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941.
2021年第6号台风“烟花”于7月18日生成,7月30日变性为温带气旋,生命史长达13 d,先后对中国东部14个省市造成影响,其主要特点是移动速度慢、陆上滞留时间长和累积雨量大。基于静止气象卫星、极轨气象卫星和全球降水测量卫星的多通道观测和产品,对“烟花”的影响过程进行分析。结果表明:“烟花”空间尺度较大(最大半径约为350 km),登陆前对流深厚、云系螺旋特征显著,登陆后云系结构遭到破坏、中等对流分布密集但没有组织性;“烟花”在洋面上时液态水和冰态水含量丰富并表现出非对称分布,登陆后液态水和冰态水主要集中在台风前进方向的右侧。基于微波成像仪的降水反演结果显示:降水主要分布在台风外围螺旋雨带位置,且在位置和形态上与实况较吻合;虽然雨量估计值与实况存在一定偏差,但对降水预报,特别是常规资料稀少区域的降水预报仍具有参考意义。 相似文献
942.
相比一般暴雨,突发性暴雨一直是天气预报与研究的难点和重点。2020年6月26日19时~27日02时四川攀西地区凉山冕宁突发暴雨,造成了严重灾害。为了深入认识此次暴雨过程成因,应用观测试验、卫星遥感和ERA5再分析资料,对这次冕宁“6.26”突发性暴雨过程的温、湿环境及动力特征进行了分析研究。结果表明:(1)此次暴雨是由迅速加强的MCS造成,且诱发MCS的温、湿环境具备“突发性”。在暴雨前6~12h,CAPE快速增大、可降水量增加、“上干下湿”垂直结构及热力不稳定条件得以建立。(2)强烈的上升运动在中高层气旋性涡度向低层发展增强的过程中形成,低层气旋性涡度发展又伴随强烈的上升运动,与区域地形相关的动力条件的建立和加强对强对流维持及突发性暴雨发生有重要作用。(3)暴雨过程发生在低层螺旋度与水汽耦合的最佳时段,垂直螺旋度与水汽耦合作用的增强,更易于引发暴雨过程,动力?水汽耦合对暴雨具有重要的激发作用,且湿螺旋度对暴雨落区更具有指示意义。 相似文献
943.
综合运用2007-2017年青海省52个自动气象站小时降水资料,ERA-interim 0.5°×0.5°以及FY-2卫星TBB资料,对青海地区暴雨的形成条件和基本特征进行了分析。结果表明,西太平洋副热带高压(以下简称副高)和青藏高原低涡切变(以下简称低涡切变)是影响青海暴雨的主要天气系统,将青海暴雨类型划分为副高边缘型、副高控制型和低涡切变型三种。研究表明:(1)南亚高压中心位置位于青海南部或四川北部,且副高西脊点位于90°E-100°E,32°N时,有利于副高边缘型和副高控制型暴雨的形成;南亚高压中心位置偏南,位于西藏时,有利于低涡切变型暴雨形成。(2)形成暴雨的对流系统主要有低空急流影响下的移动性对流单体,副高控制下原地生消的非移动性对流单体以及高原切变线维持下的多单体合并。(3)副高边缘和副高控制型暴雨的水汽源地主要来自西太平洋地区,低涡切变型暴雨的水汽源地主要来自孟加拉湾地区,其次是中纬度西风带地区。(4)副高边缘型暴雨具有典型的锋面降水特征,暴雨区出现在θse等值线向北倾斜密集区,以混合性降水为主,平均降水持续时间为12 h;副高控制型暴雨发生在高温高湿环境中,降水效率高,... 相似文献
944.
利用天津地基遥感(风廓线雷达和微波辐射计)数据及地面自动气象站数据构建地基遥感探空廓线系统(简称遥感探空廓线), 旨在弥补常规探空层结信息时空密度不足, 对2020—2021年5—9月遥感探空廓线反演结果进行模式检验, 并从中选取10次强对流过程进行个例效果评估。结果表明:反演数据与欧洲中期天气预报中心再分析数据(ERA5)比湿的平均绝对偏差为1.06 g·kg-1, 对流有效位能相关系数为0.84(达到0.01显著性水平)。10次强对流过程中强对流发生前临近时次常规探空对流有效位能平均值为322 J·kg-1, 遥感探空廓线具有分钟级时间分辨率, 能高时效性地跟踪大气状态的演变趋势, 对流发生前8 h内对流有效位能平均峰值为1451.88 J·kg-1, 与常规探空相比具备明显对流指征。研究表明:遥感探空廓线能动态描述热动力参数的配置及对流潜势的发展与释放过程, 有利于提高短时临近预报的精细化水平。 相似文献
945.
