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利用2005-2016年青海高原地面观测、灾情和卫星云图等资料,对青海高原致灾性对流天气进行筛选和分类,在此基础上分析了各类致灾性对流天气的时空分布特征及与地形的关系。结果表明:(1)青海高原致灾性对流主要有雷暴、短时强降水、冰雹以及混合类四种,集中分布于高原东部。(2)地形对致灾性对流的落区、频次和强度起关键作用。雷暴多产生于山区,短时强降水和冰雹主要产生在迎风坡、河谷和地势较开阔的低地。其中,青东农区以混合类和冰雹居多,青南牧区以混合类居多,环湖与祁连地区和柴达木盆地以短时强降水居多。(3)近12 a青海高原致灾性对流整体呈波动式减少,2005-2010年(前期)致灾性对流日数和次数较多,2011-2016年(后期)显著减少,但不同类型年际变化特征略有差异。其中,冰雹和雷暴日数前期较大,后期显著减少;混合类和短时强降水日数无明显变化趋势,但前者年际波动幅度较后者大。(4)致灾性对流主要产生于5-9月,各类型均呈现典型的单峰型月分布,混合类和冰雹日数及次数的峰值均在8月,雷暴日数和次数的峰值均在6月,而短时强降水日数和次数的峰值分别在8月、7月。(5)致灾性对流集中产生于13:00至次日01:00,高峰时段(16:00-20:00)以冰雹和混合类居多,而夜间时段以短时强降水居多。 相似文献
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2018年9月17日09:37—10:00,在登陆台风“山竹”外围螺旋雨带中,广东省佛山市三水区到肇庆市四会区发生了EF2级强龙卷,龙卷路径长度18 km,持续时间23 min,平均时速47 km/h,导致不少建筑物损毁。本次过程佛山市进行了龙卷预警试验,提前37 min发布了龙卷预警,龙卷没有造成人员伤亡。利用观测资料对产生强龙卷的环境场特征、地面自动站和雷达观测的中小尺度特征以及龙卷预警试验进行了分析,结果表明:产生龙卷的微型超级单体出现在台风外围和副高边缘之间的强东南急流中,具有低层辐合、高层辐散、水汽充足等典型台风外围龙卷环流形势特征;强的低空0~1 km垂直风切变、大的风暴相对螺旋度和低的抬升凝结高度等环境条件利于龙卷的生成;龙卷影响时,邻近地面自动气象站观测要素表现出明显的信号,瞬时大风和最低气压的极值区呈东南至西北向带状分布,与龙卷路径一致,龙卷过境前后,单站气压“漏斗”明显,5 min降压/升压幅度达-2.5 hPa/+2.1 hPa;广州多普勒天气雷达探测到龙卷母体风暴的低层钩状回波和入流缺口特征,以及低层强中气旋和类TVS特征。预警试验初步表明,对台风龙卷高发区,在环境场有利情况下,若低层出现中等或以上强度中气旋,其底高在1 km以下,可以考虑发布龙卷预警。 相似文献
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利用多普勒天气雷达探测资料,结合常规气象观测资料和天气实况及灾情调查,对2018年8月14日台风“摩羯”(1814)和8月19日台风“温比亚”(1818)产生龙卷的环境物理量及龙卷风暴强度结构特征进行了分析,对诱发龙卷和未诱发龙卷的小尺度气旋性涡旋特征进行了对比。结果表明:两次台风减弱低压东北象限是龙卷发生的关键区,低层高湿,强的低层垂直风切变和大的相对风暴螺旋度是关键物理量;龙卷出现时都伴有ΔV>20.0 m·s-1的小尺度气旋性涡旋,且基本出现在2.0 km高度以下,但并不是所有这种低层小尺度气旋性涡旋都能诱发龙卷;以ΔV>20.0 m·s-1为阈值,龙卷识别具有较高的命中率,识别准确率为31.8%,空报率为67.4%,漏报率为6.7%;约35.7%的龙卷没有识别时间提前量,半数龙卷几乎没有预警时间提前量。 相似文献
