河北廊坊“恒溫”天氣特征及其可預(yù)報(bào)性分析

郭立平,喬　林,李成才,周玉都

(1.河北省廊坊市氣象局，河北　廊坊　065000；2.北京市氣象局，北京　100089； 3.北京大學(xué)物理學(xué)院，北京　100871)

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河北廊坊“恒溫”天氣特征及其可預(yù)報(bào)性分析

郭立平1,喬林2,李成才3,周玉都1

(1.河北省廊坊市氣象局，河北廊坊065000；2.北京市氣象局，北京100089； 3.北京大學(xué)物理學(xué)院，北京100871)

摘要：利用河北省廊坊市氣象觀測站2000～2014年常規(guī)觀測資料、NCEP/NCAR再分析資料和傾斜旋轉(zhuǎn)T模態(tài)主成分分析法，在分析廊坊“恒溫”天氣的天氣氣候、大氣環(huán)流形勢特征的基礎(chǔ)上，探討了“恒溫”天氣的可預(yù)報(bào)性，并通過一個“恒溫”天氣預(yù)報(bào)個例對其可預(yù)報(bào)性進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明：廊坊“恒溫”天氣主要發(fā)生在秋冬季，以陰沉(日照時(shí)數(shù)<1 h)、有霧或雨雪天氣、小風(fēng)(地面風(fēng)力等級為1～2級)以及偏東風(fēng)或西南風(fēng)為主要?dú)庀蟓h(huán)境背景；“恒溫”天氣產(chǎn)生時(shí)，盡管各氣象要素條件特征顯著，但發(fā)生比例僅為1.5%～13%，其中地面風(fēng)力等級為1～2級氣象條件下最低，在陰天伴雨或雪的氣象條件下相對最高；當(dāng)廊坊市500 hPa上空為西南、偏西氣流控制，地面處于輻合場、高壓場底部和高壓場后部時(shí)最利于“恒溫”天氣產(chǎn)生；依據(jù)“恒溫”天氣產(chǎn)生的各類氣象條件，將大氣環(huán)流形勢場與各氣象要素條件進(jìn)行匹配篩選，可明顯降低“恒溫”天氣的極端性分布，對其進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)報(bào)成為可能。

關(guān)鍵詞：“恒溫”；天氣特征；傾斜旋轉(zhuǎn)T模態(tài)主成分分析法；極端性；可預(yù)報(bào)性

引言

氣溫是非常重要的氣象要素，其變化不僅影響氣候系統(tǒng)，同時(shí)影響農(nóng)業(yè)、水資源、生態(tài)系統(tǒng)以及人們的日常生活等。隨著社會的快速發(fā)展，人們除對晴天及雨雪等天氣要素關(guān)注外，氣溫，特別是極端氣溫已成為人們?nèi)粘Ｉ罟ぷ髦嘘P(guān)注的熱點(diǎn)。氣溫偏低，對交通、電力、通信、人民生活等方面會造成嚴(yán)重不利影響，對易感人群來說，冬季嚴(yán)寒可能是致命的；而氣溫過高，夏季容易中暑，冬季則有利于病菌及病蟲害安全越冬，同樣會影響人類健康、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等。目前已經(jīng)有一些科學(xué)家對我國氣溫變化的時(shí)空特征、預(yù)報(bào)技術(shù)、氣溫與環(huán)境的相互影響等進(jìn)行了廣泛的研究，也取得了許多成果，如不同地域氣溫的時(shí)空分布及變化特征[1-7]、中國大陸極端氣溫事件的變化[8-12]、氣溫與大氣環(huán)流的關(guān)系[13-15]、城市化及土地利用對氣溫的影響[16-19]和氣溫、極端氣溫的預(yù)報(bào)技術(shù)研究[20-24]等。然而，針對某一類極端分布的氣溫形成、分布狀態(tài)、與天氣背景的關(guān)系、大氣環(huán)流形勢特征及可預(yù)報(bào)性等方面的研究還比較少，比如“恒溫”天氣，氣溫日較差非常小(≤3 ℃)且發(fā)生概率小，預(yù)報(bào)成功率低。本文針對河北省廊坊市“恒溫”天氣進(jìn)行深入分析，并通過分析得到其天氣氣候、氣象要素條件以及大氣環(huán)流形勢特征，以期為今后該類型氣溫天氣的可預(yù)報(bào)性提供參考依據(jù)。

