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新一代静止气象卫星葵花8号(Himawari-8)上搭载的静止轨道成像仪AHI (Advanced Himawari Imager)凭借其高时空分辨率可以对重庆地区暴雨进行连续观测。本文选取2019年4月19日的一次区域性暴雨天气过程为试验个例,采用WRF (Weather Research and Forecasting)中尺度模式进行数值模拟。基于WRFDA (Weather Research and Forecasting model Data Assimilation)同化系统对葵花8号静止气象卫星的AHI辐射率资料进行相应的质量控制和云检测,进而开展循环同化试验,考察卫星资料同化对这次强对流天气过程预报结果的改进。结果表明在同化AHI红外辐射率资料之后,辐射传输模式模拟的亮温和观测亮温更为接近。此外,AHI水汽通道辐射率资料同化有效提高了对各层高度上的风场、水汽场、雷达回波等要素特征的分析效果,并且使模式的初始条件更逼近真实的大气状态。研究发现同化AHI水汽通道辐射率资料后模拟的降水整体分布与实际情况更为接近,主要雨带位置以及强降水中心的精确程度显著高于背景场的预报效果。经过... 相似文献
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对2020年7月22日山东半岛一次极端暴雨天气过程开展观测分析,并利用中尺度模式WRF对此次局地降水过程进行了高分辨率数值模拟,对暴雨过程进行了天气背景和中尺度降雨的诊断。WRF模式较好地再现了此次极端暴雨过程,结果表明：此次极端暴雨过程短时降水强度大且局地性强,在时空上具有明显中尺度特征。降水发生在北抬副热带高压与华北低涡底部之间的西南气流中,强低涡与低空急流是影响此次降水的重要天气系统。西南急流为本次暴雨过程极端水汽的主要输送载体;在弱高空辐散场下,从地表延伸至500 hPa高空的深厚低涡是造成本次暴雨的主要影响因子,其时空演变特征与中尺度云团变化一致,与暴雨的发生直接相关。低涡、低空急流和副高之间的相互作用使低涡加强发展,低涡南部有暖湿气流入流,北部有干冷气流流入,比湿梯度基本呈现为自南向北递减分布,是典型的伴有低空急流的中尺度低涡流场分布;低涡辐合及其与副热带高压边缘强风速带的共同作用,导致强垂直运动发展并维持,是造成本次山东半岛极端暴雨的重要原因。 相似文献
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基于ERA5月平均再分析资料,利用Lorenz环流分解方法从定常和瞬变以及基流和涡旋的角度对比了北极与青藏高原臭氧低值区的动力输送特征。结果表明：动力总输送在两地上平流层作用最强,均使其臭氧浓度降低,且定常输送均强于瞬变输送,纬向与经向输送的作用均大致相反。然而,动力输送在北极地区的作用强度远大于青藏高原地区。北极地区纬向输送使得平流层中上层臭氧浓度降低,平流层下层臭氧浓度升高,经向输送的作用与之相反且强度明显偏弱,二者均主要作用于上平流层。青藏高原地区纬向和经向输送除在上平流层均使得臭氧浓度降低外,二者作用大致相反且强度相当,输送大值区在垂直方向上存在双中心结构,分别位于上平流层与上对流层—下平流层（Upper Troposphere–Lower Stratosphere,简称UTLS）区。两地区纬向和经向输送的差异均主要由定常涡旋输送所造成。青藏高原地区定常与瞬变输送的强度差异没有北极地区大。此外,两地定常和瞬变输送中涡旋对臭氧纬向平均的输送均起到主要作用,体现出涡旋输送在两地臭氧浓度变化的动力输送过程中发挥着至关重要的作用。 相似文献
