多普勒雷达定量估测降水的三种方法比较试验

利用近几年多普勒雷达体扫复合仰角资料以及气象台站自记和自动气象站雨量资料，在淮河流域雨季不同气候区进行降水估测。采用最优化、概率配对法分别得到不同区域的Z-I关系，并在2002年6～7月进行对比试验，对过程降水误差进行分析，找出最佳估测区域和最佳估测方法。另外利用合肥周围70km范围内19个自动雨量站资料，用卡尔曼滤波校准方法、最优化方法、概率配对方法同时进行降水估测，提供了判别其方法优劣的可靠依据。     

中尺度地形对强对流天气的影响的数值诊断

许多重大天气灾害发生在特定地形条件下,例如山区的喇叭口地形容易有暴雨发生。山脉的阻碍以及造成的空气被迫抬升、绕流、穿谷流,地形的不同加热和摩擦效应产生的中尺度环流对局地强对流天气有明显作用。 大别山区和皖南山系对江淮地区的暴雨和强对流天气的影响也早已为该地区预报员们所重视,通过雷达、天气图和云图资料分析认识到山区热力对流、长江穿谷流和大别山背风坡低压是江淮地区剧烈天气发生的重要因素。 为了比较深入地了解中尺度地形对强对流天气的影响,除了从实测资料进行细致分析外,有必要从     

城市雨水利用在区域规划环评中的可行性分析

使用高精度高程、路网、河网、排水管网、工程设施以及防洪调度等数据,将各类空间信息剖分为7 287个无结构不规则网格及相应通道,并针对城市立体化交通设施,对模型进行调参,最终构建了合肥城市暴雨内涝数值模型。采用城市地表、明渠河道、排水管网等主要水文水动力学物理过程,模拟积水深度及演进情况。在此基础上,将短时临近预报系统INCA（Integrated Nowcasting through Comprehensive Analysis）的降水估测产品和降水预报产品（空间分辨率1 km,时间分辨率1 h）作为驱动条件,得到未来6 h逐时的积水深度预报及内涝风险预警产品。研究结果表明：城市内涝模型对积水深度及积水演进过程的模拟和实况较为吻合,体现出对河网、路网、社区积水良好的模拟能力。对2017年8月25日合肥西南部严重内涝过程的检验表明,积水深度预报效果很大程度上依赖INCA的降水预报质量,对于短时强降水,INCA在临近时效预报效果相对较好,因此积水深度预报产品可在临近时效内较为准确的预报积水区域以及积水变化过程。可见利用高时空分辨率降水预报产品和城市暴雨内涝数值模型耦合制作内涝风险预警,可有效增加内涝灾害的预见期,为城市防涝减灾提供科学参考。

     

气象观测环境的变化对气温序列的影响分析

本文利用安徽省1971~2000年共30 a逐日平均气温、最高气温、最低气温的气候整编资料,选取气象观测环境完全符合相关规定(A类)和不完全符合相关规定(B类)两类代表站,分别建立了气温序列和两者的气温差值序列,并对气温序列的气候平均值和气温差值序列的气候趋势进行了分析。结果表明:气象观测环境的变化将影响气温序列。与A类台站相比,B类台站平均气温、最高气温和最低气温的气候平均值表现出一致偏高的特征,最低气温偏高最多;B类台站与A类台站平均气温、最高气温和最低气温的差值均有显著增大的趋势,平均气温差值的增大最为显著。     

STUDY ON MEASURING AND WARNING OF FLOOD-CAUSING TORRENTIAL RAIN IN HUAIHE R. BASIN BASED ON CINRAD AND GMS

1 INTRODUCTIONLocating between the southern temperate climatezone and northern subtropical climate zone, the basinof Huaihe River witnesses frequent occurrence ofmeteorological disasters, especially from May toAugust when heavy rains usually result in flo…     

T639模式预报系统误差统计和订正方法研究

通过统计2009—2010年T639模式500 hPa高度、850 hPa温度和2 m温度的1～10天预报场的平均误差发现,T639模式的这些气象要素预报都存在明显系统误差,且系统误差随着预报时效的增加而增加。利用＂递减平均法＂尝试订正其预报系统误差,订正结果表明：该订正方法总体表现为正的订正技巧,但订正能力随着预报时效的增加而下降;东亚地区的系统误差小于整个北半球,＂递减平均法＂的订正能力总体小于整个北半球。对比夏、冬半年订正效果发现：对于500 hPa位势高度和850 hPa温度的预报场,冬半年和夏半年订正技巧相当;对于地面2 m温度预报场,冬半年订正能力明显高于夏半年。不同权重系数试验表明：对于500 hPa高度场,权重系数约取0.06时,订正效果较好,而对于850 hPa和2 m温度场,权重系数约取0.1时,订正效果最佳。     

