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World File Search System地面风
TECO-2010 Hietanen P1-19 - 维萨拉
摘要 WMO 对地面风测量的要求已经提升。为了满足这些要求，传感器已经进行了改进。本文简要介绍了 Vaisala 内部固态风传感器的不同技术。分享了选定的超声波技术，并讨论了专业超声波风传感器的开发工作。开发工作促成了新的超声波风传感器平台的诞生，该平台应用于新的标准超声波风传感器。简要介绍了传感器的性能和特性。此外，还讨论了预见的趋势。 引言 气象界将高质量的专业传感器应用于从小规模的单个研究项目到要求严格的研究计划，一直到运营网络。世界气象组织 (WMO) 制定了地面气象观测指南 [1]，以协助国际社会成员选择合适的传感器，并确保在全球范围内获得足够且可比较的测量数据。其他组织，如国际民航组织 [2]，通常会直接或稍加修改地采用 WMO 指南，这进一步强调了 WMO 的作用。世界气象组织会不时更新传感器建议，以便更好地满足社区的研究需求和运营网络的需求。从风传感器的角度来看，需要专业传感器来应对高达 75 米/秒的高风速条件和传感器
低估了由近地表风引起的全球土壤二氧化碳通量测量值
土壤呼吸（RS）是大气CO 2的最大来源，对近地面风之间的关系，CO 2从土壤表面释放，测量方法对预测未来的大气CO 2浓度至关重要。在这项研究中，风速与土壤CO 2通量之间的关系通过荟萃分析在全球范围内阐明，并进一步探讨了通量测量方法与对照试验的结果一起探索，以阐明测量结果的不确定性。结果表明，近地面风速与土壤CO 2释放呈正相关，而近地表风导致土壤CO 2气体释放增加。风干扰会影响浓度梯度和气体室测量值，而较低计算的土壤CO 2释放了与风泵效应和负压的伯诺利效应的观点相冲突，导致更大的表面气体交换。对数响应比率的结果表明，在广泛使用的气体室方法测量值中，近地表风导致低估为12.19–19.75％。这项研究的结果表明，当前的RS测量值有偏见，并且需要紧急处理近地表风对RS测量的影响，以更准确地评估陆地碳循环并制定气候变化响应策略。
使用再分析数据量化极端风力发电统计数据：英国 33 年案例研究
随着风力发电在电力系统中的比例迅速增加，极端风力发电事件（例如长时间的低（或高）发电量和发电量陡增）越来越成为国家电力系统高效安全运行的关注点。由于极端事件很少发生，需要长期可靠的气象记录来准确估计其特征。最近的出版物已开始研究全球气象“再分析”数据集在电力系统应用中的使用，其中许多出版物侧重于长期平均统计数据，例如月平均发电量。我们在这里证明，再分析数据也可用于估计相对短暂的极端事件（包括亚日时间尺度上的陡增）的频率。对英国 328 个地面观测站的验证表明，使用再分析可以忠实地再现超过约 300 公里和 6 小时的时空尺度上的近地面风变化，而无需昂贵的动力降尺度。本文介绍了一个案例研究，其中使用最先进的 33 年再分析数据集（来自 NASA-GMAO 的 MERRA）构建英国 (GB) 全国风力发电的每小时时间序列，假设风力发电场的分布是固定的、现代化的。由此得出的发电量估计值与国家电网最近一段时间的记录数据高度相关，bo
新南威尔士州降雨司机的评论
图1：澳大利亚季节性降雨区。中位年降雨量（基于1900年至1999年的100年期）和季节性降雨的发生（与5月至10月相比，11月至4月的降雨量比中位降雨的比率）用于识别六个主要区域；夏季主导（潮湿的夏季，干燥的冬季），夏季（潮湿的夏季，低冬季降雨），统一（无晴朗的季节性），冬季（潮湿的冬季，低夏降雨），冬季占主导地位（潮湿的冬季，干燥的夏季）和干旱（低降雨）。来源：气象局http://www.bom.gov.au/jsp/ncc/climate_averages/climate-classifications/index.jsp。2图2：1900年至2022年之间的新南威尔士州和澳大利亚首都地区的年降雨量。1961 - 1990年之间的平均降雨量为556.2mm。资料来源：气象局； http://www.bom.gov.au/climate/ 3图3：2000年至2019年之间的4月至10月的降雨十分位于1900年至2019年的整个降雨记录。