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21.
利用常规观测资料、NCEP再分析资料、卫星以及雷达资料对2015年8月16—18日影响川渝地区的一次持续性大暴雨过程进行了分析。结果表明:在亚洲中高纬和低纬相对稳定的环流背景下,两次高原涡东移、两次冷空气南下侵入四川盆地共同促进了西南低涡生成发展,造成此次大暴雨过程。西南低涡"初生形成"阶段,地面热低压东北侧有冷锋侵入,中心偏北形成暖锋,低涡近于正压;"稳定持续发展"阶段,冷锋南段移至地面热低压南侧,北段与暖锋结合形成准静止锋,低涡斜压性明显且呈近圆形,持续性暴雨主要出现在西南低涡的暖切变线附近和冷槽东侧;"东移变形减弱"阶段,冷空气第二次侵入,冷锋持续增强,西南低涡东移变形减弱。低层辐合、高层辐散、充沛的水汽输送以及不稳定能量的累积为西南低涡的加深、发展和强降水的维持提供了重要条件。西南低涡暖切变线和南侧冷槽附近发展起来的对流云团是暴雨产生的直接原因,强降水主要发生在云团上风方TBB梯度相对较大的区域。此次强降水过程的局地环流有低空急流和低空辐合线或切变线配合,雷达体积速度处理(velocity volume processing,VVP)法反演的风矢图可更直观地判断风向风速、天气系统所处的发展阶段以及判识辐合线或切变线,低空辐合线或切变线的演变以及低空急流的强度和移向对强降水天气产生的动力条件、维持时间和回波外推预报具有重要的指导意义。 相似文献
22.
利用2016年1月1日至31日的FNL资料,对一次极端寒潮天气过程进行了等熵位涡分析。结果表明:高位涡主体由极涡分裂而来,前面低位涡区的阻挡与后侧低位涡大气的北上加强了位涡的经向交换,高位涡空气不断由极地向南输送,使得高位涡主体不断加强维持。高位涡在由北向南移动的同时,也由对流层顶向下输送。此次寒潮过程主要有3股冷空气由上而下发展,位置均在高空急流轴的北侧,最南端的一股下沉气流最旺盛,这是其与高空急流相互作用的结果。强盛的冷空气下沉使得寒潮影响范围触及我国华南地区。随着高位涡的向南向下传输,一方面引起对流层中高层低涡系统迅速发展,当它移到中国东部地区时,东亚大槽迅速加深,使槽后强冷空气迅速向南爆发;另一方面,在高位涡输送的过程中,其后侧有强烈的下沉运动,使得地面冷高压快速发展,导致强寒潮天气的爆发。 相似文献
23.
本文研究了1961~2016年中国北方东部地区夏季极端降水日数和极端降水贡献率的年代际变化特征,并进一步分析了该地区极端降水和普通降水的大气环流和水汽输送的差异。主要的研究结果表明:1961~2016年中国北方东部地区夏季极端降水日数和极端降水贡献率在2000年前后发生显著年代际变化,2000年后夏季极端降水天数和极端降水贡献率显著减少。与1984~1999年相比,2000~2016年在对流层高层从欧洲大陆、中亚到东北—蒙古地区,位势高度异常呈现出“正—负—正”的大气波列,从而造成北方东部地区上空为正压的位势高度正异常控制,伴随着下沉运动,大气层结趋于稳定,这些环流条件不利于极端降水发生。2000年后负位相的太平洋年代际振荡(PDO)和正位相的北大西洋多年代际振荡(AMO)共同加强了北方东部地区上空的正位势高度异常。进一步研究表明,极端降水与普通降水的水汽输送和收支以及关键的局地大气系统存在着显著差异,较普通降水而言,极端降水在南北向水汽输送和收支上更强;北方东部地区低空为较强的闭合低压控制,并不断受到高层高位涡空气下传的影响。 相似文献
24.
