强冰雹和短时强降水天气雷达特征及临近预警

利用恩施多普勒雷达和常规分析资料,详细对比分析了2007-2008年发生在恩施山区强冰雹和短时强降水天气过程中的雷达产品特征.在此基础上,找出了适合恩施山区强冰雹和短时强降水天气的雷达临近预警指标:选取负温区回波厚度≥7 km、CR强中心回波强度≥55 dBz、强回波梯度≥15 dBz·km-1、45 dBz强回波伸展高度≥7.5 km、累积液态含水量(VIL)密度≥3.2 g·m-3和雷达风廓线1.8～6.1 km风垂直切变均值≥2.3×10-3s-1作为强冰雹临近预警指标;当满足组合反射率(CR)强中心回波强度、VIL密度、40 dBz强回波伸展高度和雷达风廓线(VWP)上1.8～6.1 km风垂直切变值达43.0 dBz,1.1 g·m-3,7.0 km和1.9×10-3s-1,可以考虑该站点及附近地区进入短时强降水临近预警状态,并利用2009年发生的强冰雹和短时强降水天气过程检验了这些临近预警指标性能.     

SWAN中定量降水估测和预报产品的检验与误差分析

采用2010—2011年5—9月河南省区域加密自动站雨量和全省6部新一代天气雷达资料,用点对点统计检验评分方法,分析SWAN系统中定量降水估测(QPE)和定量降水预报(QPF)产品在河南省短时强降水过程中的误差分布,并分别讨论二者在河南省区域与局地强降水过程中的差别及产生误差的直观原因。结果表明:1)SWAN中QPE和QPF均对小时雨量低于10 mm的降水有较好的估测和预报能力;QPE以豫西南和豫北效果最好,QPF在豫中地区预报能力更强。QPE估测较实况偏大;QPF对小时雨量低于20 mm的短时强降水预报略偏大,而对更强降水预报偏小,尤以豫西和豫南最明显。2)QPE和QPF均对区域性降水有更好的估测或预报能力。3)区域降水过程中,QPE对降水中心范围和位置估测较准确,估测值较实况偏大;QPF对强降水中心位置预报略有偏差,其中心强度较实况偏弱。     

SWAN产品在“2012·7”沙澧河流域特大暴雨过程中的应用

利用灾害性天气短时临近预报业务系统(SWAN,Severe Weather Automatic Nowcast System),对2012年7月4—5日发生在河南沙澧河流域的大-特大暴雨过程进行SWAN产品特征分析,总结SWAN产品在此次过程短时临近预报、预警中的特征指标,结果表明:(1)1 h降水量30 mm以上站点对应的1 h最大反射率因子97.4%在45 d Bz以上,回波顶高84.6%在11 km以上,反射率因子对短时强降水预报的指示意义较强;(2)垂直积分液态含水量(VIL,Vertically Integrated Liquid Water)高值区与1 h降水量10 mm以上降水区有很好的对应关系;(3)定量降水估测(QPE,Quantitative Precipitation Estimation)对此次特大暴雨过程30 mm以上1 h降水量有较好的估测能力;(4)定量降水预报(QPF,Quantitative Precipitation Forecast)对此次过程1 h降水量30 mm以上的站点预报量级普遍偏小,平均QPF预报误差偏小30 mm;(5)回波移动矢量(COTREC风场)指示着未来风暴移动的方向,且1 h强降水中心与COTREC风场辐合区有一定的对应关系。     

江西两次雷击事件雷达回波特征分析

为了做好江西雷电监测预警和预报服务工作，使用天气图资料、地面气象要素、雷电数据、江西WebGIS雷达拼图、单部雷达产品等资料，采用天气学、统计学和雷达气象学等分析方法，对2021年3月江西两次雷击事件进行分析，结果表明：（1）两次雷击事件是由超级单体和强单体回波系统影响产生。（2）超级单体回波有四个特征：①具有≥60 dBZ回波强度，并存有≥65 dBZ回波核；②强回波面积≥10×10 km2；③强回波梯度≤8 km；④在强回波移动方向的下风方有云砧形成的“前伸”回波结构；强单体回波的回波强度（没有回波核）、强回波面积、强回波梯度和“前伸”回波结构都弱于超级单体回波。（3）超级单体CR回波强度达到65 dBZ，ET回波顶高达到11～12 km，VIL垂直累积液态水含量达到60 kg/m2；垂直反射率因子RCS向移动方向倾斜、55 dBZ强回波顶高达到8 km、65 dBZ强中心悬挂在6 km高度；垂直径向速度VCS在强回波区存在速度对、-5～19 m·s-1 速度达到弱切变的强度。（4）强单体回波CR强度达到60 dBZ，ET顶高达到9～10 km，VIL垂直累积液态水含量达到50～60 kg/m2；强单体回波垂直反射率因子RCS倾斜角度弱于超级单体，55 dBZ强回波顶高达到8 km，60 dBZ强回波高度伸展到6 km，没有65 dBZ强回波中心；垂直径向速度VCS表现为正速度区分成上下两层。研究结果为江西雷电天气的监测预警和预报服务，减轻雷击灾害提供有指导意义的范例。     

