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1961~2.13年中国蒸发皿蒸发量时空分布特征及其影响因素

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气候与环境研究 2020年第5期25卷 483-498页

作者：谢睿恒王爱慧华维成都信息工程大学大气科学学院成都610225 中国科学院大气物理研究所竺可桢—南森国际研究中心北京100029

分析了1961~2.13年中国1302.台站的蒸发皿蒸发量(Pan Evaporation,PE)的时空分布特征并探讨了影响PE变化的主要气候因子。结果表明:站点平均PE在全年和四季都呈明显下降趋势,且在1978年发生了突变。PE在华北平原、新疆、广东、广西及... 详细信息

分析了1961~2.13年中国1302.台站的蒸发皿蒸发量(Pan Evaporation,PE)的时空分布特征并探讨了影响PE变化的主要气候因子。结果表明:站点平均PE在全年和四季都呈明显下降趋势,且在1978年发生了突变。PE在华北平原、新疆、广东、广西及海南等地呈现出显著的下降趋势,而在福建、浙江和贵州等地为显著上升的趋势。用年平均PE距平场经验正交函数做经验正交函数(EOF)分解得到:在第一模态(EOF1)中,1981年时间系数由负转正,EOF1的空间模态与PE的变化有较好的一致性;第二模态(EOF2.中PE距平呈南北反向分布,2.02.以后PE在北方减小,在南方增大。通过计算PE与近地面5个气象因子(降水、气温、风速、湿度、日照时数)的偏相关系数后发现:除了降水外,其余4个因子都和PE有很好的相关性。风速与PE为显著正相关,且相关系数最大的区域与EOF1中PE变率最大的区域吻合;相对湿度与PE为显著负相关;PE与气温的相关系数都为正值,且相关系数最大的区域对应于PE显著增加的地区,而与日照时数的相关系数在除春季以外的其他季节都大于0.6。进一步分析发现,风速和日照时数与PE的关系受两个气象因子的线性趋势影响较大,以此推断出PE的下降趋势应该很大程度是受风速和日照时数减小的影响。此外,干旱发生时,PE明显偏大,降水、气温、湿度和日照时数的变化也都对PE增大有明显的贡献,PE对干旱有很好的指示作用。

关键词：中国蒸发皿蒸发量时空分布趋势影响因子干旱

云微物理参数化方案对青藏高原一次对流云降水模拟的影响

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科学技术与工程 2021年第4期21卷 1262-1271页

作者：郭艺媛华维侯文轩黄天赐范广洲成都信息工程大学大气科学学院/高原大气与环境四川省重点实验室成都610225 中国科学院大气物理研究所竺可桢-南森国际研究中心北京100029 南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044

利用WRF V3.9.1中尺度数值天气预报模式(mesoscale numerical weather forecast model,WRF)7种云微物理参数化方案,对2.15年8月13日青藏高原那曲地区一次对流云降水过程进行数值模拟,对比分析不同云微物理参数化方案对降水、环流以及相... 详细信息

利用WRF V3.9.1中尺度数值天气预报模式(mesoscale numerical weather forecast model,WRF)7种云微物理参数化方案,对2.15年8月13日青藏高原那曲地区一次对流云降水过程进行数值模拟,对比分析不同云微物理参数化方案对降水、环流以及相关物理量模拟的影响。结果表明:WRF模式能够较好地模拟本次对流云降水过程,但不同云微物理参数化方案对降水、环流场等物理量的模拟有明显影响。在降水落区方面,各方案模拟的雨区范围普遍偏大,仅Lin和CAMS方案较好地模拟出那曲中部的降水中心,而对于降水量,除WSM5、Morrison和New Thompson方案模拟值偏低外,其余方案模拟结果与实况值较为一致。此外,不同云微物理参数化方案模拟的降水日变化同样存在差异,大部分方案能够再现本次降水过程的前两次降水峰值,但均未能模拟出第3次降水峰值。对于大气环流和水热物理量场,各方案也可较好地再现其基本特征,但方案间的差异不可忽视。总体来说,Lin方案对本次高原对流云降水过程降水以及环流等相关物理量的模拟效果最佳。

