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21.
利用2014—2019年6个台风合计34组数据,通过与机动式边界层风廓线雷达以及同点探空数据进行对比,分析风廓线雷达对登陆台风边界层结构诊断的适用性。初步分析表明:有30组数据完整度高于80%,且平均标准差为3.64 m·s-1,平均误差为4.67 m·s-1。30组数据中有19组数据的对比结果较好,均呈现风廓线雷达与探空廓线在250 m高度以上重合度较高、250 m高度以下重合度较低的特征,其原因可能与探空低层加速以及风廓线雷达低层受干扰有关。将250 m高度以下的数据剔除后和剔除前对比发现,数据质量得到提高。从空间分布看,低质量数据大多分布在台风中心距离观测点200 km及以外的区域,但较高质量数据相对于台风中心并无明显的倾向性分布。从降水分布看,未发现数据质量与降水关系明显。尽管使用的数据比较有限,但风廓线雷达在台风边界层结构观测中展现较好应用潜力。  相似文献   
22.
为了研究WRF (Weather Research and Forecasting)模式模拟飑线的低层温度偏差问题,选取2009年6月14日发生在江苏省北部的一次飑线个例进行分析。通过WRF模式对此次飑线过程的模拟发现,WRF模式模拟的低层日最高气温滞后实际观测2~3 h,且模拟的傍晚低层气温的降温幅度低于实际观测2~3℃。对比试验证实,通过改变边界层参数化方案可以减弱边界层与自由大气的温度交换,进而在一定程度上改善模拟结果,即模拟的飑线强度和低层温度均与实际观测更加相近;在不改变边界层方案的情况下,将地面自动加密观测站数据加入模拟中也可起到相同的作用。  相似文献   
23.
以2007~2018年西宁二十里铺气象站探空资料为模拟样本,利用MonoRTM模式模拟中心频率21.985~58.759GHz的35通道亮温,应用BP神经网络对模拟数据进行反复训练,构建最优反演模型,并以2019年探空资料为测试样本,对比分析了不同季节和不同天气条件下BP神经网络与微波辐射计的反演效果。结果表明:晴空条件下,BP神经网络与微波辐射计在温度反演上效果最佳,水汽密度次之,相对湿度最差,其中冬春季BP神经网络反演效果优于微波辐射计,夏秋季反之;有云条件下,BP神经网络温度反演效果在冬、春和夏季均优于微波辐射计,其水汽密度反演效果在四季均较微波辐射计有明显提升,其相对湿度反演效果在冬、春和夏季均较微波辐射计更佳。晴空和有云条件下,BP神经网络在不同季节反演温度、水汽密度和相对湿度的平均绝对误差和标准偏差均小于微波辐射计,尤其是相对湿度的反演精度提升最为明显。晴空条件下,BP神经网络反演温度廓线在春、夏和秋季效果最佳,反演水汽密度廓线在中低层精度较高,反演相对湿度廓线的精度较差,但基本和探空资料趋势一致;有云条件下,BP神经网络反演温度廓线与晴空时基本一致,较微波辐射计精度更高,反演水汽密度和相对湿度廓线在8km以上效果较好。   相似文献   
24.
利用2019-2020年广西三部风廓线雷达的实时风产品与ERA5再分析资料进行分析对比,检验风廓线雷达数据质量.结果 表明,三种风廓线雷达产品(ROBS、HOBS、OOBS)数值差距小,OOBS产品稍显优势,在1h内风廓线雷达探测的水平风波动不大.风廓线雷达数据整体小于ERA5再分析资料.三个站中,北海站的误差最小.北海站误差在2-6km,柳州站在4-6km,南宁站风向误差最小在1-4km,风速在4~6km.三个站的数据在0.5km以下误差都很大,柳州站和南宁站在9km以上误差也很大.分别选取北海站105°、6.5m·s-1,南宁站100°、7m·s-1,柳州站85°、8m·s-1作为极端误差阈值,剔除极端误差后三个站的MAE都小于25°和3m·s-1,并且数据有效率都能达到70%以上.  相似文献   
25.
利用常规资料、区域自动站加密资料、探空资料、GFS 0.25°×0.25°逐6h的分析场数据和SB多普勒天气雷达资料对2018年5月18日发生在浙中地区的一次强对流天气过程进行分析。结果表明:此次过程产生了脉冲风暴、中等到强多单体风暴和飑线这3种风暴类型,分别出现冰雹、大范围强降水和雷雨大风等强天气。3种风暴的雷达回波在回波形态、强度、垂直结构、平均径向速度、垂直累积液态水含量VIL等特征如下:①脉冲风暴呈块状,初始回波高度在6~9km,强回波所在高度在-10℃等温线附近,强回波值达60dBz以上,VIL值出现跃升且最大值在50kg·m-2以上,冰雹出现在反射率因子核和VIL值迅速下降之后;②中等到强多单体风暴呈带状,大降水效率和"列车效应"是发生大范围强降水的主要原因,雷雨大风天气则与反射率因子核迅速下降、MARC、低层强辐散区有关;③飑线呈弓形回波形态,移速快,引起了大范围的雷雨大风天气。此次过程影响系统多,天气复杂,存在较大预报难点,在短时临近预报技术研究上有重要借鉴意义。  相似文献   
26.
