一、江淮暴雨一次过程的中分析（论文文献综述）
颜佳任,王伟健,张红华,史达伟[1]（2021）在《2019年江苏两次江淮气旋暴雨大风过程分析》文中研究表明使用多种观测资料和NCEP 0.25°×0.25°再分析资料,对江苏地区2019年3月19—20日（简称"0320"过程）和2019年4月8—9日（简称"0409"过程）两次江淮气旋暴雨大风过程进行分析。结果表明,"0320"过程上升运动和水汽辐合区都位于淮北地区,上升运动呈区域性分布,是"0320"过程产生区域性暴雨的重要原因。"0409"过程水汽辐合区和上升运动区域分布不均,因此暴雨落区相对分散。受海上热力条件、高层正涡度平流及气旋后部强冷平流的共同作用,"0409"过程气旋入海后迅速发展,气旋后部风速明显增大,气旋大风叠加对流大风是沿江苏南地区区域性偏西大风的主要原因。"0320"过程海上热力条件、高层正涡度平流及低层冷平流较"0409"过程弱,尤其是气旋发展阶段冷平流不强,因此气旋入海后发展不明显,只造成江苏出现局部性的大风天气。利用云水混合比来分析气旋发展的结构特征,对气旋如何演变有更直观的认识。
武坤[2]（2021）在《耦合天气系统的英那河水库防洪调度研究》文中提出水库调度在防洪减灾中发挥着重要作用。随着现代化防洪体系的建立,常规水库调度方式已很难满足水库调度的需求。针对中小流域以面临时刻的水雨情制定的预报调度方式,存在着预见期较短,预报准确率较低等问题,近些年来数值预报开始逐渐应用于水库调度中。虽然数值预报精度得到提高,但单独依据降雨预报信息的可靠性仍较低,故应结合降雨的天气系统进行相应分析。本文以英那河水库为工程背景,分析降雨预报信息的可利用性,归纳总结流域天气系统及相应暴雨特征,最后以天气系统为主,结合降雨预报信息制定水库的预泄调度策略。主要研究内容与成果如下:（1）降雨预报信息的利用可有效延长洪水的预见期,但其误差容易给水库防洪调度带来一定的风险,本文重点研究TIGGE降雨集合预报信息应用于水库防洪调度的可行性。选取NCEP和ECMWF两个的预报中心发布的数据,利用TS评分和Bias评分等方法,分析预报中心的预报技巧和精度。以预报技巧和精度更高的ECMWF预报中心的预报信息为研究对象,从误差特征、实际降雨概率分析、天气能量释放规律多个方面分析不同降雨阶段不同时间尺度降雨预报信息的可利用性。结果表明,短期预报降雨中24h预报降雨可用于指导水库决策,但可利用性一般,需进一步考虑结合天气系统。（2）由于仅考虑降雨预报信息并不满足中小流域水库防洪调度的要求,本文重点分析影响英那河流域暴雨的天气系统及暴雨特性,研究暴雨特性与天气系统之间关系。归纳整理了影响英那河流域降雨的主要天气系统,并利用相似性方法确定当多个天气系统复合作用时,起主要影响的天气系统。以此为基础,分析不同天气系统的暴雨特征,并结合实例分析了降雨时的高空形势、水汽条件、动力条件。结果表明,气象条件与降雨关系密切,分析降雨时需考虑此因素。（3）为进一步提升水库的防洪能力,在利用降雨预报信息的基础上,本文重点耦合影响暴雨的天气系统,以指导水库决策。分析不同天气系统下,预报降雨与实测降雨之间的误差,结果显示预报降雨均偏大。结合气象要素确定气象因子,分析是否利雨,以气象因子、天气系统、预报降雨确定四个不同的预泄雨量。基于分析结果制定考虑天气系统、气象条件、累积降雨量、预泄水量、24h预报雨量、4d预报雨量的决策树,预泄五种不同雨量的调度方式。结果表明,将新的调度方式用于指导水库调度,与常规调度相比,很好地起到了延长预见期,降低最高库水位,减小防洪压力的目的,耦合天气系统指导水库决策效果较为显着。最后对全文进行了总结,且对有待进一步深入研究的问题进行了展望。
孟德明[3]（2021）在《基于水凝物控制变量的卫星云观测同化研究》文中研究说明云或云系的分布、形态及其变化体现了大气运动状况和变化趋势,云的相关信息对开展天气系统分析和预报有着重要的先导价值。云区卫星资料中包含大量与台风、暴雨等重要天气相关的动力、热力以及水物质信息。合理同化卫星云观测资料,对于改善模式初始场具有十分重要的意义。为探索卫星云资料同化方法,本文构建了水凝物背景场误差协方差,通过引入水凝物控制变量,实现了水凝物变量的直接分析,进而建立了云区卫星资料自适应分区同化、云依赖的云区卫星资料变分同化、以及基于水凝物控制变量的集合-变分混合同化等方案,对如何更合理地同化卫星云资料这一科学问题开展了一系列的研究。首先,利用水凝物背景场误差协方差模型揭示了水凝物背景场误差协方差空间相关性和变量相关性,通过引入水凝物控制变量,实现了水凝物变量的直接分析。详细分析了水凝物背景场误差协方差特征:其空间相关性表明,水凝物变量相比常规变量具有更小的尺度和更强的局地性;其变量相关性表明,水凝物主要与温度、水汽以及速度势函数相关。一系列单点试验表明,合理刻画水凝物的空间相关性和变量相关性不仅可以使水凝物本身的增量在水平和垂直方向合理的传播,而且可以使其增量传递到其他常规变量,达到变量间平衡。其次,本文基于云量分类技术,进一步探究了云区和晴空区水凝物背景场误差协方差特征,在此基础上实现了云区卫星资料自适应分区同化。云区和晴空区水凝物背景场误差协方差特征分析表明,云区的背景场误差协方差具有更大的背景误差、更强的变量相关性、以及更小的水平特征长度尺度。基于云量分类技术的自适应分区同化方案可以根据卫星云观测自适应地判断云区位置并调整云区背景误差。单点试验表明,相比于晴空区,云区更大的背景误差使得分析场更相信观测。同化与预报试验结果表明,自适应分区同化方案使云区水凝物和水汽的量级和分布更为合理,从而改善了降水预报。再次,本文提出了“云依赖”的卫星云观测变分同化方案,在变分框架下实现了水凝物变量的云依赖分析。依据卫星云量,构建了云依赖的调整指数,使各变量的背景误差随云量变化,云量越大,背景误差越大,反之亦然。一系列的单点试验表明,云依赖的水凝物背景场误差协方差既缓解了自适应分区同化方案中边界不连续的问题,又可以在几乎不增加计算资源的前提下,在变分框架中实现云依赖且多元变量相关的分析。连续三周的循环同化试验表明,应用云依赖的水凝物背景场误差协方差可以更有效地利用云区卫星观测减少风场、热力场以及水汽场分析及预报误差,从而有效提升降水评分。强对流个例诊断表明,水凝物的云依赖分析增量可以传递到湿度场、风场中,湿度场和风场的改善可以进一步支撑水凝物的发展,有利于强对流的发生发展。最后,本文基于水凝物扩展控制变量的集合-变分混合同化方案,实现了水凝物流依赖且多变量相关的分析。水凝物混合同化方案可以结合气候态的水凝物背景场误差协方差和由集合成员计算得到的流依赖且多变量相关的背景场误差协方差,既可以引入流依赖的水凝物分析,又可以缓解样本误差带来的虚假相关。单点试验表明,水凝物混合同化方案可以产生流依赖的水凝物分析增量,集合协方差中的多变量相关性使得该增量可传递至常规变量中。连续两周的循环同化试验表明,水凝物混合同化方案有效减少了常规变量分析场和预报场的误差,并提高了降水预报技巧评分。详细诊断表明,云区卫星资料的集合-变分混合同化可以有效改善模式场中水凝物的分布。水凝物的改善通过变量间相关进一步增强了云区湿度分析和对流有效位能,改善了模式初始场中水凝物与常规变量间的协调性,从而提高降水预报精度。
