整层大气水汽含量统计外推方法应用讨论

采用中国24个高空站2010年和2011年的小时数据,通过对天气尺度整层大气水汽含量的具体计算试验并结合已有的气候学统计研究,探讨了气候时间尺度与天气时间尺度在推算方法上的差异。结果表明:两种时间尺度的整层大气水汽含量推算存在着明显的差别,不能相互替代;整层大气水汽含量的气候学统计外推方法有较好的规律可循,而天气尺度的计算则有较大的不确定性,时空上也不存在显著一致性;对于没有探空数据而又需要进行天气尺度整层大气水汽含量推算的情况,可在气候相近的区域中尽可能选择邻近的探空站进行推算,但用于建立回归方程的数据不宜少于两年。

合肥地区大气水汽标高变化特征的统计研究

根据合肥站四年整层大气水汽含量和地面水汽密度p_0的晴天观测资料,统计分析了该地区大气水汽标高H的变化特征。结果表明:H的年变化特征为夏季最大,冬季最小,春、秋季节相差很小;季节平均水汽标高值和季节平均地面气温呈高度正相关;各个季节水汽标高的日变化特征均为双谷型,最大值出现在下午16:00左右,两个低谷分别出现在上午08:00和夜间20:00左右;上午06:00至下午16:00,H的时平均值与对应p_0的时平均值呈高度负相关。

基于微波辐射计的盛夏短时强降雨水汽特征分析

利用RPG HATPRO-G4微波辐射计和自动气象站观测资料,研究盛夏时节成都地区短时强降雨的水汽密度(VD)、相对湿度(RH)、整层水汽含量(IWV)演变特征,并探讨微波辐射计资料在短时强降雨中的应用。结果表明:盛夏时节成都地区无论是发生阵雨还是短时强降雨时,大气中水汽条件均较好,地面VD达19±3g·m^-3,IWV在53kg·m^-2以上,1~3km高度RH≥90%。降雨开始前1h地面VD与2倍的500hPa高度VD之和是否达到26.3g·m^-3,可作为短时强降雨发生与否的指标,识别率达75%。短时强降雨发生前3h,持续的水汽辐合使3km高度处出现98%≤RH≤100%的湿层,该湿层随着降雨的临近而增厚,向下伸展至边界层。降雨刚发生时,4km以上相对湿度骤降,4km以下湿度略增加。降雨结束后,整层水汽含量会降低至与降雨发生前相近的值。

近43年江西省太阳辐射变化特征及其影响因素研究

基于江西省20个国家站1980—2022年逐日气象数据,利用Mann-Kendall趋势检验法、Pearson相关分析法分析了太阳辐射的长期变化趋势及其与气溶胶光学厚度、整层大气水汽含量、低云量和总云量之间的关系。研究发现:1)近43年来,受气溶胶光学厚度和整层大气水汽含量显著增长的影响,江西省太阳辐射以-5.7×10^(-3) MJ m^(-2) decade^(-1)的速度下降,总云量、低云量的微弱变化对太阳辐射的影响有限;2)夏季、秋季和冬季太阳辐射分别以-24×10^(-3) MJ m^(-2) decade^(-1)、-2.4×10^(-3) MJ m^(-2) decade^(-1)、-2.8×10^(-3) MJ m^(-2) decade^(-1)的速度下降,而春季太阳辐射以11.5×10^(-3) MJ m^(-2) decade^(-1)的速度上升,其中,夏季太阳辐射的下降受气溶胶光学厚度和低云量显著增加的影响,秋、冬季太阳辐射的下降受气溶胶光学厚度显著增加的影响,春季太阳辐射的增长主要取决于总云量的显著下降;3)气溶胶光学厚度和整层大气水汽含量增加导致80%的台站太阳辐射呈下降趋势,总云量和低云量下降导致20%的台站太阳辐射呈上升趋势,而修水、赣州站太阳辐射与4个影响因素的变化趋势相同的原因还需进一步研究。

辽宁地区大气可降水量与降水关系的研究

当大气可降水量(precipitable water vapor,PWV)达到某一阈值时将出现降水,则该值称为PWV降水阈值(threshold of PWV,PWVt),由此认为PWVt可以作为PWV与降水关系研究的纽带。为了能够较为准确地计算出PWVt,引入整层大气饱和可降水量(precipitable water vapor saturation,PWVsat)概念,并推导出多元大气条件下PWVsat计算公式,根据公式可知PWVsat是地面温度(ts)的函数,其表示整层大气在饱和状态下容纳的最大水汽量。大气必须达到一定层次的饱和才能成云致雨,因此推断ts也可能影响着PWVt。为了验证该推断的准确性,利用2015年5月至2016年10月辽宁地区36个观测站的PWV与ts进行研究,将筛选出1122个降水样本的PWVt与ts进行拟合,发现PWVt拟合公式与PWVsat推导公式较为一致,说明PWVt和PWVsat两者密切相关,同时给出36个站的拟合参数,从而建立PWV与降水的对应关系。统计检验表明,该方法在降水预报中的准确率、漏报率和空报率分别为93.69%、2.32%和3.99%,说明PWVt在降水预报方面具有一定的应用价值。最后在一次降水个例中应用,结果显示PWVt可以较好地预报降水,并发现PWV与PWVt的差值与降水量具有一定的对应关系。