本文采用位涡波作用密度和波作用方程,对一次南疆西部干旱区暴雨的组织化过程和机制进行了诊断研究,对影响暴雨对流系统组织化的关键物理过程进行了分析和讨论。位涡波作用密度耦合了多种影响对流云体演变的大气动热力扰动,能够良好描述对流系统的组织化过程。以此为基础,描述位涡波作用密度变化的波作用方程能够用来研究驱动对流系统组织化发展的物理因素。研究发现,波作用方程诊断得到的多个物理过程与扰动斜压性、扰动风切变和扰动涡度的发展演变有关,表明它们对对流组织化有重要作用,多条东西向的对流线发展为东北—西南向的带状对流系统过程中,包含强对流的维持和南北尺度的增大。对流线在东北向弱对流的发展增强与基本态气流对强对流区的热力输送引起扰动斜压性增强有关。影响对流线中部强对流的维持和南北向发展的关键过程包括:上升、下沉气流引起的热力输送导致对流线内扰动斜压性增强,扰动西风与扰动东风形成气旋性环流引起经向切变环流增强,及扰动经向风将扰动纬向风切变向对流中心区输送引起纬向切变增强、垂直环流增强。该研究表明,对流系统的组织化是大气多种动热力扰动演变和配合的结果,通过波作用演变方程能够比较清晰体现其中的关键过程,且波作用方程为波作用密度倾向,未来可探讨其对对流系统组织化的预报意义。 相似文献
946.
在热带气旋的生成过程中,从热带扰动向热带低压增强的过程研究较少,而这一过程必定伴随着中尺度对流系统(MCS)的生成、合并和发展。本文利用FNL分析资料和高分辨率模式对1521号台风“杜鹃”生成前3天进行数值模拟,着重探讨了“杜鹃”生成过程中MCS的发展演变特征。在“杜鹃”生成过程中,对流层上部槽(TUTT)位置偏东,“杜鹃”主要从季风涡旋(MG)的东南侧边缘向西北方向移动,因此,减弱的大尺度垂直风切和MG东南侧的低层辐合都为“杜鹃”的生成提供了有利的动力条件。在“杜鹃”生成前期阶段,新生成更多的MCS有利于在热带扰动阶段“杜鹃”的增强;“杜鹃”生成的中后期阶段,对流爆发,MCS发生合并使得MCS个数减少,MCS结构变得更加紧凑,面积最大的MCS逐渐向热带扰动中心区域收缩,“杜鹃”生成速度加快。对比MCS中的层云降水和对流云降水的特征发现,MCS中层云降水覆盖面积更大;对流云降水的降雨率比层云的降雨率更大,同时变化幅度更明显。层云降水百分比的增加与“杜鹃”增强的过程关系密切,但对流云降水的降雨率增加有利于MCS增强,层云和对流云的共同作用促进了“杜鹃”生成。 相似文献
947.
为研究黄河源区边界层湍流特征及其对物质和能量输送的影响,本文首次采用大涡模拟的方法,对比分析了黄河源区两种不同下垫面上(鄂陵湖和湖边草地)对流边界层(CBL)中精细的湍流结构特征。使用资料为2012年夏季黄河源区鄂陵湖流域野外观测实验的GPS探空资料、涡动相关观测资料。分析表明,模拟的黄河源区草地和湖上CBL的平均结构与实测结果吻合较好,但草地和湖上CBL的湍流结构特征差异较明显。模拟结果显示,草地CBL内湍能收支、湍流特征量的时空分布和湍涡结构特征均与陆地上热力驱动CBL的研究结果一致;湖上CBL顶部存在明显的对流卷特征,且夹卷层的湍流强度比草地的强,而草地近地面湍强则更大。通过改变水平分辨率的模拟试验,发现两个不同下垫面上模拟结果对模式分辨率的敏感性不同,湖面CBL的模拟要选择较高的水平分辨率(50~100 m),以提高近湖面和夹卷层对湍流动能和湍流通量模拟的精度,也充分模拟出各种尺度的波对湍流通量的累积贡献。考虑到计算时间等影响,模拟草地边界层精细的湍流结构时建议选择网格距为100~200 m。 相似文献
948.
