新疆北部不同区域暖区暴雪过程水汽特征分析

利用NCEP/NCAR再分析资料,主要运用HYSPLIT(拉格朗日后向轨迹)方法模拟追踪了1980-2020年冬季新疆北部27次暖区暴雪天气水汽特征,分析不同源地水汽源-汇关系及其对暴雪的贡献。结果表明,500 hPa主要水汽源地为格陵兰岛和大西洋及其沿岸、地中海和黑海及其附近,对阿勒泰地区暴雪贡献最大的水汽源头是大西洋及其沿岸附近,塔额盆地为地中海和黑海及其附近,沿途损失均较大;700 hPa主要为北欧、大西洋及其沿岸附近、地中海和黑海及其附近,对阿勒泰地区暴雪贡献最大的是地中海和黑海及其附近,塔额盆地是北欧,沿途损失最大前者是地中海和黑海及其附近,后者为大西洋及其沿岸;850 hPa上主要为中亚、地中海和黑海及其附近,前者对暴雪的贡献最大,到达暴雪区后增加较多。各源地水汽随西风气流达到关键区后,主要从偏西(西南)和西北两条路径输入暴雪区,前者占主导地位;对流层低层阿勒泰地区较塔额盆地水汽源地和路径更复杂。基于上述分析,构建了暖区暴雪水汽来源及路径的贡献模型,对阿勒泰地区、塔额盆地各层水汽贡献进行了细致的描述。

草地贪夜蛾迁飞气象预报方法探索及应用

为了准确预报害虫的迁飞轨迹,将天气预报技术应用于迁飞性害虫的预测预报,基于天气预报平台,利用欧洲中心中短期气象数值预报产品以及大气环流形势及低层风动力对草地贪夜蛾(Spodoptera frugiperda)的迁飞路径、迁入时间(包括首见日及高峰日)、落区等进行预报,并基于2021年草地贪夜蛾迁飞的2次典型预报案,分析2021年草地贪夜蛾春季北迁至湖北(首见日)以及秋季南迁回湖北(高峰日)的典型天气过程以及迁飞层气象要素场,运用HYSPLIT轨迹模型模拟迁飞后向轨迹,再利用草地贪夜蛾田间监测数据、测报灯监测数据以及迁飞轨迹对预报结论进行验证。结果显示,2次典型预报案例的预报结论与草地贪夜蛾田间监测数据及测报灯监测数据以及轨迹模拟的情景吻合度较好,草地贪夜蛾迁入时间、落区及路径预报基本正确。研究表明,将天气预报技术应用于迁飞性害虫的预报具有实际可行性。

中国雪都阿尔泰山暖区暴雪水汽特征分析

为进一步做好中国雪都阿勒泰山冬季冰雪旅游暴雪预报预警服务,利用阿尔泰山固态降水数据、NCEP/NCAR再分析和GDAS数据,应用天气学诊断和不同水汽分析方法对2021年阿尔泰山区3次暴雪过程环流背景和水汽特征进行分析。结果表明:①3次暴雪过程均为新疆北部典型的暖区暴雪过程。②欧拉方法分析表明,该区水汽主要源于大西洋及其沿岸,阿尔泰山西边界为水汽输入,东边界和南边界为水汽输出,中、低层的水汽输入量与暴雪量关系密切,水汽通量散度辐合区位于对流层低层。③HYSPLIT(拉格朗日)方法分析表明,水汽源地主要来自北冰洋、欧洲,其次是中亚和加拿大,与上述结论明显不同;对暴雪区综合贡献较大的是对流层低层的水汽。④构建了阿尔泰山区暴雪过程水汽贡献模型,700 hPa及以上水汽自源地到达关键区后主要从偏西(西南)路径输入暴雪区,700 hPa以下水汽到达关键区后,在环流合适时主要从东南路径输入暴雪区,但从偏西(西南)和西北路径输入暴雪区的水汽也不容忽视;水汽主要在对流层低层聚集,并辐合抬升。

