摘要:【 目的】加深对中小尺度地形影响华南暴雨机理的认识,提高预报精度。【方法】回顾 2014-2025 年华南中小尺度地形对暴雨水汽、动力、热力条件及云微物理过程影响的主要研究进展。【结果】1)不同尺度地形改变水汽通量辐合和垂直输送,显著影响雨带位置和强度;2)地形动力抬升和暖湿气流持续辐合共同作用是主要机制,局地地形改变低层流场结构,触发并组织中小尺度系统变化,使暴雨出现,地形绕流调节气流水平辐合,与爬坡气流共同加强暴雨增幅;3)地形增强不稳定能量的释放,改善对流触发条件,利用局地热力差异来驱动次级环流,改变暴雨热动力结构;4)地形辐合增强上升运动,促进水凝物粒子碰并增长并向中层输送,冰粒子融化和凝华潜热释放构成正反馈循环,加剧暴雨强度。【结论】中小尺度地形通过多维协同过程影响华南暴雨,应在暴雨预报中进行重点考虑其尺度依赖性和方式协同性。

摘要:【目的】加强洱海流域的 C 波段双偏振雷达在强降水天气中的监测及应用。【方法】使用地面气象站的逐分钟、逐小时降水量数据,ERA5 再分析数据及大理 C 波段双偏振雷达数据,采用天气学诊断分析及雷达图像分析法,对 2024 年 9 月 1 日凌晨洱海流域出现的 1 次短时强降水过程进行分析。【结果】此次过程共出现 3 站次极端短时强降水,最大雨强 63. 4 mm/h。短时强降水发生在副高外围东南气流影响下,该气流为强降水提供了重要水汽,中低层水汽辐合加强且辐合厚度增厚是降水增强的重要动力机制;短时强降水发生前 2 h 不稳定层结增强,有利于大气上升运动,成云致雨。洱海西岸 9 月 1 日凌晨出现约 2 h 的对流性降雨,多单体回波自南向北生成发展造成了多站次短时强降水,强对流单体最强回波中心强度达 60. 5 dBz,回波顶高普遍超过 9 km(最高 14 km), 垂直液态水含量超过 20 kg/m2, 雷达 1 h 降水估测对极端强降水有良好的预示作用。 3 个极端短时强降水站点相关系数 ρhv 值均超过 0. 95, 地面以降水的形式呈现;多数站点差分反射率 ZDR 与雨强、6 min 降水量的变化同步,部分站点 ZDR 变化超前地面 6 min 降水量 2 个体扫;KDP 与降水强度呈正线性相关,基本同步或超前 12 个体扫。 【结论】研究结论为洱海流域短时强降水的预报预警提供参考依据。

摘要:【 目的】分析 2024 年湖南 1 次雨雪冰冻过程中不同降水相态及降雹时段的新型雷达观测特征。【方法】基于长沙 SA 新一代天气雷达资料及风廓线雷达资料,对 2024 年 2 月 21-26 日 1 次包含雨、冻雨、雪、冰雹等复杂相态雨雪过程(以下简称“2 ·21 ”过程)中不同降水相态及降雹时段进行分析。【结果】1)风廓线雷达观测到此次过程中有 700 hPa 西南急流建立及冷空气不断补充南下,且水平风速不连续线高度的抬升触发对流。2) ZH 特征区间依次为:降雨(3545 dBz) 、冻雨(2535 dBz) 、干雪(2030 dBz);进一步利用 ZDR 值 (- 11 dB)识别干雪,ZDR 正值分布反映冻雨混合相态粒子(0. 82. 5 dB) 或降水粒子(0. 83. 5 dB) 的存在;ρhv 特征区间依次为:干雪(> 0. 98) 、降雨(0. 70. 9) 、冻雨(0. 60. 9);降雨时段 KDP 参数[12. 4 (°)/km]大于冻雨及纯雪[0. 30. 8 (°)/km];HCL 产品在复杂天气条件下能提供具有一定参考价值的粒子分类信息。3)双偏振雷达捕捉到降雹关键信号,“V ”形缺口回波、悬垂回波;降雹前后有低层 ZDR 大值区(35 dB)和高仰角的 ZDR 负值区(0 - 1 dB), 降雹后 ZDR 负值区高度下降;ρhv 值持续偏低(0. 920. 98);KDP 值呈现垂直分层结构,降雹后 KDP 值增大且负值区高度下降;中层 ZDR 柱与低层 KDP 柱的对偶结构揭示了中层上升低层下沉的耦合机制,反映了下击暴流。【结论】不同降水相态下 ZH 、ZDR、ρhv、KDP 等参数呈现出不同的量值区间,多参数综合分析才能准确判断降水相态。

