北京城市化对一次冬季降水过程影响的数值模拟研究

北京城市化对一次冬季降水过程影响的数值模拟研究

论文摘要

城市人口密度的增加,使城市基础设施的脆弱性更加明显,尤其在冬季,运输及商业运营在雨雪天气中将会受到严重影响,甚至带来严重的经济损失,因此,开展城市化对冬季云和降水的影响机制研究是很迫切的。本文利用中尺度可分辨云模式,针对2018年3月17日5时至17时北京地区的一次降水过程进行模拟,研究北京城市化对冬季降水的影响以及主要机制。结果表明:北京2019年3月17日降雪(雨)过程主要受东移高空槽的影响,系统相对比较薄弱,表现为弱降水天气过程,降水云系表现为气态、液态和固态三相粒子相互作用,形成复杂的混合相云微物理过程。降雪(雨)过程中,雪的产生主要来源于水汽的凝华增长和雪与云水和冰晶的碰并增长。霰粒子主要来源于雪的自动转化以及霰和云水碰冻过程。零度层以下雨水主要来源于雪和霰粒子的融化,其中雪融化贡献较多,而零度层以上主要来于云水的转化和碰并云水过程。城市化使得北京五环以内降水类型发生改变,降雪量减少,降雨量增加,这主要是由于城市化使低层增温,加强了雪等冰相粒子的融化过程,产生混合型降水,距离市中心越近越容易发生混合型降水。城市化对降水的总降水量和降水的时空分布也存在一定的影响。降水初期,城市化形成的“城市干热岛”效应不利于水汽的水平和垂直输送,因此不利于云的形成发展,导致地面总降水量减小。随着降水过程的进行,“城市热岛效应”使近地面水汽增加,有利于水汽的垂直输送,使冷云过程加强,导致地面总降水量增加。城市化产生的“城市效应”对低层大气温度和云微物理过程产生影响,而云微物理过程的非绝热过程又反过来影响低层大气温度和大气层结,影响能量和水汽输送,进而对云和地面降水产生影响。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  •   1.1 研究背景及意义
  •   1.2 国内外研究进展
  •   1.3 研究意义和内容
  •   1.4 技术路线
  • 第二章 北京城市区域一次降雪过程的数值模拟试验
  •   2.1 中尺度可分辨云模式
  •   2.2 北京城市区域的一次降雪过程
  •   2.3 北京城市区域降雪过程演变特征的数值模拟试验
  •     2.3.1 模拟方案设计
  •     2.3.2 模拟效果检验
  •     2.3.3 北京城市区域降雪过程演变特征
  •   2.4 本章小结
  • 第三章 北京城市化对降水过程的影响
  •   3.1 北京城市化对主城区降雪的影响
  •     3.1.1 北京城市化对主城区降雪量的影响
  •     3.1.2 北京城市化对主城区降水空间分布影响
  •   3.2 北京城市化对主城区云微物理过程的影响
  •   3.3 北京城市化对云动力过程和热力过程的影响
  •   3.4 本章小结
  • 第四章 北京城市化对降水影响的主要机制
  •   4.1 北京城市化对近地面气象要素的影响
  •   4.2 北京城市化对降雪过程的主要影响机制
  •   4.3 本章小结
  • 第五章 结论和展望
  •   5.1 主要结论
  •   5.2 研究特色及创新点
  •   5.3 不足与展望
  • 参考文献
  • 作者简介
  • 致谢
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 郭良辰

    导师: 王咏薇,苗世光

    关键词: 冬季降水,城市化,降水类型

    来源: 南京信息工程大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学

    专业: 气象学,气象学

    单位: 南京信息工程大学

    分类号: P458.121

    DOI: 10.27248/d.cnki.gnjqc.2019.000087

    总页数: 64

    文件大小: 8028K

    下载量: 28

    相关论文文献

    • [1].中国地区不同强度降水的变化趋势[J]. 北京大学学报(自然科学版)网络版(预印本) 2009(02)
    • [2].山西夏季极端降水日数变化规律[J]. 山西科技 2020(01)
    • [3].1960—2016年西南地区无有效降水日数变化特征[J]. 人民珠江 2020(04)
    • [4].2007—2017年大连市降水及降水日数变化特征分析[J]. 安徽农学通报 2018(20)
    • [5].近50年西藏最长连续无降水日数变化特征[J]. 中国农学通报 2016(35)
    • [6].1981—2014年南四湖流域极端降水阈值及极端降水日数变化特征[J]. 农学学报 2016(10)
    • [7].辽宁省大雨以上降水日数分布与趋势分析[J]. 地理科学进展 2015(08)
    • [8].西北各省季节降水变化及其贡献的差异分析[J]. 中国农业气象 2019(08)
    • [9].杭州市降水特征及极端降水趋势预估[J]. 气象 2018(06)
    • [10].开鲁县1954—2011年降水日数及降水量变化分析[J]. 内蒙古气象 2014(01)
    • [11].1961~2010年华南极端降水日数的时空变化特征[J]. 安徽农业科学 2012(12)
    • [12].近48年沈阳最长连续降水日数的变化特征[J]. 安徽农业科学 2011(16)
    • [13].东江流域枯水期最长连续无降水日数的变化特征[J]. 地理研究 2011(09)
    • [14].近50年黑山5~9月最长连续降水日数变化特征[J]. 安徽农业科学 2011(27)
    • [15].中国北方夏半年最长连续无降水日数的变化特征[J]. 气象学报 2008(03)
    • [16].黄南州近56a各量级降水日数变化分析[J]. 青海科技 2019(04)
    • [17].我国十大流域不同等级降水的变化趋势分析[J]. 江苏农业科学 2017(14)
    • [18].城市化对降水影响的研究综述[J]. 水科学进展 2018(01)
    • [19].1960-2014年祁连山南坡及其附近地区降水时空变化特征[J]. 水土保持研究 2018(04)
    • [20].近30年来云南省不同等级降水时空变化特征分析[J]. 人民珠江 2018(08)
    • [21].青藏高原强降水日数的时空分布特征[J]. 干旱区地理 2012(01)
    • [22].中国西北地区大雨以上降水日数的时空分布特征[J]. 资源科学 2011(05)
    • [23].1967—2008年青藏高原汛期不同强度降水日数变化[J]. 气象与环境学报 2011(04)
    • [24].山东省降水量与不同强度降水日数变化对干旱的影响[J]. 干旱气象 2010(01)
    • [25].山东省不同强度降水日数年际变化及趋势分布特征[J]. 安徽农业科学 2010(21)
    • [26].河南省春季降水日数变化趋势[J]. 长江流域资源与环境 2008(S1)
    • [27].1988年~2017年朝阳县降水气候变化特征分析[J]. 吉林农业 2019(08)
    • [28].长江流域夏季不同强度降水日数的时空变化特征[J]. 气象科学 2017(06)
    • [29].宁夏夏季极端降水日数的变化规律及其成因[J]. 大气科学学报 2018(02)
    • [30].北京市快速城市化对短时间尺度降水时空特征影响及成因[J]. 地理学报 2018(11)

    标签:;  ;  ;  

    北京城市化对一次冬季降水过程影响的数值模拟研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