利用美国新一代中尺度WRF(weather research and forecasting)模式,采用双向二重嵌套网格技术,对2005年7月1—2日山西的大暴雨天气过程进行数值模拟,并利用模式输出的高分辨率动力协调资料进行了初步诊断分析,着重分析了排熵指数与暴雨...利用美国新一代中尺度WRF(weather research and forecasting)模式,采用双向二重嵌套网格技术,对2005年7月1—2日山西的大暴雨天气过程进行数值模拟,并利用模式输出的高分辨率动力协调资料进行了初步诊断分析,着重分析了排熵指数与暴雨区的关系。结果表明:活跃的副高是造成此次强降水的主要影响系统,低空西南风急流为暴雨提供了充足的水汽及动力条件;大气排熵指数由高值向低值的演变有利于对流的发展,从而导致对流暴雨形成;负熵变区(IRE<0)对应着暴雨区,负熵变区的汇合反映了暴雨的落区;排熵指数与暴雨区有较好的对应关系。展开更多
文摘利用美国新一代中尺度WRF(weather research and forecasting)模式,采用双向二重嵌套网格技术,对2005年7月1—2日山西的大暴雨天气过程进行数值模拟,并利用模式输出的高分辨率动力协调资料进行了初步诊断分析,着重分析了排熵指数与暴雨区的关系。结果表明:活跃的副高是造成此次强降水的主要影响系统,低空西南风急流为暴雨提供了充足的水汽及动力条件;大气排熵指数由高值向低值的演变有利于对流的发展,从而导致对流暴雨形成;负熵变区(IRE<0)对应着暴雨区,负熵变区的汇合反映了暴雨的落区;排熵指数与暴雨区有较好的对应关系。
