山东省三次暖切变线极强降水的对比分析

应用加密观测、常规观测、卫星云图和雷达探测的资料及NCEO/NCAR(1°×1°)再分析资料,对由东省三次极强降水天气进行了诊断和对比分析。结果表明,,低层暖式切变线和500 hPa西风槽是三次强降水的主要影响系统。强降水前低层大气高温、高湿、对流不稳定同,有较高的对流不稳定能量。低层暖式切变线辐合和暖湿平流产生的上升运动与地面辐合线附近产生的上升运动相叠加,触发对流不稳定能量释放,产生强对流,造成强降水。较强的风垂直切变使得对流有组织地发展。强降水期间,中高层弱的干冷空气侵入,使得对流不稳定加强,中高层具有高位涡的干冷空气入侵诱发低层中尺度涡旋发展,辐合上升运动加强。低层暖湿气流螺旋式辐合上升与中高层入侵的干冷空气相遇,水汽凝结率增大,降水强度增强。中高层干冷空气侵入的时段与极强降水的时段相对应。有利的地形对局地短时极强降水有重要作用。低层暖式切变线和500 hPa低槽的位置、强弱不同,中高冷空气的强度和入侵路径不同,对流云团的发生发展、内部结构和移动方向不同,造成强降水的地理位置和强度不同。

山东沿海偏北大风的天气学模型和物理量特征

应用观测资料和MICAPS3气象资料显示系统,分析研究了近十年山东沿海7级以上偏北大风的特征。对两年内36次区域性大风个例,以地面影响系统为主,把偏北大风分为四种类型:冷锋型、温带气旋型、回流冷空气型和北上热带气旋型,建立了偏北大风的天气学模型。分月份、分类型统计分析了偏北大风期间地面气压梯度、锋后冷高压强度、锋前低压强度、高低压之间的气压差、850 hPa锋区强度、850hPa偏北风风速、850hPa24h变温,给出了阈值和平均值;分析研究了各类型9级以上偏北大风气象要素的临界值。对各种类型偏北大风的物理量空间结构和形成机理进行了研究,结果表明:冷锋偏北大风在中低层为较强的下沉运动,低层辐散,有高空动量下传,偏北大风主要是快速南下的冷空气、下沉运动造成的辐散风和高空动量下传的共同作用;气旋型偏北大风在高空为正涡度、低层辐合、整层为上升运动,北大风主要取决于快速旋转的气旋性环流和向气旋中心的辐合运动;回流型偏北大风的中高空为上升,近地面层为下沉,偏北大风主要是低层快速南下的冷空气的水平运动。

2009年“8·17”鲁南低涡暖式切变线极强降水分析

利用各种观测资料及NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料,对2009年8月17—18日鲁南极强降水进行多尺度分析。结果表明:强降水由500 hPa西风槽、850 hPa暖式切变线和地面倒槽共同影响产生。强降水发生前,中低层湿层深厚且有弱的水汽辐合,大气对流不稳定,并有较高对流不稳定能量。低层暖式切变线辐合、暖平流以及中高层正涡度平流、侧向辐合和倾斜涡度发展,使垂直涡度增大、上升运动发展;低层东南气流与高空槽配合产生次级环流,其上升支使上升运动增强,触发对流不稳定能量释放并产生强对流,造成强降水。强降水期间,中高层弱冷空气侵入使对流加强和降水强度加大。中尺度对流云团产生在地面低压倒槽东部和中尺度辐合线附近,地面加热和冷却不均匀导致低压倒槽中小尺度温度梯度加大,极端强降水中心出现在小尺度温度梯度区。强降水由长条形中尺度对流系统及其北端发展的圆形中尺度对流云团产生;中尺度对流系统(云团)自西向东缓慢移动,在回波强度图上表现为气旋性向北汇合的带状强回波。

山东半岛南部一次沿海强降雨成因分析

利用常规气象观测资料、区域自动站观测资料、NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料和雷达探测等资料,对2012年9月21日山东半岛南部沿海强降雨过程的成因进行了天气学诊断分析,结果表明:1强降雨是在500hPa第1个西风槽过后第2个西风槽逼近的过程中产生的,850hPa以下为偏南的向岸风,且风速随时间增大,形成偏南的超低空急流,持续地向沿海输送水汽和能量,造成水汽辐合、湿度增大、对流有效位能升高。产生强降雨的水汽和不稳定能量条件远小于内陆地区。2在向岸的超低空急流的左侧产生中小尺度的涡旋和辐合上升,海岸地形抬升作用使得上升运动加强,触发对流不稳定能量释放,造成强降水。3在雷达回波中,小尺度的对流单体沿海岸线向西南方向发展,后期在日照附近的沿海形成弓状回波,向东南海区移动。

