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1.
为研究梅雨期极端对流系统的微物理特征,利用2013—2014年江淮梅雨期间南京溧水S波段双偏振雷达探测资料和地面自动站小时降水资料,统计分析了两类极端对流降水系统的微物理特征及差异。这两类极端对流系统的定义基于地面降水强度和雷达回波顶高,分别为所有对流中降水强度最强的1%(R类:小时降水强度>46.2 mm/h)和对流发展高度最高的1%(H类:20 dBz回波顶高>14.5 km)。结果显示这两类极端对流系统仅有30%的样本重合,显示了二者之间的弱相关性。对于相同的反射率因子ZH,R类极端对流系统的近地面差分反射率因子ZDR通常较H类极端对流小约0.2 dB,表明R类极端对流具有较小的平均粒径。结合双偏振雷达反演的粒子大小和相态分布显示,虽然两类极端对流都表现出海洋性对流降水特征,但R类极端对流较H类极端对流的总体雨滴粒径更小而数浓度更高,导致R类极端对流系统的地面降水更强。与R类极端对流系统相比,H类极端对流系统的上升运动更强,将更多的水汽和过冷水输送到0℃层以上,有利于形成更大的冰相粒子(如霰粒子等),并通过融化形成大雨滴。以上研究表明,梅雨期降水强度和对流发展深度并没有必然的联系,极端降水主要是中等高度的对流引起。   相似文献   
2.
登陆台风边界层风廓线特征的地基雷达观测   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了分析登陆台风边界层风廓线特征,利用2004—2013年中国东南沿海新一代多普勒天气雷达收集的17个登陆台风资料,采用飓风速度体积分析方法,反演登陆台风的边界层风场结构特征。与探空观测对比表明,利用雷达径向风场可以准确地反演登陆台风的边界层风场结构,其风速误差小于2 m/s,风向误差小于5°。所有登陆台风合成的边界层风廓线显示,在近地层(100 m)以上,边界层风廓线存在类似急流的最大切向风,其高度均在1 km以上,显著高于大西洋观测到的飓风边界层急流高度(低于1 km)。陆地边界层内低层入流强度也明显大于过去海上观测,这主要是由陆地上摩擦增大引起。越靠近台风中心,边界层风廓线离散度越大,其中,径向风廓线比全风速以及切向风廓线离散度更大。将风廓线相对台风移动方向分为4个象限,分析边界层风廓线非对称特征显示,台风移动前侧入流层明显高于移动后侧。最大切向风位于台风移动左后侧,而台风右后侧没有显著的急流特征,与过去理想模拟的海陆差异导致的台风非对称分布特征一致。  相似文献   
3.
登陆台风卡努(0515)内核区环流结构特征分析   总被引:6,自引:3,他引:3       下载免费PDF全文
魏超时  赵坤  余晖 《大气科学》2011,35(1):68-80
本文采用地基雷达轨迹显示技术(Ground Based Velocity Track Display,简称GBVTD)反演的雷达风场资料,分析台风卡努(0515)在登陆期间近中心环流结构特征.轴对称环流结构分析表明,登陆前卡努轴对称切向风速最大值出现在眼墙区域2 km高度附近,最大风速半径随高度向外倾斜.轴对称径向入流...  相似文献   
4.
邹玮  沈晗  袁慧玲 《大气科学》2022,46(6):1281-1299
雷达资料同化能够改善强对流天气的预报,但是不同的模式方案配置会得到不同的结果。本文针对中国南部2018年3月4日一次飑线过程,以全球预报模式GFS分析场和预报场为背景场,采用中尺度区域气象预报模式ARPS 3DVAR系统同化多普勒雷达径向速度,用云分析处理反射率数据,考虑同化间隔、频次、云分析中不同参数调整,采用1 h同化窗口,设计不同同化方案,最后用WRF模式进行预报,研究雷达资料同化对飑线系统触发及发展机制的影响。结果表明,同化间隔过短时,由于模式热动力变量没有平衡产生虚假回波,同化间隔过长时,系统触发和发展的特征普遍偏弱;采用12 min间隔同化得到了最好的初始场,并且同化频次越高得到的降水预报结果越好。此外,ARPS云分析能大大改善初始场,减少模式自调整时间,其中湿度调整、温度调整、雨水调整及水汽调整对系统动力过程和水凝物初始场分布都有较大的影响,而垂直速度相关参数调整影响较小。  相似文献   
5.
刘甫  明杰  张翰  田娣 《热带气象学报》2020,36(4):552-561
利用日本多功能运输卫星(Multi-functional Transport Satellite,简称为MTSAT-2)逐小时云顶亮温资料、Climate Prediction Center Morphing Technique(CMORPH)逐3小时降水资料及南海北部的现场观测资料,对2014年第16号热带气旋"凤凰"的结构演变和远距离洋面上的海洋响应特征进行了研究。结果表明:高空环流形势场的变化主导了"凤凰"的移动方向,调整其云系结构;"凤凰"过境期间测站处气压和气温明显下降,风速和相对湿度有所增加,并伴随有多次阵性降雨过程,最大降雨量可达174 mm/h;"凤凰"引起的强混合的热泵作用导致测站处海洋混合层冷却加深,三个站位观测到的最大海表面降温分别为0.53 ℃(站位2)、0.50 ℃(站位4)、1.18 ℃(站位5);"凤凰"期间海表面盐度下降,且强降盐过程与降水时段具有较好的时间一致性,降水时段内,三个站位观测到的表层最大降盐量分别为0.557 psu(站位2)、0.407 psu(站位4)、0.773 psu(站位5)。   相似文献   
6.
