共查询到20条相似文献，搜索用时 171 毫秒
1.
为了解云南短时强降水发生前本地化中尺度WRF(Weather Research Forecast)模式输出结果的物理量特征及其对短时强降水预报的作用,使用WRF模式对2016年云南主汛期(6—8月)5次短时强降水过程进行模拟,利用模式输出的高时空分辨率资料计算5次过程中85个样本在短时强降水发生前6 h水汽类、动力类及不稳定条件类的部分物理量值,使用箱线图分析各物理量的分布特征及其与短时强降水的关系,应用经验累积分布函数图确定各物理量的阈值。研究表明,水汽类物理量样本数据值分布较为集中,随着短时强降水的临近数值逐渐增大;动力类的6 km垂直风切变中位数值及平均值随时间变化很小,所有时次的6 km垂直风切变阈值均低于12 m/s,表明短时强降水发生前有弱垂直风切变;不稳定条件类中对流有效位能样本数据的离散程度较大,对短时强降水无指示意义;LI指数、K指数和700 hPa假相当位温样本数据离散度较小,其中K指数中位数值、平均值及阈值的上下限在短时强降水发生前1 h有显著增大的特征,且数据集中度达到最高,大的K指数值与短时强降水有较好的对应关系。使用物理量阈值推算短时强降水落点的方法对云南本地化WRF模式短时强降水的预报性能有改进作用。 相似文献
2.
重庆东北部短时强降水时空分布及概念模型 总被引：1，自引：0，他引：1
该文利用2007—2011年重庆东北部区域气象观测站和自动气象观测站的逐小时降水观测资料以及MICAPS高空、地面观测资料,分析了短时强降水的时空分布特征,发现:渝东北短时强降水事件逐年增多,降水站次显著增加,强降水雨量占年雨量比例逐年加大;短时强降水月际变化呈单峰型分布,7月为全年峰值所在;短时强降水夜间发生概率最大,其次是午后,上午发生的概率相对较小,其中,03—06时和18时前后发生短时强降水的可能性极大,且强度较强;空间特征方面,开县、云阳、巫溪中西部以及万州东部是短时强降水的高发区,渝东北地形对降水的影响主要包括喇叭口地形、狭管效应、山谷风环流等。根据短时强降水事件的高空环流场,建立了6个渝东北地区短时强降水概念模型,分别为:高原槽型、两高切变型、高原波动型、脊前北风型、低涡型和偏南气流型,各模型皆具备冷暖气流的交绥、不稳定层结、充足水汽以及抬升触发机制。 相似文献
3.
4.
利用2005—2010年5—9月加密自动气象站1 h降水资料对陕甘宁三省不同强度短时强降水时空分布特征、天气学概念模型以及物理量特征进行研究,结果表明:短时强降水在陕甘宁三省存在4个活跃区和3个不活跃区;7—8月是短时强降水的多发期,两大峰值出现在7月下旬和8月中旬,日变化呈双峰分布,1 h降水量≥30 mm的短时强降水具有夜间多发性;通过典型个例的综合分析,建立了低槽-副高型、低涡-远距离台风型、两高切变型3类短时强降水概念模型;从物理量场来看,3类短时强降水均具有丰富的水汽和不稳定层结 (能量)、高于发生冰雹的0℃层高度、较厚的暖云厚度,且均发生在弱风切变环境中;低槽-副高型最为典型,其抬升凝结高度最高,500 hPa与850 hPa假相当位温差Δθse、抬升指数,K指数,对流有效位能量值最低,短时强降水发生频次高,1 h降水量大多在25 mm以内。低涡-远距离台风型水汽条件最好,深厚湿区、次天气尺度Ω系统和较低的抬升凝结高度使短时强降水发生范围最广,强度更强。两高切变型降水强度最大、持续时间最短并具有突发性, 其Δθse、抬升指数、K指数、对流有效位能最高,0～3 km垂直风切变最强,对流性特征明显,特别是强天气威胁指数接近300,强降水发生的同时往往伴有雷暴。 相似文献
5.
