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一次层状云飞机播云试验的云微物理特征及响应分析 总被引:2,自引:1,他引:2
根据2005年3月21日在河南进行的层状云飞机播云试验的探测资料,对人工增雨催化前后层状云的宏微观物理量进行对比分析.结果表明,播云前在4200m高度平飞中观测到的小云粒子数浓度最大值为1.36×108个/m3,相应平均直径在5μm左右;小云粒子数浓度和云液态水含量在催化后均减小,播撒层下方变化较之播撒层变化更加显著;5000m高度小云粒子平均直径由催化前的17.32μm增加到催化后的18.07μm,平均直径明显增大,这些作业前后微观物理量的变化表明了人工催化层状云的物理响应.不同高度飞行具有相似的粒子谱分布. 相似文献
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利用高空和地面观测资料对济南市秋末冬初两次暴雪过程进行了对比分析。结果表明:两次暴雪过程500hPa影响系统都是中支槽,但环流形势分别是"两槽一脊"型和"一槽一脊"型;700hPa西南低空急流为暴雪的产生提供了充沛的水汽条件;低层东北风携带冷空气形成冷空气垫,西南暖湿气流沿冷空气垫爬升是暴雪形成的重要动力条件,两次暴雪过程上升运动区都伸展到200hPa,但上升运动区的起始高度不同;1000hPa气温≤1℃或地面2m气温≤2℃对降水相态的转变有较好的指示意义,气温越低出现降雪的概率越大。 相似文献
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利用2007—2015年济南市区及历城区自动气象观测站的逐小时降水量资料,以及常规高空、地面观测资料,统计了198次短时强降水过程的范围和强度特征,年际、月际变化特征,按照短时强降水发生时的天气形势和影响系统,分为切变线型、低槽冷锋型、西风槽型、冷涡型、台风外围型及无系统型6类,并分析了不同类型和不同范围短时强降水的关键环境参量。研究表明:短时强降水的强度与范围有较好的相关性,7月中旬—8月中旬出现强降水的次数最多;切变线型短时强降水发生范围与强度分布最广,7、8月的低槽冷锋型过程极易造成大范围高强度降水;地面露点(Td)、850 hPa假相当位温(θse)、对流有效位能(CAPE)以及暖云层厚度能较好地区分不同范围的短时强降水过程。在天气分型的基础上,结合不同降水范围和不同降水类型环境参量箱线图与阈值表,可为济南市区短时强降水的预报提供有价值的参考。
相似文献
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利用高空和地面观测资料、温度廓线仪资料、L波段雷达资料、NCEP资料对济南春季一次罕见的降雪过程进行了分析。结果表明:降雪过程的水汽输送主要来自于中层,由700hPa 西南急流提供;低层冷空气垫的维持,有利于中高层西南气流的爬升;强降雪发生在850hPa冷平流开始减弱,700hPa暖平流增强的时段内,是典型的回流降雪形势;925~1000hPa的温度和降水相态的转变相关性更好,温度廓线仪资料可信度比较高,可以很好地反应降水相态转变时边界层温度的垂直分布;未出现降水时,市区和郊区边界层内的温差大;出现降雪后,市区和郊区边界层内的温差比较小。 相似文献
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官地银金矿床基岩风化裂隙和断裂构造裂隙发育 ,基岩裂隙水由风化裂隙水和构造裂隙脉状水组成。脉状水与风化裂隙水相沟通 ,形成一个具有统一水位的裂隙含水系统 ,钻孔混合抽水试验也证明了基岩裂隙水这一赋存特征 相似文献
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利用MODIS NDVI资料,采用线性(GI方法)和非线性(CR方法)两种方法计算中国区域植被覆盖度,并利用WRF模式模拟了2006年7月中国区域气象场,对比分析了这两种植被覆盖度算法对WRF模式模拟结果的影响。结果表明,在半干旱区,两种方法计算的植被覆盖度差异较大,在该区域的模拟结果差异明显;而在干旱区和湿润区两种算法计算的植被覆盖度差异相对较小,模拟结果差异也相对较小。采用GI方法计算的植被覆盖度,模拟的中国区域近地面平均气温和最高气温与观测值的偏差较小,而采用CR方法计算的植被覆盖度,模拟的最低气温偏差较小,同时能更准确的模拟夏季高温天气。与GI方法相比,CR方法能更准确的模拟出降水的平均值、逐日变化和空间分布特征。不同区域两者模拟性能存在一定差异,总体上采用CR方法得到的植被覆盖度,WRF模式对温度和降水的模拟效果会有所改进。 相似文献
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长时间序列空气质量数据和气象数据分析济南大气污染与气象条件关系的研究相对较少。利用2010-2016年济南市环境空气质量监测数据、气象再分析和观测数据,分析了济南市PM_(2.5)污染特征、PM_(2.5)浓度与2 m温度(T)、2 m相对湿度(RH)、10 m高度U和V风速(U和V)、10 m风速(WS)、K指数(K)、A指数(A)和边界层高度(BLH)的相关性、天气类型对PM_(2.5)浓度的影响,并基于逐步回归分析方法构建统计模型,利用解释方差量化气象条件对PM_(2.5)浓度变化的影响。分析发现,济南PM_(2.5)浓度存在显著的季节变化和年际变化特征,年均PM_(2.5)浓度呈下降趋势;近地面PM_(2.5)浓度与T、RH、K和A显著正相关,与WS和BLH显著负相关,U和V与PM_(2.5)浓度相关性不显著(p0. 05);不同天气类型对应的PM_(2.5)浓度均值存在显著差异;基于回归模型分析发现气象条件可以解释10%~40%的PM_(2.5)浓度逐日变化,气象条件的影响有明显的季节变化。 相似文献
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利用2001—2009年10月份济南6个大监站大雾实况资料、高空和地面资料以及T213相对湿度产品,从高空环流形势、地面气压场、水汽条件和层结稳定条件等方面分析了济南市10月份大雾时空分布特征和产生大雾的天气形势。结果表明:10月份,济南大雾以辐射雾为主,最近几年大雾呈"减—增—减"的变化趋势;从空间分布来看,位于鲁西北的济阳、商河出雾的几率最大;从时间分布来看,夜间到早晨前后容易出雾,早晨是高发时段,中午之前消散;出现大雾天气时,地面风速较小,风向不固定,气压场一般较弱,地面弱风场和稳定的层结是大雾产生和维持的条件;近地面逆温层的强度与大雾的持续时间呈正相关;近地面相对湿度大于80%和地面温度露点差小于3℃是大雾形成的必要条件;当T213预报1000hPa未来12小时内相对湿度大于90%,地面温度露点差小于等于2℃时,容易出现大雾。 相似文献
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