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利用NCEP GDAS/FNL再分析数据,根据TFP(Thermal Front Parameter)参数和锋生函数,对1909号热带气旋“利奇马”生命史中各主要阶段暖心特征和变性过程进行了诊断分析。结果表明:“利奇马”强度为热带风暴时,其暖心结构较为松散,500 hPa以上和600 hPa以下分别存在一个最强中心,在强度减弱阶段上下层暖心均偏离气旋中心;当其强度升至强热带风暴及以上级别时,低层暖心消失,高层暖心显著增强,结构变得紧凑,气旋中心上空暖区呈棒槌状分布。高层暖心强度与“利奇马”强度呈正相关,当“利奇马”维持超强台风时,其暖心可达10~14℃。“利奇马”与中纬度西风槽接触后,冷空气开始自对流层中低层进入其环流,低层冷空气入侵的程度比中层更明显;低层暖心被冷空气侵蚀而消失,高层暖心则逐渐减弱,结构亦变得松散。TFP参数和锋生函数计算结果表明受冷空气影响,“利奇马”斜压性逐渐增强,其中心西北侧形成一支暖锋,逐渐变性为温带气旋,但冷锋未见发展。变性过程中“利奇马”高层暖心强度虽减弱但仍然维持,但低层暖区被冷空气完全填塞,导致其变性后较快消亡。 相似文献
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利用江苏省闪电监测定位系统探测2007—2013年地闪观测资料和2013年云闪观测资料,研究了苏南地区高速公路沿线地闪和云闪的时空分布特征。研究表明:1)苏南地区高速公路的年、月地闪频次具有西部多于东部的分布特征,其中扬溧高速最多;6—8月是地闪出现的高峰期,且西部地区出现峰值时间(7月)早于东部地区(8月);但日地闪频次的峰值出现时间东部(13～16 h)要略早于西部地区(14～18 h)。2)地闪强度(峰值电流)主要集中在20～50 kA,总体趋势是东部大于西部;高速公路地闪强度高值区主要集中在宁镇丘陵以及太湖、长江沿线附近,其中南京绕城高速、扬溧高速镇江段、宁杭高速南京段、沿江高速无锡段、沪宁高速等都是地闪密度较高路段。3)云闪集中发生在5—9月,西部地区云闪频次波动明显,总体呈双峰型月变化分布特征;东部地区云闪频次相对集中,呈单峰型月变化分布特征;西部地区出现云闪日高频次的时间(13～18 h)要早于东部地区(17～18 h)。 相似文献
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遥感降水产品种类繁多,单一遥感降水产品难以满足所有气候区的降水估算。多源遥感降水融合方法可弥补这一缺陷,进而提高降水估算精度。本研究选择四种全球典型遥感降水产品（CHIRPS v2.0、CMORPH v1.0、PERSIANN-CDR、TRMM 3B42V7）,利用集成模型输出统计（EMOS）进行数据融合,并与均值（MME）对比分析,阐明遥感降水产品和EMOS,在不同气候区的基本统计性能（BIAS、RMSE、r和KGE）、等级性能（POD）和水文性能（NSE）。结果发现：① 四种遥感降水产品均能捕获多年降水的空间分布格局,但EMOS改进了遥感降水产品整体低估现象。相对于MME,EMOS显著地（P<0.05）减小了4个气候区的BIAS,减小全国降水BIAS和RMSE分别为36.9%和10.2%。全国尺度而言,EMOS提高r和KGE分别为18.2%和71.4%。② PERSIANN-CDR中寒旱区微量降雨的POD高于其他三种产品,但是对大雨的POD低于其他产品。EMOS对微量降雨POD的提高出现在干旱区和青藏高原,对中雨POD则在过渡区和湿润区,而对小雨则适用于全国各气候区。③ TRMM 3B42V7的径流模拟能力优于其他三种遥感降水产品,表现最差的为CHIRPS v2.0产品。相对MME而言,除过渡区外,EMOS均提高了其他气候区的水文模拟性能,且在青藏高原、干旱区和湿润区的NSE分别提高26.3%、8.5%和2.2%。研究结果不仅为遥感降水产品在不同气候区数据源的选择提供参考依据,而且为多源遥感降水数据的融合和应用开拓了新思路。 相似文献
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地基GPS/PWV在降水过程中的突变与缓变性特征 总被引：1，自引：0，他引：1
用江苏省2009-2011年57个地基GPS/MET监测网获取的逐时大气可降水量(PWV)和同期降水及JMA(Japan Meteorological Agency)再分析资料,探讨了PWV的日际和逐时变化与不同时间尺度和强度的降水间的关系。结果表明:PWV日际变化与降水日变化具有显著相似的形态特征和演变趋势,两者存在较为一致的同步性,总体呈单峰分布,强降水集中期对应着PWV最大时段;PWV在入梅和梅汛期内强降水过程中存在明显突变现象,并提炼了以GPS/PWV突变事件为依据的入梅和梅雨期暴雨预报指标;在不同强度的降水过程中,PWV值域局限在一个特定量值区间,其中20 mm/h以下各级强度降水对应PWV区别明显,GPS/PWV值对应的特定量值随降水强度增大而增大,但20 mm/h以上的各级强降水对应PWV特定量值区别较小;在短时强降水的预报中,除充分的水汽条件外,其强度将取决于天气系统对周边水汽的辐合能力和将入流水汽抬升而成云致雨的动力条件;降水发生前存在水汽的连续、缓变蓄积过程,蓄积过程至少可推前12 h。 相似文献
