DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 神经网络是一类基于模拟生物神经系统得出的数学模型，它可用于实现类似生物神经系统储存和处理信息的功能 [ 1 ]。BAM神经网络是当中一类具有记忆、储存、联想功能的联想记忆神经网络，它是由Kosko在1987年首次提出并研究的神经网络模型 [ 2 ] [ 3 ]。这类神经网络是由两层(X-层，Y-层)非线性反馈网络以二分图的形式组成的，即X-层的神经元和Y-层的神经元完全互连，同一层的神经元之间不存在任何连接 [ 1 ]。由于 BAM 神经网络有信息联想记忆和储存双极向量对的能力，这类神经网络被运用到了诸多领域，如图像信号处理 [ 4 ]、联想记忆 [ 5 ]、模式识别 [ 6 ]、自动控制 [ 7 ]、最优化问题 [ 8 ] 等方面。另外，由于神经网络系统在信号传输和切换过程中会不可避免地存在时滞现象，因此，研究具有时滞的神经网络具有更为广泛的意义 [ 9 ] - [ 15 ]。 在研究神经网络数学模型的性态方面，模型的稳定性一直是人们关注的热点，因为它涉及到实际应用中的诸如模式识别的可靠性、输入状态对输出状态的影响等 [ 9 ]。在众多的神经网络稳定性研究中，我们注意到，渐近同步话题引起了研究者的广泛关注 [ 10 ] - [ 15 ]。神经网络系统同步的研究，不仅给安全通信 [ 10 ]、信息科学 [ 11 ]、图像处理 [ 12 ] 提供了理论基础，而且对基础科学也有重要影响。近些年，关于时滞BAM神经网络系统的同步问题研究，普遍做法是利用Lyapunov泛函，结合线性矩阵不等式(LMI)或积分不等式 [ 13 ] [ 14 ]，或者矩阵测度的方法 [ 15 ]。这里，我们特别注意的是，文献 [ 14 ] 考虑了时滞BAM神经网络： { x ′ i ( t ) = − α i x i ( t ) + ∑ j = 1 m a i j f j ( y j ( t ) ) + ∑ j = 1 m p i j f j ( y j ( t − τ j i ) ) + I i ， y ′ j ( t ) = − β j y j ( t ) + ∑ i = 1 n b j i g i ( x i ( t ) ) + ∑ i = 1 n q j i g i ( x i ( t − τ ¯ i j ) ) + J j ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ; j = 1 ， 2 ， ⋯ ， m (1.1) 以及它的扰动系统 { u ′ i ( t ) = − α i u i ( t ) + ∑ j = 1 m a i j f j ( v j ( t ) ) + ∑ j = 1 m p i j f j ( v j ( t − τ j i ) ) + I i + P i ( t ) ， v ′ j ( t ) = − β j v j ( t ) + ∑ i = 1 n b j i g i ( u i ( t ) ) + ∑ i = 1 n q j i g i ( u i ( t − τ ¯ i j ) ) + J j + Q j ( t ) ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ; j = 1 ， 2 ， ⋯ ， m (1.2) 其中常数 α i ， β j 表示神经元的负载时间常数和被动衰变率； f j ， g j 表示神经元的激活函数；常数 a i j ， p i j ， b j i ， q j i 表示第i个神经元和第j个神经元之间的轴突联络强度(连接权值)； τ j i ， τ ¯ i j 是时滞参数； I i ， J j 是外部常值输入； x i ( t ) ， y j ( t ) 和 u i ( t ) ， v j ( k ) 分别表示t时刻的神经元的状态变量。 文献 [ 14 ] 将(1.1)称为驱动系统，(1.2)称为响应系统； P i ( t ) ， Q j ( t ) 被称为控制器，用于实现驱动系统和响应系统的全局渐近同步。为了这个目的，文献 [ 14 ] 引入了条件 (H0) max 1 ≤ j ≤ m { − β j } < max 1 ≤ i ≤ n { − α i } < 0 。 那么，我们的疑问是，能否在没有(H0)约束的情况下，系统(1.1)和(1.2)仍然全局渐近同步？这是本文的思考动因。我们发现，借鉴文献 [ 9 ] [ 14 ] 的方法，这个问题可以得到肯定的回答。 下面讨论中，我们假设 (H1) f j 、 g i 都是连续函数，且存在非负常数 F j 、 G i ，使得对一切的 ω 1 ， ω 2 ∈ ℝ ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ，有 | f j ( ω 1 ) − f j ( ω 2 ) | ≤ F j | ω 1 − ω 2 | ， | g i ( ω 1 ) − g i ( ω 2 ) | ≤ G i | ω 1 − ω 2 | ； (H2) η = min 1 ≤ i ≤ n ， 1 ≤ j ≤ m { − α i + ∑ j = 1 m G i ( | b j i | + | q j i | ) ， − β j + ∑ i = 1 n F j ( | a i j | + | p i j | ) } > 0 μ = min 1 ≤ i ≤ n ， 1 ≤ j ≤ m { α i ， β j } > 0 λ = min 1 ≤ i ≤ n ， 1 ≤ j ≤ m { − ∑ j = 1 m ( | b j i | + | q j i | ) G i ， − ∑ i = 1 n ( | a i j | + | p i j | ) F j } 下面我们用 ( x ( t ) ， y ( t ) ) 、 ( u ( t ) ， v ( t ) ) 分别表示系统(1.1)和(1.2)的解。 定义1 [ 14 ] 若系统(1.1)的任意解 ( x ( t ) ， y ( t ) ) 和系统(1.2)的任意解 ( u ( t ) ， v ( t ) ) 满足： lim t → ∞ | u i ( t ) − x i ( t ) | = 0 lim t → ∞ | v j ( t ) − y j ( t ) | = 0 则称系统(1.1)和(1.2)全局渐近同步。
