丰都县强对流天气特征分析

该文利用2005-2014年丰都县地面天气、探空数据、NCEP 1°×1°FNL再分析资料等,对丰都地区冰雹、雷暴大风、短时强降水这3类强对流天气特征进行统计分析,得出这3类强对流天气的时空分布特征,并从天气个例出发,利用实况资料对强对流天气的差异进行分析,为强对流天气的预警预报提供参考。得到如下结果:短时强降水通常出现在5-9月,大风通常出现在5—8月,冰雹通常出现南部的七跃山脉和北部的蒋家山和黄草山脉附近~([1]),2005—2014年间共出现了7次,3—8月均有发生。通过计算3种强对流天气环境场参量,归纳出3种物理量参数的差异:大气可降水量、AT500-T850,K指数、抬升指数(LI)、相对湿度、散度场分布等在冰雹、短时强降水和大风天气中有明显的差异,冰雹和短时强降水的AT500-T850相差了近5℃,大风天气的值介于冰雹和短时强降水之间。大气可降水量分布上,短时强降水的大气可降水量(PW)平均值为58 mm,比冰雹值大约多了10 mm,比大风值多了14 mm。短时强降水出现时几乎整层都是处于饱和的状态,冰雹和大风天气几乎只在中低层有较饱和的水汽,而高层的相对湿度平均值在40%～50%左右。对流指数方面,K指数和LI指数都很好的指示了强对流天气的发生,K指数在短时强降水发生时其平均值在39.8℃左右,较冰雹和大风分别高1.6℃和3℃。短时强降水出现环流位置大多位于600 hPa以下,而冰雹则在300 hPa左右,大风在400 hPa左右。     

中国短时强对流天气的若干环境参数特征分析

利用中国2005-2009年2 000多个国家级气象观测站雨量资料和2002-2011年部分探空站探空资料,研究了中国短时强降水、强冰雹、雷暴大风以及混合型强对流天气的环境参数特征,通过环境参数特征的对比分析,将上述四种强对流天气加以区分,并对所选取的探空数据和环境参数进行了分类和对比分析,结果表明:(1)通过T-logp图温湿曲线形态、500～700 hPa和850～500 hPa温差、0℃、20℃层和平衡层高度、地面和1.5 km高度的露点温度、1.5 km高度温度露点差、对流有效位能和0～6 km垂直风切变等区分上述四种类型强对流天气的环境背景;(2)纯粹短时强降水天气(包括1、II型)与强冰雹天气、雷暴大风天气环境参数的区别比较显著,前者与后两者相比主要表现在较小的700～500 hPa和850～500 hPa温差,弱的垂直风切变,较高的0℃层、-20℃层和平衡层高度,较大的地面和地面以上1.5 km处的露点温度,其中短时强降水I型(占了纯粹短时强降水的大多数)以其整层较高的相对湿度与其他类型强对流的环境背景差异最为明显;(3)混合型强天气与强冰雹天气、雷暴大风天气在T-logp图温湿曲线形态、对流有效位能及0～6 km垂直风切变诸方面特征相似,表现为对流层中层存在明显干层、较大的对流有效位能和0～6 km垂直风切变,但在相对较高的平衡层高度、较高地面和地面以上1.5 km处露点温度及较小的850～500hPa温差等方面与纯粹短时强降水更为接近.     

鲁中地区分类强对流天气环境参量特征分析

将山东中部地区16 a暖季(4-9月)106次伴随瞬时风力不低于8级的强对流个例划分为雷暴大风、冰雹雷暴大风和强降水混合型等3种类型,利用常规探空资料和地面观测资料,通过箱须图的形式分别讨论3种类型对应的一系列关键环境参数的分布特征和预报阈值。进一步,又将上述106次个例中的特强对流个例,包括产生25 m/s以上瞬时大风的特强雷暴大风个例、产生不小于20 mm直径冰雹的特强冰雹个例以及50 mm/h或以上强度的特强短时强降水个例提取出来构成一个子集,讨论其关键环境参数分布特征和预报阈值,并与全部对流个例的相应关键环境参数进行比较。最后,对鲁中地区强对流系统的触发机制进行了简要阐述和讨论。结果表明:(1)雷暴大风型、冰雹雷暴大风型和强降水混合型对应的850和500 hPa温差的最低阈值为25℃; 3种类型对应的地面露点最低阈值分别为13、16和24℃; 相应的大气可降水量最低阈值分别为20、24和32 mm; 相应对流有效位能的最低阈值分别为300、900和1300 J/kg; 相应的0-6 km风垂直切变最低阈值分别为12.0、12.5和8.0 m/s。(2)通过地面露点、大气可降水量以及暖云层厚度等关键参数的分布特征可以将上述3种类型的前两种与第3种类型即强降水混合型进行一定程度的区分,但要通过各个关键参数的分布特征区分前两种强对流天气是困难的。(3)对于伴随冰雹的强对流天气,适宜的融化层高度为3.0-3.9 km; (4)特强雷暴大风、特强冰雹和特强短时强降水等3种特强对流类型与全部强对流个例的3种类型相比,其条件不稳定度明显增大,体现为850和500 hPa温差的增大、水汽条件有所加强、对流有效位能明显增大,3种类型特强对流天气对应的对流有效位能最低阈值分别为1000、1100和2000 J/kg; 相应的0-6 km风垂直切变最低阈值分别为16、12和11 m/s,即特强雷暴大风型和特强短时强降水型的风垂直切变阈值明显增大。上述工作构成了山东中部伴随雷暴大风的强对流天气短时预报的一个基础,结合各类强对流天气发生的气候概率,可以通过决策树或模糊逻辑方法制作成适合于地、市气象台的分类强对流天气短时预报系统。      

