【摘 要】
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利用WRF模式及WRFDA同化系统,循环同化风云三号微波湿度计资料(MWHS-2),对2019年6月4日四川西南涡暴雨天气过程进行数值模拟试验.结果 表明:WRF模式成功预报出本次暴雨天气过程,同化MWHS-2观测资料对模式初始场盆地中东部的相对湿度有明显调整,较控制试验对盆地降水的模拟结果更接近于实况,不仅改善了700hPa低涡模拟路径与实况路径的差距,也改善了模拟结果中850hPa西南涡在盆地东部打转的虚假活动路线.整个过程中水汽辐合区与强降水区有很好的对应关系,强降水主要出现在700hPa低涡东南侧
【机 构】
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高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室,成都610072;四川省资阳市气象局,资阳 641300;成都信息工程大学大气科学学院,成都 610225;四川省广元市气象局,广元628017;四川省资阳市气
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利用WRF模式及WRFDA同化系统,循环同化风云三号微波湿度计资料(MWHS-2),对2019年6月4日四川西南涡暴雨天气过程进行数值模拟试验.结果 表明:WRF模式成功预报出本次暴雨天气过程,同化MWHS-2观测资料对模式初始场盆地中东部的相对湿度有明显调整,较控制试验对盆地降水的模拟结果更接近于实况,不仅改善了700hPa低涡模拟路径与实况路径的差距,也改善了模拟结果中850hPa西南涡在盆地东部打转的虚假活动路线.整个过程中水汽辐合区与强降水区有很好的对应关系,强降水主要出现在700hPa低涡东南侧偏南气流气旋性曲率最大值区与850hPa低涡切变南侧的重叠位置.
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从预报员的审视角度分析及回顾2012年北京“7·21”极端暴雨天气过程中的气象服务,探讨这种天气形势下,是否应该以及如何应用最优决策模型辅助决策服务,以更好地做出决策判断、降低灾害风险.通过情景模拟的方式,对此次典型暴雨灾害过程中的气象服务决策进行诊断性分析,揭示在现有技术条件下,面对不确定性决策问题时,能否借助决策模型方法,在依据现有数据资料(中尺度数值预报结果、观测资料等),得出最优决策判断.模拟用“7·21”前一天的数值预报结果,进行事前暴雨洪涝灾害及暴雨泥石流灾害风险评估,结果显示“7·21”当天
城市轨道交通供电系统检修作业具有“高空、高压、高危”的特点.通过虚拟仿真技术,将轨道交通供电中的高空作业、高电压作业、高风险作业转化为仿真型专业技能训练,规避了安全风险;运用三维虚拟与仿真技术模拟搭建一个与真实空间一致的操作环境,进行设备操作仿真;将高成本的供电系统零部件的拆卸和装配放在虚拟仿真系统中进行,解决了经费不足等问题;在虚拟的环境下进行工程设计和线路巡视,避免了场地限制.虚拟仿真技术可以有效地加深对轨道交通供电系统的直观理解,增强在面对供电系统故障时分析和解决问题的能力.
时速600公里的高速磁浮交通系统基于常导电磁悬浮技术,采用长定子直线同步电机驱动列车,其牵引系统安置于地面,具有爬坡能力强、速度快、急启急停等优点,是目前为止最快的地面交通系统.变流系统是牵引系统的一个重要子系统,主要为磁浮列车提供运行所需的交流可控电源.文章对上海示范线和新型大功率变流系统进行了分析比较,并指出有源中点箝位变流器在磁浮系统中的应用优势.
结合气象和水文观测资料,检验分析了ECMWF-IFS、NCEP-GFS、GRAPES-GFS三种全球模式在雅砻江流域2018年汛期的日降水预报.总体上,三天内三种降水预报与站点观测的一致性较好,可以较为准确地预报晴雨和小雨,漏报现象少,但空报偏多;对中到大雨的预报能力有限,空报或漏报都很普遍;在雅砻江流域,全球模式对于东移高原槽配合西南暖湿气流背景下的降水预报效果最优,低层切变影响下的降水预报效果最差,而当西伸副热带高压占据主导时,全球模式的降水预报表现不稳定.对比三种降水预报发现:整体预报效果的优劣排序
为进一步明确安徽省沿江地区油菜菌核病发生关键时段和主要影响气象因子,提高对菌核病的监测评估能力,利用1995-2019年安徽省池州市、桐城市油菜菌核病病株率资料和逐日气象资料,通过线性相关、回归分析等方法,建立基于降水和温度的菌核病气象等级评估模型,并对模型进行回代检验和模拟验证.结果 表明:3月下旬至5月上旬是池州市和桐城市油菜菌核病茎秆发病的关键期.降水是影响菌核病发生的主要气象因子,适宜的温度可以促进菌核病的发生.引入雨量系数和温度系数构建的综合气象条件指数,能较好地反映降水和温度对油菜菌核病的综合
基于湖南省97个国家站1981-2018年共38年的逐日降水资料、常规高空、地面观测资料、ERA-Interim再分析资料和台风路径资料,采用气候统计、天气学分析和分类合成方法,分析了湖南省极端降水的气候特征,并对影响系统进行了分型研究,结果表明:38年间,湖南省日极端降水阈值均值是71.6 mm,年均出现130站次极端降水日,二者年际变化大;在1993年有一个明显的突变,1993年前日极端降水阈值均值低(65.7 mm)、极端降水日站次少(99次·a-1);1993年后均值高(74.7 mm)、极端降水
对2019年西北太平洋和南海海域台风定位和定强、路径预报、强度预报及登陆点预报精度进行评定,结果表明2019年台风定位总平均误差为24.7 km,定强总平均误差为2.5m·s-1,两者同比2018年均略偏大.预报时效在72 h以内的主观和客观台风路径预报性能自2013年以来并没有实质性改进,2019年部分预报方法的路径预报极端误差平均值是各自年平均误差的2.1～3.9倍.中央气象台3d以内的强度预报效果优于其他官方台风预报机构.2019年各官方台风预报机构较成功地预报出了台风利奇马在浙江温岭和山东青岛,以
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