NCEP中FNL全球分析资料的解码及其图形显示

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不同微物理方案对一次飞机积冰过程云微物理特征的影响分析

静止轨道卫星，其搭载的红外和可见光自旋扫描辐射计每半小
时获取一次地球圆盘图像。
为了更好地评估飞机积冰过程，本文选用了民航部门使用
较为广泛的飞机积冰指数ＩＣ指数法（赵树梅，１９９４）。该积冰
指数法的表达式如下：
ＩＣ＝[ ( ＲＨ－５０) ×２] ×[ Ｔ×[ Ｔ＋１４] ／相对湿度（单位；％），Ｔ表示温度（单
对模拟区域的设定，我们采取的是Ｌａｍｂｅｒｔ投影的两重嵌套网格区域，模拟中心为３２°Ｎ，１０４°Ｅ，采用三重嵌套，网格格距由外到内分别为２７ｋｍ、９ｋｍ和３ｋｍ，模拟过程选取２０１０年１０月２５日０６时（世界时）作为ＷＲＦ模式启动时间并积分３０ｈ。模式初边界场采用ＮＣＥＰＦＮＬ的１°×１°，主要物理过程参数化方案包括：ＷＤＭ６云微物理参数化方案（ＷＤＭ６；Ｌｉｍ等，２０１０），ＫＦ积云对流参数化方案，ＲＲＴＭ长波、短波辐射方案和ＹＳＵ边界层参数化方案。
环境科学
科技风２０２０年４月
ＤＯＩ：１０．１９３９２／ｊ．ｃｎｋｉ．１６７１７３４１．２０２０１０１３６
不同微物理方案
对一次飞机积冰过程云微物理特征的影响分析
张迪刘智新孙钊钰闫博芸吴迪
中国民航大学空中交通管理学院天津３００３００
摘要：飞机积冰是威胁航空安全的严重危险天气之一，为理解飞机积冰期间大气环境演变特征及其影响，本文利用中尺度数值模式ＷＲＦ对２０１０年１０月２６日发生在四川地区的一次飞机积冰个例进行模拟，结果表明：（１）结合卫星数据、再分析资料、积冰指数可以初步判断飞机积冰发生区域和条件；（２）ＷＲＦ模式中ＷＤＭ６和Ｔｈｏｍｐｓｏｎ两种云微物理方案对积冰环流背景的模拟与实况基本一致，较好地再现了积冰发生前的弱对流不稳定特征和水汽通量输送条件；（３）两种云微物理方案对积冰区云物理量时空演变特征的模拟存在差异，对于ＷＤＭ６方案，３７ｋｍ高度云微物理量以云冰为主，３ｋｍ高度以下以云水为主；而在Ｔｈｏｍｐｓｏｎ方案中３７ｋｍ高度内主要以云水为主，合理地刻画了过冷水粒子，更接近实际积冰环境特征。

一次暴雪过程的高架雷暴环境条件及雷达特征

112114116°E 36°N3432112114116°E (a)(b)地闪频数/次1086420降水量/m m1524FEB16171819202122230025FEB010*********0735302520151050开封1h 降水量郑州地闪频数开封地闪频数0.12.55102030mm南阳洛阳三门峡济源焦作郑州新乡鹤壁安阳濮阳开封商丘许昌漯河平顶山周口驻马店信阳FY-4A 卫星云图资料；(2)美国环境预报中心(NCEP)全球资料同化系统(GDAS)的NCEP GDAS/FNL 逐6h 再分析资料(空间分辨率1°×1°)，共含26个标准等压层(1000—10hPa)的风、水汽通量、假相当位温、垂直速度等；(3)郑州双偏振雷达基本反射率因子、径向速度、风廓线以及差分相移率(KDP)、零阶滞后相关系数(CC)和差分反射率因子(ZDR)等产品；(4)河南省逐小时闪电定位资料。

1.2天气实况2021年2月24日12时—25日05时(北京时，下同)，河南省出现一次降雨、雨夹雪、暴雪天气过程(以下简称“2·24”过程)，河南中部降雪期间伴有密集雷暴，表现出总降水量大、降水时段集中、小时降雪强度强的特点。

当年2月24日08时—25日08时，安阳、鹤壁、新乡、郑州等8个地市22个气象站24h 累积降水量(08—08时)突破其建站以来2月份历史同期极大值。

该过程暴雪主要出现在河南沿黄及以北地区(图1a)，其中特大暴雪出现在新乡西北部、鹤壁等地，24h 最大降雪量出现在新乡的辉县，该站纯雪量达到35.6mm ，小时最大降雪量(11.0mm)出现在新乡的封丘站，开封站和郑州站次之，分别为10.4mm 和10.0mm (图1c)。

该过程降雨24日12时首先出现在豫西，从当日15时开始降水自西向东转为降雪；21时后，省会郑州转为纯雪，降雪强度增大，22—23时郑州1h 降雪量达到10.0mm ；22时后，封丘、开封由雨夹雪转为纯雪；到25日05时，河南大部降雪趋于停止。

平顶山一次重污染天气过程成因及传输特征分析

平顶山一次重污染天气过程成因及传输特征分析摘要：利用常规气象资料、颗粒物观测数据、NCEP 1°×1°分析资料、GDAS 1°×1°数据等，对2021年1月21日-24日平顶山一次重污染天气过程成因与污染物传输特征进行了分析。

结果表明: (1) 本次污染天气前期受静稳纬向环流和地面均压场影响，有利于污染积累；中期高空槽与地面高压引导弱冷空气东移南下，产生滞留效应，污染物迅速增加；后期低层东北路冷空气扩散，污染继续积累增长，形成重污染。

(2)本次重污染天气主要有5条传输路径，其中东北路径和偏东路径污染比例高，轨迹短，冷空气势力弱，对PM2.5近距离输送作用明显；西北路轨迹路径长，气团移速较快，重污染轨迹概率偏低；西北偏西路径近距离低高度传输对平顶山重污染影响不大。

(3)重污染时地面东北风占主导，其他方向风速较小，有利形成污染辐合以及污染物二次转化并加剧污染。

关键词：重污染天气；输送路径；轨迹聚类分析0引言近年来，随着经济快速发展及城市化进程的加快，大气污染问题日益突出，已经成为全社会面临的严峻问题，尤其是在冬半年，受东亚大槽槽后影响和青藏高原地形“背风坡”作用，我国中东部处于显著的下沉气流区，气象条件整体偏差，不利于大气污染扩散和清除；同时冬半年也是我国北方的集中供暖期，较高的污染源排放导致大气污染问题更为突出［1-3］。

研究表明，重污染天气不仅与本地排放源及不利的气象条件有关［4-6］，外源污染物传输也是造成重污染天气的关键因素［7-8］。

刘超等［9］通过聚类分析法和后向轨迹模式对污染输送特征进行统计分析，花丛等［10］使用聚类轨迹模式对污染输送特征进行统计，进而基于潜在源区贡献和污染源排放强度等要素建立了传输指数，该指数在重污染天气预报评估中具有参考价值。

