利用探空资料确定呼和浩特地区3类强对流天气预警阈值

利用呼和浩特探空站计算的16个物理量,分析了2012—2016年6—8月呼和浩特地区的冰雹、雷暴大风及短时强降水天气过程中各物理量差异,结果表明:①订正后的(对流有效位能)CAPE大于等于1000J·kg-1、0℃层高度约4200m左右,-20℃层约在7200m左右,500hPa和850hPa温差达-25℃,逆温层高度在2km以上基本可以判定为冰雹天气;②短时强降水对水汽的依赖度更高,且具有更强的热力不稳定性,低层的温度露点差、500hPa与850hPa的假相当位温差Δθse(500-850)、大气可降水量PW也是短时强降水天气的重要判据;③订正后的(下沿对流有效位能)DCAPE值雷暴大风明显大于冰雹和短时强降水,约为其他2类强对流天气的2倍,订正后的CAPE略小于其他2类强对流天气。根据四分位数法、所占比例≥70%以及均值法界定各类预报因子阈值大小,进而确立了呼和浩特地区强对流天气预警指标。经检验均值法确定的阈值指标命中率均达到50%以上,可参考价值较高。     

沈阳地区强对流天气潜势预报环境参数特征分析

利用常规探空观测和WRF分析场等资料,分析了2005—2014年沈阳地区强对流天气的气候背景特征、演变规律及日变化特征等,将强对流天气划分为冰雹、雷暴大风(≥17.2 m·s-1)、短时强降水(≥20 mm·h-1)和混合型4种类型;并分析探空资料在强对流天气潜势预报中的作用,着重探讨14时(02时)探空资料对沈阳地区强对流天气短时临近潜势预报的作用。结果表明:2005—2014年沈阳地区4种强对流天气中,以短时强降水天气发生次数最多,其次为雷暴大风天气,冰雹天气的发生次数最少,多数强对流天气发生在午后至傍晚。由合成T-Log P图的温湿廓线可知,沈阳地区短时强降水天气发生时中低层存在显著湿区,与雷暴大风和冰雹为主的强对流天气温湿廓线明显不同,多数合成T-Log P图的显著特点为中层大气干燥。冰雹型强对流天气的0℃层和-20℃层高度明显低于其他强对流天气类型的高度;冰雹型强对流天气T700-T500和T850-T500显著大于短时强降水型及雷暴大风型强对流天气,且T850-T500的指示意义更好;4种强对流天气类型平均SI均出现了正值,说明SI失去了不稳定性的指示意义;短时强降水天气的K指数明显高于冰雹天气;雷暴大风天气发生时对流有效位能明显小于其他强对流天气类型。可见,WRF中尺度模式中的T-Log P预报图对沈阳地区强对流天气的预报具有一定的指导意义。     

强对流天气人工智能应用训练基础数据集构建

基于业务观测、历史灾情及互联网媒体等多源数据整编形成强对流天气人工智能应用训练基础数据集（Severe Convective Weather DataSet for AI application,SCWDS）。SCWDS包括2012—2019年中国大陆区域的雷暴、雷暴大风、短时强降水、冰雹及龙卷5种强对流天气,共184865个个例（站次）,9256405个样本,每个样本包含强对流天气过程标注及对应时空窗口范围内的地面观测数据、探空数据、闪电定位数据、雷达基数据、卫星多通道数据和再分析产品等。雷暴、短时强降水、冰雹主要出现在6—8月,雷暴大风主要出现在4—5月,龙卷主要出现在6—8月和4月。短时强降水发生时间呈03:00—04:00（北京时,下同）和15:00—16:00时段双峰分布,雷暴、雷暴大风、冰雹、龙卷主要发生在13:00—19:00时段。雷暴主要出现在华南、江南及青藏高原、云贵高原,雷暴大风主要出现在华北北部及江南沿海,短时强降水主要出现在西南、华南、江南及黄淮江淮地区,冰雹主要出现在青藏高原、云贵高原及华北北部。SCWDS作为机器学习模型训练的基础数据,为强对流天气智能识别和预报应用提供数据支撑。     

