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1.
Costijn Zwart Niels C. Munksgaard Alain Protat Naoyuki Kurita Dionisia Lambrinidis Michael I. Bird 《水文研究》2018,32(15):2296-2303
This work provides a comprehensive physically based framework for the interpretation of the north Australian rainfall stable isotope record (δ18O and δ2H). Until now, interpretations mainly relied on statistical relationships between rainfall amount and isotopic values on monthly timescales. Here, we use multiseason daily rainfall stable isotope and high resolution (10 min) ground‐based C‐band polarimetric radar data and show that the five weather types (monsoon regimes) that constitute the Australian wet season each have a characteristic isotope ratio. The data suggest that this is not only due to changes in regional rainfall amount during these regimes but, more importantly, is due to different rain and cloud types that are associated with the large scale circulation regimes. Negative (positive) isotope anomalies occurred when stratiform rainfall fractions were large (small) and the horizontal extent of raining areas were largest (smallest). Intense, yet isolated, convective conditions were associated with enriched isotope values whereas more depleted isotope values were observed when convection was widespread but less intense. This means that isotopic proxy records may record the frequency of which these typical wet season regimes occur. Positive anomalies in paleoclimatic records are most likely associated with periods where continental convection dominates and convection is sea‐breeze forced. Negative anomalies may be interpreted as periods when the monsoon trough is active, convection is of the oceanic type, less electric, and stratiform areas are wide spread. This connection between variability of rainfall isotope anomalies and the intrinsic properties of convection and its large‐scale environment has important implications for all fields of research that use rainfall stable isotopes. 相似文献
2.
综述国内外数篇论文,从强对流天气监测、预报预警、模式同化3个方面总结分析了近年来地面稠密观测资料的应用与优劣之处。综述表明:地面加密自动站、风廓线雷达、地基GPS、雨滴谱仪等多种观测仪器组成的地面稠密观测网具有时间尺度密集、覆盖面积广泛、能捕捉较多细微变化的优势,通过该观测网所得数据总结出的一系列指示性指标在强对流监测预警中具有重要的指示意义。但因中国地形天气情况复杂多变、数据缺失、仪器造价昂贵等问题,导致该观测网所得指示性指标不能适用于中国全境,应根据该观测网数据分析总结适应本地的预报指标。 相似文献
3.
在已有模型的基础上,考虑岩石圈厚度和软流层横向黏度的变化,本文建立了更接近地球实际情形的地幔对流模型,然后重新推测了导致云南地区剪切波各向异性的软流层源的深度。结果表明:岩石圈厚度和软流层横向黏度变化对云南地区的软流层各向异性源的深度及软流层的变形程度和机制具有重要影响;软流层各向异性对云南西南部区域、东部区域北纬26°N以南和四川盆地及其西缘的剪切波分裂具有明显的贡献,它们分别位于90~180、170~330和200~320 km深度;在云南西南部区域和东部区域北纬26°N以南,导致剪切波分裂的软流层可能处于大剪切变形状态,主要受地幔流动方向/流动平面模式控制,而四川盆地及其西缘的则处于小剪切变形状态,主要受应变模式的控制。 相似文献
4.
2018年3月4—5日,华南、江南等地发生了一次大范围强对流过程,发生时间早,落区范围广,多地伴有雷暴大风、冰雹、短时强降水等剧烈对流天气,尤其飑线在江西境内造成了严重大风灾害。基于大气环流和雷达回波发展演变特征,将该次过程分为初始、发展和减弱三个阶段:初始阶段西风槽前西南急流造成的低压倒槽为强对流提供大尺度触发条件;发展阶段对流活动位于槽前暖区中,飑线在江西造成极端大风;入夜后,冷锋南下,对流进入减弱阶段。环境场及对流参数诊断表明江西中北部低层高温高湿,中层干冷,温度垂直递减率大,有利于产生雷暴大风。南昌探空长时间序列分析表明温湿要素气候态异常,与历史同期比,低层明显偏暖偏湿,中层偏干,有利于极端对流天气发生。综合多源观测资料和雷达资料分析中小尺度特征,本次江西飑线过程特点及成因包括:(1)受引导气流和前向传播共同作用,飑线移动速度快。(2)自动站分析显示飑锋后雷暴高压强,与锋前暖低压作用造成强密度流,有利于产生大范围直线型大风;(3)通过对比飑线弓状回波南北段回波结构差异表明,飑线后侧中层干后向入流促使降水粒子相变,剧烈降温形成的强下沉运动(下击暴流)是导致极端大风的主要原因,后部层云区下沉气流增强雷暴高压加之动量下传作用对雷暴大风有增幅作用。 相似文献
5.
