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【目的】探讨不同季节但路径相似的台风暴雨的相关特征,为不同季节的台风暴雨落区预报提供参考依据。【方法】利用常规的探空和地面资料以及NCEP/NCAR1°×1°全球再分析资料,计算2个强台风的水汽通量散度和湿位涡场。对比分析水汽通量辐合、湿位涡正压项(MPV1)和斜压项(MPV2)的水平和垂直分布特征,以及与暴雨落区的对应关系。【结果】秋季的"彩虹"台风高层副热带高压加强,而中低层冷空气和东南气流的汇合使"彩虹"台风的东侧和北侧获得更有利的动力环境条件;而夏季的"威马逊"台风北侧无冷空气影响,台风南侧外围强盛的西南季风气流卷入。台风"威马逊"期间,强的水汽通量辐合中心始终在台风及其残涡中心的南侧和西侧;台风"彩虹"登陆后60 h内一直持续有2支强盛的气流向台风中心输送水汽,而水汽通量的辐合中心与"威马逊"相反,位于台风中心的北侧和东侧,东南气流的卷入以及维持时间长使暴雨增幅。台风"彩虹"登陆后高层高值MPV1扰动下传,低层MPV2> 0并增强,湿斜压性得以增强,有利于垂直涡度增长,使台风低压得以维持和发展;登陆后48~66 h 925 hPa层MPV1为负值,使对流不稳定能量及潜热能的释放,有利于暴雨的维持。而台风"威马逊"登陆后湿斜压性增强不明显。2个台风强降水中心大致位于925 hPa MPV1正负中心过渡带偏向负中心一侧;"威马逊"过程低层MPV1负值中心在正值中心的左侧,对应着西南季风的汇入区;而"彩虹"过程低层MPV1负值中心在正值中心的右侧,对应着冷空气和东南气流的汇合区。这是2个台风暴雨落区差异的成因之一。【结论】本研究得出的湿位涡诊断结果对台风暴雨落区预报具有较好的指示意义。  相似文献   
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2016年秋季热带西太平洋网采浮游植物群落结构   总被引:1,自引:0,他引:1  
陈卓  孙军  张桂成 《海洋科学》2018,42(7):114-130
作者于2016年9月27日~10月25日对热带西太平洋(0°~20°N, 120°~130°E)10个站位的网采浮游植物群落结构进行了采样调查。应用Uterm?hl方法对调查海域浮游植物的物种组成、细胞丰度、优势物种以及群落多样性等相关生态特征进行了分析。希望为热带西太平洋提供一些基础的背景资料,为以后的研究奠定基础。结果表明, 鉴定出浮游植物共计4门、66属、243种(包括变种、变型), 含硅藻门(Bacillariophyta)34属、103种, 甲藻门(Pyrrophyta)28属、133种, 金藻门(Chrysophyta)2属、4种,蓝藻门(Cyanophyta)2属、3种。浮游植物细胞丰度1 965.573×103 细胞/m3 , 其中蓝藻的细胞丰度为1 945.169×103 细胞/m3 , 决定了浮游植物的分布格局, 占总细胞丰度的98.96%, 高值区分布在0°N130°E-10°N130°E的4个站位(E130-13、E130-15、E130-17、E130-19); 硅藻丰度在20°N断面N20-4站位存在高值区; 甲藻丰度在130°E断面的3个站位(E130-10、E130-13、E130-15)存在高值区。本次调查的优势种依次为铁氏束毛藻(Trichodesmium thiebaultii)、扁形原甲藻(Prorocentrum compressum)、扁豆原甲藻(Prorocentrum leniculatum)、胞内植生藻(Richelia intracellularis)、菱形海线藻(Thalassionema nitzschioides)、细弱海链藻(Thalassiosira subtilis)、具边线形圆筛藻(Coscinodiscus marginato-lineatus)、科氏角藻(Ceratium kofoidii)、鲁比膝沟藻(Gonyaulax lurbynaii)、中华半管藻(Hemiaulus sinensis)、霍氏半管藻(Hemiaulus hauckii)、小等刺硅鞭藻(Dictyocha fibula)。Shannon-Weiner多样性指数的均值为2.440,Pielou 均匀度指数的均值为0.163。相关分析结果显示浮游植物空间分布主要受PO4-P、NH4-N的影响,且由蓝藻的相关性决定的。聚类分析得出群落结构分为大洋群聚和近岸群聚两种类型(其中大洋群聚的站位又划分为0°~10°N纬度范围聚集和10°~20°N纬度范围聚集)。  相似文献   
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强暴雨淹没耕地形成灾害的同时,对耕地作物的生长也产生着极大的影响,而暴雨灾害对耕地作物生长的影响是一个渐变过程,需要由时空动态的观测进行监测。多源卫星遥感观测技术具有捕捉地面瞬间状态和刻画过程的优势。论文利用Terra/MODIS、Landsat和Sentinel卫星观测数据,挖掘多源卫星遥感观测数据,提出了一种利用NDVI变化的特征值进行灾情动态信息提取方法;并以2016年发生暴雨灾害的巢湖地区为实验区进行了方法的应用和讨论。结果表明,基于MODIS多时相NDVI变化结果提取的信息能够获得受灾害影响开始时期和持续时长等丰富的时空动态信息,根据这些信息可以统计得出大范围区域中受灾害影响的面积。另外,结合利用30 m和10 m的Landsat和Sentinel观测数据提取的水淹区,可为在暴雨致灾范围方面提供准确的参考信息。多源遥感作为评估灾情信息的依据之一,其获取的灾情动态信息能够为灾后耕地的恢复情况以及国家灾后损失评估和救助决策提供科学的数据依据。  相似文献   
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Combining a linear regression and a temperature budget formula, a multivariate regression model is proposed to parameterize and estimate sea surface temperature(SST) cooling induced by tropical cyclones(TCs). Three major dynamic and thermodynamic processes governing the TC-induced SST cooling(SSTC), vertical mixing, upwelling and heat flux, are parameterized empirically using a combination of multiple atmospheric and oceanic variables:sea surface height(SSH), wind speed, wind curl, TC translation speed and surface net heat flux. The regression model fits reasonably well with 10-year statistical observations/reanalysis data obtained from 100 selected TCs in the northwestern Pacific during 2001–2010, with an averaged fitting error of 0.07 and a mean absolute error of 0.72°C between diagnostic and observed SST cooling. The results reveal that the vertical mixing is overall the pre dominant process producing ocean SST cooling, accounting for 55% of the total cooling. The upwelling accounts for 18% of the total cooling and its maximum occurs near the TC center, associated with TC-induced Ekman pumping. The surface heat flux accounts for 26% of the total cooling, and its contribution increases towards the tropics and the continental shelf. The ocean thermal structures, represented by the SSH in the regression model,plays an important role in modulating the SST cooling pattern. The concept of the regression model can be applicable in TC weather prediction models to improve SST parameterization schemes.  相似文献   
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