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21.
一个干侵入参数及其应用   总被引:7,自引:0,他引:7  
王东海  杨帅 《气象学报》2009,67(4):522-529
鉴于干侵入在气旋的爆发性发展、冷锋的演变等方面起着重要的促进作用,因此,文章详细分析了一次北方暴雨中的干侵入特征.分析发现,干侵入在此次降水事件中一直维持,而且降水随干侵入的增强而加强,干侵入推动了降水区的东南向移动.在McNulty早期工作的基础上,借鉴Doswell以及Schultz等发展的IM(ingredients-based methodology)方法,将其应用于干侵入的研究.文章将过去对干侵入(无论在等压面还足等熵面上)的研究中,用低相对湿度、冷平流、高位涡来表征干侵入气流的这些单个物理量综合起来,用一个简单、使用方便的物理参数来表征干侵入.这是以往暴雨研究巾的IM理论方法在干侵入研究领域的新尝试.文章朋新的干侵人参数,在等熵面上分析了实际降水过程中干侵入的演变.分析表明,干侵入参数能够较好地量化干侵入强度,指示卫星云图和水汽图像上干区的演变.通过等熵面与相应气压层的对比分析,发现等熵和等压面上的分析比较一致,等熵面上的干侵入在高层比低层强度大.由垂直剖面图的分析可见,干侵入气流位于低层暖湿气流上方,这就使得垂直方向上出现位势不稳定,有利于降水发生.这样,我们就可以通过干侵入参数来找干侵入区,关注干侵入区附近的不稳定区.来对降水做出预测,从而提高降水预报的准确率.  相似文献   
22.
切变风螺旋度和热成风螺旋度在东北冷涡暴雨中的应用   总被引:4,自引:3,他引:1  
王东海  杨帅  钟水新 《大气科学》2009,33(6):1238-1246
引入切变风螺旋度和热成风螺旋度, 并将其应用于东北冷涡暴雨的诊断分析。理论上, 切变风螺旋度定义为风速垂直切变与绝对涡度矢量的点积, 表示风速垂直方向的分布不均匀对涡管的扭转效应, 由扭转项和垂直涡度的辐合辐散项两部分组成。热成风螺旋度是在切变风螺旋度的基础上利用地转关系和热成风关系得出的简化形式, 其强度和符号取决于上升气流和暖湿空气的配置。相对于切变风螺旋度, 热成风螺旋度的计算只需要单平面层的资料即可, 避免了垂直差分计算, 这大大弥补了台站观测中垂直层密度稀疏或者边界层的处理等问题的不足, 使得计算大大简化, 便于业务应用。在以上定义和理论分析的基础上, 选取一次东北冷涡降水过程进行数值模拟, 利用模式输出的中尺度资料, 诊断分析这次降水过程中的切变风螺旋度和热成风螺旋度。分析表明, 降水中心位于切变风螺旋度的正值和负值区的边界, 与降水的强度变化一致; 而作了热成风近似后的切变风螺旋度中的扭转项 (即热成风螺旋度), 与切变风螺旋度相似, 也能较好地诊断降水和对流 (尤其是强降水和强对流) 的发展, 而且其对暴雨的诊断优于传统的螺旋度。  相似文献   
23.
1概况 按照2007年1月“中国-越南气象科技合作联合工作组第8次会议会谈纪要”议题5.4“教育与培训”的要求(即中方人员分别于2007年和2008年赴越南举办两期短期培训课程,每次一周),从2008年10月开始,在中国气象局国际合作司的指导和支持下,中国气象局培训中心与越南自然资源环境部(MONRE)等有关方面积极联系沟通,针对越南对于灾害性天气预测的需求,策划了“多尺度天气灾害的预测理论及应用国际培训班”,并聘请了相关授课专家组团出访,  相似文献   
24.
短时风暴数值预报模式研究 I. 模式的理论框架   总被引:1,自引:3,他引:1  
本文致力于发展一个旨在用于中-β尺度天气系统研究和预报对流风暴的数值预报模式(中-β模式)。模式的动力学框架为三维非静力可压缩的完全弹性模型,对声波的处理采用时间分离求解及阻尼和压缩方法,模式只选择了对风暴系统短时预报有重要意义的一些物理过程,从而简化了模式的参数化方法,节省了计算量。  相似文献   
25.
基于WRF(Weather Research Forecast)模式和GSI(Gridpoint Statistical Interpolation)同化系统,研究了同化4部多普勒雷达探测资料对"7.21"北京特大暴雨过程中降水预报的改善作用。GSI系统直接同化径向风,而采用云分析的方式间接同化反射率。2012年7月20日21时—21日00时(世界时)雷达探测资料同化试验采用30 min循环同化径向风和反射率资料。结果表明,循环同化雷达探测资料改善了短时(0—6 h)和短期(0—24 h)降水预报,ETS评分提高了约0.2。同化反射率资料增加了初始场的水凝物,改善了温度场分布,直接影响了降水的形成,同时还使650—250 hPa位势高度的均方根误差平均降低了8 gpm。直接同化径向风资料对中尺度风场产生了一定影响。ETS评分结果表明:同化反射率资料的效果要优于同化径向风。  相似文献   
26.
