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青藏高原大气热力异常对西风急流的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
本文基于NCEP/NCAR月平均再分析资料,分析了对流层上层200 hPa纬向西风的时空变化特征,并通过EOF分解得到一个表征西风急流位置的指数(Westerly Jet Position Index,WJPI);同时基于对流层中上层(500～200 hPa)温度纬向偏差,构建了一个描述青藏高原(简称高原)大气热力特征的指标(Plateau Atmosphere Heating Index,PAHI),定量分析了该指数与西风急流位置的关系。结果表明:由冬到夏西风急流轴不断北抬西伸,风速逐渐减小;各季西风急流轴均处于西风变率的小值区,表明各季急流均轴的位置较稳定。各季PAHI与200 hPa纬向风的显著正相关区均分布在高原北侧,即高原PAHI增强时,其北侧西风增强,南侧西风减弱,对流层上层西风急流北移;各季WJPI与PAHI之间均存在显著相关,表明PAHI异常对西风急流位置的变化有重要作用。 相似文献
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2018年3月4—5日,华南、江南等地发生了一次大范围强对流过程,发生时间早,落区范围广,多地伴有雷暴大风、冰雹、短时强降水等剧烈对流天气,尤其飑线在江西境内造成了严重大风灾害。基于大气环流和雷达回波发展演变特征,将该次过程分为初始、发展和减弱三个阶段：初始阶段西风槽前西南急流造成的低压倒槽为强对流提供大尺度触发条件;发展阶段对流活动位于槽前暖区中,飑线在江西造成极端大风;入夜后,冷锋南下,对流进入减弱阶段。环境场及对流参数诊断表明江西中北部低层高温高湿,中层干冷,温度垂直递减率大,有利于产生雷暴大风。南昌探空长时间序列分析表明温湿要素气候态异常,与历史同期比,低层明显偏暖偏湿,中层偏干,有利于极端对流天气发生。综合多源观测资料和雷达资料分析中小尺度特征,本次江西飑线过程特点及成因包括：（1）受引导气流和前向传播共同作用,飑线移动速度快。（2）自动站分析显示飑锋后雷暴高压强,与锋前暖低压作用造成强密度流,有利于产生大范围直线型大风;（3）通过对比飑线弓状回波南北段回波结构差异表明,飑线后侧中层干后向入流促使降水粒子相变,剧烈降温形成的强下沉运动(下击暴流)是导致极端大风的主要原因,后部层云区下沉气流增强雷暴高压加之动量下传作用对雷暴大风有增幅作用。 相似文献
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基于FY-2F静止气象卫星提供的2015年5—9月的高分辨率数据,通过温度阈值法识别出深、浅对流后,分析和比较了深、浅对流在对流初生(convective initiation,CI)至发展阶段中云顶高度、云顶快速降温率(cloud top cooling rate,CTC)以及多通道差值等云顶物理量特征的变化异同。结果表明:深、浅对流在CI阶段的云顶物理量特征具有相似变化特征,即云顶高度均在短时间内快速上升,CTC值均先减小后增大;深、浅对流差异表现为深(浅)对流云顶上升高度能(不能)超越水汽层高度;深对流CTC最低值较浅对流CTC最低值更低。基于CI阶段深、浅对流的CTC最低值的差异,通过个例验证,表明利用深、浅对流CTC最低值的差异,可以在识别出CI的基础,判断出CI是否发展成为深对流,从而能提前做出预警。 相似文献
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利用第五次国际耦合模式比较计划(the Fifth Phase of Coupled Model Inter-comparison Project,CM IP5)的8个模式在高浓度排放路径RCP8. 5下的输出资料对青藏高原(下称高原) 21世纪未来气候变化进行预测,基于水汽收支方程对高原局地地表水通量P-E(降水-蒸发)变化进行热动力过程分解,求取平均环流(动力因子Mean Circulation Dynamic,MCD)、水汽辐合项(热动力因子,Thermal Dynamic,TH)等对P-E通量变化的相对贡献率,建立大尺度环流变化和高原局地气候变化的定量关系,探讨高原未来气候变化的热动力成因。研究结果表明:(1)高原未来整体变暖湿,与历史参考时期1986-2005年相比,21世纪末P-E通量增加17. 9%,增湿梯度呈西北-东南向分布,以高原东南部林木分布区增加最显著;(2)在高原湿季(5-9月,也即高原植被生长季)内,因平均环流变化导致的水汽输送变化是高原未来变湿的主要原因,贡献了约53%的P-E通量增加,这与气候变暖后Hadley环流下沉支和中高纬西风环流的极向扩展有关;热动力因子贡献了12%P-E通量的增加,对高原未来的整体变湿贡献相对较小,但在三江源区热动力贡献较大,这与该区未来植被覆盖增加,植被对气候变化的正反馈加强有关。值得注意的是,受CMIP5多模式分辨率粗糙、模拟性能在高原地区差异较大等的影响,分析结果存在一定不确定性,结论比较初步,未来使用分辨率更高、物理过程更完善的模式,结合统计方法提高预测精度可进一步改善研究结果。 相似文献
