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强对流天气预报业务包括监测、分析、预报、预警和检验等方面。对流初生识别、对流系统强度识别和对流天气类型识别等监测技术取得新进展,综合多源资料的监测技术已应用于中国气象局中央气象台业务。对流系统的触发、发展和维持机制等获得了新认识,我国不同类型强对流天气及其环境条件统计气候特征、分析规范及相应业务产品等为业务预报提供了必要基础和技术支撑。光流法、多尺度追踪技术以及应用模糊逻辑方法的临近预报技术等有明显进展,融合短时预报技术得到广泛应用,对流可分辨高分辨率数值 (集合) 预报及其后处理产品预报试验取得了显著成效,基于数值 (集合) 预报应用模糊逻辑方法的分类强对流天气短期预报技术为业务预报提供了技术支撑。强对流天气综合监测和多尺度自适应临近预报技术、多尺度分析技术以及融合短时预报技术、发展并应用模糊逻辑等方法的、基于高分辨率数值 (集合) 模式的区分不同强度等级和极端性的分类强对流天气精细化 (概率) 预报技术等是未来发展的主要方向。 相似文献
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2018年7月15—17日,北京遭遇当年入汛以来最强降水过程。该过程具有持续时间长、累计雨量大、局地雨强强等特点。针对小时降水量阶段性减弱的特征,对该过程不同阶段三类对流风暴及其强降水特点进行了对比分析。结果表明: 16日凌晨副热带高压边缘暖区强降水主要由低质心型对流风暴造成,该时段暖湿层结深厚,垂直风切变较弱;对流系统具有类似热带强降水型风暴特征,加之“列车效应”影响,导致北京密云出现极端强降水;高质心型对流风暴出现在16日至17日凌晨,受高空槽和副热带高压共同影响,中层有干空气侵入,整层垂直风切变较强;对流系统存在悬垂结构特征,但局地性强、移速快,其造成的最大降水量要弱于低质心型对流风暴;混合型对流风暴对应17日高空槽过境的强降水,该时段能量和水汽条件较前期明显减弱;对流风暴的强度和降水量级在三类风暴中最弱。不同类型对流风暴对应的环境条件、结构特征及其移动传播特点决定了该过程不同阶段的降水强度和量级。 相似文献
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GRAPES_3 km数值模式对流风暴预报能力的多方法综合评估 总被引:2,自引:0,他引:2
利用传统点对点TS评分、邻域法以及对象检验等多种方法,综合评估了GRAPES_3 km模式的对流风暴预报性能,分析了传统检验方法和新型空间检验方法对高分辨率模式评估的适用性和差异性,并同GRAPES_Meso模式的相关结果进行了对比。结果表明:对强对流典型个例的预报评估发现,综合应用多种评估方法能够更全面地评估对流风暴预报,获取模式在对流风暴初生和发展变化过程中的预报性能。使用点对点评分方法,GRAPES_3 km模式对风暴和强风暴的预报都明显优于GRAPES_Meso模式。对于模式不同起报时间的预报,起报时间越新预报效果越好。邻域TS方法考虑了时空偏差,GRAPES_3 km模式20和35 dBz采用时间邻域1 h,空间点对点时预报技巧最高;50 dBz时空偏差较大,时间邻域尺度为3 h技巧最高。分数技巧评分(FSS)显示GRAPES_3 km模式对不同阈值的对流风暴预报均能达到最低技巧尺度,而GRAPES_Meso模式对35 dBz以上的对流风暴基本无预报能力。对象检验可以评估对流风暴特征的预报效果,GRAPES_3 km模式的对流风暴个数预报与实况较为一致,但面积预报明显低估。该模式对β中尺度的对流风暴形态、位置等预报较好,对γ中尺度的对流风暴预报尺度偏大、形状偏圆、轴角偏小,对α中尺度的对流风暴预报尺度偏小、形状偏扁、轴角偏大。GRAPES_Meso模式的对流风暴面积、个数、尺度预报较实况均偏小,位置预报偏差较大,形状预报较实况偏圆、轴角偏小。传统点对点TS评分方法和新型空间检验方法对高分辨率模式对流风暴预报的检验结论一致,依然具有一定的参考价值,但新型空间检验方法能够提供更详细的评估信息。 相似文献
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本文将计算机图形学骨架概念应用到气象学领域,发展了回波图像预处理、骨架修剪处理以及长宽比量化处理技术,该方法能自动识别出雷达回波拼图中符合气象学标准的线状对流系统(quasi-linear convective systems,QLCSs)。首先结合2016年黄淮地区一次双QLCSs过程给出了基于骨架的QLCSs客观量化算法的具体技术流程,然后利用该方法对2016年6月安徽地区的QLCSs进行客观筛选,并进一步量化识别QLCSs的移动特征,结合灾害天气实况与主观识别进行对比评估,结果表明:结合气象学标准改造的骨架图像识别算法,较好保留了气象回波形状信息,在准确量化对流系统长短轴的基础上,实现QLCSs的有效识别。而获得的量化移动矢量等特征,一方面可应用于致灾QLCSs的分类研究,为开展长序列统计及致灾机理分析提供个例识别方法和量化特征,另一方面也为QLCSs的短临监测预警业务提供新的思路。 相似文献
