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灾害天气国家重点实验室建设进展

中国气象科学研究院年报 2005年第1期 5-6页

作者：王东海中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室

中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室2005年3月22日正式进入建设阶段。实验室主任为气科院院长张人禾研究员，常务副主任为从海外招聘的王东海博士，数值预报研究中心主任陈德辉和灾害天气研究所所长刘黎平担任实验室副主任。为... 详细信息

中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室2005年3月22日正式进入建设阶段。实验室主任为气科院院长张人禾研究员，常务副主任为从海外招聘的王东海博士，数值预报研究中心主任陈德辉和灾害天气研究所所长刘黎平担任实验室副主任。为加强实验室与海外气象界的合作，聘请了美国马里兰大学气象系的张大林教授任实验室海外主任。目前全室有固定人员31人，流动人员（包括在读硕士、博士、博士后）58人以及全职客座人员8人已全部到位。

关键词：实验室建设灾害天气中国气象科学研究院实验室主任国家重点实验室马里兰大学博士后数值预报

灾害天气国家重点实验室成功举办数值预报系统理论高级讲座

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中国气象科学研究院年报 2006年第1期 39-39页

作者：陈贤中国气象科学研究灾害天气国家重点实验室

为了使数值预报中心的研究人员和研究生能够了解数值预报的历史、发展以及现今研究的最前沿，灾害天气国家重点实验室数值预报研究部2006年底举行了“数值预报理论基础”系列讲座。讲座每星期两次，邀请了我国在数值模式方面做出突出成... 详细信息

为了使数值预报中心的研究人员和研究生能够了解数值预报的历史、发展以及现今研究的最前沿，灾害天气国家重点实验室数值预报研究部2006年底举行了“数值预报理论基础”系列讲座。讲座每星期两次，邀请了我国在数值模式方面做出突出成绩和贡献的老专家，如中科院大气物理所的纪立人、陈嘉滨先生，从数值预报的基础公式和数值解法，一直到国内外的最新研究成果进行了完整的介绍。

关键词：国家重点实验室数值预报灾害天气讲座系统理论研究人员预报理论数值模式

西藏墨脱复杂地形X波段相控阵偏振天气雷达降水观测和反演方法研究

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高原气象 2024年第1期43卷 99-113页

作者：陈浩然耿飞刘黎平杨华中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室北京100081

墨脱的降水变化与印度洋、孟加拉湾的水汽向内陆的输送、夏季风及我国东部雨带的推进过程联系紧密。它的独特地形与西南气流的相互作用在当地形成了年均降水超过2000 mm的降水带。但墨脱的复杂地形与有限的电力交通条件造成了降水观测... 详细信息

墨脱的降水变化与印度洋、孟加拉湾的水汽向内陆的输送、夏季风及我国东部雨带的推进过程联系紧密。它的独特地形与西南气流的相互作用在当地形成了年均降水超过2000 mm的降水带。但墨脱的复杂地形与有限的电力交通条件造成了降水观测的困难。2019年,第二次青藏高原综合科学考察研究任务专题项目在墨脱设置了一部X波段双偏振相控阵雷达,实现了对墨脱云降水的连续观测,对当地生态环境和云水资源研究以及高原东南水汽通道特征研究等具有重要的意义。文中使用墨脱X波段双偏振相控阵雷达2020年6-8月的观测数据,使用统计手段筛选降水回波片段,整合后构造得到符合墨脱复杂地形的混合仰角;利用2019年墨脱雨滴谱数据计算雷达参量、拟合得到适合墨脱地区降水特点的X波段天气雷达定量降水估测(QPE)公式。在此基础上选取2020年7-8月三次累积降水量、平均雨强、持续时间各不相同的降水过程,使用线性规划方案计算ΦDP(差分传播相移)、最小二乘拟合计算KDP(差分传播相移率)、“ZPHI”降水廓线算法订正ZH(反射率因子);以ZH和KDP为阈值,使用R(ZH)与R(KDP)分段估测降水,与单独使用R(ZH)和R(KDP)的估测结果进行对比;并基于降水估测结果和雷达参量的水平分布探讨降水分布与地形的关系。本文经过质量控制的ZH、 KDP数据质量有明显改善;使用统计方法构造的混合仰角有效回波面积大于使用SRTM1 v3.0地形数据构造的混合仰角,三次降水的典型时刻参量与过程累积降水量和平均ZH、 ZDR能初步反映降水变化与地形的关系;本文的降水估测公式和分段估测降水方法整体结果表现良好,各评估参数均具有较好的表现;结果表明:(1)墨脱雷达周边地形变化剧烈,根据现有地形数据构造的混合仰角在降水估测中表现不如本文统计筛选雷达观测数据得到的混合仰角数据;(2)本文采用的数据质控方法、定量降水估测公式与分段估测方法(PEM)在降水反演中表现良好,与单一的R(ZH)、 R(KDP)方法相比,得到的结果在CC和RMSE无明显变化的情况下,估测误差明显减小;(3)墨脱降水的发生发展或与西南气流被河谷偏北方山坡抬升有关,较大雨强、较小粒子直径的云位于地势平缓的谷底。

