南疆西部两种强对流天气环境参数特征分析

利用南疆西部近20 年暖季（5-9 月）多源气象资料，通过箱线图的形式对冰雹（102 次）和短时强降水（159次），以及上述个例中的特强强对流个例的关键环境参数分布特征和预报阈值进行讨论。结果表明：(1) 850 hPa和500 hPa之间的温差、地面至700 hPa露点温度、大气可降水量和暖云层厚度等关键参数的分布特征可以区分短时强降水和冰雹。短时强降水和冰雹对应参数的最低阈值：850 hPa 和500 hPa 间温差分别为29 ℃、31 ℃、地面至700 hPa露点温度分别为4 ℃和-3 ℃、对流有效位能分别为1152 J·kg-1和1470 J·kg-1、0-6 km垂直风切变分别为4.0 m·s-1和7.0 m·s-1。(2) 强降水暖云层厚度最低阈值为1.2 km。冰雹适宜的融化层高度在3.5~4.3 km；(3) 特强强对流天气主要体现在水汽条件有所加大、对流有效位能的增大、有效抑制的减小和0-6 km垂直风切变的增强。同时，对南疆西部强对流天气短临预报的潜势进行初探，为本地分类强对流天气智能网格预报奠定基础     

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。     

沈阳地区强对流天气潜势预报环境参数特征分析

利用常规探空观测和WRF分析场等资料,分析了2005—2014年沈阳地区强对流天气的气候背景特征、演变规律及日变化特征等,将强对流天气划分为冰雹、雷暴大风(≥17.2 m·s-1)、短时强降水(≥20 mm·h-1)和混合型4种类型;并分析探空资料在强对流天气潜势预报中的作用,着重探讨14时(02时)探空资料对沈阳地区强对流天气短时临近潜势预报的作用。结果表明:2005—2014年沈阳地区4种强对流天气中,以短时强降水天气发生次数最多,其次为雷暴大风天气,冰雹天气的发生次数最少,多数强对流天气发生在午后至傍晚。由合成T-Log P图的温湿廓线可知,沈阳地区短时强降水天气发生时中低层存在显著湿区,与雷暴大风和冰雹为主的强对流天气温湿廓线明显不同,多数合成T-Log P图的显著特点为中层大气干燥。冰雹型强对流天气的0℃层和-20℃层高度明显低于其他强对流天气类型的高度;冰雹型强对流天气T700-T500和T850-T500显著大于短时强降水型及雷暴大风型强对流天气,且T850-T500的指示意义更好;4种强对流天气类型平均SI均出现了正值,说明SI失去了不稳定性的指示意义;短时强降水天气的K指数明显高于冰雹天气;雷暴大风天气发生时对流有效位能明显小于其他强对流天气类型。可见,WRF中尺度模式中的T-Log P预报图对沈阳地区强对流天气的预报具有一定的指导意义。     

鲁中地区强对流天气的气候特征及相关环境参数特征分析

利用鲁中地区2001—2016年伴随瞬时风力不低于8级的所有强对流天气个例共106次进行分析,总结其气候特征,并通过箱须图的形式研究了分类强对流天气相关环境参数的分布特征和预报阈值。结果表明：2001—2016年强对流天气分布呈山区多、平原少、中部多、北部和西南部少的特点;6月和6月中旬是主要月份和旬份;地面辐合线是最主要触发机制类型;雷暴大风型、冰雹雷暴大风型和强降水混合型对应的地面和850 hPa的平均温度露点差,0～1 km和0～3 km垂直风切变,SWEAT指数、LI指数、K指数、风暴相对螺旋度、高度指数等环境参数各有不同的最低阈值;鲁中地区易发生强对流天气的0 ℃层高度为4.1 km左右;对于伴随冰雹的强对流天气,其融化层高度比0 ℃层高度低0.6 km左右。根据以上环境参数的分布特征、高低空垂直风切变的强弱变化可对3类强对流天气进行一定程度的区分。     

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.     

