2024年第52卷第6期文章目次
2024, 52(6):763-774.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20240095
摘要:
風云四號氣象衛星B星（FY-4B）作為風云四號系列衛星的首發業務星，其搭載的先進的靜止軌道輻射成像儀(Advanced Geostationary Radiation Imager，AGRI）是FY-4B核心載荷之一，目前FY-4B/AGRI采用非線性海表溫度算法（NonLinear Sea Surface Temperature，NLSST）進行海表溫度產品反演處理。為去除FY-4B/AGRI海表溫度產品中出現的條紋噪聲，將雙譜濾波算法應用于NLSST算法中的紅外分裂窗通道亮溫差數據進行濾波。雙譜濾波算法采用的核函數基于輻射傳輸物理過程，可去除海表溫度產品中存在的條紋噪聲和隨機噪聲，且不會降低產品的空間分辨率。以現場實測海表溫度數據為參考海溫，對FY-4B/AGRI分裂窗亮溫差去條紋后的海表溫度產品進行檢驗，時空匹配窗口選擇時間30 min、空間距離4 km。評估表明：雙譜濾波算法可以有效抑制條紋噪聲，提高海表溫度產品圖像可視化質量，改善海表溫度產品的精度。
風云四號氣象衛星B星（FY-4B）作為風云四號系列衛星的首發業務星，其搭載的先進的靜止軌道輻射成像儀(Advanced Geostationary Radiation Imager，AGRI）是FY-4B核心載荷之一，目前FY-4B/AGRI采用非線性海表溫度算法（NonLinear Sea Surface Temperature，NLSST）進行海表溫度產品反演處理。為去除FY-4B/AGRI海表溫度產品中出現的條紋噪聲，將雙譜濾波算法應用于NLSST算法中的紅外分裂窗通道亮溫差數據進行濾波。雙譜濾波算法采用的核函數基于輻射傳輸物理過程，可去除海表溫度產品中存在的條紋噪聲和隨機噪聲，且不會降低產品的空間分辨率。以現場實測海表溫度數據為參考海溫，對FY-4B/AGRI分裂窗亮溫差去條紋后的海表溫度產品進行檢驗，時空匹配窗口選擇時間30 min、空間距離4 km。評估表明：雙譜濾波算法可以有效抑制條紋噪聲，提高海表溫度產品圖像可視化質量，改善海表溫度產品的精度。
2024, 52(6):775-786.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20240030
摘要:
為實現像素級雷暴活動范圍識別，開展氣象靜止衛星影像分割研究。以貴州省及周邊區域風云靜止衛星水汽、長波紅外通道（6.25～13.5.5 μm）輻射數據為特征，融合地面甚低頻/低頻（VLF/LF）閃電監測和星載閃電成像儀（LMI）數據構建標簽數據。通過改進 DeepLabv3+語義分割網絡并增加訓練策略，對靜止衛星影像進行雷暴范圍識別。結果表明，數據增強、主動學習的自適應采樣、Combo Loss組合損失、Ranger21優化器等訓練策略可降低小樣本訓練對網絡性能的影響，解決數據不平衡問題；骨干網絡提取特征采用MobilenetV2運行速度最快，ResNet_101分割性能最好；引入卷積注意力機制模塊可提升模型分割精度和特征提取能力。改進后的 DeepLabv3 + 模型在測試數據集上像素平均準確率為 96.82%，平均交并比 MIoU 為 76.93%，性能優于SegNet、UNet、FCN等其他模型。該研究通過挖掘衛星影像中的雷暴特征信息，提高了對雷暴活動的識別精度，可為下一步引入循環神經網絡開展雷暴活動預測奠定基礎。
