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利用2013—2020年3—9月江西省多普勒天气雷达和地闪观测资料,对地闪分布特征及其与雷达主要特征量之间的关系进行统计分析。结果表明：江西省地闪频数从东北到西南逐渐减小,其北部鄱阳湖平原为地闪频数高值区;地闪频数具有明显的季节变化和日变化特征,总地闪频数在16:00达到一天的峰值;地闪频数与低层（3km）雷达回波强度的关系可用对数拟合方程来描述,地闪频数与低层雷达回波面积的变化趋势正相关,回波越强相关性越强,但二者存在位相差,地闪增加先于回波面积增加的情况约占57%～60%,大多数情况下可在18min内发现两者均有增加;箱线图特征显示,随着回波强度增大,地闪发生时的回波伸展高度相应减小,而回波厚度略增大,从而得出不同强度回波的地闪发生格点周围10km半径范围的雷达回波特征。 相似文献
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2011年4月28-29日中国北方强沙尘暴发生机制位涡分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用实况观测资料及NCEP1°×1°再分析资料和位涡理论,对2011年4月28-29日发生在中国北方的一次强沙尘暴发生机制进行研究.结果表明:500 hPa强斜压槽为此次沙尘暴的主要影响系统,同时,高原到新疆低层暖高压为沙尘暴的发生提供了有利的不稳定条件;沙尘暴主要发生在地面冷锋后部,是一次锋面后部大风型沙尘暴过程,地面3h变压(▽P3)对沙尘天气的移动路径有明显的指示作用;强沙尘暴发生前CAPE增大,形成了有利的不稳定条件;500 hPa位涡对沙尘暴影响系统有明显的指示意义,0.5 PVU等值线可作为沙尘天气区的分界线;此次沙尘暴发生过程在位温剖面上表现为高纬的冷空气向低纬度扩展的过程;等熵面高值位涡系统由高层向低层下滑中,由于等熵面坡度增加和位涡守恒,使低层垂直涡度增大,导致地面气旋环流的发展和风速的增强,从而导致了此次沙尘暴天气的发生. 相似文献
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基于甘肃省81个自动气象站2002—2012年逐小时降水数据,分析了甘肃省近11 a来短时强降水的时空变化特征。结果表明:短时强降水频次自甘肃省西北向东南逐步递增,陇东南地区是甘肃省短时强降水发生频次最多、强度最强的地区。短时强降水存在2个高发中心,一个在以合水为中心的陇东地区,另一个在以徽县为中心的徽成盆地。短时强降水主要发生在午后至前半夜,出现时段集中在16:00—00:00,17时前后是短时强降水天气高发时段。短时强降水主要出现在5—9月,其中7—8月是一年中出现最多的月份,其次是6月。近11 a来,短时强降水频次呈上升趋势,2006年和2010年出现了2个峰值,其中2010年最多,发生52次,2004年最少只有17次。 相似文献
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为了考察辅助变量、时间滞后变量设置的重要性和神经网络中嵌入层对分类变量处理的有效性,利用2015年1月15日—2020年12月31日欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF）高分辨率模式（high resolution,HRES）输出产品及中国2238个国家级地面气象站基本气象要素数据集,在全连接神经网络基础上设计4个试验,构建24 h最高气温预报神经网络模型。结果表明:加入辅助变量、时间滞后变量的特征和带有嵌入层的全连接神经网络结构的深度学习神经网络模型对HRES日最高气温预报误差均有订正效果,均方根误差降低29.72%~47.82%,温度预报准确率提高16.67%~38.89%。加入经过嵌入层处理的辅助变量后,可显著提高青藏高原中南部和西南地区东部的平均绝对偏差不超过2℃的正技巧站点比例（比仅用HRES预报因子建模分别提高21.74%和14.17%）,在此基础上加入时间滞后变量显著提高上述两个地区的平均绝对偏差不超过2℃的正技巧站点比例（比仅用HRES预报因子建模分别提高40.98%和20.33%）,且预报性能更加稳定。 相似文献
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山西两类暴雪预报的比较 总被引：8，自引：5，他引：3
对山西两类典型暴雪从环流形势、形成机制、数值诊断等方面进行了对比分析,得出回流形势和河套倒槽共同影响下的暴雪,其系统深厚稳定,可提前24~48 h做出预报,而仅地面回流形势影响下形成的暴雪,其系统浅薄且较弱,预报难度较大。数值诊断结果表明,对两类暴雪,垂直螺旋度分布均存在中高层为正,低层为负的特征,但出现时间、强度和分布形式上均存在明显差异,螺旋度强度的变化对第一类暴雪的出现有明显先兆意义,而对第二类暴雪则不明显。第一类暴雪涡散场的分布存在"高空辐散、低层辐合"的垂直配置,第二类暴雪不明显,但两类暴雪都出现在500 hPa涡度梯度最大的地方,暴雪出现12 h后,正涡度中心强度迅速增强,对应暴雪出现一个增幅期。 相似文献
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