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61.
根据2007—2013年宁波市每日8次地面观测气象资料,运用罗氏法和统计分析法计算大气混合层高度,分析其在霾日和非霾日的不同日变化特征。结果表明宁波市霾日与非霾日混合层高度均呈白天高,夜晚低的日变化特征,夏季两者差值的日变化波动最明显,波峰时间比其他季节晚3 h。混合层高度日变化趋势与风速、气温、能见度趋于一致,霾等级越重,混合层高度越低。霾日与非霾日的气温差值除冬季呈正变温外,其他季节呈负变温,冬季14时差值最小,夜间加大,春夏季凌晨差值最小,14时最大,秋季波动不明显;风速差值除冬季夜间为正值外,其余季节为负值,秋冬季差值最小、夏季最大。大气处于不稳定状态时,混合层高度随着稳定度增加而逐渐处于稳定状态时,随着稳定度增加而降低,中性大气是宁波易致霾的大气层结。霾日与非霾日大气稳定度表现不一致,中午霾日中性大气占多数,非霾日则是不稳定大气;夜间霾日稳定—弱稳定大气和中性大气所占比例相当,非霾日稳定—弱稳定大气占多数。另外,PM_(2.5)浓度在霾日和非霾日均为白天低、夜间高的日变化特征,但霾日波动大,波峰时间晚于非霾日2 h,峰值浓度也高于非霾日2.7倍;早晨或下午到上半夜是霾日的PM_(2.5)浓度两个上升时段,上午为下降时段;非霾日的两个浓度缓升(降)时段分别出现凌晨和下午(上午和前半夜)。研究成果有助于预报员了解大气混合层高度及其对霾的可能影响,从而提高霾预报预警能力。 相似文献
62.
利用欧洲中心1979—2015年夏季6—8月ERA-Interim逐日再分析资料和国家气候中心CN05.1格点化降水观测数据集,引入基于自组织映射SOM(Self-Organizing Maps)方法进行长江中下游地区夏季海平面气压空间距平场的客观分型,得到该地区25种地面天气型及其系统演变特征,发现天气型的稳定、转移与天气系统强弱有关。高低压系统越强,天气型停滞频率越高,天气型越稳定;反之,天气型越不稳定。基于SOM天气型转移概率,发现三条与局地降水联系的系统演变路径,其中1号路径暖空气势力强盛,副高北上,推动锋面北抬,产生江北降水型,多发生在7月;路径2反映冷空气势力强盛推动锋面南下的天气过程,产生沿江降水型,该天气型在6、7月均易发生;路径3表现为台风移动变化对长江下游江南地区降水的影响,为江南降水型,且集中在8月。通过引入SOM方法对逐日天气尺度环流进行分型,从气候态上捕捉与降水有关的天气系统的移动变化特征,体现SOM方法在模拟天气系统演变的优势。 相似文献
63.
南亚高压次季节尺度东西振荡对我国长江流域降水及水汽输送的影响 总被引:3,自引:2,他引:1
使用常规资料及HYSPLIT(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model)模式,分析了早夏和晚夏期间南亚高压次季节尺度异常偏东事件和异常偏西事件发生时,我国长江流域降水及水汽输送异常特征。结果表明:早夏期间当南亚高压异常东伸时,西太平洋副热带高压可西伸至我国东南沿岸,此时,降水正异常场主要位于我国东部地区,表现为江淮区域降水异常偏多;而晚夏期间当南亚高压异常东伸时,西太平洋副热带高压的西脊点更偏东,降水正异常区位置比早夏偏西,表现为四川盆地的降水异常偏多。早夏期间,与南亚高压异常偏西事件相比,南亚高压异常偏东事件有利于更多的水汽从南方的水汽源地输送到我国江淮区域,加上此时江淮流域存在异常上升运动,动力和水汽条件共同使得江淮流域降水偏多。晚夏四川盆地地区有类似的结论。 相似文献
64.
