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1.
基于S波段双线偏振雷达资料、雨量计资料及激光雨滴谱数据,在CSU-ICE算法的基础上建立了CSU-LPA算法.以华南地区一次季风暴雨过程为评估对象,对CSU-LPA算法与传统PPS (Precipitation Processing System)算法进行了效果对比,评估该算法在业务中的应用效果.结果 表明,在绝对值相对误差指标上,CSU-LPA算法相对于PPS算法其估测误差减小了约16%;PPS算法在过程累计估测降水分布中存在几个区域的显著高估,且估测散点值分布离散,而CSU-LPA算法的估测结果与实况吻合度较高,估测散点值分布集中,说明新算法稳定性良好;单站小时累计估测降水中,CSU-LPA算法能有效抑制PPS算法的高估效应,尤其在累计雨量较大的时候体现得更为明显.  相似文献   
2.
陈豫英  陈楠  任小芳  王勇 《气象》2018,44(1):159-169
提要:利用常规气象观测资料、银川CD多普勒雷达探测资料和ECMWF、T639、WRF、NCEP/NCAR等模式资料,分析了宁夏气象台漏报的2016年8月21日夜间贺兰山东麓历史罕见特大暴雨天气过程的成因,探讨了重大预报误差之缘由和可预报性,结果表明:(1)ECMWF、T639、WRF三种模式均预报宁夏中北部有15 mm以下的降雨,量级显著偏小是漏报诱因;而ECMWF降雨预报结果明显优于其他模式。(2)2016年8月中下旬西太平洋副热带高压持续偏强、位置偏北,21日达最强,在588dagpm线控制下,592dagpm线从宁夏南部东退,受低层切变线、辐合场和低空急流及贺兰山地形的共同影响,引发了宁夏极为罕见的特大暴雨。当地预报员对于极端暴雨事件预报经验匮乏,对副热带高压强盛、位置偏北的极强暴雨环流形势演变了解和认识欠缺。(3)源于东海的中低层偏东气流在西行中形成东南和南风低空急流,并在贺兰山东麓建立一暖性辐合线,由于贺兰山地形阻挡了气流的移动而产生的绕流、摩擦辐合及迎风波抬升,延长了降雨时间,对暴雨的增幅有促进和加强作用,预报中忽视了贺兰山地形对降雨影响。(4)对暴雨预报有效的物理量场θ_(se500)-θ_(se850)0K、θ_(se500)≥337K和θ_(se850)≥337K、K指数≥38℃、LI≤-3、Q_(700)≥12kg·kg~(-1)等指标掌握应用不熟练。分析结果表明:对于8月21日特大暴雨预报员可提前6h确定暴雨落区、订正降雨量级达到暴雨,可做到过程不漏报,但是经订正后的预报无法报出历史罕见的极端暴雨。  相似文献   
3.
“7·20” 华北和北京大暴雨过程的分析   总被引:3,自引:1,他引:2  
赵思雄  孙建华  鲁蓉  傅慎明 《气象》2018,44(3):351-360
本文对2016年7月19—21日华北及北京的特大暴雨作了研究和讨论。研究表明,该次暴雨为诸多有利因素所致:前期副热带高压呈带状稳定维持,中旬末东退,后呈"东高西低"分布,华北处于槽前辐合上升区,有利对流发生。高空西来槽停滞加深(并切断)与低层江淮暖性倒槽叠加,快速发生发展成为一深厚的气旋,出现了高低空系统的耦合。有一支暖(湿)输送带自南向北推进至关重要,源地可追踪至南中国海等低纬度地区,水汽通量辐合大值区先后经长江、黄淮至华北,有明显的中低纬度系统的相互作用。2016年的"7·20"暴雨和2012年"7·21"暴雨均存在明显的多尺度特征,但其具体特征有所不同。前者强烈对流活动稍弱于后者,降水趋势平稳,然而由于其大尺度强迫持续时间长,累积降水量仍然较大。本文主要集中于一些事实的分析,对于该次暴雨的机理尚需作进一步研究。  相似文献   
4.
