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      2020年1月5—6日烏蘭察布市大雪天氣過程分析及智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)檢驗(yàn)

      2021-10-31 17:24:09郭宏力
      農(nóng)業(yè)災(zāi)害研究 2021年6期
      關(guān)鍵詞:環(huán)流形勢降雪

      郭宏力

      摘要 利用氣象要素觀測資料,分析2020年1月5—6日烏蘭察布市大雪天氣過程。結(jié)果顯示:此次大雪天氣的影響系統(tǒng)包括深厚的高空低槽、700 hPa切變線、蒙古地面冷高壓、地面倒槽等;烏蘭察布市低層輻合,高層輻散的特征,滿足了降雪的動(dòng)力條件;低層西南與東南氣流共同提供水汽;智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)時(shí)間越臨近,預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性越高。

      關(guān)鍵詞 降雪;環(huán)流形勢;物理量分析;智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)

      中圖分類號(hào):P44 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:B 文章編號(hào):2095–3305(2021)06–0069–03

      烏蘭察布地處內(nèi)蒙古中部,位于內(nèi)蒙古高原,地勢呈中間高、兩邊低趨勢。冬季常見的災(zāi)害性天氣為暴雪,通常伴有寒潮、大風(fēng)和降溫。近年來,許多學(xué)者對(duì)內(nèi)蒙古中西部暴雪產(chǎn)生過程進(jìn)行了分析研究,如蘇日娜[1]分析了2017年2月河套地區(qū)暴雪水汽輸送特征?;诖耍贸R?guī)性氣象資料,分析了2020年1月5—6日烏蘭察布市大雪天氣過程的環(huán)流形式演變特征。此外,對(duì)物理量場進(jìn)行診斷分析,旨在為烏蘭察布市強(qiáng)降雪預(yù)報(bào)提供參考。

      1 天氣實(shí)況

      2020年1月5—6日烏蘭察布市迎來了一次全市范圍內(nèi)的中到大雪天氣。其中1個(gè)國家站達(dá)到大雪量級(jí)(豐鎮(zhèn)6.3 mm),其他10個(gè)國家站均達(dá)到中雪量級(jí)(圖1)。

      2 高空環(huán)流形勢特征

      2.1 500 hPa

      5日08:00(圖2a),西西伯利亞地區(qū)有-32℃的冷中心,內(nèi)蒙古中北部受暖高脊控制,90°E~105°E,42°N~51°N范圍內(nèi)存在特別活躍的冷平流。青藏高原和貝加爾湖分別有高空槽生成,且貝加爾湖槽與青海地區(qū)小槽合并向東移動(dòng)。西南暖濕氣流向北推進(jìn)至內(nèi)蒙古中部,大部分地區(qū)溫度露點(diǎn)差t-td≤4℃,標(biāo)志著內(nèi)蒙古中部地區(qū)濕度明顯增大。5日20:00(圖2b),烏蘭察布地區(qū)處于高空槽底前部,受暖平流影響,溫度露點(diǎn)差t-td≤1℃,具備了降水的濕度條件。

      2.2 700 hPa

      5日20:00(圖3a),內(nèi)蒙古地區(qū)西部形成強(qiáng)大的高壓系統(tǒng)。冷式切變橫穿烏蘭察布市,切變后部西北冷空氣與切變前部暖濕西南氣流、西南大風(fēng)速帶攜帶的暖濕氣流于烏蘭察布地區(qū)交匯,且t-td≤1℃。在充足的西南水汽供應(yīng)、冷高壓前部西北冷空氣和切變共同影響下,烏蘭察布市有大范圍降雪。

      2.3 850 hPa

      5日20:00(圖3b),內(nèi)蒙古地區(qū)西部與東南沿海形成強(qiáng)大的高壓系統(tǒng)。內(nèi)蒙古中部烏蘭察布市處于兩高之間的低壓槽中,同時(shí)烏蘭察布市南部受暖濕切變影響,加之四川盆地附近形成閉合的低壓系統(tǒng),其前部的偏南氣流攜帶大量水汽北上到達(dá)烏蘭察布地區(qū),t-td≤1℃的濕區(qū)已開始影響內(nèi)蒙古中部地區(qū),充足的水汽導(dǎo)致烏蘭察布市大范圍降雪。