利用HYSPLIT模型分析茶园假眼小绿叶蝉迁飞扩散行为

【目的】明确假眼小绿叶蝉[Empoasca vitis (G?the)]迁飞扩散行为特征,揭示影响其种群迁飞扩散的关键因素。【方法】利用系留气球悬挂诱虫黄板诱捕不同朝向、不同高度假眼小绿叶蝉,通过HYSPLIT-4气流动力模型和气象数据,分析模拟假眼小绿叶蝉迁飞扩散行为。通过田间虫口调查,结合种群密度与扩散系数分析,明确推动假眼小绿叶蝉种群分布转化的驱动因素。【结果】假眼小绿叶蝉最高飞行高度为8 m,2~8 m高度内,随高度增加,假眼小绿叶蝉数量逐步下降。HYSPLIT-4气流动力模型分析结果表明,假眼小绿叶蝉迁飞轨迹只与迁飞时间有关,高度对其迁飞轨迹与直线扩散距离没有影响。此外,HYSPLIT-4气流动力模型分析结果还表明,假眼小绿叶蝉24 h直线迁飞距离为35.70~178.10 km。种群密度与扩散系数分析表明,假眼小绿叶蝉有聚集分布和随机分布两种分布型,迁飞和扩散是导致两种分布型转化的重要因素。【结论】借助气流,假眼小绿叶蝉可以实现区域性的迁飞。在种群密度驱动下,假眼小绿叶蝉种群分布存在聚集分布和随机分布的转化,也促使假眼小绿叶蝉种群发生田间扩散和区域性迁飞。因此,假眼小绿叶蝉的防控应以主要防治区为中心,向外扩展200 km的范围内开展统防统治。

城市化背景下合肥暴雨时空演变和水汽输送特征

[目的]研究城市化背景下合肥暴雨事件的演变、水汽输送来源,可以为当地暴雨预报和制定适应性防灾减灾政策提供科学依据。[方法]利用趋势分析、Mann-Kendall非平稳性检验、GIS空间插值等多种方法探究合肥暴雨事件的时空分布,在此基础上基于拉格朗日方法的后向轨迹HYSPLIT模式对暴雨水汽输送特征进行分析。[结果](1)合肥城市热岛强度呈上升趋势(0.266℃/10 a),不透水面持续增多,增幅达4.99%。城—郊暴雨月分布呈单峰型,大尺度年际变化具有不对称性,城市暴雨雨量和暴雨日数增多,暴雨强度减少,减少趋势1.7 mm/(10 a·d);郊区暴雨雨量和日数减少,暴雨强度增多,线性趋势1.1 mm/(10 a·d)。暴雨强度大值区空间分布从城区向郊区扩展。暴雨事件均发生由少到多的突变。(2)城市化对下风向区暴雨事件存在增加效应,暴雨雨量和日数分别增多26.84 mm/10 a和0.11 d/10 a,且快速发展阶段的城市化效应比缓慢阶段更显著,城市化影响对暴雨雨量、暴雨日数的正贡献度分别为41.2%和50.1%。(3)暴雨异常偏多年份,来自印度洋、孟加拉湾—中国南海和西太平洋的水汽输送贡献分别占总水汽的44%,64%和54%,且源自西南方向的水汽气团初始高度较低、比湿大,是暴雨过程的主要水汽来源。[结论]合肥城郊暴雨事件年际变化的不对性在城市化快速发展阶段更显著,未来应加强对城市化快速发展阶段暴雨事件变化机理的研究。

西秦岭夏河断裂的西延活动特征——兼论2017年青海泽库M_S4.9地震成因

2017年青海泽库M_S4.9地震的震中位于走向南北的日月山断裂附近,而小震优势排列和震源机制解却和日月山断裂矛盾。本文通过活动断裂遥感解译和野外考察,在震中附近发现了EW走向和NW走向的断裂,它们属于夏河断裂西端构造,EW走向断裂倾向N,其运动性质兼具左旋走滑和逆冲。同时,我们使用双差定位方法对泽库M_S4.9地震开展重定位,发现小震排列也呈NW和EW两段,横跨EW走向段的小震指示倾向N的断层面。通过对比夏河断裂西端构造和地震排列特征,我们发现夏河断裂的三维几何和运动性质与小震排列和震源机制具有良好的对应关系。因此,我们推测夏河断裂是泽库M_S4.9地震的发震断裂。结合区域构造背景分析,我们认为夏河断裂可能是西秦岭北缘断裂西端帚状散开的分支之一,此次地震可能代表西秦岭北缘断裂西端的构造活动,同时也可能受到日月山断裂右旋剪切的影响。本文研究结果进一步凸显了鉴定构造活跃区次级先存断裂新活动特征、完善区域活动构造图像的意义。

