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利用地面观测资料和NCEP/NCAR再分析资料,结合天气学原理和物理量诊断,对2008年惠州市“龙舟水”强降水特征及成因进行诊断分析.结果表明:西太平洋副热带高压位置偏南且稳定少动,是这次强降水过程持续发生的有利天气形势;南亚高压偏西北气流为惠州强降水提供良好的高空辐散条件;南海夏季风全面爆发,对流云团发展旺盛,低层湿度、水汽通量及水汽的输送偏强且与暴雨落区对应一致;充沛的水汽输送,是强降水持续发生的必要条件. 相似文献
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近55年广东“龙舟水”异常特征及成因分析 总被引:2,自引:1,他引:2
利用1961—2015年广东86个气象观测站的日降水资料和NCEP/NCAR逐日再分析资料(分辨率为1 °×1 °),采用EOF分析、相关分析和合成分析等方法研究了广东“龙舟水”的时空分布特征和异常成因。结果表明,广东“龙舟水”最主要的分布型是除雷州半岛外具有“空间一致型”分布。广东“龙舟水”的变化趋势不明显,但具有显著的年际和年代际变化。在“龙舟水”期间(5月21日—6月20日),降水异常多年的对流层高层副热带西风急流偏强;中层极涡明显偏强,东亚大槽北段减弱、南段加强,西太平洋副热带高压偏弱、偏东;低层南海北部-华南的偏南气流偏强。“龙舟水”异常少年则相反。 相似文献
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针对广东“龙舟水”灾情的灾前预估和灾后快速估计的需求,本文利用1995—2021年广东“龙舟水”期间降雨和暴雨洪涝灾害数据,计算“龙舟水”综合灾情指数,应用百分位法将其划分为轻、中、重3个等级;并对广东“龙舟水”的灾情特征、降雨与灾情的关系进行分析。结果表明:①1995—2021年广东“龙舟水”期间降雨强度、范围、强降雨频率及持续时间的峰值集中在2005—2010年,灾情强峰值出现在2005—2008年,峰值区间较一致;2008年灾情最重,2008年后综合灾情强度呈下降趋势,近10 a(2012—2021年)各灾情也呈下降趋势,以倒塌房屋数、受灾人口数、农作物受灾面积降幅最明显,直接经济损失降幅较小。②农作物受灾面积与各降雨指标的相关性最大,其次为受灾人口数和直接经济损失;综合灾情等级、直接经济损失主要受降雨强度、强降雨频率影响,受灾人口数、农作物受灾面积灾情主要受降雨强度、降雨范围影响,倒塌房屋数、死亡人数灾情主要受强降雨的频率影响。③建立的“龙舟水”平均总降雨量与灾情的拟合关系方程,能较好地估计 “龙舟水”综合灾情等级和灾情数据。 相似文献
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2022年广西出现1960年以来最强“龙舟水”,但同期南宁市降雨分布不均,暴雨预报空漏报较多。因此,有必要对2022年“龙舟水”期间南宁市暴雨过程的数值模式与实况降水进行对比分析,总结各模式对“龙舟水”暴雨的预报能力;并通过分析雷达回波、物理量等资料以提高预报员订正技巧。结果表明,中尺度模式对暖区或沿海地形的暴雨有一定预报能力,但需注意消空;南宁暴雨漏报的原因主要是忽视了触发机制、高低层系统相互作用和降雨发生机制,空报的原因主要与数值预报的影响系统预报偏差有关;“龙舟水”期间南宁暴雨的雷达回波路径主要有四种,预判回波源地和移动路径对暴雨落区的短期预报有一定的帮助;“龙舟水”期间南宁市上空不稳定能量及水汽条件较好,应加强触发机制的分析。 相似文献
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2020年广东省最强“龙舟水”具有暴雨持续时间长、范围广,面上累积雨量大,短历时降水强烈的特征,广东省气象部门通过决策气象服务为各级政府部署防灾减灾救灾提供了有力支持,有效降低了暴雨灾害损失。该次过程预报“报得早、报得准”,服务“够精细、够迅速”,通过精准把握决策气象服务节奏、提供针对需求的决策气象产品、充分利用气象预报服务现代化建设成果,切实发挥气象部门的“防灾减灾第一道防线”作用,是一次成功的决策气象服务案例,能够为今后类似过程提供参考。同时发现决策气象服务工作者思路需要进行转变、决策气象服务产品制作自动化水平有待提升、智能网格预报在决策服务中的应用有待加强、预报核心科技需进一步发展等不足之处,为进一步提升决策气象服务质量提供参考。 相似文献
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广东2008年罕见“龙舟水”特点及成因诊断分析 总被引:8,自引:1,他引:8
2008年5月下旬末至6月中旬,广东出现了历史罕见的持续时间长、范围大、强度强、灾害重的暴雨到大暴雨降水过程,并有4个明显降水期.诊断分析发现:过程是在亚洲中纬度两槽一弱脊,东槽明显的平均背景场产生的,副高较弱位置较东,南支槽活跃,每一强降水期与一次西风槽的影响相联系,高空急流和低层切变线的南压过程配合一次强降水的发生;低空急流的最大风速变化与暴雨的发生同步,降水的减弱期伴随低空急流的向上抬升;过程的水汽源于孟加拉湾和南海,而以前者为主,水汽的辐合主要发生在华南沿海;龙舟水期间存在两个明显的局地经向环流,低层的两股气流在20~25°N区辐合抬升为持续性强龙舟水的产生提供了稳定的上升运动背景;4个主降水期有3个是在层结不稳定的条件下出现暴雨. 相似文献