关键词：青藏高原中尺度数值天气预报模式云微物理参数化方案降水模拟

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2.05年中国城市CO2.放数据集

中国人口·资源与环境 2018年第4期28卷 1-7页

作者：蔡博峰刘晓曼陆军王金南刘红光陈洋陈占明丛建辉崔志鹏代春艳董会娟方恺冯彤郭杰李芬孟凡鑫唐伟王庚哲谢运生张建军阿依吐尔逊·沙木西布买日也木·买买提蔡伟光曾胜常盼陈前利陈振国单钰理丁冠乔独威范敏冯相昭干晓宇高壮飞谷雨何凌昊何姚胡鸣明黄丽珍黄桥贾小平菊春燕蓝菁李爽李松李耀光李照令刘合林刘婧文刘庆燕刘竹逯飞马贤磊欧金沛潘栋沈杨税月孙露谭效时唐敏唐袆祺王柯王思亓王香爱王晓培吴家杰吴雪萍肖连香邢文婷徐丽笑叶瑞克袁子坤张飞云张袆张明张琦峰张曦文张宇赵晶赵胜男郑思伟周来友朱天琦曹丽斌冯乐李栋李一静龙瀛孙瑞红环境保护部环境规划院北京100012 中国科学院大气物理研究所北京100029 南京农业大学公共管理学院江苏南京210095 上海财经大学城市与区域科学学院上海200433 中国人民大学经济学院北京100872 山西大学经济与管理学院山西太原030006 E2.环境平台咨询部北京100195 重庆工商大学长江上游经济研究中心重庆400067 上海交通大学环境科学与工程学院上海200240 浙江大学公共管理学院浙江杭州310058 天津大学管理与经济学部天津300072 南京农业大学土地管理学院江苏南京210095 深圳市建筑科学研究院股份有限公司北京研创中心广东深圳518049 华南理工大学环境与能源学院广东广州510006 杭州市环境保护科学研究院环境政策研究中心浙江杭州310014 埃因霍芬理工大学建筑学院荷兰埃因霍芬5616SC 江西省科学院能源研究所江西南昌330000 中国地质大学(北京)土地科学技术学院北京100083 新疆农业大学管理学院新疆乌鲁木齐830052 重庆大学建设管理与房地产学院重庆400044 重庆工商大学财政金融学院重庆400067 东安格利亚大学国际发展学院英国诺维奇NR47TJ 环境保护部环境发展中心北京100029 环境保护部环境与经济政策研究中心北京100029 四川大学建筑与环境学院四川成都610065 浙江工业大学政治与公共管理学院浙江杭州310023 美国绿色建筑委员会城市与社区部北京100085 挪威科技大学工程学院挪威约尔维克2815 北京师范大学统计学院北京100875 青岛科技大学环境学院山东青岛266000 北京大学遥感与地理信息系统研究所北京100871 北京师范大学环境学院北京100875 筑波大学日本筑波305-0005 华中科技大学建筑与城市规划学院湖北武汉430074 美国东北大学工学院美国波士顿02115 河北省环境科学研究院规划所河北石家庄050037 中山大学地理科学与规划学院广东广州北京林业大学环境科学与工程学院北京宁波职业技术学院商贸外语学院浙江宁波重庆工商大学土地管理学院重庆日本国立环境研究所社会环境系统研究中心日本筑波中国船舶重工集团公司第七一四研究所北京重庆工商大学管理学院重庆渭南师范学院化学与材料学院陕西渭南福州大学经济与管理学院福建福州扬州大学环境科学与工程学院江苏扬州中国矿业大学管理学院江苏徐州北京大学城市与环境学院北京内蒙古大学公共管理学院内蒙古呼和浩特江苏大学财经学院江苏镇江赤峰学院资源与环境科学学院内蒙古赤峰新余学院经济管理学院江西新余北京市环境保护科学研究院生态与城市环境研究所北京北京清华同衡规划设计研究院有限公司技术创新中心北京100085 北京大学汇丰商学院英国校区华威大学交叉学科研究方法中心英国牛津100871 清华大学建筑学院北京100062 上海工程技术大学管理学院上海021620

2.05年是中国承诺碳减排目标的基准年份,因而也是中国城市碳减排战略制定和近中期低碳转型的基准年份和对照年份。中国城市2.05年CO_2.放数据的一致性、全面性和精准性对于中国所有城市和每个具体城市的目标考核和评估都有重要意义。... 详细信息

