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11.
气溶胶对降水的影响具有很大的不确定性,正确理解和认识气溶胶对不同类型降水的影响对提高天气预报的准确度和全球气候变化具有重要意义。利用GPM-DPR观测资料和MERRA-2再分析资料分析了气溶胶污染与华北地区2014—2020年秋、冬季对流云降水和层状云降水的关系。结果表明:与清洁状况相比,气溶胶污染状况下对流云降水的降水强度有所增强,雨顶高度更高。在污染状态下对流云降水具有粒径小但数浓度高的降水粒子,潜热加热率更高。气溶胶污染与层状云降水的降水强度、雨顶高度等宏观特征不存在明显相关。层状云降水相比对流云降水更容易受到大气水汽条件和垂直上升运动的影响。因此,在气象条件主导降水的情况下,气溶胶污染对华北地区层状云降水的影响很难通过GPM-DPR和MERRA-2数据观测到。 相似文献
12.
为了考察不同来源降水产品在中国北方冬季(特别是固态降水)的精度和可用性,优化融合降水产品质量,利用2019年12月—2020年2月美国CMORPH和IMERGE卫星反演降水、日本GSMaP、中国气象局雷达定量估测降水(MOC-QPE)、CMA-MESO模式预报以及地面观测插值等不同来源分析的降水产品,以地面站观测逐小时降水量数据为基准,从KGE评分、相关系数、平均误差和均方根误差等精度统计指标以及命中率(FOD)、虚警率(FAR)和TS评分等降水事件发生角度开展评估,结果表明:中国区域单源降水产品中地面插值分析产品对冬季降水描述精度最高也最稳定,但存在明显的系统偏低;其次是MOC-QPE和IMERG卫星产品,对中国北方偏南部地区的降水有一定的描述能力,但对北方高纬度地区固态降水的反映能力较差;卫星产品中IMERG精度最高,CMORPH则基本没有反演能力;CMA-MSEO模式产品虽然误差较大但与地面站观测的降水特别是固态降水存在较高相关,明显优于雷达和IMERG、GSMaP等卫星产品。采用BMA技术融合雷达、模式、卫星降水形成优化背景场,评估逐步引入不同的数据源对融合降水在冬季的精度影响,引入IMERG卫星和CMA-MESO模式产品均能提升高分辨率融合产品的质量,其中模式产品的改进效果最显著。 相似文献
13.
14.
祁连山地区的降水与大尺度环流系统和复杂地形强迫形成的地形云发展变化有关。本文利用多种观测资料对2018年发生在祁连山地区过程降水(2018年7月19-20日,CASE1)和地形云降水(2018年8月28日,CASE2)两类降水过程进行天气学分析,并利用高分辨中尺度数值模式WRFV3.8.1对两类降水过程的数值模拟结果分析了有关物理参量和发展机制等方面的差异。结果表明:CASE1是在有利的大中尺度条件下形成的降水过程,它的形成是大尺度环流系统和局地地形共同作用的结果,CASE2没有明显的大尺度环流系统,主要是由局地地形诱发的降水过程;CASE1具有水汽供给充足,降水发生前大气中层结明显不稳定、对流有效能量大(1064.84 J·kg-1)、水平风的垂直切变强(27.6 m·s-1)、理查森数(Ri)小于0和垂直上升运动强烈等特点,这有利于产生大范围持续性的降水过程;而CASE2过程中的层结较CASE1的稳定,MCAPE的最大值为546.15 J·kg-1,约为CASE1的一半,水平风垂直切变最大值为17.37 m·s-1,远小于CASE1的值,... 相似文献
15.
三江源作为中国长江、黄河、澜沧江三条大河的发源地,其水汽来源和输送对于下游地区的天气和气候具有重要影响。根据1994-2019年三江源地区的夏季降水数据表明,三江源地区的夏季7月降水量表现为多次的正负异常交换特征,正异常最强的为2012年(+1290 mm),负异常最强的为2015年(-802 mm)。本研究在此异常时段采用基于拉格朗日方法的FLEXPART模式进行模拟,后向追踪在研究时段内所有到达三江源区域的气块,着重分析了三江源在降水异常时段的水汽输送特征和水汽源地并评估了不同水汽源地对三江源区域内降水的贡献率。结果表明:三江源的水汽输送通道主要为南北两支,在降水正异常时段通过南支输送从青藏高原北侧、西侧和南侧进入三江源为主,在降水负异常时段通过北支输送从青藏高原北侧进入三江源为主,三江源的降水量越小,南支输送越弱,北支输送越强。三江源的潜在水汽源地对三江源区域内降水贡献最为重要的是青藏高原北侧,其次是青藏高原西侧和三江源本地,还有部分源地为青藏高原南侧、阿拉伯海和孟加拉湾。青藏高原北侧在三江源降水负异常期间对三江源降水的贡献率有所增加,而其他水汽源地的贡献率减小。 相似文献
16.
根据1981—2021年福建省热带气旋风雨资料,采用极差标准化、相关系数客观赋权法和自然断点法建立热带气旋致灾因子危险性评估模型,评估结果表明:选择降水7个因子和大风4个因子作为评估指标体系合理;雨高危险性区域位于沿海,南平和三明地区雨危险性较低;风较高危险性区域明显窄于雨较高危险性区域,危险性等级向内陆降低远快于降水,其中罗源湾至崇武沿海因受台湾岛地形屏障保护,危险性比沿海南北部小1个等级;风雨综合致灾危险性,沿海县市皆为较高危险性区域,其中中部沿海高危险性区域小,沿海南北部大,另外登陆粤东热带气旋沿海北上滞留在闽西上空的低压云团造成闽西北部存在较高危险性区域;在热带气旋登陆影响过程中,精细化致灾因子危险性评估更具有针对性,且与灾情相符,为气象灾害决策服务提供了更有价值的参考信息。 相似文献
17.
