摘要:

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摘要:影响山东半岛南岸的海雾可大致分为大范围海雾与近岸海雾，对港口交通运输与近岸作业等造成严重不利影响的主要是后者，但相关研究却相对较少且深度不够。针对2008—2023年山东半岛南岸的近岸海雾事件，基于近岸站点、再分析格点与卫星数据，统计分析近岸海雾的时空分布特征并初步探究其成因。结果表明：（1）近岸海雾按照雾区特征可细分为5种类型，分别受控于5种不同的天气形势，这5种海雾发生次数的月际变化差异明显；（2）近岸海雾的时空演变具有显著的日变化特征，其中快变的天气系统会强烈影响雾区形态的演变，而天气系统变化缓慢时，海面温度与气海温差是雾区变化的重要影响因素；（3）近岸海雾事件中几乎均伴随着海陆风过程，其中海雾发生与陆风环流建立在时间上高度相关且呈现一致的月际变化。研究揭示海陆风环流在山东半岛南岸近岸海雾过程中可能扮演关键性作用，有待于进一步借助高时空分辨率的数值模式进行详细探究。

摘要:西北太平洋是全球海雾频率最高的海域之一，也是海上航运的主要通道所在，目前尚无海雾预报产品，研究该区域海雾发生的特征及其预报具有重要意义。本研究基于2013—2023年国际海洋大气综合数据集（International Comprehensive Ocean-Atmosphere Data Set，ICOADS）和ERA5再分析数据，结合机器学习方法，构建西北太平洋海雾预报模型。通过计算互信息（mutual information，MI）值，筛选出与海雾发生密切相关的12个关键因子，包括海面温度（sea surface temperature，SST；以下简称“海温”）、相对湿度、海温露点差（t_SST-t_d）和经纬度信息等。为了解决有雾与无雾数据样本不平衡问题，采用重采样技术，并比较不同采样方法对模型性能的影响。结果表明，加入经纬度作为因子并对数据过采样处理后，模型性能显著提升，其中极致梯度提升树（eXtreme Gradient Boosting，XGBoost）TS评分（threat score）最高。模型的特征重要性分析表明，海温露点差和相对湿度是海雾模型中的核心因子。在对比机器学习模型中，XGBoost模型表现最佳，其次是卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）和支持向量机（support vector machine，SVM），二者TS评分均超过0.3。在个例表现上，XGBoost模型表现更好，与雾区范围的吻合度最高。研究可为大洋上空的海雾监测和预报提供参考。

摘要:2024年5月22—25日，青岛近海发生一次平流雾过程，同时在八关山和小麦岛2个沿海站点使用FM-120型雾滴谱仪开展海雾微物理特征观测，并结合地面自动气象观测站资料和ERA5再分析数据，分析此次海雾过程的微物理特征。结果表明：（1）此次海雾过程具有稳定的天气形势、东南暖湿气流及较强的逆温结构。（2）整个海雾过程中，八关山平均数浓度为277.02 cm^-3，平均液态水含量为0.051 g·cm^-3，平均有效半径为4.92 μm，平均半径为2.65 μm；小麦岛平均数浓度为77.58 cm^-3，平均液态水含量为0.027 g·cm^-3，平均有效半径为7.39 μm，平均半径为2.78 μm。（3）2个观测点的微物理特征随时间同步演变，在海雾的发展成熟阶段雾滴谱分布具有明显双峰结构，尤其在15 μm以上的大粒径段上抬明显。（4）此次海雾过程中，基于数浓度和液态水含量共同建立的能见度参数化方案预测效果最佳。

摘要:利用1990—2023年徐闻国家级气象观测站地面观测资料和NCEP/NCAR再分析资料，对琼州海峡发生大雾的气候变化特征、气象要素特征以及成雾的常见天气形势进行统计分析。结果表明：（1）琼州海峡年均大雾日数为16.6 d，雾日数年际变化总体呈减少趋势。冬季琼州海峡大雾出现频率最高，占全年的51.8%，夏季最少，占7.8%。2月琼州海峡大雾日数最多，平均大雾日数为4.2 d，占全年的25.3%；7月的平均大雾日数最少，仅为0.3 d。琼州海峡大雾主要出现在04—08时，占全天的42.7%，峰值出现在06时，谷值在13时。（2）琼州海峡出现大雾的理想气象条件为，地面盛行偏东风（东东北—东东南风），风速集中在[1.0，5.0) m·s^-1；气温处于[16，22) ℃；温度露点差t-t_d≤2.0 ℃；本站气压为[1 005.0，1 017.5] hPa；相对湿度大于90%。（3）琼州海峡出现大雾的环流形势可分为低压前型、高压入海型、静止锋型、冷锋前型和均压场型5类，各个分型占所有大雾天气过程的比例分别为10.8%、13.5%、21.6%、24.3%、29.8%，其中低压前型和高压入海型主要产生平流雾，静止锋型多出现混合雾，冷锋前型产生锋面雾，均压场型主要产生辐射雾；所分5种天气形势类型及其产生的大雾类型可为实际业务提供参考价值。

