編輯選編

編輯：張萌 侯美亭

暖云中的云滴數(shù)濃度遙感反演：現(xiàn)狀與展望——Remote sensing of droplet number concentration in warm clouds: A review of the current state of knowledge and perspectives.Reviews of Geophysics, 2018, Vol. 56, No. 2.

云滴數(shù)濃度（Nd）對于理解云物理過程和量化氣溶膠—云相互作用的有效輻射強迫具有重要意義。當(dāng)前衛(wèi)星反演不能直接提供Nd數(shù)據(jù)，但其可以從云光學(xué)厚度、云滴有效半徑和云頂溫度反演。英國利茲大學(xué)的Grosvenor等對這種方法進行了評述，并對不確定性進行了量化。對于相對均勻的、光學(xué)厚度較厚的、具有良好觀測幾何形狀的不模糊的層狀云，像元水平的反演的總相對不確定性為78%。如果不滿足這些條件，不確定性就更大。平均而言，在1°×1°區(qū)域，不確定性降低到54%，假設(shè)儀器隨機誤差存在不確定性。與此相反，少數(shù)與現(xiàn)場觀測對照的評價研究表明，在偏差變化不大的情況下，準確率要高得多。為了更好地表征誤差，需要進行更多此類研究。Nd的不確定性主要來源于云滴有效半徑中的錯誤，因此，反演云滴有效半徑的改進將大大提高Nd反演的質(zhì)量。本研究對現(xiàn)有的一些Nd數(shù)據(jù)集進行了比較和討論，就如何改善Nd數(shù)據(jù)質(zhì)量提出了建議。

利用衛(wèi)星數(shù)據(jù)預(yù)測中國PM2.5歷史濃度的集合機器學(xué)習(xí)模型——An ensemble machine-learning model to predict historical PM2.5concentrations in China from satellite data.Environmental Science and Technology,2018, Vol. 52.

長期的衛(wèi)星氣溶膠數(shù)據(jù)記錄，使得評估最近才開始進行PM2.5常規(guī)監(jiān)測的地區(qū)的歷史PM2.5水平成為可能。然而，以往大多數(shù)模型在預(yù)測模型訓(xùn)練期以外的PM2.5水平時，預(yù)測精度都有所下降。美國埃默里大學(xué)的Xiao等提出了一種集合機器學(xué)習(xí)方法，能夠促進PM2.5預(yù)測能力。首先，使用多重插補來填補缺失的衛(wèi)星數(shù)據(jù)。然后，將建模區(qū)域劃分為7個區(qū)域，采用空間聚類方法對未觀測到的空間異質(zhì)性進行控制。在每個區(qū)域，分別訓(xùn)練了一組機器學(xué)習(xí)模型，包括隨機森林模型、廣義可加模型和極值梯度增強模型。最后，提出了一種廣義可加集合模型，將不同算法的預(yù)測結(jié)果結(jié)合起來。結(jié)果顯示，最終預(yù)測的日PM2.5時空分布特征的交叉驗證的R2達到了0.79?；诰垲惖拇螀^(qū)域模型優(yōu)于全國尺度模型，使R2提高了0.05。與先前的研究相比，本研究給出的模型提供了更精確的PM2.5日尺度預(yù)測（R2=0.58，RMSE=29 μg/m3）和月尺度預(yù)測（R2=0.76，RMSE=16 μg/m3）。而且，研究建立的回報系統(tǒng)可以重建無偏的PM2.5歷史特征。

（以上由侯美亭選編）

孟加拉灣夏季風(fēng)爆發(fā)的判斷指標及其年際特征——《地球物理學(xué)報》2018年第61卷第11期

晏紅明等利用高低層大氣環(huán)流、OLR（向外長波輻射）、CMAP降水、SST（海表溫度）等資料分析了孟加拉灣地區(qū)3—5月多年氣候平均大氣環(huán)流及不同要素的演變特征，定義了一個新的孟加拉灣夏季風(fēng)（BOBSM）爆發(fā)指標為孟加拉灣地區(qū)（5°N～15°N，90°E～97.5°E）850和200 hPa緯向風(fēng)區(qū)域平均的變化同時滿足U850＞3 m/s和U200＜-5m/s，并持續(xù)5 d的第一天即作為BOBSM爆發(fā)日期。該季風(fēng)指數(shù)有明確的天氣學(xué)意義，可以反映孟加拉灣低層西南風(fēng)持續(xù)穩(wěn)定和南亞高壓在青藏高原建立早晚的特征。作者進一步分析了BOBSM爆發(fā)的年際特征及其前兆海洋信號特征，結(jié)果表明：1981—2010年BOBSM爆發(fā)的平均日期為5月10日，季風(fēng)爆發(fā)有顯著的年際波動，爆發(fā)最早在1999年（4月11日）、最晚在1968年（6月1日），年代際尺度上表現(xiàn)為由爆發(fā)偏晚至偏早的變化趨勢；BOBSM爆發(fā)早（晚）與熱帶印度洋地區(qū)850 hPa的越赤道氣流和西風(fēng)異常加強（減弱），以及200 hPa青藏高原南亞高壓的季節(jié)性建立偏早（晚）等密切聯(lián)系；前期冬季赤道西太平洋的海溫冷（暖）變化對BOBSM爆發(fā)早（晚）有很好的指示意義，前期冬季海溫偏高（低）有利于季風(fēng)偏早（晚），其影響的主要途徑是通過熱源變化激發(fā)緯向垂直環(huán)流及其熱帶印度洋和太平洋低層環(huán)流異常，進而影響季風(fēng)爆發(fā)早晚。

葵花8號衛(wèi)星在暴雨對流云團監(jiān)測中的應(yīng)用分析——《氣象》2018年第44卷第10期

高時空分辨率的葵花8號衛(wèi)星（簡稱H8衛(wèi)星）2016年在我國得到應(yīng)用，而該年是我國暴雨過程頻繁、極端性強的一年，H8衛(wèi)星到底在暴雨對流云團監(jiān)測方面有何優(yōu)勢也是預(yù)報員所關(guān)心的。目前的業(yè)務(wù)中H8、FY-2衛(wèi)星和雷達資料到達業(yè)務(wù)平臺的平均延遲時間分別為15，35，6 min左右。張夕迪等利用H8衛(wèi)星紅外云圖結(jié)合地面降水，在2016年汛期27次暴雨過程中每個過程選定一個主要的目標對流云團分析其初生情況，并與FY-2衛(wèi)星和雷達探測的情況進行對比，結(jié)果表明：H8和FY-2衛(wèi)星在同時刻云頂黑體亮溫（TBB）觀測數(shù)值上差別不大，時間變化趨勢也基本一致，但H8衛(wèi)星由于高頻次觀測的優(yōu)勢對暴雨對流強弱的變化刻畫得更加細致，在監(jiān)測暴雨對流云團方面具有明顯時間上的優(yōu)勢，即H8衛(wèi)星較FY-2衛(wèi)星平均提前23 min發(fā)現(xiàn)對流云團，較雷達平均提前達33 min。通過結(jié)合地面小時和10 min降水量對2016年華北“7·20”極端暴雨過程進行分析，發(fā)現(xiàn)TBB與地面降水量之間有很好的反相關(guān)關(guān)系，同時降水量的變化幅度明顯大于TBB的變化；當(dāng)TBB峰值向低溫一側(cè)移動時，與之對應(yīng)的地面降水量級也增大，降水逐漸轉(zhuǎn)為冷云降水為主。