1979—2020年京津冀地区持续雾霾与雾霾少发时段环流稳定分量对比分析

利用1979—2020年NCEP-DOE再分析资料,基于EOF分解方法提取京津冀地区持续雾霾和雾霾少发时段的环流稳定分量,对比分析其空间结构和演变特征。结果表明:京津冀地区持续雾霾时段的位势高度场稳定分量中存在一个明显的“三极子”结构,雾霾少发时段该“三极子”结构呈反位相分布。欧亚大陆中纬地区风场稳定分量存在的带状偏强西风距平和中低纬较强的波列,使京津冀地区处于少冷空气活动的偏暖状态,有利于持续雾霾天气的维持。欧亚大陆为较强的经向环流特征时,京津冀地区多处于雾霾少发时段。更长时间尺度(60 d)稳定分量中“三极子”分布形势仍大致存在,为持续雾霾天气提供了有利的环流背景。稳定分量的变化特征表明,持续雾霾时段较雾霾少发时段,稳定分量在雾霾天气发生前期具有更明显且持续性较好的前兆信号。

稳定分量过程的图集的Packing测度

本文考虑Ｒｄ中具有如下形式的过程：Ｘ（ｔ）＝（Ｘ１（ｔ），Ｘ２（ｔ），…，ＸＮ（ｔ）），其中Ｘｉ（ｔ）为Ｒｄｉ中指标为αｉ的稳定过程（１≤ｉ≤Ｎ），Ｘ１（ｔ），…，ＸＮ（ｔ）相互独立，ｄ＝ｄ１＋…＋ｄＮ．通过讨论过程Ｇ（ｔ）＝（ｔ，Ｘ（ｔ））的逗留时分布的渐近性质，研究图集Ｇ［０，１］的Ｐａｃｋｉｎｇ测度函数问题。获得了ψ－ｐ（Ｇ［０，１］）＝０或＋∞的积分判别法，或者其确切测度函数．

稳定分量过程象集的一致测度和一致维数

令X(t)=(X_1(t),…,X_N(t))为一d-维过程,其中X_i(t)为α_i-阶d_i-维稳定过程.设0<α_n<…<α_1≤2,d=d_1+…+d_N.本文中,我们获得了,当α_1≤d_1时稳定分量过程X(t)关于Borel集E的象X(E)的Hausdorff测度和Packing测度的一致上界和一致下界,当α_1>d_1时得到了相应测度的一个一致上界.同时我们给出了一致维数结果.

2016年梅雨持续性强降水期间大气环流稳定分量研究

梅雨降水具有显著的阶段变化特征,研究持续强降水期间的关键环流稳定分量,对于分析和预测梅雨降水具有重要意义。利用NCEP-DOE1979~2016年逐日再分析资料,对2016年梅雨持续强降水期间位势高度场、风场和相对湿度场进行分析,提取环流系统的关键稳定分量,并对其空间结构、演变特征及更长时间尺度的背景形势进行分析,为梅雨区阶段性强降水的延伸期预报提供依据和参考。研究发现:(1)在位势高度场稳定分量中存在的"三极"分布形势,是维持2016年梅雨持续强降水的关键系统。"三极"分别对应着乌拉尔山阻塞高压、鄂霍茨克海阻塞高压以及偏东偏强的南亚高压和偏西偏强的西太平洋副热带高压(副高)。这种配置结构有利于冷暖空气在梅雨区交汇形成持续性强降水。(2)在中高纬度两个正距平区之间,是相对深厚的负距平区,有利于建立冷空气的向南输送通道,同时相对湿度场稳定分量表明北支气流对水汽的输送和汇聚作用对于梅雨区持续降水起到重要作用。(3)中低纬度的正距平区域呈纬向带状分布,且主要存在于对流层中高层,在梅雨区东西两侧各有一个正距平下沉支,它们共同加强了梅雨区南侧暖湿气流的汇聚输送作用。(4)通过对稳定分量的演变分析发现,"三极"系统的建立和演化与梅雨区降水强弱的阶段变化密切相关。(5)更长时间尺度(60 d)环流稳定分量为持续强降水时段的"三极"关键稳定分量提供了重要的环流背景。

可加稳定分量过程局部时的存在连续性

讨论可加稳定分量过程局部时的存在性和连续性,证明了在N>max1≤k≤N∑hl=1dlαlk条件下,N指标可加稳定分量过程X={X(t);t∈RN+}a.s.存在关于时间变量t和空间变量x联合连续的局部时.

