检索结果-内蒙古大学图书馆

地球物理学报 2024年第8期67卷 2909-2925页

作者：束梓建马红云张弥刘勇洪吉蒙徐永明南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/气象灾害教育部重点实验室南京210044 南京信息工程大学大气科学学院南京210044 南京大学大气科学学院南京210023 中国气象局地球系统数值预报中心北京100081 南京信息工程大学遥感与测绘工程学院南京210044

长三角地区是我国城镇化程度最高的地区之一,下垫面存在典型的非均匀性特征,复杂下垫面结构甚至体现在亚公里级尺度.为了探讨城镇化背景下土地利用精细化对气象环境的影响,本文利用高分辨率土地利用数据探讨了次网格非均匀性对长三角地... 详细信息

长三角地区是我国城镇化程度最高的地区之一,下垫面存在典型的非均匀性特征,复杂下垫面结构甚至体现在亚公里级尺度.为了探讨城镇化背景下土地利用精细化对气象环境的影响,本文利用高分辨率土地利用数据探讨了次网格非均匀性对长三角地区气象环境模拟的影响.在基于WRF(Weather Research and Forecasting model)模式对2020和2022年夏季的数值模拟过程中,分别采用Noah_mosaic/Noah陆面方案开展是否考虑次网格非均匀性的高分辨率敏感性试验.结果表明,相比Noah方案,Noah_mosaic方案模拟结果与观测的相关性更高,误差更小,说明其能更好地反映城市群区域复杂下垫面物理过程.考虑次网格非均匀性后,城区变冷变湿,郊区变暖变干,这种变化在夜间更为显著,尤其是温度场,白天城区/郊区平均温度变化为-0.04℃/0.05℃,夜间城区/郊区平均温度变化为-0.14℃/0.53℃.非均匀性对模拟结果的影响可达到400 m高空,特别是在夜间增加了郊区大气的不稳定性.同时,夜间几乎整个陆地区域内的体感温度增加约0.27℃.此外,研究还发现当格点中建筑占比小于50%时,除了日最低温T_(min)以外,气象要素随着建筑占比的增加变化幅度较大,T_(mean)和T_(max)增率分别达到0.29℃/10%和0.55℃/10%,反之,则T_(mean)和T_(max)增率仅为0.1℃/10%和0.06℃/10%,这说明低建筑密度区域的小城镇未来发展将对气象环境产生更大的影响.

关键词：次网格非均匀性数值模拟气象环境

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风云四号A星红外高光谱大气垂直探测仪观测资料质量评估

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红外与激光工程 2022年第9期51卷 168-179页

作者：王雨润官莉南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心江苏南京210044

评估星载红外高光谱仪器观测资料的质量可以推进其在数值天气预报中的应用。使用2020年7月FY-4A红外高光谱干涉式大气垂直探测仪(Geostationary Interferometric Infrared Sounder,GIIRS)观测数据,分析GIIRS所有通道观测噪声随视场和纬... 详细信息

评估星载红外高光谱仪器观测资料的质量可以推进其在数值天气预报中的应用。使用2020年7月FY-4A红外高光谱干涉式大气垂直探测仪(Geostationary Interferometric Infrared Sounder,GIIRS)观测数据,分析GIIRS所有通道观测噪声随视场和纬度的变化、偏差(观测亮温与辐射传输模式模拟亮温的差)随时间、视场、纬度和天顶角的分布来评估GIIRS观测资料质量。研究结果表明:波段727.5~733.8 cm^(-1)、1 107.5~1 130 cm^(-1)和1 650~1 776.9 cm^(-1)的观测噪声超出仪器灵敏度设计指标,且这些通道的偏差和偏差标准差明显大于其他通道;除了长波观测噪声大的通道外,其余通道噪声等效温差NEdT在32×4阵列上均呈“中间小,两边大”的特征,且NEdT的分布不随纬度带和FOR阵列而改变,在进行GIIRS资料同化或变分反演时,其观测误差只用考虑不同通道在32×4阵列内的NEdT分布;由于数值预报模式的地表温度在白天时值偏低,使得模拟辐射量偏低,造成偏差绝对值减小,使偏差有明显的日变化;中波通道偏差特征基本不随32×4面阵的列而改变,主要与阵列中的行有关,在中波通道进行偏差订正时可以针对32×4面阵中行开展,基本不需要纬度带和卫星天顶角的订正。

