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利用SRTM高程数据作为选址基础数据,结合天气雷达工作方式和探测方法,计算得到天气雷达在0.5°、1.0°、2.4°仰角上地物遮挡情况;利用高程格点数据获得3个仰角的地物剖面数据,提高了SRTM数据利用精度和运算速度;分析中结合地球曲率和电磁波折射影响,改进算法获得站点遮蔽角图,站点上空1 km、海拔3和6 km等射束高度图及数据,该分析结果充分体现了SRTM数据的高分辨率特点。最后将结果数据与GIS地图结合,完成了四川省天气雷达网探测环境分析,并给出了各个台站评估结果。 相似文献
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基于HYSPLIT4的一次四川盆地夏季暴雨水汽路径和源地分析 总被引：12，自引：6，他引：6
利用四川省156站气象资料、全球同化系统(GDAS)资料,引入拉格朗日混合单粒子轨道模型(HYSPLIT4),定量分析了2013年7月7—11日四川盆地西部暴雨的水汽输送情况。结果表明：此次暴雨过程的水汽主要来自950和850 hPa,并且两者的水汽路径和来源有着显著差别。后向追踪1天,950和850 hPa的水汽来源大值区都出现在四川盆地区;追踪3天,950 hPa的水汽来源大值区仍然在四川盆地附近,但是850 hPa上则追踪到孟加拉湾东部;追踪到9天时,950 hPa的水汽主要来源出现在阿拉伯海到我国南海地区,850 hPa上则追踪到索马里半岛东部。总体上950 hPa的水汽输送路径有五条,其中两条是北方路径,另外三条为南方路径。850 hPa的水汽输送路径有两条,一条是北方路径,另一条是南方路径。定量分析指出,950 hPa的水汽源地主要有四个,其中阿拉伯海—孟加拉湾地区的水汽输送贡献率最大（44.1%）,中南半岛—南海地区的水汽贡献率次之（33.1%）,巴尔喀什湖地区（15.7%）和贝加尔湖地区（7.1%）的水汽贡献率相对较弱。850 hPa上的水汽源地也有四个,其中从阿拉伯海地区,沿南亚夏季风爆发路径而来的暖湿空气最重要（89.4%）,其次从西北部巴尔喀什湖—贝加尔湖地区而来的干冷空气相对较弱（6.3%）,而来自孟加拉湾（3%）和局地（1.3%）的水汽则非常少。 相似文献
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This paper proposes a simple and powerful optimal integration (OPI) method for improving hourly quantitative precipitation forecasts (QPFs, 0-24 h) of a single-model by integrating the benefits of different bias- corrected methods using the high-resolution CMA-GD model from the Guangzhou Institute of Tropical and Marine Meteorology of China Meteorological Administration (CMA). Three techniques are used to generate multi-method calibrated members for OPI: deep neural network (DNN), frequency-matching (FM), and optimal threat score (OTS). The results are as follows: (1) The QPF using DNN follows the basic physical patterns of CMA-GD. Despite providing superior improvements for clear-rainy and weak precipitation, DNN cannot improve the predictions for severe precipitation, while OTS can significantly strengthen these predictions. As a result, DNN and OTS are the optimal members to be incorporated into OPI. (2) Our new approach achieves state-of-the-art performances on a single model for all magnitudes of precipitation. Compared with the CMA-GD, OPI improves the TS by 2.5%, 5.4%, 7.8%, 8.3%, and 6.1% for QPFs from clear-rainy to rainstorms in the verification dataset. Moreover, OPI shows good stability in the test dataset. (3) It is also noted that the rainstorm pattern of OPI relies heavily on the original model and that OPI cannot correct for deviations in the location of severe precipitation. Therefore, improvements in predicting severe precipitation using this method should be further realized by improving the numerical model’s forecasting capability. 相似文献
