4—6月福建中部沿海大风的统计预报

福建中部沿海靠近台湾海峡北部,春季由于冷暖空气的相互作用及台湾海峡效应,容易产生东北或西南大风。我们对1971—1974年4—6月福建中部沿海的东北大风进行了普查分析和统计,先按环流特征分类,再按不同类型寻找预报因子,最后用数理统计方法(分辨法)建立预报方程。 大风标准是采用平潭站东北风平均风速达12米/秒,或虽平均风速不够12米/秒,但阵风超过16米/秒定为大风。经验表明,平潭站的风     

保定大风的气候规律和预报指标

为探索本站大风的规律,选取预报指标,我们用保定1958—1977年1—4月的资料进行了统计分析。规定大风的标准为:10分钟平均最大风速≥10米/秒,或极大风速≥20米/秒(每天只要有一次即算一个大风日,不管其间隔如何)。     

我国登陆热带气旋引起的大陆地面风场分布

利用逐小时风速观测资料以及台风年鉴资料,分析了2008~2014年登陆我国大陆地区的51次热带气旋（TC）的地面风场分布特征,包括TC登陆期间大陆地面风场演变和大风分布特征、海岛站和内陆站的风速差异以及海拔对风力造成的影响等。结果表明:6级及以上大风主要发生在距离TC中心300 km内、TC强度达到台风（TY）以上时,并主要位于TC移动方向的右侧,尤其是右前象限;华南区TC风场分布主要由在此区域登陆的TC（Ⅰ类）造成,较大风速区包括广东西南部沿海、雷州半岛附近和海南西部沿岸;华东区TC风场分布主要由在此区域登陆的TC（Ⅱ类）造成,杭州湾出海口以及浙闽沿海是较大风速区;6级及以上大风广泛分布在华南和华东沿海,6~7级地面大风高频站主要位于杭州湾附近,8级及以上地面大风高频站点在杭州湾和福建沿海分布比广东西南部更为密集;TC登陆前后均可能造成大风,大风出现时间与站点至TC中心的距离密切相关;同等强度TC在海岛站造成的风速比陆地站更大,对高海拔站点造成的风力大于低海拔站点。本文研究结论对于TC大陆地面风场的预报具有一定参考价值。     

渤海大风特点以及海陆风力差异研究

利用2009年7月至今渤海浮标站观测资料,分析了渤海大风的特点.结果表明,2009年出现大风、强风57天,2010年为101天,2011年为38天.11月大风、强风日数最多,1月次之;夏季大风、强风日数较少.从风向来看,北风、东北风的大风、强风日数最多.浮标站与沿海两站风场的对比表明,大风日,东北、东风瓦房店站的最大风速更接近浮标站,其他风向旅顺站接近浮标站;强风日,8个风向都是旅顺站相对接近浮标站.从风速差最大值来看,沿海站比浮标站小2～4级.大风日与强风日的对比表明,大风日沿海站的风速更接近浮标站.对极大风速而言,沿海站与浮标站的风速相差较小,旅顺站的风速更接近浮标站.不同的大风过程由于影响系统不同,海陆风向风力会有很大的不同.但无论什么系统造成的大风,最大风速海陆差异都比极大风速海陆差异明显,最大风速海陆差异最小1级,最大5级,而极大风速只差1级左右.当北路、西路冷空气造成大风时,瓦房店站的风速更接近浮标站,最大风速小1～2级,极大风速小1级;当地面低压(包括热带气旋)造成南大风时,3个测站差别不大,最大风速小1级,极大风速相近.     

