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1.
利用WRF模式和GFS资料对2016年11月28—29日乌鲁木齐机场一次冻雾天气过程进行预报,针对不同微物理过程、近地层、陆面过程、边界层等方案设计了13个预报方案组合,并将预报结果与观测资料进行对比分析发现,此次冻雾过程预报中,模式对陆面过程、近地层、边界层等参数化方案组合较为敏感,最优方案组合微物理过程为WDM6、近地层方案为QNSE,陆面过程方案为Noah,边界层方案QNSE。以最优的方案组合预报结果对此次冻雾进行分析,发现利用模式预报的环流形势、层结条件、温湿条件、混合条件等能够很好的判断出此次冻雾过程。就此个例而言,WRF模式预报的机场上空稳定层的变化,湿层结构、风场的水平和垂直结构等,对冻雾的生消以及冻雾过程中的能见度变化有一定的指示意义。  相似文献   
2.
利用常规高空地面、机场跑道自动观测系统(AWOS)、微波辐射计及FY4A新一代静止气象卫星等资料对2019年12月9~13日发生于北疆沿天山一带的一次持续性浓雾天气进行观测特征及演变分析,结果表明:(1)此次大雾天气过程是发生在500 hPa高空脊区控制,低层不断有暖平流东伸,地面位于蒙古冷高压后部均压场的大尺度环流背景下。(2)大雾发生前,地面明显升温有利于地表融雪、水汽蒸发,这为浓雾的形成和维持提供有利的水汽条件。浓雾维持期间,地面风速维持1 m.s-1左右的弱风场,温度露点差≤2℃,空气接近饱和,准噶尔盆地低洼地形均为浓雾维持提供有力环境条件。浓雾消散期间,风速增大,急剧降温,快速增湿,有利于雾滴凝结为米雪,使得浓雾消散。(3)Brunt-Vaisala(布伦特-维萨拉)指数能较好的反映浓雾期间边界层稳定度,并能提炼出相关稳定度阈值。浓雾期间相对湿度≥85%高度层主要集中在100米以下的贴地层,持续深厚的湿度层为浓雾形成和持续提供较好水汽条件,大雾期间强逆温层顶主要维持在600 m高度,当逆温层顶高度抬升时,有利于雾滴粒子、水汽粒子向上扩散,能见度好转。(4)FY4A卫星的多通道可见光及红外通道差图像能较好的监视白天及夜间大雾的形成、维持及生消变化,对于业务中短时临近预报有较好的帮助。  相似文献   
3.
选取2016—2017年乌鲁木齐机场冬季浓雾个例,根据浓雾出现时环流形势分为槽后—脊前和偏西气流弱短波两类,进一步分析微波辐射计监测气象要素变化,结果表明浓雾出现、持续、结束与气象要素变化紧密相关:90%浓雾个例出现在综合水汽含量持续下降阶段,浓雾出现前1 h综合水汽含量降幅0.1~1.5 kg/m2。浓雾出现前1 h近地面相对湿度增幅5%~15%,浓雾出现时近地面空气相对湿度出现90%以上的湿区,多数出现相对湿度为95%以上的湿区,并向垂直方向扩展、接地;近地面相对湿度为95%以上的湿区消失,主导能见度好转。浓雾出现前30~60 min近地面探空气温持续降温,同时出现贴地逆温层,500~1500 m高度探空气温增温出现更早;浓雾结束前形成脱地逆温层,近地面出现等温层或减温层;浓雾结束时近地面增温,或近地面等温层或减温层高度达到300 m以上。  相似文献   
4.
对影响乌鲁木齐国际机场运行的"持续双低浓雾"的天气标准进行了定义,选取了2014—2017年47个个例作为研究对象,使用天气学和统计学分析方法,从气候背景、环流形势、时间特征、地面气象要素特征进行分析,结果表明:(1)持续双低浓雾主要出现在冬季11月—次年3月,12月发生频率最高,占比约42.6%,其频繁出现与冬季气温偏高有关,一般乌鲁木齐先期有降水或地面有积雪。(2)主导能见度和跑道视程(RVR)的高频区间有显著差别,分别为50~100 m和200~300 m区间,频数分布为40%和26.4%。(3)高空环流形势以高压脊控制类型最多,占46.8%,西风波动型次之,占38.3%,高压脊前型最少,占14.9%。地面形势以蒙古冷高后部型为主,北疆沿天山多为均压或弱气压场;(4)多在夜间—上午出现,在中午—下午结束,持续时间均在24 h内。(5)持续双低浓雾容易出现在气温-5~-15℃、相对湿度≥85%、温度露点差≤2℃、0~1 m/s的风向不定或静风条件下。(6)局地风向与雾的生消维持有密切关联,偏北风有利于雾的出现和维持,东南风常使雾消散。  相似文献   
5.
2016年12月11日我国发射了FY-4A新一代静止气象卫星,其高时间和空间分辨率能够加强航空气象中的监测应用,为了更好地应用FY-4A卫星的各类观测产品,本文利用Python语言实现对FY-4A卫星AGRI观测仪器所探测的2km、4km分辨率的全圆盘和中国区域可见光、红外图像资料及7.8km分辨率闪电监测资料进行解码并可视化显示出图,将绘制的卫星图像与国家卫星气象中心网站对外开放的卫星云图进行对比。结果表明:两者显示较为一致,可以用于航空气象业务。Python语言语法简练,对于卫星HDF和NC格式数据读取速度快,Python的Numpy工具包基于矩阵的运算能快速处理卫星观测数据,Basemap库中多种投影方式可供业务应用,值得推广。  相似文献   
6.
