四川盆地寒武系洗象池组岩相古地理及储层特征

在典型野外露头、岩心以及岩石薄片观察的基础上,结合实验分析数据,对四川盆地寒武系洗象池组岩相古地理、储层特征及其主控因素进行了研究。结果表明:①洗象池组沉积期为镶边碳酸盐台地沉积环境,盆地整体位于局限台地内部,在梁平—重庆台洼两侧发育高能滩相;②储层多发育在洗象池组中上段,岩性以颗粒白云岩、晶粒白云岩、藻白云岩为主,主要储集空间为溶蚀孔洞、粒间孔、晶间孔与裂缝,孔隙度集中分布在2%～5%之间,平均为3.46%;③储层的形成与分布受沉积相、准同生溶蚀作用与表生岩溶作用共同控制,储层主要发育在古地貌较高部位、海水向上变浅旋回的上部及奥陶系尖灭线附近。预测位于台洼两侧的合川—广安与南川—石柱一带古地貌高部位为有利滩相储层发育区,西充—广安—潼南地区为有利岩溶储层发育区;指出西充—广安一带为有利勘探靶区。     

重庆地区夏季一次降水过程及增雨潜力的数值模拟分析

利用国家气象中心GRAPES人工增雨云系模式,选取2008年7月4日重庆地区一次降水过程进行数值模拟,分析了重庆地区降雨天气的水汽分布、云系宏微观分布、云中微物理转化和增雨潜力等特征。结果表明：本次降水大气过程中,重庆地区水汽含量极为丰富,水汽分布与地形分布呈明显的对应关系,低层水汽输送较大,整层水汽通量较高,有明显水汽辐合,云中液态水对地面降水影响很大。西南气流和地形共同作用为重庆地区液态水的形成提供了有利条件,在东北部山区迎风坡处大量水汽累积抬升,易形成丰富的液态水。重庆东北部地区水汽向云水转化较强,过冷液态水含量丰富,冰晶含量少,0℃层附近水汽垂直通量较大,降水效率较低,有较大的增雨潜力。     

1980—2012年5—9月川渝盆地小时强降水特征研究

利用四川和重庆123个气象观测站1980—2012年小时降水资料,分析川渝地区主汛期5—9月小时强降水频次、强度和持续性等时间演变和空间分布特征。结果表明,≥20、≥30和≥50 mm·h-1三种强度阈值强降水时间演变上,1980—2012年年际和日变化具有较好的一致性,三种强降水年平均频次分别为504、184和28次。≥20 mm·h-1 强降水空间分布上,在山地地形动力辐合抬升,以及盆地西部较大的地形梯度作用下,≥20 mm·h-1强降水高频次区主要分布于盆地西北部的龙山山脉、西南部雅安及乐山周围与盆地过渡区。≥20 mm·h-1强降水频次的日峰值空间分布上,盆地南部主要出现在20:00—01:00（北京时,下同）,而盆地中部、北部和东部主要在02:00—07:00。持续不同小时时间尺度的强降水事件日变化上,具有双峰型结构,午后为第一个降水峰值,20:00至第二天07:00为第二个峰值,白天多为短时间（2~6 h）强降水事件,而傍晚开始至第二天清晨,持续2~18 h强降水事件均有发生。不同开始时间强降水事件的强度与频次和降水量具有一致性的日变化特征,呈现单峰型结构,峰值主要发生在18:00—06:00,且不同开始时间事件频次和降水量空间分布上,白天（09:00—20:00）相对于夜间（21:00—08:00）偏小,即夜间强降水事件特征表现明显。     

两次飞机增雨作业过程数值模拟分析

利用国家气象中心GRAPES业务模式耦合混合相双参数云微物理方案,对2010年12月15日的两次飞机人工增雨作业过程进行了催化数值模拟分析。分析得出:GRAPES模式基本能给出正确的中低层天气形势场和降水的动力结构,较大降水的落区和范围基本可信,降水强度较实况偏小;按照作业实况进行催化模拟具有一定的可信度,与实况降水在较强降水区域有较好的对应性;两次播撒都取得了增加降雨量的效果,24 h平均增雨量在3~5 mm,最大增雨量达7 mm,两次播撒后增雨作业区的累计降水总量较未播撒时增加约一倍;播撒有效时段在4 h内,播撒后1~2 h雨量增加最大,增雨区域初期与播撒区域一致,随时间延长而在播撒区附近扩散;第一次播撒时,播撒冰晶消耗液态水,转化成固态水,水汽流入速度加快,向液态水转化加快,液态水迅速恢复,未出现减雨现象;第二次播撒时,云中固态水争食水汽增长,液态水得不到补充,云中上升运动减弱,自然降水阶段出现减雨现象。     

川东南地区洗象池组碳氧同位素特征、古海洋环境及其与储集层的关系

本文在野外剖面调查的基础上,结合薄片观察,对川东南地区三汇剖面寒武系洗象池组237块碳酸盐岩样品进行了系统的碳氧同位素组成研究,结果表明,δ~(18)O值主要分布在-8‰～-6‰,平均为-7.63‰;δ~(13)C值介于-5.53‰～3.44‰之间。利用碳氧同位素数值计算古盐度及古温度结果表明,绝大多数Z值高于120‰,且δ~(13)C值大于-2‰,古海水温度主要集中在19～25℃,说明整体为海水-咸化海水沉积环境与温暖或炎热的亚热带气候。认为洗象池组沉积期海平面变化有五个阶段:早期缓慢上升与下降,中期快速海侵,中后期缓慢海退,后期动荡,末期海退。三汇剖面洗象池组储集层岩性主要为颗粒云岩及晶粒云岩,储集空间以溶蚀孔洞、粒间孔与晶间孔为主。多期的海平面的下降,对应碳同位素多旋回负漂,从而发育向上变浅的多旋回韵律性地层,形成纵向上的多套储集层,洗象池组储集层的形成与演化受海平面变化控制,主要发育在古地貌较高处与滩体向上变浅旋回的上部。另外,依据δ~(13)C值显著的正漂移,明确了芙蓉统地层的底界,为四川盆地寒武系地层的划分提供了证据。     