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数值预报特别是集合预报技术大大提高了对极端天气的预报能力,目前对于温度、风、降水等要素,欧洲中心基于集合预报产品计算的极端指数产品为其极端性提供了定量化依据。但目前尚没有应用于业务预报的强对流天气极端指数产品,本文统计了与强对流天气密切相关的物理量,并计算了其极端天气指数,统计了极端天气指数在不同强对流天气中的阈值分布。结果表明,极端天气指数与强对流天气有密切的关系,且不同类型的强对流天气极端指数的分布和阈值具有各自的特点。基于上述结果,利用极端指数和模式降水资料,使用支持向量机方法,建立了不同类型强对流天气的客观预报方法,为业务预报极端强对流天气提供客观支持产品。 相似文献
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三种不同天气系统强降水过程中分钟雨量的对比分析 总被引:3,自引:1,他引:2
通过使用高时间分辨率的分钟级雨量资料并结合雷达回波,对比分析了近年来飑线、梅雨锋和热带系统影响下的三次强降水过程,并通过降水率、降水持续时间和降水变率的统计,探讨三次强降水过程的特征,最后给出强降水时段对应所有站点最初1小时降水的平均状态。结果表明:用分钟雨量资料辨识出的强降水时段降水序列,结合雷达回波和小波分析发现其可以很好地表现γ中尺度对流系统的降水特征,弥补了小时雨量时间分辨率低的缺陷。分析三个过程中强降水时段的样本发现华北飑线的强降水过程单站只有一次强降水时段,累计雨量基本在50 mm以下,具有降水率大,持续时间短,突变性强的特点,预报难度较大;在热带对流系统的影响下,单站降水由多次强降水时段构成,且强降水时段样本累计雨量可达100 mm以上,降水率较其他系统偏小,但持续时间最长,降水均匀稳定;梅雨锋对应的降水持续时间以1~2 h为主,但降水率高于热带系统,强降水时段样本累计雨量基本在100 mm以下,降水性质的特点是介于飑线和热带强降水系统之间,预报最为复杂。 相似文献
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华北两类产生极端强天气的线状对流系统分布特征与环境条件 总被引:1,自引:0,他引:1
华北线状对流系统精细气候分布及其所产生的极端天气特征尚不清楚,本研究利用雷达拼图资料和客观识别方法普查2013—2018年华北171例线状对流系统的时、空分布特征,根据其所致强对流天气的统计结果,发现华北地区至少有2类线状对流系统,分别产生极端强雷暴大风和极端强降水。分析了这2类线状对流系统的环流形势、环境条件、地形作用和关键中尺度系统地面冷池等的特征。主要结论如下:华北线状对流系统的空间分布尤其是初始形成位置与大地形关系密切,京津冀的太行山和燕山山脚区域为其中的一个高发区;2类线状对流系统发生月份、空间尺度、移动速度、形成时刻和维持时间等都具有显著差异;2类线状对流系统的环流背景、环境条件和冷池也差别明显。强雷暴大风型线状对流系统的环境大气斜压性强,中层干和大的垂直减温率造成的最优对流有效位能、下沉对流有效位能大值区是产生极端大风的重要环境条件,地面强冷池以及0—3 km风垂直切变对前向传播起到了重要作用。强降水型线状对流系统产生的降水极端性较前一类型更为凸出,天气尺度强迫相对较弱,水汽条件极其充沛,地面弱冷池或地形与低层南风气流相互作用维持的后向传播是其发展和缓慢移动的主要机制,也是产生极端强降水的直接原因。 相似文献
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2012年4月大气环流和天气分析 总被引:1,自引:1,他引:0
2012年4月大气环流特征为:北半球极涡呈单极型分布,强度接近常年;中高纬度环流呈4波型分布,乌拉尔山阻塞高压尤其偏强,有利于冷空气影响我国;中低纬度地区南支槽前多波动,西太平洋副热带高压强度稍偏强。4月全国平均温度为11.7℃,较常年同期(10.7℃)偏高1.0℃。全国平均降水量为45.6 mm,较常年同期(43.1 mm)偏多2.5 mm(偏多5.8%)。月内我国共出现了8次大到暴雨降水过程,华南、江南多强对流并伴随雷暴大风和冰雹天气,北方出现6次沙尘过程。 相似文献
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在土壤和沉积物的自然厌氧环境中,铁氧化物可被铁还原菌等微生物异化还原产生Fe(Ⅱ),形成的Fe(Ⅱ)/铁氧化物表面结合铁系统具有还原活性,可使有机污染物还原转化。综述了含卤和含硝基有机污染物的非生物还原转化过程和表面结合铁系统与有机污染物之间的界面反应机理,进而揭示了污染物在环境中的赋存状态和迁移转化规律;重点分析了影响该还原过程的因素,如铁氧化物类型、pH值、Fe(Ⅱ)与铁氧化物接触时间,以及过渡金属、腐殖酸等竞争因子对反应过程的影响。强化自然界中天然的Fe(Ⅱ)/铁氧化物表面结合铁系统在有机污染治理中的作用,在受污染环境修复领域具有广阔的应用前景。
[HT5H]关 键 词:[HT5K] 相似文献