2020年两次北上台风产生的局地大暴雨天气过程分析     

刘玉娇  林虹  裴永燕 《黑龙江气象》2020,37(4):1-3,16

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干冷空气入侵台风"海棠"残余低压引发的华北地区大暴雨分析     

陈宏  杨晓君  尉英华  易笑园  杨洋  刘一玮  徐威 《湖北气象》2020,39(3):241-249

利用地面逐小时观测资料、NCEP/NCAR (1°×1°)再分析资料、FY-2F卫星加密观测(6 min分辨率)的云顶亮温(TBB)和常规观测资料,对1710号台风"海棠"残余低压北上与冷空气结合导致华北东部大暴雨天气过程进行分析。结果表明:(1)该华北东部大暴雨过程分为两个主要时段,2017年8月1日23时—2日20时(北京时)华北东南部暴雨,由台风残余低压产生,8月2日20时—3日11时华北东北部暴雨,是由减弱变性的台风环流与西风槽东移带来的干冷空气结合进而导致新生气旋和低涡产生引起。(2) 8月2日20时,台风与冷空气逐渐结合,干冷空气从对流层中高层进入变性台风北部,造成位涡下传,进而导致对流层低层形成低涡、地面形成新生气旋,同时激发出中尺度对流系统,系统稳定发展并缓慢向东北方向移动,导致持续近5 h的短时强降雨。(3)暴雨水汽来源主要有两部分,一是台风本身携带来的由南风输送的水汽,二是来自黄渤海由东风输送的水汽,二者结合后从对流层低层将水汽带至华北东北部,且在燕山前形成了水汽强辐合,为该暴雨过程大提供充足的水汽条件。  相似文献   

利用气温与云顶亮温差值检测云方法研究     

黄毅梅  郝剑平  杜春丽 《气象与环境科学》2013,36(4):22-28

利用2005年7-12月卫星资料、地面观测资料、探空资料和地形资料,统计分析了无云条件下气温与云顶亮温的差值,结果表明：无云情况下气温与云顶亮温差值平均为5.04℃,且具有较大的日变化性。由此提出了按时次分别求取阈值用以检测云。通过个例对比分析,初步得出该方法检测云具有以下特点：可用于全天候云检测;不受地形地貌等因素的影响;该云检测方法应用于反演计算,不仅反演的中、高云区域与实测的比较一致,而且反演的低云区域与实测结果也比较一致。  相似文献   

太阳能热水器雷电防护技术分析     

李虹 《气象与环境科学》2013,36(4):88-92

太阳能热水器的雷电防护隐患很大,每年都有不少雷击案例发生。通过调查发现,大多数热水器无雷电防护装置;多安装在屋顶,易招致雷击;安装人员多为非专业人员,缺乏必备的雷电防护知识。对太阳能热水器造成危害的不仅有直击雷,还有感应雷。因此,太阳能热水器的雷电防护,既要采取防直击雷防护措施,也要采取防雷电感应措施。  相似文献   

Simulation of the Direct Radiative Effect of Mineral Dust and Sea Salt Aerosols in a Doubled Carbon Dioxide Climate          下载免费PDF全文

YUE Xu  LIAO Hong  TANG Jin-Ping 《大气和海洋科学快报》2013,6(5):343-348

The authors examine the equilibrium climatic response to the direct radiative effect(DRE)of mineral dust and sea salt aerosols in a doubled-CO2climate with two-way coupling of aerosol-climate interactions.In response to the drier and windier conditions,dust emissions increase by 26%in the Sahara Desert and by 18%on the global scale relative to present day.Sea salt emissions increase in high latitudes(60°)but decrease in middle latitudes(30°–60°)of both hemispheres due to the poleward shift of westerlies,leading to a 3%decrease in global emissions.The burdens of dust and sea salt increase by 31%and 7%respectively,because reductions in rainfall over the tropical oceans increase the lifetime of particles in the warmer climate.The higher aerosol loading in the doubled-CO2climate reinforces aerosol DRE by0.2 W m 2,leading to an additional cooling of 0.1°C at the surface compared with the climatic effects of aerosols in present day.The additional cooling from changes in natural aerosols compensates for up to 15%of the regional warming induced by doubled CO2.  相似文献   