基于SWAN雷达拼图产品在暴雨过程中的对流云降水识别及效果检验

本文基于SWAN雷达拼图产品,选取了组合反射率因子、组合反射率因子水平梯度、回波顶高及垂直累积液态水含量作为识别参数,采用模糊逻辑法对暴雨过程中的对流云与层状云降水进行了分类试验,对发生在重庆的12次区域性暴雨天气过程分类结果进行了验证。并以ADTD地闪资料作为对流云降水的实况观测数据,分别采用了四种不同半径的空间匹配与四种不同时间匹配方式对识别出的对流云降水产品进行了定量检验。检验结果显示:随着空间匹配半径的增大,正确率明显提高,而6 min地闪相对于6 min拼图产品提前6、3、0 min及滞后3 min四种时间匹配方式,其正确率变化很小。对于12次暴雨过程的总体评分较高,检验方法具有清楚的物理意义,在不同的时空匹配方式下的评分结果符合实际情况,同时说明对流云与层状云降水分类效果较好,也是对对流云降水识别定量检验的一次探索。     

积层混合云结构和云微物理的数值模拟

对三维非静力中尺度模式ARPS的云微物理方案进行了改进,利用改进后的模式模拟了华北地区的积层混合云降水个例,通过对模拟结果的分析并结合实况资料研究了积层混合云的降水特征、云物理结构特征和微物理过程。结果表明,积层混合云降水分布不均匀,雨区中存在多个强降水中心,云系中微物理量在水平和垂直方向上分布都不均匀,积云中的垂直液态水积分含量大大高于层云中含量,此次降水冰相过程占主导地位,霰的融化是最主要的雨生成项。     

地基GPS斜路径水汽反演技术及资料应用初探

斜路径水汽总量（Slant path Water Vapor, SWV）包含了一定的水汽非各向同性空间分布信息,是区域地基全球定位系统（Global Positioning System, GPS）网进行三维水汽层析的主要数据源;测站所得到的SWV时间序列,直观地反映接收机测站周边水汽的不均匀分布和动态变化特征。采用天顶可降水汽总量(Precipitable Water Vapor, PWV）反演技术,以及湿映射函数构建、大气水平梯度模型构建、残差处理等技术,建立斜路径水汽总量解算算法。通过同步并址观测的1141个样本比较,在高仰角区间,GPS与微波辐射计对斜路径方向上水汽总量的观测平均偏差5.8 mm,均方差4.4 mm。在结合雷达、微波辐射计等观测对暴雨个例的综合分析中,SWV系列时序产品能较好地表现测站周边水汽堆积和降水发生后的水汽减少等细微特征。SWV作为一种新的观测产品,为天气分析提供了能反映测站周边水汽的分布状况的新信息,为强对流天气预警预报和机理分析提供新的研究角度。     

重庆不同天气条件下地基微波辐射计探测特征

利用2012年1月至2014年8月重庆沙坪坝站的微波辐射计和探空数据,通过数值模拟检验微波辐射计的亮温精度,并统计分析晴空、有云和降水天气条件下微波辐射计反演产品的变化特征。结果表明:(1)有云时微波辐射计氧气通道53.85、54.00 GHz亮温与探空观测温度相关性较好;晴空和有云时MonoRTM模拟亮温与微波辐射计观测亮温相关性较好。(2)不同天气条件下,微波辐射计反演温度与探空观测值的相关性都较高,降水时4.0 km以下微波辐射计反演温度明显偏高,有云和晴空时3.8 km以下的温度平均绝对误差小于2℃。微波辐射计反演的相对湿度与探空观测值的相关性较同高度层温度的相关性差,有云时1.0~2.6 km高度反演的相对湿度平均误差很小,降水时4.5 km以下平均误差也较小且稳定。降水时4.0 km以下微波辐射计反演的水汽密度平均误差明显偏大,有云时多数高度层平均误差较小。(3)4.2 km以下降水时08:00微波辐射计反演温度的平均误差较大,有云时08:00微波辐射计反演温度和水汽密度的平均误差均较小。说明微波辐射计反演的大气廓线具有可用性,且在稳定大气环境中反演效果更好。     

基于自组织神经网络算法的重庆秋冬季空气污染与天气分型的关系

为了了解重庆秋冬季节空气污染天气的环流特征,利用NCEP再分析资料对污染天气过程地面气压场应用自组织神经网络算法(SOM)进行天气分型,并经过主观对比分析,总结出3类典型天气型:均压型、低压型、高压底部型;其中均压型分为2小类:两冷锋间的均压场、弱高压区的均压场;高压底部型按冷高压中心位置分为3小类:北方高压型、西北高压型、东北高压型。比较分析发现高压底部型大气污染物浓度最高,空气污染最为严重。应用常规观测资料和L波段探空资料分析发现:各类污染天气型表现为地面静风频率高,近地层水平风速小;逆温出现概率高,大气层结稳定,大气边界层高度低等特点。从大尺度环流背景、动力、热力气象条件及后向轨迹模拟分析了3类典型污染天气过程形成原因,为重庆地区空气污染潜势预报及浓度预报提供参考依据。