湿位涡及其不可渗透性在江淮流域一次暴雨过程中的应用

为了对暴雨天气进行更准确地分析和提前预报,结合常规观测资料、NCEP1°×1°再分析资料,利用湿位涡正压项(MPV1)、斜压项(MPV2)及其不可渗透性原理,分析了2011年6月13日~15日发生在中国长江流域的一次暴雨过程。研究结果表明:暴雨区邻近850hPa上MPV1的零线,即正值与负值的过渡区,这对暴雨落区有指示作用。且湿位涡在850hPa上满足MPV10同时MPV20的条件,这种配置有利于强降水的产生,因此可作为预报暴雨的一个有效辅助工具。在850hPa上,湿位涡高值区与地面降水落区对应良好,根据湿位涡不可渗透性原理,若将MPV异常高值区与等θe线结合起来,能在长江流域的暴雨预报中起到良好的指示作用。     

1011号台风“凡亚比”粤西暴雨二次加强过程的分析

为了能够深入了解1011号台风"凡亚比"粤西暴雨过程发生发展机制,采用天气学诊断方法、Ncep1°×1°再分析资料和观测降水资料对凡亚比登陆后在广东西部地区造成的两次暴雨过程进行了研究。通过初步诊断分析得到以下结论:粤西暴雨二次增强的主要原因是强冷空气侵入和水汽输送增加,二次增强过程偏南风主导的水汽条件造成了暴雨增强。假相当位温的垂直剖面显示暴雨主要发生在等值线密集陡峭的区域,等值线的斜率增加对暴雨二次增强有指示作用。湿位涡在暴雨区为上正下负的垂直分布形式,对流层上层高值位涡向下传递,高层干冷空气与低层暖湿气流交汇促使降水增加。     

成都一次有西南涡参与的区域性暴雨天气过程分析

为探讨西南涡对成都地区暴雨天气的影响,利用自动站降水观测资料、台站探空资料和NCEP1°×1°再分析资料,对2013年6月7日出现在成都地区的区域性暴雨天气过程从影响系统、溃变理论等方面进行了分析,结果表明,此次过程的影响系统为高原低值系统、西南涡、副热带高压外围584线稳定共同作用造成;云图资料分析表明,最强降水时段出现在西南低涡旺盛期,与强降水中心位置也有很好的对应关系;从物理量场分析得出高低空次级环流结构造成了成都地区西部较强的降水;从溃变分析可以看出,珔V-3θ图具有明显的暴雨结构特征,上干下湿的层结非常有利于对流的发展,加之大气不稳定能量较高是造成成都地区西部沿山出现强降水的主要原因。     

重庆"9.5"特大暴雨的诊断分析

利用NCAR/NCEP逐日资料（一日4次）和北京大学物理学院大气科学系研制的客观分析诊断系统对2005年重庆“9．5”特大暴雨的成因进行了天气动力学诊断分析。结果表明：向南运动的高层北风急流下沉与低空急流上升支组成的西南低涡是本次特大暴雨的主要影响天气系统,“桑达”台风移动缓慢可能是造成此次特大暴雨的间接原因;特大暴雨出现在中低层辐合、高层辐散的正涡度中心下方和负涡度中心西侧;湿位涡高值带对应着降雨带,高值中心与暴雨中心基本吻合,对暴雨预报有指示意义。     

川北一次大暴雨过程的物理量诊断分析

利用2005年7月16日至19日的高空地面资料,对当年7月18日至19日发生在川北的一次大暴雨天气过程进行了环流形势分析和物理量诊断分析,得出了产生此次大暴雨过程的环流特点,并利用假相当位温、水汽通量散度和改进的湿Q矢量散度场分析了暴雨的落区、强度和持续时间。     

基于水汽辐射计与GPS湿延迟的对比研究

利用事后精密星历和快速预报星历分别解算GPS对流层延迟，由Saastamoinen模型求得对流层干延迟，对流层湿延迟为对流层延迟与干延迟的差值。精密星历与快速预报星历的GPS湿延迟结果和水汽辐射计观测数据比较，得出精密星历湿延迟结果与水汽辐射计数据的差值的均方根为1．51cm；快速预报星历湿延迟与水汽辐射计数据的差值的均方根为1．52cm。     

