通过分析2018年2次典型降雨过程中大气可降水量(precipitable water vapor,PWV)的分布特征及其与实际降水量的关系,探讨PWV在预测降雨中的应用。结果表明,在降雨过程中,PWV的分布与实际降水量具有很好的相关性。PWV对降雨的发生具有一...通过分析2018年2次典型降雨过程中大气可降水量(precipitable water vapor,PWV)的分布特征及其与实际降水量的关系,探讨PWV在预测降雨中的应用。结果表明,在降雨过程中,PWV的分布与实际降水量具有很好的相关性。PWV对降雨的发生具有一定的指示作用,在降雨发生前6~12 h,PWV开始增加;在降雨发生前1~2 h内PWV迅速上升;当PWV显著增加并保持高值时,预示强降雨的发生。PWV变化越快,降雨概率和降水量就越大。滑动平均处理结果进一步证明,强降雨发生前后,PWV会出现快速聚集和释放的现象,PWV可作为短期临近预报及天气分析等研究和应用的序列资料,为传统气象手段提供有力补充。展开更多
文摘通过分析2018年2次典型降雨过程中大气可降水量(precipitable water vapor,PWV)的分布特征及其与实际降水量的关系,探讨PWV在预测降雨中的应用。结果表明,在降雨过程中,PWV的分布与实际降水量具有很好的相关性。PWV对降雨的发生具有一定的指示作用,在降雨发生前6~12 h,PWV开始增加;在降雨发生前1~2 h内PWV迅速上升;当PWV显著增加并保持高值时,预示强降雨的发生。PWV变化越快,降雨概率和降水量就越大。滑动平均处理结果进一步证明,强降雨发生前后,PWV会出现快速聚集和释放的现象,PWV可作为短期临近预报及天气分析等研究和应用的序列资料,为传统气象手段提供有力补充。
