由热带气旋进入海洋近惯性运动能量的估计

根据美国联合台风警报中心(JTWC)最佳路径资料,采用Bogus方案构造了西北太平洋2000—2006年包含热带气旋的风场,作为海洋模式POM的风应力驱动,研究了西北太平洋热带气旋进入海洋近惯性运动的能量分布、传播等特征。结果表明,考虑热带气旋后西北太平洋近惯性能量增加了三倍多,约为5.14×10-3TW,其中大部分能量在低纬产生,且近半数存在于50 m以上,85%发生在海表面至水下500 m,还有15%能达到更深层次。热带气旋产生的近惯性能量在下传时,其传播方向和速度随深度呈明显差异:在上混合层,能量基本均匀,平均能在此滞留约2 d然后下传;在200 m以上,能量以垂直下传为主,下传速度非常快;在200～800m左右,能量下传路径发生右偏,下传速度较慢;在800 m以下,下传速度重新加快,并向TC路径靠近。

1980~2019年中亚夏季地表气温的异常增暖

本文利用1980~2019年NCEP/NCAR全球再分析资料、CRU地表气温资料、积雪覆盖率资料和全球海温资料,分析了中亚夏季地表气温的气候突变及其和北大西洋海温、青藏高原积雪之间的关系。结果表明:中亚夏季地表气温在2005年发生明显的气候突变。标准化的中亚区域平均的气温指数从之前的负位相为主变为之后的正位相为主,表示中亚地区夏季地表气温显著增温。和中亚夏季地表气温异常增温相联系的大气环流场的分析表明,2005年之后,中亚地区西侧的反气旋性环流系统异常增强,该反气旋异常对应的大气下沉增暖以及反气旋异常增强引起的云量减少进而导致向下的短波辐射增加均有利于中亚夏季气温异常升高。进一步的合成分析表明,中亚夏季地表气温在2005年的气候突变和北大西洋中高纬度地区的海表温度的增暖和青藏高原西部积雪的减少有着密切关系。北大西洋中高纬度海表温度增温能激发一个向下游传播的罗斯贝波,青藏高原西部积雪减少能够通过积雪的反照率效应对上空的大气有增温作用,两者均能增强中亚地区上空的反气旋系统,从而有利于中亚夏季地表气温异常偏高。

2022年西北太平洋和南海台风活动特征和预报难点分析

利用1949—2021年中国气象局台风最佳路径资料、2022年中央气象台台风路径和强度实时业务资料、欧洲中期预报中心ERA-Interim逐6 h再分析资料等,对2022年西北太平洋和南海台风活动的主要特征进行分析。结果表明:2022年,台风活动的阶段性、群发性特征明显,生成位置偏北偏西,登陆我国的台风数量偏少、强度偏强,自2019年以来,已连续4年登陆台风个数偏少。预报误差分析表明,在台风生成初期、台风与西风带结合后转向以及多台风(低压)活动期间的路径预报误差较大。进一步分析台风暹芭、梅花和轩岚诺的预报难点,结果表明:“暹芭”北侧的大陆高压和高层急流的预报偏差是导致后期路径预报调整的主要原因;“梅花”登陆后陆上路径预报偏差主要由模式对引导气流的预报偏差所致;“轩岚诺”路径和强度变化复杂,在其快速加强和快速减弱的速率、结构变化导致的强度波动和尺度变化等方面存在预报偏差。

2010—2019年ECWMF和NCEP集合模式对热带气旋路径预报的性能评估

中国气象局是全球大集合预报系统数据交换中心之一,自2010年以来,欧洲中期天气预报中心(ECMWF)和美国国家环境预报中心(NCEP)等国外全球集合预报(GEFS)先后进入国家气象中心(NMC)实时业务,多模式的应用促进了我国热带气旋预报业务的进步。利用2010—2019年ECMWF和NCEP两家主要的国外集合模式资料,从分强度、分移速、分月份、分海域、是否登陆、是否转向等方面开展了两家模式在热带气旋路径预报中的性能评估和系统性偏差分析。结果表明,两家模式集合平均的预报误差总体都呈下降趋势,并都存在一定的系统性偏差,但偏差方向几乎相反,ECMWF集合预报易偏向实况西南向,NCEP集合预报易偏向东北向,且后者数值更大。目前ECMWF集合预报性能要优于NCEP集合预报,特别是对于弱热带气旋和登陆热带气旋等情形优势更大。预报中当两家模式分歧较大的时候,性能评估和偏差分析结果也可为主观订正提供参考依据。

集合预报产品在热带气旋路径预报中的释用方法研究

在对ECMWF热带气旋路径集合预报产品进行检验的基础上，提出一种基于热带气旋路径偏差订正的集合预报释用方法，并对2009～2011年的西北太平洋和南海热带气旋进行回算。结果表明该方法优于集合平均，2011年24h路径预报误差为83km，具有较好的业务应用价值。

