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第35届中国气象学会年会

作者：郭春燕沈新勇陈逸智李小凡内蒙古自治区气象服务中心南京信息工程大学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/气象灾害预报预警与评估协同创新中心中国科学院大气物理研究所云降水物理与强风暴重点实验室浙江大学地球科学学院

随着我国经济的高速发展、城市化进程的加快和工业规模的扩大,各种污染物排放量迅速增加,大气污染问题日益严重。空气污染对生态环境有严重影响,造成对人类生活和人体健康等方面的负面效应,如降低城市的能见度、影响交通安全和危害居民... 详细信息

随着我国经济的高速发展、城市化进程的加快和工业规模的扩大,各种污染物排放量迅速增加,大气污染问题日益严重。空气污染对生态环境有严重影响,造成对人类生活和人体健康等方面的负面效应,如降低城市的能见度、影响交通安全和危害居民健康等。京津冀地区于2016年11月3日至6日发生一次重污染天气过程:北京市气象台于2日16时25分发布霾黄色预警信号,预计2日夜间至4日扩散条件逐渐转差。3日北京、天津及河北大部分地区出现轻度至中度霾;4日迅速发展为中度霾,局地重度霾;AQI长时间处于300以上,达到严重污染的级别,能见度较低。北京及周边地区多地教育委员会要求中小学及各教育机构停课以应对本次重污染过程。5日冷空气到达京津冀地区,污染逐渐减轻,6日空气质量恢复至正常水平。本文利用气象与化学模块在线耦合的模式WRF-Chem V3.5（Weather Research and Forecasting Model coupled to Chemistry Version 3.5）对此次京津冀污染过程展开了数值模拟,设计进行了包含人为排放源的实验,排放源使用2006年美国国家航空航天局（NASA）的INTEX-B（International Chemistry Transport Experiment-Phase B）计划中由Zhang et al（2009）制作的亚洲地区污染物排放清单;包括了电力、工业、居民和交通等排放源排放的二氧化硫（SO）、一氧化碳（CO）、挥发性有机物（VOC）、氮氧化物（NO）、可吸入颗粒物(PM)、细颗粒物(PM)、有机碳（OC）和黑炭（BC）八类污染物,空间分辨率为0.5°×0.5°,氨气（NH3）的排放使用REAS（Regional Emission Inventory in Asia）亚洲排放清单中2006年的数据,空间分辨率为0.5°×0.5°;生物源排放使用Guenther方案（Guenther et al,1993）进行在线计算。模式模拟的气象初始场及侧边界使用了来自美国国家环境预报中心的全球分析资料（NCEP FNL）,水平分辨率为1°×1°,时间间隔为6小时。模拟中两重网格使用相同的参数化方案,主要包括Runge-Kuntta三阶时间积分方案,RRTMG长短及短波辐射方案（Iacono et al,2008）,Grell-Freitas积云参数化方案（Grell and Freitas,2013）,QNSE行星边界层方案（Hong S Y et al,2006）以及Noah陆面参数化方案,并开启城市模块,以便更好反映城市下垫面对边界层高度以及局地环流的影响。采用Morrison微物理二阶参数方案（Morrison et al,2009）,该方案可预报云水、云冰、水汽、雨水、雪、霰的混合比以及云冰、雨水、雪、霰的数浓度,可以较好地模拟出微物理过程及相应的天气学变化（肖辉等,2011;沈新勇等,2015）。化学模块中使用RADM2气相化学机制（Stockwell et al,1990）,包含液相化学反应的MADE/SORGAM气溶胶模块（Ackermann et al,1998）,以及Fast-J光解方案（Wild et al,2000）,在模拟过程中同时开启云化学反应、湿清除过程以及气溶胶辐射反馈效应。具体结果如下:（1）本次重雾霾过程污染集中区域,处于高空脊前西北气流控制之下。在平直环流或高压脊环流型下,京津冀对流层可产生持续而深厚的下沉气流,地面形势,整个华东及华中地区处于一冷高压控制下,京津冀地区位于此冷高压北侧,配合高空形势使得大气状况非常稳定,扩散条件差,对于污染物的集聚和发展极其有利。（2）与观测资料的对比显示,模式能较为准确地模拟出京津冀地区PM2.5以及PM10随时间的演变趋势,而NO2的模拟结果整体偏小,但也较好地捕捉了峰值以及变化趋势。SO2的模拟误差则相对较大,这与一次排放源的不准确、二次气溶胶形成机制的不稳定都有关系。（3）为了定量分析过程中的大气稳定状况,探讨雾霾过程的主要成因,引用了四种大气稳定度指数,分别为K指数,TT（全总）指数,Ic指数（对流稳定度指数）,JI（杰弗逊）指数,来综合分析促进了雾霾形成和发展的大气稳定程度。结果表明:K指数和TT指数相较其他两种指数的指示效果更为准确,是一种讨论雾霾发生发展原因的有力依据。（4）本次污染的高值中心有三个,分别为北京天津一带,河北东北部,以及河北南部。PM2.5,PM10以及SO2污染物的水平分布有较为明显的日变化,CO和NO2则变化不明显,污染从3日开始发展到6日结束,各项污染物除了NO2都明显受到冷空气的影响,在6日浓度骤降。（5）北京和天津地区的污染是主要来源于河北南部的工业和交通排放的外源型污染,而河北东北部和河北南部的污