基于聚类轨迹结果分析污染物输送路径和潜在污染源区，能够对本地污染做出综合判断［11-12］。

基于GRADS的NCEP／FNL再分析资料自动化处理程序设计与实现

第４１卷㊀第４期气象与环境科学Ｖｏｌ.４１Ｎｏ.４２０１８年１１月ＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅｓＮｏｖ.２０１８收稿日期:２０１６－１１－２２ꎻ修订日期:２０１８－０１－２６基金项目:湖南省气象局短平快课题(ＸＱＫＪ１６Ｂ０８３)资助作者简介:单丹(１９９０)ꎬ女ꎬ湖南保靖人ꎬ工程师ꎬ学士ꎬ从事短期天气预报研究.Ｅ￣ｍａｉｌ:ｓｈａｎｊｏｒｄａｎ＠ｖｉｐ.ｑｑ.ｃｏｍ单丹ꎬ朱国光ꎬ胡航菲.基于ＧｒＡＤＳ的ＮＣＥＰ/ＦＮＬ再分析资料自动化处理程序设计与实现[Ｊ].气象与环境科学ꎬ２０１８ꎬ４１(４):１３３－１３９.ＳｈａｎＤａｎꎬＺｈｕＧｕｏｇｕａｎｇꎬＨｕＨａｎｇｆｅｉ.ＤｅｓｉｇｎａｎｄＩｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｃＤｒａｗｉｎｇＣｈａｒｔＰｒｏｇｒａｍｆｏｒＮＣＥＰ/ＦＮＬＲｅａｎａｌｙｓｉｓＤａｔａＢａｓｅｄｏｎＧｒＡＤＳ[Ｊ].ＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅｓꎬ２０１８ꎬ４１(４):１３３－１３９.ｄｏｉ:１０.１６７６５/ｊ.ｃｎｋｉ.１６７３－７１４８.２０１８.０４.０１９基于ＧｒＡＤＳ的ＮＣＥＰ/ＦＮＬ再分析资料自动化处理程序设计与实现单㊀丹１ꎬ朱国光１ꎬ胡航菲２(１.湘西土家族苗族自治州气象局ꎬ湖南吉首４１６０００ꎻ２.安阳市气象局ꎬ河南安阳４５５０００)㊀㊀摘㊀要:随着气象业务现代化发展ꎬ精细化天气分析需求越来越大ꎬ主要体现在更高的时空分辨率和更为丰富的资料内容上ꎮ利用ＮＣＥＰ/ＦＮＬ１ʎˑ１ʎ间隔６ｈ再分析资料ꎬ通过ＧｒＡＤＳ绘图ꎬ运用批处理和ＶＢ语言编写自动化处理程序ꎬ可迅速还原历史天气形势ꎬ生成如全风速脉动㊁湿位涡等非常规诊断物理量ꎬ对ＭＩＣＡＰＳ起到有效补充ꎮ同时集成欧洲中心细网格及Ｔ６３９模式预报部分产品ꎬ其中ＥＣ模式２ｍ温度及逐６ｈ降水预报以一维折线叠加柱状图呈现ꎬ使用起来更为直观方便ꎻＴ６３９模式时序图则以剖面显示预报时段的相对湿度场㊁风场㊁温度场及垂直速度场ꎬ为业务人员制作预报及对外服务提供依据ꎮ程序操作简单ꎬ易于维护ꎬ解决了资料时间和数据自动识别的难点ꎬ具有资料批量下载㊁总控文件规范生成的优点和依照需求实现多要素㊁多层次资料叠加显示的功能ꎮ出图迅速且丰富ꎬ能帮助预报人员从多个角度了解强降水天气过程的成因及特点ꎬ提升了撰写技术总结效率ꎮ产品均以图片形式分类储存ꎬ方便共享给基层测报人员使用ꎬ为县(市)气象台站进行技术总结交流提供技术支撑ꎮ关键词:ＮＣＥＰ/ＦＮＬ资料ꎻ批量出图ꎻＧｒＡＤＳꎻ产品显示中图分类号:Ｐ４０９㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:Ａ㊀㊀㊀㊀㊀文章编号:１６７３－７１４８(２０１８)０４－０１３３－０７引㊀言ＮＣＥＰ/ＮＣＡＲ再分析数据是由美国气象环境预报中心(ＮＣＥＰ)和美国国家大气研究中心(ＮＣＡＲ)联合采用当今最先进的全球资料同化系统和完善的数据库技术ꎬ对各种来源(地面㊁船舶㊁无线电探空㊁测风气球㊁飞机和卫星等)的观测资料进行质量控制和同化处理ꎬ获得的一套完整的再分析资料集ꎮ它具有包含的要素多㊁范围广㊁延伸时段长的特点ꎬ是目前进行天气过程个例分析研究中较为广泛应用的数据资料ꎮ此外ꎬＦＮＬ资料最早可查询到１９９９年７月ꎬ可以作为长期存档分析数据ꎬ能为当地气象灾害㊁环境气象等人员编写业务技术总结提供较好的分析材料[１－４]ꎮ近年来ꎬ随着ＮＣＬ的兴起ꎬＧｒＡＤＳ的发展趋缓ꎬ但其本身在气象行业已经有着非常广泛的应用基础ꎮ软件可免费从互联网下载ꎬ适用于多种平台ꎬ入门简单且绘图命令丰富ꎬ可共享脚本ꎮ国内各主流气象网站㊁博客和论坛上均有大量模板供免费学习使用ꎮ出于便捷性和易学性考虑ꎬ采用ＧｒＡＤＳ作为绘图主程序[５]ꎮ目前台站业务人员使用的是中国气象局开发设计的ＭＩＣＡＰＳ系统ꎬ该系统功能齐全ꎬ能满足日常天气分析的需求ꎬ但个性化定制实现较为复杂ꎮ鉴于基层台站工作人员计算机技术能力有限ꎬ业务人员有着对多要素资料集中显示的现实需求ꎬ本文利用ＧｒＡＤＳ对ＮＣＥＰ/ＦＮＬ１ʎˑ１ʎ再分析资料进行解码ꎬＦｏｒｔｒａｎ语言汇编批量处理主程序ꎬＶＢ编码辅助设计交互界面ꎬ绘图不仅包括基本的多层天气形势场和常规物理量场ꎬ还以常用判据指标为依据ꎬ计算多气象与环境科学第４１卷种实用预报变量ꎬ增加剖面时序图ꎬ出图美观㊁内容详尽ꎬ以期程序能在日常业务和科研方面起到一定作用ꎮ１㊀资料及方法程序的第一部分是历史天气过程自动绘图模块ꎬ使用的资料为ＮＣＥＰ/ＦＮＬ再分析资料ꎬ其具有时次多㊁密度大㊁连续性强㊁分辨率高等特点ꎬ在中小尺度天气分析中具备较大优势ꎬ能够有效弥补常规观测资料在灾害性天气分析方面的不足ꎮＦＮＬ数据时空间分辨率为１ʎˑ１ʎ㊁时间间隔为６ｈ(世界时００㊁０６㊁１２㊁１８时)ꎬ资料覆盖全球ꎬ从２００７年１２月６日起数据由原来的Ｇｒｉｂ１码转为Ｇｒｉｂ２码沿用至今ꎬＦＮＬ数据Ｇｒｉｂ２码包含的部分物理量及其单位见表１ꎮ另一模块是常用数值预报产品个性化成图ꎬ针对预报员的需求设计ꎬ能实现多种要素资料集中显示的天气指导剖面时序图ꎬ便于气象人员更快更全面地把握天气形势ꎮ目前业务上Ｔ６３９模式资料采用Ｇｒｉｂ１码压缩数据ꎬ欧洲中心数值预报模式采用ｂｉｎ简单压缩ꎬ可解压为Ｇｒｉｂ码数据或直接读取转换后的ＭＩＣＡＰＳ格式资料ꎮ表１㊀ＦＮＬ数据Ｇｒｉｂ２码包含的部分物理量及其单位缩写参数名称单位ＣＡＰＥ∗对流有效位能Ｊ/ｋｇＣＩＮ∗对流抑制能Ｊ/ｋｇＣＷＡＴｃｌｍ气柱云水ｋｇ/ｍ２ＨＧＴ∗位势高度ｇｐｍＨＬＣＹ３０００＿０ｍ风暴相对螺旋度(０~３０００ｍ)ｍ２/ｓ２ＰＯＴｓｉｇ９９５位温(σ＝０.９９５)ＫＰＲＥＳ∗气压ＰａＰＷＡＴｃｌｍ气柱可降水量ｋｇ/ｍ２ＲＨ∗相对湿度％ＳＰＦＨ∗比湿ｋｇ/ｋｇＴＭＰ∗温度ＫＵＧＲＤ∗ｕ分量ｍ/ｓＶＧＲＤ∗ｖ分量ｍ/ｓＶＶＥＬ∗气压垂直速度Ｐａ/ｓＶＷＳＨ∗垂直风切变１/ｓ㊀注:∗表示为了节省篇幅仅给出其关键字ꎬ该类参数含有多个层次的值２㊀历史天气过程图模块的设计及实现２.１㊀设计思路程序是以Ｗｉｎｄｏｗ７操作系统ꎬＧｒＡＤＳ２.０.１软件及Ｆｏｒｔｒａｎ６.５编译器为程序设计平台ꎬ具体流程见图１ꎮＧｒＡＤＳ是将任一物理量看作关于时空的四维变量ꎬ固定其中两个维度ꎬ从而得到物理量的二维分布ꎮ因此除了基本Ｇｒｉｂ数据外ꎬ还需要涉及Ｇｒｉｂ２编码资料的解码(ｇ２ｃｔｌ.ｅｘｅ)和映射为ｉｄｘ索引文件(ｇｒｉｂｍａｐ.ｅｘｅ)ꎮ此外ꎬ涉及较复杂的物理量时ꎬ可通过在ｇｓ脚本中编写公式计算ꎬ剖面图和多要素物理量叠加等也可以通过ｇｓ绘图模板实现ꎮ图１㊀历史天气图批量绘制流程２.２㊀ＦＮＬ资料批量下载ＦＮＬ资料所在的官网地址为ｈｔｔｐ://ｒｄａ.ｕｃａｒ.ｅｄｕ/ꎬ通过ＶＢ将所需数据时间段写入官方提供的ｐｅｒｌ命令模板中ꎬ即可实现一键式下载ꎮ２.３㊀生成控制文件和索引文件Ｇｒｉｂ数据格式是ＷＭＯ规定的一种通用的气象数据格式ꎬ可以在各类机器上不受限制地交换ꎮ每一组ＧｒＡＤＳ数据应至少包括两个数据文件ꎬ即ＡＳＣＩＩ码的数据描述文件和二进制的数据文件ꎮＧｒＡＤＳ并不直接使用数据文件 ꎬ而是通过描述文件间接使用数据文件 ꎬ即ｃｔｌ文件和ｉｄｘ文件[６]ꎮ本文利用ｇ２ｃｔｌ.ｅｘｅ生成描述性文件(∗.ｃｔｌ)ꎬ其用法如下:Ｄｏｓ>ｇ２ｃｔｌ.ｅｘｅ数据文件名>控制文件名.ｃｔｌꎻ再通过软件自带的ｇｒｉｂｍａｐ.ｅｘｅ映射索引文件(∗.ｉｄｘ):Ｄｏｓ>ｇｒｉｂｍａｐ－ｖ－ｉ控制文件名.ｃｔｌ生成ｉｄｘ文件ꎮ下面介绍如何编写总括控制文件ꎮ为实现多文件批量出图ꎬ需要对描述性文件(∗.ｃｔｌ)部分关键行进行修改ꎬ即以一个总括的控制文件来描述所有的数据ꎮ步骤如下:首先ꎬ将ｄｓｅｔ的数据集文件名写成可替换格式ꎮ４３１㊀第４期单㊀丹等:基于ＧｒＡＤＳ的ＮＣＥＰ/ＦＮＬ再分析资料自动化处理程序设计与实现格式如下:Ｅ:＼ＦＮ＼ｈｉｓｔｏｒｙ＼ｄａｔａ＼ｆｎｌ＿％ｙ４％ｍ２％ｄ２＿％ｈ２＿００.ｇｒｉｂ２ꎬ其中％ｙ２㊀代表两位数年％ｙ４㊀代表四位数年％ｍ１㊀代表一位或者两位数的月份数字％ｍ２㊀代表两位数月份数字(用０补齐１位数)％ｍｃ㊀３个字符月份的缩写％ｄ１㊀１或２位日期(天)％ｄ２㊀两位日期(天)％ｈ１㊀１或者２位时刻％ｈ２㊀２位时刻其次ꎬ在第一行后添加一行ｏｐｔｉｏｎｓｔｅｍｐｌａｔｅ定义时间范围和增量ꎮ第三ꎬｔｄｅｆｎｕｍｂｅｒＬｉｎｅａｒｓｔａｒｔｉｎｃｒｅｍｅｎｔ关键行中的ｎｕｍｂｅｒ和ｉｎｃｒｅｍｅｎｔ信息ꎬ通过批处理编码实现自动获取并赋值ꎮ下面为部分关键代码:ｄｉｒ/ｂＥ:＼ＦＮ＼ｈｉｓｔｏｒｙ＼ｄａｔ＼>>ｄｉｒ.ｔｍｐｆｏｒ/ｆ"ｄｅｌｉｍｓ＝ｔｏｋｅｎｓ＝∗ｅｏｌ＝"％％ａｉｎ(ｄｉｒ.ｔｍｐ)ｄｏ(ｓｅｔ/ａａ＝ａ＋１)＃读取资料数目ｄｅｌ/ｆ/ｑｄｉｒ.ｔｍｐ>ｎｕｌｓｅｔｎｂ＝!ａ!＃为提高程序运行速度及方便添加绘图模板ꎬ资料数目均以ｎｂ代替ｅｃｈｏ!ａ!>>ｎｂ.ｔｍｐｄｅｌ/ｆ/ｑｄｉｒ.ｔｍｐ>ｎｕｌｄｉｒ/ｂＥ:＼ＦＮ＼ｈｉｓｔｏｒｙ＼ｇｓｏｒｉｇｉｎａｌ＼>>ｄｉｒ.ｔｍｐｆｏｒ/ｆ"ｄｅｌｉｍｓ＝ｔｏｋｅｎｓ＝∗ｅｏｌ＝"％％ａｉｎ(ｄｉｒ.ｔｍｐ)ｄｏ(ｓｅｔｂ＝％％ａｆｏｒ/ｆ"ｄｅｌｉｍｓ＝ｔｏｋｅｎｓ＝∗ｕｓｅｂａｃｋｑｅｏｌ＝"％％ｂｉｎ("Ｅ:＼ＦＮ＼ｈｉｓｔｏｒｙ＼ｇｓｏｒｉｇｉｎａｌ＼!ｂ!")ｄｏ(ｅｃｈｏ％％ｂ｜ｆｉｎｄ"ｎｂ">ｎｌ.ｔｍｐｅｃｈｏｓｈａｎｄａｎ>>ｎｌ.ｔｍｐｓｅｔｆ＝ｚａｃｋｆａｉｒｆｏｒ/ｆ"ｄｅｌｉｍｓ＝＝ｔｏｋｅｎｓ＝１ｅｏｌ＝"％％ｄｉｎ(ｎｌ.ｔｍｐ)ｄｏ(ｓｅｔｅ＝％％ｄｉｆ!ｅ!＝＝ｎｂｓｅｔｆ＝ｎｂ)ｉｆ!ｆ!ｎｅｑｎｂ(ｓｅｔ/ａｃｔｒ＋＝１)ｅｌｓｅ(ｓｅｔ/ａｃｔｒ２＋＝１ｆｏｒ/ｌ％％ｃｉｎ(!ｃｔｒ２!ꎬ２１４７４８３４６７ꎬ!ｃｔｒ２!)ｄｏ(ｓｅｔｌｉｎｅ％％ｃ＝!ｃｔｒ!)ｓｅｔ/ａｃｔｒ＋＝１))ｆｏｒ/ｆ"ｄｅｌｉｍｓ＝ｔｏｋｅｎｓ＝∗ｕｓｅｂａｃｋｑｅｏｌ＝"％％ａｉｎ("Ｅ:＼ＦＮ/ｈｉｓｔｏｒｙ＼ｇｓｏｒｉｇｉｎａｌ＼!ｂ!")ｄｏ(ｓｅｔ/ａｃｔｒ３＋＝１ｓｅｔｓｔｒ＝％％ａｆｏｒ/ｌ％％ｂｉｎ(１ꎬ１ꎬ!ｃｔｒ２!)ｄｏ(ｉｆ!ｃｔｒ３!＝＝!ｌｉｎｅ％％ｂ!(ｓｅｔ/ｐｎｂ＝<ｎｂ.ｔｍｐｅｃｈｏｎｂ＝!ｎｂ!>>!ｂ!)ｅｌｓｅ(ｅｃｈｏ!ｓｔｒ!>>!ｂ!)最后ꎬ直接对总括的控制文件进行ｇｒｉｂｍａｐ映射ꎮ２.４㊀绘图模板的实现ＧｒＡＤＳ系统允许将交互环境下输入的命令罗列在一个文本文件中ꎬ或者使用描述语言(ｓｃｒｉｐｔｌａｎｇｕａｇｅ)编写具有复杂功能的ｇｓ命令集(∗.ｇｓ)ꎬ然后批处理执行ꎮ通过编写描述语言ｇｓ命令集可以设计菜单式用户界面程序ꎬ高效地自动完成全部ＧｒＡＤＳ操作ꎮ描述语言提供了变量㊁流控制㊁输入输出等高级语言功能ꎮ且其本身完全由纯ＡＳＣＩＩ码文本形式书写ꎬ通过程序设计可实现诸如鼠标操作㊁设计函数㊁表达式赋值计算等功能ꎮ３㊀常用数值预报产品图模块的设计及实现３.１㊀设计思路目前预报业务上主要使用ＭＩＣＡＰＳ软件ꎬ现已升级到４.０版本ꎬ功能更加强大ꎮ但其成图模块固定ꎬ灵活性不能满足预报员的需求ꎮ所以借助Ｆｏｒ￣ｔｒａｎ读取并转换为Ｇｒｉｂ数据ꎬ通过编写ｇｓ模板ꎬ以期得到多要素㊁个性化㊁更直观的图ꎮ设计思路如图２所示ꎮ３.２㊀程序编写及注意事项以ＥＣ细网格２ｍ温度为例ꎬ它是ＭＩＣＡＰＳ第四类格式资料ꎬ由文件头和格点数据组成ꎮ通过Ｆｏｒ￣ｔｒａｎ读取数据所在的格点信息和站点的经纬度ꎬ直接计算并转换为相应的格点数组ꎬ将提取出的温度数值存储到新的Ｇｒｉｂ数据集ꎬ以方便ＧｒＡＤＳ绘图ꎮ根据图２所示流程ꎬ第一个关键点是修改日期:ＥＣ模式最新起报时间是昨日２０时ꎬ这需要在读取当前系统日期的基础上进行订正ꎮ此外ꎬ特别需要注意的是每月１日时ꎬ需将月份订正为前一个月ꎬ同时ꎬ１月１日当天ꎬ在月份订正的基础上还要增加年５３１气象与环境科学第４１卷份订正ꎮ这里借助Ｆｏｒｔｒａｎ的ｄａｔｅ＿ａｎｄ＿ｔｉｍｅ函数和ｓｅｌｅｃｔｃａｓｅ条件控制语句ꎬ依照文件名的规律提取并组合关键字符串ꎮ首先介绍一下Ｆｏｒｔｒａｎ中ｄａｔｅ＿ａｎｄ＿ｔｉｍｅ函数的用法:图２㊀模式预报资料读取及出图流程ｃａｌｌｄａｔｅ＿ａｎｄ＿ｔｉｍｅ(ｄａｔｅꎬｔｉｍｅꎬｚｏｎｅꎬｖａｌｕｅｓ)＃ｄａｔｅ㊀㊀输出以ＣＣＹＹＭＭＤＤ格式表示的日期ꎬ其中ＣＣＹＹ表示四位数的年份ꎬＭＭ表示两位数的月份ꎬＤＤ表示两位数的日期ꎮ＃ｔｉｍｅ输出以ｈｈｍｍｓｓ.ｓｓｓ格式表示的当前时间ꎬ其中ｈｈ表示小时ꎬｍｍ表示分钟ꎬｓｓ.ｓｓｓ表示秒和毫秒ꎮ＃ｚｏｎｅ输出与世界时(ＵＴＣ)的时差ꎬ以小时数和分钟数表示ꎬ采用ｈｈｍｍ格式ꎮ＃ｖａｌｕｅｓ输出８个元素组成的整数数组ꎮｖａｌｕｅｓ(１)㊀㊀以４位整数表示的年份ꎮｖａｌｕｅｓ(２)以从１到１２的整数表示的月份ꎮｖａｌｕｅｓ(３)以从１开始的整数表示的当月日期ꎮ结合ｓｅｌｅｃｔｃａｓｅ语句ꎬ实现日期订正ꎮ举例ꎬ假设当前计算机时间为２０１８年１月１日:ｃａｌｌｄａｔｅ＿ａｎｄ＿ｔｉｍｅ(Ｎｔｉｍｅ(１)ꎬＮｔｉｍｅ(２)ꎬＮｔｉｍｅ(３)ꎬｄａｔｅ＿ｔｉｍｅ)ｓｅｌｅｃｔｃａｓｅ(ｃａ)ｃａｓｅ("０１０１")ｄａｔｅ＿ｔｉｍｅ(１)＝ｄａｔｅ＿ｔｉｍｅ(１)－１ｄａｔｅ＿ｔｉｍｅ(２)＝ｄａｔｅ＿ｔｉｍｅ(２)＋１１ｄａｔｅ＿ｔｉｍｅ(３)＝３１ｍｏｎ＝ＤＥＣ通过以上步骤ꎬ可以将年份订正为２０１７年ꎬ月份订正为１２ꎬ日期为３１日ꎮ第二个关键点是借助ＣＶＦ编译器中的ｓｙｓ￣ｔｅｍｑｑ函数ꎬ实现批处理命令ꎻ第三个关键点是ｆｏｒ￣ｔｒａｎ实现循环读取ｓｙｓｔｅｍｑｑ函数写入文件名的文本文件ꎬ从而达到文件的批量读取与处理ꎮ关键代码如下:ｒｅｓｕｌｔ＝ｓｙｓｔｅｍｑｑ("ｄｉｒ"//ｔｒｉｍ(ｃｆｉｌｅ１)//"∗.∗/ｂ>"//ｔｒｉｍ(ｃｆｉｌｅ２)//ａｄｊｕｓｔｌ('ｆｉｌｅｎａｍｅ.ｔｘｔ'))ｄｏｉ＝１ꎬｎｔｏｐｅｎ(１ꎬｆｉｌｅ＝ｔｒｉｍ(ｃｆｉｌｅ２)//ｆｉｌｅｎａｍｅｒ(ｋ))㊀㊀ｒｅａｄ(１ꎬ∗)㊀㊀ｒｅａｄ(１ꎬ∗)㊀㊀ｒｅａｄ(１ꎬ∗)ａｒ(ｋ)ꎬｂｒ(ｋ)ꎬｃｒ(ｋ)ꎬｄｒ(ｋ)ꎬｅｒ(ｋ)ꎬｆｒ(ｋ)ꎬｇｒ(ｋ)ꎬｈｒ(ｋ)其中ꎬｃｆｉｌｅ１＝数据所在路径ꎬｃｆｉｌｅ２＝写入数据资料文件名的文本文件所在位置ꎬｎｔ为数据个数ꎮ４㊀结果分析本程序通过ＶＢ编码设计界面ꎬ以简洁直观㊁实用为主ꎮ界面如图３(ａ)所示ꎬ左上区域可自主选择所需资料时间范围ꎬ左下为一键式下载资料按钮ꎮ资料的预处理与绘制集成在一处ꎮ程序默认后台运行所有ｇｓ绘图模板ꎬ生成的文件统一以实际使用数据时次结合所绘物理量缩写来命名ꎬ方便分类存档ꎬ左侧中间要素区域则可针对右边显示区域需要设置ꎮ本程序ｇｓ模板预设了多种物理量[７]ꎬ成图产品包括多层高度场叠加风场(２００ｈＰａ㊁５００ｈＰａ㊁７００ｈＰａ㊁８５０ｈＰａ和９２５ｈＰａ)㊁中低层形势场(７００ｈＰａ垂直速度叠加８５０ｈＰａ风场㊁水汽通量散度叠加温度平流)[８－１５]㊁多种物理量分布场(假相当位温㊁比６３１㊀第４期单㊀丹等:基于ＧｒＡＤＳ的ＮＣＥＰ/ＦＮＬ再分析资料自动化处理程序设计与实现湿㊁ＣＡＰＥ㊁两层温度差㊁Ｋ指数等)(图略)ꎬ此外还个性化绘制了历史实况场㊁Ｓｋｅｗｐｌｏｔ图[１６－１７]㊁全风速脉动[１８]㊁广义湿位涡[１９－２１]㊁涡度㊁散度单点空间剖面[２２－２６]及ＥＣ模式２ｍ温度及逐６ｈ降水预报场㊁Ｔ６３９模式时序图等复杂图形ꎮ本文展示了以下产品:图３(ｂ)综合了多种实况数据ꎬ包括５００ｈＰａ高度场叠加８５０ｈＰａ风场ꎬ以色斑图的形式标出累计降水实况ꎬ并且以粉色斜杆指明ｔｂｂɤ－３２ħ的区域ꎬ便于预报员全面快速把握实况信息ꎮ图３(ｃ)是借助ＧｒＡＤＳ函数集的ｐｌｏｔｓｋｅｗ函数ꎬ通过本站气象要素计算出Ｓｋｅｗｐｌｏｔ图中的相关物理量ꎬ对于没有探空站的地方也能起到辅助分析作用ꎮ图３(ｄ)在绘出常规８５０ｈＰａ全风速线的基础上ꎬ自动标记正涡度中心(以图中的Ｄ表示)ꎬ实现不同要素同时绘制ꎮ图３(ｅ)和图３(ｆ)则展示本程序的另一个功能:计算更为复杂的物理量ꎮ图３(ｅ)中通过计算实况８５０ｈＰａ湿位涡ꎬ并将６ｈ强降水㊁相当位温和风场同时绘制ꎬ便于分析湿位涡的分布对降水落区的指示意义ꎬ还能通过湿位涡正负值的交界带出现位置来说明对流层中低层大气可能出现了条件性对称不稳定ꎬ从而解释对流能否发展或维持的关键因素ꎮ而在图３(ｆ)中实现了不同要素分块展示:上部是分析区域的气柱可降水量的曲线ꎬ下部则绘制了涡度㊁散度场的空间剖面及垂直风场分布ꎮ最后两张是预报模式图的个性化绘制ꎬＥＣ模式２ｍ温度及逐６ｈ降水量预报见图３(ｇ)所示ꎬ直接使用的是ＭＩＣＡＰＳ资料ꎬ便于本地化存档ꎬ用作模式稳定性检验ꎻ此外还添加了Ｔ６３９预报模式的时间序列图ꎬ包含常规预报需要的物理量ꎬ如水汽条件中的相对湿度(图３ｈ中的色斑)㊁动力条件中的垂直速度(图３ｈ中的虚线)㊁逐层风场及温度曲线ꎮ７３１气象与环境科学第４１卷图３㊀程序部分展示图图(ｈ)为２０１６年１１月１０日２０时起报ꎻ剖面坐标:２９ʎＮ㊁１０９ʎＥꎻ温度单位:ħꎬ垂直速度单位:Ｐａｓ－１ꎬ风速单位:ｍｓ－１㊀㊀通过多角度㊁多要素㊁按需定制的方式有效输出天气形势图和物理要素场ꎬ不仅能够提高天气分析效率ꎬ更能将多个层数㊁多种气象要素集中反映出来ꎬ帮助预报员获取立体空间气象信息ꎬ协助从多角度了解气象灾害天气的形成过程ꎬ深入分析形成原因ꎬ高效提炼过程特征ꎬ对灾害性天气的预报和研究有一定的促进作用ꎮ５㊀结㊀语基于ＧｒＡＤＳ的ＮＣＥＰ/ＦＮＬ再分析资料自动化处理程序的设计ꎬ使用更高时空分辨率数据ꎬ一定程度上弥补了历史资料缺失问题ꎬ同时提高了预报人员撰写重要灾害性天气过程技术总结的效率ꎮ本程序的最大特点在于能够将不同层次资料ꎬ不同物理量按照需求同时在一张图上显示ꎬ此外还具有计算复杂物理量(譬如湿位涡㊁风速脉动㊁扰动比湿等)的功能ꎬ绘图模板可灵活添加ꎬ便于值班人员更快更全面地把握天气形势ꎮ程序操作简单易上手ꎬ易于维护ꎬ可依据本地业务人员需求设计绘图指令ꎬ集成模板ꎬ在使用中反馈较好ꎮ今后ꎬ该程序的功能还将不断更新完善ꎬ重点从当地天气指标提炼入手ꎬ深入研究灾害性天气形成过程ꎬ为气象服务提供技术支撑ꎮ参考文献[１]邓伟ꎬ陈海波ꎬ马振升ꎬ等.ＮＣＥＰ/ＦＮＬ全球分析资料的解码及其图形显示[Ｊ].气象与环境科学ꎬ２００９ꎬ３２(３):７８－８２. 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wrfchem

排放清单
大气污染物排放清单指各种排放源在一定时间跨度和空间
区域内向大气排放的大气污染物的量的集合。准确、更新及时、高分辨率排放清单是识别污染来源、支撑模式模拟、分析解释观测结果和制定减排控制方案的重要基础，无论对于大气化学与气候相互作用、大气复合污染来源识别等科学问题探究，还是对于污染物总量减排、空气质量达标等环境管理问题来说，都是极为关键的核心支撑。
选定模拟区域

可以使用 WRFDomainWizard软件来帮助划区域
选择Lambert 投影的基准纬度
选择Lambert投影更新
选择大致的母网格区域
更新后
选择嵌套
修改参数
鼠标点击domain2框，可以调整模拟区域位置
新建domain2
修改参数：子网格与母网格格局比等参数
WRFCHEM前处理过程
气相化学(Gas-phase chemistry)

气相化学机制是区域空气污染模型中一个重要的组成部分，气相化学转化率，以及排放、传输和沉降决定了气体的种类。对流层中活性有机物、硫酸、氮氧化物及臭氧的排放及酸沉降与区域空气污染的关系多由气相化学机制影响。同时气相化学也决定了液相化学的种类，及反应速度。 WRFCHEM 提供了 4 种气相化学机制，分别是 RADM2 (Regional Acid Deposition Model version 2) 、 RACM (Regional Atmospheric Chemistry Mechanism) 、RACM NOAA/ESRL version 、CBMZ (Carbon-Bond Mechanism veF模式系统是采用Fortran 90、Fortran 77及c++编译语言进行编译与测试的，所以，运行WRF必须先安装编译软件，目前运用的编译软件主要有PGI和INTEL。另外，WRF运行时所使用的输入输出文件多为 NetCDF文件，因此还需要安装Netcdf软件

