简介:利用地面自动站和区域气象站常规观测数据、MICAPS天气图、NCEP1°X1°再分析产品以及卫星和雷达产品,对陕西北部榆林市2016年8月11日20时一16日20时连续出现的对流性大暴雨天气进行水汽条件综合分析。结果表明:(1)这次连续出现的对流性大暴雨发生在西太平洋副热带高压强盛期,其外围的西南暖湿气流与贝湖加尔双冷涡底部分裂的冷空气在榆林上空交汇,两个系统都是稳定的大尺度系统,从而形成长时间对峙,有利于切变、辐合等低值系统生成和发展,触发对流性大暴雨。(2)连续大暴雨与对流有效位能呈正相关,容易出现在CAPE高能舌附近梯度最大处,对应850hPa辐合线附近暖区一侧。(3)连续大暴雨期间850hPa辐合线一直维持,水汽通道有盂加拉湾、南海、东海、黄海4个来源,通过南支槽和副高外围环流输送。(4)连续大暴雨的水汽输送特征分为触发、维持和增强3个阶段,在暴雨的启动阶段,干线过境和水汽辐合抬升起触发作用;维持阶段主要依赖深厚的湿层;增强阶段表现为更强的辐合和更强的上升运动带来更大的降水。(5)大暴雨在卫星云图上表现为高空槽云系上生成中尺度的暴雨云团,雷达回波图上表现为降水回波内部生成低层强辐合和高层强辐散,最大反射率因子为55dB=
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:将BP(BackPropagation)神经网络方法引入到奥运空气质量预报工作中,利用MATLAB神经网络工具箱搭建运行平台,将高时效性的观测结果与多模式集成实时预报系统的模式输出结果相结合,做出BP神经网络拟合预报结果。在对北京大学医学部站点2008年7月7日到8月26日模式模拟结果、观测结果以及BP神经网络拟合结果的对比研究中发现:BP神经网络能大大提高模式预报效果,平均误差率减少34.7%,相关系数提高39%,特别是在模式模拟效果较差的情况下,对提高预报效果更明显。对BP神经网络样本问题进行敏感性实验结果表明,样本数目多少并不是决定拟合效果的决定性因素,应选取具有稳定映射关系的样本,才是提高拟合预报效果的关键。
简介:嵊县地处丘陵山区,每年春夏季节,冰雹、强雷雨和雷雨大风等强对流天气频繁发生。经普查、嵊县3~8月强对流发生的气候概率达到4.5%。由于强对流天气发生范围小,突发性大,预报难度很大,目前强对流预报准确率远远低于省定灾害性天气指标。物理量因子意义明确,能以定量形式较准确地描述大气的运动,能量和稳定度,但由于其计算复杂,工作量大,在目前县级气象站还难以普遍大量应用。为此我们采取台站结合的办法,县站组织力量对全县强对流的时空分布,源地及移动规律等作详细的调查分析,市台利用已有的技术力量、工具和设备建立一套县站强对流预报工具,再编制成较简单的业务预报程序,在PC—1500机上实施预报,取得较好效果。