丰都县强对流天气特征分析

该文利用2005-2014年丰都县地面天气、探空数据、NCEP 1°×1°FNL再分析资料等,对丰都地区冰雹、雷暴大风、短时强降水这3类强对流天气特征进行统计分析,得出这3类强对流天气的时空分布特征,并从天气个例出发,利用实况资料对强对流天气的差异进行分析,为强对流天气的预警预报提供参考。得到如下结果:短时强降水通常出现在5-9月,大风通常出现在5—8月,冰雹通常出现南部的七跃山脉和北部的蒋家山和黄草山脉附近~([1]),2005—2014年间共出现了7次,3—8月均有发生。通过计算3种强对流天气环境场参量,归纳出3种物理量参数的差异:大气可降水量、AT500-T850,K指数、抬升指数(LI)、相对湿度、散度场分布等在冰雹、短时强降水和大风天气中有明显的差异,冰雹和短时强降水的AT500-T850相差了近5℃,大风天气的值介于冰雹和短时强降水之间。大气可降水量分布上,短时强降水的大气可降水量(PW)平均值为58 mm,比冰雹值大约多了10 mm,比大风值多了14 mm。短时强降水出现时几乎整层都是处于饱和的状态,冰雹和大风天气几乎只在中低层有较饱和的水汽,而高层的相对湿度平均值在40%～50%左右。对流指数方面,K指数和LI指数都很好的指示了强对流天气的发生,K指数在短时强降水发生时其平均值在39.8℃左右,较冰雹和大风分别高1.6℃和3℃。短时强降水出现环流位置大多位于600 hPa以下,而冰雹则在300 hPa左右,大风在400 hPa左右。     

基于集合预报极端天气预测指数的浙江分类强对流预报模型

利用2016—2021年ECWMF集合预报资料、浙江自动站实况资料等，计算浙江短时强降水、雷暴大风和冰雹等强对流天气相关物理量的极端天气预报指数（EFI：Extreme Forecast Index），分析EFI分布特征，并构建了分类强对流预报模型。结果表明：强对流天气与物理量的EFI有密切联系，发生短时强降水时，对流有效位能、整层可降水量、850 hPa与500 hPa温差和位温差的EFI较大，而垂直风切变的EFI为负值，因而较小的垂直风切变更有利于出现极端降水；发生雷暴大风和冰雹时，对流有效位能、850 hPa与500 hPa温差和位温差以及850 hPa温度露点差的EFI较大，700 hPa露点温度的EFI为负值，与上层干冷下层暖湿的有利层结条件有关。利用支持向量机多分类方法，将强对流天气相关物理量的EFI作为特征值开展训练，构建的预报模型对于非局地强对流天气有较好的预报效果，其中短时强降水的误判率明显低于雷暴大风。     

咸阳三类强对流天气环境物理量指标研究

利用探空资料对2016—2020年咸阳市暖季（4—9月）雷暴大风、短时强降水和冰雹三类强对流天气发生的环境物理量特征进行分析,提炼强对流天气的关键物理量参数及预报指标。结果表明：（1）咸阳雷暴大风的高发期在4—5月,短时强降水和冰雹的高发期在6—8月,三类天气均主要出现在14—20时。（2）K指数、CAPE值、垂直风切变、0 ℃层高度和-20 ℃层高度均有明显的季节变化,相对高的0 ℃层高度、较厚的暖云层厚度以及相对小的中高层温度露点差可以区别短时强降水和其他两种强对流天气类型。（3）雷暴大风和冰雹发生时中低层一般表现出“上干下湿”的层结特征,雷暴大风的下沉对流有效位能相对较大,应超过120 J/kg。冰雹形成除了考虑较大的对流有效位能和深层垂直风切变外,还需要适宜的0 ℃层高度（39～51 km）。短时强降水要求“整层湿”,即500 hPa和850 hPa的温度露点差均较小,同时暖云层厚度应超过35 km。     