青藏高原中东部夏季极端降水年代际变化特征 总被引:3,自引:2,他引:1
基于中国国家级地面气象站基本气象要素日值数据集得到的均一化降水序列,计算了夏季极端降水指数,分析青藏高原中东部1961—2014年夏季极端降水年代际变化趋势。结果表明:青藏高原中东部地区夏季降水量占全年总降水的50%以上,且夏季降水的变化趋势存在区域性差异,北部站点主要为增加趋势,南部增加和减少趋势的站点相当。夏季极端降水除西藏东部主要为减少趋势外,其他地区主要为增加趋势,且极强降水量的年代际变化趋势显著。大部分夏季极端降水指数的变化趋势在1970s发生转折,在此之前表现为减少的趋势,之后为增加趋势。通过Mann-Kendall趋势检验,在2000年之后强降水量和极强降水量出现突变。 相似文献
65.
2017年江西汛期设区市城区暴雨回波特征分析 总被引:3,自引:3,他引:0
使用江西WebGIS雷达拼图和自动站雨量、雷电监测、强天气监测等数据,以及MICAPS常规天气图资料,对2017年3—7月江西汛期11个设区市26次城区暴雨过程的雷达回波特征进行分析。结果表明:2017年江西汛期共出现52日暴雨过程,其中江西11个设区市所在地城区出现26次暴雨。在这26次城区暴雨个例中,有23次伴随出现短时强降水,有3次降水比较均匀。暴雨维持时间长短不一,最长的有15 h,最短只有3 h,平均是10 h。有5次出现大风天气,21次没有大风出现。雷达回波特征主要有3种:块状(强单体、超级单体)、带状(飑线、回波带)、絮状(絮带、絮团)。这3种回波形态特征,出现率最高的是絮状回波,即比较宽、嵌有中等强度的对流单体絮带状回波带,强度40~55 dBz,出现16次,概率62%;其次是窄而长、紧密排列由强单体组成的飑线回波带,强度50~60 dBz,出现8次,概率30%;块状(强单体、超级单体)回波强度最强,中心强度达到60~70 dBz,出现2次,概率8%。 相似文献
66.
利用四川省雅安市30 m分辨率基础高程数据,提取栅格的坡向和坡度参数,将雅安307个区域自动站在2017年汛期(6—9月)共50次的降水天气个例,分为16次大尺度降水和34次中小尺度降水,使用对应时次的欧洲中心细网格0.25°×0.25°再分析风场资料,根据不同的站点地形高度将风场合成平均风场,和各站点地形的坡向和坡度计算出其动力抬升作用,同时使用当天日照和天文太阳辐射值来计算地形的热力抬升作用,与对应降水过程的降水分布进行多元线性回归,根据回归的标准系数的大小确定各自变量对降水分布的影响,得出以下结论:(1)中小尺度降水中,地形的热力抬升作用对降水分布的影响作用最大,其次是海拔高度,地形的动力抬升作用在三者中对降水分布的影响最小;(2)在大尺度降水中刚好相反,地形的动力抬升对降水的分布影响作用最大,海拔次之,热力抬升作用在三者中影响作用最小;(3)日降水量最大值的站点海拔高度基本位于1 000 m左右,与抬升凝结高度对应较好;(4)从长期的统计来看,地形的动力作用和地表的植被情况对降水分布的影响最大。在实际预报工作用,根据不同的降水类型,关注不同的动力和热力作用对于判断降水分布大值区的位置有较好的参考作用。 相似文献
67.
气候变化情景下澜沧江流域极端洪水事件研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以澜沧江流域为研究对象,基于ISIMIP2b协议中提供的GFDL-ESM2M、HadGEM2-ES、IPSL-CM5A-LR、MIROC5这4种全球气候模式,通过4种模式的输出数据耦合VIC模型,分析4种模式在历史时期(1961—2005年)对洪峰洪量极值(年最大洪峰流量、3 d最大洪量)、极端洪水的模拟能力,比较RCR2.6和RCP6.0两种情景下未来时期(2021—2050年)年均径流量较基准期(1971—2000年)的变化情况,并结合P-III型分布曲线预估了澜沧江流域在两种情景下未来时期极端洪水的强度变化情况。结果表明:VIC模型在该流域能够较好地模拟极端洪水;HadGEM2-ES和MIROC5两种气候模式的输出数据在澜沧江流域有较好的径流模拟适用性;在RCP2.6情景下,澜沧江流域未来时期年均径流量没有明显变化,可能会有略微的增加,而在RCP6.0情景下,未来时期年均径流量有较大可能增加;澜沧江流域未来时期极端洪水较基准期,在RCP2.6情景下无明显变化,而在RCP6.0情景下,洪峰、洪量增加的可能性较大,极端洪水频率和强度也较大可能增加。 相似文献
68.
