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101.
对基于水平反射率ZH和差分传播相移率K_(DP)的降水估测综合法R(C)进行了改进,并对广州S波段双偏振雷达2016年2次飑线和2次台风降水过程的Φ_(DP)使用小波分析进行滤波处理,在此基础上使用变距最小二乘法拟合得到K_(DP)的值。分别使用R(C)和R(Z_H)法对2次飑线和2次台风降水过程进行降水估算,将估算结果和雨量计小时雨量进行了对比,并将两种方法的评估结果进行了对比。结果表明:(1)对于飑线类型降水,R(C)法对5 mm·h~(-1)以上的降水估测精度要好于R(Z_H)法,且降水率越大,R(C)法优势越明显,当降水率≥20 mm·h~(-1)时,两次过程R(C)法比R(Z_H)法的平均相对误差(RE)降低了17. 2%,平均绝对误差(AE)减少了1.89 mm,平均均方根误差(RMSE)减少了1.66 mm;(2)对于台风类型降水,R(C)法对5 mm·h~(-1)以上的降水估测精度也好于R(Z_H)法,当降水率≥20 mm·h~(-1)时,两次过程R(C)法比R(Z_H)法的平均RE降低了33. 19%,平均AE减少了3. 95 mm,平均RMSE减少了4.05 mm;(3)对于飑线和台风两种类型降水R(C)法都明显改善了降水率较大时的R(Z_H)法低估问题,但R(C)法在降水率10 mm·h~(-1)时也存在低估,可能是由雨滴谱资料观测误差导致拟合的系数偏小或雷达硬件造成的观测偏差等造成的。 相似文献
102.
2010—2016年江西省暖季短时强降水特征分析 总被引:2,自引:0,他引:2
利用江西省2010—2016年5—9月1597个观测站逐小时降水资料对江西省短时强降水进行统计分析。采用REOF将降水场划分为5个区域:赣北南部(Ⅰ区),抚州市及赣州中部(Ⅱ区),赣北北部(Ⅲ区),赣南南部、北部(Ⅳ区)以及赣中西部(Ⅴ区)。短时强降水高频区主要分布在山地及河谷附近,分别为湘赣交界罗霄山脉东侧、武夷山西侧、信江河谷、乐安河谷和昌江河谷。河谷附近短时强降水频次以昌江河谷最高(16.9次/a),山地附近最高在罗霄山脉东侧(12.6次/a),极端短时强降水分别位于上饶市东北部山区(3.7次/a)及九岭山南侧的锦江河谷(3.3次/a)。短时强降水主要发生在5月第3候,6、7月第3~4候以及8月第2~3候。Ⅳ、Ⅴ区具有单峰型的日变化特征;Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ区具有双峰型的日变化特征。主峰基本集中在下午17时;次峰在上午08—10时。短时强降水对暴雨贡献率基本在40%以上,Ⅰ、Ⅱ区的暴雨天气过程将近一半是由短时强降水贡献的。信江河谷是暴雨雨量中心,但并不是短时强降水雨量中心;昌江河谷与武夷山西麓既是暴雨中心也是短时强降水中心。 相似文献
103.
基于Himawari-8卫星的云参数和降水关系研究 总被引:1,自引:1,他引:0
基于日本Himawari-8卫星的云产品,对中国中东部地区2017年夏季(6—8月)每日08—17时的降水资料进行了分析,重点讨论了云光学厚度(COD)、云顶粒子平均尺度(CPS)、云顶温度(CTT)三个云参数与降水的关系。试验表明,降水概率与云参数相关性较高,存在随着COD增加、CPS增加、CTT减小而增加的明显趋势。但是,单个云参数与降水强度相关性则较低;COD、CPS、CTT与小时降雨率的相关系数分别为0.2315、0.1823、-0.2235,均为弱相关。如果综合考虑联合两个或三个云参数形成小时降雨率分布矩阵,则降水过程能得到更为清晰的体现。2017年8月28日的个例表明,相比纯粹基于红外的算法,三参数方法可以明显提高小时降雨率的估计精度。 相似文献
104.
