卫星遥感北大西洋风暴“尤尼斯”生成和发展特征

2022年2月中旬,北大西洋冬季风暴“尤尼斯”(Eunice)给欧洲中、西部带来严重自然灾害。以卫星观测数据为主,研究了“尤尼斯”发生的环境场、卫星水汽图像干侵入特征、对流层中高层位涡强迫对爆发性发展的影响等。结果表明:“尤尼斯”活动期间,北半球高纬度西半球偏冷、东半球偏暖,极涡偏向北美大陆,北美极区附近平均气温偏低。“尤尼斯”的生成和北美极区附近极涡分裂南下的冷空气沿着西风带东传有关。爆发性发展期间,海平面气压下降率约40 hPa/(24 h),远超爆发性发展指标(24 hPa/(24 h)),且出现在海温正距平区。格陵兰岛南部气旋提供的极区冷空气对爆发性发展尤为重要,该冷空气在北大西洋洋面形成强西北风转偏西风,表现为排列整齐的大范围细胞状积云一直延伸至风暴中心附近,卫星水汽图像上表现为快速增强的干侵入特征,并伴有高位涡异常。发展至最强阶段,高位涡向下伸展,400 hPa最强高位涡区位于风暴中心的正上方,500 hPa以下高位涡向东南方向倾斜,并伴随着对流层中、下层强下沉运动,下沉运动为低空风速增强提供了一定的高空能量来源,高位涡侵入的下方也有利于低层气旋式环流发展。

风云气象卫星寒潮灾害天气监测应用

冬季我国寒潮天气频发,寒潮过程中大风、雨雪和降温等天气对农业、交通、电力等造成影响,往往引发严重的气象灾害。风云四号B星(FY-4B)和风云三号E星(FY-3E)分别于2021年6月3日和7月5日发射成功,经过在轨测试,2022年正式投入业务应用,FY-4B搭载的快速成像仪(GHI)实现分钟级快速观测,FY-3E搭载的风场测量雷达是风云系列气象卫星的第一个主动遥感仪器,实现对洋面风速和风向的观测。结合风云系列其他卫星,为我国冬季寒潮灾害性天气监测服务提供多种观测信息。目前,通过风云气象卫星已开展寒潮监测服务,为防灾减灾服务。

利用CloudSat卫星资料分析云微物理和光学性质的分布特征

利用2007年1月2010年12月高垂直分辨率CloudSat卫星的2B数据产品,对云微物理特征量(包括云中液态水/冰水含量、液态水/冰水路径、云滴有效半径等)以及云光学参数(云光学厚度等)的全球分布和季节变化进行了统计分析,并研究了云微物理性质对光学性质的影响。结果表明,冰水路径分布在北美南部、南美大陆、非洲大陆、澳大利亚和南亚的陆地上空,以及太平洋、大西洋和印度洋的洋面上空,高值区最大值达600 g·m-2以上;垂直方向上,高值区位于赤道地区8 km附近以及中纬度地区4~8 km高度上。液态水路径在300 g·m-2以上的高值区主要位于太平洋、印度洋和大西洋的中低纬度海域上空,垂直上液态水含量随高度递减。冰云有效半径在高纬度地区近地面层达200μm以上,在赤道附近4~8 km上有1个高值区,南北半球中纬度地区2~4 km上有2个高值区,最大值均达到80μm以上。在1 km以下的边界层水云有效半径值较大,达到12μm以上。总云光学厚度在全球大部分地区【40,高值区普遍位于中高纬度的广阔地区和低纬度靠近大陆的洋面上空;垂直方向上,云光学厚度的高值集中在2 km以下的边界层。云光学厚度的分布受云量、云水含量和云滴有效半径的影响,云量大的地区基本为云光学厚度的大值区。

东亚地区云微物理量分布特征的CloudSat卫星观测研究

本文利用2007～2010年整四年最新可利用的CloudSat卫星资料,对东亚地区（15°～60°N,70°～150°E）云的微物理量包括冰/液态水含量、冰/液态水路径、云滴数浓度和有效半径等的分布特征和季节变化进行了分析.本文将整个东亚地区划分为北方、南方、西北、青藏高原地区和东部海域五个子区域进行研究,结果显示：东亚地区冰水路径值的范围基本在700 g m-2以下,高值区分布在北纬40度以南区域,在南方地区夏季的平均值最大,为394.3 g m-2,而在西北地区冬季的平均值最小,为78.5 g m-2;而液态水路径的范围基本在600 g m-2以下,冬季在东部海域的值最大,达到300.8 g m-2,夏季最大值为281.5 g m-2,分布在南方地区上空.冰水含量的最高值为170 mg m-3,发生在8km附近,南方地区夏季的值达到最大,青藏高原地区的季节差异最大;而液态水含量在东亚地区的范围小于360 mg m-3,垂直廓线从10km向下基本呈现逐渐增大的趋势,峰值位于1～2 km高度上.冰云云滴数浓度在东亚地区的范围在150 L-1以下,水云云滴数浓度的值小于80 cm-3,垂直廓线的峰值均在夏季最大.冰云有效半径在东亚地区的最大值为90 μm,发生在5km左右;水云有效半径在东亚地区的值分布在10km以下,最大值为10～12 μm,基本位于1～2 km高度上.从概率分布函数来看,东亚地区冰/水云云滴数浓度的分布呈现明显的双峰型,其他量基本为单峰型.本文的结果可以为全球和区域气候模式在东亚地区对以上云微物理量的模拟提供一定的观测参考依据.