摘要:目前国内外已有8颗卫星搭载了不同形式的微波散射计，为全球海面风场遥感观测提供了不可或缺的支撑。定量、全面评估这些微波散射计海面风场的误差，是实现多源卫星散射计遥感数据协同优化应用的前提。利用2022年浮标风场和欧洲中期天气预报中心（ECMWF）海面风场，结合两两比对法、柯尔莫哥洛夫谱分析和三元匹配数据分析技术，对我国在轨运行的5颗散射计以及欧洲气象卫星组织的2颗先进散射计（ASCAT）的海面风场资料进行了精度评估。结果表明：（1）所有星载微波散射计海面风场的空间变异性均大于ECMWF风场，表明卫星散射计比ECMWF能够更好地解析中等尺度（小于100 km）海面风场动态变化的特征；（2）三元匹配数据分析不仅可以定量评估匹配数据集中每种数据源的固有误差，还可以用于横向比较不同散射计风场数据的误差特性；（3）总体上，这些散射计海面风场u、v分量的固有误差为0.5~1.3 m·s^-1。研究结果可为多源星载微波散射计海面风场资料应用中的误差协方差设置提供重要的依据。

摘要:面向风云三号E星（FY-3E）风场测量雷达（wind radar，WindRAD）海面风场数据精度分析的需求，此文利用浮标站实地观测、数值预报模式和同类卫星观测多源数据，多维度评估全风速情况下的FY-3E WindRAD风场产品质量。利用三重匹配（triple collocation，TC）分析方法，同时分析4个风速独立观测源的加性、乘性和随机误差。从综合分析结果来看，以浮标作为无偏观测源，加性误差方面FY-3E WindRAD的C波段风速产品存在略高的负偏差，Ku和双波段产品偏差水平近似，C波段乘性误差最优，3个产品随机误差相近。各独立观测源相比，浮标的均方根误差（root mean square error，RMSE）最小，数值预报模式的RMSE最大，2种卫星产品介于其中，且二者精度相近。综上，FY-3E WindRAD产品能够提供较高精度的风场观测，目前存在的问题主要是需继续优化3个产品数据集的一致性。此文基于多源数据的卫星产品精度分析，能够为卫星产品用户提供较为全面的可靠性信息，并为数值模式预报海上风场的客观订正方法提供依据。

摘要:基于中国区域逐日降水资料格点数据集（CN05.1）和NCEP/NCAR再分析资料、HadISST逐月海面温度资料，采用线性回归和小波分析等统计方法以及线性斜压模式（linear baroclinic model，LBM）对1961—2020年华北地区夏季降水的时空变化特征及与亚洲-太平洋涛动（Asian-Pacific Oscillation，APO）的联系进行分析。结果表明：（1）华北地区夏季降水量在空间上呈东南多而西北少的分布特征，且存在较为明显的年际波动特征。（2）APO可通过影响大气环流进而导致华北地区夏季降水异常，即当APO偏强时，南亚高压偏强，西太平洋副热带高压偏强、偏北，亚洲大陆低压、东亚夏季风和南亚夏季风偏强，向华北输送的水汽偏强，水汽通量以辐合为主，导致华北夏季降水偏多，反之亦然。（3）APO还通过风场改变东西太平洋地区海面温度梯度，造成太平洋海面温度呈类厄尔尼诺-南方涛动（El Nio-Southern Oscillation，ENSO）模态进而影响沃克环流，间接调控华北地区夏季降水。（4）基于LBM的数值试验结果同样表明，受青藏高原异常热源影响，对流层高层位势高度出现响应，有利于APO形成，对应南亚高压偏强，而对流层中低层则为异常气旋性环流，对应东亚和南亚夏季风偏强，有利于水汽向中国北方输送，从而导致华北地区夏季降水量偏多。

