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161.
加快我国自动气象观测站发展步伐 总被引:5,自引:0,他引:5
我国现有的地面气象观测站网布局不合理 ,观测时次偏少 ,所提供的气象信息 ,无论从时空上还是密度上 ,都不能满足监测预报灾害性天气的需要。努力加快我国自动气象观测站发展步伐 ,是提高对灾害性天气的监测能力和预报服务水平的重要途径。 相似文献
162.
:1998年 7— 8月 ,运用LASGη坐标有限区域数值预报模式进行了四川盆地的业务定量降水数值预报的试验表明 :虽然晴雨预报TS平均评分超过 0 7,但个别个例TS评分偏低。本文对试验期间TS评分最高和最低的两个个例进行分析 ,结果表明 :降水预报的准确性与盆地内外特征物理量场的分布有关。当盆地外的大气状况的分布有利于降水时 ,盆地内降水预报的准确性也更高。 相似文献
163.
现在已确定MICAPS系统为预报员的工作平台,本文结合实际论述预报员在预报工作中运用MICAPS系统的一些经验、体会、特别是在MICAPS系统中将天气图实况场同数值预报产品有机地结合,详细地介绍了综合指标方法在降水分级预报中应用研究和综合指标方法. 相似文献
164.
运用LASGη坐标有限区域数值预报模式对青藏高原东部的川、渝两省市1988年的18次强降水过程进行了不同方式下的定量降水预报的数值模拟,并根据中国气象局制定的有关规定对模拟预报结果进行了评估.该区域地形复杂,天气系统多变,对数值预报模式有较高的要求,LASGη坐标模式以其比较完善的动力框架和物理过程处理方法获得了较好的预报结果,其对小雨、中雨、大雨预报的TS评分可超过主观预报的水平. 相似文献
165.
应用北太平洋海温资料,分析了川渝地区盛夏雨量与海温的联系,在关键海区海温与川渝伏旱气候非同步联系的基础上,建立了多时次海温EOF迭代方法,进行了川渝地区盛夏伏旱的短期气候预测.实际应用表明:以前期多时次海温为预报因子,通过历史独立预报试验建立的多时次EOF迭代伏旱预测模型,预见期长,准确率高,并可实现滚动预测,具有明显的预报技巧和应用价值. 相似文献
166.
利用欧洲中心ERA Interim逐日再分析资料,基于南支槽客观识别方法定义了一个南支槽强度指数,并结合格点降水资料,对1980—2019年冬季南支槽强度的年际变化特征及其与中国降水、大气环流和水汽输送的联系进行了研究。结果表明:① 南支槽强度变化主要呈准4年周期。② 赤道中东太平洋海温是影响南支槽年际变化的一个重要因素,与南支槽强度有很强的负相关关系,其中Nino 3区的海温变化对南支槽强度的影响更显著。③ 南支槽偏强年从云南南部到华南一带降水量较常年偏多,其中广东、湖南和江西南部至福建一带降水量较常年偏多30 mm以上;南支槽偏弱年西南至华南一带降水较常年偏少,其中广东、广西东部降水量较常年偏少30 mm以上。④ 南支槽偏强年时存在两支异常水汽输送路径,一支为从赤道以北至10°N,从60°E延伸至菲律宾附近的异常强西风水汽输送带;另一支位于20°N附近,由南支槽的槽前西南气流将孟加拉湾地区水汽输送到我国境内,是冬季西南与华南的主要水汽通道。 相似文献
167.
168.
利用CMORPH融合资料、地面降水资料和卫星云图资料,针对2015年6月22~24日(过程一)和2018年7月10~12日(过程二)四川省持续性暴雨过程,从动力、热力、水汽、云图等多方面进行对比分析.结果表明:两次过程的落区、强度均不相同;过程一主要降水产生于四川盆地东北部到中部,48h内共有338个区域自动站出现了暴... 相似文献
169.
600 hPa天气系统能够分析川西高原低涡变化的主要特征,并能识别低涡的发展移动和川西高原强降水落区的关系。利用1979—2020年逐3 h的ERA5再分析资料(0.25°×0.25°)和2011—2020年逐小时降水资料,对夏半年川西高原600 hPa低涡活动特征、低涡与降水的关系及致雨低涡动力和热力特征进行统计分析,结果表明:(1)42年间低涡年均80个,持续时间1 d以内占总数的95.7%;在川西高原本地生成、移入和移出低涡年均61.5个、18个和5.3个;低涡源地和消散地分别在甘孜州白玉县和理塘县为中心的区域。(2)生命史大于12 h的低涡占比36.4%,都会带来降水,其中超83.7%会造成中雨以上降水;低涡伴随的日降水强度最大值中心位置随月份先由川西高原东部与南部地区北移到中部,之后逐渐移回到东部与南部地区,相对应7—8月多低涡从北部南移到中部摆动消亡,其余月份多低涡从中部生成影响到东部和南部地区或在南部生成并停滞或摆动。(3)强烈垂直上升运动和正涡度区的耦合发展以及深厚不稳定层结的形成和加强是致雨低涡发生发展并产生强降水的动力特征和热力层结条件。 相似文献
170.
【目的】 为了建立川东北最佳极端强降水概率预报方程。【方法】 利用ERA时间间隔为1 h的0.25°×0.25°再分析资料,计算1990—2019年5—9月逐日4个时次的物理量,统计分析极端强降水个例物理量异常度,采用4种实验方法对比分析并建立预报方程。【结果】 (1)异常度较明显因子分别为700 hPa比湿、850 hPa比湿、700 hPa水汽通量散度、850 hPa水汽通量散度、500 hPa垂直速度、700 hPa垂直速度、850 hPa垂直速度,大部分平均异常度绝对值在1.5以上,K指数和假相当位温相当,08时总体比其他时次异常度明显。(2)预报方程预报结果。样本内检验,该预报概率平均值为0.652,60%的百分位值为0.623,预报概率最大值为0.999。样本外检验,预报指数阈值为0.6时,平均准确率达到了90%,平均空报率为9.3%,平均漏报率为0.7%,其中有13站的漏报率为0%;以0.65为阈值检验,平均准确率达到了92.4%,平均空报率为6.9%,平均漏报率为0.7%,其中有13站的漏报率为0%,预报效果更佳。【结论】 极端强降水概率预报方程具有较好的预报效果。 相似文献