郭琪[4]（2021）在《全球变暖背景下中国不同气候区水循环演变特征和机理》文中指出全球变暖伴随着水循环的剧烈变化,大气持水能力随升温的增强直接导致水汽迅速增加,但水循环其他分量的响应要复杂得多。近年来蒸散发（ET）的显着增强引起频发的干旱和城市热浪事件,但ET受大气蒸发需求和地表水分的双重限制,其演变很难用简单的公式概括。极端降水是气候变化最严重的后果之一,而云和降水过程较大的局地差异是模式不确定性的主要来源。尤其在亚洲东部受季风影响显着的中国地区,其不同气候区域水资源分配演变存在巨大差异,水循环的气候反馈极为复杂,定量描述存在很大的不确定性。深入研究全球变暖背景下中国不同气候区水循环的演变机理,可为防灾减灾、人工影响天气等提供科学支撑,对生态环境、农业生产、人类生活具有十分重要的意义。本文分析了中国近几十年蒸散发、云水资源及其降水效率,以及极端降水对升温的热力动力响应,主要结果和结论包括:（1）探讨了1998年前后中国蒸散发的年代际演变及不同区域下蒸散发的控制因素。全国平均ET整体呈0.665 mm/day/year的增加趋势,表现出明显的年代际变化。在1998年之前ET不断减小,1998年之后开始显着增加,这与全球ET的演变形势正好相反。将中国划分为水分控制区（受水分限制）和能量控制区（大气蒸发需求限制）对ET进行经验正交分解,发现南方湿润区潜在蒸发的显着增加是1998年前后中国蒸散发年代际变化的主要原因。在能量控制区ET第一主分量解释方差达57.3%,主要表现为明显的年代际变化且受变暖的气候背景控制。而在水分控制区ET主要表现为受降水控制的年际变化。干旱和湿润区蒸散发对气候变化的不同反馈也表现在近地层能量的分配差异上。干旱半干旱区波文比存在显着的减小趋势,但干旱区夏季感潜热分配之间的巨大差异将持续增加。（2）利用MODIS卫星资料评估了中国上空云水含量,从动力和热力两方面的贡献讨论了不同区域下云-降水效率产生差异的机制。2001-2019年全国平均液水和冰水路径分别为157.47和240.24 g/m2,液水和冰水路径整体呈-3.3和-4.89g/m2/decade的显着减小趋势,且降水量越大的湿润区减小趋势越明显。中国云水更新周期年平均值约为12.4 h,其季节变化明显,冬夏季差异巨大。云水更新周期在整个干旱区显着减小,湿润区没有明显变化。由于干旱区向上水汽通量（UMF）整体较小,云水更新周期对低层稳定度（LTS）的响应表现为先增加后减小的形式,湿润区与之完全相反。中国区域UMF在西北低东南高的分布形势保持不变,西北干旱区LTS的持续减小是云水更新周期减小的主要原因。UMF和LTS的共同配置对干旱和湿润区云降水的演变差异起着重要作用,可以在一定程度上作为判断降水演变的诊断依据。（3）使用中尺度天气预报模式（WRF）分析了2020年7月的一次暴雨走廊事件中对流活动和升温敏感试验对云-降水效率的影响。7月4日-6日的两次降水过程在江淮流域形成降水量超过300 mm以上的狭长雨带。对流层中冷暖空气团以350 K相当位温线为界,在30°N附近汇聚形成锋面。暖湿气团不断被抬升凝结形成降水,西南风携带源源不断的暖湿气流在长江中下游凝结的云水是降水的直接来源。升温会加强南北向位温梯度,在锋面上形成更强的上升运动。也使西南风加强,输送更多的水汽在锋面上抬升凝结,从而形成更强的降水峰值。同时对流活动的加强和环流的加速,提前了降水发生的时间。升温后对流不稳定能量积聚和释放都更加强烈,随温度增加,对流有效位能和对流抑制能都相应增加。降水效率随升温依次递增,分别为15.85%,17.68%和19.20%。升温会同时通过促进和抑制对流活动来影响云降水过程及降水效率,这可能也是全球变暖背景下极端降水增强的原因之一。同时利用WRF模式从一次对流降水过程的角度印证了上述UMF和LTS对降水演变的诊断关系。（4）利用中国地面降水温度日值数据集,分析了中国近二十年来降水分布演变形势,进而分解动力、热力作用对极端降水变化率的影响。中国日平均降水在变暖背景下只有0.10 mm/day/decade的较小变化趋势,而强降水的频率和降水量都有了明显的增加。而弱降水的发生频率有所减小,降水的分布形势逐渐从弱降水向强降水转变。年最大日降水的变化在全国平均呈3.13 mm/day/decade的增加趋势,对温度的响应区域差异较大,中国西部及北方大部分地区变化率在0～5%/℃。而在降水量较多的东南部变化率达Clausius-Clapeyron（C-C）率的两倍。75%、90%和99%分位数极端降水随温度升高都是先呈指数增加,在温度达到一定阈值（20℃左右）后开始减小。热力贡献在全国大部分地区都呈接近C-C率的较小分布（6.41%/℃）。动力贡献的平均值约为2.30%/℃,但其区域差异较大,在中国东部和长江流域以及东南沿海地区贡献可达C-C率的两倍,而在西北地区存在负响应。动力贡献是极端降水分布区域差异巨大的主要原因。
王银平,崔春光,苏爱芳,唐永兰[5]（2021）在《暴雨天气个例分析论文写作中的若干问题讨论》文中提出撰写暴雨天气个例分析论文（Analysis Paper on the Rainstorm Event,APRE）,对于从事天气预报科研、业务、服务的专业技术人员充分认识暴雨天气的多尺度特征与成因具有重要意义。针对目前APRE类论文投稿量大、写作质量不高、投稿命中率偏低及其在大气科学（气象）类核心期刊上发表越来越难的现状,本文结合近些年《暴雨灾害》APRE来稿编审与发稿情况,就APRE写作中存在的若干问题,结合国内核心期刊上已发表的多篇典型APRE,对APRE的题名、引言、正文、结论与讨论写作中存在的难点及要点进行了剖析,并探讨了ARPE写作的求新问题,以期为各级气象台站预报员或相关研究人员了解APRE写作方法、提高APRE写作质量及投稿命中率提供参考。
漆梁波,吴君婧,施春红[6]（2020）在《一次江淮特大暴雨过程的预报着眼点反思》文中认为2020年7月18—19日,江淮地区出现一次特大暴雨过程,欧洲中期天气预报中心全球确定性预报模式（以下简称EC模式）、华东区域数值模式（以下简称华东模式）和国家气象中心Grapes高分辨区域模式（3 km分辨率,以下简称G3模式）预报的暴雨落区均明显偏北,且降水强度偏弱。通过对模式的风场及降水预报进行检验发现:模式天气形势预报的优劣,很多时候与模式的降水预报优劣是直接相关的,尤其是天气形势中的中低层风场,很容易受模式中降水潜热反馈过程的影响,导致错误的预报订正指引;比较而言,模式预报的高层流场,受潜热反馈过程影响较小,是值得在天气分析环节中加以重视的预报着眼点;此外,对于由中小尺度天气系统传播所致的大暴雨或特大暴雨,分辨率更高的区域模式预报结果可能具有更好的预报参考性,也是今后类似暴雨预报过程中应该重视的着眼点之一。
