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2023年, 第39卷, 第1期　刊出日期：2023-02-28 上一期    下一期

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封面目录 2023 (1):  0-0.  摘要 ( 74 )   PDF(25257KB) ( 51 )   相关文章 | 计量指标

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2021/2022年冬季全球大气环流特征及主要灾害性天气分析 赵威,周宁芳,杨舒楠,向纯怡 2023 (1):  1-9.  doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2023.01.001 摘要 ( 366 )   HTML ( 32 )   PDF(5342KB) ( 121 )   利用国家气象信息中心发布的第一代全球大气/陆面再分析产品数据分析了2021/2022年北半球冬季全球大气环流的主要特征及其主要灾害性天气。结果表明: 2021/2022年北半球冬季全球陆地降水偏多、气温偏高、灾害性天气多、极端性强。北半球对流层上层中高纬大气环流主要呈现出“三槽三脊”特征, 前期太平洋—北美地区PNA负位相环流形势最强, 后期北大西洋涛动(NAO)正位相环流形势最为显著, 中高纬度槽脊强度和位置变化是造成欧亚大陆和北美低温、寒潮暴风雪等灾害性天气的直接原因。南半球极涡为单极型, 基本位于极圈内且大部分时段强度偏强, 副热带高压强度偏强且稳定少动, 造成澳大利亚、阿根廷等地持续高温天气。2月南印度洋热带气旋活跃, 一个月内先后有4个热带气旋登陆或影响马达加斯加, 造成严重洪涝灾害。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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2020年辽宁省汛期多模式降水预报评估 谭政华,陆忠艳,林海峰,聂安祺,滕方达 2023 (1):  10-16.  doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2023.01.002 摘要 ( 231 )   HTML ( 21 )   PDF(1988KB) ( 108 )   基于7种数值预报产品, 采用二分类检验和频率分布检验方法, 对2020年5—9月辽宁省24 h降水预报、3 h降水量20 mm以上的强降水预报进行检验评估。结果表明: 多数数值模式均存在降水预报频次偏多的误差特征, 尤其是全球模式, 对弱降水过程的过度预报特征更为明显。数值模式对24 h中雨量级降水的预报效果普遍较好, 全球模式对强降水的预报效果较差。SHANGHAI、BEIJING中尺度模式对不同量级降水的预报效果总体好于其他模式, GRAPES_3km中尺度模式的强降水预报频率偏高, SHANGHAI中尺度模式的降水极值预报强度偏大, ECMWF模式的各量级降水预报性能较均衡, 对强降水也有一定的预报能力。中尺度模式对白天时段的强降水预报效果较好, 但从初始时刻后第6~9 h的预报效果较差。数值模式对大范围强降水过程及小范围稳定性强降水过程的预报效果较好, 对副热带高压后部小范围强降水过程预报效果较差, 无法预报大雨以上量级降水。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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夏季欧亚中高纬集合预报环流系统的适用性分析 荀学义,杨保成,胡英华,张敏 2023 (1):  17-25.  doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2023.01.003 摘要 ( 156 )   HTML ( 10 )   PDF(4086KB) ( 42 )   基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、美国国家环境预报中心(NCEP)和加拿大气象中心(CMC)集合预报资料与ERA-Interim再分析资料, 采用距平相关系数、均方根误差和相对作用特征曲线分析法, 探讨夏季欧亚中高纬集合预报环流系统的适用性。