一组雷达预警指标在2013年短时强降水中的应用分析

利用一组雷达阈值指标,对2013年四川盆地发生的5次区域性暴雨过程中的短时强降雨进行检验和订正,结果表明,(1)无论针对具体的站点,还是区域面上的短时强降水,预警指标对预警短时强降水是可行的,且预警时效在0~2h内效果较佳。(2)SWAN产品中分析显示,要产生20mm/h以上的短时强降水,满足预警指标的回波需要监测到3个6min以上,通常强回波持续越长,对应的雨量也越大。(3)针对降水面上的预警准确率除2013年7月04日15时的成功预警率在57.1%左右,其余过程中预警指标对未来1h短时强降雨的预警成功率基本在80%以上,误报率基本在20%以下,在误报的站点中,SWAN拼图中回波与单站雷达探测的回波,尤其是在低仰角度上存在较大误差。     

宜丰短时强降水雷达回波特征分析

使用江西自动站数据、MICAPS天气图资料、雷达拼图CR产品和单部雷达基数据等资料,采用统计分析、形态对比、特征提取等方法,对2017—2019年宜丰4次暴雨和大暴雨过程中的短时强降水天气的演变与回波特征进行分析,结果表明:(1)宜丰暴雨或大暴雨过程都出现了≥30 mm·h^-1的短时强降水。(2)200 hPa赣北处辐散分流区中,500 hPa 588 dagpm线稳定维持在江西南部,赣北处于850 hPa西南急流的左侧及前端,形成上干下暖湿的不稳定层结;地面辐合线是短时强降水的主要触发系统。(3)在短时强降水期间,雷暴回波群中超级单体回波强度为60~65 dBZ,短带回波强度为50~55 dBZ,复合体回波强度为55~60 dBZ,絮状回波带回波强度为40~45 d BZ。(4)在单部雷达回波产品上,雷暴回波群、回波短带、复合单体回波和絮带状回波,组合反射率CR为40~65 d BZ,回波顶高ET为8~15 km,垂直液态水含量VIL为10~60 kg/m²,50 dBZ强回波顶高为5~12 km。     

2013-2018年天山北坡短时强降水中小尺度特征

利用常规观测、自动站逐时雨量、新一代多普勒天气雷达和ERA-interim再分析等资料， 对2013-2018年6-8月天山北坡73次短时强降水过程的中尺度影响系统、对流风暴特征进行分析研究。结果表明：天山北坡短时强降水过程主要中尺度系统为低空急流、低空切变线或辐合线及地面中尺度高压前的辐合线；雷达回波形态分为合并加强型（占33.9%）、列车效应型（占39.0%）及孤立对流型（占27.1%）3类，其垂直剖面有“低质心”和“高质心”2种结构，且前者占多数；径向速度图上有81%的过程有逆风区。以集合箱线图25%百分位作为最低阈值，天山北坡短时强降水阈值为最大反射率因子强度≥46.5 dBZ、强回波中心（40 dBZ）顶高≥4.0 km、回波顶高ET≥8.6 km及垂直累积液态水含量VIL≥7.0 kg?m-2，并以典型个例进行分析。     

SWAN和甘肃省气象风险预警产品在岷县一次强对流过程中的应用

介绍了临近预报系统(SWAN)和甘肃省中小河流洪水和山洪地质灾害气象风险预警平台的产品特征及其在2012年5月10日甘肃岷县强对流天气过程中的应用。SWAN系统表明,在强回波影响岷县期间,监测到最大反射率因子达到50 dBZ以上,其对应的高度为9 km;风暴体内垂直积分含水量和回波顶高的极值分别达到15 kg/m2和18 km,表明风暴在影响岷县期间发展旺盛;TITAN风暴产品也较为准确地预测了风暴的发展方向和趋势;定量降水预报产品QPF对本次过程的降水落区预报较为准确,但是降水量级预报偏小。总体来看,SWAN系统在本次强对流天气过程中发挥了很好的监测预警功能。甘肃省中小河流洪水和山洪地质灾害气象风险预警平台在云图、雷达、自动区域站的多资料融合监测中也发挥了重要作用,其暴雨云团加强显示、降水估测等功能都对强对流风暴有很好的监测预警作用。     

