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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

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

山西北部极端降水时空演变规律及与大气环流因子的响应

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干旱区地理 2024年第3期47卷 391-402页

作者：蔡霞梁桂花张冬峰蔡琳白樱李锐锋山西省朔州市气象局山西朔州036002 山西省朔州市朔城区气象局山西朔州036002 山西省气候中心山西太原030006 山东省菏泽学院山东菏泽274000 河北省邯郸市气象局河北邯郸056001 山西省朔州市平鲁区气象局山西朔州036002

基于山西北部28个国家气象站点,1972—2020年逐日降水资料,选用8个极端降水指数,采用线性回归、Pearson相关分析、连续小波和交叉小波变换分析等方法,研究了山西北部极端降水的时空变化及其与大气环流因子的相关性和周期特征。结果表明:... 详细信息

基于山西北部28个国家气象站点,1972—2020年逐日降水资料,选用8个极端降水指数,采用线性回归、Pearson相关分析、连续小波和交叉小波变换分析等方法,研究了山西北部极端降水的时空变化及其与大气环流因子的相关性和周期特征。结果表明:(1)在时间上,山西北部8个极端降水指数都是在20世纪70年代后期和21世纪00年代后期到10年代,年总降水量(PRCPTOT)、中雨以上日数(R10mm)、强降水量(R95P)、极强降水量(R99P)、1 d最大降水量(Rx1day)、5 d最大降水量(Rx5day)均增多,日降水强度(SDII)显著增强,持续湿期日数(CWD)也略有增多。整个20世纪80年代降水异常偏少。(2)在空间上,极端降水指数呈从东北向西南地区逐步增加的态势。从站点趋势变化来分析,大多数站点的极端降水指数呈上升趋势,其中,上升趋势最显著的站点均位于忻州市境内西南部。朔州市境内和忻州市东南部站点PRCPTOT和SDII都呈增加趋势,但CWD则呈减少趋势,由此说明朔州市境内和忻州市东南部地区发生极端降水事件的概率较大。(3)通过小波变换分析发现,1990—2020年山西北部极端降水指数表现出约4 a左右的周期特征。在选取的大气环流指数中,北大西洋涛动指数(NAO)对山西北部极端降水影响最明显,NAO越大,PRCPTOT、R10mm、R95p、R99p、Rx1day、Rx5day、SDII则越小,同时CWD也越少,山西北部产生少雨干旱的几率较大,反之,易发生多雨、洪涝现象。研究结果可为山西北部气象灾害的防御提供科学理论依据。

关键词：极端降水指数时空分布大气环流异常因子小波分析山西北部

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

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

多尺度视角下广东臭氧时空分异特征及驱动因素

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中国环境科学 2024年第7期44卷 3601-3614页

作者：余锐步巧利陈辰麦博儒孙丽颖江铭诺邓若钊查进林符传博佛山市南海区气象局广东佛山528200 佛山市气象局广东佛山528300 中国气象局广州热带海洋气象研究所广东广州510640 广州市增城区气象局广东广州511300 广东省气象数据中心广东广州510640 广东省遂溪县气象局广东湛江524000 云南大学地球科学学院云南昆明650500 海南省气象科学研究所海南海口570203

鉴于近地面臭氧(O_(3))浓度具有多尺度和复杂非线性的时空变化特征,本研究基于2015~2022年广东地区O_(3)监测数据和同期气象资料,利用围绕中心点分割(PAM)聚类、Kolmogorov–Zurbenko(KZ)滤波和广义加性模型(GAM)等手段,探讨了不同区域... 详细信息

