2019年春季海洋天气评述          下载免费PDF全文

张增海  刘涛  许映龙  曹越男  杨正龙 《山东气象》2019,39(3):103-113

2019年春季（3—5月）的大气环流特征为：北半球极涡呈偶极型分布,两个低值中心分别位于东、西半球,中高纬度呈4 波型。3月,亚洲中东部中高纬度的经向型环流利于冷空气南下。4月和5月,冷空气势力减弱,温带气旋活动增加。我国近海出现了17次8级以上大风过程,其中冷空气大风过程6次,冷空气和温带气旋共同影响的大风过程有3次,入海温带气旋大风过程8次。春季共有13次海雾过程,3月3次,4月6次,5月4次。近海浪高在2 m以上的海浪过程有14次,台湾海峡周边海域的浪高较大。西北太平洋和南海没有台风生成,全球其他各大洋共有热带气旋 12个。我国近海的海面温度整体呈上升趋势,且北方海域的上升幅度大于南方海域。  相似文献   

湖北三类组织形态强对流系统造成的地面强对流大风特征   总被引：1，自引：0，他引：1  

郭英莲  孙继松 《大气科学》2019,43(3):483-497

利用湖北省2012~2017年区域自动站、天气雷达和周边探空站观测资料,对三类不同组织形态的中尺度对流系统(Mesoscale Convective System, MCS)(线性MCS、非线性MCS和孤立对流风暴)造成的地面强风(极大风速≥17 m/s)的时空分布、移动与传播、对流环境特征等方面进行了统计对比分析,并结合个例讨论了地面入流大风的成因及其对对流系统发展、组织的影响。结果表明:(1)大量的非线性MCS可能是由更早发生在山区和丘陵的孤立对流风暴向平原地区移动过程中组织形成的,孤立对流风暴造成的地面大风出现的峰值时间在17:00(北京时,下同)前后,非线性MCS地面大风的峰值时间在19:00左右;线性MCS造成的强对流大风主要出现在平原地区。(2)非线性MCS和孤立对流风暴是造成湖北省地面大风的主导系统,其中,非线性MCS造成的地面大风站次数占强对流大风站次总数的41.9%,而39.3%的地面强对流大风站次是由孤立对流风暴造成的。(3)虽然大于17 m/s的地面入流大风占所有强对流大风的比例很小,但存在地面入流大风的强对流系统的影响范围、持续时间均远大于同一类型对流系统的平均值。基于一次长生命史线性MCS(飑线)造成强对流大风事件的分析表明:雷暴系统前侧的地面入流大风是由对流强烈发展造成,这支暖湿入流又进一步增强了对流风暴的发展,同时地面入流大风的形成进一步加强了垂直风切变,因而强的地面入流更有利于对流系统的组织化发展。(4)虽然暖季强对流系统的平均引导气流均以西南风为主,但线性MCS主要自西向东移动、非线性MCS以自西南向东北移动为主、孤立对流风暴的移动方向则更具多样性,也更易出现后向传播现象。孤立对流风暴相对组织化的强对流系统而言,往往发生在更不稳定或更干的层结大气中,且环境垂直风切变更弱、风速更小。  相似文献   

2014年南疆西部一次大风天气过程分析     

周宏  杨利鸿  胡素琴  宋利生 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2015,9(5):50-55

利用常规地面、高空观测资料和NECP逐日4次 1?ｘ 1?网格再分析资料,对2014年5月22日发生在南疆西部地区的一次翻山型大风天气过程的物理机制进行了诊断分析。结果表明：本次大风是高压脊衰退,冷空气沿西北路径爆发产生的大风天气过程;喀什站与乌鲁木齐、塔什干指标站气压差有明显的指示意义：喀什站与乌鲁木齐站气压差由负转正达到 3hPa左右,与塔什干站气压差达到最大-26hPa左右,此时可作为出现全区性大风的参考时间节点,当喀什站与乌鲁木齐站气压差扩大到-15hPa左右,维持稳定,与塔什干气压差减小至-13hPa左右,可作为全区性大风结束的参考时间节点;同时大风出现及结束时间节点在地理上呈现阶梯性变化特征;高空急流、垂直速度圈、变压中心以及冷锋的位置变化相互制约影响;高空急流、垂直环流圈的共同作用是高空动量下传重要动力机制;低层南疆盆地的辐合、帕米尔高原的辐散加剧了南疆盆地上升减压和帕米尔高原中低层的下沉加压,是又一动力强迫机制;中低层300hPa-850hPa较深厚的强冷平流输送,盆地热低压发展是翻山大风形成的热力因子。  相似文献   

强风事件识别及预报订正方法研究     

韩乐琼  何晓凤  张雪松  肖擎曜  陈笑 《气象》2023,49(12):1542-1552

以如东海上风电场升压站激光雷达测风资料为基础,提出了一种强风事件识别方法,设计并比较了三种预报强风事件识别方案。基于决策树和一元线性回归方法,分别开展了针对强风事件的订正方法研究。结果发现:三种预报强风事件识别方案中,等分位阈值方案明显更优,事件命中率达到76.1%,匹配时长命中率达到87.6%;采用消偏阈值方案和等分位阈值方案预报的强风事件时长会更接近观测强风事件时长;等分位阈值方案识别的事件基本可以覆盖到各次观测强风事件的全程;两个订正模型相对于模式预报都有一定提升与改进,其中决策树比一元线性回归模型更优,其平均绝对误差、相对误差和均方根误差明显更小。  相似文献   