為實現像素級雷暴活動范圍識別，開展氣象靜止衛星影像分割研究。以貴州省及周邊區域風云靜止衛星水汽、長波紅外通道（6.25～13.5.5 μm）輻射數據為特征，融合地面甚低頻/低頻（VLF/LF）閃電監測和星載閃電成像儀（LMI）數據構建標簽數據。通過改進 DeepLabv3+語義分割網絡并增加訓練策略，對靜止衛星影像進行雷暴范圍識別。結果表明，數據增強、主動學習的自適應采樣、Combo Loss組合損失、Ranger21優化器等訓練策略可降低小樣本訓練對網絡性能的影響，解決數據不平衡問題；骨干網絡提取特征采用MobilenetV2運行速度最快，ResNet_101分割性能最好；引入卷積注意力機制模塊可提升模型分割精度和特征提取能力。改進后的 DeepLabv3 + 模型在測試數據集上像素平均準確率為 96.82%，平均交并比 MIoU 為 76.93%，性能優于SegNet、UNet、FCN等其他模型。該研究通過挖掘衛星影像中的雷暴特征信息，提高了對雷暴活動的識別精度，可為下一步引入循環神經網絡開展雷暴活動預測奠定基礎。
2024, 52(6):787-796.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20230364
摘要:
本文分析了一次雨雪轉換天氣中DSG5降水天氣現象儀形成的各級數據間的關系及其對天氣現象的判識過程，研究了降水粒子譜及氣溫、地面溫度和草面溫度等氣象要素的變化特征，利用ECMWF模式和雙偏振多普勒雷達資料探討了雨雪轉換的天氣背景及不同相態降水粒子的空間分布。主要結論如下：降水過程中，隨著回流冷空氣的增強，近地面冷氣層變厚變冷，其上的暖氣層逐漸變薄直至消失，測站先后經歷了雨滴、雨滴加冰粒和冰粒加雪花3個主要的降水階段。測站上空降水粒子相態的變化在雙偏振多普勒雷達相關系數的空間分布上有明確的反映。在由雨轉雪的過程中，地面降水粒子的尺度譜明顯變寬，速度譜明顯收窄；總體上DSG5的判識結果與雙偏振多普勒雷達和其他觀測資料的分析結果相吻合。DSG5判斷的降水開始時間比實際降水滯后了5 min，降水結束時間提前了6 min，判斷的過程總降水時長偏短?？梢岳媒邓^程和雷達回波的連續性對DSG5的判識結果進行優化。
本文分析了一次雨雪轉換天氣中DSG5降水天氣現象儀形成的各級數據間的關系及其對天氣現象的判識過程，研究了降水粒子譜及氣溫、地面溫度和草面溫度等氣象要素的變化特征，利用ECMWF模式和雙偏振多普勒雷達資料探討了雨雪轉換的天氣背景及不同相態降水粒子的空間分布。主要結論如下：降水過程中，隨著回流冷空氣的增強，近地面冷氣層變厚變冷，其上的暖氣層逐漸變薄直至消失，測站先后經歷了雨滴、雨滴加冰粒和冰粒加雪花3個主要的降水階段。測站上空降水粒子相態的變化在雙偏振多普勒雷達相關系數的空間分布上有明確的反映。在由雨轉雪的過程中，地面降水粒子的尺度譜明顯變寬，速度譜明顯收窄；總體上DSG5的判識結果與雙偏振多普勒雷達和其他觀測資料的分析結果相吻合。DSG5判斷的降水開始時間比實際降水滯后了5 min，降水結束時間提前了6 min，判斷的過程總降水時長偏短?？梢岳媒邓^程和雷達回波的連續性對DSG5的判識結果進行優化。
2024, 52(6):797-806.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20230430
摘要:
隨著數值模式時空分辨率的提升，數據量急劇增加，長序列數據很難直接通過文件拷貝或者網絡傳輸方式為用戶提供數據服務。為此，筆者設計實現了一種分布式管理平臺，該平臺根據用戶定制的數據需求，運用預報要素、空間范圍、時間尺度等約束條件，抽取或根據區域參數裁剪指定氣象要素，生成精簡數據進行用戶服務。該平臺集成了搜索引擎、格點數據解碼、內存數據庫技術以及分布式框架，實現跨操作系統的統一接口調用和數據快速獲取，有效解決用戶訪問長時間序列歷史資料的難題。實驗測試顯示，該平臺在格點數據管理規模和訪問效率方面均表現出色。特別是在北京2022年冬季奧運會和冬殘奧會氣象保障服務中，該平臺發揮了重要作用，展現了其實際應用的價值和潛力。