摘要:【目的】分析地形作用下滇西北 2024 年 2 月 20-25 日强降水天气过程特征及成因。【方法】利用 ERA5 再分析资料和云南气象观测站点实况数据,基于 HYSPLIT 模式及天气学诊断分析。【结果】高层滇西北处于中纬度冷槽槽底西风急流区,中低层多系统配合引导冷空气南下,印度半岛浅槽的形成使西南气流北上,冷暖气流交汇产生强降水。22 日起西南气流增强,高层维持风速大值区,中低层涡度增大,强降水期中低层正相对涡度大于 1. 8 ×10 - 4/s、散度小于 - 2. 5 ×10 - 4/s、垂直速度小于 - 2. 5 Pa/s, 动力抬升强。水汽主要源于喇叭口地形作用的中南半岛北部、印度半岛槽前气流,低层水汽输送与辐合强,最大水汽通量大于 10 g/(s ·cm ·hPa) 、最小水汽通量散度小于 - 14 ×10 - 7 g/(s ·cm2 ·hPa) 。过程上冷下暖形成不稳定层结,降雪大部时段 700 hPa 温度小于 2 ℃、部分地区小于 0 ℃, 2 m 温度小于 0 ℃、部分地区小于 - 4 ℃ 。中小尺度地形对周边局地降水分布影响显著,处于迎风坡的站点低层强水汽辐合与中层辐散并存,日雨量变化较小,处于高大地形背风坡的站点强降水较集中。【结论】研究成果有助于加深对滇西北横断山脉地形影响下云南冬季区域性强降水天气的认识,为此类天气系统影响下的天气过程预报提供参考。

摘要:【目的】2019 年春季云南遭遇极端气象干旱,对区域农业生产、水资源安全及生态环境造成严重影响。为揭示低纬高原极端干旱的形成机理,本文从大气环流异常与水汽收支特征角度,探究此次干旱的成因。【方法】利用云南省 125 个国家气象站逐月降水资料及 NCEP/NCAR 再分析数据,采用环流分析及物理量诊断分析等方法,研究干旱期间的大气环流与水汽收支特征。【结果】1)2019 年春季及 5 月上中旬云南平均降水量分别为 91. 4 mm 和 6. 6 mm, 较常年偏少 25% 和 88. 6%,分别位列 1961 年以来历史同期第 2 和第 1 低位。2) 中南半岛及周边区域对流层异常高压持续维持,南亚高压异常偏北偏西,副热带高压异常强盛,南支槽活动偏弱,严重阻碍水汽向西南地区输送。3) 云南上空存在显著的异常环流圈,大部地区整层大气以深厚下沉气流为主,不利于降水形成。4)水汽通量场上,低纬地区向北的水汽输送中断,水汽呈辐散状态。水汽收支显示,850 hPa 以上层次均为水汽净支出,水汽辐合极弱。【结论】持续异常强盛的高压与反气旋环流造成水汽输送中断、动力抬升不足及水汽收支失衡,是 2019 年云南春季极端干旱形成的关键原因。