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利用2007—2011年MODIS、GlobAlbedo和ERA-Interim的3种地表反照率产品,借助地理信息系统(Geographic Information System,GIS)空间化技术,对中国地区3种地表反照率产品进行了对比分析。结果表明:3种产品与气象站观测值的时间分布趋势一致,冬季高夏季低,且相关性较高。3种产品中,MODIS与GlobAlbedo的绝对差异值最小,ERA-Interim与MODIS、GlobAlbedo的绝对差异值较大。3种产品在青藏高原和西北山地区域表现出较大的差异,且差异表现为冬半年高,夏半年低。3种产品之间相关性最高的是MODIS与GlobAlbedo,最低的是MODIS与ERA-Interim,3种产品在40°N以北具有较好的相关性。且在夏季和冬季地表反照率均值的表现说明,ERA-Interim相比MODIS、GlobAlbedo难以反映地表反照率受地形和土地覆被的影响。 相似文献
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利用单一的客观评估方法并不能有效揭示预报误差来源。利用逐小时5 km格点融合降水产品,本研究使用了多种客观评估方法综合评估了南京大学2016年夏季汛期试验4 km与12 km WRF模式。整体上,两种分辨率都能成功地预报主雨带,4 km WRF在午后对流及复杂地形预报上更优。比较了各类客观评估方法,邻域法显示4 km WRF预报准确性更高,但对于强降水(≥13 mm·(6 h)^(-1)),两种模式预报的空间误差都较大。尺度分离法显示,对于小尺度系统,4 km WRF能较好再现对流但存在较大位置误差,而12 km WRF则漏报。MODE法(Method for Object-based Diagnostic Evaluation)显示4 km WRF在对象强度预报上更接近观测,但强度和范围偏大,导致华南偏强,而范围偏小造成江淮偏弱,12 km WRF低估主要是漏报。不同评估方法能清晰展示4 km WRF和12 km WRF预报误差的差异,为后续模式改进提供了重要参考。 相似文献
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利用WRF （Weather Research Forecasting）中尺度数值模式对2010年7月12—13日梅雨期影响江苏的江淮切变线大暴雨过程进行数值试验，重点研究切变线南侧水汽强度、垂直厚度和输送位置变化对降水发生、发展的影响，并揭示湿位涡对江淮切变线降水的指示性。结果表明：对流层高层水汽对降水强度和雨带分布影响较小；中层水汽对整体雨带形态的维持起了重要作用；低层水汽强度的变化主要对大暴雨区域及大暴雨中心降水强度存在影响；而水汽输送位置离切变线越近越有利于暴雨的发生发展。同时，切变线南侧水汽变化对江淮切变线和西南风低空急流发生发展，以及相关高低空散度和上升运动也存在影响，切变线南侧水汽供应越充足、水汽强度越强、水汽柱愈深厚、输送位置离切变线越近，则高低空散度发展耦合愈充分，垂直上升运动愈旺盛，切变形势及切变线上低涡越活跃，相应的降水强度越强、雨带分布越宽阔连续。分析发现湿位涡（Moist Potential Vorticity，MPV）对江淮切变线降水有较好的指示性，且以正压项MPV1的影响和指示为主。MPV1负峰值的出现指示降水峰值出现，当MPV1 <-1.5 PVU时，切变线附近有小时降水量大于20 mm的短时强降雨发生。在MPV1<0条件下，若︱MPV2︱>0.05 PVU且尤其当MPV2>0时，降水强度明显增强，而MPV1为负、MPV2为正维持时间越久、︱MPV1︱和︱MPV2︱峰值越大，则江淮切变线降水持续时间越久、强度越强。 相似文献
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2013年以来，北京市城区细颗粒物(PM2.5)质量浓度年均值呈逐年降低趋势，但PM2.5重污染事件仍旧频发，污染出现快速甚至爆发增长的成因和理化机制仍存在诸多不确定性。基于北京市城区2013～2020年常规气象要素、PM2.5及其化学组分观测资料，分析了PM2.5在缓慢、快速和爆发三种增长机制下的颗粒物浓度和组分的阈值及其与气象条件的相关关系。结果表明，2013～2020年，北京市城区PM2.5在增长时段(1～24 h间隔)中平均累积速率呈逐年放缓的趋势，大气污染累积阶段中缓慢增长的比重逐年升高。在判别标准逐渐严苛的前提下，爆发增长的比重逐年变化不大(4%～7%)。2013～2016年爆发增长的PM2.5浓度阈值为62μg m-3,2017年后，该阈值严苛至45μg m-3。82μg m-3为2018年以来极易出现PM2.5爆发增长的界限值，高于此值后爆发增长的概率将... 相似文献
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2021年第6号台风“烟花”在7月28日衰减为热带低压后，台风外围螺旋雨带致使江苏中部接连出现降水突增现象。本研究利用常规观测资料、数值预报产品和ERA5再分析资料，对强降水过程进行分析。结果表明：ECMWF FINE数值模式产品对于形势场预报较为准确，但中尺度CMA模式更能体现极端降水的量级和落区。分析降水增强原因可知，“烟花”移动时受到高空引导气流作用较小，其在安徽境内打转时，西风槽携带弱冷空气南下降低了大气稳定度并强迫暖湿空气抬升。高低空散度场与涡度场集中在较窄区域内，构成了垂直互耦的优势配置，有利于形成强烈且深厚的上升运动，是暴雨产生和持续的重要动力机制。强降水区位于湿位涡（MPV）负中心的暖湿气流中，MPV负值区可反映暴雨落区。MPV1和MPV2分布体现了冷空气入侵所引发的对流降水特征。此外，江苏中部位于螺旋云带右侧高湿高能区，东北气流与西南气流汇合形成了旺盛的线状对流云团，配合地面辐合线对中尺度系统的触发和维持，从而产生极端强降水。 相似文献
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