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1.
研究汛期短时强降水特征,对于南方低山丘陵地区山洪灾害的预报具有重要指导意义。以怀化市为研究区域,基于该区域11个国家站和403个区域自动气象站的2012-2017年4-9月期间逐小时降水量以及相对应的NCEP资料,分析了怀化市短时强降水的时空分布特征,得出了产生短时强降水天气系统模型,结果显示:①汛期短时强降水发生频率较高,时间集中,分布不均。主要出现在5~7月,占4~9月的72.9%,其次在8~9月;北部频数多,中南部少,西部最少,辰溪、麻阳和怀化三县交界处及沅陵县的大合坪附近是频发区域。②短时强降水日变化呈单峰型,4~10时最容易发生,峰值在8时,谷值在23时。③强度越强出现的频次越少;北部的强度和次数大于其它区域;50~79.9 mm/h,占总站数的68.4%;各月国家站的极值乘以2约等于区域站极值。④低涡型短时强降水出现概率最高,低涡位置和移动路径是短时强降水预报的关键点。  相似文献   
2.
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   
3.
南疆短时强降水概念模型及环境参数分析   总被引:1,自引:1,他引:0  
黄艳  俞小鼎  陈天宇  唐鹏 《气象》2018,44(8):1033-1041
利用南疆2010-2016年自动气象站及区域自动气象站逐小时降水量资料,NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料以及探空资料,分析不同强度的短时强降水的时空分布,得出南疆短时强降水事件的天气型有明显的季节性特点和区域性特征。总结了典型短时强降水过程的环境背景场特征,建立了短时强降水的三种概念模型:中亚低槽(涡)型、西伯利亚低槽(涡)型和西风短波型。通过7个探空站的温湿廓线形态、地面露点温度、T_(850)-T_(500)、T_(700)-T_(500)、对流有效位能(CAPE)、对流抑制能量(CIN)、抬升凝结高度、0~6 km垂直风切变等分析了南疆短时强降水的环境背景:短时强降水Ⅰ型(整层湿)、短时强降水Ⅱ型(上湿下干)和短时强降水Ⅲ型(上干下湿)发生前大气水汽含量充沛、存在一定的CAPE和较明显的垂直风切变以及0℃层高度偏低、暖云层厚度偏厚等特征,而合适的CIN,有利于对流不稳定能量的积聚和爆发,促进短时强降水的发生;短时强降水Ⅳ型(干绝热型)存在大气层结较干和较大的T_(850)-T_(500)、T_(700)-T_(500);Ⅰ型和Ⅱ型是南疆短时强降水的主要类型,常出现在南疆中部、西部地区的盛夏和夏末,多为西伯利亚低值系统(低涡、低槽)型和中亚低值系统(低涡、低槽)型影响。  相似文献   
4.
运用中尺度WRF模式,分别采用Morrison(MOR)和Milbrandt-Yau(MY)双参数化云微物理方案,对2010年7月20—21日辽宁省的一次强降水过程进行模拟,通过对比分析两个方案所对应的地表累积降水量、降水强度、云中微物理量的模拟结果,评估两个双参数方案对强降水事件的模拟能力及主要微物理过程的差异。结果表明,在对雨带和强降水中心的位置上,MOR方案的模拟能力优于MY方案,但MY方案对强降水中心强度模拟能力则优于MOR方案;两方案对强降水宏观特征的模拟差异在一定程度上体现了它们在微物理具体方案上的差异,相比MY方案而言,MOR方案模拟降水发展期的垂直水汽通量高,使得雪晶的凝华增长、碰连增长增强,从而导致MOR方案的冰晶含量低,雪晶含量高,通过雪晶的凇附作用形成的霰含量也比MY方案高,霰的凇附增长消耗了大量过冷水,使冷云中云滴(过冷水)含量减少; MOR方案模拟得到的600 hPa到地表的雨滴直径均为1 mm,与实际雨滴直径的观测值不符,需要未来进一步开展研究,对原方案进行优化。  相似文献   
5.
应用2009—2013年6—9月山东全省加密自动站资料、地面和探空观测资料,选出了98次区域性强降水过程。统计分析了产生强降水的天气系统特征,把500 hPa天气系统分为6种类型,850~700 hPa天气系统分为5种类型,地面影响系统分为7种类型。统计分析了强降水过程中及前期24个代表大气热力、水汽和动力特征的物理量,给出了最小值、最大值、平均值和各阈值所占百分率。850 hPa 和700 hPa偏南风达到急流(≥12 m·s-1)强度的分别占56.1%和62.2%。对流有效位能(CAPE)≥300 J·kg-1占72.6%。K指数≥30 ℃占86.7%。沙氏指数SI≤0占75.5%。925 hPaθse≥68 ℃占82.2%,850 hPa θse≥66 ℃占74.8%。GPS/MET水汽监测大气可降水量≥55 mm占81.8%。850 hPa和700 hPa的水汽通量平均值分别为8.0和5.9 g·(cm·hPa·s)-1,水汽通量散度平均值分别为-4.6×10-9和-2.7×10-9 g·(hPa·cm2·s)-1。925 hPa、850 hPa和700 hPa的涡度平均值分别为12.6×10-6、12.3×10-6和9×10-6 s-1,散度平均值分别为-5.5×10-6、-3.1×10-6、-3.4×10-6 s-1。850 hPa、700 hPa和500 hPa的垂直速度平均值分别为-4.5×10-4、-7.4×10-4和-11.1×10-4 hPa·s-1。  相似文献   
6.
