王丹
- 作品数：8 被引量：6H指数：1
- 供职机构：阿勒泰地区气象局更多>>
- 相关领域：天文地球环境科学与工程更多>>
- 2024年1月引发雪崩的阿勒泰极端强降雪天气成因和预报分析
- 2024年
- 在北疆典型双阻型暖区暴雪天气环流形势稳定影响下,2024年1月6-12日新疆北部阿勒泰出现一次极端强降雪过程,多站突破历史同期极值,导致阿勒泰山区多处出现雪崩,本文基于国家站和区域气象观测站逐小时实况观测资料、ERA5再分析资料、区域模式(CMA-MESO、CMA-TYM)和全球模式(CMA-GFS、ECMWF)预报资料,对此次过程的降雪特征、环流形势、极端性成因及模式预报性能进行分析,结果表明:(1)强降雪过程呈持续时间长、累积降水量大、小时降水量多等极端性特征,根据环流形势演变和降雪特征,降雪过程可分为三个阶段。累积降水量分布呈平原地区向山区递增的特征,强降雪主要集中在第二、三阶段,以上两个阶段阿勒泰北部沿山地区和山区新增积雪大、小时积雪多、雪水比大,满足雪崩形成的关键气象条件。(2)此次过程500hPa强盛极锋锋区不断分裂短波系统先后东移影响阿勒泰,850-700hPa长时间维持暖式切变线,并伴随强暖锋锋生,强降雪发生在300hPa极锋急流出口辐散区、850hPa切变线以北至700hPa切变线附近区域。(3)第二、三阶段阿勒泰北部尤其是北部山区水汽条件异常偏强,叠加地形增幅作用,低层动力抬升作用异常强盛,并长时间维持,是造成极端强降雪的重要原因。(4)区域模式对强降雪预报好于全球模式,但对极端性预报能力仍有限。ECMWF极端预报指数预报产品(EFI)和国家气象中心集合平均异常天气预报产品(EMAF)在中期时效能较好地发现了极端天气信号,强化相关产品的应用,并结合模式定量预报结果作出调整,可进一步提升对极端天气事件的预报预警精细化服务效果。
- 陶亦为张芳华于碧馨李桉孛胡艺王丹
- 关键词：强降雪雪崩
- 阿克达拉大气本底站CO质量浓度变化特征分析被引量：6
- 2021年
- 采用阿克达拉大气本底站2012年1月1日—2017年12月31日1 min观测1次的CO资料,统计分析CO质量浓度在日内、日际、月际、季节和年际时间尺度下的变化特征,结果表明:阿克达拉日内、日际、月际、季节与年际时间尺度下的CO质量浓度变化波动均较为剧烈;年平均CO质量浓度在6年内整体呈逐年减小趋势;季节变化呈现冬季大、其他季节小的特征,各季节CO平均质量浓度从大到小排序为后冬、前冬、春季、秋季、夏季;月平均CO质量浓度呈“U”型变化特征,峰值在1月、谷值在6月,6—9月在底部波动变化;日平均CO质量浓度变化大致呈“U”型,峰值在1月17日、谷值在6月18日;CO质量浓度四季日变化特征均为单谷型,每天14时之前波动不大,15时后迅速减小,17时达到谷值,之后又迅速增大,19时后相对平稳,四季日CO质量浓度逐时平均从大到小排序为后冬、前冬、春季、夏季与秋季。
- 冯先林钱康妮博尔楠王丹邓凌峰
- 阿勒泰地区一次强寒潮天气过程诊断分析
- 2017年
- 利用MICAPS常规资料、新疆阿勒泰地区6县1市气象站及区域自动站资料,对2015年12月11—13日阿勒泰地区发生的一次强寒潮天气过程进行诊断分析。结果表明,天气形势的演变过程为乌拉尔大槽与低纬小槽叠加东移,使地面强大的高压进入阿勒泰地区,从而导致阿勒泰地区出现大范围强寒潮天气过程。造成此次大幅度降温的主要原因为前期气温高,高空冷平流强度大,地面辐射降温强等。地形对降温也有一定加强作用,而天气现象则对最低气温出现的时间有一定影响。
