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利用WRF模式与4个陆面过程的耦合,对2010年6月19—20日的暴雨过程进行了数值模拟,并分析陆面过程对暴雨强度和范围的敏感性。结果显示：WRF耦合4个陆面过程模拟的雨带和实况分布一致,均为东西向的雨带形状,且均预报出与实况资料相似的强降水中心。在无陆面方案情况下,强降水中心的位置、范围、强度等都发生明显变化。另外地表径流预报量和降水趋势表现一致,由于土壤含水量趋于饱和,多余的降水分配给地表径流,这种剧增的地表径流也是洪水暴涨、水位上升的重要原因。在较湿的土壤状况下,由于净辐射增长,有利于产生厚度更小的边界层高度以及更大的地表向上潜热通量,这也是导致本次降水过程异常增幅的一个重要原因。 相似文献
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利用2004-2013年逐小时降水自动观测数据分析了"雨城"雅安降水的日变化特征.结果表明:近10 a来雅安降水主要表现出单峰型分布特征, 峰值出现在北京时间24:00, 谷值出现在15:00, 夜间降水占年总降水量的74.5%; 降水出现频次也呈现单峰型分布, 峰值出现在01:00, 谷值出现在14:00, 夜间降水次数占全年总次数的66%; 23:00-02:00是雅安最易发生降水的时段, 14:00-16:00 则是最不易出现降水时段. 降水量和降水出现频次日变化形势均表明, 雅安一年四季都具有显著的夜雨特征. 近10 a来, 雅安6 h以上的长持续时间降水事件主要发生在17:00-04:00, 产生的过程降水量占总降水量的80.4%, 对雅安降水总量的贡献占有绝对优势; 持续时间≥24 h的降水事件10 a 累计次数达到74次, 累积降水量达到2 166.8 mm, 占总降水量的14%, 是长持续时间降水事件中对总降水量贡献最大的, 该类事件的影响值得关注. 相似文献
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随着预报服务需求不断增长和预报内容日趋精细化,仅针对20 mm·h^(-1)以上的短时强降水预报已不能完全满足业务需要,开展不同雨强等级的短时强降水预报方法研究显得十分必要。利用2016—2019年6—8月中国南方9省1市的国家及区域气象站共51355站次短时强降水样本,将雨强R分为4个等级:20≤R<30 mm·h^(-1)、30≤R<50 mm·h^(-1)、50≤R<80 mm·h^(-1)及R≥80 mm·h^(-1)(分别对应I、Ⅱ、Ⅲ、IV级)。将各级样本与同时段CMA-MESO(China Meteorological Administration mesoscale model)数值预报模式初始场进行时空匹配,提取22个相关物理量建立数据集并进行百分位值统计;利用XG⁃Boost(extreme gradient boosting)机器学习方法对物理量进行重要性排序以确定权重系数;应用连续概率预报方法,选用升、降半岭函数作为隶属函数,建立不同等级短时强降水概率预报模型。运用该模型在2020年汛期进行实时业务预报,并对湖北省2020年6—8月15次大暴雨过程0~36 h预报时效的逐小时不同等级短时强降水概率预报产品进行检验,结果表明:I级概率预报产品60%阈值的TS评分(0.145)最好,对应命中率为55.7%;Ⅱ级概率预报产品65%阈值的TS评分(0.083)最好,对应命中率为39.1%;Ⅲ级概率预报产品70%阈值的TS评分(0.03)最好,对应命中率为21.7%;IV级概率预报产品80%阈值的TS评分(0.005)最好,对应命中率为5.8%。对不同等级雨强个例对比检验表明,各级概率预报产品对CMA-MESO模式在同时次不同等级短时强降水预报上均有较好的订正作用。对3次强降水过程逐小时预报检验表明,I级概率预报产品命中率为40%~80%,空报率为50%~90%,预报时效达36 h,普遍优于同时次CMA-MESO降水量预报。本研究对不同等级短时强降水分型建模并在实际预报中有较好的参考性,能够对CMA-MESO的降水预报起到订正作用。 相似文献
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基于超热因子的中国热浪事件气候特征分析 总被引：2，自引：1，他引：1
采用世界气象组织气候委员会推荐基于超热因子(excess heat factor,EHF)的热浪指标并加以拓展,对中国1958—2013年的热浪事件气候变化进行分析。结果表明:华中、华东和西北地区的平均热浪次数要略多于中国其他地区;华东和华中地区的热浪最长持续天数和热浪总天数最多;热浪EHF最大值、年均EHF值和EHF中位数值有北高南低的分布特征;华东、华中地区的轻度、中度热浪天数较多,重度热浪天数较少,中国北部和西部则相反;中国热浪EHF年总量有增加的趋势、准3年的年际变化周期和明显的年代际突变;中国大部分地区的高温热浪有增加趋势,但在华中、华北、东北的部分地区变化不显著。以云南德钦站为例说明中国西部高原地区不仅存在高温热浪事件,而且在进入21世纪后日益严重。 相似文献
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