DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 主要环流型与气温的关系 将五种主要环流型CN、AN、N、E、SE过程的海平面气压距平分布场(见图8(a)~(e))、平均温度合成场(见图9(a)~(e))与多年平均气温变化情况(图10)，可以看到海平面气压距平场基本是呈南北向分布的，在AN型与E型环流控制下，江南地区为气压正距平区，CN型与SE型环流控制时江南地区为气压负距平区，且距平值较大，达负8毫巴。因此江南地区，冬季(主导环流为AN型)气压正距平占优势，夏季(主导环流为CN型、SE型)气压负距平占优势。主要气压距平中心的数值在夏季(−8毫巴)比冬季(6.8毫巴)大。 通过比较图9(a)~(e)可看出，在E型与N型，江南地区多年平均气温分布范围较相近，均在12~18摄氏度之间；在CN型控制下，江南地区多年平均气温在20摄氏度以上；AN型环流下气温则相对偏低，在6~12摄氏度之间；SE型环流下气温在16˚C~22˚C之间。 由温度背景的形成中图10可以看出，AN型气温在1987年有突然降低的趋势，在其后时间都保持较稳定的波动；CN型气温在1987年有突然增强的趋势，随后在2001~2003年间出现降低的情况，其余阶段平均值均在21˚C上下波动；E型和N型气温变化区间均在14˚C~18˚C，由图上可以看出它们呈反相位 图6. 1987~2017年主要环流类型频率的年代际变化 图7. 1~12月份(a)~(l)环流因子地转风V的变化(单位：hPa/10˚) 变化；SE型气温是五种主要环流型中年变化最剧烈的，由于SE型主要出现在夏季，而夏季江南地区处于副热带高压和亚热带低压之间，同时受着两者的影响，环流型较复杂，变化因素较大，故温度变化较明显。 图11给出了江南地区主要环流型合成的海平面气压场，江南地区春季主要受N型与E型控制，如图11(a)、图11(b)；夏季江南地区处于亚州热低压和西太副高之间且同时受两者的影响，图11(c)、图11(d)分别为江南地区为C型与SE型环流控制，由图(c)可以看出江南地区处于亚热带低压与副热带高压之间，同时受两者影响，图(d)可以看出，副热带高压西伸明显，江南大部分地区为副高控制，气温较高；秋季江南地区主导环流为CN型，如图11(e)，可以看出江南地区处在一个气旋性环流背景下；冬季我国主要 图8. 主要环流类型海平面气压距平场 受蒙古高压的影响，此时西太副高较弱，江南地区主要受大陆冷高压控制，图11(f)可以看出江南地区处在一个大的反气旋环流背景下。通过比较11(e)~(f)发现，秋季气旋活动中心位置较冬季的更偏西，主要 图9. 主要环流型多年平均温度合成场 原因是秋季副高还未完全从大陆退去，气旋多沿副高边缘移动，所以冬季副高退至海面，冬季气旋活动位置较秋季更偏东。 图10.主要环流型多年平均气温变化曲线 图11. 江南地区主要环流型合成的海平面气压场。(a) 春季E型；(b) 春季N型；(c) 夏季C型；(d) 夏季SE型；(e) 秋季CN型；(f) 冬季AN型
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user: 6. 结论 1) 用Lamb法划分的环流类型尽管有27种之多，但是绝大多数环流类型出现频率低于3%，NW、NE、CSE、C、CSW、CW、CNW、AN、ANE、ASE、AS、ASW、AW、ANW、UD等15种环流类型从未出现过，S、SW、W、A出现频率较小，C型只是偶尔出现，N、E、CN、SE、AN这5种类型出现频率较高。 2) 各种环流类型的月际变化也各不相同，在1~12月中，E型、N型和SE型常年出现，在10~11月，E型出现的频率已超过15%。C型环流和CN型环流主要出现在夏季，AN型环流类型在冬季频率最高，AN型与C型、CN型呈反相关变化。 3) 对于环流因子地转风而言，在4、5、6月份(春末夏初)，环流因子V的年际变化较小，与平均值相差很小，整体趋势比较稳定。在1、2、3、8、9、10、11月份，地转风V的年际变化较大，但多年来增强或减弱不明显，在各月平均值附近振荡。 4) 春季受E型与N型环流控制，江南地区受北方冷空气影响较大，季平均气温在12~18摄氏度之间；夏季江南地区主要环流型复杂多变，表现为C、SE、CN、N型交替控制，平均季气温在20摄氏度以上，天气变化较大；秋季主要受E型、CN型等环流控制，季平均气温在12~18摄氏度之间；江南地区冬季在AN型环流控制下，江南地区多位低温、晴好天气。
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user: 摘 要 本文通过对2015年12月京津冀地区发生的雾霾污染过程的气候背景场、环流背景场及气象要素场进行分析可知，纬向环流的加强及东亚冬季风的减弱所引起的静稳形势的维持是造成该次雾霾过程维持并发展的气候背景。这四次雾霾过程高空呈现上干下湿的层结结构，地面处于小风高湿的环境。700 hPa以上弱下沉运动和边界层弱上升运动引起局地弱辐合，为雾霾过程提供有利的动力条件，边界层垂直方向冷槽–暖脊的结构利于逆温的维持。此外，对流层中层700~500 hPa的小干槽不断过境引起地面增湿，从而形成了大范围持续的雾霾污染天气过程。雾、霾对光的削减作用在 700 m 之下，尤其是 70 m 之下的近地面层最为强烈，且雾对光的削弱作用显著强于霾。降水与风对污染物均有一定的清除作用，但降水对不同粒径污染物的清除作用相差不大，而大风对细颗粒物的清除作用强于粗颗粒物。HYSPLIT后向轨迹模拟表明，邢台站过程1、4污染源来源于我国西北地区，属于远距离输送型，而过程2、3污染源来源于北部地区，属于区域内输送型。强浓雾的各气象要素分布区间最窄，浓雾和雾的分布区间较强浓雾宽，而霾的分布区间最为宽广。在发生强浓雾、浓雾、雾和霾时，最具区分意义的是湿度因子。 关键词 :雾霾，污染，环流，低能见度 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 雾和霾为自然界中的两种天气现象，随着我国工业的发展及城市化进程的加快，人为气溶胶的大量排放使雾霾加剧，与之伴随的低能见度及重污染问题愈发凸显，严重影响人们的生产生活以及身体健康。为此，国内外学者针对雾霾问题做了大量的研究。 霾是大量极细微的干尘粒等均匀地浮游在空中，使水平能见度小于 10 km 的空气普遍混浊现象，雾是由大量悬浮在近地面空气中的微小水滴或冰晶组成的气溶胶系统，是近地面层空气凝结的产物。雾霾容易在静稳的环流形势下生成发展 [ 1 ] - [ 6 ] 。925 hPa以下的逆温是大雾形成和维持的关键 [ 7 ] 。张人禾 [ 8 ] 等研究发现，逆温有利于雾霾的发展，而较强的雾霾可以造成地面降温，导致逆温层增强，同时，地面温度的降低有利于近地面附近大气中的水汽凝结，进而有利于雾的生成。逆温层的不断重建是大雾得以维持的关键所在 [ 9 ] 。张小曳 [ 10 ] 等认为雾霾使大气层结稳定度增加，有利于气溶胶不断积聚、凝结和增长，在达到过饱和状况下产生更多云雾滴，从而形成“恶性循环”的持续性雾霾。