关键词：红外高光谱大气探测仪噪声等效温差偏差

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北京地区汛期降水时空分布的统计降尺度研究

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气象 2023年第7期49卷 843-854页

作者：郝翠于波戴翼智协飞张迎新北京市气象台北京100097 南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044

降水的时空降尺度方案一直以来是智能网格预报业务的难点,通过对比多种时间和空间的降尺度方法,凝练出适用于北京地区的最优方案。空间降尺度方面,对比反距离权重法、普通克里金法、最近邻法、双线性插值法、三维普通克里金法等5种方法... 详细信息

降水的时空降尺度方案一直以来是智能网格预报业务的难点,通过对比多种时间和空间的降尺度方法,凝练出适用于北京地区的最优方案。空间降尺度方面,对比反距离权重法、普通克里金法、最近邻法、双线性插值法、三维普通克里金法等5种方法的空间分布特征表明,双线性插值法在北京地区的应用效果最好,误差最小且ETS评分最高;时间降尺度方面,采用基于区域数值模式(睿图、CMA-MESO)产品的逐时分配和平均分配两种方案,其中睿图逐时分配、CMA-MESO逐时分配和平均分配在RMSE和MAE的误差表现差距不大,但睿图逐时分配在ETS上的效果最显著,且在强降水时段表现也较优,说明从预报准确率角度采用睿图逐时分配的优势更为明显。双线性插值和睿图逐时分配作为北京地区客观降水预报方法的时空降尺度方案,能够支撑智能网格业务提供精细化的预报产品,其成果可为相关业务研究提供借鉴。

关键词：降水时空降尺度插值方案分布特征网格预报

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冬季北半球对流层极涡天气型的长期变化特征及其成因

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大气科学 2024年第6期48卷 2095-2109页

作者：李家庆徐海明邓洁淳马静南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室南京210044 南京信息工程大学大气科学学院南京210044

本文首先基于1979~2019年ERA5逐日再分析数据集,采用自组织映射(SOM)神经网络方法对冬季北半球对流层极涡进行客观分型,分析了极涡天气型的时间变化特征,揭示了冬季北半球极涡天气型长期变化的成因。结果表明:(1)根据极涡中心位置,极涡... 详细信息

本文首先基于1979~2019年ERA5逐日再分析数据集,采用自组织映射(SOM)神经网络方法对冬季北半球对流层极涡进行客观分型,分析了极涡天气型的时间变化特征,揭示了冬季北半球极涡天气型长期变化的成因。结果表明:(1)根据极涡中心位置,极涡可分为绕极型、偶极型、偏欧亚型和偏北美型,其中绕极型和偶极型为主导环流型。绕极型和偶极型的出现频次分别呈现显著减少和增多的趋势,并具有明显的年际和年代际变化。(2)绕极型的长期减少和偶极型的长期增加主要是由于北极地区快速升温导致北半球中高纬度区域间的经向温度梯度不断减小,大气斜压性减弱,进而引起绕极西风环流减弱,使得北半球极涡的强度减弱,极涡极易分裂。随后基于第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)中一个海气耦合模式(CESM2)的工业革命前参照试验(piControl)和CO_(2)浓度每年增加1%的强迫试验(1pctCO_(2))数据集,采用上述同样的方法进一步探讨了极涡绕极型和偶极型的长期变化与全球增暖的关系,发现无论在piControl还是在1pctCO_(2)试验中绕极型和偶极型极涡仍为主导环流型,但在piControl试验中绕极型和偶极型的出现频次无显著变化趋势,而在1pctCO_(2)试验中绕极型和偶极型则分别表现为显著减少和增多的趋势,进一步验证了观测中这两类极涡天气型的长期变化与全球增暖密切有关。同时本文也使用了CMIP6中其他11种模式做了对比分析,发现结果可靠。

关键词：极涡天气型长期变化全球增暖影响

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基于机器学习的中国夏季降水延伸期预报及土壤湿度的可能贡献

