槽前形势下华东地区强对流活动特点和短时预报线索

根据槽前形势下8次强对流天气过程的中尺度分析,初步归纳出该形势下华东地区强对流活动的一些特点。在此基础上,提出了使用天气雷达资料,制作强对流天气短时预报的一些线索。     

淄博市5—8月强对流天气分片指导预报系统

通过分析淄博市强对流天气发生的过程及主要影响系统,总结了不同环流形势下强对流天气的发生及落区情况,应用T106和实况资料,并结合单站气象要素,建立起淄博市强对流天气分片预报业务系统,在强对流逐级报导预报中起到一定的补充订正作用。     

广西区域性强对流天气的合成分析

根据广西强对流天气的普查和统计分析,将全区日出现雷雨大风、冰雹总站次≥5的作为区域性的强对流天气过程。通过对1990～2001年共12a春季(2～5月)广西所出现的51次区域性强对流过程的环流形势场和对强对流天气有指示意义的一些物理量场的合成分析,得出了广西产生区域性强对流天气过程的环流特征和物理量的分布演变特征。     

一次非典型环境下的强对流天气过程分析

详细分析了１９９７年５月２９日,泰安市出现的一次弱冷锋形势下的强对流天所过程的卫星云图、等特征。有助于对这类非典型环流背景下产生的强对流天气的认识,并为预报此类强对流天气提供新的思路。     

广西区域性强对流天气的合成分析

根据广西强对流天气的普查和统计分析，将全区日出现雷雨大风、冰雹总站次≥5的作为区域性的强对流天气过程。通过对1990～2001年共12a春季(2～5月)广西所出现的51次区域性强对流过程的环流形势场和对强对流天气有指示意义的一些物理量场的合成分析，得出了广西产生区域性强对流天气过程的环流特征和物理量的分布演变特征。     

一次弱冷锋下的强对流天气过程分析

1987年8月10日,安徽省出现了一次弱冷锋形势下的大范围强对流天气过程。本文详细地分析了这次过程的特点。这有助于增加对这类非典型环境下产生的严重天气的认识,并为预报这类强对流天气提供了新的线索。     

青藏高原东北部一次强对流引发暴雨天气成因分析

利用常规资料、FY-2E、FY-2D气象卫星云图和兰州多普勒天气雷达产品,对2012年5月20-21日出现在青藏高原东北部地区的强对流暴雨天气进行分析,归纳此次暴雨强对流天气过程中的环流形势及一些物理量分布特点,结合环流演变和影响系统特征分析,探讨此次强对流天气形成的可能原因,为今后青藏高原地区中尺度对流系统造成暴雨的监测、预报提供参考。     

2003-05-18开封市强对流天气分析

2003年5月18日开封市强对流天气环流形势分析结果表明500 hPa横槽是产生这次强对流天气的大尺度环流背景,强对流天气发生在500 hPa横槽转竖的过程中.     

利用雷达回波做冷涡形势下降水短时预报

春末、夏初和初秋季节,高空冷涡是形成我市雷雨、冰雹等强对流天气的主要天气形势之一。在这种天气形势下,只要有中小尺度辐合天气系统配合,就可能出现强对流天气。因此,在高空冷涡形势下,准确地掌握中小尺度天气系统的发展变化是预报强对流天气的关键。由于在常规的天气图预报方法中,有时不易分析出这些中小尺度的天气系统,往往在预报的时效和量级上出现失误。利用天气雷达回波则能弥补上述预报上的不足。例如在切变线     

副热带云团与广西大范围强对流天气

本文分析了近两年几次大范围强对流天气个例,发现副热带云团暴发性发展是产生大范围强对流天气的重要原因之一。文中对这类强对流天气的形势背景特点及云型演变特证作了较充分的描述。     

基于指标叠套法的安徽省强对流天气潜势预警研究

对2005-2007年4-9月安徽省冰雹、雷雨大风等强对流天气日数进行统计,分析了基于探空资料计算的不稳定指标与强对流天气发生的关系。结果表明：K指数、A指数、沙氏指数和对流有效位能、归一化对流有效位能和对流抑制能量这几个指标对于强对流天气指示意义较好。基于此结果,挑选K指数、沙氏指数和对流有效位能针对不同季节划分闽值,建立强对流天气潜势预警指标,并利用中尺度模式MM5的数值预报产品计算该指标,对2005—2010年13个强对流天气过程预报结果进行对比检验表明。MM5模式给出的强对流天气潜势预警产品对大多数过程均能起到预警作用。对其中两次强对流天气过程分析表明,模式具备预报强对流发生潜势的能力,预报结果对强对流天气发生的时间、落区有预警意义。     

基于指标叠套法的安徽省强对流天气潜势预警研究

对2005－2007年4-9月安徽省冰雹、雷雨大风等强对流天气日数进行统计,分析了基于探空资料计算的不稳定指标与强对流天气发生的关系。结果表明：K指数、A指数、沙氏指数和对流有效位能、归一化对流有效位能和对流抑制能量这几个指标对于强对流天气指示意义较好。基于此结果,挑选K指数、沙氏指数和对流有效位能针对不同季节划分阈值,建立强对流天气潜势预警指标,并利用中尺度模式MM5的数值预报产品计算该指标,对2005-2010年13个强对流天气过程预报结果进行对比检验表明,MM5模式给出的强对流天气潜势预警产品对大多数过程均能起到预警作用。对其中两次强对流天气过程的进一步分析表明,模式具备预报强对流发生潜势的能力,预报结果对强对流天气发生的时间、落区有预警意义。     

