摘要:為了更深入分析大到暴雪天氣過程的熱力與動(dòng)力特征、中尺度系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及大到暴雪發(fā)生的物理機(jī)制，利用1951-2013年的地面觀測、MICAPS數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品、NCEP、歷史天氣圖等資料，完成內(nèi)蒙古東南部大到暴雪天氣過程的天氣學(xué)分型及“分型配料法”、降水相態(tài)、相似預(yù)報(bào);建立25個(gè)站點(diǎn)的歷史個(gè)例庫，可進(jìn)行顯示、查詢、增加、修改及刪除;系統(tǒng)基于新一代衛(wèi)星接收系統(tǒng)(CMACAST)，經(jīng)過MDS處理后，建立數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品插值庫，顯示站點(diǎn)的預(yù)報(bào)時(shí)次曲線圖。

　　系統(tǒng)采用C/S架構(gòu)和模塊化設(shè)計(jì)，使用VS2008.NET進(jìn)行研發(fā)并使用SQLServer2008建立數(shù)據(jù)庫。所有數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)統(tǒng)一出入口、界面友好、系統(tǒng)功能完整、可移植性強(qiáng)，4年來運(yùn)行穩(wěn)定。該系統(tǒng)可為預(yù)報(bào)員更好地對大到暴雪的分析、分型及大到暴雪落區(qū)、降水相態(tài)、相似預(yù)報(bào)及短臨預(yù)報(bào)提供快捷方便的數(shù)據(jù)和技術(shù)支撐。

　　關(guān)鍵詞:大到暴雪;VS2008.NET;個(gè)例庫;插值計(jì)算;分型配料法;降水相態(tài)

　　0引言

　　隨著全球氣候變暖的加劇，極端天氣氣候事件有增加的趨勢，其中大到暴雪天氣就是典型的極端天氣氣候事件之一。內(nèi)蒙古東南部(包括通遼市、赤峰市)的大到暴雪是冬半年主要災(zāi)害性天氣之一，如赤峰市在2012年11月3日—2012年11月5日8個(gè)旗縣區(qū)發(fā)生嚴(yán)重特大暴雪災(zāi)害，直接經(jīng)濟(jì)損失21488萬元;同年11月通遼市在11日和12日5個(gè)旗縣發(fā)生特大暴雪災(zāi)害，直接經(jīng)濟(jì)損失4305萬元。從以上事例可以看出，大到暴雪給交通、電力、農(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)及人們的生活帶來嚴(yán)重影響，造成極大的經(jīng)濟(jì)損失。

　　相關(guān)論文范文：空氣污染天氣過程與氣象要素的關(guān)系研究

　　摘要：本文基于環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)和氣象觀測數(shù)據(jù)，對2017年3月北京地區(qū)一次空氣污染過程的特征、天氣形勢以及氣象要素特征等進(jìn)行了綜合分析。結(jié)果表明，天氣形勢靜穩(wěn)、缺少北方冷空氣南下、逆溫、擴(kuò)散條件差、以南風(fēng)為主等是污染物累積階段的大氣環(huán)流特征，也是導(dǎo)致北京地區(qū)空氣污染的主要原因。氣象要素與污染物擴(kuò)散、稀釋聯(lián)系緊密，風(fēng)速越大，污染物濃度擴(kuò)散稀釋越快，空氣質(zhì)量指數(shù)越低;逆溫強(qiáng)度增大，污染物濃度升高，污染加重;降水量對于空氣污染物濃度具有一定稀釋作用。