基于ERA5再分析资料的余姚地区阵风预报模型探究

利用2007—2017年余姚地区44个气象自动站观测数据和欧洲中心ERA5再分析资料,对余姚地区日极大风分布进行了统计分析,并提出一种本地化的经验阵风预报模型(雷暴日除外)。研究发现:余姚地区日极大风呈正态分布,风力峰值为4～5级,平均每年大风日占比达7.03%,累计大风时次占比3.32%,年平均大风日26 d。风力越小,阵风与平均风之间的线性拟合效果越好。影响阵风预报的因子主要有10 m平均风速、925 hPa风速、地面粗糙度、摩擦速度和3 h变压。6级及以下阵风预报中,业务中的阵风经验系数1.4容易造成余姚本地阵风预报偏低,适用于余姚本地阵风预报经验系数为1.775;6级以上阵风预报经验方程考虑了平均风速、垂直动量下传、水平动量传输、地面摩擦和海拔高度订正,其与925 hPa风速的平方呈正相关,与摩擦速度呈自然指数相关,经验方程相对于经验阵风系数的预报拟合优度提升了59.61%;经验阵风预报方程通过了2018—2019年的数据检验,该方程对1～2级阵风预报偏高,3～5级效果最好,6级阵风的预报偏低;6级以上的阵风等级预报准确率达55.2%。地形摩擦作用在冷空气大风与台风大风过程中尤为重要,这两类过程阵风系数分布类似,但台风带来的动量下传比冷空气更为明显。     

热带气旋对新会风速影响情况的分析

本文利用热带气旋中心资料和新会 10分钟平均风速自记资料 ,分析了热带气旋的中心位置和强度与新会风速的关系 ,建立了预报最大风速的回归方程 ,确立大风是否出现的预报指标 ,从而提高对大风的预报准确率。     

3—4月苏北沿海大风预报的一种业务系统

为了预报我国东部沿海海域上3—4月的大风,我们建立了一个自动化预报系统,该系统由识别东亚大槽的移行,诊断地面流场,海上风统计预报模式等软件组成。通过对1985年到1986年春季观测资料的检验,结果表明风速预报的平均准确率为87.8％,风向预报平均准确率为74.6％,该系统已纳入上海气象协作区《东海沿海大风短期预报业务自动化系统》。     

8506号台风暴雨分析

今年第6号台风是在我区玉环登陆的一个强台风,行经我区西南部,具体路径参见上文图1。六号台风登陆前,中心气压已降至965百帕,中心风力达40米/秒,是一次正面袭击我区的强台风。我区东部的玉环、温岭、椒江、黄岩等县市均出现了12级以上的大风和特大暴雨;登陆地点的坎门站,12级大风持续了13小时10分,瞬时极大风速达47.3米/秒、(超过历史极值1962年的45米/秒)。过程总雨量:温岭、玉环两县普遍在300—400毫米,括苍山站达     

西藏高原的春季大风

西藏高原四季不分明,主要分为两个季节,一个是雨季,一个是干季(即风季)。从11月到次年4月底为风季,但能造成灾害的大风,则集中在1—4月。因此,我们着重对这一时期的大风过程作一些分析。 这里所讨论的大风过程,是指藏北一半以上的站有大风且持续5天或以上;沿雅鲁藏布江一线有一半以上的站出现大风且持续3天或以上,最大风速在30米/秒以上。 在分析历年大风过程中我们发现,大风的年际变化很大,有的年份没有大风过程,有的年份可出现3次。西藏的大风地方性很强,以     

北方一次强沙尘暴过程的诊断分析和数值模拟

利用NCEP再分析资料、地面观测资料和中尺度数值模式MM5V3,对2009年4月22-24日强沙尘暴过程的近地面气象要素变化特征进行了分析和数值模拟.结果表明,沙尘暴发生前后温、压和风速均出现了剧烈变化;蒙古气旋和冷锋是这次强沙尘暴过程的主要影响系统.温度平流、涡度平流、垂直速度及位涡在气旋发展、演变过程中起重要作用.模拟的地面环流形势显示,模式对地面气旋的演变特征及地面大风模拟的较好,并指出地面大风区与沙尘暴有较好的对应关系.     

杭州市冬季大风预报方法

随着经济的发展,灾害性天气对经济生产和人民生命财产所造成的损失和危害越来越大.大风等灾害性天气直接关系到人身安全,对工农业生产及航运、电力等部门也有很大的影响.为了做好大风预报服务工作,我们研制了杭州市冬季大风预报方法.1 资料来源及大风标准通过对1980年—1994年每年12月1日一次年2月底杭州、富阳、萧山、临安、桐庐、建德、淳安7个观测点每天的瞬时、自记风资料的普查,我们把大风标准定为瞬时风速V≥17.0m/s,2分钟平均风速 V_2≥14.0m/s或10分钟平均风速V_(10)≥12.0/s.凡7站中至少一站出现上述风速之一者定为一个大风日.     

