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三种气温预报产品黑龙江省预报效果检验被引量：1: 2022年; 利用T639模式预报产品和黑龙江省83个国家气象站气温实况观测资料,采用最优预报因子方法选取预报因子,应用多元回归方法建立逐站日最高气温和日最低气温的MOS预报方程;对MOS、中央气象台指导预报(SCMOC)和T639三种气温预报产品的日最高气温和日最低气温预报效果进行对比检验分析,并用EOF方法检验预报与实况的时空变化特征一致性。结果表明:与实况的时空变化一致性方面,MOS和SCMOC较好,T639略差;预报效果方面,MOS和SCMOC对日最高气温和日最低气温的2℃预报准确率普遍高于T639,MOS的预报准确率在日最高气温方面高于SCMOC,在日最低气温方面低于SCMOC;MOS对T639气温预报产品改善效果明显,尤其对冬季日最低气温的预报改善效果十分显著;MOS较T639气温预报改善效果与T639模式预报效果呈负相关关系,主要表现为,MOS预报改善效果在T639预报准确率低的山区明显优于平原,在春、夏季,预报准确率较低的日最高气温明显优于日最低气温,在冬季,预报准确率较低的日最低气温优于日最高气温;MOS气温预报方法的预报性能较理想,SCMOC对黑龙江省预报难度较大的日最低气温预报效果较好。; 孟莹莹李树岭赵玲白雪梅闫敏慧; 关键词：预报准确率

黑龙江省一次伴有龙卷的暖区暴雨成因分析被引量：9: 2020年; 2014年7月19日夜间黑龙江克山出现雨强超过90 mm的短时强降水,利用常规观测资料、区域站资料、NCEP/NCAR再分析资料等对此次冷锋前部的暖区强降水成因进行分析。结果表明:(1)此次强降水出现在580 dagpm线附近,副高诱发的超低空急流为强降水提供了充沛的水汽和不稳定能量。(2)地面辐合线和地形抬升触发对流。高空急流东移,高空急流出口区左侧和辐散区与低层辐合相耦合促使对流快速发展增强。耦合消失,强降水则快速减弱。(3)低层暖平流明显,尤其地面具有暖锋锋生特征。强降水出现在不稳定层结和上升运动快速增强的阶段。(4)地面~200 hPa辐合层形成深厚的上升运动区,促使对流快速发展。(5)中尺度对流雨带沿地面辐合线生消。降水先出现在暖湿舌前部。随后,强降水产生的冷空气抬升暖湿空气形成冷锋特征的降水,由于强降水和冷空气的正反馈作用,降水持续时间长。冷空气势力最强时,伴随中尺度气旋性环流及0~1 km强垂直风切变有利于龙卷产生。(6)开口状地形的辐合作用、抬升及局地地形导致的中尺度环流风场对暖区降水的形成和维持作用显著。; 徐玥张桂华孟莹莹张礼宝; 关键词：暖区暴雨中尺度对流系统龙卷

黑龙江省一次强降水的动力强迫作用分析被引量：5: 2022年; 利用常规气象观测资料、区域自动站加密观测资料、FY-4卫星云图、新一代天气雷达、ECMWF细网格、GRAPES_MESO及NECP的1°×1°再分析资料,分析2019年8月6日08:00至8日08:00,黑龙江省中部和西南部的强降水过程动力机制,以及引发的降水性质和降水分布特征。结果表明:(1)强降水过程共分3个阶段2种性质:与冷涡相连的鞍形场的对流云降水;鞍形场和增强暖锋共同作用的混合云和对流云降水;台风“范斯高”残涡作用下,改变云系移动路径形成的对流云降水。(2)冷涡、副热带高压、台风的相互作用,是该过程产生的根本原因;副热带高压和台风外围暖湿气流配合冷涡冷空气,为强降水提供水汽和不稳定条件;狭窄的水汽输送通道造成了强降水的空间不连续性;低层辐合线为强降水提供触发条件;鞍形场的稳定结构、大小兴安岭南麓强迫抬升、台风系统阻挡延长强降水的持续时间。; 吴迎旭张礼宝张迎新周一赵柠孟莹莹栾晨赵广娜; 关键词：强降水冷涡