隨著數值模式時空分辨率的提升，數據量急劇增加，長序列數據很難直接通過文件拷貝或者網絡傳輸方式為用戶提供數據服務。為此，筆者設計實現了一種分布式管理平臺，該平臺根據用戶定制的數據需求，運用預報要素、空間范圍、時間尺度等約束條件，抽取或根據區域參數裁剪指定氣象要素，生成精簡數據進行用戶服務。該平臺集成了搜索引擎、格點數據解碼、內存數據庫技術以及分布式框架，實現跨操作系統的統一接口調用和數據快速獲取，有效解決用戶訪問長時間序列歷史資料的難題。實驗測試顯示，該平臺在格點數據管理規模和訪問效率方面均表現出色。特別是在北京2022年冬季奧運會和冬殘奧會氣象保障服務中，該平臺發揮了重要作用，展現了其實際應用的價值和潛力。
2024, 52(6):807-815.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20240021
摘要:
為實現多種臨近預報外推方法的有效融合，提升臨近外推的準確性。本文提出了一種將光流法（Optical Flow， OF）與深度學習（Deep Learning， DL）滾動融合的雷達組合反射率（Composite Reflectivity,CR）外推方法（Rolling Fusion Neural Network， RFNet），以提升臨近預報的準確性。RFNet采用兩層卷積神經網絡，并通過粒子群算法（Particle Swarm Optimization， PSO）優化網絡參數，解決CR強度不平衡問題。RFNet在訓練中使用OF和DL外推的10個時次CR預測未來10個時次的CR，訓練后的RFNet作為下一次訓練的預訓練模型，以提升訓練效率。結果表明，RFNet有效緩解了DL的強度衰減和回波結構模糊問題。在20和30 dBz閾值處，DL和RFNet外推效果相近，均優于OF。在40 dBz閾值處，0～30 min內DL效果最好，30 min后RFNet表現最佳。在50 dBz閾值處，RFNet在42 min內顯著優于DL和OF。RFNet在40 dBz以上的外推效果隨CREF強度增大而提升。
為實現多種臨近預報外推方法的有效融合，提升臨近外推的準確性。本文提出了一種將光流法（Optical Flow， OF）與深度學習（Deep Learning， DL）滾動融合的雷達組合反射率（Composite Reflectivity,CR）外推方法（Rolling Fusion Neural Network， RFNet），以提升臨近預報的準確性。RFNet采用兩層卷積神經網絡，并通過粒子群算法（Particle Swarm Optimization， PSO）優化網絡參數，解決CR強度不平衡問題。RFNet在訓練中使用OF和DL外推的10個時次CR預測未來10個時次的CR，訓練后的RFNet作為下一次訓練的預訓練模型，以提升訓練效率。結果表明，RFNet有效緩解了DL的強度衰減和回波結構模糊問題。在20和30 dBz閾值處，DL和RFNet外推效果相近，均優于OF。在40 dBz閾值處，0～30 min內DL效果最好，30 min后RFNet表現最佳。在50 dBz閾值處，RFNet在42 min內顯著優于DL和OF。RFNet在40 dBz以上的外推效果隨CREF強度增大而提升。
2024, 52(6):816-829.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20230431
摘要:
