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21.
西北地区东部夏季水汽输送特征及其与降水的关系   总被引:2,自引:2,他引:0  
采用ERA Interim 再分析资料和160 站逐月站点降水资料,运用经验正交函数(EOF)分析、合成分析等方法揭示了西北东部3 个分区的水汽输送的区域气候特征、与降水EOF气候模态相对应的整层水汽输送特征以及降水偏多(少)年的水汽输送异常特征。结果表明:西北地区东部夏季经向水汽输送的大值区处于900 hPa~800 hPa 高度上;纬向水汽输送大值位于700 hPa~500 hPa 高度上。对西北东部降水做EOF 分析,第一模态为全区一致型,与降水相对应的西风影响区主要盛行西风水汽输送,季风边缘区的南部盛行西南风水汽输送;第二模态为东南-西北型,东风、东北风水汽输送流入西北东部地区;第三模态为东北-西南型,西风和西北风水汽输送将水汽带到西风影响区内。  相似文献   
22.
在国家"973"项目"雷电重大灾害天气系统的动力-微物理-电过程和成灾机理"(简称:雷暴973)资助下,2014~2018年连续五年在北京组织开展了雷电(也称闪电)灾害天气系统的暖季综合协同观测实验,旨在获得对北京及周边城市群区域的雷电天气系统特征和规律的实际认识,探索雷电资料在数值预报模式中的同化方法,以期改进雷电重大灾害天气系统的预报效果.主要观测设备包括:由16个子站构成的雷电(全闪)三维定位系统、2台X波段双线偏振多普勒雷达和4台激光雨滴谱仪等,协同观测还充分利用了中国气象局在京津冀地区的中尺度气象观测网.观测结果表明,受地形和环境条件影响,飑线和多单体雷暴是影响北京地区的两类主要的雷电灾害天气系统,它们除产生频繁的雷电活动外,还常伴随突发性局地短时强降水和冰雹,造成城区突发洪涝灾害.雷电密度的高值区位于北京昌平区东部、顺义区的中部和东部以及中心城区.超强雷暴(占总雷暴数的5%)、强雷暴(占比35%)和弱雷暴(占比60%)对总雷电分布的贡献分别为37%、56%和7%.北京城区的热岛效应对过境雷暴增强产生了重要作用,超强雷暴在中心城区的雷电频数可以高达每分钟数百次.雷电活动与雷暴云的热动力、微物理特征之间存在紧密联系,因此雷电频数可以作为冰雹、短时强降水等灾害性天气的指示因子.在对流可分辨数值预报模式中,建立并引入雷电资料同化方案,通过调整或修正模式的热动力和微物理参量,可明显提高模式对强对流和降水的预报效果.  相似文献   
23.
运用中尺度数值模式WRF3.5.1对2011年1月1日贵州境内的一次冻雨天气过程进行了数值模拟,研究了本次过程的大气层结、冻雨区云系的宏微观结构和云物理特征,初步分析了冻雨形成的云微物理过程和成因。结果表明,贵州境内的冻雨区(26°N~29°N)具有冷性和部分"冷—暖—冷"的温度层结,在高层没有显著的冰相粒子,冻雨区是相对较强的水汽辐合中心,丰富的水汽输送在冷性的环境条件下形成云滴,进而碰并产生雨滴,过冷雨水主要通过暖雨过程形成;雨滴继续下落至近地层并保持过冷雨水形式,最后接触到低于0°C的物体或地面,迅速冻结而产生地面冻雨。  相似文献   
24.