基于集合预报极端天气预测指数的浙江分类强对流预报模型

利用2016—2021年ECWMF集合预报资料、浙江自动站实况资料等,计算浙江短时强降水、雷暴大风和冰雹等强对流天气相关物理量的极端天气预报指数（EFI：Extreme Forecast Index）,分析EFI分布特征,并构建了分类强对流预报模型。结果表明：强对流天气与物理量的EFI有密切联系,发生短时强降水时,对流有效位能、整层可降水量、850 hPa与500 hPa温差和位温差的EFI较大,而垂直风切变的EFI为负值,因而较小的垂直风切变更有利于出现极端降水;发生雷暴大风和冰雹时,对流有效位能、850 hPa与500 hPa温差和位温差以及850 hPa温度露点差的EFI较大,700 hPa露点温度的EFI为负值,与上层干冷下层暖湿的有利层结条件有关。利用支持向量机多分类方法,将强对流天气相关物理量的EFI作为特征值开展训练,构建的预报模型对于非局地强对流天气有较好的预报效果,其中短时强降水的误判率明显低于雷暴大风。     

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。     

咸阳三类强对流天气环境物理量指标研究

利用探空资料对2016—2020年咸阳市暖季（4—9月）雷暴大风、短时强降水和冰雹三类强对流天气发生的环境物理量特征进行分析,提炼强对流天气的关键物理量参数及预报指标。结果表明：（1）咸阳雷暴大风的高发期在4—5月,短时强降水和冰雹的高发期在6—8月,三类天气均主要出现在14—20时。（2）K指数、CAPE值、垂直风切变、0 ℃层高度和-20 ℃层高度均有明显的季节变化,相对高的0 ℃层高度、较厚的暖云层厚度以及相对小的中高层温度露点差可以区别短时强降水和其他两种强对流天气类型。（3）雷暴大风和冰雹发生时中低层一般表现出“上干下湿”的层结特征,雷暴大风的下沉对流有效位能相对较大,应超过120 J/kg。冰雹形成除了考虑较大的对流有效位能和深层垂直风切变外,还需要适宜的0 ℃层高度（39～51 km）。短时强降水要求“整层湿”,即500 hPa和850 hPa的温度露点差均较小,同时暖云层厚度应超过35 km。     

东北冷涡背景下强对流天气的基本特征分析

利用呼伦贝尔市CIMISS系统实况资料,统计分析了2010—2021年5—9月东北冷涡背景下的强对流天气时空分布及物理量参数特征。结果表明：(1)5月雷暴大风次数最多,6月冰雹次数最多,6—8月是短时强降水集中发生期,尤以8月次数最多。(2)强对流天气主要出现在12:00—20:00,其中短时强降水每个时次均有发生,但雷暴大风与冰雹天气在21:00—次日08:00基本没有发生过。(3)大兴安岭西部雷暴大风站次较多;大兴安岭东北部、岭上及岭西北的冰雹站次较多;短时强降水与强对流天气空间分布特征较为一致,均是大兴安岭岭上南段与岭东的站次较多。(4)雷暴大风天气的风速多以17.2～20.7 m·s^-1为主;短时强降水量级为20.0～29.9 mm的站次占总站次的74.3%;持续时间小于5 min冰雹居多,直径小于5 mm冰雹的站次占总站次的49.1%。(5)短时强降水850 hPa的比湿、水汽通量、水汽通量散度的物理量参数均值均大于冰雹、雷暴大风;短时强降水K指数均值大于冰雹、雷暴大风,T₈₅₀-T₅₀₀均值大于26℃,短时强...     