利用2013—2021年間山東省氣象觀測站的逐時極大風速、MICAPS資料、雷達風廓線、華北雷達拼圖、閃電定位以及NCEP再分析等資料，將冷渦背景下山東極端雷暴大風的天氣類型分為低槽型、西北氣流型、橫槽型、高空冷渦型、副高邊緣型和暖切變線型6大類，并對冷渦背景下山東產生極端雷暴大風的預報著眼點進行分析。結果表明：①產生極端雷暴大風的雷暴形態有弓形、多單體風暴、颮線、超級單體和普通雷暴單體，其中以弓形和多單體風暴居多。②弓形回波的中部前沿出現極端雷暴大風概率較大。多單體風暴移向的右前方、颮線前沿和超級單體移動方向的右前方也是出現極端雷暴大風的關鍵區。③極端雷暴大風發生時，回波頂高一般在15 km以上，且極端雷暴大風出現在回波頂高大值中心移動方向的前或右前側。④當地面上出現2.5 hPa以上的小時增壓、相對于周邊環境大氣較低的冷池中心、對流層中下層環境風場明顯增強時，就要結合風暴移動方向，提前研判風暴移動方向的前方，尤其是右前方，是否有發生極端強雷暴大風的可能。
利用2013—2021年間山東省氣象觀測站的逐時極大風速、MICAPS資料、雷達風廓線、華北雷達拼圖、閃電定位以及NCEP再分析等資料，將冷渦背景下山東極端雷暴大風的天氣類型分為低槽型、西北氣流型、橫槽型、高空冷渦型、副高邊緣型和暖切變線型6大類，并對冷渦背景下山東產生極端雷暴大風的預報著眼點進行分析。結果表明：①產生極端雷暴大風的雷暴形態有弓形、多單體風暴、颮線、超級單體和普通雷暴單體，其中以弓形和多單體風暴居多。②弓形回波的中部前沿出現極端雷暴大風概率較大。多單體風暴移向的右前方、颮線前沿和超級單體移動方向的右前方也是出現極端雷暴大風的關鍵區。③極端雷暴大風發生時，回波頂高一般在15 km以上，且極端雷暴大風出現在回波頂高大值中心移動方向的前或右前側。④當地面上出現2.5 hPa以上的小時增壓、相對于周邊環境大氣較低的冷池中心、對流層中下層環境風場明顯增強時，就要結合風暴移動方向，提前研判風暴移動方向的前方，尤其是右前方，是否有發生極端強雷暴大風的可能。
2024, 52(6):830-840.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20230368
摘要:
本文利用地面逐小時氣象觀測資料、高空觀測資料、多普勒雷達產品和FY-2H衛星的云頂黑體亮溫（Black Body Temperature，TBB）資料，分析了2022年4月11日四川盆地一次極端大風天氣過程的形成原因和演變特征，得到如下結論：①此次極端大風天氣過程因干冷空氣進入盆地而觸發，地面輻合線的強迫抬升作用加強了此次風暴天氣；②過程中劇烈天氣多發生于中尺度對流系統合并加強時期，且位于對流云團前側TBB梯度大值區以及TBB低值中心附近；③颮線過境時強的冷池作用，颮鋒前后變壓梯度強、密度流強，是導致地面極端大風的重要原因；④風暴前側入流、后側入流和強的中層徑向輻合為極端大風的出現提供了有利配置；而強反射率因子核和垂直液態含水量大值區的迅速下降意味著系統內部劇烈降溫而產生了濕下擊暴流，加劇大風強度。
本文利用地面逐小時氣象觀測資料、高空觀測資料、多普勒雷達產品和FY-2H衛星的云頂黑體亮溫（Black Body Temperature，TBB）資料，分析了2022年4月11日四川盆地一次極端大風天氣過程的形成原因和演變特征，得到如下結論：①此次極端大風天氣過程因干冷空氣進入盆地而觸發，地面輻合線的強迫抬升作用加強了此次風暴天氣；②過程中劇烈天氣多發生于中尺度對流系統合并加強時期，且位于對流云團前側TBB梯度大值區以及TBB低值中心附近；③颮線過境時強的冷池作用，颮鋒前后變壓梯度強、密度流強，是導致地面極端大風的重要原因；④風暴前側入流、后側入流和強的中層徑向輻合為極端大風的出現提供了有利配置；而強反射率因子核和垂直液態含水量大值區的迅速下降意味著系統內部劇烈降溫而產生了濕下擊暴流，加劇大風強度。
2024, 52(6):841-849.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20230332
摘要:
為了充分發揮目前密集的全球導航衛星系統(Global Navigation Satellite System，GNSS)測站的作用，本文建立了一套準實時的GNSS對流層總延遲（Zenith Total Delay, ZTD）和水平梯度（Horizontal Gradients，HG）解算系統，并基于中國氣象局的格網降水產品和ERA5再分析資料對廣州“5·7”暴雨下ZTD和HG的演變特征進行研究。結果表明：ZTD和HG的時序變化能夠反映出降水的前兆信息，而HG的矢量性則在一定程度上揭示降雨的相關特征。ZTD和HG的時空特征對暴雨的短臨預報具有一定指示作用，可作為對暴雨短臨預報的輔助手段。
為了充分發揮目前密集的全球導航衛星系統(Global Navigation Satellite System，GNSS)測站的作用，本文建立了一套準實時的GNSS對流層總延遲（Zenith Total Delay, ZTD）和水平梯度（Horizontal Gradients，HG）解算系統，并基于中國氣象局的格網降水產品和ERA5再分析資料對廣州“5·7”暴雨下ZTD和HG的演變特征進行研究。結果表明：ZTD和HG的時序變化能夠反映出降水的前兆信息，而HG的矢量性則在一定程度上揭示降雨的相關特征。ZTD和HG的時空特征對暴雨的短臨預報具有一定指示作用，可作為對暴雨短臨預報的輔助手段。
2024, 52(6):850-857.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20230424
摘要:
利用青海湖風云衛星“湖-?！眳f同觀測試驗的漂流觀測儀數據，分析青海湖水溫與氣溫的變化特征及相關性，并結合青海湖周邊自動氣象站資料，分析湖陸氣溫變化特征的差異。研究結果表明：青海湖水溫與氣溫存在一定的相關性，其分鐘值的相關系數為0.71，日均值的相關系數為0.73，水溫與氣溫日變化均呈單峰型，升降階段基本相同，但水溫日變化的幅度明顯小于氣溫，且下降時間要早于氣溫；青海湖湖面氣溫與陸面氣溫同樣存在著相關性，二者的發展變化趨勢是一致的，但日變化存在一定的錯峰現象，陸面氣溫的峰值是提前的，而谷值是滯后的。
利用青海湖風云衛星“湖-?！眳f同觀測試驗的漂流觀測儀數據，分析青海湖水溫與氣溫的變化特征及相關性，并結合青海湖周邊自動氣象站資料，分析湖陸氣溫變化特征的差異。研究結果表明：青海湖水溫與氣溫存在一定的相關性，其分鐘值的相關系數為0.71，日均值的相關系數為0.73，水溫與氣溫日變化均呈單峰型，升降階段基本相同，但水溫日變化的幅度明顯小于氣溫，且下降時間要早于氣溫；青海湖湖面氣溫與陸面氣溫同樣存在著相關性，二者的發展變化趨勢是一致的，但日變化存在一定的錯峰現象，陸面氣溫的峰值是提前的，而谷值是滯后的。
2024, 52(6):858-868.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20230404
摘要:
本文利用2010—2019年中國ADTD（Advanced TOA and Direction system）型閃電定位儀閃電監測數據和NCEP（National Centers for Environmental Prediction）再分析資料，在分析閃電活動特征的基礎上，結合TS評分、預報偏差等天氣學檢驗指標，研究中國及不同區域閃電的環境條件物理量特征。閃電活動特征顯示，閃電分布呈“南多北少”的形勢，華南閃電密度最大，其次為江南東部和西南地區東部；在頻數年變化上，除6月為華南閃電高發月外，全國及大部分地區8月閃電最多；日變化上，午后地閃電活動最為集中，16：00為峰值。環境條件分析表明，從全國來看，熱力相關物理量對閃電發生指示意義最好，其次為水汽物理量，動力相關表征量的指示作用不明顯。其中，K指數為全國范圍的最佳指數，其最優閾值為37 ℃，同時發現低層水汽條件較好的區域對于K指數敏感性更高，其閾值也相對較高，比如華北、長江流域、華南地區。而對于中高緯度區域，大氣層結不穩定對于閃電發生更敏感，因此最優抬升指數和抬升指數等指數的表現更好。水汽條件為閃電發生的必要因素，但水汽條件對閃電的指示意義不可單獨用作閃電預報的依據，應結合大氣環流和其他環境場特征來確定。相關結果為認識和預報全國和不同地區的閃電活動提供了客觀參考。