“23·7”华北特大暴雨过程的基本特征与成因初探

2023年7月29日08时—8月2日08时(北京时),华北地区出现历史罕见的特大暴雨,造成严重灾害。利用常规高空和地面、FY-4A卫星红外云顶亮温(TBB)等观测资料以及ERA5再分析资料对此次天气过程的降水实况特征和成因进行了分析。结果表明:此次过程的累计降水量、降水持续时间等在华北地区均具有显著极端性;北京西部、河北中部和西南部等多地出现特大暴雨,累计降水量超过400 mm,局地达1000 mm以上,降水极值多分布于太行山东麓;根据FY-4A卫星TBB、逐小时降水量和主要影响系统的演变特征,强降水可分为三个阶段,第一阶段降水范围和累计降水量最大,第二阶段对流性最强,多站出现100 mm·h^(-1)以上的极端强降水。此次特大暴雨过程发生在台风残涡北上停滞的稳定环流背景下,台风“杜苏芮”和“卡努”提供了持续而充沛的水汽和能量,高空辐散与低层强辐合提供了稳定而强大的动力条件,偏东气流在太行山东麓强迫抬升,使降水增幅并持续。

2023年9月大气环流和天气分析

2023年9月北半球大气环流的主要特征为极涡呈单极型偏向东半球,强度与常年相当,贝加尔湖以西的欧亚中高纬度环流经向度较大,西太平洋副热带高压较常年明显偏西偏强;我国北方大部地区受平直西风环流影响,而南方大部则受西太平洋副热带高压控制。9月,全国平均气温为18.2℃,较常年同期(16.9℃)偏高1.3℃,江南、华南等地出现高温天气;全国平均降水量为69.1 mm,较常年同期(65.3 mm)偏多5.8%。西北太平洋和南海有2个台风生成,较常年同期偏少;另有台风苏拉和海葵登陆我国,接连影响华南导致极端强降水,登陆个数接近常年同期。全国共出现6次大范围较强降水过程及2次强对流天气过程,江苏宿迁、盐城遭受多个强龙卷风袭击。

雷暴大风落区的天气学模型和物理量参数研究

对1971 2008年山东雷暴大风的气候特征、天气系统配置模型和物理量参数特征进行分析研究。结果表明,雷暴大风的天气系统分为四种类型:槽前型、槽后型、副热带高压(下称副高)边缘型和横槽型。春季和秋季以槽前型为主,6月和8月槽后型较多,副高边缘型只出现在7月。副高边缘型的对流不稳定能量最高,0~6 km风垂直切变最小;槽后型风垂直切变最大,对流不稳定能量也较大;槽前型的风垂直切变和对流不稳定能量都较大;横槽型的风垂直切变和对流不稳定能量都较小。在鲁西北和鲁中地区槽前型最多,鲁南地区槽后型最多,横槽型主要影响山东北部和半岛地区,副高边缘型主要影响鲁西北和鲁中地区。在内陆地区,春季大气湿度小,不稳定能量低、上下层温差大、0~6km风垂直切变大,大风指数大;夏季低层大气暖湿,对流不稳定能量高、风垂直切变小,大风指数小。鲁南地区产生雷暴大风的温湿条件比鲁西北和鲁中地区高。在山东半岛的沿海地区,低层大气湿度大、温度低,对流不稳定能量小,大风指数较小,但是K指数、θse上下层之差和0~6 km风垂直切变较大,低层大气温度和湿度的月变化较小。

敦煌沙尘气溶胶质量浓度垂直特征个例分析

针对兰州大学半干旱气候与环境观测站在敦煌地区的沙尘气溶胶加强观测试验,选取2012年春季自然和污染沙尘两种典型天气个例,利用激光雷达退偏观测的优势分离粗(沙尘)、细(背景气溶胶)粒子,反演并对比分析了沙尘气溶胶消光系数及质量浓度的垂直分布特征。研究发现,以4月26日为代表的自然沙尘,粒子退偏比垂直廓线均大于30%,质量浓度呈现单峰结构,1.5 km出现最大值(1 070μg·m^(-3));以4月6日为代表的污染沙尘,有明显的气溶胶分层现象,粒子退偏比介于5%～20%,沙尘质量浓度介于2～45μg·m-3;由于局地污染的影响,污染沙尘的质量消光系数(0.79m^2·g^(-1))明显大于自然沙尘(0. 48 m^2·g^(-1))。因此,为了准确评估沙尘气溶胶的质量浓度,对沙尘天气进行分类,并利用粒子退偏比有效分离沙尘气溶胶尤为重要。