利用探空资料确定呼和浩特地区3类强对流天气预警阈值

利用呼和浩特探空站计算的16个物理量,分析了2012—2016年6—8月呼和浩特地区的冰雹、雷暴大风及短时强降水天气过程中各物理量差异,结果表明:①订正后的(对流有效位能)CAPE大于等于1000J·kg-1、0℃层高度约4200m左右,-20℃层约在7200m左右,500hPa和850hPa温差达-25℃,逆温层高度在2km以上基本可以判定为冰雹天气;②短时强降水对水汽的依赖度更高,且具有更强的热力不稳定性,低层的温度露点差、500hPa与850hPa的假相当位温差Δθse(500-850)、大气可降水量PW也是短时强降水天气的重要判据;③订正后的(下沿对流有效位能)DCAPE值雷暴大风明显大于冰雹和短时强降水,约为其他2类强对流天气的2倍,订正后的CAPE略小于其他2类强对流天气。根据四分位数法、所占比例≥70%以及均值法界定各类预报因子阈值大小,进而确立了呼和浩特地区强对流天气预警指标。经检验均值法确定的阈值指标命中率均达到50%以上,可参考价值较高。     

基于T639对流参数的内蒙古强对流天气潜势预报方法初探

统计内蒙古地区2011—2014年汛期短时强降水、冰雹、大风强对流天气的基础上,利用T6391°×1°逐3 h的数值模式产品计算物理量,选取与强对流天气相关性较好的敏感对流参数作为预报因子,通过权重分析建立未来0~12 h强对流天气及落区的潜势预报方程,并确定判别不同强对流天气的阈值。通过对2013年8月进行的预报试验结果表明:发生强对流天气的平均TS评分为0.35;不发生强对流天气的平均TS评分为0.51;3种强对流天气预报中对冰雹预报效果不理想,但对大风及短时强降水预报效果好。     

强对流天气人工智能应用训练基础数据集构建

基于业务观测、历史灾情及互联网媒体等多源数据整编形成强对流天气人工智能应用训练基础数据集（Severe Convective Weather DataSet for AI application,SCWDS）。SCWDS包括2012—2019年中国大陆区域的雷暴、雷暴大风、短时强降水、冰雹及龙卷5种强对流天气,共184865个个例（站次）,9256405个样本,每个样本包含强对流天气过程标注及对应时空窗口范围内的地面观测数据、探空数据、闪电定位数据、雷达基数据、卫星多通道数据和再分析产品等。雷暴、短时强降水、冰雹主要出现在6—8月,雷暴大风主要出现在4—5月,龙卷主要出现在6—8月和4月。短时强降水发生时间呈03:00—04:00（北京时,下同）和15:00—16:00时段双峰分布,雷暴、雷暴大风、冰雹、龙卷主要发生在13:00—19:00时段。雷暴主要出现在华南、江南及青藏高原、云贵高原,雷暴大风主要出现在华北北部及江南沿海,短时强降水主要出现在西南、华南、江南及黄淮江淮地区,冰雹主要出现在青藏高原、云贵高原及华北北部。SCWDS作为机器学习模型训练的基础数据,为强对流天气智能识别和预报应用提供数据支撑。     

基于中尺度数值模式快速循环系统的强对流天气分类概率预报试验

在利用实况探空资料、微波辐射计和风廓线构建的特种探空资料对北京地区强对流天气进行判别,以及快速更新循环同化预报系统(BJ-RUC模式)探空资料可应用性分析的基础上,针对模式探空基本要素计算多种热力、动力、综合不稳定物理量,根据统计的强对流天气判别指标,计算模式格点上的强对流发生概率,并进一步针对冰雹(雷暴大风)和强对流短时暴雨天气下不同物理量的阈值范围,初步探索中尺度数值模式对强对流天气分类预报的可能性.通过不同组合的预报方案进行的对比分析表明,利用北京地区中尺度数值模式快速循环系统(BJ-RUC)的格点探空资料进行强对流天气概率的预报是可以实现的,强对流天气的分类概率预报也存在一定的成功率.     

