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1.
为进一步完善热带气旋大风风圈的分析和预报业务,利用中央气象台(NMC)发布的热带气旋报文资料、ERA5再分析资料,研究了2015年6月30日至2020年12月31日热带气旋最大强度时的7、10和12级风圈的非对称性特征及成因。统计结果表明: 热带气旋的7级风圈半径非对称性最大,10级次之,12级最小;非对称分布热带气旋的7、10和12级风圈最大半径大多分布在东北、东南和西北象限;同一热带气旋的7级和10级风圈最大半径大多分布在相同的象限。将7级风圈单一象限分布的热带气旋与多象限分布的热带气旋各按象限分布分成4类,分析4类7级风圈单一象限分布的热带气旋生成季节、地面10 m风特征及风圈非对称分布的成因发现:各类热带气旋具有明显的季节特征;地面10 m风场呈不对称分布;风圈非对称分布与西太平洋副热带高压、西南气流及地面冷高压等天气系统与热带气旋的相互作用造成的各象限位势高度梯度非对称分布密切相关。   相似文献   
2.
使用2020年3—9月逐时更新的CMA广东短临3 km数值模式(CMA-GD(R3)模式)1~12 h逐小时降水量资料,利用最优TS评分订正方法(OTS)对逐小时降水量进行分级订正,并分别从整体和分类型降水过程预报订正效果进行了检验和对比评估。结果表明:从整体预报订正性能来看,通过OTS方法对CMA-GD(R3)模式订正后,对于≥1 mm/h及以上量级的降水,OTS均有较好的订正能力,并且随着雨强的增加,其TS评分的改善比率越大;同时,OTS可有效减少各个预报时效的漏报率和空报率,其中漏报率减小更加明显,表现出明显的湿偏差(空报偏多)。从三类暴雨过程逐时降水预报订正效果来看,通过OTS订正之后,对于≥1 mm/h的降水,OTS对三类暴雨类型均有正的订正能力。其中在0.1 mm、1 mm、10 mm、20 mm、35 mm、50 mm 6个量级上,季风型的逐时降水预报表现最好,6个量级的TS评分值分别为0.403、0.232、0.053、0.023、0.009和0.004;在5 mm量级上锋面型的逐时降水预报表现最优,其TS值为0.102。从改善效果来看,经过OTS订正后,在1 mm量级上台风型改善率最大,在5 mm和10 mm量级上锋面型改善率最大,在20 mm、35 mm和50 mm量级上季风型改善率最大。   相似文献   
3.
4.
陈涛  董林  罗玲  杨舒楠 《气象》2021,47(12):1433-1443
2019年9号台风利奇马在浙江造成极端降水,其中8月9日白天浙江东部受台风外围螺旋雨带长时间影响,9日夜间在台风内核对流影响下降水有显著增强;降水中心与浙江临海地区的天台山、括苍山和雁荡山等地形特征密切相关。GPM(Global Precipitation Measure)卫星遥感反演表明近岸台风螺旋雨带以层积混合型降水为主,台风眼墙区域以热带暖云对流型降水为主;眼墙区雨滴有效直径更大、雨滴数密度更高,有利于形成高降水强度。台风登陆前移动速度较慢,浙江沿海地区维持低层锋生和辐合,有利于外围螺旋雨带降水维持和增强;登陆前后受环境垂直切变等因素影响,台风中心左前侧眼墙区域对流活跃,在登陆点附近强降水区偏向于台风中心左侧。分钟级降水观测表明台风登陆期间浙江近海山区降水强度2~3倍于平原地区,其中地形性降水增幅效应与台风对流非对称结构差异对降水影响程度基本相当,有利于在台风中心左前侧的括苍山—雁荡山山区形成强降水中心。  相似文献   
5.
1804号台风"艾云尼"给广州带来了近10年最强的台风降水,对期间主要出现的两次强度明显不同的强降水过程的成因进行了对比分析,结果表明:(1)第1段强降水主要是受"艾云尼"外围环流影响,第2段转受其本体环流影响,深厚的低空急流为强降水的产生提供了较好的水汽和不稳定能量条件;(2)第2段强降水过程高低空辐散辐合强度均增大到第1段过程的1.5倍以上,为第2段强降水的增强提供了更好的动力条件;(3)第2段强降水过程水汽通量及辐合强度较第1段明显增强,为降水的增强提供了更好的水汽条件;(4)强的θse平流输送及其随高度的减弱是不稳定能量维持的重要原因.  相似文献   
6.