关键词： WRF-Chem模式雾霾大气稳定度指数分布特征

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青藏高原地区积云中夹卷混合过程的数值模拟及参数化

青藏高原地区积云中夹卷混合过程的数值模拟及参数化

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第35届中国气象学会年会

作者：罗仕陆春松刘延刚卞建春杨素英郭小浩南京信息工程大学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/气象灾害预报预警与评估协同创新中心/中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室美国布鲁克海文国家实验室中国科学院大气物理研究所中层大气和全球环境探测重点实验室

云覆盖了地球60%-70%的面积,云量、云高及云中微物理量的变化都可能导致地气系统中净辐射强迫、全球能量平衡和气候发生显著的变化。此外,在地气系统中云是水循环的重要环节,其能够将大气中的水汽快速地变为液态/固态水,另外,云中释放... 详细信息

云覆盖了地球60%-70%的面积,云量、云高及云中微物理量的变化都可能导致地气系统中净辐射强迫、全球能量平衡和气候发生显著的变化。此外,在地气系统中云是水循环的重要环节,其能够将大气中的水汽快速地变为液态/固态水,另外,云中释放的潜热是大气中各种尺度天气现象和大气运动的重要能量来源,所以,在整个地气系统中,云具有举足轻重的作用。然而,在与云相关的过程中,云与干空气之间的夹卷混合过程不仅会导致云中微物理量（云内含水量、云滴数浓度、云滴粒径）和云滴谱的变化,影响云中降水过程的形成,而且还会影响云-气候之间的相互反馈以及气溶胶间接效应的评估。但目前对该过程的理论认识还不够充分,因而在现有的数值模式中对该过程的表述往往是进行简单的假设,这种简单粗糙的处理方式制约着模式中云和降水的模拟效果。本文采用一个考虑云与干空气之间相互作用的显式混合气泡模式（EMPM）,该模式能够模拟小至柯尔莫戈洛夫尺度（1mm）的湍流作用,并呈现云内空气和干空气之间相互混合过程中每个云滴粒径的变化。在EMPM中,结构为20m（长）×1mm（宽）×1mm（高）的水平一维气块从云底开始绝热抬升,云滴经历凝结增长过程并随机分布在该气块中,当气块到达夹卷混合高度时,气块不再抬升,干空气和气块之间开始等压混合,卷入气块中的干空气与气块之间随机等比例替换,在湍流的作用下干空气块破碎成不同尺度的不饱和气块并随机分布在云内,云滴根据其周围水汽过饱和度的变化发生不同程度的蒸发/凝结。当湍流形变使干空气块达到次网格尺度时,干空气与云滴间分子扩散起主要作用。