台风登陆背景下陕西两次大暴雨过程对比分析

采用天气学、动力诊断等方法对2010年7月陕西出现两次大暴雨过程综合分析。目的在于揭示近海台风活动对陕西区域性暴雨作用和影响,结果表明：近海台风活动是影响造成两次大暴雨的一个关键因子。两次暴雨的水汽输送均由登陆后的台风低压环流东侧的偏南急流来实现,且以700hPa表现最为显著。前一次暴雨过程中热力条件和高层抽吸对增强上升运动和对流作用明显。后一次暴雨过程是因持续、深厚和稳定少动的河套低压自身不断发展加深的作用,加剧了上升运动发展,其上升运动区与暴雨区吻合较好。     

一次中尺度对流复合体致洪暴雨成因分析

为了探索陕西暴雨天气发生发展的机制,采用天气学、动力诊断等方法对2011年7月5～6日陕西南部出现的暴雨过程进行分析。结果表明:中尺度对流复合体是造成此次暴雨的直接原因,强降水发生在中尺度对流复合体云顶亮温北边界的等值线密集区;沿海至陕西建立起水汽和温湿能的输送通道,高温高湿的暖湿空气源源不断地向暴雨区输送;不同暴雨阶段的中低层大气稳定性有明显的差异,对流不稳定和条件性对称不稳定是暴雨发展维持的重要机制;对流层低层较大的垂直螺旋度东侧可能预示着大暴雨的发生。     

一次影响山东强暴雨过程的中尺度分析

利用１９９０年华北区域中尺度暴雨监测联防业务试验期间的获得的较为稠密的地面观测资料,卫星云图及常规天气图资料,对１９９０年８月中旬的一次影响山东强暴雨天气过程作了初步的天气学分析和中尺度分析,指出了直接造成这场大暴雨的中尺度系统和有利于它们发展的环境条件,文中重点讨论了中尺度天气系统及云团与雨团的关系。     

利用GPS水汽资料对重庆一次暴雨过程的综合分析

为了更好地预报重庆地区暴雨发生的时间和落区,利用重庆地区基于GPS得到的GPS-PWV(Precipitable Water Vapor)资料结合WRF数值模拟对2012年一次暴雨过程进行综合分析,分析此次过程中重庆地区GPS-PWV的变化特征、不稳定能量以及动力抬升条件与降水的关系。研究结果表明:此次过程在降水之前有18小时到35小时的水汽聚集过程,在接近水汽通道的迎风坡面降水量转化率较高。综合分析不稳定能量和水汽通量散度的变化结合GPS-PWV提供的水汽场能够更好地预报降水发生的时间和落区。     

连续台风时期香港区域的水汽变化分析

利用香港卫星定位参考站网GNSS观测数据,提取强热带风暴"塔拉斯"与热带风暴"洛克"影响期间各测站天顶方向对流层延迟,反演香港区域大气可降水量;根据香港区域49个天文台气象站提供的实测降雨量数据,分析大气可降水量与实际降雨量的相关性,以及两次台风对香港区域水汽时空分布的不同影响。结果表明,大气可降水量在台风影响前期均上升,在大量降雨后回落,但在连续台风的间歇期间,仍高于台风来临前的水平;水汽累积是大量降雨的前提条件,当水汽累积量相近时,水汽累积时长与累积降雨量呈正相关;台风期间大气可降水量值超过65 mm的区域面积与台风等级相关,台风路径对局部水汽分布有一定的影响。     

顾及水汽衰减因子的中国区域大气可降水量模型的建立与分析

提出一种顾及水汽衰减因子的PWV估算模型,通过输入地面大气水汽压和水汽衰减因子获得PWV,并选取2018年中国地区85个探空测站和7个IGS测站1 a的观测数据用于验证新模型的精度。结果表明,在已知当日水汽衰减因子的情况下,模型估算的PWV精度约为2 mm;也可通过GPT2w格网内插得到任意位置的水汽衰减因子,其结果精度与传统的一次多项式模型相当,但新模型的作用范围更广、适用性更强。     

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GPS/PWV资料在两次台风袭港期间的特征分析

应用GPS探测的可降水资料PWV对香港地区2013年遭遇的两次台风中水汽变化特征进行对比分析表明,GPS/PWV资料在一定程度上能反映出不同距离台风影响强度,尤其是气压变化。远距离台风,PWV呈现明显的震荡性变化,波动性更强,且震荡程度与降雨强度有很好的对应关系|近距离台风,PWV呈明显的单峰结构变化,增湿过程与台风影响时间及距离存在某种关系,PWV短时间内急升变化幅度能较好地反映降水强度。     

