导读:本文包含了天气类型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:天气,风暴,类型,臭氧,多普勒,通量,指标。
天气类型论文文献综述
方桃妮,张小泉,叶妍婷,傅帅[1]（2019）在《浙中一次多风暴类型强对流天气成因及多普勒雷达特征》一文中研究指出利用常规资料、区域自动站加密资料、探空资料、GFS 0.25°×0.25°逐6h的分析场数据和SB多普勒天气雷达资料对2018年5月18日发生在浙中地区的一次强对流天气过程进行分析。结果表明:此次过程产生了脉冲风暴、中等到强多单体风暴和飑线这3种风暴类型,分别出现冰雹、大范围强降水和雷雨大风等强天气。3种风暴的雷达回波在回波形态、强度、垂直结构、平均径向速度、垂直累积液态水含量VIL等特征如下:①脉冲风暴呈块状,初始回波高度在6～9km,强回波所在高度在-10℃等温线附近,强回波值达60dBz以上,VIL值出现跃升且最大值在50kg·m-2以上,冰雹出现在反射率因子核和VIL值迅速下降之后;②中等到强多单体风暴呈带状,大降水效率和"列车效应"是发生大范围强降水的主要原因,雷雨大风天气则与反射率因子核迅速下降、MARC、低层强辐散区有关;③飑线呈弓形回波形态,移速快,引起了大范围的雷雨大风天气。此次过程影响系统多,天气复杂,存在较大预报难点,在短时临近预报技术研究上有重要借鉴意义。(本文来源于《气象科技》期刊2019年05期）
周步祥,张烨,魏金箫[2]（2019）在《考虑天气类型的新型HDP智能楼宇储能优化调度》一文中研究指出针对智能楼宇微网系统存在的非线性、时变、分布式发电不确定性等导致的建模困难问题,提出了一种基于启发式动态规划(Heuristic Dynamic Programming,HDP)的储能系统调度算法。在考虑储能系统寿命、用户实时电价(Residential Real-Time Price,RRTP)的基础上根据天气分类使用两种神经网络来训练HDP模型,使得它能够适应自身所在环境而进行自我更新。通过与微分进化算法的对比分析,结果表明,所提出的储能优化调度算法能够有效地节约用电成本、避免蓄电池深度充放电,具有良好的经济收益;在与环境的学习过程中逐步寻求最优解的特性使得该算法对模型依赖度低,有效缓解了建模困难问题;在均衡负载、削峰填谷方面也起到了较好的效果。(本文来源于《电测与仪表》期刊2019年15期）
庞业,潘润西,何宇,王迪,潘秋玲[3]（2019）在《广西臭氧时空分布特征及污染天气类型研究》一文中研究指出基于2015—2017年广西14个城市环境空气质量日监测数据和相关气象资料,分析了广西O_3时空分布特征,利用主观分型方法归纳了广西O_3污染的典型天气类型。结果表明,广西2015—2017年O_3累积超标天数分别为74,41和89 d,年均值分别为122,120和128μg/m~3,日变化呈现单峰型分布特征,O_3超标占比最高的时段均为4—5月和8—10月; 2017年O_3高值区面积明显增大,呈现连片式的特征;台风外围型(53. 4%)、副高控制型(26. 5%)和冷高压脊变性控制型(16. 7%)是造成广西O_3污染的典型天气类型。广西O_3污染受气象条件影响较大,天气形势变化导致的污染规律较明显。(本文来源于《环境监控与预警》期刊2019年03期）