江西不同类型强对流天气的地闪统计特征及与雷达回波特征对比分析

选取2004—2014年江西省11个ADTD雷电探测定位组网系统所得云地闪探测数据、省内多普勒雷达、探空和自动站资料,并结合重要天气报,将此11年的强对流天气分成短时强降水、有短时强降水伴随的雷雹大风和冰雹(以下简称风雹)和无短时强降水伴随的风雹这三种主要类型,分析它们发生前后的地闪活动特征及其与雷达回波的关系,结果发现,(1)江西省短时强降水、雷暴大风和冰雹分别主要发生在5—8、7—8月和3月;仅发生短时强降水时的站次远多于发生风雹天气时;除早春和盛夏无短时强降水伴随的雷暴大风发生站次较多外,风雹天气常与短时强降水相伴发生。(2)仅有短时强降水天气发生时,其站点地理位置越偏北、小时雨量越大,对应的地闪活动就越剧烈。不同小时雨量对应的地闪数存在较明显的季节性差异,表现为3、4月地闪数以小时雨量为50~55mm时最多;5—7月地闪数随着小时雨量增大总体呈增多趋势,尤以小时雨量为55~60mm时最多;8—9月则以小时雨量为40~45mm时最多。(3)就无短时强降水伴随的风雹天气而言,在3—5月雷暴大风和冰雹发生前30min内的地闪数差异不大,但平均电流强度后者大于前者;在6—9月雷暴大风发生前30min内的地闪数则为冰雹发生前的2~4倍,平均电流强度前者大于后者;该类风雹发生前的地闪数多于仅有短时强降水发生前,正地闪的平均电流强度前者也略强。(4)有短时强降水伴随的风雹发生前的平均正地闪数以8月为最多,而负地闪数则在6月最多;冰雹发生前1h内的地闪数随季节变化不大,而雷暴大风发生前的地闪数存在季节差异,夏季多于春季;另外冰雹的地闪数与冰雹直径存在较好的正相关性。(5)3—8月,有短时强降水伴随的风雹地闪数远多于无短时强降水伴随时;其平均电流强度前者大于后者;该类风雹天气发生前,地闪平均电流强度随季节呈先增大后减小的趋势,而无短时强降水伴随的风雹天气则无此特点。(6)强对流天气发生前,较强回波出现前的负地闪活动远比正地闪活跃,但其电流强度弱于正地闪;45dBz以上回波伸展高度越高,伴随的地闪数也越多,但其平均电流强度变化不明显。     

内蒙古强对流天气时空演变特征分析

利用1985—2013年内蒙古自治区119站逐日雷暴、冰雹、大风观测资料,运用数理统计和相关分析等方法,对内蒙古地区雷暴、冰雹、雷暴大风的时空分布特征和变化规律进行了分析。结果表明:内蒙古这三种强对流天气的分布形态在西部地区为沿阴山山脉的准东西走向,东部地区为沿大兴安岭山脉的准南北走向,发生强对流天气现象的大值区主要集中在鄂尔多斯市、包头市、呼和浩特市、乌兰察布市、锡林郭勒盟、赤峰市;多雷暴中心年平均雷暴日累计达30 d以上,多冰雹中心年平均冰雹日累计到达1.4 d以上,多雷暴大风中心年平均雷暴大风日达3.5 d以上;雷暴、冰雹和雷暴大风天气在夏季出现次数最多;内蒙古雷暴、冰雹、雷暴大风总站次随时间的变化整体均呈现减少的趋势,其活动月份均呈现单峰的分布形势,内蒙古雷暴、冰雹和雷暴大风的活动期主要集中在5—9月,发生雷暴最多的是7月,单站雷暴日约为8 d,发生冰雹最多的是6月,单站冰雹日约为0.3 d,雷暴大风最多的是6月,单站雷暴大风日约为0.89 d。     

