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北京市气象局气象观测质量管理体系建设与运行管理探析

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中国标准化 2024年第13期 204-208页

作者：姜涛张建丽刘丹郝睿谢娜娜赵晨希邱梓轩张煜聆张龙斌北京市气象探测中心北京市昌平区气象局

本文主要介绍了北京市气象局气象观测质量管理体系2020年至2023年来的建设过程及运行情况，从内部审核、满意度调查、外供方评价、提升观测数据质量举措、强化观测人员综合能力等方面阐述了北京市气象局气象观测质量管理体系的发展历程... 详细信息

本文主要介绍了北京市气象局气象观测质量管理体系2020年至2023年来的建设过程及运行情况，从内部审核、满意度调查、外供方评价、提升观测数据质量举措、强化观测人员综合能力等方面阐述了北京市气象局气象观测质量管理体系的发展历程，并从侧面印证了气象观测质量管理体系为北京市综合气象观测业务发展提供了有效的促进和帮助。

关键词：北京气象观测质量管理体系建设与运行

基于多源数据的巢湖蓝藻水华时空分布及驱动因素分析

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环境科学 2024年第5期45卷 2694-2706页

作者：金晓龙邓学良戴睿徐倩倩吴月范裕祥合肥市气象局合肥230041

富营养化和有害藻类水华暴发是全世界淡水湖泊共同面临的生态环境问题之一.巢湖作为典型的内陆淡水湖泊,其富营养化水平和蓝藻水华暴发面积常年居高不下,且在各湖区表现为一定的时空分布差异.为认识和了解不同阶段巢湖蓝藻水华发生和发... 详细信息

富营养化和有害藻类水华暴发是全世界淡水湖泊共同面临的生态环境问题之一.巢湖作为典型的内陆淡水湖泊,其富营养化水平和蓝藻水华暴发面积常年居高不下,且在各湖区表现为一定的时空分布差异.为认识和了解不同阶段巢湖蓝藻水华发生和发展基本规律,利用巢湖水上综合观测平台和卫星遥感等多源数据,获得2015~2020年水体中藻密度和水华面积的时空分布信息,并采用基于增强回归树的机器学习算法,定量评估不同阶段各环境因子对蓝藻水华影响的重要程度及相互作用关系.结果表明:(1)巢湖蓝藻水华表现出较大的季节变化特征,蓝藻细胞在春季开始复苏,主要在巢湖西半湖和沿岸地区形成轻度水华,水体藻密度在夏、秋季达到最大,该季节发生中等程度以上的水华频率较高.(2)非暴发期间,巢湖藻密度变化受物理和化学因素影响较大,二者对解释藻密度方差变化的贡献率可达80.3%,水体中高浓度溶解氧、弱碱性pH值(7.2~7.6)和适宜水温(3℃)是藻类细胞生长繁殖的有利环境条件,巢湖蓝藻水华首次暴发一般在气温稳定通过7℃初日11 d前后出现.(3)暴发期内,巢湖蓝藻水华发生主要受藻类生物量和气象条件的综合影响,气温、藻密度、日照时数和风速的累计贡献率为95%,各因子均存在一个有利于蓝藻水华发生的最适区间.多因子交互作用分析结果显示,在水体藻密度大、气温适宜和微风的综合作用下,巢湖蓝藻水华发生概率较高.上述研究成果分析和揭示了不同阶段巢湖蓝藻水华的时空分布特征及其主导影响因子,可为巢湖蓝藻水华防控和预测、预警提供科学依据.

关键词：蓝藻水华时空变化巢湖影响因素驱动分析

基于卷积神经网络算法的金华地区高山气象观测站逐时气温预报订正

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山地学报 2024年第2期42卷 278-286页

作者：郜庆林简单金华市气象局兰溪市气象局

受地貌和气候条件影响，智能网格气温预报产品的预报结果，在复杂地形山区易出现误差。通过人工订正关键点降低误差，存在较大主观性，预报精度有限，难以满足精细化气象服务需求。神经网络算法能够大幅提升预报精度，然而这种方法在气... 详细信息

