简介:基于《广州市统计年鉴》2001~2012年数据估算了广州2000~2011年人为热释放的日变化以及年际变化,计算中考虑了人类新陈代谢、工业、交通以及生活排放人为热。计算结果显示:4种排放源中工业12年平均达到了55%,交通达到36%,其次依次为生活排放和新陈代谢排放。总的人为热在这12年时间里大致呈现上升的趋势,从2000年的2.7×10^17J增加到2011年的4.4×10^17J,但在2006年后有小幅的下降,这主要是由于工业释放是人为热释放的主要部分,在2006年后工业能源效率有所提高以致能源消耗排放率下降造成的。日变化在10:00(北京时间,下同)和14:00达到最大,并且12年间随时间的推移日变化呈现出下降的趋势,主要是由于城市化进程的速度远远快于能源消耗、人口和车辆保有量增加的速度。对比WRF模式中城市模块中的人为热释放的日变化系数,这些原始系数在广州使用的误差主要与广州地区和西方国家的生产生活作息时间有关。
简介:利用NCEP再分析资料,采用WRFV3.2模式对2014年3月30-31日发生在广州的一次持续性雷雨伴随冰雹天气过程进行模拟,并对基本气象要素进行验证,重点对冰相水成物的时间和空间特征进行分析.结果表明:1)模式模拟的雷达回波、K指数、风场、相对湿度场、探空曲线分布与实况非常吻合,K指数、相对湿度以及探空曲线均显示强对流天气特征明显,在一定程度上指示了冰雹的出现.2)霰粒子产生的时间与冰雹出现的时间非常吻合,云中过冷水对冰雹形成具有重要的作用.通过分析霰粒子和过冷水的时间演变,在一定程度上可以监测冰雹的发生发展.另外,云冰、雪、雨水的混合比在冰雹出现的时刻表现为异常增强,这些变化对冰雹的监测均具有一定的指示意义.3)高度一时间序列图能够直观地显示霰、雨水、云冰、雪、云水等水成物的时间演变情况,方便预报员的使用,为今后数值预报产品的释用提供参考.
简介:梅汛期(6月1日~7月10日)是我市大到暴雨的集中时段,往往引起严重的洪涝灾害。研究指出:切变线在梅汛期是造成我省暴雨的主要天气系统。据我们统计,切变线(涡切、暖切、冷切)亦是造成我区梅汛期大到暴雨的主要天气系统。切变线北侧的冷性高压和南侧的副热带高压的辐合往往引起动力性和热力性不稳定,而500hPa的华西槽东移又促使垂直运动的发展,如700hPa、850hPa配合有低涡东传并配有西南急流,则中低层辐合进一步加强,并有利于水汽源源不断地输送。这些都是形或我区大到暴雨的必要条件。县站用物理意义明确的总温度和气团参数等作判别指标,使大到暴雨落区更具体,这样二者结合是提高大到暴雨预报能力较理想的方法。
简介:“大陆大气本底基准研究”项目于1999年底获得批准,从2000年初正式启动实施。根据项目工作任务和目标,中国气象科学研究院的科研人员与青海瓦里关大气本底基准观象台以及浙江临安、北京上甸子、黑龙江龙凤山等3个区域本底站的业务技术人员共同努力,已经完成项目的大部分工作任务,正在进行最后的结题总结。主要进展和成果包括:(1)建成了包括4个大气本底监测台站和1个中心实验室的我国第一个以红外分析法为技术基础的二氧化碳气瓶监测体系,通过半年左右的实际采样运行,验证了采样、运输、贮存、分析等技术流程,大气样品的分析精度达到要求;
简介:利用NCEP1°×1°的6h再分析资料和常规气象观测资料,对2001年1月6日冀南大到暴雪天气过程进行了诊断分析,结果表明:冀南地区大到暴雪天气过程的主要影响系统是低层辐合切变线、高空槽、低空和超低空急流;降雪过程中前期为同流降雪,后期为西来槽降雪;冀南暴雪区处于偏南风急流左前方的辐合区内,低空、超低空急流为暴雪提供了源源不断的水汽条件;暴雪过程中存在较为深厚的上升运动,散度的垂直分布形成上下抽吸作用,中低层正涡度的发展尤其是正涡度平流的增强等均为强降雪提供了动力条件;非地转湿Q矢量散度场低层辐合明显,强辐合区与暴雪区有较好的对应关系;低层高能舌的演变可以大致判断强降水出现的时间和位置;由假相当位温垂直方向上的变化可知,冀南地区大到暴雪基本属于稳定性降雪过程.
简介:介绍了广州空气质量多模式系统并评估其对2010年9月广州市的气象要素和PM10日均浓度的24h的预报效果。评估结果表明:模式系统较好地预测了气象要素的变化,但高估了风速;各空气质量模式能合理预测广州PM10浓度的时空变化,预报效果均处于可接受范围内(平均分数偏差MFB小于±60%且平均分数误差MFE小于75%),部分模式可达到优秀水平(MFB小于±30%且MFE小于50%),但同时各模式在郊区均预测偏高而在市区偏低;总体上,模式在广州郊区的PM10预报效果优于市区。模式问对比表明,在本次业务预报实践中,不存在最优的单模式,同一模式对不同的统计指标、不同的站点,其预报效果可能存在差异,基于算术平均集成各模式结果未能获得最优的预报效果。优化排放源空间分布并引进更好的集成预报方法(如权重平均、神经网络、多元回归等)是未来改进广州空气质量多模式系统预报效果的可能途径。