黑龙江省暴雨预报失误分析被引量：4: 2020年; 2016年7月23-24日,黑龙江省出现了一次大雨、局地暴雨天气。主要降水区预报较实况偏西,对暴雨西部报空,东部漏报。本文利用观测资料和数值预报产品、再分析资料,分析预报过程,讨论失误原因:预报区域没有出现较大降水主要是触发和抬升条件不利,因此虽然大气层结条件较好,低层水汽和能量条件均较好,但仍然没有出现强降水;而偏东地区在24日地面上有中尺度辐合线,与该地大气不稳定层结条件和较好水汽辐合、较高对流有效位能相配合,产生了暴雨。; 王承伟徐玥孟莹莹齐铎王深义孙琪; 关键词：暴雨不稳定层结水汽条件中尺度辐合线

2008—2016年黑龙江省短时强降水分布特征及影响系统被引量：6: 2017年; 利用2008—2016年6-8月黑龙江省844个自动雨量站资料,采用了多级判别法、一元线性回归、平均值显著性检验、配料等方法统计黑龙江省311天的2 154个站次短时强降水的时空分布特征;再利用常规气象资料、NECP的1°×1°再分析资料总结这些短时强降水在对流层中层500 h Pa和地面主要影响系统。分析结果表明:黑龙江省短时强降水日数和站次都与本年6-8月全省总平均降水量成线性关系,相关性分别为0.841和0.917;按照区域尺度划分的局地性、区域性和大范围短时强降水中,在强降水日数和分布上依次减小和不均,在强降水站次和连续性上依次增加;2008年和2013年分别为短时强降水最少和最多的年份;局地性和区域性短时强降水分别在7月上、下旬为达到峰值,大范围短时强降水在6月上、中旬分布很少,8月下旬没有,其它时间均匀分布;由于受太阳辐射,下垫面影响,午后12~19时是强降水高发期,14~15时达到站次最高值,1~4时为站次最低值;短时强降水主要分布在海拔为100~200 m的西南地区,北部地区分布较少;北部和东南部部分地区没有大范围短时强降水产生;多项数据表明太阳辐射导致的非绝热加热为强降水特别是局地强降水带来巨大贡献;高空低值系统与地面锋面共同影响是产生短时强降水及增加降水面积的主要影响系统;由于受降水性质和系统发生频率以及水汽和热力等条件影响,受高空槽前配合地面暖锋影响比例最大。; 吴迎旭周一孟莹莹周奕含; 关键词：自动雨量站短时强降水

隆冬季节四次低温天气成因对比分析: 2021年; 本文主要基于实况观测资料,对比分析黑龙江省隆冬季节四次低温天气的天气形势、影响系统及部分气象要素特征,发现:亚洲中高纬500 hPa高度场为西高东低、北高南低环流形势有利于黑龙江省出现低温天气。黑龙江省上空受冷涡影响比受高空槽影响时低温程度易更重。中层冷涡与冷空气接近重合且位于黑龙江省附近时,黑龙江省在低层位于冷涡后或高空槽后的西北气流里,在海平面气压场上位于冷高压前部等压线较稀疏区域,黑龙江省低温易较强。在高空冷空气强度接近时,中低层风速越小,低温程度越强。; 李树岭赵玲孟莹莹庞博付雯; 关键词：冷空气风速冷高压