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高原气象 2024年第1期43卷 184-198页

作者：叶宇辰陈海山朱司光董寅硕南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/气象灾害教育部重点实验室江苏南京210044 南京信息工程大学大气科学学院江苏南京210044

延伸期预报准确率较低的问题仍然是目前重要的科学难题,做好延伸期预报对防灾减灾具有重要意义。本文利用机器学习方法开展了中国夏季降水延伸期(5~30天)预报试验,并探讨了土壤湿度对降水延伸期预报的可能贡献。结果表明机器学习方法的... 详细信息

延伸期预报准确率较低的问题仍然是目前重要的科学难题,做好延伸期预报对防灾减灾具有重要意义。本文利用机器学习方法开展了中国夏季降水延伸期(5~30天)预报试验,并探讨了土壤湿度对降水延伸期预报的可能贡献。结果表明机器学习方法的预报结果准确率要比传统线性模型方法有较大改善,且在诸多机器学习方法中,以Catboost, Lightgbm和Adaboost三个机器学习模型为最优。进一步分析发现长江流域表层土壤湿度异常导致的蒸发异常和感热异常,能够引起大气环流和垂直运动异常,最终对夏季降水产生影响。使用三个最优的机器学习方法的集合计算出模型中各个预报因子的贡献率,发现在长江流域的延伸期降水中,局地土壤湿度主要在5~10天占主导作用,而前期降水主要在10~15天占主导作用,长江流域20~30天的延伸期降水基本上受到大尺度环流控制。还评估了非局地土壤湿度在延伸期降水中的作用,发现中南半岛表层土壤湿度主要对15~30天的长江流域延伸期降水有重要贡献。将中南半岛表层土壤湿度加入到东北地区延伸期降水模型中,发现对该地区延伸期降水预报准确率并无提升作用,验证了机器学习模型的可用性。该研究为延伸期降水预测以及探究预报因子贡献率提供了一定的参考。

关键词：机器学习延伸期预报夏季降水土壤湿度

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基于星载红外高光谱观测用机器学习算法反演大气温湿廓线

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红外与激光工程 2022年第8期51卷 451-462页

作者：姚姝含官莉南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心江苏南京210044

星载红外高光谱垂直探测仪GIIRS(Geostationary Interferometric Infrared Sounder)能够实现大气温度和湿度参数高垂直分辨率的观测,为数值天气预报提供精度更高的初始场。基于GIIRS观测辐射值采用BP神经网络(Back Propagation Neural N... 详细信息

星载红外高光谱垂直探测仪GIIRS(Geostationary Interferometric Infrared Sounder)能够实现大气温度和湿度参数高垂直分辨率的观测,为数值天气预报提供精度更高的初始场。基于GIIRS观测辐射值采用BP神经网络(Back Propagation Neural Network)法和深度学习的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)法反演大气温度、湿度垂直廓线,重点在于CNN法模型的构建与参数的优化,得到反演精度最高的网络模型配置。将训练样本根据不同地表类型和是否有云的影响分为三种方案(方案一:不分类、方案二:陆地/洋面分类、方案三:晴空/有云分类),分别进行建模、反演和检验。结果表明两种反演算法都有较好的反演精度,相对而言CNN法在所有高度层上反演偏差、均方根误差和平均相对误差均较小,反演精度更高。CNN法温度反演在高层10~200 hPa改进较大,三种分类方案改进的最大值分别为1.15 K、1.06 K和1.02 K;湿度反演在对流层低层500~1000 hPa改进较大,三种分类方案分别平均改进了0.43 g/kg、0.41 g/kg和0.34 g/kg。BP神经网络法方案三时(即分晴空和云时)温度和水汽混合比廓线反演精度最好;CNN算法方案一时(即不对样本数据进行任何分类)反演精度最高。

关键词： GIIRS 大气温湿度廓线 BP神经网络卷积神经网络反演

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青海高原生长归一化差值植被指数对气候暖湿化响应的年代际变化

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大气科学 2024年第5期48卷 2045-2058页

作者：历正豪王慧杨访问李栋梁石玉立蒋元春南京信息工程大学大气科学学院/气象灾害预报预警与评估协同创新中心/气象灾害教育部重点实验室南京210044 南京信息工程大学遥感与测绘工程学院南京210044

