文章利用2018年~2023年向家坝水电站气象站大风资料以及高空观测资料,对向家坝水电站大风特征及其影响系统进行分析,考察大风日数,大风风向、大风风速及其影响系统的特征。结果表明:1) 向家坝水电站大风日数共计112天,年平均日数18.7天...文章利用2018年~2023年向家坝水电站气象站大风资料以及高空观测资料,对向家坝水电站大风特征及其影响系统进行分析,考察大风日数,大风风向、大风风速及其影响系统的特征。结果表明:1) 向家坝水电站大风日数共计112天,年平均日数18.7天;并且大风日数具有明显的季节特征,春夏比秋冬季节显著偏多。2) 大风日大风多出现在21时到次日01时,09时到10时发生概率最小。3) 向家坝水电站风向总体以偏北风、偏西风为主,偏南风、偏东风出现概率均小于2%。4) 风速年际变化小,以7级风占比最大,72.3%。5) 向家坝水电站大风影响系统按季节分为3类:春季的混合型大风,占比34.3%,一般出现在4到5月;夏季的强对流大风,占比49%,主要出现在盛夏;秋、冬季的冷空气大风,占比16.7%。Using the strong wind data and high-altitude observation data from the meteorological station of Xiangjiaba Hydropower Station from 2018 to 2023, this study analyzes the characteristics and impact system of strong winds at Xiangjiaba Hydropower Station, examining the number of strong wind days, wind direction, wind speed, and the characteristics of the impact system. The results show that: 1) The Xiangjiaba Hydropower Station has a total of 112 days of strong winds, with an average of 18.7 days per year;And the number of strong wind days has obvious seasonal characteristics, with significantly more in spring and summer than in autumn and winter. 2) Strong winds often occur from 21:00 to 01:00 the next day, with the lowest probability occurring from 09:00 to 10:00. 3) The wind direction of Xiangjiaba Hydropower Station is generally dominated by north and west winds, with the probability of south and east winds occurring less than 2%. 4) The interannual variation of wind speed is small, with 7-level winds accounting for the largest proportion, 72.3%. 5) The strong wind impact system of Xiangjiaba Hydropower Station is divided into three categories according to seasons: mixed strong winds in spring, accounting for 34.3%, generally occurring from April to May;Strong convective winds in summer, accounting for 49%, mainly occur in midsummer;Cold air and strong winds in autumn and winter account for 16.7%.展开更多
深空测控通信通常采用提高载波频率、增大抛物面天线口径等措施来增强设备的跟踪性能,但同时带来了天线的半功率波束宽度变窄、动态特性降低和天线抗阵风扰动能力变弱等问题。大风扰动引起的天线变形和指向偏差会导致深空探测的增益损失...深空测控通信通常采用提高载波频率、增大抛物面天线口径等措施来增强设备的跟踪性能,但同时带来了天线的半功率波束宽度变窄、动态特性降低和天线抗阵风扰动能力变弱等问题。大风扰动引起的天线变形和指向偏差会导致深空探测的增益损失,增益下降会引起测控跟踪不稳定、数据误码率增加、接收机失锁和遥控无法完成等情况,影响测控任务的正常执行。针对大风扰动对我国某深空站转台式35 m A-E座架双反射面天线执行深空探测任务的影响,通过实测数据统计分析了场区全年风速、风向的变化特点,对跟踪弧段内风速与天线指向角度误差数据进行了对比分析,仿真计算了在不同风速、风向情况下天线指向角度误差及对上下行测控链路增益的影响,结合设备现有技术设施,提出了在执行实时任务中的应对策略,降低了大风扰动对测控任务的影响,提高了设备任务执行能力。展开更多
分析陕西不同区域雷暴大风形成环境差异,有助于更好地掌握此类过程的热力、动力和环流特征,为该类天气的预报预警提供参考。基于2017—2022年地面观测资料、闪电资料和欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather F...分析陕西不同区域雷暴大风形成环境差异,有助于更好地掌握此类过程的热力、动力和环流特征,为该类天气的预报预警提供参考。基于2017—2022年地面观测资料、闪电资料和欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)发布的第五代全球气候再分析资料(ERA5),分析陕西雷暴大风时空分布特征,并分区域对比分析暖型雷暴大风的环境参数和环流特征。结果表明:陕北和关中东部为雷暴大风高发区,暖型雷暴大风明显多于冷型;夏季远多于其他季节,6—8月暖型雷暴大风陕北明显多于关中和陕南。雷暴大风高发时段为15:00—21:00(北京时,下同),且14:00—18:00暖型雷暴大风发生频率陕北明显高于关中和陕南。不同区域暖型雷暴大风发生前热力、动力条件存在一定差异,陕北过程前能量和水汽条件相对较弱,动力条件相对较强;陕南能量和水汽条件相对更强,动力条件相对较弱。频率高于15%的环流型为陕北西风型和反气旋配合西风型、关中西风型和反气旋配合西风型、陕南气旋配合西风型和反气旋配合西风型。陕北西风型和反气旋配合西风型,陕北位于冷涡低槽底部或低槽底部与副热带高压之间,850 hPa和500 hPa温差较大,为对流天气发生提供了一定的不稳定条件,过程平均发生位置附近有切变存在,有利于对流天气触发;关中西风型,低层偏南气流较强,温度露点差较小;陕南气旋配合西风型,T-ln P图表现为近V型且能量条件较好;关中和陕南反气旋配合西风型,T-ln P图表现为近V型且水汽条件较好。展开更多