1資料和方法

1.1氣象數(shù)據(jù)

河北省廊坊市位于華北平原中部偏東，京、津兩大城市之間。所用氣溫、霧、雨、雪、日照、相對濕度及地面風(fēng)向風(fēng)速等氣象要素?cái)?shù)據(jù)為2000～2014年間廊坊市氣象觀測站觀測數(shù)據(jù)；用于大氣環(huán)流形勢分型的格點(diǎn)氣象數(shù)據(jù)為NCEP/NCAR提供的再分析數(shù)據(jù)，包括2000～2014年逐日海平面氣壓、500 hPa和850 hPa位勢高度，水平分辨率為1°×1°，由于08時(shí)地面和高空資料相對齊全，因此，選擇08時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行天氣環(huán)流形勢分型。

1.2“恒溫”標(biāo)準(zhǔn)及環(huán)流分型方法

2000～2014年間廊坊市氣溫平均日較差為10.7 ℃，這里將日最高氣溫與日最低氣溫的差值≤3 ℃定義為一個“恒溫”日。環(huán)流分型方法采用Huth[25]提出的傾斜旋轉(zhuǎn)T模態(tài)主成分分析方法，它能夠得到包含主觀分型結(jié)果的天氣型，并且該分型結(jié)果在時(shí)間和空間上更穩(wěn)定，也能較好地避免其他方法比較常見的“雪球”效應(yīng)[26-27]。在歐洲，基于環(huán)流的分型已經(jīng)得到了廣泛應(yīng)用[28-29]，但是在亞洲尤其是中國，相關(guān)的應(yīng)用尚少見[30]。傾斜旋轉(zhuǎn)T模態(tài)主成分分析方法已經(jīng)在COST action 733發(fā)展的分型軟件中實(shí)現(xiàn)[31-32]。

2廊坊“恒溫”天氣特征

2.1廊坊“恒溫”氣候特征

統(tǒng)計(jì)分析2000～2014年廊坊市“恒溫”天氣的氣候特征發(fā)現(xiàn)，15 a廊坊市“恒溫”天氣共發(fā)生79 d，平均每年5.3 d，年平均發(fā)生概率為1.5%，屬于明顯的小概率事件?！昂銣亍碧鞖庵鹉攴植疾痪?，最少年是2008年，僅出現(xiàn)1 d，最多年是2012年，出現(xiàn)12 d?！昂銣亍碧鞖饩哂忻黠@的季節(jié)性分布特征(圖1)，12月出現(xiàn)最多，占總發(fā)生次數(shù)的22.8%，1月次之，占總次數(shù)的17.7%，4、5月沒有出現(xiàn)過；冬季(12月至次年2月)出現(xiàn)次數(shù)占所有發(fā)生次數(shù)的55.7%，秋冬季(9月至次年2月)出現(xiàn)次數(shù)占所有發(fā)生次數(shù)的80.0%，可見秋冬季是“恒溫”天氣的主要發(fā)生時(shí)期。此外，“恒溫”天氣發(fā)生時(shí)86%以單日出現(xiàn)為主，14%連續(xù)2～4 d出現(xiàn)，最長連續(xù)時(shí)間長達(dá)4 d。

圖1　廊坊“恒溫”天氣月分布

2.2廊坊“恒溫”天氣特征

2.2.1“恒溫”的天氣條件

進(jìn)一步分析2000～2014年間廊坊“恒溫”天氣的特點(diǎn)發(fā)現(xiàn)，“恒溫”天氣主要出現(xiàn)在3種類型的天氣背景條件下：霧、霾天氣，雨、雪天氣，風(fēng)力持續(xù)3級及以上的天氣。其中前2類天氣條件是“恒溫”天氣發(fā)生的主要背景條件，出現(xiàn)“恒溫”的次數(shù)占總次數(shù)的98.7%。此外，前2類氣象條件常常相伴出現(xiàn)，其中輕霧相伴雨、雪天氣條件下“恒溫”出現(xiàn)次數(shù)最多，所占比例最高，達(dá)78.5%；單純霧天氣條件下“恒溫”次數(shù)占15.2%；單純雨、雪天氣條件下“恒溫”次數(shù)占3.8%；而風(fēng)力持續(xù)3級及以上和單純有霾的天氣條件下，“恒溫”天氣分別僅出現(xiàn)過1次。由此可見，輕霧相伴雨、雪是廊坊“恒溫”天氣的主要天氣背景條件。需要注意的是，有大霧日的條件下“恒溫”出現(xiàn)過8次，但大霧日并不是單獨(dú)出現(xiàn)，而是和輕霧共同出現(xiàn)在同一日中。

