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基于ARPS3DVAR+WRF (Advanced Regional Prediction and 3-dimensional variational System)快速同化模式对西南地区近几年发生的4次强降水过程进行模拟试验,对12 h降水预报结果采用升尺度方法,计算邻域平均预报、站点概率预报,最终形成邻域概率预报,并细致分析了这三种预报的特点与效果,讨论了升尺度窗区尺度给不同量级降水带来的影响,最后结合AROC评分与邻域空间检验FSS讨论业务概率预报应用的最佳尺度。结果表明:升尺度邻域平均预报在小雨与大暴雨量级降水上表现不稳定,对中雨的预报提高不明显,但是对大雨与暴雨预报有较好的改善效果;站点概率预报具有一定的误导性,而邻域概率预报可以弥补其缺憾,越高分辨率的模式有更多的降水样本,在降水不确定性上能给出更好的概率分级信息;相对邻域平均的升尺度预报TS检验结果,基于邻域概率的FSS和AROC分析有更好的预报技巧指导意义;36 km升尺度窗区既能消除一定程度的强降水预报不确定性,同时也可以保留适当的对流尺度特征,为最佳升尺度窗区。 相似文献
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基于ARPS3DVAR+WRF(Advanced Regional Prediction and 3-dimensional variational System)快速同化模式对西南地区近几年发生的4次强降水过程进行模拟试验,对12 h降水预报结果采用升尺度方法,计算邻域平均预报、站点概率预报,最终形成邻域概率预报,并细致分析了这三种预报的特点与效果,讨论了升尺度窗区尺度给不同量级降水带来的影响,最后结合
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利用重庆市2003—2017年34个国家级气象观测站的逐时降水和逐时温度资料,建立了一种基于未来24 h日最高、最低气温和天气现象预报值的逐时气温预报模型。该模型通过搜寻与未来24 h预报值相似的历史天气现象下的气温时间序列,预报给定站点未来1 d的逐时气温。然后运用结合了高程的反距离加权插值法,得到重庆市0.125°×0.125°分辨率逐时气温网格预报产品。2018年逐时气温预报产品的检验结果表明,整体上国家级站点绝对误差≤2℃的逐时气温预报准确率为79.73%~91.40%,均值为87.12%;10月—次年2月的准确率好于3—9月,8月较差。该模型的预报性能在无雨时稳定,有雨时在地形复杂且易出现强降水的重庆东北部地区略差。重庆西部、中部的大部以及东北部偏西地区的网格产品预报准确率较高,而偏南局地山区和偏东部分山区的准确率较低。总体上该方法预报效果较好,预报性能稳定。 相似文献
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应用WRF v4.0模式五种边界层参数化方案(YSU、MYJ、MYNN2、ACM2和SH),对2016 年汛期(5~9月)在川渝盆地东部造成暴雨的所有西南涡过程进行了数值模拟,检验评估了它们对各量级降水的预报能力,并基于加密的L波段秒级探空资料对比分析了模拟与实况边界层结构的差异,结合各方案对湍流运动的算法特点探讨了其差异的原因,最后对ACM2方案进行了湍流强度调整,由此改善其对于川渝盆地边界层与西南涡降水的模拟能力。结果表明:ACM2和YSU方案TS评分表现较好,相对其它方案ACM2空报较少,这种可以根据周围环境的稳定性切换局地或非局地算法的方案更适合于盆地西南涡降水模拟,但边界层方案对西南涡降水的空报都较普遍,尤以大量级降水更明显;精细的探空资料进一步表明,所有方案模拟的白天边界层高度都偏高,湍流混合强度都偏强。通过参数调整而降低混合强度的ACM2方案,模拟的边界层温湿结构则更符合实际观测,其边界层下部温度更低、湿度更高,减少了大量级降水的空报,使盆地西南涡降水模拟有一定改善;边界层参数化方案对西南涡模拟的差别主要体现为不同的西南涡位置与降水强度,但归根到底都源于方案的局地或非局地特性、不同的混合强度这两方面原因。因此,根据不同特定区域下垫面环境与气候状况合理选择方案的特性和混合强度是准确模拟边界层结构及其降水过程的关键。 相似文献
