热带风暴热力非对称结构对其运动的影响

研究了热力非对称结构对0421号热带风暴"海马(Haima)"的移动和强度变化的影响。通过物理量场诊断分析发现,热带风暴(气旋)的热力结构在垂直、水平方向均呈非对称分布。热力因子对热带风暴的影响,主要体现在低层。热带风暴朝其移向前方的风暴内部的非绝热增温中心偏折,并有向此方向加速的趋势。了解热带风暴的热力结构分布特征及其对热带风暴移动的影响,对短期预报热带风暴的移动有一定的指示意义。     

北京雷暴大风气候特征及短时临近预报方法

北京地区雷暴大风的预报准确率低而且时效短.为了提高对这种灾害性天气的预警能力,在气候统计的基础上,研究了潜势预报方法和临近预报算法.对1998-2007年134个雷暴大风过程的统计结果表明,北京地区绝大多数的雷暴大风具有下击暴流特征,而且冰雹的落区附近也是大风的爆发区之一.因此,负浮力的作用和对冰雹具有指示性意义的因子是研究雷暴大风预报方法应主要考虑的因素.500hPa环流背景分析表明,尽管绝大多数雷暴大风爆发时对流层中层有干空气侵入,但是还有少数个例产生在偏南暖湿气流中.目前,对后一类大风产生的机制仍然不清楚.研究表明,当对流层中层有干空气侵入时,有利于雷暴大风出现的环境条件是:下沉气流具有较大的不稳定性,同时对流层低层环境大气的温度直减率较大.此外,还讨论了经验指数--大风指数在北京地区的应用.基于上述的研究,形成了北京地区雷暴大风短时潜势预报方法,还使用相关分析和多元回归分析技术建立了基于雷达观测和环境条件的雷暴大风临近预报方程.个例分析表明,临近预报方程对于飑线和弓形回波等带来的地面大风具有一定的预报能力.     

我国短期气候动力预测模式系统的研究及试验

气候和气候异常对我国的国民经济发展具有重大影响,为提高短期气候预测的准确率,研究动力气候模式短期气候预测新技术至关重要.通过近5年的努力,建立了一套出月动力延伸预报模式,海气耦合的全球气候模式(AGCM+OGCM+海冰+高分辨率印度洋-太平洋海盆模式),区域气候模式季和年际尺度的业务动力模式组成的系统.初步把我国的短期气候预测水平由经验统计方法提高到定量和客观分析的水平上.在此基础上,已建成了一个具有物理基础的统计方法与气候动力模式相结合的综合气候预报系统.     

20CR再分析资料在东亚夏季风区的质量评估

本文利用NCEP1和ERA40再分析资料, 并结合观测资料, 对最新公布的一套再分析资料——20CR再分析资料在东亚夏季风区的质量进行了综合评估。本文主要是从气候态、年际变率、年代际变化三个方面, 来评估20CR再分析资料在东亚夏季风区的质量。结果表明, 在气候平均态上, 20CR再分析资料基本合理再现了东亚夏季风区的高低层环流场(包括南亚高压、副热带西风急流、近地层风场)以及经向环流圈特征。但相较于NCEP1和ERA40, 20CR所刻画的南亚高压偏强, 西风急流偏北, 对流层中上层温度系统性偏高。在年际变率方面, 除了NCEP1在1967年之前存在偏差, 使其结果和ERA40、20CR不同之外, 三套再分析资料刻画的东亚夏季风变率在其它时段高度一致。三套资料在以纬向风为基础的东亚夏季风指数上的一致性, 高于以经向风为基础的东亚夏季风指数, 其中以低层纬向风为基础的东亚夏季风指数的一致性最高。20CR再分析资料可以较好地再现与东亚夏季风相联系的地表气温和降水年际变化特征, 其刻画的地表气温正相关中心位置偏西、强度最强, 且在河套平原地区有一个弱的负相关中心, 而其描述的降水在孟加拉湾和长江流域较之另外两套再分析资料更接近观测结果, 在热带地区和海上却反之。在年代际变化方面, 20CR再分析资料未能合理再现东亚夏季风年代际减弱的现象, 这也体现在不能合理再现青藏高原下游年代际变冷和“南涝北旱”降水型上, 这主要是因为20CR再分析资料所刻画的东亚地区对流层中上层年代际变冷信号偏弱所致。而在百年时间尺度上, 20CR再分析资料所刻画的东亚夏季风变化与观测较为一致;20CR再分析资料可以合理再现出东亚夏季风区1920年代前的显著冷期和1990年代之后的迅速增暖期, 但对1920～1950年代相对暖期和1950～1980年代相对冷期的再现能力较差。     

