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干旱气象
干旱气象

张书余

季刊

1006-7639

GSQX@chinajournal.net.cn

0931-4670216-2270

730020

兰州市东岗东路2070号中国气象局兰州干旱气象研究所

干旱气象/Journal Journal of Arid MeteorologyCSTPCD
查看更多>>本刊主要刊登有关干旱气象的最新研究成果、发展动向和趋势；气象科学各学科具有创造性的论文；有推广价值的技术经验；综合评述国内外气象科技的新理论、新技术、新方法和有关气象科技等方面的短论和技术报告。
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    一次导致大风的暖区飑线后侧入流分析

    桑明慧竹利沈晓玲张春艳...
    84-94页
    查看更多>>摘要：长生命史飑线极易造成大范围灾害性大风天气,研究其结构及其维持机制对灾害性大风天气预报有重要参考意义.利用浙江地面加密观测和雷达资料、美国国家环境预报中心/国家大气研究中心(National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research)FNL(Final Operational Global Analysis)再分析资料及高分辨率模式模拟结果对2018年3月4日江南地区出现的一次造成大风的暖区飑线后侧入流进行分析,探讨飑线维持机制.结果表明,飑线发生在南支槽前高低空一致西南气流的暖区环境中,环境具有0～6 km中等到强垂直切变、高对流有效位能、中层和近地面有明显干区的特征;3 h负变压异常指数对此次过程具有一定的指示作用.飑线表现为"TS"结构,但层云区相对较窄;反射率因子核位于中层径向辐合下方下沉气流中.模式模拟结果表明,后侧入流及下沉气流在系统内部、后部分别强迫出逆时针和顺时针垂直环流,构成了飑线最主要结构特征;后侧入流紧靠系统后缘而位于对流层中层,促使上升气流由倾斜转为垂直;此后后侧入流远离系统,与低层出流合并持续抬升暖湿空气,后侧入流与前侧入流的协同作用有利于飑线维持更长时间.

    后侧入流垂直风切变水平涡度飑线

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    基于S波段双偏振雷达的成都初春冰雹特征分析

    周聪张涛夏昕张葵...
    95-106页
    查看更多>>摘要：为更好地开展成都冰雹天气的监测预报预警工作,利用成都S波段双偏振雷达探测资料,结合区域自动气象站以及常规观测资料,对成都初春冰雹的双偏振参量特征进行研究,重点分析冰雹云的精细结构,并与同年初春发生的短时强降水进行对比分析.结果表明:在高低空急流耦合形成强上升运动的动力条件下,高层冷平流结合地面冷空气共同触发了成都"3·16"冰雹天气.发展成熟的冰雹云,其中心反射率因子(ZH)超过70 dBZ且存在明显的悬垂强回波,差分反射率(ZDR)和相关系数(Correlation Coefficient,CC)分别集中在-2～1 dB和0.8～0.95,并伴有差分相移率(KDP)空洞和云体前侧的CC谷结构,同时在强上升气流附近存在典型的ZDR柱.伴随上升运动减弱,冰雹云前侧出现随距离递减的ZDR大值区,相反CC则呈现递增趋势.相较冰雹云,强降水对流云的ZH较小,而ZDR、CC明显偏大,且其前侧未出现悬垂强回波及明显的ZDR柱.

    双偏振雷达冰雹偏振参量特征成都

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    甘肃陇南两次暴雨天气过程对比分析

    石延召刘维成傅朝付正旭...
    107-116页
    查看更多>>摘要：2017年8月甘肃陇南出现暴雨天气,礼县、武都气象站24 h降水量突破历史极值,极端性和局地性突出.应用欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)第5代全球大气再分析产品ERA5、雷达资料及地面加密观测资料,对2017年8月6-7日、19-20日发生在甘肃省陇南地区的2次暴雨过程进行对比分析,重点讨论2次过程的环流背景以及强降水时段雷达反射率因子、径向速度、物理量特征.结果表明,2次暴雨过程均发生在西风槽偏北气流与中低层偏南暖湿气流交汇处,但是2次过程的主要影响系统及触发条件不同;雷达回波显示8月6-7日由冷式切变线引起的暴雨系统对流性较强,反射率因子值较高、中心高度较低,降水率较大,持续时间短;19-20日暖区降水的反射率因子值较低、中心高度较高,降水率较小,持续时间较长.

