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61.
利用1979—2019年4—11月中国气象局上海台风研究所热带气旋最佳路径资料和静止卫星红外云图资料,筛选出189例南海台风,结合欧洲中期天气预报中心1°×1°再分析资料,分析南海台风生成前48 h至生成时刻的天气环流和动力、热力条件。结果表明:南海台风生成于热带洋面大范围的高海表温度、高水汽含量和高不稳定层结区,其生成前的主要环境背景环流是赤道辐合带、西南季风或东风波等;台风生成前扰动中心常常处于其北侧风切变小而南侧风切变大的过渡带中,少数扰动中心倾向于风切变小值中心附近,风切变与扰动的发展之间无显著相关;扰动中心一般与垂直涡度中心重合,垂直涡度中心是表征扰动自身强弱的物理量,但垂直涡度自身的大小与未来扰动发展趋势关系不明显,而Okubo-Weiss(OW)指数则对于扰动的发展以及扰动位置确定有较好的指示意义;在扰动发展过程中,扰动中心附近存在一个贯穿整个对流层的位涡柱,低层扰动部分与位涡柱中的中低层位涡相互作用,有利于扰动发展。 相似文献
62.
2020年秋季(9—11月)大气环流特征表现为,北半球极涡呈单极型分布,中高纬环流呈4波型。9—11月,欧亚大陆中高纬环流经向度不断加大,冷空气势力增强。西太平洋副热带高压较历史平均偏强,热带气旋活动频繁。我国近海出现了19次8级以上大风过程,其中冷空气大风过程6次,台风大风过程4次,入海气旋大风过程1次,冷空气与热带气旋共同影响的大风过程7次,冷空气和温带气旋共同影响的大风过程1次。西北太平洋和南海共生成13个热带气旋,其中10月共有7个热带气旋生成,追平10月热带气旋生成数的历史最高纪录;全球其他海域共生成热带气旋26个。我国近海未出现2 m以上大浪过程的天数仅有12 d,约占秋季总日数的13%。秋季,我国近海海域呈明显降温过程,北部海域的降温幅度明显大于南部海域,受连续北上影响我国北部海域的热带气旋活动影响,9月黄海东部及东海东部的海面温度较气候态明显偏低。 相似文献
64.
我国东部邻海恶劣天气的时空分布及其成因初探 总被引:2,自引:0,他引:2
本文利用1930~1979年NCDC海洋船舶观测的气象资料,分析了中国东部邻海恶劣天气的时空分布。结果表明,海区恶劣天气的分布在冬季和夏季是不同的;在东北和西南季风期间,台湾东北和西南海区也有差异。影响恶劣天气条件的分布因子非常复杂,主要是季风和极锋、天气系统、冷暖洋流及地形等因子。 相似文献
65.
66.
2020年主汛期淮河流域发生严重暴雨洪涝,其中淮河水系发生流域性较大洪水,正阳关站以上发生区域性大洪水,王家坝闸时隔13年再次开闸泄洪。使用淮河流域174个国家基本站08时单日降水资料,对2020年流域梅汛期(6月11日—8月1日)极端暴雨洪涝情况进行分析。结果表明:导致2020年淮河流域超长梅雨期的主要原因是副热带高压较往年同期位置偏西偏北,强度偏强,系统深厚,环流稳定,降雨过程多、强度大、极端性强,雨带与淮河干流走向基本一致;淮河流域梅汛期经历6次暴雨过程,总降雨量位列历史第一;流域上游来水与区域强降雨叠加,导致了流域正阳关以上区域性大洪水;2020年淮河中游王家坝站等控制站的水情较上一个大洪水年2007年更为严重。 相似文献
67.
68.
利用局地分析和预报系统(Local Analysis and Prediction System,LAPS),结合多源资料,分析了2018年3月4日暖区强飑线成熟阶段的热动力结构和大风形成机制。结果表明:暖区内层结不稳定范围向东扩展和强的垂直风切变,驱动飑线组织化加强并向前移动和发展。成熟阶段飑线热动力结构呈现出两支强入流和冷池的典型特征,即前侧入流在低层(0~3.0 km)辐合上升,部分气流在高层翻转流向系统前侧,无后向流出;后侧中层(4.0~5.5 km)入流进入云体后部,在水凝物强烈相变降温作用下,密度增大转而下沉;下沉气流区降雨蒸发冷却增强了雷暴冷池。相比于飑线南段单一的对流线,北段弓形特点突出,后侧入流下降,加之存在尾随层状云,有更大的潜在冷却作用,促进气流加速下沉增强地面雷暴高压,最终导致更强的极端大风。 相似文献
69.
SWAN系统中雷达反射率因子质量控制算法及其应用 总被引:4,自引:0,他引:4
介绍了SWAN系统中雷达反射率因子质量控制算法原理,包括数据预处理、孤立噪声回波过滤、超折射回波抑制3部分.数据预处理将原始雷达资料转换为统一的RD20格式,并检测数据质量.孤立噪声回波过滤包括双向搜索、回波特征量过滤法.超折射(Anomalous Propagation,AP)回波抑制采用模糊逻辑原理.介绍算法配置参数,通过对比分析武汉、随州、西安雷达AP识别因子概率分布图可知,三者是类似的,表明默认参数的适用性.评估表明,该方法可过滤掉大部分AP回波,缺点是未能识别部分远距离AP回波以及错误识别部分降水回波. 相似文献
70.
GRAPES_3 km数值模式对流风暴预报能力的多方法综合评估 总被引:2,自引:0,他引:2
利用传统点对点TS评分、邻域法以及对象检验等多种方法,综合评估了GRAPES_3 km模式的对流风暴预报性能,分析了传统检验方法和新型空间检验方法对高分辨率模式评估的适用性和差异性,并同GRAPES_Meso模式的相关结果进行了对比。结果表明:对强对流典型个例的预报评估发现,综合应用多种评估方法能够更全面地评估对流风暴预报,获取模式在对流风暴初生和发展变化过程中的预报性能。使用点对点评分方法,GRAPES_3 km模式对风暴和强风暴的预报都明显优于GRAPES_Meso模式。对于模式不同起报时间的预报,起报时间越新预报效果越好。邻域TS方法考虑了时空偏差,GRAPES_3 km模式20和35 dBz采用时间邻域1 h,空间点对点时预报技巧最高;50 dBz时空偏差较大,时间邻域尺度为3 h技巧最高。分数技巧评分(FSS)显示GRAPES_3 km模式对不同阈值的对流风暴预报均能达到最低技巧尺度,而GRAPES_Meso模式对35 dBz以上的对流风暴基本无预报能力。对象检验可以评估对流风暴特征的预报效果,GRAPES_3 km模式的对流风暴个数预报与实况较为一致,但面积预报明显低估。该模式对β中尺度的对流风暴形态、位置等预报较好,对γ中尺度的对流风暴预报尺度偏大、形状偏圆、轴角偏小,对α中尺度的对流风暴预报尺度偏小、形状偏扁、轴角偏大。GRAPES_Meso模式的对流风暴面积、个数、尺度预报较实况均偏小,位置预报偏差较大,形状预报较实况偏圆、轴角偏小。传统点对点TS评分方法和新型空间检验方法对高分辨率模式对流风暴预报的检验结论一致,依然具有一定的参考价值,但新型空间检验方法能够提供更详细的评估信息。 相似文献