摘要:基于美国航空航天局的CCMP（Cross-Calibrated Multi-Platform）3.1版海面风数据等资料，结合Mann-Kendall趋势检验等方法，对冬季黄渤海海上大风频次异常变化特征进行分析，并探究其在年代际尺度上的可能影响因子。结果表明：（1）1993—2008年，渤海、渤海海峡和黄海西北部的冬季大风频次呈显著增长趋势，2009年后变化趋缓。（2）年代际尺度上去除长期趋势后，1996—2020年，11月北大西洋海面温度异常（sea surface temperature anomaly，SSTA）呈三极型模态。当SSTA呈“+、-、+”位相时，冬季北大西洋上空850 hPa出现负位相的北大西洋涛动（North Atlantic Oscillation，NAO），同时250 hPa上的罗斯贝（Rossby）波列沿负位相NAO活跃处向下游黄渤海及日本海一带传播，引起的环流形势异常利于冷空气在寒潮关键区积聚与爆发。此时，黄渤海上空850 hPa存在经向温度梯度负异常，有利于高空动量下传，产生寒潮大风。（3）保留数据长期趋势时，11月巴伦支海北部和喀拉海海冰密集度异常（sea ice concentration anomaly，SICA）在1993—2008年呈显著下降趋势，与同年冬季北极涛动显著负相关。同时冬季250 hPa上的Rossby波列从北极向黄渤海和日本海一带传播，500 hPa上乌拉尔阻塞增强，贝加尔湖出现异常低压，利于北极冷空气向寒潮关键区的输送和积累，黄渤海上空850 hPa出现经向温度梯度负异常。而2009年以来北极SICA趋势变化不显著，与之对应的冬季乌拉尔阻塞高压异常偏弱，贝加尔湖上空为异常高压，不利于冷空气输送积聚及黄渤海寒潮大风的爆发。

摘要:利用高空和地面气象观测资料以及风云卫星（FY-2F）、S波段双偏振雷达和ERA5再分析资料，对2020年5月17日发生在山东一次极端强对流天气的环流背景、环境参数、双偏振雷达特征及触发机制进行分析。结果表明：（1）此次极端强对流天气产生在东北冷涡背景下，低空急流和对流有效位能在17日夜间显著增强，大气可降水量和垂直风切变均超过山东阈值，0 ℃层高度和融化层高度适宜，为此次强对流天气的产生提供了有利的环境条件；降雹区位于干线、强上升运动和水汽辐合三者叠加的区域。（2）潍坊昌邑大冰雹和青岛平度特大冰雹均由形成于潍坊境内的超级单体造成，其成熟阶段垂直累积液态水含量的迅速减小及风暴顶高和单体质心的下降对冰雹预报有较好的指示意义。（3）造成昌邑和平度冰雹大小不同的超级单体风暴双偏振特征差异明显，二者均有大的ZH对应小的ZDR、Cc和KDP，强冰雹衰减和波束非均匀填充，入流区和中气旋附近存在ZDR弧，上升气流区有较高ZDR柱等共同特征；不同之处为平度冰雹的ZH大于昌邑，ZDR和Cc的最小值小于昌邑。（4）此次强对流天气过程主要由干线触发，特别在地面辐合线与干线交汇处，对流风暴剧烈发展。

摘要:针对现有雷达回波外推模型存在长时序回波外推模糊失真和强回波预测准确率较低等问题，利用安徽2016年5—9月的多普勒雷达组合反射率拼图数据，设计了一种基于自注意力和稠密卷积改进卷积长短期记忆（convolutional long short-term memory，ConvLSTM）网络的雷达回波外推方法。模型以ConvLSTM为基础，在每个单元结构以及编解码器中间融入自注意力机制，强化模型对于特征长时空间依赖的提取能力，同时用稠密连接卷积代替普通卷积，提高模型的特征重用能力。实验利用过去1 h雷达回波图像预测未来2 h雷达回波图像，并与改进前的ConvLSTM进行对比证明了提出的模型能够提高雷达回波外推的准确率。