本文利用1982~2018年美国国家海洋和大气局(NOAA)先进甚高分辨率辐射计(AVHRR)观测得到的归一化差值植被指数(NDVI)数据集和中国区域高分辨率近地面气温和地面降水率驱动数据集(CMFD),采用线性倾向估计、M–K检验、偏相关和方差分析等方... 详细信息

本文利用1982~2018年美国国家海洋和大气局(NOAA)先进甚高分辨率辐射计(AVHRR)观测得到的归一化差值植被指数(NDVI)数据集和中国区域高分辨率近地面气温和地面降水率驱动数据集(CMFD),采用线性倾向估计、M–K检验、偏相关和方差分析等方法,研究了气候暖湿化背景下青海高原生长季(5~9月)地表植被变化特征及其对气候暖湿化响应的年代际变化。结果表明:(1)1982~2018年,青海高原生长季地表植被呈由东南向西北逐渐减小的空间分布特征,整体呈显著增加趋势(p<0.01),气候倾向率达0.01(10 a)-1,但在空间上呈两极化发展,在青海高原东部和西南部植被显著变好(面积占57.3%)的同时,青海高原西北部的柴达木盆地地表植被表现为退化态势(面积占14.8%)。(2)1982~2018年青海高原气候整体呈暖湿化特征,但在1990年代中后期发生了显著的趋势变化,不同时段气候暖湿化的区域和强度存在差异,P1时段(1982~1998年)的增温强于P2(1998~2018年)时段,而P2时段的变湿强于P1时段;青海高原生长季地表植被在1998年之前为波动上升,趋势不显著,但从1998年开始出现显著增加趋势(p<0.05),这与青海高原地面降水率的变化相一致。(3)在青海高原气候暖湿化不同阶段,地表植被对气候变化具有不同的响应,在P1时段,水分条件相对不足的情况下,地表植被对热量因子(气温)以负反馈为主,增温不利于地表植被的生长,特别是在黄河源区北部和青海湖附近;而在P2时段,在水分条件相对充足的条件下,地表植被对水分和热量因子均以正反馈为主,在二者的共同作用下,青海高原生长季地表植被出现了大范围好转。

关键词：青海高原植被归一化差值植被指数(NDVI) 气候暖湿化气候响应年代际变化

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我国西南秋季降水影响因子分析及季节预测

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大气科学 2024年第6期48卷 2264-2283页

作者：张俊凯陶丽南京信息工程大学大气科学学院南京210044 云南省临沧市气象局临沧677099 南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044

本文主要利用信息流特有的因果关系,筛选我国西南秋季降水EOF主导模态PC系数的预报因子,并通过留一法(leave-one-out)和多元线性逐步回归建立西南秋季降水预报模型,最后对模型的预报技巧进行了评估检验。由经验正交函数(EOF)得到的1979~... 详细信息

本文主要利用信息流特有的因果关系,筛选我国西南秋季降水EOF主导模态PC系数的预报因子,并通过留一法(leave-one-out)和多元线性逐步回归建立西南秋季降水预报模型,最后对模型的预报技巧进行了评估检验。由经验正交函数(EOF)得到的1979~2020年我国西南秋季降水前两个主导模态分别为全区一致型和马鞍型,分别与东部El Niño发展型、中部El Niño发展型联系密切。回报的PC1和PC2与实际PC序列在1980~2015年拟合期相关系数分别为0.89和0.83,同号率分别为90%和83%。在后报检验的2016~2020年5年中,预报的PC1和PC2均有4年与实际PC同位相,同号率为80%。1980~2015年预报重构场与观测降水距平场的空间相关系数(ACC)36年的平均值达到0.48,超过1/2的年份ACC大于0.5,区域平均时间相关系数(TCC)为0.48。本文还通过预报的PC1和PC2进行相似年预报,以弥补重构场降水量级较小的缺陷。

关键词：主导模态信息流西南秋季降水预报模型

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东西伯利亚——波弗特海海冰多年代际变率及其与大西洋多年代际振荡的联系