基于2018年7月—2019年6月南京降水同位素观测数据和中国气象局气象观测数据,研究南京降水稳定同位素组成的变化特征,对比热带气旋降水、梅雨降水和其他降水的降水同位素组成特征,研究降水同位素组成与热带气旋移动路径关系。结果表明:南京降水氧同位素组成(δ18O)和氢同位素组成(δ2H)的变化范围分别为-16.3‰~4.0‰和-103.0‰~32.9‰,雨季降水氢氧同位素组成相对贫化,非雨季相对富集;降水氘盈余的降水加权平均值为15.5‰,表明南京降水受陆面过程影响大。从降水量权重看,热带气旋降水和梅雨降水强度大,降水氢氧同位素组成严重贫化;其他降水的强度相对较弱,降水氢氧同位素组成比较富集;受水汽源地和陆面循环等过程的综合影响,热带气旋降水氘盈余小于全球平均值(10‰),梅雨降水氘盈余略高于全球平均值,其他降水氘盈余远高于全球平均值。登陆前仅在海洋上移动的热带气旋,降水氘盈余维持在7.5‰~8.6‰,但二次登陆的热带气旋降水氘盈余远大于10‰,可能是受到陆地蒸散过程的影响。 相似文献
18.
基于1979—2020年逐日的NOAA向外长波辐射资料、NCEP/NCAR再分析风场资料,以及全球CMAP再分析降水资料,探讨了气候态亚洲热带夏季风涌的传播过程及与我国夏季相应的降水联系。分析结果表明,主汛期亚洲热带气候态夏季风季节内振荡(CISO)活动是亚洲夏季风活动的主要特征,随时间北传的亚洲热带夏季风CISO称为亚洲热带夏季风涌,主要有南亚夏季风涌和南海夏季风涌。亚洲热带夏季风涌的传播可分为四个阶段。在亚洲热带夏季风涌的发展阶段,印度洋区域低频气旋与对流活跃,孟加拉湾和南海热带区域被低频东风控制,我国大部分地区无降水发生,降水中心位于两广地区。当进入亚洲热带夏季风涌活跃阶段,孟加拉湾和南海热带地区低频气旋和对流活跃,东亚低频“PJ”波列显著,我国降水中心北移到长江以南的附近区域。亚洲热带夏季风涌减弱阶段,孟加拉湾与南海低频气旋消亡,对流减弱,低频西风加强,日本南部附近为低频反气旋控制,我国长江中下游低频南风活跃,降水中心也北移到长江中下游地区,而华南地区已基本无降水,此阶段的大气低频环流场与亚洲热带夏季风涌发展阶段基本相反。进入亚洲热带夏季风涌间歇阶段时,孟加拉湾和南海热带地区低频反气旋活跃,对流不显著,日本南部附近的低频反气旋北移减弱,我国东部基本在低频南风的控制下,降水中心也逐步北移到华北-朝鲜半岛一带,此时的大气低频环流场与亚洲季风涌活跃阶段基本相反。 相似文献
19.
基于比差分传播相移(KDP)的降水估计算法R(KDP)相较于传统基于水平反射率因子(ZH)的算法R(ZH)的表现更优。在雷达实际运行中,由于随机误差和后向散射相位(backscattering phase)的影响,可能出现负的KDP。运用一种基于变分的雷达定量降水估计混合算法(V-RQPE)。该算法用变分拟合方法重构差分相位(ΦDP),用一种新的稳健的边界条件求解方法,在消除随机误差的同时获得非负的KDP,进而进行降水估计。随后我们使用2017年5月7日广州S波段雷达的回波数据和地面雨量站观测数据进行验证,同时使用了六种不同的算法进行对比,结果显示,在1小时累计降水估计中,V-RQPE表现最好,在24小时累计降水估计中,V-RQPE和基于变分拟合的KDP的降水估计算法(R-VKDP)表现最好,实验结果表明变分拟合方法对雷达降水估计能力有显著提升。 相似文献
20.
使用2020年3—9月逐时更新的CMA广东短临3 km数值模式(CMA-GD(R3)模式)1~12 h逐小时降水量资料,利用最优TS评分订正方法(OTS)对逐小时降水量进行分级订正,并分别从整体和分类型降水过程预报订正效果进行了检验和对比评估。结果表明:从整体预报订正性能来看,通过OTS方法对CMA-GD(R3)模式订正后,对于≥1 mm/h及以上量级的降水,OTS均有较好的订正能力,并且随着雨强的增加,其TS评分的改善比率越大;同时,OTS可有效减少各个预报时效的漏报率和空报率,其中漏报率减小更加明显,表现出明显的湿偏差(空报偏多)。从三类暴雨过程逐时降水预报订正效果来看,通过OTS订正之后,对于≥1 mm/h的降水,OTS对三类暴雨类型均有正的订正能力。其中在0.1 mm、1 mm、10 mm、20 mm、35 mm、50 mm 6个量级上,季风型的逐时降水预报表现最好,6个量级的TS评分值分别为0.403、0.232、0.053、0.023、0.009和0.004;在5 mm量级上锋面型的逐时降水预报表现最优,其TS值为0.102。从改善效果来看,经过OTS订正后,在1 mm量级上台风型改善率最大,在5 mm和10 mm量级上锋面型改善率最大,在20 mm、35 mm和50 mm量级上季风型改善率最大。 相似文献