巫楚,汪宇,林小平,张辉,潘泽凯[4]（2019）在《河源市2014—2017年空气污染特征及天气类型分析》一文中研究指出利用2014—2017年河源城区环境空气自动监测站数据和气象数据,对期间出现的污染天气过程进行统计,对影响污染的天气类型进行分类。结果表明,2014—2017年,河源城区累计出现污染天气65 d,超标污染物主要为PM_(2.5)和O_3,O_3超标比例逐年上升成为达标率首要影响因子。PM_(2.5)易污染天气型中冷高压出海占比最多(38. 2%),其次为冷锋前(17. 7%)和均压场(14. 8%); O_3易污染天气型中副高控制占比最多(31. 0%),其次为副高迭加台风外围(24. 1%)和冷高压出海(13. 8%)及均压场(13. 8%)。河源城区低程度污染(AQI值101～110)占比较大。(本文来源于《环境监控与预警》期刊2019年03期）
蔡雪薇,谌芸,沈新勇,郑永光,陶亦为[5]（2019）在《冷涡背景下不同类型强对流天气的成因对比分析》一文中研究指出利用常规气象观测资料、自动站资料、卫星、雷达和NCEP再分析资料,针对2015年8月22日冷涡背景下华北东北部和黄淮地区同时出现的不同类型强对流天气,对比分析引发不同天气的两种中尺度对流系统的演变过程及冷涡背景下不同强对流天气的成因。具体结论如下:(1)同一冷涡背景下,华北东北部位于冷涡中心外围西南象限和地面冷高压前沿,触发的分散性多单体风暴位于冷涡外围的涡旋云系中,引发以短时强降水为主的强对流天气;黄淮地区位于冷涡后部和地面冷锋前,槽后晴空区的多个对流单体,合并后形成人字形飑线系统引发短时强降水、冰雹和雷暴大风天气;(2)环境热力和水汽的差异为形成不同的强对流天气提供了前提条件:华北东北部受高层暖脊影响,地面高压后部的偏东气流带来水汽输送,整层暖湿的条件利于产生强降水;黄淮地区高层有补充干冷空气,利于热力不稳定条件发展,但黄淮地区低层水汽不足,风雹天气在较干环境场中不易被触发;(3)引发不同强对流天气的对流触发机制不同,两处的初始对流均受同一地面辐合线影响,但华北东北部在地形抬升与辐合线共同作用下不断新生单体;黄淮地区的初始局地热对流形成后,其前沿的辐散出流与环境风形成新的辐合,使原辐合线断裂和转向;(4)出现不同强对流天气时垂直风切变不同,黄淮风雹区的中层垂直风切变更显着,有利于形成持续性的强风暴;强对流天气发生时,华北东北部中低层风场的演变与天气尺度系统的变化有关,黄淮地区中低层风的垂直分布与中尺度对流系统的发生发展有关。(本文来源于《气象》期刊2019年05期）
周成,杨学斌,吕伟绮,王宁[6]（2019）在《不同天气类型短时强降水与地闪特征分析》一文中研究指出选取2006—2013年山东8次典型短时强降水(降水强度>20 mm·h~(-1))个例,并根据降水的天气尺度影响系统分为4种类型,利用山东区域ADTD型闪电定位仪资料,统计各类短时强降水与地闪相关性;结合地闪频数、密度分析地闪与短时强降水的雨强、出现时间、空间分布等特征的相关性。结果表明:1)各类强降水与不同范围地闪的相关性不同,与固定范围内地闪的时间、空间分布特征不同;其中负地闪占绝大多数,正闪比例小,负闪占比越大降水越强;站点周边30 km范围内地闪频数与降水相关性较好,低槽冷锋型强降水与地闪频数相关性最好,其次是低涡切变线型,黄淮气旋型短时强降水与地闪频数相关性差,热带气旋型强降水则与正闪相关性更好。2)地闪频数只对单次过程降水量变化有所指示,不能直接用来判别短时强降水,而地闪频数峰值对于短时强降水预报有一定指示意义;其中后倾型低槽冷锋、西北涡、西南涡型短时强降水地闪频数峰值对于预报短时强降水指示意义较强,冷切变和暖切变型指示意义较小,前倾型低槽冷锋、黄淮气旋、热带气旋型无明显指示意义。3)高地闪密度与短时强降水落区对应较好,但短时强降水并不一定会出现在高地闪密度中心区域;大部分短时强降水极值站高地闪密度中心对应;对于后倾型低槽冷锋、暖切变、西南涡型短时强降水,5次·(10 km)~(-2)·h~(-1)可作为预报参考阈值。(本文来源于《海洋气象学报》期刊2019年02期）
