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利用广州白云机场2005-2017年的大气能见度、相对湿度、风速、气温等要素的逐时观测资料,结合花都花东站2012-2017年PM2.5浓度的逐时观测数据,分析了近年来白云机场能见度的变化特征,探究了能见度与气象要素、大气污染物之间的关系。结果表明:2005-2017年白云机场能见度呈逐年增大趋势,低能见度出现次数总体呈减少趋势。2-4月是机场低能见度时期,7月能见度最大。能见度日变化显著,最低能见度通常出现在清晨,午后明显好转。白云机场能见度与相对湿度、PM2.5浓度呈负相关关系,与风速、气温成正相关关系,其中PM2.5浓度对能见度的影响最明显。当相对湿度小于80%时,能见度下降得较为缓慢;而当相对湿度超过80%时,能见度急剧降低。相对湿度越大,出现低能见度所需的PM2.5浓度值就越小。地面风速在0~4 m·s-1时,相对湿度越大,能见度随风速的增长趋势越显著。 相似文献
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利用常规气象观测资料和NCEP2再分析资料,对2016年1月24日广州白云机场出现的一次强冷空气过程的环流背景、主要影响系统以及期间降水多相态转换的天气特征进行了分析。结果表明:本次天气过程来源于一次横槽转竖型寒潮,冷锋、中低空切变线和低空急流给华南地区带来了较长时间的降水天气;白云机场上空存在多条0℃等温线和逆温层,探空廓线多次穿过0℃等温线,使得地面出现了雨和冰粒的相态转换;降水相态变化时暖层温度、0℃层高度、位势厚度、边界层高度、气柱云水量和地表抬升指数等指数均发生较大变化;当降水相态为雨时,暖层温度≥2℃,0℃层高度≤975 h Pa;当降水相态为冰粒时,暖层温度≤0℃,0℃层高度≌1000 h Pa。 相似文献
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利用广东省3 km高度CAPPI雷达反射率因子拼图资料,对2012年6月22日一次降水个例进行0~3 h短时定量降水预报算法研究,以期通过改进算法来提高降水短时预报的准确率。在利用交叉相关算法获取回波移动矢量场后,使用五点平滑及卡尔曼滤波的方法对其进行处理,利用处理后的矢量场对雷达回波进行3 h外推,再进行0~3 h降水量预报。研究结果表明,经过滤波处理后可得到时空连续性更好的回波移动矢量场,滤波后回波外推预报效果明显改善,其临界成功指数(CSI)有所提高,空报率(FAR)显著降低,提高了降水预报准确率。 相似文献
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利用欧洲中心ERA5再分析资料和广州白云机场自动观测系统降水资料,分析2019年4月白云机场持续暴雨前对流层顶和平流层的信号特征。分析发现,2019年4月中下旬,广州白云机场出现了3次持续时间长、降水量大的持续性暴雨过程,降水较往年同期显著偏多。研究结果表明,3次持续暴雨发生前,对流层顶高度出现了下降,平流层高位涡冷空气入侵,机场上空位涡升高;在环流场中,中低纬地区对流层顶和平流层东风偏强,向北和向下传播,广州白云机场终端区在暴雨发生前西风持续下传;广州白云机场上空暴雨发生前对流层顶至平流层位势高度正异常。暴雨发生前,平流层冷空气高位涡移入、对流层顶下降、西风的下传均有利于持续性暴雨的生成。 相似文献
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提出了一种能够自动选取跟踪单元大小的雷达回波交叉相关跟踪外推算法(ATREC)。ATREC方法通过雷达回波的边界识别,得到不同尺度的雷达回波的特征运动信息,再不断地内部分化,得到不同次级尺度的内部运动信息,将特征尺度的特征运动场和次级尺度的内部运动场进行合成,最后得到外推的运动矢量场。ATREC方法可以在回波总体运动场基础上,逐级细分出不同次级尺度的移动信息,所以运动场更加平滑且兼顾不同尺度的移动信息,同时能够有效解决TREC类方法采用固定大小的跟踪单元而带来的问题,特别是TREC类方法针对小尺度对流系统的不适用问题。通过个例分析,并与基于交叉相关的多尺度雷达回波跟踪方法(MTREC)进行对比试验,结果表明:针对不同尺度、不同类型的天气系统,ATREC方法具有较强的客观分析能力和灵活的适用能力。通过个例分析检验评分和基于2016年4月总共128个个例的综合统计检验,检验评分结果表明:ATREC方法的预报评分整体优于MTREC方法。 相似文献