2020年湖南两次典型混合型强对流天气过程对比分析

利用地面自动站资料、多普勒天气雷达资料、卫星逐小时TBB资料及NCEP再分析资料，对2020年3月下旬两次强对流天气过程（21—22日过程和26—27日过程）进行对比分析。结果表明：①两次强对流天气过程都有较好的动力、热气和水汽条件配合，高层辐散、低层辐合的环流配置有利于上升运动，热力不稳定层结强烈发展，加上有利的水汽条件，在高空低槽与地面辐合线等系统的触发下，导致混合强对流天气发生。②两次强对流天气过程均分为两个阶段，暖平流强迫类强对流和斜压锋生类，在暖平流强迫类阶段不稳定能量积聚很明显，并在斜压锋生阶段开始前得到一定程度的释放，两次过程斜压锋生类阶段的动力条件和水汽辐合较暖平流类阶段更强。③两次强对流天气过程均出现了冰雹、雷暴大风、短时强降水，“21日过程”西南急流发展更加旺盛，暖平流中心强度更强，垂直伸展高度更厚，热力条件更好，以雷暴大风、冰雹为主；“26日过程”冷空气势力更强，显著上升运动维持的时间也较长，有着更充沛的水汽供给，以短时强降水为主。④两次过程怀化沅陵县官庄镇19:00—20:00均出现冰雹，雷达回波均反映出典型的冰雹回波特征，“21日过程”较“26日过程”最大反射率因子更大，中气旋强度更强，垂直累积液态含水量(VIL)跃增更明显，值更大，中气旋扩展高度更高、高空辐散更强，因此冰雹直径更大。     

鲁中地区分类强对流天气环境参量特征分析

将山东中部地区16 a暖季(4-9月)106次伴随瞬时风力不低于8级的强对流个例划分为雷暴大风、冰雹雷暴大风和强降水混合型等3种类型,利用常规探空资料和地面观测资料,通过箱须图的形式分别讨论3种类型对应的一系列关键环境参数的分布特征和预报阈值。进一步,又将上述106次个例中的特强对流个例,包括产生25 m/s以上瞬时大风的特强雷暴大风个例、产生不小于20 mm直径冰雹的特强冰雹个例以及50 mm/h或以上强度的特强短时强降水个例提取出来构成一个子集,讨论其关键环境参数分布特征和预报阈值,并与全部对流个例的相应关键环境参数进行比较。最后,对鲁中地区强对流系统的触发机制进行了简要阐述和讨论。结果表明:(1)雷暴大风型、冰雹雷暴大风型和强降水混合型对应的850和500 hPa温差的最低阈值为25℃; 3种类型对应的地面露点最低阈值分别为13、16和24℃; 相应的大气可降水量最低阈值分别为20、24和32 mm; 相应对流有效位能的最低阈值分别为300、900和1300 J/kg; 相应的0-6 km风垂直切变最低阈值分别为12.0、12.5和8.0 m/s。(2)通过地面露点、大气可降水量以及暖云层厚度等关键参数的分布特征可以将上述3种类型的前两种与第3种类型即强降水混合型进行一定程度的区分,但要通过各个关键参数的分布特征区分前两种强对流天气是困难的。(3)对于伴随冰雹的强对流天气,适宜的融化层高度为3.0-3.9 km; (4)特强雷暴大风、特强冰雹和特强短时强降水等3种特强对流类型与全部强对流个例的3种类型相比,其条件不稳定度明显增大,体现为850和500 hPa温差的增大、水汽条件有所加强、对流有效位能明显增大,3种类型特强对流天气对应的对流有效位能最低阈值分别为1000、1100和2000 J/kg; 相应的0-6 km风垂直切变最低阈值分别为16、12和11 m/s,即特强雷暴大风型和特强短时强降水型的风垂直切变阈值明显增大。上述工作构成了山东中部伴随雷暴大风的强对流天气短时预报的一个基础,结合各类强对流天气发生的气候概率,可以通过决策树或模糊逻辑方法制作成适合于地、市气象台的分类强对流天气短时预报系统。      

