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1.
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   
2.
新疆阿勒泰地区短时强降水流型及环境参数特征   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用新疆阿勒泰地区(简称阿勒泰地区)自动气象站逐时降水、常规及EC细等资料分析研究了2010-2016年5-9月45个短时强降水过程的环境流型、温度对数压力(T-logP)图形态和关键物理参数,并与中国中东部对比。结果表明,该地区短时强降水天气主要由中亚槽前型、中亚低涡型、西西伯利亚低槽(涡)型造成,前2种型6月发生最多,后者7月最多,并给出各天气型的高低空流型配置。大多数过程T-logP图温湿廓线呈上干冷下暖湿的"漏斗"状,对流层中低层或低层水汽较好,对流有效位能CAPE呈"瘦弱"的梭形,抬升凝结高度较低。总结出该地区短时强降水发生前主要天气型的关键环境参数平均值和阈值;该地区大多数环境参数阈值小于中国中东部地区,说明该地区比中国中东部地区更有利于触发短时强降水的发生。  相似文献   
3.
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   
4.
利用1981—2020年5—9月天山南坡16个气象站逐日降水资料和NCEP/NCAR GDAS再分析资料,分析天山南坡暖季暴雨过程的环流形势,并采用HYSPLIT模式,模拟追踪水汽源地及输送特征。结果表明:天山南坡暖季暴雨主要发生在南亚高压双体型、500 hPa以上西南急流(气流)、700 hPa切变辐合以及天山地形辐合抬升的重叠区域。水汽主要源自中亚、大西洋及其沿岸、地中海和黑海及其附近,经TKAP(塔吉克斯坦、吉尔吉斯坦、阿富汗东北部、巴基斯坦北部和印度西北部)、南疆、北疆关键区,分别从偏西、偏南、偏北通道输入暴雨区,700 hPa以上偏西通道、以下偏北通道占主导地位,且贡献最大的是南疆关键区。源自中亚的水汽主要输送至暴雨区700 hPa及以下,对暴雨的贡献较大,且沿途损失较大;源自大西洋及其沿岸、地中海和黑海及其附近的水汽主要输送至暴雨区700 hPa以上,对暴雨的贡献较小。另外,中低层还存在源自北疆、南疆、北美洲东部、蒙古的水汽。基于上述特征,建立了天山南坡暖季暴雨过程水汽三维精细化结构模型。  相似文献   
5.
利用1981—2020年5—9月天山南坡16个气象站逐日降水资料和NCEP/NCAR GDAS再分析资料,分析天山南坡暖季暴雨过程的环流形势,并采用HYSPLIT模式,模拟追踪水汽源地及输送特征。结果表明:天山南坡暖季暴雨主要发生在南亚高压双体型、500 hPa以上西南急流(气流)、700 hPa切变辐合以及天山地形辐合抬升的重叠区域。水汽主要源自中亚、大西洋及其沿岸、地中海和黑海及其附近,经TKAP(塔吉克斯坦、吉尔吉斯坦、阿富汗东北部、巴基斯坦北部和印度西北部)、南疆、北疆关键区,分别从偏西、偏南、偏北通道输入暴雨区,700 hPa以上偏西通道、以下偏北通道占主导地位,且贡献最大的是南疆关键区。源自中亚的水汽主要输送至暴雨区700 hPa及以下,对暴雨的贡献较大,且沿途损失较大;源自大西洋及其沿岸、地中海和黑海及其附近的水汽主要输送至暴雨区700 hPa以上,对暴雨的贡献较小。另外,中低层还存在源自北疆、南疆、北美洲东部、蒙古的水汽。基于上述特征,建立了天山南坡暖季暴雨过程水汽三维精细化结构模型。  相似文献   
6.
利用NCEP/NCAR再分析资料,分析了2001—2020年5—9月(暖季)塔克拉玛干沙漠南缘(简称沙漠南缘)发生的5次暴雨天气大尺度环流背景和水汽特征,再运用HYSPLIT模式(拉格朗日)方法模拟计算了该区域暴雨天气的水汽轨迹、主要路径及不同源地的水汽贡献。结果表明:暴雨天气的水汽源地主要来自西南亚、中亚、北疆;水汽自源地出发经巴基斯坦北部、印度西北部、阿富汗东北部(简称IPA关键区)和南疆关键区,分别从西南和偏北路径进入暴雨区,途经南疆关键区的水汽来源对暴雨的贡献较大。沙漠南缘暴雨过程中,大气中层(500 hPa)的水汽主要源自西南亚,但沿途损失很大,而低层(700 hPa)的主要水汽贡献来自北疆,且沿途损失较小。来自北疆和南疆盆地的水汽主要从近地层输送至700 hPa;来自西南亚、大西洋及其沿岸等地的水汽主要输送至700 hPa以上。基于上述特征,建立了沙漠南缘暴雨过程水汽来源及路径的三维结构模型,并对各层水汽贡献和来源做了更细致的描述。  相似文献   
7.
利用2010—2018年夏季阿勒泰地区112个自动气象站逐时降水资料,采用常规统计方法分析了阿勒泰地区夏季短时强降水时空分布特征。结果表明,2010—2018年夏季阿勒泰地区短时强降水的空间分布极不均匀,主要发生在阿尔泰山和沙吾尔山迎风坡、地形陡升区、喇叭口地形、戈壁和乌伦古湖交界区等复杂地形附近;发生次数年际变化大,2017年出现最多达95次,2010年出现最少为10次;极大值出现在2017年6月30日15:00哈巴河县合孜勒哈克村(37.5 mm/h),极小值出现在2015年8月9日17:00福海县工业园区(22.5 mm/h)。旬、日发生频次变化均呈单峰型,旬峰值出现在7月上旬,日高峰值时段出现在午后至傍晚(19时左右);各站短时强降水持续时间为1—2 h,区域性短时强降水最长持续时间为5 h;2017年短时强降水出现最多、持续时间最长、范围最广、强度最强。  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   
10.
利用NCEP再分析资料,分析了伊犁河谷2000—2020年10月—次年4月发生的23次暴雪过程大尺度环流背景,运用HYSPLIT模式(拉格朗日)方法模拟追踪水汽后向轨迹,定量确定了不同源地水汽输送路径及其贡献。结果表明,伊犁河谷暴雪区位于高空西南急流轴右侧、槽前西南强锋区、低空西南急流出口区前部辐合区、水汽通量散度辐合及地面冷锋附近的重叠区域。HYSPLIT模式分析表明,暴雪过程水汽主要来自地中海和黑海附近、西南亚、中亚、大西洋及其沿岸;水汽自源地出发经关键区,分别从西南(偏西)、西北(偏北)路径输入暴雪区;各路径、各源地对暴雪的贡献不同层存在较大的差异,来自中亚、西南亚的水汽主要输送至700 hPa以下,地中海和黑海附近、大西洋及其沿岸、加拿大等地的水汽主要输送至700 hPa及以上;源自加拿大的水汽是湿地蒸发的结果,且与北美洲北部冬半年为极涡频发区有关。基于上述特征,建立了伊犁河谷暴雪过程水汽输送的三维结构模型。  相似文献   
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