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2009年石家庄暴雪过程降雪雷达估测 总被引：1，自引：1，他引：0
介绍了天气形势和采用多普勒雷达资料进行降雪估测的原理,利用雷达与降雪加密观测资料,对2009年11月10—12日石家庄地区暴雪过程采用卡尔曼滤波法进行降雪估测。研究表明：①卡尔曼滤波降雪估测法对石家庄地区的降雪估测效果较好,尤其是对较强降雪（大于等于2 mm/h）的估测。②采用卡尔曼滤波估测法对石家庄地区进行降雪估测,要根据不同的地理特征和雷达反射率因子、回波顶高等特征采用不同的仰角进行降雪估测,与雷达降水估测的仰角选取有一定的差别。因此,充分利用雷达产品与降雪加密观测资料能够估测降雪分布,可以为决策服务提供一定的科学依据。 相似文献
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利用OTT Parsivel激光雨滴谱仪和站点加密观测资料,分析2019年11月29日张家口地区一次长时间降雪天气过程开始、雪花、稳定强降雪、结束4个阶段的滴谱演变特征,结果表明：(1)降雪天气过程中微物理参量(降水强度R、数浓度Nt、雨水含量W、雷达反射率因子Z、质量加权平均直径Dm)演变趋势基本相同,其中开始阶段、稳定强降雪阶段、结束阶段的降水强度、雨水含量、雷达反射率因子受粒子数浓度影响较大,而雪花阶段降水强度、雨水含量、雷达反射率因子受粒子直径影响较大。(2)稳定强降雪阶段,粒子数浓度Nt量级为103～104个/m3,而Dm<1 mm,这是由于大雪片在温度较低的情况下,下落过程中破碎形成大量小雪片。降雪过程中,雪滴下落速度<2 m/s的粒子数占总粒子数的90%,强降雪阶段的雪滴下落速度集中于1～1.5 m/s。(3)在降雪过程中,最小二乘法拟合效果优于二、三、四阶矩方法。 相似文献
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毫米波测云雷达在降雪观测中的应用初步分析 总被引：2，自引：0，他引：2
本文利用毫米波云雷达联合称重式雨量计、气球探空和S波段天气雷达在北京对2015年11月三次降雪进行了观测,以2015年11月22~23日降雪过程为例,主要从降雪系统的宏观结构特征、微物理变化以及毫米波雷达在降雪探测中电磁波衰减情况、雪粒子含水量和地面降雪量估测几方面进行初步分析。结果表明:（1）毫米波云雷达具有高时空分辨率,能对降雪系统进行精细化探测,在降雪系统发展最旺盛的阶段能够通过反射率（Z）、退极化比（LDR）和径向速度（V）初步判断出云中是否含有过冷液滴;（2）降雪回波强度最大值能反映整层云系中含水量最大的区域,当最大值Z大于20 dBZ时,最大值的大小、最大值持续时间、最大值出现的高度与地面降水量成正相关,速度最大值表示云中粒子上升最大速度（速度为正时）或者粒子下落的最小速度（速度为负时）,主要分布在－0.5~2 m s?1,速度最小值表示粒子下落的最大速度,主要在－3~－1 m s?1;（3）随着高度增加反射率的垂直廓线会出现多个峰值,这是由于不同高度层风速分布不均造成的,降雪回波这种特点比降雨回波更明显;（4）对比Ka与S波段雷达反射率可知,两雷达反射率平均差值小于2.5 dBZ,Ka波段反射率略大S波段雷达反射率;（5）降雪量反演与地面降雪量仪数据对比,逐小时降雪量反演精度为20.38%,累计降雪量反演误差为6.58%,24小时累计降雪量绝对误差为1.9 mm,说明云雷达估算累计降雪量具有较高的可行性,能够很准确的反映地面实际降雪情况,当降雪系统发展旺盛时,雪粒子含水量分布在0.05~0.15 g m?3,在降雪初期或者降雪系统消散期,雪粒子含水量一般小于0.04 g m?3,能够很好地反映出整层降雪回波的雪粒子含水量。这些云雷达在降雪观测中的应用和初步分析结果可以更好的地了解降雪系统宏微观结构,为云模式的发展和人工影响天气中增雪潜力评估提供一些参考。 相似文献
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利用常规观测资料、NCEP再分析资料、多普勒雷达资料等对2015年2月25日辽宁东南部一次强降雪过程进行分析。结果表明：此次强降雪过程发生在低空切变线东侧暖湿区对应高空急流出口区左侧的辐散区内,有强的水汽辐合中心;地面偏南气流受山前地形抬升作用在强降水区形成风向辐合和850 hPa以下急流中心,是造成强降雪的主要原因之一;暴雪过程开始前6 h出现温度平流随高度减小的配置,假相当位温空间分布上锋区的形成,有利于不稳定层结的建立;8～12 h前正涡度平流、中低层风向辐合带、近地面冷空气层的建立以及次级环流的形成加强了上升运动,对强降雪预报具有很好的指示作用;在降水相态是雨或雨夫雪时,雷达回波最大强度达到40～45 dBZ,而强降雪时回波强度为20～25 dBZ;当大连本站850 hPa温度以及1 000 hPa与850 hPa两层等压面之间的厚度处于雨雪转换临界值时,大连南部为雨或雨夹雪,北部为雪,此时出现强降雪,回波高度基本在6 km以下,最强回波25～35 dBZ维持在1 km以下,近地层为弱偏北风,与其上的西南风在边界层形成切变层,将暖湿气流抬升,为强降水提供动力条件。 相似文献
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Stefan Kneifel Maximilian Maahn Gerhard Peters Clemens Simmer 《Meteorology and Atmospheric Physics》2011,113(1-2):75-87