结果表明: 集合概率预报效果随着预报时效增加而降低, ECMWF集合预报的效果最佳, CMC集合预报的效果最差; ECMWF集合预报可用预报时效为192 h, NCEP集合预报为180 h, CMC集合预报为168 h; 集合平均的预报效果优于集合成员, 控制预报略优于其他成员。其中, 集合平均的可用预报时效较控制预报延长12 h, 较其他成员延长36 h; 相同预报模式在不同起报时间的可用预报时效和精确度的差异明显; 阻塞高压和西太平洋副热带高压的预报效果在研究时段具有周期性, 但总体随预报时效延长而降低, 阻塞高压区在240 h预报时效后降幅减缓, 乌拉尔山阻塞高压甚至呈增加趋势, 300 h预报时效附近预报效果达到最好, 西太平洋副热带高压可用预报时效低于阻塞高压, 但精确度明显高于阻塞高压。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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SSPs情景下福建省未来极端降水的模拟与预估 唐振飞,杨婷,陈笑晨,李欣欣,林昕,何芬,温珍治 2023 (1):  26-36.  doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2023.01.004 摘要 ( 440 )   HTML ( 14 )   PDF(6400KB) ( 110 )   基于最新一代CMIP6全球气候模式模拟的历史和未来SSPs排放情景下的逐日降水数据和高分辨率逐日格点观测数据, 采用泰勒图和分位数映射法评估订正模式性能, 计算并分析SSP2—4.5和SSP5—8.5情景下福建省21世纪近期(2021—2040年)、中期(2051—2070年)和末期(2081—2100年)8个极端降水指数的变化。结果表明: 在参照期(1991—2010年)经过分位数映射法偏差订正后, 各极端降水指数模式模拟与观测更加接近, 其空间相关系数、均方根误差和标准差的模拟性能都大幅提升。21世纪各个阶段, 福建省年累积降水量(Prcptot)、极端暴雨日数(R50mm)均多于参照期, 且越到后期、高排放情景下增幅越大。大于10 mm的降水日数(R10mm)和极端大雨日数(R20mm)则是增减各异, R10mm表现为福建东北部减少、其他大部分地区增加, R20mm表现为SSP2—4.5情景下21世纪近期福建西北部减少、而其他情景和时段均增加。表征降水强度的最大1 d降水量(Rx1day)、最大连续5 d降水量(Rx5day)和日降水强度指数(SDII)在未来全部增加, 且沿海地区增幅高于内陆地区。持续干燥指数(CDD)在大部分情形下增加, 表明福建省未来将出现极端降水和持续干燥共同增加的状况, 极端旱涝事件发生的概率将显著增大。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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六盘山区雾时空分布及微观特征 党张利,桑建人,周旭,常倬林,孙艳桥 2023 (1):  37-43.  doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2023.01.005 摘要 ( 160 )   HTML ( 16 )   PDF(1326KB) ( 171 )   利用六盘山区5个气象站(原州区、西吉、六盘山、隆德和泾源)1989—2018年和彭阳气象站1999—2018年能见度资料以及2019年11月1日至2020年10月31日六盘山地形云野外科学试验基地布设的雾滴谱仪和六盘山气象站地面常规气象观测资料, 统计分析了六盘山区雾的年、季、月、日变化特征及典型雾过程中雾滴谱的变化特征。结果表明: 六盘山区雾具有明显的年、季、月、日变化特征, 六盘山气象站年平均雾日数为118.5 d, 是六盘山区雾高发区, 六盘山区雾发生日数最高的季节为秋季, 发生日数最高的月份为9月, 08时是一天中雾发生最多的时段; 冻雾主要发生在11月8日至翌年4月22日, 暖雾主要发生在5月5日至10月11日; 六盘山气象站典型冻雾和暖雾在成熟阶段持续时间长, 发展和消散持续时间短, 且在成熟阶段雾滴谱谱宽拓宽, 其平均粒子数浓度为4.58~107.57个·(cm)-3, 液态水含量为0.001~0.049 g·m-3, 平均有效直径为3.75~12.22 μm, 粒子数浓度、液态水含量和有效直径均小于南京、湛江、茂名等地; 冻雾从发展到消散阶段粒子数浓度均大于暖雾, 冻雾从成熟到消散阶段的液态水含量和粒子直径均大于暖雾, 而发展阶段暖雾较大; 冻雾呈单峰结构, 最大峰值出现在6 μm粒径处, 对应的最大dN/dD为26.19 cm-3· μm-1, 暖雾呈双峰结构特征, 主峰和次峰分别为7 μm和11 μm, 与庐山雾滴谱谱型相似, 峰值直径大于南京、湛江。