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利用地面气象观测资料、高空探测资料、NCEP再分析资料、芜湖市边界层风廓线雷达资料和高速公路气象观测站资料,分析了2012年3月6日安徽省沿长江东部大范围雾天气过程形成的环流背景及雾生消的物理条件。结果表明：安徽沿江东部地区此次春季大范围雾的性质为辐射雾,雾发生时雾区上空为西到西南风为主,无明显冷空气影响,地面为高压控制的均压场,有利于雾的生成和维持。由雾生消的物理条件可知,近地面水汽条件较好和长波辐射降温造成的水汽凝结是此次大范围雾形成的重要原因。地面辐射降温形成的近地面逆温层有利于雾的维持,且随着近地面逆温层的抬升,雾层变厚并发展。低空的逆温层则形成稳定的层结,阻止水汽向上传输。近地面风速大小合适,风垂直切变小,低层有湍流,中层无明显上升运动,构成雾形成的有利动力条件;而湿层变厚又阻止了水汽向高层交换,有利于雾的生成和维持。日出后,太阳辐射增强,有利于雾发生和维持的地面辐射降温、逆温和动力条件逐渐消失,雾逐渐消散。 相似文献
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高分一号卫星(GF-1)是中国高分辨率对地观测系统中的重要成员之一,可以提供高空间分辨率的对地观测信息。本文以合肥市为研究范围,根据物候历选择2017年5月下旬和8月上旬的两个时相GF-1影像为研究资料,利用增强型植被指数(EVI)为监测判别指标,并以一季稻成熟期的蓝移现象作为辅助判别条件,构建了种植面积遥感估算模型。结果表明:通过对比验证模型,发现用统计调查数据来验证遥感估算结果的精度为93.2%,用混淆矩阵法来验证的精度和Kappa系数分别为83.7%和0.84。验证精度表明本文构建的遥感估算模型是合理可行的,为安徽省及合肥地区一季稻信息提取和估算提供参考。 相似文献
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利用国家气象信息中心提供的753站降水资料,澳大利亚气象局提供的RMM MJO指数资料和NECP/NCAR逐日再分析资料,分析了2013年夏季长江中下游地区降水持续异常与MJO位相异常的可能联系。结果表明：2013年夏季长江中下游地区持续干旱期间,MJO位相分布明显异常,MJO东传停滞,长时间维持在第1、8位相;西太平洋副热带高压偏北偏强。当MJO位于第1、8位相时,东亚高纬度地区的环流距平场呈现“西高东低”的分布特征,不利于西伯利亚地区的冷空气南下至长江中下游地区;当MJO位于第1位相时,副热带高压西北侧水汽主要输送至长江中下游地区,第8位相时,输送至长江中下游地区的水汽异常偏少。总之,当MJO位于第1、8位相时,冷空气活动较弱,冷暖空气无法在长江中下游地区交汇,同时该地区深厚的下沉运动从近地面一直延伸至对流层上层,不利于降水的发生,导致2013年夏季降水持续偏少。 相似文献
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一、引言 暴雨是芜湖地区汛期主要的灾害性天气。我们从1980—1985年的雷达观测资料发现,引起芜湖地区暴雨的回波形态,常可分为带状和絮状两类。6年统计资料表明:19例暴雨中(指本站有暴雨或100km探测圈内两站以上有暴雨),12例有带状回波,占63％;8个大暴雨日中有6例有带状回波,占75％, 相似文献
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利用国家自动气象站和ECMWF-interim再分析资料,从高低空急流的角度对2016年7月1—4日安徽沿江地区的连续性暴雨的成因进行了探讨。研究表明,7月1—4日,高空急流出现明显的北跳、强度增强,低层西南急流强度则达到2016年最大值。伴随着高低空急流的异常变化,在安徽沿江地区上空形成了强烈的高空辐散和低空辐合,同时高低空急流耦合激发形成次级环流,使得旺盛的上升运动一直延伸至对流层上层。高低空急流耦合在1—2日比较强烈,3日起耦合强度逐渐减弱,导致小时雨强进一步减弱。另一方面,低空急流的增强也使得孟加拉湾的水汽源源不断的输送至安徽沿江地区,近地面至3 000 m高度上南风输送为沿江地区连续性暴雨提供了充沛的水汽。 相似文献
