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991.
刘菊菊  游庆龙  王楠 《高原气象》2019,38(3):449-459
利用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)提供的1979-2016年ERA-Interim再分析资料分析了青藏高原(下称高原)夏季云水含量及其水汽输送情况。结果表明:高原夏季云水含量占全年48%,东南向西北减少。影响高原云水含量的水汽通道有印度洋通道、南海通道、孟加拉湾北部及伊朗西部通道(依次简称通道1、2、3、4)。高原云水含量和各水汽通道强度均有明显年际变化。云水含量年际变化与通道2,4基本一致。云水含量与各水汽通道强度均呈增加趋势。通道1偏强时,来自印度洋北部和南海的异常水汽在孟加拉湾交汇向高原输送,主要使高原西北部云水含量增多。通道2偏强时,南海、中南半岛的异常偏南通量及孟加拉湾北部的异常西南通量向高原东南部输送更多水汽。通道3偏强时,西风带水汽和来自印度洋水汽更多输送到高原,主要使高原东北部云水含量偏多。通道4偏强时,来自南海-孟加拉湾南部的水汽向高原异常输送,使高原中部、东南部云水含量偏多。此外,西太平洋副热带高压(下称副高)偏西南偏强时,水汽通道2、4强度偏强,有利于水汽向高原输送。  相似文献   
992.
朱丽  刘蓉  王欣  王作亮  文军  赵阳  谢琰  张堂堂 《高原气象》2019,38(3):484-496
依据近10年黄河源区流域气象台站的降水观测资料,提取夏季降水最强月对应的异常特征,利用拉格朗日粒子扩散模式(Flexible Particle Dispersion Model,FLEXPART),针对目标时段开展大气粒子群(气块)的后向模拟,着重分析了流域内降水正负异常状态下的水汽输送特征及其差异,并评估各水汽源地对流域内三类降水的贡献。结果表明,以“S”型跨赤道输送(“由阿拉伯海至孟加拉湾和印度半岛再由青藏高原西南侧进入黄河源区”)和“几”型输送(“由南中国海经长江中下游平原后途径四川盆地再进入黄河源区”)为代表的南支路径是2012年7月黄河源区对应的主要水汽输送路径;而以东、西风急流作用下的两条远距离输送(“由南中国海至孟加拉湾和印度半岛东北部附近后再经由青藏高原西侧或北侧进入黄河源区”以及“由欧洲平原东部和中亚地区进入青藏高原西侧或北侧后到达黄河源区”)为代表的北支路径是2015年7月黄河源区对应的主要水汽输送路径。在对气块后向模拟追踪的同时,对其运动过程中的比湿变化进行了对应经纬度网格的空间平均,变化特征显示出喜马拉雅山南麓、四川盆地周边、孟加拉湾和青藏高原北侧是黄河源区流域降水对应的潜在水汽源地。由定量评估贡献率的结果可知:青藏高原北侧的广大干旱及半干旱草原地区是2015年7月黄河源区降水的最主要水汽来源,其贡献率高达52.9%;而在2012年,三个主要源地的贡献率差异远不及2015年显著;无论对应何种类型的降水,青藏高原西南部和北侧提供了黄河源区主要可供降水的外来水汽。  相似文献   
993.
许彬  熊秋芬  张玉婷 《气象》2019,45(10):1392-1401
利用常规高空、地面观测资料,分析了2015年6月22日南昌大暴雨过程的环流背景和主要影响系统;利用HYSPLIT模式和6 h—次的NCEP 1°×1°再分析场资料模拟了大暴雨过程240 h气块的后向轨迹,并对中低层的轨迹进行了聚类分析,讨论了不同层次气块在移动过程中水汽的变化。结论:(1)此次大暴雨过程发生在500 hPa低槽前与副热带高压外围的西南气流中、南海海域有1508号热带风暴鲸鱼的背景下,中低层有低涡、切变线及低空急流和地面冷锋,高空200 hPa存在风向分流辐散,且南昌上空有位势不稳定层结等对流性降水特征。(2)轨迹聚类分析表明暴雨过程中水汽路径总体上可以归纳为6条,源自西北太平洋西部、位于1500 m以上的层次,占180条轨迹的46.7%;其次是从南海东部北上而来,位于3000 m以下的层次,占24.4%;还有孟加拉湾东部、中南半岛南部和云南南部等西南方向的通道,占11.7%;其他3条路径均不足9%。(3)对不同层次气块水汽含量的定量分析发现,源自西北太平洋西部和南海东部近海面的气块水汽含量大,到达1500、500 m上空时比湿仍然较高,因而对暴雨的贡献大。南昌3000 m上空气块初始时来自西北太平洋中部相对干的空气,但到达南昌上空时水汽含量显著增大,对暴雨水汽输送贡献也较大。在副热带高压脊线稳定维持且南海有热带风暴存在的背景下,沿副热带高压底部偏东南或偏东气流导致的水汽输送对江南北部暴雨的发生非常重要。  相似文献   
994.
