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71.
对2004年8月登陆我国的台风"云娜"的热动力结构及其演变进行了数值模拟。试验从大尺度环境场、台风中尺度动力和热力场三维结构、台风云雨特征等多角度,对模拟结果与实际观测进行了对比。结果表明,模式不仅较准确地再现了台风登陆前24h移动和演变的全过程,在移向、移速和登陆时间、地点上与实况十分接近,而且对台风系统中尺度结构、云雨特征的模拟与分析场及卫星观测也有较好的一致性。采用的模拟工具是新开发的双重嵌套AREM模式,该模式是静力模式,但对台风仍有较强的模拟能力。此外,本试验无任何人为台风模型的嵌入是其中的一个特点,从而增加了试验的可信度。 相似文献
72.
利用湘东南东江流域1959~2006年共48年的历史资料,采用统计分析方法,对东江流域历年雨水集中期的气候规律以及2006年雨水集中期的特征及成因进行了分析。分析结果表明:东江流域历年的雨水集中期多出现在6月和8月;东江流域雨水集中期的出现,受台风的影响较大。2006年由于04号台风"碧利斯"的影响导致了本年的雨水集中期出现在7月中旬,其特征是降水强度强、强降水范围广、过程降雨量大,而大尺度引导气流、南海季风对"碧利斯"的西行路径及降水强度影响较大。 相似文献
73.
基于1979—2020年逐日的NOAA向外长波辐射资料、NCEP/NCAR再分析风场资料,以及全球CMAP再分析降水资料,探讨了气候态亚洲热带夏季风涌的传播过程及与我国夏季相应的降水联系。分析结果表明,主汛期亚洲热带气候态夏季风季节内振荡(CISO)活动是亚洲夏季风活动的主要特征,随时间北传的亚洲热带夏季风CISO称为亚洲热带夏季风涌,主要有南亚夏季风涌和南海夏季风涌。亚洲热带夏季风涌的传播可分为四个阶段。在亚洲热带夏季风涌的发展阶段,印度洋区域低频气旋与对流活跃,孟加拉湾和南海热带区域被低频东风控制,我国大部分地区无降水发生,降水中心位于两广地区。当进入亚洲热带夏季风涌活跃阶段,孟加拉湾和南海热带地区低频气旋和对流活跃,东亚低频“PJ”波列显著,我国降水中心北移到长江以南的附近区域。亚洲热带夏季风涌减弱阶段,孟加拉湾与南海低频气旋消亡,对流减弱,低频西风加强,日本南部附近为低频反气旋控制,我国长江中下游低频南风活跃,降水中心也北移到长江中下游地区,而华南地区已基本无降水,此阶段的大气低频环流场与亚洲热带夏季风涌发展阶段基本相反。进入亚洲热带夏季风涌间歇阶段时,孟加拉湾和南海热带地区低... 相似文献
74.
75.
1949—2009年登陆和影响浙江的热带气旋分析 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对1949—2009年61年间登陆和影响浙江的热带气旋的时空分布特征、主要影响路径等的分析,发现在7—9月份登陆浙江的热带气旋占登陆总数的92.5%,7—9月份影响浙江的热带气旋占影响总数的82%。影响浙江的热带气旋中登陆福建或在台湾海峡消失的热带气旋占的比重最多。虽然西北太平洋上热带气旋生成个数近年来大幅减少,但登陆浙江的强台风有明显增多的趋势。随着气候的变暖,海水温度的增高,热带气旋生成的时间提早,结束的时间偏迟。另外通过对热带气旋影响时各海岛、沿海和内陆站的大风、暴雨的分析,发现热带气旋影响期间容易引起大风天气的是大陈和嵊山站;容易引起暴雨天气的是温岭、临海和温州站。本文还分析了验潮站最大增水超过1m、2m、3m的时空分布特征。 相似文献
76.
77.
1013号台风“鲇鱼”风暴潮特点分析 总被引:1,自引:0,他引:1
1013号超强台风“鲇鱼”在福建漳浦县登陆.登陆时逢农历九月十六的天文高潮,给闽南沿海地区造成了较大的灾害.本文从台风路径特点及灾害、天气形势、与历史相似台风(9914号)对比、数值模拟等方面对此次台风引起的风暴潮过程进行分析得出:进行历史台风相似分析时,除了台风本身路径、强度、移速等参数之外,还要注意分析台风的季节时间,天气形势,登陆地点,这些都会造成台风增水的明显不同;台风登陆后,受地形和降水影响,有时增水也会持续增大几小时. 相似文献
78.
79.
风暴潮增水是风暴潮与天文潮相互作用理论研究的基本内容,也是风暴潮预报中的重要问题。最大余水位的产生机制对于提高预报精度及海岸带防护有着重要意义。为研究全日潮海域风暴潮增水中的全日扰动和半日扰动,对Horsburgh与Wilson的风暴潮余水位模型进行了改进和扩展,建立了包括多个分潮的余水位分解方法并将其应用于防城港站,对台风"启德"和"山神"影响下的潮位过程进行了分析。结果显示,建立的余水位的分解方法对于全日分潮和半日分潮有良好的适用性。由于高频分潮产生机制的复杂性,该方法对高频分潮应用尚需进一步研究。在全日潮的防城港海域,全日扰动与半日扰动具有相同的量级,二者的和约占总增水的15%~19%。台风过程不同,相位变化项和局地变化项对增水的贡献有较大差异。 相似文献
80.
基于海口站1976~1997年逐时潮位和逐日最大风速资料,利用阿基米德Copula函数构建海口年最大增水与相应日期最大风速的联合概率分布模型。结果表明:1)广义极值分布可作为海口站年最大增水和相应日期最大风速的边缘分布。两个序列之间存在强正相关关系,G-H Copula函数更适用于作为海口站年最大增水和相应日期的最大风速联合概率分布的连接函数。2)两变量联合作用的同频率增水高度设计值与增水的单变量边缘分布设计值之间的相对差值约为7.5%。3)条件概率1(P(Y≥y|X≥x))中同频率的年最大增水和相应风速的遭遇概率介于78.2%~80.9%,条件概率2(P(Y≥y|X≤x))中同频率的年最大增水和相应风速两者的遭遇概率小于4.8%。 相似文献