2.2.2“恒溫”天氣的地面風(fēng)條件

深入分析2000～2014年間廊坊“恒溫”天氣日10 min地面風(fēng)向分布發(fā)現(xiàn)，地面風(fēng)向?yàn)镋NE及E時(shí)“恒溫”天氣發(fā)生比例較高(圖2a)，分別占20.3%和19.0%，地面風(fēng)向NE順時(shí)針轉(zhuǎn)至ESE條件下，“恒溫”出現(xiàn)次數(shù)占廊坊“恒溫”總次數(shù)的53%。除此之外，西南風(fēng)向也是不容忽視的一個方向，占總次數(shù)的7.6%。分析上述時(shí)間段內(nèi)廊坊“恒溫”天氣日地面10 min平均風(fēng)速分布發(fā)現(xiàn)，“恒溫”天氣下，地面10 min日平均風(fēng)速主要在3級以內(nèi)(圖2b)，并以1級風(fēng)和2級風(fēng)為主，所占比例高達(dá)“恒溫”發(fā)生總次數(shù)的94%。地面風(fēng)向風(fēng)速的分布表明：小風(fēng)、潮濕、暖濕的偏東、西南氣流吹向廊坊時(shí)，較利于“恒溫”天氣產(chǎn)生。

2.2.3“恒溫”天氣的相對濕度及日照條件

分析上述時(shí)間段內(nèi)廊坊“恒溫”天氣的地面相對濕度、日照時(shí)數(shù)發(fā)現(xiàn)，“恒溫”天氣下日平均相對濕度高達(dá)84%。從圖3可以看到，“恒溫”天氣日平均相對濕度在80%以上的日數(shù)占總?cè)諗?shù)的80%。此外，“恒溫”天氣日中除有4 d日照時(shí)數(shù)達(dá)到2～8 h外，其余“恒溫”天氣其日照時(shí)數(shù)均不足1 h，所占比例高達(dá)95%。由此可見，高濕及少日照利于“恒溫”天氣出現(xiàn)。

3廊坊“恒溫”天氣的可預(yù)報(bào)性

3.1“恒溫”天氣氣象條件的概率分布特征

上述分析結(jié)果表明，廊坊“恒溫”天氣主要發(fā)生在有霧，雨、雪天氣，高濕、陰沉，小風(fēng)(地面風(fēng)力等級1～2級，下同)和偏東風(fēng)、西南風(fēng)向的氣象條件下。那么是否這樣的氣象條件一定會有“恒溫”天氣發(fā)生？概率多大？

圖2　廊坊“恒溫”天氣的風(fēng)向分布頻率(a)及風(fēng)力分布比例(b)

圖3　不同相對濕度條件下“恒溫”日數(shù)分布

統(tǒng)計(jì)2000～2014年上述相似氣象條件下“恒溫”發(fā)生的比例(表1)，可以看到，在上述利于“恒溫”天氣發(fā)生的所有氣象條件下，“恒溫”天氣發(fā)生的比例均在13%以下，最少僅為1.5%。說明盡管“恒溫”天氣發(fā)生時(shí)，其氣象條件特征明顯，但各氣象條件下“恒溫”天氣出現(xiàn)的比例卻顯著偏小(平均形成“恒溫”日的概率<10%)。相比輕霧、雨、雪等天氣現(xiàn)象，日照時(shí)數(shù)<1 h、地面小風(fēng)、空氣相對濕度≥70%時(shí)“恒溫”天氣更易出現(xiàn)。面對“恒溫”天氣的小概率分布特征，如何判斷和挑選氣象背景條件，對其進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)報(bào)還需進(jìn)行多方面、深入地研究。