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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基于极端梯度提升算法的西安市逐小时PM2.5浓度预报研究 张煦庭,刘慧,刘瑞芳,巨菲,刘嘉慧敏,高星星,黄少妮,王楠 2023 (1):  44-54.  doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2023.01.006 摘要 ( 154 )   HTML ( 17 )   PDF(2312KB) ( 215 )   利用西安市2016—2021年逐小时PM2.5浓度监测数据和气象观测数据, 基于极端梯度提升机器学习算法模型(extreme Gradient Boosting, XGBoost), 选择气象因子和时间因子作为特征变量, 对西安市逐小时PM2.5浓度进行预报试验。结果表明: 西安市PM2.5浓度与平均气温和能见度显著负相关, 冬季PM2.5浓度与相对湿度和露点温度显著正相关, 偏东风更易诱发重污染天气。西安市12月底至翌年1月初空气污染频发, 但PM2.5浓度总体逐年降低。冬季PM2.5浓度的双峰形日变化最明显, 最高值分别出现在凌晨和11时。西安市PM2.5浓度变化存在“周末效应”。模型能够较为真实地反映PM2.5浓度量级和演变趋势的变化, 预报值与实况值之间的决定系数为0.77、平均绝对误差为12.79 μg·m-3、均方根误差为18.68 μg·m-3。模型秋冬季表现较为稳定, 预报效果优于春夏季, 但对极端峰值存在低估。模型具有较好的可解释性, 能见度特征变量的影响最大, 露点温度、相对湿度、平均气温和海平面气压等特征变量的重要性依次减弱, 时间因子特征变量对模型也有一定影响。与其他统计模型及机器学习模型相比, 模型有更高的预报精度和效率。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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能见度观测方式改变对京津冀地区雾霾判识及统计的影响分析 朱刚,李江波,孙卓,王硕飞 2023 (1):  55-64.  doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2023.01.007 摘要 ( 119 )   HTML ( 10 )   PDF(4280KB) ( 84 )   将京津冀地区177个自动站2000—2020年地面资料分为2000—2013年(目测)、2014年(目测与器测)和2015—2020年(器测)3个阶段对能见度进行对比分析。定义冷季为11月至翌年4月, 暖季为5—10月。结果表明: 能见度年平均值在08时和14时绝大多数站点器测值小于目测值。冷季月平均能见度08时器测低于目测, 14时差别较08时明显缩小; 暖季08时器测总体低于目测, 但两者差异小于冷季, 5月差异最小。2014年, 在雾霾多发的1—4月, 08时和14时器测能见度明显小于目测, 在雾霾较少的5—12月, 半数以上器测能见度大于目测。能见度小于12 km时, 器测小于目测, 12 km以上时器测大于目测, 能见度小于1 km时器测接近目测。能见度和相对湿度呈反相关。当能见度小于0.5 km, 目测和器测的相对湿度为93%~96%, 但随着能见度的增大, 器测更为分散。能见度转为器测后, 雾和霾次数明显增加, 霾更明显。京津冀地区雾器测和目测高发区均位于京广铁路沿线, 但霾高发区是从中南部太行山到平原过渡的浅山区东移到京广铁路沿线。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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辽宁省滑雪气象条件的特征及变化趋势 蒋语童,谢立勇,高士博,于丽杰 2023 (1):  65-72.  doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2023.01.008 摘要 ( 217 )   HTML ( 14 )   PDF(2369KB) ( 204 )   利用1961—2020年辽宁省61个国家级地面气象观测站资料, 分析了辽宁省适宜滑雪场地建设和滑雪运动的气象条件特征及长期变化趋势。