受地貌和气候条件影响，智能网格气温预报产品的预报结果，在复杂地形山区易出现误差。通过人工订正关键点降低误差，存在较大主观性，预报精度有限，难以满足精细化气象服务需求。神经网络算法能够大幅提升预报精度，然而这种方法在气温逐时波动小的平原地区应用较多，在气温波动大的山区鲜有应用。本文以浙江金华山区为研究区域，基于浙江省智能网格温度预报产品以及同时段高山气象观测站逐时气温观测数据，采用卷积神经网络算法，实现关键点气温逐时预报订正。研究结果表明：(1)小时尺度上，订正后各站点的气温均方根误差均显著减小，由订正前3℃～7℃减小至订正后2℃～3℃,订正后的预测结果更加准确，订正效果符合预期。(2)月尺度上，相较智能网格原始气温预报数据，该模型预报结果准确率也明显提升，订正后月平均气温准确率提高了33.18%～46.86%,其中准确率6月最高。(3)相较人工订正的方式，该模型对山地气温预报的订正能力更稳定，模型的两项关键指标(平均绝对误差和2℃预报准确率)均接近或超过同时段浙江省天气预报质量检验平台气温业务指标。该研究结果满足金华地区高山气象观测站对于气温预报产品的业务可用性需求，可为精细化山区气象服务提供数据支撑。

关键词：卷积神经网络高山气象观测站精细气温订正预报智能网格金华

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一次弱天气背景下浙江局地暖区暴雨成因分析

气象 2024年第2期50卷 170-180页

作者：沈晓玲冯博李锋徐一平浙江省绍兴市气象局绍兴312000 浙江省绍兴市柯桥区气象局柯桥312030 浙江省诸暨市气象局诸暨311800

利用多源观测资料及ERA5(0.25°×0.25°)再分析资料,对2021年6月9日夜里浙江首场梅汛期局地暖区暴雨的降水成因进行了诊断分析。结果表明:此次过程环流形势与典型梅雨完全不同,属于弱天气背景下的局地暖区暴雨;南海低压和西太平洋副热... 详细信息

利用多源观测资料及ERA5(0.25°×0.25°)再分析资料,对2021年6月9日夜里浙江首场梅汛期局地暖区暴雨的降水成因进行了诊断分析。结果表明:此次过程环流形势与典型梅雨完全不同,属于弱天气背景下的局地暖区暴雨;南海低压和西太平洋副热带高压之间东南气流的维持,为暴雨区提供充沛的水汽来源,925 hPa超低空偏南风急流的加强有利于低层增温增湿,不稳定层结加剧,暴雨区位于急流轴左侧;整层高湿背景及较低的自由对流高度导致的弱抬升条件就能触发对流,中高层气旋性辐合旋转加强使暴雨加强,较厚的暖云层有利于提高降水效率;地面中尺度辐合带的生成激发了初始对流,其维持和加强不断激发对流云团生成,产生列车效应,导致暴雨形成。龙门山小尺度地形有利于东南气流在迎风坡强迫抬升,对流加强,且垂直速度的发展程度与地形有较好的对应关系,地形高度越高,激发的垂直速度越强。

关键词：暖区弱天气背景超低空急流地形

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浙江安吉气候生态产品总值探索和评估

气候变化研究进展 2024年

作者：翟晓瑶王阔李正泉宋超辉方贺姚霞张含郁珍艳徐婵婵 1.湖州市南浔区气象局 2.浙江省气候中心 3.衢州市衢江区气象局 4.湖州市安吉县气象局 5.宁波市北仑区气象局湖州市南浔区气象局浙江省气候中心衢州市衢江区气象局湖州市安吉县气象局宁波市北仑区气象局

本研究探索构建气候生态产品价值核算体系，以浙江安吉为例从气候资源开发价值、气候调节服务价值、气候固碳释氧价值、气候文旅附加值四大类目核算安吉县气候生态经济价值量和功能量。结果显示，安吉县2022年气候生态产品总值为259.08... 详细信息

本研究探索构建气候生态产品价值核算体系，以浙江安吉为例从气候资源开发价值、气候调节服务价值、气候固碳释氧价值、气候文旅附加值四大类目核算安吉县气候生态经济价值量和功能量。结果显示，安吉县2022年气候生态产品总值为259.08亿元，约占当年国内生产总值（582.37亿元）的44.49%。其中，气候资源开发价值为13.35亿元，占气候生态产品总值的5.15%；气候调节服务价值为167.11亿元，占气候生态产品总值的64.50%；气候固碳释氧价值为33.88亿元，占气候生态产品总值的13.08%；气候文旅价值为44.74亿元，占气候生态产品总值的17.27%。安吉县水能资源、风能资源和光能资源潜在开发价值丰富，总功能量为281.43亿kW?h，总值达到141.52亿元。研究表明，气候生态产品总值核算可以货币化反映安吉县的气候生态环境状态和变化，为地方绿色发展规划和适应气候变化提供评估参考。

