近10年北京地区极端暴雨事件的基本特征

利用北京地区5 min间隔的自动气象站降水观测资料,SA雷达观测资料、FY-2卫星TBB(Temperature of Black Body)资料、常规气象探空资料和1°×1°NCEP/NCAR最终分析资料,对2006—2013年发生的10次极端暴雨事件(14个区(县)中,任意一个区县代表站24 h内降水量≥ 100 mm,且暴雨区内至少有一个自动气象站降水强度≥ 40 mm/h)的基本特征进行了对比分析。结果表明:(1)长生命周期的单体或多单体组织合并的中尺度对流系统(第Ⅰ类中尺度对流系统)形成的暴雨中心一般位于北京西部山前地区或中心城区,这种分布与低空偏东气流的地形强迫作用或城市强迫作用有关;"列车效应"对应的多单体中尺度对流系统(第Ⅱ类中尺度对流系统)形成的极端暴雨事件往往与两次不同属性的降水过程有关:锋前暖区对流过程和锋面附近的对流过程。因此,降水分布往往平行于低空急流轴或锋面。(2)第Ⅰ类中尺度对流系统形成的极端暴雨过程局地性更强,全市平均降水量远小于暴雨量级(50 mm),其中,由混合型降水主导的极端暴雨事件一般是由几乎不移动的长生命周期单体反复生消造成的,对流高度相对较低;而深对流主导的极端暴雨事件一般由多单体组织、合并、加强造成,由于对流单体的上冲云顶很高,最低TBB一般低于-55℃,这类极端暴雨事件的短时强降水具有显著的间歇性:第一阶段的强降水与单体对流发展过程对应,以后的短时强降水与对流单体组织、合并过程对应。(3)"列车效应"对应的多单体中尺度对流系统暴雨过程,初始阶段一般表现为相互独立的两个对流带,即与锋面系统对应的对流带和与低空急流轴对应的暖区对流带,随着锋面对流带逐渐向暖区对流带移动,低空冷空气逐渐侵入到暖区对流带中,两条对流云带逐渐合并,对流活动进一步发展;或者由于暖区对流带截断锋面对流带的水汽入流,造成锋面对流减弱,而暖区对流带组织性更强,发展更加旺盛。与第Ⅰ类中尺度对流系统形成的极端暴雨过程不同,这类暴雨过程往往造成全市平均降水量达到暴雨(≥ 50 mm)甚至大暴雨(≥ 100 mm)。(4)不同类型的极端暴雨过程,大尺度水汽输送条件不同:"列车效应"造成的暴雨过程多数情况下由源于孟加拉湾和源于西太平洋的两支暖湿季风气流共同构成,大尺度水汽供应充沛;而第Ⅰ类中尺度对流系统中的混合型降水造成的暴雨过程的水汽来源主要与低空东南气流造成的近海水汽输送有关;第Ⅰ类中尺度对流系统中的深对流主导的深对流暴雨过程中整层水汽含量并不大,多数情况下水汽输送仅出现在对流层低层甚至仅在近地面层内。(5)大多数情况下,无论哪类性质的极端暴雨过程,在强降水发生时刻,雷达强回波高度一般在4 km以下,仅有极个别时刻强回波中心高于5 km。极端暴雨过程中,环境大气对流有效位能(CAPE)的大小一般与对流发展高度(雷达回波顶高)具有较好的对应关系,但与强降水发生时刻回波强度、最强回波高度、降水强度的对应关系较差。     

2008年贵州两次大暴雨过程雷达回波演变特征分析

利用新一代多普勒天气雷达资料,分析贵州2008年2次典型的大暴雨过程。分析表明,这2次大暴雨过程呈现雨量大、雨强强,降水成片等特点,其回波演变特征出现了低质心回波、逆风区、低空急流等一般暴雨的雷达回波演变特征。降水直接影响系统为中尺度对流系统(MCS),在雷达回波图上表现为对流型降水和混合云降水,混合云降水贡献相对较大。     

