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1.
暖切变型江淮梅雨锋结构及其形成和维持机制 总被引:26,自引:6,他引:20
对在1991年7月上旬特别稳定的梅雨形势下持续10天的特大暴雨期作了合成和典型过程研究,并进一步探讨了暖切变型江淮梅雨锋天气系统模型。它在自由大气层表现为结构竖立的相当正压切变线和一种不同于经典地转动量近似的带状准二维运动场。边界层的浅层锋生倾斜环流以及偏于切变线轴以南的Ekman抽吸与自由大气层中基本上由积云对流加热驱动的竖直环流相互依存和耦合,造成持续的大暴雨。这种系统的初生和中断后复苏的机制可能是由斜压性极弱的副热带高空东移的短波扰动在低层“湿度锋”带紧南侧触发导致的一种带状CISK。 相似文献
2.
通过1982年梅雨期的个例分析,研究和比较了中国和日本梅雨我的结构。分析表明:1.梅雨锋区系统对流层上部宽广的斜压区和对流层低层较狭窄的弱斜压区共同组成;2.在两个个例中,中国剖面上锋区均呈“椅”型结构。日本剖面上,6月呈均匀倾斜结构,7月略呈“椅型”,涡度场上中国剖面为相当正压结构,日本剖面为斜压结构;3.梅雨锋区系统可民是均匀斜压区在不均匀和加热情况下结构改变结果;4.中国大陆雨区高层大量潜热 相似文献
3.
该文分析了1885~2000年长江中下游梅雨特征量的基本统计特征及其相互关系,在此基础上研究了梅雨较长时间尺度的变化特征。结果发现:①梅雨量的大小与梅雨期的长短和出梅日期的早晚为显著的正相关;②梅雨的主要周期为3 a、6 a和8 a,它们分别与低纬100 hPa高度场、热带系统以及全球陆地温度的变化有关;③控制入梅、出梅和梅雨期6 a左右周期的气候因素是相同的,而3 a左右的周期可能受到不同气候因素的影响;④长江中下游梅雨在近116年期间,经历了6个不同的气候阶段。 相似文献
4.
采用1979—2007年6月NCEP/NCAR2.5°×2.5°逐日再分析资料和中国743站逐日降水资料,利用相关分析、合成分析等方法,分析了天气尺度波列的特征及其对长江中下游6月梅雨的影响。结果表明:当长江中下游6月梅雨较少时,东亚及西太平洋区域存在一个天气尺度波列;该波列的延伸距离较短(从黄河河套地区经过长江中下游至南海、菲律宾海一带),维持时间也很短,且仅仅在500 h Pa以下较强。诊断及个例分析表明,当该波列异常显著时,长江中下游梅雨降水明显减少,而其南部区域降水则增多,说明该波列对预报长江中下游降水具有重要的指示意义。 相似文献
5.
利用寿县观测站内的Parsivel激光雨滴谱仪结合观测站雨量数据及雷达基数据,分析了发生在2015年6月26—30日梅雨期间和2015年8月7—10日超强台风"苏迪罗"影响期间2次强降水过程的雨滴谱结构特征及其差异,拟合了雨强与雷达反射率因子之间的关系。结果表明:雨强的大小直接影响雨滴谱的特征参量,且随着雨强增大而增大;梅雨锋暴雨中1.0mm直径≤1.5mm的粒子所占比例最多,雨强贡献率最大;台风雨中0.75mm直径≤1.0mm的粒子所占比例最多,但1.0mm直径≤1.25mm的粒子对雨强的贡献最大,说明较大粒子对强降水的贡献较大。 相似文献
6.
为研究梅雨期极端对流系统的微物理特征,利用2013—2014年江淮梅雨期间南京溧水S波段双偏振雷达探测资料和地面自动站小时降水资料,统计分析了两类极端对流降水系统的微物理特征及差异。这两类极端对流系统的定义基于地面降水强度和雷达回波顶高,分别为所有对流中降水强度最强的1%(R类:小时降水强度>46.2 mm/h)和对流发展高度最高的1%(H类:20 dBz回波顶高>14.5 km)。结果显示这两类极端对流系统仅有30%的样本重合,显示了二者之间的弱相关性。对于相同的反射率因子ZH,R类极端对流系统的近地面差分反射率因子ZDR通常较H类极端对流小约0.2 dB,表明R类极端对流具有较小的平均粒径。结合双偏振雷达反演的粒子大小和相态分布显示,虽然两类极端对流都表现出海洋性对流降水特征,但R类极端对流较H类极端对流的总体雨滴粒径更小而数浓度更高,导致R类极端对流系统的地面降水更强。与R类极端对流系统相比,H类极端对流系统的上升运动更强,将更多的水汽和过冷水输送到0℃层以上,有利于形成更大的冰相粒子(如霰粒子等),并通过融化形成大雨滴。以上研究表明,梅雨期降水强度和对流发展深度并没有必然的联系,极端降水主要是中等高度的对流引起。 相似文献
7.
