一、THREE-DIMENSIONAL NUMERICAL SIMULATION OF THE MESOSCALE WIND STRUCTURE OVER SHANDONG PENINSULA（论文文献综述）
卢绪兰,彭新东[1]（2021）在《尺度自适应大气边界层参数化改进及其对一次海雾的数值模拟研究》文中指出大气边界层湍流运动是地球大气运动最重要的能量输送过程之一。当数值模式分辨率接近活跃含能湍涡长度尺度时,湍流运动被部分解析,被称为"灰色区域",传统的边界层方案不适合此时模式湍流问题的描述。为了提高模式边界层方案在包括"灰色区域"的不同网格尺度上的描述能力,适应不同分辨率模式的需要,在雷诺平均湍流理论基础上,修正Mellor-Yamada-Nakanishi-Niino （MYNN）方案湍流长度尺度参数和非局地湍流的参数表达,改进湿度和温度在"灰色区域"的湍流输送参数化及对网格尺度的自适应能力。利用改进的MYNN尺度自适应方案,分别采用3 km和1 km、1.5 km和0.5 km分辨率单向嵌套网格WRF中尺度模式,对2014年2月26日的一次黄海海雾过程进行模拟试验,检验不同分辨率下改进后的MYNN大气边界层参数化方案的合理性和对海雾的模拟效果。尺度自适应MYNN大气边界层参数化方案在千米级网格尺度上获得稳定、合理的湍流垂直输送计算结果。参照雾区卫星云图,不同分辨率模式低层云水混合比模拟结果具有稳定表现,模拟的雾区分布和温度、湿度等物理量结构都较好地再现了再分析"观测事实",初步表明该参数化方案有较高的网格尺度自适应能力。
谭金凯[2]（2020）在《基于HadRM3P模式与机器学习预估气候变化下台风活动》文中研究表明在气候变化背景下,全球台风活动将发生显着的变化。目前,探讨气候变化对台风活动影响的相关研究主要依赖于全球模式（GCM）和动力降尺度产品,但考虑到GCM对未来气候情景预估的不确定性、降尺度产品过粗的分辨率以及在降尺度过程中产生偏差等缺陷,因此运用降尺度产品预估未来情景下的台风活动也必然存在较大的偏差。除此之外,采用区域气候模式（RCM）预估台风活动,最大的问题在于预估的台风强度远小于观测值,并且对台风频数、路径和降水的预估均存一定的缺陷,这给气候变化对台风活动影响的评估工作带来极大的挑战。近年来,机器学习技术在台风研究中有初步的应用,尤其是该技术通常作为台风预报的辅助性工具。但是,结合降尺度产品与机器学习技术探讨气候变化背景下的台风活动这方面的研究仍然较为薄弱,为了充分发挥两者的优势,本文运用HadRM3P模式与机器学习预估西北太平洋的台风活动,并针对模式预估的台风进行相应的偏差订正,最终量化不同的气候增暖情景对台风活动的具体影响。研究成果以期为科学合理地探讨气候变化下的台风活动提供新的方法参考。本文具体研究内容和结论包括:（1）首先利用再分析资料ERA-Interim驱动HadRM3P模式,评估模式对西北太平洋历史观测台风的模拟能力。结果显示,模拟的台风频数较接近观测值,但模式缺乏对台风强度的模拟能力（最大风速仅为48 m/s）。模式中台风路径有北偏的趋势,并且南海区域有较活跃的台风活动,本文认为这与模式模拟的大尺度环境场有关,其中副热带高压位置偏东、强度偏弱,南海区域的正涡度面积偏大,西南季风偏强,东风气流偏弱。另外,选择国际耦合比较计划CMIP5中的环流模式HadGEM2-ES驱动HadRM3P,预估在RCP4.5和RCP8.5情景下的台风活动。结果发现两个情景的台风年际频数均低于历史基准时段,而RCP8.5情景的台风频数也低于RCP4.5情景,但由于模式没能模拟出强度均大于50 m/s的台风,因此尚未能判断出在气候变化情景下强台风频数的变化情况。（2）由于原本的台风路径追踪技术检测到几类异常的台风:较短生命史的台风、具有多个低压中心的台风、初始时刻强度较大的台风、路径发生截断的台风。鉴于此,本文构建新的路径追踪算法:梯度提升树（GBDT）,并考虑台风的气候学因子、天气学因子以及台风运动的持续性因子。结果显示,新的追综算法很大程度上减少对以上几类异常台风的检测,总体上台风年际频数减少了47个,台风平均生命史延长约2天。进一步分析还表明,在RCP4.5和RCP8.5两种温室气体排放情景下,台风年际生成频数相比历史基准阶段并没有明显的“增加”或“减少”趋势,显然,这与原本路径追踪算法中“RCP情景的台风频数相比历史基准的频数有减少趋势”这一结论有所不同之处。（3）HadRM3P模式预估的台风强度严重偏小,这也是诸多RCM面临的难题之一。本文构建一套以机器学习为基础的台风强度偏差订正模型,集成了偏最小二乘法、BP神经网络、支持向量机、随机森林多种机器学习算法,选择与台风活动有密切联系的天气学因子作为建模因子,包括:空气温度、海表面温度、比湿、水汽通量等热力学因子,以及相对涡度、水平散度、纬向风速、10m风速、位势高度、环境风垂直切等动力学因子。结果表明,模型对不同强度等级的台风有不同程度的订正幅度,这使得热带低压、热带风暴的频数大幅度减少,解决了HadRM3P模式“不能模拟出强度大于50 m/s的台风”这一难题。进一步比较还表明:气候变化背景下强台风频数仅有略微的增加趋势。（4）HadRM3P模式对台风降水的模拟也有一定的偏差,体现在暴雨以下等级的台风降水小于历史观测的降水,而暴雨以上等级的台风降水则大于历史观测的降水。本文建立基于极限梯度提升器（Xgboost）的台风降水偏差订正模型。从订正的结果来看,在RCP4.5情景下,21世纪中期和后期的台风降水相比历史基准时段都有增加的趋势;而在RCP8.5情景下,21世纪中期的台风降水相比历史基准时段有增加的趋势,但后期的台风降水则有大幅度减少趋势。