    暴雨雷达观测特征反射率因子

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    基于前馈神经网络的多模式集成降水预报研究

    朱文刚盛春岩范苏丹荣艳敏...
    117-128页
    查看更多>>摘要：为提高山东定量降水预报准确率,采用深度前馈神经网络(Deep Forword Neural Networks,DFNN)和降水分级最优TS(Threat Score)权重集成方法对多模式集成降水预报进行研究.对2019年4-9月欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting,ECMWF)全球数值预报系统、中国气象局上海数值预报模式系统(China Meteorological Administration Shanghai 9 km,CMA-SH9)和中国气象局中尺度天气数值预报系统(China Meteorological Administration Meso-scale,CMA-MESO)逐24 h累积降水量预报进行有监督训练,得到4组DFNN(ES、EM、SM、ESM)深度学习模型,并利用多模式降水分级最优TS权重集成方法建立Mul-OTS(Multi-mode Optimal Threat Score)集成模型.用2020年4-9月各模式逐24 h累积降水量进行降尺度格点预报,对5种集成方案对比检验、个例分析应用.结果表明:不同起报时间、不同预报时效,5组集成方案均降低了平均相对误差,ESM方案最好,Mul-OTS方案最差;4组DFNN方案均提高了晴雨准确率,ESM方案最好,Mul-OTS方案低于模式预报;4组DFNN方案均提高了各降水等级TS、ETS评分,对弱降水的提高幅度大于强降水,Mul-OTS方案对小量级降水等级订正是负技巧,对大量级降水等级的订正效果较好,但仍不如ESM方案;个例分析发现降水强度和落区预报ESM方案均优于其他集成方案.因此业务上采用最优的ESM方案建立了定量降水格点预报系统,为智能网格预报提供重要支撑.

    前馈神经网络最优TS权重多模式集成格点降水预报

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    大连地区ECMWF细网格模式阵风预报误差检验与分析

    王蕾杨景泰卞若玢隋玉秀...
    129-136,155页
    查看更多>>摘要：阵风的预报误差检验对实际工作中的精细化预报订正具有一定的指导意义,同时对精细化预报中如何消除误差日变化的影响提供了借鉴.选取2017-2019年3～72 h逐日逐3 h 欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecast,ECMWF)细网格10 m阵风和10 m平均风预报资料,基于大连地区9个国家气象观测站实况逐3 h极大风资料进行预报误差检验分析.结果表明:按预报风级和实况风级分类的预报误差对比检验均表明ECMWF细网格预报整体偏大,平均误差为0.96 m·s-1,但具体到各风级时两种分类的预报误差统计结论并不一致,按预报风级分类的检验更符合基于模式预报开展的实际预报工作.以预报为基准统计,各风向、各风级、各站的预报误差均差异明显,风级越大预报偏大的程度越高,风向也表现出随风级增大误差增大的趋势.阵风预报的平均误差具有明显日变化,08:00(北京时,下同)前后误差最大,20:00前后误差最小,主要由10 m平均风的平均误差日变化所致.全部预报个例与实况各时效预报相关系数均在0.7以上,具体到各风级、风向时,各风向相关性均较好,而各风级的相关系数则明显降低,8级及以上风力预报的可信度大幅下降.

    ECMWF阵风对比分析模式检验日变化

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    基于Logistic回归和神经网络的甘肃省道路结冰预警模型研究

    鲍丽丽程鹏王小勇何金梅...
    137-145页
    查看更多>>摘要：为更好地开展公路交通道路结冰预报预警服务工作,利用甘肃省道路结冰高发区路段(甘肃武威以东)的交通气象站逐小时观测资料,分析道路结冰空间分布特征,探讨道路结冰与气象要素的相关性,采用Logistic回归法和神经网络算法构建道路结冰预警模型.结果表明:甘肃省道路结冰主要集中在冬季(12月至次年2月),其中00:00-10:00和22:00-23:00(北京时)出现道路结冰的频率较高.Logistic回归模型和神经网络模型对未发生结冰事件的预测准确率较高,分别为91.9%和96.2%;针对发生结冰事件,Logistic回归模型的预测准确率较低,为31.6%,而神经网络模型的预测准确率可达44.6%,说明2种模型对道路结冰预警有一定指示意义,神经网络模型预测效果优于Logistic回归模型.

    道路结冰时空分布特征Logistic回归法神经网络模型

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    CLDAS气温实况融合产品在兰州和武威的检验评估及偏差订正

    郭润霞刘新伟王一丞刘娜...
    146-155页
    查看更多>>摘要：为更好地理解格点融合实况数据与观测数据的差异和代表性,利用甘肃兰州和武威两地站点的观测数据对中国气象局陆面数据同化系统(CMA Land Data Assimilation System,CLDAS)地面2 m气温融合产品进行检验评估及偏差订正.结果表明:(1)逐小时气温和日最低气温融合产品的平均误差总体为负值,较实际气温偏低,且在2 500 m以下误差随海拔上升而减小;日最高气温融合产品平均误差在海拔1 500 m附近为负值,1 500 m以上误差变为正值且随海拔升高而增大;日最高和最低气温误差较逐小时气温误差偏大,但平均误差均在2℃以内.(2)通过近网格点检验,发现逐小时CLDAS气温产品白天与实况相近,夜间较实况偏低0.2℃;日平均气温CLDAS融合产品总体较实况偏低1℃,兰州城区产品偏差相对较小;30℃以上高温天数融合产品与实况分布基本一致,但在兰州城区,CLDAS融合产品的高温天数较观测天数偏少.(3)线性回归法和递减平均法对CLDAS气温融合产品都有一定的订正效果,递减平均法订正效果更优且在高海拔地区订正效果更明显.CLDAS气温实况融合产品在兰州和武威两地能较好地反映气温变化特征,但日最高、最低气温误差较逐小时气温大,且在复杂地形下误差相对较大.

    2m气温融合产品独立站点检验近网格点检验偏差订正

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    《干旱气象》投稿须知

    156页
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