利用浙江省2012—2016年6—9月自动气象观测站逐日逐小时资料,分析了浙江省午后短时强降水时空分布特征,基于NCEP全球再分析资料探讨了此类天气发生的环流背景,统计分析其中6个具有地域代表性的高概率发生站点的物理量统计特征。结果表明:浙江北部的杭州和宁波城区、浙江中部和南部的高海拔山区都是午后短时强降水发生概率相对高的区域,浙江东部沿海、金衢盆地以及千岛湖概率较低。6—9月浙江省各月午后短时强降水触发条件有所不同,7、8月短时强降水相对多发,均具有明显的热对流性质,同时边界层的弱辐合、城市热岛效应和山区地形作用对短时强降水落区均有影响。午后短时强降水发生前,平原地区所需要的层结不稳定度以及水汽条件较山区为高,并且低层还需要一定的垂直风切变维持。统计表明:午后短时强降水发生前6 h的CAPE值多数个例有较大的增量,而抬升指数等表征大气不稳定程度和水汽的指标虽无明显变化,但均向利于短时强降水发生的方向发展。 相似文献
6.
利用常规地面、高空观测资料、自动站资料、NCEP1°×1°再分析资料和新一代多普勒天气雷达观测资料,分析2015年8月16—18日四川盆地持续性大暴雨过程,给出了此次大暴雨过程不同阈值短时强降水的时空分布特征,研究此次大暴雨过程中造成短时强降水的成因。结果表明:螺旋度的变化对短时强降水有指示作用,螺旋度等值线密集(稀疏),短时强降水增强(减弱)。水汽收支方程中,水汽通量散度项为短时强降水的发生提供了主要的水汽来源。永川雷达反演的风场上具有明显的低空急流、低层辐合,以及局地气旋性涡旋的中小尺度环流特征。通过对比分析发生在2013年6月30日的相似大暴雨过程,发现两次过程的关键影响系统均是西南涡。"8·17"大暴雨过程低涡前部偏南暖湿急流及低涡后部东北冷流均显著,是斜压锋生类短时强降水";6·30"大暴雨过程低涡前侧偏南暖湿急流显著,暖平流建立的不稳定起了主导作用,是暖平流强迫类短时强降水。雷达特征显示"8·17"过程强反射率因子面积小,回波质心发展较高,有明显的辐合特征";6·30"过程强反射率因子面积大,回波质心发展低,并伴有中气旋活动。 相似文献
7.
利用内蒙古119个国家气象站逐小时降水量及常规的日降水量资料对2012—2015年内蒙古出现的短时强降水及大雨以上天气情况从时空分布、出现概率、降水比率等多方面进行了比较全面的统计。分析了内蒙古短时强降水的时空分布特征,特别是得出了内蒙古短时强降水发生时段,以及短时强降水在整个大到暴雨过程中所占比例等方面的特点,为预报员认识内蒙古短时强降水活动情况提供有利的参考。分析得出:短时强降水在时间、空间以及降水量级上的分布极不均匀,主要发生在6—8月,7月最多;短时强降水主要出现在午后到傍晚时段,集中在15—17时,尤其17时最多;短时强降水多出现在日降水在6h之内(含6h),占短时强降水发生总数的57%;短时强降水的降水比率相当高,有84%的短时强降水过程中短时强降水雨量占当日降水总量的50%以上,39%的占当日降水总量的80%以上;短时强降水受地形增幅影响极大,内蒙古东部偏东的大兴安岭东侧和西中部阴山山脉南侧均为短时强降水多发区。 相似文献
8.
利用东营2011—2018年自动气象站逐小时降水量资料,分析东营地区短时强降水的发生规律,包括短时强降水的空间分布和年、月、日以及强度变化特征。结果表明：东营地区短时强降水呈现西北部多南部少的分布特征;短时强降水年变化无明显规律,降水范围越大,出现次数越少;月分布呈单峰状,7—8月是多发月份,4—10月均有短时强降水发生;日变化呈波浪型,出现高峰时段在傍晚前后。东营地区产生短时强降水的天气系统可分为西风槽型、副高边缘型、切变线型、高空冷涡型、台风型等5种类型,其中切变线型出现次数最多,并给出了这5 种类型的天气学概念模型,同时得出不同范围和不同类型短时强降水过程关键环境参量的阈值。 相似文献
9.
