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2020年梅汛期（6～7月）长江中下游地区发生了严峻的汛情。2020年梅雨期长度和强度均远超历史平均水平。本文利用逐日NCEP/NCAR再分析资料和全球降水量网格数据集,研究了本次梅汛期降水特征及其与对流层上层斜压波动活动的联系。结果表明:本次梅汛期,长江中下游地区的总降水量和降水异常大值区位于安徽南部,共有7次连续的降水过程发生。长江中下游地区在对流层中低层辐合、高层辐散,且该地区上空有强的异常上升运动,有利于异常强降水的发生发展。同时,水汽自孟加拉湾和中国南海地区输送至长江中下游地区,为强降水的发生提供了充足水汽。利用小波分析研究该地区的逐日降水标准化时间序列时,发现其存在2～4天和6～14天的显著周期。高频（2～14天）扰动所显示的Rossby波动在对流层上层表现出向下游频散的特征,波动源于贝加尔湖附近。波扰动能量和通量所显示的波动向下游的传播过程与波包的传播过程较为一致,分别源于地中海和贝加尔湖附近的波扰能向东或向东南频散至长江中下游地区,有利于该地区扰动加强并进而有利于强降水的发生和维持。以上结果加深了人们对2020年超长“暴力梅”成因的认识并可为有效预测类似事件提供线索。 相似文献
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卫星微波仪器的辐射率资料,由于兼具卫星观测的全天空优势和微波观测的全天候特性,成为数值天气预报系统同化的日益重要的角色。微波成像仪作为被动微波辐射计的重要一类,其在数值预报中的应用潜力亟待进一步的检验和更充分的挖掘。针对全球水循环变化观测卫星GCOM-W上搭载的第2代先进微波扫描辐射计AMSR2的10个通道,建立了半径200 km的稀疏化方案;研发了包含9项检验的质量控制方案,对于污染低频通道观测的太阳耀光现象和无线电信号干扰等因素进行屏蔽;设计基于经典预报因子的偏差订正方案,对仪器系统偏差进行有效的校正;采用基于变分同化后验估计的观测误差统计,克服了观测误差难以准确估计的问题。通过以上方法,GCOM-W AMSR2共有10个通道辐射率资料在中国自主研发的全球/区域同化预报系统（CMA_GFS,原名为GRAPES_GFS）3.0版的四维变分同化系统（4DVar）中实现了直接同化应用。1个月的批量试验证明,同化GCOM-W AMSR2后,CMA_GFS湿度分析场得到了一定的改进,各量级定量降水中期预报评分有所提高,同时,GCOM-W AMSR2辐射率直接同化对CMA_GFS南半球和赤道地区预报有明显正贡献。研究证实AMSR2能够很好地弥补常规观测资料稀疏区的资料匮乏,发挥水汽敏感特性,改进湿度分析和降水预报的技巧。 相似文献
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基于风险矩阵理论,初步建立了重大活动气象风险评估方法与流程,并以北京某重大庆祝活动服务为例,在多部门联合共同确定活动期间气象风险源的基础上,利用长时间序列气象资料及短期测风雷达观测资料,分析了庆祝活动期间各类气象风险的可能性,结合对活动可能造成后果的严重程度,利用风险矩阵开展了气象风险评估及风险控制研究。评估结果表明,庆祝活动期间主要气象风险依次为降水/阴雨、白天大风、雾-霾、夜晚大风、高温、雷电、低温等7类。其中,降水/阴雨、白天大风、雾-霾为高风险,夜晚大风为中风险,其余均为低风险,根据评估结果建立的风险控制原则和具体措施成功应用于庆祝活动风险控制中。与现有气象业务服务中天气风险评估相比,本研究实现了重大活动气象风险评估由仅考虑高影响天气出现概率向基于影响的风险评估的转变。 相似文献
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云液态水路径是气候和天气系统分析的重要参数,可以从卫星观测资料反演获得.目前,基于卫星微波探测仪器观测资料的云水算法可由23.8和31.4 GHz两个通道产生.本研究使用先进技术微波探测仪(ATMS)观测数据,对物理和经验两种算法反演出的云液态水路径进行验证评估.结果表明,经验算法和物理算法都可以描述云液态水在全球洋面... 相似文献
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为保障北京气候中心（Beijing Climate Center,BCC）气候模式在第6次耦合模式比较计划（Coupled Model Intercomparison Project Phase 6,CMIP6）中的大量试验数据产品面向国内外实现共享,建立了试验数据共享平台。由于模式试验数据具有数据量大、要素种类繁多、元数据多样等特征,为提供高效的数据管理,平台采用分布式存储架构,数据通过气候模式输出重写（climate model output rewriter,CMOR）软件进行格式规范,并实现基于THREDDS（thematic real-time environmental distributed data services）的数据组织与共享。在平台建设及软件设计部署等层面,充分考虑数据安全。该平台实现BCC 3个模式约190 TB的试验数据稳定、高效共享,为国内外气候变化领域科研工作者提供获取数据的方便快捷途径与方法,成为推动我国气候模式国际应用的有力技术手段。 相似文献