近地面充沛的水汽、较弱的表面风场及风速垂直切变是雾霾维持的关键气象因子 [ 1 ] [ 2 ] [ 11 ] 。研究表明，降水不一定有利于雾霾的消散，降水的拖曳及其他过程会在近地层形成下沉气流 [ 12 ] [ 13 ] ，反而造成雾霾的维持和发展。张夏琨 [ 14 ] 等研究指出，强降水对空气有净化作用，而弱降水会使空气质量变的更差。同时有研究表明，在大范围雨雪过后，如果高空长时间受高压脊控制且高空风速较小，会产生连续性大雾 [ 15 ] 。 50余年来，中国雾日数减少而霾日数明显增加，且中国雾霾日数总体呈现上升的趋势。受影响最为严重的为京津冀、长三角、两广和西南地区 [ 16 ] ，雾霾问题最典型且影响最大的地区为京津冀区域 [ 17 ] 。该地区严重的雾霾天气不仅与人为排放污染源有关，同时与其特殊的地形以及气象条件有密切的关系。吴兑 [ 18 ] 等及赵玉广 [ 6 ] 等研究发现，太行山、燕山山脉对冷空气的活动起到了阻挡和削弱的作用，造成华北平原长期静稳的天气形势，使污染物和水汽容易在山前的气流停滞区聚集从而形成雾霾天气。同时受太行山的阻挡和背风坡气流下沉作用的影响，使得沿北京、保定、石家庄、邢台和邯郸一线的污染物不易扩散，形成一条西南–东北走向的高污染带。有研究指出，明显的城市热岛效应，有利于石家庄郊区的污染物向市区堆积 [ 14 ] 。日益严峻的雾霾问题不仅给人们的生产生活带来了不便，同时严重影响人们的身心健康 [ 19 ] [ 20 ] ，因此，进一步加强对华北地区雾霾发生、发展、消散过程机理的研究，对于预防和治理雾霾问题具有重大的意义。本文选取2015年12月4次雾霾过程，研究影响其发生及维持的气象因子，为防治雾霾问题提供科学依据。
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user: 2. 资料 1) 常规气象站观测资料、逐小时自动站观测资料、河北省灾情直报数据资料、河北省环境保护厅提供的环境监测站AQI小时均值资料、邢台站08时探空资料以及石家庄站激光雷达资料，选用时段为2015年11月至2016年1月。 2) FNL一日四次再分析数据集，水平分辨率为1˚ × 1˚，选用时段为2015年11月~2016年1月。NCEP/NCAR逐日再分析数据集，水平分辨率为2.5˚ × 2.5˚，选用时段为1985~2015年。 3) 欧洲中期数值预报中心(ECMWF)的ERA-interim月平均再分析数据集 [ 21 ] 水平分辨率为2.5˚ × 2.5˚，选用时段为1985~2015年。
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user: 3. 污染过程分析 2015年岁末，在稳定的环流系统控制下，河北省出现了连续性雾霾天气。2015年12月，冀中南一带大部分区域日平均能见度低于 2 km ，局地能见度小于 1 km ，平均环境空气质量指数(AQI)大于200，为重度污染，局地AQI值超过300，达到严重污染。由此可知，大气污染是雾霾事件的重要特征之一。 虽然雾和霾分属两种不同的天气现象，但其之间存在着相互转化 [ 22 ] 。由于雾和霾都与低能见度相联系，因此，能见度可以作为雾和霾的一个综合度量 [ 8 ] 。由08时能见度时序图(图1)可以看出，此次大范围雾霾过程，除少数时段外，冀中南地区的能见度均在 10 km 以下，其中能见度连续较低的时段主要有四个，分别为11月25日~12月2日(过程1)，12月8日~14日(过程2)，12月19日~26日(过程3)以及12月28日~2016年1月4日(过程4)。 四次过程持续天数相当，均为7~8天。通过统计过程平均灾情站次发现，四次过程中，过程3雾、浓雾、强浓雾的发生站次为四次过程之最，表明过程3以雾为主；而过程4中强浓雾发生站次最低，霾发生站次显著多于其他过程，表明过程4为以霾为主；过程1、2为雾、霾交替的污染过程。 图1. 石家庄、衡水、保定、廊坊08时能见度时序图(单位：km)
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user: 4. 环流背景场特征分析 2015年12月西风指数较常年偏高(图略)，表明中纬度为偏纬向型环流，西风带槽脊波动较弱，不利于冷空气南下。对流层中层500 hPa，我国110˚E以东高度场异常偏高，以西异常偏低，正负异常中心分别位于45˚N，130˚E附近以及55˚N，60˚E附近，表明东亚大槽与乌拉尔山脊较常年均明显偏弱。对流层低层850 hPa温度场在40˚N以北较常年异常偏暖，我国中高纬大部分地区温度异常偏高。与东亚大槽偏弱相对应，我国东部地区850 hPa风场上受异常东南风控制。与此同时，影响我省冷空气活动的西伯利亚一带海平面气压场异常偏低，不利于槽后冷空气的南下东侵，冬季风较常年明显偏弱。因此，受较弱的冬季风影响，我省近地面为南风异常，强度较弱，环流形势较常年静稳，容易产生持续的雾、霾天气。 4.1. 高空、地面形势场特征 本文将四次过程的环流形势和气象要素分别作平均处理，以此来对四次雾霾过程的特点进行对比分析。 图2为四次雾霾过程的500 hPa高度场、850 hPa风场以及海平面气压场。可以看出，四次雾霾过程对流层中低层中高纬的环流形势较为接近，新疆北部均表现为弱脊，而东亚沿岸为浅槽，我国东部大部分地区受槽后脊前的西北气流控制。四次雾霾过程中的平均高度值分布较为集中，均在540~564 gpm之间。在这种环流背景下，盛行弱的下沉运动，天气形势较为静稳，大气垂直和水平交换弱，容易出现雾霾天气。过程1和4中，我省上空850 hPa风速略大，约为4~8 m/s；过程2、3中500 hPa的环流形势与过程1、4相比较为平直，且850 hPa风速较小，约为2~6 m/s，同时在河套一带有弱波动。四次雾霾过程中海平面气压场的分布形势也较为接近。贝加尔湖南侧(100˚E~120˚E，45˚N~55˚N)附近存在地面高压，高压中心在1028~1034 hPa之间，等压线较密集区位于其北部或西北部的高压锋区一带；河北省中南部平原地区的等压线稀疏且存在弱倒槽。在这种形势下，我省中南部地区冷空气活动较弱，锋前低压暖区中有弱辐合，有利于边界层水汽的汇集，形成雾霾天气。 4.2. 高空、地面要素场特征 图3为4次雾霾过程邢台站08时高空平均相对湿度和温度露点差随高度的分布。可以看出，4次过程均表现为相对湿度随高度增加而降低，温度露点差随高度的增加而增加，湿度分布呈现“下湿上干”的结构。这种结构为典型的大雾结构：低层高湿度有利于细粒子吸湿增长，而高层的低湿度则有利于地 图2. 平均500 hPa高度场(等值线，单位：gpm)、850 hPa水平风场(箭矢，单位：m/s)及海平面气压场(阴影，单位：hPa) ((a) 过程1，(b) 过程2，(c) 过程3，(d) 过程4) 图3. 过程1~4邢台站平均相对湿度(单位：%) (a) 及平均温度露点差(单位：˚C) (b) 随高度的分布 面辐射降温，从而产生稳定的逆温层结。其中过程2的湿层在四次过程中最厚，925 hPa和850 hPa的相对湿度都在50%以上，表明过程2中平流雾的特性在四次过程中最为明显。