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。     

基于ERA5资料的吉林省东部山区分类强对流预报阈值分析

利用高时空分辨率的ERA5再分析资料分析了吉林省东部山区近10a暖季(4—9月)出现的雷暴大风型、冰雹大风型、复合型等3种类型的分类强对流个例,通过绘制箱线图后进行不同类型环境对流参数分析,得到预报阈值.结果表明:基本对流参数中,3种类型的强对流天气对应的850hPa与500hPa温差阈值为25.3℃;广义位温阈值分别为297K、301K、308K;K指数分别为26℃、29℃、33℃.与各个类型强对流相关的参数中,当平均温度露点差≥5.2℃时,需要警惕雷暴大风的产生;当融化层高度位于2.8～3.4km时,需要警惕冰雹大风的产生;当暖云层厚度≥3.5km时,需要注意复合型强对流的产生.     

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。     

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。     

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。     

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。     

地形、冷池出流和暖湿空气相互作用造成北京一次局地强降水的观测分析

利用地面和探空常规探测资料、多普勒天气雷达以及风廓线雷达资料,对2015年8月7日发生于北京的一次伴随有闪电和冰雹的突发性局地强降水过程的成因进行了分析。结果表明:这次过程发生在强层结不稳定环境中,对流层中层低槽配合低层切变线,促进河北西北部对流发展,并向东南方向移动,形成北京西北部短时强降水;北京中部地区强降水的直接制造者则是新生的局地性雷暴单体,由雷暴冷池出流和暖湿空气在边界层交绥和辐合所触发。北京西北部地形促使冷池出流下山速度加快、冷池出流高度抬高,以及偏东暖湿气流的辐合抬升作用,则是局地雷暴新生的重要影响因子。     

2020年1月初怀化一次罕见强对流天气过程分析

利用国家气象观测站常规探测数据、怀化区域自动雨量站和雷达数据以及NCEP1°×1°再分析资料,对怀化2020年1月初一次罕见的强对流天气过程进行了研究分析。结果表明:此次强对流天气在怀化南北部表现出不同的特征,中北部强对流天气属于高架对流类,南部属于斜压锋生类,且强度明显强于中北部;“上干下湿”特征、较强的下沉对流有效位能以及强的垂直风切变,有利于产生雷暴大风、冰雹等强对流天气;中北部受逆温层抑制作用,而南部与中北部相比具有更有利于强对流天气发生发展的水汽条件、辐合上升运动条件以及不稳定条件,这也是造成两者差异的主要原因。雷达分析表明,怀化南部发展较高的强回波单体是造成局地短时强降水出现的主要原因,超级单体导致出现冰雹,低仰角速度大值区预示着雷达大风的产生,风廓线中中层干侵入现象对强对流天气开始、结束有较好的指示意义。     

北京对流性天气的高空气候背景分析

对流性天气的气候背景分析是临近预报的基础,是做好北京2008年奥运气象服务必不可少的准备工作。对北京地区暖季(5—9月)发生雷暴、冰雹、暴雨和大风4种对流天气当日08时高空探测资料(2002—2005年)的压、温、湿、风等气象参数进行气候统计和分析,并与气候平均值进行比较,以揭示发生对流天气的环境条件及规律,为预报业务提供参考。结果表明:4种对流天气日所在各月高空要素均表现出比较典型的特征;500 hPa急流和对流产生有一定的对应关系:急流存在时,容易产生对流性天气,且雷暴、大风、暴雨甚至冰雹同时发生的概率增大;对流性天气过程与风向垂直切变有很好的对应关系,强雷暴、冰雹、暴雨和大风4种对流日500 hPa以下出现顺转平均发生率为84.2%。风向较强的逆转常常发生混合性对流天气,且逆转高度越高、对流越强。整层顺转容易发生多站暴雨,但雷暴发生较少。     

山西省强对流天气的气候统计特征及潜势预报

从现代短期、短时临近天气预报出发,计算部分因子在有强对流天气和无强对流天气时的季节平均值,进行对流参数与强对流天气的相关性分析,获得了对流参数与强对流天气的相关系数;应用系统树聚类法将雷暴分为：东北低涡、蒙古冷涡、短波槽、副高边缘4种类型;将冰雹分为：西北气流、冷低槽、冷涡3种类型;将暴雨分为：冷锋、深槽、低涡东移、小高切变、副高东撤等5种类型。在每一种强对流天气型下,选择不同的对流参数进行了试验,获得了不同天气型下基于对流参数的强对流潜势预报指标及其临界值。     