东昆仑木孜塔格峰地区水汽来源分析

降水是山地冰川重要的补给,水汽来源与降水的多少密切相关。本文选取昆仑山东部木孜塔格峰现代冰川分布区,基于混合单粒子拉格朗日综合轨迹(HYSPLIT)模型和全球数据同化系统(GDAS)对木孜塔格峰地区2005—2022年水汽来源进行后向轨迹分析,并探讨其季节变化,揭示木孜塔格峰地区水汽来源及其规律。结果表明:木孜塔格峰地区的水汽源主要随着中纬度西风带向欧亚内陆延伸,在青藏高原西部分为三路,分别从天山山脉、帕米尔高原以及从高空平流层进入我国青藏高原,印度洋水汽向北翻越喜马拉雅山或者西北转向东与西风环流混合进入高原腹地。木孜塔格峰地区主要由陆源水汽控制,分别是从帕米尔高原和天山山脉进入,其水汽占总量的62.52%;海源水汽则为西风带的高空水汽(大西洋水汽)以及印度洋水汽,占总量的37.48%;且海源水汽的占比逐年上升。从多年季节平均角度分析,除了以上的水汽源以外,夏季的局地再循环水汽比重较高,占总量的22.64%。本文研究结果将为理解东昆仑木孜塔格峰地区水循环提供重要参考。

汉江流域夏季降水演变的水汽输送驱动机制

为应对气候变化下愈加频繁和剧烈的干旱事件,保障跨流域调水工程水源及当地用水安全,亟需对汉江流域这一国家重要战略水源地的降水过程变化进行研究。汉江流域夏季降水占全年降水的40%~50%。本研究利用拉格朗日混合单粒子轨道模型对汉江流域1959—2022年夏季降水的水汽输送过程及其大气环流背景进行分析,以揭示汉江流域夏季降水变化的原因。研究发现,历时72 h以上降水占夏季总雨量的44.6%,在过去半个多世纪中其频次和雨量均呈现显著下降趋势,是汉江流域降水减少的主要原因。对水汽输送过程的模拟分析表明,中国南海、西太平洋、中国东部是流域夏季降水的水汽来源,贡献率分别为:34.7%、28.7%、27.2%。对比不同历时降水的水汽输送过程,发现降水历时越长,来自中国南海和西太平洋的水汽贡献率越高。尽管来自西太平洋的水汽呈现显著增加,但来自中国南海的水汽显著下降,使得72 h以上降水仍然呈现下降趋势。分析大尺度气候指数与各水汽输送路径贡献率的相关性,发现中国南海水汽贡献减小与西太平洋副热带高压面积、强度增加呈显著负相关。这证实了近年来西太副高的增强和扩张对汉江流域夏季降水减少起到促进作用。

基于 HYSPLIT 模型的达州与成都空气质量相关性研究

选取2016—2020年四川盆地霾高发季空气质量数据,对四川盆地区域污染类型进行统计分析,再基于HYSPLIT后向轨迹模式,利用聚类分析、潜在源贡献因子、浓度权重轨迹等方法,重点研究了达州比成都先污染情况下两个城市空气质量的相关性机理。结果表明:达州比成都先污染的类型占比最高,为40.7%。达州先污染类型下,其地面风场的地面风速小于成都市,地面风速>2 m/s的发生频率4.1%明显小于成都市的18.7%,达州市东东北风(ENE)、东北风(NE)、东风(E)占比最高,分别为16.7%、16.3%、15.3%。综合风速和风向两个因子,成都地面受东北向(NNE和NE)的气流影响最大,这和达州的偏东风气流方向吻合。成都污染潜在源区主要位于其城区至东南一带,其余在达州西部、南充东部、遂宁和资阳、重庆交界处、重庆西部一角、自贡和内江西南部。达州比成都先污染这种天气类型下,达州对成都的空气质量影响不是主要原因。

