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基于1980—2020年秋季江西省83个气象观测站逐月降水数据,利用EOF方法分析了该地区秋季降水的时空分布特征。结果表明,江西省秋季降水场主要有4种类型,分别为全区型、北湿(干)南干(湿)型、西湿(干)东干(湿)型、中心湿(干)南北干(湿)型,累计贡献率为86.7%。1980—2020年,全区型和中心湿(干)南北干(湿)型降水呈增加趋势,而北湿(干)南干(湿)型和西湿(干)东干(湿)型降水呈下降趋势。其中全区型降水分布的年份占比75.6%,主要受大尺度大气环流的影响。北湿(干)南干(湿)型降水分布的年份占比17.1%,这是由于赣北地区受地形抬升作用,降水较多,而中南部在背风坡,降水较少,同时秋季赣北处于副热带高压边缘,且受到台风外围的影响,易发生降水,使得南北降水呈反相位变化。 相似文献
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郄秀书 袁善锋 陈志雄 王东方 刘冬霞 孙萌宇 孙竹玲 Abhay SRIVASTAVA 张鸿波 卢晶雨 肖辉 毕永恒 冯亮 田野 徐燕 蒋如斌 刘明远 肖现 段树 苏德斌 孙成云 徐文静 张义军 陆高鹏 Da-Lin ZHANG 银燕 余晔 《中国科学:地球科学》2021,(1)
在国家"973"项目"雷电重大灾害天气系统的动力-微物理-电过程和成灾机理"(简称:雷暴973)资助下,2014~2018年连续五年在北京组织开展了雷电(也称闪电)灾害天气系统的暖季综合协同观测实验,旨在获得对北京及周边城市群区域的雷电天气系统特征和规律的实际认识,探索雷电资料在数值预报模式中的同化方法,以期改进雷电重大灾害天气系统的预报效果.主要观测设备包括:由16个子站构成的雷电(全闪)三维定位系统、2台X波段双线偏振多普勒雷达和4台激光雨滴谱仪等,协同观测还充分利用了中国气象局在京津冀地区的中尺度气象观测网.观测结果表明,受地形和环境条件影响,飑线和多单体雷暴是影响北京地区的两类主要的雷电灾害天气系统,它们除产生频繁的雷电活动外,还常伴随突发性局地短时强降水和冰雹,造成城区突发洪涝灾害.雷电密度的高值区位于北京昌平区东部、顺义区的中部和东部以及中心城区.超强雷暴(占总雷暴数的5%)、强雷暴(占比35%)和弱雷暴(占比60%)对总雷电分布的贡献分别为37%、56%和7%.北京城区的热岛效应对过境雷暴增强产生了重要作用,超强雷暴在中心城区的雷电频数可以高达每分钟数百次.雷电活动与雷暴云的热动力、微物理特征之间存在紧密联系,因此雷电频数可以作为冰雹、短时强降水等灾害性天气的指示因子.在对流可分辨数值预报模式中,建立并引入雷电资料同化方案,通过调整或修正模式的热动力和微物理参量,可明显提高模式对强对流和降水的预报效果. 相似文献
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利用CINRAD WSR-98D探测夏季对流云特征 总被引:2,自引:2,他引:2
利用南昌CINRAD WSR-98D多普勒雷达,对2002-2003年夏季36个对流云天气过程连续观测基础上,选取有代表性观测个例及不同层次、不同时刻回波产品资料,分析夏季对流云结构特征。结果表明,对流云回波基本反射率面积值为11.18×109 m2;组合反射率面积值为19.85×109 m2;对流云回波顶高平均10.71 km,最大顶高15.11 km,回波顶高面积值为7.71×109m2。分析结果可为江西范围内的人工增雨作业提供科学依据。 相似文献
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新一代天气雷达三维组网产品在人工防雹的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
基于冰雹云的雷达三维拼图反射率分布形态特征,提出在人工影响防雹作业中识别冰雹云的6个候选指标,分别是组合反射率、云回波顶高、最大反射率回波顶高、垂直累积液态水含量、垂直累积液态水含量密度以及垂直累积液态水含量跃增值。基于新一代天气雷达组网数据应用风暴跟踪(SCIT)算法实现风暴跟踪并计算部分指标,形成模糊逻辑判断方法,确定防雹作业区域。结果表明,应用该方法对北京、江西的多个降雹个例进行三维风暴单体的冰雹云识别试验,对比地面降雹观测数据,计算多个个例模拟命中率77%,误报率26%,空报率22%。考虑组合反射率三维形态分布特征的模糊逻辑法可以较好地识别大部分可作业冰雹云,跟踪模拟效果较好,有利于在人工影响防雹作业中的有效应用。 相似文献
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根据人工增雨作业需求和作业工具布局.结合全省精细化天气预报定量产品和多普勒雷达回波等资料。研究确定了江西省人工增雨作业指数及其计算方法。并建立了相应的业务运行及发布系统。研究结果表明,人工增雨作业指数的发布包括定时发布和不定时发布2种。并可分为可作业区(3级)、作业准备区(2级)、作业关注区(1级)、不适合作业区(0级)4个等级;针对这4个等级。为各地人影办提供了相应的措施和对策。另外。在TS评分标准的基础上。研究制订了该指数预报效果的评定方案。并对2003年的作业情况进行了效果评估。评估结果表明。所提供的作业指数预报产品直观、指导性强.提高了人工增雨的作业效率。减少了不必要的劳动和消耗。 相似文献