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user: 3. 例题 关于系统(1.1)和(1.2)，设 α 1 = 6 ，   α 2 = 3 ，   β 1 = 6 ，   β 2 = 3 ，   I 1 = 8 ，   I 2 = − 6 ，   J 1 = − 5 ，   J 2 = 1 ，   τ j i = τ ¯ i j = 1 f 1 ( w ) = f 2 ( w ) = 2 ⋅ e w − e − w e w + e − w ，     g 1 ( w ) = g 2 ( w ) = e w − e − w e w + e − w + 2 ( a i j ) = ( 0.5 0.8 0.3 − 0.4 ) ，     ( p i j ) = ( − 0.2 0.6 0.3 − 0.4 ) ，     ( b j i ) = ( 0.6 0.3 0.4 − 0.7 ) ，     ( q j i ) = ( − 0.5 0.2 0.7 − 0.1 ) 则，(H1)和(H2)的符号具体化为 F 1 = F 2 = 2 ， G 1 = G 2 = 1 ， λ = − 4.2 取系统(1.2)的控制器为 { P i ( t ) = − 4 .2 sgn e i ( t ) | e i ( t ) | ， Q j ( t ) = − 4 .2 sgn r j ( t ) | r j ( t ) | 可以验证，在上述设定参数下，系统(1.1)和(1.2)不满足文献 [ 14 ] 的条件(H0)，但满足我们的定理2，从而系统(1.1)和(1.2)全局渐近同步。下面的图示部分地验证了我们的结论(见图1)： 图1. x i ( t ) ， y j ( t ) ， u i ( t ) ， v j ( k ) 的曲线
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user: 摘要 本文选取2014年4月22日至24日北疆寒潮天气过程，利用常规和非常规实况观测资料、NCEP/NCAR分辨率为1˚ × 1˚的fnl再分析数据集，对该过程做天气诊断分析。结果发现，冷空气在西西伯利亚上空堆积增强，乌拉尔山高压脊强烈发展并缓慢东移南压，导致西伯利亚低涡不断分裂，分成南北两支，北支在50˚N以北缓慢东移，南支南压，将在蒙新高地发展成切断低涡，低涡槽后偏北气流引导冷空气向南爆发，造成北疆地区的强寒潮天气。此次过程中的强冷平流是短时间内造成大幅降温的主要原因。
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user: 1. 引言 早在上世纪，气象工作者们就已经对寒潮天气过程开展了诸多研究。朱乾根、寿绍文等 [ 1 ] 指出寒潮天气过程是在特定的环流形势下发生的大范围的强冷空气活动过程，主要的天气特点为剧烈降温和大风。寒潮爆发时，冷空气所经之处还会带来雨、雪、雨淞或霜冻、大风、沙尘暴等一系列灾害性天气，从而导致受寒潮影响地区的交通中断、停电、停暖、房屋倒塌、农作物受损、牲畜死亡甚至人口伤亡，给农林牧业生产、交通运输业、电力和人民的日常生活等方面带来很大的危害，造成极其严重的损失。因此，开展寒潮天气过程的分析总结工作，研究寒潮形成原因，深入详细地分析寒潮源地、移动路径及发生发展的演变规律，特别是做好暴雪、大风、沙尘暴等天气的预报服务，提升冷空气预报的准确率，减少寒潮天气带来的亏损，是一件非常有意义的防灾减灾工作。 国内外的气象工作者们对于寒潮天气过程及带来的一系列天气现象进行了大量研究，分析了它们发生、发展的物理机制，已取得不少研究成果。50年代末，陶诗言 [ 2 ] 深入地分析了冷源区和冷空气的运动轨迹；仇永炎 [ 3 ] 研究了东亚寒潮冷锋的构造；张山清等 [ 4 ] 指出在寒潮过程中出现暴雪和温度的突然下降是由低空急流和暖湿空气引起；许爱华等 [ 5 ] 提出，当500 hPa上欧洲上空脊后强暖平流存在会有助于西伯利亚地区上空形成阻塞高压和横槽的建立，横槽北部的东北气流引导冷空气旋转南下，使槽合并加强，有助于强冷高压、锋区、冷温度中心和冷温度平流的构成，这些都是造成寒潮的最主要原因；贺程程等 [ 6 ] 指出春季近地面层气温异常升高常常是发生寒潮的一个明显先兆。牛若芸等 [ 7 ] 提出高空动量下传的增加和冷平流的侵入与大风的形成密切相关；庄小翠等 [ 8 ] 认为寒潮天气过程中温度突降的原因除了强冷平流以外，还有基于天气现象、下垫面性质的非绝热因子引起的不同程度的影响；宫德吉等 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] 则分别对内蒙古、新疆及南极的暴雪天气进行了分析，得到不少有益的成果。美国的气象学者也对寒潮过程中暴雪的形成机理进行了研究。Kevin A. Cooper、Marx R. Hjelmfelt等 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] 研究了热对流结构的转换对暴雪过程的影响，并对此进行了数值模拟，最后在2000年指出了边界层中的低层风速和垂直方向上的风切变对对流结构所引起的重要作用；在2004年，Chen etc. [ 16 ] 研究了ENSO循环和东亚寒潮发生频次之间的关连。 按照2006年中国气象局的新规定，在北方地区，气温在24小时内降到小于10℃，或在48小时内降到小于12℃，且最低气温都小于4℃，则为一次寒潮天气过程的标准。寒潮一般多发生在秋冬春季，时间为9月至次年5月。本文主要研究2014年4月22日至24日北疆地区寒潮天气过程的环流背景及影响系统的演变规律，分析冷空气的源地、移动路径和物理量特征，探讨短时间内剧烈降温原因、暴雪成因。此次天气过程强度大，影响范围广，造成的灾情较严重，因此具有深刻的研究意义，需总结得出有应用价值的结论，便于以后工作中作为参考。
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user: 2. 寒潮过程概况及资料和方法 2.1. 寒潮过程实况 从4月22日12时到23日10时，冷空气自西向东横跨新疆，推进过程速度非常之快(图1)。在短短的22个小时内冷空气就已经肆虐了新疆，在4月出现了罕见的雨雪、大风、强降温和沙尘暴等天气。乌鲁木齐及天山山区出现了暴雪，阿勒泰东部、塔城、伊犁、石河子、昌吉和哈密北部等8县市出现大雪，到23日14时天池最高降雪量达19 mm，积雪深度达22.2 cm；在新疆多数地区出现7~9级大风，三十里风区在23日08时瞬时风速为40.2 m·s −1 ，阵风达到13级；有24县市出现沙尘暴，特强沙尘暴出现在淖毛湖，能见度为不足50 m；北疆降温8至12℃，最强降温大于15℃，乌鲁木齐从22日16时的23.5℃降到23日12时的−4.1℃，降温幅度达27.6℃，自治区首府创下近30年来4月下旬最低温和最大降温幅度的新记录；北疆大部气温降至0℃以下，局地最低气温为−5℃至−10℃ (表1)。寒潮天气给全疆14个地(州、市)带来了不同程度的损失。 图1. 2014年4月22~24日新疆寒潮天气实况分布图 [ 20 ] (来源：人民网) Table 1 Weather conditions of representative stations in northern Xinjiang from April 22 to 2 代表测站 最高/最低气温 风向风力 天空状况 4.22 4.23 4.24 4.22 4.23 4.24 4.23 乌鲁木齐 22℃/ −2℃ 3℃/ −4℃ 9℃/ 2℃ 无持续风向3~4级/ 西北风5~6级 西北风4~5级/ 无持续风向≤3级 无持续风向≤3级/ 东南风4-5级 中雪/ 多云 吐鲁番 31℃/ 14℃ 20℃/ 3℃ 17℃/ 5℃ 无持续风向≤3级/西北风4~5级 西北风6~7级/ 西北风5~6级 无持续风向≤3级/ 无持续风向≤3级 扬沙/ 多云 阿勒泰 18℃/ −4℃ 3℃/ −7℃ 7℃/ −2℃ 无持续风向≤3级/西风6~7级 西风6~7级/ 西风4~5级 无持续风向≤3级/ 无持续风向≤3级 多云/ 晴 塔城 17℃/ −1℃ 7℃/ −4℃ 14℃/ 4℃ 西风5~6级/ 西风6~7级 西风3~4级/ 东风3~4级 无持续风向≤3级/ 东风4~5级 多云/ 晴 昌吉 24℃/ 2℃ 3℃/ −3℃ 12℃/ −1℃ 无持续风向≤3级/ 西北风5~6级 西北风3~4级/ 无持续风向≤3级 无持续风向≤3级/ 无持续风向≤3级 小雪/ 多云 表1. 北疆地区代表测站4月22日~24日天气实况 2.2. 资料和方法 利用常规和非常规实况观测资料、NCEP/NCAR分辨率为1˚ × 1˚的fnl再分析资料、应用天气学诊断方法，对2014年4月22日至24日的一次强寒潮天气过程进行分析。通过对天气实况、大尺度环流背景、高低空主要天气系统和物理量场的分析，总结冷空气堆积和向南爆发的特征及移动路径，探讨强降温和暴雪的天气成因，试图寻找有指示意义的指标，从而为预报业务提供有益的参考价值。
