排序方式: 共有25条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
利用2007~2010年6~9月四川加密自动气象站雨量监测资料,分析了小时雨量特征,并结合其间的泥石流、滑坡地质灾害个例,对泥石流、滑坡发生时的降雨特点进行了分析。结果表明,1500m以下小时平均雨强较大时段出现在1~7时,1500m以上小时雨强较大时段出现在夜间10时至次日8时,短历时强降雨是诱发泥石流的关键因素,而滑坡的发生受降水的累计和滞后效应影响。海拔1500m以下,发生泥石流、滑坡一般需要50mm的降水,1500~3500m海拔,6小时降水有15~20mm,就有可能引发泥石流、滑坡,而在3500m以上,6小时降水有10~15mm即可。 相似文献
2.
基于加密探空资料对不同海拔高度台站边界层大气的对比分析 总被引:1,自引:0,他引:1
本文利用中国气象局成都高原气象研究所西南涡加密观测试验获取的探空资料及地面台站资料,对比分析了高原东侧的四川省境内不同海拔高度台站的边界层特征,结果表明:高海拔地区地表大气受陆面的影响更为剧烈,日变化幅度更大,且极值出现时间更早。温度/比湿/风速的差异都主要体现在低层边界层大气中,越靠近地面,差异越显著。其中,温度递减率在02:00(北京时,下同)最小,14:00最大,高海拔测站受陆面影响的大气层厚度比低海拔测站大,低海拔测站在近地层300 m以下大气中存在明显的逆温现象。14:00近地层大气的比湿最小,午夜02:00近地层大气的比湿最大,高海拔地区低层大气的平均比湿递减率小于低海拔地区。高海拔地区风速日变化幅度大,4个时次的风速廓线形态差异也大;低海拔地区风速变化幅度小,4个时次的风速廓线形态也比较一致。高海拔台站地表大气的日变化幅度大,极值出现时间略早。 相似文献
3.
采用站点观测和EC、EC订正场(ECR)、CMA_3KM、SWC_3KM模式12~36 h降水预报资料,基于TS评分、SAL检验等指标,对2022年汛期四川多模式降水预报效果进行检验和对比分析。结果表明:(1)SWC_3KM有雨日数预报最接近实况分布,EC模式雨日空报最多且在川西高原和攀西地区尤为显著,EC模式大雨日数预报优于其余模式。(2)BS评分显示EC模式大量级降水预报偏干,其余模式均以湿偏差为主。TS评分暴雨量级各月均以ECR预报最优。(3)个例评分对比,ECR预报效果最稳定,过程最高TS评分次数最多,SWC模式次数最少。(4)ECR个例预报降水强度及雨带位置、走向与实况最接近,EC模式预报偏弱。SWC_3KM模式强降水雨带位置预报在盆地西北部和凉山州北部参考性较高。CMA_3KM和SWC_3KM模式预报大量级降水在高海拔地区存在较大范围空报。 相似文献
4.
基于2020年7—8月西南区域高分辨率模式输出的物理量因子,以及四川省区域自动气象站逐小时降水资料,在分区基础上,采用随机森林模型进行小时降水订正,检验该方法在本地的可用性。结果表明:(1)建模前,对全省进行分区有利于改进大量级小时强降水预报。(2)随机森林模型得到的小时强降水分布整体趋势与原模式一致,对模式未预报出的小时强降水也有一定反应,且实况未出现小时强降水的区域订正后量级有所减小,但仍存在大量级降水分布不均以及空报较多的情况。 相似文献
5.
四川盆地西部一次大暴雨过程的中尺度特征分析 总被引:2,自引:0,他引:2
利用常规观测资料、地面加密观测资料、逐时云顶亮温TBB资料和1°×1°NCEP/NCAR再分析资料,对2010年7月24-25日四川盆地暴雨天气过程中尺度对流系统发生、发展的物理量特征和动力机制进行了分析.结果表明:(1)此次四川盆地西部区域性暴雨天气过程是由中-β尺度云团合并、加强所生成的中-α尺度对流系统造成的.(2)散度、涡度、垂直速度和相当位温的分布与对流系统的发生、发展较一致,特别是在中-α尺度对流系统强烈发展阶段有很好的对应关系,为中-a尺度对流系统的发生、发展提供了有利的动力和热力条件.(3)大气非平衡强迫对发生在四川盆地西部的区域性暴雨有较好的指示意义,是激发暴雨天气的动力机制.(4)暴雨发生期间降水造成的非绝热加热有利于强降水天气的维持. 相似文献
6.
本文将2010~2016年多场典型西南涡暴雨个例根据落区分为西北、东北、西南3型进行合成分析,结果表明:(1)四川盆地的地理特征决定其降水分布与地形密不可分;(2)中纬度低值系统(槽/低涡)的位置和强度对落区起到关键作用;(3)盆地内皆有明显的风场辐合。西北/西南型与东北型相比,西北/西南型对应的西南气流在盆地西部很强,而东北型对应的大风区则位于盆地东部。西北型和西南型相比,西南输送气流更强,可以将水汽输送到更北的位置。(4)盆地地区降水前期,落区上空大气水汽充沛,整层水汽和850hPa的比湿高值区与落区位置相当一致。(5)盆地降水与局地层结稳定性密切相关,各个最强降水落区往往与层结最不稳定区域相对应。 相似文献
7.
