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从降水响应、指标评估两个方面对比分析了四川省西昌、宜宾和乐至3站2017~2018年CLDAS土壤湿度产品、人工观测和自动土壤水分站3种土壤水分资料。结果表明,3种资料的土壤相对湿度对降水都有较好的响应,其中自动站对土壤水分变化的响应最为明显,而CLDAS的响应则较为平缓,CLDAS体积含水量对降水的响应不如CLDAS相对湿度好,特别是在深层,基本没有响应降水影响。对比评估指标显示,各站土壤相对湿度人工观测与自动站的相关性最好,西昌站3种资料两两间相关性最好,乐至站各资料间的相关性较差,偏差和均方根误差也较大,体积含水量各站各资料间相关性没有相对湿度高。总体看,CLDAS土壤湿度产品,特别是相对湿度在浅层对降水的响应要好于深层,与人工观测和自动站的相关性也好于深层,CLDAS土壤湿度产品在浅层可以弥补四川部分地区自动站稀疏的缺陷。 相似文献
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本文运用1981~2013年四川省156个国家级地面观测站的原始气象记录整编数据,分析了四川省雨、雨夹雪和雪三种降水相态的气候分布特征,并从地面要素和高空要素两个方面详细分析了不同降水相态对应的变量阈值,主要结论如下:(1)降雨日数的第一特征向量近些年呈现出减少趋势,第二特征向量在雅安和广元地区的降水日数有所增加,攀西地区降水日数在减少;从降雪日数的第一特征向量看,四川地区降雪日数近些年也呈现减少趋势,第二特征向量四川中部一线近些年的降雪日数有所增加;雨夹雪日数第一特征向量说明四川大部分地区雨夹雪日数近20年都在减少,阿坝州地区的雨夹雪日数在增加,第二特征向量的趋势并不明显,第三特征向量近15年盆地地区的雨夹雪日数有所增加,川西高原和攀西地区的雨夹雪日数在减少。(2)地面和高空近地层的温度(T)和露点温度(Td)对区分降水相态有较好的指示意义。盆地西部,T850hPa对三种降水相态有较好区分;盆地南部,各要素都能很好的区分雨和雪两种降水相态,但是雨夹雪与雪并不好区分;盆地东北部,只有H700-第一层较容易区分三种不同的降水相态。川西高原上,H500-第一层为区分三种不同降水相态的最佳高空要素;攀西地区,T第一层、T600hPa、零度层高度3个要素是识别三种不同降水相态的较好指标。 相似文献
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利用PM10日平均值统计资料、NCEP 2.5°×2.5°分析资料以及温江站探空资料,针对2012年发生在成都的13次PM10典型污染过程进行了环流背景、动力条件、稳定度条件以及水汽条件的分析.结果表明：（1）PM10典型污染过程多发生在南支波动较弱的环流型下,我省受偏西气流或西北气流控制.（2）大气中低层垂直运动较弱,低层为弱辐合,辐合层次较低,不利于污染物的水平和垂直扩散.（3）对流层中下层中常有逆温层或等温层存在,大气热力状态较稳定.（4）大气多为上干下湿的状态,湿层较浅薄. 相似文献
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利用四川省地面观测小时和分钟降水数据,针对2019年发生在四川地区的首场区域性暴雨过程,采用多种评估指标对国家气象信息中心研发的九种降水融合产品进行对比评估。结果表明:四种24h降水融合产品(CMPAS_24h_RT05、CMPAS_24h_NRT05、CMPAS_24h_RT01、CMPAS_24h_NRT01)、四种1h降水融合产品(CMPAS_RT05、CMPAS_NRT05、CMPAS_RT01、CMPAS_NRT01)和一种10min降水融合产品(CMPAS_10MIN05)均能较好的反映强降水落区的时空变化趋势,但降水极大值都较实况有一定的低估。总体而言,降水融合产品的质量较高,对强降水有很好的监测能力,累计降水量与实况相当,1h降水融合产品与实况的相关系数超过0.924,晴雨准确率在94.4%以上,10min降水融合产品与实况相关系数为0.85,两种产品的TS评分都随降水量级的增大而降低。对比而言,1km产品优于5km产品,近实时产品优于实时产品,1h产品优于10min产品。1h融合产品的降水合计与24h融合产品降水量一致,10min和1h降水存在不一致的问题,但二者差异不大。 相似文献
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四川盆地暖区暴雨特征分析 总被引：2，自引：0，他引：2