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利用1955—2018年芜湖市国家气象观测站资料,1980—2018年国家气候中心气候系统指数资料,对芜湖市近64 a的霾日气候序列进行重建,在此基础上使用线性趋势和Mann-Kendall方法,系统分析了芜湖市霾日的气候特征。以芜湖市为例,借助多元逐步回归方法,尝试研究了一种以气候系统指数为自变量,霾日为因变量,建立霾日预测方程并对月尺度霾日进行定量预测的方法。结果表明:1)重建的霾日时间序列能够更客观的反映芜湖市霾日实际的长期变化特征。近64 a霾的气候特征:年日数显著增加,并在1980年左右出现突变;季日数在冬、秋季较多,夏季最少,四季均呈显著增多趋势,增速秋季最快,夏季最慢;月日数在1、12、11月较多,7、8月较少。中度以上霾的气候特征:年日数显著增加,表现出渐变特征;季日数冬季最多,夏季最少,除夏季外均显著增多趋势,增速冬季最快,秋、春季次之;月日数在1、12、11月较多,5、6月较少,8月则从未出现过。2)各月霾日、中度以上霾日与多项月气候系统指数表现出显著的相关性,使用这些指数,计算出各月霾日、中度以上霾日的预测方程,最后对方程效果进行检验。 相似文献
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用安徽省17个城市逐日的最高气温、最低气温数据,采用百分位法计算了1988—2010年安徽省年际极端气温事件,并以计量经济学的结构向量自回归模型为基础,将极端气温事件作为一个因子与农业总产值、国内生产总值、农业机械总动力构建了新的经济-极端气温事件模型。进一步通过脉冲响应函数和方差分解方法,定量分析了极端气温事件对安徽省农业生产的动态影响,结果表明:极端高温事件对农业生产的影响总体为负向,并表现出一定的滞后性;而极端低温事件对农业生产的影响初期为正向,后期逐渐转为负向。极端高温事件对农业生产的影响程度较高,可达0.033%,极端低温事件次之。模型内引起农业生产变化的各因子中,极端高温事件的贡献比例可达25.3%,是重要的影响因子;极端低温事件的贡献比例最高为10.9%,也是比较主要的影响因子。 相似文献
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利用卫星遥感资料对安徽省46个台站进行分类,统计分析了城市站、郊区站和乡村站1961-2010年的极端气温指数的年和季节的变化趋势及其受城市化的影响和贡献。结果表明：1) 近50年来,除最高气温年极大值外,其他气温年极值都有明显上升趋势,以最低温度极小值最显著;暖日、暖夜天数呈增加趋势,而冷日、冷夜天数呈减少趋势,其中暖夜和冷夜变化趋势更明显;各极端指数的变化趋势总体均表现为城市站较乡村站更显著,郊区站介于两者之间。2) 城市站最高气温极大值、最低气温极大值和最低气温极小值因城市化造成的增温分别为0.144、0.184和0.161℃/10a,增温贡献率分别达100.0%、58.8%和21.6%,但城市化对最高气温极小值影响较弱;季节尺度的城市化影响基本都造成增温,春、秋季更明显,而增温贡献率以春、夏季更明显,冬季最小或不显著。3) 城市化效应使暖日和暖夜天数增加、冷夜天数减少的趋势更加显著,城市化影响贡献率都在40%以上;暖日、暖夜和冷夜天数的城市化影响贡献率都在冬季最小或不显著。 相似文献
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对2008年7月至2009年6月JMA、T213、GRAPES、MM5、T639和GERMANY 6种数值模式产品对芜湖市的地面气温和降水预报结果进行了对比检验分析,结果表明:各模式对最高气温的预报能力一般,其中JMA、GRAPES、T639相对较好;对最低气温的预报JMA表现突出,而GRAPES在冬季预报能力较好.各模式对于芜湖站降水的预报均无绝对优势,对各等级的降水预报效果各有千秋.对于≥0.1 mm降水,JMA和GERMANY在24 h时效内TS评分较高,且JMA漏报率很低,GERMANY空报率较低,T639则从48 h时效起TS评分最高,且漏报率较低;对于≥10 mm降水,T639的TS评分较高且漏报率较低,GERMANY和GRAPES在48 h时效内评分也较高且空报率低,JMA在48 h时效后空报率较高,成绩较差;JMA、T639和GERMANY对强降水预报能力相对较强,特别是T639对暴雨比较敏感,而各模式在72 h之后对强降水的预报能力较差.另外,各模式对降水预报的TS评分均为夏季低、冬季高,空报率均为夏季高、冬季低. 相似文献