基于贝叶斯方法的极端降水概率预报试验

本文采用百分位法对观测极端降水的阈值进行定义,根据贝叶斯理论探讨了极端降水的概率预报方法,进行了贝叶斯极端降水模拟概率预报试验和检验。以观测和模式极端降水阈值分别进行的贝叶斯概率预报试验结果表明:以观测极端降水为阈值时,先验概率与后验概率的极端降水空报情况较多,主要降水雨带的概率预报也偏强;而以模式极端降水为阈值时,两者的空报均较少,且对主要雨带也起到了明显的预警作用。对比两种阈值取法下的先验概率和后验概率的极端降水预报,前者的概率预报值较后者的更小。检验结果表明,经过贝叶斯方法修订后的极端降水预报,提高了极端降水产生的正确率,但空报也有所增加。     

一次大气污染过程的降水天气特征及相关分析

本文分析了大连市2015年11月16日一次污染过程的降水(降水量为5mm)天气特征及NCEP/NCAR再分析资料,结果表明,天气形势场为典型的大连秋、冬季的高空槽降水,而大气层结无论是在污染前期,还是污染后期的降水阶段均为稳定层结,有逆温层存在;空气上升运动于降水前持续了较长时间(近十几小时),表明近地面细颗粒物(PM_2.5)随着上升气流会源源不断输送到高空,其中部分颗粒物转化为云中冰核,补充了降雨云中冰核数;同时,对本次污染降水过程及大连近两年秋、冬季另外三次小雨(降水量5mm)降水过程的云中液态水含量、地面降水量和PM_2.5的小时观测值及其变化进行了详细讨论和分析发现,当PM_2.5浓度较低时,降雨云中的冰核数缺乏,地面降水较小,适合实施人工增雨(雪)作业,增加云中冰核及地面降水,当PM_2.5浓度较高,特别是出现大气污染时,降雨云中的冰核数会相对增加(甚至过量),地面降水较充分(或出现消减雨情况),此时人工影响作业应根据实际情况减小作业剂量,或减少作业。此外,相关综合分析表明,大连市大气污染源有两种,一为本地源,二为外来源;一定程度的降水对本地源大气污染能起到沉降作用,对外来源不明显。     

河北一次层状云系降水的微物理机制数值模拟与分析

利用一维层状云模式,详细分析了2009年5月1日中国中东部地区一次层状云系的微物理结构和降水过程。结果表明：此次降水为层状云系降水,云系垂直结构符合顾震潮三层概念模型和“播种云-供给云”机制,其中第一层（上层：4.7-7.0 km）存在冰雪晶,雪主要通过冰晶自动转化和凝华增长。第二层（中层：2.6-4.6 km）有冰晶、雪、霰、云水、雨滴,此层贝吉龙过程作用明显。第三层（下层：1.3-2.5 km）主要粒子为云滴、雨滴、从上层融化的雪和霰,霰的融化对于雨滴的形成贡献最大。云体发展成熟时,各层之间存在一定的播种－供应关系,如第一层向第二层顶部播撒雪和冰晶,第二层向第三层顶部播撒霰和雪。     

雷达特征参数在人工增雨(雪)决策中的应用

对2016-2018年大连市86次降水过程(≥5mm)天气资料统计和分析,得到了冬季降水形势为高空槽、东北冷涡和平直西风气流场,春夏秋季为高空槽、东北冷涡、副高西南气流、西北气流及江淮气旋形势场,且降水多为稳定层结(夏季副高、冷涡等除外)；对SA新一代多普勒雷达资料PUP处理和分析,获得了降水回波特征及特征参数值,以及主要降水云系(层云、积层混合云和对流云)；根据雷达回波强度、顶高和垂直积分液态水含量等特征参数及变化,结合冷云催化原理等综合分析,研究建立了基于SA多普勒雷达的人工增雨(雪)作业预警、决策判别指标体系。利用2019年41次降水过程雷达资料进行指标验证分析,得到了87% 以上确率；对4月13日一次实例进行火箭增雨指挥系统业务运行及雷达反演决策判别等综合分析,取得了较好预期效果。     

人工增雨(雪)三要素潜力指标分析及业务应用

对2015—2016年秋冬季4次小雨过程云中液水含量、地面降水量和近地面大气细颗粒物浓度PM_2.5三要素观测资料统计，得到47个数据组个例，根据冷云催化和天气动力学原理，在对47例增雨(雪)潜力定性分析基础上，结合大气污染数值模拟结果对三要素关联性进一步综合分析，探讨和研究了三要素组合的潜力量化指标。即地面未降水时作业潜力指标为：1.5>N>0.1,PM_2.5<78;2.5>N>1.5,PM_2.5<86;N>2.5,PM_2.5<93。地面降水时的作业潜力指标为：1.5>N>0.1,R<1.9,PM_2.5<78;2.5>N>1.5,R<2.6,PM_2.5<86;N>2.5,R<2.8,PM_2.5<93(其中N、R、PM_2.5分别为小时云中液水含量、地面降水量和近地面细颗粒物浓度)。采用C#.net编程技...