四川省气象台预报会商系统操控原理

四川省气象台预报会商系统改建围绕着现代化的会商室终端设备展开,工程完成后能够实现如下功能:提供清晰丰富的数据源供远程使用,尽可能完整地还原远程传输过来的信号,建设一套数字化高清晰度的多业务综合信息显示平台,提供清晰的会议讨论扩声。作者总结了主要操控原理,使系统操作系统简单明了。

四川省气象台新一代天气预报业务流程总体设计

本项研究建立了合理的气象信息流向 ,填补了四川省气候资料查询系统、数值预报产品直观化释用技术的天气预报思路引导系统、客观化的四川省传统天气预报模式群的空白。为新一代天气预报流程的总体设计提供了有价值的参考。

基于DEM的四川省地面气象台站地形特征分析

利用DEM资料,获取四川省地面气象台站的海拔高度并进行精度验证,在此基础上,进一步提取台站所处的坡度、坡向、地形粗糙度特征进行分析。结果表明:DEM数据能较为精确地反映四川气象台站的地形高度,具有较高的适用性。通过分析国家站、区域考核站和非考核站的台站地形特征发现,3种站网类型均主要分布在低海拔地区,且在500 m左右地区最密集,国家站分布相对均匀。3种站网类型台站所处坡度主要分布在0°~15°,且在缓斜坡地形最为集中,国家站较区域站分布均匀。3种台站类型在阳坡、阴坡、东坡和西坡各坡向站点分布比较一致,超过81%的台站地形粗糙度在1.05°之内,国家站地势相对平缓。总之,国家站较区域考核和非考核站更具有区域代表性。

利用地面气象资料建立四川省日总辐射计算模型

利用四川省6个辐射观测站2016?2018年日总辐射和地面气象资料,应用"个案排秩"、一元线性回归和逐步回归方法,建立四川省日总辐射计算模型(模型Ⅰ),并按日照时数是否为0建立有日照总辐射计算模型(模型Ⅱ)和无日照总辐射计算模型(模型Ⅲ)。结果表明:模型Ⅰ、模型Ⅱ和模型Ⅲ均通过0.01水平显著性检验;模型Ⅰ、模型Ⅱ和模型Ⅲ回代检验的MAPE分别为12.62%、10.02%、16.34%,NRMSE分别为16.17%、12.23%、28.40%;4个典型日应用这3个模型的MAPE分别为7.59%、4.50%、36.53%,NRMSE分别为9.22%、5.93%、40.98%;对于4个典型日在日照时数为0时不用模型Ⅲ而改用模型Ⅰ、日照时数不为0时用模型Ⅱ,其MAPE为5.79%、NRMSE为7.47%,比全部资料用模型Ⅰ模拟分别提高1.80个和1.75个百分点。建立的3个日总辐射计算模型均具有应用价值;四川省日总辐射最佳模拟方法是日照时数为0时用模型Ⅰ计算,日照时数不为0时用模型Ⅱ计算;海拔、天气状况和日照长短决定四川各地日总辐射量的大小,其中海拔和天气状况是造成四川各地日总辐射差异的主要因素。

四川省汛期小时极端降水精细化特征

使用2012-2021年四川省2985个气象站5-9月逐小时降水资料,分析了小时极端降水的精细化特征.研究结果表明:四川省汛期小时降水在第99百分位出现转折性变化,小时极端降水阈值随海拔升高而减小.总体上小时极端降水贡献率四川盆地最高,攀西地区次之,川西高原最低,其与汛期降水量的多少基本匹配.研究期内各个区域的汛期小时极端降水贡献率均以增加趋势为主,川西高原和攀西地区尤其显著,但空间差异非常大.在一天中,各区域小时极端降水都呈“单峰型”,夜间出现小时极端降水的概率相对更大,不同地区的峰值出现时间有所不同,中午时段均不易出现小时极端降水.研究期内小时极端降水出现峰值更高、谷值更低的变化趋势.小时极端降水过程达峰快、减弱慢,开始时间越晚持续时间越长.四川盆地和攀西地区下午至前半夜多为1~3 h短过程,后半夜多为3~11 h持续过程,而且川西高原的开始时间略晚,持续时间更长.

