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美国国家强风暴实验室(NSSL)文献计量报告 发布日期 :2021-05-13  
► 贾朋群(国际培训部 特约) 郑秋红
1 NSSL 发展简史
  美国国家强风暴实验室(NSSL)的历史,可以追溯到 1962 年,那时 NOAA 尚未成立(NOAA1970 年宣告成立),美国国家气象局(NWS)的前身美国天气局(WB)实施国家强风暴项目(National Severe Storms Project,NSSP),研究小组离开 WB 本部,来到刚刚安装了 WSR-57雷达的 Norman,构建天气雷达实验室。2 年后,NSSP 也整体转移到这里,重组为国家强风暴实验室(图 1),第一任负责人为 Edwin Kessler。
  
  NSSL 随后的工作与美国联邦气象业务紧密联系在一起,1971 年 NSSL 实验多普勒雷达业化。1975 年开始,NSSL 组织针对龙卷的外场试验。1987 年 NSSL 开发了帮助预报员预报冰雹、龙卷、下击暴流和强风锋等雷达算法,提升了雷达价值。1990 年度,NSSL 积极组织或参与了 WDSS、COPS-91、VORTEX 等试验,验证了雷达在气象研究和业务中的巨大价值。1995 年美国商务部授予 NSSL 金质奖章,以表彰其在全国布设 WSR-88D 雷达上的贡献。
  20 世纪末,NSSL 和 OU 合作开展 VORTEX-99,2000 年 NSSL 开始建设国家天气雷达试验平台(NWRT),开始面向业务的相控阵雷达开发。2003 年,相关的成果 NWRT Multi-functionPhased Array Radar (MPAR)业务化。2004 年 NEXRAD 双极化项目启动,技术采用 NSSL 方案。
  NSSL 作为 OAR 所属的机构(图 2),还通过 NOAA 合作研究所机制,与 OU 大学共同主办 CIMMS(中尺度气象合作研究所),通过人员和项目的交互,实现了与高校研究强强联合获得双赢。
  
2 NSSL 研究论文产出
  NSSL 作为典型的研究型业务部门,十分关注其以研究论文方式形成的科技创新成果。为此,NSSL 专门组织了 NSSL 出版物文献数据库,集中全面展示其科技成果产出。数据库给出自 1976 年以来该部门的论文产出情况。本文基于此数据库,给出相关的统计数据。
2.1 2014 年前 NSSL 论文产出情况
  图 3 中给出 1995—2014 年 NSSL 论文产出情况。基于 NSSL 学者的数量,在 2005—2009年的 5 年时间里,每个学者平均发表论文 0.88 篇,在 2010—2014 年,平均数增加到了 1.11篇。
  
  2015 年在对 NSSL 进行评估时,NSSL 拥有联邦雇员 42 人,CIMMS 合作者 48 人,合同研究者 10 人。联邦雇员中,16 人和 8 人分别拥有博士和硕士学位;CIMMS 合作机构则有 25位博士和 15 名硕士。整个机构男性占 80%,亚裔占 10%。2000—2014 年 NSSL 人员结构,见图 4
  
  除了研究论文以外,来自 NSSL 的作者在过去 10 余年里还出版了一些专业书籍(图 5),对于促进其成为全球有影响力的研究型业务机构起到了很好作用。
  
2.2 2015—2019 年 NSSL 论文产出
  基于 NSSL 出版文献库,在表 1 中给出 2015—2019 年 NSSL 的科技论文产出。在附录中详细给出 2015—2019 年 NSSL 期刊论文清单。
  
  从表 1 中的数字可以看出,NSSL 最近 5 年里,年均发表论文 97 篇,其中期刊论文 81 篇,会议论文 8 篇。按照论文作者区分,联邦作者和 CIMMS 作者年均论文数分别为 68 篇和 66 篇,不仅差异不大,而且因为两类作者合作频繁,几乎融为一体。此外,最近 5 年里尽管年均论文数量近百篇,但是年均第一作者机构论文仅 41 篇,不到一半,这或许和 NSSL 作为一个科技型的业务部门,拥有较多的外围研究人员(contract),并且与国际学界、企业等保持大量合作有关(图 6)。
  
2.3 NSSL 研究成果的影响力
  虽然 NSSL 出版物文献库没有具体给出 NSSL 论文产出被引用等表征影响力的具体指标,但是,NSSL 文献管理人员在 2015 年实验室评估前,借助“谷歌学术”数据库,介绍了到 2014年该实验室主要研究人员的学术影响。图 7 中给出 2014 年 12 月该实验室学者 H 指数的分布情况,其中划分为成功(H 指数大于 20)和杰出(H 指数为 35 或更高)学者数量达到 17 人。
  
  在 NSSL 的主要研究领域——雷达气象,NSSL 不仅论文的数量,2003—2014 年前后 6年期里得到大幅度增加(从 63 篇增加到 131 篇),还多次获得 WMO 和 NOAA 成果等奖项(图8)。基于谷歌学术,到 2014 年,NSSL 作者出版物的被引次数超过 4000 次的高被引作者多达6 人(Dusan S. Zrnic,7413;Harold E. Brooks,4275;W. David Rust,4172;Donald R. MacGorman,4001;Qin Xu,5507;John S. Kain,4041)。
  