摘要:【目的】提高长沙市异常高温干旱预报能力。【方法】基于 1959 年 1 月 1 日-2024 年 12 月 31 日逐日气象干旱综合指数及持续性区域干旱识别方法,结合长沙市历年干旱灾情数据、NCEP/NCAR 和 NOAA 再分析日资料以及逐月海洋表面温度重建资料,分析长沙 95 次典型干旱过程的特征及成因。【结果】1)长沙典型干旱环流可分为副高偏东型(Ⅰ型)和副高控制型(聂型)。南亚高压和副热带高压共同控制易造成我国南方干旱,且二者只要有其一控制湖南地区,都易造成大范围高温干旱。相较于 Ⅰ型干旱,聂型干旱晴热时间更长、干旱更强。2) 2 类干旱过程在长沙区域对流层中下层均存在异常下沉气流,且聂型干旱下沉气流更强;水汽通量散度距平为正,均不利于降水的形成和维持。3) Ⅰ 型干旱,热带中太平洋海温异常偏低,通过影响罗斯贝波列使副高加强。 聂型干旱,前冬的拉尼娜事件通过影响西北太平洋反气旋来加强副高,副高加强协同南海附近东风异常,均不利于孟加拉湾和南海水汽向长江中下游地区输送,干旱快速发展。4)前夏黑潮显著暖海温异常;前冬乌拉尔山阻塞高压、东亚大槽加强,副高偏北以及拉尼娜事件是值得注意的前兆信号。【结论】研究有助于提高我国南方干旱气候预测能力,为水资源调度、防灾减灾提供科学依据。

摘要:【目的】分析万山电线积冰气象特征及大气环流形势。【方法】利用 2010-2024 年万山国家气象站电线积冰观测资料,采用统计学、Mann_Kendall 非参数检验、天气学分析等方法,分析万山电线积冰与气象要素的相关性以及极端积冰过程的天气环流形势。【结果】15 a 来万山电线积冰日 107 d, 多出现在 2 月,2022 年为积冰日最多年;共出现 53 次电线积冰过程,其中 35 次过程电线积冰气象风险为 1 级,9 次为 2 级,2 次为 3 级,7 次为 4 级;积冰过程冰冻强度指数在 15 之间,39 次过程未达轻度标准,11 次为轻度,3 次为中度,2012 年 12 月 出现最强积冰过程;电线积冰与日最高气温、日平均相对湿度、日平均气温、日平均风速的相关性通过了 α= 0. 05 的显著性水平检验;高空槽配合中低空切变和急流,在地面东北冷空气影响下有利于形成电线积冰。【结论】万山电线积冰与气温、湿度和风速显著相关,中高层系统相互配合,同时地面冷空气入侵是万山电线积冰的主要条件。

摘要:【目的】基于最大熵 MaxEnt 模型筛选影响龙山百合品质的关键气象因子,构建气候品质评价模型,以期为保障龙山百合优质生产及气候资源高效利用提供参考依据。【方法】以湖南龙山百合为研究对象,基于 2014-2023 年其主产区气象数据及品质检测数据,采用相关性分析联合 MaxEnt 模型,筛选影响龙山百合气候品质的关键气象因子,并通过主成分分析赋予权重,确定气候品质评价指数,构建龙山百合气候品质评价模型。【结果】共筛选出营养期相对湿度、珠芽期日最低气温及日照时数、鳞茎膨大期日照时数、成熟-采收期降水量及平均气温、3 月上旬-8 月下旬平均气温等 7 项关键气象因子,其中鳞茎膨大期日照时数(贡献率 72. 0%) 、珠芽期平均日最低气温(10. 8%) 、3 月上旬-8 月下旬平均气温(7. 5%) 以及营养期平均相对湿度(6. 2%)为核心指标。2014-2023 年气候品质评价指数介于 2. 053. 00, 均达到“优 ”及以上级别,与实际总糖含量等级基本吻合。【结论】龙山县整体气候条件适宜百合优质生产,采用 MaxEnt 模型能有效识别影响龙山百合气候品质的关键气象因子,构建的评价模型具有较高可靠性,可为同类特色经济作物气候品质评价提供参考。

