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101.
该文利用1961—2020年贵州省84个气象台站5月20日—7月10日的降水资料与NCEP/NCAR再分析资料,分析了贵州省初夏降水异常时空分布特征及其与海洋、大气环流的联系,以及对比2020年与历史相似年影响因子的异同。对比历史相似年,当初夏降水偏多时,大气环流纬向分布呈“两槽一脊”分布型,低压槽稳定维持在东亚中高纬附近。西太平洋副热带高压西伸脊点明显偏西,面积偏大,强度偏强。850 hPa水汽输送场上通过西北太平洋异常反气旋产生的异常西南风,向长江及其以南地区输送水汽,低层水汽输送偏强且辐合带位置相对稳定。前期春季热带印度洋偏暖和太平洋西暖东冷的异常海温加强了菲律宾反气旋,使西太副高稳定维持在西太平洋和东南亚地区,导致贵州省初夏降水偏多。  相似文献   
102.
利用地面降水观测资料、国家气象信息中心研发的4种降水融合产品(FAST_5 km、FRT_5 km、RT_1 km、NRT_1 km),采用误差分析、偏差分析、正确率、TS评分等方法,对其在四川盆地西部的适用性进行分析,并选取2020年8月10—11日一次极端暴雨过程进行详细评估。结果表明:融合格点降水资料与实况较为一致,且1 km产品更接近实况。极端暴雨过程中,对于过程累积雨量,4种融合格点降水资料均能很好地反映此次降水过程,降水落区、走向和雨带形态均与实况较为一致。1 km产品的强度和落区都更接近实况,其中以NRT_1 km与实况的匹配度最高,偏差更小。融合格点降水资料存在24 h雨量极大值比实况偏小的情况,1 km产品的极值较5 km产品有很大提升。融合格点降水资料的小时最大降水量低于实况,存在一定的偏差量。强降水时段,融合降水资料与实况偏差不大,能够反映降水的大值区。总体上看,三源融合实况格点产品效果优于二源融合实况格点产品,其中融合了CMORPH和FY 2种卫星资料的近实时三源融合实况格点产品最优。  相似文献   
103.
利用毕节2010-2019年观测资料,分析不同天气现象下日最高气温特征,建立高温模型,并对近5 a 24 h高温进行检验,得出如下结论:(1)毕节高温日变化在夏季最稳定,春季波动最大。气温日较差晴天最大,阴天最小,多云时略大于阴间多云。(2)毕节8~10成云出现频率高达65.7%,夏季晴天频率波动大,春、夏季多云频率较高,且按天气现象分类统计月平均高温时,其峰值均出现在7月。(3) 24 h高温预报准确率月、季变化特征明显,夏季准确率最高,较最低的冬季高出21.4%,在区别天气现象的情况下,阴雨天时预报准确率最高,多云时最低,其中12月多云时最低为25%。(4)回归模型分析发现不同季节同种天气现象24 h高温预报影响因子权重差异明显,日照时数和平均本站气压对模型影响程度较高。不同季节晴天影响因子差异最大,拟合效果最好时段在夏季,平均估计误差为1.2℃,估计误差最大在冬季,平均估计误差为1.7℃。  相似文献   
104.
中亚地处干旱气候区,农业生产高度依赖灌溉,然而灌溉对当地气候影响的认识还较为薄弱。为此,针对多雨(2009年)、少雨(2008年)及正常(2007年)年景下中亚典型农业区—费尔干纳盆地暖季(5—9月)的气候,利用嵌入灌溉过程参数化方案并更新土壤参数的WRF模式,分别进行了考虑灌溉过程(称为IRRG试验)与不考虑灌溉过程(称为NATU试验)的模拟试验,并通过对比IRRG与NATU试验之差揭示了灌溉对区域气候的影响。研究发现:(1)灌溉致使暖季地面潜热增加(79.2 W/m2)、感热减少(?61.3 W/m2),日均气温降低1.7℃,空气比湿升高2 g/kg(约为NATU的36%),因5—6月为雨季,7—8月为旱季,故7—8月的灌溉量大,冷湿效应略强于5—6月;(2)冷湿效应主要出现在灌溉区域,降温达2℃,增湿达2.4 g/kg,灌区外甚微,同时从地面到高层大气,冷湿效应越来越弱,在约500 hPa(距地面约4000 m)以上冷湿效应消失;(3)在盆地中央平原地区,因灌溉而致空气湿度上升产生的潜在增雨效应与地面冷却产生的对流抑制作用相互抵消,灌溉与无灌溉情景下当地降水无显著差异;灌溉可导致盆地南、北两侧山区降水增加(约0.6 mm/d);(4)不同年景之间灌溉量差异主要出现在5—6月,少雨年比多雨年灌溉量多20 mm/月,日均气温降幅偏大0.3℃,空气比湿增幅偏大0.5 g/kg,但山区降水增幅偏小0.6 mm/d。   相似文献   
105.
