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基于风险矩阵理论,初步建立了重大活动气象风险评估方法与流程,并以北京某重大庆祝活动服务为例,在多部门联合共同确定活动期间气象风险源的基础上,利用长时间序列气象资料及短期测风雷达观测资料,分析了庆祝活动期间各类气象风险的可能性,结合对活动可能造成后果的严重程度,利用风险矩阵开展了气象风险评估及风险控制研究。评估结果表明,庆祝活动期间主要气象风险依次为降水/阴雨、白天大风、雾-霾、夜晚大风、高温、雷电、低温等7类。其中,降水/阴雨、白天大风、雾-霾为高风险,夜晚大风为中风险,其余均为低风险,根据评估结果建立的风险控制原则和具体措施成功应用于庆祝活动风险控制中。与现有气象业务服务中天气风险评估相比,本研究实现了重大活动气象风险评估由仅考虑高影响天气出现概率向基于影响的风险评估的转变。 相似文献
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全球GRAPES等压面三维变分分析预报循环系统及试验 总被引：1，自引：0，他引：1
利用全球通讯系统GTS传输的常规观测资料和卫星资料,用全球与区域同化预报系统GRAPES(global/regional assimilation and prediction system)全球等压面三维变分分析和中期数值预报模式进行为期两个月6 h分析预报循环试验,并对分析结果进行了诊断分析。结果表明,位势高度在中低纬对流层顶及以上区域存在5~20 gpm负偏差,在100 hPa以下的南北极区域存在5~20 gpm正偏差;相对湿度在南极存在较大负偏差,在高层有较大正偏差。风场在赤道中高层有较明显的偏差。在500 hPa上北半球GRAPES位势高度与NCEP资料的均方根误差在10 gpm左右,南半球在15~24 gpm之间。与探空观测相比,经变分分析后,分析的偏差和均方根误差都有所减小,但位势高度背景场存在明显负偏差,而且在100 hPa以上位势高度改进不如低层明显。全球等压面三维变分分析预报循环试验表明,分析预报循环系统能稳定运行,但是分析和6 h预报场还存在系统性偏差。 相似文献
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对2020年7月22日山东半岛一次极端暴雨天气过程开展观测分析,并利用中尺度模式WRF对此次局地降水过程进行了高分辨率数值模拟,对暴雨过程进行了天气背景和中尺度降雨的诊断。WRF模式较好地再现了此次极端暴雨过程,结果表明：此次极端暴雨过程短时降水强度大且局地性强,在时空上具有明显中尺度特征。降水发生在北抬副热带高压与华北低涡底部之间的西南气流中,强低涡与低空急流是影响此次降水的重要天气系统。西南急流为本次暴雨过程极端水汽的主要输送载体;在弱高空辐散场下,从地表延伸至500 hPa高空的深厚低涡是造成本次暴雨的主要影响因子,其时空演变特征与中尺度云团变化一致,与暴雨的发生直接相关。低涡、低空急流和副高之间的相互作用使低涡加强发展,低涡南部有暖湿气流入流,北部有干冷气流流入,比湿梯度基本呈现为自南向北递减分布,是典型的伴有低空急流的中尺度低涡流场分布;低涡辐合及其与副热带高压边缘强风速带的共同作用,导致强垂直运动发展并维持,是造成本次山东半岛极端暴雨的重要原因。 相似文献
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基于集合卡尔曼变换的区域集合预报初步研究 总被引：7，自引：0，他引：7
为了深入研究集合卡尔曼变换(Ensemble Transform Kalman Filter,ETKF)初值扰动方法,提高集合预报质量,从全球大集合预报资料中提取初始扰动场,建立区域模式的ETKF初值扰动方案,对2008年7月22日发生在中国东部的一次暴雨过程进行集合预报试验,并分析ETKF方案构造的扰动场特征和集合预报效果。结果表明,由ETKF初始扰动方案产生的扰动场大小与分布合理,能够反映观测站点的空间分布,能够保持所有正交、不相关方向的误差方差。集合预报降水落区相对控制预报有所改善,集合平均小雨和中雨TS评分和BS评分总体优于控制预报。24h集合预报的Talagrand分布优于36h预报。试验结果揭示了ETKF初值扰动方案的基本性质及利用ETKF方法进行区域集合预报的可行性。 相似文献
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垂直探测台风边界层特征对于认清台风结构具有重要意义。基于1319号台风“天兔”途经的三个边界层风廓线雷达站的观测资料,结合探空数据,本文分析了“天兔”的边界层径向、切向风特征,结果表明：1）最大切向风速出现在眼区附近,在“天兔”稳定维持为强台风级别期间,最大切向风速基本稳定在1800 m高度左右,随着登陆后强度的迅速减弱,最大切向风速减弱、最大切向风速垂直范围缩小;2）最大风速所在高度和台风入流层顶高基本相近,大于依据理查森数或位温梯度所判断出的边界层高度,而基于信噪比（SNR）或其梯度所判断的混合层高度时常偏低;3）“天兔”登陆前边界层高度可以达到2100 m以上,在台风级别及以上时,各站观测到的边界层高度变化不大,基本在1200～1600 m之间,登陆后随着台风强度的减弱,边界层高度迅速减小。 相似文献
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1982~1999年中国地区叶面积指数变化及其与气候变化的关系 总被引：1，自引：0，他引：1
利用1982～1999年AVHRR Pathfinder卫星遥感观测的植被叶面积指数（leaf area index,LAI）资料和中国730个气象台站的温度、降水观测资料,研究了中国不同地区（东北地区、华北地区、长江流域、华南地区和西南地区）LAI的季节、生长季和年变化,及其与气候变化（温度、降水）的关系。结果表明,在中国大部分地区,年平均LAI和生长季平均LAI均是增加的。由于区域和季节气候的差异,LAI变化趋势具有明显的空间和季节非均一性。从区域平均的角度来看,不同地区年和生长季平均LAI都有增加趋势,并且在华南地区增加最快。因而,在全球变化背景下,华南地区可能是潜在的碳汇。在季节尺度上,各地区区域平均LAI基本上都是增加的,并且都在春季增加最快。温度变化是LAI变化的主要原因。但是人类活动如农业活动、城市化等对华北平原、长江三角洲和珠江三角洲等地区LAI变化的作用不容忽视。 相似文献
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GRAPES中地形重力波拖曳物理过程的引进和应用试验 总被引：6，自引：2，他引：4
在中国新一代全球中期/区域中尺度同化与预报系统(GRAPES)模式中引进了ECMWF地形重力波拖曳物理过程,填补了GRAPES全球中期数值预报系统中物理过程的空白。重新计算了地形重力波过程需要的地形静态资料数据,并与原ECMWF模式的地形静态参数进行了对比分析,验证了模式地形参数的正确性。利用GRAPES模式,进行了地形重力波拖曳物理过程影响的敏感性数值试验;结果表明:引进地形重力波拖曳过程以后,在存在大地形的区域,风场会发生变化,当纬向风遇到青藏高原时,一部分气流会产生爬坡效应而越过高原,使高原上空的西风气流减弱;另一部分气流会绕过高原,在高原的南侧产生绕流;随着模式积分时间的延长,风场变化会越来越明显,地形越复杂,风场的变化也越复杂;连续的模式积分试验结果显示,引进地形重力波过程,可以延长GRAPES模式的可用预报时效,提高了全球形势预报的准确率。通过对一次降水过程的模拟,对地形重力波过程影响降水预报的原因进行了简单分析。结果显示:引进地形重力波拖曳过程后,改变了大气流场的分布,使预报的流场更接近于大气真实状态,从而提高了降水预报的准确率。 相似文献