《气象与环境学报》2017,(6)
利用2011—2015年安徽省自动气象站的降水观测资料和静止气象卫星FY-2E的黑体辐射温度(Black Body Temperature,TBB)资料,分析了安徽省不同地形条件下汛期短时强降水的时空分布特征及其与中尺度对流活动的关系,并对短时极端强降水的时空特征进行了初步探讨。结果表明:2011—2015年不同地形条件下皖南山区为安徽省汛期短时强降水集中出现的区域,其次为大别山区和中东部丘陵地区,淮北平原发生最少。安徽省不同地形条件下汛期短时强降水发生次数月变化呈显著的单峰型,7月短时强降水发生最频繁,其他月份有所不同;候变化具有显著的多峰值—间断性发展的特点,主要集中出现在6月第1候至8月第6候之间,淮北平原变化最大,皖南山区则较均匀;日变化总体呈单峰型特征,午后15—19时最集中;皖南山区和中东部丘陵最明显;淮北平原和大别山区虽然仍以午后居多,但具有多峰值的特点,其中淮北平原除午后外,06—07时短时强降水发生较多;大别山区除午后外,02—03时和10时也为短时强降水发生的峰值。安徽省不同地形条件下汛期短时极端强降水分布较零散,没有明显的高发区,时间变化与短时强降水类似,具有一定的统计规律:皖南山区7月短时极端强降水发生最多,尤其是7月第5候;淮北平原8月短时极端强降水发生最多,尤其是8月第6候;中东部丘陵7月短时极端强降水发生最多,候变化相对均匀。皖南山区和中东部丘陵短时极端强降水集中出现在午后16—19时,其中大别山区02时还有一个峰值,淮北平原短时极端强降水日变化无显著峰值。 相似文献
10.
11.
该文利用2010—2019年4—8月遵义13个国家站逐时地面降水观测资料,从年变化、月变化、日变化以及空间分布等多个角度进行统计,从不同等级雨强的时空分布进行分析,初步得出了遵义短时强降水事件的时空分布特征:①从短时强降水总频次的空间分布上看,东部发生频次较其余地区高;4月,发生频次地区差异小;5—8月,地区差异大。②从月分布来看,短时强降水高频中心有如下变化:4月集中在东北部、5月在南部和东南部、6月西移北抬到西部和中部、7月西移南压到西部和南部、8月东北移至东北部,高频中心的变化和副热带高压的南北位移有很好的对应。③从年分布来看,短时强降水事件平均每年发生49次,最多的是65次(2019年),最少的是33次(2017年)。4—6月事件频次迅速增加,6月到达峰值,6—8月事件频次开始逐渐减少,74.1%的短时强降水事件发生在夏季,尤其以6月份居多。④从日变化来看,08—13时短时强降水事件发生频次逐渐减少,13时达到一日中最低值,13—07时事件发生频次逐渐增加,有3个峰值,17—19时、20—22时和01—07时,期间有2个短暂的间歇期。4—7月白天平均发生频次较夜间少,8月反之。⑤6—8月是较高等级短时强降水事件的高发季节,尤其以6月份居多,但统计个例中≥70 mm/h的雨强却是在5月份出现。 相似文献
12.
利用山东2006—2015年5—9月123个国家级气象观测站10 a逐小时降水量资料,统计分析了山东短时强降水的时空分布特征,结果表明：1）站次时空分布不均。鲁南易出现短时强降水,2013年最多,达到了564站次,7月最多,平均207站次,多出现在傍晚前后和凌晨。2）极值时空分布差异较大。10 a单站极值大值区分布在鲁西北、鲁南和半岛东部,2009年最多,为17站,且多夜间发生;10 a中年度极值均出现在13:00—次日02:00,8月最多,为7次。3）5、6、9月局地和小范围短时强降水天气过程所占比例较大,7—8月大范围短时强降水过程明显增加。 相似文献
13.
