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本文利用常规观测资料和卫星云图资料,采取天气学分析方法,对2012年7月28-30日黑龙江省一次区域性暴雨天气过程进行了分析。结果表明:本次暴雨、大暴雨天气过程是在低涡东移发展,受副高北抬与日本海弱高压阻挡作用,在黑龙江省停留较长时间而造成的。暴雨出现在低涡中心和切变线附近;偏南风低空急流为暴雨提供了水汽条件;地面辐合及高空暖锋活动为暴雨提供给了动力条件;在物理量场上充足的水汽条件以及"低层辐合、高层辐散"的"抽吸效应"引起强烈的上升运动有利于此次区域性暴雨、局地大暴雨天气的发生。 相似文献
152.
本文阐述了区域性地图集中加强城区表示的重要性,通过优化传统地图集的内容结构,加大城区地图的比重,从而使地图集能更客观真实地反映当时的社会现实,提高地图集的科学性和使用价值。 相似文献
153.
一次区域性大暴雨过程中尺度诊断分析 总被引:5,自引:0,他引:5
利用实况降水、FY-2C资料、实时探空、NECP/NCAR再分析资料对2009年8月2—5日川渝地区大暴雨过程主要环流系统、水汽输送特征,以及湿位涡和垂直螺旋度演变特征进行了诊断分析。结果表明:此次强降水环流背景是高空槽东移,耦合了"天鹅"台风动力阻塞维持在川渝地区的西南低涡,南侵的冷空气和西南急流输送的暖湿气流交汇,形成明显的气旋性辐合,导致不断有中小尺度对流系统的生成、发展,且降水过程中一直维持较好的水汽输送条件;湿位涡对本次降水落区有较好的指示意义,由于强降水湿位涡负值中心上空的大尺度下沉气流、强上升气流的倾斜程度和最大锋生强迫区的位置和强度,强降水落区(重庆西部)位于负值中心(四川盆地)暖气流一侧;垂直螺旋度发展演变与暴雨有着密切的关系,当螺旋度等值线密集(稀疏)时,强降水发生(减弱或结束),且暴雨发生时,总是伴随着高(低)空正(负)垂直螺旋度的耦合发生。 相似文献
154.
选取2016—2019年共61次山东区域性辐射雾天气过程,利用山东122个国家级气象观测站逐小时观测资料,对其时空分布及地面气象要素特征进行分析。结果表明:1)山东辐射雾具有显著的季节和日变化特征,主要发生在10月—次年2月,持续性大雾主要发生在1月和12月,一天中20时以后大雾频次增加,02—08时为雾最集中的时段,07时前后达到峰值,下午一般无强浓雾出现。2)辐射雾空间分布呈现明显“西多东少”格局,主要出现在鲁西北和鲁西南地区,山区和半岛沿海地区较少,强浓雾和特强浓雾主要分布在德州、聊城及菏泽等地。3)区域性辐射雾发生时,地面无突出风向,北风略占优势,风速多在3 m·s-1以下;各等级雾形成前气温和露点温度均存在不同程度的下降,20时气温与次日最低气温温差在2~6 ℃、14时地面露点与最低能见度时刻地面露点的温差在1~5 ℃时最有利于辐射雾的发生;随着辐射雾强度的增强,对温度露点差和地面相对湿度的要求越来越高,出现大雾时的温度露点差主要在2 ℃以下,相对湿度大于90%;出现浓雾、强浓雾和特强浓雾时的温度露点差小于1 ℃,相对湿度大于95%。 相似文献
155.
156.
利用常规观测资料、加密自动站资料,对2014年萍乡市一次区域性暴雨过程进行了分析。结果表明:低层西南急流,湿舌以及暖脊均伸向萍乡市,表明有明显的水汽输入、热力不稳定层结和湿斜压性,且萍乡市处于低涡暖切变南侧的强辐合区,是一次较易把握的暴雨过程,但萍乡市仅中部和北部的局部出现暴雨。利用ECMWF高分辨率资料计算了动力因子,对暴雨落区做进一步分析发现:1)广义位温水平梯度高值区和湿热力平流参数正、负中心交界面存在明显的热力不连续面、水平锋生和湿斜压性,与萍乡市中部和北部的降水有较好的对应关系。2)热力垂直螺旋度、水汽垂直螺旋度和热力位涡波作用密度的正、负中心交界面存在充沛的热量和水汽的输送、较强的垂直风切变、涡度矢量的扰动以及热量散度的扰动,对萍乡市中北部的强降水中心有较好的指示作用。 相似文献
157.
