以江苏1961-2020年夏季(6-9月)强降水事件的监测为例,分析评估了多种强降水事件的判定指标,如以百分位法、Gamma分布法和重现期法为代表的频率匹配阈值法及考虑偏离气候态程度的异常度法.结果表明,由于降水事件的区域差异和季节内变化特征,强(极端强)降水事件判定指标的设计应分区域分时段讨论,且能定量反映降水强度大、相对气候态异常显著且发生概率少(极少)的特点.不同判定方法所强调的强(极端强)降水事件的特点不同,如百分位法Type-Ⅱ强调了降水极值的极少发生,异常度法突出反映大幅度偏离气候态的程度.不同指标所确立的阈值大小也存在明显差别,如对于江苏夏季极端强降水事件的判定,百分位法Type-Ⅱ阈值最高,其次是异常度法,分别相当于20、10 a 一遇最大降水量,百分位法Type-Ⅲ和Gamma分布法则相当于5 a一遇最大降水量.在与降水相关的服务工作中,不同地区需制定更详细的地方标准来明确强降水事件的定义,增强服务用语的规范性.
针对2020年第9号台风"美莎克"期间FY-4A高光谱红外干涉式大气垂直探测仪GIIRS每15 min 一次的目标区跟踪加密观测资料,用三维卷积神经网络算法反演的全天空大气温度、湿度廓线分析了台风处于生命史不同阶段时暖心结构和湿度场结构的演变特征.结果表明:卷积神经网络的深度机器学习算法可以用来反演全天空的三维大气温度和湿度垂直廓线,不光适用范围广(晴空和有云视场)、反演精度高,而且反演速度快.利用静止卫星平台高时间分辨率的特性,反演得到的温度、湿度廓线可以细致追踪台风处于发展、成熟和登陆等阶段时暖心结构和湿度场的时空演变特征.台风从发展阶段(热带风暴和强热带风暴)到成熟阶段至登陆消亡时,暖心首先出现在对流层中高层较薄的区域,随着台风强度的加强,深厚的暖心结构明显、强度增加,水平面积增大且垂直往下延伸.由于对流云中强上升气流的输送水汽正距平区逐渐上传至300 hPa,台风最强时密闭云区与四周下沉气流区比湿差高到8 K·kg-1.暖心结构和高湿度中心随着台风登陆而逐渐消失.
本文基于中尺度区域模式WRF,开展模式层顶高度变化对高空气象要素,特别是高空风场数值模拟影响的研究.通过设计模式顶高45、5 hPa两个试验,同化来源于NOAA-15、NOAA-18、NOAA-19和METOP-2的AMSU-A辐射计高通道数据,表明提高模式层顶能够使卫星更多的高通道样本数量进入同化系统,达到减小背景场误差,同时减小高于层顶通道辐射能量对低层通道影响的目的,一定程度上改进了同化效果,从而改善高空气象要素,特别是风场的模拟效果,与观测值的均方根误差减小了约0.4～0.5 m·s-1.
基于第六次耦合模式比较计划(CMIP6)的3个全球气候模式结果,利用经验正交分解方法和参数方法分析了模式模拟的热带地区大尺度大气垂直运动廓线特征并揭示其与云和辐射量的关系.结果表明,基于EOF分解方法,3个模式均可较好地再现热带大气垂直运动特征,即热带大气垂直运动90％以上的方差可由两个主导的垂直结构模态解释,其中EOF1表征大气的整体上升或下沉,EOF2表征一个由深厚的中层辐合辐散占主导的垂直运动廓线.在此基础上定义了一对更为简洁易用的参数((ω)和dω),此对参数可较好地描述EOF分解所揭示出的垂直运动廓线特征.利用新定义的参数发现,在西太平洋暖池区域,高云在"上重"下沉区域为低值,中云云量在"下重"上升运动区域为高值.大气层顶对外长波短波辐射均表现出对运动廓线结构的依赖.研究为评估气候模式对云和辐射模拟提供了一组有效因子.