利用双偏振雷达、地面自动站、闪电定位仪、探空等资料对江苏2012—2022年262次雷暴大风过程的环境参数和2020—2022年41个导致雷暴大风的对流风暴演变特征进行分析。结果表明:(1)雷暴大风发生在大气层结不稳定背景下,850 h Pa和500 h P...利用双偏振雷达、地面自动站、闪电定位仪、探空等资料对江苏2012—2022年262次雷暴大风过程的环境参数和2020—2022年41个导致雷暴大风的对流风暴演变特征进行分析。结果表明:(1)雷暴大风发生在大气层结不稳定背景下,850 h Pa和500 h Pa温差中位数超过25°C,对流层中层存在干层;春季动力条件较好,0~6km垂直风切变中位数达到18.4 m·s^(-1),是夏季的2倍;夏季能量条件较好,CAPE平均值可达2 491.0 J·kg^(-1),而春季仅为977.5 J·kg^(-1)。(2)凝练和定量验证了基于双偏振特征量的雷暴大风风暴演变的概念模型:对流风暴的生命史分为3个阶段,初生阶段存在较强的Z_(DR)柱,Z和K_(DP)较弱且未及地;发展阶段K_(DP)柱显著增强,Z_(DR)柱稍有减弱;雷暴大风发生阶段Z、Z_(DR)和K_(DP)核心高度均明显降低。因此,较强的Z_(DR)柱,并伴随显著增强的K_(DP)柱是雷暴大风发生的前兆信号。(3)统计获得双偏振特征量预警指标:初生阶段和发展阶段多数分别发生在雷暴大风发生前60 min和前20 min;在0~2 km的高度上,3~4 d B的Z_(DR)大值区提前10~15 min到达雷暴大风站点。展开更多
文摘文章利用2018年~2023年向家坝水电站气象站大风资料以及高空观测资料,对向家坝水电站大风特征及其影响系统进行分析,考察大风日数,大风风向、大风风速及其影响系统的特征。结果表明:1) 向家坝水电站大风日数共计112天,年平均日数18.7天;并且大风日数具有明显的季节特征,春夏比秋冬季节显著偏多。2) 大风日大风多出现在21时到次日01时,09时到10时发生概率最小。3) 向家坝水电站风向总体以偏北风、偏西风为主,偏南风、偏东风出现概率均小于2%。4) 风速年际变化小,以7级风占比最大,72.3%。5) 向家坝水电站大风影响系统按季节分为3类:春季的混合型大风,占比34.3%,一般出现在4到5月;夏季的强对流大风,占比49%,主要出现在盛夏;秋、冬季的冷空气大风,占比16.7%。Using the strong wind data and high-altitude observation data from the meteorological station of Xiangjiaba Hydropower Station from 2018 to 2023, this study analyzes the characteristics and impact system of strong winds at Xiangjiaba Hydropower Station, examining the number of strong wind days, wind direction, wind speed, and the characteristics of the impact system. The results show that: 1) The Xiangjiaba Hydropower Station has a total of 112 days of strong winds, with an average of 18.7 days per year;And the number of strong wind days has obvious seasonal characteristics, with significantly more in spring and summer than in autumn and winter. 2) Strong winds often occur from 21:00 to 01:00 the next day, with the lowest probability occurring from 09:00 to 10:00. 3) The wind direction of Xiangjiaba Hydropower Station is generally dominated by north and west winds, with the probability of south and east winds occurring less than 2%. 4) The interannual variation of wind speed is small, with 7-level winds accounting for the largest proportion, 72.3%. 5) The strong wind impact system of Xiangjiaba Hydropower Station is divided into three categories according to seasons: mixed strong winds in spring, accounting for 34.3%, generally occurring from April to May;Strong convective winds in summer, accounting for 49%, mainly occur in midsummer;Cold air and strong winds in autumn and winter account for 16.7%.