2.05年是中国承诺碳减排目标的基准年份,因而也是中国城市碳减排战略制定和近中期低碳转型的基准年份和对照年份。中国城市2.05年CO_2.放数据的一致性、全面性和精准性对于中国所有城市和每个具体城市的目标考核和评估都有重要意义。基于中国高空间分辨率网格数据(CHRED 2.0)、城市层面统计数据以及大量现场调研和走访,建立2.05年中国城市CO_2.放数据集,包括工业能源排放、工业过程排放、农业排放、服务业排放、城镇生活排放、农村生活排放、交通排放7个部门的直接排放数据和间接排放数据。该数据集的建立汇总了86名研究人员的工作成果,在企业、城市不同行业与部门、城市工业和城市总化石能源等不同层面进行了大量的交叉验证和数据分析,有效保障了数据的精确性和准确性。结果显示,2.05年中国城市碳排放呈现出较大的体量差异和空间格局差异。排放前10的城市几乎比排放后10的城市的排放量高出两个数量级。高排放城市基本都是城市群的核心城市。东部城市直接排放占全国直接排放比例最高,达到44.59%,其次是西部城市2..76%,中部城市2..70%,东北城市10.95%。

关键词：城市 CO 2.放数据集中国高空间分辨率网格

NEX-GDDP和CMIP5对青藏高原地区近地面气象场历史和未来模拟的评估与偏差校正

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高原气象 2021年第2期40卷 257-271页

作者：陈说叶涛刘苇航王爱慧北京师范大学地理科学学部环境演变与自然灾害教育部重点实验室北京100875 广州大学地理科学学院广东广州510006 北京师范大学地理科学学部地表过程与资源生态国家重点实验室北京100875 应急管理部-教育部减灾与应急管理研究院北京100875 中国科学院大气物理研究所竺可桢-南森国际研究中心北京100029

青藏高原是全球变化研究的热点区域,气候模式模拟是研究该区域气候变化的重要数据来源。本文使用基于中国地面台站的插值格点数据集(CN05.1),对国际气候耦合模式第5次比较计划(CMIP5)及其高分辨率统计降尺度数据集(NEX-GDDP)中15个模式1... 详细信息

青藏高原是全球变化研究的热点区域,气候模式模拟是研究该区域气候变化的重要数据来源。本文使用基于中国地面台站的插值格点数据集(CN05.1),对国际气候耦合模式第5次比较计划(CMIP5)及其高分辨率统计降尺度数据集(NEX-GDDP)中15个模式1966-2.05年间的逐日最高/最低气温、降水和平均风速在青藏高原区域的模拟能力进行了评估。使用多领域间影响模型比较计划(ISI-MIP)的偏差校正方法对上述数据进行了训练和验证,并对未来时期模式数据进行了校正。研究表明:(1)训练时期(1986-2.05年),NEX-GDDP高估了日最高气温(1.04℃)和日最低气温(0.2.℃),低估了日降水量(-0.11 mm),CMIP5低估了日平均风速(-0.11 m·s^(-1))。年/季平均值/总量和极端值存在较大偏差。(2.校正后,验证时期(1966-1985年)各变量逐日数据的相关系数提高(除气温外),均方根误差下降,平均偏差幅度减小。各变量的年/季平均值/总量和极端值的偏差大幅减小。(3)对于未来时期(2.06-2.95年),校正过程保留了原有数据年/季平均值/总量和极端值的变化趋势,调整了各要素平均值/总量和极端值的基准值和空间分布特征,以更准确地衔接历史时期的规律,可为该地区未来气候变化及其影响研究提供重要参考。

关键词：青藏高原 NEX-GDDP CMIP5 评估偏差校正

把握机会窗口期减缓气候变化对中国居民健康影响

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科学通报 2023年第15期68卷 1899-1905页

