山区盆地大气湍流特征与污染扩散的数值试验

运用三维非表在气动力学数值模式，模拟了稳定、中性和不稳定３种层结下山区盆地的大气湍流和污染扩散特区通过模拟认为，在山区复杂地形条件下，由风切变引起的机械湍流是湍流动运动的主要形式之一，它主受风速的影响，同时，在非中性层结下，热力湍也是充运动的主要形式之一，由于地形复杂和层荮变化，使得污染扩散与平原地区有较大差异，在稳定层结条件下可以产生高浓度的污染。     

生物质燃烧对东南亚及中国南方对流层臭氧含量影响的模拟研究

利用区域气候和大气化学模式系统,对2000年春季生物质燃烧排放影响东南亚及中国南部地区对流层臭氧含量进行模拟研究.结果表明,春季东南亚和南亚的生物质燃烧不仅影响源区对流层臭氧含量,而且对处于环流下游的中国南部地区也有显著作用;燃烧源区主要影响对流层低层,下游地区则影响对流层中低层.在源区引起的对流层臭氧总浓度增加达2.1×10^-1g/m²,对下游的中国南部地区增加量为9.0～12.0×10^-2g/m²;源区大气低层1000～900hPa的臭氧含量可增加36×10^-9m³/m³ 以上,而在中国南部750～700hPa高度上空的增加达15×10^-9m³/m³.     

云南一次致灾暴雨过程WRF模式模拟分析

采用三重嵌套网格,利用NCEP的1°×1°再分析资料以及新一代中尺度预报模式WRF模式,对2014年6月6日08:00-7日08:00川滇切变线致灾暴雨过程进行了数值模拟实验,并对结果进行诊断分析。结果表明:WRF模式可以较为客观地模拟出暴雨过程的落区和强度,较好地反映了强降水过程的实况和基本特征,模式能很好地指示出强降水发生的高湿水汽条件以及正涡度发展、强烈上升运动和下正上负垂直螺旋度结构的动力条件,模拟的上升运动位置及700 hPa正涡度带和正垂直螺旋带亦对强降水落区有很好的指示性,另外除了模拟的切变线位置稍偏西偏南而导致暴雨区稍偏西偏南外,对高低层影响系统的走向、结构、位置和强度的模拟结果与实际结果相近,表明该模式对云南省切变线致灾暴雨系统具有较好的模拟效果。     

2007年5～8月云南省雷电活动特点和致灾因子分析

对2007年5～8月雷电活动及其灾害成因进行了分析,结果表明:云南雷电活动频繁,但空间分布不均匀;雷电活动的时间分布基本呈一峰一谷变化,峰值出现在17～18时,谷值出现在10～11时;雷击灾害发生的可能性不但与闪电频数有关,还与闪电强度有关,闪电一般发生在回波强度≥40 dBz、组合反射率≥45 dBz、回波顶高≥12 km的具有典型强对流特征的区域;回波强度越强、顶高越高,发生雷电的可能性越大,出现的雷电灾害越严重;低槽切变、两高辐合型北方系统以及南海低压、热带辐合带型、西行台风型南方热带系统为雷电的发生发展提供了有利的环流背景以及动力、热力或者水汽条件;雷电发生在SI<0℃和θse850-θse500>6℃的强烈对流不稳定区域内.     

夏季风水汽输送对云南夏季旱涝的影响

利用欧洲中期天气预报中心的1961-2002年逐月再分析资料(ERA-40),计算夏季80°E~130°E, 0°~35°N区域内水汽通量及其散度,并使用EOF分解和小波分析等统计方法,对云南夏季水汽通量及其散度的时空特征进行诊断分析,结果表明:云南夏季风降水有两支水汽来源,最强一支来自越赤道气流转向后在孟加拉湾北上形成西南水汽输送,其水汽源地为印度洋、孟加拉湾,反映南亚季风对云南的影响;另一支为副热带高压南侧的东风气流,其源地是西太平洋、南海,反映东亚季风对云南的影响;云南夏季降水的主要水汽通道是南亚夏季风水汽输送。夏季风水汽通量矢量的第一特征向量分布型大致呈反气旋式水汽输送,对应云南夏季降水的一致偏多;水汽通量矢量场第二特征向量的分布大致为气旋式水汽输送,对应云南夏季降水偏少;第三特征向量为气旋式－反气旋式,造成云南夏季降水南北分布差异,反映云南夏季降水的南北差异。第一模态的水汽通量有很强的年际变化,在年代际变化上13~15 a周期较为显著,在年际变化上2~3 a的周期较显著;1960年以来水汽通量呈减少趋势为-0.105 kg(m·s)^-1/a。第二模态的水汽通量呈增加趋势,为0.566 kg(m·s)^-1/a,在年代际变化上11~15 a周期最为显著,从1970年代中期后水汽通量呈2~3 a的周期振荡。夏季异常旱涝年与来自孟加拉湾和南海地区的西南水汽输送的强度及位置有关,并且对流层中层的水汽输送起决定因素。     