　　歐美的降雪過程大多與溫帶氣旋的形成、發(fā)展有關(guān)[1]，這與內(nèi)蒙古東南部的降雪較為相似，其大到暴雪過程與溫帶氣旋及倒槽降雪密切相關(guān);與2支獨(dú)立的高空急流相聯(lián)系的垂直環(huán)流維持了地面氣旋和反氣旋的發(fā)展，使強(qiáng)降雪能夠持續(xù)，高空急流出口區(qū)左側(cè)和入口區(qū)右側(cè)的正(氣旋性)渦度平流與輻散相聯(lián)系[2]，在大型降水的發(fā)展機(jī)理上基本相同，如東南部大到暴雪過程多出現(xiàn)在高空急流入口右區(qū)側(cè)及低空暖濕急流出口區(qū)左側(cè)，高空強(qiáng)輻散、低空輻合相疊置的區(qū)域，使得從底層到高層一致的、強(qiáng)的上升氣流加強(qiáng)和維持。這些年“配料法”在我國有了較好的應(yīng)用，1996年“配料法”由Doswell等提出“基于構(gòu)成要素的預(yù)報(bào)方法”，強(qiáng)調(diào)“配料法”和“流型辨識方法”之間有很強(qiáng)的互補(bǔ)性。

　　張萍萍[3]等在湖北省暴雨預(yù)報(bào)的應(yīng)用研究中，認(rèn)為“配料”不僅僅是診斷因子的組合，還應(yīng)是預(yù)報(bào)員主觀經(jīng)驗(yàn)與客觀數(shù)值產(chǎn)品的有機(jī)結(jié)合，由此提出了先分型后配料的思想，稱之為“分型配料法”。關(guān)于“配料法”大都主要用于暴雨的預(yù)報(bào)，目前國內(nèi)關(guān)于用數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品制作大到暴雪預(yù)報(bào)系統(tǒng)的相關(guān)文獻(xiàn)有限，國內(nèi)學(xué)者大多針對某一大到暴雪天氣過程中的情況進(jìn)行研究。

　　宋清芝[4]等1998年研發(fā)的預(yù)報(bào)系統(tǒng)僅局限于使用當(dāng)時(shí)的T63產(chǎn)品，扎西才讓[5]等2005年使用T213數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品以及歷史NCEP/NCAR等資料，還沒有進(jìn)行多產(chǎn)品共同應(yīng)用下的系統(tǒng)開發(fā)，因此，利用多種數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品綜合分析大到暴雪的成因，依托中國氣象局新一代衛(wèi)星廣播系統(tǒng)建立基于.NET的C/S架構(gòu)的預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)，并將相關(guān)的科研數(shù)據(jù)集成于其中，使預(yù)報(bào)員的操作簡單方便，對提高大到暴雪天氣的預(yù)報(bào)能力和防災(zāi)減災(zāi)具有重大意義。

　　1區(qū)域大到暴雪統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)

　　1.1雪的統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)

　　在地市級行政區(qū)域內(nèi)，相鄰2個(gè)國家站或不相鄰的3個(gè)國家站或以上，日降雪量(20:00—次日20:00或08:00—次日08:00，下同)在5.0～9.9mm稱為一個(gè)區(qū)域性大雪日;在10.0～19.9mm稱為一個(gè)區(qū)域性暴雪日;在20.0～29.9mm稱為一個(gè)區(qū)域性大暴雪日;日降雪量≥30.0mm的降雪稱為一個(gè)區(qū)域性特大暴雪日。

　　1.2雨夾雪或雨、雪轉(zhuǎn)換的統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)

　　當(dāng)降雨夾雪或雨、雪相繼出現(xiàn)時(shí)，在地市級行政區(qū)域內(nèi)有相鄰2個(gè)國家站或不相鄰3個(gè)國家站及以上，日積雪深度(H)和雨夾雪或雨、雪轉(zhuǎn)換的日降水量值(R)達(dá)到表1的標(biāo)準(zhǔn)，則記為一個(gè)區(qū)域性大雪、暴雪、大暴雪或特大暴雪日。

