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71.
利用内蒙古呼伦贝尔市常规观测资料和GDAS、NCEP/NCAR再分析资料,采用欧拉方法分析了2016年春季内蒙古东北部地区一次极端暴雪过程的水汽输送及收支特征,利用HYSPLIT模式和聚类分析模拟计算了此次暴雪天气过程的水汽源地、主要水汽输送通道及其对水汽输送的贡献,并与传统的欧拉方法结果进行对比。结果表明:(1)有3支不同源地的水汽流在内蒙古东北部地区交汇,对呼伦贝尔地区暴雪的发生与维持有重要影响;(2)经向和纬向输送为此次暴雪天气的发生提供了充足的水汽,暴雪区水汽主要源于中高层的南边界和随西风气流的西边界;(3)利用HYSPLIT模式模拟发现,在此次暴雪天气过程中水汽主要来源于新地岛以西洋面、日本海以及巴尔喀什湖,且三者贡献率大致相当。 相似文献
72.
利用逐小时风云卫星TBB资料、逐小时中国自动站与CMORPH降水产品融合数据以及国家级地面观测站24小时累积降水量,统计分析2010~2016年夏季,伴随下游地区(104°E以东)降水的青藏高原云团东传过程以及东传过程中镶嵌于云团中的中尺度对流系统(Mesoscale Convective System,简称MCS)特征。结果表明,共出现120次伴随下游降水的高原云团东传过程,6月出现最频繁,但持续时间较长的过程多出现在7月。云团向东传播的主要三条路径是平直东传、沿长江折向东传和复合东传。其中路径二——沿长江折向东传中的过程是高影响过程,因为过程次数较多(46次),过程平均持续时间较长(62小时),在下游地区引发的降水日数和暴雨日数最多。属于东传过程的MCS在7月形成最多,集中分布在青藏高原东坡、云贵高原东部、长江沿岸及其以南地区。高原MCS影响长江中下游地区降水主要是通过向东传播的形式实现,因为即使生命史更长的中α尺度对流系统(Meso-α Convective System,简称MαCS)也鲜少直接移动至110°E以东地区。不同区域的中α尺度持续性拉长形对流系统(Permanent Elongated Convective System,简称PECS)的日变化特征显示,东传过程MCS更容易在夜间从高原东坡向东传播至下游地区。在三条路径中,路径二中的东传过程MCS数量最多、在下游地区发展最旺盛并与降水日数和覆盖范围存在更好的对应关系。 相似文献
73.
苏州市一次重霾污染天气过程的数值模拟 总被引:1,自引:1,他引:0
本文对苏州地区2015年12月13—15日发生的一次典型的重霾污染天气过程进行了数值模拟,分析了颗粒物及其组分的时空变化特征及其气象影响因子,以期为该区域空气污染治理和预防提供科学依据。结果表明:(1)利用WRF-Chem模式对此次重霾污染天气过程的污染气体成分进行数值模拟后发现,小时平均的PM_(2.5)、PM_(10)、CO、SO_2、NO_2模拟值与实测值的相关系数较高,达到0.68以上,通过了P0.01的显著性检验,且日变化过程对应也较好。(2)通过分析此次污染过程的天气背景,发现污染形成期高空环流比较平直,中层为均匀的弱高压控制,地面受弱高压脊控制,这种形势容易导致颗粒物的堆积。后期地面等压线密集时,风速大,有利于污染物的输送与扩散。(3)通过分析此次污染过程期间气象要素的变化发现,有逆温、风速小、相对湿度大等不利的气象条件是导致此次污染过程发生的重要原因之一。(4)HYSPLIT轨迹分析显示,此次重霾过程主要受北方大范围灰霾颗粒物南下影响,北方污染气团逐步南推,14至15日本地大气扩散条件差、污染物累积,最终导致本地污染加重,从而发生重霾事件。(5)火点图的分布进一步验证了此次重霾污染过程是由外来污染气团输入所导致。 相似文献
74.
75.
利用全国2287个气象观测站1961—2016年逐日降水资料,基于对暴雨区进行连续追踪的思路,采用暴雨相邻站点数和暴雨区中心距离确定了中国区域性暴雨过程的客观识别方法;根据区域性暴雨过程的平均强度、持续时间和平均范围构建了区域性暴雨过程的综合强度评估模型。利用该客观方法对1961—2016年中国的区域性暴雨过程进行识别,并分析其气候和气候变化特征。结果显示:我国区域性暴雨过程年均38.5次;区域性暴雨过程一年各月均可出现,但主要出现在4—9月,其中7、8月发生最为频繁,6月区域性暴雨过程持续时间长、范围广、综合强度强,这与长江中下游地区梅雨现象有关。一年中,区域性暴雨过程首次出现日期平均为3月6日,末次出现日期平均为11月14日;1961—2016年,我国年区域性暴雨过程首次出现日期呈明显提前、末次日期呈显著推后、暴雨期呈显著延长的变化趋势;年发生总频次呈微弱增多,较强区域性暴雨过程次数呈明显增加趋势;区域性暴雨过程的覆盖范围和综合强度均呈显著增大趋势。南方型区域暴雨过程变化趋势与全国的基本一致;北方型首次日期呈提前、末次日期呈推后趋势,发生频次有微弱减少趋势,覆盖范围、持续时间、综合强度均无明显变化趋势。 相似文献
76.