雷暴与强对流临近天气预报技术进展

临近预报指0—6h(0—2h为重点)的高时空分辨率的天气预报,预报对象是该时段内出现明显变化的天气现象,主要包括雷暴、强对流、降水、冬季暴风雪、冻雨、沙尘暴、低能见度(雾)、天空云量等,其中,以雷暴和强对流天气的临近预报最具挑战性。综述了针对雷暴和强对流天气的以主观预报为主、结合客观算法的临近预报技术,同时讨论了高分辨率数值预报模式在临近预报中的应用。主观临近预报技术包括基于多普勒天气雷达观测数据并结合其他资料(常规高空和地面观测、气象卫星云图、快速同化循环的数值预报产品等)对雷暴生成、发展和衰减,特别是对强对流天气(包括强冰雹、龙卷、雷暴大风和对流性暴雨)的临近预报,客观算法包括几种应用最广的雷达回波或云图外推算法和强对流天气识别技术。高分辨率数值预报模式的应用包括与雷达回波外推融合延长临近预报时效,与各种观测资料融合得到快速更新的三维格点资料为雷暴和强对流近风暴环境的判断提供重要参考。     

应用雷达产品计算风暴相对螺旋度

风暴相对螺旋度（SRH）反映了一定气层厚度内环境风场的旋转程度和输入到对流体内环境涡度的多少，对雷暴、龙卷和大范围暴雨的分析与预报有一定的实用价值。首先探讨了由多普勒天气雷达提供的垂直风廓线（VWP）产品计算SRH的方法和步骤。根据此方法，分别计算、分析了暴雨、冰雹、大风三个天气个例的SRH。结果表明：SRH与大面积降水过程的暴雨雨强有很好的对应关系，降水强度的变化滞后SRH强度的变化约半小时左右，可以由SRH大致估计降水加强及消亡的时间；SRH对尺度非常小的冰雹、大风等强对流天气有提前10～20分钟的预报作用。应用VWP产品计算出的SRH，可以作为实际业务工作中暴雨、冰雹、大风等强对流天气的预报因子，给预测人员预报强对流天气提供宝贵时间。     

应用卫星、雷达资料的强对流天气预报预警系统

利用2005—2008年3—9月亮温（TBB）资料,采用逐步判别分析法建立强对流天气预报方程,判别监测区域内某一云团未来可能产生区域性强对流天气、局地性强对流天气、无强对流天气;同时采用指标叠加法判定某云团有无强对流天气。在统计福建省多年冰雹、雷雨大风的雷达回波参数的基础上,确定大冰雹、冰雹、雷雨大风强对流天气的雷达参数（强度、风暴顶高度、垂直液态水含量、回波顶高等）阈值,并根据当天的0℃、-20℃高度与风暴顶的高度差,将CINRAD雷达产品中输出的风暴逐个进行筛选,对系统判定可能出现大冰雹、冰雹、雷雨大风的强风暴输出其未来1h内将影响区域信息。     

风廓线雷达产品在冰雹天气过程中的应用研究

本文利用威宁县2022年6月2日一次冰雹天气过程风廓线雷达资料和威宁国家基准气候站降水资料,采用数理统计等方法对本次天气过程的风廓线雷达特征进行分析结果表明：冰雹、短时强降水开始前,低空急流的建立和垂直风切变的加强,急流造成的辐合加上近地层风向的切变作用为冰雹和强降水的产生提供了很好的动力条件;冰雹和短时强降水开始发生时,2000米高度以上有很大的正速度,可以作为一个指标判断对流发展的强弱情况;冰雹发生时折射结构常数（Cn2）值在-128~-110dB之间,也能很好的反映冰雹等强对流天气的开始,增强和结束过程。     

Severe convective storms and associated phenomena in Hungary

Convective activity dominates the weather of Hungary in the summer. Especially during the first part of the summer, the frequency of severe thunderstorms grows and associated phenomena such as wind storms, hail, sometimes even tornadoes cause serious damage. In this paper, an overview of the severe thunderstorm situation in the Carpathian Basin is presented with a focus on the most frequent phenomena: squall lines. To understand the physical background of these kinds of severe thunderstorms, the terminology of convective components is introduced. Making use of case studies, the roles of convective components are shown for different types of thunderstorm systems. Case studies also show that most of the tornado events are associated with organized thunderstorm systems, especially prefrontal squall lines.