1991-2008年福建省强对流天气特征

利用1991-2008年强对流资料,分析福建省强对流天气时空分布和形成原因以及主导天气型。结果表明：3-6月是福建省强对流天气的高发期,7-8月是次高发期;主要发生在14-20时,且多为孤立日,1-2个站次较为多见。不同季节强对流天气的地理分布有较大差别,春季地域性强,内陆山区明显比沿海多,中北部地区明显比南部多,其他季节分布较为均匀。强对流天气主要发生在强切变类天气形势下,主要出现在春季和秋冬季,其中66.5%的伴有低空西南急流,并以急流适中型和偏北型居多,≥3站次或≥10站次的主导天气形势为低槽型和低涡切变与高空槽配合型;弱切变类强对流天气主要发生在7-9月,主导天气型为副热带高压边缘型和台风外围型。低层无西南急流,发生较大范围强对流天气的可能性小。     

云南高原山地机场强对流短临预报系统研究

基于天气雷达、地面和探空观测资料、NCEP再分析资料、FNL 数值预报产品,应用强对流天气分类识别技术和短时临近预报技术,开展风暴临近预报、强对流天气分类预警、基于数值预报的强风暴潜势诊断等研究,获得大理、丽江、西双版纳等高原山地机场及周边区域强降水、雷暴、大风、冰雹等灾害性天气的0～2h实时定量预报产品和0～12h强对流天气潜势预报产品,建立可业务运行的机场强对流天气短时临近预报系统。通过检验,证明该预报系统有较好的强对流天气预报预警能力,满足机场业务需求。     

强对流天气预报的动力释用

从散度方程出发，推导出了不平衡场，并应用一层中尺度模式为Ｔ４２Ｌ９模式的地面风场引入由中、小地形影响产生的中、小尺度天气系统，建立了一个符合郭晓岚对流参数化原理的强对流天气预报动力释用系统。通过实例分析和业务应用，证明该释用方法取得了较好的业务效果。     

阳泉市强对流天气分析预报

本文通过对发生在阳泉的强对流天气的历史个例分析,得出其天气分型,结合强对流天气发生发展条件分析以及卫星云图和多普勒雷达资料的应用,得出一些强对流天气预报指标,为做好强对流天气的预报服务提供参考。     

中国当代强对流天气研究与业务进展

对当代中国几十年来强对流天气研究和业务进展做了阐述，主要包括强对流系统产生的环境背景和主要组织形态，以及具体强对流天气的有利环境条件、触发机制、卫星云图特征、多普勒天气雷达回波特征以及预报、预警技术等诸方面。总体来看，中国学者对强对流以及不同类型强对流天气（强冰雹、龙卷、雷暴大风）发生、发展的环流背景以及通过雷达和卫星观测到的组织结构及其演变特征都已有了明确认识，研究了对流系统的多种触发机制，深入认识了超级单体、飑线等对流系统的环境条件、组织结构特征和维持机制，了解了中国中尺度对流系统的组织形态和气候分布特征，获得了强冰雹、龙卷、下击暴流和雷暴大风等的雷达、卫星和闪电等的多尺度观测特征、形成机制和现场灾害调查特征，发展了各类强对流天气识别、监测和分析方法以及基于“配料法”和深度学习方法等的预报、预警技术等。因此，强对流天气业务预报水平已得到显著提升。      

西北地区退耕还林对区域气候的影响

利用NCEP再分析资料对2009年3月20日夜至21日凌晨豫北强对流天气过程进行了分析,结果表明：①导致这次强对流天气发生的湿位涡场分布特征为,对流层低层MPV1〉0,同时MPV2〈0;强对流发生时,对流高层表现为MPV1〉0,同时MPV2〈0,即高低层均为异常的湿对流稳定区。②强对流的发生发展与湿位涡的时空演变有着很好的对应关系,对流层高低层湿位涡“正负区垂直叠加”的配置是强对流天气发展的有利形势。这次强对流天气发生在低层湿位涡正压项等值线密集的零线附近以及大于零的区域和湿位涡斜压项的负值区,同时高层为湿位涡正压项等值线密集正值区域和湿位涡斜压项的负值区。③中低层急流和地面东路冷空气入侵高温高湿不稳定区是形成这次强对流天气的主要原因,中尺度对流云团是造成此次强对流天气的直接影响系统,且强对流发生前,近地面存在逆温层。     

Hazard Analysis of Severe Convective Weather in Guangdong Province, China

A hazard model of severe convective weather was constructed on the basis of meteorological observational data obtained in Guangdong Province between 2003 and 2015. In the analysis, quality control was first conducted on the severe convective weather data, and the kriging method was then used to interpolate each hazard-formative factor, the weights of which were determined by applying the coefficient of variation method. The results were used to establish the hazard-formative factor model of severe convective weather. The cities showing the greatest hazards for severe convective weather in Guangdong Province include Yangjiang, Dongguan, Foshan, Huizhou, Jiangmen, and Qingyuan.     

对流天气预报中的环境场条件分析

中尺度对流天气的分析包括以天气型识别和中尺度过程分析为主的主观分析,以及以动力热力物理参数诊断为主的客观分析。利用"配料法"预报的思路,通过诊断有组织的深厚中尺度对流系统发生、发展的4个条件(水汽、不稳定、抬升和垂直风切变),开发了中尺度对流天气的环境场条件分析技术(对流天气图分析和客观物理量诊断技术),并应用于中国国家气象中心的强对流天气预报。以中尺度对流天气的天气图分析方法为例,介绍如何利用高低空观测资料,分析对流天气发生发展的环境场条件;并以数值模式释用为主的强对流特征物理量诊断分析为例,介绍如何动态诊断对流天气的动力热力条件演变。