作者：蔡闻佳张弛张诗卉艾思奇白玉琪鲍俊哲常楠陈彬陈慧琪程亮亮崔学勤戴瀚程 Bawuerjiang Danna 底骞董伟董文轩窦德景范维澄范星房小怡高仝高源耿阳关大博郭亚菲 Ian Hamilton 胡艺馨华峻翊黄存瑞黄弘黄建斌蒋俏蕾姜晓朋柯丕煜 Gregor Kiesewetter Pete Lampard 李传玺李瑞奇李双利梁璐林波荣林华亮刘欢刘起勇刘小波刘心远刘昱甫刘钊刘竹楼书含鲁晨曦罗勇罗震宇马伟 Alice McGushin 牛彦麟任超阮增良 Wolfgang Schöpp 单钰理苏婧孙韬淳王灿王琼文三妹谢杨熊辉徐冰徐朦颜钰杨军杨廉平杨秀俞乐岳玉娟曾仪娉张镜张少辉张曜张仲宸赵继尧赵亮赵梦真赵琦赵哲周景博朱征宏陈冯富珍宫鹏清华大学地球系统科学系北京100084 北京理工大学管理与经济学院北京100081 中山大学公共卫生学院广州510080 郑州大学公共卫生学院郑州450001 南京医科大学公共卫生学院南京211166 北京师范大学环境学院北京100875 北京大学环境工程学院北京100871 清华大学新闻与传播学院北京100084 清华大学万科公共卫生学院北京100084 浙江大学地球科学学院杭州310058 清华大学公共安全研究所北京100084 清华大学工程物理系北京100084 百度研究院北京100091 山东师范大学环境与生态研究院济南250013 中国气象科学研究院气象影响与风险研究中心北京100086 山东师范大学商学院济南250013 中国疾病预防控制中心传染病预防控制所传染病预防控制国家重点实验室北京102206 清华大学建筑学院北京100084 中国疾病预防控制中心环境与人群健康重点实验室环境与健康相关产品安全所北京102206 Energy institute University College LondonLondon WC1E 6BTUK 南方科技大学统计与数据科学系深圳518055 香港大学建筑学院中国香港999077 世界卫生组织驻华代表处北京100600 Pollution Management research Group EnergyClimateand Environment ProgramInternational Institute for Applied Systems Analysis(IIASA)Schlossplatz 1-A-2361 LaxenburgAustria Department of Health sciences University of YorkYork YO105DDCanada 山东大学齐鲁医学院公共卫生学院流行病学系济南250002 中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230027 Department of Geography and the Environment University of North TexasDenton TX 76203-5017USA 清华大学环境学院北京100084 Geography College of Life and Environmental SciencesUniversity of ExeterExeter EX12LUUK 山东大学气候变化与健康研究中心济南250002 institute for Global Health University College LondonLondon WC1H 0ALUK School of Geography Earth and Environmental SciencesUniversity of BirminghamBirmingham B152TTUK 清华大学人文学院北京100084 北京航空航天大学经济与管理学院北京100083 香港科技大学(广州)信息枢纽人工智能学域广州511443 暨南大学环境与气候研究所广州510632 清华大学气候变化与可持续发展研究院北京100084 清华大学苏世民学院北京100084 清华大学体育学部北京100084 中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室北京100029 香港大学地球科学系和地理系中国香港999077

随着中国总人口的不断增加以及改革开放以来经济的飞速发展,中国面临来自气候变化的健康威胁也在不断上升.与此同时,中国也处于一个独特的机遇窗口期,如果能够有效应对气候变化带来的健康风险,将造福今后几代人的健康.反之,如果没有及... 详细信息

随着中国总人口的不断增加以及改革开放以来经济的飞速发展,中国面临来自气候变化的健康威胁也在不断上升.与此同时,中国也处于一个独特的机遇窗口期,如果能够有效应对气候变化带来的健康风险,将造福今后几代人的健康.反之,如果没有及时、充分的应对措施,气候变化对中国居民健康和生命的威胁将与日俱增.为了推动更及时且有利于改善人群健康的气候应对行动,由清华大学牵头建立的柳叶刀倒计时亚洲中心在全球柳叶刀倒计时工作的基础上[1,2.,从2.2.年开始,聚焦气候变化对中国人群健康的影响进行全面且系统的评估[3,4].

关键词：减缓气候变化人群健康柳叶刀居民健康窗口期倒计时应对措施把握机会

因地而异的气候变化健康影响需要因地而异的应对措施

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科学通报 2021年第31期66卷 3925-3931页

