强对流参数论文-陆雅君,李劲,花振飞,王皓,娄珊珊

2020-12-17562 views

导读:本文包含了强对流参数论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:强对流,对流参数,对比分析,汛期

强对流参数论文文献综述

陆雅君,李劲,花振飞,王皓,娄珊珊[1](2019)在《安徽汛期强对流天气对流参数对比分析》一文中研究指出为更好地为安徽地区汛期的强对流预报服务,在大量历史个例的基础上,选取与强对流天气相关性好的温湿类、动力类、热力类等和业务使用较多的10个对流参数作为预报指示因子,利用2001~2009年逐日4次1°×1°NCEP FNL分析资料计算对流参数值,获得了历史各类强对流天气在汛期不同月份的对流参数特征平均值、气候值和历史排序。通过对各对流参数的分布特征进行对比分析,发现对流参数在不同月份同类强对流天气和不同类别强对流天气发生前表现出明显的差异性,其历史分布特征能反应出不同类别强对流天气出现概率的大小,因此业务预报中需综合考虑。(本文来源于《水文》期刊2019年04期)

姜帅,吕锟,曾晓莹,李娇娇,黄潮[2](2019)在《珠叁角地区前汛期强对流天气环境参数分析》一文中研究指出基于2016年3-6月前汛期强对流天气过程和高空探测资料,采用方差分析等统计方法对强对流天气发生前各物理量指标进行对比分析。结果表明,水汽方面,广东省前汛期短时强降水对低层以及整层水汽有着更高的要求,雷暴大风和冰雹的中高层水汽较短时强降水显着减少42.4%和48.9%。层结稳定度方面,冰雹的SI指数和LI指数较短时强降水和雷暴大风显着增加135.8%、51.9%和62.8%、43.8%。能量方面,冰雹的CAPE值较短时强降水和雷暴大风显着增加39.6%和55.9%。雷暴大风的NCAPE值和DCAPE_(600)值比短时强降水显着增加15.5%和25.3%,冰雹的DCAPE_(600)值更高,比雷暴大风显着高15%。动力方面,冰雹的Wsr_( 0-6)指数和SRH较短时强降水和雷暴大风分别显着增加15.5%、34.7%和24.5%、55.5%,雷暴大风和冰雹的EHI值比短时强降水的高40.9%和138.0%。冰雹的Z_0和Z_(-20)较短时强降水显着下降4.3%和6.4%。(本文来源于《广东气象》期刊2019年04期)

高晓梅,俞小鼎,马守强,杨萌,王世杰[3](2019)在《鲁中地区强对流天气的气候特征及相关环境参数特征分析》一文中研究指出利用鲁中地区2001—2016年伴随瞬时风力不低于8级的所有强对流天气个例共106次进行分析,总结其气候特征,并通过箱须图的形式研究了分类强对流天气相关环境参数的分布特征和预报阈值。结果表明:2001—2016年强对流天气分布呈山区多、平原少、中部多、北部和西南部少的特点; 6月和6月中旬是主要月份和旬份;地面辐合线是最主要触发机制类型;雷暴大风型、冰雹雷暴大风型和强降水混合型对应的地面和850 hPa的平均温度露点差,0~1 km和0~3 km垂直风切变,SWEAT指数、LI指数、K指数、风暴相对螺旋度、高度指数等环境参数各有不同的最低阈值;鲁中地区易发生强对流天气的0℃层高度为4. 1 km左右;对于伴随冰雹的强对流天气,其融化层高度比0℃层高度低0. 6 km左右。根据以上环境参数的分布特征、高低空垂直风切变的强弱变化可对3类强对流天气进行一定程度的区分。(本文来源于《海洋气象学报》期刊2019年03期)