2022年四川省复杂地形下持续性极端高温特征与模式误差分析

2022年8月四川省持续性极端高温天气过程范围广、强度大且持续时间长,全省有74.8%的站点打破近70年历史同期极值。本文选取四川地区2022年8月逐时2 m气温实况站点和历史同期数据,结合EC、CMA-GFS及CMA-MESO模式的2 m气温预报数据,分析了此次极端高温天气特征及预报误差。结果表明:(1)受地形影响,最高气温极值呈东高西低的分布特征;(2)受热岛效应影响,最高气温超历史极值较多的站点主要集中在盆地西部龙泉山脉附近;(3)3个代表站的最高气温平均值高、距平大、高温持续时间长,该时段的累计降水量明显低于历史同期平均值且降水日数显著偏少;(4)3个模式对于最低气温的预报准确率明显高于最高气温,而最优模式的高温预报准确率仅39.1%;(5)EC模式的预报优势主要在盆地低海拔站点,CMA-MESO模式在陡峭地形区域的预报效果要优于EC模式;(6)对于最高气温出现日期预报,EC模式在盆地和攀西地区效果更佳,CMA-GFS和CMA-MESO模式在川西高原效果更优。

四川盆地西部边缘不同落区暴雨的气象场差异及夜雨浅析

本文基于2015~2018年四川盆地西部边缘出现的典型暴雨个例,以落区为依据进行了统计分类,着重分析了不同空间分布特征暴雨的环境场条件,并从四川盆地夏季大气日变化特征角度来探讨了该区域夜雨频发的原因。研究表明:(1)受四川盆地西部边缘高大陡峭地形影响,盆地西部中低层大气温湿条件好,暖湿东南气流在此遇大地形产生迎风辐合抬升,易发生强降水。当暴雨发生在整个盆西(西部型)时,整个盆地西部的湿度非常大,东南风较强;当暴雨发生在盆地西北部(西北型)时,中低层东南风最强,动力作用最显著;当暴雨发生在盆地西南部(西南型)时,大多伴随有偏北风进入盆地,存在明显的南北风切变辐合。水汽散度通量对四川盆地西部暴雨强度和落区具有较好的指示意义。(2)对流有效位能、相对湿度、假相当位温、中低层风场以及散度这些热力和动力变量的日变化特征,都表明了四川盆地西部降水易发生在夜间。

2016-2020年四川省森林火灾与气象因子的关系

文章利用四川省2016-2020年森林火灾与相关气象因子(当月平均气压、平均气温、平均相对湿度、降水量、最大风速和日照时数)历史数据,分析四川省森林火灾分布特征,分别将森林火灾重点地区每月林火发生次数、火场面积和受害森林面积与当月和前月气象因子做相关分析并建立模型,研究森林火灾发生与气象因子的关系。结果表明,林火次数与气象因子的相关性更好,模型拟合度更佳。不同地区气象因子对林火的影响程度不尽相同,凉山州和攀枝花市森林火灾发生次数随当月湿度下降和风速上升呈增加趋势,线性关系显著;凉山州火灾次数与前月温度、相对湿度和降水量呈显著线性相关,攀枝花市火灾次数与前月相对湿度线性相关显著;甘孜州林火次数与当月和前月相对湿度呈显著线性相关。

四川气象科普研学旅行发展路径研究

气象工作是科技型的基础性工作,而气象科普被纳入全民科学素质行动计划纲要,融入国家科普发展体系。随着素质教育的深入推进,社会愈加注重实践和认知的统一,我国多地将研学实践纳入教育教学计划,研学旅行已进入新常态。因此,将气象科普与研学旅行相结合,是因势而谋、应势而动的尝试与突破。旨在通过梳理四川省气象科普研学资源,探索可供推广的实施路径,促进四川气象科普研学旅行的发展。

四川省中小学气象科普教育现状与提升对策

为了解四川省中小学气象科普教育工作现状及需求,通过线上问卷调查、座谈交流及实地调研等方式,对四川省中小学气象科普教育情况进行调查分析,并结合分析结果与当地实际,探讨四川省中小学气象科普教育存在的不足和对策建议,以期为四川省气象科普教育高质量发展提供参考。

泥石流滑坡发生的降水预报方法与雨量标准——以四川省盆地区域为例

通过对η坐标数值预报模式预报的降水量检验分析,发现η坐标数值预报模式对青藏高原天气系统活动造成的四川盆地降水预报明显偏弱,且雨区偏北、偏西。我们使用风场资料对高原天气系统作自动识别,进行了对高原天气系统影响降水的强化与雨区漂移的处理,研究得出了η坐标数值预报模式释用强降水预报方法。通过对1991～2 0 0 1年四川盆地发生泥石流、滑坡灾害的气象成因(强降水)分析,研究得出了四川盆地不同的地质地貌条件下泥石流、滑坡预测雨量标准。在上述研究基础上,建立了四川盆地泥石流、滑坡产生的强降水预报方法。经2 0 0 3- 0 8～0 9业务试运行,效果较好,较成功的预报了四川盆地西部、西南部3次大暴雨过程触发的多处泥石流、滑坡灾害。