芜湖市一次引发严重内涝暴雨过程的水汽输送特征

基于自动气象观测站降水数据、中国降水数据集、ERA5再分析资料及NCEP/NCAR再分析数据,使用水汽收支分析、HYSPLIT后向轨迹追踪和水汽输送贡献率等方法对2022年6月5日凌晨芜湖市一次引发严重内涝暴雨过程的水汽输送特征进行了分析。结果表明:此次暴雨过程出现在200 hPa分流区和850 hPa低空急流左前方,500 hPa冷空气在低空急流出口北侧不断激发对流云团,形成强降水。高层辐散和低层辐合增强了水汽的水平辐合和垂直输送,西南低空急流持续加强,将水汽不断输送至暴雨区,为暴雨的出现提供了必要的水汽条件,使芜湖市在强降水发生前水汽充沛,湿层深厚且持续增湿。暴雨出现时大气可降水量、850 hPa比湿、水汽通量和水汽通量散度分别达到71.0 kg·m^(-2)、16.0 g·kg^(-1)、15.0 g·hPa^(-1)·cm^(-1)·s^(-1)和-3.0×10^(-6)g·cm^(-2)·hPa^(-1)·s^(-1)。850 hPa水汽通量散度的变化与暴雨的出现和强度变化有较好的对应关系,雨强最强时段可达-8.0×10^(-6)g·cm^(-2)·hPa^(-1)·s^(-1)。水汽收支和追踪分析结果显示:水汽流入主要发生在对流层低层的西边界和南边界,暴雨发生前流入层深厚,有向上的水汽垂直输送。整层水汽流入量约为56.0×10^(7)t·h^(-1),主要流入高度为850~700 hPa,单层流入量最大可达9.0×10^(7)t·h^(-1),水汽主要源自孟加拉湾和南海,其水汽通道轨迹占比为32.0%,水汽输送贡献率达55.4%。暴雨出现时水汽流入层降低,流入量减少,水汽垂直输送减弱,总水汽净流入集中在850 hPa,净流入量为1.0×10^(7)t·h^(-1)左右,水汽主要源自南海,其水汽通道轨迹占比为46.0%,水汽输送贡献率达60.3%。

基于拉格朗日混合单粒子轨迹模式(HYSPLIT)的核污染物扩散数值预报技术

本研究利用拉格朗日混合单粒子轨迹模式(HYSPLIT)开展了核污染物数值预报试验。欧洲示踪试验和虚拟事故情景下的模拟预报试验结果表明,HYSPLIT模式模拟的1h内轨迹最小绝对误差约为0.2°,该模式可以有效地预报核污染物的扩散轨迹。模拟轨迹误差主要受风向和风速的影响,且初始状态误差会使轨迹模拟的误差随着预报时效增加而逐渐增大;对于单次轨迹模拟,模式模拟轨迹会存在偏差,但在一定时间范围内,轨迹模拟可以很好反映示踪剂在释放后空间范围内整体的分布特征;利用大气扩散模式HYSPLIT和中尺度天气预报模式(WRF),可以实现区域核污染物的数值预报,模式可以预报出事故区域核泄漏物质的扩散路径和浓度分布。

疫情前后长沙市PM_(2.5)水溶性离子污染特征及潜在源区分布

利用2019年11月1日-2020年2月29日长沙市六种常规大气污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、NO_(2)、SO_(2)、O_(3)及CO)及PM_(2.5)组分数据分析了长沙市疫情前后大气污染物浓度及气象条件变化、PM_(2.5)水溶性离子污染特征、PM_(2.5)传输路径和潜在源区。结果发现:各大气污染物受疫情影响浓度降幅范围为14.3%~64.4%,NO_(2)降幅最大;疫情前后气象条件基本一致,本地排放减少是造成污染物浓度大幅下降的主要原因;疫情期间SNA浓度显著下降,NO_(3)^(-)浓度降低尤为明显,移动源影响明显减少;SOR、NOR出现不同程度上升,颗粒物二次转化显著。疫情前后PM_(2.5)高值由外来传输转为本地,污染方位位于西北方向;基于后向轨迹分析,正常生产期间气流轨迹以北方为主,但PM_(2.5)浓度受东南方向的福建影响显著,疫情期间,PM_(2.5)受湖南-湖北-江西交界处气流影响显著;基于潜在源分析,正常生产期间PM_(2.5)潜在源区以湖南、湖北及广东为主,疫情期间潜在源区主要以省内传输为主。

疫情前后太原市主城区空气质量时空变化特征及影响因素研究

深入探讨城市新冠疫情管控期间大气环境质量及影响因素,对空气质量的改善与治理具有重要意义。以太原市主城区为研究对象,采用克里金插值法、Pearson相关性分析、HYSPLIT轨迹模型对太原市主城区2022年疫情前后空气质量时空变化特征及影响因素进行研究。结果表明:(1)在时间上,O3浓度呈逐月递增趋势。其他污染物在管控期间浓度有所下降,与2021年同期相比,PM2.5下降了23.6%,PM10下降了32.7%,NO2下降了2.6%。(2)在空间分布上,PM2.5、CO、SO2呈“西北低、东南高”的分布特点,PM10浓度则呈“西部低、东部高”的特点。(3)太原市污染物在疫情前及管控期间主要受来自西北方向长距离传输及山西省内晋中地区短距离传输影响。在常态化时期,气流轨迹更分散,来自晋中市和临汾市的短距离传输占比最高,为21.45%。(4)管控期间重点工业企业仍保持较快增长,工业用电量达到28.33亿k W·h,工业活动受管控影响较小;但移动源污染排放减少,缓解了大气污染。

