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51.
以2007~2018年西宁二十里铺气象站探空资料为模拟样本,利用MonoRTM模式模拟中心频率21.985~58.759GHz的35通道亮温,应用BP神经网络对模拟数据进行反复训练,构建最优反演模型,并以2019年探空资料为测试样本,对比分析了不同季节和不同天气条件下BP神经网络与微波辐射计的反演效果。结果表明:晴空条件下,BP神经网络与微波辐射计在温度反演上效果最佳,水汽密度次之,相对湿度最差,其中冬春季BP神经网络反演效果优于微波辐射计,夏秋季反之;有云条件下,BP神经网络温度反演效果在冬、春和夏季均优于微波辐射计,其水汽密度反演效果在四季均较微波辐射计有明显提升,其相对湿度反演效果在冬、春和夏季均较微波辐射计更佳。晴空和有云条件下,BP神经网络在不同季节反演温度、水汽密度和相对湿度的平均绝对误差和标准偏差均小于微波辐射计,尤其是相对湿度的反演精度提升最为明显。晴空条件下,BP神经网络反演温度廓线在春、夏和秋季效果最佳,反演水汽密度廓线在中低层精度较高,反演相对湿度廓线的精度较差,但基本和探空资料趋势一致;有云条件下,BP神经网络反演温度廓线与晴空时基本一致,较微波辐射计精度更高,反演水汽密度和相对湿度廓线在8km以上效果较好。 相似文献
52.
《高原山地气象研究》2021,(1)
利用1971~2013年台站逐日最高气温、平均气温站点资料和NCEP/NCAR逐日再分析资料,通过小波分析、Butterworth带通滤波、相关分析、合成分析等方法,分析了青藏高原的低频振荡特征及其对长江流域高温热浪的影响。结果表明:2013年夏季,长江中下游地区最高气温、平均气温均存在40~70d和10~20d的两个振荡周期,并且,高原季风变化存在显著的40~70d振荡周期,200hPa上空南亚高压也以40~70d周期变化为主;在40~70d的低频振荡尺度上,高原季风偏强对应600hPa从伊朗高原到青藏高原再到长江中下游地区均为低频气旋环流系统,南亚高压偏强对应200hPa高原主体为低频反气旋系统;长江中下游地区受到高原和东海地区低频系统的影响,近地面气压升高,可能导致温度上升;高原季风的低频分量增大(减小)可能导致滞后其20d的长江中下游地区温度升高(降低),而南亚高压的低频分量增加(减少)可能导致滞后其13d的长江中下游地区温度升高(降低)。 相似文献
53.
高原涡作为经常给我国带来暴雨等灾害的天气系统,其形成一般认为是通过感热和潜热自下而上激发的,然而,2013年5月下旬发生的一次引发其下游灾害性强降水的高原涡却是由对流层高层天气尺度低涡诱发的。为此,基于新发展的多尺度子空间变换和多尺度能量涡度方法以及ERA5再分析资料对其动力学过程进行了详尽的探讨,先将原始场重构到三个尺度子空间,即背景环流尺度子空间、天气尺度子空间和高频尺度子空间,重构场上首次显示此次过程生成于青藏高原西北侧,其成因为对流层高层基本气流尺度向天气尺度的跨尺度动能正则传输,即正压失稳,并且表现为从高层向下。在发展阶段,其能量最终来源为基本气流向天气尺度的有效位能传输和非绝热加热,然而这些过程只发生于涡旋低层的西侧。进一步分析发现,天气尺度内存在一个能量再分配“路径”:首先,低层西侧获得的有效位能转换为动能,西侧垂直的气压梯度力做功将低层获得动能向高层分配;在高层,水平的气压梯度力做功进而将西侧获得的动能向东侧分配;东侧垂直的气压梯度力做功再将动能向低层分配;至此,低层西侧获得的能量被分配到整个涡旋空间中,使得涡旋能够均匀发展。 相似文献
54.
55.
多主体建模作为研究"人类与自然耦合系统"等复杂适应性系统的重要工具,已经被广泛地应用于水资源管理领域.在调研国内外重要研究的基础上,回顾了多主体建模的基础理论、建模工具和框架,并对多主体建模在城市水资源管理、农业水资源管理和流域水资源综合管理3个方面的研究和应用进行了阶段性总结.针对当前研究的不足和难点,结合我国水资源管理的研究现状,提出以下4个研究重点:①加强主体行为决策规则刻画;②加强模型验证和评估研究;③开展代表性流域多主体建模研究;④推动学科交叉和综合集成研究.多主体建模能够揭示人类活动—水文循环的互馈机制,为水资源及水环境的可持续利用和管理提供政策建议,加强多主体建模在水资源管理领域的研究可为水资源管理提供新的思路,推动我国水资源的可持续发展. 相似文献
56.
