摘要:

摘要:强对流等灾害性天气给人民生活和社会经济发展造成了严重影响，准确理解强对流发生的机理及提高其预报效果仍然是具有挑战性的工作。综合利用我国自主研发的新一代地球静止轨道气象卫星风云四号高时空分辨率观测数据和中国气象局全球数值预报（China Meteorological Administration- Global Forecast System， CMA-GFS）格点化产品，研究局地对流发生前大气环境场的特征和关键影响因子的变化。分析表明：卫星观测得到的云顶冻结信息以及表征大气的不稳定性、水汽含量等数值模式变量是预测局地对流发生的重要因子。利用面积重叠法和光流法对云团进行连续追踪，采用机器学习技术建立了中国区域局地对流发生和强度分级（弱、中、强）预警模型2.0版本(Storm Warning In Pre-convective Environment Version 2.0, SWIPE-V2.0)，实现了局地对流的智能化预警。独立检验结果表明：模型对6个不同分区的雨季8 mm/h以下强度降水相关的对流判识准确率在0.5～0.85，对8 mm/h以上强度降水相关的对流判识准确率在0.69～0.91之间，具有较好的提前预警效果和实际应用价值。目前，SWIPE-V2.0已投入实时应用。

摘要:本文提出了一种基于搭载平流层飞行器对平流层大气风场进行原位探测的探测系统，并详细介绍了其工作原理、计算公式和风洞实验结果。实验室测试中，该探测系统的理论测量误差值≤2.5 m/s。在常温下的风洞试验中，该系统表现出了良好的工作性能、系统稳定性和测量准确度。在和实验室的风向、风速对比试验中的相关性均超过了0.99，风速的平均绝对偏差为0.67 m/s，风向的绝对平均偏差为2.4°。2022年，中国气象局气象探测中心利用平流层超压气球搭载该系统在海拔19 km的平流层大气中进行了原位探测试验，对所搭载平台周围的风速和风向进行了探测，并对探测结果进行了比对分析。与平台轨迹算法进行比对结果显示，该系统具有较好的一致性；与NCEP_FNL再分析数据进行比对，显示出东西向风速的相关性较好，达到了0.795，而南北风速的相关性较差，仅为0.33。试验结果表明，在平流层飞行器上搭载该探测系统可以有效地探测平流层大气风场，对于获得平流层大气环境数据集、提供大气环境预报服务、开发平流层浮空器、监测平流层飞行器周围的大气环境、规划飞行路线和区域停留等方面具有巨大的应用潜力。

摘要:为了更好地将全球共享的飞机气象观测资料（AMDAR资料）应用于本地气象业务，解决由AMDAR资料时空分布不均匀带来的应用不便的问题，利用2019年4月至2020年5月杭州地区获取的AMDAR资料，在质量控制处理基础上提出一种新的提取AMDAR廓线数据的处理方法，将机场周边一定时间和空间范围内的飞机探测资料视作探空气球漂移至不同位置的观测，垂直方向采用插值算法实现廓线数据均匀分布，并利用中值滤波算法对廓线做进一步质控。最终提取的AMDAR廓线数据与杭州探空数据进行了对比误差分析。结果表明：温度、风速和风向的总体平均偏差分别为-0.83 ℃、0.02 m/s、0.47°，均方根误差分别为1.93 ℃、2.02 m/s、25.05°，AMDAR温度廓线数据整体偏小，且相对暖湿的季节比相对干冷的季节偏小更加明显，AMDAR风廓线数据无明显系统误差，数据质量较好；温度和风速对比误差在2000 m及以上高度范围随高度增加而增大，但风向的对比误差相反；环境风速越大，风速的对比误差越大，风向的对比误差却越小；AMDAR廓线数据与探空数据具有较好的一致性，但在02:00—06:00以及5000 m以上高度缺测较多。总体来看，本文提出的AMDAR廓线提取方法具有一定的应用价值，能够为AMDAR资料在不同地区的应用提供参考。