本文利用2010—2019年中國ADTD（Advanced TOA and Direction system）型閃電定位儀閃電監測數據和NCEP（National Centers for Environmental Prediction）再分析資料，在分析閃電活動特征的基礎上，結合TS評分、預報偏差等天氣學檢驗指標，研究中國及不同區域閃電的環境條件物理量特征。閃電活動特征顯示，閃電分布呈“南多北少”的形勢，華南閃電密度最大，其次為江南東部和西南地區東部；在頻數年變化上，除6月為華南閃電高發月外，全國及大部分地區8月閃電最多；日變化上，午后地閃電活動最為集中，16：00為峰值。環境條件分析表明，從全國來看，熱力相關物理量對閃電發生指示意義最好，其次為水汽物理量，動力相關表征量的指示作用不明顯。其中，K指數為全國范圍的最佳指數，其最優閾值為37 ℃，同時發現低層水汽條件較好的區域對于K指數敏感性更高，其閾值也相對較高，比如華北、長江流域、華南地區。而對于中高緯度區域，大氣層結不穩定對于閃電發生更敏感，因此最優抬升指數和抬升指數等指數的表現更好。水汽條件為閃電發生的必要因素，但水汽條件對閃電的指示意義不可單獨用作閃電預報的依據，應結合大氣環流和其他環境場特征來確定。相關結果為認識和預報全國和不同地區的閃電活動提供了客觀參考。
2024, 52(6):869-878.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20230370
摘要:
基于2004—2021年125個中國臺風災情資料以及地面氣象站風雨觀測數據和社會經濟統計數據，綜合考慮致災因子、承災體和防災減災能力構建臺風災害直接經濟損失評估模型，并在此基礎上定量化研究影響中國臺風災害直接經濟損失的主導因子。結果表明：在2004—2021年期間，中國臺風定基直接經濟損失和臺風風雨強度均呈現下降趨勢。以2012年（臺風路徑集合預報實時訂正技術啟用年）為界，臺風大風指數是2004—2011年期間對臺風災害經濟損失貢獻量最大的影響因子，但在2012年之后，卻是貢獻量最小的因子；臺風降雨指數、地區GDP(Gross Domestic Product)總和、臺風強度預報誤差和排水管道密度因子對臺風災害經濟損失的貢獻在2012年之后均明顯增加，并且臺風強度預報誤差的降低和排水管道密度的顯著增加是2012—2021年期間臺風災害經濟損失下降的主導要素。本研究發現我國臺風災害經濟損失的主導影響因子在不同研究時段內存在差異，提高臺風強度預報水平和改善排水設施等防災減災能力可有效降低臺風災害經濟損失。
基于2004—2021年125個中國臺風災情資料以及地面氣象站風雨觀測數據和社會經濟統計數據，綜合考慮致災因子、承災體和防災減災能力構建臺風災害直接經濟損失評估模型，并在此基礎上定量化研究影響中國臺風災害直接經濟損失的主導因子。結果表明：在2004—2021年期間，中國臺風定基直接經濟損失和臺風風雨強度均呈現下降趨勢。以2012年（臺風路徑集合預報實時訂正技術啟用年）為界，臺風大風指數是2004—2011年期間對臺風災害經濟損失貢獻量最大的影響因子，但在2012年之后，卻是貢獻量最小的因子；臺風降雨指數、地區GDP(Gross Domestic Product)總和、臺風強度預報誤差和排水管道密度因子對臺風災害經濟損失的貢獻在2012年之后均明顯增加，并且臺風強度預報誤差的降低和排水管道密度的顯著增加是2012—2021年期間臺風災害經濟損失下降的主導要素。本研究發現我國臺風災害經濟損失的主導影響因子在不同研究時段內存在差異，提高臺風強度預報水平和改善排水設施等防災減災能力可有效降低臺風災害經濟損失。