利用2010~2016年常规观测资料及区域自动站雨量资料、NCEP 1°×1°再分析资料,根据暴雨发生时副高脊线位置的不同,分类总结出5种环流类型及其相应降雨落区。结果表明:副高暴雨主要出现在5~7月,6月最多;华南沿海型发生的次数最多,副高控制型最少。华南沿海型、两广中北部型、副高控制型为“两槽一脊型”,两广中南部型和两广交界以东型为“多波动型”环流;两广中北部与副高控制型高原无小槽活动,其余均有短波槽活动。低层各型均在贵州一带有明显θse锋区,其南侧有西南季风气流向广西输送水汽和能量,其中华南沿海与两广交界以东型还存在副热带东南季风气流,但副高控制型季风及锋区均较弱,而近地面各型均存在辐合线,其位置与降雨落区相一致。华南沿海型副高增强比减弱时暴雨位置更偏北,强度更大,出现暴雨概率更高;两广中南部型与两广交界以东型均为副高减弱比增强时范围、强度更大;两广中北部型与副高控制型暴雨落区分散局地性强。   相似文献   
5.
利用常规气象观测资料、NCEP FNL1°×1°间隔6 h再分析资料,对2017年7—8月榆林市相继出现的两场区域性暴雨过程(7月26日暴雨过程,简称“7·26暴雨”;8月22日暴雨过程,简称“8·22暴雨”)的热力、动力机制进行对比分析。结果表明:两次暴雨与高低空急流关系密切,当高低空急流加强,出现强动力抬升时出现强降水,暴雨落区位于低空急流左前侧的强水汽辐合区。“7·26暴雨”低空急流和水汽辐合更强,大暴雨出现在高低空急流耦合的强上升区。两次降水过程热力机制有所不同,“7·26暴雨”过程中层有冷空气卷入,中低层存在强对流不稳定,低层切变线触发不稳定能量释放,产生强降水;“8·22暴雨”过程大气整层饱和,锋面作用显著,暖湿空气被冷空气抬升,低层存在对流不稳定,大尺度稳定降水系统伴随中小尺度对流发展,降水加强。对流层低层VMP1(湿正压项)负高值中心对暴雨落区有较好的预报指示意义。  相似文献   
6.
文章利用常规气象观测资料、NCEP再分析资料、自动气象站降水资料、南郊观象台雷达资料、FY-2G卫星资料、南郊观象台微波辐射计资料、GPS水汽探测资料,对北京市房山区2015年7月16—17日和2017年6月22—23日两次低涡暴雨天气过程进行对比分析,探讨两次暴雨天气过程发生发展过程中的异同。结果表明:两次暴雨天气过程均是在高空低涡的大尺度环流背景条件下发生的。"6·22"过程的低涡强度、位置以及地面倒槽强度更有利于在房山区形成暴雨,且动力条件、水汽输送条件和不稳定条件明显强于"7·16"过程。"7·16"过程中尺度特征更为明显,中尺度云团强烈发展,雷达回波强度强,且具有"列车效应"的特征,因此造成的降水强度更强。  相似文献   
7.