基于1982-2017年NCEP_CFSv2(NCEP Climate Forecast System version 2)模式预测资料对黑龙江省夏季降水进行降尺度预测。通过分析黑龙江省夏季降水与同期环流因子的关系、模式对关键区环流因子的预测,选取模式模拟与再分析资料相关较好、黑龙江降水实况与再分析资料关系较好的环流因子作为预测因子,结合最优子集回归法筛选因子,建立降尺度预测模型,最后采用交叉检验法进行预测效果检验和独立样本预测。结果表明:模式降尺度预测与实况的距平符号-致率为69%,6 a独立样本预测中有5 a预测正确,优于目前的业务预测效果。进-步研究发现,在模式能够准确预测环流因子的情况下,模式降尺度可以较好地预测黑龙江省夏季降水的趋势。此外,模式降尺度在拉尼娜年预测效果较好。 相似文献
69.
CCSM4模式对东北气温和降水的模拟及预估 总被引:1,自引:0,他引:1
利用东北地区162个气象观测站逐月气温和降水资料对CCSM4模式的模拟性能进行了评价,并预估了2021—2050年东北地区的气候变化情景。结果表明:CCSM4模式长期历史气候模拟实验模拟的1961—2005年月平均气温、降水量值能较好地再现东北区域年平均气温、降水量的空间分布形态,但气温模拟值比观测偏低,91. 4%站点误差在1. 5℃以内;降水中心比观测略偏北,全区平均偏多35. 18 mm。2021—2050年东北区域年平均气温呈增温趋势,高纬度地区的增温幅度明显大于低纬度地区,与基准年相比,RCP2. 6、RCP4. 5和RCP8. 5情景下全区分别偏高6. 00℃、5. 86℃和6. 42℃。年降水量分布呈东南向西北递减的形态,降水大值中心出现在东南部吉林与辽宁交界处,RCP2. 6、RCP4. 5和RCP8. 5情景下全区分别偏多15. 2%、3. 1%和2. 0%。 相似文献
70.
利用气象观测资料,8个全球耦合气候系统模式的集合平均以及区域气候模式(RegCM4)的结果,通过方差分析、相关分析、趋势分析、扰动法等方法对模式性能进行了评估,并对江苏省在未来RCP8.5高端排放情景下降水的变化趋势进行了预估。结果表明,在RCP8.5情景下,至2020、2030和2050年,全球模式模拟的江苏省年平均降水在未来有逐渐增加的趋势,线性增加率约为7 mm/(10 a)。至2050年,江苏省年平均降水量将增加2%左右;区域模式模拟的年平均降水在未来线性增加率为1.5 mm/(10 a),变化不显著。区域模式模拟的夏季降水在未来有所增加,最多可增加20%~30%,但增幅随时间逐渐减小;全球模式模拟的夏季降水比现在有所减少,至2050年,减少了大约10%。区域模式模拟的冬季降水在未来不同时间段均比现在有所减少,同现在相比,最多可减少30%~40%;而全球模式模拟的冬季降水在未来则是先减少,后增加,至2050年,比现在大约增加10%。对于不同季节,总体而言,南部地区降水量的变化较北部地区显著。对于极端降水事件来说,江苏省未来小雨日数将减少,而暴雨日数则微弱增加。但由于全球模式本身的性能、区域模式对全球模式的依赖性以及温室气体排放的不确定性使上述预估结果仍具有不确定性。 相似文献