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利用欧洲中心1979—2015年夏季6—8月ERA-Interim逐日再分析资料和国家气候中心CN05.1格点化降水观测数据集,引入基于自组织映射SOM(Self-Organizing Maps)方法进行长江中下游地区夏季海平面气压空间距平场的客观分型,得到该地区25种地面天气型及其系统演变特征,发现天气型的稳定、转移与天气系统强弱有关。高低压系统越强,天气型停滞频率越高,天气型越稳定;反之,天气型越不稳定。基于SOM天气型转移概率,发现三条与局地降水联系的系统演变路径,其中1号路径暖空气势力强盛,副高北上,推动锋面北抬,产生江北降水型,多发生在7月;路径2反映冷空气势力强盛推动锋面南下的天气过程,产生沿江降水型,该天气型在6、7月均易发生;路径3表现为台风移动变化对长江下游江南地区降水的影响,为江南降水型,且集中在8月。通过引入SOM方法对逐日天气尺度环流进行分型,从气候态上捕捉与降水有关的天气系统的移动变化特征,体现SOM方法在模拟天气系统演变的优势。 相似文献
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《气象研究与应用》2021,42(2)
通过FY-3B TOU与Aura OMI卫星臭氧总量产品的比对分析,检验FY-3B TOU臭氧总量产品的适用性。结果显示,两者的相对偏差(RD)在赤道、南北半球中纬度大部分地区为2%～4%,而在南北极区扩到4%～6%和8%～10%,从赤道到两极RD随纬度升高而增大;除南北极区外,其余地区RD月平均值均呈现出明显的季节变化特征,尤其南半球中纬度地区的季节特征更为显著;赤道地区RD值随卫星臭氧总量的变化波动较小,基本稳定在0.1%～2.9%,其余地区仅卫星臭氧总量在230～500DU之间时,RD才出现相对稳定的波动,可见除赤道地区外RD在不同区域对卫星臭氧总量值有一定程度的依赖性;南北极区太阳天顶角(SZA)在45°～65°期间,RD随SZA增大均呈正的下降趋势,在70°～80°之间均呈现小幅度的回升,总体来看,TOU臭氧总量RD值受SZA变化情况并不明显。 相似文献
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基于常规观测与雷达观测资料,应用西南区域数值模式SWCWARR和重庆RUC模式,对2019年4月27～28日重庆江北国际机场出现的一次强对流天气过程进行对比分析.结果表明:本次天气过程是高空槽后冷空气与低层西南暖湿气流相遇后形成切变,受地面辐合锋面和前倾槽系统共同影响的一次对流过程.SWCWARR模式的预报效果更优,该... 相似文献
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本文对1991～2010年发生在重庆江北机场的初雷进行了统计分析,发现初雷多出现在每年的3、4月份,3月中下旬应是预报员重点关注的时间。初雷大多出现在下午到后半夜,以前半夜到次日清晨最多。95%的初雷持续时间在2小时以内;初雷的强度总体较弱,其中干雷和弱雷雨占80%。高空槽是重庆机场产生初雷的主要天气系统,20次初雷中18次都有它的影响,高空槽和冷空气共同作用下产生的初雷占55%。雷达平显回波强度在55～60dbz之间,高显回波顶高基本都在11km以下。初雷在卫星云图上往往容易隐藏于冷锋云系和高空槽云系中,加之对流性地特征并不明显,给预报带来一定难度。 相似文献
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不同城市冠层参数化方案对重庆高密度建筑物环境的数值模拟研究 总被引：7，自引：0，他引：7
目前,耦合在WRF模式中的城市冠层方案包括单层冠层方案（UCM）,多层冠层方案（BEP）以及考虑室内外大气能量交换的多层冠层方案（BEP+BEM）。不同方案计算过程及参数设置不尽相同,这些方案能否适应高密度建筑物复杂下垫面的城市气象环境的模拟?建筑物形态参数对于城市气象因子模拟的敏感性如何?为回答上述问题,选取建筑物高密度城市——重庆为研究对象,以2006年重庆高温伏旱天气为背景,采用高分辨率（333 m×333 m）的地理信息系统数据替换WRF模式中默认的美国地质调查局（USGS）静态数据,对WRF中的3种城市冠层方案进行了模拟评估,并进行建筑物形态参数变化对气象因子影响的敏感试验。结果表明：（1）BEP+BEM、BEP、UCM方案模拟值与城区内10个站点2 m高气温观测值的均方差和平均误差分别为1.3、1.4、2.1和-0.5、-0.8、-1.4℃,单层冠层方案相对较差,BEP+BEM方案最好。模拟值普遍略低于观测值。位于密集建筑物周边的2 m高气温模拟值与自动站观测吻合相对较好,而中国国家基本站的观测值与模拟值相比,观测值偏低,靠近水体的模拟结果相对较差;（2）建筑物高度及密度参数的变化对城市近地层气温产生明显的影响,当建筑物高度增高时,由于短波遮蔽作用的影响,白天气温降低最大达到0.4℃,而夜间由于辐射截陷作用增强,气温明显升高,最大可达0.7℃。建筑物间距缩小,导致白天近地面气温降低,夜晚则升高,且夜间变化幅度更大;（3）当调整建筑物高度及密度参数分别为：高度20%（15 m）+60%（20 m）+20%（25 m）,间距20 m时,城区内观测站点2 m高气温观测值与模拟值的均方根误差从1.3℃减小到0.6℃,提高了模式的模拟性能。 相似文献
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