多指标稳定分量过程逗留时的重对数律

讨论了多指标稳定分量过程逗留时的极限性质 。

基于稳定分量探讨京津冀地区雾霾形成的大气环流机制

利用NCEP-DOE再分析资料,基于EOF分解方法对京津冀地区2016年12月—2017年1月的典型持续雾霾天气过程进行分析,并研究了该时段位势高度场、风场和相对湿度场距平场稳定分量的分布特征.结果表明,此次持续雾霾过程位势高度场和风场距平场稳定分量的典型特征为:在中高纬地区存在一个明显的纬向波列,该波列西起乌拉尔山,东到北太平洋地区,体现了较强的纬向环流特征,不利于冷空气南下.在风场距平场稳定分量中,亚欧中高纬地区上空呈现一个非常强大的气旋式环流,中低纬度地区则呈现两个相对较强的反气旋式环流,在它们的共同影响下,欧亚大陆中部的西风带系统得到异常加强,这种形势阻挡了冷空气南下.同时,京津冀地区东侧的反气旋环流带来大量暖湿空气.少冷空气活动以及暖湿气流控制等因素为京津冀地区出现持续性雾霾天气提供了有利条件.

多指标稳定分量过程像集与图集的Hausdorff测度

讨论多指标稳定分量过程像集与图集的适当Hausdorff测度函数,解决了这些随机集的Hausdorff测度问题.

稳定分量过程像集乘积集的确切Hausdorff测度

设{X1(t1),t1≥0},…,{Xp(tp),tp≥0}是取值于瓗d上p个相互独立稳定分量过程,讨论乘积集∏pi=1Xi[0,1]上的占时测度的重对数律,并利用密度定理得到乘积集的确切Hausdorff测度.作为特例,给出了瓗d上p个相互独立的严格稳定过程图集乘积集的确切Hausdorff测度.

多指标稳定分量过程的局部时

设X1,…,Xh分别是独立的（N,d1,α1）,…,（N,dh,αh）稳定过程,其中α1,…,αh可以是（0,2]中不同的数.设X（t）=（X1（t）,X2（t）,…,Xh（t））,t∈RN＋,则称X={X（t）;t∈RN＋}为多指标稳定分量过程.在N＞∑di的条件下,证明了X存在（联合连续的）局部时,该结果是多指标稳定分量过程所特有的,因为单指标稳定分量过程在任何情况下都不存在局部时.

稳定分量过程像集乘积集的确切填充测度

设{X1(t1),t1≥0},…,{Xp(tp),tp≥0}是取值于Rd上p个相互独立的稳定分量过程,讨论乘积集∏pi=1Xi[0,1]上占时测度的重对数律,并利用密度定理得到乘积集的确切填充测度.作为特例,给出Rd上p个相互独立的严格稳定过程像集与图集乘积集的确切填充测度.

基于2008年1月中国南方低温雨雪冰冻事件10-30天延伸期稳定分量的研究

对北半球1978—2007年1月6日—2月4日逐日500 hPa高度场资料带通滤波,得到10—30 d时间尺度分量,结合经验正交函数分解方法(empirical orthogonal function,EOF)提取出气候态基底.同样滤波北半球2008年1月冰冻雨雪事件的逐日实况资料,并将其投影到气候态基底上,利用各贡献率作为考察该EOF分量对原场的影响指标.从10—30 d延伸期预报的角度提取稳定分量进行诊断分析,探讨影响此次天气过程的主要因素.通过贡献率分析方法把10—30 d延伸期稳定分量划分为气候态稳定分量和异常型稳定分量两个部分.结果表明:气候态稳定分量在我国南方2008年1月冰冻雨雪事件中占主体地位,异常型稳定分量相当于在气候态稳定分量的基础上叠加的扰动值,但异常型稳定分量在本次过程中的作用不能忽视,甚至起到关键性的作用,并且与实况距平在太平洋地区整体环流形势有较好的对应.这些结论加深了对10—30 d时间尺度可预报性的认识,为10—30 d延伸期预报提供了一种新的思路和解决问题的途径.