该4次过程高层700 hPa和500 hPa的平均相对湿度在22%~40%，温度露点差集中于12˚C~19˚C。 由各过程中能见度低于 1 km 的地面自动站气象要素平均状况(表1)可以看出，四次过程中，各个要素的分布较为接近。将四次过程的要素值求平均可以得到，08时平均气温为−2.9˚C；平均露点温度为 Table 1 Statistical characteristics of surface meteorological element 过程 平均日较差(˚C) 08时平均气温(˚C) 08时平均露点温度(˚C) 08时平均相对湿度(%) 08时平均海平面气压(hPa) 08时平均风速(m/s) 08时平均能见度(km) 过程1 4.1 −3.3 −4.2 93.8 1025.8 0.9 0.5 过程2 4.0 −0.5 −1.3 94.8 1027.2 1.2 0.4 过程3 4.2 −3.6 −4.5 93.8 1027.0 1.3 0.4 过程4 7.0 −4.0 −5.2 91.2 1025.7 1.2 0.6 平均 4.8 −2.9 −3.8 93.4 1026.4 1.2 0.5 表1. 地面气象要素场统计特征 −3.8˚C；平均相对湿度为93.4%；海平面气压分布集中于1025~1027 hPa；平均风速约为0.9~1.3 m/s；能见度较低，集中于0.4~0.6 km；过程1~3的平均日较差在4.0˚C ~4.2˚C之间，而过程4的日较差略大，为7.0˚C。地面要素统计特征表明雾霾过程多发生于小风高湿的环境中，且地面并非绝对静风，存在 2 m /s以下的小风，这在一定程度上利于水汽的汇集。 4.3. 热力、动力特征 大范围的雾霾天气有其特定的动力和热力特征。由850 hPa和1000 hPa平均温度场(图4)可以看出，四次过程我省中南部地区850 hPa均存在暖脊，过程2的暖脊较其他3次过程弱，相应地，过程2的强度也最弱，这表明一定程度上雾霾过程的强度受850 hPa暖脊强度影响。与850 hPa暖脊相对应，我省东部地区低层1000 hPa存在明显的冷温槽，表明低层有弱冷空气的南侵。这种对流层中低层上暖下冷的温度配置，有利于低层逆温的形成。 图5为垂直速度、相对湿度及水平风场的时序图。可以看出，四次过程中大雾天气最严重的一天，垂直速度随高度的分布基本相似。以过程1为例， 11 月 30 日 为此次过程雾霾天气发展的极盛日，垂直速度场上，850 hPa以下盛行−0.2~(−0.1) Pa/s的弱上升运动，700 hPa以上存在0.1~0.2 Pa/s弱下沉运动。与此类似，过程2中的9、10日，过程3中的23日，以及过程4中的2、3日均存在这种高层下沉，低层上升运动的情况存在，并且上升和下沉运动中心强度均不超过0.3 Pa/s。高层弱下沉运动阻碍了大气运动强烈的垂直交换，而低层的弱上升运动则有利于水汽和污染物粒子的局地辐合，从而有利于大雾和霾天气的出现。而当上升和下沉运动中心超过0.5 Pa/s时，由于高层动量下传或低层的强烈抬升，打破高低层相对静稳的大气状态，不利于大雾天气的出现。 由相对湿度、水平风场随时间的变化可知，在四次雾霾过程中，气流相对平直，在各次过程中雾霾发展的极盛日，对流层中层700~500 hPa均有小干槽过境，同时边界层有较为明显的增湿，湿层位于900 hPa之下。过程2中，9、10日湿层伸展较高，可达850 hPa，与之相配合，对流层中低层盛行西南风。因此，相比于其他3次过程，过程2的平流雾性质更为明显。
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user: 5. 激光雷达特征及后向轨迹特征 5.1. 激光雷达特征 过程1低能见度持续时间长，污染情况严重，且雾、霾两种天气现象均有出现，因此，我们挑选过程1来研究雾、霾过程中激光雷达及污染特征。此次过程除 11 月 30 日 出现大雾天气外，其余时段以霾为主。由图6可知，受25日白天降水的清洁作用以及锋面过境后偏北偏西风的影响，能见度由 2 km 左右上升至 10 km 以上，由中到重度霾转为轻微霾甚至晴好天气。边界层高度由 500 m 左右上升至1400 m 图4. 平均850 hPa温度场(阴影)和1000 hPa温度场(等值线) (单位：˚C) ((a) 过程1，(b) 过程2，(c) 过程3，(d) 过程4) 图5. 衡水站(115.7˚E， 37.73˚N)垂直速度(等值线，单位：hPa/s)、相对湿度(阴影，单位：%)及水平风场(风向杆，单位：m/s)时序图((a) 过程1，(b) 过程2，(c) 过程3，(d) 过程4) 图6. 石家庄站各要素时间序列：(a) 风向、风速、降水及海平面气压，(b) 相对湿度及最小能见度，(c) 消光系数(阴影)及边界层高度(圈点) 左右，海平面气压升高的同时相对湿度由90%下降到60%。此时地面至高空的消光系数均非常小，在1/km以下。随后海平面气压降低，湿度增大，风速减小，北风与南风的交替出现有利于气溶胶的相互混合，使能见度迅速降低至 2 km 以下，达到中到重度霾，边界层高度随之降低到 500 m 左右。 700 m 之下建立起一个消光系数大值区，约为5/km，在近地面约 70 m 左右维持一个消光系数高值带，超过6/km。表明雾、霾过程对光的削减作用在 700 m 之下，尤其是 70 m 之下的近地面层最为强烈。 11 月 30 日下午 至夜间石家庄出现能见度低于 500 m 甚至 200 m 的大雾天气，边界层降低至 200 m 左右，超过6/km的消光系数高值带向上扩展至 150 m 左右，表明雾对光的削弱作用显著强于霾。 12 月 2 日凌晨 ，随着海平面气压的升高及偏北大风的建立，相对湿度迅速降低至40%左右，能见度上升至 10 km 以上，维持在近地面层的消光系数大值区随之消失，天气转为晴好。 由石家庄站AQI指数及不同粒径的颗粒物比值的时间序列(图7)可以看出，受25日白天降水的清洁作用以及锋面过境后偏北偏西大风的影响，AQI指数降至50以下，空气质量达到优良，26日白天AQI 图7. 石家庄站AQI指数(a)及不同粒径的颗粒物比值(b)的时间序列 指数迅速升高并维持，达到严重污染，12月2日后AQI指数迅速回落，空气质量再次达到优良。此次污染过程中主要的污染物为PM10及PM2.5。由不同粒径的颗粒物比值可知，此次雾、霾过程PM10中有90%~99%为PM2.5，有80%~95%为PM1，而PM2.5中有95%~99%为PM1，表明此次过程颗粒物粒径以小于2.5 μm的细粒子为主，混有少部分粒径较大的颗粒物。 11 月 25 日 弱降水之后，不同粒径的颗粒物比值变化不大，表明降水对不同粒径污染物的清除作用相差不大，而 12 月 2 日 偏北大风建立后，不同粒径的颗粒物比值迅速降低，其中PM10中PM2.5降至35%~45%，PM1降至30%~40%，PM2.5中PM1降至60%~80%，表明大风对细颗粒物的清除作用强于粗颗粒物。 图8为雾、霾及晴好天气情况下退偏比及后向散射系数的垂直分布。雾、霾及晴好天气下，退偏比随高度增加均为先减小后增大，表明随高度增加，颗粒物规则程度先增加后降低。 100 m 以下近地面层雾、霾退偏比小于晴好天气，而 1000 m 以上雾的退偏比远高于霾及晴好天气，表明雾出现时高空及晴好天气下近地面层的颗粒物不规则程度较强。雾、霾及晴好天气下后向散射系数随高度增加均迅速减小，表明大气对光的散射作用在低层最强，随高度增加而减小。雾出现时近地面层后向散射系数远大于霾及晴好天气，且其随高度的衰减最为迅速， 500 m 之上约为零。 5.2. 后向轨迹特征 图9为HYSPLIT 72小时后向轨迹模拟。结果表明，过程1和过程4的污染源较接近， 500 m ， 1000 m 和 1500 m 的污染源均来自西北部，范围在 3000 km 以内。过程1和4中高层属西北气流型，850 hPa风速较大，属于远距离输送型，且输送的高度较高。而过程2和过程3污染源较为接近，在低层 500 m ， 1000 m 的污染源来自北部 150 km 之内，属于区域内输送，输送的高度较低，基本在 500 m 以下。