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user: 3. 环流背景与影响系统的分析 3.1. 高空环流演变特征 通过高空环流形势演变，可以看出2014年4月21日20时，500 hPa (图略)上欧亚大陆环流形势为两脊一槽型，脊区分别位于中高纬度乌拉尔山和中西伯利亚上空，西西伯利亚东部为低压及低压冷槽，冷中心强度为−38℃，并且落后于低槽，将有助于低压槽发展加深；中低纬度多波动，黑海一低压中心，里海北部一高压中心，咸海以东为低槽活动区；22日08时(图2(a))，乌拉尔山高压脊发展并缓慢东移，脊前西北风风速开始加大，西北风带在乌拉尔山地区建立，西北气流向槽区不断输送冷空气，引导北方冷空气南下，促使西西伯利亚低压槽和下游咸海以东小槽合并加强，形成西西伯利亚至咸海的东北～西南向的一个深厚低压槽，冷平流加强，温度槽内冷中心达−40℃，冷中心较21日明显南掉，温度槽仍落后于高度槽，槽前风速加大至44 m·s −1 ，低压槽将继续发展加深；23日08时(图2(b))低压大槽缓慢东移，在中西伯利亚及巴尔喀什湖以东出现两个冷中心，低压大槽开始分裂成南北两支，北支在50˚N以北缓慢东移北上，南支南压并在巴尔喀什湖附近迅速东移影响北疆；23日20时(图2(c))北疆受南支低槽控制，未来在下坡地形的作用下，将有切断低涡生成发展趋势；24日08时(图2(d))低压中心缓慢东移，到20时移出新疆，该区处于浅脊控制。 图2. 500hPa环流形势演变。(a) 22日08时；(b) 23日08时；(c) 23日20时；(d) 24日08时 4月22日08时700 hPa图上(图略)西西伯利亚低压槽延伸至咸海，槽内冷中心强度达−24℃，且落后于高度槽，槽将会继续发展加深，北疆位于槽前部位；23日08时，北疆上空为强锋区，等高线和等温线几乎垂直，北疆受强冷平流影响，槽线东移，位置相比500 hPa高空槽偏东，随着大气斜压性的增强，到23日20时，在蒙新高地生成低涡；24日08时，低涡移至贝加尔湖南部，蒙新高地冷中心达−20℃，依然落后于高度槽，槽将继续发展东移出新疆。 这次寒潮天气过程主要影响系统为乌拉尔山高压脊和巴湖低槽。前期乌拉尔山高压脊强烈发展，环流径向度发展明显加大，使其下游小槽合并加强，之后随着乌拉尔山高压脊向东南移动并衰退，西伯利亚低涡不断分裂出短波槽并携带强冷空气向南移动。 3.2. 寒潮冷锋及冷高压演变特征 在此次寒潮天气过程中，地面冷高压在22日20时处于邻近波罗的海区域，然而渐渐地向东南边移动，到20时，经过乌拉尔山南端折向东移，中心强度达1030 hPa；23日08时，再经巴尔喀什湖北部东移南下，中心强度达1040 hPa。强冷平流呈现在高压前部，后部则呈现暖平流，中心区温度平流趋于零，即冷锋之后地面高压属于热力不对称系统。 有较强冷锋呈现在高压前部(图3)，并且随高度向冷空气一侧倾斜，在22日08时从西西伯利亚延伸至巴尔喀什湖，对应的500 hPa高空有西伯利亚冷槽；23日08时，冷锋向东南移动并分裂，北支从贝加尔湖南端延伸至北疆地区，南支位于南疆地区，对应高空槽线分裂，在700 hPa有明显的锋区；24日08时，冷锋彻底移出新疆。 图3. 23日08时地面形势图及22~24日08时冷锋动态图 3.3. 冷空气的堆积 从上述环流背景分析中可以看出，本次寒潮天气冷空气源地为新地岛以东洋面。4月22日08时，在500 hPa中高纬度环流发展经向度明显加大，乌拉尔山脊发展振幅加大，脊点延伸至极区，乌拉尔山脊强烈发展并缓慢东移，西伯利亚低压槽延伸至巴尔喀什湖北部，槽后西北气流将冷空气输送到槽区，促使低压槽有较大发展加深，与槽相配合的冷槽中心强度达−40℃，冷空气在西伯利亚地区堆积增强。地面图上寒潮冷高压首现于巴尔喀什湖西北部，在向东移动过程中不断加强；22日20时，冷空气主体继续向东南方向移动，高压中心强度达1030 hPa，寒潮冷锋位于巴尔喀什湖东北部；23日08时，冷高压中心移到巴尔喀什湖以北，中心最强大到1040 hPa。 3.4. 冷空气的爆发 分析发现，此次寒潮强冷空气的向南爆发与小槽发展型寒潮的爆发类同。寒潮爆发的前两天，地面气旋位于贝加尔湖以西，不断发展，中心强度达997.5 hPa。与之相应的在高空乌拉尔山地区建立长波脊，从欧洲长波脊分裂出来的高压中心位于里海北部，不断向东北移动并与乌拉尔山高压脊合并，促使高压脊发展加强，脊点延伸至极区，径向环流加强，脊前西北偏北气流引导极区冷空气大举南下。西西伯利亚不稳定小槽属于疏散槽，正好出现在发展的高压脊前，有较强的锋区形成于槽后，温度槽明显落后于高度槽，有较强的冷平流，则不稳定小槽发展为从西西伯利亚延伸至咸海的一个东北~西南向稳定的长波槽。当乌拉尔山高压脊迁移到西西伯利亚，温度脊与高压脊重合，暖平流出现在脊前，冷平流和负变温出现在脊后，因此致使长波脊减弱东移南压，下游长波槽也随之东移南压，最终导致堆积在西伯利亚寒潮强冷空气随着长波槽向南爆发。至此，西西伯利亚低槽、完整的寒潮冷高压、地面冷锋、冷空气强烈堆积的程度，均已具备了寒潮爆发的首要条件。
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user: 4. 气温骤降和大风的成因分析 由热流量方程可知，某地温度的局地变化主要取决于温度平流和非绝热因子，这里着重分析此次寒潮过程中温度平流的变化。 ∂ T ∂ t = − V ¯ ⋅ ∇ T − w ∂ T ∂ z + ω ρ c p + Q c p 图4. 温度平流分布图(˚C·s −1 )。 (a) 22日14时500 hPa；(b) 23日14时500 hPa；(c) 22日14时850 hPa；(d) 23日14时850 hPa 分析22日14时~24日14时高空冷平流演变特征(图4)可以发现：22日14时，850 hPa (图4(c))上与高空长波槽相对应存在一个东北西南向的冷平流区，从西西伯利亚延伸至巴尔喀什湖南端，冷平流中心达到−45 × 10 −5 ℃·s −1 ，说明有较强的冷空气；500 hPa (图4(a))上配合长波槽也存在冷平流区，位于西西伯利亚至巴尔喀什湖以北，冷平流中心−65 × 10 −5 ℃·s −1 ，高空冷平流区落后于850 hPa，冷平流随高度后倾，说明低层冷空气先行侵入，高层冷空气不断有所补充，使得地面冷高压在移动过程中迅速加强，并且冷高压前部等压线密集，明显突出降温加压区，形成寒潮冷锋，促使原先冷锋加强迅速东移，高空槽未来处于加强发展的过程；23日14时，850 hPa (图4(d))上伴随高空槽东移南下，在高空引导气流的作用下，冷平流区向东南方向移动到蒙新高地，中心强度都为−50 × 10 −5 ℃·s −1 ，说明冷平流强大；500 hPa (图4(b))上冷平流区也向东南方向移动中在北疆盆地上空出现三个中心，中心强度都达到−80 × 10 −5 ℃·s −1 ，位于北疆盆地中部的冷平流中心已经开始侵入北疆地区，而位于西西伯利亚附近的冷平流中心不断有冷空气向南补充，促使北疆盆地气温急剧下降。天山南侧出现强的翻山大风、扬沙和强烈的降温天气。24日14时，850 hPa (图略)上冷平流区继续东移至河套地区上空，中心强度为−25 × 10 −5 ℃·s −1 ；500 hPa (图略)上冷平流区也将继续东移到蒙古国上空，中心强度达到−115 × 10 −5 ℃·s −1 ，形成极强的冷中心。 由上述分析可见，冷平流随高度后倾，低层冷空气的先行侵入，带来大风、扬沙和降温天气，然后高层冷空气再渗入，使降水中持续降温，导致强降温天气的出现。得出强冷平流是导致强降温的最主要原因。