陈丹  周长艳  齐冬梅 《高原气象》2019,38(6):1149-1157
利用1960-2016年川渝逐日降水资料和NCEP/NCAR再分析资料,分析了夏季青藏高原及周边大气热源与四川盆地暴雨的关系。结果表明,青藏高原及其周边的大气热源对四川盆地夏季暴雨频数具有显著的影响。影响关键区分别位于高原中南部及其南侧和高原中东部及其东侧,由此定义了一个影响四川盆地夏季暴雨频数的高原热力差指数Itc,该指数能够较好地反映出盆地夏季暴雨频数的东、西部差异变化特征。当Itc偏高时,副高位置偏西偏北,阿拉伯海、孟加拉湾水汽输送增强,同时贝加尔湖西侧槽或低压位置偏西,盆地西部水汽辐合上升异常增强,暴雨明显偏多;而盆地东部暴雨偏少。当Itc偏低时,副高位置偏东,来自于东南沿海的水汽输送在盆地东部增强,同时贝加尔湖南侧多阻塞形势,使得水汽在盆地东部辐合上升增强,产生暴雨偏多;此时盆地西部暴雨偏少。  相似文献   
995.
利用NCEP再分析资料、地面观测资料和GDAS资料,对2018年8月27日—9月1日广东受季风低压影响发生的超历史极值、持续性特大暴雨天气过程的水汽输送特征进行了详细分析,同时利用Hysplit后向轨迹模式对水汽来源进行了诊断分析。结果表明:持续性特大暴雨过程期间,我国华南沿海为北半球的水汽汇合区,水汽主要来源于印度洋,经印度半岛北上至青藏高原南部向东转进入华南上空;另一部分水汽来源于西北太平洋和南海地区,三支水汽汇聚于华南上空,建立了稳定、持续的水汽输送通道,使得此次特大暴雨过程范围广、持续时间长。降水发生前期水汽辐合中心位于华南东部沿海,29日开始逐渐向西移动,于夜间达到峰值,水汽辐合最为明显,31日夜间其中心进一步西移并趋于减弱;水汽通量势函数高值区的变化与此次过程中降水峰值的逐日变化对应良好。逐日水汽辐合表现出明显的日变化特点,白天水汽辐合减弱,夜间明显加强,此次持续性特大暴雨过程呈现出季风降水特征。华南区域南边界是主要的水汽输入边界,且水汽输入主要集中在低层,尤其是华南中东部南边界的水汽输入量持续较高;29日夜间开始华南区域南边界的水汽输入量明显增大,30日达到最大,与大范围大暴雨和特大暴雨的区域及时段基本吻合。  相似文献   
996.
997.
利用常规观测、地面加密自动站及NCEP再分析资料,针对上合组织青岛峰会的气象服务过程,对海雾维持和消散两个阶段的气象要素特征进行了分析。结果表明:1)当能见度低于1 000 m时,相对湿度为99%,能见度介于1 000~2 000 m之间时,相对湿度为95%~99%。2)近地面层30°N以北黄海海域持续吹东南风,并在青岛形成水汽辐合中心,有利于青岛形成海雾;当东南风转为东北风,水汽辐合中心减弱或消失时,海雾趋于消散。3)在海雾维持阶段,逆温层最低高度稳定在980 hPa以下,总逆温差逐渐增强,逆温梯度跃升与海雾强度增强同步;最大逆温层厚度和逆温层总厚度下降12 h后海雾逐渐减弱,逆温层最低高度上升时能见度也随之上升。4)白天逆温层之上为下沉运动,之下为上升运动,夜间700 hPa之下均为上升运动,且上升运动中心位于逆温层之下,这种垂直结构有利于逆温层和海雾的维持;当逆温强度减弱,垂直运动穿越逆温层贯穿700 hPa以下对流层时,海雾趋于消散。  相似文献   
998.
999.
利用NCEP的FNL再分析资料、广东省区域自动站观测资料等,对2018年8月27日到9月1日发生在广东省的一次季风低压连续性暴雨过程的大气环流形势以及持续性降水的物理机制进行分析。结果表明:在高层辐散环境条件下,低层季风低压的长时间维持,为强降水提供有利的环境条件。低层的不稳定能量以及深厚的垂直上升运动,为持续性的强降水提供了有利的动力条件。暴雨期间,来自南海地区的暖湿气流为暴雨区带来了充足的水汽;暴雨区域的水汽总收支为净流入,其中南边界为强的水汽流入边界,西边界的水汽流入弱于南边界,北边界和东边界为水汽输出,经向的水汽辐合是暴雨区水汽辐合的主要贡献者。  相似文献   
1000.
慕士塔格地区位于青藏高原西北部,常年受西风影响。为了更清楚地认识西风水汽来源和局地蒸发过程对区域水循环过程的影响,利用2017年7月26日—2017年11月6日和2018年7月30日—2018年12月10日在慕士塔格西风带环境综合观测研究站的监测数据,分析了地表大气水汽氢氧稳定同位素组成和相关局地气象要素的变化特征及其相关关系。研究发现:慕士塔格地区水汽中δ18O、d-excess与局地温度和比湿呈现明显的小时变化、日变化和季节变化;水汽δ18O值与温度的显著正相关关系在不同时间尺度稳定存在;在小时和日尺度上,水汽δ18O值与比湿呈现对数关系;后向轨迹追踪表明,西风将西伯利亚和北大西洋及慕士塔格周围地区的水汽传输至观测站点;当水汽自地中海和北大西洋长距离传输至慕士塔格时,水汽δ18O显著降低可达约7‰,d-excess会显著增大;该地区水汽稳定同位素组成的季节变化特征与降水稳定同位素组成的季节变化特征一致。研究内容初步揭示了青藏高原西风传输水汽稳定同位素变化的主要影响因素,可为区域水循环研究提供必要数据和关键认知,有助于理解西风控制区冰芯稳定同位素记录的气候意义。  相似文献   
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