风云三号微波观测资料的海雾同化模拟

数值模式边界层物理过程和初值场条件的欠缺是海雾模拟准确率偏低的主要原因。本文为改进模式初始场,开展针对海雾模拟的卫星观测资料同化试验,将质量控制和偏差订正后的FY-3A卫星微波湿度计(MWHS)和微波温度计(MWTS)的优选通道数据,经3DVar(Three-dimensional variational data assimilation)进入WRF模式以试验其对黄、渤海海雾模拟的影响。通过分析静止气象卫星检测到的海雾区模拟大气温、湿场同化分析增量,发现代表环境场条件的海雾类型及模式对其模拟能力的差异,显著影响了同化效果,表现为同化对模式模拟能力较强的平流冷型海雾改进明显,对模拟效果不甚理想的非典型混合过程中的暖型海雾阶段则基本没有改进效果。为寻找原因,对包括海雾区低层大气模拟场逆温结构在内的温湿度场与邻近探空观测进行了对比,分析了随时间演变的海雾格点温、湿场同化分析增量,发现冷型海雾区格点同化分析增量能弥补观测—模拟差异,使气温调减,相对湿度调增,同时水汽和液态水也出现负相关的变化,边界层相关热力动力场同化分析增量在垂直方向也有配合迹象,相比而言,主体是暖型海雾的非典型过程则未见此类现象和其他的有益调整迹象。

基于CloudSat资料的中国地区深对流云物理特征研究

利用2007-2010年和2013-2014年Cloud Sat卫星资料,分析了中国11个地理区域的深对流云发生率、冰/液态水路径、冰/液态水含量等分布特征及其季节变化。结果显示,深对流云发生率整体呈现从东南到西北递减的趋势,高值区主要集中在西北地区东南部、西藏东南部、西南地区东部和南部、黄淮西部和南部、江汉、江淮、江南和华南等地,就各个地区不同季节而言,江南地区夏季的值最大,达到10.34%。在垂直高度上,深对流云发生率分布在18 km以下,最大值为11.31%,出现在江南夏季4.08~4.56 km高度上。深对流云中冰水路径最大值出现在华南夏季,液态水路径最大值出现在黄淮秋季,西藏地区的深对流云中冰水路径的比例明显高于液态水路径。冰水含量在垂直高度上存在两个高值区,分别位于6~8 km、14~18 km,最大值发生在江南夏季19.44 km左右高度上,达到1 018.87 mg·m^(-3),季节差异较大的高度位于14~18 km。液态水含量最大值发生在江淮冬季,达到411.50 mg·m^(-3),高度在9.36 km左右,垂直高度上最大值在2~6 km上均有出现。该结果可以更好地揭示深对流云的气候特征,并为人工影响天气以及数值模式中对深对流云物理量的模拟提供一定的参考依据。

基于CloudSat、FY-2E资料的中国海域及周边地区深对流和穿透性对流特征

深对流在地-气系统的物质和能量交换中起着至关重要的作用,伴随而来的暴雨、雷电、冰雹等天气会对人类社会产生影响。利用CloudSat/CALIPSO和FY-2E卫星观测数据,研究了中国海域及周边地区非穿透性对流(DCwo)及穿透性对流(CO)的海-陆分布、云顶红外亮温和云团特征(包括对流系统(CS)和对流单体(CC)的面积、活跃性对流比、偏心率、最低亮温、平均亮温梯度)。结果发现:穿透性对流比非穿透性对流的云顶红外亮温更低,垂直高度上的雷达反射率更高;从发生次数来看,非穿透性对流/穿透性对流在海洋比陆地多,低纬度比高纬度多,夏季比其他季节多,冬季海陆差异最大;从云顶亮温的分布来看,海洋比陆地、穿透性对流比非穿透性对流集中分布区间的亮温值更低,穿透性对流的分布区间比非穿透性对流集出现较大面积的对流系统/对流单体,海洋穿透性对流的活跃性对流比相对较高;偏心率在0.5以上的发生频率较高,对流系统形状更偏向于圆形,在海洋上更加明显;穿透性对流在海陆上的最低亮温集中分布区间为190—195 K,比非穿透性对流的分布更集中,平均亮温梯度在0.1 K/km以下的发生频率较高。