汽车发动机热平衡分析与优化

汽车热平衡是车辆的热控技术和性能研究中的一个关键问题。当热平衡不理想时,冷却液的温度不能保持恒定,持续升高,就会引发发动机的热保护而限扭,即使达到稳定,也会因为冷却液不在正常的工作状态,造成燃油消耗和尾气排放不佳。该文从汽车热平衡的根本原因入手,对发动机进行了全面的研究,采用了水路和气路两种方式进行了热平衡的分析,达到了预期的目标。并已完成了台架的气蚀和可靠性测试。

基于人工智能的台风强度突变判别技术的应用

台风强度突变的趋势判别问题一直是台风预报中的难点。人工智能由于通过机器对大量样本进行分析和学习,能够隐式提取图像中深层抽象的复杂特征,而越来越多地被应用到气象领域中。以人工智能领域的深度残差网络(deep residual network)Resnet模型和基于时空关联深度学习模型LSTM(long short-term memory)为技术基础,通过标注、学习2005—2018年西北太平洋及南海台风的卫星云图数据中的关键信息,引入了生命周期指示,提出了一种自动、客观的台风快速增强趋势判别技术,可以有效地解决台风强度快速增强RI(rapid intensification)趋势预测和判别问题。通过对2019—2021年全年的业务台风云图和2022年多个强度突变的台风个例进行检验分析,结果表明基于人工智能的台风快速增强趋势判别技术优于传统主观的强度预报方法,具有一定的业务应用价值。

2022年西北太平洋和南海台风活动概述

利用中国气象局热带气旋最佳路径等资料,对2022年西北太平洋及南海台风活动的主要特征和影响我国台风的路径、强度及风雨影响进行分析和回顾。结果表明:2022年西北太平洋及南海台风生成个数与常年持平,台风总体强度偏弱,生成源地显著偏北;登陆台风个数偏少,登陆强度偏弱;有3个台风集中在广东西部登陆,另外强台风“梅花”是1949年以来首个4次登陆不同省份的台风。全年多台风事件频发,共存的台风共计有11组,历史罕见。2022年台风灾害影响较轻,夏台风偏少,秋台风活跃。

2022年7—12月全球热带气旋活动概况及特征

2022年7月至12月,全球共生成55个热带气旋,其中北半球生成51个,较常年同期偏少0.5个;南半球生成4个,较常年同期偏少1.9个。西北太平洋热带气旋平均生成位置(20.6°N,136.5°E)较常年平均(16.1°N,136.3°E)偏北4.5个纬距。9月至10月,飓风“伊恩”重创美国、“罗斯林”严重影响墨西哥,台风“轩岚诺”、“梅花”、“南玛都”、“尼格”与“奥鹿”侵袭西北太平洋沿岸多国。西北太平洋9月至10月热带气旋多发,较常年偏多3.5个。9月至10月西北太平洋17°N~28°N、130°E~145°E附近大气低层受气旋式辐合环流控制,且气旋式辐合较常年偏强,海温较气候平均偏高0.5~1.0℃,为西北太平洋热带气旋多发创造了有利条件。

2018年5月浙江省极端高温气候特征及环流背景

2018年5月浙江省出现历史罕见的极端高温热浪,全省大部极端最高气温达36℃以上,局部地区超过40℃,多站高温日数和极端最高气温破历史同期纪录;高温累积站次和有效积温均居历史第一位。利用浙江省66个常规气象站的逐日观测资料、NCEP/NCAR再分析资料以及国家气候中心西太副高环流特征量指数资料等对此次高温过程的环流特征进行诊断分析,结果表明:西太平洋副热带高压偏强、偏西、偏北是造成极端高温热浪的直接原因,副高的“西伸”与南亚高压的“东进”相向而行;在副高控制下,850 hPa中国东南部至西北太平洋区域形成强大的反气旋式风场异常,浙江地区盛行下沉气流;5月14—18日强高温过程期间,短波辐射通量表现为正距平,“辐射增温”与“下沉增温”的叠加效应进一步加剧了高温的极端性。副高强度和位置的变化与热带和中纬度环流关系密切。海洋性大陆对流活动增强、热带中太平洋和北印度洋对流异常旺盛、南海地区对流减弱、西太平洋无台风生成均是副高增强的有利因素;200 hPa西风急流轴偏北,利于西太副高的稳定维持。