- 王丹张林梅
- 关键词：强寒潮冷平流
- “11•26”阿勒泰地区特强寒潮天气过程分析
- 2024年
- 本文利用实况观测资料以及NCEP提供的分辨率为1˚ × 1˚的FNL再分析资料,对新疆阿勒泰地区2022年11月25日至28日的特强寒潮天气过程成因进行了诊断分析,结果表明,此次寒潮天气过程极端性强,爆发性剧烈、最低气温低、影响范围广、降雪量大、大风强度强。全地区共计6成气象站点达特强寒潮标准,最低气温普遍降至−30℃以下,低温中心达−48.6℃。阿尔泰山沿线出现暴雪,阿勒泰市积雪深度突破11月历史同期极值。26日偏东大风急转偏西大风,5站风力达11级以上。前期阿勒泰受暖脊控制,暖平流旺盛,地面气温持续上升至0℃。强冷空气在西伯利亚地区堆积,低涡冷中心强度达−48℃,700 hPa、850 hPa冷中心强度达−36℃、−32℃。随着欧洲脊发展东扩,西伯利亚低涡中的横槽转竖东移,地面1062.5 hPa冷高压中心沿着北方路径南下,在阿勒泰北部边境东移,−50 × 10−5℃•s−1冷平流中心进入阿勒泰,产生剧烈降温,地面超过20厘米雪面的辐射降温作用进一步加大了降温幅度。地面冷高压与新疆南部的低压中心压差达到50 hPa,气压梯度力大。冷空气进入阿勒泰后24小时内变压幅度达到20 hPa以上,产生地面西北大风。冷空气下沉加速以及地形作用都对大风强度有增幅效果。高空西风急流中心最大风速超过60 m/s,抽吸辐散作用强烈。500 hPa西伯利亚低涡受到欧洲脊前北风带引导的冷空气南下补充,同时与咸海低涡合并,强度持续增强。高低空低涡前部西南急流强盛,配合低空东风急流,水汽在阿勒泰地区上空辐合。加之锋面抬升以及阿尔泰山地形强迫抬升作用,阿尔泰山迎风坡沿线出现暴雪。
- 王丹顾张杰王红钱康妮李娜
- 关键词：寒潮低涡横槽暴雪大风
- 阿勒泰地区夏季高温特征及预报指标分析
- 2023年
- 利用2014—2018年阿勒泰地区7个县(市)的夏季高温天气资料,运用统计学方法分析了≥35℃、≥37℃和≥40℃高温天气的时空分布特征。发现2014—2018年夏季高温日数最多为2015年,最少为2018年,福海县高温日最多,青河县高温日最少,7月高温日出现频率最大,≥37℃高温日主要集中在7—8月,≥40℃高温日全部集中于7月。通过分析ECWMF数值模式未来36~48 h的500 hPa位势高度、850 hPa温度、2 m温度以及海平面气压的预报结果,细化总结出6—8月≥35℃、≥37℃和≥40℃高温精细化预报指标。
- 王丹赵江伟杨温萍
- 关键词：高温天气
- 新疆阿勒泰地区近四十年极端高温时空特征
- 2023年
- 本文利用ERA5再分析数据和NCEP月平均数据对阿勒泰地区最高气温指数的长期气候特征和变化及其天气学影响因子进行系统分析,发现阿勒泰地区夏季最高气温气候态分布呈现南高北低的分布形势,6月和8月最高温度气候态分布类似,整个夏季来说,最高气温超过40℃的地区主要位于阿勒泰地区西南部的准噶尔盆地附近,受天山山脉地形影响显著;最高气温标准差分布上表现为6月和8月最高温度标准差分布类似,7月最高温度变化幅度最大,最高温度变率较大的地区主要位于福海县北部、富蕴县西部偏西地区、阿勒泰市东南部、布尔津县南部、哈巴河县东南部和吉木乃县北部和东部;阿勒泰地区最高气温的年代际变化上,7月最高温度具有明显的年代际振荡变化,尤其在进入21世纪后更加明显。