2018年全球主要温室气体浓度继续攀升,地表温度相比工业化前水平偏高0.99℃,为有观测记录以来的历史第四高值。全球冰川总量连续31年减少,南北极海冰范围全年处于历史低位。全球海洋表面温度较常年显著偏高,海平面继续加速上升,海洋热含量创历史新高,海洋酸化的影响日益加剧。年内,世界各地发生了许多重大天气气候事件,包括北半球异常活跃的热带气旋季、欧洲夏季持续性高温干燥天气、印度西南部的特大洪灾、澳洲东部严重旱情、欧美多地的低温暴雪以及全球多地的森林大火和强对流天气,造成了严重的人口伤亡和社会经济损失。本文系统性总结了2018年全球重大天气气候事件及其影响,并重点分析了印度近百年来最严重洪灾和美国东海岸爆发性低温雨雪冰冻两个典型气候事件的形成原因。分析表明,夏季南亚季风强度偏强、控制时间偏长,8月在南亚季风槽西部位置偏北、索马里越赤道急流偏强的共同作用下,南印度洋及阿拉伯海上空的水汽大量向印度地区输送,持续性的强降水天气引发了该地区近百年以来最严重的洪灾;1月上旬,在耦合的急流结构、强烈的海洋温度梯度以及气旋外围气温偏高的共同作用下,冬季风暴格雷森在短时间内爆发性加强,造成美国东海岸出现气温骤降、强风暴雪等剧烈天气现象。 相似文献
105.
利用2017年9月至2018年8月北京20个站降水现象仪采集数据与人工平行观测数据,对降水现象仪进行了对比评估。结果表明:降水现象仪的缺测率为0.01%,空报率为0.6%,捕获率为93.5%,漏报率为27.9%,错报率为10.0%。从统计结果可知,降水现象仪的缺测率、空报率较低,捕获率较高,体现出设备性能良好的一面,漏报率和错报率偏高,表明设备漏识别和错误识别的情况较多,漏报主要发生在弱降水过程中,错报主要出现在毛毛雨的识别上。设备测量和人工观测降水开始时间一致性较好,终止时间一致性偏差;降水现象仪现存问题:在大雨强时易出现雨滴叠加误识别,在小雨强时识别率会降低,在无降水错误输出降水现象方面缺少质控。 相似文献
106.
利用热带测雨卫星测雨雷达(TRMM PR)降水回波反射率因子廓线(降水率廓线)与全球探空大气温湿廓线(IGRA)的多年融合资料,研究了青藏高原拉萨站夏季降水结构及相应的大气温湿结构特征。结果表明,该站降水回波反射率因子分布在17~45 dBz,大部分小于26 dBz;回波顶高度达17 km,呈现“瘦高”外形;相应的大气低层湿润,降水云内大气并非饱和,但温度露点差比全部状态时的值小。深厚降水系统的回波外形也呈现“瘦高”,按照降水率随高度的非线性变化,其垂直结构可分为三层,而浅薄降水系统的垂直结构呈现一层,即平均降水率斜率随高度呈对数线性变化,最大平均降水率(0.7 mm·h^-1)出现在地面。深厚降水与浅薄降水云体内400 hPa高度(7.5 km)上下的露点温度递减的速率不同。降水云体内的零度层高度大约6.3 km,但PR没有探测到零度层亮带。统计结果还表明拉萨探空站及附近的大气可降水量为20.89 mm·d^-1,降水转化率为27.0%,深厚降水系统的降水转化率是浅薄降水系统的2.9倍,深厚降水系统和浅薄降水系统的CAPE值分别为1941.7 J·kg^-1和1451.8 J·kg^-1。本研究结果为模式模拟青藏高原降水云内的温湿结构提供了观测依据。 相似文献
107.