本文以苏州市吴江区为例,利用1971-2016年吴江区常规气象观测资料、2004-2016年吴江区自动气象观测数据、2016年吴江区各镇人口和面积数据、2016年ASTER GDEM高程数据和Landsat 8 OLI_TIRS卫星遥感数据,将湖陆风指数引入人居自然环境适宜性评价体系,建立缓冲区后,分别计算气候适宜性指数、地被指数、水文指数、湖陆风指数和人居环境自然适宜性综合指数,在此基础上,分区分级评价了吴江区人居环境的自然适宜性.研究结果表明:(1)吴江区人居环境自然适宜度从西部往东部逐渐递减.(2)一般适宜区主要位于吴江区的东北部和东南局地,中度适宜区分布在中北部和南部,较高适宜区位于中部以西太湖沿岸,高度适宜区位于紧临太湖的西南地区,极高适宜区位于西南角局部地区.(3)引入湖陆风指数后,评价结果能更好地反映临湖平原的湖陆风环流对局地气候所起的关键作用.(4)建立缓冲区后的水文指数分布能够更客观地反映吴江区不同尺度水体分布对人居环境自然选择的影响.
本文基于Copula联合概率建立表征暖干复合事件强度的指数,基于单个辐射强迫的地球系统模式大样本模拟试验的结果,使用4种场显著性检验的方法分析了不同辐射强迫下中国区域整体暖干事件强度长期趋势信号的可检测性.结果表明,4种方法得到的结论较为一致,均表明全强迫(自然外强迫和人为外强迫)下中国大部分区域复合事件的强度显著增强,不同集合成员之间的趋势较为一致,表明长期趋势主要受外强迫而非气候系统内部变率影响,其长期趋势的外强迫信号大约出现在2005年.在单个温室气体强迫的模拟试验下,复合事件强度的长期趋势更为明显,主要体现在强度更强并且长期趋势中外强迫信号出现的时间更早(约2000年).但是在单个气溶胶强迫下,尚检测不到暖干事件强度长期趋势的外强迫信号.进一步分析表明,温度变化是暖干事件强度长期趋势变化的主要贡献因素.温室气体强迫下温度的贡献更大,尤其是在我国西部地区.
本文利用FY-4A红外云图和ERA5再分析等资料对"云雀"和"温比亚"两个台风的强降水进行诊断分析.结果表明:"云雀"影响华东期间,西太平洋副热带高压(WPSH)不断加强西伸,台风路径右侧辐散环流维持,台风中心附近垂直风切变指向偏西方向,导致强降水始终集中在台风路径左侧."温比亚"登陆前,台风中心附近垂直风切变指向西北方向,台风左侧垂直速度强于右侧,有利于强降水发生在台风路径左侧."温比亚"登陆后,垂直风切变转为指向东北方向,台风右侧垂直速度强于左侧,有利于强降水发生在台风路径右侧.进一步分析指出,"云雀"登陆时期的垂直风切变和WPSH南侧偏东风气流有关;而"温比亚"登陆后WPSH减弱东退和中高纬高空脊东移,垂直风切变指向变化和高空脊后部的西南气流有关.
本文利用气体组分及大气气溶胶在线监测系统(MARGA ADI 2080)观测武汉市2018年1月9-26日大气气溶胶中的8种水溶性离子(NH4+、NO3-、SO42-、Cl-、K+、Ca2+、Na+和Mg2+),结合气象要素数据,使用主成分分析(PCA)、正定矩阵因子分析法(PMF)、HYSPLIT后向轨迹模式、潜在源区贡献(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT),对霾污染过程中水溶性离子进行了全面的来源解析,探究了霾不同阶段下来源差异和空间分布特征.结果表明:(1)本次霾污染中的8种水溶性离子和4种污染气体,PCA解析出的源和占比分别为二次源和燃煤源的混合源(41.28％)、工业排放和土壤扬尘混合源(27.73％)和机动车排放源(9.63％),PMF解析出的源和占比分别为燃煤与土壤扬尘混合源(18.57％)、机动车排放源(20.74％)、二次源(18.30％)、光化学污染源(22.24％)和燃煤源(20.15％).(2)霾在不同阶段下水溶性离子和4种污染气体的来源存在差异,在清洁天和霾消散阶段,光化学的贡献最高,占比分别为31.42％和36.07％;在霾发生阶段燃煤与土壤扬尘源的贡献最高,其贡献为40.94％;在霾发展阶段,最大的控制源为二次源,贡献占比为37.51％.(3)此次武汉市霾污染中PM2.5浓度和NH4+、NO3-和SO42-的潜在源区为皖豫鄂三省和赣湘鄂三省交界处.霾污染中PM2.5的主要影响范围是武汉市南部和北部省份,NO3-、NH4+和SO42-的主要影响区域为武汉市东北方向的城市、湖南省和江西省.
