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1. 四川盆地一次持续性暴雨的水汽输送特征
王佳津, 肖红茹, 杨康权, 王彬雁
干旱气象    2023, 41 (3): 474-482.   DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639(2023)-03-0474
摘要152)   HTML12)    PDF(pc) (26391KB)(728)    收藏

为深入认识四川盆地持续性暴雨的水汽特征及来源,提高该地区暴雨预报能力,利用四川省4 955个国家级及区域级自动气象站资料、全球资料同化系统(Global Data Assimilation System, GDAS)资料、欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)第五代大气再分析资料(ERA5),基于拉格朗日方法对四川盆地2020年8月的一次持续性暴雨过程的水汽输送特征进行了分析。结果表明:强降水开始前和强降水过程中,不同起始高度层水汽输送特征有所不同。中高层起始高度(5 500~10 000 m),强降水开始前气团轨迹源地主要为低纬洋面,而在强降水过程中调整为地中海南岸并为盆地带来中高纬西风带干冷空气;中低层起始高度(1 500~5 500 m),降水过程中气团轨迹源地由地中海南岸逐渐调整为低纬洋面并为盆地带来低纬洋面暖湿空气;低层起始高度(地面至1 500 m),强降水开始前轨迹源地率先调整为低纬洋面并为盆地输送比中低层更为暖湿的气流。统计不同源地水汽贡献率可知,孟加拉湾—泰国湾的水汽占主导(66.6%)、阿拉伯海次之(23.9%)、中国南海最低(9.5%)。

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2. 基于FY-2G数据的青海省云宏微观特征参量时空分布研究
张鹏亮, 朱世珍, 龚静, 赵冰钰, 王彬, 张博越, 侯永慧
干旱气象    2022, 40 (4): 624-636.   DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639(2022)-04-0624
摘要289)   HTML5)    PDF(pc) (15055KB)(971)    收藏

利用FY-2G静止卫星数据反演的云宏微观特征参量(简称“云参量”),对2018—2020年青海全省及3个子研究区云参量时空分布特征进行分析。结果表明:云顶高度(cloud top height, CTH)、云顶温度(cloud top temperature, CTT)、过冷层厚度(overcooled layer depth, OLD)、云光学厚度(cloud optical depth, COD)、云粒子有效半径(effective radius, ER)及液水路径(liquid water path, LWP) 6个云参量全省区域年平均值分别为3.8 km、-9.7 ℃、2.0 km、7.1、7.1 μm及63.7 g∙m-2。纬度相同的柴达木盆地、青海东北部除CTT外,其余云参量月变化大致呈双峰双谷分布,峰值基本出现在5、11月,谷值基本出现在8、9月及12、1月,三江源各云参量大致呈单峰分布,峰值基本在11月。各云参量年平均值空间分布均呈沿地形和山脉走向分布的特征,除CTT外,其余云参量高值区与高大山脉相对应、低值区与沙漠盆地及低海拔地区相对应,柴达木盆地在四季均存在一低值区,夏季低值区范围最大,三江源地区及青海祁连山区在春、冬季存在明显高值区。三江源地区OLD、COD及LWP在春季及秋季较大,青海东北部地区OLD、LWP在春季最大,而春、秋季则是进行以水源涵养、抗旱减灾等为目的的人工增雨作业的较佳时机。

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3. SAL方法在四川降水预报检验中的应用
王彬雁, 陈朝平, 黄楚惠,
干旱气象    2020, 38 (03): 472-479.  
摘要364)      PDF(pc) (2437KB)(1634)    收藏
以四川省2018年9月5日降水过程为例,选择最佳阈值确定方法识别降水主体,在此基础上通过对四川省3次大范围强降水以及2018年7—9月降水过程进行SAL检验,并结合TS评分进行对比,分析和评价Grapes-Meso模式在本地汛期的预报效果。结果表明:(1)选取的阈值确定方法可以更好地识别降水主体,并且“连通邻域法”为降水个体的自动识别提供了很好的支撑;(2)L值的大小可以反映模式对降水预报的效果,如果L值较小,且A的绝对值也较小,则模式对降水预报偏好的可能性越大,反之则越小;(3)Grapes-Meso模式对四川省降水预报效果表现为:对降水强度预报较实况偏强,降水范围较实况偏大,或者降水中心值较实况偏小,或者前述两种情况同时存在。
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