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1.
为了研究副热带高压(副高)背景下极端短时强降水系统的动力和云物理结构特征,利用厦门X波段双偏振相控阵雷达观测数据,采用多普勒雷达风场反演技术并结合高精度的地形数据,对2021年8月11日发生在厦门地区的一次极端短时强降水事件进行了分析。研究表明:(1)这次过程发生在副高控制之下,具有弱天气尺度强迫特征。地面辐合线促进了线状对流系统的形成,其后向传播过程导致了局地极端强降水的发生。(2)对流系统的中层存在大粒子累积区,大粒子的下泻导致雨强增大。倾斜上升(下沉)气流的配置使得大粒子的下泻不会影响上升气流,有利于对流系统的发展与维持。下沉气流与偏南气流相遇触发了上游对流系统的发展,形成后向传播。(3)在弱天气尺度系统背景下,局地地形对于降水系统的影响得以凸显。地形造成的低层辐合使得差分反射率因子(ZDR)、差分传播相移率(KDP)等双偏振参数在迎风坡处明显增大,且大值区在此处维持。更大、更浓密的降水粒子形成了极高的降雨效率。(4)暖雨过程和冰相过程在这次极端降水事件中并存,前者对雨水的形成起主导作用,冰相粒子的融化加速了这一进程。(5)强降水时雨滴的破碎和碰并趋于平衡,雨强的增大取决于雨滴浓度的升高。因此,KDP可作为判断雨强是否增大的指标。(6) ZDR柱与KDP柱的演变对于地面雨强的变化具有预示性,特别是在持续降水过程中,ZDR(KDP)柱的再度发展预示着降水系统的再次增强。   相似文献   
2.
豫北“21·7”极端暴雨过程特征及成因分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
苏爱芳  席乐  吕晓娜  崔丽曼  张宁 《气象》2022,48(5):556-570
利用探空、地面自动站、多普勒雷达等观测资料及ERA5再分析产品,对2021年7月17—22日豫北地区的极端暴雨过程进行分析。结果表明,极端暴雨过程具有强降水持续时间长、降水强度极端及地形影响明显等特征。极端暴雨过程发生于稳定的大尺度天气形势下,在日本海高压西伸及台风烟花(2106号)、查帕卡(2107号)西北行背景下,黄淮低涡外围加强北上的东南急流/偏南急流为强降水的发生提供了异常充足的水汽、能量条件,对流层中低层暖湿平流强迫、叠加地形影响的强动力辐合抬升作用及低空弱冷空气扩散南下是形成强降水的重要条件,而大气“强-弱-强-弱”的对流不稳定层结特征转化说明强降水过程中存在着两种互补的物理机制。不同阶段极端短时强降水(小时降水量≥50 mm)对流系统的形态结构和发展演变特征不同,但从雷达回波的垂直分布来看,系统均具有“低质心”特征,质心强度≥55 dBz且≥50 dBz强回波垂直伸展至5~8 km、持续时间1 h以上。强降水对流系统在太行山前30 km左右范围内的后向发展特征明显,一方面与地面西行偏东风/东北风在太行山绕流作用下形成的地形辐合线不断南伸有关,另一方面也与强降水冷池效应促使...  相似文献   
3.
青藏高原作为“亚洲水塔”,研究其降水来源对我国水安全和水资源利用有重要意义。采用诊断分析和拉格朗日模式模拟的方法,对高原涡引起的一次那曲强降水进行了分析研究,确定了那曲地区的水汽来源并进一步量化了水汽源区对研究区夏季降水的贡献。结果表明:那曲上空上升运动强烈,且具备良好的水汽条件。有多次多个强对流云团相继生成,形成短时强降水。影响降水的绝大多数目标气块来自目标区域以南的相对较低的大气层,可追溯到孟加拉湾、阿拉伯海和印度洋。此外,青藏高原以西路径有一小部分目标气块来自中、低层大气。高层水汽主要为南亚高压反气旋输送。少数气块来自中国东部和南海。西边界和南边界的水汽输送为本次那曲强降水的主要来源,水汽源区主要为印度洋、阿拉伯海、印度、孟加拉湾、新疆和中亚。来自印度洋和阿拉伯海的水汽对降水区起到了关键的水汽贡献,局地水汽贡献忽略不计。  相似文献   
4.