2024, 52(6):879-889.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20230282
摘要:
在全球氣候變暖和城市化發展的雙重影響下，城市極端降雨事件頻發。利用數字高程模型數據、土地利用數據、遙感影像數據、興趣點POI數據、實測降水數據，構建江蘇省鹽城市建湖高新區的一二維水動力-管網耦合內澇模型，其中一維水動力圖層包括河道中心線、河道斷面、流量邊界、開邊界，共設置68個河道斷面，平均斷面間隔為260 m；通過網格化剖分，將地表高程數據賦值網格節點，搭建網格化二維地形模型，實現積澇狀況可視化數值模擬。以兩場實測降雨過程對模型進行檢驗，在此基礎上,分別模擬5年、10年、20年、30年、50年和100年重現期降雨量下的內澇地表積水深度和空間分布特點，以特別嚴重內澇、嚴重內澇、中度內澇、一般性內澇進行分級，繪制積澇等級分布圖，結果表明：不同重現期下，高新區水深主要分布在0.1～0.25 m，占總內澇風險面積50%左右。100年一遇情景下，商務住宅受暴雨積澇影響最為嚴重，受影響占比38.4%；交通設施、醫療保健類公共設施次之，受影響占比28.5%；科教文化、公司企業類公共設施受影響較小，分別為14.2%和19.8%。評估結果能夠為高新開發區建設與洪澇防治規劃提供科學參考依據。
在全球氣候變暖和城市化發展的雙重影響下，城市極端降雨事件頻發。利用數字高程模型數據、土地利用數據、遙感影像數據、興趣點POI數據、實測降水數據，構建江蘇省鹽城市建湖高新區的一二維水動力-管網耦合內澇模型，其中一維水動力圖層包括河道中心線、河道斷面、流量邊界、開邊界，共設置68個河道斷面，平均斷面間隔為260 m；通過網格化剖分，將地表高程數據賦值網格節點，搭建網格化二維地形模型，實現積澇狀況可視化數值模擬。以兩場實測降雨過程對模型進行檢驗，在此基礎上,分別模擬5年、10年、20年、30年、50年和100年重現期降雨量下的內澇地表積水深度和空間分布特點，以特別嚴重內澇、嚴重內澇、中度內澇、一般性內澇進行分級，繪制積澇等級分布圖，結果表明：不同重現期下，高新區水深主要分布在0.1～0.25 m，占總內澇風險面積50%左右。100年一遇情景下，商務住宅受暴雨積澇影響最為嚴重，受影響占比38.4%；交通設施、醫療保健類公共設施次之，受影響占比28.5%；科教文化、公司企業類公共設施受影響較小，分別為14.2%和19.8%。評估結果能夠為高新開發區建設與洪澇防治規劃提供科學參考依據。
2024, 52(6):890-897.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20230410
摘要:
基于農業氣象田間試驗方法，選取嶗山大田春茶群體種和龍井43兩個主栽品種，于2022年、2023年兩年連續觀測，各采集17個檢測樣本、68個重復，檢測其主要生化成分:咖啡堿、氨基酸、茶多酚和酚氨比。將各生化成分與采茶日前1～20 d的氣溫、日照、相對濕度等逐日平均氣象資料分別做相關分析、回歸分析等，結果表明：①春茶兩個品種的咖啡堿、氨基酸、茶多酚和酚氨比與采茶日前1～20 d的氣象因子存在顯著的相關關系,相關系數分別通過了0.05、0.01的顯著性檢驗，不同茶樹品種的生化成分與相關氣象因子基本一致，但影響時段存在差異。②建立了茶多酚、氨基酸、酚氨比與氣象因子的最優回歸方程，群體種茶多酚、氨基酸、酚氨比的平均預報準確率分別為88.5%、94.6%、96.4%；龍井43茶多酚、氨基酸、酚氨比的平均預報準確率分別為88.6%、92.9%、97.5%.③構建了嶗山春茶氣候品質評價指標。對酚氨比和氨基酸樣本做K-平均值聚類分析，劃分了嶗山春茶氣候品質的4個等級，根據不同等級一一對應的酚氨比氣象指標，構建了兩組嶗山春茶氣候品質評價指標；根據建立的酚氨比預報方程的不同閾值可以預報嶗山春茶氣候品質的等級。本研究為嶗山春茶氣候品質評價提供技術支撐，具有較高的實用性和可操作性，同時面向嶗山茶產業，提高春茶的競爭力與附加值，助力鄉村振興。
