排序方式: 共有46条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
利用2011—2015年安徽省高速公路自动气象观测站观测的能见度资料,分析了安徽省低能见度年、日变化及其与降水的关系,结果表明:受降雨影响,大别山区和皖南山区部分站点低能见度出现频率最高时段在汛期(5—9月),其他地区主要出现在10月和11月。低能见度出现时间存在明显日变化,夜间出现频率高于白天,19:00以后开始逐渐增多,日出前后达到最大,之后迅速减少。7—8月的13:00—17:00出现与降水相关的低能见度频率较高。不同季节里,各站低能见度出现最多的时间和频率存在一定差异,春季和秋季最低能见度主要出现在日出前后,冬季主要出现在夜间到日出之前,夏季江淮之间北部和淮北地区主要出现在日出前后,江淮之间南部到江南在一天各时间段内出现频率较为均匀。 相似文献
2.
青藏高原夏季上空水汽含量演变特征及其与降水的关系(英文) 总被引:4,自引:0,他引:4
By using the observed monthly mean temperature and humidity datasets of 14 radiosonde stations and monthly mean precipitation data of 83 surface stations from 1979 to 2008 over the Tibetan Plateau(TP),the relationship between the atmospheric water vapor(WV) and precipitation in summer and the precipitation conversion efficiency(PEC) over the TP are analyzed.The results are obtained as follows.(1) The summer WV decreases with increasing altitude,with the largest value area observed in the northeastern part of the TP,and the second largest value area in the southeastern part of the TP,while the northwestern part is the lowest value area.The summer precipitation decreases from southeast to northwest.(2) The summer WV presents two main patterns based on the EOF analysis:the whole region consistent-type and the north-south opposite-type.The north-south opposite-type of the summer WV is similar to the first EOF mode of the summer precipitation and both of their zero lines are located to the north of the Tanggula Mountains.(3) The summer precipitation is more(less) in the southern(northern) TP in the years with the distribution of deficient summer WV in the north while abundant in the south,and vice versa.(4) The PEC over the TP is between 3% and 38% and it has significant spatial difference in summer,which is obviously bigger in the southern TP than that in the northern TP. 相似文献
3.
利用四川省158个气象站2016-2019年逐小时2 m气温、相对湿度、地面气压、能见度等观测数据,通过SMARTS模式计算并积分得到逐月晴天太阳总辐射,建立晴天太阳总辐射随海拔高度的变化关系,将该关系应用到1990-2019年太阳总辐射空间插值订正中,并对订正效果进行验证,结果表明:晴天太阳总辐射随海拔高度呈对数增加... 相似文献
4.
针对青藏高原地区雷电短临预报缺乏雷达资料的问题,采用FY-4A卫星多通道数据、欧洲中心第5代再分析资料(ERA5)中的对流指数、闪电定位仪资料等多源监测数据,根据雷电的发生、发展机理,提出了18个关键预报因子,利用随机森林算法建立了适用于西藏山南地区的雷电短临预报模型。统计分析各预报因子在有无雷电天气样本中的概率密度分布与随机森林模型得到的特征重要度指标,结果表明提出的预报因子物理意义明确,建立的模型可信度较高。利用随机森林算法分别对未来10 min、20 min、30 min建立雷电预报模型,并与光流外推预报方法进行对比检验,结果表明:随机森林模型预报效果命中率(POD)、临界成功指数(CSI)均高于光流法,空报率(FAR)也相对较低;未来20 min的随机森林预报模型CSI评分最高,整体预报效果最佳。 相似文献
5.
基于逐5 min地面气象要素观测数据、逐日气象观冰站电线覆冰观测数据、安庆站逐12 h探空观测资料以及逐6 h ERA-Interim再分析资料,对2018年初安徽省沿长江及跨江线路电线舞动过程中气象要素进行分析,并对导致电线覆冰和大风的天气成因进行探讨。结果表明:舞动位置附近出现不同程度冻雨导致的电线覆冰,并伴有较强的东北风,极大风速风向与舞动线路夹角多在45°以上,冻雨和大风是导致此次输电线路舞动的直接因素;此次输电线路舞动发生伴随的冻雨属于典型的"过冷暖雨";700 h Pa南支槽前西南气流为此次冻雨输送水汽的同时带来暖温度平流,维持暖层的存在; 925 h Pa大陆冷高压下东北气流带来的冷温度平流使近地面层降水处于过冷却状态;锋面后冷空气在华北地区上空堆积致使冷高压加强是导致安徽沿江地区较强东北风形成的主要因素。 相似文献
6.