作者：蔡闻佳张弛孙凯平艾思奇白玉琪鲍俊哲陈彬程亮亮崔学勤戴瀚程底骞董文轩窦德景范维澄范星高仝耿阳关大博郭亚菲胡艺馨华峻翊黄存瑞黄弘黄建斌蒋婷婷焦珂笛 Gregor Kiesewetter Zbigniew Klimont Pete Lampard 李传玺李奇玮李湉湉李瑞奇林波荣林华亮刘欢刘起勇刘小波刘昱甫刘钊刘志东刘竹楼书含鲁晨曦罗勇马伟 Alice McGushin 牛彦麟任超任浙豪阮增良 Wolfgang Schöpp 苏婧屠滢王杰王琼王雅琪王宇 Nick Watts 肖淙曦谢杨熊辉徐名芳徐冰许磊杨军杨廉平俞乐岳玉娟张少辉张仲宸赵继尧赵亮赵梦真赵哲周景博宫鹏清华大学地球系统科学系地球系统数值模拟教育部重点实验室北京100084 清华大学中国新型城镇化研究院健康城市研究中心北京100084 清华大学中国城市研究院北京100084 北京理工大学管理与经济学院北京100081 北京大学亚太经合组织健康科学研究院北京100871 中山大学公共卫生学院广州510080 郑州大学公共卫生学院郑州450001 北京师范大学环境学院北京100875 北京大学环境科学与工程学院北京100871 清华大学万科公共卫生学院北京100084 清华大学公共安全研究所北京100084 清华大学工程物理系北京100084 百度研究院北京100091 山东师范大学环境与生态研究院济南250013 山东师范大学商学院济南250013 清华大学建筑学院北京100084 Bartlett School of Construction and Project Management University College LondonLondon WC1H 0ALUK 中国疾病预防控制中心传染病预防控制所北京102206 南方科技大学统计与数据科学系深圳518055 香港大学建筑学院香港山东大学齐鲁医院公共卫生学院流行病学系济南250002 Air Quality and Greenhouse Gases Programme International Institute for Applied Systems Analysis(IIASA)Vienna 1-A-2361Austria Department of Health sciences University of YorkYork YO105DDCanada 清华大学环境学院北京100084 中国疾病预防控制中心环境与人群健康重点实验室中国疾病预防控制中心环境与健康相关产品安全所北京100021 institute for Global Health University College LondonLondon WC1H 0ALUK 清华大学人文学院北京100084 中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室北京100029 清华大学五道口金融学院北京100084 中国科技大学计算机科学与技术学院合肥230027 北京航空航天大学经济与管理学院北京100083 Rutgers Business School the State University of New JerseyNew Brunswick NJ 07102USA 暨南大学环境与气候研究所广州510632 香港大学香港

气候变化的趋势正在对全球的人群健康造成巨大的威胁,迫切需要各国密切协作,积极应对气候变化,为此《柳叶刀》(The Lancet)杂志成立了"柳叶刀健康与气候变化委员会"(以下简称柳叶刀委员会),评估气候变化对人群健康的影响,并寻找保障人... 详细信息

气候变化的趋势正在对全球的人群健康造成巨大的威胁,迫切需要各国密切协作,积极应对气候变化,为此《柳叶刀》(The Lancet)杂志成立了"柳叶刀健康与气候变化委员会"(以下简称柳叶刀委员会),评估气候变化对人群健康的影响,并寻找保障人群健康的应对气候变化措施.柳叶刀委员会在2.15年报告基础上,启动了"柳叶刀倒计时:追踪健康与气候变化进展"项目(以下简称柳叶刀倒计时)[1],每年在《柳叶刀》上发表全球应对气候变化和保护人群健康的最新进展.

