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361.
相似环流背景下海南两次不同类型强对流天气对比研究   总被引:4,自引:3,他引:1  
2016年6月5日和6日海南岛处在类似的环流背景下,5日海南出现了大范围8级以上阵风且伴有EF2级龙卷,而次日以短时强降水为主。为了研究两日产生不同类型强对流天气的原因,基于常规地面-高空观测、海南逐10 min的地面加密观测、海口多普勒雷达观测、NCEP-GFS 0.5°×0.5°分析资料进行对比分析,结果表明:(1)5日整层大气相对较干(可降水量为49 mm)且中层干层尤为清晰(700—500 hPa平均相对湿度41%),925—700 hPa温度垂直递减率为7.25℃/km,有利于产生强下沉气流及冷池形成,从而产生雷暴大风天气,而6日气层高湿,可降水量为60 mm,环境风弱,风暴移速慢,有利于产生强降水;(2)两日均属于弱的环境背景气流下的对流,相对而言,5日0—3 km风垂直切变均较6日大,有利于形成飑线;(3)结构分析表明5日对流风暴伴有较强阵风出流,较强的风垂直切变加之多个单体阵风出流合并抬升下,产生了持续1.5 h的飑线,并出现了弓形回波,而6日为低质心一般单体且阵风出流相对弱,尽管多个单体合并成了准线性的风暴,其持续时间亦与一般单体生命史相当;(4)5日对流抑制能量相对较大,需较强的地面辐合抬升和午后强烈升温触发雷暴,雷暴触发后强烈发展;6日对流抑制能量近乎为0,弱的海风锋辐合及热力作用均触发对流;(5)此次龙卷过程的风垂直切变与典型超级单体龙卷差异显著,产生龙卷的低层中气旋出现时间与龙卷发生时间仅差3 min,故提前预警龙卷的可能性极小。   相似文献   
362.
随着精细化降水预报的要求和发展,模式对站点定量降水预报已成为天气预报业务的主要参考依据之一。本文对乌鲁木齐区域数值天气预报系统DOGRAFS v1.0在2016年夏季全疆105个站点的24h累积降水量的预报性能进行统计检验。结果表明:(1)除山区外,全疆晴天预报准确率达到85%以上,其中南疆盆地、吐鄯托盆地晴天预报准确率达到95%以上。(2)对于小雨出现较多的站点,预报准确率达到55%以上、部分站点达到70%,同时上述区域存在15%左右的报强率;对于降水较少的南疆盆地和吐鄯托盆地整体以漏报为主,漏报率在80%以上。(3)北疆大部分地区和南疆西部山区的中雨预报准确率整体在30%左右;中雨日数较多的中天山及其两侧预报准确率约60%,该区域也存在20%左右的报强率;其他地区预报降水较实况以偏弱为主。(4)大雨及以上量级降水,模式预报整体表现为偏弱,对于大降水出现较多的地区预报平均准确率为25-30%。  相似文献   
363.
利用常规地面、高空观测资料、FY-2G云图TBB资料、NCEP/NCAR(1°×1°)再分析资料以及库尔勒探空和多普勒雷达资料,采用25点平滑算子的滤波方法,对2016年8月23—24日新疆巴音郭楞蒙古自治州(下简称巴州)一次短时强降水过程的中尺度特征及其发生、发展机理进行分析。结果表明:"三支急流"的有利配置以及700 h Pa中尺度气旋性辐合的形成对强降水区内垂直运动的发展和水汽的辐合上升具有明显促进作用,配合低层高温高湿、中层干冷空气侵入、地面中尺度辐合线的形成等条件直接诱导了此次短时强降水的发生;强对流发生前,低层水汽饱和、对流不稳定层结、中等强度的垂直风切变和强的温度垂直递减率为强对流的发生发展提供了良好的潜势条件;此次强降水的雷达回波具有较明显的强回波低质心结构特征,降水效率较高,持续时间较长,导致过程累积降水较大。库尔勒及周边地区的短时强降水主要由弓型回波在缓慢东移过程中断裂分散成的多个γ尺度的对流单体造成。  相似文献   
364.
南疆短时强降水概念模型及环境参数分析   总被引:1,自引:1,他引:0  
黄艳  俞小鼎  陈天宇  唐鹏 《气象》2018,44(8):1033-1041
利用南疆2010-2016年自动气象站及区域自动气象站逐小时降水量资料,NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料以及探空资料,分析不同强度的短时强降水的时空分布,得出南疆短时强降水事件的天气型有明显的季节性特点和区域性特征。总结了典型短时强降水过程的环境背景场特征,建立了短时强降水的三种概念模型:中亚低槽(涡)型、西伯利亚低槽(涡)型和西风短波型。通过7个探空站的温湿廓线形态、地面露点温度、T_(850)-T_(500)、T_(700)-T_(500)、对流有效位能(CAPE)、对流抑制能量(CIN)、抬升凝结高度、0~6 km垂直风切变等分析了南疆短时强降水的环境背景:短时强降水Ⅰ型(整层湿)、短时强降水Ⅱ型(上湿下干)和短时强降水Ⅲ型(上干下湿)发生前大气水汽含量充沛、存在一定的CAPE和较明显的垂直风切变以及0℃层高度偏低、暖云层厚度偏厚等特征,而合适的CIN,有利于对流不稳定能量的积聚和爆发,促进短时强降水的发生;短时强降水Ⅳ型(干绝热型)存在大气层结较干和较大的T_(850)-T_(500)、T_(700)-T_(500);Ⅰ型和Ⅱ型是南疆短时强降水的主要类型,常出现在南疆中部、西部地区的盛夏和夏末,多为西伯利亚低值系统(低涡、低槽)型和中亚低值系统(低涡、低槽)型影响。  相似文献   
365.
