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气温是各种气候因子中影响植物花期迟早最重要的因素之一。以高淳油菜花为研究对象,选取近30年(1986—2016年)物候观测资料,分析了盛花期的变化特征和盛花期早晚年温度因子的特征;采用通径分析法,研究分析了三个表征温度的指标(平均气温T_a5℃的日数、积温和强冷空气日数)与油菜花盛花期关系,结果为预测高淳油菜花的最佳观赏期、做好相关旅游气象服务提供了理论依据。结果表明:高淳油菜花盛花期在2001年以前波动不大,但在2001年后,随年代际呈提早趋势;盛花期迟早年类型不同,T_a稳定在5℃的日期也有差别,具体为盛花期偏早年正常偏早年和正常偏晚年正常年偏晚年;盛花期偏晚年与T_a5℃的日数和积温关系也很显著,从冬至日开始,若T_a5℃的日数超过了53 d或者T_a5℃的积温超过137℃·d,则翌年油菜花盛花日期有可能出现在4月4日之后;若达到强冷空气级别的日数越多,则翌年高淳油菜花盛花期会有所推后。在三个表征温度的指标中,对油菜花盛花期影响最大的是T_a5℃积温。 相似文献
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本文针对2018年3月4日苏州地区冬末春初的一次强对流天气过程,运用S波段多普勒雷达、C波段双偏振雷达、闪电定位仪和雨滴谱仪等资料对强对流天气中尺度特征进行分析,发现综合分析各种新型探测资料对于分类强对流监测预警有一定作用。分析表明:(1)冬末春初强对流发生的各种阈值与汛期强对流形成的阈值明显不同,虽然不稳定能量没有春夏高,但在动力条件下触发低层冷空气强烈抬升暖湿气流,继而引发局地冰雹、下击暴流和短时强降水的发生。(2)双偏振雷达可以有效识别强冰雹;下击暴流发生时反射率因子质心和VIL快速下降,低层风场为辐散及中层有径向辐合特征存在。(3)昆山短时强降水发生时雨滴数密度有突然增大特征。 相似文献
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目前,集合预报已成为天气预报业务的主要支撑。然而,由于数值模式本身的限制与不完善以及集合系统存在初值扰动、集合大小等方面的局限,常存在预报偏差。不同预报模式通常具有不同的物理过程参数化方案、初始条件等,导致其预报能力各有不同。为此,如何纠正预报偏差以及如何充分有效地利用不同模式的预报信息以获得更加准确的天气预报广受关注。近年来,利用统计理论与预报诊断,基于多个集合预报系统的多模式集成预报技术得到快速发展,已成为有效消除预报偏差从而提高天气预报技巧的一种统计后处理方法。针对气温、降水和风3个最基本的地面气象要素,首先依据预报形式将应用范围较广的简单集合平均、消除偏差集合平均、超级集合、贝叶斯模式平均、集合模式输出统计等加权或等权平均多模式集成技术,分成确定性预报和概率预报两大类,并做系统介绍。最后,讨论使用和发展多模式集成技术需要关注的问题,包括考虑参与集成的模式个数、发展降水及风速分级预报模型和发展基于机器学习的多模式集成新技术。 相似文献
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基于近40 a NCEP/NCAR再分析月平均高度场、风场、涡度场、垂直速度场以及NOAA重构的海面温度（sea surface temperature,SST）资料和美国联合台风预警中心（Joint Typhoon Warning Center, JTWC）热带气旋最佳路径资料,利用合成分析方法,研究了前期春季及同期夏季印度洋海面温度同夏季西北太平洋台风活动的关系。结果表明：1）前期春季印度洋海温异常（sea surface temperature anoma1y,SSTA）尤其是关键区位于赤道偏北印度洋和西南印度洋地区对西北太平洋台风活动具有显著的影响,春季印度洋海温异常偏暖年,后期夏季,110°～180°E的经向垂直环流表现为异常下沉气流,对应风场的低层低频风辐散、高层辐合的形势,这种环流形势使得低层水汽无法向上输送,对流层中层水汽异常偏少,纬向风垂直切变偏大,从而夏季西北太平洋台风频数偏少、强度偏弱,而异常偏冷年份则正好相反。2）春季印度洋异常暖年,西北太平洋副热带高压加强、西伸;而春季印度洋异常冷年,后期夏季西北太平洋副热带高压减弱、东退,这可能是引起夏季西北太平洋台风变化的另一原因。 相似文献
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综合应用自动站、雷达、卫星、探空等多源观测资料和ERA-5高分辨率再分析资料,详细分析了2020年6月12日江苏高邮EF2级龙卷的天气背景、环境条件、中尺度系统和对流风暴的演变特征,并总结了监测预警经验和预报思考。结果发现:此次高邮龙卷出现在江苏入梅后首场暴雨中,天气形势与2016年6月23日阜宁EF4级龙卷过程有部分相似,具有梅雨锋龙卷典型特征,产生龙卷的对流系统位于500 hPa东移西风槽前,850 hPa低涡西南象限和低空急流左前端,伴有较强对流不稳定能量和较低抬升凝结高度,不同点在于对流有效位能和垂直风切变弱于阜宁龙卷过程;龙卷出现在地面移动的β中尺度低压顶部,处于地面辐合区和暖湿舌内,风暴中心附近辐合急剧增强可能对应于龙卷出现;产生龙卷的风暴具有较长生命史,在龙卷产生前60 min已识别到连续龙卷涡旋特征(TVS),移经高邮湖面风暴加强出现中气旋(M)并与TVS并存8个体扫,龙卷接地前TVS底高明显下降且切变增强,随时间演变中气旋直径呈“倒梯形”垂直结构、速度切变迅速增强下探,这些雷达特征可作为龙卷临近预警的重要参考。 相似文献