针对高分辨率数值天气预报的时空不确定性, 利用邻域最优概率方法对华南区域GRAPES快速更新循环同化预报系统的24 h预报进行逐时降水订正和检验评估。结果表明: (1)邻域法能改善模式降水预报的空间不确定性, 最优邻域半径随降水等级增加而减小, 强降水的最优邻域半径约为60 km; (2)通过引入时间滞后因子, 可进一步改善模式不同时间起报的不确定性, 结合Brier评分确定了时间滞后窗为4 h; (3)提出基于邻域最优概率阈值的降雨进行分级订正方法, 有效提升了降水客观预报能力, 晴雨预报较模式全部为正技巧, TS评分达到0.89以上, 总体提升幅度约5.3%;强降水预报同样均为正技巧, TS评分呈先降后升趋势, 在12 h时效前后预报效果最优, 进一步提升了GRAPES快速更新循环同化预报系统的业务预报水平。   相似文献   
7.
CINRAD-SA双偏振雷达资料在降水估测中的应用初探   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
陈超  胡志群  胡胜  张扬  李珊珊 《气象》2019,45(1):113-125
对基于水平反射率ZH和差分传播相移率K_(DP)的降水估测综合法R(C)进行了改进,并对广州S波段双偏振雷达2016年2次飑线和2次台风降水过程的Φ_(DP)使用小波分析进行滤波处理,在此基础上使用变距最小二乘法拟合得到K_(DP)的值。分别使用R(C)和R(Z_H)法对2次飑线和2次台风降水过程进行降水估算,将估算结果和雨量计小时雨量进行了对比,并将两种方法的评估结果进行了对比。结果表明:(1)对于飑线类型降水,R(C)法对5 mm·h~(-1)以上的降水估测精度要好于R(Z_H)法,且降水率越大,R(C)法优势越明显,当降水率≥20 mm·h~(-1)时,两次过程R(C)法比R(Z_H)法的平均相对误差(RE)降低了17. 2%,平均绝对误差(AE)减少了1.89 mm,平均均方根误差(RMSE)减少了1.66 mm;(2)对于台风类型降水,R(C)法对5 mm·h~(-1)以上的降水估测精度也好于R(Z_H)法,当降水率≥20 mm·h~(-1)时,两次过程R(C)法比R(Z_H)法的平均RE降低了33. 19%,平均AE减少了3. 95 mm,平均RMSE减少了4.05 mm;(3)对于飑线和台风两种类型降水R(C)法都明显改善了降水率较大时的R(Z_H)法低估问题,但R(C)法在降水率10 mm·h~(-1)时也存在低估,可能是由雨滴谱资料观测误差导致拟合的系数偏小或雷达硬件造成的观测偏差等造成的。  相似文献   
8.
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   
9.
3个登陆台风引发阳江特大暴雨的水汽输送对比分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用区域自动站资料及NCEP再分析资料,对0915号"巨爵"、1006号"狮子山"和1011号"凡亚比"登陆后引发阳江特大暴雨的水汽输送特征进行了对比分析,并应用HYSPLIT-4轨迹模式验证了水汽来源。结果表明:1)它们引发阳江特大暴雨期间,低纬西南季风活跃。"巨爵"影响时由来自印度洋与副高西侧偏南气流汇合产生强降雨,水汽来源于中南半岛和孟加拉湾;"狮子山"影响时西南水汽输入明显减弱,主要由偏东气流携南海近海水汽的注入引发了局地短而强的降雨,水汽来源于南海近海;"凡亚比"登陆后,北部湾超低空急流的暴发,有利于强西南气流携带水汽经粤西往"凡亚比"输送,引发粤西地区特大暴雨,水汽主要来源于北部湾。2)强降雨都是始于阳江特大暴雨区纬向风转东风或经向风转南风阶段。"巨爵"、"凡亚比"引发阳江强降雨前后,850 h Pa南海、北部湾经向风南风明显增大,加强了海上水汽的向北输送。"狮子山"影响时则是由于近海短时间转东风,水汽由东输入并加强了辐合。3)水汽输送以"巨爵"最强、"狮子山"最弱,水汽辐合层次"巨爵"和"狮子山"较"凡亚比"要浅薄。它们的低层水汽辐合中心与特大暴雨区有很好的对应关系。  相似文献   
10.
利用FINE ECMWF模式逐日分析场(0场)序列和10d预报场序列,使用气候学方法客观检验FINEECMWF模式对南海10米风速的预报能力,主要结果如下:(1)模式对南海10米风速具有较高的预报性能,并且不同季节和不同海区具有不同的预报性能.(2)随着预报时效的增加,均方根误差线性增长.不同季节均方根误差最小的是春季,其次是冬季,最大的是夏季和秋季.随着预报时效的增加,15°以北海区的误差增长最快.广东沿海西部海区、北部湾和海南岛西南部在各个季节各个预报时次都是相对大值区.(3)随着预报时效的增加,ACC逐渐减小.不同季节预报效果最好的是春季和冬季,其次是秋季,最差的是夏季.随着预报时效的增长,春季和夏季ACC的大值区主要出现在海区的南部,秋季的大值区分布在海区的南部和北部,冬季的大值区主要分布在海区的中北部.  相似文献   
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