■ 匡鈺 張萌
(作者單位:中國氣象局氣象干部培訓(xùn)學(xué)院)
以“冬奧”為主題詞,在中國知網(wǎng)進行檢索,通過人工篩選,獲得與氣象學(xué)密切相關(guān)的國家自然科學(xué)基金資助論文共計15篇,其中歸屬于D05編碼下的共有10篇,含期刊論文9篇、會議論文1篇。9篇期刊論文所關(guān)注的研究領(lǐng)域主要集中于復(fù)雜地形的氣象要素特征、觀測試驗、預(yù)報模式的改進與檢驗、舉辦地的大氣污染特征等。
《氣象學(xué)報》 2019年第77卷第3期
中國氣象科學(xué)研究院賈春暉等,基于2016—2017年兩年冬季的自動氣象站逐時觀測數(shù)據(jù)以及探空數(shù)據(jù)分析延慶-張家口一帶復(fù)雜地形的風(fēng)場精細化時空分布特征。結(jié)果表明,根據(jù)小風(fēng)天風(fēng)持續(xù)性日變化特征差異,可將區(qū)域內(nèi)所有站點分為10種類型;不同地形特征下的風(fēng)場、風(fēng)持續(xù)性存在明顯不同的日變化特征,山風(fēng)和谷風(fēng)相互轉(zhuǎn)化的時間也不同;晴朗小風(fēng)天實測風(fēng)反映了實際風(fēng)場的特征,而排除環(huán)境背景風(fēng)場,弱化地形動力作用后整個冬季的局地風(fēng)作為理論山谷風(fēng),更能反映熱力作用下的山谷風(fēng)特征。
資助信息:不同氣象環(huán)境條件下城市下墊面對降水的影響研究——以北京夏季降水為例(41605012)
研究區(qū)域10種風(fēng)持續(xù)性類型站點分布(不同顏色代表不同類型,色階為海拔高度)
《氣象》 2020年第46卷第9期
北京城市氣象研究院李炬等,于2017年1—3月,針對北京2022年奧運氣象服務(wù)和保障需求,在北京延慶小海坨冬奧賽場周邊開展了復(fù)雜地形綜合氣象觀測試驗。建立了由7個自動氣象站、17個便攜溫濕度觀測儀(HOBO)和2個綜合觀測站組成的觀測網(wǎng),開展了為期7 d的GPS探空加密觀測。并針對小海坨半山腰云的形成機制進行了初步分析和討論,認為背風(fēng)坡下沉氣流形成的懸浮逆溫層以及大范圍偏東風(fēng)水汽輸送可能是產(chǎn)生半山腰云的主要原因。
資助信息:公里級分辨模式中次網(wǎng)格地形動力效應(yīng)參數(shù)化研究(41875123)
《高原氣象》 2018年第37卷第5期
中科院大氣物理研究所劉郁玨等,針對小海坨山地區(qū)構(gòu)建在線耦合中-微尺度WRF-LES模式系統(tǒng),采用四重單向嵌套將水平分辨率從中尺度1 km降至微尺度37 m,對發(fā)生在該地區(qū)2017 年1月13日晴天大風(fēng)個例開展邊界層風(fēng)場的精細模擬。結(jié)果表明,由于LES能解析大氣湍流中部分湍渦能量,百米或更高分辨率WRF-LES能捕捉更多大氣小尺度運動特征,刻畫出局地流場結(jié)構(gòu),獲得更精細、準(zhǔn)確的近地面風(fēng)場信息。為實現(xiàn)精確模擬,模式需引入與水平分辨率相匹配的高分辨率地形高程數(shù)據(jù),結(jié)合計算資源能力設(shè)置垂直網(wǎng)格距。
資助信息:復(fù)雜地形邊界層中尺度氣象與大渦模擬耦合模式研究(41705006)
2017年1月13日14:00 SRTM-LES-82試驗不同分辨率模擬的10 m風(fēng)速水平在d4區(qū)域的分布
《北京大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》 2020年第56卷第5期
中國氣象科學(xué)研究院災(zāi)害天氣國家重點實驗室繆育聰?shù)?,通過分析北京和張家口地區(qū)長期地面氣象資料、氣溶膠濃度數(shù)據(jù)和探空數(shù)據(jù),研究冬奧會和冬殘奧會歷史同期的氣象條件和氣溶膠污染過程。結(jié)果表明, 北京和張家口兩地的氣溶膠污染過程與近地面的暖、濕和小風(fēng)條件有關(guān),且兩地PM2.5濃度及位溫垂直結(jié)構(gòu)的變化有很強的關(guān)聯(lián)性。當(dāng)不利環(huán)流出現(xiàn)時,河北南部、山西北部和內(nèi)蒙古中部等地區(qū)排放的污染物會通過輸送過程影響北京。張家口地區(qū)海拔較高,影響其空氣質(zhì)量的污染氣團主要來自西部的上游地區(qū)。
資助信息:京津冀地區(qū)局地環(huán)流對邊界層結(jié)構(gòu)和污染物輸送的影響研究(41705002)
北京和張家口地區(qū)重污染事件在不同環(huán)流類型中的發(fā)生頻率
《氣象》 2012年第38卷第6期
成都信息工程大學(xué)陳超君等,利用GRAPES對2010年溫哥華冬奧會6個場館氣溫、相對濕度、風(fēng)及降水量的預(yù)報結(jié)果,采用預(yù)報準(zhǔn)確率、平均誤差、平均絕對誤差、Alpha Index、TS和ETS評分等統(tǒng)計量進行了較詳細的評估。結(jié)果表明:GRAPES-Meso預(yù)報相對濕度的準(zhǔn)確率最高,且隨預(yù)報時效的增加,其變化趨于穩(wěn)定。與其他模式預(yù)報結(jié)果對比發(fā)現(xiàn),GRAPES-Meso對復(fù)雜地形下要素預(yù)報還存在一定的不足。