本文利用雷达、加密地面自动站等高时空分辨率的观测资料,结合NCEP 1°×1°再分析资料、常规观测等资料,对2011年6月23日发生在北京城区的极端强降水事件开展了细致的观测和诊断分析。结果表明,这次极端强降水事件,主要是由向东南移动的东北—西南走向的飑线右端的强降水超级单体(High Precipitation Supercell,简称HPS)造成的,这是目前已有文献记载的中国发生纬度最高的HPS。HPS在移动方向的右后侧和右前侧均有明显的“V”型入流,这不同于已有HPS模型,表明中、低层干冷空气和低层暖湿气流特征显著。在环境条件方面,存在对流层低层逆温层,其能量存储盖作用使得雷暴具有爆发性增强的潜势,但该逆温层是在08:00~14:00(北京时,下同)的6小时内形成的,对业务预报极具挑战性。相对其他大气层结热动力参数, 风暴相对螺旋度和粗理查逊数在14:00较08:00显著增大,对HPS的发生具有一定指示作用。高空偏西风急流和低层偏东风活动显著,使得北京地区的水平风垂直切变增强,形成上干下湿的对流不稳定以及次级环流圈。高空急流造成强烈的相当位温差动平流,促进对流不稳定度发展加强。结合复杂地形作用,在北京西部100 m地形高度线附近形成显著的平原暖湿空气与山地干冷空气的干湿分界线以及风场辐合线。水汽供应主要源自低层偏东风和本地水汽积累。当飑线从西北方向侵入北京并向东南方向移动时,在北部山区,由于条件不足,雷暴没有显著发展加强;然而,在西部山区,在湖面、城市热岛、低层偏东风、冷池出流共同作用下,加之其他有利的环境条件,飑线右端雷暴强烈发展加强,特别是当经过100 m地形高度线附近时发展成为HPS,进而造成石景山区模式口站的大暴雨中心。 相似文献
25.
26.
青藏高原中东部夏季极端降水年代际变化特征 总被引:3,自引:2,他引:1
基于中国国家级地面气象站基本气象要素日值数据集得到的均一化降水序列,计算了夏季极端降水指数,分析青藏高原中东部1961—2014年夏季极端降水年代际变化趋势。结果表明:青藏高原中东部地区夏季降水量占全年总降水的50%以上,且夏季降水的变化趋势存在区域性差异,北部站点主要为增加趋势,南部增加和减少趋势的站点相当。夏季极端降水除西藏东部主要为减少趋势外,其他地区主要为增加趋势,且极强降水量的年代际变化趋势显著。大部分夏季极端降水指数的变化趋势在1970s发生转折,在此之前表现为减少的趋势,之后为增加趋势。通过Mann-Kendall趋势检验,在2000年之后强降水量和极强降水量出现突变。 相似文献
27.
气候变化情景下澜沧江流域极端洪水事件研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以澜沧江流域为研究对象,基于ISIMIP2b协议中提供的GFDL-ESM2M、HadGEM2-ES、IPSL-CM5A-LR、MIROC5这4种全球气候模式,通过4种模式的输出数据耦合VIC模型,分析4种模式在历史时期(1961—2005年)对洪峰洪量极值(年最大洪峰流量、3 d最大洪量)、极端洪水的模拟能力,比较RCR2.6和RCP6.0两种情景下未来时期(2021—2050年)年均径流量较基准期(1971—2000年)的变化情况,并结合P-III型分布曲线预估了澜沧江流域在两种情景下未来时期极端洪水的强度变化情况。结果表明:VIC模型在该流域能够较好地模拟极端洪水;HadGEM2-ES和MIROC5两种气候模式的输出数据在澜沧江流域有较好的径流模拟适用性;在RCP2.6情景下,澜沧江流域未来时期年均径流量没有明显变化,可能会有略微的增加,而在RCP6.0情景下,未来时期年均径流量有较大可能增加;澜沧江流域未来时期极端洪水较基准期,在RCP2.6情景下无明显变化,而在RCP6.0情景下,洪峰、洪量增加的可能性较大,极端洪水频率和强度也较大可能增加。 相似文献
28.
