第三讲 山地温度况状的分析和推算(一)

影响山区温度条件的因素较多,但从气候上说,主要还是宏观地理条件(测点经、纬度,离大水体远近,所在大山系的走向以及宏观的气候背景条件等),测点拔海高度,地形(坡向、坡度、地形类别、地平遮蔽度等)和下垫面性质(土壤、植被状况等)四种。其中尤以拔海高度和地形的影响最显著。本讲着重介绍这些影响的主要特点。 一、山区温度随拔海高度的分布 1.山区平均气温直减率 讨论山区气温随拔海高度的变化应区分两种情况,一是在自由大气中气温随高度的变化;另一是山区气温随测点拔海高度的变     

第四讲 山地温度状况的分析和推算(二)

四、山区的低温和霜冻 测点拔海高度和地形条件对山区热量状况的影响,主要表现在山区低温和霜冻的分布上。 1.拔海高度对低温,霜冻的影响     

第七讲 山区湿度条件和云雾现象

山区湿度状况是山区农业气候条件的另一重要因素,主要指空气水汽压、相对湿度以及土壤湿度等。蒸散和云雾现象也直接与湿度条件有关。在山区,由于受拔海高度及地形起伏的影响,湿度分布具有自己的特点,并影响农、林业生产。     

基于GWR模型的贵州喀斯特山区TRMM 3B43降水资料降尺度分析

基于降水与地形起伏之间的非平稳关系,结合有限的观测降水数据,利用GWR回归模型,对贵州喀斯特山区的TRMM 3B43降水资料进行降尺度和校准,最终得到空间分辨率为1 km×1 km的降水量分布数据并进行了验证。结果显示:(1)考虑地形起伏和降水空间非平稳性的GWR模型,提高了贵州喀斯特山区TRMM 3B43遥感降水资料的空间分辨率和准确度。(2)不同时间尺度的验证结果表明,在与观测降水的相关统计中,TRMM降尺度降水具有较TRMM 3B43降水更高的统计精度和更小的误差,更接近于地面观测降水;该降尺度算法在贵州降水较少的时间尺度更加接近真实值。(3)当TRMM 3B43可以被重采样的地形起伏度(RDLS)进行准确预测时,TRMM 3B43的精度是GWR降尺度算法中的主要误差源;当区域的降水与地形起伏弱相关或无关时,应考虑引入其他影响降水的空间变量来修正这一空间非平稳性关系。     

我县冰雹短期预报

我县地处青藏高原东北边缘的甘肃中部地区。县内除沿河有10％的川塬外,其余均为岗岭起伏、沟壑纵横、植被稀少的干旱山区,拔海高度普遍在1800—2500米之间。由于地形复杂,冰雹发生频繁。冰雹是我县主要灾害性天气之一,每年都有不同程度的雹灾发生,对农业生产危害很大。我们在总结以往经验的基础上,进一     

一次秦岭南麓暴雨中秦巴山区地形作用模拟分析

利用NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料对2014年8月30日发生在秦岭南麓一次暴雨天气过程的成因进行了诊断分析,并利用中尺度模式WRF V3.3对此次暴雨过程进行了模拟和地形敏感性试验。结果表明:(1)500hPa西风槽,700hPa、850hPa低涡切变和副高外围西南暖湿气流是暴雨的主要影响天气系统。(2)秦巴山区起伏地形,使陕南降水增多,关中降水减少;而地形起伏大小,会影响关中地区降水落区,地形起伏越大,关中地区降水落区越偏南;若去掉秦巴山区地形起伏,陕南降水落区和强度均减小,雨带北移。(3)秦巴山区对偏南气流的阻挡,使秦岭上空形成一风速梯度大值区,造成风速和水汽的辐合,激发上升运动,产生强降水;当秦巴山区地形高度按比例降低,或去掉秦巴山区地形起伏时,均造成秦岭上空风速梯度减小,水汽辐合减弱,雨强减小。(4)秦巴山区地形对秦岭地区降水有增幅作用,地形高度和降水强度呈正相关,地形越低,层结不稳定条件越差,能量越弱,上升运动越小,雨强就越小。     