七月份区域大风预报方法

1 选用资料与思路1.1 选用资料选用1960—1990年共31年历史天气图,日本24小时地面预告图（08时FSAS）,本站08时单站气压要素值作为制作预报方法的资料。区域大风的标准定为全区有2站或2站以上瞬时大风≥17m/s或10分钟平均风速≥11m/s。1.2 思路全面分析产生区域大风的天气形势,在核实了日本24小时地面预告图（08时FSAS）准确性基础上,以单站要素,当日地面实况图及日本24小时地面预告图为依据,采取步步深入的方法,先确定预报大风的信号,然后作出适用于不同系统的区域大风预报方法。     

2000年春季大风特征分析

引言大风,平均风速≥ １２ｍ／ｓ（ ≥６级）,瞬间最大风速≥＞１７ｍ／ｓ（≥８级）,属于灾害性天气之一。当风力≥１０级时,对人民生命财产安全产生严重威胁。特别是大风引起的沙尘天气,造成较重的空气污染,严重影响了人民的身体健康。一年之中春季是强冷空气活动最多的季节,加之蒙古气旋频繁活动,使山西春季大风明显增加,北部尤为突出。２０００年春季大风在我省出现频繁,影响面积宽广,强度较大,特别是频繁出现的沙尘暴天气,为历年所罕见。所以摸清大风变化规律,利用数值预报产品提高预报能力,提早防备很有必要。１我省２…     

多个数值模式对黄、东海入海气旋预报对比分析

通过对T213、T639、ECMWF及WRF中尺度数值模式对2009-2010年3个典型黄海、东海入海气旋预报能力分析发现:T213、T639和ECMWF能提前6～10d预报出入海气旋的生成、移动和发展,但对环流调整时气旋移速突变的预报还存在着很大的差距,所有预报时效基于各模式850 hPa涡度场的路径预报误差和标准差均小于海平面气压场预报,当气旋跳跃式快速移动时,850 hPa涡度场预报优势更加明显,预报中需要更注重中低层形势的预报来把握气旋的移动和发展.3个全球模式比较,ECMWF路径预报、中心气压预报误差及标准差均为最小,T639总体略优于T213.WRF中尺度模式在短期预报时效内(0～72 h时效),对入海气旋造成的大风具有一定的预报能力,但预报风速小于实况风速.个例2在提高了模式分辨率、同化雷达和中尺度站等本地资料后对风速预报有很大的改进.     

泰山大风气候特征统计分析

利用泰山气象站1971—2010年近40a逐日风向风速观测资料,统计分析泰山大风天气的气候特征。结果表明:近40a泰山平均风速为7.0m/s,冬季风速最大,春季次之,夏季最小;近40a最大风速为37.7m/s,出现在1977年;年平均大风日数为160.3d,月平均大风日数最多为4月,9月最少,从季节分布看,春季最多,冬季次之,夏季最少,春冬季为大风多发季节。近40a泰山年平均风速、最大风速、年平均大风日数均呈逐年减少趋势。泰山最多风向为西南,除冬季外,春、夏、秋三季均以西南风向最多。泰山大风主要有冷锋后偏北大风、中小尺度系统造成的短时大风、气旋大风等,其中以冷锋后偏北大风和夏半年气旋造成的雷雨大风最为常见。     

南海热带气旋大风的遗传－神经网络集合预报

利用1980-2012年的南海热带气旋实况资料和NCEP/NCAR再分析资料,将热带气旋定位中心周边6×6格点上的地面风速作为预报对象,以气候持续预报因子和前期风速预报因子作为模型输入,采用遗传—神经网络集合预报方法,进行热带气旋定位中心周边36个格点上的风速预报模型的预报建模研究.分别对2008-2012年7-9月共368个独立预报样本进行遗传-神经网络集合方法的分月预报结果表明,南海热带气旋中心周边风速24h的预报平均绝对误差为2.35m.s-1.另外,本文还进一步将该预报方法与国内外普遍采用的逐步回归预报模型进行对比分析,在相同的预报量和预报因子的条件下的对比分析表明,新预报模型对≥10m.s-1的强风预报结果较逐步回归方法的优势明显,预报性能较好,可为沿海热带气旋大风预报提供新的参考.     

