铁路大风监测预警预报系统自动气象站建成并验收

由乌鲁木齐铁路局科学技术所和新疆防雷减灾中心、新疆气象科技服务中心合作的“新疆铁路大风监测短时预警预报系统”中的多要素自动气象站项目,于2009年9月12日完成并顺利通过验收,现已投入业务使用。这些自动气象站的建立,使铁路大风监测预警预报系统的监测能力得到明显提高。     

新疆铁路大风监测系统的雷电防护

由新疆环境气象工程中心的直属企业—乌鲁木齐恒博有限责任公司负责承建的新疆铁路大风监测系统,始建于1998年,历经8a的不断改进和完善,目前已成为新疆铁路部门行车调度指挥工作中不可缺少的重要组成部分。在风季铁路运输中,随时为调度部门提供风区风力实时数据,发挥着安全保障作用。但是铁路大风监测系统的设备大部分安装在铁路沿线的荒滩戈壁地区,尤其兰新铁路三十里风区属于天山南部雷电多发区,安装大风监测设备的铁塔地下机房,虽然修建了地网,接地电阻<4!,基本在0.8￣2.0!之间,然而2000年6月在头道河测风站和2002年8月在三个泉测风站发…     

新疆铁路大风监测系统

介绍了新疆铁路大风监测系统的设计思路、系统结构、系统的特点及功能等研制情况。该系统在铁路安全运输中发挥了重要的作用。     

铁路大风监测系统的数据库管理

介绍铁路大风监测系统的数据库管理，包含大风监测系统数据库的几个模块的主要劝能讲述（并给出了部分程序）、数据库模块运行机制简介和实际应用。     

大风精细化预报及对动车安全影响

以2014—2017年新疆铁路强风区逐小时风速监测资料为基础,开展了基于EC细网格二次建模和上游指标站2种大风精细化预报方法研究,结合铁路部门、科研院所、气象部门联合在新疆开展的11次大风环境下动车组行车安全试验,建立起一套将大风精细化预报和大风环境下动车安全试验紧密结合的服务应用模式,该模式在兰新客专线大风条件下动车组行车安全试验的前期准备、进度安排、试验计划修订以及现场运行试验的全过程中起到了关键决策作用,也可满足行车调度和防灾应急指挥对气象信息的特殊需求。     

广西铁路大风预报、监测与区域实时资料共享

介绍了广西铁路大风预报与实时监测服务情况,探讨了区域实时监测资料共享对提高广西铁路大风灾害预报服务效益的问题.     

铁路沿线灾害性天气监测、预测、预警系统

针对铁路三防（防风，防沙，防洪）的需要，结合大风监测系统建设的实际，对恶劣天气气候条件下，如何保障列车运行安全进行了探讨，并提出铁路沿线灾害性天气监测，预测，预警系统。     

新疆大风的时空统计特征

统计了1961－1999年39a新疆90个气象观测站的气表－1资料，给出新疆大风的时空分布特征，结果表明：（1）年平均大风日数的高值区在北疆西北部，东疆和南疆西部，阿拉山口，达坂城大风最多，准噶尔盆地中心，塔里木盆地南缘最少。（2）大风年总日数的变化有明显的波动性，大部分地区80年代起大风日数有减少的趋势。（3）春，夏季大风最多，以5，6月最为频敏，大风主要出现在上年10时到午夜23时，半数以上的大风持续时间在1h以上，以0.5h以内最多。     

新疆大风天气过程的特点

通过对1961－1999年大风资料的分析，统计出新疆大风天气过程的气候特征和冷高压及大风移动路径的分布情况。     

新疆沙尘暴气候背景场的分析

利用新疆90个气象观测站1961—1999年的地面观测资料，分析了新疆沙尘暴的时空分布特征。探讨了大风、月降水和温度及相对湿度等这4种气候因子对沙尘暴的影响。大风日数的增多、年降水量减少、冬季低温及春季干燥对新疆沙尘暴日数的增加贡献很大。北疆的乌苏，东疆的哈密、淖毛湖，南疆焉者盆地、塔里木盆地西北缘沙尘暴出现的多少受这4种气候因子的影响最为明显。     