（5）构建台风的潜在强度指数（MPI）、台风潜在生成指数（GPI）与台风累积气旋能量指数（ACE）。从台风MPI来看,在气候持续增暖条件下,不同档位的海表面温度（SST）对台风强度的影响截然不同:在SST小于27℃的环境里,气旋强度随着SST的升高而明显增强;相反,在SST大于27℃的环境里,气旋强度随着SST的升高而有略微下降趋势。从台风GPI来看,不同浓度的温室气体排放情景下台风频数变化也有差异,其中RCP4.5情景下21世纪中期和后期的台风频数差异不明显,而RCP8.5情景下21世纪中期的台风频数远大于后期。台风GPI与台风实际生成频数在不同浓度温室气体排放情景、或不同时间段里,两者都有较好的对应关系。研究还发现,过高的SST未必会导致更强的MPI,也未必能产生更高的台风GPI。从台风ACE分析,随着SST的不断升高,相应的台风ACE并没有表现出升高趋势。本文认为,气候增暖对西北太平洋台风活动的影响,并不仅仅通过SST的升高来体现;相反,与台风活动有密切关系的大尺度环境、水汽条件、中尺度扰动等条件,也是重要的影响因素。
周鑫[3]（2020）在《基于多普勒天气雷达的地面风场反演及大风预警方法研究》文中认为大风（包括台风、龙卷风等）是指近地面风力达到8级（平均风速17.2m/s）或以上的风,会对人们生产生活造成危害,并可能引发多种次生灾害。利用多普勒效应进行探测并具有测速功能的多普勒天气雷达,是实现中小尺度下大风气象监测和天气现象跟踪的有效工具之一。对大风的研究、分析与预警,大多建立在利用雷达速度数据反演得到的风场结构基础上。同时,有效利用地理信息对大风发生发展的定位,在预警模式规范下,建立大风预警平台,能够准确分析大风时空特性和结构特征,对可能引起的大风灾害进行及时准确的判断和预警。研究表明,传统多普勒天气雷达风场反演采用固定的方位夹角,限定了的反演网格分辨率,在到雷达不同距离处,会出现风场结果混叠或不能反演的问题。在结合地理信息进行大风分析中,由于数据匹配与定位准确性受到大气折射、地球曲率、雷达探测要素等的影响,在雷达中远距离回波处,会出现比较明显的定位偏差问题。在雷达数据（风场信息）与地理信息融合时,由于雷达回波数据过大,而出现无法融合地理数据或融合运算量极大的问题。针对这三个问题,在已有研究基础上,开展适应不同雷达回波距离的网格化风场反演算法研究,构建准确的风场结构,保证角度和距离分辨率要求,提高反演质量。开展雷达定位方法研究,建立风场与地理信息之间的准确定位与匹配。进行多源数据融合方法研究,支撑大风短临预报预警平台的综合数据构架。这些研究提高了近地面大风预警的准确性,保证了预警的时效性。主要研究内容和成果包括:（1）根据中尺度风场分辨率和反演精度要求,提出了基于精细化网格的多分辨率和速度矢量平均处理（Multi-resolution and Velocity Vector Average Processing,以下简称MVVAP）风场反演算法。该算法的特点是,采用最大不模糊距离处的径向夹角对应的切向距离作为反演网格的最低距离分辨率,保证远端反演网格内数据的完整性。近端网格内的多径向速度采用不同的角度分辨率,在矢量速度平均后进行风场反演,避免了出现混叠。然后以VAP算法为基础,进行速度方位运算,反演出了风场。该方法能够保持低空大气流场的真实状况,有效提高反演风场的空间分辨率和反演质量。（2）综合分析雷达数据与地理数据的差异性,考虑影响雷达数据定位的因素,基于经纬度数据定位和匹配的思想,提出了雷达同心投影（Concentric Projection,以下简称CP）方法,解决了雷达数据以及二次气象产品与地理信息准确定位的问题,提高了定位精确度,为数据融合提供了支撑。该方法提高了基于地理信息的大风短临预报的可靠性和准确性。（3）雷达体扫数据量过大而不利于叠加融合到地理信息系统中,因此提出了反向数据融合的思路和方法。利用二进制雷达数据格式排列简单和数据结构易修改的特点,以雷达基数据结构为基础,建立新的数据结构并扩充数据容量。提取地理信息相关数据,并将地理数据、风场信息、预警信息等有效地融合到新数据结构体中。这种方法提高了数据融合效率,降低了融合运算量。在建立大风短临预报平台时,数据更易于移植,有效地提高了运算速度。（4）建立大风临近预报预警模式,按照国家标准的基础四级预警模式,主要用于龙卷风、强台风和雷暴大风的预警;加入地理灾害预警点数据的综合预警模式,并采用风力等级进行预警,可以适应不同地理空间环境下的应用要求,提高了预警的灵活性。（5）利用雷达基本反射率数据对大风预警进行研究,垂直液态水含量算法结果可以对基本速度以及风场的准确性进行验证。利用速度方位显示和风暴跟踪算法,推算下一时次回波的位置和范围,位置的变化即可代表风场的变化。建立的风场外推模型,可以对大风产生及发展进行预判。创新点包括:（1）提出了一种中尺度条件下基于速度矢量处理的网格化动态角度分辨率风场反演算法,并将风场反演结果与大风预警模式相结合,形成了大风分级预警的方法。（2）提出了一种以雷达数据结构为基础的地理数据和雷达数据融合的方法,建立了多源数据融合的新数据结构。风场反演、数据定位及融合、预警模式是短时临近大风预报的重要组成部分,但在对不同波段雷达回波数据的适应性上,还需要做进一步的深入分析。在多源数据融合上,提取地理数据的手段、方法还需要优化。未来在利用多部多普勒天气雷达进行三维风场反演与地理信息应用,以支撑短临大风预报时空效应上,具有研究的广阔空间和广泛意义。