本文针对2016年6月23日江苏阜宁龙卷,设计了两组对流可分辨尺度集合预报:一组以ERA5再分析资料为初始和侧边界(CEFS_ERA5);另一组以NCEP GEFS为初始和侧边界(CEFS_GEFS),评估了两组试验对此次龙卷的预报能力.结果显示:两组对流尺度集合预报均有约半数以上成员能够再现龙卷超级单体的特征;2～5 km上升螺旋度(UH25)对本次龙卷超级单体有较好的预报指示意义.在上述分析的基础上,考虑位置预报偏差,提出了一种基于UH25的邻域龙卷概率预报产品,分析了龙卷概率预报技巧对关键参数邻域半径和UH25阈值的敏感性,CEFS_ERA5邻域半径取15个格点,UH25阈值取250 m2·s-2最优;而CEFS_GEFS邻域半径取15个格点,UH25阈值取100 m2·s-2最优.总的来说,邻域概率预报产品显著提升了对此次龙卷概率预报水平.
本文通过对观测和再分析数据采用最大协方差分析以及回归、合成等分析方法,研究了青藏高原夏季地表气温与南半球大气环流之间的遥相关关系.结果表明,前期(4月)南半球极地—中高纬度大气环流呈现负位势高度异常、较低纬度印度洋—西太平洋区域呈现正位势高度异常时,高原中部和东部大部分区域夏季出现暖异常.在上述遥相关中,印度洋—西太平洋海温异常可能起到了重要的中间桥梁作用.在高原夏季温度偏高的年份,前期跨赤道的印度洋—西太平洋海温也持续偏暖,带来的海陆热力对比减小、经向跨赤道气流减弱有利于削弱夏季的季风环流,使得高原夏季降水偏少,有利于形成高原夏季的暖异常.在这一高原气温—南半球大气环流的遥相关关系中,4月南半球的大气位势高度场异常和与印度洋—西太平洋海温异常相关的异常高度场分布也十分相似.这一前期的跨赤道区域海温异常与南半球中高纬度位势高度场异常的因果关系仍有待进一步揭示.
本文基于Farneback光流法实现了雷达回波追踪,并选取不同天气类型的雷达资料进行测试评估,结果表明:利用Farneback光流法估算的位移场空间分辨率和准确度均较高,空间分辨率为1 km,风向风速与实况吻合,能清晰刻画出风场中的辐合辐散结构.利用主观对比法和客观指标计算法与交叉相关法(TREC)作对比,表明利用Farneback光流法得到的回波位移场精度优于TREC法,应用前景良好.
本研究基于2001-2020年中分辨率成像光谱仪遥感产品,使用谐波分析重建完整作物生长过程植被指数变化曲线,对江苏省范围内水稻种植区域的收获期进行提取.同时利用Sen趋势分析与相关分析方法,研究水稻收获期时空动态变化趋势与影响因子.结果表明:利用谐波分析方法能够较好地重建作物生长期生理参数变化曲线,滤波值与原始值线性相关系数达到0.8;水稻收获期分布在9月中旬到12月上旬之间,2010年之后,10月中下旬之后占比增加,达到50％以上;部分地区水稻收获期呈现延迟趋势,南京北部、扬州、盐城北部地区为3 d·a-1及以上,泰州、南通等地区保持稳定,趋势绝对值低于1 d·a-1;9-11月降水日数与降水量均对水稻收获期有影响,10月降水量与收获期存在负相关,10、11月降水日数与收获期存在正相关.本研究的基于遥感的水稻收获期提取方法为大范围的水稻农业物候信息提取提供参考.