基于農業氣象田間試驗方法，選取嶗山大田春茶群體種和龍井43兩個主栽品種，于2022年、2023年兩年連續觀測，各采集17個檢測樣本、68個重復，檢測其主要生化成分:咖啡堿、氨基酸、茶多酚和酚氨比。將各生化成分與采茶日前1～20 d的氣溫、日照、相對濕度等逐日平均氣象資料分別做相關分析、回歸分析等，結果表明：①春茶兩個品種的咖啡堿、氨基酸、茶多酚和酚氨比與采茶日前1～20 d的氣象因子存在顯著的相關關系,相關系數分別通過了0.05、0.01的顯著性檢驗，不同茶樹品種的生化成分與相關氣象因子基本一致，但影響時段存在差異。②建立了茶多酚、氨基酸、酚氨比與氣象因子的最優回歸方程，群體種茶多酚、氨基酸、酚氨比的平均預報準確率分別為88.5%、94.6%、96.4%；龍井43茶多酚、氨基酸、酚氨比的平均預報準確率分別為88.6%、92.9%、97.5%.③構建了嶗山春茶氣候品質評價指標。對酚氨比和氨基酸樣本做K-平均值聚類分析，劃分了嶗山春茶氣候品質的4個等級，根據不同等級一一對應的酚氨比氣象指標，構建了兩組嶗山春茶氣候品質評價指標；根據建立的酚氨比預報方程的不同閾值可以預報嶗山春茶氣候品質的等級。本研究為嶗山春茶氣候品質評價提供技術支撐，具有較高的實用性和可操作性，同時面向嶗山茶產業，提高春茶的競爭力與附加值，助力鄉村振興。
2024, 52(6):898-904.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20230374
摘要:
針對X波段天氣雷達受金屬接閃桿或金屬引下線干擾時出現反射率、差分反射率等參數劣化的問題，本文采用精細設計的非連續片段式金屬箔片陣列作為引下線的導流結構，與高性能復合材料桿相結合設計了新型透波接閃桿，成功解決了透波與雷電通流的難題：接閃桿導流結構接閃時受雷電電場激發形成連續等離子體通道，成為承載雷電流通路；非連續的金屬箔片大幅降低了雷達反射率。為驗證新型透波接閃桿防護與透波能力，開展了試驗測試：①高壓附著接閃與沖擊通流能力測試，結果表明新型透波接閃桿平均擊穿閾值為4.45 kV/cm，沖擊通流能力大于150 kA(±10%，10/350 μs波形),滿足GB50057和QX/T2-2016標準規定的第二類建筑雷電防護要求；②實地安裝試驗測試，結果表明相較于金屬接閃桿，新型透波接閃桿對雷達反射率、差分反射率等關鍵參數的影響大幅降低。本文研究的新型透波接閃桿能夠降低避雷系統對雷達探測性能的影響，可以在類似相控陣雷達直擊雷防護中進一步應用和推廣。
針對X波段天氣雷達受金屬接閃桿或金屬引下線干擾時出現反射率、差分反射率等參數劣化的問題，本文采用精細設計的非連續片段式金屬箔片陣列作為引下線的導流結構，與高性能復合材料桿相結合設計了新型透波接閃桿，成功解決了透波與雷電通流的難題：接閃桿導流結構接閃時受雷電電場激發形成連續等離子體通道，成為承載雷電流通路；非連續的金屬箔片大幅降低了雷達反射率。為驗證新型透波接閃桿防護與透波能力，開展了試驗測試：①高壓附著接閃與沖擊通流能力測試，結果表明新型透波接閃桿平均擊穿閾值為4.45 kV/cm，沖擊通流能力大于150 kA(±10%，10/350 μs波形),滿足GB50057和QX/T2-2016標準規定的第二類建筑雷電防護要求；②實地安裝試驗測試，結果表明相較于金屬接閃桿，新型透波接閃桿對雷達反射率、差分反射率等關鍵參數的影響大幅降低。本文研究的新型透波接閃桿能夠降低避雷系統對雷達探測性能的影響，可以在類似相控陣雷達直擊雷防護中進一步應用和推廣。
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