利用近10 a (2010—2019年)国家气象基本站与加密气象自动站降水资料从气候态探究了四川省山地暴雨事件的空间分型与时间变化特征。在将四川山地暴雨事件划分为川西暴雨(SC-A)、川东北暴雨(SC-B)和川西、川东北两地并发型暴雨(SC-C)这三种类型的基础上,统计分析得到以下结果:(1)近10 a四川山地暴雨的频次略有减少,但累计降雨量和地质灾害却有所增加。SC-A近10 a发生的频次和强度呈增加趋势,而SC-B表现出不规则的振荡趋势。在三类暴雨事件中,SC-A在发生频次和强度上均为四川山地暴雨中最高的一类。(2)暴雨峰值逐年变化中,SC-A暴雨峰值雨量总体大于另两类暴雨,近10 a中,峰值雨量除在8月呈上升趋势外,其余月份山地暴雨强度无明显的线性增减趋势。(3)三种类型的山地暴雨事件累积雨量和频次变化趋势比较一致,5—7月逐渐增加,7月达到最高,8—9月逐渐下降。5月和9月发生的暴雨事件主要为SC-B山地暴雨,6—8月则为SC-A山地暴雨为主。(4)四川山地暴雨事件夜间出现暴雨峰值的频次远高于白天,主要集中在北京时00—06时,在研究的三种类型山地暴雨事件中,SC-A的夜间暴雨峰值出现次数最多。  相似文献   
8.
利用常规观测、NCEP FNL、葵花8号卫星、GNSS反演大气可降水量、智能网格实况产品等资料,分析2017年“海棠”台风造成辽宁西部朝阳地区和东南部岫岩县的极端暴雨成因。结果表明:辽宁西部和东南半岛均出现区域性的极端特大暴雨,岫岩县小时雨强更大,最大雨强达到113 mm·h-1,对流性降水特征明显。两个区域暴雨过程均受到热带、副热带、西风带系统共同作用,狭长型“海棠”台风沿着副热带高压西侧逐渐北上,并且与西风带短波槽相互作用,导致辽宁西部出现强降水,随后加强的涡旋系统后侧干冷空气与低空暖湿水汽输送带相互作用,导致岫岩县出现极端暴雨过程。热带台风“奥鹿”对副热带高压南落东退起到阻挡作用。两个区域均具有来自于南海的水汽通道,另外东南半岛也受到了“奥鹿”台风北侧水汽输送的影响。朝阳市和岫岩县大气可降水量值长时间接近65 mm和70 mm,异常指数最高达到3.0和2.5,表明此次暴雨水汽条件的极端性。辽宁西部降水期间动力不稳定更强,辐合层由地面伸展到500 hPa,而东南半岛降水期间上干下湿的水汽分布以及更强的冷暖空气交汇,有利于产生对流性降水。两个区域均受到多个中尺度云团的共同影响,朝阳地区初期降水由中γ尺度辐合线触发,后期台风在北上过程中与高空槽后部的干冷空气相互作用,形成的暖锋云系以及冷锋云系导致朝阳地区出现持续性强降水;加强的涡旋后部干空气侵入到暖湿水汽输送带中,配合岫岩县山区地面辐合线稳定不动,不断有积云触发并且直接影响岫岩县,导致岫岩县产生极端对流性暴雨。  相似文献   
9.
10.
基于ARPS3DVAR+WRF (Advanced Regional Prediction and 3-dimensional variational System)快速同化模式对西南地区近几年发生的4次强降水过程进行模拟试验,对12 h降水预报结果采用升尺度方法,计算邻域平均预报、站点概率预报,最终形成邻域概率预报,并细致分析了这三种预报的特点与效果,讨论了升尺度窗区尺度给不同量级降水带来的影响,最后结合AROC评分与邻域空间检验FSS讨论业务概率预报应用的最佳尺度。结果表明:升尺度邻域平均预报在小雨与大暴雨量级降水上表现不稳定,对中雨的预报提高不明显,但是对大雨与暴雨预报有较好的改善效果;站点概率预报具有一定的误导性,而邻域概率预报可以弥补其缺憾,越高分辨率的模式有更多的降水样本,在降水不确定性上能给出更好的概率分级信息;相对邻域平均的升尺度预报TS检验结果,基于邻域概率的FSS和AROC分析有更好的预报技巧指导意义;36 km升尺度窗区既能消除一定程度的强降水预报不确定性,同时也可以保留适当的对流尺度特征,为最佳升尺度窗区。  相似文献   
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