利用日本高知大学提供的逐小时分辨率静止卫星云顶黑体亮温(TBB)资料,使用模式匹配算法对2000~2016年(2005年除外)暖季(5~9月)青藏高原东部的两类中尺度对流系统(MCS)进行了识别和追踪,并利用人工验证订正了结果。基于此,利用NOAA的CMORPH(Climate Prediction Center Morphing)降水资料和NCEP的CFSR(Climate Forecast System Reanalysis)再分析资料对高原东部两类MCS进行了统计和对比研究。研究发现,7月和8月是高原东部MCS生成最活跃的季节,然而,此两个月能够东移出高原MCS的比例最小;5月虽然MCS生成数最少,但是移出率高达近40%。对比表明,能够东移出高原的MCS(V-MCS)比不能移出的MCS(N-MCS)生命史更长,触发更早,短生命史个例占比更低。暖季各个月份,相比于N-MCS,V-MCS的对流更旺盛且发展更快,然而,由于其发生频数远低于N-MCS,总体而言,V-MCS对高原东部的降水贡献率仅为15%左右,是N-MCS相应数值的一半左右。高原东部两类MCS的环流特征差异显著,有利于V-MCS发生、维持和东移的因子主要位于对流层中低层(西风带短波槽、西风引导气流、低层风场切变),而在对流层高层,N-MCS拥有更好的高空辐散条件(其对应的南亚高压更强)。  相似文献   
25.
湿热力平流参数在一次华北暴雨模拟诊断中的应用研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
对2011年7月24~25日发生在华北地区的一次暴雨过程进行了分析,并以NCEP资料为初值场对此次暴雨过程进行了数值模拟,结合实况对模拟结果进行对比分析。分析表明:模式对本次华北暴雨的模拟比较成功,基本反映出了本次暴雨过程的降水分布特点。利用湿热力平流参数对本次华北地区的降水落区进行了诊断分析。分析指出,湿热力平流参数纬向平均的垂直剖面图上,湿热力平流参数的高值区及大值中心与地面的强降水雨区对应得较好,其梯度大小及向上延伸高度均可以定性地指示降水的强弱;垂直积分的湿热力平流参数与地面6 h强降水落区具有较好的对应关系,而在示踪弱降水区时效果并不是很好,其大值中心并不与强降水中心完全重叠,而是其梯度大值区与降水中心相对应;垂直积分的湿热力平流参数与6 h累积地面降水的空间分布特征和时间演变趋势比较相似,并且其变化趋势能反映降水的发展和消弱。  相似文献   
26.
将有限区域流函数、速度势求解中常用的两种张驰法(即理查逊法和加速利布曼法)与调和—余弦谱展开法(H-C法)进行了比较,理论研究表明:H-C法单独考虑边界影响分量,物理意义明确,且不会丢失边界上的天气系统;从计算上看,H-C法重建的风场能精确还原原始风场,且计算效率明显高于两种张驰法,即收敛更快。通过在台风Bilis(0604)暴雨增幅过程诊断中的应用发现,常用的两种张驰迭代方法在求解有限区域流函数和速度势的问题上效果都不是很好,即:用理查逊法和加速利布曼法计算的流函数和速度势重建的风场与原始风场差别较大,不能准确还原原始风场;用H-C法不仅计算效率高,还原的风场与原始风场差异极小,且不受南边界较强的西南季风涌影响,在暴雨增幅前期能较好地反映与暴雨增幅相关的强辐合信号。因此,可用H-C法计算得到的无辐散风和无旋风对有限区域的天气系统进行更深入的动力结构分析。  相似文献   
27.