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user: 5. 降雪成因分析 5.1. 散度场、涡度场特征分析 经过对4月23日08时~20时的逐6小时700 hPa到200 hPa散度场分析发现(图5)，700 hPa冷暖空气强烈的辐合和200 hPa强烈辐散是北疆4月份形成罕见中到大雪的有利动力条件。23日08时，在700 hPa (图5(c))上天山以北乌鲁木齐市沿石河子一带、塔城地区为辐合区，辐合中心强度为−6 × 10 −5 ·s −1 ，而新疆西南部沿喀什、阿克苏一带出现辐散区，辐散中心强度为6 × 10 −5 ·s −1 ；200 hPa (图5(a))上存在与700 hPa辐合区相对应的辐散区，位于克拉玛依至伊犁河谷一带，中心强度达10 × 10 −5 ·s −1 。23日14时，700 hPa (图5(d))上辐合区位于哈密地区，中心强度为−6 × 10 −5 ·s −1 ，辐合区东移加强；200 hPa (图5(b))上跨过新疆，形成东北西南向的大范围辐散区，中心强度为6 × 10 −5 ·s −1 ，在辐散区西北边缘存在辐合区，中心强度为−6 × 10 −5 ·s −1 。23日20时，700 hPa (图略)上辐合中心位于乌鲁木齐，中心强度都为−6 × 10 −5 ·s −1 ，在辐合中心东西两边都存在辐散区；200 hPa (图略)上辐散区无太大变化，辐散区东南部形成的辐合区，中心强度达−12 × 10 −5 ·s −1 。 图5. 4月23日散度场(单位：10 −5 ·s −1 )。(a) 23日08时200 hPa；(b) 23日14时200 hPa；(c) 23日08时700 hPa；(d) 23日14时700 hPa 综上所述，此次寒潮过程刚开始时，北疆地区地面受低压控制，降雪区上空维持中低层辐合上升、高层辐散下沉的结构，这种高低空配置使上升运动得到发展，造成大雪。23日08时~14时，200 hPa辐散和700 hPa辐合呈加强趋势，到20时，高空辐合区加强，辐散区高度下移，降雪开始减弱。 图6. 4月22日20时涡度场(单位：10 −5 ·s −1 )。(a) 500 hPa；(b) 700 hPa；(c) 850 hPa 分析4月22日20时500 hPa、700 hPa和850 hPa涡度场(图6)可以发现，三层均出现正涡度中心，位于巴尔喀什湖附近，强度分别达20 × 10 −5 ·s −1 、18 × 10 −5 ·s −1 、12 × 10 −5 ·s −1 ，这与北疆降雪时间基本吻合，表明天气系统进入新疆；23日08时，500 hPa上正涡度中心移到阿勒泰，强度维持，700 hPa上正涡度中心在乌鲁木齐，强度为14 × 10 −5 ·s −1 ，850 hPa上分别在阿勒泰和乌鲁木齐上空出现正涡度中心；23时20时，500 hPa上正涡度中心已移到蒙新高地，中心减弱，700 hPa上留在北疆地区的正涡度中心强度也跟着减弱，850 hPa上北疆地区为负涡度，强度不大，降雪趋于停止。 5.2. 垂直速度场、相对湿度场分析 从垂直速度场分析，这次降雪过程中有非常迅速发展的垂直运动，南北疆大部地区在700 hPa层上有较大的垂直速度负值区，呈现在降雪前期和降雪过程中(图7(a)、图7(b))，中心带及范围由北向南、自西向东发展得较明显的上升运动出现在伊犁、天山山区和昌吉州东部等地区上空，且最强达到−1.5 × 10 −5 hPa·s −1 。4月22日08时(图略)，降雪区上空垂直速度为−1 × 10 −5 hPa·s −1 ，到22日20时垂直速度为−1.3 × 10 −5 hPa·s −1 ，为暴雪发生提供有力的抬升条件，存在明显的下沉运动区位于上升运动区东南侧，说明暖湿空气上升运动区东南侧的干冷下沉气流对不稳定能量释放的作用是极为重要的，非常有利于降雪形成；4月23日14时(图7(b))，除了南疆部分地区有上升运动以外，北疆无明显垂直运动，降雪趋于停止。24日14时(图7(c))，北疆出现下沉运动，降雪完全停止，天气开始转好。 图7. 700 hPa垂直速度(等值线，单位：10 −5 hPa·s −1 )和相对湿度(阴影，单位：%)。(a) 22日14时；(b) 23日14时；(c) 24日14时 从4月22日14时700 hPa的相对湿度场上可以清楚的看到，以巴尔喀什湖东北侧至阿勒泰北侧和南疆部分地区显示大片相对湿度大于80%的湿区(图7(a)中阴影区域)，这跟上升运动较强区域基本吻合，有利于低层水汽往上抬升，在高空形成深厚的湿层，为暴雪提供了必要的水汽条件；23日14时(图7(b))，随着高空南北两支锋区分裂，湿区又分成两片，北疆地区上空湿区缓慢向东移，而南疆高湿带向西南方向移动并减弱，这时有较好的水汽条件，但无明显上升运动，因此降雪减弱并趋于停止；24日14时(图7(c))，高湿区已经移到蒙古国，降雪完全停止。另外，从700 hPa的相对湿度场上湿区的面积和移速方面看都与垂直运动场、涡度散度场是一致的，这为我们的暴雪预报提供了可靠的依据。 5.3. 高低空急流分析 通过分析降雪天气的高低空急流发现，4月22日20时(图8(a))，在700 hPa上有明显的急流中心，位于北疆西部边缘，急流核中心强度达35 m·s −1 ，将有利于动量输送和巴尔喀什湖附近水汽的输送，正好急流左侧对应有较强的上升运动触发了暴雪生成，在200 hPa上位于巴尔喀什湖上空存在来自新地岛沿乌拉尔山高压脊前南下的西北急流，使北疆地区上空的急流增强，最强风速区达56 m·s −1 ；23日08时(图8(b))，低空急流明显减弱，高空急流中心已经侵入北疆，位于伊犁河谷上空，由于地转偏差的作用，高空急流入口区的右侧有质量辐散、左侧有质量辐合，由质量连续原理得，在垂直于高空急流入口区的垂直剖面上，高空急流入口区的左侧伴有下沉运动、右侧伴有上升运动，从而形成一个正热力次级环流，由于次级环流上升支的作用，使得乌鲁木齐等8个县市发生了降雪天气；24日08时，急流带移至蒙新高地，北疆降雪停止。 图8. 200 hPa风场和700 hPa全风速(等值线，单位：m·s −1 ，彩色填充区域为急流区)。(a) 22日20时；(b) 23日08时；(c) 23日20时；(d) 24日08时 降雪区及降雪强度与高低空急流位置和强度密切相关，低空急流位置向东移，垂直上升运动中心位置也向东移，对应的降雪区也随之移动，因此改变高低空急流的位置和强度，实际上就是改变高层辐散区和低层辐合区的位置及强度，改变了高低空急流耦合的位置，这就影响了垂直上升运动的位置和强度，从而影响降雪区及其强度。综上所述，可以看出高低空急流是形成暴雪天气重要的物理机制之一 [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ]。