Soil moisture retrieved from microwave satellite data and its relationship with the Asian dust (Hwangsa) frequency in East Asia during the period from 2003 to 2010     

Youngmi Kim  Mi-Lim Ou  Sang-Boom Ryoo  Youngsin Chun  Eun-Hee Lee  Sungwook Hong 《Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences》2013,49(4):527-534

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山东不同云系降水微物理参数特征     

王洪  雷恒池  杨洁帆  张佃国 《大气科学》2020,44(2):315-326

研究不同云系降水的微物理参数特征,对研究降水机制、人工影响天气、雷达定量测量降水、数值预报模式中微物理参数化方案的选择等都有一定意义。本文针对2015年济南地区的液态降水过程,基于微降水雷达(Micro Rain Radar,简称MRR)资料,研究不同云系降水的微物理参数。在400 m高度上,层状云降水0.02~0.2 mm h-1雨强样本数很大,但对累计降水量的贡献很小。混合云和对流云降水在大粒子端数浓度较高。在垂直方向上,层状云降水中的粒子的尺度较集中,中值体积直径D0平均在1 mm左右,随高度的变化不大。对流云降水在雨强大于20 mm h-1时,强垂直气流(包括上升气流和下沉气流)对粒子直径的影响较大,进而影响空中微降水雷达反演降水参数的数据质量。而垂直气流的影响对层状云降水影响较小,在层状云降水时,微降水雷达可以用来分析零度层亮带以下雨滴谱在垂直方向上的演变。  相似文献   

全球升温1.5℃和2.0℃背景下北京市暴雨洪涝淹没风险研究     

张君枝  袁冯  王冀  孙赫敏  刘洪  马文林 《气候变化研究进展》2020,16(1):78-87

基于第五次耦合模式比较计划(CMIP5)的5个气候模式模拟结果,结合FloodArea模型,对RCP8.5情景下全球升温1.5℃和2.0℃时,北京市极端降水和淹没风险进行分析。结果表明：北京市极端降水量呈从西南向东北逐渐减少的分布趋势。在升温2.0℃时,极端降水和淹没风险增加较升温1.5℃时明显,郊区极端降水增加最明显的地区是房山和门头沟,城区极端降水量增加最明显的地区是海淀、石景山和丰台区。海淀区出现一级和二级淹没风险的面积最大,其次是丰台和石景山区。郊区的延庆和怀柔是发生一级淹没风险面积最大的地区。  相似文献   

2018年春季长江流域上游降水异常特征及历史相似性分析     

高雅琦  杜良敏  郭广芬 《气象与环境科学》2020,43(3):78-83

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1990—2010年中国极端温度和降水事件的月变化特征   总被引：1，自引：0，他引：1       下载免费PDF全文

杜予罡  徐昕  王元 《气象与减灾研究》2016,39(1):9-15

利用1960—2010年中国532个台站的日最低、最高气温和日降水资料,选取4个极端温度指数（冷昼、冷夜、暖昼和暖夜）和2个极端降水指数（极端降水量和极端降水频次）,对1990—2010年极端温度和降水事件相对于之前1960—1989年的月尺度变化进行了研究。得到以下主要结论：1） 逐月的冷昼和冷夜发生频率减少,逐月的暖昼和暖夜发生频率增多。冷极端事件发生频率的变化比暖极端事件更明显。2） 4个指数在2月均表现出频率变化异常剧烈的月尺度特征,这主要与中国地区2月增暖最显著有关。4个指数在2月频率变化的空间分布,中国北方地区（东北、华北以及西北）极端温度事件的频率变化比南方地区（西南、华南以及长江流域）更显著。3） 对于极端降水事件,1990—2010年中国极端降水量增加最大的月份为6—7月,极端降水频次增加较多的月份为1—3月。中国各区域极端降水量变化最大的月份集中在夏季6—8月,其中西北、西南和长江中下游地区极端降水量显著增加。对于极端降水频次,东北和西北地区在1月增加最多;华北、西南、长江中下游和华南地区分别在3、5、7和12月增加最多。除华南地区以外,其他5个区域均通过了信度为0.05的显著性检验。  相似文献