利用常规天气资料、风廓线雷达探测资料、自动站资料、NCEP再分析资料及数值模拟资料,对乌鲁木齐2010年12月2-3日对飞行安全有较大影响的风切变颠簸天气进行了多角度分析。结果表明,局地性东南风层的形成和下传造成的水平方向上非东南风与东南风的切变、锋区南压过程中在北疆沿天山一带低空诱发的小范围风场扰动对东南风层短暂破坏而引起的水平和垂直方向上风向风速的迅即变化,是造成机场附近风切变颠簸的原因。中尺度数值预报模式(WRF)对此次风切变天气有较好的模拟能力,有助于在探测资料有限的情况下了解风切变的细微结构及其演变。  相似文献   
7.
黄海波  陈阳权  王清平 《气象科技》2014,42(6):1064-1068
利用WRF模式和GFS资料对乌鲁木齐机场一次东南大风天气进行了预报和地形敏感性试验。模式预报的结果表明:WRF模式对东南大风的起风时间、持续时间、风速大小等方面有较强的预报能力。地形敏感性试验表明:1乌鲁木齐市区与机场300m左右的高度差对机场风速的影响很大;2机场上空下沉运动的强弱与东南大风的强弱有很好的对应关系;3机场东南大风的风速变化并不总是与峡谷两端气压梯度力的变化同步。此次东南大风天气的产生是低空动量下传、狭管效应和下坡风共同作用的结果。动量下传主要出现在海拔2000m以下的高度,下坡风主要出现在海拔935m以下的高度。  相似文献   
8.
基于乌鲁木齐城区气象站和城北乌鲁木齐地窝堡国际机场(简称机场)2016—2021年冬季逐小时地面气象观测资料,对近6 a冬季两地雾的特征及其对应的地面气象条件进行对比分析。结果表明,城区和机场3种情景雾日出现的概率较为接近,但是不同级别雾日的出现概率有一定的差别,其中大雾日数以两地同时出现为主,概率最高达到19.6%。两地不同强度雾日数和雾过程的频次均呈明显下降趋势,其中机场大雾日数和过程频次均略多于城区。城区雾起始时间有33.3%集中在1—4时,而机场25.2%出现在8—10时。城区雾强度总体强于机场雾,机场雾日最小能见度均值(412.9 m)高于城区(360.8 m)。此外,在冬季准噶尔盆地的“冷湖效应”和山谷风的共同作用下,机场一带盛行的西北偏北和偏北风导致温度相对较低,有利于降温形成大雾天气,城区和机场分别在-12~-4 ℃和-16~-8 ℃的温度区间内出现雾的频率最高,比例分别高达57.4%和50.1%。  相似文献   
9.
利用常规天气资料、跑道自动观测资料(AW0S)、自动气象站资料、卫星云图、多普勒天气雷达等资料,对乌鲁木齐机场发生的一次阵风锋造成的大风和沙暴天气进行分析.结果表明:①阵风锋天气来临时,具有气压陡升、温度骤降、风向变化、风速突增、湿度增加等气象要素的演变特征,跑道两端出现了风向和风速变化的不连续,多个时刻跑道水平风切变强度超过了强度标准值.②阵风锋天气是在500 hPa北支槽底分裂短波携带冷空气快速向东入侵渗透下出现的,大风沙暴发生在干线和地面风场辐合区附近,空中“干暖盖”的存在有利于不稳定能量的积累.③对流云团在东移过程中破坏了乌鲁木齐上空的逆温层,促使不稳定能量的释放,呼图壁至乌鲁木齐机场的大风沙暴天气就发生在TBB值梯度的密集带上.④阵风锋在雷达图中表现为强对流回波前方一条弱而窄呈南北向的带状回波,回波强度偏弱,速度场中形成了正负速度交界的辐合带.  相似文献   
10.
本文利用WRF模式对2020年6月5日乌鲁木齐机场终端区强对流天气过程进行模拟,将模拟结果与实际进行对比,并对其成因进行诊断分析,结果表明:(1)WRF模式对此次过程有较强的模拟能力。模式能够较好的描述此次过程的环流形势特点及雷达回波发展特征,对终端区内强降雨落区和降水集中时段模拟较好,对乌鲁木齐机场大风风速模拟较准确。(2)对模拟结果分析发现,对流有效位能和假相当位温随时间的演变能够较好的描述此次强对流天气的能量累积和释放过程,对流发生前期暖湿平流的输送对热力不稳定能量的累积非常有利。(3)此次强对流天气是在大尺度强迫抬升基础上,低层切变辐合、偏西和西北两支气流汇合等条件下触发的,地面中尺度辐合线对强对流的组织化发展有一定的作用。前期偏西路径的水汽输送为区域提供了较好的水汽来源,而水汽最终在机场终端区内的偏南、偏东区域辐合为短时强降水提供了条件。  相似文献   
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