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user: 6. 结论 寒潮是冬半年最主要的灾害性天气之一，而北疆正是冷空气取西路或西北路径移动时的必经之处。因此，该区寒潮发生比较频繁。本次寒潮天气过程诊断分析的结果发现： 1) 这次寒潮天气过程发生在中高纬经向环流加强发展、高空强锋区存在及高低空天气系统有利配置天气背景下。500 hPa乌拉尔山高压脊、西伯利亚强冷涡及冷槽、地面冷锋及强冷高压的发展和演变为强冷空气的堆积及寒潮爆发提供了首要条件。 2) 强冷平流是导致短时间内气温大幅度下降的最主要原因，可以为寒潮降温预报提供有利的参考依据。 3) 在寒潮过程中，北疆地区中低层辐合上升、高层辐散下沉的结构维持，高低空急流耦合产生的次级环流，上升运动的发展和维持，加之来自巴尔喀什湖附近的暖湿气流在北疆上空形成的湿区，最终导致北疆8个县市出现大雪天气。
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user: 摘要 “深港通”的实施促进了内地与香港市场的互联互通，但同时也会引发一系列风险，这为市场的投资、监管等方面带来一定的挑战。本文基于“深港通”的实施，运用GARCH-Copula-CoVaR模型，对深港通实施前后深港股市间的相关性及风险溢出效应进行研究分析。利用GARCH (1， 1)模型刻画两地股票市场收益率的边缘分布，建立Copula模型描述两市场的相关关系，进一步计算CoVaR值分析风险溢出效应。结果表明，深港通实施后增加了两市场的相关性，与此同时，相应的双向风险溢出也发生了变化，存在非对称效应，且港市对深市的风险溢出均高于深市对港市的风险溢出。
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user: 1. 引言 随着内地资本市场不断开放，香港作为中国国际金融中心的地位得到强化，香港与内地资本市场的联系也更加密切。间隔两年，先后推出的沪港通、深港通是内地与香港股票交易所搭建的互联互通桥梁，这有利于促进两岸资本市场的共同繁荣发展，但同时也会引发一系列风险，从而为市场的交易、投资等方面带来一定的挑战。 近年来人们对市场间的相关性和风险溢出效应研究越来越多。在相关性分析方面，最常用方法是Granger [ 1 ] 因果分析以及线性相关系数，但由于金融数据往往不满足线性相关性和正态分布等常规假设，因此传统的分布函数理论不能准确的来分析金融市场的相关性。1959年，Sklar [ 2 ] 提出了Copula理论，张尧庭 [ 3 ] 引进并证明Copula理论在经济领域中能够更好地反应两市场间的相关关系，之后Copula函数在金融领域中得到了广泛应用。由于金融时间序列具有尖峰厚尾、条件异方差等特征，且不服从正态分布。GARCH类模型能很好的模拟时间序列的波动性变化。2004年，韦艳华和张世英 [ 4 ] 使用GARCH模型拟合上海股市各板块指数的边缘分布，利用正态Copula函数描述它们之间的正相关关系。霍俊爽，张若东等人 [ 5 ] 利用Gumbel Copula函数研究不同金融市场高频数据极值的相依性。文献 [ 4 ] [ 5 ] 指定了一种Copula函数进行描述序列间的相关关系，但是随着Copual函数的广泛应用，选择一个合适的Copula函数来刻画各金融资产收益率之间的相依结构是至关重要的，对于最佳Copula函数的选择，最常用的方法有利用各种信息准则(AIC准则、BIC准则)、距离最小准则 [ 6 ] [ 7 ]，也有通过Copula拟合优度检验选择最优的Copula [ 8 ] [ 9 ]。文献 [ 8 ] 通过Q-Q图比较了各种模型的拟合程度，最后进行了拟合优度检验得到最优的Copula。文献 [ 9 ] 用核密度估计方法对Copula函数的边缘分布进行估计，再结合秩相关系数对数据拟合较好的Copula函数进行选择，最后用离散L2范数评价方法对其拟合程度进行检验。随着互联互通机制的实施，越来越多的人关注风险溢出效应方面的研究中，学者们利用VaR方法来研究了市场的波动性溢出效应，结果发现VaR方法低估了市场的波动性溢出。2008年，Adrian和Brunnermeier [ 10 ] 提出了CoVaR的方法，之后又提出了ΔCoVaR的方法来衡量系统性金融风险。2010年，谢福座 [ 11 ] 建立GARCH-Copula模型并根据GARCH-Copula-CoVaR模型，对亚洲三大股票市场指数间的风险溢出效应进行研究。马亚明和宋羚娜 [ 12 ] 采用GARCH-Copula-CoVaR拓展模型计算我国各类影子银行机构对传统商业银行的系统性风险溢出。 基于上述分析，研究深港通实施前后深市与港市间的相关性及风险溢出效应的结果较少，不能深刻的研究“深港通”政策的实施对股市的影响。本文以“深港通”的实施这一时间节点，拟采用GARCH-Copula-CoVaR模型来研究深港通实施前后深圳股市与香港股市之间相关性及风险溢出变化。
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user: 2. 模型构建 2.1. GARCH-t模型 GARCH模型可刻画时间序列的波动性，t分布可描述其时变性，所以用GARCH-t模型描述沪深股市收益率数据，模型如下： { X t = μ + ε t h t = ω + α ε t − 1 2 + β h t − 1 v / h t ( v − 2 ) ⋅ ε t | I t − 1 ~ t ( v ) (1) 其中X t 代表收益率， ε t 为残差， t ( v ) 为自由度为v的t分布， ω ， α ， β 为模型的参数，且 ω > 0 ， α ≥ 0 ， β ≥ 0 ， α + β < 1 。 2.2. Sklar定理以及常用的Copula函数 Sklar定理 [ 2 ]：变量X和Y的边缘分布分别是 F X ( x ) 和 F Y ( y ) ， F X ， Y ( x ， y ) 为 ( X ， Y ) 的二元联合分布，存在二元Copula函数 C ( u ， v ) 满足 F X ， Y ( x ， y ) = C ( F X ( x ) ， F Y ( y ) ) = C ( u ， v ) (2) 文中选取二元Gaussian-Copula和t-Copula函数来描述变量之间的相关性，设变量间线性相关系数为 ρ ，则二元Gaussian-Copula可以表示为 C G a ( u ， v ， ρ ) = ∫ − ∞ φ − 1 ( u ) ∫ − ∞ φ − 1 ( v ) 1 2 π 1 − ρ 2 ⋅ exp [ − s 2 − 2 ρ s t + t 2 2 ( 1 − ρ 2 ) ] d s d t (3) 式中：u和v分别为深市和港市的日收益率； φ − 1 为标准正态分布的分布函数的逆函数。 