基于FY-2F静止气象卫星提供的2015年5—9月的高分辨率数据,通过温度阈值法识别出深、浅对流后,分析和比较了深、浅对流在对流初生(convective initiation,CI)至发展阶段中云顶高度、云顶快速降温率(cloud top cooling rate,CTC)以及多通道差值等云顶物理量特征的变化异同。结果表明:深、浅对流在CI阶段的云顶物理量特征具有相似变化特征,即云顶高度均在短时间内快速上升,CTC值均先减小后增大;深、浅对流差异表现为深(浅)对流云顶上升高度能(不能)超越水汽层高度;深对流CTC最低值较浅对流CTC最低值更低。基于CI阶段深、浅对流的CTC最低值的差异,通过个例验证,表明利用深、浅对流CTC最低值的差异,可以在识别出CI的基础,判断出CI是否发展成为深对流,从而能提前做出预警。 相似文献
6.
利用2005-2016年青海高原地面观测、灾情和卫星云图等资料,对青海高原致灾性对流天气进行筛选和分类,在此基础上分析了各类致灾性对流天气的时空分布特征及与地形的关系。结果表明:(1)青海高原致灾性对流主要有雷暴、短时强降水、冰雹以及混合类四种,集中分布于高原东部。(2)地形对致灾性对流的落区、频次和强度起关键作用。雷暴多产生于山区,短时强降水和冰雹主要产生在迎风坡、河谷和地势较开阔的低地。其中,青东农区以混合类和冰雹居多,青南牧区以混合类居多,环湖与祁连地区和柴达木盆地以短时强降水居多。(3)近12 a青海高原致灾性对流整体呈波动式减少,2005-2010年(前期)致灾性对流日数和次数较多,2011-2016年(后期)显著减少,但不同类型年际变化特征略有差异。其中,冰雹和雷暴日数前期较大,后期显著减少;混合类和短时强降水日数无明显变化趋势,但前者年际波动幅度较后者大。(4)致灾性对流主要产生于5-9月,各类型均呈现典型的单峰型月分布,混合类和冰雹日数及次数的峰值均在8月,雷暴日数和次数的峰值均在6月,而短时强降水日数和次数的峰值分别在8月、7月。(5)致灾性对流集中产生于13:00至次日01:00,高峰时段(16:00-20:00)以冰雹和混合类居多,而夜间时段以短时强降水居多。 相似文献
7.
Validation for a tropical belt version of WRF: sensitivity tests on radiation and cumulus convection parameterizations 下载免费PDF全文
对基本气候态和降水日变化的分析是检验模式模拟性能、理解模式误差来源的重要手段。为了评估出对热带气候模拟效果较好的物理参数化方案组合,本文应用WRF带状区域模式,主要比较了四种积云对流参数化方案:NewTiedtke、Kain-Fritsch、newSAS、Tiedtke,和两种辐射参数化方案:RRTMG和CAM,对热带带状区域的气候模拟结果。研究表明:使用NewTiedtke积云对流参数化方案和RRTMG辐射方案的试验,表现出对气温、降水及降水日变化等综合性最好的模拟性能;NewTiedtke积云对流参数化方案能模拟出较好的降水空间分布和降水日变化位相分布特征;与RRTMG辐射方案相比,CAM辐射方案会使温度模拟偏低,特别是陆地上更明显,这种陆地上的冷偏差可能主要来源于Tmin的模拟偏冷。 相似文献
8.