四川省暴雨过程综合评估模型的研究及建立

利用1961-2013年四川省156个国家级气象观测站的逐日降水资料,按照暴雨过程的识别标准,统计得到851次暴雨过程。选取了4项适用于四川省天气气候特征的暴雨过程评价指标,依据历史重现期划分出各指标的等级标准,并利用欧氏距离函数建立了暴雨过程等级评估模型。为能全面反映整个暴雨过程的强度,构建了一个物理意义清晰的暴雨过程综合强度评估模型。该模型客观地考虑了4项指标的权重及其自身变率,对暴雨过程的描述更加科学。通过对历史暴雨过程进行评估分析,发现评估结果与历史灾害事件的记载在时间和强度上具有较好的一致性,评估效果理想,可满足四川省暴雨天气过程定量评估业务的需求。

四川省持续性暴雨定义及时空分布特征

采用1961—2014年四川省158个气象站的逐日降水量资料,定义了四川省单站和区域持续性暴雨的标准,分析了近54年四川省持续性暴雨的时空分布特征。结果表明,盆地单站持续性暴雨多发生在9月,主要出现在盆地西北部、西南部和东北部,一般持续3天,一次持续性暴雨事件降水量一般可达150~200mm。而攀西地区单站持续性暴雨发生的次数一般为1~3次,6月发生范围最大,最长持续时间为4天,主要发生在攀西地区东部。区域持续性暴雨多发生在7月,降水中心主要分布在盆地西部沿山一带及盆地东北部,这与单站持续性暴雨频次高值区的分布基本一致。区域持续性暴雨在2001年后发生频次较前期频繁,特别是持续3天的持续性暴雨事件发生频率较高,但是强度略有减弱。

四川省降水相态时空分布及变化特征

利用四川省156个国家级地面观测站1981~2013年的整编观测资料,统计分析了四川省雨、雪与雨夹雪日数的年平均、月平均特征以及雨雪转换情况,并采用线性趋势法、M-K检验来对不同相态降水的时空分布及气候变化特征进行了定量分析。结果表明：（1）四川地区年平均降雪日数和雨夹雪日数呈＂西多东少＂型分布,年降雨日数则呈＂东多西少＂的分布特征;（2）盆地中部、南部雨雪转换年平均日数为0.1~2日,盆地西部丘陵一带为3~5日,川西高原雨雪转换日数在10日以上,攀枝花几乎全年无雨雪转换,凉山州呈现西少东多的形势;（3）从线性趋势法、M-K检验及突变都可以看出,四川地区不同降水相态年发生日数总体都在减少。

基于SPEI的四川省盆地区季节性干旱时空变化特征分析

基于四川省盆地区1961-2012年57个台站逐月气温和降水数据,利用标准化降水蒸散指数(SPEI)对盆地区近52 a季节性干旱的时空分布特征及变化趋势进行分析。结论表明,(1)在季节性增暖和少雨趋势协同作用下,盆地农区春夏秋冬四季干旱化加剧,其中秋季增温率达0.154℃·10 a^(-1),且降水以15.22 mm·10 a^(-1)的速率减少,干旱化趋势在四季中最为显著。(2)对比不同等级的干旱,秋季中旱站次的增加趋势最为突出;从1990 s后期开始春夏秋冬四季重旱和特旱站次大体上呈增加趋势,极端干旱灾害影响扩大。(3)四季盆地区域干湿分布特征和变化趋势均存在显著的空间差异,其中盆西平丘区、盆中丘陵区和部分盆南缓丘区是季节性干旱化倾向较为明显、干旱影响面积较大的地区,需要加强防灾减灾措施,以规避干旱事件增多带来的不利影响。