一次江淮气旋大暴雨的诊断分析和数值模拟

第４１卷㊀第１期气象科学Ｖｏｌ．４１，Ｎｏ．１㊀２０２１年２月ＪｏｕｒｎａｌｏｆｔｈｅＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅｓＦｅｂ．，２０２１㊀吴琼，陈圣劼，白杨，等．一次江淮气旋大暴雨的诊断分析和数值模拟．气象科学，２０２１，４１（１）：８６⁃９８．ＷＵＱｉｏｎｇ，ＣＨＥＮＳｈｅｎｇｊｉｅ，ＢＡＩＹａｎｇ，ｅｔａｌ．ＤｉａｇｎｏｓｔｉｃａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｎｕｍｅｒｉｃａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆａｈｅａｖｙｒａｉｎｓｔｏｒｍａｓｓｏｃｉａｔｅｄｗｉｔｈｔｈｅＪｉａｎｇｈｕａｉｃｙｃｌｏｎｅ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆｔｈｅＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ，２０２１，４１（１）：８６⁃９８．一次江淮气旋大暴雨的诊断分析和数值模拟吴琼１㊀陈圣劼２㊀白杨１㊀夏露１㊀汪婵娟１（１扬州市气象局，江苏扬州２２５０００；２江苏省气象台，南京２１０００８）摘要㊀利用ＥＲＡＩｎｔｅｒｉｍＤａｉｌｙ的０５ʎˑ０５ʎ资料对２０１１年６月９１０日的一次江淮气旋大暴雨天气过程进行天气学分析㊂结果表明：江淮气旋和低空急流是本次大暴雨过程的主要影响系统；高空２００ｈＰａ西风急流右侧的上升支和锋面的抬升作用提供了动力条件；低空西南急流提供了水汽条件，此次过程对流条件较好，具有较大的对流有效位能（ＣｏｎｖｅｃｔｉｖｅＡｖａｉｌａｂｌｅＰｏｔｅｎｔｉａｌＥｎｅｒｇｙ，ＣＡＰＥ）；大气的对流不稳定性远大于斜压性，强降水发生在湿位涡正负值过渡的等值线密集带附近㊂过程最强降水时段由一次长生命史的中尺度飑线过程导致，利用ＷＲＦｖ３９可以进行较好地模拟㊂研究飑线的环境条件和结构特征发现，环境大气具有较大的ＣＡＰＥ值和较小的对流抑制能（ＣｏｎｖｅｃｔｉｖｅＩｎｈｉｂｉｔｉｏｎＥｎｅｒｇｙ，ＣＩＮ），有利于对流的触发；较强的０３ｋｍ垂直风切变，有利于飑线的维持；尽管冷池较浅薄，但冷池出流的抬升作用有利于对流的触发和飑线的维持㊂关键词㊀大暴雨；江淮气旋；ＷＲＦ；飑线；ＲＫＷ㊀㊀分类号：Ｐ４５６７㊀㊀㊀ｄｏｉ：１０．１２３０６／２０２０ｊｍｓ．００２９㊀㊀㊀文献标识码：Ａ收稿日期（Ｒｅｃｅｉｖｅｄ）：２０１９⁃０８⁃０９；修改稿日期（Ｒｅｖｉｓｅｄ）：２０２０⁃０４⁃１２㊀㊀基金项目：江苏省气象局青年基金资助项目（ＫＱ２０２１２６）通信作者（Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ）：吴琼（ＷＵＱｉｏｎｇ）．２００６１３０１２６２ｗｑ＠ｓｉｎａ．ｃｏｍＤｉａｇｎｏｓｔｉｃａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｎｕｍｅｒｉｃａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆａｈｅａｖｙｒａｉｎｓｔｏｒｍａｓｓｏｃｉａｔｅｄｗｉｔｈｔｈｅＪｉａｎｇｈｕａｉｃｙｃｌｏｎｅＷＵＱｉｏｎｇ１㊀ＣＨＥＮＳｈｅｎｇｊｉｅ２㊀ＢＡＩＹａｎｇ１㊀ＸＩＡＬｕ１㊀ＷＡＮＧＣｈａｎｊｕａｎ１（１ＹａｎｇｚｈｏｕＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＢｕｒｅａｕ，ＪｉａｎｇｓｕＹａｎｇｚｈｏｕ２２５０００，Ｃｈｉｎａ；２ＪｉａｎｇｓｕＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＯｂｓｅｒｖａｔｏｒｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１０００８，Ｃｈｉｎａ）㊀㊀Ａｂｓｔｒａｃｔ㊀ＢａｓｅｄｏｎｔｈｅＥＲＡＩｎｔｅｒｉｍＤａｉｌｙｄａｔａ，ａｈｅａｖｙｒａｉｎｓｔｏｒｍａｓｓｏｃｉａｔｅｄｗｉｔｈｔｈｅＪｉａｎｇｈｕａｉｃｙｃｌｏｎｅｏｃｃｕｒｒｅｄｄｕｒｉｎｇ９ｔｏ１０ｉｎＪｕｎｅ２０１１ｗａｓａｎａｌｙｚｅｄ．ＲｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅＪｉａｎｇｈｕａｉｃｙｃｌｏｎｅａｎｄｔｈｅｊｅｔｓｔｒｅａｍａｔｈｉｇｈａｎｄｌｏｗｌｅｖｅｌｓａｒｅｔｈｅｍａｉｎｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｓｙｓｔｅｍｓｏｆｔｈｅｈｅａｖｙｒａｉｎｓｔｏｒｍ．Ｔｈｅｕｐｗａｒｄｍｏｔｉｏｎｏｎｔｈｅｒｉｇｈｔｓｉｄｅｏｆｔｈｅｗｅｓｔｊｅｔｓｔｒｅａｍａｔ２００ｈＰａａｎｄｆｒｏｎｔａｌｌｉｆｔｉｎｇｐｒｏｖｉｄｅｓｕｐｌｉｆｔｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｆｏｒｔｈｅｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅｏｆｈｅａｖｙｒａｉｎｆａｌｌ；ｔｈｅｌｏｗ⁃ｌｅｖｅｌｓｏｕｔｈｗｅｓｔｊｅｔｓｔｒｅａｍｔｒａｎｓｐｏｒｔｓｗａｔｅｒｖａｐｏｒ．ＴｈｅｃｏｎｖｅｃｔｉｏｎｃｏｎｄｉｔｉｏｎｏｆｔｈｉｓｅｖｅｎｔｉｓｇｏｏｄｗｉｔｈａｌａｒｇｅＣＡＰＥｖａｌｕｅ；ｔｈｅｃｏｎｖｅｃｔｉｖｅｉｎｓｔａｂｉｌｉｔｙｏｆａｔｍｏｓｐｈｅｒｅｉｓｆａｒｇｒｅａｔｅｒｔｈａｎｔｈｅｂａｒｏｃｌｉｎｉｃｉｎｓｔａｂｉｌｉｔｙａｎｄｔｈｅｓｔｒｏｎｇｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｏｃｃｕｒｒｓｉｎｔｈｅｖｉｃｉｎｉｔｙｏｆｔｈｅｄｅｎｓｅｚｏｎｅｏｆｐｏｓｉｔｉｖｅａｎｄｎｅｇａｔｉｖｅｖａｌｕｅｓｏｆＭＰＶ．Ｔｈｅｐｅｒｉｏｄｏｆｍａｘｉｍｕｍｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｎｔｈｉｓｐｒｏｃｅｓｓｉｓｃａｕｓｅｄｂｙａｌｏｎｇ⁃ｌａｓｔｉｎｇｍｅｓｏｓｃａｌｅｓｑｕａｌｌｌｉｎｅｗｅｌｌｒｅｐｒｏｄｕｃｅｄｂｙｔｈｅＷＲＦｖ３９ｎｕｍｅｒｉｃａｌｍｏｄｅｌ．Ｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓａｎｄｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｔｈｅｓｑｕａｌｌｌｉｎｅｗｅｒｅａｎａｌｙｚｅｄ，ａｎｄｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｈａｓｌａｒｇｅＣｏｎｖｅｃｔｉｖｅＡｖａｉｌａｂｌｅＰｏｔｅｎｔｉａｌＥｎｅｒｇｙ（ＣＡＰＥ）ａｎｄｓｍａｌｌＣｏｎｖｅｃｔｉｖｅＩｎｈｉｂｉｔｉｏｎＥｎｅｒｇｙ（ＣＩＮ），ｗｈｉｃｈｉｓｃｏｎｄｕｃｉｖｅｔｏｔｈｅｔｒｉｇｇｅｒｉｎｇｏｆｃｏｎｖｅｃｔｉｏｎ；ｔｈｅａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｓｏｈａｓａｓｔｒｏｎｇｖｅｒｔｉｃａｌｗｉｎｄｓｈｅａｒｂｅｔｗｅｅｎ０⁃３ｋｍ，ｗｈｉｃｈｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｏｕｓｔｏｔｈｅｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｏｆｓｑｕａｌｌｌｉｎｅ；ａｌｔｈｏｕｇｈｔｈｅｃｏｌｄｐｏｏｌｏｆｓｑｕａｌｌｌｉｎｅｗａｓｆａｉｒｌｙｓｈａｌｌｏｗ，ｔｈｅｕｐｌｉｆｔｂｙｔｈｅｃｏｌｄｐｏｏｌｉｓｃｏｎｄｕｃｉｖｅｔｏｔｈｅｔｒｉｇｇｅｒｉｎｇｏｆｃｏｎｖｅｃｔｉｏｎａｎｄｈｅｎｃｅｔｈｅｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｏｆｓｑｕａｌｌｌｉｎｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ㊀ｈｅａｖｙｒａｉｎｓｔｏｒｍ；Ｊｉａｎｇｈｕａｉｃｙｃｌｏｎｅ；ＷＲＦｎｕｍｅｒｉｃａｌｍｏｄｅｌ；ｓｑｕａｌｌｌｉｎｅ；ＲＫＷ㊀引㊀言江淮气旋是对我国影响较大，较常见的天气系统，易引发灾害性天气㊂国内外学者均对其进行了大量的研究［１－６］㊂马雷鸣等［７］通过研究垂直切变与入海江淮气旋初期发展的关系，揭示了大气斜压性对气旋发展的重要作用㊂李柏等［８］利用ＭＭ５模式模拟江淮气旋发现，７００ｈＰａ以下的低层温压场的斜压结构是气旋发展的重要因素㊂吴海英等［９］通过对等压面位涡的垂直结构演变分析发现，高层位涡的下传，促进了对流层低层及地面的气旋发展，凝结潜热释放与气旋的发展机制之间存在着正反馈作用㊂赵兵科等［１０］利用拉格朗日方法和位涡收支诊断对一次强气旋的发展演变过程进行了诊断分析，且ＺＨＡＯ，ｅｔａｌ［１１］进一步运用位涡反演的方法验证了凝结潜热加热对该次气旋发展所起的重要作用㊂Ａｈｍａｄｒ⁃Ｇｉｖｉ，ｅｔａｌ［１２］揭示了在一些个例中，非绝热加热作用对气旋的发生起主要贡献，能促进高低层位涡异常锁相并共同增幅发展㊂围绕江淮气旋暴雨，学者们也做了一系列研究㊂张晓红等［１３］在诊断分析一次春季江淮气旋暴雨时发现，暴雨区主要位于高空槽前以及地面气旋的左前方㊂陈筱秋等［１４］基于ＮＣＥＰ资料对一次东移且引发暴雨的江淮气旋进行了结构特征分析发现，５００ｈＰａ高空槽前中低层低涡㊁切变线㊁气旋等天气系统引起了强上升运动，暴雨区南北两支次级环流圈的存在有利于上升运动的维持，地形的抬升作用也使降水得以加强㊂魏建苏等［１５］在用ＷＲＦ模式对江苏一次强降水过程模拟分析后发现，ＷＲＦ模式对中小尺度天气过程有较强的模拟和预报能力㊂前人的研究多集中于江淮气旋气候特征分析和江淮气旋发展机理研究，或是针对江淮气旋造成的暴雨个例中较大尺度的动力学及热力学特征，针对江淮气旋暴雨过程里中小尺度系统动力特征的研究相对较少㊂因此本文根据历史江淮气旋个例中降水强度和小时雨强的情况选择了２０１１年６月９１０日发生在湘鄂赣交界处山区的一次江淮气旋大暴雨天气过程，进行了天气尺度的诊断分析，而对于过程中的中小尺度系统因为常规资料的时空分辨率不足，引入ＷＲＦｖ３９数值模式对其中的强降水时段进行模拟，利用模式输出的高时空分辨率资料进一步诊断分析中小尺度系统在本次大暴雨过程中造成强降水时段的原因，以期为日后江淮气旋暴雨预报工作提供一定的参考㊂１㊀资料和方法（１）利用中国自动站与ＣＭＯＲＰＨ［１６］降水产品融合的逐小时降水量网格数据（空间分辨率为０１ʎˑ０１ʎ，时间间隔为１ｈ）作为本文中降水量实况；（２）利用ＥＲＡＩｎｔｅｒｉｍＤａｉｌｙ的０５ʎˑ０５ʎ资料，对本次大暴雨天气过程进行天气尺度分析；（３）运用ＷＲＦｖ３９对选取个例进行模拟，模式采用的初始场资料为ＮＣＥＰＦＮＬ全球分析资料（水平分辨率为１ʎˑ１ʎ，时间间隔６ｈ），时间段为２０１１年６月９日００时（世界时，下同）２０１３年６月１０日１２时，模式运行时间为３６ｈ㊂试验具体设置如下：采用双向双重嵌套网格，母网格的区域范围为（１０ʎ ５０ʎＮ，９０ʎ １３０ʎＥ），中心位置在（３０ʎＮ，１１０ʎＥ），子网格的区域范围为（２０ʎ ４０ʎＮ，１００ʎ １２５ʎＥ）㊂母网格网格距为１２ｋｍˑ１２ｋｍ，子网格的网格距为４ｋｍˑ４ｋｍ㊂母网格的积分步长是９０ᶄ，子网格积分步长为３０ᶄ㊂母网格数据输出时间为１ｈ，子网格数据输出时间为１０ｍｉｎ㊂母网格和子网格的垂直分层均为５０层，模式层顶达到５０ｈＰａ㊂微物理过程采用ＷＳＭ３类简单冰方案㊁边界层参数方案为ＹＳＵ方案㊁陆面过程采用了Ｎｏａｈ方案㊁积云参数采取Ｋａｉｎ⁃Ｆｒｉｔｓｃｈ方案㊁短波辐射采用的是Ｄｕｄｈｉａ方案㊁长波辐射方案为ＲＲＴＭ方案㊂２㊀过程概况２０１１年６月９１０日，５００ｈＰａ西风槽东移，低层西南涡移出，东移略北抬（图１ａ），移动过程中发展出明显冷暖锋结构，产生气旋波降水，在江淮气旋移动路径沿线的湖北南部㊁湖南东北部㊁江西北部㊁安徽东南部，浙江北部㊁江苏南部地区先后出现暴雨到大暴雨天气（图１ｂ）㊂１０日，此次江淮气旋暴雨过程雨带呈东西向分布，降水量中心出现在安徽东南部和鄂湘赣交界（２９ʎＮ，１１４ʎＥ）附近，日降水量中心分别达到１００１５０ｍｍ及２００ｍｍ以上㊂根据逐小时降水演变情况来看，９日２２时至１０日０４时为降水最强时段，湘鄂赣三省交界处部分站点小７８１期㊀吴琼，等：一次江淮气旋大暴雨的诊断分析和数值模拟图１㊀（ａ）９日０８时１０日２０时逐６ｈ地面气旋移动路径；（ｂ）１０日２４ｈ累积降水量（单位：ｍｍ）Ｆｉｇ．１㊀（ａ）Ｔｈｅｍｏｖｉｎｇｐａｔｈｏｆｃｙｃｌｏｎｅｆｒｏｍ０８００ＵＴＣｏｎ９ｔｏ２０００ＵＴＣｏｎ１０；（ｂ）ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｖｅｒａｉｎｆａｌｌｏｆ２４ｈｏｕｒｓｏｎ１０（ｕｎｉｔ：ｍｍ）时雨强超过４０ｍｍ㊃ｈ－１（图略），随后减弱，１０日午后降水在东移至安徽南部再次增强，中心小时雨强超过２０ｍｍ㊃ｈ－１㊂此次暴雨过程伴有雷电㊁短时强降水等对流性天气，湖南㊁湖北等省多处发生暴雨洪涝灾害，另有多地出现山体滑坡㊁泥石流等次生地质灾害，死亡４１人，失踪３３人，紧急转移安置１１１万人，对生命安全和社会经济造成了极大的损失㊂３㊀天气学分析３１㊀环流背景分析９日２０时１０日２０时，５００ｈＰａ副热带高压位于海上（图２ａ㊁ｃ），其脊线位置位于２３ʎＮ附近，副热带高压西北侧为西南暖湿气流；中纬河套槽东移，槽后冷空气东移南压，冷暖空气相持在长江流域附近㊂中高空槽前暖平流有利于低层减压，高空槽前正涡度平流的输送也有利于低层低值系统的发生发展㊂９日２０时在对流层中低层８５０ｈＰａ（图２ｂ）的重庆以东，湖南北部存在低值中心，其移动路径与地面气旋路径一致，为东北偏东，低压中心位置自地面向对流层中低层向冷区倾斜，冷暖空气的强烈对峙造成大气斜压性增强，有利于中低层气旋性波动的发生发展（图２ｄ）㊂１０日夜间，气旋东移北抬入海后（图略），由江淮气旋造成的本次降水过程也趋于结束㊂３２㊀高低空急流分析分析２００ｈＰａ风场（图３ａ㊁ｂ）可以看出，９日２０时１０日０２时，２００ｈＰａ急流分流区位于暴雨区上空，高空分流有利于高层辐散抽吸作用的增强㊂为了进一步观察垂直方向上的运动，沿暴雨中心１１４ʎＥ做纬向垂直剖面（图３ｃ㊁ｄ），可以看到，在高空急流北侧有下沉气流在４６ʎ ４８ʎＮ附近㊂在急流南侧，下沉气流与上升气流交汇于３００４００ｈＰａ之间，上升气流最强支处于２８ʎ ３２ʎＮ之间，与暴雨带对应较好，高空急流北侧下沉支和南侧上升气流构成了闭合环流，闭合次级环流的上升支有利于对强降水区上升气流的增强㊂低空急流是中纬暴雨天气发生的重要影响系统，观察８５０ｈＰａ急流分布，９日２０时（图４ａ），急流并不显著，从１０日０２时开始，急流开始增强（图４ｂ），范围有所扩大，出现大片１２ｍ㊃ｓ－１以上的急流带，急流范围主要在３０ʎＮ以南，覆盖湘㊁赣㊁浙大部分范围，急流中心风速随后进一步增强，１０日０８时和１４时分别达到１８ｍ㊃ｓ－１和２１ｍ㊃ｓ－１以上（图４ｃ㊁ｄ）㊂急流核随时间东移北抬，１０日０８时，位于３０ʎＮ鄂湘皖浙交界一带，增强的西南急流位于强降水带的南侧，为本次大暴雨过程在低层输送暖湿气流，也为大气不稳定层结提供能量㊂３３㊀水汽条件分析对于一个地区的强降水预报，除水汽的分布情况还必须考虑各个方向输送来的水汽能否在此集中［１７］，分析本次过程水汽通量情况可以发现（图５ａ㊁ｄ），本次大暴雨过程的水汽通量输送来自孟加拉湾的西南暖湿气流，阴影负值区对应水汽通量辐合，在降水中心附近存在水汽通量辐合中心，其中１０日０２时前后，也就是本次过程小时降水量最强时段前后，水汽通量辐合中心数值可达－８ˑ１０－８ｓ－１以上（图５ｂ）㊂１０日０８时之后西南水汽通量输送减小，水汽通量辐合也有所减弱，水汽供应的减弱也造成了降水随之减小（图５ｃ㊁ｄ）㊂３４㊀湿位涡分析湿位涡（ＭｏｉｓｔＰｏｔｅｎｔｉａｌＶｏｒｔｉｃｉｔｙ，ＭＰＶ）作为综合反映大气动力和热力性质的物理量，被广泛使用在暴雨天气的诊断分析中［１８］㊂ＭＰＶ在等压面上展８８气㊀㊀象㊀㊀科㊀㊀学㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀４１卷图２㊀９日２０时（ａ）５００ｈＰａ，（ｂ）８５０ｈＰａ；１０日０８时（ｃ）５００ｈＰａ，（ｄ）８５０ｈＰａ的等高线（实线，单位：ｈＰａ）和等温线（虚线，单位：ħ）分布Ｆｉｇ．２㊀Ｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｈｅｉｇｈｔｆｉｅｌｄ（ｓｏｌｉｄｌｉｎｅ，ｕｎｉｔ：ｈＰａ）ａｎｄｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｆｉｅｌｄ（ｄｏｔｔｅｄｌｉｎｅ，ｕｎｉｔ：ħ）ａｔ２０００ＵＴＣｏｎ９ａｔ：（ａ）５００ｈＰａ，（ｂ）８５０ｈＰａ；ａｔ０８００ＵＴＣｏｎ１０ａｔ：（ｃ）５００ｈＰａ，（ｄ）８５０ｈＰａ图３㊀２００ｈＰａ风场和沿１１４ʎＥ剖面的纬向垂直剖面（阴影，单位：ｍ㊃ｓ－１）：（ａ㊁ｃ）９日２０时；（ｂ㊁ｄ）１０日０２时Ｆｉｇ．