李永军  陈科艺 《气象科技》2019,47(6):997-1005
利用地面气象常规观测资料、区域自动站观测资料、雷达及卫星资料和NCEP 1°×1°的逐6h再分析资料,对2018年5月13日攀西地区南部的飑线天气过程的形成机制进行分析。结果表明:飑线发生在高空槽前,高空槽逐渐东移推动冷性气流沿背风坡东移,然后与前方低层暖空气汇合抬升形成对流;露点锋触发了飑线天气过程的形成;产生飑线天气区域的大气具有上干下湿、不稳定能量高、垂直风切变强、高层风速大和形成之前存在逆温层的特点;高空急流和动量下传对飑线的发生和加强具有促进作用;地形对飑线的形成和天气现象的分布有影响。  相似文献   
27.
以镇海、奉化分别作为宁波沿海和内陆空气质量代表站。基于代表站2013-2017年污染物资料和2015年12月至2017年2月冬季激光雷达资料,对比分析宁波地区沿海和内陆站点的空气质量差异;利用NCEP的GDAS(Global Data Assimilation System)资料和ERA-Interim高分辨率再分析资料评估两地气溶胶来源及大气自净能力差异。结果表明:宁波沿海和内陆地区中度及以上污染主要集中于冬季,冬季首要污染物以PM2.5为主;镇海NO2浓度较奉化显著偏高,而两地PM2.5 和PM10 浓度差异较小。冬季镇海和奉化3km以下都存在消光系数大的气溶胶集中层,镇海3km内消光系数平均值较奉化偏高约40%。两地中度及以上污染时,镇海和奉化的气溶胶粒子主要来自宁波西北方向的内陆地区,比例分别为90%和63%,镇海地区其余10%左右来自近距离低空偏东气流的输送,而奉化地区有37%来自浙江西南部的短距离输送。冬季当宁波地区出现区域性优和中度以上污染时,浙江北部沿海分别盛行东北风和西北风,空气质量优时混合层内平均风速大于中度以上污染时。浙江省大气自净能力比值呈自西北向东南减小,宁波地区优等空气质量大气自净能力约为中度以上污染的 1.5倍。大气自净能力在不同空气质量等级下差异显著,可作为大气污染发生、发展和消退判定的参考依据。  相似文献   
28.
利用南宁机场气象自动观测系统数据、风廓线雷达相关产品以及NCEP1°×1°再分析资料等,对2018年7月24日南宁机场强降水过程的背景场、形成条件进行分析。结果表明:(1)此北部湾热带低压是在第9号热带气旋"山神"的能量频散中生成的,在西南季风作用下将洋面大量水汽输送进低压环流内,其产生降雨集中在低压中心西部及西南部地区;(2)本场附近强水汽辐合中心与强降雨中心的强度及移方密切相关;(3)低层较强的气旋性辐合、正螺旋度,高层的辐散、负螺旋度结构提供动力条件,能较好预报强降雨落区;(4)风廓线雷达水平风准确判断出热带低压所处位置及其经过本场前后风的变化情况,且垂直风速能很好反映本场强降雨情况。  相似文献   
29.
2014年3月29日晚到31日早上,广西连续两个晚上在同一区域出现了两种不同类型的雷暴大风,这两类雷暴大风在形态结构演变和环境条件上存在明显的差异。30日雷暴大风表现为多个孤立、松散、排列无序的强单体风暴,属于微湿下击暴流、低层暖平流强迫类,其层结为条件性不稳定,由地面辐合线触发;31日的雷暴大风则是由有组织、紧密排列的多单体强风暴组成的飑线系统,其后侧入流明显,有平流作用,风暴范围大,属于高空冷平流强迫类,其层结为对流性不稳定,由地面锋面触发产生。从环境条件上来看,30日雷暴大风的温湿廓线呈倒V型结构,中层湿度相对较大,低层干且温度直减率近干绝热;31日雷暴大风的温湿廓线表现为850hPa以下大气层结曲线与露点曲线紧靠,水汽充足,以上两者分离,干层显著,呈"漏斗"状,另外,31日雷暴大风的垂直风切变较大,更有利于对流的组织化。  相似文献   
30.
利用多源观测资料综合分析了2015年11月沈阳地区一次PM2.5 重污染天气的气象条件、垂直风场演变、大气边界层特征以及污染物的来源。结果表明:本次重污染过程中,沈阳市区PM2.5浓度长达81h超过250μg · m^-3 ,其中峰值浓度达到1287μg · m^-3 ,重污染期间PM2.5 /PM10 的比例最高为90%。受地面倒槽和黄淮气旋影响,近地面层持续存在的逆温层、高相对湿度和弱偏北风为颗粒物吸湿增长和长时间聚集提供有利的天气条件。风廓线雷达风场资料显示在重污染期间,近地面层存在弱风速区、凌乱风场和弱下沉气流。利用风廓线雷达资料计算了边界层通风量(Ventilation Index,VI)和局地环流指数(Recirculation,R),边界层通风量VI和PM2.5 存在明显的负相关,非污染日VI是重污染日的2倍,局地环流指数R在重污染天气前大于0.9,而在污染期间部分空间R小于0.8。通过后向轨迹模式和火点监测资料分析发现,沈阳上空300m高度气团来自于生物质燃烧区域,而且沈阳地区NO2和CO浓度的变化与PM2.5一致,说明本次重污染过程也可能和生物质燃烧有关。  相似文献   
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