基于2009年初长江中下游地区持续阴雨过程的10～30天延伸期稳定分量的提取及配置分析

2009年2月中下旬至3月上旬,中国长江中下游地区出现了持续阴雨天气,这次持续性异常事件影响范围之广、持续时间之长为历史罕见.本文利用EOF分解方法对相应时段NCEP-DOE Reanalysis2逐日位势高度场距平资料进行分析,定义了10～30天延伸期稳定分量,并根据各EOF分量的贡献率的不同变化特征进一步定义了10～30天延伸期气候态稳定分量和异常型稳定分量.气候态稳定分量主要解释气候平均信息对延伸期天气过程的影响,而异常型稳定分量则侧重体现了持续性阴雨过程的"异常"特征.研究发现,稳定分量尤其是异常型稳定分量具有如下特征:(1)时间尺度较长,能维持较长时间(10天以上)的稳定或者表现为月尺度的低频变化及超长波活动;(2)空间活动范围较大,表现为行星尺度的超长波活动,且在垂直各层有稳定一致的配置关系;(3)能够较好地反映中高纬大气环流的变化特征,体现了指数循环和超长波的移动、调整活动;(4)与地面持续性天气过程有较好的对应关系.

2009年11月冰冻雨雪事件10-30d延伸期稳定分量提取及分析

针对2009年11月冰冻雨雪事件,通过经验正交函数分解等方法提取10—30 d稳定分量,并第一次运用计算贡献率和相似系数判定等手段把稳定分量进一步客观地分离成气候态稳定分量和异常型稳定分量.将气候态稳定分量与低通滤波分量合成气候背景场.研究发现:气候背景场环流形势持续时间较长,随时间变化缓慢,主要提供了事件发生的气候背景,指示大尺度环流调配置和调整;气候背景场空间活动范围较大,能较好地刻画永久半永久性大气活动中心变化情况,且在垂直各层有稳定一致的配置关系;异常型稳定分量重点体现了环流相对异常特征,与2009年11月冰冻雨雪事件有较好的对应关系.在气候背景场提供确定的环流大背景下,异常型稳定分量表征了对应天气系统的相对强弱变化.

基于2013年8月中国中东部地区持续高温的延伸期稳定分量提取及改进研究

基于2013年8月中国中东部地区持续高温及其减弱过程,利用美国国家环境预报中心/美国国家大气研究中心逐日平均的500 h Pa高度场、风场再分析资料和美国国家海洋和大气管理局的海温重建扩展资料进行分析,通过前期海温强迫相似年的选取方法以及带通滤波和经验正交函数分解等方法提取出10—30 d的稳定分量,并通过对稳定分量的诊断分析探究了这次持续高温及其减弱过程的维持机制.研究发现:通过选取与个例前期海温强迫最相似的30年来代替常规的气候态30年(1981—2010年),所提取的气候态稳定分量所占的比重变化不大,稍有减弱,而异常型稳定分量占的比重显著性提高,且其所刻画的影响异常事件的天气系统强度及稳定性明显提高,能够更加清晰地显示延伸期天气过程的维持机制.这表明在提取稳定分量时考虑前期的海温强迫作用是非常有必要的.同时,通过对延伸期稳定分量的分析,表明此次持续高温及减退过程主要受到北极涛动、亚洲大陆中高纬纬向环流形势和西太平洋副热带高压(西太副高)强度、位置的共同影响.

可加稳定分量过程局部时的Hllder律

讨论可加稳定分量过程局部时的Hlder律,并且分别得到了其局部和整体的H lder律:①设s0∈(0,+∞)N,则存在正的有限常数c1,使得对任意s>s0有:limr↓0supL((s-〈r〉,s+〈r〉])[rN-β(log logr)β]≤c1(a.s.)②设N>β,则存在正的有限常数c2,使得对任意T∈A,成立limε↓0supQ∈AQcT,λ(Q)<εL(Q)[λ(Q)1-β/N(logλ(Q))β]≤c2(a.s.)

