南宁雷达责任区强对流天气的气候统计特征分析

对1958~2002年共计44a内,前汛期(2~6月)南宁雷达责任区内的冰雹、短时大风等强对流天气进行了气候统计分析,以及分析了强对流天气对应的影响天气系统,得到了一些有价值的气候时空分布特征规律。     

基于数值模式和多普勒雷达的强对流天气预报技术

基于数值预报模式MM5,结合不稳定指标和能量指标的诊断结果,得到短时潜势预警指标,进行强对流天气0~12 h的短时预报;利用多普勒雷达信息产品提供的强对流天气风暴追踪信息,提取回波的移向和移速信息,进行强对流天气0~1 h的临近预报;均用一个强对流天气过程,来具体说明短时潜势预报和临近预报状况及其与实际情况的对比;应用短时潜势预报技术对近年来强对流天气过程进行了试用。结果表明,上述方法对强对流天气的短时预报、临近预报技术有一定的预报价值。     

边界层辐合线对强对流系统形成和发展的作用

应用天津CINRAD/SA雷达探测到的边界层辐合线信息,对2008—2009年6—9月发生在天津地区的边界层辐合线进行了统计分析,与2002—2007年海风锋触发形成的局地强对流天气分析相结合,研究结果表明:天津地区边界层辐合线的雷达低仰角基本反射率因子产品的回波特征一般表现为弱的窄带回波,回波强度仅为15~25 dBZ,宽度一般为3~10 km。在合适的层结状态和水汽条件下,这些边界层辐合线的演变和碰撞与强对流天气的发生、发展密切相关。单一边界层辐合线一般不能形成大范围的雷暴天气;两条以上边界层辐合线之间碰撞,一般在碰撞交叉处能够形成强对流天气。若已存在强对流天气,则强对流天气将加强。     

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。     

强垂直温度梯度条件下强对流天气分析与潜势预报

采用19年3~9月常规探空观测资料,对南昌ΔT850-500≥27℃这种强垂直温度梯度与江西强对流天气过程的关系进行了相关分析,并将区域强对流天气、局部强对流天气、无强对流天气的3类情况下的中低层气压、温度、湿度、风场及稳定度进行分类合成分析,结果表明:当南昌ΔT850-500≥27℃时,且有天气系统作为触发条件时,江西强对流天气发生的概率达85%;中低层低槽和切变等影响系统、江南华南暖湿气流、河套地区的冷空气都有利于江西强对流天气出现。对典型个例的探空曲线和对流有效位能分析表明:强垂直温度梯度结合中低层高湿度是强对流天气发生的重要条件。在强对流天气潜势预报中,强垂直温度梯度有时比对流有效位能更有指示性。根据上述分析结果,建立了相应的预报流程,并在业务试用中取得较好的效果。     

2005年广东省强对流天气活动概况

2005年强对流天气在广东活动频繁、激烈,是近几年来活动最活跃的一年。根据危险天气实况报告、地面自动气象站和灾情报告等资料,统计分析2005年发生在广东省的强对流天气活动。发现:2005年广东省的第一次强对流天气过程发生在3月22日,最后一次强对流天气过程出现在9月19日;全年共有93个强对流天气日,多发期是5-8月,其中5月份几乎每天都有强对流天气发生;强对流天气的高发地区在广东西部以及珠江三角洲地区,以肇庆市出现48 d强对流天气为最多。强对流天气在全天的每个时段均有出现,高发期是11:00-20:00。     

基于最大熵原理的强对流大风灾害致灾能力指数研究

选取四川省强对流大风灾害天气个例,利用2009~2019年自动气象站2min平均风速数据,基于最大熵原理,推导出表征强对流大风灾害天气过程时间、空间、强度的概率分布函数。根据其分布函数,确定可以完整表征强对流大风灾害天气过程时间、空间、强度的气象参量。利用灰色关联度法,以强对流大风灾害的直接经济损失为参考,计算气象参量关联度,确定参量权重,构建出表征强对流大风灾害天气过程的致灾能力指数。结果表明:该指数可以正确反映强对流大风灾害过程的致灾能力强度,指数越大,致灾能力越强,反之越弱。      