副高边缘辽宁短时强降水过程的水汽特征分析

西太平洋副热带高压(简称副高)边缘的短时强降水突发性强、降水集中、可预报性低,常常给预报带来挑战。筛选出2021—2022年5—10月发生在副高边缘的辽宁8次区域性短时强降水过程,基于副高及西风带影响系统将上述强降水过程分为副高边缘低槽和副高边缘涡旋两类。利用常规气象观测资料、ERA5再分析资料和GDAS气象数据,应用HYSPLIT4轨迹模式,重点分析上述两类短时强降水过程中的水汽输送特征,并分别挑选其中强降水覆盖范围大且出现短时强降水站数最多的一次过程作为典型短时强降水个例分析水汽通量变化和低空急流的作用。结果表明,受副高和低涡、高空槽的共同影响,辽宁上空水汽多来自于欧亚大陆中部、我国东部沿海、内蒙古和华北地区。尽管受相似的天气系统影响,不同天气过程的水汽输送通道仍表现出明显差异,对应为气团的源地、移动轨迹和气团获得水汽的途径不同。水汽通量大值区的演变与850hPa风场的演变趋势一致。短时强降水过程中,在低空急流的动力抬升和水汽输送作用下,水汽辐合大值区、强上升气流区和水汽输送通道三者的位置均与低空急流所处的位置密切相关。辽宁副高边缘典型短时强降水过程中,来自欧亚大陆中部和内蒙古地区的气团在水汽供应方面占比约为32%。

广东省清远市PM_(2.5)污染天气分型及污染潜在源区分析

利用2016—2021年清远市逐时空气质量监测数据和相关气象资料,基于统计分析、主观天气分型方法和后向轨迹模式(HYSPLIT),归纳总结粤北代表城市清远市在不同细颗粒物(PM_(2.5))污染天气分型下的气象要素特征及污染潜在源区特征,为大气污染精细化防控提供有效参考。结果表明:在日均风速<2 m/s、日均相对湿度为75%~90%、日均气温为18~22℃时的无降水或微量降水天气下,清远市易出现PM_(2.5)污染。变性高压脊型、脊后槽前型、冷锋前型、弱冷高压脊型、高压底后部型、台风外围型是造成清远市PM_(2.5)污染的典型天气型,其中PM_(2.5)重度污染均出现在秋、冬季弱冷高压脊型控制下;变性高压脊型下出现PM_(2.5)轻度和中度污染的频率最高;脊后槽前型是清远市春季PM_(2.5)污染的主要天气型;冷锋前型、高压底后部型和台风外围型下的PM_(2.5)污染程度较轻。加剧清远市PM_(2.5)污染的主要气流轨迹为弱偏南气流和南北气流辐合,当弱偏南气流控制时,污染潜在源区主要位于清远市辖区及广州、佛山、东莞、江门等珠三角城市;当南北气流辐合时,潜在源区主要位于清远市南部、韶关及珠三角,南岭山脉阻挡作用削弱了偏北方向长距离输送的PM_(2.5)污染。

江苏东南部典型城市臭氧污染特征与成因分析

2020年10月在江苏东南部典型城市开展臭氧(O3)及其前体物观测实验,基于观测数据并结合光化学箱式模型、源解析模型等工具,对O3前体物特征、O3控制机制以及气象影响因素进行了分析。结果发现,加大对VOCs的减排力度,可有效降低当前大气中臭氧浓度;VOCs组份中烷烃的占比最高,但芳香烃对OFP的贡献最大,VOCs的主要来源是工业源,其中溶剂使用源对OFP贡献最大;区域传输对臭氧的影响较大,主要是区域污染输出的前体物在本地反应生成以及其他区域生成的臭氧直接传输而来。