根据强浓雾发生的同步性,可将安徽分为5个不同的区域。为了解安徽区域性强浓雾的演变规律及成因,首先利用1980—2019年安徽省68个资料完整的国家级气象观测站08时能见度、相对湿度和天气现象资料,探讨了各区域区域性强浓雾的判定标准,建立各区域40 a的区域性强浓雾日时序资料,分析了区域性强浓雾的年际和年代际变化趋势;然后利用2016—2019年77个国家级气象观测站逐时资料分析了不同区域区域性强浓雾的年变化、日变化及持续时间分布等特征;最后,探讨了冬季区域性强浓雾年际变化的成因。结果表明:(1)1980—2019年,沿淮淮北3个区域区域性强浓雾日数都有先升后降的变化趋势,转折点在2006/2007年;1980—2007年区域性强浓雾日数呈明显的上升趋势,应归因于气溶胶粒子浓度升高。年代际比较,各区域区域性强浓雾日数都是20世纪90年代或21世纪最初10年最多,21世纪第2个10年最少;各区域区域性强浓雾出现日数年际变化大,最少的年份0—1 d,最多年份可超过10 d。(2)2016—2019年,各区域年均区域性强浓雾日数14—17 d,主要集中在仲秋到仲春;持续1 h的强浓雾日占比最高,持续3 h的样本是另一个峰值;淮河以北2个区域年均区域性强浓雾日数最多、且持续时间达到3 h及以上的区域性强浓雾占比最高。(3)淮河以北冬季区域性强浓雾日数与降水日数、降水量、相对湿度和08时气温均呈较为显著的正相关,而与风速和小风日数相关不显著;沿江地区冬季区域性强浓雾日数主要受地面风速影响;而江南冬季强浓雾日数与各地面因子均不存在明显相关。(4)以1月为例,各区域区域性强浓雾日数都与纬向环流指数呈正相关,沿淮淮北3个区域区域性强浓雾日数都与东亚槽位置呈正相关,而与东亚槽强度相关不明显。说明纬向型环流、东亚槽位置偏东有助于安徽沿淮淮北形成强浓雾。进一步分析发现,雾多的1月海平面气压中40°N以北的1030 hPa等值线位置偏东(如在120°E以东),近地层偏东风较强,地面湿度偏高。 相似文献
158.
基于1961—2017年京津冀地区126个气象观测站逐日最低气温和降水资料,分析该区域寒潮发生频次时空变化特征,在此基础上通过定义的干湿判别指标分析区域性寒潮的干湿特征。结果表明:(1)京津冀地区单站寒潮年平均发生频次空间分布呈西北多东南少,86%的站点寒潮年发生频次呈减少趋势。(2)1961—2017年寒潮累计发生站次呈显著减少趋势(P<0.001),气候倾向率为-5.7站次·a^(-1),且在1983年发生突变。1961—1971年寒潮累计发生站次出现峰值,从1972年开始锐减,2007—2017年寒潮平均发生站次为历史最少。(3)1961—2017年区域性寒潮发生频次年际变化总体呈递减趋势,气候倾向率为-0.282次·(10 a)^(-1),1960年代冬季区域性寒潮发生频次最多,1970年代秋季和春季最多,2000年代冬季和春季为次高峰期,2011—2017年3个季节最少。区域性寒潮发生频次季节分布中以秋季出现最多、其次是冬季、春季最少;10月、11月寒潮最为活跃。(4)京津冀地区区域性寒潮过程干过程发生频次最多,2011—2017年区域性寒潮过程干湿特征趋向于干过程和湿过程两极化分布。 相似文献
159.
160.