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一次致灾大暴雪的多尺度系统配置及落区分析 总被引：4，自引：0，他引：4
利用高时空分辨率T6390场预报资料、FY-2C卫星资料和Doppler雷达产品,详细分析了2010年2月23日发生在新疆天山北坡中部致灾大暴雪的多尺度系统和物理量场配置以及发生时间和落区.结果表明,南北支短波槽的合并、加强使得冷暖空气强烈交汇是造成大暴雪的主要环流背景,低空急流、辐合线和切变线是大暴雪的主要触发机制,低空急流输送的大量水汽和高低空急流的有利配合有助于低层上升运动加强,为暴雪强度的增强提供了有利条件.大暴雪发生在南北支短波槽交汇处、高空急流入口区右后方辐散区、低空西南暖湿急流出口区左侧辐合区、辐合线前部、切变线南侧以及地面冷锋附近的重叠区域内.大暴雪期间中高层辐散大于中低层辐合,上升运动强盛且深厚,水汽辐合强烈、湿层深厚.中-α和中-β尺度冷云团是造成大暴雪的主要系统,降雪强度、范围和持续时间与冷云团强度、面积及其生命史呈正相关,大暴雪发生在冷云团内部局地增强及强中心维持阶段,并位于TBB≤-65℃的中-α尺度和TBB≤-70℃的中-β尺度冷云团边缘的TBB梯度最大处.强降雪时段雷达回波呈带状分布,回波移动方向与带状长轴方向一致,使得降雪时间较长;回波强度演变、强中心范围与降雪量分布及强降雪中心范围基本一致,强降雪中心的回波强度达35～40 dBz,回波强度梯度大,“S”形速度场曲率大,垂直累积液态水含量有短时的跃增过程,回波演变具有短时弱对流特征. 相似文献
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在海温预报中引入混沌理论,将相空间重构与模糊神经网络相结合,提出了海温垂直建模预测模型。通过相空间重构,把海温时间序列拓展为多维序列,而多维序列包含着各态历经的信息,从而挖掘出了丰富的海温变化空间的信息,有利于模糊神经网络的训练。利用建立好的模糊神经网络模型,较好地对海温的垂直结构进行了建模、训练和预测。实际的预测结果表明,该模型预报精度较高,超前1~5个月的预测值的相对误差均控制在10%以内,预测结果可以为业务工作提供一定的参考与借鉴。 相似文献
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