根据青海和西藏48个气象台站近48 a(1961-2008年)的逐日降水和气温资料,分别以日降水量超过5 mm和25 mm作为冬半年(11月~翌年3月)和夏半年(5~9月)强降水的临界值,分析了青藏高原冬、夏半年强降水日数的时空分布特征。结果表明:(1)高原强降水日数与总降水量的空间分布型非常相似,夏半年均表现为由东南向西北递减,而冬半年则为由高原腹地向四周递减。(2)夏(冬)半年强降水主要集中在7月上旬~8月中旬(11月上旬和3月中下旬)。(3)夏(冬)半年强降水存在准6 a(5~6 a)的年际振荡以及准10~11 a(15 a)的年代际振荡。(4)强降水日数变化趋势的空间差异较大,夏半年高原北(南)部强降水日数普遍以增加(减少)趋势为主,而冬半年除雅鲁藏布江流域呈减少趋势外,高原大多数地区均表现出显著增加趋势。 相似文献
7.
近48年青藏高原强降水量的时空分布特征 总被引:4,自引:0,他引:4
基于青海和西藏地区48个气象台站近48 a(1961~2008年)的逐日降水资料,分析青藏高原冬、夏半年强降水量的时空演变特征。结果表明:青藏高原强降水量与总降水量的空间分布相似,夏半年为由东南向西北递减,冬半年则由唐古拉山脉东段的高原腹地向四周递减;夏(冬)半年强降水量存在准3、准6 a(7~8 a)的年际振荡以及准9~10 a(15 a)的年代际振荡;夏半年高原北(南)部强降水量以增加(减少)趋势为主,强降水量呈现出微弱的减少趋势,而冬半年高原大多数地区均呈现出明显的增加趋势,在1976年发生突变现象。 相似文献
8.
根据青海省玉树站近58 a (1951~2008年)的逐月气温资料,利用线性回归、小波分析、M ann-Kendall法和S/R分析等方法,分析了该站春、夏、秋、冬季及年平均气温的变化特征,结果表明:1)近58 a来玉树站各季节和年平均气温均经历了先降后升的阶段,整体呈现出上升趋势,其中春季气温上升最快的阶段出现在20世纪80到90年代,其它季节和年平均气温出现在20世纪末到21世纪初;2)各季及年平均气温普遍具有准5 a的年际振荡;3)各季和年平均气温突变普遍发生在上世纪90年代;4)根据S/R分析得出,未来一段时期玉树站气温依旧保持增暖趋势,尤其在秋、冬季的增温显著。 相似文献
9.
根据青藏高原(简称高原)春季感热(Sensible Heat,SH)异常和ENSO不同位相,划分出12种类型,研究了高原春季(5月)SH异常和前冬ENSO对华南盛夏(7—8月)降水的影响及相对影响程度。结果表明:高原春季SH和前冬ENSO均对华南盛夏降水有较显著的影响,即当两者分别处于各自正(负)位相时,华南盛夏降水普遍偏少(多);通过对两者的单独作用和协同作用的分析表明,高原春季SH对华南盛夏降水贡献要更大。影响机制分析发现华南盛夏降水受西太平洋副热带高压(简称西太副高)和南亚高压共同影响,ENSO直接影响西太副高,而高原春季SH异常则对南亚高压作用显著,因此在两者共同影响下,两个高压的变化共同导致华南盛夏降水出现异常。 相似文献
10.
通过对比江淮地区1992-2016年08和20时的ERA-Interim再分析资料与观测资料的温度要素,发现它们在垂直方向上的偏差存在从低层到高层先减小后增大的特点,对流层低层各站偏差的空间差异明显,到中高层各站偏差趋于一致。偏差存在明显年际变化,500 hPa及以上等压面在2000年前后再分析资料比观测资料存在由偏低向偏高的转折;除地面外,其他高度上两种资料的平均绝对偏差均呈显著减小趋势。在偏差的月际分布上,地面和500 hPa以上高度再分析资料普遍比观测资料偏高,各高度上平均绝对偏差在8-9月最小。进一步对各天气现象下两种资料比较发现,雪、雨夹雪、冰粒子和冻雨天气发生时,地面至1000 hPa和850 hPa上再分析资料比观测资料偏高;大雾天气发生时,再分析资料比观测资料在1000 hPa偏高幅度明显高于地面。可见,在江淮地区使用ERA-Interim再分析温度资料判别降水相态时,大气边界层和850 hPa温度需慎重使用,近地层虚假逆温对大雾判别会产生很大影响。 相似文献