合肥“4·30”冰雹天气的多源资料分析

2021年4月30日夜间,合肥出现大范围冰雹天气,冰雹最大直径约3 cm。为研究这次冰雹天气的形成机制,利用常规观测资料、自动气象站、多普勒天气雷达、风廓线雷达、葵花8卫星和ERA5再分析资料,对此次冰雹天气的环流背景、环境条件和中尺度系统特征进行分析。结果表明:冰雹天气发生在深厚的东北冷涡背景下,地面午后增温,中层东北冷涡携带冷空气南下,温度直减率加大,中低层垂直风切变加大,均为强对流天气的发生提供了有利的热力和动力条件。降雹云团由数个分散的对流云合并,冰雹发生于TBB低于-52℃强对流核附近。垂直累积液态水跃增时间较地面降雹时间提前了22 min。边界层强垂直风切变和1200 m高度的风向不连续线,有利于触发新的对流单体。

巢湖蓝藻水华分布特征和气象条件分析

[目的]研究巢湖蓝藻水华与气象条件之间的关系。[方法]利用卫星遥感监测信息和气象资料,统计分析2009-2013年巢湖蓝藻水华分布特征与其暴发期间主要气象要素特征。[结果]巢湖蓝藻水华5-11月均有分布,9、10月是巢湖蓝藻水华的主要暴发期,5、11月明显偏少;蓝藻水华主要分布在西半湖。适宜的气温、少雨、光照充足和风速偏小有利于蓝藻颗粒的上浮和积聚;适宜的温度条件下,蓝藻生长繁殖迅速。[结论]气温是巢湖蓝藻水华暴发的基本气象条件,不是水华暴发面积的关键气象条件,5 d积温165.0℃·d可作为蓝藻暴发的上限;降水对水华有抑制作用;充足的日照是水华形成的必要条件;低风速（〈3.8 m/s）利于水华形成。

巢湖地区一次梅雨期强对流暴雨中尺度特征分析

利用地面气象观测资料、ERA5再分析资料、FY-2E卫星和多普勒雷达资料,对2011年7月17日发生在巢湖地区的一次强对流暴雨过程进行诊断分析。结果显示:500hPa深槽、850hPa切变线及地面低压是此次暴雨过程的天气尺度影响系统,强降水发生在湿层和暖云层深厚、较低的抬升凝结高度、中等强度对流不稳定及弱垂直风切变条件下;FY-2E卫星云图分析表明,此次强降水过程主要是多个中尺度对流系统在巢湖合并所致,短时强降水落区主要落在中尺度对流系统TBB等值线密集区附近,TBB中心强度越强,TBB等值线梯度越大,对应的1h降水量越强;多普勒雷达分析揭示,短时强降水发生在两个对流回波合并期间,对流风暴移动缓慢,大于45dBz强回波均在6km以下,呈低层强烈气旋式辐合、高层辐散特征;地面中尺度辐合线是此次风暴的触发因子;湿位涡诊断结果表明,600hPa以下对流不稳定,600hPa以上对称不稳定,有利于暴雨和中尺度系统的发生发展。

巢湖生态系统的变化和修复措施

巢湖水域面积减小,大量湿地萎缩,水位高度由自然节律变为人工控制的常年高水位,巢湖水体自然净化能力大幅降低。水土流失和点、面源污染严重造成巢湖底泥、湖水严重富营养化,浮水植物藻类化,鱼类趋向小型化。研究结果表明,巢湖生态系统正经历巨大变化。提出了内、外源性营养物质的控制等生态修复措施恢复巢湖生态平衡。

巢湖流域雨涝时空特征分析

利用巢湖流域7个国家气象站1961~2016年逐日降水量资料,用频率分析、Pearson-Ⅲ型分布曲线、趋势分析和滑动平均等方法分析了近56a来巢湖流域雨涝的时空分布特征和变化规律。结果表明,（1）巢湖流域4个子单元的年最大日降水量的月际变化均表现为典型的正态分布;用Pearson-Ⅲ型分布曲线拟合巢湖流域各子单元年最大日降水量的分布,得出5a、10a、20a、50a等4个重现期下日降雨量,并且呈自南向北减小的特点。（2）巢湖流域4个子单元均遭受过雨涝,流域雨涝频率从东南向西北减少;季节分布上,夏季是巢湖流域雨涝灾害频率最高、范围最广的季节,秋季多于春季,冬季没有出现过雨涝;各子单元雨涝最集中的季节都是夏季,均达到或超过15%。（3）巢湖流域雨涝站率气候趋势为0.79/10年,但呈现比较明显的分段年代际演变特征,第一阶段从1960年代中期到1980年代为明显增加趋势,其中1980年代中期达到峰值,第二阶段从1990年代到2010年代为不明显增加趋势。