京津冀一次罕见的双雨带暴雨过程成因分析

2013年7月1日京津冀区域在副热带高压北抬、偏南低空急流加强、高空槽东移的环流背景下,出现了一次罕见的降水强度大、持续时间长的双雨带暴雨过程。利用常规观测、NCEP(National Centers for Environmental Prediction)再分析资料和多种加密观测以及雷达变分同化分析资料等对此次暴雨过程的成因和中尺度特征进行了分析。结果表明:南北两支暴雨带的形成机制和中尺度过程有显著差异,但是双雨带在形成与维持过程中也有相互促进作用。南支暴雨带发生于西南暖湿气流加强的环境下,对流不稳定层结显著、整层湿度大;强降水是在暖式中尺度辐合线的触发和组织下由中尺度对流复合体产生的,雷达回波具有明显的"列车效应"和后向传播特征,属于深厚的暖区湿对流暴雨,雨强和累积雨量极大、中尺度特征明显;地面辐合线及中尺度涡旋的位置决定了雨带和特大暴雨中心的位置,强降水产生的冷池出流和偏南暖湿气流形成的温度梯度最大区域指示了强回波的传播方向。北支暴雨带是在冷式切变线和低空低涡的影响下,由切变线云系形成的多单体回波带造成的;不稳定能量条件比南支暴雨带差,但是高低空系统耦合作用产生的上升运动强,中层的干冷侵入形成了明显的θse锋区,属于锋面对流系统,同时地形对降水有显著的增幅作用,多种因素综合作用造成雨强相对较弱,但是降水持续时间长,暴雨区面积大;过程中低空低涡的移动路径与强降水的落区和雨带的位置有较好的对应。南支暴雨带暖区降水后边界层形成的偏东风不仅为北支暴雨带提供水汽输送,而且在太行山前的地形抬升作用促使了强对流单体的发生发展,增强了北支暴雨带的降水强度,而太行山前强对流降水造成的冷池促进了地面中尺度涡旋的形成,造成南支暴雨带后期强对流回波的合并和降水的再度加强。     

嫩江、松花江流域暴雨的中尺度系统和过程分析

利用雷达回波资料、气象卫星云图和各种加工产品、1h的降水量,分析了大暴雨形成过程中的中尺度活动。讨论了中尺度云团、中尺度雨团发生发展的情况,各种物理量的表现,能量转换作用等。结论指出,暴雨过程中的中尺度云团、中尺度雨团和中尺度切变辐合是必不可少的;地形对中尺度切变的形成、稳定维持和对降水的增幅有相当大的作用;雷达回波的形态、尺度、强度、移动和演变等特征反映了暴雨发生的中尺度过程,对流回波带走向与移动方向一致或积层混合性降水中的强回波区以及“指状”回波区等多易产生暴雨、大暴雨。     

一次混合云暴雨过程风场中尺度结构的双多普勒雷达观测研究

利用国家重点基础研究发展规划项目"我国重大气象灾害形成机理和预测理论研究"2002年外场试验首次获取到的双多普勒雷达资料,研究了7月22～23日在长江中游的宜昌、荆州区域暴雨回波和风场的中尺度结构及演变过程.结果表明:本次暴雨是混合云降水所致,在层状云降雨区内有许多对流单体,这些对流单体常以带状结构组成回波群,对流云的回波强度和风场有明显的中尺度结构,与周围的层状云有很大差别.西南气流和东风形成的中尺度切变和辐合是造成强对流降水的主要原因,风场的中尺度结构主要发生在4 km以下的中下层.在对流回波周围,经常有中尺度切变、涡旋、辐合和辐散存在,这些风场的中尺度结构与对流云的演变有密切的关系,对强降水的发生和维持有重要影响.此项工作为分析中尺度暴雨的形成和演变机理提供了依据.     