　　2資料選取、統(tǒng)計(jì)及環(huán)流分型

　　通遼市、赤峰市的國家級氣象站分別為11個(gè)和14個(gè)。兩地雖氣候特點(diǎn)相近，但地形差異較為明顯，通遼市南北為山區(qū)、中部為西遼河沖擊平原，赤峰市均為山區(qū)和丘陵。本文使用資料為1951—2013年的地面日降水量、日積雪深度等資料，按上述標(biāo)準(zhǔn)共統(tǒng)計(jì)兩地區(qū)域大到暴雪天氣過程分別為81次和121次，合計(jì)過程150次、共同過程52次。

　　再利用1951—2013年NCEP的再分析資料、歷史天氣圖及1980—2013年MICAPS的高度和地面場資料，將150個(gè)大到暴雪過程用700hPa環(huán)流場特征分為西來斜壓槽型、低槽型、北槽南渦型、橫槽型、蒙古低槽型、貝加爾湖低槽型和東北冷渦型等7種類型[6]。前4種類型是影響通遼地區(qū)的主要類型，占比為88.9%，蒙古槽渦型、北槽南渦型、貝加爾湖槽渦型和槽渦型等4種類型是影響赤峰地區(qū)的主要類型，占比為90.1%，很好地表征了通遼、赤峰兩地區(qū)大到暴雪環(huán)流特征。

　　對應(yīng)地面影響系統(tǒng)有蒙古氣旋、河套氣旋、華北氣旋、江淮氣旋、東北低壓和倒槽等6種，前5種是影響通遼市大雪以上的主要地面系統(tǒng)，占比96.3%，影響最少的是倒槽;影響赤峰市最少的地面系統(tǒng)是東北低壓，其他5種占比97.5%，是主要的地面影響系統(tǒng)。另外，物理量場資料選取2007—2013年Micaps資料中Physic(物理量場)的散度、垂直速度、水汽通量散度、比濕、相對濕度、溫度平流、θse和渦度場等8種物理量，用700hPa分型來分別進(jìn)行統(tǒng)計(jì)其數(shù)值特征，選擇物理意義明確的物理量場作為各站降水量的“配料”。

　　3系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)及功能

　　本系統(tǒng)依托中國氣象局新一代衛(wèi)星廣播系統(tǒng)(CMACAST)[7]，利用MicapsDataService(MDS)數(shù)據(jù)處理軟件將數(shù)據(jù)解析成Micaps數(shù)據(jù)格式，存儲(chǔ)到Micaps數(shù)據(jù)服務(wù)器上，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)接收和處理。依托地面網(wǎng)絡(luò)資源，選取內(nèi)蒙古東南部通遼、赤峰兩地25個(gè)國家氣象站點(diǎn)地面、高空、NCEP等歷史資料及數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品資料，歷史資料存儲(chǔ)到本地服務(wù)器上，將數(shù)據(jù)數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品資料進(jìn)行優(yōu)化、提取，以數(shù)據(jù)庫方式存儲(chǔ)，供客戶端調(diào)用、分析，從而為預(yù)報(bào)員對大到暴雪預(yù)報(bào)天氣過程的分析、分型、計(jì)算分站降水量、降水相態(tài)預(yù)報(bào)、相似預(yù)報(bào)和短臨預(yù)報(bào)提供方便快捷的數(shù)據(jù)支撐。

　　3.1系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

　　系統(tǒng)包括5個(gè)大模塊:數(shù)據(jù)接收、數(shù)據(jù)處理、插值處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、客戶端。

　　3.2各模塊功能

　　3.2.1數(shù)據(jù)接收

　　將中國氣象局對省、地、縣下發(fā)的各類數(shù)據(jù)產(chǎn)品資料通過衛(wèi)星利用CMACAST設(shè)備接收到本地服務(wù)器，按照產(chǎn)品分類轉(zhuǎn)存到數(shù)據(jù)服務(wù)器中。