Quantifying snowfall intensity especially under arctic conditions is a challenge because wind and snow drift deteriorate estimates obtained from both ground-based gauges and disdrometers. Ground-based remote sensing with active instruments might be a solution because they can measure well above drifting snow and do not suffer from flow distortions by the instrument. Clear disadvantages are, however, the dependency of e.g. radar returns on snow habit which might lead to similar large uncertainties. Moreover, high sensitivity radars are still far too costly to operate in a network and under harsh conditions. In this paper we compare returns from a low-cost, low-power vertically pointing FM-CW radar (Micro Rain Radar, MRR) operating at 24.1?GHz with returns from a 35.5?GHz cloud radar (MIRA36) for dry snowfall during a 6-month observation period at an Alpine station (Environmental Research Station Schneefernerhaus, UFS) at 2,650?m height above sea level. The goal was to quantify the potential and limitations of the MRR in relation to what is achievable by a cloud radar. The operational MRR procedures to derive standard radar variables like effective reflectivity factor (Z e) or the mean Doppler velocity (W) had to be modified for snowfall since the MRR was originally designed for rain observations. Since the radar returns from snowfall are weaker than from comparable rainfall, the behavior of the MRR close to its detection threshold has been analyzed and a method is proposed to quantify the noise level of the MRR based on clear sky observations. By converting the resulting MRR-Z e into 35.5?GHz equivalent Z e values, a remaining difference below 1?dBz with slightly higher values close to the noise threshold could be obtained. Due to the much higher sensitivity of MIRA36, the transition of the MRR from the true signal to noise can be observed, which agrees well with the independent clear sky noise estimate. The mean Doppler velocity differences between both radars are below 0.3?ms?1. The distribution of Z e values from MIRA36 are finally used to estimate the uncertainty of retrieved snowfall and snow accumulation with the MRR. At UFS low snowfall rates missed by the MRR are negligible when comparing snow accumulation, which were mainly caused by intensities between 0.1 and 0.8 mm?h?1. The MRR overestimates the total snow accumulation by about 7%. This error is much smaller than the error caused by uncertain Z e?Csnowfall rate relations, which would affect the MIRA36 estimated to a similar degree. 相似文献