利用常规观测资料、NCEP再分析资料、卫星以及雷达资料对2015年8月16—18日影响川渝地区的一次持续性大暴雨过程进行了分析。结果表明:在亚洲中高纬和低纬相对稳定的环流背景下,两次高原涡东移、两次冷空气南下侵入四川盆地共同促进了西南低涡生成发展,造成此次大暴雨过程。西南低涡"初生形成"阶段,地面热低压东北侧有冷锋侵入,中心偏北形成暖锋,低涡近于正压;"稳定持续发展"阶段,冷锋南段移至地面热低压南侧,北段与暖锋结合形成准静止锋,低涡斜压性明显且呈近圆形,持续性暴雨主要出现在西南低涡的暖切变线附近和冷槽东侧;"东移变形减弱"阶段,冷空气第二次侵入,冷锋持续增强,西南低涡东移变形减弱。低层辐合、高层辐散、充沛的水汽输送以及不稳定能量的累积为西南低涡的加深、发展和强降水的维持提供了重要条件。西南低涡暖切变线和南侧冷槽附近发展起来的对流云团是暴雨产生的直接原因,强降水主要发生在云团上风方TBB梯度相对较大的区域。此次强降水过程的局地环流有低空急流和低空辐合线或切变线配合,雷达体积速度处理(velocity volume processing,VVP)法反演的风矢图可更直观地判断风向风速、天气系统所处的发展阶段以及判识辐合线或切变线,低空辐合线或切变线的演变以及低空急流的强度和移向对强降水天气产生的动力条件、维持时间和回波外推预报具有重要的指导意义。 相似文献
57.
利用逐小时风云卫星TBB资料、逐小时中国自动站与CMORPH降水产品融合数据以及国家级地面观测站24小时累积降水量,统计分析2010~2016年夏季,伴随下游地区(104°E以东)降水的青藏高原云团东传过程以及东传过程中镶嵌于云团中的中尺度对流系统(Mesoscale Convective System,简称MCS)特征。结果表明,共出现120次伴随下游降水的高原云团东传过程,6月出现最频繁,但持续时间较长的过程多出现在7月。云团向东传播的主要三条路径是平直东传、沿长江折向东传和复合东传。其中路径二——沿长江折向东传中的过程是高影响过程,因为过程次数较多(46次),过程平均持续时间较长(62小时),在下游地区引发的降水日数和暴雨日数最多。属于东传过程的MCS在7月形成最多,集中分布在青藏高原东坡、云贵高原东部、长江沿岸及其以南地区。高原MCS影响长江中下游地区降水主要是通过向东传播的形式实现,因为即使生命史更长的中α尺度对流系统(Meso-α Convective System,简称MαCS)也鲜少直接移动至110°E以东地区。不同区域的中α尺度持续性拉长形对流系统(Permanent Elongated Convective System,简称PECS)的日变化特征显示,东传过程MCS更容易在夜间从高原东坡向东传播至下游地区。在三条路径中,路径二中的东传过程MCS数量最多、在下游地区发展最旺盛并与降水日数和覆盖范围存在更好的对应关系。 相似文献
58.