　　3.2.2MDS數(shù)據(jù)處理

　　利用中國氣象局下發(fā)的MDS數(shù)據(jù)處理軟件，將CMACAST系統(tǒng)接收的數(shù)據(jù)自動(dòng)處理成Micaps格式數(shù)據(jù)，并存儲(chǔ)到服務(wù)器的Micapsdata目錄下。

　　3.2.3插值處理

　　將經(jīng)過MDS處理的Micaps數(shù)據(jù)中的歐洲中心粗網(wǎng)格(Ecmwf)和細(xì)網(wǎng)格(Ecmwf_Thin)、T639粗網(wǎng)格(T639)和細(xì)網(wǎng)格(T639_Thin)、日本粗網(wǎng)格(Japan)和細(xì)網(wǎng)格(Japan_Thin)、德國數(shù)值產(chǎn)品(Germany)、美國數(shù)值產(chǎn)品(Kwbc)、物理量(Physic)等9種數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品的08h和20h這2個(gè)時(shí)次用四點(diǎn)插值法進(jìn)行插值運(yùn)算。

　　3.2.4數(shù)據(jù)庫

　　系統(tǒng)后臺(tái)采用SQLServer2008建立數(shù)據(jù)庫[8-11]:1)建立本地區(qū)25個(gè)站點(diǎn)信息數(shù)據(jù)庫，字段包括站名、站號、經(jīng)緯度、海拔高度。2)將經(jīng)過插值運(yùn)算的數(shù)據(jù)按照數(shù)值產(chǎn)品名稱建立數(shù)據(jù)庫，并以“數(shù)值產(chǎn)品名稱_氣象要素場_時(shí)次”作為表名建表，如T639細(xì)網(wǎng)格(T639_thin)數(shù)據(jù)庫名稱為“T639_thin”，20時(shí)850hPa相對濕度(RH)，表名為“T639_RH_850_20”，以3、6、12h間隔不等的時(shí)間為字段名，如000H、003H、…、048H、054H、…、072H、084H、…，其他類同。3)建立本地區(qū)25個(gè)站點(diǎn)自有氣象記錄以來的所有出現(xiàn)大到暴雪的天氣過程個(gè)例庫，以地區(qū)名為數(shù)據(jù)庫名稱，站號為表名，以站號、日期、降水量、降水相態(tài)和積雪深度為字段存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫中。

　　3.2.5客戶端

　　客戶端是整個(gè)系統(tǒng)的核心，采用C/S模式架構(gòu)，結(jié)構(gòu)如圖2所示�？蛻舳税�括7個(gè)模塊，分別是:數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品顯示模塊、天氣學(xué)分型模塊、個(gè)例庫管理模塊、相似預(yù)報(bào)制作模塊、分型配料模塊、相態(tài)預(yù)報(bào)模塊和短臨預(yù)報(bào)模塊。各模塊功能:1)數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品顯示。將經(jīng)過插值處理的9類數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品顯示在曲線圖上。2)天氣學(xué)分型。按照影響本地區(qū)的大到暴雪天氣特征進(jìn)行分型，共包括西來斜壓槽型、低槽型、東北冷渦型、北槽南渦型、橫槽轉(zhuǎn)豎型、蒙古低槽型、貝加爾湖低槽型7種類型。3)個(gè)例庫管理�？蛇M(jìn)行數(shù)據(jù)的顯示、查詢、追加、修改、刪除等操作。

　　4)相似預(yù)報(bào)制作。根據(jù)影響天氣系統(tǒng)和系統(tǒng)控部位定義相似編碼，統(tǒng)計(jì)編碼相似個(gè)例，以MICAPS或圖形方式顯示相似個(gè)例。5)分型配料[3]。選擇天氣學(xué)分型、T639數(shù)值預(yù)報(bào)場、日期和時(shí)次計(jì)算分站大到暴雪落區(qū)預(yù)報(bào)。6)相態(tài)預(yù)報(bào)。選擇日期、時(shí)次分別按照相應(yīng)的算法判定4種數(shù)值預(yù)報(bào)場的降水相態(tài)預(yù)報(bào)。7)短臨預(yù)報(bào)。根據(jù)新一代多普勒天氣雷達(dá)圖的分析特征，顯示出現(xiàn)大到暴雪天氣的雷達(dá)圖，根據(jù)閾值進(jìn)行判斷。

