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991.
利用常规气象观测、多普勒雷达、卫星资料和区域自动站观测资料及NCEP再分析资料,对2011年6月11日豫北局地强对流天气的预报预警特征和触发机制进行分析。结果表明:局地强对流天气是在东北冷涡背景下产生的,高低层中尺度影响系统(槽、切变线、大风速轴)交汇处右侧是强对流发生潜势区。局地强对流天气发生前,CAPE较大,0-6 km垂直风切变达到中等偏强,有利于超级单体的形成和发展。高空冷平流南侵、低层暖平流北上,有利于大气对流不稳定度进一步加大。中-β尺度强对流云团在东北冷涡槽底后部形成,其发展演变对局地强对流天气预报预警有参考意义。强对流回波经历了细胞状、带状发展期和块状减弱期。回波带南侧形成的超级单体造成了局地强风雹天气,冰雹发生时伴有“三体散射”现象。冷空气和地面辐合线是强对流天气的主要触发机制;地面辐合线对强对流天气还有提示作用。 相似文献
992.
使用中尺度数值天气预报业务模式9 km和3 km分辨率的模式输出产品,分别应用小尺度模式CALMET模式和双线性插值(BLI)方法将预报风速进行降尺度处理,并对比预报风速和风塔观测资料。结果表明:WRF模式9 km分辨率的模式输出经过CALMET模式降尺度以后得到的风速预报效果比3 km分辨率的模式输出略好。同时,由于中尺度数值预报模式分辨率本身较高,使用BLI也可以得到较好的风速预报。将风速分为0 m·s-1≤风速<5 m·s-1,5 m·s-1≤风速<10 m·s-1和风速≥10 m·s-1共3个等级,检验3个风速等级的预报偏差百分比得出,CALMET模式和BLI方法对10 m·s-1以上的大风的预报效果相对较差;如何对大风预报进行订正对风速预报准确率的提高具有重要的意义。 相似文献
993.
将INTEX-B排放源应用到空气质量模型Model3-CMAQ中,对中国地区对流层NO2的浓度分布进行了数值模拟,并与OMI卫星对流层NO2资料进行了对比和验证。结果表明:将INTEX-B排放源应用到Model3-CMAQ模式,模拟的NO2浓度在中国地区的分布、季节变化规律与卫星资料所得结果一致。敏感性试验表明,工业及电厂排放对NO2的浓度贡献最大,而交通排放的贡献相对较小,两种排放均主要集中在京津、长江三角洲等经济发达地区。 相似文献
994.
开源GIS支持下的气象灾害风险区划分析 总被引:5,自引:0,他引:5
近年来气象灾害频繁发生,给我国人民生活、经济发展带来严重威胁。灾害风险区划分析作为防灾减灾的基础工作,在我国逐渐展开。为探索一种基于开源GIS的县级区域气象灾害风险区划分析技术方案,首先分析开源GIS的发展状况,探讨了开源GIS的质量、性能及应用中需注意的法律因素等,而后以东营市河口区为例,选择QGIS、ILWIS等开源软件,基于区域灾害系统论构建不同气象灾害的分析模型及综合气象灾害分析模型,进行县级区域气象灾害风险区划分析,最终编制实验区气象灾害风险区划分级图。 相似文献
995.
Spatial and Quantitative Comparison of Satellite-Derived Land Cover Products over China 总被引:1,自引:0,他引:1 下载免费PDF全文
Because land cover plays an important role in global climate change studies, assessing the agreement among different land cover products is critical. Significant discrepancies have been reported among ... 相似文献
996.
997.
探讨了基于PixelGrid系统下的无人机影像空三加密方法、工艺流程及正射影像图制作。 相似文献
998.
999.
In this paper, a novel algorithm for aerosol optical depth(AOD) retrieval with a 1 km spatial resolution over land is presented using the Advanced Along Track Scanning Radiometer (AATSR) dual-view capability at 0.55, 0.66 and 0.87 μm, in combination with the Bi-directional Reflectance Distribution Function (BRDF) model, a product of the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). The BRDF characteristics of the land surface, i.e. prior input parameters for this algorithm, are computed by extracti... 相似文献
1000.
A CLOUD-RESOLVING MODELING STUDY OF SURFACE RAINFALL PROCESSES ASSOCIATED WITH LANDFALLING TYPHOON KAEMI(2006) 总被引:5,自引:0,他引:5
The detailed surface rainfall processes associated with landfalling typhoon Kaemi(2006) are investigated based on hourly data from
a two-dimensional cloud-resolving model simulation. The model is integrated for 6 days with imposed large-scale vertical velocity, zonal
wind, horizontal temperature and vapor advection from National Center for Environmental Prediction (NCEP) / Global Data Assimilation System
(GDAS) data. The simulation data are validated with observations in terms of surface rain rate. The Root-Mean-Squared (RMS) difference in
surface rain rate between the simulation and the gauge observations is 0.660 mm h-1, which is smaller than the standard
deviations of both the simulated rain rate (0.753 mm h-1) and the observed rain rate (0.833 mm h-1). The simulation
data are then used to study the physical causes associated with the detailed surface rainfall processes during the landfall. The results
show that time averaged and model domain-mean Ps mainly comes from large-scale convergence (QWVF) and local vapor loss
(positive QWVT). Large underestimation (about 15%) of Ps will occur if QWVT and QCM (cloud
source/sink) are not considered as contributors to Ps. QWVF accounts for the variation of Ps during most
of the integration time, while it is not always a contributor to Ps. Sometimes surface rainfall could occur when divergence is
dominant with local vapor loss to be a contributor to Ps. Surface rainfall is a result of multi-timescale interactions.
QWVE possesses the longest time scale and the lowest frequency of variation with time and may exert impact on Ps in
longer time scales. QWVF possesses the second longest time scale and lowest frequency and can explain most of the variation of
Ps. QWVT and QCM possess shorter time scales and higher frequencies, which can explain more detailed
variations in Ps. Partitioning analysis shows that stratiform rainfall is dominant from the morning of 26 July till the late night of 27 July. After that, convective rainfall dominates till about 1000 LST 28 July. Before 28 July, the variations of in rainfall-free regions contribute less to that of the domain-mean QWVT while after that they contribute much, which is consistent to the corresponding variations in their fractional coverage. The variations of QWVF in rainfall regions are the main contributors to that of the domain-mean QWVF, then the main contributors to the surface rain rate before the afternoon of 28 July. 相似文献