我国山区气候的研究

我国山区占全国总面积三分之二以上,山区地形对气候有重大影响。山区中的气候分布复杂,而且变化急剧。因此,山区气候规律的研究,山区气候资源的开发利用,对我国四个现代化说来是很重要的。 下面,仅就当前大家比较关心的气温和降水两个方面的成果和问题作一个简单归纳。 一、地形与气温 (一)气温垂直分布方面:综合国内武夷山、六盘山等山脉的观测资料进行分析,曾得出如下结果。 1、气温随高度递减,其递减率一般上部比下部为大;季节变化则以夏季最大,冬季最小。 2、气温递减率的数值,则随指标要素而有不同;一般是:极端最高气温>平均最高气温>平均气温>平均最低气温>极端最低气温。在山麓部位,极端最低、平均最低以至平均气温都有可能出现逆增现象。 3、气温年较差、曰较差随拔海高度增高而减小;     

地形对台风“海葵”降水增幅影响的研究

使用NCEP GFS资料和WRF V3.4模式对2012年第11号台风"海葵"(1211)引发的安徽强降水过程进行数值模拟,通过改变模式中安徽省大别山区和皖南山区的地形高度,设计一组敏感性试验,对"海葵"降水的地形增幅效应进行研究。结果表明:(1)WRF模式对台风"海葵"降水过程有较好的模拟能力。(2)大别山区和皖南山区地形对"海葵"移动路径、强度以及降水分布、强度均有不同程度的影响;不同地形高度下模拟的台风路径及降水分布差异较大,且降水中心强度与地形高度相关性较好,地形对暴雨增幅作用明显。(3)山区地形有利于中尺度辐合线和低涡生成、发展,并有强水汽辐合中心与之相对应;有地形时对流层低层上升运动比无地形时明显加强,对安徽中南部强降水增幅作用显著。     

国内近年来山区气候研究的若干进展

由于地形和拔海高度的影响,与平原相比,山区气候复杂,天气多变。因此,不论从提高天气预报(特别是降水、暴雨预报)准确率,和开发利用山区农业气候资源,都需要研究山区气候规律。经济建设的需要大大推动了我国山区气候的研究。七十年代中期以来,许多省地县纷纷开展山区气候观测和山区气候调查。为了总结交流气候(包括山区气候)研究经验,中国气象学会曾几次召开大型学术交流会议,例如1980年6—7月气候专业委员会在庐山召开的气候学术会议,1980年12月农业气象专业委员会在杭州召开的全国农业气候资源利用学术讨论会议,会议上山区气候都是重要内容之一,1981年10月气候专业委员会还在南京专门召开了山区气候学术讨论会议。杭州会议文集已由福建科技出版     

太行山对北京“7.21”特大暴雨的影响及水汽敏感性分析的数值研究

运用GRAPES_Meso模式对2012年7月21—22日发生在北京地区附近的特大暴雨过程进行数值模拟和地形、水汽的敏感性试验。地形敏感性试验发现,在这次特大暴雨过程中,由于太行山北端的阻挡作用,使得气流和水汽辐合、抬升,加强了对流过程;对流层低层山前东南风和西南风、北风的辐合带增大了气旋性涡度,使东移到北京的低涡稳定维持5 h左右,对降水有明显的增幅作用;而且地形起伏和地形海拔高度对降水都有明显增幅作用,地形起伏的增幅作用较地形高度的大。水汽敏感性试验发现在这次特大暴雨过程中,水汽条件较小的变化,会导致水汽输送的明显差异,从而导致降水量显著地改变。     

气温随地形模拟分布的初步探讨

引言 观测分析表明,山地气候除受纬向地带性等宏观因素影响外,还受拔海高度和地形条件等局地因子的影响。但是,山区地形复杂,不同地形对山地气候的影响程度,尚停留在定性描述阶段,缺乏定量计算。现有山地观测资料的代表性不清楚,难以普遍推广到周围其它地形上应用。本文利用21个气象站哨的实测资料,对气温随地形的开阔程度和坡地指数的变化,作一初步探讨,现介绍如下。     

“天无三日晴”的贵州为什么也会出现干旱?