3.2“恒溫”天氣的大氣環(huán)流形勢特征

利用傾斜旋轉(zhuǎn)T模態(tài)主成分分析方法(軟件運(yùn)行時(shí)，環(huán)流類型參數(shù)選擇9種)和NECP/NCAR再分析資料將2000～2014年08時(shí)海平面氣壓場、850 hPa和500 hPa高度場分別分為9種類型(圖4)，分析“恒溫”天氣下中低層大氣環(huán)流形勢特征。從表2的統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出，除500 hPa高度場外，海平面氣壓場和850 hPa高度場的9種大氣環(huán)流形勢下均有可能產(chǎn)生“恒溫”天氣。進(jìn)一步分析“恒溫”天氣產(chǎn)生時(shí)3層大氣環(huán)流形勢場的配置特征發(fā)現(xiàn)，79 d“恒溫”日其3層大氣環(huán)流配置類型達(dá)45種，相當(dāng)于約有57%的“恒溫”日是有單獨(dú)的大氣環(huán)流配置類型，而2000～2014年間出現(xiàn)45種配置類型的日數(shù)共有1 852 d，“恒溫”天氣的比例僅為4.3%。由此可見，“恒溫”天氣的大氣環(huán)流形勢配置具有明顯的復(fù)雜性。

雖然如此，從表2中還是可以看到，“恒溫”天氣產(chǎn)生時(shí)，其海平面氣壓場、850 hPa及500 hPa大氣環(huán)流形勢場均表現(xiàn)有幾類環(huán)流型明顯集中的特征。對于海平面氣壓場，第2類、第8類地面形勢較利于“恒溫”天氣產(chǎn)生；500 hPa高度場，第2類、第7類大氣環(huán)流形勢較利于“恒溫”天氣產(chǎn)生；850 hPa高度場，第2類、第4類、第7類、第8類比較利于“恒溫”天氣產(chǎn)生。其中500 hPa高度場第2類、第7類大氣環(huán)流形勢對“恒溫”天氣的預(yù)報(bào)指示意義最為顯著，在這2類大氣環(huán)流形勢下產(chǎn)生的“恒溫”日占所有“恒溫”日的81%。

表1　不同天氣條件下“恒溫”天氣分布特征

3.3“恒溫”天氣產(chǎn)生的機(jī)制

結(jié)合表2、圖4可知，當(dāng)廊坊市上空為西南或偏西氣流控制，地面處于輻合場、高壓場底部或高壓場后部的配置有利于“恒溫”天氣發(fā)生。其主要原因?yàn)椋焊呖詹矍拔髂吓瘽駳饬飨蚶确惠斔?，配合地面輻合上升氣流，利于廊坊降水天氣產(chǎn)生。此外，高空為西南或偏西氣流控制時(shí)，地面處于高壓場后部或底部，而東南、偏東氣流的輸送是廊坊市霧、雪天氣產(chǎn)生的有利條件。上述條件正符合了“恒溫”天氣發(fā)生的高濕、陰沉的環(huán)境背景條件。

3.4“恒溫”天氣的可預(yù)報(bào)性氣象參考條件

“恒溫”天氣發(fā)生概率小，對其進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)報(bào)有一定難度，在上述研究的基礎(chǔ)上提出廊坊“恒溫”天氣可預(yù)報(bào)性氣象條件篩選流程：

(1) 首先關(guān)注“恒溫”天氣易發(fā)的秋冬季；

(2) 根據(jù)“恒溫”天氣大氣環(huán)流形勢特征和發(fā)生頻次，重點(diǎn)將500 hPa大氣環(huán)流場和海平面氣壓場進(jìn)行匹配，得到以500 hPa高空大氣環(huán)流第2、4、5、7類為主，疊加地面除第9類的14種匹配類型，對“恒溫”天氣進(jìn)行篩選；

(3) 利用14時(shí)相對濕度≥70%(此條件可概括“恒溫”日的91%)，進(jìn)一步篩選 “恒溫”天氣；比例分別為50.6%、81.0%、81.0%

表2　不同大氣環(huán)流類型下對應(yīng)的“恒溫”日數(shù)

注：*表示排名前2位的“恒溫”日數(shù)，其與“恒溫”總?cè)諗?shù)

(4) 利用地面風(fēng)力等級1～2級，地面風(fēng)向N、NNE、NE、ENE、E、ESE、SW條件(此條件可概括“恒溫”日的75%)，除去上述3條篩選后不符合本條的個例；

圖4　2000～2014年500 hPa、850 hPa和海平面氣壓場的9種客觀分型及所出現(xiàn)的頻率

(5) 利用ECMWF或T639等數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品，判斷陰、雨、雪、輕霧條件(此條件可概括“恒溫”日的98.7%)，再次除去上述4條篩選后不符合本條的個例；

