北京地区雷电灾害天气系统的动力-微物理-电过程观测研究

在国家"973"项目"雷电重大灾害天气系统的动力-微物理-电过程和成灾机理"(简称:雷暴973)资助下,2014~2018年连续五年在北京组织开展了雷电(也称闪电)灾害天气系统的暖季综合协同观测实验,旨在获得对北京及周边城市群区域的雷电天气系统特征和规律的实际认识,探索雷电资料在数值预报模式中的同化方法,以期改进雷电重大灾害天气系统的预报效果.主要观测设备包括:由16个子站构成的雷电(全闪)三维定位系统、2台X波段双线偏振多普勒雷达和4台激光雨滴谱仪等,协同观测还充分利用了中国气象局在京津冀地区的中尺度气象观测网.观测结果表明,受地形和环境条件影响,飑线和多单体雷暴是影响北京地区的两类主要的雷电灾害天气系统,它们除产生频繁的雷电活动外,还常伴随突发性局地短时强降水和冰雹,造成城区突发洪涝灾害.雷电密度的高值区位于北京昌平区东部、顺义区的中部和东部以及中心城区.超强雷暴(占总雷暴数的5%)、强雷暴(占比35%)和弱雷暴(占比60%)对总雷电分布的贡献分别为37%、56%和7%.北京城区的热岛效应对过境雷暴增强产生了重要作用,超强雷暴在中心城区的雷电频数可以高达每分钟数百次.雷电活动与雷暴云的热动力、微物理特征之间存在紧密联系,因此雷电频数可以作为冰雹、短时强降水等灾害性天气的指示因子.在对流可分辨数值预报模式中,建立并引入雷电资料同化方案,通过调整或修正模式的热动力和微物理参量,可明显提高模式对强对流和降水的预报效果.

2020~2021年热带太平洋持续性双拉尼娜事件的演变

2020~2021年间热带太平洋海表温度(SST)异常演变表明,2020年拉尼娜(La Nina)事件发生后,2021年下半年再次出现了二次变冷现象.然而,对于这次持续性双拉尼娜事件仍缺乏合理的物理解释,需要对其所涉及的潜在过程及机制进行分析理解.本文利用观测和再分析数据产品等对2020~2021年热带太平洋持续性双拉尼娜事件相关的上层海洋热力异常的空间分布和时间演变特征进行分析,并采用一个中等复杂程度的海气耦合模式(ICM)进行数值模拟试验,以验证相关的观测现象.结果表明,次表层热力异常对赤道中东太平洋SST异常的演变十分重要,其对SST的影响可用次表层上卷到表层混合层的海水温度(T_(e))来表征,由T_(e)反映次表层对SST的强迫作用.SST的演变敏感地依赖于与赤道东太平洋T_(e)异常相关的局地效应和与西太平洋次表层异常相关的遥影响效应之间的相对作用大小.在2021年年初至年中期间,赤道中东太平洋SST和T_(e)为负异常;与T_(e)异常相关的局地效应和遥影响效应间存在着相互竞争:当遥影响的变暖效应占据主导时,东太平洋SST负异常态很可能转为中性或正异常态;相反地,当局地变冷效应占据主导时,东太平洋SST负异常态会继续维持.此外,由于2020年La Nina事件相关的热力信号以赤道波动的形式沿赤道东传并在东边界反射,进一步在赤道外海区向西传播,所关联的赤道外过程会促使赤道海区T_(e)负异常持续存在并加强.2021年SST异常的演变对应于如下情形:与来自西太平洋次表层正异常相关的遥影响的变暖效应的强度不足以压倒与东太平洋次表层负异常相关的局地变冷效应的强度,使东太平洋SST负异常得以维持并再次发展,并在2021年6月出现转向点;随后于2021年秋季发生二次变冷事件.基于ICM的模拟试验支持了上述观点,并表明海气耦合模式需要合理表征次表层热力效应对SST影响的强度(用T_(e)异常表征),才能准确模拟出2021年热带太平洋二次变冷事件.

湖泊遥感专刊简介

湖泊(含水库)是国家重要战略资源,具有安全供水、防汛抗旱、改善生态环境、调节气候、维持生态系统平衡等多种功能,在流域可持续发展中发挥着重要作用。在中国,湖泊提供了近7亿人口的集中式饮用水。我们熟知的5大淡水湖,都具有集中供水的功能,其中太湖就保障了4000万人口,而洪泽湖除了保障苏北平原用水之外,还是南水北调东线工程重要过水通道,向京津冀等地区提供生产生活用水;"高原明珠"抚仙湖容积达到206亿m^(3),是国家一类饮用水源地,按照全国14亿人口计算,相当于为每人储备了15 t的优质饮用水。同时,湖泊是"山水林田湖草"生命共同体重要组成部分,是陆地地表生源要素重要的汇集地和"反应器",在区域和全球生物地球化学循环中发挥重要作用。

2006—2015年中国流感相关流感样病例门诊就诊负担:一项基于人群的研究

流感每年不仅导致大量超额住院和死亡,还会导致更多的门诊就诊。当前流感相关流感样病例(influenza like illness,ILI)门诊就诊负担评估多局限于单一季节或地区,或某年龄段,中国相关研究更少。了解流感相关就诊负担对制定和完善流感防控策略至关重要。该研究利用2006—2015年全国ILI门诊就诊监测、流感病毒检测数据,结合人口数据和医疗卫生资源数据、温度和湿度数据及社会经济数据,通过广义可加模型估计中国流感相关ILI门诊就诊负担。