利用中国自动气象站与CMORPH融合的逐时降水资料和NCEP逐6 h再分析资料,从等熵位涡的角度对豫北地区2016年7月8日夜到9日上午在一次变形场背景下的暴雨天气过程做分析和研究。结果发现:(1) 7月8日20:00(北京时,下同)至9日08:00,随着高位涡和冷空气的逐渐东移,豫北位涡值变大,干冷空气与暖湿空气相遇使豫北地区有降水生成。而后9日14:00由于高位涡的继续东移以及台风的登录,致使豫北地区位涡变小,台风强度变弱,进而降水减弱。(2) 7月9日02:00-08:00,111°E附近上空的高位涡向东向下传输,使豫北暴雨区上空位涡增大,同时地面存在强水汽辐合,其辐合最大值位于900 h Pa高度上的太行山迎风坡处。另外,9日08:00豫北暴雨区从对流层高层400 h Pa至地面有次级环流生成,其上升支对应豫北暴雨区。(3)位涡收支方程诊断分析表明,9日08:00在500 h Pa高度上豫北暴雨区的局地位涡增加,主要来自水平平流的贡献。
为研究2018年7月5日南京暴雨天气过程,利用NCEP(national centers environmental prediction)全球客观分析资料、中国气象数据网提供的逐时降水数据以及WRF(the weather research and forecasting)中尺度数值模式对2018年7月5日南京特大暴雨天气过程进行诊断分析。结果表明:WRF模式对暴雨发生的时间、强度以及落区模拟效果较好,地面风场辐合是本次暴雨过程的关键触发机制,低层辐合加强垂直上升运动,使对流发展旺盛,进而形成暴雨。华北高压南侧的东北气流与西南低空急流输送的暖湿气流在华东北部交绥形成切变线,切变线上的中尺度低涡稳定少动,为暴雨提供动力机制。沿低空急流的中尺度大风速中心在南京上空形成风速辐合,加强低层水汽横向输送,为暴雨提供水汽条件。700 hPa非地转湿Q矢量负散度区对未来6 h降水落区具有重要的指示意义,降水中心位于Q矢量负散度梯度大值区。用Q矢量锋生函数差值表示锋生函数的变化,具有中尺度特征,对预报降水的落区具有更好的指示意义。
利用AMSR-E观测的土壤表层亮温资料,采用简化修正的单通道算法模型(Single Channel Algorithm,SCA),反演青藏高原地区夏季2011年6-8月的表层土壤湿度。为对比验证反演结果,利用高原东部和中部的玛曲观测网和那曲观测网CTP-SMTMN(Soil Moisture and Temperature Monitoring Netw ork on the central Tibetan Plateau)的土壤湿度观测数据,以及NASA和VUA-NASA两种均基于AM SR-E的反演土壤湿度产品进行验证。结果表明:(1)与VUA-NASA产品和修改后的SCA模型反演结果相比,NASA产品在像元和区域尺度上相关系数较低,MAE(Mean Absolute Error)和RMSE(Root M ean Square Error)较高,明显低估了两个地区的土壤湿度。(2)VUA-NASA产品在玛曲地区表现良好,在那曲地区虽然相关系数较高,但MAE和RMSE同样较高,导致精度较差。(3)对比其他两种产品,修改后的SCA模型反演结果在两个地区表现出较高的相关系数(接近0.800)、较低的MAE(接近0.050m^3·m^(-3))和RMSE(接近0.060 m^3·m^(-3)),有着较高的精度。因此,可以认为修改后的SCA模型可以应用于青藏高原地区土壤湿度动态监测,为研究青藏高原地区的天气和气候变化影响及水循环过程提供了参考和借鉴。