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利用1961—2019年冬季北疆45个国家站逐日降水观测资料,采用统计分析方法,对不同等级降雪的气候变化特征进行了分析。结果表明:近59 a北疆降雪日数、降雪量、降雪强度分别以0.41 d/10 a、3.13 mm/10 a、0.15(mm·d~(-1))/10 a的速率增加,其中降雪量对全年降水量的贡献以1.3%/10 a的速率增长。降雪日数、降雪量主要表现为中雪和大雪的增加,降雪强度主要表现为暴雪强度的增加。小雪对降雪日数、降雪量的贡献呈减少趋势,其余等级为增加趋势,以中雪降雪日和大雪降雪量的贡献最为明显。北疆降雪日数仅在1月表现为减少趋势,主要是小雪日数显著减少;冬季各月降雪量均表现为增加趋势,主要是中雪和大雪降雪量显著增加。21世纪前10 a是降雪日数和降雪量最多的时期,20世纪60年代和21世纪10年代是降雪日数较少的时期。北疆降雪量在1985年发生突变,突变后年平均降雪量增加了12.4 mm。对比丰雪年和枯雪年,丰雪年降雪量偏多主要是小雪以上等级降雪日数的增多。 相似文献
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中国降水测量误差的研究 总被引：19，自引：0，他引：19
20世纪 ,国际上许多国家对降水测量进行了对比试验工作 ,以研究降水测量中的误差大小与分布。由于各个国家降水测量仪器的型式、尺寸以及安装高度不同 ,试验对比的降水测量误差的大小也就不同。为了弄清中国降水测量误差的大小 ,中国气象局选择了 30个基准基本站 ,建立标准雨量站网进行试验对比。本文介绍了中国标准雨量站网的设置以及对比资料的获取情况 ,对比分析了中国降水测量的随机误差、沾湿与蒸发误差、风场变形误差。经 30个标准雨量站 7a 2 90 0 0多次的 1台坑式雨量器、2台台站雨量器的对比观测 ,给出了中国降水量测量误差的大小、降水测量中的随机误差与系统误差的分布情况。经分析 ,对于收集口口径为 2 0cm ,安装高度为 70cm的台站普通雨量器 ,每次测量随机误差累计平均值为 0 .0mm ,沾湿误差为 0 .2mm ,蒸发误差为 0 .0mm ,降雨风场变形误差为 0 .19mm ,降雪为 0 .32mm。降雨测量的平均相对误差约为 4 .34%～ 15 .2 8% ,降雪测量的平均相对误差约为 6 .17%～ 39.99%。 相似文献
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An artificial cloud seeding experiment was performed over the Japan Sea in winter to show how massive seeding could be effective to mitigate heavy snowfall damage. The results showed that 20 min after cloud seeding, a portion of the radar echo beneath the seeding track was weakened to divide the radar echo into two parts. In order to analyze the results, a numerical simulation was conducted by using the Weather Research and Forecasting model verion 3.5.1. In this simulation, the seeding effects were represented as phenomena capable of changing rain particles by accreting cloud ice and snow to form graupel particles and by changing cloud liquid water to snow particles. The graupel particles fell rapidly, thus temporarily intensifying the rainfall, which subsequently decreased. Therefore, the weakened radar echo in the field experiment is deemed to have been caused by the increase in rapidly falling graupel particles. 相似文献
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利用河北省中南部地区皇寺国家观测站布设的毫米波云雷达、微雨雷达结合飞机等联合观测数据，对2019年2 月14日河北中南部地区一次冷锋降雪云系微物理演变特征进行分析，探讨雷达回波与冰雪晶粒子微结构的关系，以便更好地认识该地区自然降雪的宏微观结构特征。研究结果表明：降雪初生阶段表现为双层云结构，中云云顶高约4100 m，云底高约3600 m，低云云顶高约3100 m，云底高约200 m，中间存在一干层，3000 m以下高度粒子增长以凇附过程为主。降雪发展阶段上下两层云相接，雷达回波强度较强的时段地面降水量也较大，该时段降雪过程主要以凝华〖CD*2〗聚并增长为主。降雪后期回波强度最大值减小，云顶高降低，3000 m以下高度范围内回波强度、多普勒速度、谱宽随高度降低呈增大趋势；飞机观测结果显示，降雪消散阶段逆温层底部由于水云云层较薄，催化潜力较小,冰雪晶粒子主要位于云的中上部，随着高度降低，冰雪晶粒子在下落过程中增大，与雷达观测结果一致，毫米波云雷达和微雨雷达反射率因子随高度变化与降水粒子有效粒径之间相关系数分别为0.89和0.83, 雷达反射率因子主要受冰雪晶等大尺度粒子主导。 相似文献