３㊀Ｔｈｅｆｌｏｗｆｉｅｌｄａｔ２００ｈＰａａｎｄｔｈｅｐｒｏｆｉｌｅｏｆｆｌｏｗｆｉｅｌｄａｌｏｎｇ１１４ʎＥ（ｓｈａｄｏｗ，ｕｎｉｔ：ｍ㊃ｓ－１）ａｔ：（ａ，ｃ）２０００ＵＴＣｏｎ９；（ｂ，ｄ）０２００ＵＴＣｏｎ１０９８１期㊀吴琼，等：一次江淮气旋大暴雨的诊断分析和数值模拟图４㊀８５０ｈＰａ流场和全风速（阴影，单位：ｍ㊃ｓ－１）（ａ）９日２０时；（ｂ）１０日０２时；（ｃ）１０日０８时；（ｄ）１０日１４时Ｆｉｇ．４㊀Ｔｈｅｆｌｏｗｆｉｅｌｄａｎｄｔｏｔａｌｗｉｎｄｓｐｅｅｄ（ｓｈａｄｏｗ，ｕｎｉｔ：ｍ㊃ｓ－１）ａｔ８５０ｈＰａａｔ：（ａ）２０００ＵＴＣｏｎ９；（ｂ）０２００ＵＴＣｏｎ１０；（ｃ）０８００ＵＴＣｏｎ１０；（ｄ）１４００ＵＴＣｏｎ１０开可得，ＭＰＶ＝－ｇ（ζｐ＋ｆ）∂θｓｅ∂ｐ＋ｇ（∂ｖ∂ｐ∂θｓｅ∂ｘ－∂ｕ∂ｐ∂θｓｅ∂ｙ）＝ＭＰＶ１＋ＭＰＶ２㊀㊂（１）其中：ζｐ是相对涡度；ｆ是科氏参数，是假相当位温；ｇ是重力加速度，位涡的单位是ＰＶＵ（１ＰＶＵ＝１０－６ｍ２㊃Ｋ㊃ｋｇ－１㊃ｓ－１）；ＭＰＶ１是空气块绝对涡度的垂直分量与湿相当位温垂直梯度的乘积，是湿位涡的正压项；ＭＰＶ２是风的垂直切变和湿相当位温水平梯度的乘积，表示湿位涡的斜压项［１９］㊂沿１１２ʎ １１４ʎＥ的平均范围内做经向的垂直剖面（图６ａｃ）发现，ＭＰＶ１和ＭＰＶ的分布特征接近，ＭＰＶ２比ＭＰＶ１小一个量级，大气的斜压性作用远小于对流不稳定性的作用㊂强降水发生在ＭＰＶ１或ＭＰＶ２的正负值过渡的等值线密集带附近，在此处冷暖空气交汇，同时还是对流不稳定和斜压不稳定相结合的区域，有利于水汽的辐合和垂直涡度的剧烈发展㊂从ＭＰＶ在８５０ｈＰａ的水平分布（图６ｄ）来看，在１０日０２时，ＭＰＶ的正值中心在湖南湖北交界线一带，中心值可达２０ＰＶＵ以上，负值中心在徽㊁赣㊁浙交界处，与其西侧正值中心间形成ＭＰＶ等值线密集带，强降水发生在对流层低层ＭＰＶ正负值过渡的等值线密集带附近㊂在此处冷暖空气交汇，是对流不稳定作用和斜压不稳定作用相结合的区域，有利于强降水的发生㊂４㊀数值模拟４１㊀数值模拟结果验证为了检验数值模式实验的模拟效果，分别从主要影响系统气旋与急流的模拟情况，以及降水的模拟等方面将模拟结果与实况进行比较㊂实况中江淮气旋的路径是先东移后东移北上，整体是向东北方向移动（图７ａ），从模拟结果来看（图７ｂ），试验对于气旋的移动路径进行了较好的模拟㊂在９日夜间强降水时段，试验对江淮气旋中心位置㊁移速和路径均有较好模拟㊂从急流模拟情况来看，急流范围大致相同，对比１０日０２时急流强度和风场分布情况，实况风速在１４ｍ㊃ｓ－１左右，模式为１２１６ｍ㊃ｓ－１㊂在（２９ʎ ３２ʎＮ，１０９ʎ１１５ʎＥ）区域内，风场呈气旋式环流，为东北西南向的低压中心（图７ｃ），而模拟的同区域内风场呈气旋式环流切变，并包含３个独立气旋式环流（图７ｄ），整体风场的模拟较成功，急流强度比实况略强㊂０９气㊀㊀象㊀㊀科㊀㊀学㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀４１卷图５㊀８５０ｈＰａ水汽通量（箭矢，单位：ｇ㊃ｃｍ－２㊃ｈＰａ－１）和水汽通量散度（阴影，单位：１０－８ｇ㊃ｃｍ－２㊃ｈＰａ－１㊃ｓ－１）：（ａ）９日２０时；（ｂ）１０日０２时；（ｃ）１０日０８时；（ｄ）１０日２０时Ｆｉｇ．５㊀Ｔｈｅ８５０ｈＰａｗａｔｅｒｖａｐｏｒｆｌｕｘ（ａｒｒｏｗ，ｕｎｉｔ：ｇ㊃ｃｍ－２㊃ｈＰａ－１）ａｎｄｗａｔｅｒｖａｐｏｒｆｌｕｘｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅ（ｓｈａｄｏｗ，ｕｎｉｔ：１０－８ｇ㊃ｃｍ－２㊃ｈＰａ－１㊃ｓ－１）ａｔ：（ａ）２０００ＵＴＣｏｎ９；（ｂ）０２００ＵＴＣｏｎ１０；（ｃ）０８００ＵＴＣｏｎ１０；（ｄ）２０００ＵＴＣｏｎ１０１０日０００６时的６ｈ降水实况来看，降水中心主要有３个（图７ｅ），自西向东分别位于：（１）湖南中部（２８ʎＮ，１１１ʎＥ）附近，中心雨量１５０２００ｍｍ；（２）湘鄂赣交界处（２９ʎＮ，１１４ʎＥ）附近，中心雨量达到２００２５０ｍｍ；（３）最东侧雨量中心位于皖赣浙交界处，中心雨量在４０８０ｍｍ㊂在模拟对应的时段内，模式比较好的模拟出了３个降水中心，雨带位置和雨量中心位置模拟结果与实况相比略偏南（图７ｆ），对于湘鄂赣交界处（２９ʎＮ，１１４ʎＥ）的雨量中心而言，６ｈ的控制试验模拟降水效果与实况量级相当，超过８０ｍｍ的降水范围略扩大，这与前面分析的急流模拟也略偏强的结论吻合㊂４２㊀中尺度对流系统发展过程９日后半夜到１０日凌晨产生多个侧向排列的对流单体，呈带状分布，长宽比大于５ʒ１，形成飑线［２０］㊂由于飑线维持时间较长，且移动路径稳定，降水回波不断经过（２８ʎＮ，１１４ʎＥ）附近，造成了该区域的强降水发生㊂飑线结构在遇到江南丘陵幕阜山㊁九岭山附近地形（图８ａ）迎风坡时增强（图８ｂ），在经过山脉后回波逐渐破碎，在１０日白天反射率迅速减弱㊂将影响降水中心的回波单体进行编号（图９），分别为中⁃β尺度单体１（绿色圆圈）㊁中⁃β尺度单体２（蓝色圆圈），如图９ａ所示，单体１逐渐离开丘陵下垫面，进入洞庭湖附近地势较为开阔平坦地区，其组织化程度逐渐转好，单体范围扩大，９日２３时３０分（图９ｂ），单体１进入幕阜山㊁九岭山地形的迎风坡，地形抬升作用加强，其强度加强，单体２逐渐缩小与单体１的距离，逐渐与单体１合并连成一条带状飑线（图９ｃｆ）㊂本次飑线过程有较长生命史，其从发生㊁发展到逐渐减弱破碎生命史约９ｈ，在其稳定东移过程中，对（２８ʎ ２９ʎＮ，１１４ʎＥ）范围内造成较长时间的连续强降水，导致了此地大暴雨天气的发生㊂４３㊀飑线的发展演变机理利用模式输出空间分辨率为４ｋｍˑ４ｋｍ的较为精细数据来对此次飑线过程从不稳定能量㊁垂直风切变㊁垂直结构和冷池等方面着手，研究其发生发展的机制㊂４３１㊀不稳定能量对比ＣＡＰＥ值的模拟结果和实况可以看出，模式较好地模拟出９日午后具有较大ＣＡＰＥ值，和降１９１期㊀吴琼，等：一次江淮气旋大暴雨的诊断分析和数值模拟图６㊀１０日０２时沿１１２ʎ １１４ʎＥ的平均经向垂直剖面：（ａ）ＭＰＶ（单位：ＰＶＵ）；（ｂ）ＭＰＶ１（单位：ＰＶＵ）；（ｃ）ＭＰＶ２（单位：１０－１ＰＶＵ）；（ｄ）ＭＰＶ在８５０ｈＰａ的水平分布（单位：ＰＶＵ）Ｆｉｇ．６㊀Ａｖｅｒａｇｅｖｅｒｔｉｃａｌｓｅｃｔｉｏｎａｌｏｎｇ１１２ʎ－１１４ʎＥａｔ０２００ＵＴＣｏｎ１０：（ａ）ＭＰＶ（ｕｎｉｔ：ＰＶＵ）；（ｂ）ＭＰＶ１（ｕｎｉｔ：ＰＶＵ）；（ｃ）ＭＰＶ２（ｕｎｉｔ：１０－１ＰＶＵ）；（ｄ）ｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆＭＰＶａｔ８５０ｈＰａ水发生后ＣＡＰＥ值的迅速减小的情况㊂可以看出，９日２０时（图１０ａ）在（２６６ʎ ２８８ʎＮ，１１３６ʎ１１５４ʎＥ）范围内，也是对流发展的前沿拥有较大的ＣＰＡＥ值，中心值达到３０００Ｊ㊃ｋｇ－１以上，对流能量积聚，但对流降水发生后，ＣＡＰＥ值快速下降，到１０日０２时（图１０ｂ），中心只有１５００Ｊ㊃ｋｇ－１左右㊂ＣＩＮ值在整个过程中比较稳定，基本在１０１００Ｊ㊃ｋｇ－１，ＣＡＰＥ值远大于ＣＩＮ值，有利于对流的发生（图１０ｃ），而降水发生后ＣＩＮ则略有回升（图１０ｄ）㊂在图１０方框所示范围内求ＣＡＰＥ和ＣＩＮ的平均值（方框位置选取在回波发展的上游），做垂直方向的剖面㊂结果如图１１所示，分别显示了９日１６时（空心圆线条），１０日０７时（实心圆线条），１０日０７时（叉号线条）的ＣＡＰＥ和ＣＩＮ的空间分布，可以看到高值区基本都在７００ｈＰａ以下区域，对流是从较低层积聚能量发展起来的，对流有效位能集中在低层㊂在９日上午（图１１ａ），ＣＡＰＥ高值在９００Ｊ㊃ｋｇ－１左右，到了９日１６时逐渐增加到２０００Ｊ㊃ｋｇ－１左右，但是随着对流降水的发生又快速减弱，１０日０７时已经降至２５０Ｊ㊃ｋｇ－１左右，ＣＡＰＥ值有一个先累积增大，再释放减小的过程，很好地解释了对流能量的累积和释放过程㊂ＣＩＮ（图１１ｂ）在整个过程中均小于ＣＡＰＥ值，并且在ＣＡＰＥ增加过程中ＣＩＮ值逐步减小㊂９日０８时为６０Ｊ㊃ｋｇ－１，之后有所下降，９日１６时降至１０Ｊ㊃ｋｇ－１左右，在对流发生以后，又有所增加，达到２３Ｊ㊃ｋｇ－１左右㊂ＣＡＰＥ和ＣＩＮ值的变化较好的体现了对流发生前能量的积累过程和对流发生后能量的释放减弱㊂较强的ＣＡＰＥ和较弱的ＣＩＮ是本次飑线可以维持较长生命史的一个重要原因㊂４３２㊀垂直风切变Ｒｏｔｕｎｎｏ，ｅｔａｌ［２１］提出了描述飑线发展传播的ＲＫＷ理论，指出低层风垂直切变与地面冷池的动力平衡是飑线维持发展的重要因子㊂垂直于飑线的低层切变越强［２２］，飑线的强度也越大，生命史也越长㊂对比模式输出０３ｋｍ风切变（图１２ａｃ）和实况（图１２ｄ）可知：９日２０时０３ｋｍ垂直风切变的模式输出数据和实况数据均显示为西北气流，量级相近，具有较高可信度㊂通过观察０３ｋｍ垂直风切变分布可以看出，从中尺度对流单体１和单体２开始逐步靠近㊁合并，２９气㊀㊀象㊀㊀科㊀㊀学㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀４１卷图７㊀０９日０８时１０日２０时逐６ｈ气旋中心位置：（ａ）实况㊁（ｂ）模式；８５０ｈＰａ风杆（单位：ｍ㊃ｓ－１）和全风速（阴影，单位：ｍ㊃ｓ－１）：（ｃ）实况㊁（ｄ）模式；１０日０００６时的６ｈ降水（单位：ｍｍ）：（ｅ）ＣＭＯＲＰＨ㊁（ｆ）模式Ｆｉｇ．７㊀Ｔｈｅｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｃｙｃｌｏｎｅｃｅｎｔｅｒｂｙ６ｈｆｒｏｍ０８００ＵＴＣｏｎ９ｔｏ２０００ＵＴＣｏｎ１０：（ａ）ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ，（ｂ）ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ；ｔｈｅｗｉｎｄ（ｕｎｉｔ：ｍ㊃ｓ－１）ａｎｄｔｏｔａｌｗｉｎｄｓｐｅｅｄ（ｓｈａｄｏｗ，ｕｎｉｔ：ｍ㊃ｓ－１）ａｔ８５０ｈＰａ：（ｃ）ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ，（ｄ）ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ；ｔｈｅｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｆｒｏｍ００００ＵＴＣｔｏ０６００ＵＴＣｏｎ１０（ｕｎｉｔ：ｍｍ）：（ｅ）ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ，（ｆ）ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ发展为带状飑线时（９日夜间）开始一直到飑线结构逐渐松散（１０日白天），均存在较强的垂直风切变，在飑线发生前，９日２０时以后，在飑线发展的前部区域可达１０２０ｍ㊃ｓ－１以上㊂从垂直风切变的方向来看，飑线是东北西南走向的，在飑线加强发展前，９日２０时后，在飑线前部存在和飑线走向相垂直的垂直风切变，呈西北东南向㊂垂直于飑线的低层切变越强，飑线的强度也越大，生命史也越长［２２］㊂由于强的垂直风切变产生较强的水平涡度，从而有利于飑线的发展和维持㊂４３３㊀飑线的垂直结构和冷池沿着图９ｄｆ中垂直于飑线方向的黑色虚线所在位置做垂直剖面，对飑线的垂直结构和冷池进行分析，从垂直结构中可以看出两支气流（图１３ａ），一支是飑前指向飑后的斜升气流，另一支为飑后指向飑前的气流（即后部入流急流）㊂近地面冷池是飑线风暴的一个重要特征，冷池是由于风暴中降水蒸发冷却导致的冷空气不断下沉扩散而形成的近地面冷空气堆㊂１０日０２时（图１３ａ），强烈的上升运动发生在冷池前部，冷池向外辐散的冷空气与环境暖３９１期㊀吴琼，等：一次江淮气旋大暴雨的诊断分析和数值模拟图８㊀（ａ）地形（单位：ｍ；框区为湘鄂赣交界附近九岭山㊁幕阜山地形）；（ｂ）１０日００时３０分组合反射率（单位：ｄＢＺ）Ｆｉｇ．８㊀（ａ）Ｔｈｅｔｏｐｏｇｒａｐｈｉｃｍａｐ（ｕｎｉｔ：ｍ；ｔｈｅｆｒａｍｅａｒｅａｉｓｌｏｃａｔｅｄａｔＪｉｕｌｉｎｇｍｏｕｎｔａｉｎａｎｄＭｕｆｕｍｏｕｎｔａｉｎｎｅａｒｂｏｒｄｅｒａｒｅａｏｆＨｕｎａｎ，ＨｕｂｅｉａｎｄＪｉａｎｇｘｉ）；（ｂ）ｔｈｅｃｏｍｂｉｎｅｄｒｅｆｌｅｃｔｉｖｉｔｙａｔ００３０ＵＴＣｏｎ１０（ｕｎｉｔ：ｄＢＺ）图９㊀组合反射率（单位：ｄＢＺ）：（ａ）９日２１时３０分；（ｂ）９日２３时３０分；（ｃ）１０日０１时３０分；（ｄ）１０日０２时；（ｅ）１０日０２时３０分；（ｆ）１０日０３时Ｆｉｇ．９㊀Ｔｈｅｃｏｍｂｉｎｅｄｒｅｆｌｅｃｔｉｖｉｔｙ（ｕｎｉｔ：ｄＢＺ）ａｔ：（ａ）２１３０ＵＴＣｏｎ９；（ｂ）２３３０ＵＴＣｏｎ９；（ｃ）０１３０ＵＴＣｏｎ１０；（ｄ）０２００ＵＴＣｏｎ１０；（ｅ）０２３０ＵＴＣｏｎ１０；（ｆ）０３００ＵＴＣｏｎ１０４９气㊀㊀象㊀㊀科㊀㊀学㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀４１卷图１０㊀模式ＣＡＰＥ（单位：Ｊ㊃ｋｇ－１）：（ａ）９日２０时㊁（ｂ）１０日０２时；ＣＩＮ值（单位：Ｊ㊃ｋｇ－１）：（ｃ）９日２０时㊁（ｄ）１０日０２时；ＣＡＰＥ值实况（单位：Ｊ㊃ｋｇ－１）：（ｅ）９日２０时㊁（ｆ）１０日０２时Ｆｉｇ．１０㊀ＴｈｅｍｏｄｅｌＣＡＰＥ（ｕｎｉｔ：Ｊ㊃ｋｇ－１）ａｔ：（ａ）２０００ＵＴＣｏｎ９，（ｂ）０２００ＵＴＣｏｎ１０；ｔｈｅＣＩＮ（ｕｎｉｔ：Ｊ㊃ｋｇ－１）ａｔ：（ｃ）２０００ＵＴＣｏｎ９，（ｄ）０２００ＵＴＣｏｎ１０；ｔｈｅａｃｔｕａｌＣＡＰＥ（ｕｎｉｔ：Ｊ㊃ｋｇ－１）ａｔ：（ｅ）２０００ＵＴＣｏｎ９，（ｆ）０２００ＵＴＣｏｎ１０湿入流辐合形成了支持飑线发展的动力［２３］㊂至０３时（图１３ｅ），随着大量降水的发生，冷空气持续下沉，飑线后部的低层冷却更加明显，冷池范围也随之扩大，上升运动区逐渐移至冷池上空㊂但是整体而言，冷池均比较浅薄（图１３ｂ㊁ｄ㊁ｆ），仅在９２５ｈＰａ以下显示㊂主要考虑是因为环境较为湿润，不利于强烈的蒸发，因此蒸发冷却的作用并没有那么显著，就相对比较浅薄㊂Ｒｏｔｕｎｎｏ，ｅｔａｌ［２１］和Ｗｅｉｓｍａｎ，ｅｔａｌ［２４］通过理想数值模式试验，并在分析已有的观测研究后，首次提出了描述飑线发展传播的ＲＫＷ理论，理论指出低层风垂直切变与地面冷池的动力平衡是飑线维持发展的重要因子㊂结合多时次的冷池分布来看，本次飑线过程冷池均较浅薄，并不能和垂直风切变的强度相当㊂根据ＲＫＷ理论，当冷池弱于低层垂直风切变时，冷池产生的负涡度小于低层垂直风切变产生的正涡度，冷池前沿的上升气流向前略倾斜，并不利于沿着出流边界形成新的对流单体㊂而本次飑线过程维持较长时间主要考虑是因为对流有效位能大值分布在低层，冷池虽然浅薄，无法５９１期㊀吴琼，等：一次江淮气旋大暴雨的诊断分析和数值模拟图１１㊀（ａ）ＣＡＰＥ值（单位：Ｊ㊃ｋｇ－１）；（ｂ）ＣＩＮ值（单位：Ｊ㊃ｋｇ－１）Ｆｉｇ．１１㊀（ａ）ＣＡＰＥ（ｕｎｉｔ：Ｊ㊃ｋｇ－１）；（ｂ）ＣＩＮ（ｕｎｉｔ：Ｊ㊃ｋｇ－１）图１２㊀０３ｋｍ垂直风切变（矢量为风矢；阴影为全风速（单位：ｍ㊃ｓ－１））：（ａ）９日２０时３０分；（ｂ）９日２１时３０分；（ｃ）９日２２时３０分；（ｄ）９日２０时实况（框区为垂直风切变与飑线垂直区域）Ｆｉｇ．１２㊀０⁃３ｋｍｖｅｒｔｉｃａｌｗｉｎｄｓｈｅａｒ（ｖｅｃｔｏｒｉｓｗｉｎｄ；ｓｈａｄｏｗｉｓｔｏｔａｌｗｉｎｄｓｐｅｅｄ（ｕｎｉｔ：ｍ㊃ｓ－１））ａｔ：（ａ）２０３０ＵＴＣｏｎ９；（ｂ）２１３０ＵＴＣｏｎ９；（ｃ）２２３０ＵＴＣｏｎ９；（ｄ）ｔｈｅａｃｔｕａｌａｔ２０００ＵＴＣｏｎ９（ｔｈｅｆｒａｍｅｉｓｔｈｅｒｅｇｉｏｎｖｅｒｔｉｃａｌｗｉｎｄｓｈｅａｒａｎｄｔｈｅｓｑｕａｌｌｌｉｎｅｐｅｒｐｅｎｄｉｃｕｌａｒｔｏｅａｃｈｏｔｈｅｒ）提供深厚的垂直抬升，但是低层冷池的抬升作用还是较容易触发对流不稳定的发生；另一方面，飑线发生在复杂下垫面附近，地形的作用也会促进不稳定上升运动㊂５　结论（１）本次过程是江淮气旋背景下的一次大暴雨天气㊂锋面抬升和高空急流右侧上升支提供有利的动力条件，低空西南急流提供水汽输送㊂（２）过程具有较大ＣＡＰＥ，大气的对流不稳定性的作用远大于斜压性作用，强降水发生在ＭＰＶ１或ＭＰＶ２的正负值过渡的等值线密集带附近㊂（３）利用ＷＲＦｖ３９模式较好地模拟了本次过程的影响系统和降水强度㊁范围，并成功模拟强降水时段的一次长生命史的飑线过程㊂（４）较强的ＣＡＰＥ和较小的ＣＩＮ提供了有利的环境条件；强的０３ｋｍ垂直风切变㊁低层的冷池外流抬升作用以及地形作用有利于飑线的形成和维持㊂参㊀考㊀文㊀献［１］㊀梁丰，陶诗言，张小玲．华北地区一次黄河气旋发生发展时所引起的暴雨诊断分析．应用气象学报，２００６，１７（３）：２５７⁃２６５．ＬＩＡＮＧＦｅｎｇ，ＴＡＯＳｈｉｙａｎ，ＺＨＡＮＧＸｉａｏｌｉｎｇ．Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃａｎａｌｙｓｉｓ６９气㊀㊀象㊀㊀科㊀㊀学㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀４１卷图１３㊀相对风暴速度（流线，单位：ｍ㊃ｓ－１）和反射率（阴影，单位：ｄＢＺ）：（ａ）１０日０２时㊁（ｃ）１０日０２时３０分㊁（ｅ）１０日０３时；相对风暴速度（流线，单位：ｍ㊃ｓ－１）和扰动位温（阴影，单位：Ｋ）：（ｂ）１０日０２时㊁（ｄ）１０日０２时３０分㊁（ｆ）１０日０３时Ｆｉｇ．