利用空气质量监测资料、常规气象资料,根据气象条件的水平和垂直扩散能力,以及地面湿度和动力条件等分析了2017年1月27—29日长沙地区这次严重空气污染事件的污染特征。结果表明:污染发生时段,南支槽不断加深东移,槽前势力强盛的西南气流将孟加拉湾一带的水汽向长沙地区输送,进一步增加了该地区的空气湿度。同时,持续东移的脊前暖平流对长沙中低层大气增温有显著影响,为稳定的大气层结创造了有利条件。长沙处于弱高压的底后部,受大范围的弱鞍型场及均压场控制,地面有暖倒槽发展,且由于高压较弱,导致地面和低空的风速较小,不利于污染物的水平扩散,同时有利于夜间地面的辐射降温。稳定的大气环流形势为霾天气和严重污染提供了持续稳定的大气环境场,逆温结构和稳定温度层结在一定程度上减弱了大气在垂直方向上的湍流交换和热力对流,大气中的污染颗粒不易扩散,为此次污染事件的维持、加剧提供了重要的气象条件。长沙地区处在罗霄山脉和雪峰山脉之间的湘江故地,受周边地形阻挡的影响,污染物在下沉气流的控制下聚集到长沙地区后,很难通过水平输送离开,这也是造成此次霾污染的原因之一。 相似文献
9.
为研究梅雨期极端对流系统的微物理特征,利用2013—2014年江淮梅雨期间南京溧水S波段双偏振雷达探测资料和地面自动站小时降水资料,统计分析了两类极端对流降水系统的微物理特征及差异。这两类极端对流系统的定义基于地面降水强度和雷达回波顶高,分别为所有对流中降水强度最强的1%(R类:小时降水强度>46.2 mm/h)和对流发展高度最高的1%(H类:20 dBz回波顶高>14.5 km)。结果显示这两类极端对流系统仅有30%的样本重合,显示了二者之间的弱相关性。对于相同的反射率因子ZH,R类极端对流系统的近地面差分反射率因子ZDR通常较H类极端对流小约0.2 dB,表明R类极端对流具有较小的平均粒径。结合双偏振雷达反演的粒子大小和相态分布显示,虽然两类极端对流都表现出海洋性对流降水特征,但R类极端对流较H类极端对流的总体雨滴粒径更小而数浓度更高,导致R类极端对流系统的地面降水更强。与R类极端对流系统相比,H类极端对流系统的上升运动更强,将更多的水汽和过冷水输送到0℃层以上,有利于形成更大的冰相粒子(如霰粒子等),并通过融化形成大雨滴。以上研究表明,梅雨期降水强度和对流发展深度并没有必然的联系,极端降水主要是中等高度的对流引起。 相似文献
10.
Deep convection systems (DCSs) can rapidly lift water vapor and other pollutants from the lower troposphere to the upper troposphere and lower stratosphere. The main detrainment height determines the level to which the air parcel is lifted. We analyzed the main detrainment height over the Tibetan Plateau and its southern slope based on the CloudSat Cloud Profiling Radar 2B_GEOPROF dataset and the Aura Microwave Limb Sounder Level 2 cloud ice product onboard the A-train constellation of Earth-observing satellites. It was found that the DCSs over the Tibetan Plateau and its southern slope have a higher main detrainment height (about 10?16 km) than other regions in the same latitude. The mean main detrainment heights are 12.9 and 13.3 km over the Tibetan Plateau and its southern slope, respectively. The cloud ice water path decreases by 16.8% after excluding the influences of DCSs, and the height with the maximum increase in cloud ice water content is located at 178 hPa (about 13 km). The main detrainment height and outflow horizontal range are higher and larger over the central and eastern Tibetan Plateau, the west of the southern slope, and the southeastern edge of the Tibetan Plateau than that over the northwestern Tibetan Plateau. The main detrainment height and outflow horizontal range are lower and broader at nighttime than during daytime. 相似文献