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81.
冬、夏季青藏高原地面加热场激发的500hPa遥相关型 总被引:3,自引:0,他引:3
本文用青藏高原地面加热场强度来表征高原的加热状况,并用统计的方法,分析了冬季(2月)和夏季(7月)青藏高原地面加热场强度与同期500hPa位势高度的遥相关关系,得到如下结论:冬季高原地面加热场可激发北半球500hPa产生遥相关型,这种遥相关型可看成是二维Rossby波列由低纬向东北方向传播;夏季高原地面加热场可激发北半球500hPa产生类似于EU型的遥相关,这种遥相关型可看成二维Rossby波列由 相似文献
82.
利用1962—2018年华西地区301个气象台站秋季降水量资料和国家气候中心整理的130项气候系统指数,采用年际增量法建立了华西秋雨预测模型。首先通过相关分析挑选了4个与华西秋雨年际增量前3主模态密切相关的影响因子,进而采用多元线性回归方法进行建模,拟合时段和后报时段分别选为1962—1991年和1992—2018年。华西秋雨年际增量前3主模态累积值的预测模型通过了α=0.01的显著性水平检验,表明该模型具有较高的拟合预测能力。然后用相同的预测因子分别建立华西地区301个气象站点的华西秋雨年际增量预测模型,大部分模型都通过了显著性检验。用PS评分指标对预测效果进行检验,结果显示后报期年平均PS评分达74.5分。从空间分布来看后报期大部分站点的PS评分都超过60分,其中四川盆地南部、贵州东部和湖南西部等地超过80分。与华西各省和国家气候中心发布的近6年秋季降水预测PS评分进行比较,发现模型后报结果有显著优势。总体来看,用年际增量法建立的华西秋雨预测模型具有较高的预测技巧和实际应用价值。 相似文献
83.
利用常规观测资料、卫星云图、雷达、风廓线组网资料对2017年8月8日-9日天津地区局部大暴雨天气进行分析,得到以下结论:A、B两个中尺度雨团先后影响天津,A雨团持续了4个小时,雨强相对较大;B雨团持续了3个小时,雨强相对较小;对应有两个MCS,强降水发生在TBB低值中心偏向温度梯度最大的区域;降水回波的移动路径和强度特征存在差异,A雨团回波为自西北向东南方向移动的带状的高质心降水回波;B雨团回波自西南向东北方向移动,为低质心降水回波带状回波,高质心降水回波雨强高于低质心降水回波。新型探测资料有助于分析中尺度影响系统,判断对流系统的移动方向。用风廓线组网资料对比两个阶段降水的中尺度系统,A雨团为上冷下暖的高低空配置,B雨团降水出现在整层西南气流中,引导风的不同,导致回波的移动方向、天气剧烈程度的不同;变压梯度、温度梯度等环境因素对判断局地对流暴雨发生的环境条件有一定指示性。 相似文献
84.
85.
利用Logistiv判别模型进行强降水预报,并设计3种方案进行对比分析。方案1直接使用14个影响因子进行判别预报,受因子共线性作用及噪音信号影响,虽然拟合效果较好,但预报效果明显下降。方案2对14个影响因子进行主成分分析,利用前6个主成分建模,虽然拟合效果较方案1降低,但由于消除了因子共线性作用以及噪音信号影响,预报效果较方案1提高。方案3运用Bootstrap抽样技术得到符干样本并建模计算模型参数,打乱了原有时间序列中的波动,仪保留平稳信息,拟合自由度进一步降低,导致拟合效果较方案案2下降,但预报效果却是3种方案中最好且最稳定的。在上述研究基础上,利用欧洲中心数值预报模式的预报场资料,建立基于Logistic判别模型的强降水客观预报系统,并在中央气象台业务运行。2013和2014年连续两年汛期预报检验结果表明,概模型对强降水预报的TS评分高于数值模式本身,具有一定的业务参考价值。 相似文献
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87.
2005年6月18-12日浙南持续性梅雨锋暴雨过程诊断分析 总被引:2,自引:0,他引:2
利用NCEP1°×1°的6h再分析资料、常规观测资料和逐小时加密雨量资料,对2005年6月18-22日浙江省中南部地区出现的一次持续性梅雨锋暴雨过程进行诊断分析。结果表明:此次持续性梅雨锋暴雨过程是在两槽一脊的大环流形势下,由中低层切变、西南涡和冷空气共同影响造成的;过程具有明显的中尺度特征,12个中尺度雨团的持续生成东移导致了暴雨的发生。正涡度大值中心值的强度和中尺度雨团的强弱以及暴雨落区有较好的对应关系;垂直速度以及垂直螺旋度的强弱和中尺度雨团的强度变化一致。急流核的出现导致水汽辐合明显加强.从暴雨区和急流核的位置配置来看,暴雨区出现在急流核的左侧。 相似文献
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89.
通过综合各地连阴雨指标因子, 确定了江苏省连阴雨过程的标准, 根据指标体系, 对其时空分布特征进行了分析, 得出江苏省年均连阴雨次数为12.3次, 连阴雨的空间分布存在着明显的北少南多的特征, 可见沿江苏南地区为连阴雨的频发地区。其中从对农作物危害程度来看, 主要是春季连阴雨(3—5月)和秋季连阴雨(9—11月)影响较大, 这两个时段连阴雨过程发生次数较多, 分别为年均3.1和2.7次, 其中春季3月和秋季9月的连阴雨出现次数最多。为了进一步定量评估连阴雨的强度, 我们设计了连阴雨强度指数模型, 对强度指数MLYY进行了分级, 实施了对连阴雨强度的进一步把握, 更好地为决策部门提供了服务。 相似文献
90.