本文利用Micaps系统中的地面观测资料和CMORPH融合的逐时降水量0.1°网格数据集资料挑选出长三角地区2020年梅雨期间一次典型的暴雨个例,并运用WRF(weather research and forecasting model)中尺度数值模式对此次过程进行了模拟,再...本文利用Micaps系统中的地面观测资料和CMORPH融合的逐时降水量0.1°网格数据集资料挑选出长三角地区2020年梅雨期间一次典型的暴雨个例,并运用WRF(weather research and forecasting model)中尺度数值模式对此次过程进行了模拟,再用Barnes滤波法滤出β中尺度信息,最后分析β中尺度系统对暴雨强度的影响。结果表明:β中尺度系统在切变线和偏南暖湿气流的影响下,呈现上层干冷下层暖湿的分布特点,在700 hPa湿位涡场上,暴雨强度的变化和正值区湿位涡(MPV1)以及的负值区湿位涡(MPV2)的变化具有较好的一致性,且MPV2对湿位涡(MPV)的贡献较大,暴雨上空的经向斜压性较强,β中尺度系统在低层处于湿对称不稳定状态,这是影响此次暴雨强度变化的主要原因。展开更多
文摘本文利用Micaps系统中的地面观测资料和CMORPH融合的逐时降水量0.1°网格数据集资料挑选出长三角地区2020年梅雨期间一次典型的暴雨个例,并运用WRF(weather research and forecasting model)中尺度数值模式对此次过程进行了模拟,再用Barnes滤波法滤出β中尺度信息,最后分析β中尺度系统对暴雨强度的影响。结果表明:β中尺度系统在切变线和偏南暖湿气流的影响下,呈现上层干冷下层暖湿的分布特点,在700 hPa湿位涡场上,暴雨强度的变化和正值区湿位涡(MPV1)以及的负值区湿位涡(MPV2)的变化具有较好的一致性,且MPV2对湿位涡(MPV)的贡献较大,暴雨上空的经向斜压性较强,β中尺度系统在低层处于湿对称不稳定状态,这是影响此次暴雨强度变化的主要原因。