国家级强对流天气分类预报检验分析

预报产品的客观检验是记录、考量各种预报业务质量,促进预报水平提高的重要手段,也是整个天气预报过程中的重要环节。本文采用"点对面"Threat Score(TS)、漏报率、空报率等客观指标首次对2010—2015年4—9月国家级强对流天气预报中雷暴、短时强降雨以及雷暴大风和冰雹等分类预报进行了检验。同时,本文也对强对流天气落区分类预报客观检验存在的问题以及未来发展进行了讨论。检验结果表明:过去6年间,6~24 h时效预报,雷暴TS评分为0.22~0.34,短时强降水为0.18~0.24,雷暴大风和冰雹为0.01~0.07;48、72 h时效预报、雷暴TS评分为0.30~0.40,强对流天气TS评分为0.16~0.23,除雷暴预报TS评分在2012—2013年有所回落外,其他类别的强对流天气预报总体上TS评分呈上升趋势,雷暴大风和冰雹预报评分明显低于其他两个类别。雷暴空报率是漏报率的2~3倍,短时强降水漏报率与空报率接近,雷暴大风和冰雹天气漏报率和空报率都在0.8以上。与美国风暴预报中心(SPC)2000—2010年定期发布的1 d对流展望产品检验结果比较,强天气预报中心雷暴和短时强降水落区预报TS评分较高,雷暴大风和冰雹评分较低。典型个例预报检验结果表明,系统性大范围的风雹天气可预报性较强,评分要显著高于平均预报水平;对于非过程性的、分散的风雹天气,预报难度大,TS评分低。     

国家级强对流潜势预报业务进展与检验评估

为了推动我国现阶段天气预报业务向专业化和精细化方向发展,国家气象中心自2009年组建了强天气预报中心并开展了国家级强对流落区潜势预报业务。开发了基于加密自动气象站WS报、全国闪电定位监测网、FY系列卫星以及雷达组网等多种实况观测资料的强对流实时监测产品,制定了基于MICAPS 3.0业务平台的《中尺度天气分析规范》,研发了基于全球模式T639以及区域中尺度模式GRAPES-RUC、WRF-EPS等模式输出量的强对流动力热力参数的诊断分析产品及潜势预报方法,建立了国家级强对流天气实时预报业务并发布雷暴、雷雨大风和冰雹、短时强降水等分类落区预报指导产品。对2010年4—9月国家级预报产品进行的客观检验结果表明：6小时间隔雷暴TS评分为18%,短时强降雨为2.6%,冰雹和雷雨大风为2.1%;12小时间隔雷暴TS评分为18.4%,短时强降雨为4.1%,冰雹和雷雨大风为1.3%。     

梧州副高边缘午后局地性短时雷暴大风潜势预报初步

对2007年5~9月当梧州处于500hPa副热带高压边缘时午后出现的多次短时雷暴大风天气进行分析,利用的地面、探空资料和T-lnP图,初步做出梧州处于副热带高压边缘时午后易出现短时雷暴大风潜势预报的预报指标。     

三种探空资料在各类强对流天气中的应用对比分析

使用2007和2008年5-9月常规探空资料、微波辐射计和风廓线数据构建的特种探空资料以及BJ-RUC模式探空资料计算的常用热动力物理参量,比较了在冰雹、雷暴大风和短时暴雨等强天气中特种探空和常规探空的各参量之间的差异,探讨了特种探空在强对流天气判别中定量应用的可靠性,最后选取不同强对流天气个例,详细对比分析了三种探空...     

梧州副高边缘午后局地性短时雷暴大风潜势预报初步

通过对2007年5～9月当梧州处于500hPa副热带高压边缘(本站500hPa高度≥585gdpm)时午后出现的多次短时雷暴大风天气进行分析,利用本站的地面、探空资料和T-lnP图,初步做出梧州处于副热带高压边缘时午后易出现短时雷暴大风潜势预报的预报指标.     

利用探空资料判别北京地区夏季强对流的天气类别

利用北京南郊观象台探空资料计算出的18种物理参量及其时间变量,详细分析了2007年和2008年5-9月冰雹、雷暴大风以及暴雨强对流天气过程下物理量的差异.结果表明:0℃层高度、-20℃层高度、500 hPa和850 hPa温差、逆温层高度、低空风切变能比较显著地区分冰雹和暴雨天气,其σ也比较小;此外850 hPa的温度露点差、500 hPa和850 hPa的θse 差、大气可降水屠PW也足判断强对流类别的重要条件.而对于时间变量来说,CAPE、DCAPE、K指数、500 hPa和850 hPa的θse差、PW、低层的垂直风切变这儿种物理量的6小时变量也能比较好地甄别出冰雹(雷暴大风)和暴雨天气.上述研究结果表明,合理利用探空资料甄别夏季强对流天气的类别是可能的.     

