用TRMM资料研究1999年Sam台风

该文对热带测雨卫星的基本情况及其携带的 3种主要测雨仪器的各项参数作了概括性的介绍 ,并利用美国宇航局提供的热带测雨卫星TRMM资料 ,对 1999年袭击我国香港的Sam台风个例进行了初步分析 ,包括台风的云系分布、雨区分布、降雨类型、降水强度及暴雨的三维结构等特征。

利用TRMM资料分析广西台风降水的分布特征

利用1998—2019年TRMM卫星估测的降水数据和台风最佳路径资料,将影响广西的台风按照路径和强度进行分类,结合傅里叶分解法,研究分析不同类型台风降水的分布特征。结果表明:1998—2019年间影响广西的台风以西路型和中路型居多,台风最大强度以热带风暴和强热带风暴级居多。除了偏南型路径的最大降水位于台风中心东北侧外,其余路径下最大降水均位于台风中心的西南侧,随着台风路径从西路型到东路型转变,最大降水落区呈现出气旋性旋转特征。降水强度方面,偏南型的降水率极值最大,中路型最小。不同台风强度中,降水率极值表现为强台风/超强台风级最大,热带低压级最小。不同路径下台风的轴对称降水特征存在明显差异,随着台风强度的增强,轴对称降水极大值表现出增大的特征。

用TRMM/LIS资料分析长江三角洲地区的闪电活动

统计分析了1998～2004年长江三角洲(长三角)地区由星载闪电成像传感器(LIS)观测的闪电资料,发现了该地区LIS闪电活动的一些时空分布特征:闪电次数的年差异较大,最多年份是最少年份的3倍;7～8月盛夏季节是闪电高发期,闪电次数和日数分别占全年的70%和60%;闪电高发期间的抬升指数(IL)小于-2 ℃;7～8月闪电主要集中于午后,3～6月则集中在上半夜;上海地区单日LIS闪电次数超过8次时,多伴有强对流天气和短时强降水;长三角地区的闪电活动区主要分布在上海的东部,部分沿江、沿湖地区和浙江的龙门山等山区;水域闪电少于陆地,大城市城区下风方向闪电活动较多,部分雷暴刚入海时有加强的趋势.分析表明:太阳辐射的季节变化和日变化等是造成闪电时间分布的主要原因;地形的动力作用和下垫面的物理特性及其差异是造成气候意义上中小尺度闪电空间分布差异的主要原因.文章对LIS闪电定位资料进行了探测效率订正,根据LIS注视时间计算了闪电密度,并与地基闪电定位资料和多普勒天气雷达资料进行了对比.LIS闪电活动特征的分析,对雷暴预警和防灾减灾有指导意义.

TRMM卫星资料对陕西及周边地区夏季降水的探测

采用2002～2006年夏季6～8月热带降水测量（TRMM）卫星3841RT类数据资料，以发生在陕西及周边地区的连阴雨、暴雨和日降水量序列事件为例，通过比较TRMM卫星降水资料与地面气象站观测资料的差异，分析了TRMM卫星对陕西及其周边地区夏季降水过程的探测能力。结果说明TRMM卫星反映的陕西及周边地区夏季降水量值偏小，但探测结果能够大致表现陕西关中和陕南及同纬度周边地区夏季降水量的基本特征，对陕西北部地区夏季降水量的探测能力较差。

长江三角洲城市带降水特征的卫星资料分析

利用TRMM卫星降水资料,结合MODIS卫星反演下垫面类型资料、USGS地形资料、NCEP再分析资料,对长江三角洲地区的降水分布特征进行了分析。结果表明:(1)长江三角洲城市群所在区域与邻近平原地区相比有明显的降水增幅,表明城市化很可能是该区域降水增加的一个重要因子;(2)太湖地区存在着明显的降水低值中心,表明大型水体下垫面对其上空降水的减弱作用较显著;(3)长江三角洲城市群所处区域的降水增幅具有明显的季节性差异,夏季降水增幅明显高于其他季节;(4)长江三角洲城市群对降水的影响与背景风场特征密切相关,夏季降水高值中心在城市群下风方向,上海市表现最为突出,降水高值中心距上海市中心下风方向约60～70km;(5)长江三角洲城市群所在区域与邻近周边区域相比,降水的时次无明显变化,其强度有明显加强。

基于卫星探测资料分析浙江省降水的时空分布特征

利用1998—2013年TRMM 3B42逐3 h降水强度资料和TRMM 3A12逐月对流和层状降水率资料,分析了浙江省多年降水的时空分布特征。结果表明:浙江省降水呈现自南向北、沿海向内陆递减,年降水存在显著的年际变化特征;此外,降水还存在季节内变化和月际变化特征,最大降水量在夏半年,春季、夏季、冬季降水内陆多于沿海,秋季降水则沿海多于内陆;采用EOF分析发现,浙江省降水的空间分布存在3个典型场:一致偏多(少)型、南涝北旱型、东西差异型;浙江省下垫面的差异引起的天气、气候效应对对流性降水产生影响,而层状降水则与浙江省降水关联不大,对流性降水率远远大于层状降水率。