１３㊀Ｒｅｌａｔｉｖｅｓｔｏｒｍｓｐｅｅｄ（ｓｔｒｅａｍ，ｕｎｉｔ：ｍ㊃ｓ－１）ａｎｄｒｅｆｌｅｃｔｉｖｉｔｙ（ｓｈａｄｏｗ，ｕｎｉｔ：ｄＢＺ）ａｔ：（ａ）０２００ＵＴＣｏｎ１０，（ｃ）０２３０ＵＴＣｏｎ１０，（ｅ）０３００ＵＴＣｏｎ１０；ｒｅｌａｔｉｖｅｓｔｏｒｍｓｐｅｅｄ（ｓｔｒｅａｍ，ｕｎｉｔ：ｍ㊃ｓ－１）ａｎｄｐｅｒｔｕｒｂｅｄｐｏｔｅｎｔｉａｌｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ（ｓｈａｄｏｗ，ｕｎｉｔ：Ｋ）ａｔ：（ｂ）０２００ＵＴＣｏｎ１０，（ｄ）０２３０ＵＴＣｏｎ１０，（ｆ）０３００ＵＴＣｏｎ１０ｏｆａｈｅａｖｙｒａｉｎｅｖｅｎｔｉｎＮｏｒｔｈＣｈｉｎａｃａｕｓｅｄｂｙｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆＹｅｌｌｏｗＲｉｖｅｒｃｙｃｌｏｎｅ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｐｐｌｉｅｄＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅ（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ），２００６，１７（３）：２５７⁃２６５．［２］㊀孙贞，徐晓亮，盛春岩，等．两次气旋暴雨过程风廓线特征分析．海洋预报，２０１１，２８（２）：２８⁃３４．ＳＵＮＺｈｅｎ，ＸＵＸｉａｏｌｉａｎｇ，ＳＨＥＮＧＣｈｕｎｙａｎ，ｅｔａｌ．Ａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｗｉｎｄｐｒｏｆｉｌｅｉｎｔｗｏｃｙｃｌｏｎｅｒａｉｎｓｔｏｒｍｐｒｏｃｅｓｓｅｓ．ＭａｒｉｎｅＦｏｒｅｃａｓｔｓ（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ），２０１１，２８（２）：２８⁃３４．［３］㊀江苏省气象局预报课题组．江苏省重要天气分析和预报（上册）．北京：气象出版社，１９８８：１⁃２０．ＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｇＧｒｏｕｐｏｆＪｉａｎｇｓｕＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＢｕｒｅａｕ．ＡｎａｌｙｓｉｓａｎｄｆｏｒｅｃａｓｔｏｆｉｍｐｏｒｔａｎｔｗｅａｔｈｅｒｉｎＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅ（ｖｏｌｕｍｅＩ）．Ｂｅｉｊｉｎｇ：ＣｈｉｎａＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＰｒｅｓｓ（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ），１９８８：１⁃２０．［４］㊀仪清菊，丁一汇．黄㊁渤海气旋暴发性发展的个例分析．应用气象学报，１９９６，７（４）：４８３⁃４９０．ＹＩＱｉｎｇｊｕ，ＤＩＮＧＹｉｈｕｉ．ＡｎａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｅｘｐｌｏｓｉｖｅｃｙｃｌｏｎｅｏｖｅｒＹｅｌｌｏｗＳｅａａｎｄＢｏｈａｉＳｅａ．ＱｕａｒｔｅｒｌｙＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｐｐｌｉｅｄＭｅｔｅｏｒｌｏｌｇｙ（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ），１９９６，７（４）：４８３⁃４９０．［５］㊀袁佳双，寿绍文．高低空位涡扰动㊁非绝热加热与气旋的发生发展．热带气象学报，２００２，１８（２）：１２１⁃１３０．ＹＵＡＮＪｉａｓｈｕａｎｇ，ＳＨＯＵＳｈａｏｗｅｎ．Ｇｅｎｅｓｉｓａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｃｙｃｌｏｎｅｗｉｔｈｕｐｐｅｒ／ｌｏｗｅｒＰｏｔｅｎｔｉａｌＶｏｒｔｉｃｉｔｙ（ＰＶ）ａｎｏｍａｌｙ，ｄｉａｂａｔｉｃｈｅａｔｉｎｇ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＴｒｏｐｉｃａｌＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ），２００２，１８（２）：１２１⁃１３０．［６］㊀魏建苏，刘佳颖，孙燕，等．江淮气旋的气候特征分析．气象科学，２０１３，３３（２）：１９６⁃２０１．ＷＥＩＪｉａｎｓｕ，ＬＩＵＪｉａｙｉｎｇ，ＳＵＮＹａｎ，ｅｔａｌ．ＣｌｉｍａｔｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆＪｉａｎｇ⁃ｈｕａｉｃｙｃｌｏｎｅ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆｔｈｅＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ（ｉｎ７９１期㊀吴琼，等：一次江淮气旋大暴雨的诊断分析和数值模拟Ｃｈｉｎｅｓｅ），２０１３，３３（２）：１９６⁃２０１．［７］㊀马雷鸣，秦曾灏，端义宏，等．大气斜压性与入海江淮气旋发展的个例研究．海洋学报，２００２，２４（Ｓ１）：９５⁃１０４．ＭＡＬｅｉｍｉｎｇ，ＱＩＮＺｅｎｇｈａｏ，ＤＵＡＮＹｉｈｏｎｇ，ｅｔａｌ．ＣａｓｅｓｔｕｄｙｏｎｔｈｅｉｍｐａｃｔｏｆａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｂａｒｏｃｌｉｎｉｃｉｔｙｔｏｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆＪｉａｎｇｈｕａｉｃｙｃｌｏｎｅｓ．ＡｃｔａＯｃｅａｎｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ），２００２，２４（Ｓ１）：９５⁃１０４．［８］㊀李柏，俞卫平，卢云，等．江淮气旋发生发展中尺度系统特征数值模拟研究．气象科学，２００２，２２（１）：７２⁃８０．ＬＩＢａｉ，ＹＵＷｅｉｐｉｎｇ，ＬＵＹｕｎ，ｅｔａｌ．ＴｈｅｎｕｍｅｒｉｃａｌｓｉｍｕｌａｔｉｎｇｓｔｕｄｙｏｆｔｈｅｍｅｓｏｓｃａｌｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｎｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆＪｉａｎｇ⁃ＨｕａｉＣｙｃｌｏｎｅｓ．ＳｃｉｅｎｔｉａＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ），２００２，２２（１）：７２⁃８０．［９］㊀吴海英，寿绍文．位涡扰动与气旋的发展．南京气象学院学报，２００２，２５（４）：５１０⁃５１７．ＷＵＨａｉｙｉｎｇ，ＳＨＯＵＳｈａｏｗｅｎ．Ｐｏｔｅｎｔｉａｌｖｏｒｔｉｃｉｔｙｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅａｎｄｃｙｃｌｏｎｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ），２００２，２５（４）：５１０⁃５１７．［１０］赵兵科，吴国雄，姚秀萍．２００３年夏季梅雨期一次强气旋发展的位涡诊断分析．大气科学，２００８，３２（６）：１２４１⁃１２５５．ＺＨＡＯＢｉｎｇｋｅ，ＷＵＧｕｏｘｉｏｎｇ，ＹＡＯＸｉｕｐｉｎｇ．ＡｄｉａｇｎｏｓｔｉｃａｎａｌｙｓｉｓｏｆｐｏｔｅｎｔｉａｌｖｏｒｔｉｃｉｔｙａｓｓｏｃｉａｔｅｄｗｉｔｈｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆａｓｔｒｏｎｇｃｙｃｌｏｎｅｄｕｒｉｎｇｔｈｅＭｅｉｙｕｐｅｒｉｏｄｏｆ２００３．ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃＳｃｉｅｎｃｅｓ（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ），２００８，３２（６）：１２４１⁃１２５５．［１１］ＺＨＡＯＢｉｎｇｋｅ，ＷＵＧｕｏｘｉｏｎｇ，ＹＡＯＸｉｕｐｉｎｇ．ＰｏｔｅｎｔｉａｌｖｏｒｔｉｃｉｔｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｎｄｉｎｖｅｒｓｉｏｎｏｆｔｈｅｃｙｃｌｏｇｅｎｅｓｉｓｏｖｅｒｔｈｅＹａｎｇｔｚｅＲｉｖｅｒａｎｄＨｕａｉｈｅＲｉｖｅｒＶａｌｌｅｙｓ．Ａｄｖ．Ａｔｍｏｓ．Ｓｃｉ．，２００７，２４（１）：４４⁃５４．［１２］Ａｈｍａｄｉ⁃ＧｉｖｉＦ，ＧｒａｉｇＧＣ，ＰｌａｎｔＲＳ．Ｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｓｏｆａｍｉｄｌａｔｉｔｕｄｅｃｙｃｌｏｎｅｗｉｔｈｖｅｒｙｓｔｒｏｎｇｌａｔｅｎｔ⁃ｈｅａｔｒｅｌｅａｓｅ．Ｑｕａｒｔ．Ｊ．Ｒｏｙ．Ｍｅｔｅｏｒｏｌ．Ｓｏｃ．，２００４，１３０（５９６）：２９５⁃３２３．［１３］张晓红，罗静，陈兴，等．一次春季江淮气旋形成发展特征及暴雨诊断分析．气象，２０１６，４２（６）：７１６⁃７２３．ＺＨＡＮＧＸｉａｏｈｏｎｇ，ＬＵＯＪｉｎｇ，ＣＨＥＮＸｉｎｇ，ｅｔａｌ．ＦｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｍｅｃｈａｎｉｓｍｏｆｏｎｅｃｙｃｌｏｎｅｏｖｅｒＣｈａｎｇｊｉａｎｇ⁃Ｈｕａｉｈｅｒｉｖｅｒｂａｓｉｎａｎｄｄｉａｇｎｏｓｔｉｃａｎａｌｙｓｉｓｏｆｒａｉｎｓｔｏｒｍ．ＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＭｏｎｔｈｌｙ（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ），２０１６，４２（６）：７１６⁃７２３．［１４］陈筱秋，王咏青．基于ＮＣＥＰ资料的一次东移引发暴雨的江淮气旋结构特征分析．暴雨灾害，２０１６，３５（１）：５３⁃６０．ＣＨＥＮＸｉａｏｑｉｕ，ＷＡＮＧＹｏｎｇｑｉｎｇ．ＳｔｒｕｃｔｕｒｅａｎｄｍｅｃｈａｎｉｓｍａｎａｌｙｓｉｓｏｆａＪｉａｎｇ⁃ｈｕａｉｃｙｃｌｏｎｅｗｉｔｈａｎｅａｓｔｅｒｎｐａｔｈａｎｄｈｅａｖｙｒａｉｎｂａｓｅｄｏｎＮＣＥＰｄａｔａ．ＴｏｒｒｅｎｔｉａｌＲａｉｎａｎｄＤｉｓａｓｔｅｒｓ（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ），２０１６，３５（１）：５３⁃６０．［１５］魏建苏，陈鹏，孙燕，等．ＷＲＦ模式对江苏一次强降水过程的模拟分析．大气科学学报，２０１１，３４（２）：２３２⁃２３８．ＷＥＩＪｉａｎｓｕ，ＣＨＥＮＰｅｎｇ，ＳＵＮＹａｎ，ｅｔａｌ．ＡｃａｓｅｓｔｕｄｙｏｆａｈｅａｖｙｒａｉｎｆａｌｌｉｎＪｉａｎｇｓｕｗｉｔｈＷＲＦｍｏｄｅｌ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ），２０１１，３４（２）：２３２⁃２３８．［１６］许时光，牛铮，沈艳，等．ＣＭＯＲＰＨ卫星降水数据在中国区域的误差特征研究．遥感技术与应用，２０１４，２９（２）：１８９⁃１９４．ＸＵＳｈｉｇｕａｎｇ，ＮＩＵＺｈｅｎｇ，ＳＨＥＮＹａｎ，ｅｔａｌ．ＡｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｔｏｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｓｏｆＣＭＯＲＰＨｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｅｒｒｏｒｉｎＣｈｉｎａ．ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ），２０１４，２９（２）：１８９⁃１９４．［１７］吴琼，钱鹏，郭煜，等．江苏一次持续性梅雨锋暴雨过程诊断与分析．气象科学，２０１４，３４（５）：５４９⁃５５５．ＷＵＱｉｏｎｇ，ＱＩＡＮＰｅｎｇ，ＧＵＯＹｕ，ｅｔａｌ．ＤｉａｇｎｏｓｉｓａｎｄｍｅｓｏｓｃａｌｅａｎａｌｙｓｉｓｏｎａｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓＭｅｉｙｕｆｒｏｎｔｈｅａｖｙｒａｉｎｆａｌｌｐｒｏｃｅｓｓｏｆＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅｉｎＪｕｌｙ２０１２．ＪｏｕｒｎａｌｏｆｔｈｅＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ），２０１４，３４（５）：５４９⁃５５５．［１８］吕博，韩风军，李又君，等．一次持续性暴雨过程的湿位涡诊断分析．环境科学与技术，２０１３，３６（Ｓ１）：１２９⁃１３４．ＬÜＢｏ，ＨＡＮＦｅｎｇｊｕｎ，ＬＩＹｏｕｊｕｎ，ｅｔａｌ．ＤｉａｇｎｏｓｔｉｃａｎａｌｙｓｉｓｏｆｍｏｉｓｔｐｏｔｅｎｔｉａｌｖｏｒｔｉｃｉｔｙｆｏｒｐｅｒｓｉｓｔａｎｔｒａｉｎｓｔｏｒｍｉｎｔｈｅＮｏｒｔｈｗｅｓｔＳｈａｎｄｏｎｇ．ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ），２０１３，３６（Ｓ１）：１２９⁃１３４．［１９］赖绍钧，何芬，陈海山，等．华南前汛期一次特大暴雨过程的数值模拟及其诊断分析．热带气象学报，２０１２，２８（３）：４０９⁃４１６．ＬＡＩＳｈａｏｊｕｎ，ＨＥＦｅｎ，ＣＨＥＮＨａｉｓｈａｎ，ｅｔａｌ．ＮｕｍｅｒｉｃａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎｄｄｉａｇｎｏｓｔｉｃａｎａｌｙｓｉｓｏｆａｒａｉｎｓｔｏｒｍｄｕｒｉｎｇｔｈｅａｎｎｕａｌｌｙｆｉｒｓｔｒａｉｎｙｓｅａｓｏｎｏｆＳｏｕｔｈＣｈｉｎａ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＴｒｏｐｉｃａｌＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ），２０１２，２８（３）：４０９⁃４１６．［２０］俞小鼎，姚秀萍，熊廷南，等．多普勒天气雷达原理与业务应用．北京：气象出版社，２００６：１８２⁃１８７．ＹＵＸｉａｏｄｏｎｇ，ＹＡＯＸｉｕｐｉｎｇ，ＸＩＯＮＧＴｉｎｇｎａｎ，ｅｔａｌ．Ｄｏｐｐｌｅｒｗｅａｔｈｅｒｒａｄａｒｐｒｉｎｃｉｐｌｅａｎｄｐｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ．Ｂｅｉｊｉｎｇ：ＣｈｉｎａＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＰｒｅｓｓ（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ），２００６：１８２⁃１８７．［２１］ＲｏｔｕｎｎｏＲ，ＫｌｅｍｐＪＢ，ＷｅｉｓｍａｎＭＬ．Ａｔｈｅｏｒｙｆｏｒｓｔｒｏｎｇ，ｌｏｎｇ⁃ｌｉｖｅｄｓｑｕａｌｌｌｉｎｅ．Ｊ．Ａｔｍｏｓ．Ｓｃｉ．，１９８８，４５（３）：４６３⁃４８５．［２２］陈明轩，王迎春．低层垂直风切变和冷池相互作用影响华北地区一次飑线过程发展维持的数值模拟．气象学报，２０１２，７０（３）：３７１⁃３８６．ＣＨＥＮＭｉｎｇｘｕａｎ，ＷＡＮＧＹｉｎｇｃｈｕｎ．Ｎｕｍｅｒｉｃａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｔｕｄｙｏｆｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎａｌｅｆｆｅｃｔｓｏｆｔｈｅｌｏｗ⁃ｌｅｖｅｌｖｅｒｔｉｃａｌｗｉｎｄｓｈｅａｒｗｉｔｈｔｈｅｃｏｌｄｐｏｏｌｏｎａｓｑｕａｌｌｌｉｎｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎｉｎＮｏｒｔｈＣｈｉｎａ．ＡｃｔａＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ），２０１２，７０（３）：３７１⁃３８６．［２３］李娜，冉令坤，高守亭．华东地区一次飑线过程的数值模拟与诊断分析．大气科学，２０１３，３７（３）：５９５⁃６０８．ＬＩＮａ，ＲＡＮＬｉｎｇｋｕｎ，ＧＡＯＳｈｏｕｔｉｎｇ．ＮｕｍｅｒｉｃａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎｄｄｉａｇｎｏｓｉｓｓｔｕｄｙｏｆａｓｑｕａｌｌｌｉｎｅｉｎｅａｓｔｅｒｎＣｈｉｎａ．ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃＳｃｉｅｎｃｅｓ（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ），２０１３，３７（３）：５９５⁃６０８．［２４］ＷｅｉｓｍａｎＭＬ，ＫｌｅｍｐＪＢ，ＲｏｔｕｎｎｏＲ．Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｎｄｅｖｏｌｕｔｉｏｎｏｆｎｕｍｅｒｉｃａｌｌｙｓｉｍｕｌａｔｅｄｓｑｕａｌｌｌｉｎｅｓ．Ｊ．Ａｔｍｏｓ．Ｓｃｉ．，１９８８，４５（１４）：１９９０⁃２０１３．８９气㊀㊀象㊀㊀科㊀㊀学㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀４１卷。