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利用激光雨滴谱仪资料、地面观测资料、合肥双偏振雷达资料和欧洲中心ERA5再分析资料，对2022年1月26日发生在江淮之间一次短时强降雪天气过程中滴谱变化和雷达回波特征进行分析，并探讨雨雪相态变化的成因，结果表明：（1）本次江淮之间突发的强降雪过程中，雨雪转换迅速，降水相态变化时间提前于地面温度变化，合肥地区温度变化明显强于周边地区。（2）此次短时强降雪发生在锋生强迫过程形成的高架雷暴中，强烈的上升运动、降水粒子的融化和蒸发引起温度负变化，导致降温过程自上而下产生，表现为地面温度下降落后于雨雪相态的变化。（3）降雪过程先后出现降雨、雨夹雪、纯雪3个阶段，雨（雪）滴谱的时间演变特征变化明显；转雪后降水粒子的下落末速度降低、粒径增大、滴谱明显变宽。（4）雷达观测显示此次降雪回波顶高度较高，超过6.5km，低空1km有强度超过50dBZ强反射率因子带并延伸到地面。反射率因子、相关系数（CC）和降水粒子产品（HCL）在降雪过程的发展中有明显特征。 相似文献
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2020年1月5日07时至6日04时（北京时,下同）华北中部出现一次回流暴雪天气,过程最大降雪量15.5 mm。文中应用ERA5再分析和多种高分辨率观测资料分析了此次暴雪的大尺度天气背景和本地动、热力状况,探讨了暴雪落区、强度演变和降雪微物理特征及成因。结果表明,受河套地区地面倒槽和东北平原高压影响,900 hPa以下东北气流（被称为“回流”）自东北平原经渤海抵达华北平原,早于降雪7 h开始影响华北中部,受太行山阻挡在华北平原形成浅薄的近地面中尺度辐合线,对应暴雪落区;暴雪落区位于500 hPa高空槽前、700 hPa南北走向切变线东侧,850 hPa受西南低涡外围东南气流影响。降雪前1 h石家庄市观测到800 m以下转为东北风,1 km以下气温迅速下降至?5—?1℃,形成“冷垫”;暴雪区上空700 hPa附近低空急流较降雪早2 h出现,随后急流变厚、向下伸展至2 km高度,其下部暖湿空气沿“冷垫”爬升触发降雪,急流风速增至极值（19 m/s）和急流指数达峰值（约8）与大于1 mm/h强降雪时段重合,此时700 hPa上下为上升运动和水汽输送的大值中心。本次降雪粒子直径多为0.35—0.55 mm,降雪强度与粒子数浓度呈线性正相关;降雪云层位于1.3—5.5 km高度,大致以3 km （约?10℃）为分界线,下层为冰雪混合层,上层为冰雪层,冰雪层相对湿度与地面雪花粒子浓度及降雪强度呈正相关。基于雨滴谱仪探测资料反演的地面反射率因子与降雪强度拟合关系为Z=149.85R1.14。 相似文献
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为了研究星载测雨雷达和地基雷达探测数据存在差异的本质原因,将GPM（Global Precipitation Measurement Mission）星载双频测雨雷达（dual-frequency precipitation radar,DPR）和南京信息工程大学C波段双偏振雷达（CDP）的反射率因子进行时空匹配,并基于水凝物分类定量分析两者探测的相似性和差异性。结果表明:GPM DPR与CDP探测的反射率因子整体一致性较好,经过衰减订正和波段修正,两者的相关系数约为0.86,达到0.001显著性水平,均方根误差约为3.33 dB。基于T-矩阵法拟合C和Ku波段探测不同水凝物等效反射率因子的波段修正公式,在衰减订正基础上针对不同水凝物类型的回波进行波段修正,二者探测湿雪、霰、大滴和中雨回波的相关性较好;受干雪几何形状影响,探测干雪回波的相关性较低;探测大雨和冰晶回波的相关性较差。DPR中NS和HS模式探测存在差异,DPR NS模式对强回波敏感,而DPR HS模式对弱回波敏感。 相似文献
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为了获得更加准确的冬季降水数据,针对PARSIVEL2（Particle Size and Velocity）测量降雪时近地面水平风的影响进行了订正及误差计算。订正结果表明:一定风速下,不考虑风的影响会造成小粒子直径的明显低估,而对于同一粒径段的粒子,风速越大,计算过程中对于粒子直径的低估越明显。风速不超过2 m s?1时,其降雪粒子下落末速度计算误差在3%左右,直径计算误差在7%以内（水平偏转角度45°）。在对2018年1月4日南京一次降雪过程中获取的真实雪花谱的分析中可以看出,忽略风的影响会导致雪花谱峰值的偏移和谱的缩窄,这会造成小粒子数浓度的高估和大粒子数浓度的低估,进而影响微物理量的计算。具体表现在雷达反射率因子Z和降雪强度I的低估,及Z–I关系拟合系数a值的实际数值会大于计算值,b值则偏小。但当风速较大时,近地面流场比较复杂,垂直向湍流运动不可忽略,此种订正方法很可能不再适用。建议在以后的业务观测中增设防风圈或在后续的数据处理中增加针对风的订正,以排除风对降雪测量的影响。 相似文献
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北京延庆山区降雪云物理特征的垂直观测和数值模拟研究 总被引：1，自引：0，他引：1
基于风廓线雷达、云雷达、粒子谱仪、微波辐射计和自动站等垂直观测设备,结合中尺度数值模式WRF对2017年3月23~24日北京延庆海坨山地区的一次降雪过程进行了观测和数值模拟研究。研究结果表明:垂直探测仪器结合中尺度数值模式可以获得降雪的宏观结构和微物理信息,有助于对降雪的深入研究。此次降雪过程由中高层西南及偏南暖湿气流与低层东南偏冷空气交汇造成动力和水汽辐合抬升形成,4~5 km高度处的风切变有利于降雪的增强。上升气流有助于水汽的输送、冰雪转化以及雪晶凝华、聚合,冰晶数浓度中心对应着上升运动顶部。然而此次降雪云系低层过冷云水含量不足,降雪回波<20 dBZ,回波顶高<7 km,雪花垂直下落速度<2 m s-1,地面降水量大值与低层强回波区对应。降雪粒子谱分布范围较窄,以直径1 mm左右的小粒子为主,相态主要为干雪,基本不存在混合相态。 相似文献
