2006年6月10日影响杭州地区强风暴过程分析

来源 :第三届长三角科技论坛——长三角气象科技创新与发展论坛 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wuweijie2009
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
2006年6月10日受强风暴云团影响,杭州出现雷雨大风冰雹天气。 这足继8807号台风之后,给西湖景区带来最严重损失的一次风暴过程。环境场分析发现,风暴云团的生成同前期天气背景关系密切,上冷下暖以及中层干底层相对湿的垂直温湿结构,为对流活动提供了启动能量和水汽供给。利用9日20时杭州探空资料计算全总指数和剧烈天气威胁指数发现,杭州地区前期大气不稳定特征很明显。10日08时随着高空槽过境,500hPa负变温区减弱南缩,但是杭州上空仍维持6度的负变温,成为负变温中心;而低层正变温则上抬到700hPa,大气位能获得释放,风暴云团开始旺盛发展。利用mm5模拟结果初步分析强风暴大风产生原因发现,大风主要由对流云内强的下沉气流造成,下沉气流在到达地面后会形成强烈的水平辐散出流和切变。此外,由于大气位能在强风暴云团的触发作用获得释放,使高空风动量有明显的下传过程,加大的低层环境风又进一步增强下沉气流的辐散出流速度和切变强度。最后,本文简单总结了本次影响杭州地区强风暴过程的预报经验得失。
其他文献
本文以工作流的基本概念和工作流技术的基本理论为基础,重点研究了气象业务保障流程。根据气象业务保障流程知识密集的特点,突出了“人员”要素在流程中的重要性。从而把“人员”作为-个要素加入时间Petri网中.提出了一种新的工作流建模技术--人员-时间Petni伍网。并且基于Javat开发了人员-时间Petvi网的建模工具.利用此建模工具对气象业务保障流程进行建模。根据建立的气象业务保障流程的人员-时间P
本文在屏蔽理论分析的基础上对雷电冲击电磁场的环境及屏蔽效能进行数值分析,结合雷电防护工作实践做出分析研究。在防雷系统中利用已有的理论解决信息系统中心机房屏蔽的问题,对信息系统机房的进行认真的屏蔽效能测量,与理论进行对比分析,对今后防雷工程设计领域提出了一个新的研究方向。本文理论结合工程实践.对一大型的计算机系统机房采取屏蔽措施,实验达到了良好的防雷效果。
介绍一种利用delphi语言设计的,基于SQL server数据库,适用于省、市级应用的气象资料管理与综合应用系统。系统通过调用各种中尺度自动站实时资料、人工观测的资料库及A报表文件自动生成逐日、侯、旬、月数据库,并在此基础上实现气象资料的查询、统计、图形处理、气候评价和气候分析。系统充分利用Windows操作系统的特点,界面美观,使用方便,且具有开放性、灵活性、可扩充性,与国内同类软件相比,有一
褐飞虱可导致水稻大面积毁秆倒伏,严重影响粮食产量,甚至绝收,是最具致害性的晚稻病虫,气象条件是其发生繁殖的最大诱因,特别足夏秋季节的气候特点对其发生和发展有很大关系。通过对龙游县2005年晚稻褐飞虱大发生的情况进行气象诱因分析,找出影响其迁入及繁殖的有利气象条件,以达到及早预防,趋利避害,夺取晚稻优质丰产的目的。
春季,在晴好天气条件下,用目前国外先进的光合作用测定系统--LI6400R光合仪,对杨梅的光合速率进行了测定。结果表明,杨梅的光合速率随着环境因子的变化而变化,光合速率的日变化进程为典型的单峰型,最大净光合速率为7.24μmolco·m·S-1,出现在午后13时。运用相关分析和通径分析,对杨梅光合作用日变化直接影响最大的气候生态因子是气温,其次是大气相对湿度和光合有效辐射。
大气细粒子是影响城市大气环境质最的重要因素,其对大气能见度、气候及人体健康有着重要影响。本研究在2004年夏季和冬季分别对深圳大气环境中细粒子进行了采集和化学组分分析。结果表明,深圳大气颗粒物污染的季节差异较大,当夏季主导风向来自西南或东南海面时,大气环境质量较好,冬季主导风向来自北方内陆时,大气环境质量较差;PM25是PM10的主要组成部分,其在夏季和冬季平均分别占PM10的61%和73%,深圳
本文根据太湖流域暴雨、洪水特性,通过历史典型洪水分析,并结合流域防洪规划成果以及流域防洪重点,研究提出太湖流域流域性洪水定义、流域性特大洪水和大洪水的量化指标。
上海洋山深水港的建设成功,气象部门付出了极大的辛勤劳动,从1997年8月起,上海市气象科学研究所在小洋山岛上建设了气象观测科学试验站,历时近十年的不间断气象观测,获取了第一手的宝贵资料,填补了该区域气象观测的空白,所做出的分析报告,其严格、科学的结论,为港区工程的立项、建设和港口的运营提供了重要的作用。
采用上海浦东新区实况气象资料、浦东地区MM5数值天气预报资料和浦东电力负荷资料,在对电力负荷自身变化规律分析、研究的基础上,用相关分析、逐步回归和自回归分析等统计方法,分析电力负荷与气象因子之间的相关关系,利用气象因子的变化预测电力负荷对气象条件的响应。运用MOS法、PP法、前期气象因子与电力负荷逐步回归统计三种方法,预报浦东地区未来24小时逐时电力负荷,并用多元回归集成预报方法改善预报结果。为供
江淮梅雨多数情况下出现在6月中旬到7月上旬,是跨月的,通过利用候平均降水资料,分析一年各个候的多年平均降水量与多年平均年降水量的比值的累计频数,确定频率分别为15%和5%的高低阈值作为长江中下游地区平均的雨季和梅雨期,将第一个高阈值候定义认为是平均人梅候为35候,最后-个高阈值候认为是平均出梅候为40候,第一个和最后-个高阈值候之间的时间为平均梅雨期.其总降水量为平均梅雨量。若在梅雨期间内出现小于