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夏季平流层盛行强东风,Rossby波能量难以从对流层向上传播至平流层,而冬季平流层盛行西风,Rossby波能量容易上传,因此以往对Rossby波能量向平流层传播的研究多考虑冬季的情况.而事实上,因为夏季高原上空南亚高压反气旋环流,并非只有强东风存在,所以Rossby波能量也可能在南亚高压区向上传播,从而影响平流层的温度、风场及大气成分等.因此,本文利用ERA-interim逐日再分析资料,分析了1979—2015年夏季南亚高压区Rossby波能量穿越对流层顶传播的特征与机制.结果表明:Rossby波能量可以从南亚高压西北部的窗口区上传至平流层,最高可到达平流层顶,而在南亚高压的其他部分,Rossby波能量均不能穿越对流层顶上传或穿越对流层顶后无法继续上传.南亚高压西北区Rossby波能量可以穿越对流层顶传播的原因是盛行西风,且西风急流出现的频率很小,同时涡动热量通量异常引起的垂直分量的第一项对其上传有很大贡献.南亚高压东北区也盛行西风,然而Rossby波能量不能向上穿越对流层顶的原因是强西风出现频率较高,且温度脊与高度脊位相相近,不利于上传.南亚高压南部均盛行东风,在平流层中下层均为稳定层结,因此Rossby波能量很难上传.南亚高压西南区在对流层位于青藏高原环流的伊朗高原下沉区附近,层结稳定,并且温度脊超前于高度脊,所以Rossby波能量很难上传.而南亚高压东南区在对流层位于南海-西太平洋热带幅合带,层结不稳定,存在Rossby波能量较弱的上传,达到对流层顶后无法继续上传,该区域温度脊落后于高度脊的温压场配置也为Rossby波能量在对流层内的传播提供了条件. 相似文献
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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
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为实现对地闪过程中多上行先导现象的模拟,在已有三维随机放电参数化方案基础上,植入多先导始发与发展模块以建立高建筑群多上行先导模型,利用电场并行计算技术提高模拟效率。将新模型应用于实际地闪模拟并就统计数据与先导形态特征同观测数据进行对比。结果表明:上行未连接先导长度为12~709 m,起始高度为360~600 m,距连接点水平距离为255~1026 m,距下行先导最近分支的距离为326~589 m,与观测统计结果具有较高的一致性;形态上再现了实际地闪个例F1215中上行未连接先导始发时间早,通道笔直的特点,也能够模拟下行先导与单上行先导头部、单上行先导侧面、多上行先导中连接先导头部、多上行先导中连接先导侧面4种已有观测记录的连接情况,为后续研究提供基础模型。分析模拟结果初步得出结论:最高的广州塔能够对附近一定范围建筑起保护作用且能吸引较远处的下行先导分支;多先导的始发与最后一跳的连接受地面高建筑物群分布、高度以及下行先导位置综合影响。 相似文献
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京津冀及周边地区冬季能见度与PM2.5浓度和环境湿度的多元回归分析 总被引：1，自引：0，他引：1
2013年至今,中国冬季与雾霾相伴的低能见度事件频发,京津冀及周边地区尤为严重。PM2.5浓度与环境湿度是导致低能见度的最关键影响因素。为了深入研究PM2.5浓度与环境湿度对大气能见度的影响,利用2017年1月京津冀及周边地区MICAPS气象数据与PM2.5观测数据,运用天气学诊断分析方法讨论了不同相对湿度下PM2.5浓度、环境湿度对冬季能见度变化的相对贡献,按照地理环境与污染程度差异将京津冀及周边地区划分为北京-天津地区与河北-山东地区,建立了PM2.5浓度与环境湿度（由露点温度、温度代表）对能见度的多元回归方程,并对2015、2016、2018、2019年冬季能见度进行了回算检验。结果显示:相对湿度低于70%、PM2.5浓度低于75 μg/m3时,北京-天津地区与河北-山东地区能见度多高于10 km,PM2.5浓度升高是此时能见度迅速降低的主导因素;相对湿度从70%上升至85%和PM2.5浓度从75 μg/m3升高200 μg/m3的共同作用导致了能见度降低到10 km至5 km;能见度进一步从5 km下降至2 km则更多依赖于相对湿度进一步从85%升高至95%,PM2.5浓度与此时能见度相关减弱;能见度降低至2 km甚至更低主要是由于水汽近饱和状态下（相对湿度95%以上）的雾滴消光引起,与PM2.5浓度的变化关系不大。与不分组直接拟合相比,以相对湿度85%为界线,分别拟合能见度能够很大程度优化多元回归模型,相对湿度高于85%时能见度拟合值的均方根误差从9.2和5.2 km下降至0.5和0.7 km,5 km以下拟合能见度的误差大幅度减小。按相对湿度85%将数据分组所得的拟合方程对2015、2016、2018、2019年1月能见度估算结果较好,观测值与拟合值相关系数均高于0.91,为雾-霾数值预报系统提供了新的能见度参数化算法。 相似文献
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利用ERA-Interim及雨量和土壤水分观测资料,对比诊断了2011年5—6月长江中下游梅汛前极旱期急转为梅汛期洪涝的极端天气事件的对流条件（水汽、不稳定、抬升作用）差异及特征,并研究条件性湿位涡垂直通量（CMF）指数与暴雨之间的定量关系。结果表明:在极旱期,干冷的东北气流控制,西太平洋副热带高压偏东,低层水汽通量弱且以偏北风输送为主,中低层为下沉气流,无低空急流,等θse线稀疏,边界层抬升机制缺乏,是干旱加剧的主要因子;在梅汛期,西南气流增强,西太平洋副热带高压西伸,低层气流在长江地区辐合,低层水汽通量增加且转为西南和东南风输送为主,伴随高低空急流耦合和深厚的上升运动,等θse线密集形成梅雨锋,增强不稳定暖湿空气强迫抬升和垂直输送,造成暴雨频发,引起区域性洪涝。暴雨中心600 hPa以下为负湿位涡的不稳定层,对流不稳定与条件性对称不稳定共同作用是强降水发生的不稳定机制。CMF指数与旱涝变化、暴雨过程演变非常一致,在极旱（梅汛）期,CMF指数低（高）,变化平缓（剧烈）,CMF指数在暴雨开始时逐步剧增,结束时迅速减小。 相似文献