一种基于深度学习的台风强度估测技术

台风客观定强是提高台风业务现代化水平的重要支撑技术,深度学习通过机器对大量样本的分析和学习,能够隐式提取图像中深层抽象的复杂特征,越来越多地被应用到气象领域中。本文利用ResNet深度学习模型,采用预训练后迁移学习的方式,以2005—2018年西北太平洋及南海台风的卫星云图为样本,构建了一种自动、客观的台风强度估测技术。通过对2019年全年的业务台风云图的检验分析,结果表明利用该技术能够实现对不同强度、不同发展阶段的台风客观强度估测,且对2019年全年独立样本估测的平均绝对误差和均方根误差分别为4.3 m·s^(-1)和5.5 m·s^(-1),精度优于传统客观定强方法,具有一定的业务应用价值。

台风路径集合预报的实时订正技术研究

在台风业务预报中,由于模式运行、后处理及资料传输等原因,数值模式指导产品包括集合预报都存在一定时间的滞后,若直接使用会造成数值模式或集合预报平均的预报效果降低。利用ECMWF集合预报台风路径和中央气象台(简称中央台)实时业务定位,在统计分析的基础上,提出一种业务上可用的针对单模式集合预报的台风路径实时订正技术。结果表明,该方法明显优于单模式集合预报平均和确定性预报,在对2012年的预报试验中,24、48、72、96 h的时效路径预报误差分别比集合平均提高了15%、6%、10%、8%。同时其路径误差优于目前我国业务路径预报,2012年平均24、48、72、96 h的路径误差分别减小7、7、11、10 km。

2017年盛夏7—8月浙江省高温热浪特征及环流背景分析

2017年盛夏7—8月浙江省发生了大范围、持续性极端高温热浪事件,省内大部地区高温日数达到30 d以上,多数区域极端最高气温达到39℃以上、39站达40℃以上,多站平均气温、高温日数和极端最高气温破历史纪录,高温累计日数和有效积温仅次于2003年和2013年。要素特征和高温强度分析表明该年是有观测以来盛夏高温热浪最突出的年份之一。西太平洋副热带高压(西太副高)偏强偏西是造成此次极端事件的直接原因;对流层低层中国东南部—西北太平洋区域形成了强大的反气旋式风场异常,下沉增温与辐射增温共同推动浙江气温不断升高;全球变暖是极端高温热浪形成的重要气候背景;出梅偏早和影响台风偏少也有潜在贡献。西太副高位置和强度的变化与热带、副热带和中高纬度环流系统密切相关。热带海洋性大陆和南海—中南半岛区域潜热释放增强有利于通过经向环流加强副高;副热带30°N附近的北太平洋对流旺盛、与西太副高之间形成纬向热力梯度,激发出异常纬向垂直环流从而增强副高;中高纬度200 hPa西风急流轴略偏北、极涡明显偏向西半球削弱了中高纬地区对副热带系统的影响,有利于副高的稳定维持。最后提出了未来值得开展的极端高温研究工作。

2012年9月大气环流和天气分析

2012年9月环流特征如下:北半球高纬度地区极涡呈单极型分布,中心略偏于西半球,北半球高纬度环流呈5波型分布,槽区分别位于亚洲西部、亚洲东部、太平洋中部、北美洲东部和欧洲西部。月内,西太平洋副热带高压西脊点位置变化较大,强度比常年同期偏强。9月,全国平均气温为16.6℃,与常年同期持平,全国平均降水量73.8 mm,较常年同期(65.2 mm)偏多13.2%。月内共出现6次降水过程,西北太平洋有3个热带气旋活动,没有热带气旋在我国登陆。北方多地出现低温冷冻灾害,16个省(区)遭受风雹灾害。

中央气象台台风预报业务的发展及思考

随着数值预报技术和综合探测体系的不断进步和完善,近十几年来中央气象台的台风业务预报取得了较显著的进展,特别是台风路径业务预报水平进展显著,基本达到了国际先进水平,但是在台风强度和风雨影响的预报及台风风险评估方面进展相对较慢。本文从我国台风灾害影响的严重性和中央气象台台风预报的重要性、中央气象台台风预报的发展历程、中央气象台台风预报员的作用、台风业务中重大科学问题的提出和解决途径、重大台风科研项目对中央气象台台风业务的促进和指导等几方面进行了回顾和分析,并提出了未来提高台风业务预报能力的有效途径。

人工智能新技术在国家气象中心台风业务中的应用探索

基于2005—2020年的中国气象局台风最佳路径数据集以及葵花(Himawari-8)和风云(FY-4)卫星云图数据,结合人工智能新技术,将深度学习模型应用于台风涡旋识别、台风定位定强、台风强度突变预测等方面,具体内容主要包括基于深度图像目标检测的台风涡旋识别模型、基于图像分类和检索的台风智能定强模型以及融合时空序列特征的台风快速增强判别模型,构建了一套台风智能监测和预报系统。通过对2020年全年样本进行了测试,结果显示:该系统对强热带风暴级及以上强度的台风涡旋正确识别率达90%以上,台风强度估测的MAE和RMSE分别为3.8 m/s和5.05 m/s,对全年独立样本强度快速加强预测的综合准确率达到65.3%,该系统实现了业务上利用高时空分辨率卫星图像实时对热带气旋进行自动识别、定位定强和智能追踪的功能,为进一步提高我国台风监测和预报预警的能力提供了有利支撑。