基于大尺度模式产品的误差订正与统计降尺度气象要素预报技术

应用自适应卡尔曼滤波方法,对大尺度模式要素预报进行误差订正和降尺度精细化气象要素预报。并通过对订正系数科学选取的研究,改进了滤波方法的应用效果。通过对大尺度模式系统进行误差订正,改善了大尺度模式预报的准确率,提高了模式要素,如2 m温度、10 m风等预报的精度,并基于改善了的大尺度模式预报场和高分辨率观测场,生成降尺度函数,得到高精度的气象要素预报产品,为精细化气象要素预报服务提供了有效的方法。     

进入内陆的两个台风降水特征对比分析

2012年8月台风海葵和2014年7月台风麦德姆登陆进入安徽省后,均造成了区域性暴雨或大暴雨天气。利用常规观测资料、NCEP/NCAR再分析资料和雨滴谱资料,对这两个直接影响安徽省的台风移动路径和暴雨形成机制进行了对比分析。结果表明:（1）海葵和麦德姆的移动路径、停留时间和强降水分布特征有明显不同。与海葵相比,麦德姆的移动速度快、降水持续时间短、累计降雨量和暴雨范围较小;但其短时强降水持续时间长、暴雨中心降水强度更大。（2）海葵和麦德姆降水过程中均有强的水汽输送和辐合,但水汽输送方向的差异使得海葵和麦德姆的强降水空间分布分别呈纬向型和经向型特征。同时水汽辐合持续时间决定了麦德姆的降水持续时间比海葵短,但其较深厚的强水汽辐合使得麦德姆的短时强降水持续时间长、暴雨中心降水强度大。（3）海葵是以稳定性降水为主的混合型降水,麦德姆则呈现出明显的对流性降水特征;两次台风降水过程中均是短时间的对流性降水对总降雨量贡献最大,且强降水区域均位于风垂直切变的顺风切左侧。（4）麦德姆降水过程比海葵具有更高的雨滴数浓度和更大的降水粒子直径。当雨强小于10 mm/h时,两次台风降水过程均以小雨滴为主且数浓度较大;雨强>10 mm/h时,雨滴粒径增大但数浓度明显降低。（5）两次台风降水过程的雷达反射率因子-雨强（Z-R）均有较好的指数关系且拟合曲线比较一致,但在不同降水类型即层云降水和对流性降水中,其Z-R关系的a、b值差异较明显。因此,针对不同降水类型,应采用分型Z-R关系来进行雷达降水定量估测。      

乡镇精细化最高最低气温预报方法研究

对2008年10月至2009年9月安徽省乡镇与县站观测站最低、最高温度的差异进行统计分析。结果表明：乡镇观测点和县站观测点之间的最低、最高温度具有明显差异,且随着季节变化而不同。在此基础上,以预报员主观制作的县站最高、最低预报结果作为基础,利用修正Barnes插值和一阶卡尔曼滤波订正方法制作乡镇站点的最低、最高温度预报表明,该方法制作的乡镇站点最低、最高温度具有较高准确率,前3 d的乡镇最低温度预报准确率和县站的预报比较接近,预报准确率差异在1 %之内,但随着预报时效的增加两者的差异略有增加;对于乡镇的最高温度预报,与县站的最高温度预报小于2℃的准确率始终保持在3 %之内,该方法优于基于WRF模式的MOS方法。对比一阶卡尔曼滤波订正前后效果发现,该方法对乡镇最低和最高温度的前4 d预报具有正订正效果,而对于第5-7 d没有订正效果或为负订正效果。当区分转折性天气后,可以提高第4-7 d的最高温度预报准确率。     

合肥市空气质量预报方法

通过对空气污染预报方法的研究，采用MOS预报方法、卡尔曼滤波方法分别建立适合于合肥市空气污染特点的预报模式，为开展空气污染预报提供了必要的技术基础。