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利用空气质量监测资料、常规气象资料,根据气象条件的水平和垂直扩散能力,以及地面湿度和动力条件等分析了2017年1月27—29日长沙地区这次严重空气污染事件的污染特征。结果表明:污染发生时段,南支槽不断加深东移,槽前势力强盛的西南气流将孟加拉湾一带的水汽向长沙地区输送,进一步增加了该地区的空气湿度。同时,持续东移的脊前暖平流对长沙中低层大气增温有显著影响,为稳定的大气层结创造了有利条件。长沙处于弱高压的底后部,受大范围的弱鞍型场及均压场控制,地面有暖倒槽发展,且由于高压较弱,导致地面和低空的风速较小,不利于污染物的水平扩散,同时有利于夜间地面的辐射降温。稳定的大气环流形势为霾天气和严重污染提供了持续稳定的大气环境场,逆温结构和稳定温度层结在一定程度上减弱了大气在垂直方向上的湍流交换和热力对流,大气中的污染颗粒不易扩散,为此次污染事件的维持、加剧提供了重要的气象条件。长沙地区处在罗霄山脉和雪峰山脉之间的湘江故地,受周边地形阻挡的影响,污染物在下沉气流的控制下聚集到长沙地区后,很难通过水平输送离开,这也是造成此次霾污染的原因之一。 相似文献
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对1998年南京降水分别设计并开展了求和自回归滑动平均（Auto-Regressive Integrated Moving Average,ARIMA）模型预测、经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）预测和基于Hilbert变换（HilbertTransformation,HT）的幅频分离预测等3种跨季节统计预测试验。结果表明：ARIMA模型预测结果存在明显的系统性误差且对夏季的降水突变现象预测困难;EMD分解预测的结果虽在降水演变趋势上有明显提高,但仍未能预测出夏季的强降水突变现象,究其原因可能是对高频分量预测效果不好所致;而基于Hilbert变换的幅频分离预测方法能够对各模态分量的瞬时频率和瞬时振幅实施隔离预测,消除两者的相互影响,显著改善高频模态的预测效果,使得最终预测结果最为理想,不仅具有最高的趋势相关性和最小的偏差,而且还较好地预测出了夏季两次强降水过程。不仅如此,在对2003年的降水预测验证中,基于Hilbert变换的幅频分离预测方法同样具有最好的预测效果,表明该方法预测效果较为稳定,为改进跨季节短期气候统计预测技术提供了一个新思路。 相似文献
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从气候波动的瞬时频率与瞬时振幅出发,结合最小二乘支持向量机技术,提出了基于幅频分离技术的气候时间序列预测方法,并对南京地区降水距平进行了30候的预测试验。结果表明,幅频分离预测法能够对所有模态的振幅和高频模态的瞬时频率进行较好的预测,而预测的瞬时频率累积误差会对模态分量的预测距平相关性产生敏感影响,该新方法能够显著提高气候序列高频模态的预测效果。对于气候序列的低频模态分量,集合经验模态分解的边界效应会对瞬时频率的求解产生较大误差,使得序列边界区的幅角计算不准确,导致对低频模态的最终预测效果不理想。对气候序列的高频分量采用幅频分离并进行最小二乘支持向量机预测,而对其低频分量仅采用最小二乘支持向量机进行直接预测,可同时提高高、低频分量的预测效果,并最终提高整个气候序列的预测准确性。该分频预测方法可以使南京降水预测的30候距平相关保持在0.4以上。 相似文献
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黑潮延伸体(Kuroshio Extension,KE)海域附近具有强烈的大气斜压性可显著影响北太平洋上空风暴轴异常,因而有必要研究KE海区附近斜压性的特征和维持机制.本文设计数值试验并结合高分辨率ERA-Interim资料研究了大气斜压性对KE年代际海温变率模态(KEDV-induced SSTA,Kuroshio Extension Decadal variability SSTA)中的中尺度海洋锋(KEDV-induced Meso-scale SST Front,KMSTF)的响应特征和维持机制.研究发现,表层斜压性对KMSTF的响应分布相对KMSTF经向梯度的分布偏南,平流过程的响应起主要作用.