CN114117314A - 一种判定登陆热带气旋降水分布的方法 - Google Patents

一种判定登陆热带气旋降水分布的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114117314A
CN114117314A CN202111334827.2A CN202111334827A CN114117314A CN 114117314 A CN114117314 A CN 114117314A CN 202111334827 A CN202111334827 A CN 202111334827A CN 114117314 A CN114117314 A CN 114117314A
Authority
CN
China
Prior art keywords
water vapor
vapor flux
tropical cyclone
precipitation distribution
tropical
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202111334827.2A
Other languages
English (en)
Inventor
崔宇升
吕海滨
单仲楠
骆圣哲
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jiangsu Ocean University
Original Assignee
Jiangsu Ocean University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jiangsu Ocean University filed Critical Jiangsu Ocean University
Priority to CN202111334827.2A priority Critical patent/CN114117314A/zh
Publication of CN114117314A publication Critical patent/CN114117314A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01W—METEOROLOGY
    • G01W1/00—Meteorology
    • G01W1/10—Devices for predicting weather conditions

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Atmospheric Sciences (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Cyclones (AREA)

Abstract

本发明公开了一种判定登陆热带气旋降水分布的方法，判定热带气旋引起降水分布的步骤包括:(1)获取热带气旋路径跟踪数据；(2)获取热带气旋过境期间的850hpa‑200hpa的风场、温度、相对湿度、垂直速度等NCEP FNL资料；(3)根据热带气旋过境区域内的大气资料计算850hpa‑200hpa的累计垂直速度与水汽通量的乘积作为累积水汽搬运强度；(4)分析计算结果，评估降水分布；本发明考虑了热带气旋对降水分布的多种因素，尤其是对整个对流层的综合考量，提高了判定降水范围的准确度，该公式适用于所有海域的降水分布。