曲梓祎[4]（2019）在《福建地区冬季渐近线形锋生辐合线及其强降水热动力机制影响研究》文中研究表明本文基于对福建省冬季强降水进行统计分析,关注在冬季风偏北气流冷干空气入侵下的沿海复杂山脉环境中的强降水,省内冬季仍可发生50mm—200mm的日降水。采用EOF、REOF、North检验等方法对2011—2016年12月、1月、2月欧洲中心的福建冬季降水资料进行分类,依据福建气象服务中心发布的暴雨中心位置,选取位于福建内陆的第1、第4两个模态,并依据时间序列分别对两模态进行样本合成分析,第1模态合成降水中心位于福建西北,即福建省与江西省的交界处。第4模态降水中心位于福建南部及东南部地区,这与多年统计的福建暴雨中心基本相符。通过对环流场和温度场的合成分析,揭示在不同模态的强降水中心位置上空的1000hPa层处,与强降水相配合,均有自北向南的渐近线形辐合气流,并有锋区配合,形成上百公里天气尺度渐近线形锋生辐合线,强降水均位于辐合轴线左侧气旋式风切变处,这是一类以往未有具体讨论的东南沿海地区的冬季强降水系统。对两模态的辐合线通过辐合线客观判定方法判别显示,这是一类较为浅薄的低层降水系统。建立跟随系统的坐标系,针对这两种渐近线形锋生辐合线系统进行动力结构和热力结构分析可知,在较为冷干少雨,低层盛行偏北风的冬季,渐近线形辐合线在雨区低层形成较强的辐合上升区,其温度锋区与渐近线辐合气流相交,形成锋生环境,锋面热力结构的抬升与渐近线形辐合线的动力辐合抬升叠加,增强了雨区上升运动;同时,辐合线风分量又将临近的台湾海峡及东海海面的水汽汇集到强降水区,与中高层副高边缘偏南气流相向而行,构成较为深厚的水汽输送层;通过非绝热加热,形成深厚的热力对流不稳定,并通过干区向湿气团下楔入,形成下干上湿的湿动力不稳定。以及假相当位温随高度增加而递减,形成上暖湿下冷干的对流不稳定层。因此渐近线形锋生辐合线成为福建地区冬季强降水的一类重要系统,影响着冬季强降水的发生发展及落区。由于此类系统位于低层且浅薄,易受到省内山脉地形影响。运用WRF模式的验证试验和敏感性试验对比,探讨地形和热力环境对渐近线形锋生辐合线以及伴随的强降水发生发展过程影响机制。结果表明,凝结潜热加热可影响辐合线的辐合位置与强度、锋生区的位置及强度,进而影响系统的活跃。中层潜热加热,抑制平流感热冷却进入暖气团,维持降雨区热力不稳定及降水强度。渐近线形锋生辐合线有利于造成福建冬季大范围降水中出现强降水,其中凝结潜热释放具有重要贡献。下垫面山脉影响机制的试验模拟显示,对第一种位于北部武夷山的渐近线形锋生辐合线将武夷山高度降低至50米,则影响渐近线形辐合线位置和走向,使原有偏东北-西南走向的辐合线,在缺少武夷山阻挡下转呈西北-东南走向,锋区也减弱。对第二种位于南部玳瑁山的渐近线形锋生辐合线,将玳瑁山和博平岭高度降低至50米,则缺少玳瑁山和博平岭的阻挡,辐合线转向,并推进到海岸线,此处山脉移除同样引导并造成锋生区减弱。因此,山脉在增强锋生系统和渐近线形辐合线系统,进而形成地形抬升、锋面抬升、辐合线动力抬升叠加的过程中起着重要作用。综合上述结果,渐近线形锋生辐合线叠加了锋生动力过程、环境热力条件,地形促发效应以及系统对水汽输送的引导调节,有效支持了冬季福建地区强降水的发生维持,是一类冬季强降水重要系统。
杨成芳,李泽椿[5]（2018）在《近十年中国海效应降雪研究进展》文中提出海效应降雪的发生发展机制与内陆地区降雪有明显区别。中国渤海中东部、渤海海峡、黄海、东海海面及其沿海地区均可产生海效应降雪,以山东半岛的烟台和威海地区最为显着。从各海域海效应降雪的分布特征、渤海海效应暴雪的多尺度作用、地形对渤海海效应暴雪的影响、海效应降雪的研究资料、方法和数值预报检验等5个方面总结了近十年中国海效应降雪的主要研究进展,旨在进一步加深对海效应降雪的理解和认识。并针对当前预报业务难点和研究的薄弱环节提出了未来的研究重点。
阿不都外力·阿不力克木[6]（2016）在《渤海湾地区碰撞型海风锋及对流触发机理研究》文中研究指明海风锋是与沿海地区强对流天气密切相关的边界层系统之一,其中碰撞型海风锋更容易触发新的对流系统,或增强原有的对流系统。作为京津冀地区的海上门户,渤海湾属于海风锋多发地区。对渤海湾碰撞型海风锋进行研究,能够提高对该地区突发性强对流天气的认识和理解,增强灾害性天气的防灾减灾能力,有利于减少人民群众的生命财产损失。因此,本文对渤海湾地区碰撞型海风锋的多年统计特征,碰撞过程中的非典型锢囚结构及对流触发（Convection Initiation,CI）机理进行详细研究。根据天津雷达和渤海湾地区地面自动站观测资料,对2009～2015年5～9月发生的131个碰撞型海风锋个例进行统计分析。结果表明,与阵风锋碰撞的个例有85个,与对流系统碰撞的个例有46个。这些碰撞型海风锋发生碰撞的位置主要分布在天津雷达的北侧和西侧,其中西北方向最多,而南侧较少;在天津和唐山市附近约20～30 km区域范围内出现频率较高。从水平尺度来看,发生碰撞的海风锋和阵风锋约为50～300 km,而超过50%的对流系统小于50 km。碰撞型海风锋的发生具有显着的年际变化,其中2009年最多（26个）,2011年最少（13个）,平均每年发生18.7个。从月变化特征来看,90%以上的碰撞型海风锋发生在6-8月,其中7月份最多。碰撞型海风锋还具有显着的日变化特征,大约95%的个例发生在12～19时。对于海风锋和阵风锋碰撞的情形,约39%的个例在碰撞之前于它们中间区域发生了CI。其中当海风锋和阵风锋的水平尺度均超过150km时,碰撞前发生CI的概率高达75%。从海风锋与阵风锋移动方向的夹角来看,两条锋面迎面相向移动碰撞的个例数量占据总数的88.2%。利用中尺度数值模式 WRF（Weather Research and Forecasting model）,对 2011年7月14日发生的海风锋与阵风锋碰撞个例（简称110714个例）进行高分辨率（水平分辨率为1.333km）数值模拟。