新疆主要高速公路气象灾害特征分析

基于2010—2018年新疆交通阻断信息，结合气象观测数据，采用统计分析法、专家评估法、问卷调查法等，分析了新疆G30、3012、217线高速公路气象灾害的时空分布特征。结果表明：（1）影响新疆高速公路的气象灾害主要有道路结冰、积雪、暴雨、大雾、大风、沙尘、高温、次生灾害及风吹雪。（2）气象灾害在不同路段有明显的区域分布特征。（3）气象灾害具有明显的季节特征。冬季气象灾害最多，以积雪、大雾和道路结冰为主；春季次之，主要为大风、沙尘和道路结冰；夏季以暴雨、大风及次生灾害最为突出；秋季气象灾害相对较少。（4）G30高速公路的大风、阴雾是新疆比较特殊的气象灾害。     

基于模糊逻辑的雷暴大风和非雷暴大风区分方法

雷暴大风往往伴随飑线、阵风锋、龙卷等强对流天气而出现,风速大、发展迅速、突发性强,对生命财产安全造成极大威胁,因此对雷暴大风的监测与预报具有重要的意义。然而,雷暴大风监测一直也是强对流监测的难点。本文在地面气象观测站大风记录的基础上,结合多源数据(包括雷达、卫星、闪电、温度、露点等观测数据),利用模糊逻辑算法,实现雷暴大风与非雷暴大风的有效识别,可对雷暴大风进行实时监测。具体算法为:首先,基于历史样本数据的统计得到各变量的概率分布函数,进而得到各参数隶属度函数;然后采用概率重叠面积方法,确定各项质量控制数据的权重;最后通过选取判断概率阈值Q的方法,区分雷暴大风与非雷暴大风。通过对2010年全国50873条人工观测大风数据的识别结果检验表明,该算法能有效区分雷暴大风与非雷暴大风,当Q选取0.55时,雷暴大风的识别准确率POD约为0.76,误识别率约为0.18,雷暴大风CSI指数约为0.67。文中选取了两次大风过程,算法正确地识别了11个非雷暴大风记录,5个雷暴大风记录。本工作能一定程度上提升雷暴大风的监测效果、完善强对流监测业务体系。     

一次灾害天气气象服务分析

2017年5月2日,新疆石河子垦区出现5到6级西北风,此次大风过程中瞬间极大风速达26.8m/s,此次大风天气影响范围广,持续时间长。大风天气从2日14时开始,由西向东影响石河子地区,共持续了近6h。此次大风天气造成石河子地区已播农作物受灾严重,共造成经济损失达近370万元。虽然在本次天气过程中,预报发布时间提前5d,大风预警提前24h发布。此次天气预报较准确,但通过总结预报服务经验,提出以下问题及建议:(1)对此次大风的预报,在量级和起止时间上存在一定偏差,预报员对大风的预报能力较差;(2)大风的监测预警能力不足,需要加快精细化监测系统的建设;(3)在临近预报预警时,对公众的服务手段较欠缺,科普宣传不到位,市民防灾减灾意识不强。本报告分析了大风天气的致灾成因,预报预警信息发布、监测服务等工作,总结预报和服务经验,提出改进措施,为今后灾害天气的预报服务提供理论支撑,最大程度降低灾害损失。     

新疆铁路沿线最强风区大风特征对比分析

利用2015-2018年新疆境内兰新铁路沿线32个大风监测站逐小时风速资料,基于统计学方法、空间分析法,从平均大风日数、大风历时、不同风速的贡献率以及平均风速不同时间尺度和地域分布的变化特征等,对兰新铁路新疆段内两个最强风区带——百里风区和前百里风区的大风特征进行统计和对比分析。结果表明：较之百里风区,前百里风区更易出现极端大风天气（大于11级风）,同时具有风速"昼弱夜强"、地域分布差异性大、主导风向与兰新铁路运行方向基本垂直以致横风强劲等特点。该分析结果能够有效弥补前百里风区这一无人区气象规律探索的空白,可为探明特殊地域强风区大风最新变化规律、关键区的大风逐小时内精细化预报、专项试验研究、风速灾害预警阈值的制定等提供基础。     

新疆气候之最(六)

新疆哪里大风最多? 新疆是我国盛行大风的地区之一.其特点是:大风日数多、风力强,持续时间长.大风给农牧业生产、交通运输和人民生活造成许多危害.同时,风能又是一种无污染的廉价能源.以下从“极值”的角度分别介绍几种风的统计值. 新疆年平均风速分布的特点是:北疆大、南疆小;北疆东部、     

