共查询到19条相似文献，搜索用时 109 毫秒
1.
地表潜热通量对四川地区降水影响的数值分析 总被引：4，自引：0，他引：4
本文利用中国科学院大气物理研究所LASG（IAP）的区域暴雨模式AREM,对2007年7月四川地区的天气过程进行数值试验和分析,结果表明采用不同的地表参数化方案模拟的地表潜热通量在地形复杂的高原东部边坡地带的差异最大,直接导致该区域降水模拟的显著偏差,这一结果同时表明四川盆地降水和地表潜热通量之间有着密切的关系。通过对敏感性试验结果的分析,表明局地下垫面水汽通量是通过改变低层大气的层结结构来影响降水的强度和主要降水时段的。 相似文献
2.
利用常规高空探测资料、FNL 1°×1°再分析资料和地面加密区域自动气象站资料,分析了四川盆地2013—2018年有低空急流参与的区域性暴雨过程,从中选出了3次典型个例,分别分析了低空急流在3次代表性暴雨过程中的作用。结果表明：(1)东高西低型和低槽东移型是最常出现的500 hPa环流形势,副热带高压、西南低涡、南海台风(热带低压)是最常见的影响系统。(2)低空急流输送暖湿空气至四川盆地,使降水区内整层水汽含量和不稳定能量显著增强;暴雨区通常对应着低层的水汽通量辐合中心和一个密集的能量锋区。(3)低空急流出口区的左侧为强辐合中心,通过动力作用形成稳定的上升气流支和正涡度柱,产生强降水;整层的正涡度柱对应短时强降水,达到对流层中层的正涡度柱对应持续性降水,当正涡度柱加强时,降水明显增强。(4)低空急流风速增强或急流下边界降低预示着急流影响地区极有可能产生强降水。 相似文献
3.
针对2007年7月17日发生在重庆地区的一次暴雨过程,利用AREM模式进行了数值模拟。结果显示,AREM模式较好地模拟了这次暴雨过程的雨带及雨带上双极值中心的分布。利用模式输出的高时空分辨率结果,对暴雨过程的中尺度特征进行了诊断分析,得到的主要结论有:24h累积降水的双中心峰值发生在不同时段;暴雨中心的动力场结构随时间的演变与降水量在中尺度特征值上有很好的对应关系,两个降水中心对应高低层的流场配置不同;暴雨是在西南涡及低空西南急流的直接作用下发生发展,低涡和急流的维持为降水中心的低层辐合及与之伴随的上升气流的发展提供了有利条件;对流层高层高压脊的变化和中尺度辐散区发展也是造成此次降水的重要因素,辐散区的移动造成强上升运动区的移动,这是引起降水中心移动的原因之一。 相似文献
4.
5.
低涡与急流对"04.9"川东暴雨影响的分析与数值模拟 总被引：23，自引：11，他引：12
2004年9月3日～5日川东出现了大范围的强暴雨过程,本文分析了这次暴雨过程的云图特征和环流形势,并利用MM5中尺度数值模式对本次暴雨进行了二重嵌套模拟,分析及模拟结果表明,本次降水过程与中尺度云团、高低空急流和对流层中低层涡旋活动密切相关,同时还与副热带高压活动和“桑达”台风活动相关。盆地涡出现在低空急流的左侧,而川东强降水发生在高空急流的南面、低涡东南侧与西南低空急流大风出口区之问。盆地正涡度维持有利于盆地上空垂直上升运动的发展和维持,对暴雨的发生提供了动力条件。垂直上升运动是高低空急流和盆地涡联系的纽带,也是盆地涡动力驱动的结果。分析结果还表明,西南低空急流在暴雨出现前建立,暴雨和盆地涡同时出现,而暴雨、低空急流和盆地涡几乎同时减弱。高空急流在过程前和过程中是逐步加大,当高空急流出现剧减时,预示暴雨即将结束。 相似文献
6.
