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1.
基于FY-2C静止卫星红外和水汽通道资料,简单分析了发生在四川盆地的西南低涡暴雨云团生消过程,给出了一些有意义的云团生命特征。同时,结合相应的地面自动站降水资料,详细分析了卫星红外和水汽通道云顶亮温与对流云团降水之间的关系特征,结果表明:对于一完整对流降水过程,1小时内最低水汽亮温和水汽亮温增量能很好地描述地面1小时累计降水特征。然而,用静止卫星红外或水汽通道亮温来表征的云团降水特征是非常复杂的。尽管具有相同的最低云顶红外或水汽亮温,但对不同的对流过程其总体降水量级趋势不一样。而且,对于同一对流过程的不同发展阶段,即使出现云顶红外或水汽亮温一样,但其地面降水特征也是不一致的。甚至是对于同一时刻具有相同最低红外或最低水汽亮温特征的云,其降水落区与量级都不尽相同。正是这些复杂的降水特征,使得西南低涡对流云团的降水估算具有很大的难度。   相似文献   
2.
利用襄樊市各县(市)1978-2007年地面水汽压和降水资料,计算分析了该市空中云水资源的时空分布状况,并对其人工增雨潜力进行了评价分析.结果表明:襄樊市年大气可降水量随年代递增呈微弱增多趋势,20世纪90年代、21世纪头7年分别比20世纪70年代末到80年代增加19 cm、22 cm;空中水汽含量月季变化明显,7月最大,8月次之,1月最少;空中水汽含量四季分配不均,夏季远大于冬季,秋季略高于春季;各地自然降水产出率,2月、11月较大,夏季和冬季的12月份较小,7月份最小;增雨潜力四季变化存在较大差异,其中夏季最大,大多在78%以上.秋季9、10月次之,大部在75%以上,冬季2月、11月最小,大部在72%以下;地理分布上,增雨潜力是南部大于北部.  相似文献   
3.
王华荣  郁凡  桂海林 《气象学报》2005,63(3):342-350
应用一维变分方法对GMS5资料反演的相对湿度场进行了变分同化质量控制试验。首先具体分析了1998年6月12~29日的MM5模式12h预报湿度场、卫星反演湿度场和同化分析湿度场的误差统计量(误差平均值、误差自协方差矩阵、均方根误差等)。在此基础上,又应用一维变分方法对1998年7月20~30日的资料进行了同化试验,并以1998年7月21日00时(世界时)的结果为例,详细分析比较了3种湿度场。分析结果表明:MM5模式背景湿度场总体上低层偏湿,中上层偏干,各层面上的干湿区域区分明显;但往往湿区过湿,干区又偏干,均方根误差(RMSE)相对较大,各层面多在10以上,最高达到15.6。GMS5卫星反演湿度场总体与探空实测结果更接近,但整体平均看,各个层面基本上略偏湿,特别在中低层,RMSE为6.3~8.9。经过一维变分质量控制的湿度场基本接近卫星反演湿度场,但同化后的湿度场的RMSE在中低层要比卫星反演场的要小,RMSE下降了0.4~0.7,下降比率达到6%~9%;高层与卫星反演结果基本接近。对模式向前12h预报场而言,同化了卫星反演湿度场后,均方根误差值下降了1.4~9.0,下降比率达到17%~59%,同化后的湿度场与实际大气大大接近。  相似文献   
4.
基于FY-2C卫星资料估算四川地面降水方法研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
应用2006年6月6日00时(北京时)至7日06时四川地区的自动站降水资料和FY-2C静止卫星红外亮温资料,共3854对样本,分析发现1小时内的最低红外亮温和红外亮温增量两因子能很好地表征地面1小时累计降水量,且能有效地进行四川地面1小时降水估算,并由此建立了估算降水方法.通过对2006年8月27日13-19时,2006年8月28日04-16时两个时段估算降水结果的初步检验来看,其均方根差都小于2.0mm,随着最低亮温的增加,其均方根差也越小.由此可见,基于FY-2C静止卫星1小时内最低红外亮温和亮温增量来估算四川地面1小时降水是可行的,且效果较好.  相似文献   
5.
王华荣  朱小祥  谢向明 《气象》2010,36(6):105-111
应用2007年4月30日20时至5月1日03时的FY-2C红外亮温资料、地面云观测资料以及地理海拔高度资料,详细分析了无云条件下红外亮温与地理海拔高度之间的关系特征。通过建立夜间无云条件下红外亮温与地理海拔高度之间对应关系的标准数据库,以此为判据实现了有云区和无云区的分离,云检测个例结果表明正确率可达88%;将无云区误判为有云区的百分比为4%,同时将有云区误判为晴空区的百分比是8%。在云区的云检测正确率为82%;在无云区的云检测正确率达到92%。在业务化应用和适用性分析中,以5月1日00时资料建立的判据,分别对5月2日至5日00时整个区域进行云检测试验,分析结果表明其总体准确率与5月1日00时的基本接近但稍高,达到92%。在云区的判识正确率提高到93%,从而导致总体准确率稍微提高;而在无云区的判识效果与5月1日00时的一致为92%。  相似文献   
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