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1.
利用江苏省70个国家基本站逐10 min连续观测资料,对江苏省夏季浓雾的时空分布特征及影响因子进行分析研究。结果表明:(1)夏季浓雾易在气温小于29℃、风速低于3 m·s~(-1),且盛行偏东风的条件下形成;低温高湿的梅雨期是夏季浓雾在6月高发(42.4%)的可能原因。(2)夏季浓雾生消时间与秋、冬季显著不同,主要发生于00—06时,消散集中于05—08时,持续时间主要在6 h以内。(3)夏季浓雾以辐射雾为主,辐射雾、平流雾和锋面雾分别占58. 1%、35. 5%和6.4%。(4)夏季浓雾发生频次呈现从东北部沿海地区向西南部内陆地区递减的趋势,淮北地区夜间降温幅度高于苏南地区是出现这一现象的主要原因。(5)成雾前6~24 h出现的弱降水为近地层提供水汽,此后天气转晴,静稳的大气层结下有利于夏季浓雾的出现。 相似文献
2.
利用NCEP0.25°×0.25°再分析数据和多种观测资料,对2017年6月9—10日在苏皖地区引发区域性大暴雨并在江苏数个观测站造成极端降水事件的江淮气旋过程(简称"0609"过程)进行了分析,从气旋的生成、发展、冷暖锋和相当正压性等方面与前一次降水较弱的江淮气旋过程(同年6月5日过程,简称"0605"过程)进行了对比,结论如下:(1)对流层高层正涡度平流及出流区引发高空辐散场,继而导致对流层低层动力减压,是"0609"江淮气旋的启动机制,而"0605"过程对流层低层强盛的暖平流引起的上升运动导致了气旋的生成;(2)对锋生函数的计算表明"0609"过程锋生作用较"0605"过程更强,前者暖锋锋区较后者更为陡立且在一定区域内缓慢移动,暖锋附近及暖区一侧上升运动更强且更为深厚,以上因素直接导致了"0609"过程区域性大暴雨的发生;(3)相对涡度和纬向风0值线的垂直分布表明,"0609"过程气旋在700 hPa以下表现为集中的涡度柱形态,强度较大,系统随高度几近垂直分布,相当正压结构十分明显,而"0605"过程气旋涡度柱仅存在于850 hPa以下,强度较弱,相对涡度和纬向风0值线随高度北倾,斜压性明显;(4)"0609"过程强降水引起的潜热释放通过涡度混合加强了气旋,加强的气旋又增强了降水,降水和气旋之间建立了类似于"CISK"机制的正反馈过程,这可能是"0609"过程气旋表现出较强正压性的原因,说明了江淮气旋发展方式的多样性。 相似文献
3.
苏州市一次重霾污染天气过程的数值模拟 总被引:1,自引:1,他引:0
本文对苏州地区2015年12月13—15日发生的一次典型的重霾污染天气过程进行了数值模拟,分析了颗粒物及其组分的时空变化特征及其气象影响因子,以期为该区域空气污染治理和预防提供科学依据。结果表明:(1)利用WRF-Chem模式对此次重霾污染天气过程的污染气体成分进行数值模拟后发现,小时平均的PM_(2.5)、PM_(10)、CO、SO_2、NO_2模拟值与实测值的相关系数较高,达到0.68以上,通过了P0.01的显著性检验,且日变化过程对应也较好。(2)通过分析此次污染过程的天气背景,发现污染形成期高空环流比较平直,中层为均匀的弱高压控制,地面受弱高压脊控制,这种形势容易导致颗粒物的堆积。后期地面等压线密集时,风速大,有利于污染物的输送与扩散。(3)通过分析此次污染过程期间气象要素的变化发现,有逆温、风速小、相对湿度大等不利的气象条件是导致此次污染过程发生的重要原因之一。(4)HYSPLIT轨迹分析显示,此次重霾过程主要受北方大范围灰霾颗粒物南下影响,北方污染气团逐步南推,14至15日本地大气扩散条件差、污染物累积,最终导致本地污染加重,从而发生重霾事件。(5)火点图的分布进一步验证了此次重霾污染过程是由外来污染气团输入所导致。 相似文献
4.
利用气象观测资料,8个全球耦合气候系统模式的集合平均以及区域气候模式(RegCM4)的结果,通过方差分析、相关分析、趋势分析、扰动法等方法对模式性能进行了评估,并对江苏省在未来RCP8.5高端排放情景下降水的变化趋势进行了预估。结果表明,在RCP8.5情景下,至2020、2030和2050年,全球模式模拟的江苏省年平均降水在未来有逐渐增加的趋势,线性增加率约为7 mm/(10 a)。至2050年,江苏省年平均降水量将增加2%左右;区域模式模拟的年平均降水在未来线性增加率为1.5 mm/(10 a),变化不显著。区域模式模拟的夏季降水在未来有所增加,最多可增加20%~30%,但增幅随时间逐渐减小;全球模式模拟的夏季降水比现在有所减少,至2050年,减少了大约10%。区域模式模拟的冬季降水在未来不同时间段均比现在有所减少,同现在相比,最多可减少30%~40%;而全球模式模拟的冬季降水在未来则是先减少,后增加,至2050年,比现在大约增加10%。对于不同季节,总体而言,南部地区降水量的变化较北部地区显著。对于极端降水事件来说,江苏省未来小雨日数将减少,而暴雨日数则微弱增加。但由于全球模式本身的性能、区域模式对全球模式的依赖性以及温室气体排放的不确定性使上述预估结果仍具有不确定性。 相似文献
5.