该个例中,来自渤海湾的海风锋以较慢的速度向内陆移动,而从西北方向迎面而来的阵风锋移速较快,两者最终在天津市发生碰撞。通过对该碰撞过程的动力和热力结构进行分析,发现两条锋面在碰撞过程中能够把两者之间的暖空气挤压抬升至海风锋之上,形成与锋面气旋理论类似的锢囚结构。然而该过程并非产生于温带气旋之中,而是由两条具有冷锋性质的中尺度锋面相向移动碰撞形成。此外,该过程的时间和空间尺度皆远小于锋面气旋理论中的锢囚过程,因此称之为碰撞型海风锋导致的非典型锢囚过程。与经典锢囚锋理论中的“追赶过程”和“卷入过程”不同,该过程是两条中尺度冷锋碰撞形成,因此称之为“碰撞过程”。该“碰撞过程”伴随着局地强对流天气系统的快速发展。利用WRF模式对1 10714个例中两条锋面碰撞前产生的对流触发进行更高分辨率（水平分辨率为444.4 m）的模拟及诊断分析。结果表明,对流触发之前环境大气同时具备有利于对流触发的动力强迫特征（即低层辐合）和热力特征（即条件性不稳定）。根据垂直动量方程,垂直加速度可分解为动力加速度（ad）和浮力加速度（ab）。对流触发前边界层下层具有很强的ad比ab大一个量级,因此两条锋面之间的对流触发主要是动力因素导致。通过在对流单体中选取代表性的空气粒子并沿着粒子后向移动轨迹进行垂直动量诊断,发现粒子从近地面抬升至边界层顶部的过程中,ad的贡献明显大于ab,同样表明本次对流触发是由动力作用主导。根据滞弹性近似,进一步把ad分解为伸展项,水平弯曲项,垂直扭转项,以及空气密度垂直变化项等四项。诊断结果表明,ad主要是由伸展项造成的。因此,结合区域平均意义上的分析结果可以推断,在两条锋面相向移动过程中低层的辐合作用贡献了该伸展项,并且为本次CI提供了动力抬升触发机制。
于晓晶,辜旭赞,李红莉[7]（2013）在《山东半岛一次冷流暴雪过程的中尺度模拟与云微物理特征分析》文中提出本文以NCEP-FNL资料作为初始场和边界场,采用WRF中尺度模式对2010年12月29—30日发生在山东半岛的一次冷流暴雪过程进行数值模拟,并利用高时空分辨率模拟结果分析此次过程的中尺度特征和云微物理特征。模拟与分析结果表明,此次暴雪过程发生在较强的海气温差背景下,渤海海表对冷空气的增温增湿作用显着,通过湍流交换等作用向低层大气输送大量感热、潜热和水汽;水汽由渤海中部海域输送到山东半岛东北部地区,其上空水汽辐合层比较浅薄,集中在800 hPa以下,相对湿度饱和层和比湿高值维持的时间与强降雪时段一致;中尺度海岸锋的生消过程对冷流暴雪过程形成有着重要作用,水平方向上呈现为偏北风和偏西风的强辐合带,局地环流中的上升运动触发不稳定能量释放,直接决定暴雪的落区和强度,这是产生浅对流降雪的主要物理机制;云中水凝物粒子的高度在600 hPa以下,最大值出现在850900 hPa之间与浅对流结构相对应;各水凝物粒子含量相差较大,以雪和霰最多。
邱晓暖,范绍佳[8]（2013）在《海陆风研究进展与我国沿海三地海陆风主要特征》文中研究表明海陆风是发生在海岸附近由于海陆热力差异引起的中尺环流,对沿海地区天气气候和环境空气质量有重要影响本文综述海陆风研究进展与我国华南、长三角和环渤海3个不同地区海陆风的主要特征。海陆风研究可分为观测研究、理论研究、数值模拟研究。20世纪60年代以来的观测研究表明,全球高、中、低纬沿海地区都有海陆风。海陆风理论研究已从20世纪20年代力的平衡分析发展到海陆热力平衡非线性动力学解析与数值模拟相结合研究海陆风的参数化,模拟研究已逐步成为主要手段。我国华南、长三角和环渤3个不同地区海陆风有明显差异,海风盛行和结束时间不尽相同,.低纬地区海风出现较晚,甚至可持续至午夜时分。海陆风有可能造成污染物的累积,使空气质量变差,应引起沿海地区有关部门的重视。
盛日锋,王俊,龚佃利,陈西利,张洪生[9]（2011）在《济南“7.18”大暴雨中尺度分析》文中认为综合利用常规资料、加密自动站观测资料、NCEP再分析资料、CloudSat卫星及多普勒天气雷达资料,分析了2007年7月18日济南市百年一遇的突发性大暴雨天气过程的成因及中尺度特征。结果表明,这次对流性大暴雨是由高空冷涡南部低槽、低层准东西向切变线、西太平洋副热带高压西北边缘的暖湿气流以及自东北南下冷空气共同影响所致;根据单雷达反演风场及加密自动站观测可知,边界层中尺度辐合中心和辐合线的生成、发展是这次大暴雨产生的启动机制,大暴雨的分布与地面辐合线的走向基本一致,并随其移动而移动;边界层辐合线相交处有中尺度辐合中心发展,造成水平风场的强辐合,从而增强了该地区水汽和能量的积聚;两部雷达回波显示,在两个东西向的带状回波衔接处,对流增强,降水亦增强。垂直结构分析表明,暴雨强盛期低层辐合与中高层辐散几乎垂直,显示中尺度对流系统具有较强的斜压性特征,垂直倾斜的上升气流以及两侧明显的下沉补偿气流表明,该中尺度对流系统具有对流型风暴结构特征。