本文从气候平均角度及年际时间尺度对传统梅雨区(28°～34°N,110°～123°E)的西北部(NW区)梅雨期降水及其与大气环流和海温的关系进行了研究,重点比较其与典型梅雨区梅雨期降水的异同.结果表明:(1)气候平均而言,850 hPa层次上大于40g.m·kg-1·s-1的水汽输送带无法覆盖NW区,导致该地区在35～37候没有类似于江南地区、长江中下游地区和江淮地区梅汛期集中性降水的特征.(2)1979-2017年共39 a中,NW区有24 a出现了梅雨现象,有15 a为空梅,平均入梅日期为6月27日,比长江流域偏晚13 d,平均出梅日期为7月13日,与长江流域相近,梅雨期平均日降水量与长江流域相当.(3)NW区梅雨期时,雨量偏多的地区在我国黄淮地区,此时江南地区雨量偏少.东亚夏季风系统成员,如南亚高压、西太平洋副热带高压、青藏高原南部梅雨锚槽、低层西北太平洋反气旋等都比长江流域梅雨时偏北.(4)与典型梅雨区不同,NW区的入梅时间与赤道印度洋、赤道中东太平洋等关键区海温没有显著关联.
本文针对传统的体散射模型并未考虑大气不均匀性对信号传输的影响等问题,通过引入垂直非均匀的大气参数改进了模型,并利用其建立了体目标的双基地激光测风雷达方程,仿真了侧向散射回波信号,并与单基地雷达进行了对比分析.研究表明:水平方向上,双基地激光测风雷达的回波信号分布特征与单基地雷达差异较大,其回波信号等值线在近地面为卵形线,随着探测高度的增加,回波信号等值线逐渐变为以主、被动雷达为焦点的椭圆形,并最终趋近于圆形;垂直方向上,双基地激光测风雷达的回波信号随高度衰减剧烈,近地面的回波能量约为10-10J,4 km高度的回波能量约为10-15J,在中低层大气(0～10 km),回波信号中气溶胶散射占比大,在高层大气(10 km以上),分子散射占比大.
利用ERA-Interm 1°×1°逐6 h再分析资料,对2017年1-2月发生的两次寒潮事件(简称过程A和过程B)的天气环流形势和位势涡度进行对比分析.结果表明:(1)过程A爆发后的冷空气促进过程B的形成;(2)等熵面上的位势涡度可用来追踪并判断寒潮的变化特征;(3)通过350～200 hPa处的位涡值特征可提前6 h预测寒潮开始爆发的时间和强度;(4)上游和下游系统对判断寒潮爆发的特征同样有着重要作用.
利用ERA5 0.25°×0.25°高分辨率再分析资料、实况融合降水资料、台风最佳路径数据集、HYSPLIT(Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory model)后向轨迹追踪模型等资料,对2019年13号台风"玲玲"和2012年15号台风"布拉万"引发东北地区暴雨的水汽特征进行分析.研究表明:两次台风最大湿层厚度达200 hPa附近,700 hPa以下比湿大于10 g·kg-1,高比湿主要集中在850 hPa以下的低层,台风的水汽分布具有明显的非对称结构特征.整层积分水汽通量散度与暴雨落区有一定的对应关系,尤其和降水强度对应.东北地区周边海域的水汽对东北暴雨的水汽供应很关键,源在 日本群岛东部的西北太平洋的东南水汽通道是最重要的水汽通道.西南太平洋或阿拉伯海,包括欧拉方法研究发现的孟加拉湾较远距离的水汽输送存在,但是并非是东北台风暴雨的主要贡献者.