贵州是平均拔海高度在一千米左右的低纬度高原山区,南部近海,夏季风可由海上长驱直入,雨量较为丰富。贵州大部分地区的年降水量在1100毫米以上,比淮河流域的1000毫米多10％以上,为华北平原的600毫米的一倍左右。贵州又是我国降水日数最多的地区之一,省内大部分地区的年降水日数为160—190天;比淮河流域的110天多50％以上,为华北     

在正压过滤模式大气中地形和水平扩散对非对称运动形成的作用

利用考虑地形和水平扩散作用的正压涡度方程,在线性情况下,给出了描写对称运动和反对称运动(都是对赤道来说的)的方程和它们各自的解析解。分析这些解可以看出,不论对于对称运动或反对称运动,解都由三部份组成:一是与初始流场有关的Rossby波;一是以Rossby波波速传播的,与地形和水平扩散有关的行进波;另一是与地形和水平扩散有关的定常波。但是,如初始时刻运动是对称的,则地面拔海高度和水平扩散系数的反对称分布可以引起反对称运动,从而,引起非对称的运动。在定常情况下,则对称的流场,和地面拔海高度、水平扩散系数的对称分布有关,反对称的流场,和地面拔海高度、水平扩散系数的反对称分布有关。最后,还用数值试验,证明反对称地形可以引起反对称运动;还讨论了南北半球的相互影响的问题。     

吐鲁番地区暖季降水时空分布特征

以吐鲁番5个国家气象站近55 a(1960—2014年)与26个区域气象站近3 a(2013—2015年)逐小时降水资料为基础,利用Pearson相关分析、气候倾向率、Mann-Kendall突变分析、Morlet小波分析等方法,分析了吐鲁番地区暖季降水时空分布特征,并就地形对吐鲁番降水的影响进行了量化研究。结果表明:在新疆趋暖趋湿的气候背景下,吐鲁番盆地平原区和山区存在截然不同的降水时空变化特征,吐鲁番地区降水高度集中在暖季,且暖季山区降水集中度和稳定性更好;暖季盆地内存在频率55%的夜雨区和昼雨区,盆地西南坡地和腹地平原区为夜雨区,盆地北部天山山区降水则集中在午后,海拔高度大约每增加(减少)300 m,降水集中时段提前(延后)1 h。研究还表明,吐鲁番降水与地形关系密切,海拔高度是影响吐鲁番降水的决定性因素,其暖季降水量、降水时数均与海拔高度呈显著正相关,降水量增加的主要原因是降水时数随海拔高度的递增;降水量随海拔高度的变化呈二次曲线型,其最大降水高度为1900 m;在最大降水高度以下,降水量由盆地腹地的平原区向山区递增,降水垂直变率平均为6.2 mm/100 m,其中1500~1900 m高度是降水量与降水垂直变率最大的区域,降水垂直变率达20 mm/100 m。     

九华山与周边区域的降水分布差异分析

本文基于1980—2010年30年观测资料及山区不同高度的自动站数据,运用天气学理论和数理统计的分析方法,研究九华山区与周边丘陵区域降水的分布差异及其成因。结果表明:不同区域(地形)的降水时空分布很不均匀,九华山年降水量比丘陵区域多34.1%,且主要降水集中在5—9月。造成山区与周边丘陵区域降水的明显差异主要是两地的局地水汽输送条件和垂直运动条件存在明显的差别,它们对降水效应主要为:海拔200 m的山体对降水产生影响,且降水量随海拔的升高而增大,并以海拔在400~900 m对降水的增强作用最为显著;山区地形对降水的增雨作用较为明显,地形对降水的平均贡献率为37.6%,并有强度越大的降水,其增强作用越明显的特点。分析不同区域降水分布差异及成因对于降水区域预报和水资源研究应用有着重要的参考作用。     