对2020年7月22日山东半岛一次极端暴雨天气过程开展观测分析,并利用中尺度模式WRF对此次局地降水过程进行了高分辨率数值模拟,对暴雨过程进行了天气背景和中尺度降雨的诊断。WRF模式较好地再现了此次极端暴雨过程,结果表明：此次极端暴雨过程短时降水强度大且局地性强,在时空上具有明显中尺度特征。降水发生在北抬副热带高压与华北低涡底部之间的西南气流中,强低涡与低空急流是影响此次降水的重要天气系统。西南急流为本次暴雨过程极端水汽的主要输送载体;在弱高空辐散场下,从地表延伸至500 hPa高空的深厚低涡是造成本次暴雨的主要影响因子,其时空演变特征与中尺度云团变化一致,与暴雨的发生直接相关。低涡、低空急流和副高之间的相互作用使低涡加强发展,低涡南部有暖湿气流入流,北部有干冷气流流入,比湿梯度基本呈现为自南向北递减分布,是典型的伴有低空急流的中尺度低涡流场分布;低涡辐合及其与副热带高压边缘强风速带的共同作用,导致强垂直运动发展并维持,是造成本次山东半岛极端暴雨的重要原因。 相似文献
7.
应用GRAPES模式对贵州暴雨过程的模拟试验 总被引：6，自引：1，他引：6
利用我国新一代数值预报模式GRAPES（Global／Reglional Assimilationand Prediction Enhanced System），对2004年发生在贵州的3次强降水过程，即6月23—24日、7月17—18日和7月21—22日的暴雨过程进行了数值模拟，并与实况资料进行对比分析。模拟结果表明：GRAPES模式成功地模拟了这几次降水过程中的主要天气系统的位置和移动过程，如西南低涡的加强、较强的低空急流、低空气流辐合以及高空槽过境等，因此较好地模拟出暴雨的落区和分布特征。但对强降水的模拟与实况有一定差异，对局地暴雨的模拟偏小。模拟试验分析可见：GRAPES模式对贵州暴雨有预报能力，有较好的参考作用。 相似文献
8.
应用中尺度数值模式WRF(V3.3版本)选用4种行星边界层参数化方案(YSU、ACM2、MYJ和NOPBL)对2011年6月16—18日造成强降水的西南低涡过程进行敏感性试验,对比分析不同边界层参数化方案对西南低涡过程模拟的影响。模拟结果表明:4种边界层参数化方案均能较好地模拟出西南低涡以及暴雨带的东移,其中YSU方案对低涡路径、强度及降水的总体模拟效果最好。YSU和ACM2方案,与MYJ和NOPBL方案相比,模拟的低涡中心区域正涡度柱和垂直上升运动较强,达到的垂直高度更高。造成这种差异的主要原因是对边界层上的夹卷效应以及垂直混合作用考虑的不同。不考虑边界层作用的NOPBL方案模拟的地表风速异常偏大,造成地表热通量明显偏强、边界层高度偏高。YSU、ACM2和MYJ 3种方案模拟的边界层高度和热通量的日变化比较一致,夜间基本维持少变,白天变化大,其中MYJ模拟的边界层高度和热通量较大,ACM2模拟的较小。地表风速是造成热量输送以及边界层高度模拟差异的主要因子。 相似文献
9.
一η模式中高分辨边界层方案及对降水影响的数值试验 总被引：3，自引：3，他引：0
利用16层垂直不等距中尺度η模式,引入高分辨边界层湍流闭合方案,且将垂直分层加密至21层。将改进后的模式用于边界层过程的模拟,结果表明,改进后的模式能较好地模拟出边界层的日变化过程及边界层结构;通过对暴雨个例的数值模拟,发现改进后的模式对降水预报的TS评分,特别是暴雨TS评分有明显提高;最后对边界层过程影响暴雨的机制进行了简单的探讨。试验表明,地表潜热通量结合低空急流的水平输送是夏季切变线和准静止锋这一类强降水形成的主要原因之一。 相似文献
10.
区域数值模式对两次暴雨过程的降水模拟比较 总被引：1，自引：0，他引：1
分析了应用于西南地区的MM5、GRAEPS、AREM和成都区域业务运行数值模式(η)4个区域模式对2004年6月29~30日成都邻近地区和9月2~6日四川盆地东北部的暴雨降水过程进行了模拟。模拟结果表明,4个区域模式对这两次强降水过程有不同程度的反映。MM5、GRAPES和AREM显示了较好的预报能力,特别是MM5和AREM模式的预报在落区、强度和降水演变上与实况较一致。AREM模式预报的雨区清晰,但降水强度偏弱;MM5模式在预报出强降水的同时,出现较多的虚假降水,对持续时间长的降水过程预报较好,GRAPES预报的雨区较不稳定,但对持续时间短的过程有较好的反映;η模式降水预报偏小太多,对6月30日的过程在盆地的预报无明显反映。因此,有必要加大区域模式本地化工作,发展适合西南地区的数值模式,开展数值集合预报技术研究,整体提高成都区域中心数值预报水平。 相似文献
11.