基于1979~2018年观测向外长波辐射资料和其他多种再分析资料,研究了西太平洋暖池6月对流增强的原因。合成分析结果表明,由于La Ni?a影响造成春季暖池海温偏高,为6月暖池对流增强提供了热力基础,而大气内部扰动特别是热带西风增强能从动力上影响到6月对流的发展。此外,6月对流增强通过局地海气相互作用持续影响到7~8月的对流变化,导致暖池对流形成显著的季节内振荡,因此6月对流增强对其后月份对流异常变化有重要的预测意义。1984年6月的个例分析表明,热带西风增强能导致暖池对流发展,二者存在明确的超前滞后关系。与此相反,虽然1989年是一个强La Ni?a年,春季暖池海温也偏高,但由于6月热带西风偏弱,暖池对流难以发展,夏季对流的季节内振荡也不显著。因此,6月暖池对流增强受到前期海温偏高和大气扰动的共同作用。另一方面,暖池对流偏强与偏弱并非一种完全反对称关系,暖池对流偏弱还受到其他因子的影响。 相似文献
949.
以传统的检验方法和基于对象诊断评估方法(MODE), 对首次以台风级别影响辽宁的“巴威”台风(2008)的台风暴雨过程不同性质降水的多模式(ECMWF、CMA_MESO 10KM、CMA_MESO 3km和睿图东北模式)预报结果进行了检验评估。结果表明: 受“巴威”远距离和本体影响, 辽宁省先后出现对流型降水和稳定型降水, 传统检验和MODE检验结果均表明, 多模式的对流型降水预报效果要优于稳定型降水, 这很可能是多模式对于台风北上减弱产生稳定型降水的影响系统的预报强度偏差大导致, 在今后预报中务必注意台风强度预报偏差对本体稳定型为主的降水的影响。传统检验结果中, CMA_MESO 3km和ECMWF模式的评分较高, 并且对于对流型降水雨带的形状、范围和质心距离、交集面积预报效果最好, ECMWF模式对稳定型降水也有着较高的目标相似度评分。尽管睿图东北模式由于对10.0 mm以上量级降水较高的空报和漏报率, 而导致TS评分偏低; 但在MODE检验结果中, 东北模式预报的强降水雨带的中心位置、降水强度和范围均接近实况, 目标相似度更高, 尤其在对流型降水阶段目标相似度达到了1.00, 模式对于对流型降水预报有着较好的可参考性。 相似文献
950.
中尺度对流系统(Mesoscale Convective System,MCS)是很多对流性天气的主要致灾体,可导致严重的气象和水文灾害,如雷暴大风、冰雹、龙卷风和山洪。对MCS进行准确的识别和追踪,并根据追踪轨迹及获得的MCS特征实现MCS的分类,对灾害天气的分析和预报有重要意义。基于京津冀地区2010—2019年的雷达组合反射率拼图资料,分别使用支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、极度梯度提升决策树(XGBoost)和深度神经网络(DNN)4种机器学习方法,研发了京津冀地区MCS的自动识别算法。使用时、空重叠追踪法对识别的MCS进行追踪匹配,得到包含强度、时间和空间信息的MCS追踪数据资料。在区分线状对流系统和非线状对流系统的基础上,进一步从经典的尾随层云(Trailing Stratiform,TS)、前导层云(Leading Stratiform,LS)和平行层云(Parallel Stratiform,PS)三类准线性MCS的概念模型和结构特征出发,根据追踪轨迹计算MCS的运动方向和MCS近似长轴两侧层状云和强对流云的面积占比,建立准线性MCS的分类算法。MCS的识别属于二分分类问题,以命中率(POD)、虚警率(FAR)、临界成功指数(CSI)和准确率(ACC)为评价指标,综合对比各项指标发现DNN模型较SVM、RF和XGBoost模型对MCS的识别效果更好。使用时、空重叠追踪法对DNN模型识别的MCS进行追踪,结合对两个追踪实例的分析,发现本研究所用的算法取得了很好的追踪结果,也进一步说明了深度学习方法识别MCS的准确性和优势。根据追踪轨迹计算某时刻MCS的运动方向,结合识别的层状云和强对流云的分布位置,准确实现了TS、LS和PS型准线性MCS的分类,为准线性MCS的生命史预测及其致灾天气特别是短时强降水的强度、位置和持续时间的客观预报提供了一种技术思路。 相似文献