利用淮河流域1979—2011年260个站点观测、ERA-Interim和NCEP/DOE再分析资料的日降水量数据,选用8个极端降水指数,从空间分布、发展趋势、时间变化等方面对比分析了我国江淮流域极端降水的变化规律,研究了再分析数据的适用性,结果表明:1)持续湿润指数(CWD)、强降水日数(R10mm,R20mm)以及百分位指数(R95p,R99p)具有一致的北少南多的分布特征,而持续干燥指数(CDD)为北多南少,且强度指数(Rx1day,Rx5day)和百分位指数在浙江沿海均有极大值存在。2)大部分地区的强降水日数呈减少趋势,仅在江淮周边地区有弱上升趋势。3)区域平均的降水强度指数具有上升的趋势变化,逐月变化具有先增长后减少的结构特征,5—6月的增长量最大,峰值出现在7月,在夏末、冬季有较明显的随年代增加的趋势,在秋季则随年代减少。4)再分析资料ERA-Interim和NCEP/DOE对不同指数的再现能力有所不同,ERA-Interim对强降水日数(R10mm)、CDD、百分位指数的空间分布以及CDD的变化趋势再现能力较好,与强度指数和百分位指数年际变化的相关性较高,但对CWD变化趋势分布特点的再现能力较弱;NCEP/DOE更善于再现较强降水日数(R20mm)的空间分布以及强度指数和百分位指数的线性变化趋势。5)两种再分析资料能合理地再现强降水日数(R10mm,R20mm)和CDD年际变化特征和强度指数的季节变化特征。 相似文献
29.
对乌东德水电站开建以来坝区暴雨及伴随的短时强降水时空分布进行统计研究,并划分出暴雨天气概念模型。结果表明:乌东德水电站开建以来坝区共出现18个暴雨日,平均3.0个/a,暴雨自6月上旬开始出现,到10月上旬结束,出现暴雨最多的季节是夏季,多为范围小的局地性暴雨出现。暴雨日数、年平均降水量、20~30mm h-1及≥20mm h-1的短时强降水的空间分布均呈现“西北多东南少”的特征。20~30mm h-1的短时强降水发生频次最多(占63.6%),其次为30~40mmh-1(占27.3%),40~50mm h-1最少(仅占9.1%)。短时强降水及不同等级短时强降水均表现为夜间高发、白天低发的日变化特征。总结归纳出切变冷锋型8次(占44.4%)、两高辐合型4次(占22.2%)、西南涡型2次(占11.1%)、孟加拉湾风暴型2次(占11.1%)、切变线型1次(占5.6%)和高空槽型1次(占5.6%)六类暴雨天气概念模型。 相似文献
30.
为了解云南短时强降水发生前本地化中尺度WRF(Weather Research Forecast)模式输出结果的物理量特征及其对短时强降水预报的作用,使用WRF模式对2016年云南主汛期(6—8月)5次短时强降水过程进行模拟,利用模式输出的高时空分辨率资料计算5次过程中85个样本在短时强降水发生前6 h水汽类、动力类及不稳定条件类的部分物理量值,使用箱线图分析各物理量的分布特征及其与短时强降水的关系,应用经验累积分布函数图确定各物理量的阈值。研究表明,水汽类物理量样本数据值分布较为集中,随着短时强降水的临近数值逐渐增大;动力类的6 km垂直风切变中位数值及平均值随时间变化很小,所有时次的6 km垂直风切变阈值均低于12 m/s,表明短时强降水发生前有弱垂直风切变;不稳定条件类中对流有效位能样本数据的离散程度较大,对短时强降水无指示意义;LI指数、K指数和700 hPa假相当位温样本数据离散度较小,其中K指数中位数值、平均值及阈值的上下限在短时强降水发生前1 h有显著增大的特征,且数据集中度达到最高,大的K指数值与短时强降水有较好的对应关系。使用物理量阈值推算短时强降水落点的方法对云南本地化WRF模式短时强降水的预报性能有改进作用。 相似文献