雷达拼图资料上中尺度对流系统的跟踪与预报 总被引:3,自引:2,他引:1
在中尺度对流系统(Mesoscale Convective Systems,MCSs)自动识别基础上,利用相关法跟踪雷达回波(Tracking Radar Echoes by Cross-correlation,TREC)和面积重叠法完成新的跟踪预报方法.新方法利用TREC得到MCSs移动矢量,利用该矢量外推对应MCSs雷达回波.根据外推回波与相应回波实况,采用面积重叠法完成跟踪,同时利用移动矢量完成预报.采用4次强天气过程对算法进行检验,分析结果表明:(1)新方法能够有效实现MCSs跟踪与预报;(2)新方法得到MCSs移动速度相对稳定,不因为系统合并、分裂和生消出现速度大幅度波动现象,有效减小预报误差,6~60 min预报误差相对于原方法减小20%以上;(3)新方法虽然能提取得到较为稳定的系统移动速度,但不能得到系统的传播速度.原方法能得到系统的移动速度和传播速度合成,但提取速度不稳定,容易受到质心偏移的影响,预报误差较大.新方法在系统消亡期提取移动速度不稳定,导致跟踪丢失现象的发生,而原方法在系统合并与分裂时易出现跟踪丢失现象. 相似文献
6.
利用高分辨率的加密气象自动站资料、FY2D卫星资料、多普勒雷达资料、常规观测资料以及6 h 1次的NCEP再分析资料等,对2011年6月18日和2011年7月18日江苏地区分别发生在梅雨期开始阶段和结束阶段的两场暴雨进行中尺度天气系统演变和雷达回波参数等特征的对比分析。结果表明:(1)6月18日的天气形势是典型的梅雨期降水形势,在梅雨锋附近产生了区域性暴雨。水汽输送主要是对流层中低层的西南暖湿气流。7月18日的局地暴雨则是出现在低压倒槽顶端右侧的偏东气流中。(2)两次暴雨过程强降水发生前都存在对流层低层辐合快速增强的过程。7月18日暴雨强降水发生前散度值下降则更为迅速。(3)两次暴雨过程中强降水区都出现在地面辐合系统附近的东北气流中,且随着地面辐合系统移动。(4)两次暴雨过程都出现了TBB低于-62℃的强对流云团。(5)6月18日,与多个线性排列的"逆风区"对应的强回波中心形成了"列车效应";7月18日,对流回波带上单体不断流入,在低空急流左前端合并成团状强对流区,分别是形成两次暴雨的重要原因。 相似文献
7.
为了研究对流单体移动的运动学和动力学特征,本文综合应用多普勒雷达反射率因子资料和径向速度资料进行雷达回波的外推预报.采用速度方位显示方法(Velocity Azimuth Display,VAD)和交叉相关法(Tracking Radar Echoes by Correlation,TREC),分别得到设定的8个高度的水平风场,并作为回波的引导风,对相应高度的等高平面位置显示(Constant Altitude Plan Position Indicating,CAPPI)反射率因子进行外推.通过两次降水过程分析比较两种方法的外推结果,表明用这两种方法获得的未来60 min内的回波位置与回波实况较吻合;二者在某些高度上预报的评分接近.从两个个例的外推试验发现,预报效果最好的高度层与实际天气过程有关,关键是与降水回波中水平风的垂直分布有关,而不仅仅限于2.5~3.0 km高度. 相似文献
8.
9.
10.
采用线性回归和最小二乘法拟合建立无线电探空可降水量(RS-PWV)与GPS对流层延迟(GPS-ZTD)、地面温度及大气压之间的直接转换模型,并将直接转换模型得到的PWV分别与RS-PWV及GPS反演得到的可降水量(GPS-PWV)进行比较。结果表明,RS-PWV与GPS-ZTD之间存在良好的线性关系,相关系数达0.927 6;RS-PWV与4阶拟合温度和大气压呈现较好的相关性,相关系数分别为0.640 1和-0.626 3;基于ZTD的单阶单因子模型PWV与GPS-PWV的相关系数达到0.969 9;基于ZTD、温度及大气压的单阶多因子模型PWV比基于ZTD的单阶单因子模型PWV精度明显提高,RMS从4.3 mm提高到3.3 mm。 相似文献