给出四川盆地暖区暴雨的定义,并根据天气形势和影响系统将其分为西南涡型、副热带高压边缘型、西南急流型和东南风型四类。然后利用2008—2018年5—9月常规和自动站逐时降水资料统计分析四类暖区暴雨的时空分布特征和降水性质,并选取典型个例,对暴雨中尺度特征和成因进行了分析。主要结论包括:四类暖区暴雨易发于山脉迎风坡、喇叭口地形、平原和丘陵山地不均匀下垫面附近。西南涡型和西南急流型暴雨范围广且成片,西南涡型暴雨主要位于盆地中部和南部,西南急流型暴雨主要出现在盆地中部到龙门山脉北段和大巴山脉;副热带高压边缘型和东南风型暴雨分散,主要出现在盆地西部;降水都具有明显的日变化,呈现为单峰型,夜间加强,白天减弱;暖区暴雨由对流性和稳定性降水组成,降水量级越大,对流性越明显,其中,副热带高压边缘型和东南风型对流性降水明显,西南涡型和西南急流型稳定性降水明显;暖区暴雨直接由β中尺度云团发展造成,西南涡型和西南急流型中尺度对流系统持续时间≥6 h,副热带高压边缘型和东南风型中尺度对流系统持续时间≤6 h,但四类暖区暴雨单站对流性降水(20~50 mm·h-1)的持续时间一般不超过3 h,≥50 mm·h-1的短时强降水维持时间不超过1 h,若超过1 h易造成极端降水事件,西南涡型和西南急流型容易出现极端强降水;四类暖区暴雨发生在高能高湿不稳定环境条件下,平均CAPE值超过1000 J·kg-1,K指数在40℃左右,850 hPa平均假相当位温在85℃左右,平均比湿可达16 g·kg-1。 相似文献
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利用NCEP/NCAR再分析资料、地面气象观测资料,重点分析了2013年1月成都地区一次重污染天气过程的天气背景以及地面气象要素演变。结果表明:(1)此次持续的污染天气出现在高空为弱脊控制且位势高度场异常偏高,地面处于变性高压脊或均压场且近地面层风速较弱的静稳天气背景下。(2)产生此次高污染(高AQI)的地面气象条件为:地面冷高压逐渐变性,近地面温度升高,海平面气压降低,近地面相对湿度升高至80%左右,无降水或弱降水,能见度将降低至于10km以下,地面风速减弱。(3)中低层弱风速,弱的水平风垂直切变,700h Pa层附近和近地面层的逆温层,不利于污染物在垂直方向上的扩散,使得污染进一步加剧。 相似文献
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由特殊喇叭口地形促成的四川雅安暴雨久已有名,研究颇多,而这一地区的暖区暴雨、夜发性暴雨的研究在业务预报和防灾减灾迫切需求的推动下也应加强。利用ERA5再分析资料,结合地面加密观测资料及中国气象局信息中心提供的三源融合近实时降水资料,对造成2020年8月10日四川雅安芦山的特大暴雨过程的动热力结构演变、触发机制和地形影响进行了诊断分析,揭示了弱天气尺度强迫及特殊地形影响背景下暖区暴雨的水汽、动热力结构演变及触发机制。研究得出:（1）此例暴雨属于500 hPa无明显影响系统、低层无急流背景下的东南风型暖区暴雨。在雅安“迎风坡”、“喇叭口”地形和芦山西南向“?”型峡谷地形的影响下,配合西太副高西进、东南暖湿气流加强和850 hPa弱低涡辐合气流的共同作用而诱发产生,此次降水时间短,强度大。（2）降水开始到强盛期间,始终有边界层地形作用产生的抬升速度、气旋式涡度和水平辐合与系统性垂直上升运动、涡度和散度叠加,增强了低层辐合,加剧了垂直上升运动,促使降水加强。（3）差动θse平流使得暴雨区对流不稳定度增强。对流抑制能量为零的高能高湿环境中,500 hPa θse弱冷平流也是暖区暴雨触发的因素之一;傍晚地形冷平流触发了初始对流并沿海拔高度1500米地形线分布;暴雨区上游强降水造成雷暴冷池出流叠加山风在“?”型峡谷西侧形成γ中尺度辐合线,并移至“?”型谷地内维持;冷性气流在快速下山后亦以冷池形式维持在“?”型峡谷东侧山脉附近,形成强温度梯度,这些因素触发并维持了芦山夜间特大暴雨。 相似文献
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利用四川省156个国家级地面观测站1981~2013年的整编观测资料,统计分析了四川省雨、雪与雨夹雪日数的年平均、月平均特征以及雨雪转换情况,并采用线性趋势法、M-K检验来对不同相态降水的时空分布及气候变化特征进行了定量分析。结果表明:(1)四川地区年平均降雪日数和雨夹雪日数呈"西多东少"型分布,年降雨日数则呈"东多西少"的分布特征;(2)盆地中部、南部雨雪转换年平均日数为0.1~2日,盆地西部丘陵一带为3~5日,川西高原雨雪转换日数在10日以上,攀枝花几乎全年无雨雪转换,凉山州呈现西少东多的形势;(3)从线性趋势法、M-K检验及突变都可以看出,四川地区不同降水相态年发生日数总体都在减少。 相似文献