不同BDS星历反演大气可降水量精度分析

基于陕西地区3个GNSS观测站2018年1～6月数据,利用北斗卫星导航系统进行水汽反演。首先利用不同星历产品计算水汽结果,分别与利用IGF解算的水汽结果、探空数据探测结果进行比较;再将不同星历得到的水汽结果进行相互对比。结果表明,利用3种星历都能获得精度和可靠性较高的水汽结果,其中精密星历和快速星历反演水汽的精度相当,各测站偏差均优于1 mm,标准差和均方根误差均优于3.5 mm;利用超快速星历（预报部分）反演水汽在各测站的偏差约为1 mm,标准差和均方根误差均优于5 mm。综合3种产品反演水汽的对应精度可知,利用3种星历产品均可反演大气可降水量,且超快速星历（预报部分）计算的水汽值可为气象预报提供参考依据。     

基于GPS水汽反演和GPS-IR技术的降水分析及降水判定研究

利用GPS水汽反演技术和GPS-IR技术进行降水分析及降水判定研究.首先,考虑到降水发生前后大气水汽含量、地面反射特性、GPS对流层延迟、信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)振幅(A)会发生变化,分析GPS-PWV和SNR-A与降水的相关性,并联合两者进行降水判定.结果 表明,降水量与GPS-P...     

Water masses in the South China Sea and water exchange between the Pacific and the South China Sea

Water masses in the South China Sea (SCS) were identified and analyzed with the data collected in the summer and winter of 1998. The distributions of temperature and salinity near the Bashi Channel (the Luzon Strait) were analyzed by using the data obtained in July and December of 1997. Based on the results from the data collected in the winter of 1998, waters in the open sea areas of the SCS were divided into six water masses: the Surface Water Mass of the SCS (S), the Subsurface Water Mass of the SCS (U), the Subsurface-Intermediate Water Mass of the SCS (UI), the Intermediate Water Mass of the SCS (I), the Deep Water Mass of the SCS (D) and the Bottom Water Mass of the SCS(B). For the summer of 1998, the Kuroshio Surface Water Mass (KS) and the Kuroshio Subsurface Water Mass (KU) were also identified in the SCS. But no Kuroshio water was found to pass the 119.5°E meridian and enter the SCS in the time of winter observations. The Sulu Sea Water (SSW) intruded into the SCS through the Mindoro Channel between 50–75 m in the summer of 1998. However, the data obtained in the summer and winter of 1997 indicated that water from the Pacific had entered the SCS through the northern part of the Luzon Strait in these seasons, but water from the SCS had entered the Pacific through the southern part of the Strait. These phenomena might correlate with the 1998 El-Niño event.     

Estimation and Prediction of Typhoons and Wave Overtopping in Qingdao,China

This study aims to estimate and predict the impact of climate change on typhoons and wave overtopping during typhoon progresses in Qingdao, China. The SWAN wave model is used to simulate wave elements. The scale coefficients of wave overtopping are estimated using an empirical prediction formula. A total of 75 tropical cyclones affected Qingdao from 1949 to 2019. These tropical cyclones can be grouped into eight categories according to typhoon tracks. Typhoon wind speed during Track G is projected to decrease, and those of the other seven typhoon progresses will increase by 0.35% – 0.75% in 2025, 0.69% – 1.5% in 2035, and 1.38% – 3.0% in 2055. The significant wave height and wave overtopping outside the bay are greater than those inside the bay. Among the 506 typical points selected, the maximum values of the significant wave height and wave overtopping inside the bay are mainly distributed in the range of 0 – 2 m and 0 – 60 m~3 km~(-1) s~(-1), respectively. The increments of the significant wave height and wave overtopping of Track F are most obvious. The significant wave height of Track F will increase by 50.5% in 2025, 51.8% in 2035, and 53.4% in 2055. In the 2℃ scenario, the maximum value of wave overtopping of Track F will increase by 21.9% in 2025, 24.3% in 2035, and 29.5% in 2055. In the 4℃ scenario, the maximum value of wave overtopping of Track F will increase by 21.9% in 2025, 24.3% in 2035, and 29.5% in 2055.