简介:利用逐小时自动站资料、TBB资料、多普勒雷达资料和NCEP1°×1°再分析资料对2011年7月24—25日河北承德地区一次暴雨天气过程进行分析,并利用高分辨率中尺度数值模式WRF对此次暴雨过程进行了数值模拟。结果表明:此次河北承德地区暴雨天气过程地面自动站风场存在辐合中心,中尺度对流云团云顶TBB〈-60℃。雷达回波中心强度≥50dBz的红色线状强回波镶嵌在较强的片状回波中,并长时间随着回波主体移动;暖平流与风场辐合迭加的速度场配置及高低空急流的存在,是河北承德地区此次大暴雨产生的主要原因。WRF模式模拟了此次承德地区降水的水汽通量散度分布,低层水汽强烈辐合和聚集,为暴雨的产生提供了充沛的水汽;高层辐散大于低层辐合,抽吸作用使垂直运动发展,大量水汽从低层向高层输送,促进强降雨的形成和维持。
简介:利用一个具有较高分辨率的海气耦合模式SINTEX-F(ScaleInteractionExperiment-FrontierResearchCenterforGlobalChangecoupledGCM)的多年回报结果,评估了该海气耦合模式对东亚区域,尤其是中国地区气候异常的预测潜力。与观测实况的比较结果表明:SINTEX-F模式对夏季降水、500hPa高度场和地表气温都有一定的预测技巧,但是相比而言降水与高度场的回报技巧要高于地表气温;而且耦合模式对东亚地区气候异常的主要空间分布和年际变化特征也有较好的预测潜力,对500hPa高度场效果较好;对降水异常的年际变化也有一定的预测潜力,尤其是我国中部地区效果较好,但是模式预测的降水异常的幅值较观测相对偏弱;此外对我国西部的极端气候也有一定的预测潜力。
简介:利用高空、地面常规观测资料和内蒙古沙尘暴监测站的沙尘暴器测资料,对2010年3月19~20日一次强沙尘暴天气过程进行了综合观测分析。结果表明:本次沙尘暴发生前,大气层结稳定并不利于对流的发展。但在700hPa至500hPa的强冷平流与850hPa以下层次的平流差异有利于温度垂直递减率增大,强冷平流的作用使其中心以下层次形成热力不稳定层结,是沙尘暴发生的有利层结条件。当干对流风暴发生并形成沙尘暴天气时,不稳定能量释放,使该层大气趋于中性层结即混合层,混合层可能是其间的一个平衡态。对流层中低层冷平流的强度、位置和层次,一定程度上影响着混合层的厚度和沙尘暴的强度。过程中混合层以下气层温度下降的比较快,加之沙尘暴顶层短波辐射有增温效果,在混合层顶(约500hPa处)出现逆温盖。强冷空气活动是引发沙尘暴天气的主要原因,沙尘暴天气的发生伴随着地面剧烈降温,相对湿度骤降,气压涌升,地面风速直接影响沙尘暴强度。可吸入颗粒物(PM10)浓度能更加精细的反映和描述沙尘暴强度的变化。粒子散射系数的变化趋势和PM10浓度的变化趋势非常一致,沙尘暴阶段,散射系数基本在1000Mm-1以上,达到强沙尘暴强度阶段,散射系数基本在2000Mm-1以上。
简介:利用NCEP再分析资料,采用天气学诊断方法,对2009年11月10—12日石家庄地区出现的一次历史同期罕见区域性暴雪天气过程的环流特征和物理量场进行了探讨。结果表明:此次暴雪天气过程属典型的东北回流型降雪,地面从贝加尔湖南下冷高压与中国河套低压倒槽、700hPa暖式切变线和500hPa高空槽是主要影响系统。低空西南急流与超低空东北急流耦合,在为暴雪提供水汽和热量输送的同时加强了抬升运动。水汽的垂直输送导致局地比湿显著增大,深厚的湿层和强烈的水汽辐合为暴雪提供了充沛的水汽条件。"高空辐散、低空辐合"以及强劲的上升运动是暴雪的动力条件,降雪强度最大时段对应上升运动的强盛发展阶段。暴雪开始阶段云水含量的时空演变特征,一方面显示了水汽的迅速增加与爬升,另一方面也说明了地形的强迫抬升作用不容忽视。850hPa温度低于700hPa,有利于水汽经过此层时被凝华成固态。逆温层提前24h出现,而且暴雪最强时段内两层温差均为5℃以上,这对暴雪预报具有指示意义。
简介:针对北京市2016年12月16~21日的空气重污染过程进行了回报试验,探讨了该次事件预报的目标观测敏感区。使用新一代高分辨率中尺度气象模式(WeatherResearchForecasting,WRF)和嵌套网格空气质量模式(NestedAirQualityPredictionModelSystem,NAQPMS),针对初始气象场的不确定性,通过4套初始场资料识别了影响北京地区细颗粒物(PM2.5)预报水平的目标观测敏感变量及其敏感区。结果表明:当综合考虑初始气象场的风场、温度、比湿不确定性的影响时,发现改善黑龙江区域上述气象要素的初始场精度,对北京地区PM2.5预报不确定的减小最显著;当分别考察风场、温度、比湿的不确定性的影响时,发现初始风场精度的改善,尤其是黑龙江区域风场精度的改善,能够更大程度地减小北京地区PM2.5的预报误差,对北京东南地区的PM2.5预报误差的减小甚至可达到40%以上。因此,优先对黑龙江区域的气象场,尤其是该区域的风场进行目标观测,并将其同化到预报模式的初始场中,将会有效提高初始气象场的质量,进而大大减小北京地区PM2.5浓度的预报误差,提高北京地区空气质量的预报技巧。初始风场代表了北京地区该次空气重污染事件预报的目标观测变量,而黑龙江地区则是该目标观测的敏感区域。