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user: 6. 超低能见度(强浓雾)分析 定义典型强浓雾日为当天强浓雾发生站次大于10站次，并且强浓雾出现站次与雾出现站次之比大于0.1；定义典型霾日为霾发生站次大于10站次，并且霾发生站次与雾发生站次之比大于1.5。据此，通过对四次雾霾过程中灾情直报的统计，挑选典型强浓雾日为 11 月 30 日 ， 12 月 2 日 ， 12 月 10 日 ， 12 月 23 日 和 12 月 24 日 ；典型霾日为 12 月 13 日 ， 12 月 19 日 ， 12 月 28 日 ， 12 月 31 日 和 2016 年 1 月 4 日 。对典型强浓雾日出现强浓雾、浓雾以及雾的时刻以及典型霾日出现霾的时刻所对应的地面气象要素场进行统计分析(图10)，发现强浓雾的各气象要素分布区间最窄，浓雾和雾的分布区间较强浓雾宽，霾的分布区间最为宽广。出现大雾天气时，风速集中分布在0.8~1.6 m/s，中位数约为 1 m /s；出现霾天气时，风速集中分布在0.9~2.6 m/s，中位数为 1.5 m /s。由强浓雾、浓雾、雾和霾出现时的风向风速玫瑰图(图11)可以看出，出现以雾为主的天气时，1~2 m/s风速频率最高，占总风速频率的40%以上，强浓雾和雾出现时，1~2 m/s的风速频率在50%以上，表明并不是风速越小越有利于大雾天气的出现，大雾的出现需要一定的边界层小风造成的水汽局地辐合。而霾出现时的小风(< 2 m /s)频率远小于雾天气，这表明出现霾天气时的风速大于雾天气。出现强浓雾时，盛行风向为偏北风和西南偏南风，风向频率均为11.1%；出现浓雾时的盛行风向为西北偏北风和偏西风，风向频率均为10.2%；出现雾时的盛行风向为西北风和东南风，风向频率分别为12.4%和9.8%；出现霾时盛行风向为东北风和东北偏北风，风向频率分别为14.6%和12.6%。 对于强浓雾、浓雾、雾和霾而言，最具区分意义的是湿度因子。由相对湿度及温度露点差分布箱线图(图10)可以看出，当相对湿度达到97%~98%，温度露点差在0.3˚C~0.5˚C左右时，最易发生强浓雾；相对湿度达到95%~96%，温度露点差在0.6˚C~0.7˚C左右时，最易发生浓雾；相对湿度达到92%~93%，温度露点差在1˚C~1.1˚C时，最易发生雾；相对湿度达到60%~61%左右，温度露点差在6˚C~7˚C时，最易发生霾。 图8. 雾(a)、霾(b)及晴好天气(c)下退偏比及后向散射系数的垂直分布 图9. NOAA HYSPLIT 72小时后向轨迹模拟((a) 过程1，(b) 过程2，(c) 过程3，(d) 过程4) 本文选取灾情直报中120个站次的强浓雾个例，对其出现前24小时的地面要素进行平均化处理(图12)，可以看出，在强浓雾出现前24小时之内，风速、海平面气压以及露点温度的变化幅度较小，分别维持在1.0~1.5 m/s、1025~1027 hPa以及−2˚C~(−1)˚C之间；强浓雾发生的前一天之内，能见度除个别时刻外，都在 1 km 以下，强浓雾发生前5个小时，能见度下降较快；强浓雾发生前24小时之内，相对湿度均在75%以上，发生强浓雾前15小时至强浓雾出现时，相对湿度持续增长，温度露点差持续下降，在发生强浓雾前5个小时，相对湿度增长至95%，温度露点差降至1˚C。因此，在强浓雾出现前24小时内，地面一直维持小风高湿的静稳状态，有雾或轻雾天气。湿度持续累积，进而形成超低能见度的强浓雾天气。 图10. 强浓雾、浓雾、雾、霾过程气象要素分布箱线图
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user: 7. 结论 2015年12月河北省发生连续雾霾天气，并伴随有明显的空气污染，能见度较低。本文对该次持续性雾霾天气发生的气候背景场、环流背景场及气象要素场进行了详细分析，结论如下： 1) 12月西风指数异常偏高，东亚大槽和乌拉尔山脊活动偏弱，亚洲中高纬异常增暖，西伯利亚地区异常减压，东亚冬季风及表面风速较弱，这种静稳的环流形势为造成该次雾霾过程维持并发展的气候背景。 2) 该四次过程高空、地面形势场分布类似，高空盛行偏北气流，地面气压场较弱，北部或西北部地区有冷高压，我省处于锋前暖区，地面配合有弱倒槽。高空呈现上干下湿的层结结构，地面处于小风高湿的环境。高层的弱下沉运动及低层的弱上升运动造成的局地弱辐合是雾霾过程发生发展的动力因子；850 hPa暖脊和1000 hPa偏东弱冷槽所形成的逆温结构是雾霾过程发生发展的热力因子；对流层中层700~500 hPa的小干槽不断过境引起的地面增湿是雾霾过程维持的水汽因子。 图11. 强浓雾(a)、浓雾(b)、雾(c)、霾(d)风向风速频率玫瑰图 图12. 强浓雾出现前24小时平均地面要素场时间序列 3) 雾、霾对光的削减作用在 700 m 之下，尤其是 70 m 之下的近地面层最为强烈，且雾对光的削弱作用显著强于霾。降水与风对污染物均有一定的清除作用，但降水对不同粒径污染物的清除作用相差不大，而大风对细颗粒物的清除作用强于粗颗粒物。HYSPLIT后向轨迹模拟表明，邢台站过程1、4污染源来源于我国西北地区，属于远距离输送型，而过程2、3污染源来源于北部地区，属于区域内输送型。 4) 强浓雾的各气象要素分布区间最窄，浓雾和雾的分布区间较强浓雾宽，霾的分布区间最为宽广。在发生强浓雾、浓雾、雾和霾时，最具区分意义的是湿度因子。在强浓雾出现前24小时内，地面一直维持小风高湿的静稳状态，有雾或轻雾天气。
