和田地区沙尘暴时间分布及变化特征

采用4个气象站1961—2018年的沙尘暴监测资料,分析了和田地区沙尘暴频次和持续时间的分布特征和变化趋势,并探讨了沙尘暴长时间变化原因。结果表明:(1)和田地区年平均沙尘暴日数20.4 d,是我国沙尘暴最多的地区之一。(2)和田地区在春夏季沙尘暴频次最多,峰值在5月;冬季12月的沙尘暴过程持续时间最长,夏季6月的持续时间最短;持续时间在1~30 min的沙尘暴频率最多。(3)和田地区24 h都有可能出现沙尘暴,在18:00—23:00出现沙尘暴频次最多,后半夜至上午开始的沙尘暴持续时间最长。(4)和田地区在16个风向方位都会出现沙尘暴,来自西方路径沙尘暴的风速和频率大(多)于其余路径沙尘暴。(5)在和田地区,最大风速达3.0 m·s^(-1)就可能会引发沙尘暴,有87.5%的沙尘暴发生时极大风速未达到大风标准。(6)近58 a来,和田地区的年沙尘暴日数显著减少,年大风日数和最大风速也显著减少;沙尘暴频次20世纪60年代最多,从90年代开始明显减少,沙尘暴过程持续时间20世纪70—80年代最长,从21世纪00年代开始明显缩短。

基于微波辐射计AMSR2的雪密度定量判识模式研究

积雪颗粒及密度对积雪观测影响重大。针对目前气象台站的雪密度观测数据无法满足大尺度范围或无人区雪密度信息观测需求的情况,采用研究区域代表性的多个气象台站的雪密度实测数据,结合被动微波高频率双极化亮温,建立了研究区域的雪密度极化指数或散射指数模型。结果显示,极化指数P_(6h-36v)、P_(10h-36v)及散射指数S_(10h-36h)、S_(10v-36v)、S_(18h-36h)与雪密度强相关,且二者时间的变化趋势仍保有一致性;高频率散射指数S_(36h-89h)、S_(36v-89v)及极化指数P_(89h/89v)与积雪密度随时间变化表现出反相位趋势。模型的精度检验结果显示,模型复相关系数R为0.727,均方根误差RMSE为1.418 g/cm^(3),平均偏移量Bias为0.244 g/cm^(3)。从长时间序列来看,模拟结果与实测结果存在良好的一致性,尤其是隆冬时节(12月至次年2月),模拟值与实测值会更接近。

基于MODIS数据的云降水估计方法

利用卫星遥感资料定量估计降水及其区域分布对强降水等灾害性天气监测具有十分重要的意义,还可弥补常规气象观测的不足,提供更为丰富的降水信息。(1)利用MODIS卫星的可见光、近红外、短红外、中红外和热红外波段数据,采用云指数法和多光谱综合法对云类型进行了判识,有效地分类出云和冰雪、卷云、水云和高、中、低云。(2)在云分类的基础上定量反演了各类云参数,包括云顶亮温梯度、云顶亮温最小值面积变化、不同量级的云顶亮温面积及变化趋势、对流云的核心位置判别、亮温方差和大气中的水汽含量等因子参数,结合地面实测降水数据和地表高程数据,建立了降雨的强度的定量估计模式。(3)通过对2007年7月16-18日、26-29日的新疆大降水过程进行降水估计,并对估计值与区域站地面实时观测降水值作了比较,结果显示相对误差为31.97%,均方根误差为2.31 mm。降水量级的定量误差在±3 mm以内的占66%,±5 mm以内的占86%。因此,该模式具有较好的降水估计效果。