陆面资料对复杂地形气温和降水模拟的影响——以济南市为例

济南地区南部为山区,北部为平原,南北海拔跨度较大,地形条件复杂.为了探究天气研究与预报模型(Weather Research and Forecasting,WRF)的模拟结果对不同陆面资料的敏感性,本研究使用中分辨率成像光谱仪(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)土地利用和植被覆盖两类陆面资料替换模式中默认的陆面资料,分别进行了4组敏感性试验,模拟了济南地区2020年7月气温和降水.结果表明:模拟的温度误差和降水误差普遍为南部山区偏大,北部平原偏小;只改变土地利用资料使北部平原地区的温度模拟误差显著减小(均方根误差、平均误差分别减小了0.2~1.0℃和0.2~0.8℃);只改变植被覆盖资料使得南部山区的温度和降水的模拟误差明显减小,模拟的温度均方根误差减小了0.2~1.2℃,模拟的日降水量均方根误差减小了0.2~1.2 mm/d;同时改变土地利用和植被覆盖资料模拟的温度和降水的效果最好,全市大部分站点的模拟误差有明显减小.降水对植被覆盖资料的敏感性比气温更高.

济南市城市热岛效应分析

利用1964—2006年济南市气温观测资料,分析了济南市城市热岛效应的年变化特征,济南市热岛效应有逐年增强的趋势。应用区域自动气象站2007—2008年逐时气温观测资料,结合济南市地理信息数据,分析了济南城市热岛的时空分布特征。结果表明:无论春、夏、秋、冬,济南的城市热岛在空间分布上均以泉城广场、市政府为中心呈环状放射发展。热岛强度以冬季最强,秋、春季次之,夏季最弱。济南热岛日变化规律是夜间大于白天,城市热岛以日为周期呈规律性变化,表现为快速形成、快速消失的现象。

济南市一次持续大雾过程分析

利用常规气象观测资料对2007年12月20—23日济南市一次持续大雾天气过程的大尺度天气背景、地面气压场、温度对数压力图以及单站气象要素进行了分析,结果表明:雾是在稳定的大气层结下出现的天气现象,根据大气稳定层结的状况及变化,可以判断大雾天气的有无及生消时间;近地面逆温和低空逆温同时存在,表明大气层结非常稳定,近地面逆温有利于近地面层水汽积累,低空逆温使近地面层水汽不易扩散而聚集,有利于近地面层维持潮湿,持续几天出现大雾;连续几天大气层结都处于稳定状态,地面风力很小,这些都限制了近地面层的水汽向外耗散,底层相对湿度较大,为大雾的形成提供了充沛的水汽条件。

济南市区两次春季大暴雨对比分析

利用常规观测资料、地面加密资料、物理量、FY-2产品、多普勒雷达产品,对济南市区2次春季大暴雨进行了对比分析。结果表明,2次大暴雨过程都是在有利的大尺度环流背景下产生的,中尺度系统的生成与发展起着关键性的作用;高空急流出口区右侧,低空急流出口区左侧,高能舌前部容易产生较强降雨;θse能量较大时对应出现强降雨,θse大值区与大暴雨的落区有较好的对应关系;产生强降雨期间存在中尺度对流系统MCS,但云顶亮温不是太低;回波带有规律的系统性移动,大片层状云回波中点缀强对流云团,降雨量的大小与回波强度成正比。

2001—2010年济南市空气质量特征分析

利用济南市环境空气监测资料,使用国内普遍采用的API空气污染指数,分析了济南市2001—2010年空气质量的变化特征。结果表明:2001—2010年济南市环境空气质量为良或优的天数总体呈上升趋势;冬、春季空气质量比夏、秋季差,污染最轻的是8月,污染最重的是12月或1月;近10年主要污染物为可吸入颗粒物PM10,可吸入颗粒物的来源呈多样性,近年来,汽车尾气污染和建筑尘逐渐成为济南市环境空气污染的主要因素;空气污染较重时一般伴随冷空气影响,近低层存在逆温,不利于污染物的扩散。