黄璇[7]（2020）在《夏季中国东北冷涡生成位置的异常变化及其对江淮梅雨的影响》文中研究指明本文利用欧洲中期天气预报中心（ECMWF）提供的ERA-Interim再分析资料,以及“中国国家级地面气象站基本气象要素日值数据集（V3.0）”中的逐日降水量资料,参照《梅雨监测指标》中梅雨监测区域的划分和入、出梅标准,研究了1979-2018年夏季中国东北冷涡生成位置的变化特征及其对江淮流域各分区梅雨的影响,并分析其产生影响的大气环流条件。主要结论有:（1）夏季东北冷涡的生成位置具有西北多,东南少的特点。就6月而言,其生成位置在20世纪80年代偏北,此时江淮梅雨北多南少;90年代偏南,此时梅雨北少南多。东北冷涡生成位置存在3a左右的周期振荡,与江南区、江淮区的梅雨强度以及江南区的平均梅雨量具有一致的振荡周期。（2）梅雨季节内东北冷涡后部强大的偏北气流能引导冷空气南下,而冷涡生成位置的变化通过直接影响冷空气的位置,使冷暖空气交汇的位置发生变化,从而影响梅雨量的空间分布。东北冷涡生成位置偏西北方向的年份,江淮区低层气流易有气旋性辐合,有利于垂直上升运动的发生,并且水汽输送切变线东南部强大的西南水汽输送为该区域带来充沛的水汽资源,使江淮区梅雨量增多。而东北冷涡生成位置偏东南方向的年份,低层水汽输送切变线南移至长江沿线,气流的气旋性辐合中心南移至江南区,使得垂直上升运动区南移,水汽辐合为江南区梅雨量的增多提供了必要的水汽条件,梅雨量增多的区域由江淮区南移至江南区。
庄潇然[8]（2020）在《江淮地区强对流天气的对流尺度可预报性和集合预报方法研究》文中进行了进一步梳理强对流天气的发生发展包含了多尺度天气系统的复杂非线性相互作用,如何通过高分辨率的对流尺度数值天气预报提高该类天气预报和预警的准确率是科研和业务中亟待解决的问题。解决这一问题不仅需要加强对该类过程发生发展机理的认知,还需要就对流尺度模式对其的预报能力和敏感性（可预报性）进行充分认知。因此,本文立足于江淮流域地区,基于对流尺度集合模拟系统性地研究了梅雨季节该地区强对流天气的可预报性理论,并初步探讨了更具针对性的集合预报方法。研究分为五个主要部分,首先,建立了覆盖江淮地区的WRF-En KF多尺度同化与预报系统,为文章的研究提供包含初始场（IC）和侧边界（LBC）扰动的对流尺度集合预报输出;接着分别基于一次典型梅雨锋暴雨和一次弱强迫背景下的暖区对流过程展开了可预报性研究;在个例研究的基础上,继而通过14个个例系统性地探讨并总结了江淮强对流的实际与理论可预报性;最后在可预报性理论研究的基础上研制了新的集合预报技术并进行检验。在大尺度强迫明显的锋面暴雨过程中,误差能量（RMDTE）的增长呈现出“阶梯状”随尺度增长而滞后增长的特征,即小尺度误差首先在起报后快速增长并达到饱和,随后较大尺度上的误差继续增长并陆续达到饱和。地形（大别山）强迫对误差能量带来额外影响,使误差在各个尺度上在湿对流的影响下同时增长并达到第二个峰值;误差能量的增长进而影响降水预报,使降水不确定性初生于小尺度上并逐渐向大尺度传播,使集合降水预报结果产生巨大的差异,体现出IC和LBC误差对系统实际可预报性的约束。通过对预报分歧时刻的环境场敏感性研究发现,天气尺度西南低空急流强度能够显着影响锋面降水强度和位置的预报,尤其是对于存在额外地形强迫的中尺度对流系统而言,边界层超低空急流与大别山相互作用,对大别山上游降水强度预报产生影响。在弱强迫下的暖区暴雨过程中,降水具有局地性和短时性的特征,集合成员在对流触发（CI）时刻即出现分歧,对应的误差能量曲线与湿对流强度有较好的对应关系,揭示出该类过程中湿对流对可预报性的影响。当IC误差逐步降低时,误差能量同步降低,体现出误差增长对系统实际可预报性的约束,但减少量呈现出强烈的非线性演变特征,各组振幅降低试验的误差能量在CI时即出现辐合发展,揭示出内在可预报性对暖区暴雨预报的约束。通过对预报分歧时环境场敏感性研究发现,九岭—幕阜山群与CI密切关联,而超低空急流的强度和位置则对CI位置和强度预报存在影响。在个例研究的基础上,将江淮地区14个强对流个例分类为强强迫和弱强迫两类天气型,展开系统性地可预报性研究。结果表明,基于对流调整时间尺度能有效地对个例进行分类;两类天气型中,平均误差增长与个例研究的结论一致,并使降水不确定性出现相应差异,强强迫类中降水不确定性的分布峰值在4 h就传播到meso-β尺度,而弱强迫类中降水不确定性在各尺度同时增长,峰值始终保持在meso-γ尺度上,该差异揭示了两类过程中不同的降水预报敏感性。由此总结了适用于江淮地区的尺度依赖误差增长理论。进一步通过对美国中东部平原地区的强对流可预报性研究验证了该理论的适用性。对LBC扰动和不同尺度IC扰动的敏感性研究结果揭示,误差增长过程中的多尺度相互作用（小尺度误差升尺度和大尺度误差降尺度）过程均非常明显,LBC误差对强强迫类更敏感,小尺度IC误差仅能影响3 h内的降水不确定性,且对弱强迫类更敏感,而大尺度IC误差占据了由IC误差产生的误差增长的主要部分。在可预报性理论研究的基础上,分别从IC扰动和后处理概率预报的角度分别提出了新的方法。在IC扰动方面,首先通过blending方法对扰动结构进行优化,接着通过集合敏感性分析方法对扰动振幅进行了优化;在概率预报方法,提出了一种基于“对象”的邻位概率预报方法,最后通过14个个例的批量检验验证了新方法的适用性。
葛耀明[9]（2018）在《条件稳定度和对流稳定度辨析及在京津地区对流天气预报中应用研究》文中研究说明条件稳定度和对流稳定度是两个具有不同物理意义的稳定度概念,本文通过理论分析、公式推导和构造新的示意图,对二者进行系统梳理并阐释分析。特别是针对典型的“条件稳定-对流不稳定”层结,构造了在抬升过程中气层内部条件稳定度逐步变化的示意图,更好地阐释了对流稳定度概念。根据该示意图,发现气层饱和不是抬升气层变为条件不稳定的必要条件和气层整体抬升后的条件稳定度取决于气层顶抬升的高度,因此可以从理论上准确计算出气层抬升至条件中性稳定时的高度。本文首先结合个例分析,通过研究实际对流天气过程中的稳定度变化,验证了“条件稳定-对流不稳定”的大气层结抬升一定高度后变为条件不稳定,对流发展;然后基于WRF模式输出的高时空分辨率模拟资料进行应用性研究,提出了衡量大气层结整体条件稳定度的新指标—浮力温差总平均值,结果表明,浮力温差总平均值能够较好地反映大气层结整体的条件稳定度状态,其变化超前于降水的发生,对降水发生具有延迟的负相关关系,对对流天气的发生具有很好的指示作用;最后利用十年探空资料,对两类稳定度指数的气候概率和时空变化规律进行统计分析,并结合温湿分布特征解释其变化,进一步认识和理解两类稳定度。