青藏高原风季大风集中期、集中度及环流特征     

姚慧茹  李栋梁 《中国沙漠》2019,39(2):122-133

利用青藏高原气象台站逐日最大风速数据和JRA-55再分析资料,通过引入集中期和集中度的概念,分析了1971—2012年高原大风在风季的分布形态及其环流背景。结果表明:青藏高原的大风天气在春季(3—5月)最多,在夏末秋初(8—10月)最少。1971—2012年,大风日数以14 d/10a的速度减少,同时大风日数的年较差也在缩小。大风集中期随纬度增大而延后,并且在近42年大体呈提前的趋势,从3月底4月初提前至2月底3月初。大风集中度则有增大的趋势,并取决于大风日数,大风日数越多,集中度越低。高原大风集中期受到急流系统经向位移的制约,2月和3月北非和西亚地区的副热带急流以及4月中层西风带偏南时,伴随着副热带气压偏低,青藏高原春季大风天气偏多,大风集中期偏晚。反之,大风天气偏少,集中期偏早。大风集中度的大小则与中亚和高原地区2—4月副热带急流强度有关,2月和4月副热带急流偏弱、3月急流偏强时,大风日数集中在3月,集中度较高。反之,集中度较低。春季(3月)高原大风天气是冷、暖空气系统共同作用的结果,高原东部的大风天气多受北方冷空气系统影响,高原西部的大风天气多受南方暖空气系统影响、以西南风为主。  相似文献   

冀东油田作业海区大风特征分析及气象信息应用研究     

蒋琳琳  龙强  王锋  米欣悦  王畅 《海洋预报》2019,36(2):38-44

利用冀东油田作业海区2013年12月—2014年11月的观测数据,分析了东、西、南部海区的大风特征,对产生大风的天气形势作了分型,并针对风、浪的专业站点观测值和现场人工经验观测值之间的差异作了对比分析,提出了释用方法。结果表明:(1)南部海区年大风日数最多,约为150 d,西部海区最少,约为100 d;(2)大风的季节性分布整体呈两峰两谷的趋势,5、11月是大风日数最多的月份;(3)各海区大风风向均以NW、WNW和ENE、E为主导风向,呈现出非常明显的"极端化"分布;(4)低槽冷锋是产生大风日数最多的天气系统,约占所有个例的一半;(5)专业自动站观测的风力均比现场人工经验观测的风力小,可提高1～3个等级后用于实际作业,自动观测的浪高普遍比人工观测的浪高小,可通过增加修正值或使用线性关系式予以运用。  相似文献   

冷涡影响下杭州湾一次区域性极端大风的演变和机制分析     

黎玥君  马昊  勾亚彬  戴祥霖  余贞寿 《气象》2024,50(1):71-83

利用常规气象探空观测、地面自动气象站逐分钟观测、风廓线雷达以及多普勒天气雷达等多源观测资料,分析了2021年4月30日傍晚到夜间浙江北部和杭州湾沿海地区一次区域性极端大风的天气特征,重点探讨了对流系统移入杭州湾后的中尺度演变特征和大风增强的原因。结果表明,此次过程是典型的多尺度相互作用的结果,在高空深厚的东北冷涡影响下,配合中层西北急流和较强的地面暖低压促使飑线后部对流系统发展,形成雷暴大风天气。对流单体在经过杭州湾水系后明显增强,其阵风锋前侧有西南暖湿入流,后部冷池发展强盛,气压涌升,叠加地面环境风场和杭州湾水面的热动力条件,从而触发不稳定能量促使单体发展。系统经过杭州湾后辐散下沉出流明显增强,将中高层的动量更快地下传至地面,对于杭州湾南部风力增强效应显著。杭州湾光滑下垫面、喇叭口等特殊地形也是造成极端大风出现的原因之一。同时,逐分钟变温相比于极大风出现时间提前了约7～10 min,对于局地极端大风监测预警有一定的指示意义。  相似文献   

黄河三角洲冬半年大风预报系统   总被引：6，自引：2，他引：4  

刘敦训  张经珍  郝家学  蔡冬梅 《气象》2000,26(11):48-51

利用１９９０～１９９７年高空实况场资料作历史样本库,进行相关分析,提取典型因子场,在运用历史样本进行分型、分级的基础上,再利用与Ｔ１０６Ｌ１９数值预报产品典型因大场的平均域块距离最优相似方法,制作黄河三角洲冬半年沿海、内陆大风客观预报,经试用效果较好。  相似文献   

欧亚大陆桥(中国段)沿线植被与风沙天气分布的关系分析     

陈添宇  余优森  陈臻妹 《干旱气象》1999,(3)

用３０ 年平均气象资料和夏季ＮＯＡＡ卫星ＡＶＨＲＲ 资料,分析欧亚大陆桥（ 中国段） 沿线的气候、植被特征及其关系。对影响铁路运输的风沙天气等气象灾害资料与沿线植被资料,进行了较深入的对比分析和讨论。  相似文献   

基于GM(1,1)模型的海区大风灰色理论预测     

梁忠  张峰  苏轼鹏 《海洋技术学报》2008,27(1):92-95

根据灰色理论方法对影响东海某海区大风建立了GM(1,1)模型,并利用海区8~10月观测资料进行了对比分析,研究发现,该模型物理概念清晰,对9~10月海区大风预测效果较好,对海区灾害性大风长期预报具有一定的指导意义。  相似文献