ICP—AES法测定夹杂中稳定氧化物分量

夹杂样品经过电解，定量保留稳定氧杂物，经灼烧恒重，称取氧化物总量。总量经熔剂熔融，用稀酸加热浸出，用去离子水定容，导入ICP系统测定。

CID型ICP光谱仪分析钢中稳定夹杂物的8种组分含量

本文探讨了以 CID作检测器的全谱直读 ICP光谱仪测定钢中稳定夹杂物化学组分的方法 ,并从试液制备、谱线选定、介质影响、方法检出限和精密度等方面进行了讨论 ,样品测定结果较好 ,满足了工作的需要。

2011年春末夏初长江中下游地区旱涝急转成因初探

选用NCEP/NCAR、NOAA、国家气候中心(NCC)提供的各要素资料及NOAA-Hysplit模型,对2011年春末夏初发生在中国长江中下游地区旱涝急转的降水异常事件及其影响机制进行初步分析,并建立天气学概念模型。结果表明:(1)长江中下游地区,尤其是(27°N～32°N,110°E～120°E)区域在6月第1候(6月3日左右)发生了1951年以来最严重的一次旱涝急转事件;(2)海温距平及SVD分析表明,此次事件属于方差贡献较小的异常模态,其前期信号存在于赤道中东太平洋及赤道印度洋;(3)涡度低频振荡分析表明太平洋上空动力机制对6月长江中下游降水有重要的作用,在10～30天稳定分量分析中发现中高纬环流形势持续稳定为此次事件提供大尺度环流背景场;(4)前期赤道中东太平洋为较强的拉尼娜事件,赤道印度洋为大范围的异常冷海温控制,受其影响,副热带高压异常偏东、Walker环流偏强、印度洋Hadley环流偏弱,中国西南、东南水汽输送不足,致使长江中下游地区急转前发生持续严重干旱。随着赤道中东太平洋及印度洋冷海温异常的减弱,副热带高压的突然异常西伸(6月第1候)且持续、Walker环流减弱、印度洋Hadley环流增强,匹配中高纬度大尺度稳定维持的气候背景,使冷暖空气在长江中下游地区持续交绥,该地区降水异常偏多并持续,导致6月长江中下游持续性洪涝,最终造成此次"旱涝急转"事件的发生。

T63L16气候模式预报能力的空间尺度分布研究

采用球谐谱展开和方差分析方法,利用1970—2003年NCEP再分析500 hPa高度场资料和国家气候中心T63L16月动力延伸预报业务回报1982—2002年的结果,研究了T63L16模式逐日预报可预报能力的空间尺度依赖特征和对于中期预报的可预报稳定分量。分析表明,T63L16模式预报能力在总波数n上具有各向同性,其主要的误差发生在波数为5—10的天气尺度波。基于对T63L16气候模式500 hPa位势高度场球谐系数内部方差和该物理量气候外部方差之比R演变特征的分析,本文定义了模式26—40 d预报的方差比的平均作为R的临界值来定量地确定T63L16模式对不同空间尺度气象场的可预报期限,并引入波能谱为权重系数研究了模式可预报期限与纬向波数和总波数的关系。结果显示该模式的逐日可预报期限与纬向波数和总波数、以及季节均有关系。可预报期限在整体上随着空间尺度的减小而逐渐缩短,但并不是纯粹的单调递减;对于纬向2波分量的可预报期限比3—5波要短,可能是由于该模式对表征东亚大槽和北美大槽的2波的刻画相对不够好。另外,对季节平均的中期预报可预报稳定分量的考察表明,就全球而言,对于提前6 d以上的预报,夏季具有的可预报稳定分量为纬向波数小于12或总波数在17以内,其他季节为纬向波数小于7或总波数小于13;对于提前11—15 d的预报,冬夏两季的可预报稳定分量为纬向波数小于5或总波数小于10,春(秋)季节为纬向波数小于3(2)或总波数不大于8(7)。这为针对该尺度发展新的预报策略和方法、改进预报效果,提供了依据。