基于多元线性回归的滇西南短时强降水预报模型研究

利用云南省普洱市2015—2017年多普勒天气雷达资料、探空资料和气象观测站5 min雨量观测资料,分析了普洱地区研究期间41次短时强降水的环境场和雷达回波演变特征。结果表明:中尺度辐合线、中气旋、逆风区是强降水触发和维持的重要成因。短时强降水发生前,整层大气水汽充沛,静力不稳定层结,大气可降水量(PW)≥35 mm、SI≤-0. 23、K> 35,可作为环境场对流潜势的判定因子;短时强降水发生时,雷达回波最强反射率因子≥40 d Bz,35 d Bz回波顶高> 5 km,径向速度的辐合切变量> 5 m·s^-1。通过多元线性回归分析,选取4个相关性显著的影响因子,建立普洱市短时强降水预报模型。所选预报因子包括:35 d Bz回波顶高、30 d Bz垂直剖面中心高度、30 d Bz以上雷达回波面积和SI。预报模型的回报检验表明,普洱短时强降水平均雨强相对均方根误差为17. 0%,局地降水持续时间相对均方根误差为33. 9%,局地过程降水相对均方根误差为25. 6%,回报效果较好。4次短时强降水预报检验中,平均雨强的预报误差每5 min小于1. 2 mm,局地强降水持续时间的预报误差小于10 min,局地过程降水的预报误差小于4 mm,模型均预报出局地连续性降水超过50 mm。预报模型有较好的预报能力,可应用于普洱短时强降水的临近预报预警。     

短时强降水特征统计及临近预警

利用多普勒天气雷达、探空和逐小时降水量资料,对2010 2012年,滇西南普洱、西双版纳537次短时强降水天气过程进行统计分析,建立三种短时强降水概念模型,分别是:低质心弱辐合型短时强降水、低质心辐合型短时强降水、高质心短时强降水。对比分析了不同类型短时强降水的强度特征、移速特征、生命期特征、垂直风切变特征等,探讨了辐合作用与强降水维持时间的关系、辐合切变量与雨强的关系、D_(VIL)与降水量的关系。并得出预警方法:满足如下条件时,出现短时强降水的可能较大:(1)低质心强降水中,回波无倾斜特征,强度以40~45 dBz为主,强度从低层到高层维持或缓慢减弱,大部分回波的H_((40dBz))≥H_0,且0℃层高度上40 dBz的回波的累计长度/回波移速≥0.67 h(辐合切变量≥2.2 m·s~(-1)时,累计长度/回波移速≥0.50 h),预报提前时间30~40 min。(2)高质心强降水中,强回波边缘存在宽≥3 km、强度为40~45 dBz的回波,且0℃层高度上40 dBz的回波的累计长度/回波移速≥0.47 h,预报提前时间28 min左右。此外,对短时强降水成因进行了探讨。     

一种可用于登陆台风定量降水估计(QPE)方法的初步建立

借鉴Adler-Negri[1]、Goldenberg等[2]及李俊等[3]的工作,通过对三者工作的有机结合及完善,针对登陆台风GMS-5 IR1TBB特征及逐时观测雨量强度及水平分布特点,初步建立一种可用于登陆台风的定量降水估计(QPE)方法,并结合0104号登陆台风“尤特”个例,从各站点逐时雨量、过程雨量以及区域面雨量角度,分析检验了初步建立的云估计降水方法的定量估计能力。结果表明:(1)所建QPE方法可以反映出登陆台风逐时降水的水平分布不均匀性,可以分离出对流降水和层云降水,但对大于15.0 mm/h的降水强度估计能力有限。(2)51.7%的站点过程雨量相对误差小于20%,过程雨量相对误差小于40%的站点数占总站点数的75.9%,表明所建QPE方法对过程雨量的估计能力还是相当强的,这也间接反映了其对逐时雨量较强的估计能力。(3)所建QPE方法对逐时面雨量也具有一定的估计能力,可以为抗旱、防洪决策服务提供一定的参考。     