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利用四川省1981—2013年雾、轻雾、吹雪、雪暴、烟幕、霾、沙尘暴、扬沙和浮尘9种视程障碍天气现象资料,对其发生日数、发生概率和分布特征进行统计。结果表明:(1)各天气现象发生日数排序为:轻雾>雾>浮尘>霾>烟幕>扬沙>沙尘暴>吹雪>雪暴。(2)轻雾和雾年发生日数为分别为176d/a和29d/a,日发生概率分别为48%和8%,远高出其他天气现象。(3)季节变化方面,雾和轻雾主要出现在秋季和冬季;霾、吹雪和雪暴集中出现在冬季;浮尘发生春季;扬沙多发生在冬季和春季;而沙尘暴、烟幕主要发生在春季和秋季。(4)变化趋势上轻雾基本保持平稳;烟幕呈增加趋势;而雾、霾、沙尘暴、扬沙和浮尘呈下降趋势。(5)大气层结稳定、水汽充足、风速较小、人口集中和排放量较大,易于盆地雾、轻雾、霾和烟幕的形成;不合理利用水和土地资源,北方地区沙尘天气随冷空气南下,是沙尘天气发生的重要原因;而吹雪和雪暴均发生在冬季降雪量大且风速较大的川西高原。 相似文献
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The rainy season precipitation in Tibet (RSPT) is a direct cause for local floods/droughts. It also indirectly affects the thermal conditions of the Tibetan Plateau, which can result in anomalous patterns of atmospheric circulation over East Asia. The interannual variability of the RSPT is often linked with the El Niño–Southern Oscillation (ENSO), but the relevant mechanisms are far from being understood, particularly for different types of ENSO events. We investigated the interannual variation of the RSPT in association with different types of ENSO. A quasi-3-yr period of the RSPT (less–more–more precipitation) was significant at the 95% confidence level. A joint multi-taper method with singular value decomposition analysis of the coupled field between the RSPT and the sea surface temperature (SST) revealed that the developing eastern Pacific type El Niño was accompanied by a decrease in the RSPT. The shift from the central Pacific type El Niño to the eastern Pacific La Niña was accompanied by an increase in the RSPT. Weakening of the central Pacific La Niña was accompanied by an increase in the RSPT. Analysis of the mechanism of this coupling, using the same analysis method but other climatic factors, indicated that the gradually strengthening eastern Pacific El Niño can inhibit the Walker circulation, weakening the South Asian summer monsoon, and resulting in transport of less water vapor from the Bay of Bengal to Tibet. The change from the central Pacific El Niño to the eastern Pacific La Niña led to continued strengthening of the Walker circulation with westward movement of the ascending area. This enhanced the South Asian summer monsoon over the Arabian Sea and transported more water vapor to Tibet. The decreasing central Pacific La Niña accompanied by persistent cooling of SSTs in the equatorial Pacific led to a strong eastern North Pacific summer monsoon, causing an anomaly in the easterly transport of water vapor from the Sea of Japan to Tibet and increased RSPT. 相似文献
