西南低压倒槽引发吉林省南部大暴雪天气分析

来源 :气象灾害防御 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wangqianzheng
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利用实时观测资料、NCEP 1°×1°间隔6h的再分析资料,对2020年2月15—16日吉林省南部大暴雪过程进行初步研究,结果表明:高空偏西急流、500hPa脊区稳定维持、850hPa暖区和暖湿切变区配合地面西南低压倒槽头部,以及西太平洋高压稳定维持的有效配置,是此次大暴雪发生和维持的主要原因;降雪发生前低空明显增暖,在降雪过程中,850hPa假相当位温高能舌顶一直位于朝鲜半岛北部,能量锋区位于吉林省南部,能量峰值一直保持在20℃,是强降雪维持的主要原因;300hPa辐散、850hPa辐合、850hPa东北—西南向风切变、西南风与偏南风的辐合,以及地形的强迫抬升,有利于低空水汽辐合抬升;西南气流将中国南方水汽持续不断向吉林省南部输送,是大暴雪发生和维持的重要保障.
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利用多普勒天气雷达、风廓线雷达、VDRAS反演资料和地面加密自动站等资料,分析了从渤海湾西岸和南岸移入的两条阵风锋发展演变过程及其维持机制.结果 表明:西岸阵风锋处于“亚最优切变态”,垂直伸展厚度为1.8km,对流层低层强盛的西南暖湿气流沿阵风锋输送到雷暴中,强冷空气堆下沉与近地层暖湿空气形成的气压和温度梯度密集区造成8级雷暴大风.区别于经典阵风锋,南岸阵风锋处于“最优切变态”,冷池传播速度与低层垂直切变基本持平,边界层呈现强东北气流入流(150~750m),垂直伸展更为深厚(2.6 km),地面冷池与低
简单回顾了海洋气象预报领域手机应用程序的发展现状,分析了海洋预报公众服务应用系统存在的问题,提出了可行的系统架构设计和技术路线.总结了系统建设中的两项关键技术,即基于位置的海洋预报信息服务方法和预报场数据压缩方法,并给出了具体技术实现.以业务化系统为例,介绍了海洋预报公众服务移动应用系统的功能和应用情况.
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利用南海北部2019年6-7月的船载GPS秒级探空数据,对比研究了5种不同的边界层高度诊断算法在计算海洋大气边界层高度方面的适用性,并利用该数据分析了南海北部海气边界层高度的日变化特征.结果 表明:相对湿度梯度法和比湿梯度法诊断的边界层高度普遍偏高,且存在较大的不确定性,气块法、位温梯度法和理查森数法诊断的边界层高度较为合理,且理查森数法诊断结果不确定性最小;南海北部6-7月的平均边界层高度在500~700m,边界层高度日变化平均约为278m,总体变化趋势为先升高后降低,每日14时达到最大值.边界层高度的
利用常规观测、地面加密自动站及NCEP再分析资料,对2018年6月9-10日上合组织青岛峰会期间海雾发展和消散过程进行了分析,总结了大气能见度预报的着眼点.结果 表明:低纬暖湿气流在向岸风的作用下,在青岛沿海附近形成风速辐合和水汽辐合生成海雾,水汽辐合散度增大,海雾处于发展阶段;当切断来自低纬暖湿的水汽输送,水汽辐合减弱或消失,海雾减弱消散.逆温差和最低逆温层高度能更好地体现逆温的强度的变化,最低逆温层高度越低,逆温差越大,则逆温强度越强,海雾厚度增加,逆温开始减弱时,海雾达到最强阶段.
基于ECMWF细网格模式输出产品和BP神经网络预报方法建立一种优化的BP模型,对吉林省东南部山区(白山地区、通化地区)未来24h的日最高和最低气温进行预测,并对比该方法、ECMWF细网格的2m温度输出产品以及线性MOS方法的预报效果.结果表明:在建立预报方法时,考虑预报因子对气温影响的累积过程,并对其进行优化处理,有利于提高预报水平;通过比较各预报方法的预报准确率(TT)、系统偏差(MBE)、平均绝对误差(MAE),最终得出对预报因子进行优化处理的BP神经网络法预报效果最好.
利用地面自动站观测资料、NCEP分辨率1°×1°再分析资料,诊断分析2019年9号台风“利奇马”在东北地区产生大暴雨的成因.结果表明:对数分布显示最大日降水量超过当地100年一遇的重现期值;500hPa副高为正异常,台风区域高度为负异常;低层风场存在一条带状的>10σ的正异常带,且主要异常出现在经向风速上;850hPa比湿偏大6~7个σ,水汽通量偏强2~4个σ,台风是本次强降水过程水汽与能量的来源,长时间维持的低空急流提供能量和水汽的输送;西风槽冷空气的侵入释放大量斜压位能,增加了降水强度.
应用常规观测资料及ERA5再分析资料,对2020年汛末3场连续北上影响吉林省的台风环流背景场进行分析.结果表明:3场台风连续北上出现在拉尼娜现象形成至加强期;副热带高压和南亚高压对台风有一定阻挡和引导作用,有利于台风从两高压之间经过,北上影响东北地区;东北地区低压环流异常偏强;200hPa均处于高空急流入口区的右侧,急流一方面将降水凝结释放潜热输送走,保持台风内部暖心结构,另一方面入口区右侧偏差风辐散抽吸作用有利于上升运动的维持和加强;8—9月亚洲经向环流明显,纬向环流偏弱,有利于冷空气南下活动,同时经向
基于Aqua卫星的中分辨率成像光谱仪获取2003-2019年的海表温度遥感数据,利用各月的特征等温线表征黄海暖舌,研究黄海暖流的强度和时空变化,探讨黄海暖流的年际变化对ENSO事件的响应.结果 表明:月际变化中,黄海暖流只出现在11月—翌年4月,其余月份不存在,1月黄海暖流的强度和势力最大,影响最北可至38.83°N;年际变化中,区域A(34° ~36°N,123°~126°E)的平均温度和黄海暖流7℃等温线到达的最北位置密切相关,相关系数r=0.8362(p<0.05),两者均可用于分析黄海暖流强度的年
利用高时空分辨率的ERA5再分析资料分析了吉林省东部山区近10a暖季(4—9月)出现的雷暴大风型、冰雹大风型、复合型等3种类型的分类强对流个例,通过绘制箱线图后进行不同类型环境对流参数分析,得到预报阈值.结果表明:基本对流参数中,3种类型的强对流天气对应的850hPa与500hPa温差阈值为25.3℃;广义位温阈值分别为297K、301K、308K;K指数分别为26℃、29℃、33℃.与各个类型强对流相关的参数中,当平均温度露点差≥5.2℃时,需要警惕雷暴大风的产生;当融化层高度位于2.8~3.4km时,