石河子地区一次强对流天气综合分析

针对2008年主汛期期间7月25—26日在新疆石河子地区出现的冰雹、雷暴、短时强降水等强对流天气过程,对大尺度的天气形势、卫星云图和新一代天气雷达产品进行分析,剖析了石河子地区出现强对流天气的环流背景以及雷达产品的特征。结果表明：此次过程中高空有明显的低槽不断向该地区分裂干冷空气,并与槽前西南气流和中低层的辐合系统相配合,使得对流有效位能不断积累,不稳定指数不断增大,为这次强对流天气过程提供了有力的动力、热力条件。局地出现的冰雹、雷暴、短时强降水与大于50dBz的回波强度、9km以上的云顶高度和45—50kg／m^2的VIL回波特征,在雷达图上均有较好的对应,且发生地与回波的移动方向相一致。     

一次江淮地区突发降雪的多源观测特征及其成因分析

利用激光雨滴谱仪资料、地面观测资料、合肥双偏振雷达资料和欧洲中心ERA5再分析资料，对2022年1月26日发生在江淮之间一次短时强降雪天气过程中滴谱变化和雷达回波特征进行分析，并探讨雨雪相态变化的成因，结果表明：（1）本次江淮之间突发的强降雪过程中，雨雪转换迅速，降水相态变化时间提前于地面温度变化，合肥地区温度变化明显强于周边地区。（2）此次短时强降雪发生在锋生强迫过程形成的高架雷暴中，强烈的上升运动、降水粒子的融化和蒸发引起温度负变化，导致降温过程自上而下产生，表现为地面温度下降落后于雨雪相态的变化。（3）降雪过程先后出现降雨、雨夹雪、纯雪3个阶段，雨（雪）滴谱的时间演变特征变化明显；转雪后降水粒子的下落末速度降低、粒径增大、滴谱明显变宽。（4）雷达观测显示此次降雪回波顶高度较高，超过6.5km，低空1km有强度超过50dBZ强反射率因子带并延伸到地面。反射率因子、相关系数（CC）和降水粒子产品（HCL）在降雪过程的发展中有明显特征。     

一次暖云强降水主导的对流单体闪电活动特征

利用中国气象局雷电野外科学试验基地(CMA_FEBLS)三维闪电观测数据,结合广州双偏振雷达观测数据,分析了2017年5月7日广东一次暖云强降水对流单体的闪电活动及其与云降水结构的关系。该单体在4 h内产生1250个闪电,地闪比例约24%。绝大多数闪电出现在4~12 km高度,对应温度层为0℃至-40℃;闪电放电活动的峰值高度出现在8.5 km,对应环境温度约-19℃。分析的强降水单体宏观上呈现上正、中负、下正的三极性电荷结构,中部负电荷核心区约为-8℃至-15℃。在闪电活动区域中,由干雪粒子主导区域占比约82%,霰粒子主导区域占比约11%,且大部分与闪电活动关联的霰粒子主要位于4~8 km高度。总闪频数与30 dBZ雷达回波顶高、-20℃温度层上大于20 dBZ的回波体积具有较好的相关性。闪电活动的平均位置高度与20 dBZ雷达回波顶高和-20℃温度层上大于30 dBZ的回波体积具有较好的相关关系。闪电活动与最大降水强度之间具有较好的时序对应关系,单个闪电表征降水量的值为107 kg/fl量级。     

2009年7月2—4日广西暴雨过程的中尺度特征

本文运用NCEP1°×1°格点资料和多普勒雷达、自动站以及SWAN系统等资料,用综合诊断分析方法对2009年7月2-4日广西大范围强降水过程进行成因分析。结果表明：由于冷空气很弱,以渗透的方式影响广西,使地面西南暖低压得以长时间维持,是这次过程持续时间长的主要原因之一;地面辐合线稳定少动,是桂北强对流发展的触发机制,也是产生“列车效应”的主要因子;柳州多普勒雷达基本反射率显示在7月2日20时到3日08时的“列车效应”使得河池东部和柳州北部出现了特大暴雨,暴雨中心在径向速度上反映为强烈的辐合。此外对swAN产品进行检验和分析,Cotrec风场对回波的移动有较好的指示作用;TITAN在预报强回波的移动和强度上有着一定的预报能力;1小时雨量预报与实况雨量大致相近。     