利用2010～2019年浙江省基准气象站和自动气象站逐小时降水的观测资料,对浙江省短时强降水的时空分布特征进行了统计分析,结果表明:1）2010 ～2019年浙江短时强降水累计发生频次为72601站次,随雨强增大呈指数式衰减。2）短时强降水空间分布不均匀,沿海向内陆发生频次减少,出现频次最高的地区位于温州西南部。夏半年随时间推进和影响系统演变,短时强降水的空间分布亦存在差异:5～6月浙西地区短时强降水多发,7月短时强降水全省分散分布无明显的区域集中特征,8～10月则主要在沿海地区多发。3）总体而言短时强降水的日变化峰值出现在17:00（北京时间,下同）,且高强度短时强降水更倾向发生在午后到傍晚时段。夏秋季节短时强降水在午后到傍晚最为多发,峰值出现在17:00至18:00,这与副热带高压强盛,午后到傍晚热力和不稳定条件好,易触发强对流天气有关;春季除午后到傍晚外夜间和凌晨亦为短时强降水多发时段,可能与低空急流多在夜间和早晨发展加强有关。短时强降水的月变化特征呈现类双峰型分布,8月最为多发（26.0%）（主要由台风降水造成）,其次为6月和7月。不同强度的短时强降水月变化特征存在较明显差异。而短时强降水的年际分布不均,2015年之后年际变化幅度增大,其中 2016 年短时强降水发生频次最高达8728站次,2017 年为发生频次最低仅5581站次。 相似文献
14.
利用四川地区自动气象站逐小时降水观测资料,分析了2010~2019年5~9月短时强降水事件24h累计降水量、频次和强度的时空分布特征,探讨了短时强降水事件发生的频次、极值分布及其与地形、海拔高度等的关系。结果表明:四川地区平均24h累计降雨量基本在50mm以上,盆地东北部、西南部、南部及阿坝州东部甚至超过100mm,最大值出现在广安,达175mm。四川地区短时强降水事件开始时间的日变化特征表现为“V”型结构的夜间峰值位相,事件持续时段多为傍晚至凌晨,时长可达10h以上,最长甚至可持续22h。在强降水事件极值的日变化上,极大值频次和降水量呈单峰结构,在03时达到最大,其后逐渐减小至15时达到谷值,而后再次增大;降水强度呈弱双峰结构,分别在04时和16时达到谷值,13时和18时达到峰值,其日变化呈“增-减-增-减”的特征。四川短时强降水事件与复杂地形有密切的关系,5~6月事件活跃区在四川盆地中部,7月在盆地西部的龙门山脉一带,8月在雅安、乐山附近,9月在盆地北部且频次明显减少;短时强降水事件的最大小时雨强可达80mm以上,出现在7~8月的盆地西部龙门山一带和南部地区。短时强降水事件随着海拔高度的增加,发生频次和日数逐渐减少,海拔2000m以上地区基本无强降水发生日出现( 峨眉山气象站例外)。 相似文献
15.
利用加密自动气象观测站和国家气象观测站逐小时观测资料,分析了贵阳市2014-2019年汛期（4-9月）短时强降水时空分布特征。结果表明：贵阳市汛期短时降水呈现中部多,南北少的空间分布特征,大值中心位于清镇市中南部-观山湖区-白云区一带,该区域也是降水量最多,短时强降水贡献最大的区域。贵阳市汛期短时强降水集中在5-8月,其中6月最多,7月次之;一天中相对高值时段为23-03时、7-8时和20-21时,不同月份短时强降水频次日变化存在差异;持续时间≥3h的短时强降水过程集中在清镇市中南部-观山湖区-白云区-乌当区西部一带,次高频区域集中在花溪区中南部及修文县南部;根据影响系统不同,将区域≥20%的短时强降水分为4类,其中低涡切变型最多,占50.9%,冷锋低槽型占35.9%,梅雨锋型占9.4%,两高切变型占3.8%。 相似文献
16.
基于2013~2020年乐山地区9个国家自动站和136个区域自动站逐小时降水资料,应用诊断分析方法,系统研究了乐山地区短时强降水的时空分布及变化特征,探讨了短时强降水发生频次与地形因子的关系。结果表明:乐山地区短时强降水年均频次和极值均呈增加的趋势,强度较为稳定,变率不大。短时强降水在3~10月均有发生,其频次月分布呈现出单峰型的特征,集中发生在7~8月,占全年的77.7%,7月下旬~8月上旬发生频次又占7~8月总量的49.8%。短时强降水频次日变化呈单峰单谷结构,夜间发生概率最大,白天发生概率相对较小,22时~次日04时是短时强降水集中高发时段,虽然短时强降水在午后和傍晚的发生概率相对较小,但其强度较强,也应当引起重视。乐山地区短时强降水空间分布差异较大,存在两级分化的特点,与地形关系密切,总体呈西南部和东北部少、西北部—中部—东南部多的分布特征。短时强降水的发生与经纬度、海拔高度等地形因子显著相关,高发区主要集中在山谷喇叭口、岷江流域的河谷地带及城市热岛区。 相似文献
17.
