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71.
对2003年7月4日滁州市出现的1次特大暴雨,分别从大尺度环流背景、水汽条件、动力条件和卫星云图等方面进行分析.结果表明,这次暴雨的产生主要是在有利的梅雨期环流背景下,由江淮切变线附近发生发展的中尺度对流系统造成,并与当地的水汽条件和动力条件也有着密切关系. 相似文献
72.
73.
随着气象事业的发展,大大推进了气象业务的自动化进程,由机器填图取代传统的手工填图已成为历史的必然。 实现填图自动化的方式很多,安徽省气象台现采用的是由安徽省气象科学研究所研制的《GW-LP气象自动填图软系统》(此系 相似文献
74.
75.
运用多种观测数据,结合WRF模式分析了2013年3月19日发生在黔湘地区一次飑线形成期的中尺度特征。(1)此次飑线发生在高空500 hPa槽前的西南气流中,地面冷锋附近。环境风为西南向,且垂直于飑线长轴的分量小于沿着飑线长轴的分量。(2)飑线东、西两段存在显著差异:东段所在环境干燥,下沉对流有效位能DCAPE大,故雷暴大风强而短时强降水弱,对流单体初始于锋区及冷空气一侧,呈碎块状分布;西段环境湿润,短时强降水和冰雹集中,对流单体出现于地面锋区附近中尺度辐合线内,辐合线持久,其上辐合中心处不断有单体新生。(3)此次过程有重力波作用,且飑线西段重力波特征更明显。急流中的波动与中尺度辐合线相交,波动上升气流叠加辐合线上升运动,引起对流发生并迅猛发展,使得对流单体趋向于沿着波动等振幅面排列成带状,进而形成飑线。(4)旧单体南、北两侧均有新对流单体发生:北侧新单体高、低层重力波反相位叠加,对流受到抑制;南侧的新单体高、低层波动同相,上升气流加强,对流得以发展;新旧单体不断迭代更新,飑线整体向东南传播。 相似文献
76.
短时强降水的多尺度分析及临近预警 总被引:9,自引:6,他引:9
利用安徽省1995—2010年逐小时降水量资料,统计了不同强度的短时强降水的时空分布特征,并分析典型短时强降水过程的环境背景场特征,建立了短时强降水的三种概念模型,总结出有利于其发生的大尺度影响系统。通过分析物理量得知,短时强降水发生时大气水汽充沛、湿层深厚,厚的暖云层保证了云粒子在降水系统的下沉气流里较少的被蒸发,而中等强度的对流有效位能和高的KI指数值有利于高降水效率的产生。短时强降水的雷达反射率因子有"低质心结构"和"高质心结构"两种结构特征。而径向速度场上的中小尺度风速切变、辐合、气旋式辐合则是强降水回波在某地维持和发展的重要原因。强降水发生前半小时边界层急流显著增强,也是短时强降水临近预警的一个重要指标。 相似文献
77.
西太平洋副热带高压下热对流降水结构特征的个例分析 总被引:13,自引:6,他引:13
利用热带测雨卫星的测雨雷达和红外辐射计的探测结果,对2003年8月2日15时(北京时)中国东南部副热带高压下发生的热对流降水结构特征、云和降水云之间的关系进行了分析研究。大气背景分析表明,500 hPa副热带高压中心附近的较强上升运动和850 hPa的水汽通量辐合为此次午后热对流降水云团的发生提供了动力和水汽条件。热带测雨卫星的测雨雷达探测结果表明,热对流降水云团的水平尺度多为30~40 km,平均垂直尺度均超过10 km,最高达17.5 km;云团的最大近地面雨强超过50 mm/h。热对流降水云团的平均降水廓线表明,其最大降水率出现在5 km的高度,这一高度比估计的环境大气0℃层高度低1 km。与“98.7.20”中尺度强降水的对流降水廓线比较表明,两者的最大降水率高度相同,但热对流降水云团更深厚;在4 km高度至近地面,热对流的降水率减少速度比“98.7.20”强对流降水的快,表明前者雨滴在下降过程中因气温高而发生强烈蒸发。对降水云团顶部特征与近地面雨强关系的分析结果表明,雨顶高较低时,云顶高度变化范围大;当雨顶越高时,云顶高度与雨顶高度越相近;平均而言,给定地面降水率,云顶高度比雨顶高度高出1~4 km;当近地面雨强越大,则云顶高度和雨顶高度越高、且越相近。结果还表明,非降水云面积约占86%,晴空面积仅占2%,而降雨云面积约为云面积的1/8。 相似文献
78.
利用寿县国家气候观象台开路式甲烷气体分析仪的观测数据,分析了淮河流域稻麦轮作农田不同生育期甲烷通量变化特征及其影响因素。结果表明:淮河流域甲烷通量一年中呈单峰型分布,峰值出现在夏季。甲烷通量日变化呈单峰型分布,峰值出现在午后,白天高于夜间。水稻生育期甲烷通量明显高于小麦生育期;小麦出苗期甲烷通量最小,成熟期最大,达到0.14μg·m-2 ·s-1;水稻拔节期甲烷通量最大,达到3.02μg·m-2 ·s-1,成熟期最小,为0.12μg·m-2 ·s-1。作物生物量对甲烷通量影响明显,水稻和小麦收割前后24 h甲烷通量降幅达到50%和30%。甲烷通量与降水、相对湿度、水汽压、土壤温度、气温均呈显著的正相关关系。降水量越大,湿度越大,温度越高,甲烷通量就越大。 相似文献
79.
利用多普勒雷达风廓线产品、ERA5再分析资料和WRF模式,分析了2018年6月27日皖北一次特大暴雨过程中边界层急流的日变化特征及其对特大暴雨形成的作用。结果表明:特大暴雨发生期间存在边界层急流,急流最强达到了18 m·s-1,强降水主要发生在急流快速增强的时段;急流前部的边界层辐合线是对流的触发因子,强降水落区位于急流核前部。急流为对流系统加强提供水汽和能量,且边界层急流和雷暴高压对峙使对流系统稳定少动,在对流系统西侧激发新的对流单体,有利于特大暴雨的发生;此次过程中天气系统的影响时间主要决定了强降水的落区,而边界层急流的日变化决定了强降水发生的时间段;边界层急流在夜间具有超地转特征,午后具有次地转特征,地转偏差和水平平流作用是导致夜间边界层急流增强的主要原因。 相似文献
80.
机器学习在气象数值模式的后处理中表现优越,但其稳定性和适用性有待深入探究。本文选取了ECWMF模式包括2米温度、风、降水等多气象要素预报产品和安徽省80个国家气象站观测2米温度实况资料,分析了EC模式在安徽省站点温度预报误差,利用决策树、随机森林、LightGBM三种机器学习算法订正EC 模式0-72小时温度站点预报,并将其与传统MOS订正方法和SPCC主观预报产品进行了对比。结果表明:EC模式高温预报误差明显高于低温预报,在安徽皖南山区和大别山区存在较大误差;机器学习算法中最高温度预报随机森林表现最优,最低温度预报LightGBM最优,比EC模式平均绝对误差MAE分别降低了0.55℃、0.2℃,均方根误差RMSE分别降低0.6℃、0.31℃,预报准确率提高了18.16%和5.19%;高山站独立建模并融合周围站的信息能有效降低模型误差;相比SPCC主观预报产品,机器学习预报模型在高温和寒潮过程中互有优劣,但在天气转折初期落后;机器学习可以作为常规预报模式的补充,能显著优化或改善传统预报中温度预测精度,特别是对于数据缺乏的高山站点。 相似文献