张军,闫丽飞,侯谨毅[4](2019)在《中气旋与强对流风暴相关参数的演变关系》一文中研究指出强对流天气对社会公众的危害极大,强对流风暴内部的中气旋通常与灾害天气相关.为了预测强对流天气的发生时间,研究了中气旋参数与强对流风暴参数的相关关系.针对强对流风暴参数与中气旋参数之间的变化规律,引入了时间序列关联规则的挖掘方法.收集了天津塘沽雷达站的24个包含中气旋的强对流风暴案例,使用强对流风暴参数和中气旋参数的时间序列来描述案例集合,并使用典型变量分析算法将归一化的时间序列数据降维,考虑到序列间的变化趋势和局部关键点的影响,提取单调性特征和局部极值点特征对时间序列符号化表示,将同一时间段内的符号组成事务集,使用Eclat算法发现频繁项集;并且类比于学习器的性能度量,提出评估两类数据变化规律的正比率与反比率概念.实验结果显示,强对流风暴参数与中气旋参数之间存在显着的相关性,其第1对典型变量的相关系数大于0.5;在支持度为0.05~0.30下,Eclat算法的运行时间小于0.7 ms,内存占用小于121 KB,均优于Apriori算法和FP-growth算法;强对流风暴参数与中气旋参数之间的正比率大于0.7,直观地反映出强对流风暴参数与中气旋参数之间变化趋势的相似程度,且再次验证了频繁项集的正确性.该研究为利用中气旋数据预测强对流天气的变化趋势与发生时间提供了理论依据.(本文来源于《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》期刊2019年03期)

史纬恒,王磊,韩飞,于文杰,刘有新[5](2018)在《聊城地区强对流天气预报模型的对流参数选取研究》一文中研究指出利用2011—2015年6—8月聊城机场逐日逐时常规地面观测资料和邢台站、章丘站逐日常规高空探测资料,计算得到39个对流参数。在对流参数与强对流天气样本相关系数的显着性检验基础上,根据对流参数在强对流天气样本和无强对流天气样本中值域分布特征,采用盒状图和技巧评分的方法选取了具有预报意义的章丘站12个对流参数和邢台站8个对流参数。通过对不同类型对流参数的指示作用进行分析,根据各对流参数在各月强对流天气样本中的阈值,确定了聊城地区强对流天气预报的判定指标。采用隶属函数转换法,建立聊城地区夏季强对流天气预报模型,经实况拟合检验,准确率达60%以上,效果较好。(本文来源于《暴雨灾害》期刊2018年06期)

崔慧慧[6](2018)在《郑州地区分类强对流天气环流分型及环境参数研究》一文中研究指出基于2000-2016年国家站及区域自动站资料,普查郑州地区强对流天气。结果表明:郑州地区强对流天气主要有短时强降水、雷暴大风和冰雹叁类,每次强对流天气过程中,可能以上叁类天气都有,也可能以某一类为主,基于此又将郑州地区强对流天气细分为5类:(1)纯短时强降水类,过程仅伴有雷暴或无雷暴,无冰雹或雷暴大风;(2)风雨雹混合类——同时有雷暴大风、冰雹和短时强降水;(3)风雹混合类——有冰雹和雷暴大风,有降水但(本文来源于《第35届中国气象学会年会 S1 灾害天气监测、分析与预报》期刊2018-10-24)

史纬恒,王磊,韩飞,杨振,于文杰[7](2017)在《基于对流参数的聊城地区强对流天气预报模型研究》一文中研究指出利用2011-2015年6-8月聊城机场的逐日逐时常规地面观测资料和邢台站、章丘站的逐日常规高空探测资料,计算得到39个对流参数。在对流参数与强对流天气事件相关系数的显着性检验基础上,根据对流参数在强对流天气样本和无强对流天气样本中值域分布特征,采用盒状图和技巧评分的方法最终选定了具有预报意义的章丘站12个对流参数和邢台站8个对流参数。通过分析不同类型对流参数对强对流天气天气的指示作用,根据各对流参数在各月强对流天气样本中的阈值,确定了聊城地区强对流天气预报的判定指标。采用隶属函数转换法,建立聊城地区夏季强对流天气预报模型,经实况拟合检验,准确率达60%以上,效果较好。本工作的结果可以为无探空资料地区的强对流天气预报业务提供较好的参考。(本文来源于《第34届中国气象学会年会 S7 水文气象、地质灾害气象预报理论与应用技术论文集》期刊2017-09-27)