盆地突发性暴雨的一种云系演变特征及其与降水的联系

利用云图分析系统对１９９５．８．２３突发性暴雨过程的分析,揭示了四川盆地内突发性暴雨过程的一种云系演变机制。在某些特定环境条件下,大尺度辐合系统本身有对应云系出现,但不会产生降水。在其前方的暖区中由于中度作用产生强对流云图,通常表现为孤立的中尺度对流辐合体,审高强度降水的直接产生系统。但这类中尺度对流体的降水通常是离散的。大尺度系统云系和中尺度对流体合并可以改变中尺度对流体的演变进程,延长期 内部     

2011年6月湖南两次暴雨过程的中尺度特征对比分析

利用常规观测资料、卫星、雷达资料以及NCEP再分析资料、LAPS局地分析资料,对2011年6月湖南两次暴雨过程的中尺度特征进行对比分析。结果表明：两次过程均属于湖南盛夏低涡冷槽型暴雨过程,但中尺度特征、降水性质和环境条件有差异。“6.09暴雨”由一个及地的β中尺度低涡产生,过程期间低涡稳定少动,卫星云图上表现为一个发展强烈的中尺度对流云团,雷达回波前期为窄型带状积云降水回波,后期逐渐转变为积层混合云降水回波;而“6.13暴雨”影响系统为中尺度切变线,切变线维持时间长,移动缓慢,卫星云图上是一条长时间维持的对流云带,雷达回波为积层混合云降水回波。水汽输送通道的建立和中低层水汽的大量集中为中尺度对流系统的发展提供了有利的环境条件,暴雨发生在锋前高温高湿的不稳定层结和强上升运动区域中,锋区的动力强迫上升运动加强了低层能量和水汽的往上输送。两次过程中尺度对流系统均具有深厚的垂直环流结构,“6.09暴雨”湘东北特大暴雨区是一支近乎垂直的深厚上升气流,南北两侧有明显的补偿下沉气流,而“6.13暴雨”湘中暴雨区垂直上升运动是倾斜向上的,只有南侧存在补偿下沉气流。     

梅雨期暴雨个例模拟及其中小尺度结构特征分析研究

利用中尺度数值模式MM5和多普勒雷达观测资料，对2002年7月22~23日发生在长江中游一次梅雨暴雨过程进行模拟和分析。模拟结果与观测资料相比基本吻合。主要研究内容包括暴雨过程α中尺度到γ中尺度的回波结构以及动力特征和云降水粒子的分布。研究结果表明:在长江中游地区存在一条东北西南走向低空切变线，切变线北侧偏东气流中回波较弱，而南侧西南气流中不断出现强对流云团发生发展、合并分裂现象，形成沿着切变线分布的α中尺度对流带。对流带中有多个东北西南向的β中尺度波列，这些波列由从西南向东北方向移动的γ中尺度回波所构成。新回波大多产生在老回波的后部。γ中尺度回波具有相应尺度的气流辐合辐散结构。各种云降水粒子与动力场相互配合，上升运动位置和强弱决定云水的位置和强弱。云发展初期降雨首先产生于低层，以暖雨过程为主，成熟期云中冰相粒子对降水非常重要。强回波区的降水会在近地面产生出流。在西南气流中，远离切变线的回波移速大于靠近切变线的回波，容易产生回波合并；强回波由于降水而产生下沉和辐散气流，易导致回波分裂。     

湘中地区4—6月对流性暴雨的雷达回波特征

本文指出湖南省4—6月对流性暴雨,从其雷达回发特征上看来,主要是由雷暴群和涡旋带状回波系统所造成的。在暴雨形成前,除了中尺度触发系统造成的对流回波带以外,在暴雨区附近原先就存在有一个中尺度的“合适的环境场”,这对暴雨的形成是很重要的。从而提出了在有利的天气背景条件下暴雨分布的不均匀性以及回波系统移到某地时,移速显著减慢、系统迅速发展并产生强烈天气现象的原因。     