利用1961—2017年中国地面观测站日降水资料、全球大气多要素和海表温度月资料,分析华南区域持续性强降水过程的气候特征,诊断并比较与华南前汛期、后汛期区域持续性强降水年际变化相关的大气环流和海表温度异常特征。结果表明,3—12月华南都可能出现持续性强降水过程,其中汛期4—9月的占了94.4%。伴随着区域持续性强降水的年际变化,华南本地垂直上升运动显著异常是前汛期和后汛期的共同点,但前汛期、后汛期在华南及周边环流异常、水汽输送来源以及海温异常分布等方面都存在一定差异。在前汛期华南区域持续性强降水偏重年,赤道西太平洋区域海温偏低,由于大气罗斯贝波响应使西太平洋副热带高压偏强,热带西太平洋向华南区域水汽输送加强,从而有利于区域持续性强降水偏重。后汛期华南区域持续性强降水偏重年的海温异常分布是赤道中东太平洋区域正异常、东印度洋至西太平洋暖池区负异常,海温异常通过西北太平洋副热带高压、南海热带季风强度、水汽输送和垂直环流等多方面,导致后汛期区域持续性强降水偏重。   相似文献   
5.
为了比较不同陆面扰动方法对短时集合预报的影响,本研究设计了陆面模式扰动实验(LSMPE),初始土壤湿度扰动实验(ISMPE),陆面-大气耦合系数扰动实验(LCCPE)以及大气扰动对照实验(GEFSPE).结果表明,在三组陆面扰动实验中,LSMPE能代表最大的不确定性且误差最小;ISMPE的离散度要比LCCPE稍大,但是耦合系数的减弱能有效降低区域平均降水量.然而,所有陆面扰动实验产生的离散度均小于GEFSPE,这表明未来有必要将陆而扰动与大气扰动相结合,以使得模式能代表更多的不确定性.  相似文献   
6.
利用2015—2019年辽宁省发布的暴雨红色预警信号和1605个自动站的分钟级降水资料,统计暴雨红色预警信号和短时大暴雨年际变化和时空分布,分析暴雨红色预警信号的高分布区、易发时段。结果表明:2015—2017年辽宁省暴雨红色预警信号发布站数逐年递增,最大值出现在2017年,发布站数为147个;2015—2018年预警信号准确率提升,提前时间略减少,最低值为2018年,提前时间为19 min;2019年比2018年暴雨红色预警信号发布站数减少59个,提前时间增加29 min;暴雨红色预警信号的空间分布为东南部地区多、中部地区少;暴雨红色预警信号多在夜间发布;在辽宁省发布的50%以上的暴雨红色预警信号中,降水量达到预警发布标准的时间滞后于最大雨强出现时间90 min,最大雨强出现时间为暴雨红色预警信号发布的重要指标。为了达到防灾减灾的服务效果,发布暴雨红色预警信号时,应充分考虑最大雨强出现时间、发布时机、短时大暴雨高发区及地形的影响。  相似文献   
7.
利用四川地区自动气象站逐小时降水观测资料,分析了2010~2019年5~9月短时强降水事件24h累计降水量、频次和强度的时空分布特征,探讨了短时强降水事件发生的频次、极值分布及其与地形、海拔高度等的关系。结果表明:四川地区平均24h累计降雨量基本在50mm以上,盆地东北部、西南部、南部及阿坝州东部甚至超过100mm,最大值出现在广安,达175mm。四川地区短时强降水事件开始时间的日变化特征表现为“V”型结构的夜间峰值位相,事件持续时段多为傍晚至凌晨,时长可达10h以上,最长甚至可持续22h。在强降水事件极值的日变化上,极大值频次和降水量呈单峰结构,在03时达到最大,其后逐渐减小至15时达到谷值,而后再次增大;降水强度呈弱双峰结构,分别在04时和16时达到谷值,13时和18时达到峰值,其日变化呈“增-减-增-减”的特征。四川短时强降水事件与复杂地形有密切的关系,5~6月事件活跃区在四川盆地中部,7月在盆地西部的龙门山脉一带,8月在雅安、乐山附近,9月在盆地北部且频次明显减少;短时强降水事件的最大小时雨强可达80mm以上,出现在7~8月的盆地西部龙门山一带和南部地区。短时强降水事件随着海拔高度的增加,发生频次和日数逐渐减少,海拔2000m以上地区基本无强降水发生日出现( 峨眉山气象站例外)。   相似文献   
8.
