氣象科學(xué)最新期刊目錄

航空能見度預(yù)警預(yù)報技術(shù)進展————作者：徐琪;慕熙昱;于潔;張強;吳昊;嚴(yán)殊祺;

摘要：我國民航地面氣象能見度觀測指標(biāo)主要有跑道視程(Runway Visual Range, RVR)、主導(dǎo)能見度(Dominant Visibility, VIS)及氣象光學(xué)視程(Meteorological Optical Range, MOR)等，其中RVR是國際民航組織認(rèn)可的、決定航空器起降的能見度標(biāo)準(zhǔn)。但其估算模型被國外航空儀器廠商壟斷，且與MOR相比，RVR還受能見度垂直分布的影響，與背景亮...

中國區(qū)域夏季AMDAR資料與ECMWF再分析資料的對比分析————作者：段云霞;李得勤;楊森;崔錦;王月;徐爽;

摘要：利用2016—2018年夏季飛機報資料，統(tǒng)計分析我國AMDAR（Aircraft Meteorological Data Relay）資料時空分布特征及與歐洲中期天氣預(yù)報中心（European Centre for Medium-range Weather Forecasts, ECMWF）再分析資料間的差異。結(jié)果表明：2016—2018年夏季，我國每日AMDAR數(shù)據(jù)報文量可達5萬份，受航班影響，...

不同風(fēng)暴軸活動指標(biāo)與東亞—西太平洋區(qū)域高影響天氣的關(guān)系差異————作者：肖娜;余沛龍;張立鳳;張潮;楊明浩;姜勇強;

摘要：風(fēng)暴軸是中緯度地區(qū)導(dǎo)致強風(fēng)和降水等高影響天氣的重要系統(tǒng)，然而不同風(fēng)暴軸活動指標(biāo)的天氣影響可能存在差異。本文在歸納了13個常用風(fēng)暴軸活動指標(biāo)(9個歐拉指標(biāo)和4個拉格朗日指標(biāo))的基礎(chǔ)上，將月降水量和近地面大風(fēng)定義為高影響天氣指標(biāo)，利用最大相關(guān)系數(shù)和變形典型相關(guān)分析方法研究了不同風(fēng)暴軸活動指標(biāo)與東亞—西太平洋區(qū)域高影響天氣間的關(guān)系差異。結(jié)果表明，相較于其他風(fēng)暴軸活動指標(biāo)，對流層中低層的歐拉風(fēng)暴軸指標(biāo)與高...

2024年中國主要氣候風(fēng)險及氣象災(zāi)害概述————作者：王雅琦;王國復(fù);劉遠(yuǎn);喬琦;徐沅鑫;

摘要：本文利用1961—2024年中國區(qū)域2 400余站地面氣象逐日觀測數(shù)據(jù)和災(zāi)情數(shù)據(jù)，采用氣候年景指數(shù)、氣候風(fēng)險指數(shù)以及客觀化氣象災(zāi)害過程識別方法，對2024年中國主要氣候風(fēng)險特征及氣象災(zāi)害進行系統(tǒng)性分析。結(jié)果表明，2024年我國氣候年景總體偏差，氣候風(fēng)險指數(shù)為1961年以來最高，氣象災(zāi)害造成的損失偏重。其中，區(qū)域型暴雨過程次數(shù)偏多，降水量大，華南前汛期降水量較常年偏多40%,長江中下游梅雨較常年偏多...

江蘇X波段天氣雷達組網(wǎng)自適應(yīng)協(xié)同控制技術(shù)設(shè)計與實現(xiàn)————作者：徐芬;王明筠;喜度;周紅根;張興海;王永亮;

摘要：針對江蘇強對流天氣高發(fā)區(qū)域?qū)α鞯蛯颖O(jiān)測和精細(xì)化觀測需求，本文利用江蘇蘇北X波段天氣雷達網(wǎng)，設(shè)計并實現(xiàn)了針對氣象目標(biāo)的自適應(yīng)協(xié)同控制技術(shù)，包括針對晴空、降水、風(fēng)暴3種氣象目標(biāo)的識別技術(shù)及相應(yīng)觀測模式的制定，以及觀測模式間自適應(yīng)切換機制，建立了江蘇X波段天氣雷達組網(wǎng)自適應(yīng)協(xié)同控制中心（Jiangsu Collaborative Adaptive Processing Center of X-Band ...