王琼[8](2017)在《降水粒子谱形参数对江淮强对流天气影响的数值研究》一文中研究指出本文利用WRFV3.4对梅雨期江淮地区两次强对流天气进行了数值模拟,两次个例均使用了 MY双参数微物理方案,WRFV3.4模式对两次强度不同的强对流降水过程表现出较好的模拟能力。通过一系列对流云中主要降水粒子(雨滴、霰)谱形参数取值的敏感性试验,研究了雨滴、霰粒谱形参数变化对不同类型强对流降水宏微观演变特征的影响规律及机理。研究发现,雨滴和霰谱形参数的取值变化对强降水过程(个例1)地面累积降雨量影响显着,而对冰雹过程(个例2)的降雨量影响很小,对冰雹过程(个例2)地面降雹影响较大。对两次个例敏感性试验的水凝物时空分布特征进行分析发现,个例1中雨滴和霰的分布受雨滴和霰谱形参数影响较大,当雨滴谱形参数增大时,霰和雨水比含水量都是先增大后减小,数浓度则都减小。当霰谱形参数增大时,雨水比含水量减小,雨滴和霰数浓度也略有减小趋势。雨滴半径随着雨滴谱形参数的增大而增大,而随着霰谱形参数的增大,较大的霰粒分布到了更低层。个例2中雨滴和霰谱形参数的变化对霰和雹分布影响较大。当雨滴谱形参数增加时,雹比含水量先减小后增大,霰比含水量略减小。当霰谱形参数增加时,霰比含水量增加,数浓度减少,半径增大。通过分析云中微物理转化项,能进一步找到谱形参数影响模拟结果的原因。个例1中雨滴和霰谱形参数变化会影响雨水和霰相关的微物理过程,雨水的主要来源是霰的融化,随着霰谱形参数的增大而减小,与降水规律有一定的对应性;其主要汇项是雨水蒸发,当雨滴谱形参数增大时,雨水蒸发量先增大后减小。霰主要靠碰并云水增长,随着霰谱形参数的增大而减小。个例2中对霰和雹的源汇项影响较大,霰的融化随着雨滴谱形参数的增加而减少,随着霰谱形参数的增加,霰的融化分布到更低层。雹的主要源项是雹与雨水碰并形成雹和霰的转化,这两项都随着雨滴谱形参数的变化先减小后增大,对应了累积降雹的变化规律。综上所述,雨滴和霰谱形参数对强降水和冰雹两次强对流天气的模拟结果都有一定影响,两种粒子的谱形参数的变化会影响云中粒子水凝物的时空分布和云微物理转化过程,因此造成地面降水分布和量级的差异。(本文来源于《南京信息工程大学》期刊2017-05-01)

官晓军[9](2016)在《对流参数概率预报在强对流天气预报中的应用》一文中研究指出本文讨论了基于ECMWF集合预报开发的对流参数概率预报在强对流天气预报中的应用,结果表明对流参数的集合平均场和概率预报可以作为对流性天气潜势预报的有利参考依据。文中以2014年3月28日福建省西部北部强对流天气过程为例,展示了对流参数概率预报在实际业务中的应用优势,对流参数的概率预报一方面可以表征天气过程的水汽、不稳定、抬升条件等,同时还给出了它们的概率分布,包含了集预报的不确定性,有利于预报员提高预报信心和预报水平。(本文来源于《第33届中国气象学会年会 S8 数值模式产品应用与评估》期刊2016-11-01)