基于深度图像目标检测的智能台风涡旋识别技术

基于2005—2020年的中国气象局台风最佳路径数据集以及葵花(Himawari)8和风云(FY)卫星云图数据,首先将卫星原始数据转换为FULLDISK灰度图像作为台风涡旋识别技术的图像来源,并制定新的VOC(Visual Object Classes)标注规范,构建了样本标注数据集。利用运行速度快、识别准确率高的人工智能领域经典目标检测SSD(Single Shot MultiBox Detector)模型作为台风涡旋识别的基础模型,并针对台风涡旋识别的独特性,特别是弱涡旋识别困难,提出一种迭代的SSD目标检测模型,明显提高了台风涡旋的识别精度。通过目标检测技术对卫星云图进行智能特征分析、抽取、识别和定位,实现了自动涡旋正确识别和定位,最终建立了智能台风涡旋识别技术。测试结果显示:该技术对强热带风暴级以下强度台风涡旋正确识别率为40%~80%,对强热带风暴级及以上强度台风涡旋正确识别率达90%以上,能够精准识别强台风级及以上强度涡旋,该技术为今后业务利用高时空分辨率卫星图像对台风进行实时精密监测提供了技术支撑。

中短期数字化天气预报技术现状及趋势

建立无缝隙集约化的天气预报业务体系,需要进一步加强中短期天气预报业务技术的发展。通过对现状回顾,指出经过2011—2015年的气象现代化建设,在我国国家级和部分省级业务单位已初步建立了数字化中短期业务预报技术流程,其包括数值模式系统、客观方法释用、预报主观编辑制作以及精细化格点后处理四个方面。但与国外发达国家相比,我国中短期业务技术还存在数值模式发展水平不高、客观预报技术方法未全面深入开展、缺乏有效技术工具支撑预报员进行订正、格点化的处理技术基础薄弱等问题。文章在发展现状和问题分析的基础上,提出未来应提高自主数值模式系统的基础支撑作用,深入发展海量预报信息的客观提取及订正技术,加强开发主观和客观融合的技术和工具平台,完善精细化的格点处理技术的发展思路,并进行具体阐述。最后,从技术发展的基础数据支持、路线选择、发展规律以及交流共享四个方面提出参考意见。

引发黄渤海大风的黄河气旋诊断研究

利用NCEP/NCAR1°×1°的再分析资料、常规观测资料和风云2E卫星云图资料,分析研究2011年4月26—27日突发性黄河气旋造成黄渤海大风的物理变化过程及诊断黄河气旋发生、发展的物理机制。结果表明:这次大风是在欧亚中高纬环流发生调整,高纬不稳定小槽东移发展及东亚大槽重建的过程中发生的。突发性强烈发展的黄河气旋使黄渤海产生强偏北大风。在气旋发展初期涡度平流起了主要作用,而在气旋发展中温度平流又起了主要作用;冷锋上的斜压性对于气旋发生发展起着重要作用,斜压性有利于有效位能的释放、动能制造及气旋加强;气旋始终位于Q矢量散度梯度最大区域,有利的动力和热力条件使得能量积累,促使气旋前期发展、后期维持。高空偏西急流和低空偏南急流的相互耦合,低空暖湿气流的热力强迫,使得低层大气产生强上升运动,黄河气旋强烈发展。变压梯度、气压梯度、高空风动量下传和超低空急流的偏差风辐散的共同作用,形成黄渤海强风。

2016年西北太平洋台风活动特征和预报难点分析

利用历史台风最佳路径资料、2016年台风最佳路径实况和中央气象台台风路径强度实时预报资料,以及ECMWF数值预报和集合预报产品,对2016年西北太平洋台风活动的主要特征和预报难点进行了分析,结果表明:1—6月的淡季空台风和盛夏秋季多台风现象均与2016年赤道海温由厄尔尼诺向拉尼娜转换有关;长时效路径预报误差有时异常偏大,可能与集合预报产品的发散度很大有关,但是如果能够掌握数值天气预报对大尺度天气系统预报的系统性偏差,也可以做出精度更高的预报;24h强度预报误差超过了5m·s-1,这种现象在过去十多年的业务预报中并不多见,个别最大误差竟达20~26m·s-1。强度预报的大误差与强度预报中没有定量产品可供参考有关,定性地分析台风强度变化规律对于提高强度预报作用很小,所以急需建立和发展定量和精细化的强度预报方法。