利用FNL再分析资料、常规气象资料、多普勒天气雷达资料、机场自动观测系统数据、QAR数据,对 2022 年 6 月 27 日陇南机场一次低空风切变过程进行分析.结果表明:低空风切变是在多单体雷暴天气发生的条件下触发的,属典型的对流型低空风切变;对流云底下沉气流外流导致机场跑道右侧风速激增,垂直风的切变使处于进近着陆阶段航空器的飞行高度、速度和姿态发生剧烈变化,从而触发机载设备风切变告警;利用环境风矢量分解方法及风切变值计算方法分析QAR数据对于研究低空风切变形成机制与作用机理有较大帮助.
利用 2015-2020 年空气质量指数(AQI)数据、逐小时ERA5 再分析数据及同期的地面气象观测数据,对吉林省秋、冬季重污染天气大气环流场配置及重污染时段污染物浓度与气象要素的相关性进行了分析.结果表明:2015-2020 年吉林省共发生 5 次重污染过程,主要集中在吉林省中部;有利于重污染形成和维持的大尺度环流场主要分为纬向西风型和高压脊型 2 种类型;较高的相对湿度对污染物增长有较大的贡献,增大的风速对污染物消散有重要作用.
利用 1954-2022 年四平市 5 个国家级气象观测站逐日降水量、积雪深度、极大风速、最低气温等资料,采用气候倾向率、距平累积、灰色关联度等方法分析了四平市暴雪天气的时空分布特征,建立了四平市暴雪过程综合指数、暴雪过程评估等级指标.结果表明:近 69 年来,四平年平均暴雪过程总体呈增加趋势,气候倾向率为 0.1 d/10a.暴雪过程年际变化明显,1954-1963 年、1968-1973 年、1992-1995 年为偏少年份;1996-2013 年、2018-2022 年为偏多年份.暴雪天气主要出现在 3 月、11 月和 4 月,其中 3 月最多(占 24.9%),11 月次多(占 24.4%).年平均暴雪过程呈北多南少的特征,北部孤家子站为暴雪的高发区.利用暴雪过程综合指数可以对每次暴雪过程的历史排位、强度等级等进行评估,可作为雪灾气象服务的一种手段.
为了解夏季东北冷涡背景影响下高分辨率区域模式在吉林省的预报能力与误差特点,对中国气象局数值业务区域模式(CMA区域模式)中的国家局中尺度天气数值预报系统(CMA-MESO)、华北区域数值业务模式(CMA-BJ)、华东区域数值模式(CMA-SH9)的降水预报产品进行了检验分析.结果表明:对于 24h降水,CMA-MESO在大雨及以上量级表现较好,特别是在暴雨及以上量级,TS评分最高,Bias评分最接近 1,其误差主要由暴雨空报造成;CMA-MESO与CMA-BJ对降水极值预报偏小,CMA-SH9预报偏大;CMA-MESO与实况相关性最高,均方根误差最小,误差主要由吉林省中西部暴雨预报的偏差导致,但该模式在吉林省东部预报误差较小,对东部降水预报效果优于中西部.对于大于 10 mm/h和20 mm/h的逐小时降水,CMA-MESO在命中率、空报率、不同预报时效的稳定性以及均方根误差的表现均优于其他两个区域模式.
吉林省各市(州)、县(市、区)预报、会商、观测等数据传输依靠气象广域网络支撑,而气象网络日益庞大且越来越复杂.吉林省气象原网络有 3 条线路,均为省、市、县三级结构,这种传输方式不能满足近年来预报、会商、观测等数据量加大的需求.设计增加VPN的带宽,将数据划分为观测业务和其他业务(包括预报、视频会商、政务管理信息系统等)两类,通过Route-Map策略路由和OSPF动态路由,两条线路上定义不同业务数据流.通过KeepAlive+VRRP方式保障线路通断检测和切换的备份工作,进而实现全省数据传输的安全可靠稳定.经过测试,这次网络的优化设计可充分发挥两条线路的效益,提高网络系统效率和稳定性.