基于采集的近20 000张茶园图像,分别筛选出1 000张茶园结霜和1 000张未结霜图像作为训练样本,利用百度AI开放平台的EasyDL经典版图像识别功能,应用卷积神经网络算法,建立茶园结霜识别模型,进行茶树结霜图像智能判别.茶树结霜智能识别模型的准确率、F1评分、精确率、召回率分别为99.2％、99.2％、99.3％、99.1％.模型检验结果为:样本地20张结霜图像的平均识别置信度为95.51％,20张非结霜图像的平均识别置信度为99.99％;非样本地(江南茶区)80张结霜图像的平均识别置信度为97.53％,80张非结霜图像的平均识别置信度为95.11％.
利用全国756站逐日降水资料以及NCEP/NCAR再分析资料,研究了 1961-2011年我国东部汛期持续性降水30-90 d低频变化特征及其与大气低频振荡的联系.结果表明,华南地区降水偏多型是汛期持续性降水低频变化的主导模态.对流层低层位势高度负异常和气旋型环流异常,以及高层略向北偏移的环流异常为华南汛期持续性降水低频变化提供了大尺度形势场.当西太平洋副热带高压脊线维持在22°N附近时,来自孟加拉湾和南海的水汽输送维持了华南地区汛期持续性降水活跃位相,向东北传播的副热带大气低频振荡系统对华南汛期持续性降水具有调制作用.此外,华南汛期降水低频变化还具有南北迁移的经向演变特征.
利用 2007-2016 年国际卫星云气候计划(International Satellite Cloud Climatology Project,ISCCP)、云和地球辐射能量系统(Clouds and the Earth's Radiant Energy System,CERES)和中分辨率成像光谱仪(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)卫星反演云产品,对比分析了不同数据反演的中国地区云系结构的宏微观特征,并采用复合评价指标定量评估了不同数据之间时间和空间上的一致性.结果表明:三套卫星数据都能较好地反演出中国地区总云量呈南高北低、东高西低、夏高冬低的分布特征,但通过比较时间技巧(Temporal Skill,ST)及空间技巧(Spatial Skill,SS)复合评价指标及其各项分量发现,与MODIS相比,CERES与ISCCP数据反演的总云量时间序列演变特征明显更为一致,且其评分均有南方优于北方,夏季优于冬季的特征;进一步分析不同高度云量的ST评分发现,CERES和ISCCP两套数据在南方地区的总云量差异主要来自于低云量的绝对偏差,而北方地区的偏差则同时存在于低云和中云;对比分析MODIS和CERES反演的云滴有效半径发现,高云对应的冰相云一致性较高,而中低云相对应的液相云的偏差则有夏季高于冬季的规律.针对夏季液相和冰相云滴粒径及概率密度分析则表明,相比CERES数据,MODIS对夏季液水和冰水粒子的有效半径在不同地区均有不同程度的高估,液(冰)水谱宽则更宽(窄).
基于自然灾害风险理论,利用1971-2020年宁波市127个气象站气象观测资料和茶叶生产相关资料,分析了宁波市茶叶早春霜冻空间分布规律,并通过层次分析(Analytic Hierarchy Process,AHP)和专家经验相结合的方法,构建了宁波市茶叶早春霜冻风险因子集,通过加权指数求和的方法建立了宁波市茶叶早春霜冻风险模型,对早春霜冻灾害风险进行了综合和分年代的评估.结果表明,宁波市茶叶早春霜冻出现的年平均天数分布总体呈现西低东高的特征,霜冻年平均天数的范围在0.23～21.43 d;宁波市茶叶早春霜冻高风险区主要集中在余姚南部的四明山区域、宁海西部和宁海东北部的茶山区域,低风险区主要分布于宁波东部沿海地区;20世纪70-90年代宁波市茶叶早春霜冻低风险和较低风险区域基本呈增长趋势,中风险和较高风险区域呈减少趋势,高风险区域80年代最多、90年代次之、70年代最少,21世纪00-10年代,宁波市茶叶早春霜冻低风险和中风险区域呈减少趋势,较低风险、较高风险和高风险区域呈增长趋势.