杨成芳,高留喜,王方[10]（2011）在《一次异常强渤海海效应暴雪的三维运动研究》文中进行了进一步梳理2008年12月4～6日发生在渤海中东部及山东半岛地区的暴雪过程是一次异常强渤海海效应暴雪个例,利用中尺度数值模式RAMS4.4,以三维轨迹和物理量诊断分析相结合的方法研究了暴雪的三维运动结构及其演变特征。结果表明:（1）气块的三维轨迹分析揭示出各层冷空气进入渤海前后产生不同的运动路径,低层冷空气气块流经渤海时产生了上升运动,而中高层的气块基本不受影响,仍然维持原来的运动方向,表明暖海面对对流层低层冷空气的作用。（2）天气尺度系统产生的动力强迫与海效应两种作用相结合,是造成异常强降雪的重要原因。经向度大的高空槽发展、加深时,一方面槽前正涡度平流增强使得低空产生质量补偿辐合上升,为降雪提供了有利的动力条件;另一方面它引导冷空气向下向南爆发,造成海面上空温湿场垂直差异更大,形成较强的对流不稳定层结,海效应降雪增强,最强降雪就出现在高空槽影响期间。因此,高空槽是否过境可作为强降雪时段的预报着眼点。（3）对流层低层西北气流受到长白山南部及辽东半岛千山山脉的影响,转为东北风自渤海北部向南吹,在渤海与环境风场的西北风构成切变线,产生辐合上升运动,触发不稳定能量产生强降雪。在地面气压场上,相应的切变线表现为渤海至渤海海峡的等压线存在气旋性弯曲。该切变线是渤海海效应降雪的重要影响系统,其方向和位置决定了强降雪的落区及强度。（4）对流层中低层的垂直风向切变大小影响海效应降雪带的分布,垂直风向切变很小时使得低层热量和水汽汇合到狭窄的区域,有利于形成局地强降雪。
二、THREE-DIMENSIONAL NUMERICAL SIMULATION OF THE MESOSCALE WIND STRUCTURE OVER SHANDONG PENINSULA（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、THREE-DIMENSIONAL NUMERICAL SIMULATION OF THE MESOSCALE WIND STRUCTURE OVER SHANDONG PENINSULA（论文提纲范文）
（1）尺度自适应大气边界层参数化改进及其对一次海雾的数值模拟研究（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 个例简介 |
| 3 MYNN大气边界层参数化方案的网格尺度自适应改进 |
| 3.1 MYNN大气边界层参数化方案 |
| 3.2 湍流长度尺度参数优化 |
| 3.3 湍流通量和参数的尺度自适应考虑 |
| 3.4 非局地湍流计算 |
| 4 数值模拟 |
| 4.1 数值模式 |
| 4.2 初始和边界条件 |
| 5 结果分析 |
| 5.1 雾云图特征与模拟 |
| 5.2 湍流长度尺度变化和大气边界层高度发展 |
| 5.3 大气边界层温、湿度结构和垂直通量 |
| 6 结论 |
（2）基于HadRM3P模式与机器学习预估气候变化下台风活动（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 气候变化与台风生成频数的联系 |
| 1.2.2 气候变化对台风强度的影响 |
| 1.2.3 气候变化下台风的大尺度环境场 |
| 1.2.4 机器学习方法在台风研究中的应用 |
| 1.2.5 文献评述 |
| 1.3 研究目标与研究意义 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.4.3 章节安排 |
| 2 基于HadRM3P模式动力降尺度模拟和预估台风活动 |
| 2.1 模式主要简介 |
| 2.1.1 HadGEM2-ES全球环流模式 |
| 2.1.2 HadRM3P区域气候模式 |
| 2.2 数据来源和试验设计 |
| 2.2.1 模式驱动数据和试验设计 |
| 2.2.2 台风最佳路径数据 |
| 2.3 HadRM3P模式对历史观测台风的模拟能力(历史回报) |
| 2.3.1 台风检测和追踪标准 |
| 2.3.2 台风频数年际和季节变化特征 |
| 2.3.3 台风强度特征 |
| 2.3.4 台风路径分布特征 |
| 2.3.5 台风风速与中心气压的关系 |
| 2.3.6 台风潜在破坏力指数 |
| 2.4 HadRM3P模拟的大尺度环境场分析 |
| 2.4.1 位势高度场分析 |
| 2.4.2 垂直风切变场分析 |
| 2.4.3 相对涡度场分析 |
| 2.4.4 低层风场分析 |
| 2.4.5 对流层中层湿度场分析 |
| 2.4.6 模式对环境因子模拟的效果评估 |
| 2.5 RCP情景下HadRM3P模式对西北太平洋台风活动的预估 |
| 2.5.1 历史基准与历史观测阶段基本环流形势的比较 |
| 2.5.2 台风频数年际和季节变化特征 |
| 2.5.3 HadRM3P预估的台风路径分布特征 |
| 2.5.4 HadRM3P预估的台风生命史特征 |
| 2.6 RCP情景下HadRM3P预估的大尺度环境场分析 |
| 2.6.1 模式对位势高度场和海表面温度的预估 |
| 2.6.2 模式对湿度场的预估 |
| 2.6.3 模式对垂直风切变及相对涡度的预估 |
| 2.6.4 模式对低层气流的预估 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 嵌入机器学习算法的台风路径追踪模型 |
| 3.1 研究背景 |
| 3.2 台风路径检测的主要建模因子 |
| 3.2.1 台风气候学因子 |
| 3.2.2 台风运动持续性因子 |
| 3.2.3 台风周围天气学因子 |
| 3.3 模型算法:梯度提升树 |
| 3.3.1 CART决策树算法 |
| 3.3.2 负梯度拟合 |
| 3.3.3 GBDT的相关参数选择 |
| 3.3.4 台风路径检测与追踪的模型设计 |
| 3.4 嵌入GBDT模型的台风路径检测 |
| 3.4.1 主要检测结果分析 |
| 3.4.2 嵌入GBDT算法后台风的主要信息 |
| 3.4.3 台风路径分布特征 |
| 3.4.4 台风终止时刻的风速 |
| 3.5 GBDT模型在历史台风路径预报中的应用 |
| 3.5.1 模型的构建 |
| 3.5.2 历史观测台风的路径分类 |