关键词： X波段相控阵偏振雷达线性规划雷达混合仰角定量降水估测

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青藏高原春季区域性极端大风频次下降成因

高原气象 2024年

作者：付文卓陈斌徐祥德中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室

极端大风是一种重要的气象灾害，同时亦是一种重要的气候资源。作为“世界屋脊”的青藏高原（Qinghai-Xizang Plateau, QXP）区域是全球和区域气候变化的敏感区，其极端大风事件及其气候变化背景下变化特征与机理尚未完全清楚，尤其在... 详细信息

极端大风是一种重要的气象灾害，同时亦是一种重要的气候资源。作为“世界屋脊”的青藏高原（Qinghai-Xizang Plateau, QXP）区域是全球和区域气候变化的敏感区，其极端大风事件及其气候变化背景下变化特征与机理尚未完全清楚，尤其在川藏铁路建设背景下，加深高原区域极端大风事件的科学认知可为铁路建设和运营提供科学支撑和参考。为探讨高原区域性极端大风长期变化特征及其可能原因，利用地面观测最大风速日值数据，定义了青藏高原区域性极端大风事件，在此基础上，采用趋势分析、 EOF分析、合成分析等多元统计方法分析了1982-2021年高原中东部区域性极端大风事件的时空分布和变化特征、发生的环流条件及其频次减少的可能原因。分析结果表明：（1）自20世纪80年代以来，青藏高原中东部区域性极端大风事件呈显著下降趋势，以95和99百分位定义的区域性极端大风日数每10年分别下降44天和11.6天，且变化主要表现为空间一致型，主要集中在高原东北部。（2）区域性极端大风发生期间，中高纬位势高度呈“西高东低”，低纬地区呈“西低东高”的分布形势，主要特征表现为蒙古-西伯利亚高压正异常，蒙古地区气旋式环流异常，高原东北部西风异常以及蒙古地区地表温度负异常。（3）全球变化背景下，春季西伯利亚高压强度减弱、上一个冬季东亚大槽强度加强致使高原南北两侧气压梯度减小、西风急流减弱导致动量下传减弱并且伴随着气旋性环流异常减弱，以及亚洲地表温度非均匀性上升使得南北温度梯度变小。这些大尺度环流和局地热力因子的协同影响可能是高原中东部区域性极端大风事件发生频次减少的重要原因。

关键词：青藏高原区域性极端大风东亚大槽地表温度

基于Ka/Ku双波段回波强度差约束和多普勒功率谱的微物理和动力参数反演方法和应用

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大气科学 2023年第6期47卷 1827-1842页

作者：刘黎平中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室北京100081

回波强度定标误差、天线水膜衰减和雨区衰减造成的回波强度偏差对云雷达反演微物理和动力参数有非常重要的影响,准确分析这些偏差对提高反演精度至关重要。为了消除云雷达因定标和天线罩等引起的回波强度和功率谱大小的影响,实现高精度... 详细信息