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2018年2月春节期间琼州海峡发生持续性大雾天气,造成大量船舶停航。本文结合葵花8号卫星反演海雾产品、琼州海峡沿岸站点能见度观测数据及美国国家环境预报中心NCEP（National Centers for Environmental Prediction） 提供的FNL（Final Analysis）客观分析资料,对2018年2月18～20日的大雾过程进行了天气学成因分析,并进一步利用CMA-MESO（Global and Regional Assimilation and Prediction System）高分辨率数值模式从边界层方案、模式垂直分层以及海雾能见度算法三个方面进行敏感性试验,以找出模拟效果更好的模式设置方案。研究结果表明:大雾期间华南近海海温较常年平均偏低,受地面冷高压南下补充的弱冷空气影响,偏东暖湿气流流经冷海面并快速凝结。而数值模拟对比试验显示,采用YSU（Yonsei University）边界层方案、边界层垂直层次加密及美国国家海洋大气局预报系统实验室（FSL/NOAA）的海雾诊断方案（简称FSL）对改进能见度预报效果显著:YSU边界层方案比MRF（Medium Range Forecast Model）边界层方案对该次大雾过程的分布范围和最低能见度出现的时间模拟效果更优;模式低层分层加密可更好体现出低能见度的演变过程;通过能见度算法与实况对比,基于模式预报性能较好的湿度和温度预报而来的FSL算法,其能见度预报与站点实况最为接近。 相似文献
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为分析CMA-MESO模式对2021年7月19—21日河南特大暴雨的预报性能,除了常规观测资料,还利用雷达和卫星非常规观测资料,对模拟回波和云产品开展传统和新型空间检验,以揭示对流风暴和中尺度对流系统(MCS,基于卫星红外通道)的模式预报偏差细节,并从降水形成的水汽、动力、触发和维持机制等角度分析模式误差产生的原因。结果表明:模式能较好预报雨带形态、弱回波持续时间以及主要降水发生前期和后期MCS的面积和强度演变趋势;模式偏差主要体现在低估了降水强度且未报出郑州站极端小时降水,错报主雨带小时降水演变,严重低估了对流风暴和强对流风暴的持续时间,未能报出午后MCS面积陡增的变化趋势且MCS位置预报偏西、偏北;模式降水偏差的原因主要在于水汽的模拟,模式水汽垂直分布不合理,对台风烟花和查帕卡的水汽输送均偏弱,而水汽输送不足的根源是低空急流偏弱和超低空急流脉动不足。另外,模式未能在郑州站附近预报出稳定少动的地面中尺度辐合线,加之大气层结不稳定度不足和对流不稳定能量偏低,使得对流发展不够旺盛,最终导致降水预报不足。 相似文献
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Blacklist methods are used in the CMA Global Forecasting System (CMA-GFS) to improve the application of aircraft temperature data to numerical weather prediction in the Northern Hemisphere and the tropics. In this paper, the ERA5 re-analysis data are used to analyze aircraft temperature observation errors of each aircraft and a blacklist is established using pre-quality controls and threshold methods. The blacklist-filtered and blacklisted aircraft temperature data are then applied to the four-dimensional variational assimilation system, respectively, and an assimilation cycle forecast for the period from September 1 to 30, 2019 is carried out. The results show an uneven distribution in the global aircraft blacklist data. After the application of the blacklist methods, the RMSE of geopotential height and temperature analysis field decrease in the vertical direction by a maximum of ~ 1.5 gpm at 200 hPa and ~ 0.15 K at 250 hPa, respectively. Overall, the blacklist methods of aircraft temperature data improve the analysis and forecast in the CMA-GFS. 相似文献
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基于中国气象科学研究院T255全球高分辨率气候系统模式(CAMS-CSM)2011—2020年多样本集合回报试验,评估模式在中国及3个典型区域地表短波辐射(downward short-wave radiation flux,DSWRF)的季节预测能力。结果表明:CAMS-CSM模式能较好预测DSWRF的季节变化特征,但春季、夏季预测强度偏弱,秋季、冬季偏强。不同季节、不同地区DSWRF异常场的预报技巧差异明显。由DSWRF异常的空间相关系数和时间相关系数可以看到,内蒙古和西北地区秋季、冬季预报技巧较高,京津冀部分地区夏季、秋季节预报技巧较低。从趋势异常综合评分指数看,中国区域超前1个月预报各季节评分均超过70分,对西北地区夏季、秋季的评分指数最高,超过80分。整体而言,高分辨率气候模式对中国区域DSWRF超前0~1个月预报有一定预测能力,尤其是太阳能资源丰富的西北地区,可为未来DSWRF短期预测及太阳能清洁能源选址等提供参考。除模式系统性偏差外,春季、夏季DSWRF预报偏差主要来源于总云量预报的模拟偏差,改进模式云微物理过程是提高DSWRF季节预测能力的重要途径。 相似文献