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利用24个CMIP6全球气候模式的逐日降水模拟资料,基于广义极值分布（GEV）模型,研究了全球增暖1.5/2℃下我国20、50和100 a重现期极端降水的未来风险变化。可以发现,相对于历史时期（1995—2014年）,全球升温1.5和2℃下极端降水发生概率风险空间分布相近,总体上呈现增加趋势,但额外增暖0.5℃将导致更高的风险。如50 a重现期极端降水,在增暖1.5/2℃下其重现期将分别变为17/14 a,极端降水将变得更加频繁。不同区域对气候变暖的响应存在区域差异,其中中国西部长江黄河中上游和青藏高原地区、中国东部长江黄河中下游及其以南地区,极端降水发生概率比达到3以上,局部更是达到5以上,为我国极端降水气候变化响应高敏感区域。进一步,基于概率分布函数从理论角度探讨了位置和尺度参数对发生概率风险的影响与贡献度量,并用于探讨极端降水气候平均态和变率变化对极端降水发生风险的影响,结果显示：位置和尺度参数的增量变化、风险变化率存在着显著的东西部差异,从而导致极端降水发生风险的影响因素存在差异。如中国西部尽管极端降水气候平均态和变率变化幅度不大,但因风险变化率较高,从而导致该区域的发生风险大幅增加;与之相反,中国东部风险变化率较小,但气候平均态和年际变率增幅较大,同样导致该区域风险增加依然较高;此外,相对于位置参数,全国大部分区域主要是尺度参数的变化导致极端降水未来风险增大。 相似文献
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中国南海夏季风强、弱年多尺度相互作用能量学特征 总被引：1，自引：0，他引：1
中国南海夏季风为东亚季风的主要系统之一,其具有多重尺度特征,除季节平均环流场外,低频（季节内振荡）和高频（天气尺度）扰动也十分活跃,各尺度系统存在明显的年际变化。该研究使用ERA-Interim和NCEP/NCAR两套再分析资料,从季风平均动能（MKE）诊断的角度出发,探讨了1979-2010年中国南海夏季风环流年际变化的能量来源及其和扰动场的相互作用过程。结果表明:中国南海夏季风对流活跃年份,中国南海南部（12°N以南）及中南半岛一带为季风平均动能显著增强区,此与南亚季风区西风急流的增强并向东延伸有关;中国南海北部（12°N以北）及西太平洋为气旋性环流盘踞,季风槽加深。中国南海南部季风平均动能增强的能量源自于扰动动量通量与平均环流的相互作用,强季风年,平均环流失去较少的动能给扰动场（亦即平均环流保留较多的动能）。通过进一步探讨高频（<10 d）及低频（10-90 d）扰动场与平均环流不同分量的（散度、涡度、风垂直切变）相互作用过程,发现季风平均动能的增长主要来自于<10 d扰动与季风平均散度和涡度的相互作用。中国南海北部季风槽区季风平均动能的维持来自于大气热源和平均上升运动的相互作用,但同时有较多的季风平均动能向扰动动能转换,有利于扰动的成长。因此,强季风年,中国南海北部热带气旋生成数目增多,夏季北传的季节内振荡也增强,导致中国南部沿海及华南地区出现较多的灾害天气。 相似文献
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基于贝叶斯模型的中国未来气温变化预估及不确定性分析 总被引：3，自引：0，他引：3
利用第5次耦合模式比较计划(CMIP5)中35个全球气候模式历史模拟与RCP4.5预估结果,通过贝叶斯模型平均(Bayesian Model Averaging,BMA)对中国气温进行多模式集合研究,给出了中国未来气温变化预估及其不确定性的时空分布。结果表明,中国21世纪冬夏将持续升温,且升温具有冬季高于夏季,北方高于南方的特点。初期(2016—2035年)北方有很大可能(80%)升温超过0.7℃,南方升温相同幅度的概率则超过50%;中期(2046—2065年)北方和南方升温超过1.5℃的概率分别为80%和50%;末期(2081—2100年),北方(南方)有80%(50%)的可能的升温超过2℃。气温预估的不确定性研究发现,无论冬夏,21世纪不同时期升温相对较弱的塔里木盆地、青藏高原南侧和中国东南地区为不确定性低值区,基本低于0.6℃,对应可信度较高,如21世纪初期信噪比超过4;而不确定性的高值区则主要分布在新疆北部、东北平原北部和青藏高原东南侧等升温相对较大的地区,普遍高于1℃,对应可信度较低,如初期信噪比低于2.5。此外,基于信噪比对比发现除青藏高原东部外,其他区域夏季预估的可信度均高于冬季,21世纪末期高于初期,且空间分布特征一致。 相似文献