| 3.5.3 GBDT模型预报的台风定位效果 |
| 3.5.4 台风预报距离误差的评估 |
| 3.5.5 台风方向稳定度评估 |
| 3.5.6 台风加速度稳定度评估 |
| 3.5.7 GBDT模型预报技巧水平 |
| 3.5.8 台风预报个例分析 |
| 3.6 本章小节 |
| 4 基于机器学习订正HadRM3P模式的台风强度 |
| 4.1 台风强度订正的主要建模因子讨论 |
| 4.1.1 海表面温度及大气水热条件与台风强度的联系 |
| 4.1.2 位势高度及引导气流对台风强度的影响 |
| 4.1.3 对流层涡度环境对台风强度的影响 |
| 4.1.4 垂直风切变环境与台风强度的联系 |
| 4.1.5 对流层湿度条件与台风强度的联系 |
| 4.1.6 选择建模因子总结 |
| 4.2 机器学习方法介绍 |
| 4.2.1 BP算法与HBP算法原理 |
| 4.2.2 SVM算法原理 |
| 4.2.3 RF算法原理 |
| 4.2.4 PLS算法原理 |
| 4.3 台风强度订正的模型构建 |
| 4.3.1 各建模因子的变量选择 |
| 4.3.2 数据预处理 |
| 4.3.3 台风强度订正模型的构架 |
| 4.3.4 模型的其它参数 |
| 4.4 台风强度订正的主要结果 |
| 4.4.1 历史观测台风的强度订正 |
| 4.4.2 运用MLERA模型订正HadRM3P模式中的台风强度 |
| 4.4.3 MLERA与其它机器学习模型的比较 |
| 4.5 本章小节 |
| 5 基于机器学习订正HadRM3P模式的台风降水 |
| 5.1 HadRM3P模式预估的台风降水 |
| 5.1.1 观测降水的数据来源 |
| 5.1.2 台风降水识别 |
| 5.1.3 台风降水等级划分 |
| 5.1.4 HadRM3P模式的台风降水初步结果 |
| 5.2 台风降水偏差订正模型 |
| 5.2.1 历史基准阶段HadRM3P模式的台风降水偏差 |
| 5.2.2 极限梯度提升算法 |
| 5.2.3 台风降水偏差订正的建模因子 |
| 5.2.4 模型流程图 |
| 5.2.5 Xgboost模型参数选择 |
| 5.3 台风降水偏差订正结果分析 |
| 5.3.1 台风总降水 |
| 5.3.2 台风暴雨天数 |
| 5.3.3 各气象要素重要程度 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 不同温室气体排放情景下西北太平洋台风活动对气候变化的响应 |
| 6.1 不同温室气体排放情景下台风的最大潜在强度 |
| 6.1.1 台风最大潜在强度的定义 |
| 6.1.2 主要结果 |
| 6.2 不同温室气体排放情景下台风的潜在生成指数 |
| 6.2.1 台风潜在生成指数定义 |
| 6.2.2 主要结果 |
| 6.3 登陆我国的台风主要特征 |
| 6.4 不同温室气体排放情景下台风的累积气旋能量指数 |
| 6.4.1 台风累积气旋能量指数的定义 |
| 6.4.2 台风累积气旋能量指数的年际变率特征 |
| 6.4.3 台风累积气旋能量指数的季节特征 |
| 6.4.4 各等级台风的累积气旋能量指数 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 研究创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 后记 |
（3）基于多普勒天气雷达的地面风场反演及大风预警方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题依据及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 气象雷达发展现状 |
| 1.2.2 风场反演方法研究现状 |
| 1.2.3 短时临近预报研究现状 |
| 1.2.4 GIS技术在气象领域应用现状 |
| 1.3 科学问题及研究内容 |
| 1.3.1 科学问题及依据 |
| 1.3.2 主要研究内容及思路 |
| 1.4 技术路线及创新点 |
| 1.4.1 技术路线 |
| 1.4.2 创新点 |
| 第2章 多普勒天气雷达及测速原理 |
| 2.1 多普勒天气雷达简介 |
| 2.1.1 基本原理简介 |
| 2.1.2 WSR-98D雷达结构与数据 |
| 2.2 多普勒天气雷达数据的获取 |
| 2.2.1 雷达I和Q数据简介 |
| 2.2.2 基数据的产生 |
| 2.3 多普勒天气雷达测速 |
| 2.3.1 多普勒效应 |
| 2.3.2 速度模糊 |
| 第3章 研究区特征及数据处理 |
| 3.1 研究区特征概述 |
| 3.1.1 研究区基本情况 |
| 3.1.2 研究区中的数据 |
| 3.2 多普勒天气雷达数据预处理 |
| 3.2.1 地物杂波抑制 |
| 3.2.2 平滑滤波 |
| 3.2.3 速度退模糊处理 |
| 3.3 地理信息空间数据预处理 |
| 3.3.1 数据格式的转换 |
| 3.3.2 属性数据的处理 |
| 第4章 多普勒天气雷达地面风场反演方法研究 |
| 4.1 风场反演网格的确定 |
| 4.1.1 满足分辨率要求的反演区域 |
| 4.1.2 反演网格中速度数据的确定 |
| 4.2 矢量平均速度-多分辨率方位算法 |
| 4.3 风场反演结果验证与分析 |
| 4.3.1 通过雷达速度场进行对比验证 |
| 4.3.2 通过自动气象站数据进行对比验证 |