基于FY-3D/MERSI-Ⅱ红外波段夏季北极云检测模型研究

基于我国风云极轨气象卫星FY-3D/MERSI-Ⅱ(FengYun-3D/Medium Resolution Spectral Imager-Ⅱ)红外通道数据,结合星载激光雷达主动探测数据,开展北极地区夏季云检测模型研究。采用概率密度函数分析方法,并引入损失率,对相关阈值进行优化,提出适用于北极夏季的红外云检测方案,构建了基于置信度结果的云检测模型。精度检验结果表明,所构建的云检测模型的检测结果与时空匹配的星载主动探测结果具有较高的一致性,个例统计结果显示置信度高于0.8,云像元检测一致性100%。当置信度低于0.2时,存在10.15%云像元误判为晴空像元,误判云像元多为云顶高度在4~6 km之间的单层云,可能是卷云引起的误判。

风云二号气象卫星红外观测在云团降水监测中的应用

提升灾害性对流天气的监测预警能力是短临天气预报的首要目标,但对流性降水在时间、空间上分布高度不均,观测难度大。卫星遥感监测降水的传统红外、水汽亮温判识方法,报警云团数量多,空报率高,指示意义不稳定,需要结合背景因素寻找方法提炼卫星辐射观测中更多的内在隐含信息,建立云顶亮温与此类灾害天气间的联系。此文尝试使用FY-2气象卫星红外云图数据和逐时加密地面降水观测资料,通过追踪云团移动进而分类、提取参数,然后用模糊支持向量机(FSVM)方法建立地面观测雨强与云团特征动态演变间的机器学习数学关系,标识出有监测预警意义的云团和强降水中心,对检验地域和时间的卫星强降水云团检测识别率达80%左右。

基于CALIPSO卫星资料的京津冀地区MODIS卷云云顶高度订正

卷云在大气辐射中扮演着重要角色,对天气系统和气候变化产生重要影响。相比传统地基观测手段,卫星遥感更容易探测到高层卷云的信息,本文利用CALIOP主动遥感仪器可获取较为准确的薄卷云特性的特点,针对MODIS被动遥感探测器反演的薄卷云云顶高度的偏差开展订正研究。研究选取2013~2017年京津冀地区MODIS云产品,结合CALIPSO卫星的卷云云顶高度数据,基于交叉验证的方法得到线性拟合方案,对MODIS卷云云顶高度进行订正。订正后的MODIS与CALIPSO卷云云顶高度差值的分布区间由-3~2 km变为-2.0~2.5 km,峰值由-0.8 km左右变为0.2 km左右。订正效果随云顶高度和云光学厚度的不同有所变化,其中较低层卷云和光学薄卷云的订正效果更明显。

长江流域一季稻高温热害分布特征及风险分析

基于长江流域一季稻区75个农业气象观测站观测数据和逐日气象数据,建立典型高温年份一季稻灾损和高温热害表征因子关系,筛选关键致灾因子、构建高温热害致灾等级指标,分析一季稻热害致灾时空分布规律。以多种分布函数对高温致灾因子序列进行拟合,筛选最优分布函数,综合热害强度及其风险概率进行高温热害致灾风险分析。结果表明:一季稻高温热害致灾程度与高温过程的日最高温度关系显著,以38.9℃、39.5℃、40.2℃、41.5℃为轻度、中度、较重、重度致灾热害的阈值。20世纪60至80年代致灾热害发生范围和次数减少,90年代稍有增加,21世纪后明显增大;致灾热害基本以轻度、中度和较重等级为主,80年代发生站次较少,重度致灾热害发生较少、21世纪后明显增加。重庆中部和北部为高温致灾热害发生的高频区。综合致灾强度和风险概率的致灾较高风险区主要集中在重庆和四川盆地东部地区。整体看,一季稻高温致灾热害范围和强度将呈扩大增强的趋势,需采取一定防范管理措施以应对气候变化、保障粮食稳产高产。

2021年2月北美极端低温暴雪的卫星遥感监测

利用气象卫星数据和欧洲中期天气预报中心ERA5再分析数据,在开展卫星数据误差分析的基础上,研究2021年2月北美冬季风暴乌里发生的气候背景、发展演变、极涡活动对乌里的触发作用及造成极端低温和降雪的大气影响因子等。结果表明:与ERA5温度相比,FY-3D/VASS温度在北美地区100,400 hPa和850 hPa的平均绝对偏差分别为1.14℃,1.44℃和2.63℃,可满足冬季极端冷事件监测服务需求;2021年2月北美大陆冷空气活动关键区(50°~80°N,50°~150°W)西部温度较历史同期偏低4~8℃,2月上旬冷空气强度最强,温度距平百分比达70%;在东北太平洋暖高压脊引导下,极涡加强南下,极涡中心西侧横槽转竖过程中冷空气向南爆发,对流层中高层高位涡异常南伸为乌里的生成提供了高层动力强迫,低层冷空气南下和墨西哥湾沿副热带高压西侧向北输送的暖湿气流在美国南部交汇,触发了乌里低层低涡及云系的快速发展;造成强降雪的风暴乌里云系具有对流特征,冷锋云带和头部云顶亮温大部分低于-40℃,部分低于-52℃,闪电活跃。