能见度目标物图自动化制作系统设计与实现

针对目前国家气象观测站能见度目标物图是手工绘制的现状,开发了能见度目标物图自动化制作系统,实现了任意距离的能见度目标物图的自动化制作。具有观测站信息管理、目标物管理、绘图面板管理和图片输出等功能,图片大小、圆圈系数及生成半径可自行设置,还可以在一张图片上将1000和50000 m目标物图合成,满足现行最小能见度观测业务需要。该系统自动化程度高,操作简单,具有较强的可操作性和实用性。

基于多模式的巢湖降水集成预报效果检验

利用2014年2月—2015年9月中尺度模式(INCA、WRF)、全球模式(ECMWF、JMA)预报数据,结合巢湖湖泊周边区域站降水实况数据,应用加权平均法建立方程,开展多模式集成预报实验,得到不同时效最佳集成预报方程,并对各时效的方程预报能力进行了对比检验。结果表明:在最佳集成方程中,ECMWF模式预报稳定性较好,权重最大。随着预报时效的延长和降水量等级增大,集成预报和各单一模式预报的误差逐渐增大,评分逐渐降低。集成预报比单一模式预报的误差明显降低,预报准确率有所提高,开展多模式集成预报具有明显优越性。

基于多模式的巢湖降水集成预报检验及应用

利用2014年2月—2015年9月中尺度模式预报(INCA、WRF)、全球模式(ECMWF、JMA)数据,结合巢湖湖泊周边区域站降水实况,应用自适应最小二乘集成法(简称统计集成)和加权平均集成法(简称加权集成)开展多模式集成预报试验,并对统计集成和加权集成效果进行检验与分析。研究表明:1)2种集成预报比单一模式预报的误差明显降低;2)在6~24 h时效内统计集成误差比加权集成误差大,在48~72 h时效内低于加权集成;3)在小雨级别,统计集成TS评分最高,中雨以上级别,统计集成TS评分低于加权集成,加权集成正确率始终高于统计集成。

基于多源数据的巢湖蓝藻水华时空分布及驱动因素分析

富营养化和有害藻类水华暴发是全世界淡水湖泊共同面临的生态环境问题之一.巢湖作为典型的内陆淡水湖泊,其富营养化水平和蓝藻水华暴发面积常年居高不下,且在各湖区表现为一定的时空分布差异.为认识和了解不同阶段巢湖蓝藻水华发生和发展基本规律,利用巢湖水上综合观测平台和卫星遥感等多源数据,获得2015~2020年水体中藻密度和水华面积的时空分布信息,并采用基于增强回归树的机器学习算法,定量评估不同阶段各环境因子对蓝藻水华影响的重要程度及相互作用关系.结果表明:(1)巢湖蓝藻水华表现出较大的季节变化特征,蓝藻细胞在春季开始复苏,主要在巢湖西半湖和沿岸地区形成轻度水华,水体藻密度在夏、秋季达到最大,该季节发生中等程度以上的水华频率较高.(2)非暴发期间,巢湖藻密度变化受物理和化学因素影响较大,二者对解释藻密度方差变化的贡献率可达80.3%,水体中高浓度溶解氧、弱碱性pH值(7.2~7.6)和适宜水温(3℃)是藻类细胞生长繁殖的有利环境条件,巢湖蓝藻水华首次暴发一般在气温稳定通过7℃初日11 d前后出现.(3)暴发期内,巢湖蓝藻水华发生主要受藻类生物量和气象条件的综合影响,气温、藻密度、日照时数和风速的累计贡献率为95%,各因子均存在一个有利于蓝藻水华发生的最适区间.多因子交互作用分析结果显示,在水体藻密度大、气温适宜和微风的综合作用下,巢湖蓝藻水华发生概率较高.上述研究成果分析和揭示了不同阶段巢湖蓝藻水华的时空分布特征及其主导影响因子,可为巢湖蓝藻水华防控和预测、预警提供科学依据.

雨层云的观测与编报

介绍了雨层云的特点、编报以及和其它几种容易混淆的云的区别。