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user: 摘 要 双系统复合式垂直起降无人机结合了多旋翼与固定翼，由多旋翼转换至固定翼模式的过渡态过程，将涉及到多旋翼和固定翼同时参与飞行控制的问题。文中提出一种权重的控制算法分配双系统在过渡态相互配合的一体化控制方案，同时使用激活函数方法改进多旋翼姿态与位置控制的PID算法，以避免执行器输出饱和，提高过渡态稳定性。 关键词 :垂直起降无人机，飞行控制，过渡状态 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 垂直起降无人机是近几年飞速发展的一种新型飞行器。双系统复合式垂直起降无人机 [ 1 ] [ 2 ] 将四旋翼与固定翼复合在一种系统，此种布局兼具了固定翼高速平飞及四旋翼悬停的能力，较其他几种垂直起降无人机也具有转换过渡稳定平滑，可控性强的特点。其中从多旋翼模式到固定翼模式的过渡态是此类无人机的关键环节。文献 [ 3 ] 针对正在转换过程时可能会受到外部干扰的情况，采用PID与线性自抗干扰控制器结合使用的办法，提高了飞机的鲁棒性。由于此阶段包含多旋翼和固定翼两种飞行控制方式同时发挥作用，所以使两种飞行控制方式完美配合是稳定过渡的重要体现。 PX4是一种可以实现自动驾驶的软件 [ 4 ] ，本文将在此款软件下针对过渡态控制算法展开改进研究。
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user: 2. 一体化控制方案 针对过渡态的控制算法，主要从以下两方面入手： 1) 由于过渡态同时存在多旋翼和固定翼两种控制方式，采用权重的方法分配两种控制方式。当无人机的速度越接近转换速度时，多旋翼所参与的控制作用将越小。转换速度被设定为略大于失速速度，譬如1.1倍失速速度。固定翼在过渡态俯仰、横滚和偏航将发挥作用，而油门通道则以恒定设定值参与控制。当速度大于等于转换速度时无人机则进入固定飞行模式，此时多旋翼控制器完全关闭。 2) 针对多旋翼的姿态和位置控制的PID控制 [ 5 ] 中的误差输入存在过大的情况，引入一个激活函数，将输出控制在一定的范围内。此时无论如何改变PID参数或误差输入多大，输出均不会饱和而导致无人机瞬间姿态和位置变化过大。
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user: 3. 软件实现 1) 在无人机进入过渡状态后，固定翼油门通道将立即提高到设定值(一般设定在75%以上)，同时其他三个通道的执行器打开。而多旋翼的四个通道的权重将按如下公式产生变化： W m c = 1 − v i 2 / v t 2 (1) W mc ：多旋翼权重；v i ：飞行速度；v t ：转换速度 由于升力与飞行速度的平方近似成正比，所以公式中采用飞行速度的平方作为参考是最为合适的。由公式可知，当飞行速度的平方越接近转换速度时，多旋翼权重将越接近零。由于多旋翼权重值将会与执行器输出相乘，所以当飞行速度达到转换速度时，多旋翼的执行器输出即为零，四个旋翼电机停止旋转，无人机进入固定翼飞行模式。 过渡态控制的软件设计流程图如图1所示。 图1. 程序设计流程图 2) 多旋翼在过渡态控制过程极为关键，远大于固定翼的控制，因此，针对多旋翼的姿态和位置的PID控制又做出如下改进： u = k ⋅ S ( ξ ) (2) ξ = k P e = k I ∫ e d t + k D d e d t (3) u：控制器输出 S ( ξ ) ：激活函数k P ，k I ，k D ：PID参数e：误差 有公式可见，在PID控制的基础之上，在外面又套了一个激活函数S(x)，k为激活函数的一个动态因子，可以调整激活函数的输出。这里选用的激活函数为双曲正切函数tanh(x)，其函数公式和曲线如图2所示。 tanh ( x ) = sinh ( x ) cosh ( x ) = e x − e − x e x + e − x (4) 由tanh函数曲线图可知其输出区间总是在(−1，1)之间，而且整体函数以0为中心。因此，无论输入误差多大，或PID参数如何调整，在tanh函数作用下，都可以将控制器输出控制在一定范围内。这样即使在较大外部因素的影响下，无人机在姿态和位置的反应变化上将不会有瞬间的巨大改变，保证了飞行时更加平稳。
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user: 4. SITL仿真验证 Gazebo是一个自主机器人3D仿真环境 [ 6 ] 。Gazebo可以使得PX4飞行代码在其仿真世界中通过地面站、遥控器或板外API实现对模拟无人机的控制。 Gazebo仿真环境与PX4的关系如图3所示。PX4使用其模拟特定的模块创建Gazebo的UDP链接，并使用模拟器MAVLink API与Gazebo交互信息。此API定义了一组MAVLink消息，Gazebo将来自于其模拟环境中的传感器数据提供给PX4，并从应用于模拟无人机的PX4飞行代码中返回电机和执行器的数值。PX4利用MAVLink模块建立UDP连接到地面站和外部API。遥控器则通过串口连接至地面站。
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user: 5. 仿真结果 本次实验在Gazebo环境下进行PX4的软件在环仿真。机型选择为混合式垂直起降无人机，其中固定翼部分为飞翼。如图4所示。 飞翼机没有传统尾翼，将机翼与机身融合在一起，具有质量轻，阻力小等特点。在固定翼的两个机翼的前后各加一个电机，就完成了四旋翼与固定翼的复合，即混合式垂直起降无人机。 图2. Tanh函数曲线图 图3. Gazebo仿真环境关系图 图4. Gazebo仿真环境 此次实验包含了起飞，飞行模式转换，盘旋，降落，是一次完整的飞行试验。试验结果如图5至图9所示。 图5和图6中的粉色区域为过渡态，即1:17.2至1:19.6为转换阶段。图5中Output0至Output3分别 图5. 多旋翼电机输出曲线图 图6. 多旋翼通道输出曲线图 图7. 滚转角速度曲线图 图8. 俯仰角速度曲线图 图9. 偏航角速度曲线图 对应多旋翼四个电机的输出。PWM的输出区间为1000~2000 us，即1000 us对应电机最低转速，2000 us对应电机最高转速，而飞机悬停时对应的PWM则在1500 us左右。图6为多旋翼滚转、俯仰、偏航和油门通道输出图。滚转、俯仰和偏航通道的输出区间为[−1，1]，油门通道的输出区间为[0，1]。由于在过渡态没有滚转、俯仰以及偏航的指令，所以此三通道的输出为零。图5的多旋翼四个电机的输出曲线和图6的油门通道输出曲线均基本符合公式(1)的变化规律。 图7，图8，图9分别为滚转，俯仰和偏航角速度的曲线图。图中展示了起飞，盘旋和降落三个飞行过程。其中盘旋过程又包括了多旋翼飞行，过渡态和固定翼飞行三种飞行状态。红色曲线为角速度的估计值，绿色曲线为角速度的设定值。图中角速度的估计值曲线与设定值曲线基本吻合，也没有出现曲线饱和的情况，说明在激活函数的限制下，输出被控制在一定范围内。
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user: 6. 结束语 本文针对双系统复合式垂直起降无人机的过渡阶段，根据飞机空速与升力的关系，对过渡态的控制算法经行了改进一体化控制，对多旋翼和固定翼两种飞行模式在过渡态所参与控制的权重完成了合理的分配。尤其针对多旋翼的姿态与位置PID控制又加以可调限幅的处理，保证了飞机的瞬间姿态与位置变化在可控范围内。最终通过仿真实验完成了验证。通过以上两步的改进，进一步提高的混合式垂直起降无人机过渡态的稳定性。