利用微波探测仪(ATMS)对在轨微波辐射计观测精度的模拟分析

利用微波探测仪(ATMS)对在轨微波辐射计观测精度的模拟分析杜明斌;王超;安大伟;李泓;李雪;杨何群【摘要】微波辐射计的观测精度及其对数值模式同化应用的影响评估是微波辐射计观测指标设计的重要参考.基于微波探测仪(ATMS)资料,利用三维变分同化系统模拟分析在轨微波辐射计的观测精度指标.针对ATMS观测误差特征,在其观测基础上增加均值为零、标准偏差分别为0.5,1.0,1.5,2.0K的正态随机扰动,进而获得不同精度的观测模拟值序列,然后利用Harris和Kelley的辐射资料偏差订正经验方法订正不同精度的观测资料.偏差订正后,利用三维变分同化模式(WRFDA)直接同化ATMS 资料.通过2016年6月6h预报场的同化试验,评估了不同观测精度的模拟资料对数值模式的同化影响.【期刊名称】《上海航天》【年(卷),期】2018(035)002【总页数】7页(P66-72)【关键词】卫星资料;微波辐射计;直接同化;观测模拟;观测精度;质量控制;偏差订正;随机扰动【作者】杜明斌;王超;安大伟;李泓;李雪;杨何群【作者单位】上海市气象科学研究所,上海 200030;上海市气象科学研究所,上海200030;国家卫星气象中心,北京 100081;中国气象局上海台风研究所,上海200030;上海航天电子技术研究所,上海 201100;上海市气象科学研究所,上海200030【正文语种】中文【中图分类】P4120 引言卫星资料不仅覆盖范围广、空间分辨率高，而且具有定标系统稳定的特点，极大地改善了常规观测站稀少地区的资料状况，在很大程度上弥补了海洋和高原区域常规观测资料的不足。

星载微波辐射计相比于红外、可见光等卫星探测载荷,具有能够穿透薄云的优点，在全球各大天气数值预报中心的观测资料应用改善贡献评估中均位居前列。

星载微波大气探测载荷为美国国家海洋和大气管理局(NOAA)成熟的业务卫星系列上携带2通道先进微波探测器(AMSU)的大气探测系统(ATOVS)。

北京市秋冬季大气环流型下的气象和污染特征

北京市秋冬季大气环流型下的气象和污染特征林廷坤;洪礼楠;黄争超;王雪松;蔡旭晖【摘要】分析了北京市2013～2018年秋冬季(即当年11、12月和次年1、2月份)11种环流型的地面和垂直气象特征,归纳出5类大气环流条件,探讨了不同环流型下北京地区的大气传输规律以及环流型与北京PM2.5污染之间的关系.在5类大气环流条件中,第I类(含北(N)、东北(NE)环流型,天数占比28％)和第II类(含西北(NW)、反气旋(A)环流型,占33％)有利于传输扩散,以西北风为主,风向较稳定,风速大,边界层高度高;第III类(含东(E)环流型,占7％)传输扩散条件居中,边界层内以东南风为主,风向变化大,风速中等;第IV类(含西南(SW)、西(W)、南(S)3种环流型,占12％)和第V类(含东南(SE)、均压(UM)、气旋(C)3种环流型,占20％)均不利于传输扩散,边界层内以偏南风为主,风速较小,边界层高度低,低层逆温较强,第IV类近地面风向较稳定,而第V类则风向变化大.不同环流型下气团传输至北京的路径存在差异,对北京空气质量产生潜在影响的周边地区随之发生变化.大气环流型与北京市秋冬季PM2.5污染紧密关联,SW、UM、C、S和W是北京地区最易发生PM2.5污染的环流型(平均污染发生频率>75％,平均重度以上污染发生频率>42％),而在N、A、NE和NW环流型下污染发生频率最低.研究期间,PM2.5污染极端严重的月份存在UM环流型占比显著增加的共同特点,而PM2.5污染水平最低的月份N环流型占比增加近一倍.此外,PM2.5污染变化相对于环流型变化存在一定的滞后性.【期刊名称】《中国环境科学》【年(卷),期】2019(039)005【总页数】10页(P1813-1822)【关键词】环流型;气象;细颗粒物;污染;北京【作者】林廷坤;洪礼楠;黄争超;王雪松;蔡旭晖【作者单位】北京大学环境科学与工程学院,环境模拟与污染控制国家重点联合实验室,北京 100871;北京大学环境科学与工程学院,环境模拟与污染控制国家重点联合实验室,北京 100871;天津市环境保护局,天津 300191;北京大学环境科学与工程学院,环境模拟与污染控制国家重点联合实验室,北京 100871;生态环境部宣传教育中心,北京 100020;北京大学环境科学与工程学院,环境模拟与污染控制国家重点联合实验室,北京 100871;北京大学环境科学与工程学院,环境模拟与污染控制国家重点联合实验室,北京 100871【正文语种】中文【中图分类】X513大气环流型常用于气候和局地气象的研究中,特别在中高纬度地区,气象条件的变化往往由大气环流驱动[1],而北京地区近几年发生的多次大气污染事件均和极端不利的气象条件有关[2-4],研究大气环流和局地气象、大气污染的关系,能够更深刻地理解大气污染发生演变的规律,从而更好地预防和应对大气污染的危害.北京地区三面环山,特殊的地形和大气运动相互作用,使得北京地区大气环流和局地气象、大气污染的关系较为复杂,成为当前的研究热点[2,5-13].有的研究通过若干污染过程总结大气环流与污染的规律,如Zhang等[5]主要分析了2008年奥运期间的污染过程与排放管控措施和环流型变化的关系,认为北京地区环流型是大气污染日变化的首要驱动力.Liu等[6]重点分析了2011年9月份一次重雾霾过程,指出北京地区在稳定的弱高压作用下会产生下沉气流,使得边界层降低,从而促进霾的生成和发展.而有的研究通过长时间的分析总结规律,Zhu等[2]对2016年冬季进行分析,认为2016年冬季发生重污染过程的重要原因是西向暖流在京津冀中层对流层形成“暖盖”,极大增强了逆温现象,形成极端低的边界层高度.Ye等[7]分析了2010~2014年秋冬季9种环流型和气象、能见度的关系,认为京津冀地秋冬季在西南、东南、均压型环流型下风速低,湿度高,能见度低.Miao等[8]总结2011~2014年夏季环流型特点,指出在北京东面高压、北面低压、西北面低压的气压分布条件下,北京的PM2.5平均浓度较高.近年来,北京市秋冬季的PM2.5污染问题严重 [2,14-15].当前,研究工作多集中于研究环流型与近地面污染的关系,缺乏对北京秋冬季不同环流型下的大气垂直结构和污染传输规律的总结.所以本文从近地面和边界层内垂直结构2个方面对2013~ 2018年北京秋冬季各环流型下的气象特征、传输规律进行总结,识别出北京地区主要的PM2.5污染环流型,并分析极端PM2.5污染月份的环流型构成特点,从大气环流型的角度增进气象对污染影响规律的认识,加强对北京秋冬季大气污染成因的理解.本文采用的气象数据有美国国家环境预报中心(NCEP)提供的1°×1°全球再分析资料(NCEP- FNLreanalysis data),美国国家海洋和大气管理局(NOAA)提供的1°×1°气象数据(NOAA-GDAS meteorological data).这两类气象数据都是由全球数据同化系统(GDAS)产生, GDAS中用于同化的观测数据有地面观测站数据、气球数据、风廓线数据、飞机报告、浮标观测、雷达观测和卫星观测数据等 [16].本文分析的时间是从2013年11月开始到2018年2月,选取每年的1,2,11,12月份进行分析.观测数据来自中国环境监测总站的实时空气质量发布平台(http://106.37.208.233:20035/),采用万寿西宫(39.87°N,116.37°E)、东四(39.95°N, 116.43°E)、天坛(39.87°N,116.43°E)、农展馆(39.97°N, 116.47°E)、官园(39.94°N,116.36°E)、海淀区万柳(39.99°N, 116.32°E)、奥体中心(40.00°N,116.40°E),7个国控站的PM2.5平均值作为北京地区的PM2.5浓度值. 大气环流型的计算采用的是Lamb-Jenkension的环流型计算方法.该方法由Lamb[17]首先提出,然后Jenkension等[18]通过定义指数和分类方法将该方法客观化.这种方法能够很好地结合客观分析和主观经验的优势,判断一天的主要大气环流类型[19],在中国和欧洲地区得到广泛的应用[20-25],周荣卫等[24]采用Lamb-Jenkension环流分型法分析北京地区各大气环流型的气候特征.本文采用NCEP-FNL再分析资料中的逐日平均海平面气压场进行Lamb- Jenkinson环流分型计算. 考虑北京市的位置,将40°N,116°E设为环流型的中心,在30~50°N、100~130°E 的范围内,每隔10°经度、5°纬度的网格上取16个点,利用所选区域内16 个格点上的海平面气压,计算以下6个环流指数,环流分型格点如图1所示.式中:p(n)(n=1,2,…,16)为图1中标记对应位置的海平面气压值;α、α1和α2分别为图中A、A1和A2点处的纬度值(即40°、35°和45°);V为地转风;u、v分别为地转风的纬向分量和经向分量;ξ为地转涡度;ξu为地转涡度的经向梯度;ξv为地转涡度的纬向梯度.以中心点所在纬度为参照系,6个环流指数的单位是hpa/(10°纬度).根据地转风方向(θ)、地转风速和地转涡度的关系将一天的环流共分为11种类型.当|ξ|>2V时,为旋转型,包括ξ>0时为气旋型(C), ξ<0时为反气旋型(A).|ξ|<2V时,为平直型,按照地转风方向分别为西(W)、西北(NW)、北(N)、东北(NE)、东(E)、东南(SE)、南(S)、西南(SW)环流型.当|ξ|<6且V<6时,研究区域的气压梯度较小,可以看作均压型(UM).本文同时采用NCEP-FNL再分析资料分析北京地区近地面和垂直方向的气象参数(风速、边界层高度、温湿度、位温[26]等),为了更详细地分析各类环流型下的风场特征和变化,计算以下描述风场的参数[27].式中:T是一天中风速的时间间隔(6h);N是一天中风速次数(4次);ui是纬向风速,m/s;vi是经向风速,m/s;L近似表示风的移动距离,km;S可以近似表示风的传输路程,km;R是一天中的风向变化因子,S’是一天中的平均风速,m/s,本文主要采用R 和S’描述北京城区的风场特征和变化,当R较大时,说明一天中风向变化较大;当S’较大时,说明一天中的风速较大.采用hysplit4模型(/ ready/hysplit4.html)以NOAA-GDAS 1°´1°的气象数据作为输入,进行北京地区各环流型下的72h后向轨迹分析,轨迹起始点坐标是(116°E, 40°N),高度300m,分析的时间分辨率是1h.如图2所示,2013~2018年秋冬季(11,12,1,2月份)北京地区的环流型中A型的出现频率最高,占秋冬季总天数的25%,另外偏北环流型(N、NE、NW)和UM型也较多,分别占到秋冬季总天数的18%,10%, 8%和11%,偏西、偏南的类型(SW、W、S)和C型则出现较少,分别占4%,4%,4%和3%.图3是11种环流分型下的平均海平面气压分布,可见通过Lamb-Jenkinson 法得到的环流型呈现出辨识度很高的海平面气压分布特征.各环流型下北京秋冬季的近地面风速见图4(a).将风向变化因子R和平均风速S’作为指标[27],R³0.6时认为风向变化大;S’£1.5m/s属于停滞风速;R£0.2,S’³3.0m/s,为扩散条件好的情况,按照以上阈值统计各环流型下不同扩散条件的出现频率,见表1.偏北类型(N、NE、NW)和A型下北京近地面风速较大,风向变化小,扩散条件好的天数比例较高,其中,N和NE型风速最大,超过3.5m/s,60%以上的天数有较好的扩散条件.在其余7类环流型下,北京地区出现有利扩散条件的天数比例均很低,其中,在SW、W、S和C型下一半以上的天数出现停滞风速,而在E、SE、UM和C型影响下北京地区近地面风速不高且风向变化相对较大.根据图5,风速较大的N、NE、NW和A型在北京地区以西北风为主.风速中等的E型以东南风为主.风速较小,风向变化较小的S、SW和W型中,S型以东南风为主,SW型以南风为主,W型以西南风为主.风速较小,风向变化较大的S、SW和W型以偏南风为主.根据图4(b)和(c),北京市秋冬季C、偏西(W、SW)和S型的温度较高,N和A型的温度较低.偏南(S、SW、SE)、C、E和UM型的相对湿度较高,而偏北(NE、NW、N)、W和A型的相对较低,相对湿度低的区域主要出现在太行山、燕山与华北平原交界地(见图5).边界层高度是大气垂直扩散条件的重要指标,本文选择北京时间14:00的边界层高度分析环流型对垂直扩散的影响规律.由图6可见,边界层较高的是偏北(N、NE、NW)和A型,平均边界层高度大于900m,其中N和NE型的边界层高度最高.E型边界层高度居中(平均700m左右).边界层高度较低包括SE、S、W、SW、UM和C等类型(平均高度低于600m).边界层高度和水平风速、位温的垂直结构有关,水平风速越小、逆温越强,边界层高度越低,反之越高[28].根据图7,在垂直高度1~3km,各环流型都以西北风或西风为主,风速较大;在边界层内,不同环流型之间的风速和风向差别显著,但总体上呈现出边界层高度越高则风速越大的特点.图8绘制了各环流型下的位温和位温矩平垂直廓线,从中能够看到不同类型环流型存在的差异.N和NE型受到寒冷的西北风影响,各高度上的位温矩平均小于0,而且从地面到2km位温矩平减少2K以上,说明N和NE型低层大气的逆温较弱.NW、A、E型从地面到2km位温矩平变化不大,低层大气处于中等程度逆温.SE、UM、SW、W、S和C等环流型的主要特点是在2km左右的高度上,位温矩平达到最大值,从地面到2km位温矩平上升了1.5K以上.这6种环流型在2km的高度上以西风为主(图7),有研究认为,这可能是因为来自黄土高原上的暖空气传输到北京地区,使得北京低层大气(0~2km)的逆温增强[29-30],边界层高度降低.表2根据11种环流型的近地面气象和大气垂直变化性质,总结出北京地区5类大气环流条件及气象特征,其中,第IV类与第V类的区别主要在于,前者近地面风向较稳定,而后者的风向变化大,这会对污染传输和污染来源产生不同影响.采用后向轨迹方法分析北京地区2013~2018年秋冬季各环流型的传输特征,图9是各环流型下传输至北京的平均印迹,表3是通过计算平均面积轨迹停留时间得到的各环流型下轨迹经过的主要城市.总体而言,各环流型下的传输路径与大尺度环流方向及北京近地面风场特点有关.在有利于传输扩散的I类和II类大气环流条件下,气团主要传输路径由西北传向北京,少量轨迹经河北中部传输到北京,主要途径的城市包括内蒙古的包头、乌兰察布,河北的张家口、保定和廊坊等城市.在中等传输扩散条件的E环流型下,因近地面风向变化大,高印迹的传输范围相对较小,北京受周边相邻地区传输影响大,主要途径城市有廊坊、天津、张家口等.在不利于传输扩散的第IV类大气环流条件下,因低层风向相对稳定,高传输印迹的范围较大,其中,SW环流型下的轨迹主要由河北南部和中部、天津传至北京,主要途径河北的保定、廊坊、沧州、衡水、以及天津等城市;W环流型下的轨迹主要经河南北部、河北南部和中部传至北京,经过的城市主要有河南濮阳和河北的保定、衡水、廊坊和沧州等;S环流型下气团主要经由山东北部、河北中部传到北京,主要途径城市为山东的滨州,河北的廊坊、沧州、衡水和保定等.在同样不利于传输扩散的第V类大气环流条件下,由于低层风向变化大,高传输印迹范围比第IV类小,其中,SE环流型下的轨迹主要由北京东南方向传至北京,主要途径廊坊、天津、沧州、唐山和保定等城市;在UM和C环流型下,气团主要由河北中部传至北京,主要途径河北的保定、廊坊以及天津等城市.北京市秋冬季PM2.5污染与大气环流型紧密相关,环流型的扩散条件好坏、传输轨迹是否经过污染物高排地区,都会影响PM2.5的浓度水平.如图10(a)所示,北京秋冬季SW、UM、C、S和W环流型的PM2.5浓度较高,出现这5类环流型的天数占总天数的26%,但是这5类环流型下发生污染的频率平均高达75%以上,重污染以上的发生频率平均在42%以上(图10b).这5类环流型属于传输扩散条件最差的环流类型,平均风速低于1.6m/s,低层大气的逆温较强,午后边界层高度一般低于600m,而且在传输过程中气团多途径污染排放较大的河北中、南部地区,是北京秋冬季污染的主要环流类型.北京E和SE环流型的PM2.5浓度水平居中,这2类环流型在总天数中的占比为13%,发生污染的频率平均在50%左右,重污染以上的发生频率约15%,是北京秋冬季污染的次要环流类型.在NW、NE、A和N环流型下,北京秋冬季的PM2.5水平最低.这4类环流天数占总天数的61%,发生污染的频率在30%左右,重污染频率约10%.这4类环流型属于传输扩散条件最好的环流类型,平均风速大,低层大气的逆温较弱,午后边界层高度近1000m甚至更高.气团多由内蒙古等污染排放较低的地区传输到北京,是北京秋冬季污染最轻的环流类型.此外,从图10(c)中还可以看到,即使在传输扩散条件最好的N和NE型下,仍存在一定比例的重污染天数,而最不利传输扩散的W、SW、S、C和UM型下也有15%以上的非污染天,反映出大气传输扩散条件与PM2.5污染程度不一致的情况,这是因为污染变化相对于环流型变化有一定的滞后性.进一步分析表明(图11a), 在N和NE环流型出现重度以上污染的时候,前一天的环流型以最不利传输扩散的IV、V类环流条件为主(占58.8%),当环流型从扩散条件最差的类型转变到有利扩散的类型时,污染还未完全消散,使得N和NE环流型下会出现一定比例的重度污染天.类似的,在扩散条件最差的W、SW、S、C、UM型出现非污染天时,其前一天的环流型以传输扩散条件较好的II类(占52.5%)和I类(占17.5%)为主,说明当传输扩散条件转差后,污染的发生还需要经历一个发展的过程.2013~2018年PM2.5浓度的月均变化如图12所示,可以看到,2014年2月、2015年12月、2016年12月都是污染非常严重的月份,月均的浓度水平在140μg/m3以上,而2017~2018年秋冬季污染非常低,其中2018年1月份月均浓度水平在30μg/m3左右,针对污染极高的3个月份,以及污染极低的1个月份进行环流型分析,如图13所示.可以看到,PM2.5污染严重的3个月份中,均压型(UM)的比例明显增加,达到了18%以上(在研究期间的平均比例11%),这3个月在均压环流型下,平均风速在1.2m/s左右,低层大气逆温强,午后的边界层高度低于450m,易造成污染物累积和浓度水平升高.对于2018年1月的最大特点是传输扩散条件最好的北向(N)环流型比例明显增加,达到了35%以上(在研究期间的平均值18%),该月在北向环流型下,平均风速在3.4m/s左右,低层大气逆温弱,午后的边界层高度达到1700m以上,有利于降低污染水平,而传输扩散条件最差的IV、V类环流型不到10%(在研究期间的平均占比32%),由此可以反映出环流型变化对北京秋冬季PM2.5污染的重要影响.3.1 根据对北京地区2013~2018年秋冬季(11、12、1、2月份)大气环流型气象特征的分析,归纳出5类大气环流条件:第I类(包括N、NE环流型,天数占比28%)和第II类(包括NW、A环流型,占33%)均有利于传输扩散,以西北风为主,风向比较稳定,风速大,边界层最大高度分别>1300m和>900m;第III类(E环流型,占7%)传输扩散条件中等,边界层内以东南风为主,风向变化大,风速中等,边界层最大高度~700m;第IV类(包括SW、W、S环流型,占12%)和第V类(包括SE、UM、C环流型,占20%)均不利于传输扩散,边界层内以偏南风为主,风速较小,边界层最大高度<600m,低层大气(0~2km)逆温较强,区别主要在于前者近地面风向较稳定,而后者风向变化大.3.2 5类大气环流条件下的污染传输路径存在差异.在第I、II类条件下,气团主要从西北方向、途径包头、乌兰察布、张家口等地到达北京;第III类条件下北京受周边相邻地区(天津、廊坊、张家口等)的传输影响大;第IV类气团主要途经河南北部、河北南部和中部、以及山东北部等地,涉及范围较大;第V类气团则主要经河北中部传输到北京.3.3 北京市秋冬季PM2.5污染程度与环流型的扩散条件基本一致,污染变化相对于环流型变化存在一定的滞后性.最易发生PM2.5污染的环流型包括SW、UM、C、S和W,这5类环流型下污染发生频率>75%,重度以上污染发生频率>40%;在N、A、NE和NW环流型的天气下污染发生频率最低.3.4 PM2.5浓度水平极高的月份,共同特点是均压型(UM)比例明显增加,而极低的月份特点是扩散条件最好的北向(N)环流型比例明显增加,而扩散条件最差的IV、V 类环流型明显减少.[1] Jacobeit J. 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湿位涡及其不可渗透性在江淮流域一次暴雨过程中的应用