咸阳地区大风天气特征及智能网格大风预报订正

利用2014—2019年咸阳地区13个地面气象观测自动站风场数据、NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料、西安探空资料及多普勒雷达产品、陕西智能网格逐小时格点化预报风场产品,对2014—2019年发生在咸阳地区的大风天气过程进行统计及分型处理,对比2017—2019年大风过程中陕西智能网格预报风场产品与实况风场差异,提炼出基于陕西智能网格预报风场产品的订正指标,利用2020年大风个例进行检验评估来验证订正指标的可靠性。结果表明：发生在咸阳地区的大风分为系统性大风和雷雨大风,其中系统性大风包括高压后部偏东大风和冷锋后部偏北大风,雷雨大风分为高空冷槽型、西风槽型、副高影响型、冷涡后部型以及低涡型;陕西智能网格预报可提前72 h准确预报出2类系统性大风天气过程,提前12 h预报的平均风速最大值与实况最大风速之间差值最小,可参考该预报时次的结果增加4 m/s进行订正,检验得到6级以上风速预报准确率提高约1831%左右;对于雷雨大风,最大小时增幅在2 m/s以上对雷雨大风的发生时段预报有一定的指示意义,结合25百分位的实况极大风速阈值、陕西智能网格预报极大风速阈值,与各个环境参量和雷达产品参数进行概率匹配,订正预报可在一定程度上提高此类大风极大风速预报准确率。     

东北低压大风天气的数值预报与模式诊断分析

东北低压是我国东北地区的主要天气系统,一年四季均可出现。但在春季出现最频繁,低压强度也最大,它所带来的天气经常是持续的强烈大风。根据1956—1980年的历史资料统计,四、五月份东北低涡出现大风(长春,四平和白城三站地面风速≥10米/秒)的机率可达60—80％。本文对一次东北低压的发展及其大风天气进行了数值预报。为     

2005—2020年新疆百里风区精细化逐时风速特征研究

精细化捕捉风速大小及其变化细节过程，是顺利开展风区大风监控预报预警气象服务的关键理论支撑。本文基于百里风区气象观测站的风速数据，对质量控制后的2分钟平均风速、大风日数、日最大风速、日极大风速资料进行计算，给出百里风区2005—2020年精细化逐时风速特征。结果表明：（1）随时间分辨率的提高，24次与4次定时观测值差异明显增大，且偏差随风力等级增高而增大；（2）百里风区风速变化规律与大气环流紧密相关，地形起到加强放大作用。在太阳辐射及地形地貌影响下，百里风区年平均风速8.3 m·s-1，年平均大风日数200.6天，地面风速持续较高；（3）一年中春夏季平均风速最大，且较大风速持续时间长；（4）一日中平均风速高峰时段与大风易发时段不完全重合，平均风速最大值出现在夜间4时前后，大风高发时段峰值集中在17—20时。     

环渤海地区4～10天风速预报中相似预报法的应用

依据逐步相似过滤法和最小相似离度原理,利用NCEP逐日再分析资料、T213数值预报产品和环渤海72站1958—2008年地面观测站风速资料,建立不同因子组合的相似过滤方案,制作环渤海72站4～10天每日4次、日最大风速预报。通过多个相似过滤方案预报准确率检验,确定“最佳”逐步相似过滤方案。经过2007—2008年预报检验表明：每日4次风速预报中,0~2级风速的预报效果最好,4～10天平均TS评分达到67%;日最大风速预报中,3~4级4～10天平均TS评分为54.1%,5级及以上的TS评分为17.1%。在风力不太强的情况下,该方法对于中期风速预报有一定的参考价值。