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user: 摘 要 本文通过构造局部有限无穷树上相容分布和非负上鞅的方法，研究任意树上随机场在广义赌博系统中关于二项乘积分布的一类用不等式表示的强极限定理，也即强偏差定理。作为推论，得到了服从二项乘积分布的独立随机场的极限定理以及任意树指标随机场的强极限定理。 关键词 :二项乘积分布，强偏差，随机场，广义赌博系统，树指标 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 设T为一无限连通树图， σ ， t ( σ ≠ t ) 是T中任意两个顶点。那么应该有从 σ 到t的路径 σ = x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x m = t ，其中 x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x m 是不相同的顶点，这里 x i 与 x i + 1 表示两个相邻的顶点。记 m − 1 为 σ 到t的距离。我们给T中的顶点进行编号，首先一个顶点被选定作为根顶点(简称根)，记为o。若一个顶点t在根顶点o到顶点 σ 的路径上(且路径唯一)，则记 t ≤ σ 。设 σ ， t 是T上两个相异的顶点，把离根顶点o最远的满足条件 σ ∧ t ≤ σ 和 σ ∧ t ≤ t 的顶点记为 σ ∧ t 。 本文记任意局部有限无穷树为T。为了对树的概念加以解释，我们以Cayley树 T C ， N 为例，我们设每个顶点都有 N + 1 个顶点相连(根顶点0除外)，见图1。用t表示T中从根顶点o向上，从左向右依次数第t个顶点，记顶点t到根o的距离为 | t | 。假如 | t | = n ，则表示t位于第n层树上。同时把从根o到第n层所有顶点的子图记为 T ( n ) ，另外第n层上顶点的集合我们用 L n 表示，树图T上从m层到n层之间的所有顶点的集合用 L m n 表示。对于任意顶点t，我们把从o顶点到t的路径上离顶点t最近的顶点称为t的第一代父代，记为 1 t ，同时称t为 1 t 子代。同理，t的第二代父代记为 2 t 。以此类推， n t 表示t的第n代父代。设树图T的子图为B，记 X B = { X t ， t ∈ B } ，则称 x B 为 X B 的实现。从根顶点o到第n层的所有顶点的数目我们用 | T ( n ) | 表示。 我们取 S = { 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ， N } ，记 Ω = S T 。又设 ω = ω ( ⋅ ) ∈ Ω 。其中 ω ( ⋅ ) 为定义在T上并于S中取值的函数。F为 Ω 的所有有限维柱子集所产生的最小σ-代数。P为可测空间 上的概率测度。设 X = { X t ， t ∈ T } 是定义在测度空间 ( Ω ， F ， P ) 上的标准随机过程。即对于任意 ω = { ω ( t ) ， t ∈ T } 我们定义 X t ( ω ) = ω ( t ) ， t ∈ T X T ( n ) ≜ { X t ， t ∈ T ( n ) } ， μ ( X T ( n ) = x T ( n ) ) = μ ( x T ( n ) ) 。 (1) 近三十年来，人们广泛且深入地研究了一般随机过程，如马氏链，独立随机序列，相依随机序列的强极限定理(参见 [ 1 ] [ 2 ] )。近几年来，随着概率论和信息论发展，树图随机场的强极限定理引起了学者们的广泛兴趣(参见 [ 3 ] )。而今，物理学界，概率与信息论学界对树图模型产生了浓厚兴趣。齐次树图上若干平稳随机场的熵率在文献 [ 4 ] 中被研究。齐次树指标的PPG不变随机场的遍历性与熵率被叶中行与Berger [ 5 ] 所 图1. Cayley树T C ，3 探讨。然而其结果只讨论了依概率收敛。杨和刘 [ 6 ] [ 7 ] 探究了所谓齐次树指标以及Cayley树指标马氏链场的几乎必然收敛的熵定理。刘和王 [ 8 ] 也曾经讨论了有关树指标任意随机场状态序偶的若干小偏差定理。又有一类针对齐次树指标马氏链场的渐近均匀分割性质也曾经被杨卫国 [ 9 ] 讨论。王康康，李芳近来讨论了在所谓有限状态空间当中，齐次树图上任意随机场相对熵密度关于齐次的马氏分布一类所谓小偏差定理(参见 [ 10 ] )。王康康之后又进一步研究了广义Bethe树指标任意随机场相对于马氏链场的若干偏差定理(参见 [ 11 ] )。我们都知道，二项分布是一种经典分布，其在概率论，统计学与经济学等诸多领域均有广泛的应用。刘文曾经在文献 [ 12 ] 中专门研究了任意随机序列相对于Poisson分布的若干小偏差定理。 本文目的在于，在树指标随机场上构建一个相容分布和非负上鞅，研究广义赌博系统中任意局部有限无穷树图上乘积二项分布相对于任意随机场的若干强偏差定理。作为推论得到了树上服从独立二项乘积分布的随机场以及任意随机场的若干强极限定理。证明中采用了一种研究局部有限树指标随机场上强极限定理的新方法。 定义1：设 { p t ， t ∈ T ( n ) } 是一个正实数序列， p t ∈ ( 0 ， 1 ) ， t ∈ T ( n ) 。如果 μ P ( X T ( n ) ) = ∏ k = 0 n ∏ t ∈ L k C N X t p t X t ( 1 − p t ) N − X t ，     n ≥ 0 (2) 则 μ P 称为树图T上服从二项乘积分布的随机场。 定义2：树上广义随机选择的概念如下定义，我们先定义一个非负实值函数列 f n ( x 0 ， ⋯ ， x n ) ，它们在区间 [ 0 ， 1 ] 上取值。令 Y 0 = y (y表示任意实数)， Y t = f | t | ( X 1 t ， X 2 t ， X 3 t ， ⋯ ， X 0 ) ，   t ≥ 1 ； (3) 其中 代表从根顶点o到顶点t的边数，我们记 f n ( x 0 ， ⋯ ， x n ) 为广义随机选择函数列， { Y t ， t ∈ T ( n ) } 称为局部有限无穷树指标广义赌博系统。传统的链式赌博系统 [ 13 ] { Y n ， n ≥ 0 } 在两点集 { 0 ， 1 } 中取值。 为了表示任意随机场 { X t ， t ∈ T ( n ) } 与服从乘积二项分布的独立随机场之间的差异，我们引进如下定义： 定义3：设 { X t ， t ∈ T ( n ) } 是具有分布(1)的任意随机场， { p t ， t ∈ T ( n ) } 是正数列，称 R n ( ω ) = μ P ( X T ( n ) ) μ ( X T ( n ) ) = ∏ k = 0 n ∏ t ∈ L k C N X t p t X t ( 1 − p t ) N − X t μ ( X T ( n ) ) (4) 为 { X t ， t ∈ T ( n ) } 相对与乘积二项分布 ∏ k = 0 n ∏ t ∈ L k C N X t p t X t ( 1 − p t ) N − X t ，     X t ∈ S ，   t ∈ L k ，   0 ≤ k ≤ n (5) 的似然比。