(6) 綜合各類氣象條件，判斷及預(yù)報(bào)是否可出現(xiàn)“恒溫”天氣。

根據(jù)上述步驟，對2000～2014年間逐日氣象條件進(jìn)行逐步篩選判別，篩選后得到符合條件日149 d，與實(shí)況對比后，“恒溫”日比例達(dá)34.2%，占“恒溫”總?cè)諗?shù)的64.6%。在實(shí)際預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)上應(yīng)用，需要充分參考ECMWF或T639等格點(diǎn)數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品，對空氣相對濕度、地面風(fēng)向風(fēng)速以及陰、雨、雪、輕霧等天氣現(xiàn)象進(jìn)行較準(zhǔn)確的研判，才能準(zhǔn)確預(yù)報(bào)出“恒溫”天氣。

3.5“恒溫”天氣個例分析

2015年2月20～21日廊坊市區(qū)連續(xù)2 d出現(xiàn)“恒溫”天氣。20日最高氣溫為1.7 ℃，最低氣溫為-0.3 ℃；21日最高氣溫為2.6 ℃，最低氣溫為0.1 ℃；日較差分別為2.0 ℃和2.5 ℃。在過程預(yù)報(bào)時(shí)，首先識別出20日的地面環(huán)流形勢是第8類，500 hPa高空環(huán)流形勢是第5類，初步判斷天氣現(xiàn)象20日以陰天為主，然后根據(jù)ECMWF或T639等數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品得到20日08～20時(shí)廊坊市區(qū)地面風(fēng)速小，近地面至500 hPa大氣層相對濕度均在90%以上等氣象要素條件，陰天、高濕、日照時(shí)間短，預(yù)報(bào)20日是“恒溫”天氣型，通過與實(shí)況對比，預(yù)報(bào)結(jié)果正確；而21日的地面環(huán)流形勢是第5類，500 hPa高空環(huán)流形勢是第7類，也是比較利于“恒溫”天氣產(chǎn)生的類型，但根據(jù)ECMWF和T639數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品可知21日08～20時(shí)從近地面至500 hPa大氣層相對濕度由70%以上逐漸下降至20%左右，判斷21日日照時(shí)數(shù)>1 h，可能不是“恒溫”天氣類型。但實(shí)況是21日18時(shí)之前近地層空氣相對濕度均在80%以上，全天基本維持大霧天氣，18時(shí)之后雖然近地層空氣相對濕度下降至33%左右，也有短暫時(shí)段(不足1 h)出現(xiàn)陽光，但全天較長時(shí)間段的空氣高濕及大霧天氣影響，再次出現(xiàn)了“恒溫”天氣，對長時(shí)間大霧天氣持續(xù)的判斷失誤，導(dǎo)致21日“恒溫”天氣預(yù)報(bào)錯誤。

盡管在上述個例的預(yù)報(bào)中，沒有達(dá)到100%正確，但通過預(yù)報(bào)實(shí)踐驗(yàn)證了上述“恒溫”天氣氣象條件的預(yù)報(bào)可參考性，為“恒溫”天氣預(yù)報(bào)提供了科學(xué)依據(jù)。

4結(jié)論

(1)廊坊“恒溫”天氣主要發(fā)生在秋冬季。

(2)廊坊“恒溫”天氣的天氣特征比較鮮明，主要發(fā)生在高濕、陰沉、有霧、雨、雪、地面小風(fēng)(≤2級)、偏東風(fēng)及西南風(fēng)向的氣象條件下。

(3)“恒溫”天氣發(fā)生具有顯著的小概率特征。

(4)充分利用有利于“恒溫”天氣產(chǎn)生的大氣環(huán)流形勢配置及各類氣象要素條件，逐步進(jìn)行篩選，可降低“恒溫”天氣的極端性比例，對其進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)報(bào)成為可能。

參考文獻(xiàn):

[1] 劉燕,程正,泉葉萌. 廣州市氣溫的氣候變化特征及其成因分析[J]. 氣象,2008,34(2):52-60.

[2] 王榮英,周順武,吳萍,等. 近30 a華北地區(qū)高空氣溫時(shí)空演變特征[J]. 氣象與環(huán)境科學(xué),2010,33(4):31-37.

[3] 余華,張慧琴,包榮剛. 新疆吐魯番市1952～2012年氣溫變化特征及城市化影響[J]. 干旱氣象,2014,32(2):215-219.