为了研究副热带高压(副高)背景下极端短时强降水系统的动力和云物理结构特征,利用厦门X波段双偏振相控阵雷达观测数据,采用多普勒雷达风场反演技术并结合高精度的地形数据,对2021年8月11日发生在厦门地区的一次极端短时强降水事件进行了分析。研究表明:(1)这次过程发生在副高控制之下,具有弱天气尺度强迫特征。地面辐合线促进了线状对流系统的形成,其后向传播过程导致了局地极端强降水的发生。(2)对流系统的中层存在大粒子累积区,大粒子的下泻导致雨强增大。倾斜上升(下沉)气流的配置使得大粒子的下泻不会影响上升气流,有利于对流系统的发展与维持。下沉气流与偏南气流相遇触发了上游对流系统的发展,形成后向传播。(3)在弱天气尺度系统背景下,局地地形对于降水系统的影响得以凸显。地形造成的低层辐合使得差分反射率因子(ZDR)、差分传播相移率(KDP)等双偏振参数在迎风坡处明显增大,且大值区在此处维持。更大、更浓密的降水粒子形成了极高的降雨效率。(4)暖雨过程和冰相过程在这次极端降水事件中并存,前者对雨水的形成起主导作用,冰相粒子的融化加速了这一进程。(5)强降水时雨滴的破碎和碰并趋于平衡,雨强的增大取决于雨滴浓度的升高。因此,KDP可作为判断雨强是否增大的指标。(6) ZDR柱与KDP柱的演变对于地面雨强的变化具有预示性,特别是在持续降水过程中,ZDR(KDP)柱的再度发展预示着降水系统的再次增强。   相似文献   
106.
为进一步完善热带气旋大风风圈的分析和预报业务,利用中央气象台(NMC)发布的热带气旋报文资料、ERA5再分析资料,研究了2015年6月30日至2020年12月31日热带气旋最大强度时的7、10和12级风圈的非对称性特征及成因。统计结果表明: 热带气旋的7级风圈半径非对称性最大,10级次之,12级最小;非对称分布热带气旋的7、10和12级风圈最大半径大多分布在东北、东南和西北象限;同一热带气旋的7级和10级风圈最大半径大多分布在相同的象限。将7级风圈单一象限分布的热带气旋与多象限分布的热带气旋各按象限分布分成4类,分析4类7级风圈单一象限分布的热带气旋生成季节、地面10 m风特征及风圈非对称分布的成因发现:各类热带气旋具有明显的季节特征;地面10 m风场呈不对称分布;风圈非对称分布与西太平洋副热带高压、西南气流及地面冷高压等天气系统与热带气旋的相互作用造成的各象限位势高度梯度非对称分布密切相关。   相似文献   
107.
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   
108.
潘旸  谷军霞  师春香  王正 《气象学报》2022,80(6):953-966
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   
109.
气象条件的剧烈变化可增加脑卒中危险人群的患病几率。本研究收集天津市2016—2020年脑卒中日住院数据以及气象数据,采用脑卒中日住院人数累积概率分布进行住院风险等级划分,通过相关分析确定高影响气象因子,并利用分布滞后非线性模型与半参数广义相加模型开展高影响气象因子不同时间尺度变化、滞后以及累积效应对脑卒中住院风险的影响研究。结果表明:天津市脑卒中年住院人数约为22.5万,最高月住院人数可达2.1万,日均住院人数为623。男、女住院人数比为8:5,50岁以上人群为易患脑卒中疾病的高危人群。深秋(10—11月)、初冬(12月)和春季(3—5月)为天津市脑卒中住院高风险期。6℃以上的月变温和24 h负变温相叠加可加大脑卒中住院风险,且月变温为负变温时,脑卒中住院风险最高。30℃以上高温和?5℃以下低温均可引起脑卒中住院高风险,低温带来的脑卒中住院风险高于高温,低温效应在滞后2—3 d达到最强。24 h负变温的住院风险高于正变温,且变温幅度越大住院风险越高,7℃以上24 h负变温在滞后3—5 d的住院风险最高。天津市脑卒中高住院风险的气象原因主要是月尺度和日尺度温度剧烈变化的叠加,其次为极端温度及其24 h剧烈变化的影响。   相似文献   
110.
从气候角度来说,我国东部地区汛期降水主要受东南季风和高原季风的影响,各地雨季的长短和雨量的多寡都与夏季风雨带的进退、移动和停滞有关。受季风气候影响,我国华北地区降水季节分配不均,降水量大多集中在夏季.  相似文献   
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