吴海英[10]（2017）在《江淮地区不同天气背景下对流发展的差异性研究及其应用》文中认为江淮地区强对流天气频发,对流类型多、致灾性强,近年来其极端性呈现增强趋势。强对流天气地域性特征明显,目前针对江淮地区强对流天气的研究,尤其是关于不同环流背景下对流类型及对流发展差异的研究,还缺乏系统性的分析。本文针对江淮地区强对流天气频发、多样、致灾严重等特点,采用多源观测与分析资料,通过数值模拟手段,结合江淮地区强对流天气发展的多样性特征,在较全面地分析了江淮地区强对流天气的气候特征、归纳提炼强对流天气天气学分型,及不同天气型下环境与风暴特征等工作基础上,通过典型个例,较为深入地研究了冷涡背景、副高边缘梅雨期、及台风背景下冰雹、龙卷和短时强降水等高致灾性强对流天气发生发展过程中的天气学机理和对流风暴特征,并采用数值模拟手段着重分析了对流风暴结构与强度对环境条件的敏感性,最后在理论研究的基础上,开展基于对流环境参数的强对流天气潜势和分类预报方法研究,主要结论如下:1.通过对江淮地区各类强对流天气的气候分析,较系统全面地研究了江淮地区强对流天气的多样性特征,归纳提炼了江淮地区产生强对流天气五种典型天气型,即槽前型、冷涡（槽）后型、副高边缘型、副高控制型和热带系统型,研究了不同天气背景所伴生的各类强对流天气发生地域与频率差异。2.揭示了不同天气型所伴生的各类强对流天气发生地域与频率差异,以及各类强对流天气对流风暴结构的差异性特征,源于不同天气型所对应的天气系统配置和大气温湿、动力等环境条件。3.通过典型个例深入分析了冷涡背景、副高边缘梅雨期、及台风背景下冰雹、龙卷和短时强降水等江淮地区常见且高致灾性强对流天气触发、发展机理的共性和差异性。（1）揭示了冷涡背景下对流层中高层冷涡后部的偏北风扰动所引导的冷平流对不稳定层结构建的作用,地面辐合系统（辐合线或中尺度气旋）对强对流天气的触发与相互反馈机制,以及该背景下不同季节对流系统发展过程热动力环境的差异性。（2）针对江淮地区多发的梅雨期龙卷的研究发现,其形成条件在中尺度涡旋环境、不稳定层结条件、低层垂直风切变条件、水汽条件、不稳定能量,以及超级单体风暴结构特征等多方面都表现出相当的一致性,同时在部分坏境条件和结构特征上也表现出区别于其它强对流天气的共性特征。（3）研究了台风影响不同阶段降水期间对流发展的差异,期间冷空气是否参与至关重要,冷空气侵入一方面可促进对流不稳定层结的发展,另一方面与台风低压倒槽内辐合抬升的暖湿气流交汇,可造成中层锋生,并通过低层风场的扰动,促使局地辐合和气旋性涡度增强,触发中小尺度对流系统,导致局地降水及对流迅速发展。4.通过敏感性试验初步揭示对流风暴发展及其结构对环境风及水汽的改变表现出较高的敏感性。对流层低层水汽的变化对初始阶段的对流强度及对流发展速度有明显影响。中低层环境风的增强将促进对流发展,中层风场增大有利于对流风暴中层旋转加强,风暴尺度减小、对流发展更强烈。低层风场的发展有利于风暴低层次级环流及入流一侧中低层气旋性涡度的发展。5.在揭示不同类型强对流天气产生的物理机制和生成环境差异性特征的基础上,引入、改进模糊数学、灰色系统理论和经济学等有关理论方法,并采用多目标决策的相对偏差模糊矩阵评价技术、概率匹配技术,逐日滑动技术等,有效解决了对流参数筛选过程中的权重分配问题,消除了对流参数区域和季节间的气候差异性,并结合中尺度数值模式建立了强对流天气潜势和分类预报系统。
二、江淮暴雨一次过程的中分析（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、江淮暴雨一次过程的中分析（论文提纲范文）
（1）2019年江苏两次江淮气旋暴雨大风过程分析（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 资料与方法 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 天气实况简介 |
| 2.2 环流背景 |
| 2.3“0320”和“0409”过程差异 |
| 2.3.1 气旋发展差异 |
| 2.3.2 降水差异 |
| 2.3.3 大风差异 |
| 3 结论与讨论 |
（2）耦合天气系统的英那河水库防洪调度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 水库防洪调度研究进展 |
| 1.2.2 耦合集合降雨预报的水库防洪调度研究进展 |
| 1.2.3 耦合暴雨天气系统的水库防洪调度研究进展 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 2 TIGGE降雨集合预报信息的精度检验及可利用性分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 研究区域概况及TIGGE资料介绍 |
| 2.2.1 研究区域概况 |
| 2.2.2 TIGGE资料介绍 |
| 2.3 降雨资料前期处理 |
| 2.3.1 流域面雨量计算 |
| 2.3.2 英那河流域降雨分级标准 |
| 2.4 降雨集合预报信息精度检验分析 |
| 2.4.1 TS评分和偏差Bias |
| 2.4.2 Brier评分和CRPS评分 |
| 2.4.3 Talagrand分布检验 |
| 2.4.4 精度检验结果综合分析 |
| 2.5 降雨集合预报信息可利用性分析 |
| 2.5.1 可利用性分析的主要内容 |
| 2.5.2 可利用性分析方法 |
| 2.5.3 降雨开始前降雨预报信息的可利用性分析 |
| 2.5.4 降雨结束后降雨预报信息的可利用性分析 |
| 2.6 小结 |
| 3 英那河流域天气系统及暴雨特性分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 英那河流域的降雨天气系统类型及特点 |
| 3.2.1 台风型暴雨 |
| 3.2.2 冷涡型暴雨 |
| 3.2.3 副热带高压型暴雨 |
| 3.2.4 气旋型暴雨 |
| 3.3 致洪暴雨分类及相似性分析 |
| 3.3.1 暴雨相似性分析指标 |
| 3.3.2 相似性分析方法 |
| 3.3.3 暴雨相似性分析 |
| 3.4 英那河流域致洪暴雨分析 |
| 3.4.1 致洪暴雨特征分析 |
| 3.4.2 高空形势分析 |
| 3.4.3 水汽输送分析 |
| 3.4.4 动力条件分析 |
| 3.5 小结 |
| 4 耦合天气系统的英那河水库调度方案研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 水库常规调度方式 |
| 4.2.1 英那河水库调度原则 |
| 4.2.2 英那河水库常规调度规则 |
| 4.2.3 调度实例 |
| 4.3 耦合天气系统与降雨预报信息的可行性分析 |
| 4.3.1 不同天气系统下的实际降雨与集合降雨预报信息对比分析 |
| 4.3.2 天气系统与降雨预报信息的耦合利用方式 |
| 4.4 耦合天气系统的水库调度方式 |
| 4.4.1 水库调度方式 |
| 4.4.2 调度实例 |
| 4.5 调度结果对比分析 |
