广西气候与建筑设计

对广西建筑设计所涉及的气候参数进行了计算和分析,给出了南宁、桂林的基本风压、采暖通风和空调室外气象参数和建筑采光系数,为建筑部门提供了科学依据。     

强降水云物理过程的三维数值模拟研究

利用改进的三维完全弹性强对流云模式,模拟了1998年7月21日晨发生在武汉附近的特大暴雨个例,结果显示,该模式模拟得到的降雨量与实测接近,计算得到的雷达回波强度最大值也与实际观测相一致,说明该模式对实际对流性强降水具有较好的模拟能力.在此基础上,通过冷云和暖云两种不同情况的比较分析,研究了云微物理过程在强降水形成过程中的作用.模拟结果表明,详细云物理过程的考虑对深入理解武汉这次强降水的形成过程是有意义的.该个例雨水的形成主要是暖雨过程,冰相微物理过程对该对流性强降水过程的发展和演变有重要的促进作用.在形成雨水的冷相过程中,霰的融化及其在0 ℃层下碰并云水形成雨水的过程是主要的.模式云在0 ℃层附近存在明显的雷达回波亮带,亮带中间含有强回波核和及地下挂回波.分析表明,这种强回波核和下挂回波的产生主要是由于冰相粒子在0 ℃层融化形成的,融化的冰相粒子与云滴碰并又加速雨水的产生.在这些融化的冰相粒子中,贡献最大的是霰粒.文中还分析了该强降水暴雨云维持长时间强降水的云物理机制.在低层大气温暖高湿和环境风切变有利条件下,倾斜上升气流和下沉气流之间的准稳态结构可能是暴雨强降水得以长时间维持的重要原因.     

东亚夏季风雨带和西太平洋副高季节变化的耦合特征

利用NCEP／NCAR数据集中1950～1999年4～9月500hPa位势高度和逐日降水率(PRATE)资料，通过奇异值分解，主要探讨了东亚夏季风雨带与西太平洋副高季节移动的耦合关系。分析发现，模态方差的大小只反映模态对整个分析时段和整个分析区域贡献的大小，但对某些时段、某些区域来说，方差较小模态的贡献很大；因而仅以模态方差贡献的大小来判定模态的重要性是不完全的，只有多个模态的配合才能比较全面地揭示两个场的耦合特征。结果表明：东亚夏季风雨带在不同地区的跳跃对应着西太平洋副高的三次突变，不同模态对三次突变有不同的贡献。     

EXPERIMENTAL STUDY ON EFFECTS OF HUMIDITY AND CHEMICAL COMPOSITION UPON IMAGINARY PART OF REFRACTIVE INDEX OF AEROSOL PARTICLES*

Experimental study is made of the relationship between the imaginary part of refractive index (IRI) of atmospheric aerosol particles and relative humidity,and between IRI and chemical element through the assay of chemical constituents of the particles.Evidence suggests that atmospheric humidity and aerosols' chemical ingredients have great effects on the IRI's and they should thus be considered in the research of the radiation properties of the particles in the atmosphere.     

近10a气候变化影响下四川山地暴雨事件的演变特征

利用近10 a (2010—2019年)国家气象基本站与加密气象自动站降水资料从气候态探究了四川省山地暴雨事件的空间分型与时间变化特征。在将四川山地暴雨事件划分为川西暴雨(SC-A)、川东北暴雨(SC-B)和川西、川东北两地并发型暴雨(SC-C)这三种类型的基础上,统计分析得到以下结果:(1)近10 a四川山地暴雨的频次略有减少,但累计降雨量和地质灾害却有所增加。SC-A近10 a发生的频次和强度呈增加趋势,而SC-B表现出不规则的振荡趋势。在三类暴雨事件中,SC-A在发生频次和强度上均为四川山地暴雨中最高的一类。(2)暴雨峰值逐年变化中,SC-A暴雨峰值雨量总体大于另两类暴雨,近10 a中,峰值雨量除在8月呈上升趋势外,其余月份山地暴雨强度无明显的线性增减趋势。(3)三种类型的山地暴雨事件累积雨量和频次变化趋势比较一致,5—7月逐渐增加,7月达到最高,8—9月逐渐下降。5月和9月发生的暴雨事件主要为SC-B山地暴雨,6—8月则为SC-A山地暴雨为主。(4)四川山地暴雨事件夜间出现暴雨峰值的频次远高于白天,主要集中在北京时00—06时,在研究的三种类型山地暴雨事件中,SC-A的夜间暴雨峰值出现次数最多。     

Simulation of the East Asian Subtropical Westerly Jet Stream with GFDL AGCM (AM2.1)

The present study validated the capability of the AM2.1, a model developed at NOAA’s Geophysical Fluid Dynamics Laboratory (GFDL), in reproducing the fundamental features of the East Asian Subtropical Westerly Jet Stream (EASWJ). The main behaviors of the EASWJ are also investigated through the reanalysis of observational NCEP/NCAR data. The mean state of the EASWJ, including its intensity, location, structure, and seasonal evolution is generally well-portrayed in the model. Compared with the observation, the model tends to reproduce a weaker jet center. And, during summer, the simulated jet center is northward-situated. Results also demonstrate the model captures the variability of EASWJ during summer well. The results of the empirical orthogonal function (EOF) applied on the zonal wind at 200 hPa (U200) over East Asia for both the observation and simulation indicate an inter-decadal shift around the late 1970s. The correlation coefficient between the corresponding principle components is as great as 0.42 with significance at the 99% confidence level.     