山东内陆和半岛雷暴大风的环境物理量特征

应用探空资料对2009-2016年4-9月山东省205次雷暴大风天气过程的12个大气环境物理量参数进行统计分析,研究各月山东内陆和半岛地区雷暴大风物理量参数的月平均和阈值。结果表明,(1)T850-500、CAPE和K指数在内陆高于半岛,T850-500在4-6月明显高于7-9月,K指数和CAPE值在7-8月最高。(2)在4-6月T850-500≥26℃的比率50.0%~75.8%;在内陆6-8月、半岛8月CAPE≥500 J/kg的比率为50%~76.1%;在内陆4-5月、半岛5-6月DCAPE≥500 J/kg的比率为52.4%~57.1%;在7-8月K指数≥30℃的比率为58.3%~88.9%。(3)5-9月θse700-850月平均值<-1℃;7-8月SI的月平均值<1℃、LI的月平均值<0℃。(4)内陆4-5月、半岛4月和7-8月风暴强度指数≥250的比率在70%以上。内陆6-8月、半岛7-9月强天气威胁指数≥150的比率在75%以上。(5)内陆5-8月、半岛4-5月大风指数>17 m/s的比率在75%以上。(6)内陆4-5月、半岛4-6月和8-9月500 h Pa风速≥12 m/s的比率在84.0%以上,850 h Pa以偏南风为主,风速较小。

山东省雷暴大风天气学分型与物理诊断量统计特征

使用MICAPS地面气象观测资料和探空资料,对山东省2009-2016年4-9月产生的雷暴大风以500 hPa天气系统为主进行分型,并以低层(850 hPa)中尺度天气系统和地面天气系统为辅对各型雷暴大风进行分类。然后,采用百分位数法统计分析各型雷暴大风发生时的物理诊断量,并给出各物理诊断量的临界值。结果表明:(1)基于500 hPa天气影响系统配置,山东省雷暴大风分为槽前型、槽后型和副高边缘型,再根据雷暴大风落区与850 hPa天气系统的位置关系,又分为切变线辐合类、偏南气流辐合类和偏北气流辐合类3种类型,而根据海平面气压场中天气系统与雷暴大风的位置关系,则将产生雷暴大风的地面天气系统主要归纳为6种类型。(2)将山东省划分为内陆地区和半岛地区,4-6月内陆地区雷暴大风的适用物理诊断量为850 hPa与500 hPa温差(ΔT_(850-500))、500 hPa与850 hPa风速差(ΔV_(500-850))、风暴强度指数(SSI)和大风指数(WI),半岛地区代表大气热力和动力综合特征的物理诊断量SSI和WI对雷暴大风的指示性较好。(3)7-8月山东全省,代表大气热力不稳定的物理诊断量即对流有效位能(CAPE)、K指数、抬升指数(LI)、700 hPa与850 hPa假相当位温差(Δθ_(se700-850))、强天气威胁指数(SWEAT),对雷暴大风有较好的指示性。(4)9月山东省雷暴大风主要发生在半岛地区,Δθ_(se700-850)、SSI、SWEAT和ΔV_(500-850)对雷暴大风具有较好的指示性。

一种融合差分隐私的随机游走算法

如今的信息化时代,用户之间的社交网络信息越发详细,发布这些网络数据经常会威胁到一些个人隐私。而推荐算法中,根据用户物品之间的二分图关系,进行随机游走推荐,能更可靠地推荐目标用户可能选择的物品。由于随机游走复杂度过高,一般将图转化成转移矩阵进行计算,但是游走时无法保证该目标用户以及其他用户的隐私信息。在隐私得不到保护的前提下,用户个人利益会受到威胁,也容易导致丢失用户的后果。对此,需要在发布图之前处理好数据,尽量保证数据的隐私性。而差分隐私能够在数学定义上很好地保证用户的隐私,由此在随机游走算法(PersonalRank)的基础上,对转移矩阵通过拉普拉斯机制加噪,随机游走计算之后,再以指数机制输出推荐结果,保证了用户的信息隐私。

融合协同过滤的CatBoost推荐算法

在推荐系统中,针对推荐准确度问题,提出了一种融合协同过滤和CatBoost的混合推荐算法(UCF-CB)。在协同过滤模块中对用户相似度计算公式进行改进,加入时间衰减因子以及热门物品惩罚项,利用改进后的协同过滤算法对用户项目评分矩阵进行评分预测,得到用户对物品的一次评分。对协同过滤一次评分进行降序排序,选取评分最高的前k项物品,形成召回集。对原始数据集进行预处理,挖掘潜在特征增加特征维度,利用CatBoost算法对用户和项目特征进行训练,对召回集数据进行预测,得到二次评分预测。对于没有评分记录的新用户,利用训练好的CatBoost算法可以直接进行评分预测,在一定程度上解决了推荐系统冷启动的问题。将协同过滤一次评分以及CatBoost二次预测评分进行加权融合得到更为精确的推荐结果。在movieslens(ml-1m)数据集上的实验结果表明,该算法可以获得较高的准确度。