选取了甘肃平凉地区2015-2019年6-8月发生的27次短时强降水事件。利用自动站逐小时降水资料和高空探测资料,按照短时强降水阈值分类统计法和常规天气分析方法对甘肃平凉地区夏季短时强降水时空分布、影响天气系统及大气环境背景进行了统计分析。结果表明：6月短时强降水频次少,强降水高发区为六盘山山区;7月频次明显增多,活跃地区为静宁、崇信、泾川一带;8月频次及强度达到峰值,密集区为平凉北部的崆峒山区、崇信南部河谷地带。6月短时强降水日变化呈现单峰型特征,以午后居多,1 h降水量在20-30 mm段发生频次最高,占6月频次的80%以上;7月和8月日变化呈多峰型结构,夜间短时强降水频次增多,1 h降水量大于30 mm的频次显著增加,约占7月和8月总频次的40%。分析总结了平凉地区短时强降水天气类型,即高空低槽类、副热带高压类、西北气流类。另外,对表征动力、水汽、不稳定条件的环境参数统计分析,结果显示K指数、CAPE、T850-T500、Q850、θse-850等物理量平均特征值对平凉地区强降水预报有较好的指示意义。 相似文献
18.
2007年汛期淮河流域连续性大暴雨TBB场分析 总被引：6，自引：1，他引：5
利用水平分辨率0.1°×0.1°经纬度FY-2C卫星TBB网格资料、连续性强降水过程和最强降水时段的加强加密降水资料(其中,安徽临泉县迎仙站日降水破安徽省日最大降水纪录),对应分析TBB平均场分布特征及其演变特点,揭示强降水云团生消史与暴雨发展的内在联系.结果表明:TBB低值区与淮河流域强暴雨落区有明显的对应关系,TBB值减小过程与雨强增强过程比较一致,TBB梯度大值区在某地长时间维持将产生长时间强降水.源源不断的来自南海经广西沿着副高西北侧向东北方向伸展的水汽输送,与西风槽不断带来的新鲜冷空气在淮河流域相汇,对淮河流域强降水云系的生成、发展和维持起着重要作用.同时,在此阶段TBB 低值区在淮河流域一带稳定少动,南北摆动幅度小,时生时伏的变化,造成淮河流域天气53 年以来全线致洪暴雨重大事件. 相似文献
19.
利用柳州市2010-2019年75个加密自动气象观测站小时降水资料,分析柳州市1h、3h、6h短时强降水时空分布特征。结果表明：短时强降水出现最多的是融安、融水一带以及鹿寨北部,山脉的迎风坡和喇叭口地形更利于短时强降水的出现;高发期在5、6月份,其次是7、8月份;短时强降水的日变化呈现单峰结构,主要出现在夜间和早晨时段。该区域短时强降水时空分布特征差异显著,与影响系统、地形的辐合抬升作用以及局地热力条件差异有关。 相似文献
20.
利用2005-2017年安庆市8个国家气象观测站逐时降水量资料以及高空探测资料,分析安庆市短时强降水的时空分布特征,并建立安庆市短时强降水天气学模型。结果表明: 短时强降水空间分布城郊差异明显,以城区次数为最多,其次是山区。短时强降水过程的年发生总站次没有明显的线性变化趋势,但有较大差异;月发生站次以7月为最多,其次是6月和8月;日分布具有明显的单峰型特征,午后到傍晚为高发时段。短时强降水强度以20～30mm/h为主,超过50mm/h的较少,但总体上出现次数呈增加趋势,并且强度也有所增强。短时强降水天气模型主要分为冷锋型、短波槽型、台风低压型、副高控制型,以短波槽型占比为最多,每个类型短时强降水的触发机制均不相同,但大部分均存在高低空急流或者超低空急流;本地具有湿层深厚和大气层结不稳定特征。 相似文献