Description

一种判定登陆热带气旋降水分布的方法
技术领域
本发明属于降水分布判定技术领域，具体涉及一种判定登陆热带气旋降水分布的方法。
背景技术
热带气旋(Tropical Cyclone : TC)是发生在热带海洋上具有暖心结构的强烈的气旋性涡旋。热带气旋（TC）在登陆时常常会伴有极端降雨事件，给受影响地区带来非常强的降雨，并且可能会带来洪水等意想不到灾难，是世界上沿海地区最具破坏性的灾难之一。就目前研究而言，虽然热带气旋路径预测方面有了很大的进步，但是对其降水预报还有很大的不足，常常会因为对降水预报的不准确而带来意想不到的灾难。
热带气旋的降水分布与风暴强度、移动速度、气旋位置、垂直风切变(VWS)、地形以及大尺度环境条件等有关。大多数研究表明，降水的不对称性通常取决于VWS和TC在海面上的移动，大部分降水落在顺切变及顺切变左侧区域。因此多数学者通常是使用环境垂直风切变来判断降水发布，但是登陆期间由于地形情况以及大气环境的复杂性，会对降水分布带来更多不确定的影响。
现有的环境垂直风切变通常是850 hPa和200 hPa之间的差值，在判断降水分布具有非常成熟的应用，通常降水集中在顺切变及其左侧。根据式(1-3)可计算出风的环境垂直风切变。
Figure 670864DEST_PATH_IMAGE001
(1)
Figure DEST_PATH_IMAGE002
(2)
Figure 525688DEST_PATH_IMAGE003
(3)
Figure DEST_PATH_IMAGE004
和
Figure 243108DEST_PATH_IMAGE005
分别为200 hPa和850 hPa的纬向风速。
Figure DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure 573071DEST_PATH_IMAGE007
分别为200 hPa和850hPa经向风速。VWS是计算得到的环境垂直风切变矢量。登陆后因为有更复杂的地形、大气环境等情况常常对降水判断分布不够准确。
发明内容
本发明旨在解决现有评价热带气旋影响降水分布不够整体、直观的问题，提供一个更加全面完善的方法，来判定热带气旋登陆时的降水分布，具有理论和实际的意义。
为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案，判定登陆热带气旋降水分布，包括如下步骤：
(1)获取热带气旋路径跟踪数据；
(2)获取热带气旋过境期间的水平风速、垂直速度、相对湿度和气温资料；
(3)根据水平风速、相对湿度、气温计算水汽通量，其公式如下；
Figure DEST_PATH_IMAGE008
式中g为重力加速度，
Figure 325126DEST_PATH_IMAGE009
为向量风速，q为比湿，水汽通量单位为g/(cm·s·hPa)。
(4)根据水汽通量和垂直速度计算850hpa-200hpa累积水汽搬运强度，其公式如下；
Figure DEST_PATH_IMAGE010
式中
Figure 85272DEST_PATH_IMAGE011
为垂直速度，单位为hPa/H。
Figure DEST_PATH_IMAGE012
表示
Figure 289988DEST_PATH_IMAGE012
表示水汽搬运累积强度（Cumulative strength of water vapor transport）。
Figure 895413DEST_PATH_IMAGE013
表示 850hpa-200hpa所有水平层的垂直速度与水汽通量乘积的累加。
(5)分析计算结果，评估并判断降水分布范围。
优选地，所述热带气旋路径跟踪数据可由联合台风警报中心（Joint TyphoonWarning Center：JTWC）（https://www.metoc.navy.mil/jtwc/jtwc.html）提供。NCEP FNL全球业务分析资料(水平风速、垂直速度、相对湿度和气温)来自全球资料同化系统(GDAS)。时间分辨率为6小时，空间分辨率为(5/2)˚×(5/2)˚。(可以在https://rda.ucar.edu/datasets/ds083.2/获取)。
上述技术方案可以得到以下有益效果：
该方法相较于之前的登陆热带气旋引起降水分布的判断方法考虑了更丰富、立体的影响因子，具有更明确的物理意义，大大提高了判定登陆热带气旋引起降水分布的准确性。另外，本发明对于热带气旋发生的地区没有局限性,为热带气旋带来的降水灾害预警研究提供便利。
附图说明
图1为计算登陆热带气旋降水分布判断指标流程图；
图2为2002 ARB 01和2018 TC Luban移动轨迹图；
图3为累积水汽搬运强度分布图；
图4为热带气旋登陆期间GPM 0.5h(0.1° x 0.1°)的降水分布图；
图5为热带气旋登陆期间亮温（BT）0.5 hours(4km pixel resolution)的分布图；
图6为两个热带气旋在各自研究时段内的位置、时间、强度、中心气压。
具体实施方式
为了使本发明的技术方案及其优势更加清楚明晰，以下结合附图及实施例，对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。实施例选取以2002年ARB 01和2018年TC Luban两个具有相似路径特性的热带气旋为例。
请参阅图1，是本发明实施例的基于水汽通量和大气垂直运动对热带气旋降水分布判断的新方法流程图。以下结合附图对实施例进行详细说明:
(1) 图6为用于研究登陆降水的热带气旋案例。获取案例中热带气旋路径跟踪数据（图2）。ARB 01于2002年5月5日18时生成，于2002年5月10日12时登陆，于2002年5月10日18时消散; Luban于2018年10月5日18时生成，于2018年10月14日6时登陆，于2018年10月14日18时消散。
(2)获取热带气旋过境期间850hpa-200hpa的水平风速、垂直速度、相对湿度和气温资料。
请参阅图3，显示了热带气旋“ARB 01”以及“Luban”在研究时段内过境水汽搬运累积强度的变化情况。使用NCEP FNL全球业务分析资料(水平风速、垂直速度、相对湿度和气温)。时间分辨率为6小时，空间分辨率为(5/2)˚×(5/2)˚，包括了1000hpa-100hpa的整个对流层数据资料。
获取热带气旋登陆期间的降水率分布数据（图4）与亮温数据（图5）进行对比分析。其中降水率为半小时的统计，亮温数据则表示对流，当小于-75℃时被定义为强对流。
(3) 利用NCEP FNL资料计算研究区域与时间段内累积水汽搬运强度；
本次计算使用水平层为level = 850hPa；800 hPa；750 hPa；700 hPa；650 hPa；600 hPa；550 hPa；500 hPa；450 hPa；400 hPa；350 hPa；300 hPa；250 hPa；200hPa。
① 计算每一个水平层的水汽通量：
Figure DEST_PATH_IMAGE014
所采用的水平风速(u, v) ，比湿q为对应水平层的水平风速与比湿。
② 计算每一个水平层的水汽通量与垂直速度的乘积：
Figure 501975DEST_PATH_IMAGE015
所采用的水汽通量，垂直速度
Figure 26497DEST_PATH_IMAGE011
为对应水平层的水汽通量与垂直速度。
(4) 对每一个水平层的水汽通量与垂直速度的乘积相累加：
Figure DEST_PATH_IMAGE016
Figure 718509DEST_PATH_IMAGE017
表示为level = 850hPa；800 hPa；750 hPa；700 hPa；650 hPa；600 hPa；550hPa；500 hPa；450 hPa；400 hPa；350 hPa；300 hPa；250 hPa；200hPa所对应的水汽通量与垂直速度的乘积所累加。
(5)分析计算结果，评估热带气旋引起的降水分布状况。
值越小表明越有降水的可能性。根据图3可以明显的表明，CS越小，累积水汽搬运强度越强，代表降水的可能性更大。与图4的3小时降水率分布图、图5亮温所代表的对流区分布相比较，有很明显的对应关系。
本发明考虑了热带气旋对降水分布的多种因素，尤其是对整个对流层的综合考量，提高了判定降水范围的准确度，该公式适用于所有海域的降水分布。
以上所述均为本发明的优选实施方式，对于本技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的原理前提下，对本发明的各种等价形式的修改均属于本申请所附权利要求的保护范围。