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user: 摘 要 利用常规观测资料、FY-2G卫星TBB资料，自动站降水量以及NCEP/NCEP逐6小时再分析资料，对2017年6月底至7月初持续性暴雨中影响长沙的最强暴雨时段(2017年6月24~25日以及6月30日~7月1日)进行对比分析，结果表明：1) “6.24”暴雨属于梅雨型暴雨，表现为高能高湿型降水；“7.1”暴雨则为高空槽稳定少动的持续性暴雨；2) “6.24”暴雨副热带高压表现为南北移动，“7.1”暴雨主要表现为东西移动；3) “6.24”暴雨急流位于暴雨区南部，“7.1”暴雨在暴雨区有明显的高低空急流配合，并且中尺度系统的存在对暴雨的增强有直接作用。4) 与“6.24”暴雨相比，“7.1”暴雨的水汽净流量更大，这是西南低空急流将充足的水汽输送到暴雨区的结果。 关键词 :暴雨，对比，环流，物理量场 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 影响中国汛期旱涝的因素多种多样，气象学者对南方地区的暴雨的成因和机理做了大量研究 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。夏季主要的多雨带取决于来自热带洋面的暖湿空气和来自中高纬度干冷空气交汇的位置和强度 [ 4 ] 。副高西北侧是暴雨的频发区，低空急流对副高西北侧的连续性暴雨具有触发作用 [ 5 ] [ 6 ] 。低涡东南侧西南急流的加强，对南方暴雨的维持和发展提供了有利的条件 [ 7 ] [ 8 ] 。此外，南支锋区南压，副高位置偏南是形成长江流域异常多雨的重要原因 [ 9 ] 。如图1所示，2017年6月22日~7月1日，长沙市出现了一次超历史极值的强降水过程，具有降水强度大、强降水范围广以及持续时间长等特点。6月22日~7月1日， 图1. 6月22日~7月1日长沙地区累积降水量(单位：mm) 10天累积雨量435 mm，超历史极值，最大824.9 mm (浏阳大围山玉泉山庄)。强降水主要集中在6月23~25日和6月29日~7月1日，本文将对这两次典型的暴雨过程作对比分析，分析其强降水的特点及成因，找出两次暴雨过程的异同，也为今后夏季湖南地区的暴雨预测提供了较好的指示意义。
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user: 2. 资料与方法 利用常规观测资料、FY-2G卫星TBB资料，自动站降水量以及NCEP/NCEP再分析资料，取23日08时~25日08时以及6月29日20时~7月1日20时两次暴雨的降水最强时段进行讨论(下称“6.24”暴雨与“7.1”暴雨)，分析其特点、成因及异同。23日08时~25日08降水最强时段为25日00时~03时；6月29日20时~7月1日20时降水最强时段为7月1日05时~11时。
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user: 3. 环流背景对比分析 3.1. 高空槽发展演变差异 对比“6.24”暴雨与“7.1”暴雨的环流背景可知，6月24日08时(图2(a))我国南方存在低空急流，不断向我国长江中下游输送暖湿气流。我国渤海地区有一闭合低压，东路冷空气持续影响我国。冷暖空气在我国长江中下游地区交汇形成梅雨锋，并较为稳定，为长沙地区暴雨提供了良好的环流条件及水汽条件。在“7.1”暴雨过程中，7月1日08时(图2(b))，东亚中纬度地区为两槽一脊的形势，青藏高原中部和淮河地区为低槽区，内蒙古地区为脊区。长江中游地区存在低涡，偏北气流将淮河地区槽前冷平流向南引导，与我国江南地区低空急流输送的暖湿气流交汇，为长沙地区暴雨提供了良好的能量条件及水汽条件。 3.2. 副热带高压位置差异 6月24日08时副热带高压(简称副高)的西伸脊点位于108˚E，副高脊线位于23˚N附近，到25日08时副高脊线向南移动至21˚N附近，降水区域也随之向南移动。6月30日20时副高西伸脊点位于113˚E附近，在1日08时左右降水强度最强，副高西伸脊点东移至116˚E附近，1日20时又移动至113˚E附近，而副高脊线稳定于19˚N附近波动较小。可见，“6.24”暴雨副热带高压主要为南北移动，“7.1”暴雨副高则表现为东西移动。
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user: 4. 物理量诊断分析 利用NCEP逐6小时1˚ × 1˚的再分析资料，取6月25日02时及7月1日08时进行物理量诊断分析。 4.1. 水汽条件 4.1.1. 850 hpa水汽通量 对比两次暴雨过程，6月25日02时(图3(a))水汽从印度洋经孟加拉湾沿副高输送到长沙地区，水汽通量达到15 g/cm 2 ·s。7月1日08时(图3(b))水汽从印度洋经孟加拉湾受槽前西南气流引导输送到长沙地区，水汽通量达到24 g/cm 2 ∙s，水汽通量明显高于“6.24”暴雨过程。 4.1.2. 850 hPa水汽通量散度 6月25日02时(图4(a))湖南中西部为强的水汽辐合区，7月1日08时(图4(b))湖南中部、北部为强的水汽辐合区，1日08时最强辐合中心值为为−8 g/cm 2 ∙hPa∙s，水汽辐合明显大于25日02时(−3 g/cm 2 ∙hPa∙s)，所对应的降水强度1日08时也更大1日07~08时最大小时雨强70.6 mm (宁乡枫木侨乡)，25日01~02时最大小时雨强33.1 mm (宁乡东湖塘镇)，均达到了短时强降水的标准。 图2. (a) 6月24日08时500 hPa高空图，(b) 7月1日08时500 hPa高空图 图3. (a) 6月25日02和(b) 7月1日08时850 hPa水汽通量分布 图4. (a) 6月25日02和(b) 7月1日08时850 hPa水汽通量散度分布 通过以上水汽条件的分析，两次暴雨过程都具有良好的水汽输送通道，湖南地区都存在水汽通量大值区和水汽辐合中心，长沙地区都存在水汽净流入。由于“7.1”暴雨的水汽通量及水汽通量散度明显强于“6.24”暴雨，因此其拥有更有利的降水条件，累计降水量也更大。 4.2. 动力条件 4.2.1. 高低空急流配置 6月25日02时(图5(a))低空存在冷式切变，急流位于切变暖区(湖南南部)，长沙区域没有明显的低空急流。7月1日08时(图5(b))低空急流位于低空槽槽前，急流强度明显大于25日02时，风速达15 m/s，且急流轴比25日02时的更偏北，经过了长沙地区，西南低空急流将充沛的水汽输送到暴雨区，同时长沙地区位于200 hpa深槽的前部，槽前正涡度平流引起辐散，有利于低层的辐合上升运动，高低空急流的存在，为暴雨提供了抬升机制。 4.2.2. 涡度和散度 从涡度场和散度场的纬向剖面来看，6月25日02时(图6(a)) 110˚E~113˚E范围内低层为辐合区，辐合中心位于800 hPa附近，高层辐散，中心位于350 hPa附近。