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利用广州南站高铁客运枢纽的客流资料和广州市全市的气象监测网观测资料,分析了台风"山竹"影响广州的风雨特征以及其对广州南站客流运输造成的影响,结果表明:(1)台风"山竹"8级以上大风对广州影响持续时间达26 h,覆盖率为74%;10级以上大风影响持续时间达21 h,覆盖率为30%,给广州市造成暴雨到大暴雨降水影响,暴雨以上覆盖率达85.08%;(2)台风"山竹"影响期间,广州南站客运枢纽的区域客流人数较日常减少了70%,且流入、流出的客流量均大幅度下降,造成长时间驻留的客流比例异常增多,驻留超过5 h的客流人数比例最高值达到83.61%;(3)台风"山竹"造成广州南站的列车、客车、出租车当天全部暂停运营,公交车线路调整或停止运营,地铁虽然正常运行,但受台风影响客流也明显减少。 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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利用光腔衰荡光谱(CRDS)技术在线观测了广州番禺大气成分站(GPACS)的大气CO2浓度特征,分析了地面风对CO2的作用。结果表明:(1)大气CO2在珠江三角洲地区存在明显的地域不均匀特征,2014—2016年期间GPACS的年均本底浓度比全球背景地区平均增加了22.5×10-6(22.5 ppm);(2)大气CO2浓度在春季最高,冬、秋季次之,夏季最低,年均值为426.64±15.76 ppm;(3) CO2的日变化为双峰结构,峰值分别在05:00—07:00和21:00—22:00,谷值在13:00—15:00,表明受到了自然过程以及人为排放源的复合影响;(4)风场显著影响CO2的浓度分布,春、夏季CO2浓度距平日变化与地面风速为显著负相关,秋、冬季则为显著正相关。在春、夏季,S-WSW和NNE-N风向上CO2浓度较低,在秋、冬季,SSE-S和N方向均导致CO2浓... 相似文献
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将广东省划分为粤东、粤西、粤北、珠三角4大区域,利用广东省101个环保国控站点2014—2016年期间的AQI 6要素在对"区域污染过程"进行定义的基础上,分区域统计污染天气过程,并对影响天气型进行归类分析。结果表明:2014—2016年期间广东省出现的区域污染过程频次各区累计:珠三角47次、粤北22次、粤东17次、粤西13次。PM_(2.5)区域污染过程累计:珠三角25次、粤北15次、粤东11次、粤西10次;O_3区域污染过程累计:珠三角28次、粤北7次、粤东6次、粤西5次;NO_2区域污染过程集中在珠三角共计19次。影响天气型归类为珠三角和粤北、粤东、粤西等非珠三角PM_(2.5)易污染型中冷高压出海形势均占比超50%;O_3易污染型中单纯副高、单纯台风外围及两者叠加形势珠三角占比超60%,非珠三角占比超80%;珠三角NO_2易污染型中冷高出海型占比近70%。 相似文献
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介绍了临近预报系统“雨燕”中的风暴系列算法, 包括风暴识别、 风暴追踪、 基于TREC技术的风暴位置预报, 以及预报位置实时评分算法等。利用2008年北京奥运期间出现的多个强对流天气, 统计出该风暴产品在30 min和60 min预报时效的绝对距离误差分别约为13 km和23 km。分析了北京奥运天气预报示范项目期间该风暴产品误差较大的原因, 主要集中于TREC技术本身及其适用范围, 以及风暴预报方案中处理细节的不足, 具体为TREC技术不适用于孤立的回波单体, 雷达探测边界对TREC技术的影响, TREC矢量有时呈现出一定的空间不连续性, 以及对孤立少动单体的不当处理等。针对上述原因, 提出了一系列的改进方案, 包括对用于风暴位置预报的TREC矢量增加一致性检验, 利用风暴的历史轨迹校正不恰当的TREC矢量; 对TREC技术中象素阵列大小进行统计分析, 选择最适合北京地区的阵列大小; 风暴预报位置超出回波范围时新的处理技巧等。利用北京奥运期间的强对流资料, 对改进后的风暴算法进行评估。结果表明, 一方面, 改进后的算法能较好地控制风暴预报位置的绝对误差, 在30 min和60 min预报时效, 绝对误差分别减小了25%和26%。另一方面, 由于预报位置精度的提高, 能够提升相邻时刻风暴匹配的效率, 使得与以前算法相比有更多的风暴样本参与了各个预报时效的评分。 相似文献
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