2021/2022年云南冬季异常气候特征及成因分析

基于云南省124个站点逐月气温和降水资料以及美国国家环境预报中心和国家大气研究中心(NCEP/NCAR)再分析资料,运用数理统计方法,分析了2021/2022年冬季云南气候异常的成因,得到(1)2021/2022年冬季,中低纬度地区维持北非槽、阿拉伯半岛脊、孟加拉湾槽的波列,有利于阿拉伯海、孟加拉湾、西太平洋和南海的水汽向云南境内输送,造成云南整个冬季降水偏多。(2)前(后)冬中高纬度的环流变化是造成冬季气温前暖后冷的直接原因。从前冬到后冬中高纬度欧洲大陆槽明显减弱北抬,西西伯利亚附近的脊增强,易形成阻塞高压;地面西伯利亚高压增强,东亚冬季风也明显增强。相应地冷空气从少而弱到频发并偏强,气温从明显偏高到显著偏低。(3)2021年12月到2022年2月东亚副热带急流从偏弱逐渐变为偏强,而极锋急流从偏强逐渐变为偏弱,导致冬季风逐渐增强,影响南下冷空气,致使云南冬季气温发生了前暖后冷的季节内异常变化。(4)云南上空整个冬季皆存在异常水汽辐合,水汽辐合抬升有利于降水生成。两个主要水汽输送通道一个是从阿拉伯海经孟加拉湾进入云南;另一个是从西太平洋海域经南海、中南半岛和孟加拉湾进入云南。     

中国的降水量符合正态分布吗?

利用适合性检验方法 ,对中国境内 16 0个测站自 195 1～ 2 0 0 0年 5 0年的逐月降水资料是否符合正态分布进行了检验 ,并在此基础上对该 16 0个测站降水量的统计分布做了区划。研究结果表明 ,对夏季 ,通过显著性检验的测站数最少 ,而对冬季 ,通过显著性检验的测站数最多 ,即中国夏季降水多符合正态分布 ,而冬季降水多符合非正态分布。一方面 ,我国降水量的统计分布具有一定的区域性、其中黄河流域以南和江淮流域 ,东北地区的东部和西北部以及云南的部分地区为基本符合正态分布区 ,其原因是该区域的气候基本属于季风性气候 ;西北、华北和东北西部为严重偏离正态分布区 ,其原因是西北地区的气候基本是大陆性气候 ;其他地区为偏离正态分布区。另一方面 ,我国降水量的统计分布又具有较强的局地性 ,因此 ,在做有关降水量的分析预报时 ,有必要考虑其统计分布特征。     

纵向岭谷区8月气温的年际变化及其影响因子

将地表温度和向外长波辐射拓展成为综合因子后，应用主分量-典型相关分析方法分析了纵向岭谷区76个测站8月气温与前期和同期地表温度和向外长波辐射因子间的关系。结果表明：7月及8月地表温度场和向外长波辐射场与云南纵向岭谷区8月温度场存在显著的相关关系，通过5％的显著性检验。前期及同期纵向岭谷区8月气温典型相关场的正、负值区分布情况大致相同，即纵向岭谷区北部怒江、澜沧江的上游流域和沿怒江、澜沧江、元江以西流域的8月气温与沿这3条河流以东的流域的同月气温为反向分布，其显著相关区位于3条河流以东和以西两个流域的德宏州、临沧市、思茅市、西双版纳州、大理州及楚雄州。菲律宾附近海域、中南半岛、南海及加里曼丹岛等区域是地表温度及向外长波辐射典型相关场中正、负值较大、较小的区域，也是影响纵向岭谷区8月气温的关键区域，同时印缅低压、西太平洋副热带高压是影响该区的关键系统。     

昆明"6.24"城市洪涝气象成因分析

2006年6月24日云南昆明发生了当年最为严重的一次城市洪涝,利用T213数值预报产品资料对这次突发性洪涝灾害的气象成因进行了诊断分析,结果表明此次强降水与高空切变线南压及西太平洋副热带高压外围西南暖湿气流有关,高空切变线南压有利于引导北方冷空气南下入侵,而西太平洋副热带高压外围西南暖湿气流为此次洪涝灾害的爆发提供了丰富的水汽。过程期间,高低层存在明显的高空辐散、低空辐合的抽吸特征及明显的上升运动,低层700 hPa昆明上空一直存在明显的水汽通量高值区。卫星云图及雷达回波上也有明显的中小尺度降水云团活动,造成了昆明2006年入夏以来的最大降水,导致昆明出现了严重的城市洪涝灾害。     

山东省2015年PM2.5和O3污染时空分布特征

利用中国环境监测总站的城市空气质量自动监测数据,分析了2015年山东省细颗粒物（PM_2.5）和臭氧（O₃）污染的时空分布特征,并初步探讨了其与气象要素的相互关系。研究发现：山东省PM_2.5年均质量浓度和年超标天数的空间分布均呈现由东部向西部递增的趋势,半岛地区的浓度最低,其他地区浓度均较高,年均质量浓度最大值出现在德州（101 μg/m³）。各城市PM_2.5的月均质量浓度均呈现出季节性变化,冬季最高,夏季最低。O₃-8h年均值和O₃年超标天数的空间分布与PM_2.5不同,半岛地区污染天数最少,其次为南部地区,中部地区和西北部地区污染最为严重并且各区域的城市之间O₃污染情况存在较大差异,具有明显的局地性特征。O₃质量浓度在春末夏初最高,超标现象主要出现在5—8月。分析各城市PM_2.5污染和O₃污染的协同性与差异性发现,虽然不同城市之间两者污染情况存在一定差异,但整体上看,山东省大气复合污染特征明显,全年有10个城市的PM_2.5和O₃同时超标天数都在20 d以上,并且该现象主要发生在夏季。夏季高温低湿的大陆气团控制更有利于O₃和PM_2.5叠加共存形成复合型污染。温度≥26℃时,O₃-8 h与PM_2.5日均质量浓度的相关系数为0.63,相对湿度≤60%时,两者相关系数为0.69。此外,当在大陆气团的控制下发生O₃污染时,相对湿度的提高更有利于PM_2.5浓度的增加。