重庆地区云水和雨水酸度及其化学组分的观测分析

本文介绍了1985年9—10月份重庆地区云水和雨水酸度及其化学组分的观测分析结果。结果表明:虽然该地区的雨水比较酸,但空中云水却不酸;市区的雨水酸度略高于郊区。通过降水的化学组分分析,认为重庆地区严重的酸雨,主要是云下(或近地面)酸化过程形成的。     

上海梅雨季节云水和雨水的化学组分分析

1986年6—7月梅雨季节在上海进行了云水和地面雨水的pH值测量和化学组分分析，结果表明:上海酸雨属于硫酸型酸雨；雨水酸度与其化学组分有关，pH≥6的云、雨水中含有大量的Ca2+离子浓度，而pH＜5的云、雨水中有大量的SO2-4离子浓度；As雨水的酸化以云下冲刷过程为主；Ns雨水的酸度可能主要决定于云内雨除过程，NS云内云水的酸化过程，不仅受向上输送局地污染物的影响，而且受平流输送外来污染物的影响。     

吉林省云水和雨水酸度的分析

本文根据１９９３ 年─１９９５ 年吉林省高空云水和雨水６４ 份资料, 分析了云水和雨水酸度、电导率及化学组分,得出了云水和雨水酸度呈弱酸性,酸雨频率在５％ 左右,云水和雨水含盐量不大, 化学组分分型以ＨＣＯ ─Ｎａ·ＮＨ·Ｃａ 型水为主。     

我国西南地区云水化学的某些基本特征

本文介绍了1989年9—10月份在成都、重庆和贵阳地区进行的一次酸雨综合观测中得到的以这些地区为代表的西南地区云水化学的一些基本特征.结果说明,该地区云水已酸化.从云水酸度和化学组分时空分布规律及其变化,云水和雨水化学组分对比分析表明,该地区云下过程对雨水酸化起重要作用.     

中国西南典型地区酸雨形成过程研究

本文根据云水和雨水化学特性的观测和雨水酸化模式的模拟计算，研究了中国西南地区酸雨的形成过程。结果表明:在重庆和贵阳等重污染城市，云下过程对雨水的酸化起主要作用，在污染较轻的中小城镇和乡村地区，雨水酸度主要决定于云内过程。 但是云下过程对雨水中的主要酸碱离子浓度都有不可忽视的明显影响。雨水的酸化主要是由于SO2与H2O2和O3的氧化，气溶胶起较弱的缓冲碱化作用。在重庆和贵阳等地，当地SO2浓度已高达饱和，其值增减50％，都不会对该地雨水酸度有明显影响，起控制作用的是氧化剂浓度。     

空气污染对珠江三角洲一次大暴雨影响的数值模拟

利用完全在线耦合气溶胶-云-化学WRF-Chem数值模式,采用Lin双参数云微物理方案,对珠江三角洲地区2010年5月14日的一次大暴雨过程进行了模拟。在无污染物排放源(控制试验)和有污染物排放源(敏感试验)背景下对云微物理结构和转换过程进行对比分析。结果表明:在降水中心位置和范围上,敏感试验和控制试验均与实况降水相近。但加入污染物排放源后,总累积降水量减少,而平均降水率峰值有所提高,并且降水初始时刻会比无污染物排放源时滞后一些。云水蒸发和雨水蒸发在降水初始阶段的减少,延缓了降水的发生;云水自动转化成雨水的增加致使雨水混合比在降水加强时段增加,造成平均降水率峰值提高;以雨水被霰收集为主的冷云过程的减少导致总累积降水量减少。      

长春、四平、怀德三地降水酸度的分析

本文通过长春市区和郊区、四平、怀德四站,1983年6月至10月酸雨监测资料的统计人分析,给出了降水酸度的时空分布规律;给出了PH值与风向、风速、降水量、降水强度等的关系;PH值与雨水化学成分的关系;並比较了长春市区和郊区、四平、怀德雨水酸度的差异,酸雨的形成以局地污染为主。     

不同城市的雨水酸度分析

本文通过长春市区和郊区、四平、怀德四站1983—1984年酸雨监测资料的统计分析,给出了降水酸度的时空分布规律;给出了pH值与风向、风速、降水类型、逆温层等气象要素的关系;pH值与雨水化学组分的关系;并比较了市区和郊区,大、中、小不同城市雨水酸度的差异。表明酸雨的形成以局地污染源为主。     

