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  • 青藏高原云和大气对被动微波遥感积雪雪深的影响

    青藏高原云和大气对被动微波遥感积雪雪深的影响

    刘进军, 傅云飞, 李锐, 王雨, 符玉云, 胡继恒

    高原气象, 2018 37 (2): 305-316.

    利用AMSR-E(Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS)观测的2002-2011年青藏高原上空大气顶上行微波亮温(TBTOA),经过辐射传输计算,对水汽和非降水云进行订正,推算出相应的高原地表上行亮温(TBSRF)。并用这两组亮温估算了青藏高原地区的雪深SDTOA和SDSRF。通过个例和近10年统计研究发现,低频18.7 GHz亮温几乎不受影响,而大气顶处36.5 GHz亮温明显高于相应的地表亮温。不考虑这一效应,忽略大气的影响将造成青藏高原雪深反演低估(SDTOA SDSRF)。这种低估在多个个例中出现,在多年平均尺度上也很显著,不可忽略。直接用大气顶微波亮温反演雪深,将造成绝对误差2~3 cm。在青藏高原雪深较浅的区域,相对误差很大,为50%~80%。而在高原雪深较深的地区,相对误差较小为10%~20%。该误差(SDTOA-SDSRF)和云水路径呈较强的负相关(R=-0.45),敏感性为-0.047 cm·(g·m-2)-1,该误差对冰云的敏感性较低,和水汽的相关性更弱。通过与MODIS雪盖产品比较发现,用. . .

     
  • 青藏高原冬春积雪异常和中国东部夏季降水关系的诊断与模拟

    青藏高原冬春积雪异常和中国东部夏季降水关系的诊断与模拟

    李燕, 闫加海, 张冬峰

    高原气象, 2018 37 (2): 317-324.

    使用1980-2010年水平分辨率为25 km的遥感积雪深度资料和0.5°×0.5°降水观测资料分析了青藏高原(下称高原)冬春(12月至翌年5月)积雪异常和中国东部夏季(6-8月)降水的关系,然后通过区域气候模式RegCM4.1在高原冬春季、春季积雪异常强迫下的试验结果进行对比,进一步验证了高原积雪异常影响中国东部夏季降水的机理。遥感积雪深度和格点降水资料诊断分析表明高原冬春少雪,中国东部夏季降水从北向南呈"-+-+"分布;冬春多雪,降水从北向南呈"+-+-"分布。数值模拟试验结果表明,高原冬春积雪异常影响中国东部夏季降水异常,高原冬春少雪,中国东部夏季降水从北向南呈"+-"分布,高原春季少雪,中国东部夏季降水从北向南呈"+-+"分布;高原冬春季以及春季多雪情形下,中国东部夏季降水异常呈相反的空间分布。同时,数值模拟结果表明高原冬春或春季少(多)雪,东亚夏季风偏强(弱),中国东部夏季降水异常。

     
  • 那曲高寒草地上四种地表通量计算方法的对比

    那曲高寒草地上四种地表通量计算方法的对比

    严晓强, 胡泽勇, 孙根厚, 谢志鹏

    高原气象, 2018 37 (2): 358-370.

    利用中国科学院那曲高寒气候环境观测研究站2013年9月至2014年8月自动气象站(AWS)和涡动相关系统(EC)的观测资料,基于空气动力学法、地表能量平衡组合法、总体输送法以及涡动相关法,计算了高寒草地下垫面的湍流通量,并对不同方法计算结果间的一致性和差异性进行了分析。结果表明,不同方法计算的湍流通量特征具有明显的差异。地表能量平衡组合法满足能量平衡关系,但在早晨和傍晚层结转换期间,计算的湍流通量出现异常不稳定值;空气动力学法计算的湍流通量在整个观测期与涡动相关法计算的湍流通量相关性最高,但在大气稳定度参数接近0,计算结果不稳定;总体输送法计算的通量数据在地气温差为负值时发散明显,但该方法原理简单,适合在只有常规观测项目的业务气象站或在气象观测项目不全的野外台站使用。空气动力学法和地表能量平衡组合法与涡动相关法的湍流通量的平均偏差相对较小,而总体输送法平均偏差相对较大。研究方法和结果除了为这些方法的使用提供参考外,也为建立长时间通量序列提供了一个较为合理的依据,有助于深入了解高原地气相互作用。

     
  • 基于BGM的对流尺度集合预报试验及其检验

    基于BGM的对流尺度集合预报试验及其检验

    马申佳, 陈超辉, 何宏让, 李湘, 李毅

    高原气象, 2018 37 (2): 495-504.

    基于增长模繁殖法,考虑对流尺度高度非线性特征和精细化预报要求,对一次强飑线天气过程进行了集合预报试验,引入概率匹配平均法对集合预报结果进行对比分析,并通过偏差和公平技巧评分对降水进行了预报效果检验。试验结果表明,BGM法应用到对流尺度集合预报中能够生成代表大气不确定性的快速增长扰动。集合预报结果相比控制预报更加准确,传统集合平均对较小降水强度的预报更加准确,概率匹配平均法对大量级降水的预报能力明显占优。降水评分检验表明,集合平均对小量级降水的预报技巧最高,概率匹配平均法对极端降水事件的预报技巧有明显优势。对流尺度集合预报能够提高降水预报技巧,并对高影响对流天气事件的预报有指导意义。

     
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