摘要:【 目的】研究贵阳市 2014-2023 年大气环境变化及主要影响因素。【方法】利用贵阳市 2014-2023 年以及2022 年 9 月 COVID - 19 疫情管控的污染排放空档期,从空气质量指数(Air Quality Index, AQI) 、污染物浓度、气象条件、酸雨和后向轨迹多方面对贵阳市大气环境进行了综合分析。【结果】2014-2023 年贵阳市 AQI 整体呈显著下降趋势,空气质量等级从良转为优,但 2020 年以后 AQI 在疫情期间不降反升。SO2 、NO2 、PM10 、PM2. 5 、CO 浓度呈逐年下降趋势,而 O3 浓度从 2014年的 68. 5 μg/m3 上升至 2023 年的 78. 5 μg/m3, 且 2022 年 9 月疫情静态管理期间 O3 浓度上升至 90 μg/m3;各污染物中只有O3 与气温、辐射呈显著正相关(相关系数分别为 0. 6 和 0. 64), 表明 O3 来源并不是工业或交通排放,而是气象条件所主导。贵阳市酸雨在 2008-2017 年整体逐步改善,酸雨频率下降、降水 pH 值升高,而 2017-2023 年酸雨频率上升,降水 pH 值减小,季节平均降水 pH 值最高值出现在夏季(pH = 5. 52), 最低值出现在冬季(pH = 4. 80) 。后向轨迹分析表明 2022 年 9 月疫情期间气流传输距离较短,不利于污染物扩散,可能是造成同期颗粒物浓度偏高的主要原因。【结论】2014-2023 年贵阳市传统污染物浓度持续下降,但当前空气质量面临的新挑战已转变为由复杂山地气象条件导致的臭氧污染和酸雨问题,亟须制定协同治理策略。

摘要:【 目的】探究“全球变暗”背景下内蒙古日照时数演变特征及影响因素。【方法】基于 1961-2024 年地面气象观测数据,采用线性倾向估计、Mann - Kendall 检验及小波分析等方法,从多时间尺度系统分析其变化规律与气候驱动因子。 【结果】内蒙古年日照时数空间呈“西高东低 ”分布,整体以 17. 5 h/(10 a) 速率极显著下降(P < 0. 001), 西部 - 19. 2 h/(10 a) 、中部 - 28. 9 h/(10 a) 、东部 - 10. 8 h/(10 a) 。四季均呈下降趋势,夏季 - 10. 4 h/(10 a) 、秋季 - 7. 3 h/(10 a), 下降极显著 (P < 0. 001), 冬春季不显著;月尺度上 5-7、9 月极显著下降(P < 0. 001), 8、11 月显著(P < 0. 01), 3、10 月较显著(P < 0. 1) 。年日照时数于 2014 年发生减少突变,存在 3 a 主周期。气候因子相关分析显示,日照时数与总云量、水汽压、降水量、气温呈显著负相关(r = - 0. 215 - 0. 539, P < 0. 1), 与大风日数呈显著正相关(r = 0. 2060. 436, P < 0. 1) 。【结论】研究明确了内蒙古日照时数的时空演变、突变及周期特征,揭示了关键气候影响机制,可为区域太阳能开发、农业适应及气候变化应对提供科学支撑。

摘要:【 目的】揭示 1974-2023 年遵义市极端气候指数演变规律,为防灾减灾提供科学依据。【方法】基于 12 个气象站 50 a 逐日数据,通过极端气候指数计算,结合小波分析、Mann_Kendall 检验等方法进行时空特征分析。【结果】1)极端气温呈现显著的“冷衰减-暖增强”非对称转型:冷昼、冷夜日数分别以 0. 89 d/(10 a) 、1. 87 d/(10 a) 的速率减少;暖昼、暖夜日数则以 1. 85 d/(10 a) 、1. 88 d/(10 a) 的速率增加。2)极端降水未呈现系统性增强趋势,仅持续湿润日数以 0. 23 d/(10 a) 的速率减少,单日最大降水量与暴雨日数虽存在年际波动,但趋势未通过显著性检验。3)气温指数的波动周期(3. 014. 9 a)普遍短于降水指数(3. 721. 1 a), 且冷指数主周期(3. 25. 3 a) 较暖指数(4. 08. 6 a) 更短。4) 20 世纪 80 年代中期至 21 世纪初是气候转型的关键阶段,霜冻日数、暖昼日数等多数指数在此期间发生突变;持续性预测显示未来极端高温及强降水事件将持续当前趋势,而冷事件衰减可能成为长期不可逆过程。5)主成分分析表明气温变化以暖化加剧、低温事件衰减为主导模式;而降水变化则呈现出极端降水强度与总量协同增强的典型特征。【结论】遵义市极端气候事件呈现“高温加剧、冷事件衰减、降水变率增大与干旱风险上升”的演变特征,21 世纪初为转型关键阶段。