台风眼壁的云结构与降水形成机制分析

使用带有详细微物理过程的ARPS模式,对台风韦帕（Wipha）进行三重嵌套细网格模拟,利用模式结果,对台风眼壁强降水中心的云结构和降水形成机制进行分析,结果表明：冰相微物理过程是启动和形成台风眼壁暴雨的主要降水形成机制。在9000～14000 m高空,云水在很低的温度下经均质核化产生冰晶,或经非均质核化形成云冰;冰晶通过凝华增长（psfi,贝吉龙过程）、雨水收集云冰产生雪（praci）和冰晶粘附雨水成雪（piacr）过程生长为雪;霰产生主要包括4个过程：冰晶接触雨水使其成霰（piacr）、雪撞冻云水使其成霰（psacr）、雨水收集云冰转化成霰（praci）或雨水冻结为霰（pgfr）;霰粒子通过收集云冰干增长（dgaci）,霰撞冻云滴增长（dgacw）等过程生长;霰融化（pgmlt）和雪融化（psmlt）成雨水后再通过碰并云水等暖云生长过程,最后形成雨水。霰过程的强弱在雨水形成机制中很重要。（29.5°N、121.8°E）和（28.3°N、120.4°E）强降水中心冰晶转化率没有太大差别,但是（29.5°N、121.8°E）强降水中心上空冰晶通过贝吉龙过程快速成长为雪和霰,霰粒子增长过程远远强于（28.3°N、120.4°E）强降水中心,低空又有较高的云水转化率,使降水粒子在暖云中继续快速生长,冷暖云过程的有利配置使（29.5°N、121.8°E）出现较强雨水转化率。     

上海地区酸雨观测实验

1986年6—7月在上海地区进行了酸雨综合观测试验。本文从所得资料分析讨论了有关SO_2浓度、云水pH值与化学组分的垂直分布。地面雨水pH位和化学组分及气溶胶粒子的谱分布等。并探讨了上海地区酸性降雨的来源及成因。     

雾与能见度数值预报诊断SW方案和FSL方案改进的研究及评估

为了提高雾与能见度的预报水平,对业务上常用的两种能见度诊断方案,即Stoelinga and Warner（SW）方案与Forecast Systems Laboratory（FSL）方案的改进进行预报试验,SW方案基于Gultepe方案考虑了液态水粒子数浓度对能见度的影响,FSL改进方案中利用了递减平均法对公式中用到的温度与露点温度进行订正,并用其重新计算公式中的相对湿度。基于山东省气象科学研究所逐时更新循环（hourly update cycle,HUC）业务模式输出结果,从2015—2016年选取10次雾天气过程,并详细分析了2015年11月13—14日这次雾天气过程的预报结果,比较了改进前后各方案对雾与能见度的预报效果,结果显示：在模式预报的雨水含量占总液态含水量比例较大的预报时效,改进后的SW方案对雾与能见度预报效果优于原始方案,在模式预报液态含水量接近0的预报时效,改进前后的SW方案对雾与能见度的预报效果相当;利用订正的温度与露点温度重新计算相对湿度,其平均绝对误差（mean absolute error,MAE）降低明显的预报时段,改进后的FSL方案对雾与能见度的预报效果大大提升。将两种改进后的方案相融合并进行预报试验,结果显示,综合对能见度与雾的预报效果,Combined Visibility（CVIS）方案要优于其他两种改进方案。     

棉花生育模拟模型及生产管理决策系统研究进展

简要叙述了国内外棉花生长发育模拟模型，棉花专家系统和棉花生产管理决策系统的发展，重点介绍了美国的GOSSYM模拟模型和我国的COTGROW模拟模型等最成功的研究成果。     

大到暴雪天气模型及数值产品释用预报方法

用欧洲数值预报产品格点资料,对1986年11月-2002年3月河南省出现的87个大到暴雪个例进行对比分析,将大到暴雪划分为3个类型,即高原低槽型、阻高-横槽型和L型,对每个型进行合成平均,建立了大到暴雪的天气学概念模型.为提高样本中大到暴雪的概率,先将样本进行消空处理,然后选取物理意义清晰、天气学意义明确的预报因子,分别建立了全省分片大到暴雪1-7 d预报方法,在业务试应用中取得了较好的预报效果.     