2014年5月17日广东强对流天气过程分析

利用常规资料及WRF模式对2014年5月17日出现在广东省的强对流天气过程进行了天气尺度背景和中尺度分析,并对此次强对流天气过程范围大、生命史较长的机制进行了分析。结果表明,WRF模式可以较好地模拟出此次强对流天气过程,可有效地用于强对流天气预警预报;此次强对流过程天气尺度背景属于典型的高空槽配合、切变线配合地面锋面,850 h Pa切变线配合地面锋面共同作用触发了强对流天气发生;环境场强的垂直风切变、强对流雷暴内部有组织的垂直上升和下沉运动是此次强对流天气维持较长生命史的主要原因。     

梧州市强对流天气潜势预报探讨

通过对2005～2016年梧州市强对流天气个例进行分类,统计分析各类强对流天气的主要影响天气系统,并使用MICAPS软件计算统计各类强对流天气物理量参数值,总结出一些物理量参数值在各类强对流天气的分布区间,确定强对流天气类型判断阈值,为梧州市强对流天气的预报预警提供参考。     

甘肃一次强对流天气的数值模拟和分析

分析了2005年5月28日甘肃中部强对流天气过程的环流形势,同时利用中尺度数值模式MM5对该强对流天气进行了数值模拟及成因分析。结果表明:这是一次较典型的蒙古低涡型强对流风暴;28日上午在甘肃中南部有不稳定能量区,午后由于局地热对流、地形等抬升作用,不稳定能量发展旺盛,地面冷锋经过甘肃中部时,由于其强烈的抬升作用,低层流场急剧辐合并有强烈的旋转上升运动,触发了不稳定能量的释放,为暴雨、冰雹等强对流天气提供了动力条件。风暴相对螺旋度和能量螺旋度指数高值区对暴雨、冰雹等强对流天气有很好的指示预警作用,强对流天气往往出现在风暴相对螺旋度极大值中心的右侧,出现时间较能量螺旋度最大值出现时间滞后1~2 h。     

两次强对流背景下的对流层向平流层输送特征模拟与分析?

为了研究强对流及其背景大尺度天气系统在对流层向平流层输送(TST)过程的作用,分别对发生在低纬度和中纬度的两次强对流天气过程进行了模拟。对于发生在广西及其附近地区的低纬度强对流天气来说,云顶温度较低,强对流所带来的直接TST输送约占总输送数的18%,强对流所在的天气尺度或大尺度的系统造成的输送约占总输送数的82%。对于发生在河北及其附近地区的中纬度强对流来说,云顶温度略高,强对流所带来的直接TST输送约占总输送数的0.17%,强对流所在的天气尺度或大尺度的系统过程造成的输送约占总输送数的99.83%。从输送到平流层以后粒子的移动方向来看,这两次过程强对流引起的直接输送都向西南方向移动,而天气尺度或大尺度系统引起的输送都向偏东方向移动。总的来说,强对流所在的背景天气尺度或大尺度的系统所引起的TST都远大于强对流的直接输送。天气尺度或大尺度的系统引起的输送一般发生在强对流发生的2天后,在强对流发生8~9天后达到最大值。     

最不稳定层的确定及应用

以清远探空站资料为基础，对2003~2004年清远及其附近地区强对流（雷雨大风、冰雹、龙卷风，下同）日最不稳定层位置及状态进行了统计，并把最不稳定层同几个规定层进行比较，总结出三种主要的产生强对流天气的T—LnP图型，为强对流天气的预报提供了极为有利的参考。     

华东地区弱天气背景下强对流过程的GRAPES Meso模式模拟分析

选取2016年3—8月华东地区11次弱天气尺度强迫背景下的强对流过程,根据主要影响系统进行分类,并结合不同强对流类型,用GRAPES-Meso模拟结果、WRF模拟以及实况资料分别从环流形势场、强降水发生的时间和空间、热力、动力、水汽、风雹环境场等方面进行对比分析。结果显示,在低层弱辐合类强对流天气中,GRAPES-Meso模拟的切变线附近的偏南风较实况偏弱,模拟的后半时段降水偏强,极端小时雨强出现时间滞后;副高类强对流天气中,模拟的降水分为两种情况,一类与实况大致相当,另一类与实况降水相比明显偏弱;两高之间的强对流天气中,模拟降水范围偏小强度偏弱。风雹发生前,模拟偏暖湿,0~3km和0~6km垂直风切变大多偏小。     

