值外,大部分地区累计降水量、降水强度均在7、8月达到峰值;(3)夜雨特征明显,日降水峰值主要出现在15—16时(世界时,下同),谷值出现在05—06时。夜雨量占全天的76%,明显多于昼雨量。累计降水量、降水频次以及降水强度的日变化峰值在水平空间上表现出自南向北、自西向东增加的趋势,时间上表现出自南向北、自东向西传播的特征,且日降水峰值出现时间随海拔增加而逐渐提前;(4)研究区域内暖季降水以0.1~1.0 mm的小时降水量为主,频率高达60%~70%。20 mm以下不同量级的降水日变化呈单峰结构,20 mm以上的短时强降水表现出双峰日变化特征,第二峰值出现在20时。随着小时降水量级的增加,对应的降水频次日变化幅度也逐渐增加,峰值时间逐渐提前。

摘要:针对2017年6月11—12日影响浙江的一次典型梅雨锋暴雨过程,利用集合敏感性分析法研究了与暴雨落区、强度和相邻时次预报降水差异相关的短期和中期时段内主要环流系统的敏感性区域及其演变发展特征,验证了利用模式早期误差推算未来误差分布及强度演变的可能性。结果表明:(1)中期时段内与落区相关的主要敏感性天气系统为巴尔科什湖地区的低槽及其上游乌拉尔山地区的低涡,进入短期时段后,该低槽的发展将对其下游高压脊的发展和位置产生较明显的影响,进而影响阻塞高压前部深厚低涡系统的移动。高原西南部低槽的东移发展及副热带高压不同位置上的强度变化对落区也有显著影响;(2)对于强度而言,短期时段内敏感性信号较强,但进入中期时段后,信号则明显减弱,且主要集中在巴尔科什湖西北方的低涡附近。此外低纬度地区副热带高压与热带低压系统之间的相互作用及低压移动路径将对短期时段内副高西段的强度产生影响;(3)相邻时次降水预报差异的原因,在临近暴雨发生前与阻塞高压南侧、副高北侧的发展强度,高原东侧脊的强弱及高原中南部低压槽的发展有关,中期时段可以追溯到乌拉尔山低涡、巴尔克什湖低槽及高原西南侧的低槽附近,副高附近敏感性区域的演变则呈较明显的不连续特征;(4)前向集合回归的敏感性分析试验表明,正负回归区域与同时次上位势高度差的演变发展趋势存在较高的一致性,这表明早期模式误差可以预测未来系统误差的演变发展特征。

摘要:2021年4月30日江苏省南通地区出现伴随飑线过程的冰雹、大风等强对流天气。本文利用WRF-ARW模式进行敏感性数值试验,以此探究环境背景场对对流系统生消演变过程的可能影响途径。结果表明,该大风天气与飑线系统的结构、强度密切相关。飑线冷池强度会影响大风的生成和强度,相应的动力和热力共同作用影响下沉气流的强度,进而影响地面风速。增加中层水汽会减弱冷池强度和范围,飑线强度减弱,移速变慢;关闭降水蒸发作用,产生的对流系统没有冷池,结构与飑线不同。冷池的减弱或消失使得下沉气流和低层辐散减弱,中层动量无法下传,进而导致地面风速减弱。

摘要:基于2009—2020年天津地区闪电定位数据,利用密度峰值快速搜索聚类算法和卡尔曼滤波识别雷暴单体的移动轨迹,并通过基于动态时间规整的改进层次聚类算法统计天津雷暴的主要活动区域及其移动特征。结果表明,近12 a天津地区的地闪频数存在减少趋势,地闪频数的年变化呈单峰型,峰值出现在7月;日变化的峰值出现在午夜,谷值出现在上午;地闪密度呈北多南少的空间分布。根据闪电的丛聚特性在天津地区共识别出757条雷暴轨迹。雷暴具有明显的短时性、局地性特点,约三分之二雷暴的位移不超过20 km、持续时间不超过30 min,近三分之一的雷暴向正东方向移动。天津西北部是局地性雷暴最活跃的区域,较长轨迹的雷暴数量较少且分布较分散。西北类雷暴减少趋势最显著,雷暴数量的地域性差异变小。西北类雷暴6月出现最多,西南类雷暴7、8月出现数量相当,东部类雷暴8月出现最多,其他类雷暴则在7月出现最多。