  
  NSSL近5年发表的论文大多刊载在高影响期刊上。在表2中给出2015—2019年发表NSSL论文的主要期刊(发文在 5 篇及更多)的分布。
  从表 2 数据给出的主要期刊中,不难发现近 5 年来 NSSL 论文的一些特征。
  •NSSL 最主要的科学论文大多发表在美国气象学会主办的期刊上。11 种主要期刊中,AMS主办的期刊占据 8 席,最近 5 年里刊载了 NSSL 的近 280 篇论文。虽然美国以外的主要大气科学类期刊,例如,英国皇家气象学会季刊(2019 年 1 篇;2015 年 3 篇)、德国气象期刊 Meteorologische Zeitschrift(2017 年 2 篇)、《自然·灾害》(2015、2016 和 2019 年各1 篇)、Tellus(2016 年 1 篇)等,但数量均较少。10 种主要期刊 5 年平均影响因子的均值达到 4.295(从 2.577~9.632),高于大气科学类期刊的平均影响因子(3.167)。
  •NSSL 最重要的研究领域涉及天气预报。AMS 期刊中,最重要的天气预报研究期刊《天气和预报》《每月天气评论》是刊载 NSSL 论文最多的前两种期刊,最近 5 年的总论文量为 123 篇,大约占 NSSL 最重要研究成果的三分之一左右。
  •水文学研究和应用是 NSSL 的重要研究领域。最近 5 年,NSSL 在 AMS 的两种水文科学相关的期刊上发表论文较多,这与该机构重视对流导致降水的研究有关,水文科学成为该机构雷达探测与重要的天气和水文预报应用结合的重要优势所在。
  •BAMS 成为 NSSL 最重要的宣示项目类整体进展的平台。最近 5 年,NSSL 在美国气象学会会刊(BAMS)上发表了 39 篇论文,尤其是在 2015—2017 年,每年在 BAMS 发表的论文都在 10 篇左右。分析这些论文,发现其主题或者与外场试验密切联系在一起,或者与新系统和技术体系(包括技术指南)联系在一起,同时还和新概念、国际合作等有关。三类论文具体内容概要如下:
  •外场试验相关论文:涉及 DC3(深对流云和化学)、HMT-WPC 强对流、HyMeX-SOP1、LABLE(大气边界层)、MPEX(中尺度可预报性,2 篇)、夜间外场观察、FLASH(暴雨水文模拟)、HMT-MRMS、FACT(下一代天气预报范例)和哈维飓风登陆观察等
  •新系统和技术体系(包括技术指南)相关论文:vLAPS(局地分析和降水)系统、快速更新、多卫星降水分析、雷暴指南、飞机观察、降水评估、MRMS(3 篇)、飓风眼业务探测、量化降水、AI 技术、Testbed、开源探测数据、基于用户的预报工具、预警系统和后处理及可视化等。
  •新概念、国际合作等论文:Derecho 概念、极地年、美-欧合作、美-英合作、美-非洲合作、美国暴雨致死亡人数统计和暴雨相关科普教育等。
  应该说,NSSL 在 BAMS 上发表的文章类型,具有整体上的启示意义,即 NSSL 的研究,既有趋于基础研究层面(以外场试验为代表),更有基础研究与业务应用最后一公里意义上的以增加业务能力为目标的研究(以新技术平台研究为代表),同时兼顾强天气的国际、国内环境、合作和文化等建设。至少最近 5 年里,NSSL 并没有在世界顶级期刊上发表过论文,但是其研究对国家核心能力提升的价值十分明显。
3 结果与讨论
  近 25 年来,NSSL 年均科技论文产出数量维持在 60 篇左右,约从 2010 年开始提升到年均 100 篇左右。最近 5 年,年均论文 97 篇,其中期刊论文 82 篇,占 84%。这些论文中,联邦雇员参与的占 70%以上,CIMMS 作者参与占 68%,实际上,很多论文是这两类人员合作完成的。
  NSSL 在最近 5 年里完成的期刊论文中,主导论文,即 NSSL 或 CIMMS 作为第一责任机构的论文,占比约为 51%,这就是说,大约有一半进入 NSSL 出版物文献库的期刊论文,NSSL或 CIMMS 仅仅是合作机构。这一方面说明了 NSSL 各种合作成果丰富,另一个方面也说明了NSSL 借助合作成果,很好地扩大了其学术影响力。

  NSSL 的大量成果,主要通过 AMS 主办的各类学术期刊发表。其中在 BAMS 上发表的近40 篇论文的主题,很好地揭示了 NSSL 在美国乃至全球气象和大气科学及相关业务服务中“三步式”的价值所在:即第一步设计针对预报问题的科学试验;第二部完成外场试验并对数据进行处理;第三步依据试验数据和吸纳更广泛的基础研究成果转化为新(或改进的)业务系统“样机”,从而打通从研究到业务的最后一公里。