　　4系統(tǒng)軟件實(shí)現(xiàn)

　　本系統(tǒng)在Windows操作系統(tǒng)上研發(fā)，采用VS2008.NET[8，12]開發(fā)環(huán)境，VS2008.NET提供了易學(xué)易用的應(yīng)用程序集成開發(fā)環(huán)境，具有面向?qū)ο蟮目梢暬�設(shè)計(jì)工具，支持結(jié)構(gòu)化程序設(shè)計(jì)，具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫功能、豐富的數(shù)據(jù)類型和功能強(qiáng)大的類庫;后臺(tái)采用SQLServer2008數(shù)據(jù)庫。其中系統(tǒng)的數(shù)據(jù)接收、處理利用中國氣象局CMACAST和MDS數(shù)據(jù)處理軟件，分別運(yùn)行在2臺(tái)服務(wù)器上。

　　4.1建立數(shù)據(jù)庫

　　建立本地區(qū)25個(gè)站點(diǎn)信息數(shù)據(jù)庫，字段包括站名、站號、經(jīng)緯度、海拔高度;建立本地區(qū)各站自有氣象記錄以來的大到暴雪天氣個(gè)例庫，字段包括站名、日期、降水性質(zhì)、積雪深度;插值數(shù)據(jù)庫因?yàn)楫a(chǎn)品要素多，相應(yīng)的場次也多，數(shù)據(jù)庫和表采用動(dòng)態(tài)創(chuàng)建的方式，建立9種數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品以產(chǎn)品名稱命名的插值數(shù)據(jù)庫，建立以產(chǎn)品名稱、預(yù)報(bào)要素和08h、20h這2個(gè)時(shí)次名稱命名的相應(yīng)的表，以3、6、12、24h間隔不等的時(shí)間為字段名，如000H、003H、…、048H、054H、…、072H、084H、…，同時(shí)創(chuàng)建相應(yīng)的存儲(chǔ)過程。

　　4.2插值處理

　　數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品經(jīng)過MDS處理后，轉(zhuǎn)換為Micaps數(shù)據(jù)格式，該系統(tǒng)對上述9種產(chǎn)品采用四點(diǎn)插值法進(jìn)行插值，再按照不同的產(chǎn)品保存到相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫表中。

　　4.3數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品顯示經(jīng)過插值后的數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品使用Chart控件，選擇要素、日期、場次、站點(diǎn)，以折線圖方式顯示，供預(yù)報(bào)人員參考。

　　5結(jié)束語

　　本文利用中國氣象局新一代衛(wèi)星接收系統(tǒng)，將接收的數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品經(jīng)過MDS處理成Micaps數(shù)據(jù)格式，再對數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品進(jìn)行插值計(jì)算，建立數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品插值庫，顯示內(nèi)蒙古東南部通遼、赤峰兩地共計(jì)25個(gè)站點(diǎn)的數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品2個(gè)預(yù)報(bào)時(shí)次的曲線圖;建立25個(gè)站點(diǎn)自建站以來的大到暴雪天氣過程歷史個(gè)例庫，并可顯示、查詢、增加、修改、刪除等編輯;顯示通遼、赤峰大到暴雪天氣過程的7種天氣學(xué)分型分析，通過“分型配料法”計(jì)算分站大到暴雪預(yù)報(bào)，利用4種數(shù)值預(yù)報(bào)模式進(jìn)行降水相態(tài)預(yù)報(bào)，根據(jù)歷史相似過程做相似預(yù)報(bào)、短臨預(yù)報(bào)等。