2010年7月14～18日四川大暴雨过程区域模式预报性能分析 总被引：1，自引：0，他引：1
本文应用高空与地面常规观测资料,自动站资料以及2010年西南涡科学观测试验资料等,就西南区域气象中心运行的GRAPES模式、AREM模式、MM5模式以及基于WRF模式的RUC系统对发生在2010年7月14～18日四川大暴雨过程预报情况进行分析。结果表明,从降水预报,到影响系统,以及单点地面、高空要素预报,尽管各区域模式表现出对此大暴雨过程有一定的预报能力,但存在着不同程度差异,如降水落区、降水强度偏差,影响系统的偏离等。当分析模式定点预报时,预报偏差更为明显。相对而言,WRF模式预报结果略好于其它模式的预报。造成模式预报偏差的原因还有待作进一步分析研究。 相似文献
12.
2010年7月14～18日四川大暴雨过程区域模式预报性能分析 总被引：2，自引：0，他引：2
本文应用高空与地面常规观测资料,自动站资料以及2010年西南涡科学观测试验资料等,就西南区域气象中心运行的GRAPES模式、AREM模式、MM5模式以及基于WRF模式的RUC系统对发生在2010年7月14~18日四川大暴雨过程预报情况进行分析。结果表明,从降水预报,到影响系统,以及单点地面、高空要素预报,尽管各区域模式表现出对此大暴雨过程有一定的预报能力,但存在着不同程度差异,如降水落区、降水强度偏差,影响系统的偏离等。当分析模式定点预报时,预报偏差更为明显。相对而言,WRF模式预报结果略好于其它模式的预报。造成模式预报偏差的原因还有待作进一步分析研究。 相似文献
13.
14.
东北冷涡强降水一直是东北地区气象预报的难点和重点。从提高东北冷涡降水数值预报质量着手,选择模式中可能对东北冷涡强对流有影响的不同辐射方案、边界层方案和积云参数化方案等多种物理过程,对东北冷涡降水预报的性能进行批量试验;利用天气学检验方法,选择预报结果较好的RRTM长波辐射方案、Gayno Seaman边界层方案、Grell积云参数化方案和混合相湿过程显式方案等物理方案,组合建立了东北冷涡数值预报系统。经检验表明：系统对东北冷涡降水预报的水平较东北区域中尺度数值预报业务系统有所提高。同时利用天气学检验方法,从降水预报的强度、落区和移速等方面着手,评估东北冷涡数值预报产品对冷涡降水预报的性能和系统误差,得出降水强度易偏强、落区易偏西偏南和范围易偏小等定性结论,可直接应用于预报业务,取得了较好的应用效果。 相似文献
15.
应用WRF v4.0模式五种边界层参数化方案（YSU、MYJ、MYNN2、ACM2和SH）,对2016 年汛期（5～9月）在川渝盆地东部造成暴雨的所有西南涡过程进行了数值模拟,检验评估了它们对各量级降水的预报能力,并基于加密的L波段秒级探空资料对比分析了模拟与实况边界层结构的差异,结合各方案对湍流运动的算法特点探讨了其差异的原因,最后对ACM2方案进行了湍流强度调整,由此改善其对于川渝盆地边界层与西南涡降水的模拟能力。结果表明:ACM2和YSU方案TS评分表现较好,相对其它方案ACM2空报较少,这种可以根据周围环境的稳定性切换局地或非局地算法的方案更适合于盆地西南涡降水模拟,但边界层方案对西南涡降水的空报都较普遍,尤以大量级降水更明显;精细的探空资料进一步表明,所有方案模拟的白天边界层高度都偏高,湍流混合强度都偏强。通过参数调整而降低混合强度的ACM2方案,模拟的边界层温湿结构则更符合实际观测,其边界层下部温度更低、湿度更高,减少了大量级降水的空报,使盆地西南涡降水模拟有一定改善;边界层参数化方案对西南涡模拟的差别主要体现为不同的西南涡位置与降水强度,但归根到底都源于方案的局地或非局地特性、不同的混合强度这两方面原因。因此,根据不同特定区域下垫面环境与气候状况合理选择方案的特性和混合强度是准确模拟边界层结构及其降水过程的关键。 相似文献
16.
17.
