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941.
利用常规气象观测资料、区域自动气象站加密观测资料和GFS 0.25°×0.25°逐6 h的分析场数据以及多普勒雷达、风廓线等资料,通过背景形势场分析、物理量诊断分析和中尺度分析,对2018年3月4日发生在华东地区的强飑线天气过程进行了诊断分析。结果表明,这次过程具有发生时间(季节)早、移速快、范围广、致灾强等特点,是一次比较少见的早春(冬末)十分强烈的飑线天气过程,是在高空急流辐散区、低空西南急流轴前端、低涡南侧的暖区中发展起来的。飑线过程的地面要素变化十分剧烈,地面有强冷池,与飑线前暖空气之间构成了强的水平温度梯度,致使飑线强度更强;飑线经过时气压涌升所形成的雷暴高压、强气压梯度以及飑线的快速移动均有利于地面极端大风的出现。飑线发展过程中观测到弓形回波、超级单体等强天气系统。中高层动量下传和光滑湖面、喇叭口、狭管效应等特殊地形对于大风的增强效应比较显著,这些因素也加剧了地面极端大风的形成。 相似文献
942.
CINRAD-SA双偏振雷达资料在降水估测中的应用初探 总被引:2,自引:0,他引:2
对基于水平反射率ZH和差分传播相移率K_(DP)的降水估测综合法R(C)进行了改进,并对广州S波段双偏振雷达2016年2次飑线和2次台风降水过程的Φ_(DP)使用小波分析进行滤波处理,在此基础上使用变距最小二乘法拟合得到K_(DP)的值。分别使用R(C)和R(Z_H)法对2次飑线和2次台风降水过程进行降水估算,将估算结果和雨量计小时雨量进行了对比,并将两种方法的评估结果进行了对比。结果表明:(1)对于飑线类型降水,R(C)法对5 mm·h~(-1)以上的降水估测精度要好于R(Z_H)法,且降水率越大,R(C)法优势越明显,当降水率≥20 mm·h~(-1)时,两次过程R(C)法比R(Z_H)法的平均相对误差(RE)降低了17. 2%,平均绝对误差(AE)减少了1.89 mm,平均均方根误差(RMSE)减少了1.66 mm;(2)对于台风类型降水,R(C)法对5 mm·h~(-1)以上的降水估测精度也好于R(Z_H)法,当降水率≥20 mm·h~(-1)时,两次过程R(C)法比R(Z_H)法的平均RE降低了33. 19%,平均AE减少了3. 95 mm,平均RMSE减少了4.05 mm;(3)对于飑线和台风两种类型降水R(C)法都明显改善了降水率较大时的R(Z_H)法低估问题,但R(C)法在降水率10 mm·h~(-1)时也存在低估,可能是由雨滴谱资料观测误差导致拟合的系数偏小或雷达硬件造成的观测偏差等造成的。 相似文献
943.
2018年一次罕见早春飑线大风过程演变和机理分析 总被引:6,自引:4,他引:2
2018年3月4—5日,华南、江南等地发生了一次大范围强对流过程,发生时间早,落区范围广,多地伴有雷暴大风、冰雹、短时强降水等剧烈对流天气,尤其飑线在江西境内造成了严重大风灾害。基于大气环流和雷达回波发展演变特征,将该次过程分为初始、发展和减弱三个阶段:初始阶段西风槽前西南急流造成的低压倒槽为强对流提供大尺度触发条件;发展阶段对流活动位于槽前暖区中,飑线在江西造成极端大风;入夜后,冷锋南下,对流进入减弱阶段。环境场及对流参数诊断表明江西中北部低层高温高湿,中层干冷,温度垂直递减率大,有利于产生雷暴大风。南昌探空长时间序列分析表明温湿要素气候态异常,与历史同期比,低层明显偏暖偏湿,中层偏干,有利于极端对流天气发生。综合多源观测资料和雷达资料分析中小尺度特征,本次江西飑线过程特点及成因包括:(1)受引导气流和前向传播共同作用,飑线移动速度快。(2)自动站分析显示飑锋后雷暴高压强,与锋前暖低压作用造成强密度流,有利于产生大范围直线型大风;(3)通过对比飑线弓状回波南北段回波结构差异表明,飑线后侧中层干后向入流促使降水粒子相变,剧烈降温形成的强下沉运动(下击暴流)是导致极端大风的主要原因,后部层云区下沉气流增强雷暴高压加之动量下传作用对雷暴大风有增幅作用。 相似文献
944.
京津冀地区低层局地大气环流的气候特征研究 总被引:3,自引:0,他引:3
本文采用2007-2016年的中尺度数值模拟结果和15个地面气象站观测资料,定义了局地风场表征风速,研究京津冀平原地区局地大气环流日变化的气候特征,并对区域大气污染及其输送的影响进行分析。此外,对2016年12月30日至2017年1月7日北京地区跨年大气重污染过程进行了个例分析。得到结论:京津冀平原地区低空风场变化是天气系统与局地大气环流共同作用的结果,山谷风环流致使太行山和燕山沿线平原地区大气边界层内的长年主导风向为偏北和偏南;太行山和燕山沿线地区山谷风环流本身呈顺时针旋转的日变化特征,夜间至早晨谷风转向山风,午后至夜间山风转向谷风;在午后谷风向山风转向期间,容易形成沿太行山东麓和燕山南麓、自南向东北的"弓形"气流输送通道,此气流输送通道在1月于21时左右形成,持续时间大约3 h,在7月于18时左右形成,持续时间可达9 h;冬季午后至晚间盛行谷风时,受山体的阻挡,污染物容易在山前累积,导致污染浓度增高;夏季同样的情况会发生在后半夜。 相似文献
945.