此外在该模式中输入青藏高原第三次大气科学试验（TEPIX-III）那曲地区夏季7、8月份的激光云高仪数据、气象要素以及气溶胶探空数据作为模式的初始值,进行了约23000次敏感性试验,模拟青藏高原的地区云与干空气之间的夹卷混合过程,用于研究云内夹卷混合过程均匀程度随混合时间和垂直高度的演变,探究干空气相对湿度、湍流耗散率、卷入云内干空气比例及云内云滴数浓度对该过程的影响,同时对未消散的12000次试验中云内微物理的变化进行参数化,结果表明:该地区云中夹卷混合过程的均匀程度整体较高,但从低层到高层逐渐增大,对应的夹卷混合机制从非均匀混合机制向均匀混合机制演变,因低层云滴经历的凝结增长时间较短,尺度小于高层云滴,故在混合蒸发过程中低层云滴更容易发生完全蒸发,夹卷混合机制越趋向非均匀。其次,在夹卷混合过程中,均匀混合百分比随时混合时间的演变大致呈现出三种趋势,分别为无峰型,均匀混合程度逐渐减小,云内云滴以部分蒸发为主,随着混合的进行,云滴完全蒸发的比例逐渐增加,对应均匀夹卷混合机制向非均匀转变;单峰型,均匀混合程度先减小后增加,云中云滴先以部分蒸发为主,随着混合过程的进行,云滴完全蒸发的数量逐渐增加,但整体表现为小云滴数量增加并累积（第一阶段）,随着过程的继续进行,小云滴出现完全蒸发大量减少（第二阶段）,干空气块仍未达到饱,云滴部分蒸发比重逐渐增加小云滴再次出现累积（第三阶段）,但因干空气相对湿度的增加,其累积的幅度小于第一阶段。当干空气达到饱和,均匀混合程度不再变化,对应夹卷混合机制从均匀混合向非均匀混合变化再向均匀混合演变;多峰型,均匀混合程度先减小后增加交替变化,干空气块经历第三阶段后仍未达到饱和,累积的小云滴大量完全蒸发,均匀混合程度再次减小,随着混合过程的进行,再次出现小云滴的累积,均匀混合程度增加,但这种交替变化的幅度逐渐减小,对应的夹卷混合机制在非均匀和均匀之间交替演变。另外,当卷入干空气的相对湿度较大时,均匀混合程度的演变通常呈现为无峰型,随着干空气的相对湿度的逐渐的减小,需要云滴蒸发的总量增加,均匀混合程度逐渐呈现出单峰型和多峰型;当云中湍流耗散率较大时,大多数云滴处于近乎相同的不饱和环境,云滴以部分蒸发为主,均匀混合程度逐渐减小表现为无峰型。随着湍流耗散率的减小,湍流作用减弱,与干空气相接触的云滴会出现完全蒸发,云滴数浓度短时间内大幅度减小,非均匀混合程度增加,干空气相对湿度也大幅增加,随着混合过程的继续,云滴部分蒸发占主导,小云滴累积,均匀混合程度增加,在接下来的过程中小云滴大量减少,均匀混合程度减小,若干空气未达到饱和,均匀混合程度的变化趋势将出现交替变化;当卷入云内干空气比例较小时,均匀混合程度的变化趋势呈现出三种峰型,随着混合比例的增加,需要云滴蒸发的总量增加,多峰型和单峰型逐渐消失,但无峰型的变化趋势几乎不变;当云内云滴数浓度较大时,形成的云滴尺度较小,更容易发生非均匀混合,因而均匀混合程度的值更小,但其变化的趋势基本不变。此外,利用未消散个例建立的云中夹卷混合过程的参数化方案可以应用到天气预报模式中作进一步研究。