西北太平洋副热带高压(简称副高)位置的异常变动对东亚和中国气候有十分重要的影响。为进一步认识副高东西变动对中国西南地区降水的影响,根据东亚—西北太平洋地区高低层大气环流的季节特征,选取700 hPa不同关键区区域平均相对涡度定义了一个新的表征副高位置东西变动的VORT指数。分析发现:该指数不仅能客观定性地表征副高反气旋环流位置的东西变动,而且能反映副高与东亚经向环流变化的关系,副高偏东(西)时,东亚呈负-正-负(正-负-正)经向异常波列。与其他副高指数相比,该指数能较好地反映夏季中国东部雨带位置的季节性移动,并与西南地区降水呈显著相关,对西南地区降水变化有指示意义。其中,6月和7月的相关非常显著,副高偏西时,6月四川西部和南部、云南中北部地区降水偏少,贵州大部降水偏多;7月四川北部和东部、贵州东北部降水偏多,而云南中部和西北部降水偏少,反之亦然。进一步分析还发现,副高与海温的关系与副高活动的位置有关,副高越偏北,与海温的关系就越弱。 相似文献
108.
利用欧洲中心1979—2015年夏季6—8月ERA-Interim逐日再分析资料和国家气候中心CN05.1格点化降水观测数据集,引入基于自组织映射SOM(Self-Organizing Maps)方法进行长江中下游地区夏季海平面气压空间距平场的客观分型,得到该地区25种地面天气型及其系统演变特征,发现天气型的稳定、转移与天气系统强弱有关。高低压系统越强,天气型停滞频率越高,天气型越稳定;反之,天气型越不稳定。基于SOM天气型转移概率,发现三条与局地降水联系的系统演变路径,其中1号路径暖空气势力强盛,副高北上,推动锋面北抬,产生江北降水型,多发生在7月;路径2反映冷空气势力强盛推动锋面南下的天气过程,产生沿江降水型,该天气型在6、7月均易发生;路径3表现为台风移动变化对长江下游江南地区降水的影响,为江南降水型,且集中在8月。通过引入SOM方法对逐日天气尺度环流进行分型,从气候态上捕捉与降水有关的天气系统的移动变化特征,体现SOM方法在模拟天气系统演变的优势。 相似文献
109.
针对嘉陵江流域存在雨热同期,水旱灾害频发的现象,为快速且准确地把握流域内降水与干旱情况,利用覆盖范围广且分辨率高的网格化IMERG卫星降水数据对嘉陵江流域进行多时空尺度反演,并基于卫星降水数据采用标准化降水指数(SPI)对流域实行干旱监测。结果表明:1)根据分类指标与统计指标的计算结果,三种卫星降水数据中的IMERG-F能更准确地反映流域内的日降水量,与地面降水数据CC达0.737,整体高估地面降水2.6%,具有在干旱监测方面的应用潜力。2)三种卫星降水数据驱动的SPI指数在干旱监测方面存在一定的差异,IMERG-F驱动的SPI指数与地面降水数据驱动的SPI指数保持较高的一致性(CC>0.9),较近实时产品IMERG-F更能准确地呈现出流域的干湿特征。3)卫星识别降水与干旱监测的能力受地形地貌的影响,IMERG卫星降水数据在平原丘陵地带具有较好的适用性。 相似文献
110.
随着全球变暖,极端天气事件逐渐增加,影响着社会经济发展,揭示区域极端降水时空变化对防洪减灾具有重要意义。基于1960—2019年的逐日降水,通过MK趋势检验、小波分析、重标极差以及克里金插值方法,从强度、频率和持续性三方面分析里下河地区的极端降水指数,并进一步探究其未来趋势变化。结果表明:(1)里下河地区多年平均降水为1017.25 mm,呈不显著增加趋势;空间分布差异明显,总体呈自西北向东南逐渐增加的分布。(2)研究区内各站点极端降水指数变化不同,总体而言,极端降水强度、频率均呈现增加趋势,持续性呈减少趋势。(3)极端降水指数变化过程中存在3类尺度的周期性变化,在整个时间尺度上存在3个偏多中心和2个偏少中心。(4)除R10mm和R20mm未来变化趋势与过去趋势相反且呈弱持续性,其他极端降水指数未来变化趋势与过去相一致,且过去总体趋势对未来趋势的影响时间长度在9~16年左右。研究结果为里下河地区科学合理应对气象灾害、合理配置水资源提供依据。 相似文献