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利用风云四号气象卫星A星(FY-4A)红外云图,基于生成对抗网络方法,提出了红外云图外推预报模型,实现了华东区域未来3 h的云图预报,预报的时空分辨率分别为1 h和4 km。结果表明:该外推模型预报的云图可较好描述云团移动、发展和减弱趋势,对研究区域内云团的强度、位置和形态得到较为理想的预报效果。为了验证提出的云图外推模型的有效性,将其与光流法和轨迹门控循环单元模型进行比较。对比试验结果表明:该云图外推模型具有最优的预报效果,说明使用生成对抗网络进行云图外推具有较好的可行性,能有效应用于气象业务中监测云团的生消和移动并提前预警灾害性天气的发生,为天气预报提供重要的参考依据。 相似文献
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基于地面加密观测、ERA5再分析、ECMWF全球集合预报等多源资料,利用敏感性分析方法、涡度收支诊断方法以及拉格朗日水汽追踪方法,探讨1909号台风“利奇马”造成远距离暴雨的关键动力因子和水汽来源。结果表明,对流层低层短波槽的加深有利于台风远距离降水(Tropical cyclone Remote Precipitation,TRP)区南北两侧的气流共同增强TRP区域内的低层相对涡度,从而增强TRP。尤其相对涡度的散度项是影响TRP增强或减弱的关键作用项。在TRP增强阶段,有利于暴雨增强的正涡度主要由散度项贡献。负的散度项贡献导致相对涡度减小,TRP雨强也随即减弱。在水汽方面,TRP雨强和区域内的水汽含量密切相关。500 hPa上TRP区域内的水汽由局地和台风“利奇马”共同贡献;700 hPa的水汽主要由“利奇马”台风贡献;850 hPa的水汽则由局地和两个台风共同输送,其中台风“罗莎”的贡献更大一些。 相似文献
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雨滴谱谱形参数对梅雨降水模拟能力的影响 总被引：1，自引：1，他引：0
实际观测表明雨滴谱的谱形参数(μ_r)具有显著的时空分布特征,而微物理参数化方案中往往将其设定为常数。基于WRF 3.5.1模式中的Milbrandt 2-mon(MY)双参数方案,针对四次典型的江淮梅雨降水过程,利用江淮梅雨的实际雨滴谱观测资料结果,分析MY方案中诊断雨滴谱谱形参数的处理方法对梅雨降水模拟效果的影响。结果表明:利用雨滴谱斜率诊断μ_r的处理方式对梅雨降水的系统性偏差有一定的改善能力,对降水落区分布的局地性特征能够发挥一定的修正作用。较强降水对μ_r的完善表现出更显著的改善倾向。耦合经验公式后,μ_r总体增加,对流层中低层的μ_r随降水强度增加而降低。与μ_r直接相关的雨滴质量加权末速度的增加和雨水含水量的减小是改进试验中降水变化的直接原因。环境场的水汽与动力条件的改变是降水变化的重要间接原因,云物质的响应变化以及降水位置强度的宏观特征演变与此密切相关。强弱降水的改善程度的差异主要源于各自物理量场的响应特征的不同。强降水的暖云云物质特征变化趋势虽与弱降水时一致,但变化幅度等差异显著。弱降水时,物理量场对μ_r的响应特征表现出较为一致的变化趋势和一定的线性特征;而强降水条件下,云物理过程以及同环境条件之间的反馈作用更加复杂,冰云和环境场的响应特征往往没有显著规律可循。 相似文献
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利用2010—2013年长江江苏段沿线布设的36套自动气象站每分钟1次的能见度、相对湿度、温度、风向和风速等实况监测资料,对江面雾的时空分布特征和气象要素进行了统计分析,结果显示:江面雾主要发生于6、11和1月;主要形成于19时至次日07时,其中02—04时最多,结束于06—12时,持续时间以3～9h为主。成雾时相对湿度基本在85%以上;主要的温度区间为春季5～19℃、夏季18～26℃、秋季7～23℃、冬季0～11℃;春、夏、秋三季风速都在5m·s~(-1)以下,冬季风稍大些,甚至在6m·s~(-1)左右的风速下仍然会生成雾,春季以1～2m·s~(-1)的NNE—E为主;夏季以0.3～1m·s~(-1)的NNE—ESE为主;秋季以0.3～2m·s~(-1)的NNE—NE和E—ESE为主;冬季以1～2m·s~(-1)的NNE—NE和WNW为主。此外,对出雾时首站的能见度变化进行分析,发现稳定的江面雾形成之前也会形成明显的"象鼻形"先期振荡特征,这一特征给江面雾的预警预报提供了依据。 相似文献
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近年来,随着集合预报的广泛应用,大量新颖的集合预报统计学后处理方法层出不穷,因此有必要对其进行系统地回顾。首先,对单变量集合预报统计后处理方法进行分类介绍,包括基于特定数学分布的参数化方法:逻辑回归、非均匀回归、贝叶斯模型平均、集合敷料法,以及灵活的非参数化方法:排序直方图订正、可靠性曲线订正、衰减平均偏差订正、分位数映射、分位数回归、概率匹配、频率匹配、最优百分位、最优评分法、逐成员订正、相似法、邻域法、基于对象的概率预报方法和虚拟降水法。其次,拓展到须考虑变量依赖性结构的多变量集合预报统计后处理方法,包括参数化的连接方法,以及非参数化的集合连接耦合和Schaake洗牌法。再次,介绍多模式集合和机器学习方法。最后,总结并讨论了常用的集合预报统计后处理方法使用中需要注意的问题。 相似文献