关键词：云云微物理量云与干空气夹卷混合参数化

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夏季南亚高压多中心特征及其热力影响因子分析

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大气科学 2016年第5期40卷 1089-1106页

作者：彭丽霞孙照渤陈海山朱伟军曾刚倪东鸿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

采用美国NCEP/NCAR I、NCEP/DOE II和日本气象厅JRA-55（Japanese 55-year Reanalysis Project）的月平均环流场和非绝热加热场资料,分析了夏季南亚高压多中心结构特征,探讨了不同区域高压中心的动力和热力结构,及其与不同地区热源的关... 详细信息

采用美国NCEP/NCAR I、NCEP/DOE II和日本气象厅JRA-55（Japanese 55-year Reanalysis Project）的月平均环流场和非绝热加热场资料,分析了夏季南亚高压多中心结构特征,探讨了不同区域高压中心的动力和热力结构,及其与不同地区热源的关系。结果表明：（1）夏季南亚高压存在显著多中心特征,可达5-6个,其中双中心类和三中心类占比例最多,约70%-80%,其次,单中心类和四中心类分别约占10%左右。（2）无论中心个数的多或少,不同区域的南亚高压中心的动力结构和热力结构不同,大致可以分为三个区域20°-70°E、80°-120°E和120°-160°E。20°-70°E伊朗高原及其以西上空南亚高压中心中层对应伊朗副高的东北侧,低层对应印缅槽的西北部,整层为下沉运动;80°-120°E青藏高原到我国东部上空南亚高压中心低层对应印缅槽中部,低层正涡度高层负涡度,整层为强上升运动;120°-160°E西太平洋地区南亚高压中心中低层都对应西太平洋副热带高压的西部,整层负涡度,对应上升运动。（3）三个区域的高压中心都对应着暖中心结构,20°-70°E区域以下沉增温加热为主导,80°-120°E和120°-160°E区域以深对流加热为主导。（4）当20°-70°E、80°-120°E和120°-160°E区域存在高压中心时,对应区域的南亚高压环流的增强,对局地环流、深对流和降水有着显著的影响。

关键词：南亚高压多中心对流加热青藏高原

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EnSRF雷达资料同化在一次飑线过程中的应用研究

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大气科学 2016年第6期40卷 1127-1142页

作者：高士博闵锦忠黄丹莲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南京210044 南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室南京210044

本文利用包含复杂冰相微物理过程的WRF(Weather Research and Forecasting)模式,针对2007年4月23日发生在我国华南地区的一次典型飑线天气过程,分别进行了确定性预报和集合预报试验,发现确定性预报能大致捕捉到飑线系统的发生发展过程,... 详细信息

本文利用包含复杂冰相微物理过程的WRF(Weather Research and Forecasting)模式,针对2007年4月23日发生在我国华南地区的一次典型飑线天气过程,分别进行了确定性预报和集合预报试验,发现确定性预报能大致捕捉到飑线系统的发生发展过程,但对飑线后部的层云区模拟效果较差。集合预报能够有效地减少模式的不确定性,大部分集合成员对飑线的模拟效果优于确定性预报。进一步将集合预报得到的40个成员作为背景场,采用En SRF(Ensemble Square Root Filter)同化多普勒天气雷达资料,并将分析得到的集合作为初始场进行集合预报,通过与未同化雷达资料的集合对比,考察了En SRF同化多部雷达资料对飑线系统的影响。结果表明:En SRF雷达资料同化增加了模式初始场的中小尺度信息,大部分集合成员的分析场能够较准确地再现飑线的热力场、动力场和微物理场的细致特征,并且模拟出飑线后部的层云结构。通过对En SRF分析的集合进行模拟发现,大部分集合成员较未同化雷达资料时模拟效果有明显改善。同化后的集合预报ETS(Equitable Threat Score)评分最高,其次是未同化的集合预报,确定性预报的最低。

