简介:目前,气候和大气边界层物理研究中一个十分重要的研究方向就是面积平均通量的参数化问题。本文对这一研究方向中存在的问题、可能的解决方法和目前的研究进展情况进行了阐述,简要介绍了非均匀陆面影响的高度及其尺度划分,阐述了混合高度、参考层高度(观测高度和模式第一层高度)、近地层高度、内边界层高度、平衡层高度、粗糙度副层和边界层高度等之间的关系及其在非均匀尺度划分中的作用,并且阐述了整体输送公式在不同尺度的非均匀陆面中存在的问题及相应的可能解决办法。同时还对中尺度的非均匀陆面驱动的一类非经典中尺度环流的参数化,即中尺度通量的参数化问题进行了评述。最后针对内蒙古草原实验和青藏高原实验等具体问题,提出了边界层观测和非均匀陆面参数化方法的几点问题。
简介:利用2003—2012年南宁地区地面气象观测资料和探空资料,统计分析了南宁地区雷暴天气和常用对流参数的关系。结果表明:2003—2012年南宁地区有雷暴、无雷暴天气时对流参数的数值存在明显的区别;整层比湿积分(IQ)、K指数(KI)、抬升指数(LI)与雷暴天气发生概率呈显著的线性关系;总指数(TT)、沙氏指数(SI)和对流有效位能(CAPE)超过一定数值后雷暴天气概率变化较小。对流参数二值化后对雷暴天气的指示作用比实际值更好。将二值化的对流参数作为因子,采用二值Logistic回归法建立雷暴天气概率的预报模型;利用2013年资料进行试预报检验,证明建立的模型预报效果较好,可用于雷暴天气潜势的6h短时预报。
简介:基于淮河流域的地形、岩石地质类型等空间分布特征,对陆面—水文耦合模式CLHMS1.0(CoupledLandSurface?HydrologicalModelversion1.0)的河道曼宁糙率系数、水力传导度两个关键参数进行了率定;在此基础上,通过基于CLHMS1.0的多组敏感性试验,分析了河道曼宁糙率系数、水力传导度对CLHMS1.0模拟淮河流域水文过程的影响。研究结果表明,淮河流域上游王家坝子流域曼宁糙率系数的减小,可以显著提高模式对王家坝水文控制站上游模拟的水流流速,减小了模式对王家坝洪峰来临时间模拟偏迟的误差;依据淮河不同子流域的岩石地质类型选定更为合理的水力传导度参数后,模式对淮河流域河道流量等水文过程的模拟更为准确。利用参数率定后的CLHMS1.0对淮河流域1980~1987年逐日水文过程进行了模拟,与观测实况比较结果表明,采用了新的河道曼宁糙率系数和水力传导度参数后,模式对淮河流域逐日水文过程的模拟能力显著提高,且可以更合理地模拟出地表产流和地下水补给对流域河道流量的相对贡献。
简介:利用高密度自动观测站逐时气温资料和NCEP再分析资料,按照客观的标准选择参考站,分析2010年7月2~6日北京一次极端高温过程中城市热岛强度(IUHI)对城区地面气温时空分布的影响。此次高温过程连续5日的日最高气温均超过35.0°C,为北京站1951年以来连续5日平均最高气温的最高值。大陆暖高压控制我国大部分地区,北京处于高压脊前,西北气流下沉增温,加之气流越山引起的焚风效应,是导致此次极端高温过程发生的环流背景。但受城市热岛效应影响,最高、最低和平均气温的空间分布均出现了以城区为中心的高值区,从城区中心向郊区平均IUHI逐渐减小,最低气温IUHI较大,四环线以内5日平均IUHI达到2.93°C,四、五环线之间1.87°C,五、六环线之间1.43°C;最高气温IUHI较小,但四环线以内,四、五环线之间和五、六环线之间5日平均IUHI仍分别达到1.45°C、0.96°C和0.72°C。在7月3~6日夜间,四环内IUHI极值均在3.00°C以上,特别是7月6日凌晨达到5.50°C;白天IUHI相对较小,其中2日早晨甚至还出现了负值。城区各地带IUHI日变化规律几乎同步,具有两个相对稳定阶段和两个快速变化阶段。稳定的强IUHI阶段从21:00(北京时间,下同)持续到次日05:00,稳定的弱IUHI阶段从08:00至18:00;05:00至08:00是IUHI快速℃衰减阶段,而18:00至21:00是IUHI快速上升阶段。因此,城市热岛效应对北京城区夏季单次极端高温过程的强度及其空间分布具有显著影响,在很大程度上加重了城区特别是中心城区的高温影响。
简介:云状的正确观测对降水测报具有指示性意义,云状自动识别技术是气象要素自动化观测领域的难题之一.本文基于全天空可见光成像仪采集的云图与中红外热像仪获取的云图结合,对天空云状进行分类和测量.结果表明:通过在北京、杭州和丽江气象台站采集的大量云图,从云图特征和降水指示性方面将云状划分为Clear、CH、CL、CB及CM共5类.选取14个色彩和纹理特征值作为云状计算参数,采用552张云图作为训练样本,信息分类利用特征值加权最小距离算法,对于5类50个被测样本进行云状的判别.对应自拟的标准云状分类,平均准确率为82%.基于可见光-红外图像信息融合的云状识别方法结合了可见光图像色彩信息丰富的特点及红外图像可以降低雾霾干扰的优势,对比单-可见光传感器云测量,准确性有所提高.本文在可见光与红外图像传感器等多种云观测设备的信息融合方面进行了有益的尝试.