九华山区云水资源状况分析

九华山区及周边的地形是以天台至大花台为主脉,四周有低山丘陵合围。复杂地形下各地气候差异明显。应用1980—2010年近30 a观测资料及山区不同高度的自动站数据,运用大气边界层理论及多项式拟合、相关分析等数理统计方法,研究山区与丘陵云水资源的差异。结果表明：地形的动力作用影响了山区局地水汽的输送条件;山区下垫面对降水的增雨作用较为明显,强度越大的降水,其增强作用就越明显,地形对降水的平均贡献率为37.6%。山区与周边降水分布很不均匀,九华山年平均降水量比周边区域多34.1%,山区水资源远大于周边丘陵地区,前者是后者的3.4倍,且一年四季有盈余,但降水量季节分布不均,秋季是最易出现干旱缺水的季节。缓解山区的旱情要以开源蓄水为主,辅以必要的人工增雨。     

地形因子对降水的影响研究综述

围绕地形如何影响降水、地形对降水的增幅影响,特别是地形对暴雨的影响研究进行综述。地形对降水的作用主要涉及动力和热力方面,包括迎风坡的阻塞回流、背风涡的生成或加深。地形的起伏通过触发地形重力波的生成,促进天气系统的发展。最后提出,在地形影响降水的数值模拟研究方面,应把更多的数据类型和高分辨率地形相结合,开展数据资料同化研究;气候统计研究方面,应着重开展山地降水的强度、大气环流形势等分析,以提高降水预报准确率。     

大气边界层中散度、涡度、铅直速度的计算

前几讲介绍的散度、涡度、铅直速度、水汽通量散度的计算,都没有考虑地形起伏和摩擦作用。很显然,这与实际情况有出入。本文介绍作上述物理量时,怎样考虑地形和摩擦等。 一、地面附近散度、涡度、水汽通量散度的计算 当地面各测站拔海高度差别较大时,则不能用第一讲中介绍的公式求散度,而应加上地形坡度的影响。这是因为辐散、辐合现象是对同一个水平面上的风场     

九华山区下垫面对局地降水的影响分析

利用安徽中尺度自动气象站的探测数据和多年统计数据,对九华山区下垫面影响降水的地理分布及强度进行讨论,分析下垫面物理过程在降水天气中的作用。结果表明:山区的湿热条件及不稳定能量均强于周边地区,非均匀下垫面的热力作用和山区地形作用形成地面中尺度风场辐合线及其所造成的上升运动对低空急流起加强作用,这些均影响强对流天气的形成和发展。山区降水地理分布受地形影响很大,山区的降水量、降水日数及降水强度均明显多于周边丘陵地区,并有迎风坡降水明显及在一定高度内山体越高降水量越大的特点。逐小时地面自动站资料分析对山区强降水的形成、发展和消散具有很好的临近预报指示作用。     

对流尺度集合预报中模式地形扰动对其预报技巧的影响研究

基于在重庆市气象局业务运行的对流可分辨尺度(3 km)集合预报系统,在已有初值扰动、模式物理过程扰动和侧边界扰动的基础上,对不同集合成员采用不同地形插值方案和地形平滑方案实现对模式静态地形高度的扰动,体现数值模式中地形转换过程的不确定性,开展集合预报批量平行试验。结果表明:(1)实现对模式静态地形高度的扰动后,各集合成员地形高度的离散度与实际地形的起伏程度对应关系较好,两者空间分布特征非常相似,地形较平坦的平原地区离散度较小,而地形较复杂的高原地区或山区离散度较大;(2)加入模式地形扰动方案后,集合扰动能量总体上有所增大,且低层比中、高层更明显,能量增幅在较短预报时效(12 h)内最显著,随着预报时效延长呈逐渐减小趋势,且能量增幅大值中心主要出现在地形较复杂、集合成员地形高度离散度较大地区;(3)模式地形扰动方案一定程度上能提高降水概率预报技巧及改进集合平均降水预报,在对高空要素和2 m温度、10 m风场等近地面要素的集合平均均方根误差和集合离散度无负面影响的前提下,能一定程度上优化集合分布。