基于指标叠套法的安徽省强对流天气潜势预警研究

对2005－2007年4-9月安徽省冰雹、雷雨大风等强对流天气日数进行统计,分析了基于探空资料计算的不稳定指标与强对流天气发生的关系。结果表明：K指数、A指数、沙氏指数和对流有效位能、归一化对流有效位能和对流抑制能量这几个指标对于强对流天气指示意义较好。基于此结果,挑选K指数、沙氏指数和对流有效位能针对不同季节划分阈值,建立强对流天气潜势预警指标,并利用中尺度模式MM5的数值预报产品计算该指标,对2005-2010年13个强对流天气过程预报结果进行对比检验表明,MM5模式给出的强对流天气潜势预警产品对大多数过程均能起到预警作用。对其中两次强对流天气过程的进一步分析表明,模式具备预报强对流发生潜势的能力,预报结果对强对流天气发生的时间、落区有预警意义。     

基于指标叠套法的安徽省强对流天气潜势预警研究

对2005-2007年4-9月安徽省冰雹、雷雨大风等强对流天气日数进行统计,分析了基于探空资料计算的不稳定指标与强对流天气发生的关系。结果表明：K指数、A指数、沙氏指数和对流有效位能、归一化对流有效位能和对流抑制能量这几个指标对于强对流天气指示意义较好。基于此结果,挑选K指数、沙氏指数和对流有效位能针对不同季节划分闽值,建立强对流天气潜势预警指标,并利用中尺度模式MM5的数值预报产品计算该指标,对2005—2010年13个强对流天气过程预报结果进行对比检验表明。MM5模式给出的强对流天气潜势预警产品对大多数过程均能起到预警作用。对其中两次强对流天气过程分析表明,模式具备预报强对流发生潜势的能力,预报结果对强对流天气发生的时间、落区有预警意义。     

广州地区强对流天气的统计特征和分类特征

本文应用广州中心气象台1984—1986年"强对流天气监测与临近预报试验"资料,分析讨论连续数日发生强对流天气的条件概率及其发生范围,指出广州地区的强对流天气灾害主要是2—3天的系统性天气过程引起的。同时在前一天有无强对流天气的发生,对当天发生强对流天气与否的概率有显著不同。文章还以对流层水平风的垂直切变为标准将强对流天气分为二类四型,并逐型分析其发生的天气背景、稳定度指标、强对流天气发生频率的月际变化和日变化,指出各型强对流天气的卫星云图特征,为强对流天气的临近预报提供思路和方法。      

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。     

湖南省强对流天气特征统计分析

本文运用2000～2005年湖南省内244个强对流天气资料,统计分析了湖南省强对流天气的时间、地域分布特征,并对湖南省强对流天气形势进行了分型,结果表明:湖南省强对流天气多在春、夏季出现,72%的强对流天气出现在夜间,其中冰雹、短时强降水出现几率山区大于平原.而大风在平原地区出现几率平均大于山区.省内强对流天气类型分为5种:地面冷锋型、副高边缘型、地面倒槽型、静止锋型、东风波影响型.     

西昌2010年6月8日强对流天气过程对探空L波段雷达放球的影响

针对2010年6月8日强对流天气过程对西昌探空L波段雷达放球造成的重放球,分析了面对强对流天气过程,如何充灌气球氢气量。探索了强对流天气时如何减少或避免探空仪被雷击的装配技术,提高强对流天气过程中高空探测的成功率,以保证探测质量及探测资料的完整性、准确性,节约高空探测器材。     

驻马店强对流天气短时预报业务系统

利用1984～1998年4～9月驻马店雷达探测资料和地面观测资料,分析了强对流天气的时空分布特征,并根据强对流天气的回波形态、强度、高度和路径,确定了预报指标,在微机上开发了强对流天气短时预报业务系统.