| 4.3.3 利用交叉相关法对雷达风场反演结果进行验证 |
| 第5章 雷达数据定位融合方法研究 |
| 5.1 地理信息与雷达回波的定位 |
| 5.1.1 雷达回波数据坐标定位方法研究 |
| 5.1.2 大气折射对定位影响及修正 |
| 5.1.3 定位误差分析 |
| 5.2 地理信息与雷达数据匹配与融合 |
| 5.2.1 数据匹配分析 |
| 5.2.2 数据融合思路及方法 |
| 5.2.3 融合应用分析 |
| 第6章 地面大风预警方法研究 |
| 6.1 对地面大风发生的预测 |
| 6.1.1 基本理论和方法 |
| 6.1.2 VIL在大风预警中的应用分析 |
| 6.2 地面大风实时监测和预警 |
| 6.2.1 预警模式 |
| 6.2.2 预警方法 |
| 6.3 大风外推预警 |
| 总结与展望 |
| (1)主要结论 |
| (2)研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得学术成果 |
（4）福建地区冬季渐近线形锋生辐合线及其强降水热动力机制影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 冬季沿海强降水天气形势和影响系统研究 |
| 1.2.2 冬季沿海强降水水汽特征研究 |
| 1.2.3 冬季沿海强降水热动力发展机制研究 |
| 1.2.4 冬季沿海强降水热动力数值模拟研究 |
| 第二章 研究内容与资料方法 |
| 2.1 本文予探究的问题 |
| 2.2 研究内容 |
| 2.3 资料与方法 |
| 2.3.1 所用资料 |
| 2.3.2 方法与原理 |
| 第三章 冬季渐近线形锋生辐合线基本特征 |
| 3.1 冬季福建地区强降水类型 |
| 3.1.1 冬季福建地区强降水统计特征 |
| 3.1.2 冬季福建地区降水分类及标准 |
| 3.2 冬季福建地区渐近线形锋生辐合线系统 |
| 3.2.1 冬季渐近线形锋生辐合线类型 |
| 3.2.2 渐近线形锋生辐合线系统的客观判定 |
| 3.3 渐近线形锋生辐合线结构的合成特征 |
| 3.3.1 背景环流特征 |
| 3.3.2 系统动力结构特征 |
| 3.3.3 非绝热加热特征 |
| 3.3.4 水汽条件特征 |
| 3.3.5 对流不稳定特征 |
| 3.3.6 下垫面环境特征 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 冬季渐近线形锋生辐合线强降水数值模拟及验证 |
| 4.1 WRF模式简述 |
| 4.2 验证试验数值模拟方案设计 |
| 4.3 验证试验模拟结果分析 |
| 4.3.1 两模态典型个例降水落区及雨强验证 |
| 4.3.2 两模态典型个例的流场验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 环境热力作用对两类渐近线形锋生辐合线强降水的影响 |
| 5.1 热力敏感性试验方案设计 |
| 5.2 热力作用对两模态渐近线形锋生辐合线动力结构的影响 |
| 5.3 热力作用对两类渐近线形锋生辐合线热力结构的影响 |
| 5.4 热力作用对降水的影响 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 地形动力作用对两类渐近线形锋生辐合线降水的作用对比 |
| 6.1 地形敏感性试验方案设计 |
| 6.2 地形试验1模拟结果 |
| 6.3 地形试验2模拟结果 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文主要结论 |
| 7.2 本文的主要创新点 |
| 7.3 存在的问题和展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（5）近十年中国海效应降雪研究进展（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 中国海效应降雪的分布特征 |
| 1.1 渤海海效应降雪 |
| 1.1.1 山东的海效应降雪 |
| 1.1.2 辽东半岛的海效应降雪 |
| 1.2 黄海海效应降雪 |
| 1.3 东海海效应降雪 |
| 2 渤海海效应暴雪的多尺度作用 |
| 2.1 天气尺度特征 |
| 2.2 中尺度特征 |
| 2.2.1 热力特征 |
| 2.2.2 动力特征 |
| 2.3 云微物理特征 |
| 3 地形对渤海海效应暴雪的影响 |
| 3.1 渤海的影响 |
| 3.2 太行山的影响 |
| 3.3 山东半岛低山丘陵地形的影响 |
| 4 海效应降雪的研究资料与方法 |
| 5 海效应降雪数值预报检验 |
| 6 未来研究展望 |
（6）渤海湾地区碰撞型海风锋及对流触发机理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 海陆风环流及海风锋研究进展 |
| 1.3 锢囚过程及锢囚锋研究进展 |
| 1.4 对流触发(CI)研究进展 |
| 1.5 研究内容和意义 |
| 1.6 研究创新点 |
| 参考文献 |
| 第二章 资料与方法 |
| 2.1 资料介绍 |
| 2.1.1 观测资料 |
| 2.1.2 NCEP GFS分析资料 |
| 2.2 碰撞型海风锋的识别方法 |
| 2.3 WRF模式介绍 |
| 2.4 垂直加速度诊断方程 |
| 2.5 多重网格算法及MUDPACK软件介绍 |