山东省地方气象立法研究

阐述了山东省灾害性天气的特点、探测环境的现状与加强地方气象立法的现实意义。气象立法的最终目的是使气象工作能为经济建设、国防建设、社会发展和人民生活提供高质量和及时周到的服务。力图从这一层面理清气象立法中的问题所在,以推动气象立法的问题研究。在贯彻实施《中华人民共和国气象法》的同时,结合山东省气象工作的实际状况,探讨山东省地方气象立法、规范性文件的制定应遵循的原则和程序。

1961—2014年济南市霾日数变化特征分析

为了提高霾预测预报水平,利用济南市区国家级地面气象观测站1961—2014年的逐日观测资料,采用线性倾向估计方法拟合霾日数的变化趋势对其进行分析,并使用设定的霾日数异常评价标准对霾日数异常情况进行了评价。结果表明,1961—2014年济南霾日数年际变化呈现增多的趋势,济南霾日数变化线性倾向率为8.85 d/10年。平均霾日数为35 d;最少霾日数2 d,出现在1961年;最多霾日数112 d,出现在2014年;偏少年数为9年,正常年数为39年,偏多年数为1年,显著偏多年数为2年,异常偏多年数为3年;济南霾日数四季变化均呈现增多的趋势,济南霾日数冬季变化线性倾向率为2.563 d/10年,冬季为霾日数四季中变化最明显的季节;济南霾日数夏季变化线性倾向率为1.98 d/10年,夏季为霾日数四季中变化最缓慢的季节。

济南市夏季城市热岛效应特征分析

利用2012—2014年济南市自动气象站气温数据,分析济南市夏季城市热岛效应时空分布特征。结果表明,济南市夏季城市热岛效应显著,热岛强度由市区向四周辐射,市中心沿经十路到泉城路东西向一带为热岛效应最强区域;济南市夏季城市热岛效应强度存在明显的日变化,热岛强度夜间大于白天,早晨和傍晚前后存在热岛强度陡然变化阶段。

济南市农村雷电灾害调查与风险评估

调查并分析了济南市雷电灾害分布情况、发生趋势及原因;阐述了济南市农村雷电灾害调查内容;确定了济南市雷电灾害风险性评估的方式和对象。

济南市高温的主要特征

使用济南市6个站(1961～2005年)45年资料,用统计方法分析了济南市高温天气的时空特征,所得结论对于研究济南市气候特点和气候变化有重要参考价值。

山东省自动观测与人工观测逐时气温差异分析

利用惠民、莘县、莒县和龙口4个基准站的自动站与人工平行观测资料,分析了山东省2种不同观测系统观测气温产生差异的日变化规律,并对其标准差、粗差率和一致率等方面进行了分析。结果表明,自动站观测和人工观测气温差异总体较小,两者的对比差值夜间小白天大,夜间的对比差值均能满足±0.2℃的标准,超过标准的都出现在白天,最大对比差值均出现在08:00。

山东6次台风暴雨雨滴谱统计特征及区域差异

利用多普勒天气雷达产品、降水天气现象仪观测资料和热带气象最佳路径数据集,针对2018—2021年6次影响山东的台风暴雨过程的降水特征,分析台风影响代表站暴雨雨滴谱和积分参数的变化特征。结果表明:不同台风进入山东之初的微物理特征不同,台风安比(1810)、台风温比亚(1818)、台风巴威(2008)和台风烟花(2106)偏海洋性,台风摩羯(1814)和台风利奇马(1909)偏大陆性。经过不同距离、受不同环境影响后,台风暴雨的微物理特征出现变化。参数间的统计关系显示,大陆性和海洋性对流云降水存在差异,如μ-λ统计关系等。Z-R关系较复杂,大陆性和海洋性对流云降水过程,Z-R关系无明显差异。平衡雨滴谱占比为0.8%~29.3%,较高占比(大于7.0%)平衡雨滴谱既可出现在海洋性对流云降水过程,也可以出现在大陆性对流云降水过程;过渡雨滴谱占比为22.8%~77.8%,高比例(大于50.0%)过渡谱主要出现在大陆性对流云降水过程。

