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1.
基于新疆阿勒泰地区7个测站1961-2011年逐日降水量,运用线性趋势法、Cubic函数、M—K突变检验、R/S分析、Morlet小波变换法,研究了该地区大到暴雪日数的气候特征。结果表明:该地区大到暴雪日数沿阿尔泰和萨吾尔山脉较多,河谷平原较少,阿勒泰站为大到暴雪高发区,福海站为低发区,11月发生频次最高;各站中,除阿勒泰和福海站变化不显著外,其它站均呈显著增多的趋势;Cubic函数拟合显示:1980年代末到1990年代初大到暴雪日数发生了由少到多的转型,各站在1980年代中期到1990年代初发生了转型,但没有发生突变;Morlet小波分析表明,大到暴雪日数存在着显著的年代际和年际尺度的周期变化;R/S分析表明,在未来该地区大到暴雪日数将逐渐转为减少的趋势,尤其是吉木乃和阿勒泰站。  相似文献   
2.
采用2013—2018年5—9月ECMWF细网格资料和阿勒泰地区36次短时强降水资料,用Micaps平台的模式探空模块计算T-log P图及其对流参数,运用统计学方法进行了误差检验。结果表明:模式探空T-log P图48 h预报时效内一致性较高(72%),尤其是24 h预报时效内(92%);72 h预报时效内总指数和干暖盖指数及垂直风切变、60 h预报时效内沙氏指数、48 h预报时效内风暴相对螺旋度和36 h预报时效内850与500 hPa温度差、对流温度、最大抬升指数、抬升指数以及24 h预报时效内K指数、700与850 hPa假相当位温差、大风指数等对流参数的3种误差均较小(3.5),相关系数较高(0.60),特别是沙氏指数、K指数、700与850 hPa假相当位温差、垂直风切变和风暴相对螺旋度的3种误差1.5。T-log P图的一致性随时效的延长而减小,对流参数的误差随预报时效的延长变化不一致,在强对流潜势预报业务中注意订正运用。  相似文献   
3.
阿勒泰地区一次强寒潮天气成因分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用常规观测资料、欧洲中期天气预报中心(ECMWF)预报产品及T639数值模式的初始场和预报产品,运用天气动力学诊断方法对阿勒泰地区2014年4月23—24日寒潮天气进行诊断分析和检验。结果表明:欧洲脊向西北方向强烈发展,脊前西北急流带建立加强,引导新地岛附近的强冷空气东南下到西西伯利亚地区堆积增强;欧洲脊顶部受冷空气侵袭,快速向南衰退,促使西西伯利亚强冷空气大举南下,形成寒潮天气。850hPa强冷平流及前期地面气温异常偏高是形成强降温的主要原因;强冷平流和高空动量下传是造成强风的主要原因。08时起报的ECMWF 850hPa温度预报较20时的稳定;ECMWF对于96h内850hPa温度预报误差较小;ECMWF对于大风区预报能力较T639的略强,但对于极大风速出现时间、大风的起风时间、大风持续时间的预报,两个模式在实际中均有较高的参考价值。  相似文献   
4.
基于升级后的EC细网格TP降水量预报产品,对北疆2015年17场降雪天气的12h累积降雪量,主要运用平均误差、平均绝对误差和均方根误差进行了检验。结果表明,该模式在北疆降雪天气预报中小雪的预报准确率最高,暴雪最小;预报准确率随时效的延长并非都是减小的;小雪空报率较高、暴雪漏报率较高,中雪和大雪空报率和漏报率都不容忽视;小雪和中雪的3种误差均较小,随时效的延长变化较小;强降雪(大雪及以上量级)的误差较大,随时效的延长有增大的趋势;模式对小雪的预报总体为系统性偏大,对强降雪预报则为明显的系统性偏小,对中雪的预报系统性偏向不稳定。  相似文献   
5.
