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利用Thies激光雨滴谱仪观测资料和CINRAD/SA多普勒雷达观测资料,分析了2017年7月18日一次典型中纬度拖曳型飑线过程不同发展阶段雨滴谱和积分参数的演变特征,主要结果为：1）成熟飑线回波包括对流带、过渡区和拖曳层状云区三部分,对流带前侧不断有对流带生成并合并到主对流带中,使得对流带的前沿具有强的反射率因子,并且有多个雨强大值中心。2）垂直穿过飑线对流带,雨强增加阶段有较少的小粒子（直径小于1 mm）和特大粒子（直径大于5 mm）,以及较低的雨滴浓度和反射率因子,而雨强减弱阶段有较多的小粒子和特大粒子,以及较高的雨滴浓度和反射率因子;飑线加强阶段,雨滴谱有较大的峰值直径（0.44 mm）、较多的大（直径大于3 mm）和特大粒子,而飑线减弱阶段,雨滴谱有较小的峰值直径（0.19 mm）、较少的大粒子。3）对流带、过渡区和层状云降水雨滴谱的Gamma谱三参数N0、μ、λ随雨强增大有明显的分层特征,相同雨强时,对流云和过渡区降水的三参数比层状云降水的数值大;而飑线不同发展阶段、不同降水类型的λ-μ关系具有一致性,二次多项式可以很好地拟合λ-μ关系。4）归一化雨滴谱参数NW和D0的分布可以用来区分对流云和层状云降水,并给出了新的分离线方程;另外,飑线在发展和减弱阶段的雨滴谱特征有明显差异,表明飑线演变过程降水形成的微物理机制发生变化,前期冷云过程有重要影响,而后期暖云过程起主导作用。 相似文献
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通过对济南2013年12月—2018年2月PM2.5质量浓度数据分析得出,PM2.5质量浓度平均和最大值均为冬季最高,春秋季次之,夏季最低;PM2.5质量浓度值1月和12月最高,8月最低;其质量浓度呈明显的逐年递减趋势。在不同风向上PM2.5质量浓度存在显著差异性,在N风向和ESE(盛行)风向上均出现了质量浓度较大值,一方面与污染物的异地输送有关,另一方面与济南的特殊地形有关。研究表明,无论污染源在山脉的背风侧还是迎风侧,都很容易导致高浓度污染;尤其在冬季,山脉地形还会加重逆温影响,使污染程度加重。通过相关性研究发现,冬季、春季和秋季,PM2.5质量浓度与相对湿度和平均总云量均呈正相关,与日照时数及其距平呈负相关;冬季,PM2.5质量浓度与平均气温及其距平以及最高、最低气温均呈正相关,与平均、最高、最低气压均呈负相关;春季和秋季,PM2.5质量浓度与气温距平值呈正相关;夏季和秋季,PM2.5质量浓度与日降水量呈负相关,而且随着雨强的增大,对PM2.5的洗消作用越显著。上述变量间相关性均通过了P≤0.01显著性检验。 相似文献
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研究不同云系降水的微物理参数特征,对研究降水机制、人工影响天气、雷达定量测量降水、数值预报模式中微物理参数化方案的选择等都有一定意义。本文针对2015年济南地区的液态降水过程,基于微降水雷达(Micro Rain Radar,简称MRR)资料,研究不同云系降水的微物理参数。在400 m高度上,层状云降水0.02~0.2 mm h-1雨强样本数很大,但对累计降水量的贡献很小。混合云和对流云降水在大粒子端数浓度较高。在垂直方向上,层状云降水中的粒子的尺度较集中,中值体积直径D0平均在1 mm左右,随高度的变化不大。对流云降水在雨强大于20 mm h-1时,强垂直气流(包括上升气流和下沉气流)对粒子直径的影响较大,进而影响空中微降水雷达反演降水参数的数据质量。而垂直气流的影响对层状云降水影响较小,在层状云降水时,微降水雷达可以用来分析零度层亮带以下雨滴谱在垂直方向上的演变。 相似文献
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RPG-HATPRO-G3地基微波辐射计采用“多通道并行测量技术”,性能稳定,反演精度高。应用该微波辐射计和常规L波段探空数据,比较了微波辐射计反演数据与探空测值的差异。结果表明：温度、水汽密度与常规探空资料比较有很好的线性相关性,对仪器维护后可以提高数据质量;相对湿度数据离散度较高。比较无降水时不同高度下微波辐射计反演数据的精度,温度在1 000 m以下低层平均误差和均方根误差较小;水汽密度的平均误差和均方根误差均为近地面较大,随高度而减小;相对湿度的平均误差和均方根误差都明显较大,温度和水汽密度的准确性高于相对湿度。降水时不同高度的温度、水汽密度和相对湿度的平均误差和均方根误差变化趋势均与无降水时相似,但是误差值明显偏大;降水时反演温度在2 000 m以下误差较小,水汽密度在3 000 m以下反演值较探空测值大,相对湿度在降水时的误差较大。 相似文献