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利用重庆主城区沙坪坝站2002~2014年逐日气象观测资料和2009~2011年10月至翌年3月逐时气象观测及污染监测资料,对雾霾天气过程中SO2、NO2和PM10污染物浓度变化及与气温、风和降水等地面气象要素的关系进行分析。结果表明:2009~2011年重庆主城区共出现Ⅰ级至Ⅳ级不同强度的雾霾天气过程共27次,雾霾天气过程中SO2浓度变化为单峰型,峰值出现在中午,白天浓度大于夜间;NO2浓度变化为双峰型,主峰值出现在晚上20时,次峰值出现在中午12时;PM10的日变化幅度较SO2和NO2变幅小,呈双峰双谷型;污染物浓度与气温、相对湿度的相关性比较好,静风条件有利于污染物积累,降水对污染物有较明显的清除作用。 相似文献
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重庆雾的天气成因 总被引:3,自引:4,他引:3
在对重庆雾进行天气学分类基础上,利用合成方法分析了几次典型辐射雾和雨雾的环流形势、流场特征以及雾的垂直环流结构,揭示出两类雾的形成原因。分析表明,辐射雾产生在经向环流背景下,中亚地区高压脊为主要影响系统;经向垂直剖面表现为青藏高原东侧的对流层中层有一发展完好的顺时针旋转的垂直经向环流,其前部的下沉气流顺着地形坡地下滑时在四川盆地强迫出一个逆时针旋转的垂直环流,使重庆附近低层的下沉气流得到加强;夜间辐射降温明显,并有贴地逆温存在,大气层结较稳定。雨雾发生在亚洲地区经向环流相对较弱的背景下,青藏高原低压槽和地面冷锋为主要影响系统;垂直环流结构表现为高空低压槽发展东移时在四川盆地诱生一逆时针旋转的垂直环流,其东侧的上升支正好与地面弱冷空气入侵四川盆地时形成的顺时针旋转的垂直环流的上升支相耦合,使重庆附近上升气流加强,地面附近暖湿气流较活跃,明显增湿过程对雨雾形成起到重要作用。 相似文献
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重庆市山体滑坡气象条件等级预报业务系统 总被引:16,自引:2,他引:14
重庆市地处三峡库区内 ,属于典型的亚热带季风气候 ,多年平均降雨量达 1 1 4 8.5mm左右 ,地层以砂、泥岩分布最广。近年来 ,随着西部大开发基础设施和三峡工程的建设 ,下垫面状况和地质地貌特征发生了较大变化 ,破坏了原有的坡面稳定度 ,从而使滑坡、泥石流灾害频繁发生 ,成为我国地质灾害最严重的地区之一。为此 ,重庆市城市气象工程技术研究中心对重庆市山体滑坡情况与自然降水作了详细统计和对比分析。研究表明 ,大降水是山体滑坡发生的必要条件 ,而 2 4h降水量 (R2 4 )是诱发山体滑坡的最主要因素 ,其次连续降水的累计值 (∑R2 4 )… 相似文献
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为了了解重庆秋冬季节空气污染天气的环流特征,利用NCEP再分析资料对污染天气过程地面气压场应用自组织神经网络算法(SOM)进行天气分型,并经过主观对比分析,总结出3类典型天气型:均压型、低压型、高压底部型;其中均压型分为2小类:两冷锋间的均压场、弱高压区的均压场;高压底部型按冷高压中心位置分为3小类:北方高压型、西北高压型、东北高压型。比较分析发现高压底部型大气污染物浓度最高,空气污染最为严重。应用常规观测资料和L波段探空资料分析发现:各类污染天气型表现为地面静风频率高,近地层水平风速小;逆温出现概率高,大气层结稳定,大气边界层高度低等特点。从大尺度环流背景、动力、热力气象条件及后向轨迹模拟分析了3类典型污染天气过程形成原因,为重庆地区空气污染潜势预报及浓度预报提供参考依据。 相似文献