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通过实况场分析表明:能量的积累和位势不稳定层结的建立是产生本次过程的基础,低空急流为本次过程提供了有利的动力条件,而水汽条件的突变、上升是产生本次过程的根本原因.将上述结论和具有预报时效的数值预报释用产品进行对比分析,结果表明,在连续几日数值预报比较稳定的情况下,形势场、要素场、变量场可信度高,可以作为预报的重要依据.数值预报要素场的突变是产生转折性天气的先兆条件之一. 相似文献
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通过实况场分析表明:能量的积累和住势不稳定层结的建立是产生本次过程的基础,低空急流为本次过程提供了有利的动力条件,而水汽条件的突变、上升是产生本次过程的根本原因。将上述结论和具有预报时效的数值预报释用产品进行对比分析,结果表明,在连续几日数值预报比较稳定的情况下,形势场、要素场、变量场可信度高,可以作为预报的重要依据。数值预报要素场的突变是产生转折性天气的先兆条件之一。 相似文献
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利用单向嵌套中尺度非静力数值模式MM5,对1998年7月4~5日发生在青藏高原东侧一次典型暴雨过程进行数值模拟和敏感性试验,结果表明该模式能较好地模拟这次过程,并成功地模拟出了与这次过程密切相关的中尺度系统;去掉冷空气的影响后,低层辐合气流减弱,造成降水明显减弱;而盆地内能的增加则能促进中尺度系统的形成;改变初始时刻不同地区低层水汽含量的试验证明,暴雨过程前水汽的聚集程度和暴雨过程中是否维持水汽输送机制是判断一次暴雨过程雨量大小的关键因素之一.地形试验证明,大地形发生显著改变后,影响系统、低空急流的位置和强度、冷空气路径等也都发生了显著改变.由此推断,四川特殊的气候特征就是由其独特的地理环境决定的. 相似文献
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为了解2012年成都市PM10浓度分布情况及其与地面气象条件的相关性,通过分析2012年PM10浓度的分布情况,选取了13次污染过程,并对这些过程中的地面气象要素情况进行分析。结果表明,PM10浓度呈波状分布,其中3月和11月分别达到峰值,7月为全年最低;过程期间各变量具有以下特征:PM10浓度与温度呈正相关,与气压呈负相关,当有降温升压时PM10浓度减小;24小时变压变温都较小,表明天气较稳定;地面风速小,普遍小于2m/s,且主要为弱偏西偏北风,而当风速增大时有利于PM10的扩散;低能见度与较大的相对湿度对应较好,二者有明显的负相关。 相似文献
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四川盆地雷暴大风雷达回波特征统计分析 总被引:1,自引:0,他引:1
采用2009—2018年地面、高空、闪电定位、多普勒雷达资料统计出四川盆地的34次雷暴大风过程,并根据冷空气参与情况及500 hPa影响系统将其分为五种类型:混合性大风类(Ⅰ类)、深厚低槽(低涡)后部类雷暴大风(Ⅱ-1)、低槽(切变)东移类雷暴大风(Ⅱ-2)、副热带高压西侧切变类雷暴大风(Ⅱ-3)和东风扰动类雷暴大风(Ⅱ-4)。统计分析了五类过程中发生雷暴大风站点对应的雷达回波特征,包括:对流组织类型、雷达回波强度、回波顶高、垂直液态水含量、中层径向辐合、风暴移动速度、回波质心下降、低仰角风速大值区和辐散。结果表明,82%的雷暴大风站点具有风速大值区,不同类型的雷暴大风过程还有其他不同的雷达回波特征,这些特征大多可提前10 min以上。另外,当站点出现中层径向辐合、辐散、回波强度大且伴有强梯度或回波类型为飑线时,也要考虑大风是否出现。 相似文献
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通过统计2000-2010年5-9月在15°~35°N、103°~130°E区域内活动的台风与相应时段四川逐日降水量之间的关系,指出与四川暴雨统计关系最密切的台风路径分别为偏西路径、转向路径和西北路径.对比相似台风路径背景下四川有无明显暴雨出现的环境场特征,指出西风带低槽在40°N以北活动,中亚地区为高脊,中纬度大陆高压控制西藏东部到四川大部或我国中东部为宽广低槽是不利四川产生明显暴雨的环境场特征;巴尔克什湖到贝加尔湖为宽广低槽,副热带锋区密集,到达36°N附近,中纬度带状高压脊线位于30°N以南以及我国中高纬度呈现出东高西低的态势,西部为经向度大的斜压性低槽是有利四川产生暴雨的环境场特征.分析指出:台风对四川天气的影响主要有三方面,一是通过影响副热带高压(大陆高压)产生间接影响;二是台风低压外围环流直接影响;三是作为载体向四川输送暖湿空气,与中高纬低值系统及副热带高压相互作用共同影响. 相似文献
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利用常规观测资料、FY-2E卫星云图、多普勒雷达产品、闪电定位资料、自动气象站资料等,分析了2015年4月4日傍晚到夜间发生在四川盆地的极端大风天气过程。分析指出:本次雷暴大风过程是由冷锋对暖湿气团的强迫抬升及干冷空气进入暖湿区域触发形成.中空干层、大的温度直减率、高低空急流耦合区、低层温度脊附近是利于极端雷暴大风出现的潜势区域。该区域为雷暴形成提供了条件不稳定、水汽、动力抬升等有利环境条件。冷空气首先从盆地西北部中低层入侵,在低层切变线上触发生成了一系列雷暴单体,在最有利于对流发展的潜势区域迅速发展。潜势区域中线状回波北段的中尺度涡旋环流、前侧入流和后侧入流的相互作用形成单体弓形回波,该弓形回波具有比普通雷暴更高的反射率因子、垂直液态含水量.根据雷达回波演变特征推断,本次极端大风是由单体弓形回波带来的湿下击暴流所导致。弓形回波中高反射率因子的高度连续下降意味着下沉气流伴随降水粒子下降,干空气被夹卷进入下沉气流使得雨滴被迅速蒸发,大大加强了下沉气流强度,因而显著增加了大风强度。分析还指出:通过分析对流发展背景条件,确定最有利对流发展的潜势区域,关注该区域中回波的生成、形态特点、演变特征,可提前预警大风天气。 相似文献
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利用2014—2015年5—10月地面观测降水资料和同时段的西南区域模式降水预报资料,基于概率匹配方法,采取分区及点对点匹配两种方案对2016年6—8月降水集中时段逐12h累积降水进行订正试验。结果表明:(1)订正后的模式预报相比订正前而言,平均(绝对)误差有所减小,降水落区的范围和平均强度与实况更加接近;(2)量级偏差越大,运用该方法的订正效果越好,夜间降水订正效果优于白天;(3)分区统计方案对模式系统性偏差的订正效果优于点对点方案,合理的区域划分增加统计样本量可以提高订正效果。 相似文献