四川省降雨灾情时空分布及其与雨量相关特征分析

利用四川省2002—2020年降雨灾情数据和156个国家气象观测站及5727个区域气象观测站逐日、逐小时降雨资料,分析四川省降雨灾情时空分布及其与雨量特征的联系。结果表明:四川省近年来降雨灾情数量增长明显,盆地西部、南部灾情数量最多,密度最大,凉山州和盆地东北部死亡人数最多。灾害主要发生在6—9月,灾情分布有从盆地东北部、南部向西部发展,最后到东北部的趋势。盆地在有大暴雨出现时灾害发生可能性最大,致灾频率50%以上,暴雨致灾频率20%~40%;攀西地区暴雨出现时致灾频率20%~30%;川西高原暴雨天气过程较少,大雨出现时致灾频率最大,为10%~30%。最大小时雨量盆地区在10 mm以下的灾害主要发生在盆南和盆东北,盆西在各个雨量等级范围内占比都较大,攀西地区灾害主要集中在10~40 mm,川西高原为20 mm以下。最大日降雨量小于50 mm的灾害主要分布在盆南,超过300 mm的主要发生在盆西北,50~100 mm以盆南和盆西南为主,攀西地区50~100 mm占比最大,川西高原为25~50 mm。

基于分位数映射法的四川省ECMWF模式降水预报误差订正分析

为做好ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting)模式本地化释用,提高四川省降水预报准确率,对四川省2020—2021年7—9月模式各量级降水预报系统性偏差规律分析发现,该模式预报的雨日较实况偏多,尤其是攀西地区和川西高原;预报的大雨日数盆地西南部及攀西地区多于实况,而盆地南部少于实况。然后,基于分位数映射法对模式预报的24 h累积降水开展大量级降水订正试验与检验。基于分位数映射法订正后,暴雨及以上量级TS(Threat Score)提高7%~15%,且各量级降水TS均高于多模式集成客观预报产品2%~4%,大雨及以上、暴雨及以上量级命中率提高10%~20%,订正后雨带位置特别是暴雨落区与实况更接近。

四川省降水相态识别判据研究

本文运用1981-2013年四川省156个国家级地面观测站的原始气象记录整编数据,分析了四川省雨、雨夹雪和雪三种降水相态的气候分布特征,并从地面要素和高空要素两个方面详细分析了不同降水相态对应的变量阈值,主要结论如下：（1）降雨日数的第一特征向量近些年呈现出减少趋势,第二特征向量在雅安和广元地区的降水日数有所增加,攀西地区降水日数在减少;从降雪日数的第一特征向量看,四川地区降雪日数近些年也呈现减少趋势,第二特征向量四川中部一线近些年的降雪日数有所增加;雨夹雪日数第一特征向量说明四川大部分地区雨夹雪日数近20年都在减少,阿坝州地区的雨夹雪日数在增加,第二特征向量的趋势并不明显,第三特征向量近15年盆地地区的雨夹雪日数有所增加,川西高原和攀西地区的雨夹雪日数在减少.（2）地面和高空近地层的温度（T）和露点温度（Td）对区分降水相态有较好的指示意义.盆地西部,三种降水相态有较好区分;盆地南部,各要素都能很好的区分雨和雪两种降水相态,但是雨夹雪与雪并不好区分;盆地东北部,只有H700-第一层较容易区分三种不同的降水相态.川西高原上,H500-第一层为区分三种不同降水相态的最佳高空要素;攀西地区,T第一层、T600hPa、零度层高度3 个要素是识别三种不同降水相态的较好指标.

气候变化背景下四川省设施农业气候资源特征分析

为了探讨气候变化背景下四川地区设施农业气候资源变化,利用四川省134个气象站近40年逐日气温、降水及日照时数资料,通过多元回归、滑动t检验、气候倾向等数学统计方法,分析四川地区适宜期、加热期和通风期等几个生产期主要农业气候资源的空间变化趋势及其代际变化差异。结果表明,(1)四川盆地、川西高原以及攀西地区设施农业气候资源的空间分布特征差异明显。(2)适宜期、加热期和通风期设施农业气候资源主要因子的长期变化趋势各有不同。(3)年代际变化来看,20世纪70年代与20世纪90年代是四川地区适宜期热量及水分资源相对贫乏时期,在20世纪80年代与21世纪前11年适宜期热量资源均呈增加趋势;20世纪80年代和21世纪前11年四川区域加热期设施农业气候资源表现出一致的减少趋势;20世纪80年代是四川区域通风期气候资源匮乏时段,但从20世纪90年代开始通风期气候资源大体呈现持续增加的趋势。

四川省大雾天气的气候特征

选取 198 0年至 2 0 0 1年共 2 2年四川省单站定时地面观测资料为资料样本 ,采用累加和算术平均的统计方法对大雾天气现象进行统计分析得出 :四川省1980年至 2 0 0 1年大雾天气的气候特征。