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利用机载Ka波段云雷达（an airborne Ka-band Precipitation cloud Radar, KPR）与DMT （Droplet Measurement Technologies）粒子测量系统对山东一次积层混合云进行同步穿云观测。对获取的KPR资料进行飞行轨迹误差订正和数据插值处理,与DMT粒子测量系统计算的云中的液态含水量进行相关性研究。从试验飞行云层中选取了两段云区,共划分成9个时段（累计飞行18 min）展开讨论,其中有3个时段相关性比较好,相关系数超过0.7,并且利用相关系数最大的时段拟合出KPR反射率与云中液态含水量之间的关系式。针对每个时段的粒子特征参数、云滴谱型、冰晶谱型及典型粒子图像展开详细分析,结果表明,较强相关性时段内,大云滴浓度要高于小云滴,且观测粒子多为小于100 μm的小粒子;较弱相关性时段,CIP（Cloud Imaging Probe）探头观测到的粒子多为针状或板状冰晶,尺度为毫米量级。 相似文献
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本文基于微雨雷达原始的后向散射信号,采用一种新的功率谱处理算法（RaProM算法）,在功率谱计算、噪声去除、退模糊等处理的基础上计算了雷达基本参量,并反演了液态降水参数,例如雷达反射率因子、雨强等,并对粒子相态进行识别。RaProM算法综合考虑粒子下落速度、等效雷达反射率因子、不同相态粒子的尺度特征以及是零度层亮带位置等信息,可识别的粒子相态包括雪、毛毛雨、雨、冰雹以及混合相态。选取了三个山东地区较为典型的个例对RaProM反演算法进行验证,即2021年7月2日典型层状云降水个例、2019年12月25日雨雪转换个例以及2018年3月4日零度层高度逐渐降低的降水个例。结果显示：粒子识别方法应用于典型层状云降水,垂直方向上不同相态粒子的分层较为明显,过冷层里的固态降水雪花、零度层附近冰水转换区的混合相态降水以及零度层以下的液态降水符合现有认识,验证了反演算法以及粒子识别算法的有效性。将结果进一步在雨雪转换降水相态识别中和零度层高度的检测,该反演算法均能得到较好应用,与同址同步观测的微波辐射计、云雷达、二维视频雨滴谱仪等观测结论一致。另外,与微雨雷达标准反演算法对比,RaProM算法的优势是... 相似文献
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2018年8月13—14日,1814号台风“摩羯”（YAGI）由强热带风暴逐渐减弱成热带低压,在山东省境内造成强降水,并引发了系列龙卷。龙卷发生后,气象部门对龙卷进行了详细的实地灾情调查。通过对6处龙卷路径无人机航拍的高分辨率图像和现场勘察的建筑物损毁、树木折断、庄稼倒伏等状况的综合分析,判断发生在滨州市姜楼镇、东营市盐窝镇的龙卷达到EF2级,其他为EF0/EF1级。上述龙卷都发生在残余低压环流中心移动方向的右前方,且集中在残余低压环流外围偏北段雨带中的小型超级单体内;其中在滨州引发的龙卷距离残余低压环流中心最近,约150 km,在潍坊引发的龙卷距离残余低压环流中心最远,约400 km。这些小型超级单体在雨带中,自南向北或者自东南向西北方向移动,尺度都很小,发展高度较低,强反射率因子核位于风暴的底部,低层反射率因子的南端有入流缺口,呈钩状回波特征;低层径向速度产品有较强的正负速度对。用雷达系统原适配参数值计算表明,在调查的6次龙卷中,仅有1次龙卷发生前算出了中气旋（M）产品,2次算出龙卷涡旋特征（TVS）产品;用修改的适配参数值进行计算,在6次龙卷发生前都算出了M产品,4次算出TVS产品,优化适配参数可提前将弱的M和TVS识别出来,对龙卷的临近预警具有指导作用。 相似文献
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2016年12月19日—2017年1月9日,受静稳天气影响,济南接连出现了10次大雾天气过程,期间最低能见度不足50 m。利用10次冬季雾过程收集的雾滴谱资料、自动气象观测站加密资料、NCEP/NCAR再分析资料以及常规气象资料,分析了济南冬季雾期间的环流背景、雾类型以及微物理结构特征等。结果表明：济南冬季雾中以小滴为主,直径8 μm以下的小滴占总数的88%以上,小滴数与数浓度具有较好的线性关系;谱型有“单峰窄谱”和“多峰宽谱”之分,“单峰窄谱”雾谱宽不超过13 μm,小雾滴所占比例很高,液态含水量与数浓度具有较好的线性关系,各微物理量较小,“多峰宽谱”雾平均谱宽在34 μm以上,液态含水量与直径12 μm以上的大滴数具有较好的线性关系,各微物理量较大;平流辐射雾的数浓度和液态含水量最大,辐射雾次之,蒸发雾最小;冬季雾具有明显的地域性特征,与南京和上海相比,济南冬季雾数浓度明显偏小;辐射雾和平流辐射雾中液态含水量偏小1～2个数量级,且谱宽明显偏窄。 相似文献
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