吉林省中部一次局地大暴雨的中尺度成因分析

利用探空资料、常规气象资料、中尺度气象加密观测资料及多普勒雷达回波产品等资料,对2010年7月25日吉林省双阳站局地大暴雨的中尺度系统演变特征、动力、不稳定条件及雷达回波特征进行了分析。分析结果表明：低空中尺度切变、地面中尺度辐合线是本次局地暴雨的主要中尺度系统,850hPa露点锋提供本次局地暴雨的触发机制;局地暴雨发生在较强的对流不稳定及冷空气侵入导致迅速增强的垂直风切变的条件下;暴雨发生前中低空有明显较强的上升运动,冷空气开始下沉入侵形成垂直环流,为暴雨的发生提供了动力条件;雷达回波图上“人”字型回波带合并,其上多个对流单体新生持续经过暴雨区造成强降水,回波带上的逆风区与局地暴雨有较好的对应关系,强回波及逆风区对局地暴雨有较好的指示意义。     

庐山2002—2010年夏季强降水特征分析

利用气象观测资料,对庐山2002—2010年夏季(7—9月)强降水(日降水量≥50 mm)进行了统计分析和天气系统分型,并对降水期间的气象要素变化、卫星云图及雷达回波特征进行了归纳分析。结果表明,(1)庐山夏季强降水日数平均每年为2.8 d,少约1 d,多达5 d。四类天气系统中台风占44%,西风带占32%,副热带高压边缘占16%,东风波占8%。(2)强降水过境时的要素变化,不同系统有不同的表现形式,台风影响时会出现降压、降温、增湿、风向旋转、风速增大以及较山下大几倍至几十倍的降水等要素变化;西风带系统影响时,会出现气温明显下降、气压前降后升的过程;副热带高压边缘影响时,前期高温、气压无明显波动,降水以午后到傍晚雷阵雨为主,常伴有短时强降水和强雷电;东风波系统影响时,要素反应弱,降水既有副热带高压边缘的强降水,又有台风性质的大降水。(3)台风系统云图主要表现为螺旋状结构和中尺度对流云团结构,雷达回波表现为混合型降水;西风带系统则呈东北—西南带状云系和带状回波分布;副热带高压边缘在午后到傍晚有一些分散的对流云团不断生消,较少移动,雷达图上午后到傍晚有分散的对流性回波发展;东风波自东向西移动,有带状云系相配合,带来明显的强降水,利用雷达也可以监测到南北向回波带自东向西移动。     

一次局地强降水过程的中尺度特征及预报难点分析

利用常规气象资料和客观物理量场、卫星云图、多普勒雷达回波产品资料,对2007年8月30日发生在宜昌市北部的强降水天气过程的中尺度特征和预报难点进行了分析。结果表明：（1）地面中尺度辐合线、中尺度对流云团是造成此次强降水的重要中尺度系统;（2）强降水主要南-中尺度“人”字型雷达回波带稳定少动造成,回波带中有强对流单体不断新生、合并使强降水得以维持;（3）回波带上出现的逆风区与强降水落区有较好的对应关系,风切变区面积扩大和切变值增大是强对流回波单体不断发展并在一地维持的主要原因;（4）中低层偏南风到高层偏北风的转变所形成的垂直风切变为强降水的发生提供了动力条件,同时中低层暖湿平流加强为强对流云团的稳定维持提供了充足的水汽;（5）强对流单体,强回波短带,速度资料上的“逆风区”和风切变区等,可作为判断强降水落区的依据。     

伊犁河谷汛期一场短时强降水雨滴谱特征分析

利用常规地面、高空资料、新一代天气雷达资料、雨滴谱资料,对2012年8月3日发生在伊犁河谷的一次较大范围暴雨的天气背景、雷达回波特征和降雨微物理特征等进行深入分析。结果表明,200hPa西西伯利亚西风槽、500hPa中亚低涡和地面冷锋是这次强降雨过程的主要影响系统。河谷喇叭口地形对气流的机械挤压、东高西低地形对对流的触发、地形强迫抬升对对流和降水的增强具有重要影响。这场降水过程属于积层混合云降水,其中大面积的层状云中嵌有多个对流云团,这些云团连接在一起就构成了对流性雨带,通过对暴雨雨滴谱演变分析得出,这次暴雨主要降水由对流性云团造成,对流云团微物理结构存在明显的不均匀性,其中存在多个强降水中心,其水平尺度多维持在10km左右,持续时间维持在5分钟到10分钟之内,降水集中且雨滴数浓度较高,一般在1000m-1个以上,雨滴谱宽及分布差异很大,小于1mm粒子数浓度很高,对雨强的贡献占两成以上。     