宋烺,邓涛,吴兑,何国文,孙嘉胤[7]（2019）在《广州地区典型灰霾过程及不同天气类型下边界层高度研究》一文中研究指出利用2013年9月—2014年11月广州地区激光雷达观测结果,使用小波分析反演边界层高度(PBLH),通过归一化后向散射信号(NRB)的小波分解对小波分析中直接影响PBLH识别的尺度因子a进行了选取.并以2014年1月发生的一次灰霾过程为例,对灰霾过程的PBLH等边界层特征进行了分析,并对边界层垂直结构进行了初步探究.同时,利用自组织映射神经网络(SOM)进行了天气分型,对整个观测时段激光雷达反演的PBLH与天气型之间的关系进行了统计.结果表明,通过对NRB廓线的小波分解,小波分析尺度因子a取300较为合适.灰霾过程中PBLH均存在日变化.从平均结果来看,PBLH最高值出现在13:00,为850 m;最低值出现在5:00,为483 m.灰霾过程PBLH与PM_(2.5)之间呈显着负相关(r=-0.62,p<0.01),风速与PM_(2.5)之间也呈显着负相关(r=-0.39,p<0.01).对流边界层平均高度约为稳定边界层的1.5倍,峰值高度约为稳定边界层的3倍.低压天气系统控制下灰霾天气出现的概率较低,对应的PBLH明显较高,峰值高度在1200～1600 m,日间边界层发展极为明显.而高压天气系统控制下边界层发展容易受到抑制,峰值高度均低于1000 m.(本文来源于《环境科学学报》期刊2019年05期）
李洪权,杨咏钢,尹浩,陈中赟,刘双喜[8]（2018）在《不同天气类型下的降雪预报指标分析》一文中研究指出利用常规气象观测资料、NCEP再分析资料和风阔线雷达资料等,分析了2010-2015年湖州降雪过程的天气形势、风阔线雷达产品和气象要素特征。结果表明:湖州降雪天气形势可分为阻高横槽型(Ⅰ型)、南支槽切变型(Ⅱ型)、东阻型(Ⅲ型)叁类,Ⅰ型发生频率最高,Ⅱ型次之,Ⅲ型频率最低;综合温度和水汽等因子建立了各种天气型下的降雪预报指标;降雪一般开始于逆温层建立过程中,逆温减弱破坏时降雪减弱停止,降雪量与500 hPa至700 hPa水汽通量关系密切;风廓线雷达与温度垂直廓线结合应用效果较好,一般高层西南风加大、低层冷平流向上扩展、上升运动明显加强时预示降雪开始,垂直风的强度能很好地指示降雪量级。(本文来源于《科技通报》期刊2018年10期）
隋亚男,景学义,李树岭[9]（2018）在《哈尔滨市空气重污染天气类型分析及预报指标总结》一文中研究指出1资料与方法利用由哈尔滨市环境监测站提供的2013—2017年哈尔滨市逐时、逐日空气质量指数(AQI)及PM2.5、PM10、SO2等主要污染物浓度数据资料,筛选出2013—2017年AQI>200的重污染日数,统计近5年哈尔滨市空气重污染个例。采用的气象资料为中国气象局下发的2013—2017年地面及高空逐日的气象实况资料应用天气学原理分析重污染天气下的大气环流特征,分别从开始、持续、清除叁个阶段将其进(本文来源于《第35届中国气象学会年会 S12 大气成分与天气、气候变化与环境影响暨环境气象预报及影响评估》期刊2018-10-24）