江苏南部汛期降水日变化特征分析   总被引:2,自引:1,他引:1  
利用江苏南部20个气象观测站2008—2012年汛期(5—10月)逐小时降水资料,应用降水频率来分析了江苏南部地区降水日变化基本特征和区域差异。研究表明:降水日变化特征地域性差异较强,西部站、东部站和东北沿海站都存在一定的特征差异。东部站降水量的最大值主要出现在下午和傍晚;西部站降水量主峰值出现在下午,并且在清晨和夜间还有两个次峰值;东北沿海站呈现出午前、午后的双峰值形式。2008—2011年降水量下午高值区有先减弱后增强并提前的趋势,而上午的高值区有总体减弱并推迟的特征。2011年后有明显减弱的趋势。江苏南部总体来说,短时强降水(大于20和25 mm/h)在16—19时出现主峰值,07—09时也有相对较小的次峰值。  相似文献   
7.
受季风槽影响,2018年8月30—31日华南地区出现一次极端暴雨过程,单日站点累计降水量达1?056.7 mm,刷新了广东有历史纪录以来新的极值。对于此次极端降水事件,常用的业务模式包括欧洲中期天气预报中心全球模式(ECMWF)、日本气象厅谱模式(JMA)和中国气象局广东快速更新同化数值预报系统(CMA-GD),都低估了降水强度。利用深圳市气象局业务对流尺度集合预报系统分析了此次特大暴雨过程,结果表明:对流尺度集合预报系统对本次特大暴雨过程具有比较好的预报能力,概率匹配平均最大雨量达348.7 mm·(24 h)-1,集合平均的强降水中心和观测基本一致,观测极值附近区域发生大暴雨(≥150 mm)概率最大值达到80%。选取了较“好”和较“差”集合成员预报进行对比分析,发现较“好”成员预报的强降水中心位置和观测基本一致,而较“差”成员预报的降水中心位置则偏向福建地区。较 “好”成员预报出莲花山南侧地面中尺度辐合线较长时间的维持和缓慢移动,导致强降水雨团在莲花山脉附近不断地触发和维持,同时地形的阻挡作用使得对流系统在地形附近区域持续维持,造成了罕见的特大暴雨;而较“差”成员辐合区位于莲花山以北,对流形成后向东、向北移动,最终导致强降水预报位置偏向福建地区。  相似文献   
8.
利用江苏近10 a(2005—2014年)暖季(5—9月)69站逐时降水资料,详细分析了短时强降水的空间分布、年际变化、季节内演变以及日变化特征。分析结果表明:短时强降水空间分布不均,整体上北部比南部活跃,最活跃区均位于沿淮西部,高强度短时强降水多发生在淮北东部,且空间分布集中。近10 a来江苏短时强降水整体呈减少趋势,主要表现为北部地区减少最为显著。短时强降水季节内分布不均匀,以7月最为活跃,高强度短时强降水在8月最为频繁;其逐候分布显示,梅期短时强降水骤增,于7月第2候达到峰值,盛夏期间高强度短时强降水增多,8月第3候达到峰值。江苏短时强降水的日变化整体呈双峰结构,主峰和次峰分别出现在傍晚17时(北京时间,下同)和清晨07时,高强度短时强降水多发于午后;短时强降水日变化存在季节内演变的阶段性特征和地域性差异,其中梅期和盛夏两个高发阶段均呈单峰结构,但梅期峰值出现在清晨,盛夏阶段峰值则出现在傍晚;由南向北,日变化特征由单峰向双峰、多峰演变,在淮河以南地区日峰值大多出现在午后至傍晚,而淮河以北地区多出现在夜间至清晨。  相似文献   
9.
两次早春暴雪过程的对比分析   总被引:8,自引:0,他引:8  
利用常规资料、区域气象自动站、卫星云图、多普勒天气雷达和闪电定位资料等,对2010年和2011年山东早春出现的两次暴雪天气过程进行了对比分析,重点研究了暴雪的对流性和成因.结果表明,低涡(切变线)、低空急流、地面气旋(倒槽)等是暴雪的主要影响系统;高空和地面天气系统在时间和空间配置上的差异是造成暴雪对流性不同的关键因素.红外云图能很好地反映暴雪天气过程对流性的强弱;多普勒天气雷达可清楚地识别出两次过程的中尺度结构.南北对称的垂直速度对是早春暴雪的重要特征;对流层低层逆温层和暴雪前期爆发性增暖是造成“雷打雪”的重要因素;物理量诊断的对流不稳定存在与否是区别“雷打雪”和常规暴雪的重要标志;垂直风切变在“雷打雪”暴雪过程中发挥重要作用.  相似文献   
10.
利用2010年江苏省20个土壤水分站的自动站与人工观测资料,分析了自动站与人工观测的对比差值、相关系数和各自的方差等.结果表明:人工观测值平均高于自动站观测值,两者在浅层的平均差值最小,相关性最好.随着土壤深度的加深,人工与自动观测对比差值增大,相关性减小,在出现强降水时尤为明显.在有效降水较少时,各层人工观测方差均明显大于自动站观测.自动站观测方差在浅层为最大,随深度的加深而明显降低,因为受降水影响很小,而表现比较稳定.人工观测却受降水影响相对较大,方差平均值在各层表现波动均较大,在较深层波动更明显.最后通过多元线性回归方法,以六合站为例初步建立了土壤干旱预报模型并检验其预报能力.  相似文献   
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