| 4.6 小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 耦合天气系统的预泄决策表 |
| 致谢 |
（3）基于水凝物控制变量的卫星云观测同化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究意义 |
| 1.2 气象卫星资料同化研究进展 |
| 1.2.1 晴空气象卫星资料同化进展 |
| 1.2.2 云雨区气象卫星资料同化进展 |
| 1.3 背景场误差协方差研究进展 |
| 1.3.1 同化系统中背景场误差协方差重要性 |
| 1.3.2 水凝物背景场误差协方差研究进展 |
| 1.4 问题的提出 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 章节安排 |
| 第二章 水凝物控制变量背景场误差协方差及卫星云观测同化 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 水凝物控制变量背景场误差协方差 |
| 2.2.1 背景场误差协方差计算样本 |
| 2.2.2 背景场误差协方差计算模型 |
| 2.2.3 背景场误差协方差特征讨论 |
| 2.3 卫星云观测同化与预报系统 |
| 2.3.1 卫星云观测同化与预报系统 |
| 2.3.2 卫星云观测单点试验 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于云量分类技术的卫星云观测自适应分区同化方案研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于云量分类的水凝物背景场误差协方差计算模型 |
| 3.2.1 云量分类计算模型 |
| 3.2.2 云区和晴空区水凝物背景场误差协方差 |
| 3.2.3 云区和晴空区背景场误差协方差特征对比分析 |
| 3.3 基于云区水凝物背景场误差协方差自适应分区同化 |
| 3.3.1 有云环境下背景场误差协方差优化 |
| 3.3.2 云区自适应分区同化方案单点试验 |
| 3.3.3 自适应分区同化对降水过程的影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于“云依赖”技术的卫星云观测变分同化方案研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于“云依赖”技术的背景场误差协方差 |
| 4.2.1 云区定义及云指数计算 |
| 4.2.2 云依赖背景场误差协方差优化 |
| 4.3 基于“云依赖”技术的变分同化 |
| 4.3.1 单点试验 |
| 4.3.2 云依赖变分同化方案批量试验评估 |
| 4.3.3 云依赖变分同化方案对降水过程的影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于水凝物扩展控制变量的卫星云观测集合-变分混合同化方案研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 水凝物集合-变分混合同化方案 |
| 5.2.1 水凝物集合样本 |
| 5.2.2 水凝物扩展控制变量 |
| 5.3 基于水凝物扩展控制变量的集合-变分混合同化 |
| 5.3.1 单点试验 |
| 5.3.2 水凝物混合同化方案批量试验评估 |
| 5.3.3 水凝物混合同化方案对降水过程的影响 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与讨论 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 主要创新 |
| 6.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（4）全球变暖背景下中国不同气候区水循环演变特征和机理（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究进展和现状 |
| 1.2.1 实际蒸散发的演变特征 |
| 1.2.2 云-降水过程及其降水效率 |
| 1.2.3 极端降水对升温的响应 |
| 1.3 主要研究内容与章节安排 |
| 第二章 数据和方法 |
| 2.1 基于国家观测站点的格点数据集 |
| 2.2 再分析数据 |
| 2.3 MODIS卫星数据 |
| 2.4 WRF模式介绍 |
| 2.5 统计分析方法 |
| 2.5.1 经验正交函数分解(EOF) |
| 2.5.2 气象序列趋势检验和估计方法 |
| 第三章 中国实际蒸散发的年代际演变及其控制因素 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 研究区域、数据和方法 |
| 3.2.1 研究区域及再分析数据 |
| 3.2.2 数据分析及计算方法 |
| 3.3 中国蒸散发的时空演变特征和区域划分 |
| 3.3.1 实际蒸散发演变特征 |
| 3.3.2 中国气候区域划分 |
| 3.4 不同气候区域ET的演变特征 |
| 3.5 EOF分解不同气候区域ET的演变归因 |
| 3.5.1 南方能量控制区蒸散发EOF分解 |
| 3.5.2 北方水分控制区蒸散发EOF分解 |
| 3.6 中国不同区域近地层能量分配差异 |
| 3.7 小结 |
| 第四章 中国云-降水效率的演变特征和诊断条件 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 数据和方法 |
| 4.2.1 站点观测、卫星遥感和再分析资料 |
| 4.2.2 云降水效率计算和气候分区方法 |
| 4.3 不同气候区域云水资源演变特征 |
| 4.3.1 中国云水资源的分布演变 |
| 4.3.2 不同气候区云水更新周期的演变 |
| 4.4 云-降水变化关系及其气候反馈机制 |
| 4.4.1 云-降水的相对变化关系 |
| 4.4.2 云-降水效率的动力热力影响机制 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 升温对暴雨走廊个例云降水过程的影响 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 WRF试验设计和方法 |
| 5.2.1 参数化方案与敏感性试验设置 |
| 5.2.2 模式结果与观测数据对比验证 |
| 5.3 暴雨走廊事件降水过程分析 |
| 5.3.1 降水演变过程中天气场配置分析 |
| 5.3.2 对流触发条件及水凝物垂直分布 |
| 5.4 温度敏感性试验对对流活动的影响 |
| 5.5 升温对云降水效率的影响机制 |
| 5.5.1 温度影响对流条件 |