我国南方冬季气候变暖前后极端降水事件分析

利用我国南方逐日降水资料及逐月温度资料,采用Mann-Kendall突变检验方法,并计算极端降水的GPD(Generalized Pareto Distribution)重现值,讨论了气候变暖前后我国南方冬季极端降水事件的变化。结果表明,我国南方冬季气候变暖的突变发生在1991年前后,且气候变暖后我国南方冬季的极端降水强度普遍有所增加。利用NCEP/NCAR再分析资料进一步分析气候变暖前后的环流场特征,发现东亚热带冬季风异常与我国华南、江南地区降水异常有显著的相关关系。东亚热带冬季风偏强(弱),华南、江南地区降水偏少(多)。气候变暖后中高纬度环流经向度加大,有利于北方的冷空气向南输送。此外,气候变暖后我国南方地面气温升高,海陆热力差异减小,东亚热带冬季风减弱,有利于西太平洋的暖湿气流向我国大陆东南部输送,并在东南部形成异常的水汽通量辐合,有利于形成强降水。气候变暖后,中高纬度与中低纬度异常环流系统的相互作用是我国东南部降水强度增加的主要原因。     

川西南及邻区地震短临预测的实践与思考

在简介川西南及邻区地震地质和历史强震活动的基础上,通过重点梳理部分典型地震短临预测实例,介绍了地方政府对防震减灾、地震预报工作的重视和支持,对工作中的一些实际问题进行了思考,供同行们讨论与参考。     

基于多源资料的乌鲁木齐市两次极端短时强降水对比分析

利用常规观测、区域自动站、FY-2G气象卫星、多普勒雷达、风廓线雷达及NCEP 1°×1°再分析等多源资料,分析乌鲁木齐2015年6月9日和27日(分别简称"6·09"和"6·27"过程)两次极端短时强降水成因。结果表明:(1)"6·09"过程是在高压脊前西北气流下,由700、850 hPa双低空急流耦合触发,配合强低层风切变,低层水汽快速聚集造成的局地性强对流天气,TBB最低为-52℃,雷达回波为典型的"列车效应",强回波达55 dBZ。"6·27"过程是在中亚低涡背景下,西南、偏西、偏东三条水汽路径使得整层增湿,配合持续时间较长的弱低层风切变,是系统性降水中的强对流天气,TBB最低为-44℃,雷达回波为混合性降水回波中分散的对流单体,强回波达50d BZ;此外",6·09"过程热力不稳定条件较好。(2)风廓线雷达显示两次过程低层均存在垂直风切变,折射率结构常数均在强降水时迅速增大并维持高值,随着降水减弱迅速减小;两次过程均发生在中β尺度对流云团TBB梯度最大处。(3)雷达回波均属于低质心对流风暴,且地面均配合有中γ尺度气旋性风场辐合或切变。     

SIMULATION OF TROPICAL CYCLONES OVER THE WESTERN NORTH PACIFIC AND LANDFALLING IN CHINA BY REGCM4

This study evaluates the performance of the regional climate model RegCM4 in simulating tropical cyclone (TC) activities over the Western North Pacific (WNP) and their landfalling in China. The model is driven by ERA-Interim boundary conditions at a grid spacing of 25 km, with the simulation period as 1991–2010. Results show that RegCM4 performs well in capturing the main structural features of observed TCs, and in simulating the genesis number and annual cycle of the genesis. The model reproduces the general pattern of the observed TC tracks and occurrence frequency. However, significant underestimation of the occurrence frequency as well as the TC intensity is found. Number of the landfalling TCs over China is also much less than the observed. Bias of the model in reproducing the large-scale circulation pattern and steering flow may contribute to the underestimated landfalling TC numbers.     

Machine learning for pore-water pressure time-series prediction: Application of recurrent neural networks

Knowledge of pore-water pressure(PWP)variation is fundamental for slope stability.A precise prediction of PWP is difficult due to complex physical mechanisms and in situ natural variability.To explore the applicability and advantages of recurrent neural networks(RNNs)on PWP prediction,three variants of RNNs,i.e.,standard RNN,long short-term memory(LSTM)and gated recurrent unit(GRU)are adopted and compared with a traditional static artificial neural network(ANN),i.e.,multi-layer perceptron(MLP).Measurements of rainfall and PWP of representative piezometers from a fully instrumented natural slope in Hong Kong are used to establish the prediction models.The coefficient of determination(R^2)and root mean square error(RMSE)are used for model evaluations.The influence of input time series length on the model performance is investigated.The results reveal that MLP can provide acceptable performance but is not robust.The uncertainty bounds of RMSE of the MLP model range from 0.24 kPa to 1.12 k Pa for the selected two piezometers.The standard RNN can perform better but the robustness is slightly affected when there are significant time lags between PWP changes and rainfall.The GRU and LSTM models can provide more precise and robust predictions than the standard RNN.The effects of the hidden layer structure and the dropout technique are investigated.The single-layer GRU is accurate enough for PWP prediction,whereas a double-layer GRU brings extra time cost with little accuracy improvement.The dropout technique is essential to overfitting prevention and improvement of accuracy.     

2005年云南会泽、文山5.3级地震短临预报及再认识

2005年8月5日、8月13日云南会泽、文山分别发生5．3级地震。震前,前兆各学科出现不同程度的异常变化,异常台项达30多项,并呈现非线性上升趋势。据此,震前对这两次地震做出了短临预报。震后对两次地震的震前异常做了进一步分析研究,认为异常主要分布在距离震中20～180km范围内,集中出现在震前2个月。水温异常对发震地点有一定的指示意义。