[4] 楊允凌,孫東磊,楊麗娜,等. 邢臺市氣溫日較差的變化[J]. 干旱氣象,2013,31(4):708-713.

[5] 李正泉,張青,馬浩,等. 浙江省年平均氣溫百年序列的構(gòu)建[J]. 氣象與環(huán)境科學(xué),2014,37(4):17-24.

[6] 王凱,陳正洪,劉可群,等. 華中區(qū)域1960～2005年平均最高、最低氣溫及氣溫日較差的變化特征[J]. 氣候與環(huán)境研究,2010,15(4):418-424.

[7] 元慧慧,李杰,王彥磊,等. 1951～2007年南疆地區(qū)氣溫異常的時(shí)空變化特征[J]. 氣候與環(huán)境研究,2012,17(5):541-548.

[8] 胡宜昌,董文杰,何勇. 21世紀(jì)初極端天氣氣候事件研究進(jìn)展[J]. 地球科學(xué)進(jìn)展,2007,22(10):1066-1075.

[9] 周偉東,朱潔華,史軍. 華東地區(qū)最高最低氣溫時(shí)空變化特征[J]. 氣象與環(huán)境科學(xué),2009,32(1):16-21.

[10] 王麗. 河南省1961—2011年極端氣溫和極端氣溫事件的時(shí)空變化特征[J]. 氣象與環(huán)境科學(xué),2013,36(2):31-36.

[11] 白美蘭,郝潤全,李喜倉,等. 1961～2010年內(nèi)蒙古地區(qū)極端氣候事件變化特征[J]. 干旱氣象,2014,32(2):189-193.

[12] 周雅清,任國玉.中國大陸1956～2008年極端氣溫事件變化特征分析[J]. 氣候與環(huán)境研究,2010,15(4):405-417.

[13] 王素艷,李欣,鄭廣芬,等. 21世紀(jì)以來寧夏冬季氣溫異常及500 hPa環(huán)流特征[J]. 干旱氣象,2014,32(4):569-575.

[14] 龔道溢,王紹武. 大氣環(huán)流因子對北半球氣溫變化影響的研究[J]. 地理研究,1999,18(1):31-38.

[15] 范可,劉輝. 近百年東亞冬季氣溫及其大氣環(huán)流變化型態(tài)[J]. 大氣科學(xué),2013,37(2):383-394.

[16] 趙文虎，孫衛(wèi)國，程炳巖. 近50年川渝地區(qū)的氣溫變化及其原因分析[J]. 高原山地氣象研究，2008，28 (3)：59-67.

[17] 曹巍,邵全琴,劉紀(jì)遠(yuǎn),等. 北京地區(qū)土地利用/覆被及其變化對氣溫升溫的影響分析[J]. 氣候與環(huán)境研究，2013,18(4):451-460.

[18] 郭軍,李明財(cái),劉德義. 近40年來城市化對天津地區(qū)氣溫的影響[J]. 生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào),2009,18(1):29-34.

[19] 王建鵬,孫繼松,杜繼穩(wěn),等. 西安地區(qū)氣溫的年代際變化及其受城市化進(jìn)程的影響[J].氣候與環(huán)境研究,2009,14(4):434-444.

[20] 薛志磊,張書余. 氣溫預(yù)報(bào)方法研究及其應(yīng)用進(jìn)展綜述[J]. 干旱氣象,2012,30(3):452-464.

[21] 吳振玲,潘璇,董昊,等. 天津市多模式氣溫集成預(yù)報(bào)方法[J]. 應(yīng)用氣象學(xué)報(bào),2014,25(3):293-301.

[22] 翟宇梅,趙瑞星,高建春,等. 遺忘因子自適應(yīng)最小二乘算法及其在氣溫預(yù)報(bào)中的應(yīng)用[J]. 氣象,2014,40(7):881-885.

[23] 鄒學(xué)智,申雙和,曹雯,等. 基于公眾天氣預(yù)報(bào)預(yù)測塑料大棚逐日極端氣溫[J]. 氣象科學(xué),2014,34(2):187-192.

[24] 羅菊英,周建山,閆永財(cái). 基于數(shù)值預(yù)報(bào)及上級指導(dǎo)產(chǎn)品的本地氣溫MOS預(yù)報(bào)方法[J].氣象科技,2014,42(3):443-450.