湿位涡及其不可渗透性在江淮流域一次暴雨过程中的应用陈龙;陈忠明【摘要】为了对暴雨天气进行更准确地分析和提前预报,结合常规观测资料、NCEP1°×1°再分析资料,利用湿位涡正压项(MPV1)、斜压项(MPV2)及其不可渗透性原理,分析了2011年6月13日～15日发生在中国长江流域的一次暴雨过程.研究结果表明:暴雨区邻近850hPa上MPV1的零线,即正值与负值的过渡区,这对暴雨落区有指示作用.且湿位涡在850hPa上满足MPV1＜0同时MPV2＞0的条件,这种配置有利于强降水的产生,因此可作为预报暴雨的一个有效辅助工具.在850hPa上,湿位涡高值区与地面降水落区对应良好,根据湿位涡不可渗透性原理,若将MPV异常高值区与等θe线结合起来,能在长江流域的暴雨预报中起到良好的指示作用.【期刊名称】《成都信息工程学院学报》【年(卷),期】2014(029)001【总页数】7页(P84-90)【关键词】气象学;中尺度气象学;暴雨;湿位涡;相当位温;湿位涡正压项;湿位涡斜压项;湿位涡异常;不可渗透性【作者】陈龙;陈忠明【作者单位】成都信息工程学院大气科学学院,四川成都610225;四川省气象局,四川成都610072【正文语种】中文【中图分类】P458.1+21.10 引言一直以来,暴雨因其易致灾性与高频发率始终是中国甚至是全世界面临的主要气象灾害之一。

具体说,暴雨尤其是大范围的持续性暴雨和集中的特大暴雨,极易导致山体滑坡,房屋倒塌,农田被淹,交通和电讯中断等问题,对国民经济和人民的生命财产构成严重威胁。

以北京“7.21”特大暴雨为例,不仅造成了严重的城市内涝,引发了部分山区泥石流等灾害,甚至出现了让人痛心的人员伤亡,而且类似的由暴雨导致的严重的社会问题频发。

因此,暴雨的研究和预报一直以来都是政府和气象部门的关注重点。

早在20世纪80年代初,位涡在天气诊断中的应用价值就已经被发现,然后被应用于大、中尺度的天气现象研究中[1-4]。

wrfchem

/
&geogrid parent_id = 1, 1, （嵌套区域的母区域的标号。注意MOAD 本身没有母区域，因此 PARENT_ID 的第一列总是设为1。第二列必须等于1。总列数必须等于NUM_DOMAINS） parent_grid_ratio = 1, 3, （嵌套时，母网格相对于嵌套网格的水平网格比例。在真实大气方案中，此比例必须为奇数；在理想大气方案中，如果将返馈选项feedback设置为0的话，则此比例也可以为偶数）
WRF运行资料
FNL资料为NCEP提供的全球分析资料(Final Operational Global Analysis)，资料编码采用世界气象组织推荐的二进制格点形式加工数据，该资料包含了地表26个标准等压层 (1000-10hPa)、地表边界层(部分为R层)和对流层顶的要素信息。当前的 FNL资料至少收集了过去6h的观测资料,每天 4次(世界时0、6、12、18时)做一个全球性的数据分析。该资料是由T254L64谱模式获取的高分辨率资料,同化了地面观测、无线电探空、探空气球、飞机及卫星观测资料。（邓伟, NCEP FNL全球分析资料的解码及其图形显示. 2009）
WRF介绍
WRF模式为完全可压缩以及非精力模式，采用F90语言编写。水平方向采用Arakawa C（荒川 C）网格点（重点考虑1-10km），垂直方向则采用地形跟随质量坐标。WRF 模式在时间积分方面采用三节或者四阶的Runge-Kutta算法。WRF模式不仅可以用于真实天气的个案模拟，也可以用其包含的模块组作为基本物理过程探讨的理论依据。此外，WRF模式还具有多重嵌套和方便定位于不同地理位置的能力。
WRFCHEM介绍
WRF介绍
WRF（the Weather Research and Forcasting)模式是新一代中尺度数值模拟和资料同化系统，它具有多个动力核心、一个三维变分（3DVAR）数据同化系统、和一个考虑并行计算和系统扩展的软件架构，可用于从多米到数千公里尺度范围的应用或研究。模式分为ARW(the Advanced Research WRF)和NMM(the Nonhydrostatic Mesoscale Mode)两种，即研究用和业务用两种形式，而我们用的是前者ARW WRF。 WRF模式系统更具有可移植，易维护，可扩充，高效率，方便等许多特点，将成为改进从云尺度到各种不同天气尺度的重要天气特征预报精度的工具。

GrADS应用中fnl资料下载以及解码

.Fnl资料下载地址：/datasets/ds083.2/注册选择grib1中的web file listing选择complete file list选择年份选择月份点击点击即可完成下载如需下载grib2资料，步骤也是一样的。

下面介绍如何解码grib1资料，grib2资料目前还不会解码。

安装grads1.9进入安装目录C:\GrADS19\win32将目录下的四个文件拷入fnl所在文件夹目录（本次示范数据放在F:\ncep）在网上下载grib2ctl 程序同样放入fnl目录F:\ncep打开运行（window键+R）输入cmd进入dos环境生成ctl文件PS:如果出现：missing or not grib file or wgrib is not on your path则需要以管理员什么运行Win7默认的是，用户平时都不以管理员模式运行任何程序，即便你是管理员帐户也是如此，这是为了安全起见。

命令提示符模式也是Windows 7 里面的一个子程序，因此当你需要用它进行一些系统级别的操作时，必须使用管理员模式运行。

在开始菜单里找到“命令提示符”，右键点击，从弹出的菜单里选择“以管理员身份运行”就可以了。

生成idx文件至此，单个文件解码完成。

批处理fnl资料介绍：批处理的结果就是多个fnl资料公用一个ctl和idx。

现将2013年8月11日00时至18日18时资料存入F:\ncep\201308按照上述步骤生成fnl_20130811_00_00_c 的ctl文件和idx文件，将生成好的ctl文件做如下修改（红色字体为改动部分），其中32代表共有32个文件，可根据具体文件数量的多少做相应改动，其他地方保留原有即可。

重新gribmap -i 这个改完之后的ctl文件，生成一个公用的fnl.idx。

由于是不同时刻的数据共用一个ctl和idx，在grads作图的时候，需要对时间t进行设置，在本例中，201308011_00_00_c的时间为1，201308011_0,6_00_c的时间为2，依次类推。

NCEP FNL分析资料本地化应用系统设计与实现

第３２卷第３期
２ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ ０１３年９月
计算
技
术
与自动化
Ｖ０１．３２，ＮＯ．３
Ｓｅｐ．２０１３
ＣｏｍｐｕｔｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ
文章编号：１００３ —６１９９（２０１３）０３ —０１４１ —０４
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＢａｓｅｄＯｉｌｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ，ｔｈｅａｒｔｉｃｌｅｂｒｉｅｆｌｙｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｈｏｗｔｏｄｅｓｉｇｎａｎｄｉｍｐｌｅｍｅｎｔｔｈｅＬｏｃａｌｉｚｅｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍｏｆＮＣＥＰＦＮＩｄａｔａａｎａｌｙｓｉｓ．ＤｅｖｅｌｏｐｅｄｕｐｏｎｔｈｅｃｏｍｂｉｎｅｄｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇｏｆＶＢａｎｄＧＲＡＤＳ，ｔｈｉｓｓｙｓｔｅｍｃａｎｄｅ — ｃｏｄｅ。ｒｅａｄ，ｃａｌｃｕｌａｔｅａｎｄｏｕｔｐｕｔｔｈｅｄａｔａｏｆＮＣＥＰＦＮＬ．Ｉｔｓｉｍｐｌｉｆｉｅｓｔｈｅｃｏｍｐｌｉｃａｔｅｄｏｐｅｒａｔｉｌｉｇｐｒｏｃｅｓｓ，ｔｈｕｓｈａｖｉｎｇｌｅａ — ｔｕｒｅｓｏｆｓｉｍｐｌｉｃｉｔｙ，ｕｓｅｒ－ｆｒｉｅｎｄｌｉｎｅｓｓ，ａｎｄｒｅｌｉａｂｌｅｏｐｅｒａｔｉｏｎ．Ｉｔｒｅａｌｉｚｅｓａｍｕｌｔｉｔｉｍｅ，ｍｕｌｔｉｖｅｒｔｉｃａｌｌｅｖｅｌａｎｄｍｕｌｔｉ — ｖａｒｉａｎｔｉｎ — ｔｅｇｒａｔｅｄｄｉｓｐｌａｙ．ＴｈｅｒｅｆｏｒｅｉｔｃａｎｈｅｌｐｆｏｒｅｃａｓｔｅｒｓｔＯａｖｏｉｄｔｈｅｓｉｎｇｕｌａｒｉｔｙａｎｄｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｃａｕｓｅｄｂｙｕｓｉｎｇｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌｄａｔａ，

NCEP／NCAR FNL资料在强对流天气中可信度的初步分析

第41卷第3期2018年8月气象与环境科学Meteorological a n d Environmental SciencesVo l.41No. 3Aug.2018程胡华，闻斌，王益柏，等.N C E P/N C A R F N L资料在强对流天气中可信度的初步分析[J].气象与环境科学，2018,41(3) :1 -10.Cheng H u h u a,W e n Bin, W a n g Yibai,et a l. Confidence Analysis of N C E P/N C A R F N L Data on Strong Convective Weather[ J]. Meteorological and Environmental Sciences(2018 ,41 (3 ) ：1 -10.doi：10.16765/j. cnki. 1673 -7148.2018.03.001N C E P/N C A R F N L资料在强对流天气中可信度的初步分析程胡华、闻斌2，王益柏2，徐影3(1.太原卫星发射中心技术部，太原030027; 2.中国人民解放军61741部队，北京100094;3.国家气候中心，北京100081)摘要：基于NCEP/NCAR FNL(1° x l°)资料已成为研究强对流天气触发机制、演变等特征的基础资料，有必要分析该资料在强对流天气中的可信度。

利用山西岢岚地区2005—2014年共414个强对流天气日的NCEP/NCAR FNL(1° x l°)资料与探空资料，采用偏差、绝对差、相关系数和偏差区间占有率的统计方法，对常用的常规气象要素、诊断量进行统计分析，结果表明：1)在常规气象要素中，温度的可信度最高，而相对湿度的可信度最低，纬向风和经向风的可信度相差不大，均略低于温度的可信度。

2)总体上，诊断量的可信度不如常规气象要素的，其中，尺指数偏差值在[-5,5]内占总数的57.25% ,沙氏指数沿偏差值在[-3,3]内占总数的75. 12% ,对流有效位能CAPE偏差值在[-100,100]内占总数的78.26% ,风暴强度指数SSJ偏差值在[-10,10]内占总数的62.08%。

2019年6月5-6号“江淮气旋”天气过程分析

104人与自然MAN AND NATURE中国航班CHINA FLIGHTS 2019年6月5-6号“江淮气旋”天气过程分析张宸李侃樊鹏磊 |民航气象中心摘要：本文选择2019年6月5-6号一次典型的由江淮气旋引发的暴雨天气过程，利用常规地面观测、高空观测、及NCEPFNL全球分析资料，重点分析了气旋的演变过程、高中低空的天气形势、生成环境和结构特征。

结果表明，气旋的主要降水落区与垂直速度大值区有较好的对应关系，对预报同类天气过程有一定的参考意义。

关键词：江淮；气旋；天气1天气概述2019年6月5-6日，西南地区东部、中南地区中北部、华东地区中部、华北地区东南部自西向东经历了一次大范围的强降水、强对流天气，此次过程属于典型的西南涡东移发展为江淮气旋的天气过程。

本次过程的对流云系从时间上分为三部分：一是西南涡发展过程中前部的对流云团；二是气旋生成后的螺旋云系；三是气旋后部冷式切变线南侧的对流云带。

2过程分析2.1天气形势分析由过程发生前6月4日20时的500hPa形式场可以看到，贝加尔湖东部——内蒙古中部、河套及四川东部有三段高空槽成阶梯状分布，这种系统使冷空气随槽后较强偏北气流迅速南下，并且由于槽底位置偏南，所以冷平流可深入至我国中东部地区。

同时在700hPa 和850hPa的中低层，四川地区中部已有西南涡生成发展，并且值得注意的是，自华南至华北南部一直受大范围的偏南暖湿气流控制，这为随后气旋的生成和发展提供了大量的水汽和能量。