强降雪是阿勒泰地区常见的灾害性天气之一,基于1961-2013年11月至次年3月该地区7个气象观测站逐日降雪量和积雪深度资料,定义了强降雪特征量,运用信息扩散理论等方法研究了该地区强降雪特征量的异常特征及风险区划。结果表明,阿勒泰地区2009年冬季雪灾为全区型、2010年为西部型异常雪灾年。强降雪频次异常偏高年,福海和青河出现1a、其它各县市出现了2-3a;强降雪量异常偏多年,地区北部和东部各县市出现1a,西部和南部各县出现2a。阿勒泰地区各县市强降雪风险分析结果表明,地区强降雪高风险区在阿勒泰市以及富蕴县,青河县为中风险区,哈巴河县、吉木乃县低风险区,布尔津县和福海县为极端低风险区。  相似文献   
6.
利用ECMWF细网格模式产品对阿勒泰地区2013-2018年5-9月36场短时强降水过程的环境场预报性能进行统计学检验。结果表明:48 h预报时效内模式对海平面气压场、2 m温度场和露点温度场、10 m风场,500 hPa高度场、850 hPa温度场和比湿场及对流层风场预报误差较小,精度较高,在预报业务中为首选物理量;对700 hPa相对湿度场和垂直速度场预报误差较大,且以随机误差为主,在预报业务中注意订正运用。  相似文献   
7.
利用阿勒泰地区1961—2011年11月至次年3月逐日降水量资料,统计大到暴雪日,主要运用Gumbel分布函数,拟合该地区大到暴雪日及雪量的适应性。结果表明:该地区近50a来年平均大到暴雪日和标准差沿阿尔泰山(阿勒泰、富蕴、青河站)较多,河谷平原(布尔津、福海站)较少;阿勒泰站为高频区,福海站为低频区;大到暴雪日与冬季降水量呈显著正相关,阿勒泰、富蕴站的相关系数高达0.88;平均值对位置参数的影响较大,标准差对尺度参数的影响较大;该地区50a一遇及≥9d的极值空间分布基本相似,表明该地区出现极端雪灾的可能性北部(阿勒泰站)、东部(富蕴、青河站)较大,福海站最小,反映出地形及地理位置对大到暴雪的影响。  相似文献   
8.
利用2014—2019年5—9月暖季新疆39部ADTD雷电监测定位系统获取的闪电资料,对北疆、南疆和东疆闪电频次的时间变化进行统计分析。结果表明,近6 a闪电频次北疆最多,东疆最少,前者是后者的10倍。闪电频次北疆2019年最多,2018年最少;南疆最少则出现在2014年;东疆则为2014年最多,2016年最少。月变化均为单峰型,峰值北疆为7月,南疆和东疆为6月。旬变化北疆和东疆呈单峰型,峰值出现在7月上旬和6月下旬;南疆呈双峰型,主峰在6月下旬,次峰在9月上旬。日变化均为单峰型,主要发生在午后至傍晚;总闪和负闪峰值北疆、南疆、东疆分别出现在16时、18时、15时,正闪北疆和南疆出现在17时,东疆出现在16时。北疆、南疆负闪占比遵循总闪频次越多,负闪占比越高,正闪占比越低的规律,但东疆与此有些不同,东疆闪电频次的年、月、旬变化幅度明显大于南疆和北疆。  相似文献   
9.
基于2013—2019年暖季新疆北部518个自动站逐时降水资料,运用常规统计、归一化及其偏离程度、降水集中度(PCD)和集中期(PCP)等方法,研究该区短时强降水(Flash Heavy Rain,FHR)时空分布和统计特征。结果表明:(1)近7 a新疆北部FHR发生频次年变化大,2016年最多,2014年最少,前者是后者的3.9倍。(2)FHR集中发生在6—7月,6月下旬为峰值,且日变化呈明显的单峰型,峰值主要在17:00—19:00。(3)FHR发生频次集中在山脉的迎风坡和喇叭口地形附近。(4)FHR PCD呈现由南向北、由西向东逐渐集中,阿勒泰地区最集中;PCP自伊犁河谷至天山北坡,从克拉玛依向西、向北逐渐推迟,阿勒泰地区最晚。(5)PCD伊犁河谷、天山北坡年变化呈增大的趋势,其它区域呈减小的趋势。PCP阿勒泰地区、博州、天山北坡年变化呈增大趋势,其它区域呈减小的趋势。  相似文献   
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