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   
7.
基于ECMWF的ERA-Interim全球大气再分析资料、MICAPS实况数据和广东省气象观测资料,对比分析了广东惠东高潭1979年、2013年和2018年的三次极端强降水过程的成因。结果表明:造成高潭极端强降水的影响系统有台风本体环流、登陆后的台风残余环流、季风低压外围环流等,其中2018年季风低压影响过程降水量最大;不同过程对流层低层强迫暖湿气流辐合抬升方式不同,分别为冷暖气流相互作用、西南季风和偏南季风地交汇、季风涌、边界层急流等;各过程中伴随的低空西南气流和偏南气流的风速大小差异明显,2013年台风残余环流影响时低空西南(偏南)风风速最大。相同点有:影响天气系统移动缓慢,并长时间维持,为极端强降水的发生发展和维持提供有利的动力条件;西南(偏南)季风、边界层急流或西南气流源源不断的水汽输送,为极端强降水的发展和维持提供了充足的水汽条件,同时低空暖湿气流的输送使得暴雨区大气层结不稳定状态长时间维持,利于持续性强降水的发展。研究结论可为今后高潭及其附近地区极端强降水的预报和决策服务提供理论支撑。   相似文献   
8.
利用雷达、卫星、风廓线雷达和地面加密区域自动气象站等观测资料,分析了2016年入梅后发生在鄂东地区一次极端强降水事件的中尺度对流系统发生发展过程、结构演变及其传播特征,旨在揭示造成强降水过程中的3个中尺度对流系统(MCS)的触发、发展、维持机理以及它们之间内在的中尺度动力学关系,尤其是地形作用下的低空急流的演变与强降水对流风暴系统相互作用过程。研究表明:(1)与大多数梅雨锋上的强降水带与低空切变线平行分布不同,此次极端强降水雨带呈倾斜的“n”字形,其中两条主雨带近乎与低空切变线垂直;此次极端强降水分别由大别山迎风坡上西北—东南向MCS、湖北中东部平原地区西北—东南向MCS和桐柏—大洪山东侧东北—西南向MCS造成。3个MCS移动缓慢,都具有后向传播的特征。(2)大别山迎风坡上MCS初始雷暴是低空急流下边界不断向下扩展过程中在地形抬升作用下触发的,而湖北中东部平原地区的MCS和桐柏—大洪山东侧MCS的触发、发展、加强都与大别山迎风坡上MCS形成的冷池加速推进形成的出流边界与环境气流形成的强烈辐合抬升作用有关。(3)垂直于大别山的边界层西南急流对山坡上的对流冷池产生的顶托作用不仅平衡了冷池密度流产生的向下作用力,而且进一步强化了山区的辐合抬升强度,使得大别山迎风坡上强降水风暴系统得以长时间维持和发展;当山坡上的对流冷池堆积到足够厚度,或者由于低空急流的下边界迅速抬升时,这种平衡被打破,大范围的冷池俯冲下山并在平原地区快速推进,造成了湖北中东部平原地区大范围的雷暴大风和MCS发展加强,并沿冷池前沿逐步组织化,形成平原地区东南—西北向的强降水带。   相似文献   
9.
采用SAL定量降水预报检验方法,对2017年梅雨期一次区域性极端降水过程EC-THIN、RIOF、NCEP、CMA的高分辨率数值预报产品,从结构、强度和位置3个方面进行检验对比,同时对72 h内各模式降水预报稳定性开展检验分析。在此基础上,剖析了降水预报误差成因。分析发现:(1)在降水分布上,RIOF、EC-THIN和CMA预报的雨带走向与实况基本一致,NCEP预报主雨带范围偏大,暴雨区偏东;(2)雨区结构上RIOF和EC-THIN把握较好,NCEP和CMA在降水强度方面预报较好,位置预报上各家误差均较小,其中CMA误差最小;(3)EC-THIN和NCEP在结构、强度和位置预报上均有较好的稳定性。CMA在降水强度方面预报稳定较好,位置预报上调整较大。RIOF在降水结构预报上稳定性较好,落区预报上变化幅度较大;(4)降水预报误差根本原因是由系统预报误差而形成,系统强度、位置、移动直接影响着降水偏差。垂直物理量的预报偏差对降水时段、加强、强度也具有一定影响。  相似文献   
10.
利用济南地区2008—2017年3—11月50个区域自动站逐时降水数据,研究该区域雨强超过10.0、20.0、30.0 mm·h~(-1)的降水量时空变化特征。结果表明:济南全区小时强降水受城市化、地形和盛行风的影响显著,济南城区、南部山区、长清山前地带、商河等地降水偏多,济南市区下风向近郊、章丘、济阳、平阴一带强降水偏少。7、8月济南地区小时强降水最多,雨强≥20.0 mm·h~(-1)的月平均降水量均超过40.0 mm,贡献率均超过25.0%。小时强降水日变化呈双峰双谷特征,11:00和23:00前后为强降水最少时段,04:00—05:00和14:00—21:00是强降水较多时段。大部分站点强降水峰值出现在午夜至凌晨和下午至傍晚时段。  相似文献   
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