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81.
东亚夏季风成员的相互作用,构成了东亚夏季风高、低层环流的“多齿轮耦合”形态。本文利用多变量主成分分析(MV-EOF)等方法诊断分析了东亚夏季风多齿轮耦合的变化特征、耦合机制、时间稳定性、空间稳定特征及其对中国夏季降水的影响机制,并在此基础上构建了典型多齿轮耦合形态影响夏季降水的概念模型。结果表明,多齿轮耦合受到垂直温、压场的强迫和青藏高原大地形的影响,主要表现在年际变化上(周期为2~6年)。其前两个模态稳定地反映了东亚夏季风成员典型联动作用。在第一模态中,北方气旋、南亚高压和西太平洋副热带高压为主要耦合系统。其中北方气旋为正压结构,在高层通过南侧偏西气流与南亚高压耦合,南亚高压则通过中纬东部地区下沉辐散气流与西太平洋副热带高压联动。当该耦合模态增强时,有利于中国夏季降水呈自北向南“+-+-”分布。第二模态主要反映中高纬气旋、东亚副热带西风气流、南亚高压、西北太平洋反气旋系统和西太平洋副热带高压耦合特征。其中,中高纬气旋和西北太平洋反气旋为正压系统,两者通过其间的东南气流联动。气旋系统在高层通过南侧西风与东亚副热带西风急流和南亚高压联动。反气旋在中低层通过南侧的偏东气流影响副热带高压强度和面积。当该耦合模态增强时,中国黄河以北及河套地区降水偏多,黄河以南降水偏少。  相似文献   
82.
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   
83.
采用JEOF等方法分析中国东部夏季降水和气温的协同变化时空分布特征,结果表明:当时间系数为正时,第1典型场降水型态从北向南(下同)呈"++-"分布,气温表现为冷异常,500 hPa回归场在中纬度地区呈显著低压异常,SST回归场表现为太平洋海域呈西北-东南的分布;第2典型场降水呈"+-"分布,气温则呈"-+"分布;第3典型场降水分布呈中间型,气温场呈"-+"分布。  相似文献   
84.
范凡  陆尔  葛宝珠  王自发 《气象科学》2019,39(2):178-186
为了解不同程度的降水对江浙沪地区大气PM_(2.5)的清除作用,搜集了2014—2016年该地区41个城市的降水和PM_(2.5)观测数据,通过对比2 a非降水和全时段PM_(2.5)平均浓度的差异,发现前者显著高于后者,说明降水对该地区PM_(2.5)具有清除作用。利用降水前与降水期间PM_(2.5)的浓度差异作为降水对PM_(2.5)的清除率,降水后与降水期间的浓度差异作为雨后浓度回升的增加率,分别研究了目标区域不同时期、不同降雨量以及不同降雨时长对PM_(2.5)的清除效果。结果显示:(1)与江浙沪南部地区不同的是,北部地区降水清除率与降水前浓度存在正相关,降水后浓度的增加与当地的排放量呈正相关。(2)当降水量为30 mm或者降水时长为36 h时,清除率增幅减缓,说明降水对PM_(2.5)的清除效率存在着阈值。  相似文献   
85.
吴胜男  江志红 《气象科学》2019,39(5):588-598
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   
86.
葛家荣  任雪娟 《气象科学》2019,39(6):711-720
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   
87.
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  
曹瑜  游庆龙  马茜蓉 《气象科学》2019,39(4):437-445
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   
88.
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  
邓虹霞  智海  马中元  张瑛  何文 《气象科学》2019,39(2):274-284
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   
89.
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   
90.
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   
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