| 5.5.2 温度影响云降水效率 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 中国极端降水演变及尺度诊断分解 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 数据和方法 |
| 6.2.1 观测数据和再分析资料 |
| 6.2.2 极端降水指标和物理尺度诊断分解 |
| 6.3 日平均温度降水的分布演变 |
| 6.4 轻度和重度降水的演变差异 |
| 6.5 年最大日降水及其对温度的响应 |
| 6.5.1 年最大日降水的变化 |
| 6.5.2 极端降水对温度的响应 |
| 6.6 物理尺度诊断分解极端降水动力热力贡献 |
| 6.6.1 再分析资料估算极端降水变化率 |
| 6.6.2 动力和热力贡献分解 |
| 6.7 小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 主要结果结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 讨论与展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的科研工作 |
| 致谢 |
（5）暴雨天气个例分析论文写作中的若干问题讨论（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 题名的一般格式与求新技巧 |
| 2 主体部分的写作要点与创新 |
| 2.1 引言及其写作 |
| 2.1.2 如何开好头 |
| 2.1.2 如何概述研究背景 |
| 2.1.3 如何收好尾 |
| 2.2 正文部分及其写作 |
| 2.2.1“资料与方法”不可或缺 |
| 2.2.2“降水实况”分析精细化与关键问题聚焦 |
| 2.2.3“环流形势”分析应当层次分明 |
| 2.2.4“环境条件”分析应面向暴雨形成机制 |
| 2.2.5“中尺度系统分析”要突出其目的和要点 |
| 2.2.6“暴雨天气概念模型”要尽量刻画高低空典型系统的相互作用及其形成机制APRE |
| 2.3“结论与讨论”及其写作 |
| 3 其他相关问题 |
（6）一次江淮特大暴雨过程的预报着眼点反思（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 资料说明 |
| 2 实况和天气形势 |
| 3 各数值模式及主观综合预报的结果 |
| 4 数值模式降水预报出现偏差的可能原因 |
| 4.1 天气学分析 |
| 4.2 降水潜热反馈过程的可能影响 |
| 5 可能改进预报的关注点 |
| 5.1 高空流场的指示作用分析 |
| 5.2 不同业务区域模式的对比分析 |
| 6 结论和讨论 |
（7）夏季中国东北冷涡生成位置的异常变化及其对江淮梅雨的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 江淮梅雨特征及成因的研究 |
| 1.2.2 东北冷涡的研究 |
| 1.2.3 东北冷涡与江淮梅雨关系的研究 |
| 1.3 问题的提出 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第二章 资料与方法 |
| 2.1 资料简介 |
| 2.2 方法说明 |
| 2.2.1 线性倾向估计 |
| 2.2.2 曼-肯德尔(Mann-Kendall)检验 |
| 2.2.3 经验正交函数(Empirical Orthogonal Function,EOF)分解 |
| 2.2.4 皮尔逊(Pearson)相关系数及其检验 |
| 2.2.5 合成方法及其检验 |
| 2.2.6 区域梅雨强度指数 |
| 第三章 东北冷涡的客观识别 |
| 3.1 识别标准 |
| 3.2 识别结果及其验证 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 东北冷涡的特征 |
| 4.1 冷涡生命史 |
| 4.2 冷涡生成位置 |
| 4.2.1 冷涡生成位置的空间分布 |
| 4.2.2 冷涡生成位置的时间变化 |
| 4.2.3 冷涡的移动方向 |
| 4.3 不同象限生成的冷涡频数的变化 |
| 4.3.1 冷涡频数的季节内变化 |
| 4.3.2 冷涡频数的年(代)际变化 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 江淮梅雨的时空变化特征 |
| 5.1 江淮梅雨的气候特征 |
| 5.2 江淮梅雨量的异常变化特征 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 东北冷涡生成位置对江淮梅雨的影响 |
| 6.1 东北冷涡生成位置与江淮梅雨的关系 |
| 6.1.1 东北冷涡生成位置经纬度与江淮梅雨的相关 |
| 6.1.2 各象限生成的东北冷涡频数与江淮梅雨的相关性 |
| 6.2 东北冷涡生成位置影响梅雨的大气环流条件 |
| 6.2.1 梅雨量异常年的环流背景 |
| 6.2.2 中国东北不同位置生成的冷涡影响梅雨量空间分布的降水条件分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 结论与讨论 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 本文创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）江淮地区强对流天气的对流尺度可预报性和集合预报方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 大气的多尺度特征 |
| 1.3 强对流天气的可预报性 |
| 1.3.1 可预报性的概念 |
| 1.3.2 对流尺度预报中的可预报性 |
| 1.3.3 可预报性理论的应用价值 |
| 1.4 问题的提出 |
| 1.5 研究内容和章节安排 |
| 第二章 研究方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 江淮地区WRF-EnKF集合资料同化与预报系统的构建与应用 |
| 2.2.1 WRF模式简介 |
| 2.2.2 EnKF的原理及在大气资料同化中的应用 |
| 2.2.3 模式与同化系统配置 |
| 2.2.4 集合预报扰动的构造 |
| 2.3 可预报性的定量衡量方法 |
| 2.3.1 误差能量 |
| 2.3.2 尺度分解方法 |
| 2.3.3 降水不确定性 |
| 2.3.4 集合敏感性分析 |
| 2.4 预报定量评估方法 |
| 2.4.1 邻位(Neighborhood-based)方法 |