文摘深空测控通信通常采用提高载波频率、增大抛物面天线口径等措施来增强设备的跟踪性能,但同时带来了天线的半功率波束宽度变窄、动态特性降低和天线抗阵风扰动能力变弱等问题。大风扰动引起的天线变形和指向偏差会导致深空探测的增益损失,增益下降会引起测控跟踪不稳定、数据误码率增加、接收机失锁和遥控无法完成等情况,影响测控任务的正常执行。针对大风扰动对我国某深空站转台式35 m A-E座架双反射面天线执行深空探测任务的影响,通过实测数据统计分析了场区全年风速、风向的变化特点,对跟踪弧段内风速与天线指向角度误差数据进行了对比分析,仿真计算了在不同风速、风向情况下天线指向角度误差及对上下行测控链路增益的影响,结合设备现有技术设施,提出了在执行实时任务中的应对策略,降低了大风扰动对测控任务的影响,提高了设备任务执行能力。
文摘分析陕西不同区域雷暴大风形成环境差异,有助于更好地掌握此类过程的热力、动力和环流特征,为该类天气的预报预警提供参考。基于2017—2022年地面观测资料、闪电资料和欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)发布的第五代全球气候再分析资料(ERA5),分析陕西雷暴大风时空分布特征,并分区域对比分析暖型雷暴大风的环境参数和环流特征。结果表明:陕北和关中东部为雷暴大风高发区,暖型雷暴大风明显多于冷型;夏季远多于其他季节,6—8月暖型雷暴大风陕北明显多于关中和陕南。雷暴大风高发时段为15:00—21:00(北京时,下同),且14:00—18:00暖型雷暴大风发生频率陕北明显高于关中和陕南。不同区域暖型雷暴大风发生前热力、动力条件存在一定差异,陕北过程前能量和水汽条件相对较弱,动力条件相对较强;陕南能量和水汽条件相对更强,动力条件相对较弱。频率高于15%的环流型为陕北西风型和反气旋配合西风型、关中西风型和反气旋配合西风型、陕南气旋配合西风型和反气旋配合西风型。陕北西风型和反气旋配合西风型,陕北位于冷涡低槽底部或低槽底部与副热带高压之间,850 hPa和500 hPa温差较大,为对流天气发生提供了一定的不稳定条件,过程平均发生位置附近有切变存在,有利于对流天气触发;关中西风型,低层偏南气流较强,温度露点差较小;陕南气旋配合西风型,T-ln P图表现为近V型且能量条件较好;关中和陕南反气旋配合西风型,T-ln P图表现为近V型且水汽条件较好。
文摘利用双偏振雷达、地面自动站、闪电定位仪、探空等资料对江苏2012—2022年262次雷暴大风过程的环境参数和2020—2022年41个导致雷暴大风的对流风暴演变特征进行分析。结果表明:(1)雷暴大风发生在大气层结不稳定背景下,850 h Pa和500 h Pa温差中位数超过25°C,对流层中层存在干层;春季动力条件较好,0~6km垂直风切变中位数达到18.4 m·s^(-1),是夏季的2倍;夏季能量条件较好,CAPE平均值可达2 491.0 J·kg^(-1),而春季仅为977.5 J·kg^(-1)。(2)凝练和定量验证了基于双偏振特征量的雷暴大风风暴演变的概念模型:对流风暴的生命史分为3个阶段,初生阶段存在较强的Z_(DR)柱,Z和K_(DP)较弱且未及地;发展阶段K_(DP)柱显著增强,Z_(DR)柱稍有减弱;雷暴大风发生阶段Z、Z_(DR)和K_(DP)核心高度均明显降低。因此,较强的Z_(DR)柱,并伴随显著增强的K_(DP)柱是雷暴大风发生的前兆信号。(3)统计获得双偏振特征量预警指标:初生阶段和发展阶段多数分别发生在雷暴大风发生前60 min和前20 min;在0~2 km的高度上,3~4 d B的Z_(DR)大值区提前10~15 min到达雷暴大风站点。