摘要:【目的】定量评估欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium_Range Weather Forecasts, ECMWF) 数值模式对贵州省 2 m 气温的预报性能,提升其业务应用价值。【方法】基于 2020-2023 年 ECMWF 的 168 h 逐 24 h 的最高(低)气温预报资料,对贵州典型天气事件及不同海拔地形条件下的预报性能进行评估与检验。【结果】1) 168 h 内逐 24 h 最高(低)气温的平均准确率与均方根误差在区域、年际及月际上存在差异,日最低气温预报准确率普遍高于日最高气温 30% 40%,且稳定性更好;2)月际变化上,日最高气温准确率在 6 月和 10 月为高值,呈多峰型分布,而日最低气温呈单峰型分布,峰值出现在 7 月;3)对于寒潮和强降温天气事件,日最高(低)气温预报在 16872 h 的预报准确率较为稳定,但在临近 4824 h 预报中,准确率反而下降,平均均方根误差均急剧增大至 6. 010. 6 ℃;4)从预报质量随海拔分布来看,当海拔在 10001500 m时表现最优,向更高与更低海拔区则逐渐降低。【结论】研究揭示了 ECMWF 气温预报在贵州复杂地形下的误差量化特征,为优化其业务化应用提供科学依据。

摘要:【目的】为了解新建的贵州区域数值预报模式(GZMESO) 在降水方面的预报性能。【方法】以 2024 年降水为例,利用台站逐小时降水数据,通过计算 TS 评分、命中率、空报率、降水强度和降水频率等检验指标,开展了 GZMESO_1 km、 GZMESO_3 km 和 CMA_MESO 模式的预报结果评估。【结果】模式预报的 24 h 和 3 h 降水在区域平均降水量、降水强度和降水频率方面存在不同程度的高估,GZMESO_3 km 在 24 h 平均降水量和降水频率方面预报偏差最小,GZMESO_1 km 对中雨以上降水的命中率明显高于另外 2 个模式,在强降水预报中有较好的参考价值。模式对汛期(4-10 月)24 h 降水预报的 TS 评分明显高于非汛期(1-3 月及 11-12 月),GZMESO_1 km 和 GZMESO_3 km 对汛期日变化特征把握较好,对夜间时次的预报评分更高。降水过程方面,模式均能模拟出 2024 年 6 月 15 日-7 月 1 日强降水过程雨带的空间分布特征,但存在不同程度高估,GZMESO_1 km 在暖启时次下的 TS 评分较 GZMESO_3 km 明显提升,且夜间起报的降水预报效果更好。【结论】新建的GZMESO_1 km 和 GZMESO_3 km 模式改进了贵州复杂山地区域降水频率的预报偏差,提升了暖启时次的预报性能,研究结论为理解模式以及模式产品的合理化应用提供了参考。

