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付伟

作品数:3 被引量:3H指数:1
供职机构:安徽省芜湖市气象局更多>>
发文基金:国家自然科学基金安徽省自然科学基金更多>>
相关领域:农业科学环境科学与工程建筑科学天文地球更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 1篇天文地球
  • 1篇建筑科学
  • 1篇环境科学与工...
  • 1篇农业科学

主题

  • 2篇气候
  • 1篇短期气候
  • 1篇短期气候预测
  • 1篇月尺度
  • 1篇商品果率
  • 1篇水汽
  • 1篇水汽收支
  • 1篇水汽输送
  • 1篇水汽输送特征
  • 1篇葡萄
  • 1篇气候因子
  • 1篇气候预测
  • 1篇内涝
  • 1篇后向轨迹
  • 1篇HYSPLI...

机构

  • 3篇安徽省芜湖市...
  • 1篇安徽省气象局
  • 1篇安徽省气候中...

作者

  • 3篇付伟
  • 1篇何冬燕
  • 1篇马菊

传媒

  • 2篇大气科学学报
  • 1篇气象科技

年份

  • 1篇2024
  • 1篇2021
  • 1篇2017
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
芜湖市一次引发严重内涝暴雨过程的水汽输送特征
2024年
基于自动气象观测站降水数据、中国降水数据集、ERA5再分析资料及NCEP/NCAR再分析数据,使用水汽收支分析、HYSPLIT后向轨迹追踪和水汽输送贡献率等方法对2022年6月5日凌晨芜湖市一次引发严重内涝暴雨过程的水汽输送特征进行了分析。结果表明:此次暴雨过程出现在200 hPa分流区和850 hPa低空急流左前方,500 hPa冷空气在低空急流出口北侧不断激发对流云团,形成强降水。高层辐散和低层辐合增强了水汽的水平辐合和垂直输送,西南低空急流持续加强,将水汽不断输送至暴雨区,为暴雨的出现提供了必要的水汽条件,使芜湖市在强降水发生前水汽充沛,湿层深厚且持续增湿。暴雨出现时大气可降水量、850 hPa比湿、水汽通量和水汽通量散度分别达到71.0 kg·m^(-2)、16.0 g·kg^(-1)、15.0 g·hPa^(-1)·cm^(-1)·s^(-1)和-3.0×10^(-6)g·cm^(-2)·hPa^(-1)·s^(-1)。850 hPa水汽通量散度的变化与暴雨的出现和强度变化有较好的对应关系,雨强最强时段可达-8.0×10^(-6)g·cm^(-2)·hPa^(-1)·s^(-1)。水汽收支和追踪分析结果显示:水汽流入主要发生在对流层低层的西边界和南边界,暴雨发生前流入层深厚,有向上的水汽垂直输送。整层水汽流入量约为56.0×10^(7)t·h^(-1),主要流入高度为850~700 hPa,单层流入量最大可达9.0×10^(7)t·h^(-1),水汽主要源自孟加拉湾和南海,其水汽通道轨迹占比为32.0%,水汽输送贡献率达55.4%。暴雨出现时水汽流入层降低,流入量减少,水汽垂直输送减弱,总水汽净流入集中在850 hPa,净流入量为1.0×10^(7)t·h^(-1)左右,水汽主要源自南海,其水汽通道轨迹占比为46.0%,水汽输送贡献率达60.3%。
付伟魏秋实邱学兴司红君
关键词:水汽输送水汽收支
基于气候系统指数的月尺度霾日定量预测方法研究——以芜湖市为例被引量:1
2021年
利用1955—2018年芜湖市国家气象观测站资料,1980—2018年国家气候中心气候系统指数资料,对芜湖市近64 a的霾日气候序列进行重建,在此基础上使用线性趋势和Mann-Kendall方法,系统分析了芜湖市霾日的气候特征。以芜湖市为例,借助多元逐步回归方法,尝试研究了一种以气候系统指数为自变量,霾日为因变量,建立霾日预测方程并对月尺度霾日进行定量预测的方法。结果表明:1)重建的霾日时间序列能够更客观的反映芜湖市霾日实际的长期变化特征。近64 a霾的气候特征:年日数显著增加,并在1980年左右出现突变;季日数在冬、秋季较多,夏季最少,四季均呈显著增多趋势,增速秋季最快,夏季最慢;月日数在1、12、11月较多,7、8月较少。中度以上霾的气候特征:年日数显著增加,表现出渐变特征;季日数冬季最多,夏季最少,除夏季外均显著增多趋势,增速冬季最快,秋、春季次之;月日数在1、12、11月较多,5、6月较少,8月则从未出现过。2)各月霾日、中度以上霾日与多项月气候系统指数表现出显著的相关性,使用这些指数,计算出各月霾日、中度以上霾日的预测方程,最后对方程效果进行检验。
付伟司红君何冬燕卢尧刘蕾杨琼琼邹莹瑾
影响芜湖葡萄商品果率关键气候因子特征及预测被引量:2
2017年
基于1994—2014年研究区葡萄的逐年商品果率数据,1965—2014年芜湖市逐月的气象数据和1981年7月至2014年6月国家气候中心的逐月88项新大气环流指数、26项海温指数,使用相关性分析、线性趋势、MannKendall和多元逐步回归分析,对影响葡萄商品果率的关键气候因子进行遴选,并在此基础上对遴选因子的近50年变化特征和短期气候预测进行了分析与研究。结果表明:影响葡萄商品果率的关键气候因子有7、8月的平均气温(T_7,T_8)、最高气温(T_(max7),T_(max8))、最低气温(T_(min7),T_(min8))、相对湿度(R_(H7),R_(H8))、日照时数(S_7,S_8),以及8月的平均气温日较差(ΔT_8),近50年T7、T_(max7)和T_(min7)显著升高,RH7、ΔT8和S8显著下降,其中T7、T_(max7)、ΔT_8的变化以渐变为主,而T_(min7)、R_(H7)、ΔT_8则发生过突变。这些关键气候因子与前期1年内的多项大气环流指数和海温指数显著相关,并遴选其中关键指数作为预测芜湖市7、8月葡萄商品果率关键气候因子的短期气候预测指标,计算出气候因子的预测方程,以期为葡萄种植能够有效应对气候影响、保证商品果率提供帮助。
司红君付伟马菊程传云
关键词:葡萄商品果率短期气候预测
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