陕西省强对流天气气候特征分析与对流指标探讨

选取2007—2014年陕西省98个气象站降水和冰雹观测资料、1970—2013年数据完整的90个气象站的雷暴观测资料,采用统计方法分析陕西雷暴、冰雹、短时强降水的气候特征。结果表明:陕西强对流天气多发生于10—20时,其他时间发生的概率比较低。冰雹多发生在5—8月;短时强降水大多出现在6—9月,雷暴主要出现在6—8月。2007—2014年,陕西降雹天气年际变化不明显,短时强降水的年际变化较大。1970—2013年雷暴日整体呈减少的趋势,2007—2013年明显偏少。冰雹天气的高值中心集中在陕西北部,短时强降水呈北少南多的特点,雷暴为中部少、南北多。利用2007—2014年探空资料和MICAPS资料统计陕西省冰雹和短时强降水天气的物理量指标,为短时临近天气预报提供依据。     

国家级强对流天气分类预报检验分析

预报产品的客观检验是记录、考量各种预报业务质量,促进预报水平提高的重要手段,也是整个天气预报过程中的重要环节。本文采用"点对面"Threat Score(TS)、漏报率、空报率等客观指标首次对2010—2015年4—9月国家级强对流天气预报中雷暴、短时强降雨以及雷暴大风和冰雹等分类预报进行了检验。同时,本文也对强对流天气落区分类预报客观检验存在的问题以及未来发展进行了讨论。检验结果表明:过去6年间,6~24 h时效预报,雷暴TS评分为0.22~0.34,短时强降水为0.18~0.24,雷暴大风和冰雹为0.01~0.07;48、72 h时效预报、雷暴TS评分为0.30~0.40,强对流天气TS评分为0.16~0.23,除雷暴预报TS评分在2012—2013年有所回落外,其他类别的强对流天气预报总体上TS评分呈上升趋势,雷暴大风和冰雹预报评分明显低于其他两个类别。雷暴空报率是漏报率的2~3倍,短时强降水漏报率与空报率接近,雷暴大风和冰雹天气漏报率和空报率都在0.8以上。与美国风暴预报中心(SPC)2000—2010年定期发布的1 d对流展望产品检验结果比较,强天气预报中心雷暴和短时强降水落区预报TS评分较高,雷暴大风和冰雹评分较低。典型个例预报检验结果表明,系统性大范围的风雹天气可预报性较强,评分要显著高于平均预报水平;对于非过程性的、分散的风雹天气,预报难度大,TS评分低。     

中国短时强对流天气的若干环境参数特征分析

利用中国2005-2009年2 000多个国家级气象观测站雨量资料和2002-2011年部分探空站探空资料,研究了中国短时强降水、强冰雹、雷暴大风以及混合型强对流天气的环境参数特征,通过环境参数特征的对比分析,将上述四种强对流天气加以区分,并对所选取的探空数据和环境参数进行了分类和对比分析,结果表明:(1)通过T-logp图温湿曲线形态、500～700 hPa和850～500 hPa温差、0℃、20℃层和平衡层高度、地面和1.5 km高度的露点温度、1.5 km高度温度露点差、对流有效位能和0～6 km垂直风切变等区分上述四种类型强对流天气的环境背景;(2)纯粹短时强降水天气(包括1、II型)与强冰雹天气、雷暴大风天气环境参数的区别比较显著,前者与后两者相比主要表现在较小的700～500 hPa和850～500 hPa温差,弱的垂直风切变,较高的0℃层、-20℃层和平衡层高度,较大的地面和地面以上1.5 km处的露点温度,其中短时强降水I型(占了纯粹短时强降水的大多数)以其整层较高的相对湿度与其他类型强对流的环境背景差异最为明显;(3)混合型强天气与强冰雹天气、雷暴大风天气在T-logp图温湿曲线形态、对流有效位能及0～6 km垂直风切变诸方面特征相似,表现为对流层中层存在明显干层、较大的对流有效位能和0～6 km垂直风切变,但在相对较高的平衡层高度、较高地面和地面以上1.5 km处露点温度及较小的850～500hPa温差等方面与纯粹短时强降水更为接近.     