自由度为k的二元t-Copula函数可以表示为 C t ( u ， v ， ρ ， k ) = ∫ − ∞ t k − 1 ( u ) ∫ − ∞ t k − 1 ( v ) 1 2 π 1 − ρ 2 ⋅ [ 1 + s 2 − 2 ρ s t + t 2 k ( 1 − ρ 2 ) ] − k + 2 2 d s d t (4) 式中 t k − 1 为自由度为k的一元t分布函数的逆函数。 2.3. CoVaR模型 最早由Adrian和Brunnermeier提出用CoVaR模型来测度风险溢出，之后Girardi和Ergun [ 13 ] 对风险溢出测度定义进行拓展，表达式如下 P r ( r j ≤ CoVaR β j | i | r i ≤ VaR α i ) = β (5) 其中 α ， β 为显著性水平； r j ， r i 分别为金融市场j和i的收益率序列； VaR α i 为金融市场i在显著性水平 α 的无条件风险值； CoVaR β j | i 为市场i处于极端风险情况下，市场j所遭受的风险水平值，包括市场j所面临的无条件风险值和市场i对j的风险溢出值。市场i对j的风险溢出水平测试如下式，式中 CoVaR β j | i ， α = 0.5 为在 α 为0.5的情况下所测度的 CoVaR β j | i 值. Δ CoVaR = CoVaR β j | i − CoVaR β j | i ， α = 0.5 (6) 由Copula函数性质知各收益率序列都是相应残差序列的单调递增函数，参照文献 [ 14 ] 的做法，依照Copula函数满足其在各残差序列经过单调递增变换后依然不变的这一性质，故通过公式(2)、(5)求残差序列的CoVaR近一步求出收益率序列的CoVaR，具体计算公式见(7) P r ( e j ≤ CoVaR β j | i | e i ≤ VaR α i ) = β (7) 令 F i ( e i ) 和 F j ( e j ) 分别为残差序列 r i 和 r j 的边缘分布函数， r i 在显著性水平 α 给定情况下的风险价值水平为 VaR α i = F i − 1 ( α ) ，将(7)带入(2)可以得到(8) C ( F j ( CoVaR β j | i ) ， α ) = α ⋅ β (8) 根据(8)，反解积分方程求得 CoVaR β j | i 值。
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user: 4. 结论 沪港通和深港通相关政策的推出，不仅促进两市场的发展同时也会引发风险，互联互通政策对于内地股市和港市之间的影响也会逐渐显现出来。本文运用GARCH-t刻画两市场的边缘分布，选择Gaussian-Copula、t-Copula分别来刻画两市场实施前后的相关性，计算不同置信水平下的ΔCoVaR的值。结果显示深港通的实施使得深市与港市的相关性增加，原因是港资在深港通实施之后流向了深圳板块的市场，使得其两地的相关关系也变大了。与此同时，相应的双向风险溢出也发生了变化，存在非对称效应，且港市对深市的风险溢出均高于深市对港市的风险溢出，说明内地股市更容易受到港市的风险冲击。内地股市发展还不够成熟，较易受到外部风险的冲击，投资者应加强风险防范意识。监管部门应完善内地股市的风险预警体系从而来防范金融市场异常波动。
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user: 摘要 利用常规观测资料对2018年11月24~26日、11月30~12月2日发生在塔城盆地的两场区域性致灾暴风雪天气的成因进行对比分析，结果表明：两次暴风雪天气都是在上游主导系统强烈发展，中高纬度环流经向度迅速加大，脊前西北风带携带冷空气不断南下，推动其下游的西西伯利亚低槽东移南下过程中产生的强冷平流、动量下传、气压梯度力、高层辐散，低层辐合造成的抽吸作用，使得上升运动得到发展加强，“三支气流”在塔城盆地汇合，为暴风雪天气的发生发展提供了热力和动力条件。暴风雪天气中高低空形势、物理量条件的不同导致两次暴风雪天气出现差异。
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user: 1. 引言 伴随寒潮而来的暴风雪天气是一种大规模的强冷空气活动过程，也是直接影响冬春季中国北方地区如内蒙古草原牧区、东北地区和新疆北部畜牧业生产、电力、通信、交通运输、人民生产、生活及国民经济发展的一种危害性极大的灾害性天气。暴风雪天气具有突发性强、灾害重、影响大的特点，由于暴风雪天气是风、雪、降温三者同时施虐，其发生时狂风裹挟着暴雪，使得大范围地区风雪迷漫，天地混沌一片，行进在公路上的车辆、出牧在外的人群和家畜遇到这种天气，辨不清方向，常常造成牲畜受惊吓顺风奔跑，造成死亡；风吹雪打，致使能见度接近于零，在公路上行进的车辆常会掉下路基被雪掩埋，或车辆碰撞，造成车毁人亡的重大交通事故。而在暴风雪天气之后，常伴随着剧烈的降温或持续低温天气，给救援工作带来极大困扰。 目前中国对暴风雪的研究成果多集中在内蒙古、青藏高原和东北地区，文献 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 利用各项资料对内蒙古地区的暴风雪、吹雪等进行了研究，结果表明：强冷空气活动是暴风雪天气形成的主要原因；强盛的高空急流及与之配合的高空辐散区的强迫作用是地面蒙古气旋强烈发展和强风形成的动力条件；暴风雪天气过程的环流形势可分为小槽发展型、低槽东移型和横槽转竖型三个类型，且常与蒙古冷涡的发展加深和旋转南压相联系。文献 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 利用各项天气图资料对近年来发生在东北地区的灾害性暴风雪天气的危害、成因、物理量等进行了诊断分析，得出一些对暴风雪天气预报预警有指示性意义的结论。文献 [ 9 ] 利用各项资料对阿勒泰地区春季寒潮暴风雪的天气形势、冷空气源地、成因进行了分析，并提出预报的关键问题及指标。 塔城盆地位于新疆西北部，属干旱、半干旱气候区，以农业为主，农牧结合，素有新疆的“粮仓、肉库、油库”的美誉，夏季炎热而短促、冬季严寒而漫长，地势高低落差较大，以山地为主，间杂戈壁盆地，四面环山，境内分布着S201线、S221、G3015线等通往外界的重要公路干线，近年来随着全球极端天气气候事件的增多，塔城盆地公路沿线暴风雪天气频发，仅2012年冬季位于盆地境内的玛依塔斯公路沿线就发生了近20起暴风雪事件，近3000名旅客被困风区，暴风雪及其衍生灾害已严重威胁到过往车辆及司乘人员的生命安全，近年来冬春季暴风雪天气严重破坏了人类赖以生存的生态环境，已成为严重影响塔城盆地农牧业生产及公路沿线过往车辆、乘客生命财产安全的主要气象灾害。 2018年11月24~26日、11月30~12月2日塔城盆地接连遭受两场区域性致灾暴风雪天气袭击，给农牧业生产、公路交通运输、电力、通讯、市政设施及城市运行造成较大影响。本文通过对这两次致灾暴雪天气过程的环流形势、物理量条件进行了对比分析，揭示了暴风雪天气的成因和机制，以期为开展暴风雪天气的预报预警提供思路及技术支撑。