降水现象仪观测应用评估 总被引:1,自引:0,他引:1
利用2017年9月至2018年8月北京20个站降水现象仪采集数据与人工平行观测数据,对降水现象仪进行了对比评估。结果表明:降水现象仪的缺测率为0.01%,空报率为0.6%,捕获率为93.5%,漏报率为27.9%,错报率为10.0%。从统计结果可知,降水现象仪的缺测率、空报率较低,捕获率较高,体现出设备性能良好的一面,漏报率和错报率偏高,表明设备漏识别和错误识别的情况较多,漏报主要发生在弱降水过程中,错报主要出现在毛毛雨的识别上。设备测量和人工观测降水开始时间一致性较好,终止时间一致性偏差;降水现象仪现存问题:在大雨强时易出现雨滴叠加误识别,在小雨强时识别率会降低,在无降水错误输出降水现象方面缺少质控。 相似文献
946.
地质灾害气象服务发挥越来越重要的作用,既有可量化的经济效益,也有不可忽视难以量化的、潜在的社会效益和生态效益。根据历年地质灾害调查与分析数据,运用逆推法结合德尔菲法,建立地质灾害气象服务效益评估模型,并根据已有研究及防汛经验对模型的系数进行量化。模型以地质灾害气象预报评分和灾害直接经济损失为输入,以防灾减灾效益值、防灾减灾效益百分率、气象服务直接经济效益、气象服务直接经济效益百分率为输出,可同时对各区域、各时间段的地质灾害过程进行气象服务效益分段评估,也可评估年度地质灾害气象服务效益。该模型在2017年地质灾害气象效益评估中表现良好,有一定指导意义。 相似文献
947.
基于SRTM数据的天气雷达探测环境分析研究 总被引:4,自引:3,他引:1
利用SRTM高程数据作为选址基础数据,结合天气雷达工作方式和探测方法,计算得到天气雷达在0.5°、1.0°、2.4°仰角上地物遮挡情况;利用高程格点数据获得3个仰角的地物剖面数据,提高了SRTM数据利用精度和运算速度;分析中结合地球曲率和电磁波折射影响,改进算法获得站点遮蔽角图,站点上空1 km、海拔3和6 km等射束高度图及数据,该分析结果充分体现了SRTM数据的高分辨率特点。最后将结果数据与GIS地图结合,完成了四川省天气雷达网探测环境分析,并给出了各个台站评估结果。 相似文献
948.
本研究在WRF(v3.8.1)中分别使用MODIS 21类和USGS 24类土地利用类型数据,模拟了新疆2017年7月9日的极端高温天气,并在对模拟温度进行了高度订正的基础上,对比了两种土地利用数据对2 m温度预报的影响。结果表明:(1)MODIS和USGS在新疆地区的土地利用差异主要在阿尔泰山、天山以及南疆西部的昆仑山北部海拔3000 m以上的高山带,相应地,使用USGS模拟的这些高山带2 m气温明显高于使用MODIS的模拟值,最高偏高12 K左右,是全疆范围内两者偏差的极大值。(2)就新疆区域而言,使用USGS模拟的2 m气温整体优于使用MODIS的模拟值,且USGS模拟的2 m温度整体低于MODIS模拟的2 m温度。两者与实况的偏差多在2 K以内。(3)在伊犁河谷,MODIS土地利用类型主要为"旱地/草地",USGS为"草地"和"农田/林地马赛克"。伊犁河谷代表站点2 m温度模拟多以高温偏低、低温偏高为主。(4)与MODIS相比,USGS中哈密地区"农田/林地马赛克"所占比重明显增大。哈密地区多数代表站点高、低温均以偏低为主。(5)站点温度的高度订正多以调低为主,调低幅度最大值为1.9 K,出现在伊犁河谷的尼勒克站。站点2 m温度的调整幅度整体上明显大于MODIS和USGS模拟2 m温度的差值,由此可见温度高度订正的必要性。 相似文献
949.
对伊犁河谷地区初冬降水条件下风廓线雷达资料评估其数据获取率并与探空资料进行对比分析,定义两者风向偏差在10°以内或风速偏差在1 m/s范围的样本为有效样本,分别用E_v和E_d表示风速有效样本比率(风速有效样本数/总样本数)和风向有效样本比率(风向有效样本数/总样本数)。结果显示:超过80%数据获取率的高度,降雨时为3000 m,降雪时达到预设2000 m;降雪时E_v和E_d均比无降水时高,且降雪量大小与风廓线的探测高度呈正相关,降雪量大小对E_d有明显影响,对E_v无明显影响;比较不同高度数据,降雪时0~3 km范围的E_v和E_d值均比无降水时高30%左右,无降水时3~5 km范围的E_d接近100%。 相似文献
950.
基于多普勒天气雷达的低空多普勒速度的切变识别算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
低空风切变是影响航空器起飞和着陆安全的重要因素,利用多普勒天气雷达径向速度数据,从风的空间和时间变化上对低空风切变的识别进行了研究,并利用一次飑线过程和一次低空急流过程的资料对识别算法进行了验证。识别算法的核心是分别计算二维合成风切变、垂直风切变和时间风切变。在计算二维合成风切变时,先利用风切变强度因子自适应地选择拟合“窗口”的大小,再利用最小二乘线性拟合方法,得到水平风切变。结果表明:自适应多尺度最小二乘法得到的合成风切变,在低空风切变识别效果、切变连续性和边缘数据处理等方面都优于我国多普勒天气雷达的PUP合成风切变;垂直风切变反映了雷达径向速度的高低空配置情况;时间风切变可提供径向速度随时间的变化情况。算法还可应用于民航机场低空风切变的识别和预警。 相似文献