Claims (7)

1.一种判定登陆热带气旋降水分布的方法，其特征在于：所述方法如下:
S1: 获取热带气旋路径跟踪数据；
S2: 获取热带气旋过境期间的水平风速、垂直速度、相对湿度和气温资料；
S3: 根据水平风速、相对湿度、气温计算水汽通量；
S4: 根据水汽通量和垂直速度计算累积水汽搬运强度；
S5: 分析计算结果，评估并判断热带气旋引起降水分布范围。
2.根据权利要求1所述的一种判定登陆热带气旋降水分布的方法，其特征在于：计算水汽通量具体方法是利用NCEP FNL资料计算研究区域与时间段内累积水汽搬运强度，得到每一个水平层的水汽通量，利用所述每一个水平层的水汽通量与垂直速度乘积。
3.根据权利要求1或2所述的一种判定登陆热带气旋降水分布的方法，其特征在于：对每一个水平层的水汽通量与垂直速度的乘积相累加。
4.根据权利要求2所述的一种判定登陆热带气旋降水分布的方法，其特征在于：计算使用水平层为level = 850hPa-200hPa，每一个水平层的水汽通量公式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
式中g为重力加速度，
Figure 812725DEST_PATH_IMAGE002
为向量风速，q为比湿，水汽通量单位为g/(cm·s·hPa)。
5.根据权利要求2所述的一种判定登陆热带气旋降水分布的方法，其特征在于：每一个水平层的水汽通量与垂直速度乘积公式:
Figure DEST_PATH_IMAGE003
所采用的水汽通量，垂直速度
Figure 423835DEST_PATH_IMAGE004
为对应水平层的水汽通量与垂直速度。
6.根据权利要求3所述的一种判定登陆热带气旋降水分布的方法，其特征在于：
对每一个水平层的水汽通量与垂直速度的乘积相累加公式：
Figure DEST_PATH_IMAGE005
式中
Figure 62277DEST_PATH_IMAGE004
为垂直速度，单位为hPa/H，
Figure 860468DEST_PATH_IMAGE006
表示水汽搬运累积强度；
Figure DEST_PATH_IMAGE007
表示 850hpa-200hpa所有水平层的垂直速度与水汽通量乘积的累加。
7.根据权利要求1所述的一种判定登陆热带气旋降水分布的方法，其特征在于：
热带气旋路径跟踪数据可由联合台风警报中心提供，NCEP FNL全球业务分析资料包括:水平风速、垂直速度、相对湿度和气温，全球资料同化系统，时间分辨率为6小时，空间分辨率为(5/2)˚×(5/2)˚ 。
CN202111334827.2A 2021-11-11 2021-11-11 一种判定登陆热带气旋降水分布的方法 Pending CN114117314A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111334827.2A CN114117314A (zh) 2021-11-11 2021-11-11 一种判定登陆热带气旋降水分布的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111334827.2A CN114117314A (zh) 2021-11-11 2021-11-11 一种判定登陆热带气旋降水分布的方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114117314A true CN114117314A (zh) 2022-03-01