川藏地区及川藏铁路沿线风场特征分析

雷暴大风是影响铁路建设和交通运营安全的主要气象灾害之一,而川藏铁路作为连接四川省和西藏自治区的干线铁路,其沿线地理形势复杂,气候特征多样,被称为“最难建的铁路”,本文旨在定量分析川藏地区和川藏铁路的风场变化特征,以为川藏铁路建设和铁路列车运行、防灾减灾以及实时动态监测预警和风险评估提供科学依据。文章采用2004—2020年地面气象站观测风场和2006—2020年极大风风速资料,结合2000—2020年近21年的NCEP FNL地面风场数据,对川藏地区和川藏铁路沿线拉萨、林芝、雅安、成都4个高铁站附近的风场时空分布特征和变化规律进行分析,研究表明：(1)川藏地区西部风力高于东部,高原内陆风力大于高原东南缘和四川省。11月至次年3月是高原内陆风速最大的月份,月平均风速在高原北部和南缘能够达到7 m/s以上,夏秋季风速较小。(2)选取川藏铁路沿线拉萨站、林芝站、雅安站和成都站4个站点风场进行分析,风速表现为高原西部向东部减小的趋势。(3)在研究时段内,2018—2020年川藏铁路沿线平均风速和极大风速均呈明显增加趋势,拉萨和林芝站的大风日数也有所增加,因此2018年以来川藏铁路沿线处于风速上...     

强降水、短时大风的雷达基本径向速度资料统计

分析了2006年4月1日～6月30日期间，阳江新一代多普勒雷达产品中的基本径向速度（Velocity），结合自动站的短时强降水和短时大风记录进行统计，结果表明：在前汛期基本径向速度资料对监测短时强降水比较有实用价值，而监测短时大风的作用不明显；在出现逆风区后，有48．3％会出现短时强降水，只有15．0％会出现短时大风。     

数字信号抗干扰电路在ZZ6型强风仪中的应用

在乌鲁木齐铁路局所辖的3 000km铁路沿线,特殊的地理环境形成了无数个风区,大风来临时顷刻狂风大作,飞沙走石,交通受阻,车辆倾翻的事件屡见不鲜.大风严重影响了铁路运输的安全,制约了自治区经济的发展.为保障铁路交通安全,科学地指挥调度列车运行,铁路局要求我们帮助在沿线各风区设立测风站,建立全路段的大风监测系统.经过几年的努力,我们选用了当时在国内较为先进的ZZ6型强风仪,建立了包括38个测风站的大风监测网.各车站、分局、路局三级调度系统通过显示屏可以直接了解各风区的大风情况,为车辆的调度和运行提供了科学依据.但经过一段时间的运行后,测风仪开始出现错报现象,随着时间的推移,这种现象越来越频繁.我们在加强对仪器维修的同时,对仪器的结构原理进行了仔细分析,终于找到了产生错报的原因,并经过多次试验改进后解决了这一难题.     

新疆百里风区强风中尺度特征分析

大尺度环流背景和天山山脉大地形共同作用形成新疆百里风区，其风力之大居全疆九大风区之首。为进一步研究百里风区强风中尺度特征及其与局地地形的关系，选取2018年5月6—8日百里风区强风天气过程，使用WRF模式进行中尺度模拟分析，形成以下结论：天山两侧气压梯度力驱动下冷空气翻越天山，经色皮山口狭管效应和过山波水跃下沉接力加速，在背风坡上空形成强风区，强风区接地形成百里风区地面大风；大风过程中，七角井盆地地形强迫引发有限振幅重力波，背风坡上空大风区之上的临界层吸收上层能量并向下传递，增大了大风区的风速，使得低空大风区的接地更加充分。低空大气稳定层结的强度与大风强度相对应。     

基于MODIS卫星数据对艾比湖水域面积变化的监测

艾比湖的松散沉积物裸露区沉淀物质颗粒细小，细盐漠粉尘受阿拉山口大风主通道作用，向东南快速扩展，是新疆北疆地区主要沙源之一。Terra／MODIS卫星数据具有时效性强，成本低的特点，适宜进行湖泊水域面积的监测。我们进行2004年4-12月湖面积的监测发现，5月份以后，艾比湖水位逐渐下降，7，10月为艾比湖的枯水期，10月艾比湖水域面积出现最小值；冬半年(11—4月)为艾比湖的丰水期。通过与1998年监测的艾比湖水域面积数据比较得出2004年艾比湖各月的面积均比1998年有所增加，艾比湖地区生态环境有明显好转。