蒋义芳,侯俊,王磊,王易,杨婷娅[10](2016)在《分类强对流天气物理量参数对比分析》一文中研究指出1引言冰雹、雷雨大风、强降水等强对流天气是江苏常见的灾害性天气,它具有突发性、灾害性特点,常常给人民生命财产安全和工农业生长带来很大损失。多年来,国内外气象工作者对表征强对流天气产生的大气环境的一些对流参数如动力参数和能量参数在不同强对流天气潜势预测中的应用进行了研究,在这些对流参数的研究中,主要侧重于一些强天气个例诊断,对物理量参数系统性的研究以及阈值研究甚少,此外,不同强对流天气的发生与地域及其气候环境密切相关,不同地区各类强对流天气的环境物理量参数有所不同,因此对江苏分类强对流天气发生时表征大气环境状况的物理量参数特征进行研究很有必要。(本文来源于《第33届中国气象学会年会 S1 灾害天气监测、分析与预报》期刊2016-11-01)

强对流参数论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

基于2016年3-6月前汛期强对流天气过程和高空探测资料,采用方差分析等统计方法对强对流天气发生前各物理量指标进行对比分析。结果表明,水汽方面,广东省前汛期短时强降水对低层以及整层水汽有着更高的要求,雷暴大风和冰雹的中高层水汽较短时强降水显着减少42.4%和48.9%。层结稳定度方面,冰雹的SI指数和LI指数较短时强降水和雷暴大风显着增加135.8%、51.9%和62.8%、43.8%。能量方面,冰雹的CAPE值较短时强降水和雷暴大风显着增加39.6%和55.9%。雷暴大风的NCAPE值和DCAPE_(600)值比短时强降水显着增加15.5%和25.3%,冰雹的DCAPE_(600)值更高,比雷暴大风显着高15%。动力方面,冰雹的Wsr_( 0-6)指数和SRH较短时强降水和雷暴大风分别显着增加15.5%、34.7%和24.5%、55.5%,雷暴大风和冰雹的EHI值比短时强降水的高40.9%和138.0%。冰雹的Z_0和Z_(-20)较短时强降水显着下降4.3%和6.4%。

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

强对流参数论文参考文献

[1].陆雅君,李劲,花振飞,王皓,娄珊珊.安徽汛期强对流天气对流参数对比分析[J].水文.2019

[2].姜帅,吕锟,曾晓莹,李娇娇,黄潮.珠叁角地区前汛期强对流天气环境参数分析[J].广东气象.2019

[3].高晓梅,俞小鼎,马守强,杨萌,王世杰.鲁中地区强对流天气的气候特征及相关环境参数特征分析[J].海洋气象学报.2019

[4].张军,闫丽飞,侯谨毅.中气旋与强对流风暴相关参数的演变关系[J].天津大学学报(自然科学与工程技术版).2019

[5].史纬恒,王磊,韩飞,于文杰,刘有新.聊城地区强对流天气预报模型的对流参数选取研究[J].暴雨灾害.2018

[6].崔慧慧.郑州地区分类强对流天气环流分型及环境参数研究[C].第35届中国气象学会年会S1灾害天气监测、分析与预报.2018

[7].史纬恒,王磊,韩飞,杨振,于文杰.基于对流参数的聊城地区强对流天气预报模型研究[C].第34届中国气象学会年会S7水文气象、地质灾害气象预报理论与应用技术论文集.2017

[8].王琼.降水粒子谱形参数对江淮强对流天气影响的数值研究[D].南京信息工程大学.2017

[9].官晓军.对流参数概率预报在强对流天气预报中的应用[C].第33届中国气象学会年会S8数值模式产品应用与评估.2016

[10].蒋义芳,侯俊,王磊,王易,杨婷娅.分类强对流天气物理量参数对比分析[C].第33届中国气象学会年会S1灾害天气监测、分析与预报.2016

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