1971—2017年環(huán)太湖地區(qū)降水時空變化特征————作者：白淑英;孫磊;史建橋;謝濤;

摘要：降水的非均勻分配是導(dǎo)致干旱和洪澇等災(zāi)害的主要原因，降水集中度(Precipitation Concentration Degree, PCD)和降水集中期(Precipitation Concentration Period, PCP)能夠定量描述降水非均勻性的時空分布特征。本文基于環(huán)太湖地區(qū)18個氣象站1971—2017年逐日降水量資料，選用降水量和降水日數(shù)、降水集中度和降水集中期指標(biāo)，分析環(huán)太...

青藏高原東緣邊坡地區(qū)暖季降水的精細(xì)化特征分析————作者：王欽;曾波;董元昌;

摘要：利用2013—2019年四川省信息中心提供的逐小時降水自動觀測數(shù)據(jù)，分析了四川盆地西南緣與青藏高原東緣之間從平原到高原地形陡升區(qū)的降水時空分布特征。結(jié)果表明：(1)暖季降水量總體呈兩高(西南部、東部)一低(中部)分布，累計降水大值中心主要位于雅安市滎經(jīng)縣龍蒼溝。降水量與降水頻率以及降水強度三者的空間配置差異性較大，其中降水強度與海拔高度呈顯著負(fù)相關(guān)，即海拔越高的地區(qū)，降水強度越弱；(2)暖季小時降...

集合敏感性分析法在一次典型梅雨鋒暴雨中的應(yīng)用————作者：何斌;宋劉明;任思婧;

摘要：針對2017年6月11—12日影響浙江的一次典型梅雨鋒暴雨過程，利用集合敏感性分析法研究了與暴雨落區(qū)、強度和相鄰時次預(yù)報降水差異相關(guān)的短期和中期時段內(nèi)主要環(huán)流系統(tǒng)的敏感性區(qū)域及其演變發(fā)展特征，驗證了利用模式早期誤差推算未來誤差分布及強度演變的可能性。結(jié)果表明：(1)中期時段內(nèi)與落區(qū)相關(guān)的主要敏感性天氣系統(tǒng)為巴爾科什湖地區(qū)的低槽及其上游烏拉爾山地區(qū)的低渦，進入短期時段后，該低槽的發(fā)展將對其下游高壓脊...

2021年“4·30”南通地區(qū)大風(fēng)數(shù)值模擬與形成機理分析————作者：張月;葛旭陽;

摘要：2021年4月30日江蘇省南通地區(qū)出現(xiàn)伴隨颮線過程的冰雹、大風(fēng)等強對流天氣。本文利用WRF-ARW模式進行敏感性數(shù)值試驗，以此探究環(huán)境背景場對對流系統(tǒng)生消演變過程的可能影響途徑。結(jié)果表明，該大風(fēng)天氣與颮線系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、強度密切相關(guān)。颮線冷池強度會影響大風(fēng)的生成和強度，相應(yīng)的動力和熱力共同作用影響下沉氣流的強度，進而影響地面風(fēng)速。增加中層水汽會減弱冷池強度和范圍，颮線強度減弱，移速變慢；關(guān)閉降水蒸發(fā)作...

基于聚類算法的天津雷暴移動特征分析————作者：姚慧茹;崔丹陽;宋喃喃;銀峰;

摘要：基于2009—2020年天津地區(qū)閃電定位數(shù)據(jù)，利用密度峰值快速搜索聚類算法和卡爾曼濾波識別雷暴單體的移動軌跡，并通過基于動態(tài)時間規(guī)整的改進層次聚類算法統(tǒng)計天津雷暴的主要活動區(qū)域及其移動特征。結(jié)果表明，近12 a天津地區(qū)的地閃頻數(shù)存在減少趨勢，地閃頻數(shù)的年變化呈單峰型，峰值出現(xiàn)在7月；日變化的峰值出現(xiàn)在午夜，谷值出現(xiàn)在上午；地閃密度呈北多南少的空間分布。根據(jù)閃電的叢聚特性在天津地區(qū)共識別出757條雷...