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气象学报 2023年第1期81卷 137-151页

作者：刘莉张文君刘超南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044

基于哈得来中心(Hadley Centre)逐月的海表温度、海冰密集度资料以及美国国家环境预报中心/国家大气研究中心(NCEP/NCAR)的大气环流再分析资料,分析了1950—2020年秋季(8—10月)东西伯利亚—波弗特海(East Siberian-Beaufort,EsCB)海冰... 详细信息

基于哈得来中心(Hadley Centre)逐月的海表温度、海冰密集度资料以及美国国家环境预报中心/国家大气研究中心(NCEP/NCAR)的大气环流再分析资料,分析了1950—2020年秋季(8—10月)东西伯利亚—波弗特海(East Siberian-Beaufort,EsCB)海冰年代际变化的时空特征,并阐述了大西洋多年代际振荡(Atlantic Multidecadal Oscillation,AMO)对EsCB海冰年代际变率的可能调制作用。结果表明,EsCB是秋季北极海冰年代际变化最主要的区域,该区海冰密集度年代际变率可占其异常总方差的40%以上。进一步研究发现,AMO对秋季EsCB海冰存在明显的调制作用,在AMO正位相,北大西洋正海温异常激发向极传播的大气罗斯贝波列,有利于北极中部出现高压异常,相应的大气绝热下沉运动使得对流层低层出现明显的升温,从而有利于EsCB海冰的融化。与此同时,地表升温和EsCB海冰消融会引起局地云量的增多、大气向下长波辐射增大,这反过来又使得地表气温升高,这种地表气温-云-长波辐射的正反馈过程有利于年代际海冰信号的长时间维持。耦合模式的北大西洋“起搏器”试验可以很好地再现观测中AMO调制EsCB秋季海冰的物理过程,进一步佐证了本研究的结论。

关键词：北极海冰东西伯利亚—波弗特海大西洋多年代际振荡年代际调制

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影响东亚冬季气温的大气遥相关型的年代际变化特征

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大气科学 2024年第6期48卷 2247-2263页

作者：罗敬施宁周波涛张东东南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室南京210044 贵州省气象台贵阳550002

基于1958/1959~2020/2021年冬季NCEP、JRA-55、ERA5三种再分析资料,本文在扣除线性趋势后,采用EOF、REOF、相关与偏回归等方法,揭示出影响东亚冬季气温主要模态的大气遥相关型,并对这些遥相关型的年代际变化特征及影响进行了分析。结果... 详细信息

基于1958/1959~2020/2021年冬季NCEP、JRA-55、ERA5三种再分析资料,本文在扣除线性趋势后,采用EOF、REOF、相关与偏回归等方法,揭示出影响东亚冬季气温主要模态的大气遥相关型,并对这些遥相关型的年代际变化特征及影响进行了分析。结果表明:与东亚冬季气温第一主成分(PC1)最相关的是斯堪的纳维亚遥相关型(SCA),与第二主成分(PC2)最相关的是东大西洋遥相关型(EA)。在年代际时间尺度上,SCA、EA型与东亚冬季气温PC1和PC2也存在着较好的对应关系。SCA型在1970s末期和2000s初期发生的位相变化对应着东亚冬季气温PC1的位相变化;EA型在1980s初期、1990s末期和2010s初期发生的位相变化大致对应着东亚冬季气温PC2的位相变化。但需指出的是,SCA指数与东亚冬季气温PC1之间的相关系数(R1)以及EA指数与东亚冬季气温PC2之间的相关系数(R2)却呈现出不同于SCA和EA自身位相的年代际变化特征。R1在1980s中期以前呈减弱特征,此后数值明显增大,表明SCA型对东亚冬季气温影响更显著。R1的年代际强弱变化与SCA型中位于俄罗斯西部的环流异常是否向东扩展有关,AMO在其中起着重要的调节作用。至于R2,它的年代际强弱变化也较明显,其大值时段主要为1970s、1980s和2000年后,这与EA型是否在东亚地区形成局地的经向偶极型环流异常有关,而与海温或海冰异常的关系并不显著。

关键词：东亚冬季气温大气遥相关型斯堪的纳维亚遥相关型(SCA) 东大西洋遥相关型(EA) 年代际变化

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