基于探空图作岳阳强对流天气预报指标的分析

收集整理2007—2016年岳阳冰雹、雷雨大风、短时强降水3类强对流天气过程及其实况、再分析资料,基于探空图计算能量指标及不稳定指标,分析其与强对流发生的关系,寻找预报指标阈值,并进行预报试验。研究结果表明:①TT≥49℃、A≥20℃、K≥40℃时比较容易出现短时强降水天气,但在降雹与雷雨大风过程中,A10℃或K≥35℃的机率比短时强降水中的低,雷雨大风中的CAPE值明显比冰雹和短时强降水中的大。②2月下旬—4月上旬, LI20℃、Wm1.2 m·s~(-1)、△Z3 000 m(2～3个条件满足)可作为冰雹的预报指标;雷雨大风指标阈值为△θse_(700-850)≤-7℃、SI≤-1.2℃、垂直风切变(1 000～500 hPa)≥10 m·s~(-1);③每年的日能量平衡高度变化可分为两个阶段,当第一阶段中能量平衡高度高于250 hPa,且处于变化曲线中的极值时,往往对应出现强对流天气;第二阶段中能量平衡高度大部分高于250 hPa,要参考其他预报指标进行强对流天气预报。     

太原雷暴大风潜势预报方法研究

利用太原市7个国家观测站实况、探空以及MICAPS等资料，对1998—2018年5—9月太原的雷暴大风进行天气学分型，选取雷暴大风的消空因子以及不同天气型下的预报因子并确定其阈值，利用指标叠套法，建立雷暴大风潜势预报方法，并进行预报检验。结果表明：(1)选取700 hPa温度露点差、850 hPa与500 hPa的温差、条件性稳定度指数和混合相层4个环境参数作为消空因子并确定了消空阈值。（2）将雷暴大风分为高空槽型、冷涡型、切变线型、西北气流型和副高边缘型5类，选取了5类天气型下雷暴大风的预报因子，利用指标叠套法，建立了太原雷暴大风潜势预报方法。(3)运用雷暴大风潜势预报方法开展历史样本回报检验和2019-2020年试预报检验，取得了较好的预报效果。     

江西不同类型强对流天气的地闪统计特征及与雷达回波特征对比分析

选取2004—2014年江西省11个ADTD雷电探测定位组网系统所得云地闪探测数据、省内多普勒雷达、探空和自动站资料,并结合重要天气报,将此11年的强对流天气分成短时强降水、有短时强降水伴随的雷雹大风和冰雹(以下简称风雹)和无短时强降水伴随的风雹这三种主要类型,分析它们发生前后的地闪活动特征及其与雷达回波的关系,结果发现,(1)江西省短时强降水、雷暴大风和冰雹分别主要发生在5—8、7—8月和3月;仅发生短时强降水时的站次远多于发生风雹天气时;除早春和盛夏无短时强降水伴随的雷暴大风发生站次较多外,风雹天气常与短时强降水相伴发生。(2)仅有短时强降水天气发生时,其站点地理位置越偏北、小时雨量越大,对应的地闪活动就越剧烈。不同小时雨量对应的地闪数存在较明显的季节性差异,表现为3、4月地闪数以小时雨量为50~55mm时最多;5—7月地闪数随着小时雨量增大总体呈增多趋势,尤以小时雨量为55~60mm时最多;8—9月则以小时雨量为40~45mm时最多。(3)就无短时强降水伴随的风雹天气而言,在3—5月雷暴大风和冰雹发生前30min内的地闪数差异不大,但平均电流强度后者大于前者;在6—9月雷暴大风发生前30min内的地闪数则为冰雹发生前的2~4倍,平均电流强度前者大于后者;该类风雹发生前的地闪数多于仅有短时强降水发生前,正地闪的平均电流强度前者也略强。(4)有短时强降水伴随的风雹发生前的平均正地闪数以8月为最多,而负地闪数则在6月最多;冰雹发生前1h内的地闪数随季节变化不大,而雷暴大风发生前的地闪数存在季节差异,夏季多于春季;另外冰雹的地闪数与冰雹直径存在较好的正相关性。(5)3—8月,有短时强降水伴随的风雹地闪数远多于无短时强降水伴随时;其平均电流强度前者大于后者;该类风雹天气发生前,地闪平均电流强度随季节呈先增大后减小的趋势,而无短时强降水伴随的风雹天气则无此特点。(6)强对流天气发生前,较强回波出现前的负地闪活动远比正地闪活跃,但其电流强度弱于正地闪;45dBz以上回波伸展高度越高,伴随的地闪数也越多,但其平均电流强度变化不明显。