摘要:采用气象观测、黑体亮温 (Blackbody Temperature, TBB)及美国国家环境预报中心(National Centers for Environment Prediction, NCEP)1°×1°再分析等资料,分析2020年8月5—7日山东年度最强降水过程的预报难点。结果表明:(1)暖区暴雨由于本地动力条件差、预报难度大,移入的强对流天气区可能是其重要的触发机制:移入雨区的向外流出气流与暖湿环境的风场形成地面辐合线,进入对流不稳定环境中,触发暖区暴雨;虽然这类地面辐合线较弱,但由于整层大气高温高湿且具有深厚的不稳定层结条件,弱动力作用即可触发潜在对流不稳定释放产生暖区暴雨。因此,对于弱强迫形势下的暖区暴雨,除了分析其有利的天气形势和温湿条件,进一步分析初始回波在何时、何地生成和移入本地是提高暴雨落区预报的精准度的有利措施。(2)本次强降水过程,高低空形势配置和降水机制类似于江淮梅雨的"无脚锋",地面分析不出锋面,但高空锋明显,暴雨区与高空锋区的上升支有关。(3)本次过程济南本地层结条件较差,可能是造成大范围暴雨区中出现济南附近小雨量区的主要原因。(4)短时强降水的发生对应TBB的明显下降,1 h雨量超过20 mm的雨区对应TBB在214 K以下。

摘要:风是近地层大气的主要物理量,也是影响林火蔓延的重要因素。本文以2020年"3·30"西昌森林火灾周围的近地面风场为研究对象,基于中尺度数值模式(Weather Research and Forecasting, WRF),采用6种边界层方案进行敏感性实验。结果表明,YSU和Shin-Hong方案对凉山10 m风速模拟误差最小,YSU和MYNN3方案对凉山10 m风向模拟误差最小;YSU和Shin-Hong方案能模拟出西昌火灾区风场分布以及风向转变;在西昌站点YSU方案模拟的边界层结构最接近观测值,能较好地表现边界层内动力和热力结构。

摘要:云量作为地球与大气系统能量平衡及水循环系统的重要影响因子,是气候及气候变化研究中的重要参数。而风云三号卫星反演的云量数据具有全球覆盖和高空间分辨率优势,成为非常有效的云量获取手段。通过对FY-3D/MERSI Ⅱ云量产品的精度进行定性和定量对比评估,证明FY-3D/MERSI Ⅱ总云量全球空间分布特征与EOS Aqua/MODIS具有很好的一致性。通过对二者进行相同时间、5 km距离的时空匹配原则进行配准,获得匹配样本进行定量精度评价,结果显示,FY-3D/MERSI Ⅱ反演的总云量和EOS Aqua/MODIS总云量产品在中低纬度质量相差不大,误差在-10%~10%,在两级地区FY-3D/MERSI Ⅱ总云量略高于EOS Aqua/MODIS,两极冷地表条件下云雪判识的误差是引起二者差异的主要原因。总体而言,二者的偏差小于9%,误差标准差小于20%。

摘要:利用2016—2018年夏季飞机报资料,统计分析我国AMDAR(Aircraft Meteorological Data Relay)资料时空分布特征及与欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-range Weather Forecasts, ECMWF)再分析资料间的差异。结果表明:2016—2018年夏季,我国每日AMDAR数据报文量可达5万份,受航班影响,资料地域分布差异大,且具有明显的日变化特征;垂直分布上,起飞和降落及平飞阶段报文量大,占总报文数近60%。通过对质量控制后AMDAR数据分析发现,剔除的数据多为重复数据,主要由0~2 km飞机近地层起降导致。将质量控制后数据与ECMWF再分析资料对比发现,AMDAR资料与ECMWF再分析资料在空间上有很好的一致性。两类资料偏差统计显示,对于AMDAR观测得到的温度较ECMWF再分析数据偏低1~2 ℃,且偏差随着高度增加。进一步的统计结果显示,二者之间的温度均方根误差8 km以下接近2 ℃,8 km以上为3 ℃左右,受风速影响变化不大;而从风向和风速的对比来看,AMDAR观测与ECMWF再分析相比能够较好地符合无偏正态分布,风向均方根误差随高度变化不大,而随着风速的增加减小,当风速大于10 m·s^-1时,偏差在21°以下;风速的平均偏差接近于1 m·s^-1,均方根误差随高度变化不大,但随风速的增大而增加。

摘要:基于南京市107个区域自动气象站和5个常规气象站2018—2020年逐小时气温资料,以局地气候分区体系为基准,结合天地图遥感影像和台站照片,系统分析了南京市主城区和郊区不同典型局地环境的气温效应强度变化特征。结果表明:背景环境会叠加影响局地环境的气温效应。在城区,地面硬化与建筑的环境背景总体的热岛增温效应会叠合加强局地环境的增温效应,或者缓冲局地环境的降温效应。在郊区,人类活动对自然环境的改变相对较小,因此,其典型局地环境的气温效应规律更符合传统认知。郊区背景下,建筑环境气温效应强度在季节变化上总体表现为增温效应,茂密树木为降温效应,水体在春、夏季为降温效应,秋、冬季为增温效应;在日变化上,建筑环境表现为全天增温效应,茂密树木为降温效应,水体为夜晚增温,白天降温。南京局地环境气温效应强度的极端情况为±8 ℃,其出现的天气概率最大为晴天,其次为局部降水天气。即:晴天更有利于局地环境气温效应的凸显;其次是局部降水天气,此时降水区与非降水区温差变大,是造成气温场空间差异大的另一个重要原因。