利用地面、高空观测资料、卫星和多普勒雷达资料、ERA-Interim再分析资料,对2012年8月17日(12·08)和2017年7月16日(17·07)四川盆地西部两次暖区暴雨过程的环境条件、中尺度对流系统、雷达回波特征和动力抬升条件等预报着眼点进行了对比分析。结果表明:两次过程均出现在低层偏南暖湿气流和地面热低压之中,12·08暴雨发生在副高边缘,水汽输送条件更好,对流持续时间更长,17·07暴雨发生在高空低涡切变后部,高层冷平流使得位势不稳定更强,对流强度更剧烈;12·08暴雨中尺度对流系统沿副高外围自南向北缓慢移动,具有明显列车效应,其强回波质心高度较低,属于积状云为主的混合性降水,17·07暴雨中尺度对流系统在高空低涡后部偏北气流引导下自北向南快速移动,其强回波质心高度较高,属于积状云降水;地面辐合线为对流的发生发展提供了较好的动力触发条件,两次过程强降水均随着地面辐合线的生成而发生,且强降水中心出现在中尺度辐合线附近,并随着辐合线而移动。 相似文献
8.
利用卫星云图、 多普勒雷达产品以及探空资料, 结合NCEP/NCAR再分析资料, 对2003年7月4~5日淮河流域大暴雨过程发生的环境场条件、 强降水的中尺度特征、 低空急流与能量锋的配置对强降水天气的影响等进行了详细的天气学分析, 并对大气正压非平衡强迫、 低空急流与能量锋相互作用对强降水天气发生\, 发展与持续过程中的影响进行了动力诊断。结果表明: 这次梅雨锋暴雨过程, 暴雨区上空气柱内水汽较少, 孟加拉湾与南海地区向暴雨区输送的水汽占据主导地位。暴雨区的平均散度与垂直速度变化与强降水天气变化比较一致。对流层低层能量锋与低空急流的配置及其相互作用对强降水天气的发生\, 发展和维持具有重要影响。当低层能量锋与低空急流处于同时强的配置状态时, 强降水天气发生并持续; 当两者处于一强一弱或两者皆弱的配置状态时, 则没有强降水天气发生或持续。正压非平衡强迫对强降水启动作用较大, 而湿斜压热动力相互作用对强降水天气持续影响较大, 是导致强降水过程维持的主要动力机制。 相似文献
9.
四川盆地极端暴雨过程基本特征分析 总被引:11,自引:1,他引:11
本文利用实况观测资料和NCEP再分析资料,选取1981-2015年四川盆地出现的23次极端暴雨天气个例,分析了其基本气候特征、主要环流形势、影响系统及中尺度对流环境条件,结果表明:(1)大多数极端暴雨都出现在持续性暴雨过程中,且极端暴雨出现前至少12 h已开始出现暴雨,暴雨中心主要出现在盆地西北部和西南部。(2)极端暴雨过程主要出现在500 hPa为"东高西低"型和"两高切变"型这两种环流背景形势下,"东高西低"型过程前24 h内副热带高压将西伸北抬,过程中仍保持稳定甚至会继续西伸北抬,而"两高切变型"过程前24 h内和暴雨过程中,副热带高压动态均无明显规律。(3)有3次极端暴雨过程有登陆台风,其外围环流形成的强水汽输送对暴雨有直接影响,6次过程有远距离海上台风向西或向北移动,对盆地内降水系统东移有一定的阻挡作用,利于强降雨维持。(4)"东高西低"型暴雨主要触发系统是西南低涡和高原低涡,"两高切变"型暴雨主要触发系统是切变线,且700 hPa有冷平流入侵,两种类型暴雨在200 hPa均为南亚高压东北侧的分流辐散区,暴雨中心均位于低层高比湿区和辐合中心,其中"东高西低"型暴雨低层偏南气流更强,暴雨中心主要位于盆地西北部,而"两高切变"型暴雨低层偏南气流更弱,暴雨中心位于盆地西南部的频次更高。(5)极端暴雨过程具有低层高比湿、整层相对湿度大、暖云层厚、CAPE呈狭长形态、垂直风切变小等特征,因此降水效率高,同时850 hPa比湿和假相当位温具有显著正距平,过程结束后850 hPa假相当位温明显下降。并据此建立了四川盆地极端暴雨概念模型,可供今后极端性过程的预报参考。 相似文献
10.
精细化定量降水网格预报是天气预报业务的重点和难点,基于西南区域智能数值网格模式预报系统(Southwest China WRF-based Intelligent Numeric Grid forecast System,SWC-WINGS)1 km× 1 km分辨率的小时降水预报,利用时间滞后和概率匹配方法开展融合订正试验,再利用中国气象局多源融合降水系统(CMA Multi-source Precipitation Analysis System,CMPAS)三源融合降水实况格点数据,对2022年7—8月四川地区的小时降水预报融合订正结果进行检验,并在四川盆地西部一次短时强降水天气过程中进行应用,结果表明:(1) 时间滞后集合降水预报相较于模式降水预报,存在小量级预报过度,大量级预报过于保守的问题;(2) 时间滞后结合概率匹配的降水预报融合订正方法有效提升了各量级降水预报的TS评分,尤其1~2 h预报时效提升显著,小时雨量超过0.1 mm、5 mm、10 mm和20 mm量级的TS评分平均提升率分别为7.2%、17.2%、28.3%和36.3%;(3) 一次短时强降水天气过程的应用结果表明,时间滞后结合概率匹配的融合订正方法对模式小时降水预报有较好的改进效果,尤其对大量级降水预报有较强的订正能力。
相似文献