结果表明: 辽宁省中部、北部和东部年结冰日数(日最高气温小于0 ℃)大于60 d, 符合高等级滑雪场建设的气温标准, 其中辽宁中东部年平均降雪量超过20 mm, 积雪深度超过10 cm, 为辽宁省最适宜建设滑雪场地区; 综合分析风力、温度和降雪量级日数等对滑雪运动影响最显著的气象因子, 发现滑雪气象指数2级以上日数辽宁省中东部最多, 超过120 d, 是辽宁省最适宜开展滑雪运动的地区。其中抚顺市在发展滑雪项目上有很大优势, 有利于承办全国冬季运动会雪上项目比赛。滑雪气象条件的长期趋势变化表明, 年结冰日数明显减少, 年降雪量和年最大积雪深度略减少, 最适宜建设滑雪场的区域减小; 而滑雪气象指数2级以上日数增加了12.2 d, 适宜开展滑雪运动的区域向西扩大, 气象条件更加有利于滑雪运动的开展。与气温和风速相关的气象指标为滑雪气象条件长期趋势变化的主要因素。辽宁省中东部在具备有利的气象条件同时, 还有地形、经济、交通等方面优势, 为发展高品质冰雪运动文旅产业提供良好的基础。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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基于光学遥感和微波遥感的土壤水分反演模型研究 王井利,高天娇,李荣平,余鹏程,马运涛,米娜,温日红,张凯 2023 (1):  73-82.  doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2023.01.009 摘要 ( 222 )   HTML ( 18 )   PDF(2087KB) ( 260 )   选用2020年5月17日Sentinel-1和Landsat 8影像数据, 结合田间人工测墒数据, 以辽宁省朝阳市为例, 分别利用植被温度指数法和光学协同微波遥感反演算法反演土壤水分, 构建高精度土壤水分预报模型。结果表明: 基于光学遥感的植被温度指数(TVDI)不能较好反演农田土壤水分; 微波反射能够较好反馈土壤水分的空间变化, Sentinel-1雷达数据VV极化对土壤水分的拟合精度(R2=0.71)优于VH极化(R2=0.27);基于全球植被水分指数(GVMI)改进的水云模型效果最优(R2=0.80)。利用微波和光学遥感协同反演, 能够反演得到高空间分辨率、高精度的农田土壤水分数据, 有助于农业干旱的监测。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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基于探空秒级数据的济源市对流层风场特征 脱宇峰,邵铭,王亚华,卢强,张凯峰 2023 (1):  83-91.  doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2023.01.010 摘要 ( 132 )   HTML ( 7 )   PDF(2778KB) ( 244 )   利用布设于河南省济源市的新一代L波段高空气象探测雷达2007年1月至2020年12月间采集数据, 分析研究济源市对流层风场特征。结果表明: 济源市10000 m以下平均风速随高度单一增加趋势冬季相对剧烈, 夏季相对平缓。1月开始各层特别是1000 m以上对流层水平风速逐渐减小, 即大风区所在高度不断抬升, 6—9月是各层风速相对较小的月份, 自10月开始各层风速逐渐增大, 大风区所在高度不断下降。对流层内10 m·s-1以下的风速占比随高度均呈单一减少趋势, 10 m·s-1＜风速≤20 m·s-1的占比随高度变化呈先增后减的梭形, 且最大占比所在高度层具有春季抬高、夏季最高、秋季下降、冬季最小的演变特征。30 m·s-1以上的大风占比随高度呈单一增加趋势, 但大风出现高度、增加速率和各层占比在各季表现不同, 夏季出现高度最高且占比最少, 春、秋季次之, 冬季出现高度最低、增加速率最快且各层占比最多。济源市大陆性季风气候特征显著, 对流层中高层全年主流风向以西风、西北风为主, 低层1月以西北风为主, 自2月开始主流风向由低到高顺时针偏转, 6—7月东风占据主流风向且偏转高度达到最高, 8月开始主流风向由高到低逆时针回转, 11月整层重新转回西北风, 这种状况一直维持到翌年1月。