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云南春季强低温的诊断分析 总被引:5,自引:2,他引:5
运用北半球500hPa格点资料,分析了3月倒春寒天气发生的同期、前期500hPa环流特征。云南春季倒春寒天气的发生与同期500hPa上乌拉尔山脊的建立、新西伯利亚附近横槽转竖有关,孟加拉湾南支槽的影响使倒春寒天气更易发生。 相似文献
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水汽是大气探测最关心的要素之一。从青藏高原东南侧出发,以NCEP再分析资料为基础,利用水汽气候诊断方法结合区域地形研究了该区域的水汽分布、输送与辐合辐散特征,并讨论了探空站布局。水汽输送分布与大气可降水季节差异均表明,青藏高原东南侧是夏、秋季东亚季风和南亚季风影响的季风过渡区,也是东亚地区最主要的水汽通道之一,尤其在秋、冬、春季此通道的水汽输送更为关键。青藏高原东南侧的大气可降水量比西南侧明显要大,这与低纬高原和青藏高原南侧南凸弧形构成的地形组合有着密切关系。青藏高原东南侧地形对水汽辐合、辐散的影响具有复杂性和特殊性,既有经向、纬向差异也有高低层差异。复杂的水汽分布及输送特征需要加强水汽探测。通过对水汽探测关键区的量化研究表明,滇西北—藏东南—缅北地区、滇东—黔西地区以及滇西南地区是观测需求较为显著的区域。 相似文献
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云南省不同地质地貌条件下滑坡泥石流与降水的关系 总被引:3,自引:1,他引:3
利用2001—2005年5—10月逐日降水量资料、滑坡泥石流样本和地质地貌特征等级,分析研究了不同地质地貌条件下滑坡泥石流与降水的关系。结果表明:滑坡泥石流发生与短时强降水和前期累积降水量关系密切,8天累积降水量40~50mm、9天累积降水量70~80mm、10天累积降水量100~110mm和1~2天30~40mm等降水条件最为敏感。在现有降水量观测空间密度不足的情况下,用前期累积降水量来分析与滑坡泥石流之间的关系十分重要;不同地质和地貌条件下滑坡泥石流发生对降水量大小的响应有比较大的差异,在预测预报时,若能综合考虑各类地质地貌特征,将有助于减少空报率。 相似文献
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孟加拉湾风暴对高原地区降水的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
利用卫星遥感数据TRMM(3B42)与地面观测数据变分订正后的降水量资料、TBB资料、NCEP/NCAR再分析资料,对1998 2010年25个孟加拉湾风暴的登陆路径、强度、冷空气入侵及大气季节变化对高原地区降水的影响进行了分类统计分析,结果表明:(1)孟加拉湾风暴是造成高原地区降水的重要天气系统,最活跃的时段集中在5月和10 11月,对高原地区的影响主要以降水为主;(2)在孟加拉湾风暴登陆的3条路径中,东北路径对云贵高原和青藏高原东南部地区影响最大,西北路径登陆风暴主要影响青藏高原南部地区,偏西路径登陆风暴对高原地区影响最小;(3)东北路径登陆风暴,热带风暴强度比飓风强度给高原地区带来更强的降水,而西北路径飓风强度风暴的影响较大;(4)当东北路径孟加拉湾风暴与云贵高原地区冷空气相遇时,其降水量比无冷空气配合时大2个等级;(5)孟加拉湾风暴活动时段存在5月和10 11月两个峰值,因季节性的大气环流(引导气流)和水汽输送(强弱)以及热带气旋生成基本条件的不同,导致了高原地区降水程度的差异。 相似文献
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多时次资料的EOF迭代在云南夏季气候预测中的应用 总被引:5,自引:8,他引:5
多时次资料的EOF迭代预测方法能较好地应用历史资料中的信息,并能将经验法则、观测事实和气候规律等引入到实际的短期气候预测过程中,特别是随着我们对影响短期气候变化的物理过程和因子认识的深入,这种预测方法将会得到更加有效地改进和实际应用。本文考虑4个区域月平均海表水温的多时次历史资料,基于EOF迭代方案,建立了云南夏季气候变化的一种多时次EOF迭代预测模型。在对云南分5个区域,每个区域16个气象观测站点的夏季降水和气温趋势的预测中,该模型对云南1995-1999年的夏季6-8月总雨量和平均气温趋势预测检验的最新业务标准评分平均分别达到79.6%和87.0%。该评分成绩表明,这种容纳多时次资料,基于EOF迭代的物理一统计预测方法是一种有效的短期气候预测途径。 相似文献
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利用WRFDA-FSO(Forecast Sensitivity to Observation)系统,统计分析2009年和2010年5—10月青藏高原东侧常规地面和高空观测对WRF模式预报误差的贡献。结果表明:地面观测资料各要素中,温度场对模式预报误差贡献最大,风场、气压和水汽场的贡献相对小;四川东部、广西大部和云南南部边缘地区的资料对改进预报产生正贡献较大。高空资料各要素中,温度场对模式预报误差贡献最大,其次是水汽场,风场贡献最小;高空站资料对改进预报产生正贡献较大的区域主要分布在云南大部、贵州西部边缘和广西西北部边缘地区。依据误差统计结果,剔除对改进预报产生负贡献较大的地面和高空站资料后,模式降水和温度预报效果有所改善。 相似文献
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从物理量因子场与云南盛夏(7-8月)大雨作为预报量之间的相关系数计算入手,通过相关场分析来提取因子信息,经过不同组合试验,选出新的预报因子。检验表明,新的组合因子与预报量之间的相关性有明显提高。由此而建立的预报方程有较好的历史拟合率和较稳定的实际预报能力。 相似文献
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