北方冬小麦不同生育期干旱风险评估

基于北方6省市和61个市县1981—2012年冬小麦产量和逐日气象资料,有效分离冬小麦减产率,通过典型干旱年份冬小麦减产率与水分亏缺距平指数、降水距平百分率的相关分析筛选致灾因子;基于减产率分级,利用冬小麦不同生育期减产率与致灾因子数学模型构建干旱等级指标;综合冬小麦干旱等级的强度及其风险概率,进行冬小麦生育期干旱风险评估。结果表明：冬小麦减产率与水分亏缺距平指数的相关系数达0.355-0.656,明显大于降水距平百分率,在各生育阶段内均通过0.05的显著性检验,确定为干旱致灾因子;在冬小麦不同生育期内,通过冬小麦减产率-致灾因子线性模型得到的轻、中、重、特重干旱等级指标,以0.297、0.351、0.214、0.159、0.316、0.547、0.149分别为苗期、越冬期、返青期、拔节期、抽穗期、成熟期和全生育期发生干旱的临界值;不同生育期冬小麦干旱风险分布形式存在一定地区差异,这与地区降水量对冬小麦需水的满足情况相符,其中,河北南部和山东西北部在各生育期均属于冬小麦干旱的高危险性地区。

海洋大气和环境卫星遥感技术进展

分别从海雾、海上强对流、海洋环境监测角度,介绍了卫星遥感监测能力、方法和相关产品的最新进展。卫星监测能力上,发展方向主要为高低轨、主被动协同观测;数据提取和产品反演方面,遥感反演算法趋于多样化且逐渐稳定成熟。基于卫星遥感对高层大气(以强对流为代表)、边界层大气(以海雾为代表)以及海洋环境(以海洋藻类、水体组分参数为代表)的评估,已经从科学研究过渡到业务监测,进一步提升了对海洋大气和生态环境的监测能力。

RCP4.5情景下中国人口对高温暴露度预估研究

基于CMIP5的逐日最高温度模拟资料、GGI情景数据库逐年代人口数据,在RCP4.5情景下,以对应栅格高温日数与人口数量的乘积作为人口对高温的暴露度指标,通过多模式集合平均预估未来中国人口对不同强度高温的暴露度变化。结果表明:相比于基准时段(1981-2010年),中国人口对高温和强危害性高温的暴露度从2021-2040年开始明显增加,至2081-2100年暴露度分别增加了5.7倍和17.5倍;除了中国西部部分地区外,全国大部地区人群均受高温的影响,在21世纪中后期中东部大部人口对高温的暴露度超过10.0×106人?d;相比基准时段,随着年代的增长,中国人口对强危害性高温的暴露度在范围和强度上均有明显增加;2081-2100年,人口对高温和强危害性高温的暴露度增幅减缓。从气象地理区域上看,未来各时段人口对高温、强危害性高温的暴露度均有一定程度增加,但增加明显的区域主要集中在华北、黄淮、江南和江淮地区,华南地区对强危害性高温的暴露度增幅较小。高温日数变化对全国人口对高温暴露度的变化所产生的作用最明显。多模式集合的预估结果可以为防控未来高温风险提供重要的参考价值。

中国土壤湿度的时空变化特征

基于中国155个农业气象观测站1981-2010年逐旬土壤湿度资料,分析了全国和12个气候区域0~50 cm逐层的土壤湿度时空分布规律,采用趋势分析和Cramér-von Mises（CVM）方法探究了土壤湿度的变化趋势及突变性。结果表明：西南、江淮、东北、江南、江汉、黄淮和华南地区各层土壤湿度均高于全国平均值,内蒙古地区最低;随着深度增加,西南地区土壤湿度增加最明显,仅青藏高原地区土壤湿度减小。不同区域0~50 cm各层土壤湿度年变化和季节变化差异明显,并具有阶段性特征,大部地区深层土壤湿度高于浅层;总体上,新疆、华南、华北、青藏高原、东北、黄淮地区1981-2010年土壤湿度减小趋势显著,其中新疆地区减小最为明显。除江淮地区外,各区域土壤湿度均存在较为明显的年际差异,突变时段主要集中在20世纪80年代后期至90年代初期、90年代后期两个时间段。