摘要:为对不同设施农业类型信息进行识别分类和精细化提取，以潍坊日光温室和塑料大棚为研究对象，基于Google Earth Engine（GEE）云计算平台，利用Sentinel-1雷达卫星数据、Sentinel-2光学卫星数据和SRTM DEM数据，提取光谱特征、指数特征、雷达特征、纹理特征和地形特征共41个特征变量并进行特征优选，其中，通过累计差法对比14种不同尺寸窗口，计算得到Sentinel-2影像最佳纹理特征。采用随机森林分类算法，根据不同特征设计6种组合方案开展实验，得到潍坊2023年10 m分辨率设施农业空间分布情况，探讨不同特征组合对设施农业信息提取精度的影响。结果表明：（1）Sentinel-2提取设施农业的最佳纹理特征窗口是27×27，最佳纹理特征组合为均值、熵、方差、相异性和对比度。（2）在光谱特征、指数特征的基础上加入纹理特征、雷达特征和地形特征对设施农业进行分类，不同类型特征对设施农业提取的有利程度由大到小依次为纹理特征、地形特征、雷达特征，与单一光谱和指数特征相比，分类精度分别提升4.08%、1.40%、0.80%。（3）特征优选后的方案提取精度最高，设施农业的总体精度为91.03%，Kappa系数为0.86。其中，塑料大棚的生产者精度和用户精度分别为92.21%和91.83%；日光温室的生产者精度和用户精度分别为88.54%和89.47%。（4）利用Sentinel系列影像和SRTM DEM地形数据，构建的潍坊多种设施农业类型遥感提取方法，可为设施农业灾害风险管理提供决策支撑。

摘要:为快速准确地提取冬小麦倒伏面积，以德州两次冬小麦倒伏过程为研究案例，采用高分六号卫星数据和哨兵一号合成孔径雷达数据，根据倒伏小麦与正常小麦光谱特征的不同，实现冬小麦倒伏面积精准提取。结果表明：（1）对正常小麦和倒伏小麦进行光谱分析，在高分六号影像中后者绿光波段反射率和垂直Symbolm@@水平（vertical-horizontal，VH）极化影像中后向散射强度均明显高于前者；（2）基于此两种特征提取的冬小麦倒伏面积普遍大于实测面积，倒伏严重时，相对误差百分率为3.1%~4.6%，较之严重倒伏，轻度倒伏时提取的面积相对误差偏大；（3）当倒伏伴有明显积水时，基于高分六号卫星的提取结果更为准确。研究成果为进一步提高冬小麦倒伏面积提取精度提供参考，也为及时做好冬小麦倒伏预防补救提供数据支撑。

摘要:利用中央气象台业务实时资料、中国气象局台风最佳路径资料、风云卫星和常规观测资料等，对2024年发生在西北太平洋和南海的台风活动特征及对中国产生重大影响的台风路径、强度、风雨情况等进行概述和统计分析。结果显示：（1）2024年西北太平洋和南海共有26个台风生成，与气候平均值基本持平，生成源地较多年平均偏北偏西，生成时间较为集中，秋季台风活跃。（2）2024年共有8个台风在中国沿海登陆，较气候平均值偏多。登陆地点集中在华东和华南沿海，其中登陆台湾和上海的台风数较多年平均明显偏多。初次登陆平均强度偏强，且总登陆次数偏多；台风“摩羯”是有气象记录以来秋季登陆中国的最强台风。（3）全国有25个省份的468条河流发生超警以上洪水，其中，台风“格美”造成的影响范围最大，导致东北、华北、江南、西南等地区出现大范围长时间的强降水过程。

摘要:2024年冬季（2024年12月—2025年2月）北半球大气环流特征为：极涡呈偶极型分布，中高纬环流呈3波型分布；西伯利亚高压脊较常年平均存在显著正距平，有利于冷空气堆积；东亚大槽有弱负距平，槽较常年平均偏强，利于引导冷空气南下。西北太平洋和南海共生成1个热带气旋，全球其他海域共生成15个热带气旋。我国近海出现11次8级以上大风过程，其中冷空气大风过程9次，冷空气和温带气旋共同影响的大风过程1次，冷空气和台风共同影响的大风过程1次；近海出现2.0 m以上大浪过程的日数达54 d，约占冬季总日数的60%。我国近海出现4次比较明显的海雾过程。2024年冬季，我国近海海域海面温度呈明显下降趋势，北部海域的降温幅度明显大于南部海域。2024年12月我国近海海面温度较常年总体偏高，而2025年1—2月较常年整体偏低。