基于T639对流参数的内蒙古强对流天气潜势预报方法初探

统计内蒙古地区2011—2014年汛期短时强降水、冰雹、大风强对流天气的基础上,利用T6391°×1°逐3 h的数值模式产品计算物理量,选取与强对流天气相关性较好的敏感对流参数作为预报因子,通过权重分析建立未来0~12 h强对流天气及落区的潜势预报方程,并确定判别不同强对流天气的阈值。通过对2013年8月进行的预报试验结果表明:发生强对流天气的平均TS评分为0.35;不发生强对流天气的平均TS评分为0.51;3种强对流天气预报中对冰雹预报效果不理想,但对大风及短时强降水预报效果好。     

2012—2021年海南岛极端短时强降水特征及其成因分析

利用2012—2021年海南岛323个地面气象观测站逐小时降水资料及ERA5高分辨率资料,统计分析了海南岛近10 a的极端短时强降水时空分布特征,利用合成分析法探讨了产生极端短时强降水的环流背景。结果表明：海南岛极端短时强降水每年约为422.3次,占短时强降水的8%。极端短时强降水的季节和日变化明显,多发生在4—10月的午后(14:00—19:00),8月站次最多,近10 a发生极端短时强降水的站次最多为11次,出现在海南岛西北部。极端短时强降水日变化呈单峰型,峰值出现在17:00,为每年62.1次。午后发生极端短时强降水的平均降水强度较大,均值为67.8 mm·h^-1,峰值为111.5 mm·h^-1。海南岛极端短时强降水年、暖季(4—9月)的空间分布有两个高发地区,为海南岛西北部和东部沿海地区,暖季的天气系统是影响海南岛极端短时强降水的主要天气系统。海南岛极端短时强降水逐月空间分布差异与海陆风、地形均有密切关系,各月触发条件不同,7—8月极端短时强降水相对较多。     

河南省分类强对流环境物理条件特征分析

以冰雹、雷暴大风、短时强降水三类划分河南省2006—2015年暖季国家自动气象站的强对流个例,考虑到月际变化和气候背景差异对强对流发生环境的影响,采用ECMWF再分析资料计算表征大气动力、热力及水汽条件等特性的物理参数及其15 d滑动平均值,对比分析各月三类天气环境物理条件特征,并提炼分类强对流的关键物理参数。结果表明:河南省暖季短时强降水发生频率最高,冰雹最少,各类均主要出现在14—20时。三类强对流发生临近时刻大多数物理参数的月际差异非常明显,应用时有必要分月讨论。参数偏离滑动气候态的异常特征对于分类强对流同样有价值,且不同物理条件偏差特征差异明显。平均来说,短时强降水与冰雹的环境条件各月差异显著,主要体现在:整层可降水量、地面露点温度和K指数较大,0℃和-20℃层高度较高,低层垂直风切变较大,低层辐合和正涡旋特征较强,而850与500 hPa温差和对流有效位能较小。冰雹与雷暴大风的物理参数特征大多非常相似,不过冰雹的整层可降水量和地面露点温度更小、0℃和-20℃层高度更低、高层辐合和正涡旋特征更强,尤其在7月和8月。     

强对流天气形势聚类分析中SOM方法应用

利用2001—2008年5—9月京津冀地区175个气象站危险天气报、灾情报告及NCEP 1°×1°再分析资料,采用自组织特征映射方法（SOM）对该地区5—9月的天气形势进行客观聚类分型,并对各型的环流特征及其主要造成的强对流天气类型进行分析。结果表明：①天气形势主要有4类：以短时强降水为主的暖湿切变型,主要出现在7、8月;以冰雹天气为主伴随短时强降水和雷暴大风的冷涡型,主要出现在6、7月;以雷暴大风为主的西北气流型,主要出现在5月;以雷暴大风和短时强降水为主的西风槽型,主要是出现在6、9月。②暖湿切变型主要特征是低层为暖湿气流和充足的水汽输送、中层为西风气流;冷涡型中高层有较强偏北气流的干冷空气侵入和低层有较好的水汽条件;西北气流型中高层有强烈的干冷空气侵入和强垂直风切变;西风槽型的动力、热力条件都较弱。③西北气流型和冷涡型出现强对流天气的频率最高,达65%以上,暖湿切变型次之,西风槽型最低。     