基于ECMWF细网格、GRAPES的短时强降水潜势预报和检验被引量：6: 2021年; 利用2016—2018年6—8月ECMWF细网格、GRAPES_GRAPES(简称GRAPES)、黑龙江省822个自动站资料研究黑龙江省6—8月短时强降水(一般短时强降水和极端短时强降水)的预报方法和各影响因子指标与它们之间的融合。采用双线插值法或临近格点法、分位数法、配料法、排除法、多重分析法等形成以水汽、不稳定、抬升为框架的客观预报方法。研究发现,强降水的环境背景不仅受限于各物理因子阈值,还与它们之间融合密切相关。各因子间存在一定旬差异和日较差,与水汽相关的各阈值夜间大于白天,热力不稳定性白天高于夜间。6月中上旬与水汽含量相关的各因子阈值小于其它时段。从检验结果看,由于强降水的突发性、局地性和研究方法以及模式本身的特征,预报的空报率非常大,漏报率较低,TS评分最低且随着强降水分布密度的降低而降低。一般性强降水检验中,两种模式点对点检验的TS评分为0.015左右,14和40 km为半径的点对面检验中TS评分约0.03和0.08。极端强降水检验中,两种模式点对点检验TS评分约0.004,14和40 km点对面检验TS约0.007和0.02。7月由于强降水分布密度相对较大,检验效果也相对较好。一般性强降水检验TS评分EC细网格高于GRAPES_GRAPES,而极端强降水检验TS评分刚好相反。; 吴迎旭孟莹莹周一赵柠李兴权刘松涛吴岩; 关键词：短时强降水潜势预报

大小兴安岭林区风场动力降尺度对比研究被引量：3: 2019年; 对2017年春季黑龙江省大、小兴安岭林区的6个代表站点10m风场进行降尺度分析,并结合观测数据对比分析了WRF模式和CALMET降尺度模式的10m风速、风向预报结果。结果表明:两模式逐小时风速预报与观测的相关系数为0.5—0.7,且随着风速的增加,模式的预报准确率逐渐提高,夜间的风速预报偏差较大,进入白天后,偏差明显减小。WRF模式对风速变化趋势的预报效果优于CALMET模式,与观测的风速相关性更高,而CALMET模式对较大风速的预报效果优于WRF模式。在风向预报方面,WRF和CALMET的风向模拟与观测风向均有较好的一致性,模式预报准确率较高的两个风向也刚好对应各站的盛行风向。同时,本文用回归方法对日平均风速进行订正发现,订正后各站的日平均风速预报准确率平均提高了50%,具有较好的业务应用价值。; 孟莹莹曹殿斌吴岩王子洋; 关键词：林区风场 WRF

黑龙江省暴雨预报失误分析: 2020年; 2016年7月23-24日,黑龙江省出现了一次大到暴雨天气。主要降水区预报较实况偏西,对暴雨西部报空,东部漏报。本文利用观测资料和数值预报产品、再分析资料,分析预报过程并讨论失误原因:预报区域没有出现较大降水主要是触发和抬升条件不利,因此虽然大气层结条件较好,低层水汽和能量条件均较好,但仍然没有出现强降水;而偏东地区在24日地面上有中尺度辐合线,与该地大气不稳定层结条件和较好水汽辐合、较高对流有效位能相配合,产生了暴雨。; 王承伟徐玥孟莹莹齐铎王深义孙琪; 关键词：暴雨不稳定层结水汽条件中尺度辐合线

漠河1月份日最低气温和逆温预报指标初探被引量：1: 2018年; 为提高中国最北部漠河县隆冬季节日最低气温预报准确率,利用地面和高空站点观测资料以及ECMW粗网格的850 hPa气温资料(T850 hPa),利用天气学方法和双线性插值等统计学方法,分析漠河1月份日最低气温(Tmin)与T850 hPa之间温度差△t(△t=Tmin-T850 hPa)与天气形势和天气状况之间的关系,总结出漠河1月份日最低气温预报指标。△t多为负值,所以△t大小也表示Tmin与T850hPa之间的逆温程度。把逆温程度分为A、B、C、D四级。逆温较轻的A级和B级与降雪和冷空气关系密切,逆温较重的C级和D级与晴空和暖空气关系密切。A级△t为-(2-6)℃,B级△t为-(7-11)℃,C级△t为-(12-16)℃,D级△t为-(17-21)℃。已利用这些预报指标成功地预报出2018年1月23-25日漠河-45℃左右的罕见寒冷天气。; 赵玲齐铎任丽孟莹莹; 关键词：日最低气温逆温

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孟莹莹

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