表层感热通量的响应相对KMSTF分布偏北,表层温度的响应分布与KMSTF分布的位相差异是导致其偏北分布的主要原因.积云对流过程、垂直热量输送和月内尺度扰动向极热量输送均可削弱表层斜压性,而感热通量加热可加强表层斜压性.研究对流层斜压性的特征发现,斜压大值随高度向北移动,极值在边界层顶附近,积云动量再分配影响的月内尺度扰动通量经向辐合有一定的贡献.同时,相对KMSTF暖海温异常偏南分布的低SLP(Surface Level Pressure)可引发经圈平面内次级环流,并将月内尺度扰动热量、水汽和动量向高纬度输送,从而引起斜压性随高度向北分布并增强斜压性.此外还发现,积云对流过程引发的非绝热加热通过扰动热力作用使高层急流向北偏移. 相似文献
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大气环流对热带外海洋存在的不同尺度海温异常的响应研究一直是海气相互作用的热点问题,特别是广泛活跃的中小尺度海温异常对大气的影响.本文使用区域气候模式RegCM4.6,设计了三组不同初值的集合试验,研究了冬季北太平洋地区大尺度环流对黑潮延伸体(KE,Kuroshio Extension)附近不同尺度海温异常的响应特征,并... 相似文献
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利用NCEP/NCAR再分析资料和中科院大气物理研究所PIAP3大气环流模式,分析了印度洋偶极子对夏季中国南海西南季风水汽输送的影响。结果表明,印度洋偶极子正位相期间夏季中国南海西南水汽输送较强,负位相期间则较弱。原因可归结为以下:正位相期间,MJO（Madden-Julian Oscillation）多活动于热带西印度洋,其向东传播受到阻碍,但经向传播明显,通常可传播至孟加拉湾地区,同时PIAP3显示印度洋季风槽位置偏北,且印尼以西过赤道气流较强,从而使得这一地区气旋性环流得到建立与加强。孟加拉湾地区对应着较强的对流活动以及深厚积云对流加热,从而通过对流加热的二级热力响应使西太平洋副热带高压位置向北推进,进而使得南海地区西南季风水汽输送得到建立与加强。在此期间孟加拉湾、中南半岛至南海地区对流活动较强,而苏门答腊沿岸对流活动受到抑制,由此增强了Reverse-Hadley环流,使低层经向风较强,进而增强了南海西南季风的水汽输送,PIAP3大气环流模式证实了Reverse-Hadley环流的增强。负位相期间,MJO多活动于热带东印度洋,在东传过程中受到Walker环流配置影响,在140°E赤道附近形成东西向非对称积云对流加热热源,其东侧Kelvin波响应加强了东风异常并配合副热带高压南缘东风压制了中国南海的西南季风水汽输送。在此期间,MJO在南海地区的经向传播较强,但经向传播常止步于南海地区15°N附近,虽携带大量水汽,但深厚积云对流强烈地消耗水汽使大气中水汽含量降低,PIAP3大气环流模式证实负位相期间深厚积云对流对水汽消耗加大,从而使得负位相期间南海地区水汽含量与正位相期间大体相近,但由于经向风不足使水汽向北输送较弱。 相似文献
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综合运用经验正交分解法(EOF),集合经验模态分解(EEMD)和最小二乘支持向量机（LS SVM）,构建新疆地区候平均温度距平场预测模型。采用EEMD分别对经过EOF分解得到的前3个模态的时间系数进行分解,对分解得到的结果运用最小二乘支持向量机进行预测并重构得到了各个时间系数的预测结果,将时间系数预测的结果与空间场重构得到了候平均温度距平场的计算结果,在候平均的基础上计算得到了旬平均的结果,在旬平均的基础上计算得到了月平均的结果。通过采用距平相关系数(ACC〖WTBZ〗),预报技巧(SS)〖WTBZ〗和同号率对结果进行评估显示,对于候平均预测,其在前20候内的预测较为理想,平均ACC〖WTBZ〗达到了0.32,平均SS〖WTBZ〗达到了0.70,平均同号率达到了0.80。对于旬平均的预测,其在前10旬内较为理想,10旬以内平均ACC〖WTBZ〗达到了0.50,平均SS〖WTBZ〗达到了0.50,平均同号率达到了0.50。对于月平均的预测,3个月的预测平均ACC〖WTBZ〗达到了0.50,平均SS〖WTBZ〗达到了0.50,平均同号率达到了0.80。3个月内的短期气候预测具有较高的水平。 相似文献
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