一次致雹强风暴的多普勒雷达特征分析

利用NCEP再分析资料和北京、天津的多普勒天气雷达产品对2007年7月9日华北中部地区一次伴有短时暴雨、局地冰雹和短时大风等强对流天气过程进行分析研究。分析表明,此次天气过程发生前高空转为前倾槽,并具有较强的不稳定层结;近地层的风切变线是雷暴生成的条件。物理量诊断分析表明：降水前水汽辐合区已从近地层扩展到850 hPa,但比较浅薄;低层辐合、高层辐散的配置加强了垂直上升运动;强对流天气发生区域处于垂直上升运动最强的区域内。多普勒天气雷达产品分析表明：致雹风暴具有中气旋特征和类似强降水超级单体的性质;路径预报的准确率与雷暴的总数目和移动异向性有关,雷暴的实际移向角度与雷达的路径预报相比存在明显偏差,总体偏差在29～67°之间,但路径预报产品仍对天气预报具有一定指示性;风廓线产品中3-7 km高度内垂直风切变矢量随高度呈顺时针旋转,在这种有利的条件下风暴有可能发展成强降水超级单体。     

郑州地区3次冷涡型强对流天气对比分析

对2004年6月中下旬郑州地区3次比较典型的强对流天气的高低空形势、物理量场及雷达资料的对比分析结果表明:1)500 hPa冷涡的位置在42°N以南,郑州上游有较强冷平流侵入,并且700 hPa和850 hPa也有对应低值系统存在,是郑州地区强对流天气发生发展的大尺度环流背景.2)地面中尺度辐合线的存在是强对流天气的主要触发机制.3)动力因子的差异造成了不同类型的强对流天气.4)雷暴云中强下沉冷空气在近地层强烈辐散能够引起地面大风.5)水汽因子的差异决定了雷雨能否发生.上下层均为干冷空气时一般仅伴有大风天气;低层暖湿、中高层干冷时能增加大气的对流性不稳定,有利于强降水和局地冰雹的产生.     

华北地区雷暴大风的时空分布及物理量统计特征分析

利用2011—2015年4—9月华北地区主要区域(北京、天津、河北、山西)的重要天气报和雷暴观测资料,统计分析了该地区雷暴大风的时空分布等特征。结果表明,华北地区雷暴大风出现最多的月份为6—7月,最多的时次为下午到前半夜,大范围雷暴大风天气过程起始时间多为13:00(北京时,下同)-15:00,持续时间为4~8 h,高海拔地区出现雷暴大风的频次大于低海拔地区。在将华北地区站点分为高海拔站点和低海拔站点的基础上,使用2011—2013年4—9月的NCEP物理量分析场对雷暴大风过程的指示性进行统计分析,结果表明:多数常用的热力指标需考虑季节因素;下沉对流有效位能阈值基本不随季节变化,并对高海拔和低海拔区域的雷暴大风的出现及其范围均有一定的指示性;对流抑制能量、0~3 km垂直风切变、低层散度、500 hPa风场、整层可降水量、500 hPa相对湿度08:00—14:00变化等物理量在一些具体方面对于雷暴大风的出现及范围有一定的指示性。主要发生在高海拔地区的雷暴大风天气过程,850 hPa的相对湿度均在50%以下;主要发生在低海拔地区的雷暴大风天气过程,850 hPa的相对湿度基本在50%以上;850 hPa相对湿度较大的大范围雷暴大风天气过程,850 hPa和500 hPa的温差在24~28℃,850 hPa相对湿度较小的大范围雷暴大风天气过程,850 hPa和500 hPa的温差则常常达到30℃或以上。