基于HYSPLIT模式分析云南四次冬季强降水水汽特征

本文利用NCEP(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)再分析资料、地面区域自动站资料和MICAPS(Meteorological Information Comprehensive Analysis and Processing System)资料对云南四次冬季强降水过程进行研究,再运用HYSPLIT模式(Hybrid Single-Particle Lagrangian Intergrated Trajectory)方法模拟影响云南冬季强降水的主要路径及不同源地的水汽贡献。结果表明:过程1受南支槽、切变线以及地面冷锋共同影响,是近年来云南冬季全省性暴雨的最强过程。过程2—4则仅受南支槽和地面冷锋或准静止锋影响。日平均整层水汽通量大小与暴雨站数具有明显正相关。降水时对流层低层至高层西、南边界均为水汽输入。过程1水汽收支最大,强降水范围最大。过程2、3水汽输入较大,但同时水汽输出也较大,收支中等,强降水范围次之。过程4水汽收支最小,强降水范围最小。云南暴雨区500 hPa的水汽中41%来自印度洋、55%来自大西洋、4%来自西太平洋。云南暴雨区700 hPa的水汽中26%来自西太平洋、59%来自印度洋、15%来自大西洋。地面以上100 m高度的水汽17%来自西太平洋、83%来自印度洋。对比四次过程水汽通量和降水实况,来自印度洋的水汽对于降水有重要作用。

基于HYSPLIT模式的凉山“8.21”致洪暴雨水汽特征分析

利用常规地面、高空气象观测资料、NCEP再分析资料和GDAS资料,结合HYSPLIT模式对凉山州2023年8月21日致洪暴雨天气过程的环流形势和水汽特征进行分析。结果表明:短波槽、切变线、地面冷空气及强烈的不稳定能量是此次暴雨产生的有利条件。运用HYSPLIT模式追踪发现,700 hPa水汽主要来源于东南气流,600 hPa水汽主要来源于西南或偏南气流,500 hPa水汽主要来源于北方,从而形成“上冷下暖”的不稳定层结,有利于触发对流天气。进一步对追踪结果做聚类分析发现,影响此次暴雨天气的中低层(700~600 hPa)水汽主要来源于凉山州及周边地区,其次是孟加拉湾及周边地区,两者的水汽贡献率之和高达90%以上。500 hPa水汽主要来源于孟加拉湾及周边地区和青藏高原东侧,两者的水汽贡献率占79%。凉山及周边地区水汽在暴雨过程中的贡献越往低层越高。暴雨发生过程中,低层均存在MPV1<0、MPV2>0的配置,且MPV1<0、MPV2>0的区域与暴雨区有很好的对应关系。

天山北坡一次区域性暴雪形成机制及水汽输送特征

利用高空、地面常规观测资料、NCEP/NCAR再分析资料,诊断分析2017年2月天山北坡一次区域性暴雪过程的特征及成因,结合GDAS再分析资料并采用HYSPLIT模式,模拟追踪水汽源地、主要水汽输送通道及其对水汽输送的贡献。结果表明:天山北坡区域性暴雪发生时,冷暖空气持续对峙,锋区强度强,为暴雪的形成提供了稳定的天气尺度条件;中低层西北急流的冷垫抬升是形成暴雪的主要动力机制,高低空急流耦合激发中尺度垂直上升支和次级环流,对降雪有增幅作用;暴雪主要水汽源地位于阿拉伯半岛西侧的红海和伊朗高原西南侧的波斯湾至阿拉伯海北部一带,水汽通道主要集中在500~850 hPa,水汽辐合区位于700~850 hPa,中高层有西南气流、中层有偏西气流、低层有西北气流将水汽接力输送至暴雪区;利用HYSPLIT模式模拟发现,暴雪期间,西边界、北边界水汽输入均起重要作用,主要水汽输送通道分别为偏西路径、西南路径、局地水汽路径,在1 500 m高度,三者贡献率大致相当,在3 000 m高度,局地水汽和偏西路径水汽贡献率更大。

基于4.9G专网的低空无人机覆盖技术研究

5G创新应用场景日益增多,5G由移动互联向万物互联拓展。国内无人机行业发展迅猛,5G技术结合无人机技术,将拓展出更加广阔的无人机运用场景。针对低空无人机应用场景,立足以全域低空4.9G专网替代传统无人机自建通信和控制链路,实现对无人机的超视距远程飞行控制,对传统无人机的飞控及通信领域进行创新,积极开展5G无人机低空全域覆盖组网研究,实现了空域小区无缝覆盖和高速体验。同时基于网络分层接入控制技术,实现低空专网与地面公网用户的隔离,保障了公专网用户的体验。探索出一套高质量低空覆盖专网的规划和优化体系,基于5G网络进行通信和交互,可以为无人机的控制、数据传输、位置定位和自主飞行等方面提供更加高效和可靠的支持,为低空的应用场景提供更加广阔的空间。