基于雷达外推和中尺度数值模式的定量降水预报的对比分析

应用广东2010年出现的4次暴雨过程的气象资料,检验分析了临近预报系统（SWAN）和华南中尺度数值模式（GZMM）中的定量降水产品对晴雨及不同类型降水的预报效果,在此基础上探讨了临近预报系统和数值模式在0～6 h范围内的预报能力的交叉点。结果表明：首先,对于晴雨预报,SWAN系统中降水产品随着预报时效的增加预报效果呈现出减弱的趋势,且高分辨（0.02°）产品的下降速度要快于低分辨率（0.12°）;GZMM降水产品（0.12°）在1～3 h预报能力逐步提升,在4～6 h维持相对稳定的水平。对于分辨率同为0.12°的SWAN系统和GZMM模式产品,在第1和第2 h,SWAN产品的CSI评分分别为0.504和0.442,高于GZMM的0.306和0.375,但从第3小时开始GZMM产品CSI评分略高于SWAN产品,表明此后华南中尺度数值模式对晴雨的预报能力优于SWAN系统,交叉点介于2～3 h。其次,进一步检验了上述产品对弱降水（1小时雨量为0.1～2 mm）、一般性降水（2～10 mm）和较强降水（超过10 mm）的预报能力。对于弱降水,GZMM产品CSI评分在0～6 h维持在0.23,高于SWAN产品,表明GZMM模式对于弱降水的预报能力在整体上要强于SWAN系统。对于一般性降水,在0～3 h,分辨率为0.12°的SWAN产品CSI评分高于GZMM产品;两者的CSI评分曲线的交叉点介于3～4 h,即从第4小时开始,GZMM降水产品预报效果更好。对于较强降水,无论是SWAN系统还是GZMM模式,预报能力都呈现出明显的减弱;但SWAN系统在整体上对强降水的预报能力要优于GZMM模式。     

利用深度学习开展偏振雷达定量降水估测研究

利用2018—2020年经偏振升级改造后的广州S波段双偏振雷达（CINRAD/SAD）82892个体扫的0.5°仰角数据,以及雷达100 km探测范围内1109个雨量站共计538560个分钟雨量数据,分别构建了单参量、三参量雷达定量降水估测（QPE）深度学习网络架构（Z-Rnet、K_DP-Rnet、Pol-Rnet）,并以K_DP=0.5°/km为阈值分别训练得到大雨、小雨、总体等9个定量降水估测模型。在常用的均方误差作为损失函数的基础上,对不同降水强度采用不同权重提出了自定义损失函数,并利用比率偏差、相对偏差、均方差、平均绝对误差和平均相对误差作为评价指标对模型进行评估。通过对以积层混合云为主、以对流云为主和以层状云为主的3次降水过程的模型验证结果表明,利用深度学习训练的模型有较好的定量降水估测效果,区分雨强的小雨、大雨模型比不区分雨强的总体模型的效果要好。采用自定义损失函数模型效果更好,其均方差、平均绝对误差和平均相对误差分别较采用传统均方误差损失函数提升了8.62%、12.52%、16.34%。自定义损失函数中,采用Z_H-Z_DR-K_DP三参量网络架构训练得到的定量降水估测模型效果最好,其均方差、平均绝对误差和平均相对误差分别较采用Z_H的单参量Z-Rnet架构提升6.82%、8.43%、7.22%;较采用K_DP的单参量K_DP-Rnet架构提升12.33%、17.61%、17.26%。      

黄淮地区两次低涡暴雨的中尺度特征分析

利用自动站资料、卫星云图、新一代天气雷达资料与NCEP再分析资料,分析了2010年7月17—19日黄淮地区低涡暴雨过程中两次强降水过程（分别简称“7．17”过程和“7．18”过程）的环境条件及其中尺度系统发生、发展演变过程。结果表明：（1）两次强降水均发生在充足的水汽输送、大的不稳定能量和较强的辐合上升运动等有利环境条件下,“7．17”过程热力条件更好,降水强度大,但降水范同小;“7．18”过程动力条件更好、强降水落区范围大,但雨强比“7．17”过程小。（2）“7．17”过程累积暴雨带落区位于气旋中心移动路径两侧约30—80km范围内,“7．18”过程累积暴雨、大暴雨带落区位于气旋中心移动路径两侧约70～100km范同内。（3）中尺度雨团（带）和短时强降水主要出现在地面中尺度气旋周围附近,地面中尺度气旋活动的不同阶段强降水落区不同。（4）卫星云图上,两次过程强降水均由发展旺盛的对流云团自西南向东北移动而产生,对流云顶亮温低至210～220K。（5）雷达回波图上,“7．17”过程涡旋特征更明显,“7．18”过程冷暖切变回波带特征更明显。两次过程中尺度雨带与大于等于43dBz的螺旋回波带对应关系较好,短时强降水和螺旋雨带上大于等于48dBz的强回波有较好的对应关系。