关键词：气候变化人群健康柳叶刀倒计时应对措施

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以气候行动助力健康老龄化

科学通报 2023年第33期68卷 4472-4479页

作者：蔡闻佳张弛张诗卉白玉琪 Max Callaghan 常楠陈彬陈慧琪程亮亮崔学勤戴瀚程 Bawuerjiang Danna 董文轩范维澄房小怡高仝耿阳关大博胡艺馨华峻翊黄存瑞黄弘黄建斌江林朗蒋俏蕾姜晓朋金虎 Gregor Kiesewetter 梁璐林波荣林华亮刘欢刘起勇刘涛刘小波刘心远刘钊刘竹楼书含鲁晨曦罗震宇孟文君苗卉任超 Marina Romanello Wolfgang Schopp 苏婧汤绪王灿王琼 Laura Warnecke 文三妹 Wilfried Winiwarter 谢杨徐冰颜钰杨秀姚芳虹俞乐袁嘉灿曾仪娉张镜张璐张锐张尚辰张少辉赵梦真赵琦郑大山周浩周景博罗勇宫鹏清华大学地球系统科学系北京100084 北京理工大学管理与经济学院北京100081 Mercator research institute on Global Commons and Climate Change Mercator Research Institute on Global Commons and Climate ChangeBerlin 10829Germany 南京医科大学公共卫生学院南京211166 北京师范大学环境学院北京100875 中山大学公共卫生学院广州510080 北京大学环境科学与工程学院北京100871 清华大学新闻与传播学院北京100084 清华大学公共安全研究所北京100084 清华大学工程物理系北京100084 中国气象科学研究院气象影响与风险研究中心北京100086 山东师范大学商学院济南250013 清华大学建筑学院北京100084 东南大学经济管理学院南京211189 中国海洋大学国际事务与公共管理学院青岛266003 清华大学万科公共卫生学院北京100084 中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230027 世界卫生组织驻华代表处北京100600 复旦大学大气与海洋系/大气科学研究院上海200438 复旦大学极端天气/气候事件与人体健康风险互联和治理国际卓越中心上海200438 Pollution Management research Group EnergyClimateand Environment ProgramInternational Institute for Applied Systems Analysis(IIASA)Laxenburg 2361Austria Department of Geography and the Environment University of North TexasDenton TX 76203-5017USA 清华大学环境学院北京100084 中国疾病预防控制中心传染病预防控制所传染病溯源预警与智能决策全国重点实验室北京102206 北京经济管理职业学院临空经济管理学院北京100102 Belfer center for Science and international Affairs Harvard UniveristyCambridge 02138USA 北京大学城市与环境学院北京100871 香港大学建筑学院中国香港999077 institute for Global Health University College LondonLondon WC1H 0ALUK 清华大学人文学院北京100084 北京航空航天大学经济与管理学院北京100083 山东大学齐鲁医学院公共卫生学院流行病学系济南250002 清华大学气候变化与可持续发展研究院北京100084 北京大学体育教研部北京100871 清华大学苏世民学院北京100084 山东大学气候变化与健康研究中心济南250002 清华大学城市治理与可持续发展研究院北京100084 百度研究院北京100091 香港大学地球科学系和地理系中国香港999077

在中国宣布碳中和目标以及频繁遭受极端气候事件的背景下,2.2.年以来中国社会对气候变化的关注度持续高涨.与此同时,随着中国人口老龄化趋势愈加明显,气候变化所带来的健康风险问题日益突出.采取健康友好型的气候变化应对策略及碳中和... 详细信息

在中国宣布碳中和目标以及频繁遭受极端气候事件的背景下,2.2.年以来中国社会对气候变化的关注度持续高涨.与此同时,随着中国人口老龄化趋势愈加明显,气候变化所带来的健康风险问题日益突出.采取健康友好型的气候变化应对策略及碳中和实现路径,将可以有效减少人类(尤其是老年人群)的空气污染暴露情况.这方面的行动不仅有助于改善人类健康和福祉,还能够促进经济社会的高质量发展.

关键词：健康老龄化碳中和气候变化应对极端气候事件人口老龄化趋势老年人群健康风险实现路径

基于湿位涡与螺旋度的一次西南低涡强降水分析

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成都信息工程大学学报 2019年第1期34卷 63-71页

作者：吴秋月华维申辉李佩芝王星成都信息工程大学大气科学学院气候与环境变化联合实验室高原大气与环境四川省重点实验室四川成都610225 中国科学院大气物理研究所竺可桢--南森国际研究中心北京100029 中国民航飞行学院新津分院气象台四川成都611431

利用NCEP再分析资料、地面观测资料、FY-2.卫星TBB资料和融合降水资料,应用湿位涡和螺旋度原理,对2.15年8月17-19日一次西南低涡强降水过程进行诊断分析,得出以下结论:水汽通量散度辐合区的分布对降雨落区有较好的指示性,中尺度对流云... 详细信息

利用NCEP再分析资料、地面观测资料、FY-2.卫星TBB资料和融合降水资料,应用湿位涡和螺旋度原理,对2.15年8月17-19日一次西南低涡强降水过程进行诊断分析,得出以下结论:水汽通量散度辐合区的分布对降雨落区有较好的指示性,中尺度对流云团特征与低涡和降水发展趋势有着密切联系。降雨落区及其中心位置与该时刻700 hPa湿位涡有较好的对应关系,降雨中心靠近MPV1负值与正值的交界处,而MPV1负值区内的降水较弱。对流层中低层MPV1负值与MPV2.值的重合区是强降水发生的警戒区,并且对流层中低层层结的不稳定、气流的辐合上升运动以及西南温湿气流的输送是此次强降水产生的重要机制。对流层中低层z-螺旋度正值区的分布对相应时段降水的落区具有较好的指示性,相对螺旋度正值区的大值中心位置与未来6 h降水中心的落区呈现出高度一致,且降水中心靠近相对螺旋度正值中心一侧的等值线密集区。

关键词：气象学高原气象西南低涡强降水湿位涡螺旋度