正确认识和对待天气气候预报的不确定性   总被引:3,自引:2,他引:1  
王东海  杜钧  柳崇健 《气象》2011,37(4):385-391
美国国家科学发展的指导机构同家研究顾问委员会(NRC)不久前发表了一份关于天气、气候和水文预报的不确定性的凋研报告.报告强调了预报不确定性信息在终端用户应用气象预报作决策中的重要性,同时指出一个预报如果没有定量地估计它的不确定性,那么该预报是不完全的.该报告中文版的出版工作正在进行中,现藉此机会向读者综合地介绍一下预报不确定性的问题.文中首先讨论了预报不确定性的缘由以及应该如何来科学地对待它.然后介绍了要应对这一问题所要进行的一些具体措施和策略.最后,简要地介绍了美国气象界为此所做的一些努力和计划以供参考.通过上述讨论和介绍,希望引起更多的人对预报不确定性问题的重视并科学应对以更好地服务社会.  相似文献   
27.
一次东北冷涡降水过程的结构特征与影响因子分析   总被引:6,自引:0,他引:6       下载免费PDF全文
利用加密观测资料和NCEP再分析资料,对2006年7月20~24日一次东北冷涡降水过程的发生、发展及结构特征进行了分析,并利用MM5模式对此次冷涡过程进行了数值模拟。结果表明,冷涡发展阶段,对流层顶存在两条急流带,一条为南伸的高纬高空急流带,另一条为副热带西风急流带,两条急流带在东北地区汇合,强副热带西风动量的输送增强...  相似文献   
28.
华南汛期作为我国雨季爆发的第一阶段一直是预报与研究的热点问题,对其降水-云宏微观垂直特性的认识还不够深入。双频星载雷达资料对强、弱降水三维探测进行优化,并补充对洋面降水的探测。借助这两方面优势,对华南对流性、层云性两类主要降水类型的垂直特征进行统计,分析降水反射率因子与降水粒子垂直分布、亮带特征与垂直分层降水贡献,对比华南陆地在回波顶高方面与南海洋面的异同,最后针对华南前后汛期的降水垂直分布特征进行分析。(1)对流性降水反射率因子快速增长区域主要发生在低层,层云性降水反射率因子快速增长区域位于亮带层附近。(2)当发生强降水时,对流性降水的粒子浓度并不是总高于层云性降水,但前者粒子半径大于后者;强层云性降水往往来自于大小均一的粒子聚集,并没有形成更大直径的液滴。(3)华南陆地回波顶高季节变化较南海洋面强烈,浅薄对流降水发生频率受季风影响从春至秋存在先增后减特征,深对流发生频率在夏季增幅显著。南海地区回波顶高虽无明显季节变化但在3 km和5.5 km存在明显的双峰特征。(4)前汛期对流性降水的高浓度、大尺度的粒子更利于向更高高度发展,而层云性降水粒子浓度及半径的垂直分布在华南前后汛期无明显差异。前后汛期回波顶高异同主要出现在广西中部,广东中部和沿海地区。   相似文献   
29.
在同化系统中使用更合理的背景误差协方差对于得到更良好的同化效果至关重要。首先采用NMC方法针对中国区域构建更适合WRF-ARW区域预报系统的B矩阵,并对比分析了其与GSI同化系统预设的NCEP预报系统的B矩阵在分析变量间的平衡关系、分析控制变量的标准差、水平和垂直特征尺度等方面的特征差异。参照这些特征差异设计单点观测试验、背景误差协方差调优参数敏感性试验,确定针对中国区域构建B矩阵的最佳调优参数。并讨论其对一次季风低压强降水天气过程的循环同化和预报效果的影响。结果表明,采用最佳调优参数使用针对中国区域构建B矩阵的试验(Sen6)对V风分量场和相对湿度场的预报性能改进显著,同时也引出了GSI同化系统背景误差协方差参数调优(尤其是水平特征尺度参数调整)的两难问题。在此基础上,采用Hybrid同化方法使用针对中国区域构建B矩阵的循环同化试验(Hyb3)可以进一步改善预报效果,并在一定程度上修正个例模拟雨带的位置。   相似文献   
30.
针对华南前汛期降水过程,基于全球集合预报系统(GEFS)资料,利用WRF中尺度模式以及GEFS动力降尺度获取的区域集合预报初值场,通过多物理过程参数化方案组合和模式积分方法实现华南前汛期降水的区域集合预报。对2019年5月15日—6月15日共32天的华南前汛期降水过程进行了单一物理过程区域集合预报(REFS_SINGLE)和多物理过程区域集合预报(REFS_MULTI)的数值模拟批量敏感性试验,通过GEFS、REFS_SINGLE和REFS_MULTI的对比分析,探讨多物理过程参数化方案组合对华南前汛期降水的影响,同时利用一次华南前汛期暴雨过程进一步探讨集合预报试验的预报效果。结果表明:(1)REFS集合平均的预报效果明显好于控制性预报。(2)REFS降水集合离散度与预报误差的对应关系好于GEFS。(3)积分48小时后,REFS_MULTI和REFS_SINGLE的扰动能量分别是GEFS的4.7倍和6.3倍。(4)降水级别越大,REFS的TS评分效果就越好于GEFS;REFS_MULTI略微好于REFS_SINGLE。(5)基于32天的批量试验,REFS的AUC值有28天大于GEFS,REFS_MULTI有22天大于REFS_SINGLE,表明REFS的预报技巧好于GEFS,且REFS_MULTI的预报技巧好于REFS_SINGLE。   相似文献   
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