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user: 2. 资料和方法 参照文献 [ 10 ] [ 11 ] 给出暴风雪天气的定义：由于强冷空气入侵，致使塔城盆地某站现日平均气温24 h下降8℃或以上，48 h下降10℃或以上(或日最低气温48 h下降8℃或以上，24 h下降10℃以上)，且日最低气温 ≤ 0℃；日降水量1.0 ≤ R ≤ 3.0 mm，且地面积雪深度 ≥ 1 cm；；日平均风速 ≥ 6级或日极大风速 ≥ 17米/秒，且能见度 < 1.0千米，或伴有吹雪或雪暴现象；同时满足上述条件，即视为一次暴风雪天气。 使用2018年11月24~26日(简称“11.25暴风雪”)、11月30~12月2日(简称“12.1暴风雪”)暴风雪天气发生时塔城盆地(包括：塔城、额敏、裕民、托里)及周边区域自动站各项实况资料；高低空形势、动力、水汽、热力条件对两场暴风雪天气进行对比分析。
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user: 3. 天气实况及灾情对比 3.1. 实况对比 Table 1 Blizzard conditions on November 2 平均气温 降幅(℃) 最低气温 降幅(℃) 过程最低 气温(℃) 过程 降水量(mm) 最大积雪 深度(cm) 瞬间极大 风速(m/s) 最小能见度(米) 24 h 48 h 24 h 48 h 塔城 9.9 13.2 9.0 15.1 −13.9 10.1 15 16.3 295 裕民 9.6 13.9 11.0 13.3 −12.9 12.6 2 29.4 86 额敏 7.1 12.6 13.9 13.9 −13.9 6.1 12 17.8 101 托里 9.4 13.4 11.9 14.2 −15.4 5.1 6 19.9 158 表1. “11.25”暴风雪天气实况 Table 2 12.1 Blizzard condition 平均气温 降幅(℃) 最低气温 降幅(℃) 过程最低 气温(℃) 过程 降水量(mm) 最大积雪 深度(cm) 瞬间极大 风速(m/s) 最小能见度(米) 24 h 48 h 24 h 48 h 塔城 9.1 11.9 10.5 10.2 −14.2 12.2 19 21.2 722 裕民 9.9 12.7 10.8 10.7 −15.2 14.7 14 26.8 388 额敏 7.7 11.2 9.5 9.9 −13.6 9.3 14 21.7 161 托里 12.5 15.6 13.3 13.6 −16.6 5.9 11 19.0 242 表2. “12.1”暴风雪天气实况 从表1、表2可以看出，两次暴风雪天气48 h平均气温降幅、48 h最低气温降幅均达到寒潮标准；两次暴风雪天气24 h平均气温、最低气温降幅接近；而48 h平均气温、最低气温降幅“11.25”暴风雪天气均强于“12.1”暴风雪天气；“11.25”暴风雪天气最高气温均高于“12.1”暴风雪天气，偏高幅度在0.3℃~2.7℃；“11.25”暴风雪天气程最低气温均高于“12.1”暴风雪天气。 “11.25”暴风雪天气除裕民瞬间极大风速为29.4 m/s，其余站均 < 20 m/s，大风持续时间1~11小时，其中裕民站 > 20 m/s大风持续8小时；“12.1”暴风雪天气除托里外，其余站瞬间极大风速均 > 21 m/s，大风持续时间1~6小时，其中裕民站 > 20 m/s大风持续5小时；两次暴风雪天气区域自动站大风中心均集中在托里县境内(30站出现大风)，瞬间极大风速接近，其中“11.25”暴风雪天气托里县库普站瞬间极大风速达49.9 m/s，大风持续11小时，“12.1”暴风雪天气托里县加尔巴斯洪沟站瞬间极大风速50.0 m/s，大风持续10小时，两次暴风雪天气 > 40 m/s以上大风持续时间均为4小时“11.25”暴风雪天气出现时4站最小能见度均低于“12.1”暴风雪天气。 两次暴风雪天气降水性质均为雨转雨夹雪转雪，最大降水中心均出现在裕民、塔城；“12.1”暴风雪天气盆地各站降水量、积雪深度均大于“11.25”暴风雪天气。 3.2. 灾情对比 两场暴风雪天气先后出现了暴雪、大风、寒潮、低能见度等灾害性天气，对塔城盆地农牧业生产、公路交通运输、民航客运、市政设施、城市运行造成较大影响。 两次暴风雪天气均以托里县受灾最重，其中“11.25”暴风雪天气托里县7个乡镇遭受暴风雪灾害，受灾300户900人，倒塌房屋442间、棚圈450座，死亡牲畜67头，损坏彩钢顶64户、棚圈102座、商铺广告牌13户，损坏供电设施2处、供水管网1处，直接经济损失240万元；“12.1”暴风雪天气造成托里县受灾383户738人，受损房屋149户447间、暖圈40间，死亡羊30只、马1匹、牛1头，直接经济损失194.97万元；两次暴风雪天气，进出塔城盆地的重要交通要道玛依塔斯路段能见度几乎为0，国道3015线、省道201线、省道318线均实行双向交通封锁；两次暴风雪天气造成塔城民航机场共取消18班航班、36架次飞机；两次暴风雪天气造成塔城盆地城市景观树木背厚重的湿雪压断，多处输电线路挑战，塔城电网运行负荷13.5万千瓦，损失负荷41.05%；城区及山区牧道被积雪覆盖，给市民出行、牲畜外出踩食造成影响。
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user: 4. 环流形势演变对比 4.1. 500 hPa高空环流形势 图1. (a)~(d)两次暴风雪天气高空环流形势演变 对图1(a)~(d)的分析表明，两次暴风雪天气均表现为欧洲脊强烈发展，环流经向度较大，推动下游西西伯利亚低槽东移南下造成强冷空气爆发而产生的，且脊前西北风带密集，带上西北风风速加大，最大达40 m/s；强锋区压至40˚N~50˚N区域；南北两支锋区在巴尔喀什湖-塔城盆地汇合。 “11.25”暴风雪天气槽底呈“u”型分布，系统移动速度较慢，而“12.1”暴风雪天气槽底呈“v”型分布，系统移动速度快，天气爆发性强；“11.25”暴风雪天气西北风带强度、振幅均弱于“12.1”暴风雪天气，导致风力、降温差别较大。 4.2. 地面形势场演变 图2. (a)~(b)两次暴风雪天气地面高低压系统移动路径 两次暴风雪天气冷空气移动路径均为西北路径，其移动方向均由西北往东南方向移动，到达咸海后折向由西南往东北方向移动；且两次暴风雪均伴有地面气旋的活动，且地面气旋移动中心位于50˚N以北地区，其外围不断有暖湿空气南下与北上的冷空气在塔城盆地结合；高低压中心压差均达到57.5 hPa，“11.24”地面冷高压中心强度为1042.5 hPa，与之相伴而生的地面气旋中心强度为985.0 hPa，两者压差达到57.5 hPa；而“12.1”暴风雪天气地面冷高压中心强度为1047.5 hPa，与之相伴而生的地面气旋中心强度为990.0 hPa，两者压差也达到57.5 hPa；暴风雪天气过程发生在地面冷高压和暖低压交汇区域。 对图2(a)~(b)的分析表明，“11.25”暴风雪天气高低压中心同步发展，高低压均由西北往东南方向移动，冷空气发源于里咸海地区，高压中心1040 hPa，基本沿50˚N一线不断往东南方向移动，地面气旋发源于50˚N~60˚N地区，之后逐渐东南下，其活动范围最南到达44˚N地区，低高压交角均在塔城盆地，且巴尔喀什湖–塔城一线等压线密集；而“12.1”暴风雪天气高低压移动不同步，冷高压发源于里咸海北部地区中心气压1045 hPa，由西北往东南方向移动，东移南下过程中强度不断增强，地面气旋发源于55˚N地区，之后不断南下，其外围最南到达38˚N地区，之后逐渐东北收，低压东移之后高压迅速进入，导致“12.1”暴风雪天气降水强于“11.25”暴风雪天气。