两种降水客观统计方法对ECMWF集合平均降水预报的订正研究

提升降水量级预报精度,有助于优化灾害预警与决策支持。选取2018年1月1日至2021年1月山东省逐12 h降水观测数据和欧洲中期天气预报中心(the European Centre for Medium-Range Weather Forecasting,ECMWF)的集合预报集合平均(Ensemble Prediction Ensemble Mean,EPEM)结果进行72 h内逐12 h降水量级预报统计订正,然后对比ECMWF集合平均降水预报插值的原始预报(EC_EPEM)、基于EC_EPEM的输出统计(Model Output Statistics,MOS)预报(EC_EPEM_MOS)、利用最优TS(Threat Score)评分订正(Optimal Threat Score,OTS)预报(EC_EPEM_OTS)的效果。结果表明:EC_EPEM_MOS在较小量级上表现最优,但在大量级上订正效果稍差,甚至略低于EC_EPEM;EC_EPEM_OTS仅在0.1、10 mm量级上低于EC_EPEM_MOS,其他量级均为最优,尤其在较大量级上订正效果更明显。在50、100 mm大量级上,EC_EPEM_OTS在12~72 h时效订正效果均最优,这是由于EC_EPEM_OTS在稍大量级上提高订正系数使得大量级降水漏报率减小,同时对大量级降水使用较小订正系数也减小了空报率。在较小量级降水中短期预报时效除了山东中部山区外EC_EPEM_MOS表现最佳,山区EC_EPEM_OTS最佳;中等以上量级、尤其较大量级降水,山东大部分地区EC_EPEM_OTS表现最佳。EC_EPEM_MOS订正预报有效地减小了EC_EPEM的空报问题。EC_EPEM_OTS的订正效果最佳,在大范围强降雨过程中与实况降雨分布更为接近,降水总体分布把握较好。

FY-2产品在济南“7.18”大暴雨临近预报中的应用

利用常规观测资料、地面加密资料和FY-2产品对济南市"7.18"大暴雨的天气形势、云图演变特征及中尺度系统发生、发展和移动的情况进行了分析。结果表明:地面的中尺度辐合中心和中尺度辐合线是造成此次大暴雨的直接原因;强降水发生在中尺度低压中心附近,随其移动而移动;在减弱的云团右后方不断有新的云团生成,从γ尺度发展到β尺度,水汽条件充足时发展成边界清晰、结构密实的α尺度;大暴雨中心与云顶亮温TBB的最低值中心及强度有密切关系;FY-2产品在大暴雨临近预报中发挥着重要作用。

GPS水汽反演资料在济南地区的应用

利用济南区域GPS基准站网,建立了济南实时GPS水汽反演系统。GPS观测数据存放存储目录格式与参考站相一致,有利于观测数据的实时获得;采用IGS超快速星历,保证解算的实时性。并对2008年6、7两个月的GPS反演结果和探空解算结果、实际降水量进行了对比分析。结果表明:GPS探测和探空探测所得的可降水量在时间变化上具有良好的相关性,相关系数可达0.88;济南实时GPS水汽反演系统是可用的;降水出现前GPS可降水量有一个持续上升阶段,明显的降水时段对应GPS可降水量高值区,强降水前GPS可降水量达到峰值,GPS可降水量的急剧下降预示降水明显减弱或结束。

济南雾和霾特征及其影响因素分析

利用2000—2013年济南逐日地面气象观测资料分析雾和霾的气候变化特征;同时基于NCEP FNL海平面气压资料,采用T-mode主成分分析结合K平均聚类法对天气形势进行客观分型,研究不同天气形势下雾和霾的发生频率。结果表明:(1)雾日数以0.4 d·a-1的速度下降,与相对湿度年际变化紧密相关;2011年以前济南霾日数呈现正常波动性变化,从2011年开始显著增加,尤其2013年出现霾日数跃增,霾日数年际变化与850~700 h Pa大气层逆温频率年际变化显著相关;(2)济南地区9种天气型中,冬季出现的弱低压型(WT6)和北路冷空气型(WT9)发生雾概率较高,冬季时均压场型(WT1)、弱冷空气型(WT5)和北路冷空气型(WT9)出现霾概率较高,秋季弱高压型(WT3)出现时发生霾频率较高。

