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992.
993.
应用耗散结构理论,基于广义相当位温构建大气排熵指数,利用常规观测资料、地面加密自动站雨量资料、NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料等,对2008年7月21—23日一次西南低涡东移造成的河南省大范围暴雨过程的大气排熵指数进行诊断分析,结果表明:大气排熵指数的演变与此次西南涡暴雨落区和雨强关系密切,暴雨落在负排熵指数中心偏南一侧,大雨以上降水分布在排熵指数负值中心轴线附近及其偏南侧;强降水开始前,排熵指数明显减小,强降水持续时间与排熵指数低值维持时间联系紧密;雨强不仅与排熵指数低值有关,且与低值维持时间、6h变化量也有密切关系。排熵指数低值中心位置和中心值的强弱变化与该个例中西南低涡中心位置和其强弱变化具有较好一致性。 相似文献
994.
利用任意时刻AVHRR资料近似估计区域地表温度日较差的试验 总被引:1,自引:1,他引:1
根据表征土壤温度日变化的土温方程一阶近似解,提出一种利用一日中任意时刻NOAA-AVHRR图像数据估计地表温度日较差的简易推算方法。该方法尤其可用于反演土壤含水量的计算,当图像数据的时次与热惯量法所要求的最高、最低温度时次配不准的情况下,近似地估计地表温度日较差,进而计算地表热惯量及相应的土壤含水量。用实例验证了该方法的可行性,为进一步推广应用奠定基础。 相似文献
995.
996.
铁路沿线灾害性天气监测、预测、预警系统 总被引:3,自引:0,他引:3
针对铁路三防(防风,防沙,防洪)的需要,结合大风监测系统建设的实际,对恶劣天气气候条件下,如何保障列车运行安全进行了探讨,并提出铁路沿线灾害性天气监测,预测,预警系统。 相似文献
997.
998.
基于ECMWF、JMA、T639、WRF四个数值模式2012年6月1日—9月30日地面气温3—60 h预报资料和郑州加密自动站资料,利用多模式集合平均(EMN)、消除偏差集合平均(BREM)、加权消除偏差集合(WBREM)及多模式超级集合(SUP)4种方法,对2012年8月29日—9月27日郑州城区11个站点地面逐3 h气温进行多模式集成预报试验,采用绝对误差对预报结果进行检验评估,结果表明:在30天的预报期内,BREM、WBREM及SUP对于大多数站气温预报效果有明显改善,而EMN方案对11个站预报效果改善则不太明显;4种方案中,BREM和WBREM预报效果相对较好且稳定,各个站上3—60 h预报的绝对误差均在2℃附近或以下;SUP方案虽然对个别站预报误差较低,但是其预报效果并不稳定,一些站点的个别预报时效误差大于2℃。对于郑州观测站的气温预报而言,4种集成方案20时起报的气温误差明显小于08时起报的误差,并且20时起报的SUP集成方案绝对误差明显小于其他方案的绝对误差。总体而言,BREM、WBREM及SUP三种集成方案能够给郑州精细化预报业务提供较好的参考。 相似文献
999.
利用常规和区域自动站观测资料、卫星和多普勒雷达监测产品及NCEP再分析资料,对2014年7月14日新乡强对流过程进行了综合分析。结果表明:高空东移冷槽与低层暖脊叠加使新乡上空形成明显的不稳定层结,而中低层暖湿空气在午后表现出明显的北抬和向高空扩展的趋势,使大气对流不稳定度进一步加强,有利于雷暴大风和冰雹强对流天气的出现;同时,强对流天气发生前0—6 km垂直风切变达到中等偏强程度,有利于对流系统的形成和维持。地面中尺度辐合线起对流触发作用,辐合线尾部前侧的对流云团发展更强更快。云团合并导致对流云团迅猛加强,对流单体合并有利于对流回波的暴发性发展及回波顶快速抬升。过程中雷暴外流边界也是强对流的重要触发机制,太行山脉东侧的雷暴外流边界受地形抬升作用,触发大范围分散的对流单体,导致了局地短时强降水天气。风灾主要是由多单体风暴中的下击暴流和雷暴外流边界造成的,下击暴流造成的大风比由雷暴外流边界导致的大风更强。此外,强回波中心强度增强、质心高度迅速升高,回波顶高和VIL值跃增等对强对流过程中局地冰雹预报有较好的指示意义。 相似文献
1000.
根据1961-2012年海北地区刚察、门源、海晏、祁连4县气温、相对湿度等资料,利用温湿指数分析了该地区旅游气候资源及其与旅游客流量关系,结果表明:海北地区除10月至翌年4月不宜开展户外旅游活动外,其他月份气温适宜、湿度适中,较适宜旅游活动,其中6-8月为旅游黄金期。各地旅游舒适天数呈逐年上升趋势,全州旅游景点平均舒适期为92天,占全年天数的25%,平均旅游舒适期天数祁连的门源的海晏的刚察的。旅游游客量年内分布呈典型的"单峰型",7月达一年中的最高峰,占全年游客总数的25%~35%,6-8月是一年中游客最集中的时段,游客量占全年的一半以上,1-2月和12月旅游人数处于低谷。海北地区客流量与旅游气候适宜性之间存在显著相关性,约90%左右的客流量同该地的旅游气候因素有关。温湿指数与客流量呈指数函数,基于气候适宜指数建立客流量预测模型能够为旅游部门提前掌握旅游人数、旅游景区规划提供科学依据。 相似文献