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user: 5. 高低空气象要素演变对比 两次暴风雪天气均发生在地面气温骤降、湿度剧增、气压跃升、大风突现、3 h变压骤升的时段内，其发生前后地面气象要素场变化剧烈，伴随着暴风雪天气的发生风向突变，由偏东风转偏西风且风速迅速增加，暴风雪发生阶段风速为10~17 m/s或以上；两次暴风雪天气发生是湿度均表现为由小突然增大的过程；两次暴风雪天气发生前期地面处于减压升温状态，之后高空降落的雪花进入近地层较干燥的空气中发生了升华，吸收大量热能，热量吸收快，气温下降快；两次暴风雪天气发生前能见度均在10，000~30，000米之间，伴随暴风雪天气的发生发展鼎盛最小能见度的变化经历了高–低–高的变化过程；两次暴风雪天气发生前随着地面气旋不断南落，海平面气压由低值升至过程最高值，三小时变压由负值迅速转为正值，在正变压最大值出现后暴风雪天气发展到鼎盛阶段，就地面气象要素变化而言，“12.1”暴风雪天气较“11.25”暴风雪天气正负三小时变压绝对值更大、海平面气压中心值更高，暴风雪天气东西风转换更加迅速，西风风力更强，降温幅度更大，而“11.25”暴风雪天气较“12.1”暴风雪天气器测能见度更低。 对两场暴风雪天气的温度对数压力图进行分析，结果表明，暴风雪天气发生前400~200 hPa、750~700 hPa状态曲线和层结曲线比较接近，表明湿层厚，风随高度有明显的顺时针旋转说明有暖平流；随着地面气旋的移出，地面冷高压的逼近，700 hPa以上状态曲线和层结曲线分开，表明中高层湿层变薄，高中低层转为一致的西北风，风随高度有明显的逆时针旋转说明有冷平流侵入。对比11月24日20时和25日08时、11月30日20时和12月1日08时两个时次塔城探空站500 hPa、700 hPa、850 hPa各层次温度差，结果表明，“11.25”暴风雪天气高层降温达9℃，中低层降温分别为20℃、17℃，其中对流层中层、低层降温最显著；而“12.1”暴风雪天气高层降温达14℃，中低层降温分别为16℃，17℃，对流层高中低层降温均显著，这与文献 [ 2 ] 所述可能是强降雪凝结潜热释放所致，即强降雪凝结过程可能集中700~500 hPa层次中的结论一致。
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user: 7. 结论与讨论 1) 欧洲地区长脊，脊发展旺盛，中高纬度环流经向度迅速加大，脊前西北风带携带冷空气不断南下，推动其下游的西西伯利亚低槽东移南下导致了两场致灾暴风雪天气的发生。 2) 强烈的高空辐散强迫、低槽前较强的正涡度平流区，均造成地面减压，利于地面气旋发展，利于加强低层强风带和气旋性涡度切变，两场暴风雪天气发生时地面气旋与其后部的冷性高压在巴尔喀什湖–塔城盆地交汇，强冷平流、冷锋后偏西大风、高空急流在锋面次级环流的作用下提高了动量下传的效率、极大的压差及气压梯度力对地面强风的发生起了重要作用。 3) 两场暴风雪天气伴随寒潮的主要原因是高空槽后强冷平流加前期热量积累，此外强降雪凝结过程潜热释放集中在700~500 hPa层次导致对流层中层、低层降温显著，也是强降温的原因之一。 4) 两场暴风雪天气塔城盆地最大上升运动均位于对流层中低层925~500 hPa高度上，旺盛的上升运动对降雪尤其是强降雪的产生非常有利；高层辐散，低层辐合的配置所造成的抽吸作用，使得上升运动得到发展加强，对降雪或强降雪的形成极为有利；比湿大值与强降雪出现时间一致；水汽通量的大值区的移动路径与降雪中心落区一致；高层500 hPa西南急流、中层700 hPa偏西风急流、低层850 hPa西北急流在塔城盆地“三支急流”汇合。
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user: 摘要 随着全球气候变暖、极端天气出现得越发频繁，塔城地区干旱发生的频率和危害程度均呈上升趋势。长期以来，由于人为的因素和自然的因素的影响，库鲁斯台草原生态环境逐年恶化，草原面积逐年减少，一些稀有野生动物濒临灭绝，植被体系破坏严重，天然种质资源枯竭。干旱因其成因复杂且易受人类活动影响，较难准确量化干旱持续时间、发生强度和影响范围。基于库鲁斯台草原1961~2016年月平均降水和气温资料，引入干旱指标：标准化降水指数(SPI)和标准化降水蒸散指数(SPEI)，应用12月尺度的SPI和SPEI定量描述库鲁斯台的56年来的干旱状况。结果表明：基于降水和蒸散的SPEI可以更灵活的反映月季干旱变化特征，而SPI指数没有温度变化对蒸散的影响，不利于表征月季干旱变化特征；近56a中，两种指数判定的同一时间尺度下的干旱事件次数和发生时间基本统一；两种指数在以12个月为尺度的时间趋变化上均存在着差异，SPEI呈变干趋势，SPI呈变湿趋势，与SPI相比，SPEI考虑了热量因子对潜在蒸散发的贡献，能较好地对气候变暖背景下研究区干旱进行刻画。
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user: 1. 引言 干旱的发生严重危害人民生活和工农业生产，造成的沙漠化、生态退化及其对人类社会和自然环境的影响己引起国际社会的高度重视和广泛关注。干旱是塔城地区发生最频繁的自然灾害之一，出现的次数多、持续的时间长，对国民经济特别是农业生产造成了严重的影响。随着全球气候变暖、极端天气出现得越发频繁，塔城地区干旱发生的频率和危害程度均呈上升趋势。长期以来，由于人为的因素和自然的因素的影响，库鲁斯台草原生态环境逐年恶化，草原面积逐年减少，一些稀有野生动物濒临灭绝，植被体系破坏严重，天然种质资源枯竭。干旱因其成因复杂且易受人类活动影响，较难准确量化干旱持续时间、发生强度和影响范围。目前，全球和区域干旱监测与分析的研究普遍借助干旱指数展开进行 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。一般认为，干旱的形成和发展是地表水分亏缺缓慢积累的过程，干旱程度应是水分亏缺量及其持续时间的函数。标准化降水指数(SPI)也是气象上常用的干旱指数，在2012年李剑锋运用SPI对新疆地区53个雨量站1957~2009年日降水量资料进行全面分析，研究了不同干旱等级发生概率的空间分布变化规律。在全球变暖的气候背景下，气温的持续上升使得地表蒸发量迅速增加，导致地表水分收支平衡发生了新的变化。以往简单地以降水量变化作为描述干旱程度的单因素指数，如降水距平百分率、SPI和Z指数等，已不能全面地反映这种新变化。因此，干旱研究不仅要考虑地表水分的收入，还要考虑水分的支出。利用库鲁斯台草原周边4个国家站1961~2016年温度和降水资料，构建12个月尺度4站SPI和SPEI序列及以平均值表征库鲁斯台草原总体状态的SPI、SPEI序列，将SPI和SPEI指数应用于库鲁斯台草原干湿空间分布及时间变化特征研究中，以期为库鲁斯台草原水资源优化配置和防灾减灾措施的制订提供依据。为库鲁斯台草原的生态修复工程提供理论支持，为塔城地区生态文明建设以及绿色塔城发展做基础理论研究。