分析阿勒泰地区最高气温环流特征,发现阿勒泰地区发生极端高温天气时,伊朗副高发展东伸北抬,与北支的高压脊同位相叠加,受西太副高影响较小,中高层温度场上具有全国一致性的变化,850 hPa位势高度场上可见西太平洋地区持续向阿勒泰地区输送大量偏暖气流,西伯利亚南部地区和我国西北地区的高值系统对冷空气的东移南下形成了较强的阻挡;850 hPa温度场上同样表现出伊朗高压的影响较为明显,这在低层的垂直速度和比湿场上同样有体现;海平面气压场上表现为全国一致性的正异常,由于高空多为高压系统控制,下沉运动明显,导致地面气压偏低,从而为高温天气的维持提供了较为稳定的环流形势。
- 王丹顾张杰李新豫
- 关键词：极端高温环流形势
- 近10年阿克达拉臭氧质量浓度与气象因子的相关性研究
- 2023年
- 在人体健康以及环境保护的需求之下,开展环境预报具有重要的现实意义。为了解阿克达拉臭氧质量浓度的影响因子,开展有针对性的气象环境预报,利用2010~2019年阿克达拉站的臭氧观测资料,采用皮尔森相关系数、逐步回归等方法,分析了臭氧日最大8 h滑动平均质量浓度(用C8h(O_(3))表示)与气象因子的相关性,并建立预报方程。结果表明:能见度、日照、气温不受季节影响,与C8h(O_(3))显著正相关,气压、湿度也不受季节影响,与C8h(O_(3))显著负相关;风速与水汽压随着季节的变化,与C8h(O_(3))的相关性差异大;日照和气温与C8h(O_(3))的相关性最密切。日最高气温和日照时数引起的C8h(O_(3))变化具有一致性,日最高气温为6℃、日照时数=7 h时C8h(O_(3))出现谷值;日平均本站气压、日最小相对湿度与C8h(O_(3))有明显线性关系,当日平均本站气压低于950 hPa、日最小相对湿度小于35%时C8h(O_(3))大于平均值;臭氧污染源来自于阿克达拉西侧,风向的季节性差异使C8h(O_(3))也具有季节性变化。四季回归方程能够有效预报C8h(O_(3))的变化趋势,秋季回归方程的预报准确率最高、夏季最低。此研究为阿克达拉开展空气环境质量预报提供了参考依据。
- 王丹王丹博尔楠钱康妮
- 关键词：臭氧气象因子
- 阿克达拉PM_(2.5)演变特征及与气象要素的相关性分析
- 2024年
- 为深入了解阿克达拉PM_(2.5)颗粒物污染,利用阿克达拉国家大气本底站颗粒物监测仪器GRIMM180观测的2010~2019年PM_(2.5)数浓度及台站的常规气象观测资料,用z-score法对PM_(2.5)数据标准化进行时间变化趋势分析,利用SPSS进行Pearson系数相关分析,能够客观反映出颗粒物浓度与气象要素间的共变趋势程度。结果表明:(1)10年中PM_(2.5)浓度整体上升7.15%。季节变化表现为冬季>春季>秋季>夏季的特征。秋季为明显右偏态分布其余季节对称分布,且冬季的变化性最大。月变化周期为13个月,呈现出“U”形起伏的变化规律。日变化呈现单峰的型式,且采暖期为非采暖期浓度2倍,呈现白天堆积晚上扩散的周期。(2)PM_(2.5)与风速、相对湿度和日照时长相关性最好,且在冬季表现最为显著。PM_(2.5)最高浓度风向为正南,阿克达拉主要污染物成分主要来自西北、偏西方向。风速为10m/s时为PM_(2.5)浓度明显转折点。夏季PM_(2.5)有降水时<无降水,冬季PM_(2.5)有降水时>无降水。日照有助于加速颗粒物运动速度,促进污染物扩散。
- 王红顾张杰王丹庄晓翠
- 关键词：气象要素