2020年山東最強暴雨過程預(yù)報難點分析————作者：孫興池;史茜;盛春巖;孟憲貴;韓永清;

摘要：采用氣象觀測、黑體亮溫(Blackbody Temperature, TBB)及美國國家環(huán)境預(yù)報中心(National Centers for Environment Prediction, NCEP)1°×1°再分析等資料，分析2020年8月5—7日山東年度最強降水過程的預(yù)報難點。結(jié)果表明：(1)暖區(qū)暴雨由于本地動力條件差、預(yù)報難度大，移入的強對流天氣區(qū)可能是其重要的觸發(fā)機制：移入雨區(qū)的向外流出...

涼山近地面風(fēng)場數(shù)值模擬對不同邊界層方案的敏感性————作者：李月波;于星;宋樹剛;高志球;

摘要：風(fēng)是近地層大氣的主要物理量，也是影響林火蔓延的重要因素。本文以2020年“3·30”西昌森林火災(zāi)周圍的近地面風(fēng)場為研究對象，基于中尺度數(shù)值模式(Weather Research and Forecasting, WRF),采用6種邊界層方案進行敏感性實驗。結(jié)果表明，YSU和Shin-Hong方案對涼山10 m風(fēng)速模擬誤差最小，YSU和MYNN3方案對涼山10 m風(fēng)向模擬誤差最小；YSU和Shin-...

FY-3D總云量資料質(zhì)量評估————作者：劉杰;楚志剛;

摘要：云量作為地球與大氣系統(tǒng)能量平衡及水循環(huán)系統(tǒng)的重要影響因子，是氣候及氣候變化研究中的重要參數(shù)。而風(fēng)云三號衛(wèi)星反演的云量數(shù)據(jù)具有全球覆蓋和高空間分辨率優(yōu)勢，成為非常有效的云量獲取手段。通過對FY-3D/MERSIⅡ云量產(chǎn)品的精度進行定性和定量對比評估，證明FY-3D/MERSIⅡ總云量全球空間分布特征與EOS Aqua/MODIS具有很好的一致性。通過對二者進行相同時間、5 km距離的時空匹配原則進行...

南京市局地環(huán)境氣溫效應(yīng)————作者：林依寧;曾燕;邱新法;

摘要：基于南京市107個區(qū)域自動氣象站和5個常規(guī)氣象站2018—2020年逐小時氣溫資料，以局地氣候分區(qū)體系為基準(zhǔn)，結(jié)合天地圖遙感影像和臺站照片，系統(tǒng)分析了南京市主城區(qū)和郊區(qū)不同典型局地環(huán)境的氣溫效應(yīng)強度變化特征。結(jié)果表明：背景環(huán)境會疊加影響局地環(huán)境的氣溫效應(yīng)。在城區(qū)，地面硬化與建筑的環(huán)境背景總體的熱島增溫效應(yīng)會疊合加強局地環(huán)境的增溫效應(yīng)，或者緩沖局地環(huán)境的降溫效應(yīng)。在郊區(qū)，人類活動對自然環(huán)境的改變相對...

機器學(xué)習(xí)算法對黃河上游人工增雨效果檢驗的應(yīng)用————作者：張玉欣;康曉燕;侯永慧;薛麗梅;田建兵;

摘要：利用1976—2020年黃河上游8個國家站實測降水?dāng)?shù)據(jù)結(jié)合74項環(huán)流指數(shù)，應(yīng)用RF和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，建立了分降水等級的月降水等級和日降水等級預(yù)測模型，并檢驗兩種模型對實際降水的預(yù)測效果和模型的穩(wěn)定程度，最終選取合適的預(yù)測模型估計自然降水量并結(jié)合實際增雨作業(yè)和實際降水量檢驗作業(yè)效果。結(jié)果表明：兩種算法的月、日降水等級模型模擬結(jié)果均較好，樣本占總樣本的75%以內(nèi)時模型準(zhǔn)確率達80%,但對偏極端的月降...