关键词：集合均方根滤波资料同化确定性预报集合预报飑线

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HBFNEnKF混合同化方法设计及检验

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大气科学 2016年第5期40卷 995-1008页

作者：朱浩楠闵锦忠杜宁珠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南京210044 南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室南京210044

基于前后张驰逼近(Back and Forth Nudging,简称BFN)和集合卡尔曼滤波(En KF)方法,构建了一种新的同化方法 HBFNEn KF(Hybrid Back and Forth Nudging En KF)混合同化方法,并将此同化系统分别与通道浅水模式(shallow water model)和全... 详细信息

基于前后张驰逼近(Back and Forth Nudging,简称BFN)和集合卡尔曼滤波(En KF)方法,构建了一种新的同化方法 HBFNEn KF(Hybrid Back and Forth Nudging En KF)混合同化方法,并将此同化系统分别与通道浅水模式(shallow water model)和全球浅水模式对接,检验了HBFNEn KF同化方法的有效性。同时,对比了集合均方根滤波(En SRF)、HNEn KF(Hybrid Nudging En KF)、HBFNEn KF三种方法在有误差模式中的同化效果。试验结果表明:HBFNEn KF同化方法保留了HNEn KF方法的同化连续性,解决了En KF同化不连续不平滑的问题,同时还有着更快的收敛速度;当采用单变量分析试验时,HBFNEn KF方法的优势最为明显,表明HBFNEn KF能够较好地保持不同模式变量间的平衡。此外,增量场尺度分析结果表明:相比En SRF,HBFNEn KF在大尺度范围有更好的同化效果,同时能够避免在中小尺度范围内出现大量的虚假增量。

关键词：资料同化 Hybrid Back and Forth Nudging En KF (HBFNEn KF) Ensemble Square-Root Fiter (En SRF) 浅水模式

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青藏高原和北美夏季臭氧谷垂直结构和形成机制的比较

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大气科学学报 2017年第3期40卷 412-417页

作者：郭栋徐建军苏昱丞施春华刘煜李维亮南京信息工程大学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/气象灾害预报预警与评估协同创新中心江苏南京210044 广东海洋大学海洋与气象学院广东湛江524088 中国气象科学研究院北京10081

利用MLS卫星资料和ERA-Interim再分析资料,比较了青藏高原和北美夏季臭氧谷的垂直结构和形成机制。结果如下:青藏高原夏季臭氧谷在垂直方向上存在两个低值中心,一个中心位于对流层顶附近,强度约为-15 DU,形成原因主要为水平幅散,另一个... 详细信息

利用MLS卫星资料和ERA-Interim再分析资料,比较了青藏高原和北美夏季臭氧谷的垂直结构和形成机制。结果如下:青藏高原夏季臭氧谷在垂直方向上存在两个低值中心,一个中心位于对流层顶附近,强度约为-15 DU,形成原因主要为水平幅散,另一个中心位于上平流层,强度约为-1 DU,形成原因可能为光化学反应参与的氯自由基的催化损耗。北美夏季臭氧谷仅存在一个低值中心,位于对流层顶附近,该中心强度约为-5 DU,其形成的主要原因是水平辐散。

关键词：臭氧谷青藏高原北美垂直结构形成机制

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贝叶斯膨胀算法对EnSRF雷达资料同化的影响研究

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大气科学 2016年第5期40卷 1033-1047页

作者：高士博闵锦忠黄丹莲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南京210044 南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室南京210044

本文针对2009年6月5日发生在我国华东地区的一次中尺度对流过程(Mesoscale Convective System,简称MCS),基于集合均方根滤波(Ensemble Square Root Filter,简称EnSRF)方法同化多部多普勒天气雷达资料,引入具有时空自适应理论优势的贝叶... 详细信息

