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北京一次大风和强降水天气过程形成机理的数值模拟 总被引:23,自引:5,他引:23
利用3维强风暴冰雹分档模式(IPA—HBM)对2001年8月23日北京的一次伴有大风、暴雨和冰雹的强对流天气过程进行模拟和分析,并与部分观测资料进行了比较分析。结果表明,该模式对此次强风暴的生命史、降水分布、降雹的大小等要素做了较好的模拟,并能够模拟出伴随强风暴过程所产生的强下沉气流和及地面强风速切变(下去暴流)。从云微物理学角度分析了此次局地性大风的形成原因,认为由高空冰雹粒子的拖曳产生的负浮力作用是促发强下沉气流产生的主要原因,其次是冰雹的融化和雨水蒸发冷却对下沉气流起加速作用,冰雹的拖曳和融化作用对下沉气流具有决定性作用。强风暴所产生的爆发性强下沉气流最终导致了局地大风的形成。 相似文献
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提出一个对多元判据综合评估的中期天气客观相似预报模式。模式应用同中期天气过程的时间—空间尺度相适应的经过时间滤波的大气环流背景为客观判据,比较全面地评估了预报时刻前后多层次、多要素的大气环流动态变化的相似,通过定义相似指数综合评估在多元判据下样本的相似程度,从相似时域的历史样本中找到较佳相似的中期过程,预测未来l~10天的中期天气过程。模式检验和预报试验表明该模式具有预报技巧。 相似文献
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K指数在暴雨分析预报中的应用 总被引:8,自引:0,他引:8
引 言暴雨预报方法和指标一直是天气预报工作者探索的重点。大量文献表明 ,K指数主要用作对流性天气的一个热力指标 ,且沿用北美[1] 的统计结论较多 (即K >35℃ ,可能有成片雷暴 ) ,系统研究K指数与降水关系的比较少见。我们选取MICAPS提供的客观K指数分析场 ,初步发现K指数 (及不稳定能量E)对本地的降水 ,特别是对 2 4小时暴雨预报有一定的指标性。1 K指数意义根据文献 [1 ]:K =[T850 -T50 0 ]+Td 850 - [T -Td]70 0其中第 1项为 850hPa与 50 0hPa的温度差 ,代表温度递减率 ,第 2项为 850hPa的露点 ,表示低层水汽条件 ,第 3项为… 相似文献