外来输送对舟山城区不同季节PM_(2.5)污染的影响研究

为了揭示外来输送对浙江舟山城区PM_(2.5)污染的影响,在对2016年3月—2019年2月舟山城区PM_(2.5)日均质量浓度季节变化分析的基础上,利用后向轨迹聚类分析、潜在源分析函数和浓度权重轨迹分析方法,对比分析了影响舟山城区PM_(2.5)外来输送路径和潜在外来源区的季节特征。结果表明:春季和秋季以东北偏北和局地偏南路径占比最大,夏季以偏南路径占比最大,冬季以西北路径占比最大。春季西北路径和局地偏南路径分别对PM_(2.5)质量浓度平均值和最大值贡献最大,夏季西北偏北路径和偏南路径分别对PM_(2.5)质量浓度平均值和最大值贡献最大,秋季局地偏南路径对PM_(2.5)质量浓度平均值和最大值贡献最大,冬季西北路径对PM_(2.5)质量浓度平均值和最大值贡献最大。春季的潜在源区主要分布在安徽中北部到东南部、河南东部和福建北部沿海。夏季和秋季的潜在源区主要分布在安徽东南部、江苏南部和浙江西南部。冬季的潜在源区主要分布在山东西南部、江苏西北部、浙江北部、安徽东北部和河南东部。与2013—2016年数据的研究结果相比,不同季节主要输送路径的传输方向较一致,夏季和冬季仍分别主要受偏南路径和西北路径气流的影响。不同之处在于舟山夏季PM_(2.5)受西北偏北路径输送的影响增多,春季和秋季PM_(2.5)受来自浙江省内局地偏南路径输送的影响较明显。安徽、江苏、山东和浙江的部分地区仍是舟山PM_(2.5)主要的潜在源区,但浙江北部和江苏的分布范围有所减小,并有向山东西北部、浙江西南部和福建北部沿海延伸的趋势。

基于最优训练期的风力预报小时级订正释用方法

基于2012—2021年浙江省自动气象站逐日10 min测风资料和2020-2021年浙江省气象局Fruit细网格产品,对比了线性回归、加权误差、平均误差3种最优训练期模型,分析了指标站点最大风速与极大风速关系。结果表明:加权误差法和平均误差法的订正效果明显优于线性回归法,平均误差法的业务应用效果最好,2h、4h、10h分别为11~12h、13h、14~72h预报时效的大概率最优训练期;最大风速与极大风速以一元线性关系为主,且阵性系数与地形、下垫面、天气系统等有关;基于最优训练期的风力预报小时级订正释用方法能有效提高客观风力预报的准确度、精细度,与实际业务中惯用的人工经验方法相比,各站点的修正率为9%~34%,订正释用方法优于人工经验,因此实际业务应用价值更好。

EC细网格产品在复杂海岛地形条件下的大风滚动订正释用

应用EC细网格资料和站点实况资料,结合风速高度订正和分风向误差风速分析,建立考虑地形的PP法模型。释用结果表明:考虑地形的PP法模型能有效提高EC细网格产品大风预报精度,平均绝对误差低至2.57 m/s;应用卡尔曼滤波法实时吸收最新资料,能实现释用模型回归系数的滚动更新,预报风速平均绝对误差由2.91 m/s降至2.66 m/s。

舟山风力智能网格精细化订正释用技术

介绍了一种智能网格订正释用技术,该技术对EC细网格风力资料进行线性加密,对比其结果和站点平均风实况,采用逐时加权滚动更新的方法,利用站点平均风和极大风关系,进行订正释用。检验浙江省气象局指定的12个考核关键点0~6 h、0~12 h、0~24 h和0~48 h的平均极大风绝对误差分别为1.14 m/s、1.23 m/s、1.48 m/s和1.72 m/s。开发的舟山风力智能网格精细化订正释用平台对2020年台风“美莎克”的风力预报较为精准,4个县区局预报过程极大风力绝对误差平均仅为1.25 m/s,对9月11日小尺度低压风力预报的修正效果显著,嵊泗站点极大风力由9~10级修正到7级以下。

舟山地区各气象站风速的高度订正法

为有效利用舟山沿海各站点的风速资料,去除因高度差异而产生的风速偏大问题,使各站点风速资料更具代表性、可比较性和可应用性,将各站点风速资料统一订正到同一高度,运用风速廓线的指数律模式,结合最小二乘法原理,对舟山各气象站的多年风速资料进行研究。发现风速随高度的变化与气象站下垫面、风速大小和大气层结的状态密切相关,不同的下垫面对应不同的切变系数;随着风速增大,地面的摩擦作用变小,改变风速的能力越弱,切变系数越小;一天当中由于大气层结状态不同,切变系数存在日变化,中午最大,凌晨最小。

清肝片对酒精性脂肪肝动物模型的保护作用

结合清肝片对酒精性脂肪肝动物模型的保护作用展开论述。

1416号热带气旋“凤凰”路径及风雨成因分析

受1416号热带气旋"凤凰"的影响,舟山嵊泗沿海普降暴雨,过程最大风力达10~12级。利用常规资料和NCEP再分析资料对"凤凰"的移动路径和风雨成因进行分析,研究发现:高空环流对于热带气旋的移动具有较大影响,其中副高和西风带的作用尤为明显,但当热带气旋的强度和引导气流的影响都较弱时,地形的阻挡就会起到较大作用;强热带风暴与高压梯度叠加,能引起比强热带风暴中心更强的风力;充沛的水汽供应,强烈的上升运动和大气层结不稳定是暴雨形成的重要机制。

