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43.
44.
将TOPMODEL应用于饮马河流域,选取2013-2019年共6次暴雨洪水过程进行模拟和评估,将饮马河模拟流量与实测流量对比分析,探讨该模型在该流域洪水模拟的可用性.结果表明:TOPMODEL实现了空间产流面积分布的可视化;TOPMODEL在饮马河流域模拟效果较好,可用于该流域流量预报;不同等级降雨量、不同的降雨落区以及前期降雨多寡对饮马河的流量影响较大,即累计雨量越大、雨强越强、强降雨越靠近上游、前期降雨越多,洪峰流量也越大.因此,TOPMODEL可为饮马河流域的防洪调度和防灾减灾提供技术支持. 相似文献
45.
利用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)开发的新一代ERA5再分析资料、中国自动站与CMORPH降水产品融合的逐小时降水资料以及国家卫星气象中心FY-2G卫星云图资料,对2018年5月21~22日发生在四川盆地西南部的一次山地突发性暴雨过程中的重力波特征进行天气动力学分析。得到以下结果:此次山地突发性暴雨受到了波长约为150 km,周期为5 h的重力波活动的影响,是典型的β中尺度天气系统诱发的暴雨事件。此过程中的重力波主要是在地形和切变不稳定的共同作用下触发的。切变不稳定先于重力波的传播出现在下游降水区域,可表征切变不稳定的理查逊数对重力波传播方向及降水落区有很好指示作用。此次暴雨发生前,重力波中的上升支气流输送低层水汽到高空助力对流发展,而下沉支气流使得低层不稳定能量不断累积。随着东北低空急流的发展,在大气低层(700~800 hPa)东西风切变的过渡带内形成临界层,临界层不断吸收高空波动能量造成重力波能量下传,触发低层不稳定能量释放,促使对流不断加强,最终引发此次山地突发性暴雨。 相似文献
46.
2019年9号台风利奇马在浙江造成极端降水,其中8月9日白天浙江东部受台风外围螺旋雨带长时间影响,9日夜间在台风内核对流影响下降水有显著增强;降水中心与浙江临海地区的天台山、括苍山和雁荡山等地形特征密切相关。GPM(Global Precipitation Measure)卫星遥感反演表明近岸台风螺旋雨带以层积混合型降水为主,台风眼墙区域以热带暖云对流型降水为主;眼墙区雨滴有效直径更大、雨滴数密度更高,有利于形成高降水强度。台风登陆前移动速度较慢,浙江沿海地区维持低层锋生和辐合,有利于外围螺旋雨带降水维持和增强;登陆前后受环境垂直切变等因素影响,台风中心左前侧眼墙区域对流活跃,在登陆点附近强降水区偏向于台风中心左侧。分钟级降水观测表明台风登陆期间浙江近海山区降水强度2~3倍于平原地区,其中地形性降水增幅效应与台风对流非对称结构差异对降水影响程度基本相当,有利于在台风中心左前侧的括苍山—雁荡山山区形成强降水中心。 相似文献
47.
利用常规气象观测资料、NCEP再分析资料、ERA5分析场数据等资料,对南疆西部两次极端暴雨过程的环境条件和形成机理进行对比分析,以更深入理解南疆极端降水特征和产生机制。两次过程分别发生在春季和夏季,高层环流存在显著差异,南亚高压分别呈东部型和双体型,但配合中层的“阶梯槽”形势,均为极端降水提供了特殊有利的环流背景。低空700~850 hPa偏东急流是南疆西部极端降水发生的重要天气系统,其不但是暴雨发生地主要水汽通道,还与地形形成强烈辐合,是极端降水重要的触发和水汽集中机制。引入二阶湿位涡对两次暴雨过程的非均匀特征及可能产生机制进行了对比分析。结果表明,二阶湿位涡高值区与降水的发展演变呈现较高一致性,二阶湿位涡主分量包含对流稳定度与绝对涡度垂直梯度的耦合,体现极端降水大气的主要动热力结构特点:发生在2021年6月15~16日的夏季过程,极端降水区主要位于昆仑山沿线,与塔里木盆地南侧强烈的低层气旋性旋转有关,旋转促进水汽快速集中,垂直方向表现为中层负涡度叠加于正涡度之上,垂直涡度梯度显著,同时水汽抬升凝结,中层大气加湿加热,对流稳定度在垂直方向非均匀性增强,两种垂直梯度结构均有助于垂直运动增强,促进极端降水形成;发生在2020年4月17~24日的春季过程,降水主要位于南疆西部喇叭口地形区,“阶梯槽”形势造成的越山干冷气流和塔里木盆地的偏东暖湿气流辐合,形成中层正涡度带,激发上升运动,是极端降水的主要成因。 相似文献
48.
