简介:利用卫星和NCEP/NCAR1°×1°的再分析资料,对2013年5月19日和2014年5月16日在龙岩出现的强降水天气过程进行了对比分析。结果表明:2013年5月19日暴雨过程的触发机制为地面冷锋,当地面转受冷高压控制,降水减弱;2014年5月16日强降水过程的触发机制冷锋过境后,地面倒槽快速发展,逐渐增强的暖湿空气和渗透南下的冷空气引发强降水发生,强降水持续时间长。影响机制的不同也使得暴雨的落区有所不同,冷锋触发的暴雨,其强降水落区出现在锋面附近的急流左侧,而由地面倒槽触发的暴雨过程其落区在倒槽南侧为暖区降水,暴雨落区局地性强。通过滤波法发现,强降水落区和经向垂直环流的上升支相对应。
简介:利用常规观测资料、FY-2G卫星TBB资料和NCEP(1°×1°)再分析资料,分析造成2016年6月1—2日重庆地区暴雨天气过程的MCS及内部2条β中尺度雨带的演变特征,并着重对比分析2条雨带锋区、锋生及不稳定机制的差异。结果表明:(1)此次暴雨天气过程由MCS造成,其内部有南、北2条β中尺度雨带,分别位于MCS南、北两侧TBB梯度大值区;(2)北雨带位于低层锋区内,是一条与锋面近于平行的中尺度雨带,而南雨带位于锋区前缘的高湿区和高能区中,对流性降水更强;(3)锋生函数各项对南北雨带锋生贡献有显著不同,北雨带以水平运动作用锋生为主,而南雨带则以垂直运动作用锋生为主,南北雨带锋生各项这种差异,与大气层结稳定度有关;(4)南北雨带不稳定机制有显著不同,南雨带为对流性不稳定机制,北雨带沿着锋面有向冷区倾斜的斜升气流发展,为对称不稳定机制。
简介:利用常规地面高空观测资料、山东省123个自动站1h降雨量资料和25个地基GPS反演的大气可降水量资料,对比分析不同天气系统影响下典型强降雨过程中的大气可降水量变化特征。结果表明:(1)降雨开始前水汽累积时间与天气系统尺度有密切关系,一般尺度越大,水汽积累时间越长,低槽冷锋强降雨前大气可降水量的积累时长可达约26h,副高边缘强降雨发生前水汽积累时间仅5~6h;(2)水汽增速与天气系统尺度密切相关。天气系统尺度越小增速越快,低槽冷锋强降雨发生前水汽增速小于2.0mm·h~(-1),副高边缘强降雨发生前水汽增速可达3.1mm·h~(-1);(3)短时强降雨发生前,水汽累积时间与积累速度呈反相关,即水汽增速越快,强降雨发生越快,当水汽增速大于2.0mm·h~(-1),可降水量经历5~6h积累即可产生短时强降雨;(4)一般强降雨时段多数在可降水量峰区时段,而副高边缘型短时强降雨和冷式切变线第1阶段强降雨均发生在可降水量增长时段。降雨过程结束后,一般情况下可降水量锐减,而副高边缘型和冷式切变线第1阶段强降雨结束后可降水量继续增长。冷式切变线第2阶段降雨结束后可降水量出现持续小幅减小,数小时后,可降水量再次增长。
简介:2009年在青海瓦里关全球大气本底站,利用基于光腔衰荡光谱(CRDS)技术组装的Picarro系统对大气CO2进行在线观测,并与瓦里关站及美国ManuaLoa站FLASK瓶的结果进行分析、比对。分析结果表明,全年瓦里关站大气CO2浓度季节性变化趋势相同,增长趋势不变。全球大气CO2浓度增加趋势和季节变化情况相同。
简介:气温是常规地面气象观测的基本要素,其观测方法和误差直接关系到对大气过程的理解和预报精度。开展不同气温观测系统间的对比和分析,保证观测数据的准确性和可比较性,对大气科学以及天气气候的预测、预报研究具有重要意义。本文利用2009年9月至2010年8月的对比实验数据,分析了百叶箱气温观测系统和通风防辐射罩气温观测系统的数据差异,讨论了系统误差与环境温度以及辐射误差与太阳辐射和环境风速之间的关系,给出了相应的订正方法,最后对订正效果进行了检验。结果表明:与通风防辐射罩的气温数据相比,百叶箱的气温数据偏高,其中夜间平均偏高0.19°C,白天平均偏高0.29°C;系统误差是环境温度的一元线性函数,气温每升高1°C,系统误差就会增加0.006°C左右;辐射误差是太阳辐射与环境风速互相耦合作用的结果:太阳辐射有较强的增温效应,与辐射误差呈现近似的抛物线函数关系;环境风速有较好的冷却效应,与辐射误差呈现出近似的负指数函数关系;经误差订正后,夜间和白天的数据误差均减小到了0.0°C,-0.2-0.2°C的样本比例分别从订正前的64.5%和45.3%提高到了83.7%和80.6%,一致率提高到了92.3%和96.0%。
简介:利用1981—2015年沈阳地区7个气象站的日观测数据,通过CLIGEN(ClimateGenerater)天气发生器模拟沈阳地区日降水序列数据,并统计模拟日降水量、月降水量、年降水量及年最大日降水量,利用平均值、标准差、偏度及峰度对CLIGEN天气发生器模拟的沈阳地区降水进行适用性评价。结果表明:CLIGEN天气发生器对沈阳地区日降水量、月降水量和年降水量平均值的模拟效果较好,模拟降水量的平均相对误差绝对值(MeanAbsoluteRelativeError,MARE)分别为2.1%、1.3%和3.3%,年最大日降水量的模拟精度稍差。对于降水最大值方面,CLIGEN天气发生器对沈阳地区日最大降水量和年最大降水量的模拟效果较差,模拟的日最大降水量和年最大降