东北冷涡背景下浙江省两次强降水过程的对比分析 总被引：3，自引：0，他引：3
受东北冷涡西南部冷空气南下影响,2009年6月初浙江省连续发生了两次不同特点的强降水过程。利用常规气象观测资料、自动站资料、NCEP再分析资料及卫星TBB资料,对这两次东北冷涡背景下的强降水天气过程的大尺度环流背景和动力、热力及水汽输送条件进行对比分析。结果表明：同在东北冷涡天气背景下,由于中低层温度场配置不同、上下游系统强弱不同,导致浙江省发生的天气现象不同。6月2日降水是一次连续的区域性暴雨过程,雨带呈带状分布,以层状云降水为主,其低层为大范围的辐合,高层辐散,且低层辐合强于高层辐散;低空存在西南急流,为暴雨提供了重要的水汽和动力条件,大气层结比较稳定。6月5日强降水是一次强对流天气过程,降水分布不均匀,强度大,历时短,高、低空没有大范围的辐合辐散区,也没有低空西南急流,前期水汽条件较差,降水过程以热力作用为主;大气层结不稳定触发了强对流天气的发生,出现局地暴雨。两类暴雨的预报着眼点分别为：第1类区域性暴雨的预报重点为高层辐散、低层辐合结构和低空西南急流;第2类局地性暴雨的预报重点为大气的不稳定度与东北冷涡后部冷空气的干侵入。 相似文献
18.
两次副热带高压北侧暖锋暴雨动力热力诊断 总被引：3，自引：0，他引：3
使用常规观测资料、自动气象站降水量以及NCEP FNL再分析资料,对黑龙江省两次副热带高压(简称副高)北侧暖锋暴雨过程(简称"0801"和"0803"过程)进行动力热力机制诊断分析。结果表明,两次暖锋暴雨过程,均有台风活动,造成副高西伸北抬,副高外围的西南低空急流向北输送大量高动量的暖湿空气。两次暴雨过程与高低空急流关系密切,"0803"过程中高低空急流均更强,暴雨区位于高低空急流耦合形成的垂直次级环流的上升支。"0801"过程,暴雨发生前大气对流不稳定,辐合抬升及次级环流上升气流的共同作用触发对流,促使不稳定能量释放,形成强降水。"0803"过程,暴雨期间大气对流稳定,锋区中层的CSI有利于降水强度的增强及维持,锋面强度更大,由锋面辐合抬升形成的上升运动范围更广,造成更大范围的强降水天气。在暴雨区上空由于凝结潜热释放而引起广义位温高值区向下伸展,强暖平流促使中低层湿斜压性显著增大,利于暖锋锋生。水汽散度通量和水汽垂直螺旋度能够较好地描述强降水过程,强降水区与水汽散度通量正值区及水汽垂直螺旋度负值区相对应。 相似文献
19.
The impact of different cloud microphysics parameterization schemes on the intensity and structure of the
Super-strong Typhoon Rammasun (1409) in 2014 is investigated using the Weather Research and Forecasting model
version 3.4 with eight cloud microphysics parameterization schemes. Results indicate that the uncertainty of cloud
microphysics schemes results in typhoon forecast uncertainties, which increase with forecast time. Typhoon forecast
uncertainty primarily affects intensity predictions, with significant differences in predicted typhoon intensity using the
various cloud microphysics schemes. Typhoon forecast uncertainty also affects the predicted typhoon structure.
Greater typhoon intensity is accompanied by smaller vortex width, tighter vortex structure, stronger wind in the
middle and lower troposphere, greater height of the strong wind region, smaller thickness of the eyewall and the
outward extension of the eyewall, and a warmer warm core at upper levels of the eye. The differences among the
various cloud microphysics schemes lead to the different amounts and distributions of water vapor and hydrometeors
in clouds. Different hydrometeors have different vertical distributions. In the radial direction, the maxima for the
various hydrometeors forecast by a single cloud microphysics scheme are collocated with each other and with the
center of maximum precipitation. When the hydrometeor concentration is high and hydrometeors exist at lower
altitudes, more precipitation often occurs. Both the vertical and horizontal winds are the strongest at the location of
maximum precipitation. Results also indicate that typhoon intensities forecast by cloud microphysics schemes
containing graupel processes are noticeably greater than those forecast by schemes without graupel processes. Among
the eight cloud microphysics schemes investigated, typhoon intensity forecasts using the WRF Single-Moment 6-class
and Thompson schemes are the most accurate. 相似文献