注意最近的湿年（2020，2021，2022）不包括在内。来源：http：//www.bom.gov.au/state-of-the-climate/。4图4：高分辨率（季节性 - 年分辨率）氢气候（降雨和/或温度）代理的位置。来源：Steiger等。24 5图5：在1000至2000 CE之间的每105年期间干燥，中性和潮湿年的比例。来源：Flack等。21 6图6：天气尺度天气的示意图和气候变化模式，对于新南威尔士州的降雨至关重要。来源：气象局。来源：https：//takvera.blogspot.com/2014/01/warming-may-spike-when-pacific-decadal.html。8图8：过去2000年的IPO时间赛。a）扩展法律圆顶IPO重建和Buckley等。43 IPO重建，从1300年至2011年，b）过去2000年。 黑线是使用Folland索引的观察性IPO。 来源：Vance等人42 9图9：LaNiña和ElNiño事件期间的平均步行者循环模式，海面温度和降雨反应的示意图。 11图10：ENSO与澳大利亚降雨的关系。 每个季节的南部振荡指数与澳大利亚降雨量之间的相关性a）DJF-夏季，b）妈妈 - 秋天，c）jja -jja -winter，d）儿子 - 春天。 仅显示95％水平的相关性。 数据周期：1889年至2006年。 来源：Risbey等5。 12图11：在开始阶段的Niño4指数与中太平洋埃尔尼诺事件和东太平洋厄尔尼诺事件的成熟阶段之间的皮尔逊相关系数。 来源：Freund等人61 13图12：在IOD正期和负面事件期间，平均步行者循环模式，海面温度和降雨响应的示意图。 来源：气象局。 16图13：南环模式。 a）南半球的年平均地面风，显示了极地伊斯特利，南极北部南大洋的中纬度西风腰带以及沿澳大利亚东部海岸线的东南贸易风。 使用ERE5 87重新分析表面风（10m）创建的数字。 来源：Hendon等。43 IPO重建，从1300年至2011年，b）过去2000年。黑线是使用Folland索引的观察性IPO。来源：Vance等人42 9图9：LaNiña和ElNiño事件期间的平均步行者循环模式，海面温度和降雨反应的示意图。11图10：ENSO与澳大利亚降雨的关系。每个季节的南部振荡指数与澳大利亚降雨量之间的相关性a）DJF-夏季，b）妈妈 - 秋天，c）jja -jja -winter，d）儿子 - 春天。仅显示95％水平的相关性。数据周期：1889年至2006年。来源：Risbey等5。12图11：在开始阶段的Niño4指数与中太平洋埃尔尼诺事件和东太平洋厄尔尼诺事件的成熟阶段之间的皮尔逊相关系数。来源：Freund等人61 13图12：在IOD正期和负面事件期间，平均步行者循环模式，海面温度和降雨响应的示意图。来源：气象局。16图13：南环模式。a）南半球的年平均地面风，显示了极地伊斯特利，南极北部南大洋的中纬度西风腰带以及沿澳大利亚东部海岸线的东南贸易风。使用ERE5 87重新分析表面风（10m）创建的数字。来源：Hendon等。赤道膨胀和中纬度西风带（由蓝色和红色箭头指示）的极点收缩的变异性以SAM为特征。b）季节性马歇尔山姆指数。来源：https：//climatedataguide.ucar.edu/climate-data/marshall-southern-nular-annular-mode-mode-sam-index-station-17图14：SAM对澳大利亚每日降雨的影响。每个澳大利亚季节正面和负SAM（SAM+减去SAM-）之间的每日降雨（阴影）和850-HPA风（向量）差异。在每个面板的右上列出了SAM的正和负阶段的天数。仅在复合每日异常与95％水平的零差异显着不同的情况下提供阴影。89 18图15：使用Marshall指数，代表代表印度洋偶极子的ElniñoSouthern振荡和偶极模式指数（DMI）的Marshall指数，海洋Niño指数（ONICNIño指数（ONI））的季节平均指数。年对应于十二月。*注意MAM图是年 + 1（例如MAM 2009代表2010年3月至5月的时期）。改编自Udy等人。82 21图16：东海岸旋风子类型。左 - 旋风簇轨道。右 - 第75个百分点降雨。来源：Gray等。115 22