| 2.4.2 概率预报检验方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 一次典型梅雨锋暴雨的可预报性研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 暴雨过程概述与集合预报效果 |
| 3.2.1 过程概述 |
| 3.2.2 集合预报效果评估 |
| 3.3 尺度依赖误差增长过程 |
| 3.4 降水不确定性的发展机制及与误差增长的关联 |
| 3.5 实际可预报性与内在可预报性 |
| 3.6 预报敏感性分析 |
| 3.6.1 优劣成员对比分析 |
| 3.6.2 集合敏感性分析 |
| 3.7 结论与讨论 |
| 第四章 一次暖区地形暴雨过程的可预报性研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 暴雨过程概述与集合预报效果 |
| 4.2.1 过程概述 |
| 4.2.2 环境场特征 |
| 4.2.3 集合预报效果评估 |
| 4.3 可预报性分析 |
| 4.3.1 误差增长机制 |
| 4.3.2 地形对可预报性影响分析 |
| 4.3.3 集合敏感性分析 |
| 4.4 结论与讨论 |
| 第五章 江淮梅雨季暴雨的可预报性:批量个例试验及系统性结果 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 过程介绍 |
| 5.3 考虑天气型的误差增长机制及降水不确定性分析 |
| 5.3.1 总误差增长的时空特征 |
| 5.3.2 误差增长在不同尺度上的时空特征 |
| 5.3.3 误差增长对降水预报在不同尺度上的影响 |
| 5.4 侧边界误差与流依赖初值误差对不同天气型误差增长的影响 |
| 5.4.1 尺度依赖敏感性试验的设计 |
| 5.4.2 大尺度侧边界误差的影响 |
| 5.4.3 小尺度初始误差的影响 |
| 5.4.4 大尺度初始误差的影响 |
| 5.4.5 内在可预报性探讨 |
| 5.5 与美国中东部平原地区的对比与讨论 |
| 5.5.1 背景介绍与资料说明 |
| 5.5.3 误差增长机制分析 |
| 5.6 结论与讨论 |
| 第六章 江淮梅雨季暴雨的对流尺度集合预报方法研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 一种Blending与集合敏感性分析相结合的初值扰动方法 |
| 6.2.1 方法介绍 |
| 6.2.2 结果检验 |
| 6.3 一种面向对流尺度集合预报后处理的邻位概率预报方法 |
| 6.3.1 方法介绍 |
| 6.3.2 结果检验 |
| 6.4 结论 |
| 第七章 全文总结与讨论 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 关于自适应预报系统的构想 |
| 7.3 创新点 |
| 7.4 存在的不足与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（9）条件稳定度和对流稳定度辨析及在京津地区对流天气预报中应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 热力稳定度理论发展现状 |
| 1.2.2 两类稳定度参数在对流天气分析和预报中的应用现状 |
| 1.2.3 存在的不足 |
| 1.3 拟解决的科学问题和主要内容 |
| 第二章 条件稳定度和对流稳定度物理基础及含义辨析 |
| 2.1 条件稳定度 |
| 2.1.1 经典条件稳定度指数来源 |
| 2.1.2 条件稳定度指数通用表达式来源 |
| 2.2 对流稳定度 |
| 2.2.1 气层抬升时条件稳定度的变化 |
| 2.2.2 对流稳定度(整层气层抬升过程中气层条件稳定度变化过程)图解 |
| 2.3 条件稳定度和对流稳定度辨析及通用结构图构造 |
| 2.3.1 两类稳定度辨析 |
| 2.3.2 两类稳定度通用表达式垂直结构分析图 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 稳定度在对流天气个例中的分析研究 |
| 3.1 对流天气个例形势分析 |
| 3.1.1 降水概况 |
| 3.1.2 背景场分析 |
| 3.2 对流天气个例的稳定度分析 |
| 3.2.1 稳定度常规分析 |
| 3.2.2 空气层的稳定度分析 |
| 3.2.3 空气层的稳定度变化讨论 |
| 3.2.4 空气层的稳定度变化结论的验证 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 稳定度在对流天气预报中的应用研究 |
| 4.1 模拟方案设计 |
| 4.2 模拟结果验证 |
| 4.2.1 降水时空验证 |
| 4.2.2 层结垂直分布验证 |
| 4.3 条件稳定度应用性研究 |
| 4.3.1 浮力温差总平均值与降水量的时间对应关系 |
| 4.3.2 浮力温差总平均值与降水量的交叉相关性 |
| 4.3.3 浮力温差总平均值与降水量的相关系数 |
| 4.3.4 浮力温差总平均值与降水量区域对应关系分析 |
| 4.4 对流稳定度应用性研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 条件稳定度和对流稳定度的时空对比分析 |
| 5.1 资料和方法 |
| 5.1.1 资料 |
| 5.1.2 站点选择 |
| 5.1.3 方法 |
| 5.2 气候概率对比分析 |
| 5.3 时空对比分析 |
| 5.3.1 月际变化 |
| 5.3.2 旬际变化 |
| 5.3.3 日变化 |
| 5.4 原因分析 |
| 5.4.1 理论分析 |
| 5.4.2 月际变化 |
| 5.4.3 旬际变化 |
| 5.4.4 日变化 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 本文创新点 |
| 6.3 未来工作 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（10）江淮地区不同天气背景下对流发展的差异性研究及其应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状及趋势 |
| 1.2.1 中尺度对流系统发生发展的大尺度环流背景及环境条件 |
| 1.2.2 对流触发机制的研究 |
| 1.2.3 下垫面影响对流的研究 |
| 1.2.4 中尺度对流系统的结构特征 |
| 1.2.5 强对流预报技术研究 |
| 1.3 存在问题 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 第二章 江淮地区强对流主要天气型与各类强对流统计特征 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 资料 |