Characteristics of Quasi-Periodic Oscillations During Sea Fog Events

Based on the high-resolution datasets collected in a sea fog field experiment at the northern coast of South China Sea, the variations of liquid water content (LWC) and net longwave radiation flux (NLRF) during two sea fog events on 16th-17th and 18th-19th March, 2008 are exaimeed by wavelet analysis, and the cooling mechanisms for fog formation and persistence are also investigated. The main results are shown as follows. (1) Sea fog may develop and persist whether it is cloudy or not aloft. However, when there is cloud aloft the LWC is less and wind speed in sea fog is higher than that in the clear sky. (2) The quasi-periodic oscillations (QPOs) of NLRF are observed in the formation stage of the two fogs. QPOs of LWC are only found in the developing stage no matter with cloudless or cloudy condition. (3) It is likely that sea fog forms by the cooling effects of longwave radiation and develops through the vertical mixing induced by the radiative cooling at the upper level. (4) During sea fog development and persistence, other mechanisms could also play important roles in fog-layer cooling, such as turbulent heat transport and radiation transport between air-sea interfaces.     

对流单体在杭州湾入海时的强度变化分析

为了研究对流单体在杭州湾入海时的强度变化情况,更好地预报对流单体的变化趋势,统计了2007年1月到2010年6月舟山雷达观测到的148个对流单体,以组合反射率因子、顶高、垂直液态含水量、径向速度、冰雹指数等条件来判断对流单体是加强还是维持或减弱。发现对流单体在海岸线附近加强或维持的几率比较大,在北岸入海后加强以及在南岸入海后减弱的几率较大,在傍晚到凌晨加强或维持的几率较大。对三个加强的典型个例,分别分析了海岸线附近的温湿特性、地面风的辐合、大气的层结稳定性等情况。对148个单体所处时刻的气温和相对湿度资料用GRADS进行插值,绘出等值线,然后统计整个杭州湾海域的最大气温差和相对湿度差以及水平风切变情况。统计结果：加强的单体,其环境温度、湿度梯度、风切变明显比减弱的大。最后得出结论,判断一个对流单体在杭州湾入海时是加强还是减弱,应从海岸线附近的温湿特性、地面风的辐合情况、大气的层结稳定性三方面的条件综合考虑。     

2006年6月10日浙江飑线FY-2C卫星云图特征

利用国际卫星云气候计划（International Satellite Cloud Climate Program,简称ISCCP）提供的1998—2007年共10 a的深对流路径跟踪资料,统计分析了影响江淮地区对流系统（Convection system,简称CS）的时空分布及其参数特征。结果表明：影响江淮地区的CS主要集中在春夏两季,大多生成于江淮本地及我国中西部地区,呈现以江淮地区为中心的带状分布特征,越靠近江淮区域CS分布越为密集。依据源地不同,将影响江淮地区的CS分为5类,受气候条件与地形地貌的共同作用,各源地CS参数特征差异显著,总体来说CS的水平尺度越大,其生命史、对流云团(Convective clusters,简称CC)数目及水平云温度梯度也越大。其中江淮中心区域（MID）区域CS水平尺度、生命史和CC数目的平均值均为最小;东南（SE）区域CS生命周期以中长周期为主,水平尺度、最大对流比和云温度梯度的平均值最大。梅雨期内江淮地区对流活动频繁,CS的水平尺度大、生命史长、CC数目多。

     

GRAPES_3 km数值模式对流风暴预报能力的多方法综合评估

利用传统点对点TS评分、邻域法以及对象检验等多种方法,综合评估了GRAPES_3 km模式的对流风暴预报性能,分析了传统检验方法和新型空间检验方法对高分辨率模式评估的适用性和差异性,并同GRAPES_Meso模式的相关结果进行了对比。结果表明:对强对流典型个例的预报评估发现,综合应用多种评估方法能够更全面地评估对流风暴预报,获取模式在对流风暴初生和发展变化过程中的预报性能。使用点对点评分方法,GRAPES_3 km模式对风暴和强风暴的预报都明显优于GRAPES_Meso模式。对于模式不同起报时间的预报,起报时间越新预报效果越好。邻域TS方法考虑了时空偏差,GRAPES_3 km模式20和35 dBz采用时间邻域1 h,空间点对点时预报技巧最高;50 dBz时空偏差较大,时间邻域尺度为3 h技巧最高。分数技巧评分(FSS)显示GRAPES_3 km模式对不同阈值的对流风暴预报均能达到最低技巧尺度,而GRAPES_Meso模式对35 dBz以上的对流风暴基本无预报能力。对象检验可以评估对流风暴特征的预报效果,GRAPES_3 km模式的对流风暴个数预报与实况较为一致,但面积预报明显低估。该模式对β中尺度的对流风暴形态、位置等预报较好,对γ中尺度的对流风暴预报尺度偏大、形状偏圆、轴角偏小,对α中尺度的对流风暴预报尺度偏小、形状偏扁、轴角偏大。GRAPES_Meso模式的对流风暴面积、个数、尺度预报较实况均偏小,位置预报偏差较大,形状预报较实况偏圆、轴角偏小。传统点对点TS评分方法和新型空间检验方法对高分辨率模式对流风暴预报的检验结论一致,依然具有一定的参考价值,但新型空间检验方法能够提供更详细的评估信息。