基于偏差分析的风力预报订正释用技术

本文利用浙江舟山嵊泗、定海、普陀、岱山四个站点的10 m风实况资料,深入分析2019—2020年的欧洲中期天气预报中心(ECMWF)10 m风格点预报产品偏差,并构建了订正模型,使用2021年的数据对订正模型进行独立检验,得到如下结论:①站点0~33 h逐3 h的预报实况误差绝对值较为稳定。②站点前后时次平均风预报实况误差,存在一元线性关系,且系数稳定。③站点平均风极大风关系与地形遮蔽、风力大小、下垫面等有关,一元二次模型能更精确地反映两者关系。④指标站平均风预报实况绝对误差分别精减至1.16 m/s、0.86 m/s、0.94 m/s、0.94 m/s,改进百分比分别为12%、62%、17%、10%,极大风平均绝对误差分别为2.12 m/s、2.58 m/s、2.69 m/s、2.86 m/s。总体上应用成效较好,可应用于实际业务。

盛夏杭州湾一次海风锋触发雷暴的数值模拟分析

利用常规气象观测资料、多普勒气象雷达资料、浙江省自动站加密资料、NCEP/FNL再分析资料,结合高分辨率中尺度数值模式WRF对杭州湾地区2016年7月28日一次海风锋触发雷暴天气的发生、发展演变特征进行数值模拟。结果表明:1)海风锋是此次强雷暴天气过程的主要触发系统。2)中尺度模式WRF较好地模拟出此次雷暴过程的降水和低层风场、温度场分布以及海风锋水平垂直结构。3)海风锋对局地比湿及涡度特征的加强有明显的促进作用,为雷暴的发生发展提供有利的水汽和动力条件。4)分析对流参数演变曲线的突变位置,对雷暴发生的时间有一定的指示和预报意义,杭州湾南侧单纯的海风锋也可以触发雷暴的发生发展。

高层东风波引起的一次超级单体雹暴天气数值研究

利用WRF中尺度模式对2018年7月26日发生在浙中北的一次超级单体雹暴过程进行数值研究,结合自动站资料,天气雷达资料、NCEP再分析资料等分析冰雹天气发生的环流背景,冰雹云的雷达回波和流场结构特征,并探究冰雹形成的物理机制。结果表明:此次强对流天气是在高层东风波环流背景下,由地面辐合线触发的超级单体雹暴过程。雹暴发生在强的对流有效位能、上干下湿的层结和弱垂直风切变的环境场中。模拟试验成功地模拟出了雹暴云团的发展演变过程。0℃层位于5 km的高度,-20℃层位于8. 5 km的高度,且超过40 dBZ的强回波向上扩展至-20℃层以上,有利于冰雹的生长。雹云发展旺盛时呈现典型的低层辐合、高层辐散特征。雹云右侧出现悬垂回波和有界弱回波区。雹云中存在大量的过冷云水,冰雹粒子的核心生长区位于0℃层和-20℃层之间,主要由霰粒子转化而成,并通过不断碰并过冷云水和过冷雨水增长。

2015年1月13—14日罕见东海气旋的风雨成因分析

受东海气旋影响,2015年1月13—14日舟山市普遍出现了强风暴雨天气。从风力强度、出现时间和年均次数来看,此次东海气旋过程较为罕见。分析资料发现,气旋自身的发生发展是引起此次大风过程的主要原因,北高南低的地面形势又为大风的产生提供了基础的气压梯度条件。深厚的南支槽提供的涡度平流、各层暖湿气流提供的温度平流以及水汽凝结产生的潜热释放是东海气旋得以发展的重要原因。充沛的水汽、有利的垂直上升运动和不稳定的大气层结导致了暴雨的产生。对比日本和EC2家数值预报,日本对于此次大风过程有更好的反映,在降水预报方面,2家模式均较成功。

丹参的化学成分及其临床应用探讨

对丹参的化学成分及其临床应用进行探讨。丹参在临床应用具有范围广、疗效好等特点。

台风“黑格比”近海加强成因及对比分析

利用MICAPS4观测资料、常规自动站资料和NCEP再分析资料,总结了2004号台风“黑格比”的基本情况、对舟山的风雨影响实况和路径变化情况,重点研究了该台风近海增强的成因,并与1909号台风“利奇马”所致舟山大风情况进行了对比分析。结果表明:该台风路径主要受副高引导气流控制而西北向登陆;在较高的海温、合适的高低空配置等有利条件下,低层的正涡度平流输入和来自西南、东南2个方向的水汽输入是该台风近海迅速增强的主要原因;该台风结构受外部系统影响小,舟山地区大风由台风本身均匀的气压梯度引起,起风时间符合预期,而2019年台风“利奇马”则由于东侧台风“罗莎”的能量输入,北部结构得到扩大和加强,因而起风时间大幅提前。