不同要素谱逼近对高分辨区域数值模式梅雨模拟的改进 总被引:1,自引:0,他引:1
为改进高分辨率区域数值天气预报模式雨带模拟偏差,利用WRF模式探讨了不同要素及其组合谱逼近方法对2015年浙江典型梅雨天气预报性能的影响。结果表明:(1)不同单要素逼近对梅雨模拟效果影响差异明显,风场逼近对模拟结果改进较大,高度场逼近对结果略有改善,而温度场逼近主要表现为负效应;风场组合了其他要素的逼近效果与单要素类似,故将水平风场谱逼近确定为最优方案。(2)最优方案对梅雨期间形势场各要素改进程度的排序为纬向风、经向风、相对湿度、温度场和高度场;三个特征层850、500、200 hPa各要素平均的均方根误差(相关系数)分别降低了(增加了)24. 1%(13.6%)、22.7%(21.7%)和13.0%(12.2%);且改进幅度随预报时效的延长而增加,这主要与区域模式内部大尺度系统的误差随积分时间增长有关。(3)典型个例分析显示,最优方案在较好订正低层风场及切变线动力条件的基础上,经过数值模式各物理过程的协同积分也修正了高湿区等关键热力因子,最终改进了高分辨率区域模式的梅雨模拟。 相似文献
8.
利用非静力中尺度模式MM5V3的模拟资料对"99.6"梅雨锋暴雨过程进行了对流动量输送(CMT)和视热源视水汽汇分析。CMT诊断分析表明,水平动量残差在切变低涡发展的不同阶段的作用是不同的,在中尺度低涡发生初期对流层低层动量残差X主要是加速西南气流的北上;在对流层中层动量残差在槽后加速冷空气南下,在槽前加速西南暖湿气流北上,非常有利于东亚大槽的发展。在低涡切变线强烈发展时,850hPa的X方向与发生阶段相反,此时西南气流受到了强烈的减速作用,同时500hPa东亚大槽的前部和后部出现了减速气流的动量残差,槽后冷空气和槽前的暖湿气流都已经受到减速作用,此后低涡切变线逐渐衰减。低涡切变线发展到最强的阶段,强X矢量几乎总是与强烈上升运动区相对应,能量转换E的水平分布表明,大尺度系统与中尺度系统之间的能量转换非常复杂,并不是简单的能量串级过程,但能量主要是从大尺度向次网格尺度转换。200hPa动能转换E的带状分布非常清楚,E的正负大值中心分布在高空急流的2侧,表明高空急流在能量转换的过程中起到非常重要的作用。视热源和视水汽汇的诊断分析显示,强凝结潜热的释放与低涡的发展相伴随,但视热源只与β中尺度系统有明显的对应关系,视水汽汇有和视热源非常相似的分布特征。 相似文献
9.
基于1961—2000年逐月降水观测资料和全球大气再分析资料,分析了6—7月长江中下游(108°~123°E,27°~33°N)梅雨的时空分布特征。通过观测诊断和数值试验确定了影响梅雨异常偏多的3个前期因子:4—5月平均的西北太平洋海平面气压正异常;3月至5月北大西洋海平面气压负变压倾向;1月至4月西伯利亚的2 m温度负倾向。利用这3个具有物理意义的影响因子构建了梅雨季节预测模型,该模型在训练期(1961—2000年)和独立预测期(2001—2022年)均具有显著的预测技巧(相关系数分别为0.79和0.77,均方根误差分别为0.59和0.68)。同时,基于相似的潜在预测因子,对比了利用偏最小二乘回归方法和5种机器学习方法(随机森林、轻量级梯度提升机、自适应提升、类别型特征提升、极端梯度提升)建立的预测模型的技巧。虽然训练期(1961—2000年)偏最小二乘回归和机器学习建模拟合效果更高,但在独立预测期(2001—2022年)上述模型的预测技巧显著降低(相关系数均低于0.44,均方根误差均大于0.93),出现了明显的过拟合问题。本研究强调梅雨的短期气候预测应建立在物理机制基础之上,而使用机器学习方法需谨慎。 相似文献
10.