Family

ID=80378572

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111334827.2A Pending CN114117314A (zh) 2021-11-11 2021-11-11 一种判定登陆热带气旋降水分布的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114117314A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115793099A (zh) * 2022-07-26 2023-03-14 中国地质大学（武汉） 登陆热带气旋强度衰减识别及其对降雨影响的评估方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109343154A (zh) * 2018-09-12 2019-02-15 中国气象科学研究院 登陆热带气旋过程降水预报系统
CN111190241A (zh) * 2019-10-16 2020-05-22 防城港市气象局 一种影响热带气旋衰减的分析方法
CN111275234A (zh) * 2019-10-16 2020-06-12 防城港市气象局 一种台风综合信息业务系统
CN111931433A (zh) * 2020-08-07 2020-11-13 江苏海洋大学 一种判定热带气旋对上层海洋影响的动力强度指数的方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109343154A (zh) * 2018-09-12 2019-02-15 中国气象科学研究院 登陆热带气旋过程降水预报系统
CN111190241A (zh) * 2019-10-16 2020-05-22 防城港市气象局 一种影响热带气旋衰减的分析方法
CN111275234A (zh) * 2019-10-16 2020-06-12 防城港市气象局 一种台风综合信息业务系统
CN111931433A (zh) * 2020-08-07 2020-11-13 江苏海洋大学 一种判定热带气旋对上层海洋影响的动力强度指数的方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张腾飞等: "印度季风对云南2002年6月6次大到暴雨过程影响分析", 气象科学, pages 325 - 332 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115793099A (zh) * 2022-07-26 2023-03-14 中国地质大学（武汉） 登陆热带气旋强度衰减识别及其对降雨影响的评估方法
CN115793099B (zh) * 2022-07-26 2024-05-14 中国地质大学（武汉） 登陆热带气旋强度衰减识别及其对降雨影响的评估方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11488069B2 (en) Method for predicting air quality with aid of machine learning models
Solari et al. The wind forecast for safety management of port areas
Oke et al. The cold-core eddy and strong upwelling off the coast of New South Wales in early 2007
CN114280696A (zh) 一种海雾等级智能预报方法及系统
Walker et al. Responses of three-dimensional flow to variations in the angle of incident wind and profile form of dunes: Greenwich Dunes, Prince Edward Island, Canada
CN111398964B (zh) 基于强降水识别与数值大气模式驱动的雷达临近预报方法
CN102156308A (zh) 台风路径判别方法
CN105653826A (zh) 一种改进的海上搜救区域预测方法及系统
CN104570161A (zh) 基于ec/jma全球格点预报资料的台风自动化预报方法
CN112180472A (zh) 一种基于深度学习的大气能见度集成预报方法
Wolfson et al. Automated microburst wind-shear prediction
CN110516025A (zh) 台风追踪系统及方法
CN114117314A (zh) 一种判定登陆热带气旋降水分布的方法
KR20160022421A (ko) 북서태평양 태풍 활동성에 대한 하이브리드 계절 예측 방법
CN114154705A (zh) 应用于降水预报的数据处理方法、装置、设备和介质
CN114548595A (zh) 基于注意力机制的强对流天气物理特征量预测方法及系统
Gray et al. Assessment of the role of aircraft reconnaissance on tropical cyclone analysis and forecasting
CN114384608A (zh) 一种机场沿跑道正侧风预报系统
CN111239857B (zh) 一种特殊地形强风预报方法
CN116401932B (zh) 一种基于激光雷达和毫米波雷达的海雾消散时间估算方法
CN116908114A (zh) 一种流域颗粒有机碳通量遥感监测方法
CN109583095B (zh) 基于混合统计动力模型的西北太平洋台风延伸期预报方法
CN115983475A (zh) 一种海区尺度落水人员漂移轨迹预测方法
CN114779370B (zh) 一种结合卫星云图与数值评估的降水预报方法及系统
Case et al. An objective technique for verifying sea breezes in high-resolution numerical weather prediction models

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination