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不同辐射与下垫面参数化方案对大雾过程数值模拟的影响

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第8-20页
    1.1 研究背景第8-9页
    1.2 国内外研究进展第9-17页
        1.2.1 人工神经网络在雾预报中的应用第9-10页
        1.2.2 对雾微物理结构与边界层特征的观测试验研究第10-13页
        1.2.3 雾模式的研究进展第13-17页
    1.3 研究意义与研究内容第17-20页
        1.3.1 研究意义第17-18页
        1.3.2 研究内容与技术路线第18-20页
第二章 资料与方法第20-28页
    2.1 研究区域第20-21页
    2.2 资料来源第21-22页
    2.3 WRF模式及模拟方案介绍第22-26页
        2.3.1 WRF模式简介第22页
        2.3.2 物理方案简介第22-24页
        2.3.3 模式实验设计第24-26页
    2.4 评估方法第26-28页
        2.4.1 对成雾条件模拟效果的评估方法第26-27页
        2.4.2 对雾区预报效果的评估方法第27-28页
第三章 辐射参数化试验第28-54页
    3.1 个例选取及天气背景第28-32页
        3.1.1 个例选取第28-29页
        3.1.2 天气背景第29-32页
    3.2 南京地区辐射参数化模拟试验结果分析第32-42页
        3.2.1 成雾水汽条件第33-36页
        3.2.2 成雾热力条件第36-39页
        3.2.3 成雾动力条件第39-41页
        3.2.4 雾区模拟效果比较第41-42页
    3.3 里下河地区辐射参数化模拟试验结果分析第42-51页
        3.3.1 成雾水汽条件的模拟第42-45页
        3.3.2 成雾热力条件的模拟第45-48页
        3.3.3 成雾动力条件的模拟第48-50页
        3.3.4 雾区模拟效果比较第50-51页
    3.4 本章小结与分析第51-54页
        3.4.1 本章小结第51-52页
        3.4.2 本章分析第52-54页
第四章 里下河地区成雾过程的地表敏感性试验第54-62页
    4.1 试验方案设计第54-55页
    4.2 模拟结果分析第55-59页
        4.2.1 水汽条件第55-57页
        4.2.2 热力条件第57-58页
        4.2.3 动力条件第58-59页
    4.3 本章小结与分析第59-62页
        4.3.1 本章小结第59-60页
        4.3.2 本章分析第60-62页
第五章 结论与讨论第62-64页
    5.1 本文主要结论第62-63页
    5.2 本文主要特色与创新第63页
    5.3 讨论与展望第63-64页
        5.3.1 讨论第63页
        5.3.2 展望第63-64页
参考文献第64-72页
作者简介第72-74页
致谢第74页

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