关键词：气候生态产品总值(GEP ) 生态系统生产总值(GEP) 价值核算

滇中地区不同影响系统下3次短时强降水过程的大气环境特征和雷达特征分析

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高原气象 2024年第1期43卷 166-183页

作者：周泓闵颖许彦艳纳丽佳业红伟云南省玉溪市气象局云南玉溪653100 云南省气象局气象台云南昆明650034 云南省普洱市气象局云南普洱665000

利用常规观测资料、NCEP 1°×1°再分析资料、逐时和逐5 min自动站降水资料以及昆明CINRAD/CC多普勒雷达资料,针对滇中地区2021年主汛期不同影响系统下的3次短时强降水过程,对比分析了降水特征、环流形势、大气环境特征以及雷达回波的... 详细信息

利用常规观测资料、NCEP 1°×1°再分析资料、逐时和逐5 min自动站降水资料以及昆明CINRAD/CC多普勒雷达资料,针对滇中地区2021年主汛期不同影响系统下的3次短时强降水过程,对比分析了降水特征、环流形势、大气环境特征以及雷达回波的结构、形状、演变的基本特征。结果表明:3次短时强降水过程影响系统差异主要在于500 hPa天气系统不同,700 hPa都有切变线影响,但是形成原因各异,地面均有辐合线或弱冷锋配合。3次过程的环境条件在不稳定层结、近地层水汽、垂直风切变方面与中国其他地区短时强降水发生的环境条件具有一致性,但是在大气整层可降水量、对流有效位能、SWEAT指数等方面存在明显差异。对流回波的形状有点状回波、块状回波、带状回波、絮状回波等。对流风暴分为高质心型、低质心型以及混合型;短时强降水有单独出现某种对流风暴类型的阶段,也有多种对流风暴类型同时出现的阶段;CAPE值和SWEAT指数与对流风暴类型具有一定的相关关系。强回波剖面呈柱状结构或者塔状结构,35 dBz强回波接地,而没有悬垂特征。短时强降水多产生于长时间停滞型或移动缓慢型的对流回波,还有部分短时强降水产生于“列车效应”中。短生命周期的单体生消形成的短时强降水持续时间绝大部分在1 h以内,但是单体合并组织和反复生消或者“列车效应”形成的短时强降水持续时间常在1~3 h。高质心型对流风暴产生的瞬时雨强可达10 mm·(5min)-1以上,低质心型和混合型对流风暴可产生的雨强范围较大,大多在3~10 mm·(5min)-1,少数也可达到10 mm·(5min)-1以上。

关键词：短时强降水环流形势大气环境条件雷达回波特征

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新疆北部不同区域暖区暴雪过程水汽特征分析

高原气象 2024年第1期43卷 141-155页

作者：庄晓翠陈丽娟李博渊苗运玲新疆阿勒泰地区气象局新疆阿勒泰836500 新疆乌鲁木齐市气象局新疆乌鲁木齐830002

利用NCEP/NCAR再分析资料,主要运用HYSPLIT(拉格朗日后向轨迹)方法模拟追踪了1980-2020年冬季新疆北部27次暖区暴雪天气水汽特征,分析不同源地水汽源-汇关系及其对暴雪的贡献。结果表明,500 hPa主要水汽源地为格陵兰岛和大西洋及其沿岸... 详细信息

利用NCEP/NCAR再分析资料,主要运用HYSPLIT(拉格朗日后向轨迹)方法模拟追踪了1980-2020年冬季新疆北部27次暖区暴雪天气水汽特征,分析不同源地水汽源-汇关系及其对暴雪的贡献。结果表明,500 hPa主要水汽源地为格陵兰岛和大西洋及其沿岸、地中海和黑海及其附近,对阿勒泰地区暴雪贡献最大的水汽源头是大西洋及其沿岸附近,塔额盆地为地中海和黑海及其附近,沿途损失均较大;700 hPa主要为北欧、大西洋及其沿岸附近、地中海和黑海及其附近,对阿勒泰地区暴雪贡献最大的是地中海和黑海及其附近,塔额盆地是北欧,沿途损失最大前者是地中海和黑海及其附近,后者为大西洋及其沿岸;850 hPa上主要为中亚、地中海和黑海及其附近,前者对暴雪的贡献最大,到达暴雪区后增加较多。各源地水汽随西风气流达到关键区后,主要从偏西(西南)和西北两条路径输入暴雪区,前者占主导地位;对流层低层阿勒泰地区较塔额盆地水汽源地和路径更复杂。基于上述分析,构建了暖区暴雪水汽来源及路径的贡献模型,对阿勒泰地区、塔额盆地各层水汽贡献进行了细致的描述。