采用WRF模式与包含了云凝结核(Cloud Condensation Nuclei,CCN)浓度和霰雹密度预报的NSSL(National Severe Storm Laboratory,国家强风暴实验室)微物理方案,模拟不同CCN初始浓度条件下南京地区的一次冰雹云过程,分析不同CCN初始浓度影响下冰雹云过程的宏微观演变特征,以及对流发展不同阶段的水凝物粒子及流场、温度场的垂直分布特征。研究发现:1)较大的CCN初始浓度虽然抑制了前期对流降水,但对后期对流降水的产生有促进作用;2)CCN初始浓度的增加使得模拟雷达回波的强回波区域(大于40 dBz)缩小,中等强度区域(小于40 dBz)扩张。3)CCN初始浓度增大不利于对流发展初期云雨自动转化过程的发生,但是促进了冰晶与雪的产生,使得冰雹含量峰值出现的时间推迟。4)CCN浓度增大抑制了雨水产生,间接使得霰粒子更倾向于干增长,平均密度更小;5)较大的CCN浓度促使冰雹云单体的发展时间增长。 相似文献
77.
78.
线性化物理过程能够改善四维变分同化中极小化收敛的稳定性和增加极小化过程中对大气物理过程和动力更加精确的描述,它是四维变分同化中非常重要的一部分。通过在GRAPES全球模式中研究线性化物理过程,尤其是两个湿线性化物理过程,改善切线性模式预报精度,来提高GRAPES全球四维变分同化的分析和预报效果。线性化物理过程的开发首先需要简化原非线性化物理过程中的强非线性项,然后对线性化物理过程进行规约化,以抑制切线性扰动的异常增长。目前GRAEPS全球模式中的线性化物理过程主要包括次网格尺度地形参数化、垂直扩散、积云深对流和大尺度凝结。线性化物理过程预报精度的检验方法是通过选择合适大小的初始扰动(同化分析增量),来比较非线性模式和切线性模式中的扰动演化的纬向平均误差。然后以绝热版本的切线性模式为基础,通过冬、夏两个个例试验来分别检验4个线性化物理过程的12 h预报效果。试验结果表明,通过添加次网格地形参数化和垂直扩散两个干线性化物理过程方案,可以有效抑制住绝热版本切线性模式低层扰动的异常增长,大幅度改善切线性模式预报效果。通过添加积云深对流和大尺度凝结两个湿线性化物理过程,可以在热带区域和中、高纬度地区提高切线性模式中湿变量和温度变量的近似精度,提高GRAPES全球四维变分同化的分析和预报效果。 相似文献
79.
基于我国华南江南地区274个基本地面气象观测站数据、全国闪电定位数据以及欧洲中心的全球大气再分析数据(ERA-Interim),对1981—2017年华南江南地区的春季雷暴日采用经验正交函数分解方法(EOF),并与气象要素场做回归分析。得出以下主要结论:(1)我国华南江南地区春季雷暴活动高发区主要在广西东部至广东西部;其高峰期在下午18:00和凌晨4:00左右,且大多数雷暴活动持续时间不超过3 h;山区雷暴活动主要在傍晚至夜间;平原雷暴活动主要在白天,高峰在17:00及06:00前后;(2)华南江南地区的雷暴活动存在着3~5年的短周期和16年左右的长周期变化;(3)雷暴日距平EOF分析的前3个主成分累计方差贡献达到72.3%。按其向量场的方差贡献分型,Ⅰ型表现为华南江南雷暴活跃特征呈现较统一的变化规律。深厚西南低涡槽前、上干下湿的水汽层结、上冷下暖的温度层结为华南江南地区发生大范围雷暴天气提供良好的动力、水汽和位势不稳定条件,是华南江南雷暴活跃异常的主要模态;Ⅱ型表现为从华南南部到江西与浙江南部有一条西南-东北向、下宽上窄的雷暴活跃正距平异常区,而两侧为负距平异常区。其环流特征表现为温度整层偏冷,水汽整层偏湿,而西南槽前动力抬升有利于水汽抬升凝结触发对流形成雷暴;Ⅲ型表现为华南和江南地区雷暴活跃特征呈南北反位相异常,其分界线在26 °N附近。其环流特征表现为较强的干冷空气南下与南方暖湿空气在南岭山区对峙形成异常的垂直环流圈。在其上升支,低层干冷空气被卷入中高层使得中高层暖湿空气凝结释放潜热形成对流,造成华南地区多雷暴发生,而江南地区处于垂直环流的下沉支,整层湿度偏干,造成江南地区雷暴相对偏少。 相似文献
80.
采用ECMWF集合预报降水量资料和中国降水量观测资料,研发了基于最优概率的过程累计降水量分级订正预报(OPPF)技术,并在遵循总体技术思路的基础上设计出三种不同的OPPF计算方案(OPPF1、OPPF2、OPPF3),继而选用2015—2017年汛期(5—9月)中国91次区域性强降水过程进行回报试验和预报效果对比评估,结果表明:(1)在中期延伸期预报时效(96~360小时),对强降水和有无降水的预报效果,三种OPPF均明显优于集合平均(EMPF)和控制预报(CTPF);对中等以上或较强以上强度降水的预报效果,OPPF1和OPPF3明显优于CTPF、与EMPF基本接近。(2)三种OPPF相比,OPPF3的预报效果较OPPF1总体略胜一筹,两者均好于OPPF2。(3)预报效果存在明显的地域差异,南方地区强降水预报的TS评分明显大于北方地区,且OPPF3预报效果明显优于EMPF;在96~240小时预报时效,东北地区东部OPPF3强降水的预报效果也明显好于EMPF。 相似文献