| 基于高分辨率再分析风场的高原涡三维识别技术及应用 |
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| 引用本文： | 汤欢,傅慎明,孙建华,周象贤.基于高分辨率再分析风场的高原涡三维识别技术及应用[J].大气科学,2023(3):698-712. |
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| 作者姓名： | 汤欢 傅慎明 孙建华 周象贤 |
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| 作者单位： | 1.中国科学院大气物理研究所云降水物理与强风暴重点实验室100029;2.中国科学院大学100049;3.中国科学院大气物理研究所国际气候与环境中心100029;4.国网浙江省电力科学研究院310014; |
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| 基金项目： | 国网浙江省电力公司科技项目5211DS19001W；国家自然科学基金项目41775046、42075002；中国科学院青年创新促进会项目；国家重大科技基础设施项目“地球系统数值模拟装置”；高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室开放研究基金项目。 |
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| 摘 要： | 高原涡（TPV）是生成于青藏高原主体的一类浅薄中尺度涡旋系统，其发生频繁、影响范围广、造成灾害强，是我国最重要的致灾中尺度系统之一。全面揭示高原涡的统计特征是本领域研究的重要基础。其中，高原涡的精准识别是认识其统计特征的关键。随着高时空分辨率再分析资料的出现，高原涡的研究有了更好的数据基础，然而，无论是人工识别方法还是基于较粗分辨率的客观识别算法都难以高效地适用于当前的新再分析资料。因此，亟需发展一种高精度的、适用于高时空分辨率再分析资料的高原涡客观识别方法。本文提出了一种适用于高分辨率再分析资料、基于风场的限制涡度高原涡客观识别算法（Restricted-vorticity based Tibetan-Plateau-vortex Identifying Algorithm，简称RTIA）。该方法首先判断高原涡候选点，然后以候选点为中心，划分多个象限，通过象限平均风场限定条件和象限组逆时针旋转（北半球）条件确定高原涡中心，无需复杂计算及对各气压层分别设定阈值，即可快速实现高原涡的水平和垂直追踪。基于1979～2020年共42个暖季（5～9月）、15466个高原涡（共计99090时次）...
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| 关 键 词： | 高原涡(TPV) 涡旋识别 中尺度涡旋 限制涡度 RTIA方法 |
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