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1.
闭合气压系统中心位置指数的计算方案   总被引:1,自引:1,他引:0  
王盘兴等在"闭合气压系统环流指数的定义及计算"一文中定义了闭合气压系统的面积指数S、强度指数P和中心位置指数(λc,φc),并给出了它们的计算方案。但其中(λc,φc)的计算方案对低纬系统的计算存在明显误差,误差原因是原方案中的极点球面坐标系不适合低纬系统的计算。本文建立了一套原点位于搜索区Ω中心的新球面坐标系,通过坐标转换实现了低纬闭合气压系统中心位置指数(λc,φc)的准确计算。对7月南亚高压和1月蒙古高压中心位置指数(λc,φc)的实际计算表明,它既消除了低纬系统(南亚高压)(λc,φc)原计算方案的明显误差,又保持了与高纬系统(蒙古高压)(λc,φc)原计算方案计算结果的一致。因此,本文给出了适于计算任意纬度闭合气压系统中心位置指数(λc,φc)的计算方案。  相似文献   
2.
樊高峰  马浩  任律  肖晶晶 《气象》2017,43(12):1527-1533
为清楚认识降水对能见度及PM_(2.5)浓度的影响,以杭州为例,采用2014—2015年逐分钟气象观测资料,对比分析了不同降水条件下能见度及PM_(2.5)浓度的分布特征,建立了不同强度降水影响能见度及PM_(2.5)浓度的定量关系。研究结果表明降水量大小及持续时间对能见度与PM_(2.5)浓度有明显作用,不仅持续稳定的降水过程能够造成持续的低能见度,突发性强降水更能造成能见度大幅降低;降水与能见度之间关系符合幂函数分布特征,能见度随降水量增加从快速下降过渡到慢速下降,中间存在一个拐点。降水对PM_(2.5)的清除作用受降水量及降水前PM_(2.5)浓度大小共同作用,降水对PM_(2.5)的清除作用在降水较小并持续时,会造成PM_(2.5)浓度的缓慢下降;而强降水过程对PM_(2.5)的清除作用十分明显,降水量、PM_(2.5)浓度、能见度三者之间表现出基本一致的同步变化。基于降水量与降水前PM_(2.5)浓度两个因子,采用非线性拟合方案构建了降水影响PM_(2.5)浓度的定量统计模型,拟合结果与实况较为吻合,说明模型抓住了降水情景下影响PM_(2.5)浓度变化的关键因子。最后针对研究中存在的不足和未来值得进一步发掘的科学问题进行了讨论。  相似文献   
3.
任律  毛燕军 《浙江气象》2010,31(4):45-46
浙江省2010年夏季气温偏高,降水偏多,日照偏少。7月进入拉尼娜状态,南海夏季风持续偏弱,西太平洋副高偏强、偏西。2010年6月上、中旬受华南雨带影响,降水量南多北少;入、出梅均偏迟;7月下旬至8月出现持续高温。浙西南的强降水、夏季高温以及雷电等灾害性天气均对人民的生命财产及供电、交通、农业等行业造成一定的影响和损失。  相似文献   
4.
MERRA卫星分析资料介绍 1 资料简介 NASA(National Aeronautics and Space Administration)戈达德地球科学数据和信息服务中心(GES DISC,Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center)提供了MERRA(The Modern Era Retrospective-analysis for Research and Applications)数据、数据的访问方法以及数据服务.GES DISC支持大量地面观测数据、多卫星传感器和模式数据存档,包括MERRA资料.其下的模式和同化资料信息服务中心(MDISC)是提供模式资料和服务的一站式(one-station)入口,可以通过MDISC的网页去查找MERRA资料种类并下载,也可以通过各种工具在线处理资料,如GrADS、OPeNDAP(网络数据索取的开放工程)、Giovanni(在线数据可视化和分析工具)等.  相似文献   
5.
MERRA卫星分析资料介绍 1资料简介 NASA(National Aeronautics and Space Administration)戈达德地球科学数据和信息服务中心(GESDISC,Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center)提供了MERRA(The Modern Era Retrospecfive--analysis for Research and Applications)数据、数据的访问方法以及数据服务。  相似文献   
6.
用夏季的月、季平均1 000 hPa位势高度场定义了一组描述印度低压的环流指数,包括:印度低压指数P、面积指数S、中心位置指数( , )。用NCEP/NCAR再分析资料计算了1948—2008年逐年5—8月(用 月代表)、夏季(6—8月,用 月代表)印度低压的上述环流指数,用来分析夏季各月印度低压的气候和异常特征,并研究了P和 指数与印度、中国同期降水的相关关系。分析结果表明:(1) 印度低压5月形成后逐月西移、发展,7月达到最强(大)。(2) 印度低压指数P和中心位置指数 、 均存在显著年代际变化。 和 均在1960年代末发生年代际转变,它们的标准化距平 ( )由负转正(由正转负),印度低压由强转弱(中心位置由偏北转偏南); 在1980年代以前为负,以偏西为主,之后转为偏东。(3) 印度低压环流指数P、 与印度同期降水显著相关,与中国同期降水也有一定相关。P与两国同期降水以负相关为主,即印度低压强年,两国某些地区降水异常增多;而 与两国同期降水以正相关为主,即印度低压中心偏东,两国某些地区同期降水偏多;反之亦然。  相似文献   
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