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为深入研究南京降雪微物理特征及变化,利用第二代激光雨滴谱仪PARSIVEL2、自动气象站观测资料及MICAPS数据,对2018年冬季南京的四次罕见强降雪过程中雪花的微物理参量进行分析。结果表明:（1）雪花谱基本呈多峰分布,个例1降雪强度增大时有小雪花向大雪花的转化,而其余三次过程则有雪花数浓度的显著增大。温度的差异使个例1大雪花形成机制与其余个例不同,最终导致了降雪稳定阶段,雪强增大的机制不同。（2）使用Gamma分布和M-P分布分别对四次降雪的不同阶段进行了拟合,Gamma 分布在各阶段的拟合优度均高于M-P分布拟合,降雪终止阶段拟合优度低于起始阶段及降雪全过程的拟合。四次降雪过程降雪粒子谱的Gamma分布分别为N＝107D-0.21exp(-0.54D)、N＝136D-0.54exp(-0.60D)、N＝256D0.38exp(-1.01D)、N＝9.39×104D4exp(-7.81D),其中,N为降雪粒子数浓度、D为雪花直径。（3）个例1在3 mm左右速度谱存在两个峰值,分别贴近结霜曲线和未结霜曲线,说明该次降雪大雪花的形成存在结霜增长和结霜碰并两种机制。（4）综合个例1、2、3,给出南京地区稳定的层状云强降雪的Z-I关系为Z＝1708I1.51。 相似文献
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青藏高原冬季降雪对地面净辐射的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
过去的研究结果指出，冬季青藏高原地面净辐射场是一个由地理因子决定的基本场叠加上一个降雪后地面积雪区造成的扰动场组成，为定量研究冬季青藏高原降对地面净辐射的扰动幅度，利用作者已经建立的冬季青藏高原后地面反射率与降雪降雪面无（有）积雪时计算地面净辐射的公式，计算了不同强度降雪后地面净辐射日总量及其变化。 相似文献
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一次低纬高原地区大到暴雪天气过程的诊断分析 总被引：4，自引：1，他引：3
利用常规气象观测资料、各物理量场、卫星云图和多普勒雷达资料等对2004年2月7日滇中及以东地区一次大到暴雪天气过程进行了综合分析。结果表明:新疆横槽转竖后东移,从北方来的冷空气不断向南扩散,在川滇黔间堆积加强,使昆明静止锋加强西移影响到云南中部;卫星云图的演变反映了南支槽云系有一个东移加强的过程,并与强静止锋云系交汇形成低纬高原上滇中及以东罕见的大到暴雪天气,由于地形的作用,滇西以小雨为主;高层西偏南风加强、水汽通量增大、上升运动的加强以及水汽的辐合造成滇中及以东的强降雪;同时强降雪过程中存在高空冷暖平流和高空急流,雷达图象也进一步证实了南支槽前的西偏南气流带来的水汽在低纬高原降雪中的重要性。 相似文献
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Masaki Nemoto Takeshi Sato Kenji Kosugi Shigeto Mochizuki 《Boundary-Layer Meteorology》2014,152(3):395-410
Wind-tunnel and numerical experiments were performed to investigate the effects of snowfall on the wind profile and the development of drifting snow. Wind profiles and mass-flux profiles of drifting snow were measured with and without artificial snowfall over a snow surface within the tunnel. Wind and shear-stress profiles and the impact speeds of the snowflakes during snowfall were also investigated numerically. During snowfall, snowflakes transfer part of their horizontal momentum to the air, which increases the stress close to the snow surface; however, the resultant modifications of the wind profiles are small. Because snowflakes have large momentum, the decomposed snow crystals that result from their collision with a surface can form a saltation layer, even over a hard snow surface where entrainment of the grains from the surface does not occur. Additionally, during snowfall, the threshold friction velocity can be lower than the impact threshold because snowflake fragmentation facilitates snow drifting. The broken crystals contribute to the increase in the number of drifting snow grains, even below the impact threshold. 相似文献