| 2.6 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 渤海湾地区碰撞型海风锋的统计分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 碰撞型海风锋发生碰撞的时空分布特征 |
| 3.3 碰撞型海风锋碰撞处的对流发生发展特征 |
| 3.4 碰撞型海风锋与阵风锋碰撞前触发对流特征 |
| 3.5 碰撞型海风锋与阵风锋碰撞形态特征 |
| 3.6 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 碰撞型海风锋导致的非典型锢囚过程分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 “110714”过程概况 |
| 4.2.1 天气形势及环境特征 |
| 4.2.2 海风锋和阵风锋的演变特征 |
| 4.3 数值模拟 |
| 4.3.1 WRF模式设置 |
| 4.3.2 模拟结果检验 |
| 4.3.3 模拟的海风锋和阵风锋基本特征 |
| 4.4 非典型锢囚过程 |
| 4.4.1 “碰撞”过程 |
| 4.4.2 “碰撞”过程伴随的局地对流特征 |
| 4.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 海风锋与阵风锋碰撞前的对流触发机理分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 数值模拟 |
| 5.2.1 WRF模式设置 |
| 5.2.2 模拟结果检验 |
| 5.3 垂直加速度的动量诊断 |
| 5.3.1 出现CI的区域平均特征 |
| 5.3.2 单个对流单体中空气粒子轨迹上的动量诊断 |
| 5.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 讨论与展望 |
| 致谢 |
| 附录Ⅰ |
（7）山东半岛一次冷流暴雪过程的中尺度模拟与云微物理特征分析（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 天气实况概述 |
| 2 模拟方案设计与结果检验 |
| 2.1 数值模式与降水方案 |
| 2.2 模拟方案设计 |
| 2.3 模拟结果检验 |
| 3 中尺度特征和云微物理特征分析 |
| 3.1 热力场特征 |
| 3.2 水汽特征 |
| 3.3 海岸锋特征 |
| 3.4 云微物理特征 |
| 4 小结 |
（8）海陆风研究进展与我国沿海三地海陆风主要特征（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 观测分析 |
| 2 理论及数值模拟研究 |
| 3 我国沿海三地区海陆风主要特点 |
| 4 结论 |
（9）济南“7.18”大暴雨中尺度分析（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 资料选取和方法介绍 |
| 2.1 资料选取 |
| 2.2 方法介绍 |
| 3 降水过程和环流形势 |
| 4 反演水平风场的检验 |
| 4.1 高空实测风场 |
| 4.2 与NCEP风场的对比 |
| 5 风场中尺度特征 |
| 5.1 回波结构演变特征 |
| 5.2 风场水平结构演变特征 |
| 5.3 垂直结构特征 |
| 5.4 概念模型 |
| 6 结论与讨论 |
（10）一次异常强渤海海效应暴雪的三维运动研究（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 暴雪过程 |
| 3 环流形势演变特征和主要影响系统 |
| 4 数值模拟方案及检验 |
| 4.1 模拟方案 |
| 4.2 模拟结果检验 |
| 5 三维运动结构及其演变 |
| 5.1 穿越渤海的气块三维轨迹 |
| 5.2 水平流场 |
| 5.3 垂直流场和风场切变 |
| 5.4 动力结构 |
| 6 结论与讨论 |
四、THREE-DIMENSIONAL NUMERICAL SIMULATION OF THE MESOSCALE WIND STRUCTURE OVER SHANDONG PENINSULA（论文参考文献）
- [1]尺度自适应大气边界层参数化改进及其对一次海雾的数值模拟研究[J]. 卢绪兰,彭新东. 气象学报, 2021(01)
- [2]基于HadRM3P模式与机器学习预估气候变化下台风活动[D]. 谭金凯. 华东师范大学, 2020(08)
- [3]基于多普勒天气雷达的地面风场反演及大风预警方法研究[D]. 周鑫. 成都理工大学, 2020
- [4]福建地区冬季渐近线形锋生辐合线及其强降水热动力机制影响研究[D]. 曲梓祎. 南京信息工程大学, 2019
- [5]近十年中国海效应降雪研究进展[J]. 杨成芳,李泽椿. 海洋气象学报, 2018(04)
- [6]渤海湾地区碰撞型海风锋及对流触发机理研究[D]. 阿不都外力·阿不力克木. 南京大学, 2016
- [7]山东半岛一次冷流暴雪过程的中尺度模拟与云微物理特征分析[J]. 于晓晶,辜旭赞,李红莉. 气象, 2013(08)
- [8]海陆风研究进展与我国沿海三地海陆风主要特征[J]. 邱晓暖,范绍佳. 气象, 2013(02)
- [9]济南“7.18”大暴雨中尺度分析[J]. 盛日锋,王俊,龚佃利,陈西利,张洪生. 高原气象, 2011(06)
- [10]一次异常强渤海海效应暴雪的三维运动研究[J]. 杨成芳,高留喜,王方. 高原气象, 2011(05)