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利用2015—2019年辽宁省发布的暴雨红色预警信号和1605个自动站的分钟级降水资料,统计暴雨红色预警信号和短时大暴雨年际变化和时空分布,分析暴雨红色预警信号的高分布区、易发时段。结果表明:2015—2017年辽宁省暴雨红色预警信号发布站数逐年递增,最大值出现在2017年,发布站数为147个;2015—2018年预警信号准确率提升,提前时间略减少,最低值为2018年,提前时间为19 min;2019年比2018年暴雨红色预警信号发布站数减少59个,提前时间增加29 min;暴雨红色预警信号的空间分布为东南部地区多、中部地区少;暴雨红色预警信号多在夜间发布;在辽宁省发布的50%以上的暴雨红色预警信号中,降水量达到预警发布标准的时间滞后于最大雨强出现时间90 min,最大雨强出现时间为暴雨红色预警信号发布的重要指标。为了达到防灾减灾的服务效果,发布暴雨红色预警信号时,应充分考虑最大雨强出现时间、发布时机、短时大暴雨高发区及地形的影响。 相似文献
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随着海洋的开发和利用,海洋的地震安全问题已越来越突显。我国领海和邻海是强地震多发区,海洋地震灾害主要体现在对沿海陆地的破坏和海域本身的破坏两个方面。我国经济发展的主体在沿海,沿海人口也比较集中,领海和邻海一旦发生大的地震,造成的灾害损失将非常巨大。而我国海洋地震防震减灾工作的现状是“底数不清,关注不够,能力很弱,隐患很多,任务繁重。”提出了加强海洋区域防震减灾工作的具体建议,即:中国地震局与国家海洋局联合制定我国海洋区域防震减灾规划;制定海洋区域防震减灾的相关法律法规和技术标准;建立监测海洋地震的台网;开展重点地区和重大项目的地震区划及安全性评价;开展大陆架探测;设立海洋地震科学专项基金,加强海洋地震科学研究;建立海啸预警系统;中国地震学会设立海洋地震专业委员会。 相似文献
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基于概率拟合曲线的贵州省降雨型滑坡预警预报模型,利用降水预报数据和实况数据对2020年强降水背景下的27次降雨型滑坡事件进行预警预报,从两个方面检验了该模型的业务实用性。结果表明:利用降水预报数据开展降雨型滑坡预警预报,提前3 d和提前1 d的效果优于提前2 d,其准确率均为63%,具有一定的业务实用性;利用降水实况数据开展降雨型滑坡预警预报,滑坡实际发生的位置与模型预警预报中可能性较大以上的区域吻合度较高,进一步验证该模型具有一定的准确性和实用性;能否准确把握降水强度和落区是影响降雨型滑坡预警预报准确率的关键因素。 相似文献
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加强短时强降水、雷暴大风、冰雹和龙卷等强对流天气的科学认识对防灾减灾等精细化气象预报服务具有重要意义。如何基于过去和现在的观测去分析当前的强对流天气发生、发展情况是一个重要和具有挑战性的问题。调研了美国、欧洲、亚洲、加拿大和澳大利亚等强对流实况分析业务系统的现状,并从多角度对比了美国的预警决策支持系统—综合信息(WDSS-II)、奥地利的综合分析集成临近预报(INCA)和中国的强对流天气短时临近预报(SWAN)业务系统的现状。此外,针对强对流实况分析产品与预报实践的结合,调研了对强对流实况分析产品应用具有启发性的美国国家海洋和大气管理局(NOAA)的试验平台和春季预报试验。同时,梳理了国内外强对流实况分析研究技术动向,对比了快速更新同化数值模式、概念模型预报技术以及识别追踪和外推预报技术等强对流预报预警技术的优缺点,并回顾了近年来国内外各大主流机构的强对流实况分析人工智能解决方案,为我国今后的强对流实况分析体系建设提供借鉴和思考,为后续开展具有自身特色的强对流多源融合实况分析研究奠定基础。 相似文献