鉴于近地面臭氧(O_(3))浓度具有多尺度和复杂非线性的时空变化特征,本研究基于2015~2022年广东地区O_(3)监测数据和同期气象资料,利用围绕中心点分割(PAM)聚类、Kolmogorov–Zurbenko(KZ)滤波和广义加性模型(GAM)等手段,探讨了不同区域多时间尺度O_(3)浓度的变化特征及驱动因素.结果表明:广东地区近地面O_(3)存在跨行政区划的区域性特征,通过对O_(3)数据聚类分析可以划分出8个子区域;O_(3)浓度时间序列经尺度分离后,短期分量对总方差贡献最大,其次为季节分量;气象因子与O_(3)浓度变化的关系受到时间尺度和区域差异的影响;经气象调整后的O_(3)峰值浓度序列大多在2016年或者2017年后呈现下降的态势,珠三角地区是O_(3)污染的突出区域,由不利气象条件和人为排放共同引起;O_(3)浓度时间序列的长期分量大多呈现波动上升的趋势,人为排放虽然是O_(3)浓度的主要贡献,但气象条件才是驱动O_(3)浓度变化的主导因素.本研究结果进一步提示O_(3)污染防控工作需要因时因地制宜,建立基于气象状况变化的前体物减排预案对O_(3)污染防控具有重要意义.

关键词：臭氧多尺度气象调整聚类分析时空分异特征

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多源数据融合在台风登陆前后风速的识别应用

海洋预报 2024年

作者：方奎明谈志安陈莲李渊陆桥台州市气象局台州市路桥区气象局玉环市气象局

基于Pydda反演算法、三次方程内插法及典型相关分析法，利用多普勒雷达径向速度反演风场、ERA5-Land再分析风场和气象自动站风场进行风场数据融合，并分析1909号超强台风“利奇马”登陆前后融合风场的特征。试验结果表明：融合风场结合... 详细信息

基于Pydda反演算法、三次方程内插法及典型相关分析法，利用多普勒雷达径向速度反演风场、ERA5-Land再分析风场和气象自动站风场进行风场数据融合，并分析1909号超强台风“利奇马”登陆前后融合风场的特征。试验结果表明：融合风场结合了各类风场的独特优势，能够弥补高海拔地区观测资料缺乏的不足；融合风场既包含低层风场的大风速区特征，也包含反演风场中超强台风“利奇马”的北倾结构特征。融合风场通过低层风场的传导能够对下一时刻的地面大风区起到一定指示作用，结合地形可以进一步判断强降水发生的大致范围，有助于划定风雨灾害影响区域。

关键词：多源数据风场反演风场融合台风风场风速识别

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多源数据融合在台风登陆前后风速的识别应用

海洋预报 2024年第05期 99-106页

作者：方奎明谈志安陈莲李渊陆桥台州市气象局台州市路桥区气象局玉环市气象局

关键词：多源数据风场反演风场融合台风风场风速识别

中亚低涡背景下南疆西部山区一次极端暴雨成因分析

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沙漠与绿洲气象 2024年

作者：努尔比亚·吐尼牙孜李凤晶阿依努尔·买买提吐逊赵海军米日古丽·米吉提黄艳喀什地区气象局临沂市气象局和田地区气象局

利用南疆西部气象站观测、FY-2G 、ERA5 再分析及全球资料同化系统（GDAS）分析等资料，分析2022年5月28－31日南疆西部山区一次极端暴雨成因，探讨了中亚低涡背景下山区和平原降雨差异的主要原因。结果表明：极端暴雨发生在南亚高压呈... 详细信息

利用南疆西部气象站观测、FY-2G 、ERA5 再分析及全球资料同化系统（GDAS）分析等资料，分析2022年5月28－31日南疆西部山区一次极端暴雨成因，探讨了中亚低涡背景下山区和平原降雨差异的主要原因。结果表明：极端暴雨发生在南亚高压呈青藏高压型的大尺度环流背景下，中亚低涡配合低层多尺度系统及复杂地形的影响下产生；中低层偏东气流是此次山区暴雨的必要条件，但暴雨不同时段其维持机制有差异；中小尺度对流云系不断合并加强形成的南北向云带持续影响是造成山区暴雨的直接原因；多路充足的水汽输送与山区陡峭地形强迫抬升造成山区持续性降雨；低层不饱和水汽条件是此次“东西夹攻”形势下平原地区降雨量级偏小的主要原因。

关键词：南疆西部山区极端暴雨水汽输送落区成因