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11.
本文将黑龙江省决策服务灾情系统和Micaps特殊天气记录相结合总结分析了2013年黑龙江省暴雪、暴雨、冰雹、霜冻、大风、雾霾6种灾害性天气影响评价和分布特征,包括季节分布特征、空间分布特征、与常年比较情况。结果发现:暴雪、暴雨、雾霾较常年偏多,特别是7月份暴雨和10月份雾霾属于历史罕见,冰雹异常偏少;6种灾害性天气季节性分布较强,暴雪、暴雨、冰雹、大风、霜冻、雾霾天气产生的主要季节分别为11月、7月、春末夏初、春夏两季、4-5月、10-11月;空间整体分布特征为,灾害天气东多西少,南多北少,暴雪是由东南向西北逐渐减少,暴雨南部和西南部较多,冰雹较少分布零散;大风主要分布在哈尔滨中部、佳木斯西南部、牡丹江和鸡西交界线附近;霜冻主要位于西南部偏东地区以及东北部,但随着整体温度的不断上升,霜冻影响地区由南向北;东部及南部地区产生雾霾天气较多。  相似文献   
12.
使用常规观测资料、物理量场、以及地面自动站资料,对2014年7月20-21日发生在黑龙江省的一次暴雨过程进行了诊断分析,得到:此次过程主要是由高空低涡、副热带高压和蒙古低压共同影响,暖锋触发的暴雨天气;低空西南急流输送暖湿空气,为暴雨提供充足水汽和动力条件,同时,中空急流与干舌配合输送干冷空气,两者叠加增强了大气的不稳定,暖锋锋生触发了对流性天气;渤海湾是此次暴雨主要的水汽源地,低层强烈的水汽输送和水汽辐合使大气湿度层迅速增厚,为暴雨的发生发展提供了有利的水汽条件。整层正涡度区有利于产生气旋性辐合上升运动,为暴雨提供了充足的动力条件。K指数、对流有效位能和假相当位温都指示了发生强对流天气的可能性。  相似文献   
13.
本文利用搭载在美国NOAA-18极轨卫星上的AMSU—B微波资料定量估测黑龙江省降水,首先根据微波资料的特点,建立微波方程,即反演降水的原理和方法,再根据2010年6-8月黑龙江省877个加密雨量站资料,分析了利用该方法估测定量降水在黑龙江省的应用情况,其中分为典型个例的反演效果和6—8月整体概况的反演效果,并对误差产...  相似文献   
14.
整理2001~2006年哈尔滨新一代天气雷达资料,对降雪回波的特征进行了详细分析,总结出哈尔滨市冬季降雪的回波特征,着重提出了"牛眼"的意义及在降雪量分析中的特征和风廓线产品对预报的指示作用,并对新一代天气雷达在降雪监测、降雪预报的应用方面进行了讨论。  相似文献   
15.
摘要:利用2016-2018年6-8月ECMWF细网格、GRAPES _MESO、黑龙江省822个自动站资料研究黑龙江省6-8月短时强降水(一般短时强降水和极端短时强降水)的预报方法和各项影响因子指标与他们之间的融合。采用双线插值法或临近格点法、分位数法、配料法、排除法、多重分析法,形成以水汽、不稳定、抬升为框架的客观预报方法。研究发现,强降水的环境背景不仅受限于各物理因子阈值,也与他们之间融合密切相关。各因子间存在一定旬差异和日较差,夜间与水汽相关的各阈值明显大于白天,白天热力不稳定性高于夜间。6月中上旬与水汽含量相关的各因子阈值小于其他时段。从检验结果上看,由于强降水的突发性、局地形和研究方法以及模式本身的特性,预报的空报率非常大,漏报率较低,TS评分最低且随着分布密度的降低而降低。一般强降水检验中,两种模式点对点检验的TS评分为0.015左右,14km和40km点对面检验夜间TS评分约0.03和0.08。极端强降水检验中,两种模式点对点检验TS评分约0.004,14km和40km点对面检验准确率约分别为0.005和0.02。7月份由于强降水分布密度相对较大,检验效果也相对较好。一般性强降水EC细网格TS评分高于GRAPES_MESO,而极端强降水检验TS评分刚好相反。  相似文献   
16.
利用常规气象观测资料、区域自动站加密观测资料、FY 4卫星云图、新一代天气雷达、ECMWF细网格、GRAPES_MESO及NECP的1°×1°再分析资料,分析2019年8月6日08:00至8日08:00,黑龙江省中部和西南部的强降水过程动力机制,以及引发的降水性质和降水分布特征。结果表明:①强降水过程共分3个阶段2种性质:与冷涡相连的鞍形场的对流云降水;鞍形场和增强暖锋共同作用的混合云和对流云降水;台风“范斯高”残涡作用下,改变云系移动路径形成的对流云降水。②冷涡、副热带高压、台风的相互作用,是该过程产生的根本原因;副热带高压和台风外围暖湿气流配合冷涡冷空气,为强降水提供水汽和不稳定条件;狭窄的水汽输送通道造成了强降水的空间不连续性;低层辐合线为强降水提供触发条件;鞍形场的稳定结构、大小兴安岭南麓强迫抬升、台风系统阻挡延长强降水的持续时间。  相似文献   
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