高原边坡复杂地形下短时强降水的云型特征分类   总被引:1,自引:0,他引:1  
狄潇泓  王小勇  肖玮  赵庆云 《气象》2018,44(11):1445-1453
利用逐时雨量资料、常规高低空观测资料及FY-2卫星云图,对2010—2015年5—9月甘肃省高原边坡复杂地形下76次短时强降水过程个例的天气形势配置及卫星云图演变特征进行统计分析。结果表明,与甘肃省短时强降水过程相关的特征云型共有6类:副热带高压边沿型、逗点云型、冷锋前部型、冷锋尾部与南亚高压东侧叠置型、冷涡后部型、弱冷锋前部椭圆形MαCS型。其中,副热带高压边沿型、冷锋前部型、弱冷锋前部椭圆形MαCS型与低层暖平流强迫有关。逗点云型、冷锋尾部与南亚高压东侧叠置型主要受高低空冷暖平流强烈交汇影响。冷涡后部型是高空冷平流强迫下形成。冷锋尾部与南亚高压东侧叠置型具有较好的预报指示意义。  相似文献   
366.
SWAN2.0系统的设计与实现   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
强对流天气短时临近预报系统(Severe Weather Automatic Nowcasting,SWAN)是面向短时临近监测、分析、预报、预警制作等功能为一体的业务平台。SWAN2.0基于MICAPS4(Meteorological Information Comprehensive Analysis and Processing System Version 4.0,人机交互气象信息处理和天气预报制作系统)二次开发框架,采用C/S架构,服务器部署在省级,负责收集数据,运算SWAN产品;客户端部署在气象台站,实现具体的预报业务,并形成算法二次开发接口。SWAN2.0新增了三维变分风场反演、基于分雨团技术的雷达降水估测、冰雹识别等方法,实现了算法管理、产品生成、分析处理、资料检索显示、实时监控报警、预警产品制作等功能。SWAN2.0业务系统已在全国试用,在强对流天气监测、分析和短时临近预报预警中发挥了重要作用。  相似文献   
367.
张凯静  江敦双  丁锋 《山东气象》2018,38(1):108-114
利用1981—2012年4—10月青岛市7个观测站逐时降水量资料和同期NCEP再分析资料,统计分析青岛市短时强降水的时空分布特征,建立青岛市短时强降水天气概念模型。结果表明:青岛市年短时强降水日数无明显变化趋势;4—10月均有短时强降水出现,7—8月是多发月份;短时强降水的日变化有2个多发时段,主峰在下午到傍晚时段,次峰在凌晨时段;即墨、平度、黄岛为青岛市短时强降水的多发区域,其中黄岛为连续性短时强降水出现最多的区域;青岛市产生短时强降水的天气系统可分为六种类型,西风槽型、横槽型、冷涡型、热带低值系统型、西北气流型、切变线型,其中西风槽型出现次数最多。  相似文献   
368.
杨学斌  代玉田  王宁  周成 《山东气象》2018,38(2):103-109
利用山东2006—2015年5—9月123个国家级气象观测站10 a逐小时降水量资料,统计分析了山东短时强降水的时空分布特征,结果表明:1)站次时空分布不均。鲁南易出现短时强降水,2013年最多,达到了564站次,7月最多,平均207站次,多出现在傍晚前后和凌晨。2)极值时空分布差异较大。10 a单站极值大值区分布在鲁西北、鲁南和半岛东部,2009年最多,为17站,且多夜间发生;10 a中年度极值均出现在13:00—次日02:00,8月最多,为7次。3)5、6、9月局地和小范围短时强降水天气过程所占比例较大,7—8月大范围短时强降水过程明显增加。  相似文献   
369.
在智能交通系统中,准确和高效的短时交通流量预测是交通诱导、管理和控制的前提。由于交通流量动态变化中表现出的时变性和非平稳性特征,其预测难度较大,是交通领域中亟待解决的难题。为提高短时交通流量的预测精度,本文设计与实现了基于自适应时序剖分与KNN(A-TS-KNN)的短时交通流量预测算法。① 基于动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)动态剖分单日时序为不同的交通模式;② 在不同交通模式,采用互信息法求解每个预测时刻时间延迟的最大阈值,构造不同时间延迟的状态向量,生成交通流量历史数据库;③ 采用十次十折交叉验证的方法求解每个时刻不同时间延迟与不同K值的正交误差结果分布,提取误差最小的正交结果,得到自适应时间延迟与K值的参数组合;④ 采用K个最相似的近邻的距离倒数加权值作为预测结果。对比K近邻(K-nearest neighbors, KNN)、支持向量回归(Support vector regression,SVR)、长短期记忆神经网络(Long-short term memory neural network,LSTM)以及门控递归单元神经网络(Gate recurrent unit neural network,GRU)共4种主流预测模型,A-TS-KNN算法预测精度显著提升;将A-TS-KNN算法用于福州市城市路网中其他交叉路口的短时交通流量预测,结果表现出良好的泛化能力。  相似文献   
370.
分析了1993-1995年BL Lac、OJ287和PKS0735+178三颗BL Lac天体光变的监测结果,并结合文献上他人发表的资料,发现一些BL Lac天体处于高态时活动性较强,短时标光变频繁发生,而处于低态时活动性较弱,短时标光变很少发生。文中提出活动星系核的相对论性喷流方向会改变,从而导致长期光变;高态是喷流方向与观测者视线夹角较小的表现,而低态则是夹角较大的表现。利用该模型能够解释BL  相似文献   
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