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6月广东持续性暴雨过程概念模型的建立 总被引:9,自引:5,他引:4
利用1979—2011年广东省86个测站地面观测逐日降水资料及NCEP-DOE 第二套分析资料,通过合成分析和过程回报检验等步骤,从中高纬度环流型、区域动力上升条件和水汽输送条件三方面,确定广东6月持续性暴雨信号并进行量化表征,建立了广东持续性暴雨发生的概念模型。从30次历史持续性暴雨过程检验表明,有28次过程符合概念模型。通过2012年6月21—24日持续性暴雨过程检验表明,概念模型有一定实际应用价值。根据概念模型结合模式预报产品,将可进行中期和延伸期预报。另外,中高纬度环流型有一定持续性,通常提前1~4天出现异常信号,这对短期天气预报也有参考价值。 相似文献
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采用一元线性方法建立南海台风模式CMA-TRAMS地形高度偏差和地面气温预报误差的回归关系,分别开展不分级、高度偏差分级和地面气温误差分级的三种订正方法的研究,并进行订正效果评估。结果表明,模式地面气温预报误差与地形高度偏差总体呈负的线性相关关系,地面气温预报绝对误差随地形高度偏差绝对值增大而增大(对模式地形高度偏低站点尤为明显),但不同时刻地面气温预报误差特征表现不同,模式对地形高度偏高(即模式地形高于测站高度)和地形高度偏差小于50 m的站点,06时地面气温(世界时,下同)预报总体偏低,对地形高度偏低大于50 m的站点(即模式地形低于测站高度),06时地面气温预报总体偏高;而无论站点地形高度偏差如何,模式对18时地面气温预报总体偏高。三种订正方法中地面气温误差分级法能有效地减小地面气温预报误差,该方法订正后的分析场准确率可达96%~99%,12~48小时时效预报场准确率总体可提升至90%以上,该方法具有回归关系稳定、效果显著、适用性广、简单易行等特点。 相似文献
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通常La Ni?a年南海夏季风爆发偏早,但是2021年La Ni?a背景下南海夏季风于5月第6候爆发,较常年偏迟。利用NCEP/NCAR再分析资料,从热带海温异常(SSTA)和季节内振荡(ISO)北传的角度来分析2021年南海夏季风爆发偏迟的原因。结果表明La Ni?a确实使春季的西太平洋副热带高压(以下简称西太副高)减弱,特别是4月之前;但是由于热带印度洋海温在冬春季持续偏暖的背景下抵消了La Ni?a的影响,特别是在5月,La Ni?a的影响小于热带印度洋的作用,导致5月西太副高偏强,南海夏季风爆发偏迟。此外,受La Ni?a影响,4月西太副高偏弱,南海地区背景正压南风偏弱,不利于南海地区赤道ISO的北传,这与气候态正好相反;随着热带印度洋SSTA的影响越来越显著,西太副高逐渐加强,直到5月下旬,背景正压经向南风才扩展到10°N以南地区,导致2021年南海地区赤道ISO北传偏迟,这也是2021年南海夏季风爆发偏迟的一个重要原因。热带印度洋和太平洋SSTA通过“竞争”共同对南海夏季风爆发产生影响,因此关注二者在冬春季的发展非常重要。 相似文献
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利用1961—2017年共57年中国地面观测站日降水资料,采用滑动平均、百分位和点面相关分析等方法,根据延伸期预报特点以及监测预报和研究需求,着眼于体现强降水过程的区域性、持续性和致灾性,并兼顾区域气候特征和普适性,建立区域持续性强降水过程定义指标。根据该指标查找判断我国东部四个关键区域(华南、长江、黄淮、华北)的历史降水过程,1961—2017年期间共有557次区域持续性强降水过程,平均每年约10次,其中华南、长江、黄淮、华北分别有267、155、78、49次,平均每年各有4.7次、2.7次、1.4次和0.9次,呈由南向北递减的分布。统计评估结果表明,该指标能客观地判断出持续影响同一区域的相对稳定类型的大尺度持续性强降水过程,适用于延伸期业务服务和研究。 相似文献
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南海-西太平洋春季对流10~30天振荡强度对南海夏季风爆发早晚的影响 总被引:1,自引:3,他引:1
采用NCEP再分析资料,揭示了南海-西太平洋春季对流存在显著的10~30天振荡周期。在年际尺度上,南海-西太平洋春季对流10~30天振荡强度(简称SCSWP_SISO)与南海夏季风爆发日期存在显著的负相关关系。当春季菲律宾和西太平洋海温偏高、赤道太平洋中部及以东地区海温偏低时,索马里、110 °E越赤道气流会加强,南海-西太平洋偏西风加强,产生异常气旋性环流,垂直上升运动增强,水汽异常偏多,东西风切变增强,有利于SCSWP_SISO增强。而SCSWP_SISO增强时,有由南往北、自西向东的异常气旋传播,从而减弱低层副热带高压使之较早撤出南海,南海夏季风得以较早爆发。反之亦然。在不同的年代际背景下,SCSWP_SISO经历了偏弱、较弱和偏强的变化,但影响其变化的因子并不完全一致。在第一阶段(1958—1976年),主导因子是南海-西太平洋冷的海温与异常下沉运动、异常减弱的水汽-对流条件。在第二阶段(1977—1993年),主导因子为中东太平洋异常偏冷的海温以及局地异常减弱的风场垂直切变。在第三阶段(1994—2011年),主导因子为热带海温的整体偏暖、风场垂直切变的增强以及水汽-对流的加强。但随着SCSWP_SISO的年代际增强,其与南海夏季风爆发日期的相关关系却呈现下降趋势。 相似文献