为了进一步研究高原涡、西南涡对西南地区暴雨的影响,本文用中国气象局自动站与CMORPH降水数据融合的逐时降水资料、国家卫星气象中心的逐时FY-2E卫星的云顶亮温(TBB)资料、欧洲气象资料中心(ERA-interim)的再分析资料,通过天气学诊断分析方法以及拉格朗日轨迹模式HYSPLITv4.9,对发生在四川盆地的有高原涡东移影响西南涡发展引发暴雨的两次过程进行对比分析,发现:(1)两次暴雨过程的降水强度和分布有明显区别,并且TBB活动特征显示在过程一中有MCC(Mesoscale Convective Complex)的产生和发展,过程二则没有。(2)对于过程一,500 hPa上,高原涡逐渐减弱为高原槽并伸展到四川盆地上空,850 hPa上,在鞍型场附近有MCC的产生和发展,200 hPa上,高原涡在南亚高压北部偏西风急流下方的强辐散区内,位于南亚高压东南侧急流区下方稳定少动,偏东风急流北部有辐散中心,有利于西南涡的加强。对于过程二,500 hPa高原涡东移在四川盆地上空与西南涡耦合,形成一个稳定且深厚的系统,这也是过程二的暴雨强度比过程一强的最主要原因。200 hPa上,四川盆地始终位于南亚高压东侧的西北气流中,“抽吸作用”明显。(3)在过程一中,位涡逐渐东传且位涡增加的地方对应强降水区与MCC发展区,反映了暴雨和位涡的发展基本一致。在过程二中,中层位涡高值区从高原上东移并下传至盆地上空,两涡耦合使得上下层打通,位涡值比耦合之前单独的两涡强度更强。 MCC产生的必要条件是中层大气要有强正涡度、强辐合和强上升运动,在未产生MCC前,过程一与过程二在盆地上空的动力条件甚至是相反的;从热力条件看,过程一中有明显的干冷空气入侵,增强不稳定条件,有利于MCC的产生并引发强降水;另一方面,本文也应证了二阶位涡的水平分布与暴雨落区有较好的对应关系。(4)通过拉格朗日方法的水汽轨迹追踪模式和聚类分析方法分析可得两次暴雨过程的水汽输送源地和通道也有明显区别,过程一主要有两条水汽通道,通道一来自阿拉伯海和孟加拉湾洋面的底层,通道二来自四川南部750 m以下高度;而过程二的主要水汽输送通道有三条,通道一来自西方地中海、黑海和里海上空1500~2500 m高度附近,通道二来自阿拉伯海和印度洋的底层,通道三的水汽从孟加拉湾低层绕过云贵高原直接输送到四川盆地。 相似文献
59.
高原季风特征及其与东亚夏季风关系的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用ERA-Interim的位势高度场、温度场和风场再分析资料,计算了1988-2017年的传统高原季风指数(Trational Plateau Monsoon Index,TPMI)和动态高原季风指数(Dynamic Plateau Monsoon Index,DPMI),分析了高原季风的空间分布特征和时间演变规律,结合东亚夏季风指数(East Asian Summer Monsoon Index,EASMI),探讨了高原季风与东亚季风的关系。研究表明:(1)高原夏季风从4月开始形成,暖性低值系统在高原上生成;6月暖性低压系统中心形成并达到最强,此时高原夏季风强度也达到最大;10月暖性闭合低压系统向东北方向移动且强度也随之减弱并退出,高原夏季风结束。(2)DPMI和EASMI具有明显的年际变化特征,在关键年高原夏季风和东亚夏季风的强度表现一致。(3)中纬度受东亚季风所影响区域的位势高度场和青藏高原区域的位势高度场均处于同一正相关区域,而且超前两个月的DPMI同EASMI的相关系数最大,表明高原夏季风对东亚夏季风具有一定的指示意义。(4)东亚夏季风经圈环流受高原温度场变化的影响而移动,高原夏季风的低压系统与高原温度场关系密切。 相似文献
60.
湖泊模式为青藏高原湖-气相互作用研究提供了有效方法,而驱动数据对模拟结果影响显著,但目前用来驱动模式的再分析资料对高原不同地区湖泊的适用性依然不够清楚。利用野外观测数据、M ODIS地表温度数据和WRF耦合的一维湖泊模式,对比分析了中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集(简称ITPCAS)、ERA-Interim和NCEP/NCAR三套再分析资料在青藏高原地区纳木错、班公错和鄂陵湖三个不同深度湖泊的适用性,并对三套再分析资料的准确性进行了初步验证,进一步分析了不同校正方式后的再分析资料对模拟结果的影响。结果表明,用三套不同再分析资料作为模式驱动数据时,WRF耦合的一维湖泊模型均能够较好地模拟出高原湖泊表面温度的变化,但仍然与MODIS观测结果存在偏差。三套再分析资料中ITPCAS数据集的各气象要素与站点观测更为接近,ERA-Interim数据的向下长波和短波辐射比观测值偏大,NCEP/NCAR数据中的向下长波较观测值偏小而风速偏大。利用站点观测对再分析资料进行校正,ITPCAS数据进行全要素校正前后模拟结果差别不大,ERA-Interim和NCEP/NCAR进行全要素校正后模拟结果准确性显著提高;对于实地观测资料匮乏的地区,单独对ERA-Interim向下短波辐射数据进行校正以及同时对NCEP/NCAR气温和向下长波辐射数据进行校正均能优化湖表面温度的模拟结果。 相似文献