本文针对2009年6月5日发生在我国华东地区的一次中尺度对流过程(Mesoscale Convective System,简称MCS),基于集合均方根滤波(Ensemble Square Root Filter,简称EnSRF)方法同化多部多普勒天气雷达资料,引入具有时空自适应理论优势的贝叶斯膨胀算法,通过与常数膨胀算法的对比,分析了两种膨胀算法对EnSRF同化效果的影响。结果表明:贝叶斯膨胀算法同化的雷达组合反射率因子在强对流中心处有所增强,改善了基于常数膨胀算法的En SRF同化强对流系统偏弱的问题。相比常数膨胀算法,贝叶斯膨胀算法同化的冷池结构更合理,径向风和反射率因子的均方根误差均减少。进一步探讨贝叶斯膨胀算法对同化效果改善的原因,结果发现:贝叶斯膨胀参数的分布与反射率因子的均方根误差分布十分吻合,这表明贝叶斯膨胀算法可以在背景场均方根误差较大,即背景场与观测差距较大时,给出较大的膨胀参数,进而增加集合的背景场误差,使得观测权重增大,从而给出了较大的分析增量。对集合平均分析场进行了1小时的确定性预报发现,贝叶斯膨胀算法提高了预报模式对安徽与江苏交界处的强对流系统的模拟效果,回波强度更强,冷池强度和范围更大,且对于不同组合反射率因子的阀值,贝叶斯膨胀算法的评分(Equitable Threat Score,简称ETS)均高于常数膨胀算法。这表明贝叶斯膨胀算法有效地改进了基于常数膨胀算法的EnSRF同化雷达资料的效果。

关键词：集合卡尔曼滤波雷达资料同化贝叶斯膨胀算法常数膨胀算法

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不同气候背景下我国冬夏两季极端气温特征分析

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大气科学学报 2017年第6期40卷 803-813页

作者：任晨辰段明铿智协飞南京信息工程大学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/气象灾害预报预警与评估协同创新中心/东亚季风与区域气候变化科技创新团队江苏南京210044 南京大气科学联合研究中心江苏南京210008

利用全国175个测站1960—1999年间的日平均气温资料,分别选取1960—1989年(气候态A)、1970—1999年(气候态B)作为气候背景,采用蒙特卡洛显著性检验法检验了这两个气候态背景下我国冬夏两季季节平均气温的差异显著性。并在此基础上利用... 详细信息

利用全国175个测站1960—1999年间的日平均气温资料,分别选取1960—1989年(气候态A)、1970—1999年(气候态B)作为气候背景,采用蒙特卡洛显著性检验法检验了这两个气候态背景下我国冬夏两季季节平均气温的差异显著性。并在此基础上利用气候百分位法分别分析了在这两个气候态背景下2000—2010年间我国冬夏两季的极端气温特征。分析结果表明,相对于夏季,冬季气候态A、B背景下季节平均气温的差异更为显著。冬夏两季,我国大部分地区极端低温事件的发生频率相对较低,而极端高温事件的发生频率相对较高。由于气候态B包含了全球变暖特征最为显著的20a,故在气候态B背景下,冬夏两季极端低(高)温事件的发生频率要高(低)于气候态A,这与全球变暖的趋势相吻合。

关键词：极端温度气候百分位法蒙特卡洛显著性检验法气候态

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淮河流域大别山地形对梅雨期暴雨低涡影响的模拟研究

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大气科学学报 2017年第4期40卷 485-495页

作者：苗春生吴琼王坚红李洪利盛建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江苏南京210044 江西省气候中心江西南昌330096 南京信息工程大学海洋科学学院/海洋动力环境与卫星海洋学实验室江苏南京210044 江苏海涂研究中心/江苏海洋环境预报中心江苏南京210036