考虑区域模式预报中不确定性的各种来源,分别引入初始场误差、侧边界误差和模式误差构建新一代华东区域中尺度集合预报系统,并对2020年梅雨期降水开展为期一个月的集合预报试验。通过不同时空尺度典型个例的分析可以看出,所选取的随机物理倾向扰动方案中的参数具备一定的通用性,且在参数调优中加强随机过程的影响,系统中低层的风场和湿度场有明显的反馈,集合系统的离散度得到较大改善,对预报的影响大小依次为:格点方差、随机扰动场的去相关空间和随机扰动场的去相关时间。一个月的梅雨期降水评估结果显示:集合系统升级后对各时次各量级的降水TS(Threat Score)评分均有所提升,但仍然存在着降水强度偏大的问题;从概率预报的角度来看,系统升级后,对中到大雨预报的准确率和可信度提升明显,对强降水事件的描述更准确;形势场的检验结果表明,系统的预报偏差问题得到了部分程度地改善,对大气中低层风场、湿度场和地面变量的预报效果较好。相比原华东区域中尺度集合预报系统,升级后的系统,其整体优势可概括为:预报误差减小、集合离散度明显增加,降水预报的能力在各时段各量级均有提升,其中物理过程的不确定性对于捕捉强降水事件有明显的影响,使得系统的预报可信度增加。 相似文献
49.
2020年梅汛期(6~7月)长江中下游地区发生了严峻的汛情。2020年梅雨期长度和强度均远超历史平均水平。本文利用逐日NCEP/NCAR再分析资料和全球降水量网格数据集,研究了本次梅汛期降水特征及其与对流层上层斜压波动活动的联系。结果表明:本次梅汛期,长江中下游地区的总降水量和降水异常大值区位于安徽南部,共有7次连续的降水过程发生。长江中下游地区在对流层中低层辐合、高层辐散,且该地区上空有强的异常上升运动,有利于异常强降水的发生发展。同时,水汽自孟加拉湾和中国南海地区输送至长江中下游地区,为强降水的发生提供了充足水汽。利用小波分析研究该地区的逐日降水标准化时间序列时,发现其存在2~4天和6~14天的显著周期。高频(2~14天)扰动所显示的Rossby波动在对流层上层表现出向下游频散的特征,波动源于贝加尔湖附近。波扰动能量和通量所显示的波动向下游的传播过程与波包的传播过程较为一致,分别源于地中海和贝加尔湖附近的波扰能向东或向东南频散至长江中下游地区,有利于该地区扰动加强并进而有利于强降水的发生和维持。以上结果加深了人们对2020年超长“暴力梅”成因的认识并可为有效预测类似事件提供线索。 相似文献
50.
为避免直接同化时反射率非线性观测算子线性化带来的线性近似误差问题,目前许多研究和业务中还常采用间接同化方式来同化雷达反射率因子,其通过背景场温度判定水凝物类型及比例。基于一种实时天气背景依赖的雷达反射率因子间接同化方案,进行了4次暴雨过程(2次强对流,2次锋面)的循环同化及预报试验。结果表明:对于强对流暴雨个例,相对于传统温度判定方案,天气背景依赖方案的温度预报误差更小、降水预报评分更高,而对于锋面过程区别不明显;进一步机理分析表明,对于强对流暴雨个例,由于背景依赖方案在同化反射率因子时引入了实时天气背景信息,使得分析场水凝物结构能够更好表征实际对流特征且与其它模式变量更为协调,进而改善了模式预报的热、动力及水汽条件,从而改善了降雨预报效果;而锋面暴雨由浅对流过程占主导,水凝物以低层的雨水为主导,冰相水凝物对于该过程的影响较小,由于两种方案反演的雨水结构和量级均相似,因此降雨预报差异较小。 相似文献