低层辐合中心配合着气旋中心，高层则表 图5. (a) 6月25日02和(b) 7月1日08时200 hPa (蓝)和850 hPa (红)的急流分布 图6. (a) 6月25日02和(b) 7月1日08时沿28˚涡度(线条)和散度(色斑)的垂直剖面 现为反气旋；7月1日08时(图6(b))也存在“低层辐合，高层辐散”的特征并且较“6.24”暴雨过程更为明显，400 hPa以下几乎都为辐合区，有3个明显的辐合中心，对应两个明显的气旋中心，高层则为大面积的辐散区，辐散中心位于250 hPa附近，与反气旋中心相对应；即两次暴雨过程都为“底层辐合，高层辐散”，形成抽吸作用，使低层水汽及能量向上输送。 4.3. 热力条件 由垂直速度和假相当位温的纬向剖面可见，6月25日02时(图7(a)) 111˚E~113˚E范围内自低层至400 hPa左右表现为强烈的上升运动，最强中心位于700 hPa附近，与前面分析的强烈辐合区有很好的一致性，其假相当位温都在348 K以上，因此“6.24”暴雨过程为一次高能高湿性质的降水；7月1日08时(图7(b))强上升运动心中位于400 hPa附近，低层能量也较弱，没有较好的对流条件，可能是降水前期能量得到了释放，而后为持续而稳定的降水。
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user: 5. 中尺度分析 5.1. 对流云团的活动特征 利用FY-2G卫星逐小时的0.1˚ × 0.1˚的TBB的资料，对两次暴雨的中尺度对流云团活动特点 图7. (a) 6月25日02和(b) 7月1日08时沿28˚假相当位温(线条)和垂直速度(色斑)的垂直剖面 进行对比分析。 6月24日02时，长沙市西北部有一对流云团开始发展，06时，整个云团覆盖湖南的中北部地区，TBB值达到最大(最强中心低于−70˚C)，但其对应的小时雨强均为小雨量级。14时对流云团开始减弱，25号00时对流云团再度发展，影响范围较之前明显减小，主要影响长沙及邵阳地区，TBB的强中心与邵阳的降水大值中心相吻合，长沙降水强中心则出现在TBB梯度大的区域，长沙地区小时雨强最大33.1 mm，出现在宁乡东湖塘镇。06时，对流云团移出长沙市。 6月30日11时开始，对流云加强发展影响长沙全区，16时长沙区域的云团有所减弱，但湖南西部的对流云团还在不断发展。19时，受西边对流云团发展东移的影响，我市对流云团再次加强，并且持续发展，1日08时达到TBB最强时段，整个长沙市区的TBB值低于−60˚C，这正好对应长沙地区的最强降水时段，最大小时雨强71.2 mm (宁乡偕乐桥镇)。13时，对流云团有所减弱，20时，基本移出长沙区域，雨势也随即减弱。 值得指出的是，TBB值最大的区域不一定对应降水强度大值区，可能与高云的存在有关；降水大值区可能出现在TBB值梯度大的区域。 5.2. 雷达回波特征 一、“7.1”暴雨过程： 7月1日7：12分宁乡附近的雷达图中，基本速度图R19上(图8(c))两个明显的速度辐合区被标记为中气旋，去掉环境风场后R56图上(图8(d))更为明显的看出速度对的存在，这两处对应的是基本反射率因子图上的大值区(55 dbz左右) (图8(a)红色标识处)，做其风暴追踪，发现追踪的三个风暴路径呈气旋式旋转(图8(b))，判断此刻确实有中气旋的存在，对暴雨的增强起到了重要作用，7月1日05时至08时，长沙宁乡县13个乡镇3小时累积降水量超过100 mm。 将图9(a)中T6沿雷暴运动方向做其剖面(图9(b))，此雷暴单体质心很低，约2 KM左右，其最强中心55 dbz以上，“低质心高效率”的降水回波是造成短时短时强降水的重要原因。 7月1日10时降水持续不减，反射率因子图(图10(a))上表现为线状回波，在R19 (图10(c))及R56 (图10(b))速度图上都能找到对应明显的逆风区，并且在基本速度R19图上低层出现了一对牛眼，直到10：40牛眼才消失，低层急流的加强为暴雨提供了很好的水汽条件，同时逆风区的出现也表征降水有加强的趋势。此外，沿着线状回波的移动方向做其剖面(图10(d))，与7:12剖面相似，同样是低质心高效率的降水回波，这些都为暴雨的持续提供了有利的条件，7月1日08时至11时，长沙宁乡县7个乡镇3小时累积降水量超过100 mm。 二、“6.24”暴雨过程： 从反射率因子(图11(a))及其剖面图(图11(b))可见，造成此次暴雨的系统为多单体风暴，呈团状分布，其后侧不断有新的雷暴单体产生，即有明显的后向传播，多个雷暴重复地经过同一地点，形成“列车效应”， 图8. 7月1日7:12雷达图((a)：基本反射率因子图；(b)：组合反射率因子图；(c)：速度R19图；(d)：速度R56图) 图9. 7月1日7:12雷达反射率因子(a)和沿a中黑线的反射率因子垂直剖面(b) 图10. 7月1日10:15雷达图((a)：反射率因子图；(b)：速度R56图；(c)：速度R19图；(d)：沿a中黑线的反射率因子垂直剖面图) 加之此回波(图11(b))为低质心、高效率的降水回波(最强中心55 dbz以上，质心约为4 km)，导致了长沙市区的短时强降水。 对比两次暴雨的雷达回波特征发现两次均为低质心、高效率的降水回波，并且都形成了列车效应，而“7.1”暴雨过程还出现明显的中气旋、逆风区等中尺度系统的配合，使得强降水维持，较“6.24”暴雨更大更强。
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user: 6. 结论 利用常规观测资料、FY-2G卫星TBB资料，自动站降水量以及NCEP/NCEP再分析资料，通过对2017年6月底至7月初持续性暴雨中的两个最强时段进行对比分析，得出以下结论： 两次暴雨过程水汽的主要来源为印度洋，且两次过程长沙地区都有明显的水汽辐合。两次暴雨过程均为低质心、高效率的降水，并且都形成了列车效应。 “6.24”暴雨属于梅雨型暴雨，表现为高能高湿型降水，“7.1”暴雨则为高空槽稳定少动的持续性暴雨；“6.24”暴雨的副热带高压主要表现为南北移动，“7.1”暴雨的副高则表现为东西移动；相较于 图11. 6月25日2:01雷达反射率因子(a)和沿(a)中黑线的反射率因子垂直剖面(b) “6.24”暴雨，“7.1”暴雨有高低空急流的相互配合，并且出现了明显的中气旋、逆风区等中尺度系统，使得强降水维持，较“6.24”暴雨更大更强。
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user: 摘 要 在广义logistic模型中，有三个参数，分别为R (种群内禀增长率)，K (种群最大容纳量)，β (种群对环境利用程度的参数)。模型中它们通常为常数，但在自然环境中它们都是关于时间缓慢变化的，这时模型的精确解是求不出来的。本文通过使用多尺度的方法求出关于时间慢变模型的渐近解，数值模拟例证了所得渐近解的有效性。 关键词 :多尺度，广义logistic模型，慢变参数，渐近解 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/