摘要:雨量监测的准确性对天气预报、气候变化、服务决策、防灾减灾等有着重要的影响和意义，而雨量站网布设直接影响雨量监测的准确性。选取四川省雅安市作为研究对象，在现有站网布设的基础上，采用相关性分析，提出基于抽站的站网布设优化方法，并对抽站后的站网布设合理性进行评价。结果表明：①雅安雨量站有265站，各站点的控制面积为2.64～510.78 km²，邻近站间距离为0.3～12.28 km，邻近站间降水相关系数为0.62～0.993；②逐次抽站后，雨量站控制面积和邻近站间距离逐渐增大，邻近站点间降水相关系数逐渐减小；③抽站后站网面雨量与原站网面雨量较一致，误差较小，泰森多边形法面雨量变化幅度小于算术平均法；④从降水过程来看，各次抽站后，降水落区和各量级降水范围基本一致，站网对降水极值的捕捉能力较好，误差较小，但随着站点数的减少，对于降水形态刻画的精细程度有所下降。

摘要:使用均值生成函数、标准正态均一性检验方法和相关分析等方法对我国东部地区96个观测站1931—2020年夏季降水量长年代资料进行了一系列插补、检验、订正及效果分析等工作。结果表明：①均值生成函数拟合的1931—2020年各站夏季降水量资料的整体趋势和极值与观测值均有较好的一致性，其中无缺测资料的6个站点观测值和拟合值在距平符号一致率上达到了86.1%，可以满足插补工作的需要。②对1931—1950年和1951—2020年2个时段的夏季降水量资料，用平均值和方差2个统计量对插补后的资料进行差异性检验，共有8站具有显著性差异。③对插补后的1931—2020年夏季降水量资料进行了均一性检验和均一化订正，其中13站存在非均一性。④将订正后的站点资料与CRU_TS4.05(University of East Anglia Climatic Research Unit Global 0.5° Monthly Time Series)数据库的格点资料进行空间分布相似度分析，2套资料在1931—1950、1951—2020和1931—2020年这3个时段的空间相关系数分别达到了0.90，0.92和0.92，空间分布较一致，订正后的资料具有一定的可靠性。

摘要:利用2008—2016年5—9月中国气象局陆面数据同化系统(CLDAS)格点融合分析降水资料以及降水观测资料，在对CLDAS格点降水融合资料进行验证的基础上，对贺兰山区降水时空分布特征以及与地形的关系进行了分析。结果表明：贺兰山区降水呈“东多西少、南多北少”的分布特征，贺兰山主峰偏西0.1° 存在一个超过240 mm的降水高值中心，日降水量极值西侧高于东侧。8月降水量和短时强降水次数最多，11:00—18:00降水次数最多，午后到前半夜短时强降水次数最多。贺兰山区降水以小雨为主，其次是中雨，中雨和小雨雨量占区域总雨量的比例高达85%。贺兰山区降水量随海拔高度的增加而增加，西坡降水随高度的增加率为5.1 mm/hm，东坡降水随高度的增加率为2.1 mm/hm，西坡明显高于东坡。中雨日数与地形高度的相关性较好，其它级别降雨日数与地形相关性不强。

摘要:2021年第6号台风“烟花”在7月28日衰减为热带低压后，台风外围螺旋雨带致使江苏中部接连出现降水突增现象。本研究利用常规观测资料、数值预报产品和ERA5再分析资料，对强降水过程进行分析。结果表明：ECMWF-FINE数值模式产品对于形势场预报较为准确，但中尺度CMA模式更能体现极端降水的量级和落区。分析降水增强原因可知，“烟花”移动时受到高空引导气流作用较小，其在安徽境内打转时，西风槽携带弱冷空气南下降低了大气稳定度并强迫暖湿空气抬升。高低空散度场与涡度场集中在较窄区域内，构成了垂直互耦的优势配置，有利于形成强烈且深厚的上升运动，是暴雨产生和持续的重要动力机制。强降水区位于湿位涡（MPV）负中心的暖湿气流中，MPV负值区可反映暴雨落区。MPV1和MPV2分布体现了冷空气入侵所引发的对流降水特征。此外，江苏中部位于螺旋云带右侧高湿高能区，东北气流与西南气流汇合形成了旺盛的线状对流云团，配合地面辐合线对中尺度系统的触发和维持，从而产生极端强降水。

