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文档简介

配料法在气象中的运用升强迫、不稳定、水汽和降水效率。一种预报方法,可以用于强降水等天气预报。配料法中诊断量是由观测或推导得到的量,能被用来估量一个成分的存在和量的选择也是不同的。而且,给定诊断量的量级范围,只是一个潜势的指示,并不性。露点温度的定义:湿空气在水汽含量不变的条件下,等压降温到达对水面饱和时的温度,可以知道温度露点差t-td气越接近饱和。垂直运动、蒸发、湍流等。强迫,饱和地转相当位涡ζPVes被用来诊断不稳定的区域,相对湿度和温度露点IZHIZHIZH降水量级越大。用气象学问作预报的方法等,这其中又有阅历规章的应用、推断树方法、中尺度数值模拟及动力—统计预报方法等。针对暴雨的预报方法也有很多:如综合叠套MOS(MDCE(模式、诊断、云图、阅历)预报法等。定义:陶诗言先生将这种基于暴雨等强对流天气物理机制生疏根底上,通过分析关键物理因子相互协作和演化过程的预报方法形象概括总结为实际应用中,可以通过定量计算或定性分析对暴雨发生进展起重要作用的根本物理量,从这些根本量的搭配方式,推想是否会产生暴雨天气。的空间分布,也可以做出暴雨落区潜势预报。“配料法”的步骤:在对暴雨发生从上节降水的根本关系式中,可以选取降水效率、水汽含量、上升速度以及降水持续时间作为暴雨预报的根本“配料”,实际应用中可以选取相应的诊断量来表示。接下来是诊断因子的选取断因子的选取应针对不同地域、气候背景和影响系统来灵敏选择。最终是计算诊断量,争论其与暴雨的对应关系。可以运用统计的方法或定性分析诊断因子在暴雨发生进展中的演化特征,留意多种因子的综合叠套,出的诊断因子的量值,具有确定的指标意义,但很难作为严格的阈值使用,这种因子的选择和量值确实定具有很大的灵敏性。小结:关键在于适宜因子的选取和对这些因子正确搭配的推想。这一思路也可以应用于龙卷、冰雹、雷暴大风等强对流天气的预报。多样,这取决于对不同天气过程的生疏,对一次降水个例的分析,旨在说明如天气演化过程内在机制的生疏。解决的方法就是将“配料法”与数值模式输出结合,利用模式供给的诊断强对流的各种参数。因此,在数值模式预报的根底上,运用“配料法”来给出强降水的潜势预报,也是一种数值预报解释应用的思路。强降水的发生,不是孤立因子作用的结果,对于梅雨锋暴雨,水汽是必要条件,但垂直运动的进展和抬升触发机制也必需与之协作,这也印证前文中对强降水机制都需要进展综合分析,查找各种“配料”耦合的最正确时机。〔类似于分型方法〕等。鉴于流型辨识方法存在自身的局限性〔简洁造成漏报和空报的现象,所以提出了与之互补的“配料法一位。对于雷暴,有三个根本的构成要素:底层水

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