冷食销量与气象条件的统计分析及预测

对天津市冷食销量与气象要素进行了统计分析，结果表明：冷食销量与月、候、日平均气温、最高气温、舒适指数、炎热指数等均有很好的相关性，尤其是与气温相关最佳，把气温作为影响冷食销量的主要因子，采用最小二乘法分别是建立了月、候、日销量回归预报方程，并制作了冷食指数预报服务系统，投入业务使用。     

大到暴雪天气模型及数值产品释用预报方法

用欧洲数值预报产品格点资料,对1986年11月-2002年3月河南省出现的87个大到暴雪个例进行对比分析,将大到暴雪划分为3个类型,即高原低槽型、阻高-横槽型和L型,对每个型进行合成平均,建立了大到暴雪的天气学概念模型。为提高样本中大到暴雪的概率,先将样本进行消空处理,然后选取物理意义清晰、天气学意义明确的预报因子,分别建立了全省分片大到暴雪1-7 d预报方法,在业务试应用中取得了较好的预报效果。     

高低压中心、槽线识别的初步试验

利用经过截取处理的欧亚范围的欧洲格点数据，通过运算转化为屏幕网格资料，采用逐点追踪方法绘制等压线，运用统计识别法和模糊识别技术，结合实测风场订正，对高低压中心和槽线进行分析识别。试验结果表明，计算机能基本准确的识别出高低压中心及槽线，且速度比人工快得多，从而可做为人工智能工作站的一相接口，并为天气图的客观化和自动化分析作了初步尝试。     

安康及石泉水库入库流量变化特征及汛期预测

利用安康及石泉水库2000—2011年逐日入库流量及对应时段安康及石泉流域观测站逐日降水资料,分析了安康及石泉水库入库流量的变化特征及其与流域面雨量的关系。结果发现,安康及石泉入库流量主要集中在7到10月,极端入库流量在7—9月的出现频率最大;入库流量变化与其流域面雨量关系密切,其中6—10月,逐日入库流量与面雨量呈显著正相关;随着面雨量的增长,入库流量呈阶段性增长趋势,安康水库入库流量分别在流域面雨量达到20 mm和40 mm时显著增加,石泉水库入库流量则分别在流域面雨量达到15 mm和30 mm时大幅增加;建立了引入降水累积效应的汛期安康及石泉水库入库流量预测模型,经检验表明模型能较好地模拟入库流量的实际变化,对电力部门汛期水量调度有参考价值。     

内蒙古专业气象预警与气象预警系统的建立

通过分析内蒙古主要气象灾害的种类和特征,找出目前气象预警存在的不足之处,研究适合内蒙古地区的专业气象预警机制,并建立气象预警系统,使专业气象预警产品更好地为公众及各行业服务。     

冬小麦风雹灾害的等级划分与灾情评估

以冬小麦的风雹灾害为研究对象,从１９８１～１９９０年３３个冰雹个例中选取与冬小麦生长有关的１７个个例,以冰雹直径、降雹时间、降雹时阵风为因子,对冬小麦风雹灾害进行等级划分及灾情评估。应用证明,这些研究对提高农业灾害的管理水平具有重要意义。     

Origins of Quasi-Biweekly and Intraseasonal Oscillations over the South China Sea and Bay of Bengal and Scale Selection of Unstable Equatorial and Off-Equatorial Modes

The daily outgoing longwave radiation (OLR) field in boreal summer shows significant power spectrum peaks on quasi-biweekly (10–20-day) and intraseasonal (20-80-day) timescales over the Indo-western Pacific warm pool, especially over the South China Sea and Bay of Bengal. The quasi-biweekly oscillation (QBWO) originates from off-equatorial western North Pacific, and is characterized by a northwest-southeast oriented wave train pattern, propagating northwestward. The intraseasonal oscillation (ISO), on the other hand, originates from the equatorial Indian Ocean and propagates eastward and northward. Why the equatorial mode possesses a 20–80-day periodicity while the off-equatorial mode favors a 10–20-day periodicity is investigated through idealized numerical experiments with a 2.5-layer atmospheric model. In the off-equatorial region, the model simulates, under a realistic three-dimensional summer mean flow, the most unstable mode that has a wave train pattern with a typical zonal wavelength of 6000 km and a period of 10–20 days, propagating northwestward. This is in contrast to the equatorial region, where a Madden-Julian oscillation (MJO) like mode with a planetary (wavenumber-1) zonal scale and a period ranging from 20 to 80 days is simulated. Sensitivity experiments with different initial conditions indicate that the QBWO is an intrinsic mode of the atmosphere in boreal summer in the off-equatorial Indo-western Pacific region under the summer mean state, while the MJO is the most unstable mode in the equatorial region.