摘要:利用常规地面观测资料、风廓线雷达及微波辐射计资料，对2020年8月4—5日第4号台风“黑格比”在浦东机场的一次强降水天气过程统计分析。结果表明：①副热带高压的强势稳定与台风挤压，导致浦东机场维持长时间的强风；②4日中午12:00以后，平均风速稳定在10 m/s以上并伴有阵风，约离台风距离浦东机场同纬度前后 9 h，风向在4日21:00以后由东南风转为偏南风，12 h（4日21:00至5日09:00）累计降水量达57.9 mm；③云系结构在未登录之前，基本维持“9”字形，“黑格比”的螺旋云带主体位于台风的东南象限，北侧云带边界清晰，先向西北方向移动，逐渐影响浙江东南部沿海，其后又向正北方向移动，影响上海、江苏，于4日晚上21:00到达上海同纬度正西侧，且台风主体结构开始减弱松散；④出现明显降水过程时，5 km以下高度层垂直速度出现相应的显著大值区，垂直速度最大值接近9 m/s且高度可以达5 km以上，其数值与降水强度成正相关的关系；⑤当1 km以下高度层出现大气折射率结构常数Cn2高值区，且在2～6 km高度层出现次高值区时，对应着强降水，当高值区逐渐减弱时，表示强降水的减弱或终止；⑥在连续性强降水时段内，信噪比SNR最大值高度层稳定的位于5～6 km之间；⑦强降水之前，整层大气从中层开始增湿，且在降水出现时（21:30）液态水含量先增后减，液态水含量出现1.25 g/m³的时段与浦东机场实际出现强降水的时段重合，且出现层次为主要为700～2200 m之间；⑧对流有效势能CAPE最低值时段与强降水天气发生时段重叠, 且 KI值一直稳定在37 ℃以上，抬升指数为负值。

摘要:利用NCEP-FNL资料、FY-4卫星红外云图资料、雷达资料和自动站资料，对2021年4月15日渤海西岸由大尺度冷空气和中尺度对流系统共同作用形成的极端大风进行特征和成因分析。结果表明：①FY-4卫星红外云图云顶亮温表现出指状特征，雷达反射率因子表现为两个弱回波带在渤海西岸合并加强为一条带状回波，随着系统东移由带状回波演变为弓状回波。②上冷下暖的不稳定层结为锋面触发对流提供有利环境条件，在径向速度图上出现较大范围速度模糊和中层径向辐合。③此次大风过程具有雷暴大风和冷空气大风混合的大风特征，大风成因是由大尺度冷空气产生的动量下传、大尺度变压风、梯度风以及中尺度雷暴冷池出流共同导致的。

摘要:针对青藏高原地区雷电短临预报缺乏雷达资料的问题，采用FY-4A卫星多通道数据、欧洲中心第5代再分析资料（ERA5）中的对流指数、闪电定位仪资料等多源监测数据，根据雷电的发生、发展机理，提出了18个关键预报因子,利用随机森林算法建立了适用于西藏山南地区的雷电短临预报模型。统计分析各预报因子在有无雷电天气样本中的概率密度分布与随机森林模型得到的特征重要度指标，结果表明提出的预报因子物理意义明确，建立的模型可信度较高。利用随机森林算法分别对未来10 min 、20 min、30 min建立雷电预报模型，并与光流外推预报方法进行对比检验，结果表明：随机森林模型预报效果命中率(POD)、临界成功指数(CSI)均高于光流法，空报率(FAR)也相对较低；未来20 min的随机森林预报模型CSI评分最高，整体预报效果最佳。