利用西藏自治区昌都市及周边18个气象观测站1989~2018年降水资料和NCEP/NCAR再分析资料,首先进行强降水个例筛选,在大气环流分型的基础上,应用后向轨迹模型分析了暴雨和大雨在不同环流形势下的水汽输送轨迹。结果表明:昌都产生强降水的大气环流形势分为高原低涡、高原槽及高原切变线3种类型,其中以高原切变线型为主,而降水强度最大的是高原槽型。不同环流形势下暴雨发生时三个等压面的水汽轨迹方向基本一致,均以偏南气流为主,水汽来源相对集中,容易在短时间内造成强降水;而大雨发生时三个等压面的水汽轨迹多以偏南气流为主,与暴雨相比,水汽来源较为分散且水汽条件较差。夏季昌都的水汽来源主要以印度洋、孟加拉湾、阿拉伯海、南海为主,最远可以追溯到大西洋。   相似文献   
9.
对乌东德水电站开建以来坝区暴雨及伴随的短时强降水时空分布进行统计研究,并划分出暴雨天气概念模型。结果表明:乌东德水电站开建以来坝区共出现18个暴雨日,平均3.0个/a,暴雨自6月上旬开始出现,到10月上旬结束,出现暴雨最多的季节是夏季,多为范围小的局地性暴雨出现。暴雨日数、年平均降水量、20~30mm h-1及≥20mm h-1的短时强降水的空间分布均呈现“西北多东南少”的特征。20~30mm h-1的短时强降水发生频次最多(占63.6%),其次为30~40mmh-1(占27.3%),40~50mm h-1最少(仅占9.1%)。短时强降水及不同等级短时强降水均表现为夜间高发、白天低发的日变化特征。总结归纳出切变冷锋型8次(占44.4%)、两高辐合型4次(占22.2%)、西南涡型2次(占11.1%)、孟加拉湾风暴型2次(占11.1%)、切变线型1次(占5.6%)和高空槽型1次(占5.6%)六类暴雨天气概念模型。   相似文献   
10.
为了解云南短时强降水发生前本地化中尺度WRF(Weather Research Forecast)模式输出结果的物理量特征及其对短时强降水预报的作用,使用WRF模式对2016年云南主汛期(6—8月)5次短时强降水过程进行模拟,利用模式输出的高时空分辨率资料计算5次过程中85个样本在短时强降水发生前6 h水汽类、动力类及不稳定条件类的部分物理量值,使用箱线图分析各物理量的分布特征及其与短时强降水的关系,应用经验累积分布函数图确定各物理量的阈值。研究表明,水汽类物理量样本数据值分布较为集中,随着短时强降水的临近数值逐渐增大;动力类的6 km垂直风切变中位数值及平均值随时间变化很小,所有时次的6 km垂直风切变阈值均低于12 m/s,表明短时强降水发生前有弱垂直风切变;不稳定条件类中对流有效位能样本数据的离散程度较大,对短时强降水无指示意义;LI指数、K指数和700 hPa假相当位温样本数据离散度较小,其中K指数中位数值、平均值及阈值的上下限在短时强降水发生前1 h有显著增大的特征,且数据集中度达到最高,大的K指数值与短时强降水有较好的对应关系。使用物理量阈值推算短时强降水落点的方法对云南本地化WRF模式短时强降水的预报性能有改进作用。  相似文献   
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