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771.
772.
773.
利用2010年7月22日苏皖中尺度对流复合体(MCC)数值模拟输出结果,考察了模式对MCC的模拟能力,并对模拟结果做了动力和热力诊断分析,以揭示盛夏江淮下游MCC的特征。结果表明:1) 三重嵌套网格距为3.3 km的区域WRF模式的模拟效果较佳,结果与实况一致,并可利用模拟降水的范围及强度来确定MCC的位置及演变。2) 此MCC维持约10 h,其南北不对称,并随西太平洋副热带高压西伸北抬而随之北抬。MCC核心区对流层低层有水汽丰沛的入流,并有强辐合区,呈对流不稳定层结;中层有深厚的强上升运动,并因凝结潜热大量释放呈中性层结;高层则有出流;MCC核心区对流降水非常强。3) 在垂直剖面上,该核心区散度存在中低层辐合、高层辐散的柱状结构,此配置有利于强对流维持和加强,中低层以上有深厚的强上升气流柱,这些都是MCC核心区存在强对流的标志。该MCC的螺旋结构表明其中的强对流高度有组织。 相似文献
777.
利用多种常规观测资料和NCEP/NCAR再分析资料,分析了2017年3月1日江苏北部出现的一次罕见冷空气雷雨大风天气过程的发生背景、地面要素和云团演变特征,同时从大气动力、热力和水汽条件出发分析了午后对流的成因。结果表明:此次过程发生前,江苏地区位于高空槽前,对流层中低层有冷式切变线伴随两股冷空气南下,受江苏省北部地面气旋阻挡,冷空气在上游堆积,当气旋东移入海冷空气爆发式南下时,造成严重的大风灾害。此次过程中,对流层中高层大气降温而低层回温使大气温度直减率增大,为对流发生提供不稳定条件,但水汽输送主要集中在低层,且高层大气无明显抽吸作用,导致此次过程未发生强对流性降水,主要以大风灾害性天气为主。 相似文献
778.
在气象灾害频发的今天,人们对获取气象信息的需求更为强烈.气象新闻图片,是把气象信息及时、直观地传送到读者面前的重要手段,是气象新闻中不可或缺的一部分.结合日常新闻摄影实践,探讨气象新闻图片拍摄技巧和手法,对如何拍摄好气象新闻图片提出几点建议,以期提升气象新闻摄影工作水平. 相似文献
779.
在人工遮雨的条件下,采用盆栽的种植方式探究"皖麦68"营养生长期(返青期—开花期)及生殖生长期(开花期—成熟期)轻度干旱胁迫(土壤相对含水量为55%±5%)及复水(土壤相对含水量为70%±5%)对其光合生理特性及产量结构的影响。结果表明:返青期至成熟期充分供水(CK)的小麦旗叶光合参数和产量最高。开花至成熟期复水(DN)的小麦叶片在复水后光合能力迅速恢复,表现出了超补偿效应:光合速率(16.43μmol/(m~2·s))甚至超过了CK(15.01μmol/(m~2·s));采用非直角双曲线模型拟合小麦旗叶的光响应曲线,其中DN的曲角θ最大;DN产量较CK略有降低但千粒重为34.51 g,高于CK(34.44 g)。开花至成熟期轻度干旱(ND)及全生育期轻度干旱(DD)的小麦光合特征参数与产量均显著降低。DD产量最低、品质最差,但其收获指数I_H高于CK、仅次于DN。在小麦返青期—开花期进行水分管理适量减少灌溉,开花期—成熟期复水能够提升籽粒的干物质积累量,获得较高的产量及品质。 相似文献
780.
Jieshun Zhu Bohua Huang Magdalena A. Balmaseda James L. Kinter III Peitao Peng Zeng-Zhen Hu Lawrence Marx 《Climate Dynamics》2013,41(9-10):2785-2795
Currently, ensemble seasonal forecasts using a single model with multiple perturbed initial conditions generally suffer from an “overconfidence” problem, i.e., the ensemble evolves such that the spread among members is small, compared to the magnitude of the mean error. This has motivated the use of a multi-model ensemble (MME), a technique that aims at sampling the structural uncertainty in the forecasting system. Here we investigate how the structural uncertainty in the ocean initial conditions impacts the reliability in seasonal forecasts, by using a new ensemble generation method to be referred to as the multiple-ocean analysis ensemble (MAE) initialization. In the MAE method, multiple ocean analyses are used to build an ensemble of ocean initial states, thus sampling structural uncertainties in oceanic initial conditions (OIC) originating from errors in the ocean model, the forcing flux, and the measurements, especially in areas and times of insufficient observations, as well as from the dependence on data assimilation methods. The merit of MAE initialization is demonstrated by the improved El Niño and the Southern Oscillation (ENSO) forecasting reliability. In particular, compared with the atmospheric perturbation or lagged ensemble approaches, the MAE initialization more effectively enhances ensemble dispersion in ENSO forecasting. A quantitative probabilistic measure of reliability also indicates that the MAE method performs better in forecasting all three (warm, neutral and cold) categories of ENSO events. In addition to improving seasonal forecasts, the MAE strategy may be used to identify the characteristics of the current structural uncertainty and as guidance for improving the observational network and assimilation strategy. Moreover, although the MAE method is not expected to totally correct the overconfidence of seasonal forecasts, our results demonstrate that OIC uncertainty is one of the major sources of forecast overconfidence, and suggest that the MAE is an essential component of an MME system. 相似文献