济南地区逆温层特征及其对颗粒物质量浓度的影响

利用L波段探空雷达数据、温度廓线仪数据、微脉冲激光雷达边界层数据、PM2.5质量浓度数据,结合常规地面气象观测资料,分析济南2008—2017年逆温层参数特征以及逆温对PM2.5质量浓度的影响。结果表明,2008—2017年济南逆温发生频率为47.2%,且呈逐年下降趋势,气候倾向率为0.44%·a^-1。逆温频率、逆温强度和逆温层厚度在冬季较高,夏季较低,但不同类型逆温季节变化不同。济南地区贴地逆温平均厚度为134m,逆温强度为2.46℃·(100m)^-1;脱地逆温平均厚度为212m,逆温强度为1.34℃·(100m)^-1。逆温是影响空气质量的重要因子之一,逆温的存在导致济南近地面PM2.5质量浓度升高24.8%。PM2.5质量浓度与逆温层厚度呈显著正相关,而与逆温强度的相关性未通过显著性检验。

济南地区小时强降水变化特征

利用济南地区2008—2017年3—11月50个区域自动站逐时降水数据,研究该区域雨强超过10.0、20.0、30.0 mm·h-1的降水量时空变化特征。结果表明:济南全区小时强降水受城市化、地形和盛行风的影响显著,济南城区、南部山区、长清山前地带、商河等地降水偏多,济南市区下风向近郊、章丘、济阳、平阴一带强降水偏少。7、8月济南地区小时强降水最多,雨强≥20.0 mm·h-1的月平均降水量均超过40.0 mm,贡献率均超过25.0%。小时强降水日变化呈双峰双谷特征,11:00和23:00前后为强降水最少时段,04:00—05:00和14:00—21:00是强降水较多时段。大部分站点强降水峰值出现在午夜至凌晨和下午至傍晚时段。

山东夏季暴雨对青藏高原东南部及邻近区域春季大气热源变化的响应

利用1979—2018年山东省120个国家气象站逐日降水观测数据、欧洲中期天气预报中心ERA-Interim逐月再分析资料以及美国国家环境预报中心和大气研究中心逐6 h再分析资料,分析春季青藏高原大气热源强度变化对山东夏季暴雨的影响。结果表明:近40 a山东大部地区暴雨日数呈增加趋势,鲁西南、鲁西北中东部增加趋势显著。春季、夏季高原均为东亚大气热源较强区域,春季高原大气热源强中心区的强度与山东夏季暴雨指数呈显著正相关。当春季高原大气热源增强时,夏季南亚高压加强、东扩,200 hPa南亚高压易呈中部型,500 hPa中国东北地区易有冷涡生成南下,日本东部西太平洋副热带高压加强北抬,山东处于冷暖气流交汇区,同时明显有自南向北的水汽输送至山东地区,低层辐合、高层辐散的环流配置促使该地区上升气流增强,有利于降水产生。春季高原大气热源强度与夏季南亚高压强度、丝绸之路遥相关分别呈显著正、负相关,大气热源增强下的环流形势有利于山东地区出现强降雨。

济南地区近30年气温变化特征分析

[目的]分析近30年济南地区气温变化特征。[方法]利用济南市所辖6个国家级地面气象观测站1981～2010年的气温资料,运用线性倾向估计方法,分析近30年来济南地区的气温变化特征。[结果]近30年济南地区年平均气温、年平均最高气温、年平均最低气温均呈上升趋势,年平均最低气温增温趋势最明显,倾向率达0.502℃/10a;年平均气温次之,倾向率为0.288℃/10a;年平均最高气温增温趋势最为缓慢,其倾向率仅为0.144℃/10a。章丘的年平均最低气温上升最为明显,倾向率达1.347℃/10a;说明济南地区年平均气温的上升主要在于年平均最低气温的贡献,章丘为单个站点中贡献最大。就单个站点而言,济南市区在年平均气温、年平均最高气温和年平均最低气温中,气温上升倾向率均较小,在济南地区整个气温变化中济南市区贡献最小。[结论]该研究为济南市开展气候变化监测、诊断、评估、预估以及决策提供科学依据。