資助信息:一種正交地形追隨坐標(biāo)系的理論構(gòu)建及其模擬研究(41175064)
溫哥華6個場館氣溫、相對濕度和風(fēng)速的平均絕對誤差檢驗結(jié)果
《高原氣象》 2020年第39卷第2期
中國海洋大學(xué)陳康凱等,提出了一種用于復(fù)雜地形下,綜合考慮模式地形與實際地形的精細化三維插值方法,并將該方法應(yīng)用于北京冬奧會重點區(qū)域的100 m高分辨率精細化溫度產(chǎn)品釋用中。基于該插值方法得到的高分辨率釋用產(chǎn)品比原始數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品的各類誤差均顯著減小,同時該方法還可以保證釋用產(chǎn)品的美觀性和精細化。
資助信息:復(fù)雜地形對京津冀地區(qū)降水的影響及參數(shù)化算法研究(41605031),基于深度學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)的對流新生臨近預(yù)報方法研究(41875049)
RMAPS-ST系統(tǒng)和RISE系統(tǒng)的2 m溫度時間序列及其與觀測值的對比(單位:℃)
《氣象》2022年第48卷第2期
中國氣象局地球系統(tǒng)數(shù)值預(yù)報中心鄧國等,在國家級區(qū)域集合預(yù)報系統(tǒng)基礎(chǔ)上進一步優(yōu)化初值擾動和側(cè)邊界擾動構(gòu)建方法,針對北京冬奧會比賽時段開展了連續(xù)試驗,可以為賽事關(guān)注的氣象要素閾值提供概率預(yù)報產(chǎn)品,以便提前做好規(guī)避風(fēng)險準(zhǔn)備;開展了試驗期間高分辨區(qū)域集合預(yù)報對主要高影響天氣過程的天氣檢驗和統(tǒng)計學(xué)檢驗,評估了高分辨集合預(yù)報對冬奧高影響天氣過程的預(yù)報能力;針對北京冬奧會賽事影響的關(guān)鍵要素開發(fā)了能見度、陣風(fēng)、降水相態(tài)等概率預(yù)報產(chǎn)品。
資助信息:斜壓不穩(wěn)定大氣擾動的非地轉(zhuǎn)平流對華北夏季持續(xù)性極端暴雨中尺度過程影響機理研究(42175012);探索多時空尺度集合預(yù)報擾動方法減緩數(shù)值模式預(yù)報的跳躍性研究(41975137)
《環(huán)境科學(xué)》2022年網(wǎng)絡(luò)首發(fā)(2022-01-21)
北京大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院劉玥晨等,基于2015—2021年的1—3月北京市大氣PM2.5濃度與化學(xué)組成長期觀測數(shù)據(jù),分析了2022年北京冬奧會和冬季殘奧會歷史同期的PM2.5污染態(tài)勢、化學(xué)組成特征以及潛在源區(qū)。2015—2021年的1—3月超長重污染過程(連續(xù)重污染超過5 d)平均每年發(fā)生2~3次。在同時段重污染期間,PM2.5化學(xué)組成均以二次組分為主,例如在PM2.5可測組分中,2020年NO3-質(zhì)量分數(shù)高達46%,較同年清潔天(11%)顯著增加;SO42-質(zhì)量分數(shù)為12%~19%,說明當(dāng)前硫酸鹽污染仍不容忽視。北京市1—3月PM2.5主要貢獻區(qū)域包括內(nèi)蒙古自治區(qū)中西部、河北省、天津市、山西省、陜西省、山東省中西部和河南省北部。
資助信息:氣溶膠含水量及其對有機氣溶膠氣-粒分配的影響(41875149)
基于大渦模擬的冬奧賽區(qū)風(fēng)環(huán)境精細化評估
《應(yīng)用氣象學(xué)報》2022年第33卷第2期
北京城市氣象研究院劉郁玨等,以北京冬奧會延慶賽區(qū)為中心,將2009—2021年冬奧賽事月份(2—3月)天氣環(huán)流場進行客觀天氣環(huán)流分型(分為93組),采用北京城市氣象研究院睿圖-大渦模式系統(tǒng)對各組的典型個例開展37 m×37 m分辨率風(fēng)場模擬。利用賽道周邊12個自動氣象站數(shù)據(jù)檢驗結(jié)果顯示:2 m溫度、10 m風(fēng)速和風(fēng)向平均偏差分別為0.45 ℃,1.51 m·s-1,11.23°,預(yù)報技巧較高。基于分型模擬數(shù)據(jù)獲得賽場平均風(fēng)、極大風(fēng)分布及大風(fēng)風(fēng)險概率,高山滑雪賽場賽道起點平均風(fēng)速為15 m·s-1,超出影響決策點概率為60%,風(fēng)險較大;而賽道中、后段風(fēng)險較小,超過影響決策風(fēng)速概率小于2%。
資助信息:復(fù)雜地形邊界層中尺度氣象與大渦模擬耦合模式研究(41705006)
2009—2021年2—3月延慶賽區(qū)小類環(huán)流型
Advances in Meteorological Science and Technology2022年2期