| 2.3 江淮地区强对流天气主要天气型 |
| 2.3.1 槽前型 |
| 2.3.2 冷涡(槽)后型 |
| 2.3.3 副高边缘型 |
| 2.3.4 副高控制型 |
| 2.3.5 热带系统型 |
| 2.3.6 不同天气型下各类强对流发生频率 |
| 2.4 不同天气型下各类型强对流生成环境—合成探空分析 |
| 2.5 不同类型强对流时空分布统计特征 |
| 2.5.1 不同类型强对流天气发生日数空间分布 |
| 2.5.2 不同类型强对流发生站次数日变化 |
| 2.5.3 不同类型强对流发生站次月变化 |
| 2.6 产生不同类型强对流的对流风暴结构特征统计分析 |
| 2.6.1 不同类型对流风暴反射率因子和回波顶高统计特征 |
| 2.6.2 不同类型对流风暴内中气旋特征统计 |
| 2.6.3 冰雹过程中的对流风暴统计特征 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 江淮地区强对流主要天气型Ⅰ—冷涡背景下强对流个例 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 资料与方法 |
| 3.3 2009年6月平均环流特征 |
| 3.4 “20090603”强飑线的形成与发展 |
| 3.4.1 环流背景 |
| 3.4.2 雷达演变特征 |
| 3.4.3 地面中尺度特征 |
| 3.4.4 模拟分析 |
| 3.5 冷涡背景下不同季节两次强飑线对比分析 |
| 3.5.1 过程简述 |
| 3.5.2 两次飑线的环境场特征对比分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 江淮地区强对流主要天气型Ⅱ—副高边缘背景下强对流个例 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 资料与方法 |
| 4.3 近十年江苏副高边缘梅雨期龙卷统计特征 |
| 4.3.1 龙卷个例选取 |
| 4.3.2 中尺度环境合成分析 |
| 4.3.3 热力与水汽特征合成分析 |
| 4.3.4 动力特征合成分析 |
| 4.3.5 对流参数特征值统计分析 |
| 4.4 副高边缘背景下龙卷典型个例—“20130707”高邮龙卷 |
| 4.4.1 过程简介 |
| 4.4.2 地面中尺度分析 |
| 4.4.3 龙卷风暴雷达特征 |
| 4.5 副高边缘背景下龙卷典型个例—“20160623”阜宁龙卷 |
| 4.5.1 过程简介 |
| 4.5.2 地面中尺度分析 |
| 4.5.3 龙卷风暴雷达特征 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 江淮地区强对流主要天气型Ⅲ—台风背景下强对流个例 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 资料与方法 |
| 5.3 “海葵”台风登陆后引发的对流差异明显的两段大暴雨 |
| 5.3.1 降水实况 |
| 5.3.2 环流特征 |
| 5.3.3 两段大暴雨对比分析—层结与水汽特征 |
| 5.3.4 两段大暴雨对比分析—风场特征 |
| 5.3.5 两段大暴雨对比分析—地面中尺度扰动特征 |
| 5.4 第二段暴雨期间对流的发展—冷空气及中层锋生 |
| 5.4.1 MCS形成与发展 |
| 5.4.2 温度平流分布演变 |
| 5.4.3 冷空气与中层锋生 |
| 5.4.4 数值模拟分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 对流发展及风暴结构对环境的敏感性试验 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 过程简述 |
| 6.2.1 天气实况与背景 |
| 6.2.2 超级单体风暴雷达特征 |
| 6.3 数值试验方案 |
| 6.3.1 试验方案 |
| 6.3.2 比湿及风场的调整 |
| 6.4 数值试验对比分析 |
| 6.4.1 控制试验 |
| 6.4.2 水汽试验 |
| 6.4.3 水汽变化对环境热力结构的可能影响 |
| 6.4.4 风场试验 |
| 6.4.5 风场变化对流风暴发展的可能影响 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 江淮地区强对流天气分类预报方法研究 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 江淮地区不同类型强对流天气关键环境参数统计特征 |
| 7.2.1 样本选取和数据处理方法 |
| 7.2.2 对流参数的计算与历史个例的匹配 |
| 7.2.3 分类强对流天气主要环境参数统计特征 |
| 7.3 分类强对流客观预报方法研制 |
| 7.3.1 对流参数权重分配 |
| 7.3.2 基于接近度概念的强对流潜势预报方法 |
| 7.3.3 基于概率匹配的分类强对流预报方法 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 结论与讨论 |
| 8.1 全文总结 |
| 8.2 主要创新点 |
| 8.3 存在问题与未来展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
四、江淮暴雨一次过程的中分析（论文参考文献）
- [1]2019年江苏两次江淮气旋暴雨大风过程分析[J]. 颜佳任,王伟健,张红华,史达伟. 气象研究与应用, 2021(02)
- [2]耦合天气系统的英那河水库防洪调度研究[D]. 武坤. 大连理工大学, 2021(01)
- [3]基于水凝物控制变量的卫星云观测同化研究[D]. 孟德明. 南京信息工程大学, 2021
- [4]全球变暖背景下中国不同气候区水循环演变特征和机理[D]. 郭琪. 兰州大学, 2021(09)
- [5]暴雨天气个例分析论文写作中的若干问题讨论[J]. 王银平,崔春光,苏爱芳,唐永兰. 暴雨灾害, 2021(02)
- [6]一次江淮特大暴雨过程的预报着眼点反思[J]. 漆梁波,吴君婧,施春红. 暴雨灾害, 2020(06)
- [7]夏季中国东北冷涡生成位置的异常变化及其对江淮梅雨的影响[D]. 黄璇. 南京信息工程大学, 2020(01)
- [8]江淮地区强对流天气的对流尺度可预报性和集合预报方法研究[D]. 庄潇然. 南京信息工程大学, 2020(01)
- [9]条件稳定度和对流稳定度辨析及在京津地区对流天气预报中应用研究[D]. 葛耀明. 国防科技大学, 2018(01)
- [10]江淮地区不同天气背景下对流发展的差异性研究及其应用[D]. 吴海英. 南京信息工程大学, 2017(01)