      3 地面環(huán)流形勢特征

      5日08:00(圖4a),蒙古冷高壓位于80°~110°E,43°~53°N區(qū)域,中心達(dá)1 057.5 dagpm,而我國中部地區(qū)受地面低壓控制,低壓中心位于四川盆地西部地區(qū),中心達(dá)1 012.5 dagpm。烏蘭察布市處于地面兩高之間,地面低壓倒槽橫穿全市,且處于倒槽前東南氣流的控制中,從黃海與東海帶來充足的水汽供應(yīng)。5日20:00(圖4b),內(nèi)蒙古中部的地面倒槽繼續(xù)向東北伸展,阻礙蒙古高壓的移動(dòng),使其原地發(fā)展壯大。

      4 物理量場特征

      4.1 相對(duì)濕度場

      5日08:00~20:00,烏蘭察布市高層大氣始終受西南暖濕氣流控制,中低層受西南和東南氣流共同影響,將南海、東海和黃海豐沛的水汽源源不斷的輸送至內(nèi)蒙古中部烏蘭察布地區(qū)。從烏蘭察布市5日20:00時(shí)相對(duì)濕度場(圖5)可以看出,烏蘭察布地區(qū)相對(duì)濕度達(dá)90%~100%,充分顯示出低層西南與東南氣流共同影響下的水汽輸送作用。

      4.2 垂直速度場

      從5日14:00(圖6)低層850 hPa與高層300 hPa垂直速度場可以看出,低層以負(fù)值為主,高層以正值為主,說明低層輻合、高層輻散,為此次降雪提供了有利的動(dòng)力條件[2]。

      5 智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)檢驗(yàn)

      本次烏蘭察布市大雪過程主要集中在5日08:00~6日08:00,比較本時(shí)段內(nèi)蒙古智能網(wǎng)格的預(yù)報(bào)結(jié)論和降雪實(shí)況發(fā)現(xiàn),智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)與本次降雪實(shí)況相符,對(duì)降雪的落區(qū)等預(yù)報(bào)較為精準(zhǔn)。智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)時(shí)間越臨近,預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性越高。

      此次降雪覆蓋烏蘭察布市全市,現(xiàn)選取涼城和四子王旗站點(diǎn)(圖7)進(jìn)行分析。涼城5日14:00的智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)降雪量和實(shí)況降水較吻合,5日17:00~6日05:00智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)都較實(shí)況值偏大;四子王旗5日08:00~11:00出現(xiàn)1.9 mm降雪量,智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)出現(xiàn)漏報(bào),5日14:00~20:00,智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)都較實(shí)況值偏小,23:00智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)與實(shí)況值一致,6日02:00智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)值偏大。

      6 結(jié)論

      (1)此次大雪天氣的影響系統(tǒng)包括深厚的高空低槽、700 hPa切變線、蒙古地面冷高壓、地面倒槽等。

      (2)烏蘭察布市低層輻合,高層輻散的特征,滿足了降雪的動(dòng)力條件;低層西南與東南氣流共同提供水汽;智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)時(shí)間越臨近,預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性越高。

      參考文獻(xiàn)

      [1] 蘇日娜.2017年2月河套地區(qū)暴雪水汽輸送特征分析[J]. 科技風(fēng), 2019(4): 10.

      [2] 蘇玥,宋海清,張存厚,等.內(nèi)蒙古西中部一次暴雪天氣過程分析[J]. 內(nèi)蒙古氣象, 2019(2): 8-11.

      責(zé)任編輯:黃艷飛

      Abstract Based on the observation data of meteorological elements, the heavy snow weather process in Ulanqab city from January 5 to 6, 2020 was analyzed. The results showed that: The influence system of this heavy snow weather includes deep upper trough, 700 hPa shear line, Mongolian surface cold high pressure, surface inverted trough and so on; The characteristics of convergence of low-level and divergence of high-level in Ulanqab meet the dynamic conditions of snowfall; The southwest and southeast air currents in the lower layer provide water vapor together; The closer the intelligent grid forecast time is, the higher the forecast accuracy is.

      Key words Snowfall; Circulation situation; Physical quantity analysis; Intelligent grid forecast

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