关键词：新疆北部暖区暴雪水汽特征 HYSPLIT模式

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昆明市臭氧污染特征及气象条件影响分析

云南大学学报（自然科学版） 2024年第2期46卷 299-308页

作者：杨芳园潘娅婷杨韬李晓鹏段燕楠王占良刘彬昆明市气象局云南昆明650034 玉溪市气象局云南玉溪653100

利用2014—2019年昆明市臭氧(O_(3))监测数据及气象资料,分析昆明市O_(3)污染特征及气象条件对其的影响,归纳总结了昆明地区出现O_(3)污染的天气形势、污染物的水平和垂直外源输送情况.结果表明:(1)O_(3)浓度逐年增加,污染主要发生于春... 详细信息

利用2014—2019年昆明市臭氧(O_(3))监测数据及气象资料,分析昆明市O_(3)污染特征及气象条件对其的影响,归纳总结了昆明地区出现O_(3)污染的天气形势、污染物的水平和垂直外源输送情况.结果表明:(1)O_(3)浓度逐年增加,污染主要发生于春、夏季,O_(3)与温度、风速呈显著正相关,与相对湿度呈负相关;(2)昆明地区出现O_(3)污染时主要有5种天气类型,其中以低槽东移型、两高辐合型、东风波型出现的频次较多;在天气系统的作用下,利于将上游区域的高浓度O_(3)向昆明上空水平输送,HYSPLIT(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory)后向轨迹也进一步验证,气团的移动路径与污染物浓度及天气系统配合较好;(3)垂直方向上,污染过程发生前1~2 d,平流层下层高浓度O_(3)向对流层及近地层垂直输送明显.在有利的气象条件下,加之O_(3)的水平和垂直外源输送,利于污染物的积累和生成,最终造成昆明地区O_(3)质量浓度超标.

关键词：臭氧气象条件天气分型外源输送昆明

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基于机器学习的格点气温预报订正方法

气象 2024年第1期50卷 103-114页

作者：方鸿斌王珊珊王晓玲谭江红鲁礼炳武汉中心气象台武汉430074 湖北省襄阳市气象局襄阳441022 湖北省荆州市气象局荆州434022

使用2017年9月至2021年3月国家级业务化运行的智能网格实况分析产品和欧洲中期天气预报中心全球模式(EC)产品,根据湖北省的地理分布特征构建6个分区,采用基于LightGBM机器学习算法建立的气温预报方法,生成湖北省0.05°×0.05°格点气温... 详细信息

使用2017年9月至2021年3月国家级业务化运行的智能网格实况分析产品和欧洲中期天气预报中心全球模式(EC)产品,根据湖北省的地理分布特征构建6个分区,采用基于LightGBM机器学习算法建立的气温预报方法,生成湖北省0.05°×0.05°格点气温预报产品。利用2021年4—9月的预报产品和格点实况资料进行检验,结果表明:基于机器学习的气温预报方法(MLT)取得了较好的预报效果,其在0~72 h时效内优于中央气象台下发的气温精细化指导预报(SCMOC)和EC产品;MLT在山区的误差较平原大,但山区的订正幅度大于平原,日最高气温的订正幅度大于日最低气温的订正幅度;4—9月MLT、SCMOC、EC产品的平均绝对误差(MAE)日变化都呈现了白天偏高、夜间偏低、午后凸起的单峰特征,MLT的MAE值较SCMOC和EC产品的更低,并且在转折性天气中仍具有优势;站点检验与格点检验结论一致,基于格点建模的气温预报产品对站点预报同样得到了订正。机器学习在格点气温的模式订正方面可以作为一个行之有效的手段。

关键词：格点气温机器学习特征选择分区建模