基于模糊理論和層次分析法的新一代天氣雷達健康指數(shù)評價方法————作者：劉潔;王爍;王簫鵬;陳玉寶;邵楠;

摘要：針對新一代天氣雷達系統(tǒng)構(gòu)成復(fù)雜、難以定量分析系統(tǒng)運行狀況優(yōu)劣的問題，本文提出一種衡量天氣雷達系統(tǒng)設(shè)備健康狀況的綜合評價方法。通過該方法建立天氣雷達系統(tǒng)遞階層次評價體系，采用層次分析法和模糊理論進行系統(tǒng)運行狀況的模糊綜合評價，完成天氣雷達系統(tǒng)設(shè)備及關(guān)鍵分機運行狀況的健康指數(shù)評估，從而反映系統(tǒng)性能的差異和變化態(tài)勢。通過雷達臺站歷史數(shù)據(jù)的實例分析，表明該評價方法對雷達系統(tǒng)的實時健康狀況評估有較好的適用性...

江蘇省大氣污染物對支氣管炎影響的空氣質(zhì)量健康指數(shù)————作者：艾文文;桑小卓;羅曉春;單嬋;姚阮;姜榮升;劉端陽;

摘要：本文利用2018—2020年江蘇省逐日支氣管炎就診人次數(shù)據(jù)和國控站環(huán)境監(jiān)測資料、氣象基本站觀測資料，研究了江蘇省支氣管炎的分布特征及其與大氣污染物的相關(guān)關(guān)系，并基于時間序列半?yún)�廣義相加模型（Generalized Additive Model, GAM）構(gòu)建了蘇南、蘇中和蘇北地區(qū)空氣質(zhì)量健康指數(shù)（Air Quality Health Indexes, AQHI）。結(jié)果表明，江蘇省支氣管炎就診人數(shù)呈...

江蘇省雪災(zāi)對越冬作物和設(shè)施農(nóng)業(yè)的影響研究和風(fēng)險區(qū)劃————作者：朱敬宜;江曉東;蔡仕博;邱璟怡;吳洪顏;

摘要：為探究雪災(zāi)對江蘇省越冬作物和設(shè)施農(nóng)業(yè)的危害程度及分布規(guī)律，本文利用1978—2020年江蘇省71個國家級氣象觀測站逐日最低溫度、積雪深度等氣象資料，數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)數(shù)據(jù)，以及小麥、油菜和設(shè)施農(nóng)業(yè)生產(chǎn)相關(guān)的社會經(jīng)濟資料，使用層次分析法與CRITIC法相結(jié)合的方法(Analytic Hierarchy Process-CRITIC)構(gòu)建江蘇省雪災(zāi)...

北極冷空氣爆發(fā)的識別及其對北歐海表面熱通量的影響————作者：馬茉迪;黃晶;張洋;

摘要：北極冷空氣爆發(fā)(Cold Air Outbreaks, CAO)是指北極冷氣團間歇性地南下、穿越較低緯度暖洋面的寒潮現(xiàn)象，這期間常伴隨著強烈的海氣熱交換。北歐海是北極最大的全年不凍海，是北極氣候變化的關(guān)鍵海區(qū)。冬季，北極的北歐海區(qū)常呈現(xiàn)出冰面、邊緣海冰區(qū)和開放洋面共存的復(fù)雜下墊面分布。如何準(zhǔn)確識別出影響這一北極關(guān)鍵區(qū)域的冷空氣爆發(fā)事件，并分析其對北極區(qū)域海氣熱交換的影響，對理解北極的氣候變化、提升...

非降水回波同化在臺風(fēng)“山竹”數(shù)值預(yù)報中的應(yīng)用————作者：周凡皓;閔錦忠;

摘要：我國是世界上受臺風(fēng)影響最多的國家之一，臺風(fēng)強度和登陸前后精細(xì)降水預(yù)報一直是業(yè)務(wù)難題，因此數(shù)值模式就成為重要的預(yù)報工具，但由于多種因素的影響，高分辨率模式容易出現(xiàn)虛假對流，從而引起降水的空報情況。本文針對臺風(fēng)雷達資料同化中未充分同化大范圍低反射率區(qū)域非降水回波問題，利用多普勒岸基天氣雷達對精細(xì)風(fēng)場和水凝物分布有高時空觀測的特點，基于廣州和陽江兩部S波段多普勒雷達的徑向風(fēng)速和反射率因子資料，通過WRF...

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