一次东北冷涡云降水垂直结构特征分析

利用辽宁阜新国家站(121.7458°E,42.0672°N)的毫米波云雷达(8 mm)和微雨雷达(12.5 mm)对2020年8月12-13日东北冷涡影响下的一次降水过程进行了观测,分析了云降水的垂直结构特征并探讨了降水机制。结果表明：本次过程中,云水平方向发展不均匀,以层状云和层积混合云为主,云内有时还嵌有对流泡。云降水阶段性变化明显,先后出现了层状云降水、层积混合云降水和对流云降水。层状云降水和层积混合云降水均表现出明显的亮带特征,但层积混合云降水的雷达回波强度、回波顶高和降水强度明显大于层状云降水。对流云降水的雷达回波会因强降水而产生明显衰减,因此回波顶高不能表示出实际的云顶情况。层状云降水阶段,云雷达反射率随高度降低增长缓慢,雨滴在下落过程中受蒸发和碰并的共同作用,反射率降低。与层状云降水相比,层积混合云降水的碰并效应强,且由于前期降水对近地面的增湿作用,使云下蒸发弱。对流云降水阶段,反射率的增长主要发生在冰水混合层,有利于大滴的产生,拓宽了云滴谱,提高了碰并效率。     

A COMPREHENSIVE ANALYSIS OF INTERACTIONS BETWEEN MESOSCALE CONVECTIVE CLOUD CLUSTERS IN TYPHOONS AND MESOSCALE HEAVY RAINS

1INTRODUCTIONHeavyrainsassociatedwithtyphoonsareoneoftheimportantmeteorologicaldisastersintheFujianProvince,whichbringsaboutgreaterdamageinshort-lived,severeprecipitation.Muchdocumentationhasbeenreportedonthestudyofthemesoscaleconvectionsystemsandmesoscaleconvectivecomplex(MCC)andassociatedprecipitation[1-3].UsinglandfallcasesoftropicalcyclonesFrankie(No.9607),Gloria(No.9608),Joy(No.9610),Winnie(No.9714)andanunnamedtyphoon(No.9802)andhourlyinfraredcloudimagery,thecurrentworkstudiesth…     

Identification of Convective and Stratiform Clouds Based on the Improved DBSCAN Clustering Algorithm

A convective and stratiform cloud classification method for weather radar is proposed based on the density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) algorithm. To identify convective and stratiform clouds in different developmental phases, two-dimensional (2D) and three-dimensional (3D) models are proposed by applying reflectivity factors at 0.5° and at 0.5°, 1.5°, and 2.4° elevation angles, respectively. According to the thresholds of the algorithm, which include echo intensity, the echo top height of 35 dBZ (ET), density threshold, and ε neighborhood, cloud clusters can be marked into four types: deep-convective cloud (DCC), shallow-convective cloud (SCC), hybrid convective-stratiform cloud (HCS), and stratiform cloud (SFC) types. Each cloud cluster type is further identified as a core area and boundary area, which can provide more abundant cloud structure information. The algorithm is verified using the volume scan data observed with new-generation S-band weather radars in Nanjing, Xuzhou, and Qingdao. The results show that cloud clusters can be intuitively identified as core and boundary points, which change in area continuously during the process of convective evolution, by the improved DBSCAN algorithm. Therefore, the occurrence and disappearance of convective weather can be estimated in advance by observing the changes of the classification. Because density thresholds are different and multiple elevations are utilized in the 3D model, the identified echo types and areas are dissimilar between the 2D and 3D models. The 3D model identifies larger convective and stratiform clouds than the 2D model. However, the developing convective clouds of small areas at lower heights cannot be identified with the 3D model because they are covered by thick stratiform clouds. In addition, the 3D model can avoid the influence of the melting layer and better suggest convective clouds in the developmental stage.     