摘要:【目的】当机场某一测量点自动观测设备故障,无法获取实时风数据的情况下,提供同端另一测量点自动观测站的风向、风速数据作为应急参考,减少影响,达到运行不降级的目的。为近距平行双跑道同一端风向和风速互为参考提供理论依据。【方法】利用贵阳龙洞堡国际机场 2021 年 12 月-2024 年 4 月地面风资料,运用常规统计学方法,分别讨论机场西跑道北头 19R 与东跑道北头 19L、西跑道中间 MID1 与东跑道中间 MID2、西跑道南头 01L 与东跑道南头 01R 的地面风向与风速的统计性差异,以及各端顺风和侧风是否满足运行标准的一致性。【结果】1)贵阳机场双跑道同一端风向、风速在整体分布形态上具有较好的一致性。2)跑道同端风数据具备相同运行条件的概率较大,特别是当机场地面风满足运行顺风、侧风标准时,跑道同端的风数据相互参考性更高。3)在极少数个例如强对流天气系统过境、午后热低压发展或傍晚热低压减弱等天气背景下,两条跑道同端地面风数据在同一时刻可能存在较大差异,此时不建议使用跑道同一端风数据互为参考。【结论】在实际运行中使用贵阳龙洞堡国际机场 2 条跑道同端地面风向、风速数据互为参考具有一定可行性。

摘要:【目的】有效提升滇中山区复杂地形条件下强对流天气预警时效和精度。【方法】首先,基于双偏振雷达参量提高多种型号雷达数据质量;其次,构建多部双偏振天气雷达协同组网方法,获取时空分辨率一致性融合数据;最后,基于分类强对流天气宏微观雷达特征数据、地面站实况观测数据和改进的 ViT - Large 深度学习模型建立强对流天气预警方法。基于滇中山区 5 a 来强对流天气过程历史资料,开展对比分析实验和定量化评估。【结果】相较于传统预警方法,改进的智能预警方法对各类强对流天气预警结果的临界成功指数平均评分提高约 58. 5%, 虚警率平均评分降低约 29. 75%, 漏报率平均评分降低约 40%;连续排序概率平均评分降低约 51. 42%;预警时间提前量从平均约 9. 5 min 提高至约 27 min。【结论】本文建立的强对流天气智能预警方法,能够覆盖山地地形遮挡盲区,提高观测数据时空分辨率,解决复杂地形条件下强对流天气非线性发展演变问题,显著提高滇中山区强对流天气预警时效和精度。

摘要:【目的】提升长江中游地区大气加权平均温度(Tm)计算精度。【方法】利用湖北、湖南和江西省 2016-2019 年8 个无线电探空站数据,提出一种考虑气象因子和周期性特征的深度神经网络 Tm 模型,并以 2020 年探空数据计算得到的 Tm作为参考值进行精度检验。【结果】深度神经网络 Tm 模型较贝维斯模型、一元线性回归模型、多元线性回归模型、全球气压与温度模型 3 和极端梯度提升模型精度更高,均方根误差分别降低了24. 727% 、33. 861% 、12. 113% 、8. 402% 和 3. 481%, 可为大气可降水量反演提供更精准的水汽转化因子(П);同时,深度神经网络 Tm 模型具有更好的区域适应性,可显著改进贝维斯 Tm模型、全球气压与温度 Tm 模型等传统模型在长江中游地区北部区域的建模误差;此外,深度神经网络 Tm 模型逐月误差季节性变化特征明显,呈现双峰型分布,与长江中游地区水汽收支季节变化特征存在相关性,可为进一步优化模型提供参考。【结论】深度神经网络 Tm 模型可有效降低 Tm 计算误差,为长江中游地区高精度大气可降水量反演及应用提供技术支撑。

摘要:【目的】城市内涝主要由强降雨引发,同时与排水和地形密切相关,综合以上因素建立内涝积水深度预测模型,能够较好地满足城市内涝风险防范需求。【方法】以地处盆地的呼和浩特市为例,采用 BP 神经网络(Back Propagation Neural Network)模型算法构建神经网络,输入层定为 4 个神经元,由排水设施、管网、地形和降水量 4 个向量组成,输出向量为积水深度 1 个神经元,进行训练和测试计算,建立神经网络预测模型。【结果】神经网络预测结果与实际值相对误差的最大值为0. 3953, 均方误差为 0. 001 m2, 平均绝对误差为 0. 0199 m, 神经网络预测值接近实际积水深度。【结论】应用 BP 神经网络模型算法,构建城市内涝预测模型和人工智能风险预警系统,取得良好效果,为盆地城市内涝气象风险服务提供科技支撑。