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基于GRAPES模式的广州地区大气输送扩散参数及其对PM2.5预报的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
利用2010年11月—2011年11月广州地区PM2.5逐时监测资料以及GRAPES模式计算的四种大气输送扩散参数预报值,分析评估模式描述四种大气输送扩散参数的性能及其预报广州地区PM2.5浓度的可行性,结果表明:GRAPES模式不同时刻起报的地面通风系数、平均通风系数和湍流动能的预报稳定性与一致性较好,而垂直交换系数相对较差。垂直交换系数、地面通风系数、平均通风系数和湍流动能的量级分别为101、103、103和10-1~100。PM2.5浓度与大气输送扩散参数呈显著负相关,其中PM2.5与14时起报的垂直交换系数相关性最好。使用临界成功指数CSI对PM2.5浓度进行预报检验,得到垂直交换系数对PM2.5的预报稳定性较好,垂直交换系数能大概判别PM2.5为“污染”与“清洁”情况,临界成功指数部分可达70%。垂直交换系数与PM2.5浓度存在显著的超前滞后相关,预报PM2.5浓度是否为“污染”与“清洁”可同时参考原序列及滞后序列的预报效果。 相似文献
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微量振荡天平法与激光散射单粒子法在气溶胶观测中的对比试验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
观测气溶胶质量浓度的仪器基于多种不同的测量原理,为比对不同仪器观测结果的差异,使用两种仪器TEOM-1405s(微量振荡天平原理)和GRIMM180(激光散射单粒子原理),于2011年11月9日—2013年6月30日在广州番禺大气成分观测站开展PM10/PM2.5/PM1的同步比对观测试验。将观测结果配合同期气象要素进行分析,结果表明:GRIMM180的运行稳定性明显好于TEOM1405s,TEOM1405s的错误多由干燥器、夹管阀相关故障引起,出错百分比分别在33%和15%以上,其测值小于GRIMM180的数据占总观测量的53.5%。两种仪器观测气溶胶质量浓度存在一定差异,但两者随时间变化的趋势一致,测量的PM10/PM2.5/PM1的相关系数均高于0.60,两种仪器观测的PM1和PM2.5的统计拟合斜率接近于1,分别为0.99和1.04,而PM10为1.31。TEOM1405s统计的平均值、均方差和极大值等均偏大于GRIMM180,特别是PM10的结果明显偏高;而极小值均小于GRIMM180。综合认为PM2.5的一致性相对较好,但在高相对湿度情况下,两仪器观测的PM2.5差异(PMT-G)绝对值较大,主要集中在风速0~2 m/s的静小风期间。结合气象因子分析,推测两种仪器测值的差异成因,一方面可能与TEOM1405s考虑了半挥发性物质的补偿相关,另一方面可能与GRIMM180的除湿模块效果不佳以及气溶胶密度假设与实际差异较大,在高湿度、静小风等气象条件下两种仪器的响应与性能相关。 相似文献
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LAPS云分析中卫星资料的应用及对GRAPES模式短时预报的影响 总被引:2,自引:2,他引:0
通过2013年5月16日广东暴雨个例,利用LAPS分析系统在GRAPES背景场的基础上融合了地面、探空、雷达和卫星资料,比较了LAPS分析系统是否融合卫星资料的云微物理变量(云水、雨水、云冰、云雪)差异;进一步对比讨论了模式提前6 h滚动预报与LAPS反演的云微物理变量的异同,在此基础上探讨了两者对模式降水预报的影响。结果发现,LAPS分析系统融合了卫星资料后,能较好地再现中尺度云团的形态和强度,且能减少一些云微物理变量(云水、云冰、云雪)的虚假中心,大值中心与强降水中心吻合较好;模式滚动预报与LAPS反演的云微物理变量水平和垂直分布差异较大,后者的分布形态基本与观测降水、雷达回波相似,大值中心与强降水中心吻合较好;从两者对模式降水预报的效果来看,LAPS分析的云微物理变量作为模式初始场中的云参数,能改善模式1 h的降水预报,而模式滚动预报的云微物理变量对模式降水预报基本没改善。 相似文献
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2012年中国南海台风模式预报情况 总被引:1,自引:0,他引:1
通过统计和评估中国南海台风模式2012年的预报结果,得出了2012年各种类型热带气旋的预报质量情况。由于在动力过程优化及水物质和边界层的改进方面做了不少工作,使得中国南海台风模式的全年平均距离误差第一次在历史上突破了100 km以下,且无论是24 h、48 h及72 h的路径还是强度预报都比历年要好很多,从2012年全年的台风路径预报效果来看,有一半的台风24 h路径预报误差在100 km以下大部分台风48 h路径预报误差在200 km以下。另外,2012年中国南海台风模式对强TC的路径预报仍然象往年一样要优于弱TC;而强度预报则相反,对于较弱的强热带风暴预报其效果反而最好。个例分析发现副高强度位置及相关的西伸活动对台风路径预报有较大影响;同时,减少模式位势高度的总体平均RMSE误差对台风路径预报准确率的提高有相当重要的作用。 相似文献