配合地面形式场能够看到，西南地区东部此时已对应着比较完整的低压系统，且北方冷锋也已接近低压系统的前部。

6月5日20时气旋已基本发展成型，当时的形式场中500hPa高空槽已经明显加深东移至华北——中南中北部一带，并且冷空气在槽后西北气流的引导下继续向南输送。

在中低层，低涡系统在高空槽的引导下明显东移加强，低涡中心移至江汉南部，气旋式环流更加清晰。

在700hPa上，低涡槽前的西南急流风速最高可达24m/s左右，这为气旋的维持提供了充足的水汽条件。

NCEP FNL全球分析资料的解码及其图形显示

美国NCEP FNL全球分析资料在Windows XP系统上的解码及其图形显示软件简介邓伟1马振升2田宏伟1陈海波1张永涛3申占营1（1河南省气象科学研究所，郑州 450003；2 河南省培训中心，郑州 450003； 3 河南省监测网络处，郑州 450003）摘要：介绍了美国环境预报中心（NCEP）FNL资料的相关内容内容，该资料由于分辨率较高且融合了大量的观测资料及卫星反演资料而被广泛用于数值模式及天气、气候的诊断分析研究中。

本文的重点在于对该类资料解码程序及绘图时所需控制文件、索引文件生成方法的介绍。

通过对批处理命令的介绍，可以为大量FNL资料的解码及绘图处理提供一定的参考作用。

关键词：NCEP FNL资料；Dos环境；grib1码；wgrib解码；GrADS绘图引言继美国国家环境预报中心（NCEP）/美国国家大气研究中心（NCAR）提供的全球再分析资料之后，NCEP又为广大科研工作者提供了FNL 全球分析资料(Final Operational Global Analysis，以下简称为“FNL资料”)。

当前发布的FNL资料由于比再分析资料具有更高的时间、空间分辨率而逐渐得到学者的更多关注。

由于当前的FNL资料充分同化了尽可能全面的观测资料，NCEP认为：与其他资料相比较，FNL资料作为长期业务模式存档分析资料“可能是最好的选择”。

国内对NCEP再分析资料要素的分析、比较及可信度检验工作开展的较多[1-4]，而对FNL 资料的可信度研究相对较少。

周青等[5]利用2005年的FNL资料与中国753个台站观测的地表温度和地面1.5m高气温从时次变化和空间变化等方面进行了对比分析，研究表明：除青藏高原、内蒙古东部、四川盆地外,大部分地区的FNL资料较观测值偏低，在东北、西北尤其是青藏高原和云贵高原、西南部地区FNL资料的误差相对较大；FNL资料的气温值在我国东南地区与观测值比较接近，大部分地区FNL的分析值低于观测值，而且，夏季和观测值接近的程度要比冬季好。

NCEP资料说明

包括：综合资料、降水、SST、地面覆盖资料、风场/OLR/指数资料Noaa资料库：NCEP资料介绍：/ncep_data/欧洲气象中心资料(grib和NC格式的)：http://www.ecmwf.int/Levitus资料：/SOURCES/.LEVITUS94/.MONTHL Y/Ucar资料/cas/guide/Atmos/Surface/data.htmlNASA资料：ftp:///seasurfaceheight/以前某天全国的天气情况/feature/hi301100.shtml1度×1度资料/datasets/ds083.2/ARGO资料/web/NCEP 系统资料：NCEP real-analyses and forecasts /data/ NCEP/NCAR REANAL YSIS /pub/reanalysis/ NCEP Eta /mmb/research/meso.products.html NCEP A VN /modelinfo/ftp:///pub/data/nccf/com/gfs/prod/netCDF formatNNRP1: 6 hourly, 2.5 degrees, from 1948 to presentftp:///pub/Datasets/ncep.reanalysis/NNRP2: 6 hourly, 2.5 degrees, from 1979 to 2002ftp:///pub/Datasets/ncep.reanalysis2/降水资料CMAP资料:/data_sets/cmap_precip/全球土壤资料：/CAMPAIGN_DOCS/FTP_SITE/INT_DIS/readmes全国160个站的降水资料/Website/index.php?ChannelID=43&WCHID=5风场资料：/cdc/data.ncep.reanalysis.derived.html#surface_gaussNCEP-QSCA T混合风场资料/海洋再分析资料：/SOURCES/.UMD/.Carton/.goa/.beta7/海表高度：ftp:///seasurfaceheight/ftp:///pub/sea_surface_height/topex_poseidon/mgdrb/data/MGB_423/MGB423.129.Z海面风场：/GSST: Gridded Sea Surface Temperature1990年至今的海温资料regcm3的主页上有连接的ftp:///pub/Datasets/noaa.oisst.v2/sst.wkmean.1990-present.ncReynolds&Smith 的重构月平均海表温度资料（2×2）/cdc/data.noaa.ersst.html南海气候态温盐年平均格点资料：/cgi-bin/topic.cgi?forum=2&topic=24&show=0ncep1*1再分析资料和avn资料网址( by 小歹)ftp:///pub/data/nccf/com//datasets/ds083.2/data/1998年每周的雪盖资料(by jaodan)/data/snow/mm5中terrain部分中的25类植被数据ftp:///mesouser/Data/卫星资料：/ 国家卫星海洋应用中心Aviation model 的avn data：/aviation/index.htmlTopex/Poseidon卫星资料：/mission/topex.html/research/topex/html/topex.html免费的遥感卫片资料：//ENSO指数/El Nino3/SOI/ClimateIndices/List//pacs/additional_analyses/soi.htmlNDVI资料/modismisr/products/avhrr/avhrrlaifpar.html地面探空资料－MICAPS数据/cdc/data.ncep.reanalysis.derived.html#surface_gauss一些预报网址：/shtml/pacsch.shtml/yubao//MAR/wpacm.html/cofs/水文资料：水文资料1：.uy/index.html水文资料2：Global runoff data center(GRDC)http://www.bafg.de/grdc.htm水文资料3：US Geologic Survey(USGS)/风场/OLR/指数资料NECP-QSCAT混合风场(一天四次,空间精度0.5度) ftp:// user :nonymous passwd : anonymous目录/datasets/ds744.4/data混合风场ncep的nc格式的风场:/cdc/reanalysis/SODA（Simple Ocean Data Assimilation）的资料：/SOURCES/.UMD/.Carton/.goa/ NACR-NECP WIND STRESS 风场资料/sst/全球或太平洋的风场资料/SOURCES/长序列南方涛动资料：/pacs/additional_analyses/soi.html台风和飓风路径资料：/hurricane/index.htmlTOMS臭氧资料：/ozone/ozone.html日长变化资料：ftp:////keof/combinations/2004国内外地型/地图资料：全球地形资料：/ngdcinfo/newdownloads.html/Datasets/ferret/data/etopo60.cdf中国近海的地形数据：/bbs/dispbbs.asp?boardID=2&ID=51&page=1ETOPO5:全球5分＊5分的地形资料。

基于BGM与ETKF的台风“苏拉”(1209)集合预报的对比试验Ⅰ:路径预报

基于BGM与ETKF的台风“苏拉”(1209)集合预报的对比试验Ⅰ：路径预报智协飞;朱寿鹏;孙晶;王玉虹;胡航菲【摘要】采用FNL再分析资料和美国联合台风警报中心(Joint Typhoon Warning Center,JTWC)资料,运用中尺度WRF(Weather Research and Forecasting)模式,分别使用增长模繁殖法(Breeding of Growing Mode,BGM)和集合卡尔曼变换方法(Ensemble Transform Kalman Filter,ETKF),对1209号台风“苏拉”进行了台风路径的集合预报试验,并对预报效果进行对比分析.结果表明:采用BGM或ETKF初始扰动的集合预报系统,集合平均预报对风场、温度场、位势高度场的预报效果均优于控制预报;ETKF方法的预报改进程度较BGM方法更大,且对风场和温度场预报技巧的优势尤为明显.BGM方法所得到的集合成员离散度小于ETKF方法,对大气真实状态的表征能力不及后者;两种扰动方法的集合平均都明显改善了台风“苏拉”的路径预报结果,尤其是控制预报在福建沿海第二次登陆后移速过快的问题,但对台风登陆位置预报的改进不明显;此外,采用ETKF方法的集合平均对台风“苏拉”路径预报的改进效果远优于采用BGM方法的集合平均预报.【期刊名称】《大气科学学报》【年(卷),期】2015(038)006【总页数】9页(P776-784)【关键词】台风“苏拉”;BGM;ETKF;集合预报;路径预报【作者】智协飞;朱寿鹏;孙晶;王玉虹;胡航菲【作者单位】南京信息工程大学大气科学学院,江苏南京210044;南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,江苏南京210044;南京信息工程大学大气科学学院,江苏南京210044;山东省气象局,山东济南250031;南京信息工程大学大气科学学院,江苏南京210044;河南省安阳市气象局,河南安阳455000【正文语种】中文【中图分类】P456.7Lorenz(1963a,1963b,1963c;1965)提出,大气是一个混沌系统,数值预报对大气初始状态具有高度的敏感性。

资料分析中的编码与Nvivo软件介绍

一、编码编码是访谈资料分析中的一个重要技术.它是研究者将资料组织成概念类别,创造出主题和概念,用这些主题和概念来分析资料.这种编码使得研究者摆脱了原始资料的细节,从而在更高层次上思考这些资料,并引导研究者走向概括和理论.编码的方式主要有三种:开放性编码(Opencoding)、关联性编码(Axialcoding)、选择性编码(Selectivecoding).开放性编码是指将原始资料逐步进行概念化和范畴化,也就是研究者根据一定原则将收集的原始资料记录加以逐级提取为有编码意义的概念和范畴,并把资料记录以及提取的概念"打破""揉碎"并重新整合的过程.开放性编码的程序为:定义现象(概念化)→挖掘范畴→为范畴命名→发掘范畴的性质和性质的维度.因为扎根理论收集到的原始资料往往特别多,要做到面面俱到是不可能的,研究者面临的问题往往是代码过多.这时研究者就需要对代码进行优化、分级、筛选.关联性编码是由研究者确定的,是对那些与主轴变量在某一理论中有着重要关联的变量而进行的编码.其实它是在开放性编码的基础上发现和建立概念、等级、类属之间的各种相关关系,以编码出资料中各个部分之间的有机关系.关联性编码的关系有因果关系、时间先后关系、语义关系、情景关系、相似关系、差异关系、对等关系、类型关系、结构关系、功能关系、过程关系、策略关系等.选择性编码也称核心编码.研究者通过不断收集以及分析原始资料,进行理论性思考、编码、抽取概念、范畴,同时撰写备忘录的过程,慢慢地就会发现核心编码.格拉泽(Glaser)指出,选择性编码必须具有中央性,也就是其与范畴和特征最具有相关性;它是在资料不断分析比较后逐渐得到完善,最后形成一个有意义的、有所联结、稳定的理论模型,即通过不断地开放编码、关联编码,逐渐使编码出的理论成为一个包含性高的、抽象度高的词组.核心编码有下面几个方面的特点:首先,核心编码必须在所有类属中占据中心地位,是原始资料的高度概括,与大多数类属之间存在意义且自然地联系,最有可能成为资料的核心部分;其次,核心编码之间有很明确的关联,不会牵强附会;最后,核心编码下的概念现象要有尽可能大的差别性,但同时达到包含性广.这样,研究者就会得出一个理论的初始模型,接下来研究者必须再以收集来的资料,对理论进行验证,即研究者应再回到现场中,验证理论是否吻合,针对理论的缺口,做些填补工作,使所形成的理论更具备概念上的准确性.我们举一个例子来说明上述三级编码的过程.在对一些在美国留学的中国学生的跨文化人际交往活动及其意义解释进行研究时(1998年),研究者对资料进行了逐级编码.首先,在开放性编码中,找到了很多受访者使用的"本土概念",如"兴趣、愿望、有来有往、有准备、经常、深入、关心别人、照顾别人、管、留面子、丢面子、含蓄、体谅、容忍、公事公办、情感交流、热情、温暖、铁哥们、亲密、回报、游离在外、圈子、不安定、不安全、不知所措、大孩子、低人一等,民族自尊、不舒服"等.然后,在关联性编码中,在上述概念之间找到了一些联系,在七个主要类属下面将这些概念连接起来:"交往、人情、情感交流、交友、局外人、自尊、变化".在每一个主要类属下面又分别有相关的分类属,比如在"人情"下面有"关心和照顾别人、体谅和容忍、留面子和含蓄"等;在"局外人"下面有"游离在外、圈子、不知所措、不安定、不安全、孤独、想家、自由和自在"等.在所有的类属和类属关系都建立起来以后,研究者在核心编码的过程中将核心类属定为"文化对自我和人我关系的建构".在这个理论框架下对原始资料进行进一步的分析后,建立了两个扎根理论:第一,文化对个体的自我和人我概念以及人际交往行为具有定向作用;第二,跨文化人际交往对个体的自我文化身份具有重新建构的功能.二、Nvivo软件简介Nvivo是由澳洲QSR公司开发的,是一款功能强大的质性分析(QualitativeAGnalysis)软件,能够有效地分析多种不同类型的数据,诸如文字、图片、录音、录像等数据,是实现质性研究的最佳工具.使用Nvivo,可以将人们从以往的资料分析过程诸如分类、排序、整理等繁杂手工作业的劳累中解脱出来,让人有更充分的时间去探究发展趋势,建立理论模型,并最终获得研究问题的结论.Nvivo具有以下优点:支持导入、排序和分析多种格式(如语音、视频、图片等)文件,以及Word和PDF格式文件;支持突出关键字,并可按多种方式分类;采用业界领先的强大搜索引擎挖掘潜在理论模型;可生成并导出专业模型及图表;可通过微型网站共享自己的发现;Nvivo8新增以下功能:可导入PDF、Video、Audio及数码图片文件,并对其进行编码和检索;可建立二维、三维表格,并将其结果导出为Word或PowGerPoint文件增加团队协同功能;讨论、优化编码方案;用HTML格式发布研究成果;建立小型Web站点,在不拥有Nvivo的人员中共享其研究成果.Nvivo现在已经广泛应用于社会科学研究、商业和市场研究、人类学研究中,在管理学研究中使用可以帮助大家在毕业论文中对定性的数据资料进行编码.。

风拖曳力系数和曼宁系数对风暴潮流模拟的影响

风拖曳力系数和曼宁系数对风暴潮流模拟的影响任剑波;施伟勇【摘要】利用0205号威马逊台风期间实测风暴增水和风暴潮流数据,采用NCEP FNL和台风模型风场的融合风场作为驱动项,建立了覆盖东海的三维风暴潮流数值模型,研究风拖曳力系数和曼宁系数对风暴增水和风暴潮流的影响.计算结果表明:① 风拖曳力系数取值应考虑随风速变化.表层风暴潮流受风拖曳力系数影响较大,中层和底层风暴潮流基本不受影响.② 风暴潮流结构在一定程度上取决于曼宁系数;曼宁系数对中层和底层风暴潮流影响大于表层,曼宁系数越大,底摩擦阻力越大,风暴潮流垂向分层越明显.③ 风暴增水和风暴潮流对曼宁系数的响应不同,建立模型时,应同时率定风暴增水和风暴潮流.【期刊名称】《人民长江》【年(卷),期】2017(048)018【总页数】7页(P86-92)【关键词】台风;风暴潮流;三维数学模型;风拖曳系数;曼宁系数;浙江沿海【作者】任剑波;施伟勇【作者单位】浙江环科环境咨询有限公司,浙江杭州 310012;华东师范大学河口海岸学国家重点实验室,上海310007;国家海洋局第二海洋研究所,浙江杭州310012【正文语种】中文【中图分类】TV14台风是浙江沿海地区常见的主要海洋灾害。

据统计，新中国成立以来，有38次台风在浙江登陆，登陆时近中心风力在12级以上的有20次[1]，严重影响浙江的强台风事件有11个[2]。

浙江省在登陆我国沿海的强台风和超强台风个数，仅次于台湾，位列我国所有省份中的第2位，是遭受台风影响最严重的地区之一。

风暴潮、风暴潮流是台风影响的两个不同表现，是指强风和气压骤变导致的海水异常升降、水流异常增大的现象[3]。

以往，有关风暴潮的研究主要围绕沿海地区风暴增水所造成的淹没灾害展开[4]，关于风暴潮流垂向结构分布、底层流速的研究并不多见，但事实上，诸如海底输油管线、海底泥沙起悬输移等更注重极端天气条件下的水流，尤其是台风期间底层风暴潮流，由于现状观测难度极大，实测风暴潮流资料缺乏，因此关于风暴潮流的研究尚不多见。

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NCEP FNL全球分析资料的解码及其图形显示
作者：邓伟，陈海波，马振升，田宏伟，张永涛，申占营， Deng Wei， Chen Haibo， Ma Zhensheng， Tian Hongwei， Zhang Yongtao， Shen Zhanying
作者单位：邓伟,陈海波,田宏伟,申占营,Deng Wei,Chen Haibo,Tian Hongwei,Shen Zhanying(河南省气象科学研究所,郑州,450003;中国气象局农业气象保障与应用技术重点开放实验室,郑州
,450003)，马振升,Ma Zhensheng(河南省气象培训中心,郑州,450003)，张永涛,Zhang
Yongtao(河南省气象局,郑州,450003)
刊名：
气象与环境科学
英文刊名：METEOROLOGICAL AND ENVIRONMENTAL SCIENCES
年，卷(期)：2009,32(3)
1.徐影;丁一汇;赵宗慈美国NCEP/NCAR近50年全球再分析资料在我国气候变化研究中可信度的初步分析[期刊论文] -应用气象学报 2001(03)
2.苏志侠;吕世华;罗四维美国NCEP/NCAR 40年全球再分析资料及其初步分析[期刊论文]-高原气象 1999(02)
3.赵天宝;艾丽坤;冯锦明NCEP再分析资料和中国站点观测资料的分析和比较[期刊论文]-气候与环境研究
2004(02)
4.苏爱芳;周毓荃;吴蓁一次典型降水层状云的结构特征和增雨潜势分析[期刊论文]-气象与环境科学 2007(01)
5.李戈;寿绍文;张广周2006年4月11～12日平顶山市沙尘天气中尺度动力机制分析[期刊论文]-气象与环境科学2007(01)
6.郑永光;张春喜;陈炯用NCEP资料分析华北暖季对流性天气的气候背景[期刊论文]-北京大学学报(自然科学版) 2007(05)
7.闫小利;余锦华;刘谦河南省一次强寒潮天气诊断分析[期刊论文]-气象与环境科学 2008(01)
8.闫淑莲;周淑玲;刘澈山东半岛一次区域性暴雪天气过程分析[期刊论文]-气象与环境科学 2007(zk)
9.鲁坦;乔春贵;谷秀杰河南省一次区域暴雪和雾凇天气分析[期刊论文]-气象与环境科学 2007(zk)
10.张广周;李戈;白家惠不同高度急流耦合在2007年7月中旬河南省区域暴雨中的作用[期刊论文]-气象与环境科学 2008(02)
11.王君;康雯瑛;张霞一次台风倒槽暴雨过程的螺旋度分析[期刊论文]-气象与环境科学 2008(02)
12.王金兰;寿绍文;刘泽军河南省一次大雾的数值模拟及生消机制分析[期刊论文]-气象与环境科学 2008(01)
13.周青;赵凤生;高文华NCEP/NCAR逐时分析与中国实测地表温度和地面气温对比分析[期刊论文]-气象 2008(02)
14.施晓辉;徐祥德;谢立安NCEP/NCAR再分析风速、表面气温距平在中国区域气候变化研究中的可信度分析[期刊论文]-气象学报 2006(06)
本文链接：/Periodical_hnqx200903017.aspx。