基于淮河流域梅雨期低涡暴雨落区及低涡移动路径的统计特征,设计WRF数值模拟方案,研究大别山脉对浅薄低涡及其暴雨的地形强迫机制。结果表明:1)在三组数值试验中,无山脉时低涡东移速度较快,北绕山脉路径较慢,翻越山脉的移速居中;无大别... 详细信息

基于淮河流域梅雨期低涡暴雨落区及低涡移动路径的统计特征,设计WRF数值模拟方案,研究大别山脉对浅薄低涡及其暴雨的地形强迫机制。结果表明:1)在三组数值试验中,无山脉时低涡东移速度较快,北绕山脉路径较慢,翻越山脉的移速居中;无大别山地形时,低涡路径明显偏南,显示低涡具有沿低地移动的特征;大别山地形倒置时,大尺度山体的出现迫使低涡北绕,路径更偏北。2)低涡反气旋式北绕,抵消和减弱了低涡强度;无山脉时,低涡强度由自身系统维持,强于北绕低涡;翻越山脊的低涡经历位涡守恒过程,山后强度几乎成倍增强。3)山脉梯度大,其强迫抬升作用大于低涡系统性抬升,两者叠加造成垂直上升速度增强近1倍。4)山后总涡度增强主要表现为低层涡度平流项、扭转项和散度项的明显增强,其增量可达1倍,但中层因子的影响不显著。5)强降水雨带发生在低涡偏东气流和偏南急流的汇合处,表明淮河流域暴雨低涡北部为强降水预警区。6)山脉通过对低涡东移路径的强迫,进一步影响暴雨强降水带的南北偏移。

关键词：淮河流域梅雨暴雨大别山地形中尺度浅薄低涡数值试验

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不同季节气象条件对北京城区高黑碳浓度变化的影响

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环境科学学报 2017年第6期37卷 2255-2264页

作者：张宸赫程兴宏赵天良徐祥德武云飞张仁健蔡雯悦苏航王寅钧南京信息工程大学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/气象灾害预报预警与评估协同创新中心/中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室南京210044 中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室北京100081 中国气象局大气化学重点开放实验室北京100081 中国科学院大气物理研究所北京100029 辽宁省气象台沈阳110166

利用2013年至2015年北京城区黑碳气溶胶(下文统称为"BC")和PM2.5观测资料,结合地面气象观测资料、ECMWF边界层高度再分析资料和FNL/NCEP不同高度风速再分析资料,讨论了BC质量浓度及其在PM_(2.5)质量浓度中所占比例(下文统称&q... 详细信息

利用2013年至2015年北京城区黑碳气溶胶(下文统称为"BC")和PM2.5观测资料,结合地面气象观测资料、ECMWF边界层高度再分析资料和FNL/NCEP不同高度风速再分析资料,讨论了BC质量浓度及其在PM_(2.5)质量浓度中所占比例(下文统称"黑碳占比")的季节、月、日变化特征,并通过计算北京城区BC浓度与不同高度风速的相关矢量,分析了气象条件和外来输送对北京城区BC浓度变化的影响.结果发现:研究时段内北京城区BC浓度平均值为(4.77±4.49)μg·m^(-3);黑碳占比为8.23%±5.47%.BC浓度和黑碳占比在春、夏季低,秋、冬季高,其日变化特征在4个季节均为"白天低夜间高"的单峰型特征.随着PM_(2.5)浓度的升高,BC浓度增大,黑碳占比减小.当北京地区风向为东北、东北偏东、东南和西南偏西(主风向)时,BC浓度与风速和边界层高度均呈反向变化,即随风速和边界层高度的增大而减小.另外不同季节BC浓度随风速变化的临界值及其变化速率不同.冬季高BC浓度时段,北京城区BC浓度在低层大气的关键影响区分别位于河北南部与山东交界地区以及河北西北部与山西内蒙交界地区;高空关键影响区主要位于北京以西的河北西部、山西北部和内蒙古地区.

关键词：黑碳气溶胶黑碳占比变化特征气象因子相关分析外来输送

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