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一、引 言 对流是强降水现象的最重要影响因子之一,如雷暴、梅雨季节中的强烈降水等等。对有限域模式而言,如此强烈降水的生成已经是个难题,因此,我们应当清楚,怎样一个对流参数化方案在模式中工作,和使用不同方案时什么差别会出现。 我们调查研究,在梅雨季节个例中具有大尺度对流方案的湿调整方案和郭氏方案两者之间的差别。同时,我们也调查研究,当使用湿调整方案时小网格尺度的效果。 二、模式和原始数据 象参数化方案一样,方案被纳入业务,在日本气象厅被应用到模拟方案。我们使用原始有限域模式,模式有:(a )水平网格尺度63.5公里和55×55网格,(b)水平网格尺度25.4公里和111×111网格,两个模式在铅直方面有13层。原始资料由业务客观分析方案提供(d=254公里)。产品为从初始条件1983年7月22日00世界时的24小时。 相似文献
322.
近海潮汐锋的分布和变化,主要受表层风摩擦、底层潮混合、净热通量和浮力平流的影响。基于2017年7、8月份辽东湾东部海域的实测数据,并结合ROMS(Regional Ocean Model System)模拟结果,利用考虑浮力平流效应的Stigebrandt公式对夏季辽东湾潮汐锋的位置变化进行了诊断计算,计算结果与ROMS模拟的潮汐锋位置符合较好,进一步探讨了风、净热通量和浮力平流对锋面位置变化的影响。主要结论如下:(1)位于辽东湾北部和东、西沿岸浅水区的潮汐锋呈"几"字形分布;(2)2017年6-7月潮汐锋位置变动不大,7月份仅在辽东湾东、西两岸潮汐锋位置略微向深水区移动,这主要是净热通量整体略微减小和风场略微增大造成的,浮力平流作用效果不够显著;(3)2017年8月辽东湾潮汐锋位置较7月向深水区大幅移动,最大移动距离约为20km,辽东湾8月份净热通量的大幅减弱起到了重要作用,浮力平流使潮汐锋位置向浅水区偏移,其调节效果比较显著。 相似文献
323.
利用中尺度WRF模式对于2007年7月一次典型的梅雨锋暴雨过程进行了高分辨率数值模拟,对于边界层内的热通量输送和湍流动能的时空变化特征,以及湍流动能各收支项的分布及变化特征进行了分析。结果表明,降水发生时段内边界层热通量和湍流动能的时空分布特征与晴空日变化特征表现出显著不同,潜热通量随高度自下而上呈现"正—负—正"的分布,感热通量以负值为主,负值中心高度与潜热通量由负转正的高度相对应,湍流动能的发展高度与持续时间都有所增加,降水区近地面湍流动能弱于其他区域,但是在468 m以上高度则显著强于其他区域。降水区湍流动能的来源主要是平均风切变所产生的机械湍流,浮力作用与粘性耗散在降水期间消耗湍流动能,湍流输送作用将低层的湍流动能输送至较高的高度,使低层减小而高层增大,临界高度与湍流动能的大值中心高度对应。 相似文献
324.
利用ArcGIS对莆田沿海地区的地形、下垫面属性和排水设施及排水运作方式进行预处理,建立台风降水、风暴潮共同影响下的莆田沿海地区内涝模型。应用雷达估算降水及自动雨量站数据计算的热带气旋"南玛都"过程面雨量,以及此次暴雨过程沿岸海区和河口的时变水位作为模型的边界条件,对莆田地区风暴潮灾害风险进行评估试验。针对2011年9月1日热带气旋"南玛都"造成的莆田沿海地区风暴潮及暴雨灾害,利用暴雨内涝模型进行评估试验研究,将模拟结果与实况灾情进行对比,结果表明模型能够较客观地反映"南玛都"过程降水和风暴潮共同作用的灾害情况。 相似文献
325.
傅立叶变换中红外漫反射光谱法定量检测褐煤的六个关键指标 总被引:3,自引:0,他引:3
采用傅立叶变换中红外漫反射光谱法同时对褐煤中的内水分、挥发分、含硫量、高位发热量、低位发热量和折合率6个指标进行了基于最小二乘法(PLS)的定量分析。结果显示,内水分、挥发分、含硫量、高位发热量、低位发热量和折合率的相对误差分别为3.4%、2.0%、4.0%、1.4%、2.5%和2.2%,得到了满意的预测结果。采用中红外光谱分析的方式实现了一种快速分析煤炭品质的新方法,为工业在线分析煤炭品质论证了可行性。 相似文献
326.
327.
328.
针对陕北延长油田黄土层漏失具有井底温度低、漏失严重、常规堵漏材料与方法堵漏效果差的特点,研究出了一种低温下快速实现交联的PLC聚合物交联凝胶。采用浓度6.5%的聚合物胶液与浓度2%的有机复合交联稳定剂,按聚合物胶液与有机复合交联稳定剂10∶1.3的交联比,在17.6~40 ℃条件下进行快速成胶试验。试验得出,PLC聚合物交联凝胶成胶时间短,抗污染能力强,与桥堵材料有很好的配伍性,二者配合使用对于封堵黄土层恶性漏失具有很好的应用前景。 相似文献
329.
应用Terra/MODIS卫星数据估算洞庭湖蓄水量的变化 总被引:14,自引:0,他引:14
以洞庭湖为例,利用2002年的美国Terra/MODIS卫星数据,以16天为周期将全年划分为23个时段,分别对湖区水位和蓄水量分布特征和变化规律进行动态监测和综合分析。具体测算方法包括以下4个步骤: (1) 根据湖区特性,将整个洞庭湖分为3个部分:自西向东依此是西洞庭湖 (WDL), 南洞庭湖 (SDL) 和东洞庭湖 (EDL)。这3个部分的蓄水量之和就是整个洞庭湖的总蓄水量。(2) 以水体和陆地的光谱差异为基础,使用Terra/MODIS卫星的NDVI 数据识别并量测湖区水面积。(3) 将湖区水面影像同湖区数字高程模型DEM相叠加,以被监测的湖区水面的平均高度值作为水面高度。水面高度与湖底高度的差即为相应点的水深。(4) 按50 m×50 m网格大小和相应位置的水深的乘积来计算每个水柱体积。最后,将整个湖内的所有水柱的体积值累加便得到洞庭湖的总蓄水量。用上述方法测算的水位和蓄水量与实测资料进行了比较表明,两者具有很好的一致性。 相似文献
330.