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利用国家气候中心160站月平均降水资料、印度热带气象研究所的全印度月平均降水资料和NCEP/NCAR的再分析资料,从年际和年代际角度分别研究了欧亚遥相关型（Eurasian teleconnection,EU）对印度夏季风与华北夏季降水关系的影响,并探究其物理机制。结果表明,EU与印度夏季风之间的相关系数只有-0.078,二者相互独立。印度夏季风与华北夏季降水有正相关关系（Indian Summer Monsoon and North China Summer Rainfall,ISM-NCSR）,且在正EU位相时,ISM-NCSR关系较弱;负EU位相时,ISM-NCSR关系较强。这是由于EU负位相时,贝加尔湖右侧存在反气旋环流,有利于北风及冷空气南下。因此,强印度季风时北上的暖湿气流在华北地区与偏北风相遇形成锋面,有利于华北降水;弱印度季风时华北地区完全被强北风控制,水汽输送通道被阻断,不利于降水,从而导致ISM-NCSR关系强。正EU位相时与此相反,相关关系弱。 相似文献
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对2017年8月1日在广州白云机场产生的42.1 m/s强阵风成因进行分析,发现此次强阵风是微下击暴流的下沉气流到达地面造成的。利用广州白云机场的地面自动观测资料和C波段多普勒天气雷达资料分析微下击暴流经过机场时地面各气象要素的演变特征以及产生强风切变的对流单体的移动和强度演变情况。分析表明:微下击暴流到达地面后造成了强烈的风速和风向的低空风切变,气压骤升,温度迅速降低,利用高时空分辨率的地面自动观测数据可以发布低空风切变的告警;在微下击暴流产生强地面风前,对流风暴单体的雷达回波反射率强度突然降低、回波顶高减弱,径向速度图上出现了中气旋以及在近地层有强烈的反气旋辐散,可利用多普勒天气雷达发布低空风切变的预警。 相似文献
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《湖北气象》2021,40(4)
基于多尺度IVAP (MIVAP,the Multi-scale Integrating Velocity Azimuth Process)方法反演风场进行临近外推的预报方法原理可以概括为:首先采用大尺度的分析单元通过IVAP (Integrating Velocity Azimuth Process)方法得到反演风场作为引导气流,表示雷暴的系统性移动,再通过小尺度的分析单元来反演风场,作为雷暴内部移动信息的表征,最后将不同尺度的风场进行合成得到外推的运动矢量场以进行临近预报。相比传统的多尺度TREC (MTREC,the Multi-scale Tracking Radar Echoes by Correlation)方法依赖于追踪回波过去的变化,需要相邻一个或者几个时次的雷达回波来跟踪雷达回波的移动,使用MIVAP方法外推预报只需要最新时刻的雷达反射率因子和径向速度。通过个例分析和统计分析,并且与MTREC方法进行对比试验,结果表明:MIVAP方法反演风场用于临近外推预报具有可行性,MIVAP方法具有实际应用的意义;MIVAP方法得到的外推运动矢量场方向要比MTREC方法方向总体整体偏右,且外推的平均速度要比MTREC方法快;MIVAP方法在30 min以内前几个时次的预报效果略低于MTREC方法,但是30 min以后的预报评分明显优于MTREC方法,MIVAP方法的检验评分整体要优于MTREC方法。 相似文献
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β中尺度低涡是引发长江中下游地区梅雨锋暴雨的主要中尺度天气系统之一,采用实况统计与数值模拟相结合的方法,对1999—2005年长江中下游地区梅雨期间23个低涡暴雨过程进行分析得出:暴雨一般都发生在中低层低涡南侧的西南急流里,急流的强度和位置直接影响降水落区和强度,低涡所激发的涡旋Rossby波在急流里传播时引发不稳定,产生强降水。根据基本流场风速二次切变理论,进一步研究表明:大部分低涡降水区基本流场都存在二次切变或者非线性切变,而这种情况正是涡旋Rossby波产生的物理根源。当垂直向基流风速二次切变U_(ZZ)0,且高层200 hPa附近引导气流比较强时,低涡移向东北偏东;当垂直向基流风速二次切变U_(ZZ)0,且中层急流比上下层略强,即U_(ZZ)绝对数值很小,低涡移向东南偏东;当垂直向基流风速二次切变U_(ZZ)0,且中低层急流相对于高层急流很强的时候,低涡移向西南向;当垂直向基流在中层的急流很强,上下急流不明显时,低涡移向西或西偏北。因此,垂直向基流风速二次切变是影响梅雨锋中尺度低涡路径的关键因子,这一结论对于梅雨期间低涡暴雨落区预报有很好的指示意义。 相似文献
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