摘要:基于GB/T36743—2018森林火险气象等级国家标准，分析了广西91个国家气象站1981—2020年森林火险气象等级特征，并利用林火实况进行了验证。广西高火险区位于桂西百色市、崇左市和沿海北海市，高火险期是10—12月。影响广西森林火险气象等级最主要的气象要素是降水量，其次为气温，风速和相对湿度影响较小。利用NCEP/NCAR再分析资料、NOAA海温资料和相关系数分析方法和合成分析方法，从海温和对流层中低层位势高度、风场、垂直速度和海平面气压等的异常特征对广西高火险期高火险日数差异的分析表明：关键区海温不同的海气相互作用引起的降水量差异造成了广西高火险日数的异常。秋季赤道中东太平洋冷（暖）海温激发出菲律宾异常气旋环流（南海异常反气旋环流），东亚冬季风（西南暖湿气流）偏强，副高偏弱偏东（偏强偏西），广西处于下沉干燥（上升湿润）气流区，降水偏少（多），高火险期高火险日数偏多（少）。

摘要:利用1980—2021年河北省142个国家气象站观测资料以及电力部门提供的导线覆冰个例资料，分析了河北省历史导线覆冰空间特征，发现省内南部沿海和张家口东北部主要以雾凇覆冰为主，邢台东北部、沧州东部地区存在少量雨凇覆冰情况。系统分析2015年11月15次覆冰跳闸事故的天气环流形势，造成此次灾害的冷空气由北向南传播，中后期叠加来自西部向东传播的气流；关键区对流层低层存在雪水混合物和明显的风切变，对流层中层存在“负-正-负”的温度异常层结分布特征，热力环流中上升运动为覆冰提供了有利条件。基于气象观测资料，综合考虑导线覆冰增长、维持、消融过程，建立导线覆冰小时级覆冰厚度预报模型。利用覆冰个例进行检验，发现该模型能够较好地捕捉气象条件对导线覆冰过程的影响，能够客观地反映覆冰厚度时空分布特征，为覆冰监测预警提供精细化数据支撑。

摘要:面向多种灾害频发的应急观测任务，现有地面应用系统响应能力无法满足常态化的高时效性观测需求。为发挥风云四号B星(FY-4B)快速成像仪灵活、快速的载荷性能优势，通过设计应急响应与常规观测一致的观测模式及时间表,规划中国及全圆盘区域，建立智能决策观测任务的自动化星地指挥调度系统，在保证卫星安全前提下实现载荷应急观测快速部署，全业务流程响应平均不超过30 min。该系统有效减少频繁变更观测任务所引起的星地资源压力，保证遥感数据连贯性，已在汛期服务及各类灾害气象保障中发挥重要数据支撑作用。

摘要:本文通过分析“云+端”模式气候监测预测分析系统（简称：CIPAS3.0）的监控需求，给出基于气象综合业务实时监控系统（简称：天镜）CIPAS3.0监控应用架构和流程设计，详细描述了产品监视流程和数据源异常追溯算法，为下一步建设融入气象大数据云平台（简称：天擎）的业务系统通用监控提供了技术思路。CIPAS3.0监控应用实现了数据源、产品和基础资源的实时监视与告警，并提供数据源异常追溯、产品一键补算等功能，解决了数据源下载传输情况不透明、产品手工补算不方便等问题，减轻了运维人员定位和解决故障的工作量，提高了运维效率。本应用于2021年12月通过专家评审并投入业务化运行，截止目前已实现87种数据源和125种定时产品实时监控，为CIPAS3.0的稳定运行提供了保障。

摘要:本文针对气候监测预测分析系统（CIPAS3.0）数据环境的系统架构、总体设计，提出系统实现的若干关键技术并进行深入分析。CIPAS3.0作为国家气候中心面向气候监测、预测、诊断业务的核心业务系统，其数据支撑环境已全面融入气象大数据云平台“天擎”，针对不同存储格式的数据源，建立了以GBASE和PostgreSQL底层存储架构为基础的气候专题数据库，采用基于配置文件的可插拔数据加工处理框架，并提供了具有数算一体能力的数据访问接口。CIPAS数据环境设计采用OBS（Object Storage Service）对象存储进行产品的管理，同时针对数据产品完整性和分布式集群管理建立了全流程的监控系统，实现了数据从采集、入库、存储、加工处理、访问、监控等各环节的支撑作用。目前，CIPAS3.0数据环境已投入业务使用，其建设成果在国家级业务单位和试点省份的试用显示出其在支撑业务应用能力与发展前景方面具备较好的基础。