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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黑龙江省大豆生长季旱涝时空分布特征 翟墨,李秀芬,刘丹,余兰,曲辉辉 2023 (1):  92-99.  doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2023.01.011 摘要 ( 197 )   HTML ( 13 )   PDF(2214KB) ( 111 )   基于黑龙江省62个气象台站1961—2019年逐日气象资料, 利用联合国粮农组织(FAO)推荐的方法计算大豆需水量, 应用美国农业部土壤保持局推荐的方法计算有效降水, 采用M-K检验、GIS反距离加权插值等方法分析黑龙江省大豆各生育阶段水分盈亏指数及干旱与洪涝演变特征。结果表明: 黑龙江省大豆生长季内有效降水在开花以前主要呈增加趋势, 开花及以后主要呈减少趋势; 大豆需水量在第三真叶期以前主要呈增加趋势, 第三真叶期及以后呈减少趋势, 结荚—鼓粒期和鼓粒—成熟期减少趋势最为显著。大豆生长季内水分盈亏指数(Crop water surplus deficit index, CWSDI)中部偏东地区和最北部地区最高, 东部高于西部; 开花—结荚期和结荚—鼓粒期CWSDI最低, 鼓粒—成熟期最高。洪涝多发于偏北部地区, 东部多于西部, 出苗—第三真叶期洪涝发生站次最多。干旱发生频次高于洪涝, 西部或西南部干旱发生频率高于东部, 中部和北部最低, 干旱多发生于开花—鼓粒期。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

快报

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洱海流域生态系统质量变化及其对气候因子的响应 何雨芩,徐虹,程晋昕,范立张 2023 (1):  100-106.  doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2023.01.012 摘要 ( 106 )   HTML ( 8 )   PDF(1729KB) ( 127 )   利用多源遥感数据和气象观测数据, 基于生态系统生产力指数(EPI)、稳定性指数(ESI)和承载力指数(EBCI), 构建遥感综合评价模型, 就洱海流域2005—2020年的生态系统质量进行量化研究, 并分析其变化与气候因子的相关性。结果表明: 洱海流域生态系统质量综合指数(EQCI)均值为56.49(总分100), EPI、ESI和EBCI三项指数均值分别为49.05、74.16和56.97, 可见洱海流域生态系统稳定性较好, 16 a间EPI、ESI、EBCI和EQCI均呈上升趋势。不同生态系统间, 生态质量水平从大到小为: 森林>草地>农田>城镇>湿地>水体。当土地类型转变为城镇类型会对生态系统质量带来一定负面影响。草地、森林和农田生态系统中气温和降水与EQCI多呈正相关关系, 城镇生态系统中气温与EQCI多呈负相关关系。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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天津沿海地区测风塔不同高度风速特征 苗芮,郭玲,张希帆,孙玫玲,王雪娇 2023 (1):  107-112.  doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2023.01.013 摘要 ( 215 )   HTML ( 11 )   PDF(1121KB) ( 272 )   利用天津市东部沿海地区汉沽、大港测风塔2017—2019年观测数据, 统计分析了测风塔不同高度风速的时间变化特征, 对30~100 m风速与10 m风速的关系以及风切变指数的变化规律进行了探讨。结果表明: 各个高度上风速均具有明显的季节变化特征, 春季风速最大, 且最易出现大风天气, 平均风速、大风日数及大风强度均达到最高; 夏秋季转换期风速最小。风速具有明显的日变化特征, 午后各个高度的风速均达到最大值。相关分析表明, 30~100 m风速与10 m风速表现出显著的正相关关系。各高度与10 m高度的风速之差、风切变指数呈现出相似的日变化特征, 即午后海风盛行阶段两者均最小。此外, 通过对比两个测风塔风速的变化特征发现, 汉沽平均风速更大, 大风天气发生频次更多, 强度更强, 且风速的日变化和海陆风变化特征更加明显。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标