符式红,王秀明,俞小鼎[10]（2018）在《相似环流背景下海南两次不同类型强对流天气对比研究》一文中研究指出2016年6月5日和6日海南岛处在类似的环流背景下,5日海南出现了大范围8级以上阵风且伴有EF2级龙卷,而次日以短时强降水为主。为了研究两日产生不同类型强对流天气的原因,基于常规地面-高空观测、海南逐10 min的地面加密观测、海口多普勒雷达观测、NCEP-GFS 0.5°×0.5°分析资料进行对比分析,结果表明:(1)5日整层大气相对较干(可降水量为49 mm)且中层干层尤为清晰(700—500 hPa平均相对湿度41%),925—700 hPa温度垂直递减率为7.25℃/km,有利于产生强下沉气流及冷池形成,从而产生雷暴大风天气,而6日气层高湿,可降水量为60 mm,环境风弱,风暴移速慢,有利于产生强降水;(2)两日均属于弱的环境背景气流下的对流,相对而言,5日0—3 km风垂直切变均较6日大,有利于形成飑线;(3)结构分析表明5日对流风暴伴有较强阵风出流,较强的风垂直切变加之多个单体阵风出流合并抬升下,产生了持续1.5 h的飑线,并出现了弓形回波,而6日为低质心一般单体且阵风出流相对弱,尽管多个单体合并成了准线性的风暴,其持续时间亦与一般单体生命史相当;(4)5日对流抑制能量相对较大,需较强的地面辐合抬升和午后强烈升温触发雷暴,雷暴触发后强烈发展;6日对流抑制能量近乎为0,弱的海风锋辐合及热力作用均触发对流;(5)此次龙卷过程的风垂直切变与典型超级单体龙卷差异显着,产生龙卷的低层中气旋出现时间与龙卷发生时间仅差3 min,故提前预警龙卷的可能性极小。(本文来源于《气象学报》期刊2018年05期）
天气类型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对智能楼宇微网系统存在的非线性、时变、分布式发电不确定性等导致的建模困难问题,提出了一种基于启发式动态规划(Heuristic Dynamic Programming,HDP)的储能系统调度算法。在考虑储能系统寿命、用户实时电价(Residential Real-Time Price,RRTP)的基础上根据天气分类使用两种神经网络来训练HDP模型,使得它能够适应自身所在环境而进行自我更新。通过与微分进化算法的对比分析,结果表明,所提出的储能优化调度算法能够有效地节约用电成本、避免蓄电池深度充放电,具有良好的经济收益;在与环境的学习过程中逐步寻求最优解的特性使得该算法对模型依赖度低,有效缓解了建模困难问题;在均衡负载、削峰填谷方面也起到了较好的效果。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
天气类型论文参考文献
[1].方桃妮,张小泉,叶妍婷,傅帅.浙中一次多风暴类型强对流天气成因及多普勒雷达特征[J].气象科技.2019
[2].周步祥,张烨,魏金箫.考虑天气类型的新型HDP智能楼宇储能优化调度[J].电测与仪表.2019
[3].庞业,潘润西,何宇,王迪,潘秋玲.广西臭氧时空分布特征及污染天气类型研究[J].环境监控与预警.2019
[4].巫楚,汪宇,林小平,张辉,潘泽凯.河源市2014—2017年空气污染特征及天气类型分析[J].环境监控与预警.2019
[5].蔡雪薇,谌芸,沈新勇,郑永光,陶亦为.冷涡背景下不同类型强对流天气的成因对比分析[J].气象.2019
[6].周成,杨学斌,吕伟绮,王宁.不同天气类型短时强降水与地闪特征分析[J].海洋气象学报.2019
[7].宋烺,邓涛,吴兑,何国文,孙嘉胤.广州地区典型灰霾过程及不同天气类型下边界层高度研究[J].环境科学学报.2019
[8].李洪权,杨咏钢,尹浩,陈中赟,刘双喜.不同天气类型下的降雪预报指标分析[J].科技通报.2018
[9].隋亚男,景学义,李树岭.哈尔滨市空气重污染天气类型分析及预报指标总结[C].第35届中国气象学会年会S12大气成分与天气、气候变化与环境影响暨环境气象预报及影响评估.2018
[10].符式红,王秀明,俞小鼎.相似环流背景下海南两次不同类型强对流天气对比研究[J].气象学报.2018
论文知识图