回波强度定标误差、天线水膜衰减和雨区衰减造成的回波强度偏差对云雷达反演微物理和动力参数有非常重要的影响,准确分析这些偏差对提高反演精度至关重要。为了消除云雷达因定标和天线罩等引起的回波强度和功率谱大小的影响,实现高精度和雷达全观测范围的反演,本文提出了基于Ka/Ku双波段云雷达回波强度差约束和回波强度谱密度数据的降水内空气垂直运动速度和雨滴谱反演方法(DWR-SZ),并将该方法应用到2020年6月8日和2021年6月1日华南两次对流性云降水垂直结构观测数据,利用雨滴谱仪数据分析了该方法反演结果的改进程度,分析了上升速度对反演的回波强度和微物理参数的影响。该方法首先融合双波段云雷达反演(DWSZ)和单波段小粒子跟踪方法(ST)方法反演的云内空气垂直速度V_(air),形成全观测域的V_(air),然后利用DWSZ方法得到微物理参数初估值,并计算衰减影响,最后利用双波段回波强度差(DWR)调整回波强度系统偏差和反演的微物理参数,使DWR-SZ方法正演得到的DWR与雷达观测值差到达极小。结果表明:(1)采用脉冲压缩技术的高雷达灵敏度模式与采用短脉冲的低灵敏度模式相比,DWSZ方法反演的V_(air)与雷达灵敏度相关性非常小,结果稳定,但这种方法只能应用于含有大粒子的液体降水区(粒子直径大于1.8mm);小粒子跟踪ST方法通常低估V_(air),但在低层的35 dBZ以下降水V_(air)低估程度不大,且灵敏度提高会极大改进Ka波段雷达反演能力;两种方法融合的V_(air)比较合理;(2)雨区衰减和距离是造成ST方法低估V_(air)的主要原因;而固态降水的功率谱非常窄而且陡,灵敏度对固态降水区V_(air)影响不大;(3)采用DWR作为约束,有效减小了回波强度的系统偏差和天线水膜影响,提高了微物理参数的反演准确率;(4)ST方法反演的V_(air)高估了粒子数密度,液体含水量(LWC)和衰减系数,低估了粒子大小,但对天线水膜引起的回波强度系统偏差影响不大。

关键词： Ka/Ku 波段双波段云雷达云微物理动力参数反演回波强度误差和衰减的订正方法

深度学习技术在农业干旱监测预测及风险评估中的应用

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中国农业气象 2023年第10期44卷 943-952页

作者：黄睿茜赵俊芳霍治国彭慧文谢鸿飞中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室北京100081

人工智能技术的发展,特别是深度学习的出现,推进了农业新发展,是农业现代化生产的新方向。深度学习具有学习能力强、覆盖范围广、适应力强、可移植性好等优点,其开发模拟数据集可以解决实际问题,在农业干旱的监测预测及风险评估中的应... 详细信息

人工智能技术的发展,特别是深度学习的出现,推进了农业新发展,是农业现代化生产的新方向。深度学习具有学习能力强、覆盖范围广、适应力强、可移植性好等优点,其开发模拟数据集可以解决实际问题,在农业干旱的监测预测及风险评估中的应用越来越广泛。本文采用文献综述方法,归纳农业干旱监测预测评估技术的发展与应用,总结深度学习模型的原理、优势和不足,概述深度学习模型在农业干旱监测预测及风险评估方面的实际应用,探讨深度学习数据集要求大、数据预处理耗时长、预定义类别范围窄、遥感图像复杂的问题,并对未来研究方向进行展望。结果表明,近年来农业干旱监测预测及风险评估技术取得重要进展,然而由于农业系统的非线性及干旱灾害发生的复杂性,现有技术在适用地域、对象和精准性等方面仍难以满足新形势下实际农业生产的需求。深度学习方法为农业干旱研究提供了新手段,但深度学习模型无法准确表达作物生长具体过程与机理,可尝试探索通过深度学习模型和作物生长模型的耦合来确保深度学习模型的可解释性。对于修正预测序列中存在的误差,可建立基于深度学习模型与大气环流模式的耦合模型,进一步提升模型对中长期农业干旱的预测能力。针对灾害样本容量有限问题,加强基于深度学习和迁移学习的农业干旱监测与评估研究,可进一步提高农业干旱精细化监测与评估精度。针对影响农业干旱形成的因子具有数据量大、类型多样、非线性的特点,采用深度学习与信息融合相结合的方法,可进一步提高区域农业干旱监测预测及风险评估精度。因此,深度学习模型与作物生长模型的耦合、融合深度学习模型和大气环流模式的农业干旱预测、基于深度学习与迁移学习的农业干旱精细化监测与评估、深度学习与信息融合技术相结合的区域农业干旱监测预测及风险评估是未来深度学习技术在农业干旱监测预测及风险评估中应用的发展趋势。

关键词：深度学习农业干旱监测预测风险评估精度