2003年我国夏季西南季风活动概况

利用NCEP再分析资料、OLR和TRMM资料 ,分析了 2 0 0 3年影响我国的夏季西南季风活动的一些基本特征。主要包括南海夏季风的建立日期的确定、夏季风的推进过程、强度变化和南海地区夏季风季节内振荡特征。结果表明 2 0 0 3年南海夏季季风爆发日期正常偏晚 ( 5月 2 4日 ) ,强度偏弱 ,其季节内振荡过程对淮河流域洪涝有重要影响。

复杂地形条件下WRF模式的适用性:以滇西地区降水模拟为例

使用WRF模式和GSI同化系统对2014年7月13日云南省西部地区的一次天气过程进行控制模拟和同化模拟试验,探讨WRF模式在复杂地形条件下的适用性,得到以下结论:控制试验和同化试验都能模拟出此次降水过程中云南雨带的位置,但强度偏大。同化试验中雨带的降水强度有所减弱,但位置略有南移。控制试验和同化试验的强降水与TRMM相比,表现为开始时间晚,持续时间长。控制试验的强降水落区与TRMM相似,同化试验的强降水落区比TRMM的强降水落区偏西。同化探空数据能够显著减小模式降水模拟中各站点的24 h累积降水量及其RMSD,改进此次降水模拟中站点累积降水量的误差。控制试验对于此次过程的小时降水量的模拟值普遍偏大,同化试验模拟的各域的站点小时降水量相应减小,并且对于单峰型的日降水类型具有一定的模拟能力,峰值与实况较为接近。但是,对于多峰值降水区,以及无降水或者弱降水地区,控制试验和同化试验均有较大误差。WRF模式对于滇西复杂地形区的降水具有一定模拟能力,耦合GSI同化系统后,能够对模式输入场各变量分布进行调整,从而影响模式模拟性能,但总体模拟效果还有待进一步提高。

中南半岛地区夏季降水日变化特征

利用TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)3B42RT和3G68 PR 1998—2005年8 a的观测资料,研究了中南半岛地区夏季(6—8月)降水日变化特征。结果表明:整个夏季,中南半岛西侧沿海和长山山脉西侧迎风坡为降水大值区和降水日方差大值区。陆地上平原地区和远海海面降水主要出现在16—19LST(local standard time);沿海海面在07—10LST达到降水最大值。降水在白天由沿海分别向内陆和远海海面传播;夜间,降水从远海海面向沿海地区回传,但没有发现内陆向沿海地区回传。长山山脉西侧迎风坡的一南一北两个区域,表现出明显不同的降水日变化特征,其原因与降水的传播有关。01—04LST,降水大值区出现在泰国湾东部沿海,并向中南半岛岛内传播,16—19LST在长山山脉西南侧形成降水大值区,之后降水进一步沿山脉向西北传播,并于次日01—04LST传到长山山脉西北侧区域,通过降水的这种传播特征从而导致长山山脉迎风坡一侧不同的降水日变化特征。

青藏高原与四川盆地夏季降水日变化的对比分析

采用2006-2008年自动气象站和2002-2008年TRMM(Tropical Rainfall Measurement Mis-sion)多卫星降水分析(Munti-satellite Precipitation Analysis,TMPA)的夏季(6～8月)逐时降水量资料,分析了青藏高原(下称高原)及周边地区夏季降水的日变化特征,以及高原中部与四川盆地两个特殊地形区降水日变化上的差异。结果表明,高原中部与其以东的四川盆地在降水日变化上有明显不同,即两者的降水日变化具有不同的峰值时间,表现出从高原中部向外传播的特征,最显著的信号出现在高原东缘。同时涡度和垂直速度等物理量也发生变化,因此降水量日变化是各种物理量共同作用的结果。高原地形对周边地区降水日变化有重要的影响,这种影响类似于热带地区海陆边界的影响,表现为高原中部的对流系统多在傍晚前后增强,随后向东传播,在后半夜到达高原以东的四川盆地,形成四川盆地显著的"夜雨",并可能影响到四川盆地以东长江流域的降水活动,这种作用类似于热带地区海陆边界附近的对流传播过程。

藏北高寒牧区NPP的时空变化特征及2℃全球变暖背景下的预估

利用多源气象要素数据估算了1998-2016年的藏北高寒牧区植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)的变化特征并预估了其在2℃全球变暖背景下的变化趋势,结果表明:研究区域71.9%的NPP呈上升趋势,仅中部部分区域有下降趋势;平均NPP以每年0.54%速率增加,同期气温和降水均呈增加趋势,NPP和气温在2007前后有显著增加趋势;总体来说降水是影响NPP的最主要气候因子,且随着纬度升高其影响越来越大,气温对于NPP的影响从东南向西北依次递减,在西北地区出现弱的负相关;在2℃全球变暖大背景下,分析得出IPCC"典型浓度路径"(Representative Concentration Pathways,简称RCPs)三种温室气体排放情景下(RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5)的NPP平均状态几乎没有变化,其影响仅限于对研究区东南部的较高NPP有较小的改善作用,其作用依次为高浓度排放≈中浓度排放>低浓度排放,表明气候变暖对研究区NPP影响有限,预估结果对认清高原地区气候变化下NPP时空变化特征有重要意义。