2006年"碧利斯"台风登陆中国大陆后,在湖南、广东和江西三省交界附近地区造成明显暴雨增幅,造成十分严重的灾害,影响巨大.本文利用高分辨率数值模拟资料,从微观云物理过程角度出发,研究了"碧利斯"暴雨增幅发生前和增幅强降水发生时段云微物理特征的差异,探讨了登陆台风暴雨增幅云微物理方面的可能成因,结果指出:暴雨增幅前后,强降水区云微物理特征存在明显不同,与降水强度的明显增强相伴,云中各种水凝物含量也明显增加,其中云冰、雪和霰等固态水凝物的增加尤为显著,冰相过程对地面降水的贡献明显加大,降水云系发展旺盛、高大;云微物理转化率的对比分析发现,暴雨增幅时段,由水汽凝结过程显著增强所带来的云水的增加,主要通过两个途径作用于暴雨增幅:一是通过云中雨水对云水的碰并收集,促进雨水含量显著增加,进而增强地面降水;二是通过云中雪粒子对云水的碰并造成雪粒子含量增加,增加的雪粒子又被云中霰粒子碰并收集造成霰含量增长,进而由霰粒子融化为雨水,并最终作用于地面降水的增幅.文中最后通过分析总结给出了"碧利斯"暴雨增幅云微物理成因示意图.  相似文献   
28.
加强目标观测,服务防灾减灾   总被引:3,自引:0,他引:3  
以深入浅出的方式介绍了目标观测的定义、历史、确定目标观测敏感区的方法,以及实施目标观测与防灾减灾的关系;并以欧洲中期天气预报中心目标观测业务化为例,简明地概括了目标观测的实施过程;结合国内目标观测研究现状,对中国目标观测的未来提出了看法。  相似文献   
29.
本文利用WRF模式对近海台风“烟花”及“查帕卡”影响2021年7月19日至21日河南极端暴雨的过程进行数值模拟。控制试验(CTL)对台风路径、强度、大尺度环流形势,以及河南暴雨的强度和空间分布型等均给出合理的模拟,基本再现了本次河南极端暴雨的发展过程。敏感性试验表明,在移除台风“烟花”后,副热带高压系统显著南压并在南侧形成东南风急流,河南地区的南风分量减弱、东风增强,东西方向的水汽输送占主导,有利于降水分布型由CTL试验的南—北向转变为东—西向;另一方面,由于低层东南风急流相较于移除“烟花”前的东风急流偏弱,河南降雨区的局地辐合减弱,水汽通量净流入值较CTL试验降低5.81%,且中纬度冷气团西移减慢,引起局地相当位温梯度减弱,最终导致移除台风“烟花”试验的降雨强度偏弱。移除台风“查帕卡”后,大尺度环流形势几乎未受影响,河南南侧的水汽输送略有减弱,因此强降水分布基本与CTL试验类似,降雨强度略有减小。与台风“烟花”相比,“查帕卡”对河南暴雨的影响较弱。  相似文献   
30.
本文通过深入分析伴随敏感性(ADS)方法、第一奇异向量(LSV)方法、以及条件非线性最优扰动(CNOP)方法在目标观测敏感区识别方面的原理,提出了非线性程度的概念和计算方法,考察了转向型和直线型台风的非线性程度,分析了上述三种方法在不同非线性程度下识别的敏感区的异同,同时对比了转向型和直线型台风的敏感区的差异,并通过敏感性试验探讨了在不同非线性程度下以及在转向型与直线型台风中,预报对敏感区内初值的敏感性程度,进而探讨台风目标观测在不同情况下的有效性。结果表明,转向型台风的非线性程度差别比较大,或者特别强,或者特别弱;而直线型台风非线性程度居中,不同台风个例之间的非线性程度差别较小。对于非线性较弱的台风,三种方法识别的敏感区较为相似,而对于非线性较强的台风,LSV方法与ADS方法识别的敏感区较为相似,但是与CNOP方法识别的敏感区具有较大的差别。对于转向型台风,敏感区主要位于行进路径的右前方,而对于直线型台风,敏感区主要位于初始台风位置的后方。敏感性试验表明,不论台风非线性强弱,转向还是直行,CNOP敏感区内的随机扰动发展最大,而LSV敏感区内叠加的随机扰动发展次之,ADS敏感区内叠加的扰动发展最小;此外,非线性弱的台风,扰动的发展大于非线性强的台风的扰动的发展,表明非线性弱的台风预报受初值影响更大,目标观测的效果可能会更明显。  相似文献   
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