Using Satellite Data to Analyze the Initiation and Evolution of Deep Convective Clouds

In this study, two deep convective cloud cases were analyzed in detail to study their initiation and evolution. In both cases, all deep convective clouds were positioned at the rear of the cold front cloud bands and propagated backward. Satellite data showed that prior to initiation of the deep convective clouds, thermodynamic and moist conditions were favorable for their formation. In the morning, a deep convective cloud at the rear of cold front cloud band propagated backward, the outflow boundary of which created favorable conditions for initiation. An additional deep convective cloud cluster moved in from the west and interacted with the outflow boundary to develop a mesoscale convective system（MCS） with large, ellipse-shaped deep convective clouds that brought strong rainfall. The initiation and evolution of these clouds are shown clearly in satellite data and provide significant information for nowcasting and short-term forecasting.     

基于雷达回波强度面积谱识别降水云类型

基于谱分析原理提出了雷达回波强度面积谱的概念及算法,利用宁夏银川多普勒天气雷达回波资料,分析了不同性质降水云的雷达回波强度面积谱,并根据不同性质降水云雷达回波强度面积谱特征,提出了基于雷达回波强度面积谱识别降水云类型的方法,利用强回波面积（回波强度不小于40 dBZ的回波面积）占总回波面积百分比和基本降水回波面积（回波强度不小于20 dBZ的回波面积）占总回波面积百分比作为降水云类型判别的主要因子,提炼出基于雷达回波强度面积谱特征参数的层状云、积层混合云、对流云等不同类型降水云的判别指标,建立了基于雷达回波的降水云类型自动判识模型。利用该模型对2016-2017年6次强降水过程进行了降水云类型判别试验,模型准确判别出6次强降水过程中2次为对流云降水、4次为混合云降水,判别结果较好地反映了降水云类型,验证了判识方法的可行性。     

北京“7.10”暴雨β-中尺度对流系统分析

采用NCEP/NCAR再分析资料、自动站加密观测资料、逐时云顶亮温TBB资料、多普勒雷达资料以及成功模拟基础上的高分辨率模式输出资料，对2004年7月10日北京突发性暴雨过程β-中尺度对流系统的发生发展、结构与成因进行了综合分析。结果表明:此次过程影响系统为β-中尺度对流系统，它发生在大尺度暖脊之中，对流层中层的短波槽以及低层西风槽前西南气流与暖切变线北侧东南气流的汇合为其发生提供了良好的环境条件；该β-中尺度对流系统由两个对流云团合并而成，具有椭圆形结构特征，其水平尺度为150 km×100 km，时间尺度约为5 h；低层流场上它表现为中尺度辐合线或强辐合中心，雷达回波和径向速度场所反映的中尺度回波带和辐合线与它的演变有密切关系；在发展强盛期，β-中尺度对流系统具有较强的斜压性特征，垂直倾斜的上升气流及其两侧有明显的下沉补偿气流，显示它具有对流型风暴结构特征；在强对流不稳定层结条件下，700 hPa以下对流层低层具有明显的假相当位温θ_se暖湿舌，近地面层偏南风与偏东风两支气流的辐合及冷空气的侵入，导致行星边界层内能量锋区的加强，从而有利于β-中尺度对流系统发生发展。     

利用SCIT算法分析江淮地区对流云特征

本文设计了一种运用SCIT算法提取雷达拼图中对流云特征量的方法:用SCIT算法识别并追踪云体,算法中只用一个反射率阈值识别对流单体、云体边界;使用模糊逻辑法区分层状云和对流云,提取对流云雷达特征量。使用该方法提取了2013—2015年江淮地区夏季对流云的雷达特征量,并对雷达特征量与降水量分布的关系进行统计分析。结果表明:江淮地区夏季对流云中生命史为13～30 min的对流云比较多,约占总数的60%;生命史大于30 min的对流云较少,并具有平均回波强度、VIL、冷层厚度较大的特征,其最大回波强度和VIL与降水量的相关性较好。