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利用国际卫星云气候计划(International Satellite Cloud Climate Program,简称ISCCP)提供的1998—2007年共10 a的深对流路径跟踪资料,统计分析了影响江淮地区对流系统(Convection system,简称CS)的时空分布及其参数特征。结果表明:影响江淮地区的CS主要集中在春夏两季,大多生成于江淮本地及我国中西部地区,呈现以江淮地区为中心的带状分布特征,越靠近江淮区域CS分布越为密集。依据源地不同,将影响江淮地区的CS分为5类,受气候条件与地形地貌的共同作用,各源地CS参数特征差异显著,总体来说CS的水平尺度越大,其生命史、对流云团(Convective clusters,简称CC)数目及水平云温度梯度也越大。其中江淮中心区域(MID)区域CS水平尺度、生命史和CC数目的平均值均为最小;东南(SE)区域CS生命周期以中长周期为主,水平尺度、最大对流比和云温度梯度的平均值最大。梅雨期内江淮地区对流活动频繁,CS的水平尺度大、生命史长、CC数目多。
相似文献采用NCEP FNL 1°×1°逐6 h再分析资料、风廓线雷达观测资料及其他常规观测资料,对2014年5月23日发生在广州市中北部大暴雨过程的环流背景、天气尺度系统以及中尺度系统特征进行了研究。结果表明:(1)该过程是多尺度系统相互配合作用的结果,暴雨发生在“两槽一脊”环流背景下,高空槽与副热带高压相互作用使华南持续受短波槽影响;低层来自孟加拉湾及南海的低空急流,为大暴雨的产生提供了充足的水汽条件;高层南亚高压使得华南上空风场辐散抽吸作用明显。(2)强降水发生前,强风速伸展高度的不断降低使得上下层垂直风切变增大,为暴雨的产生提供了很好的动力条件,且水汽条件较好;低空急流指数的脉动与强降水的发生关系密切,其在强降水发生前1~2 h迅速增大,强降水发生后则迅速减小。(3)风场低层垂直切变的增强与强风速的下传具有较好的时间对应关系,说明由于强风速垂直伸展高度不断降低导致了风场垂直切变的增强。在强降水发生前,低空急流、低空急流指数以及垂直风切变的相应变化对短时强降水的预报具有一定指示意义。
相似文献利用变分方法建立预报场和预报倾向场这一预报场组合与模式预报非系统性误差之间的映射关系,来估计GRAPES(Global/Regional Assimilation and PrEdiction System)模式的非系统性误差,从而对预报做出修正。采用两种不同的历史样本建立这一映射关系,其中,利用相同时刻历史样本建立映射关系的方法称为DEM方法;通过相似面积比选取“相似样本”来建立上述映射关系的方法称为SEM方法。以FNL分析资料作为评判预报误差的依据,根据2002—2010年7月GRAPES模式500 hPa高度场48 h预报的回报资料,利用两种不同的方案进行非系统性误差的估计及预报订正试验。对279个检验样本的试验结果表明:SEM方法和DEM方法都对非系统性误差有一定的估算能力,二者估算的非系统性误差空间分布和量级与模式非系统性误差较一致,SEM方法的修订效果略优于DEM方法,但并不明显。对预报做出系统性误差和非系统性误差两步订正后,DEM方法和SEM方法的订正有效率分别为98.566%和100%,可明显提高预报的准确性。
相似文献利用安徽省1961—2016年81个国家级地面气象观测站雨量、2006—2016年1 162个地面自动观测站小时雨量、1961—2016年安徽省民政厅灾情和2006—2016年《安徽省气象灾害年鉴》收录的227个暴雨过程灾情数据,采取气候平均、广义极值、概率密度函数、百分位分布等方法,统计暴雨过程的持续天数、区域、范围、平均日降水量和小时雨量对暴雨灾害的影响,划分安徽省暴雨灾害预警等级。结果表明:(1)安徽省暴雨灾害预警等级可分为Ⅳ级(轻度)、Ⅲ级(中度)、Ⅱ级(重度)、Ⅰ级(特重)四个等级;(2)从Ⅳ级到Ⅰ级,暴雨过程的持续天数指标从1—4 d,范围指标根据暴雨区占区域总面积的百分比确定,从Ⅳ级的20%上升至Ⅰ级的80%;(3)根据暴雨过程的区域差异,将安徽分为沿淮淮北、大别山区及皖南山区、沿江及江淮之间三个区域,分别建立降水量与暴雨灾情的定量关系,并在每个区域设置相应的平均日降水量和小时雨量指标;(4)利用上述暴雨灾害预警等级,对1981—2018年安徽省致灾的149个暴雨过程进行回代检验,并将其用于2020年6—7月安徽省暴雨灾害预警,暴雨灾害预警发布周期为Ⅳ级(轻度)0.66~0.82 a、Ⅲ级(中度)1.15~1.90 a、Ⅱ级(重度)3.16~3.80 a、Ⅰ级(特重)9.5~12.6 a,符合安徽暴雨灾情实际,可以为气象部门启动暴雨应急响应提供参考。
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