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利用NCEP/NCAR再分析资料和中国160个气象站的气温资料,采用谐波分析、相关分析和奇异值分解等方法,研究了冬季西伯利亚高压(Siberian High,SH)的年际和年代际异常特征及其对中国冬季气温的影响。结果表明:(1)年代际尺度上SH在20世纪60年代末后减弱、收缩、东界西撤、南界北退,21世纪以来SH面积扩张。年际尺度上SH面积的年际方差最大。(2)SH强度、面积和东界经度的年际变率在21世纪以来都增大,SH特征量的年代际变率均在1975年前后由大转小。(3)中国冬季偏冷年的SH较为强大且东扩南伸,同期500 hPa高度类似遥相关欧亚型(EU)正位相的异常分布和增强的欧亚脊对SH发展起主要作用,反之亦然。年际尺度上当SH加强扩张并东扩南伸时,强度的影响最大,中国大部为冷冬,尤其是南方。年代际尺度上面积的影响最强,SH加强扩张(减弱收缩)并东伸(西撤)时,黄河以北气温偏低(高)。(4)年际尺度上当SH强度和面积的变率偏大(小),东界和南界的变率偏小(大)时,中国大部冬季气温的年际波动剧烈(平缓)。年代际尺度上当SH特征量的变率均偏大(小)时,华北和东北冬季气温的年代际波动加大(减小),而南方冬季气温的年代际波动减弱(增大)。 相似文献
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在已有先导连接参数化方案的基础上,选取近地面层为研究区域,保持方案中其他基本参量不变,通过改变闪电的空间形态,在同一建筑分布的背景下进行多次闪电模拟。研究多个建筑之间的屏蔽作用以及建筑雷击保护距离与建筑相关特征参数之间的关系,结果表明:高建筑对矮建筑具有屏蔽作用,并存在一个临界保护距离,当高、矮建筑高度分别为190 m和165 m,宽度均为20 m时,建筑之间的距离在12 m以内,矮建筑受高建筑完全保护不遭受雷击;建筑之间的距离超过12 m,矮建筑遭雷击次数明显增多。 相似文献
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本文利用NCAR开发的CAM5.1(Community Atmosphere Model Version 5.1)模式,针对我国东部大规模城市下垫面发展对南海夏季风爆发的影响进行了数值模拟研究。结果表明我国东部大规模城市群发展可能使得南海夏季风提前1候爆发;机理分析表明:在南海夏季风爆发之前,中国东部城市群发展引起的陆面增温,使得南海及其附近地区南北温差提前逆转、中国东部区域海平面气压降低,导致中南半岛到南海地区西南气流加强,中南半岛到南海地区降水增加,而凝结潜热垂直变化强迫出的异常环流,促进了南亚高压的加强及提前北跳,相伴随的高层抽吸作用有助于季风对流的建立和西太平洋副高的减弱东撤,从而形成了有利于南海夏季风爆发的高低层环流条件,导致南海夏季风提前爆发。另外,观测结果表明1993年之后南海夏季风爆发的日期相对上一个年代明显提前约2候,城市化快速发展阶段与南海夏季风爆发的年代际变化存在时间段的吻合,表明城市下垫面发展可能是南海夏季风提前爆发的原因之一。 相似文献
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利用地基微波辐射计资料反演0-10km大气温湿廓线试验研究 总被引：3，自引：0，他引：3
实测与模拟的微波辐射计亮温存在偏差,导致基于BP神经网络模型的大气温湿廓线反演精度的降低。研究了一种基于资料订正后的BP神经网络反演大气温湿廓线的方法。首先,基于2014年6月南京江宁探空资料,利用MonoRTM模式,模拟中心频率在22.2GHz~58.8GHz范围内22通道亮温;对比模拟和实测南京站微波辐射计资料,建立实测微波辐射计资料订正模型。然后,以南京地区2011-2013年探空资料为输入,模拟22通道亮温数据,并基于模拟的22通道亮温数据和当地探空资料,利用BP神经网络算法,建立大气温度、水汽密度、相对湿度廓线反演模型。最后,利用构建的订正模型,对2014年7月试验获取的微波辐射计资料进行订正,并将订正后的微波辐射计资料输入BP神经网络反演模型,反演0-10km高度58层的大气温度、水汽密度和相对湿度,对比实际探空资料以及微波辐射计二级产品,评估分析反演效果。实验结果表明：所建的反演模型提高了大气温湿廓线反演精度,大气温度、水汽密度和相对湿度均方根误差范围分别为1.0~2.0K、0.20 ~1.93g/m3和2.5%~18.6%。 相似文献