[25] Huth R. An example of using obliquely rotated principal components to detect circulation types over Europe[J]. Meteor Z,1993,2:285-293.

[26] Huth R. An intercomparison of computer-assisted circulation classification methods[J]. Int J Climatol, 1996,16(8):893-922.

[27] Huth R. Properties of the circulation classification scheme based on the rotated principal component analysis[J]. Meteor Atmos Phys,1996,59(3-4):217-233.

[30] Huth R, Beck C, Philipp A, et al. Classifications of atmospheric circulation patterns[J]. Ann NY Acad Sci, 2008, 1146(1):105-152.

[31] Philipp A, Bartholy J, Beck C, et al. Cost733cat:A database of weather and circulation type classifications[J]. Phys Chem Earth, Parts A/B/C,2010,35(9-12):360-373.

[32] 趙洋洋,張慶紅,杜宇,等. 北京“7．21”特大暴雨環(huán)流形勢極端性客觀分析[J]. 氣象學(xué)報(bào),2013,71(5):817-824.

Weather Characteristics of Constant Temperature and Its Predictability Analysis in Langfang City

GUO Liping1，QIAO Lin2，LI Chengcai3，ZHOU Yudu1

(1.LangfangMeteorologicalBureauofHebeiProvince,Langfang065000,China; 2.BeijingMeteorologicalBureau,Beijing100089,China; 3.SchoolofPhysics,PekingUniversity,Beijing100871,China)

Abstract:Based on the conventional data of Langfang meteorological observation station from 2000 to 2014 and NCEP/NCAR reanalysis data, the weather and climate characteristics as well as the circulation situations of constant temperature weather occurring in Langfang city were analyzed by using the obliquely rotated T-mode principle component analysis (PCA) firstly, then the predictability about constant temperature weather was discussed, which was tested through a constant temperature weather case forecast. The results show that the constant temperature weather mainly occurred in autumn and winter, and the background weather conditions included gloomy (sunshine hours less than one hour), fog and rain or snow weather, small wind speed (surface wind scale ranged from 1 to 2), surface wind direction being easterly or southwesterly. Although weather characteristics of constant temperature days were significant, the occurrence frequency of constant temperature weather was only from 1.5% to 13%, thereinto, the lowest occurred under the surface small wind condition and the highest occurred under the cloudy weather with rain or snow condition. when constant temperature weather occurred, the 500 hPa, 850 hPa and the sea level pressure circulation situation had several types with relative concentration distribution. When the airflow on 500 hPa above Langfang was westerly or southwest, and langfang was situated in the surface low-pressure convergent field, the bottom and the back of high-pressure field, it was in favor of the formation of constant temperature weather. On the basis of all kinds of meteorological conditions of constant temperature weather, focusing on the frequent months of constant temperature weather occurrence, through matchting and screening circulation situations and meteorological conditions, the extreme probability of constant temperature weather could be significantly descended. and it would be possible to accurately predict the constant temperature weather.

Key words:constant temperature ; weather characteristics; obliquely rotated T-mode principle component analysis; extreme ; predictability

中圖分類號：P456

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1006-7639(2016)-01-0195-07

doi:10.11755/j.issn.1006-7639(2016)-01-0195

作者簡介：郭立平(1970-)，女，河北秦皇島人，碩士，高級工程師，主要從事天氣預(yù)報(bào)和預(yù)報(bào)技術(shù)研究. E-mail:ggllpplf@126.com

基金項(xiàng)目：廊坊市氣象局2014年項(xiàng)目“廊坊市異常溫度分布時(shí)空特征及本地預(yù)報(bào)指標(biāo)探索”(201405)和廊坊市科技局項(xiàng)目“基于物聯(lián)網(wǎng)的霧霾及空氣污染氣象條件預(yù)報(bào)預(yù)警技術(shù)研究”(2014013004B)共同資助

收稿日期：2015-03-04；改回日期：2015-05-11

郭立平，喬林，李成才，等.河北廊坊“恒溫”天氣特征及其可預(yù)報(bào)性分析[J].干旱氣象，2016，34(1)：195-201, [GUO Liping, QIAO Lin, LI Chengcai, et al. Weather Characteristics of Constant Temperature and Its Predictability Analysis in Langfang City[J]. Journal of Arid Meteorology, 2016, 34(1):195-201], doi:10.11755/j.issn.1006-7639(2016)-01-0195