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人工防雹是指为避免或者减轻冰雹引起的气象灾害,在适当的天气条件下,通过人工干预,对冰雹云的物理过程进行影响,实现防雹活动。本文对雅安市汉源县2016年5月6日发生的一次冰雹过程进行人工防雹作业,通过分析人工防雹作业前的天气背景,作业情况和冰雹实况,以及利用雷达、卫星、雨量来分析防雹效果,并对如何提高本地防雹作业效益提出一些针对性的对策建议。 相似文献
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利用四川和重庆123个气象观测站1980—2012年小时降水资料,分析川渝地区主汛期5—9月小时强降水频次、强度和持续性等时间演变和空间分布特征。结果表明,≥20、≥30和≥50 mm·h-1三种强度阈值强降水时间演变上,1980—2012年年际和日变化具有较好的一致性,三种强降水年平均频次分别为504、184和28次。≥20 mm·h-1 强降水空间分布上,在山地地形动力辐合抬升,以及盆地西部较大的地形梯度作用下,≥20 mm·h-1强降水高频次区主要分布于盆地西北部的龙山山脉、西南部雅安及乐山周围与盆地过渡区。≥20 mm·h-1强降水频次的日峰值空间分布上,盆地南部主要出现在20:00—01:00（北京时,下同）,而盆地中部、北部和东部主要在02:00—07:00。持续不同小时时间尺度的强降水事件日变化上,具有双峰型结构,午后为第一个降水峰值,20:00至第二天07:00为第二个峰值,白天多为短时间（2~6 h）强降水事件,而傍晚开始至第二天清晨,持续2~18 h强降水事件均有发生。不同开始时间强降水事件的强度与频次和降水量具有一致性的日变化特征,呈现单峰型结构,峰值主要发生在18:00—06:00,且不同开始时间事件频次和降水量空间分布上,白天（09:00—20:00）相对于夜间（21:00—08:00）偏小,即夜间强降水事件特征表现明显。 相似文献
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利用 CMORPH融合资料、地面降水资料和卫星云图资料，针对2015年6月22~24日（过程一）和2018年7月10~12日（过程二）四川省持续性暴雨过程，从动力、热力、水汽、云图等多方面进行对比分析。结果表明:两次过程的落区、强度均不相同；过程一主要降水产生于四川盆地东北部到中部，48h内共有338个区域自动站出现了暴雨以上的降水，最大雨量达到313.5mm；过程二强降水出现在四川盆地西北部，48h内共有942个区域自动站出现了暴雨以上的降水，最大雨量达到481.7mm。两次过程都有高空低槽、台风、切变线等多个不同尺度影响系统的相互作用；台风登陆点对四川盆地的暴雨落区有明显影响，台风从广西登陆，盆地降水偏北，而从东部沿海登陆，盆地降水偏西。两次过程低槽均为后倾槽，斜压特征明显；过程一降水激发了盆地涡的生成，盆地涡又使得降水持续，整个降水过程基本处于不稳定层结下，有MCC生成，多个时次的1h降水超过30mm；过程二随着副高东退，低槽东移，降水由前期的对流性转为稳定性降水。从位涡发展和移动来看，两次过程高位涡与强降水的发生时段吻合，位涡指示四川盆地暴雨落区具有重要的参考价值。 相似文献
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利用四川省地面降水观测资料,针对2020年8月发生在四川的一次持续性强降水过程,采用多种评估指标对国家气象信息中心研发的四种降水融合产品（FAST_5KM、FRT_5KM、RT_1KM、NRT_1KM）进行对比评估。结果表明:对于过程累计降水量,四种融合产品均能很好地反映此次降水过程,1km产品对降水落区的刻画更为细致,和实况有较高一致性,NRT_1KM偏差最小,FAST_5KM差别最大。四种产品的降水中心与实况都略有偏差,1km产品降水中心更接近实况。四种产品小时降水量走势与实况一致,但峰值均低于实况小时降水峰值,1km产品小时雨量更接近实况。对于24h累计降水量,四种降水融合产品均能表征出逐日降水落区的移动,且落区、走向和雨带形态均与实况较为一致,1km产品的雨强和落区更接近实况。对于晴雨准确率,四种产品无雨站点较实况均偏少,1km产品最为接近实况,准确率基本维持在95%。降水融合产品的小时最大雨强与实况均有较好的对应关系,1km产品优于5km产品,FRT_5KM优于FAST_5KM,NRT_1KM最优。综合来看,1km产品优于5km产品,1km近实时产品优于实时产品,5km三源产品优于二源产品。 相似文献
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四川盆地雷暴大风雷达回波特征统计分析 总被引：1，自引：0，他引：1
采用2009—2018年地面、高空、闪电定位、多普勒雷达资料统计出四川盆地的34次雷暴大风过程,并根据冷空气参与情况及500 hPa影响系统将其分为五种类型:混合性大风类(Ⅰ类)、深厚低槽(低涡)后部类雷暴大风(Ⅱ-1)、低槽(切变)东移类雷暴大风(Ⅱ-2)、副热带高压西侧切变类雷暴大风(Ⅱ-3)和东风扰动类雷暴大风(Ⅱ-4)。统计分析了五类过程中发生雷暴大风站点对应的雷达回波特征,包括:对流组织类型、雷达回波强度、回波顶高、垂直液态水含量、中层径向辐合、风暴移动速度、回波质心下降、低仰角风速大值区和辐散。结果表明,82%的雷暴大风站点具有风速大值区,不同类型的雷暴大风过程还有其他不同的雷达回波特征,这些特征大多可提前10 min以上。另外,当站点出现中层径向辐合、辐散、回波强度大且伴有强梯度或回波类型为飑线时,也要考虑大风是否出现。 相似文献