龙卷风的风强分析及极值推断

本文采用１９５５￣１９９７年影响盐城市的龙卷风资料,按富士达Ｆ等级定义龙卷风强分类级别,对盐城市受袭击点的破坏程度进行风强分级,并分析各个时段龙卷风风强等级的频数。应用耿贝尔极值分布理论,对影响盐城市的龙卷风风速极值进行统计推断,获得１％风险度龙卷风风速极值,以及各种特定重现期间的极值。     

基于核安全导则推荐方法的京津冀龙卷风灾害评估

本文根据美国《建筑和其它结构最小设计荷载》中t秒平均最大风速与1h平均最大风速的比值公式,推导出EF级别和F级别风速测量标准间的转换方法,将京津冀1956—2016年122个龙卷风个例由EF等级转化为F等级,再按照《核电厂厂址选择的极端气象事件》HAD101/10中推荐的龙卷风风险评估方法,对京津冀龙卷风风险度进行了定量评价,结果表明:京津冀122个龙卷风个例的风程1/4mile平均最大风速均比3s平均最大风速低,平均偏低2.1m·s~(-1),风速越大,两者差距越小;122个龙卷风个例分布在F0到F3共4个等级中,F0等级31个,F1等级78个,F2等级12个,F3等级1个;京津冀龙卷风发生次数最多依次为天津、唐山和张家口市,分别为21、21和14次,强龙卷发生最多的是廊坊市(3个),衡水、承德、保定、北京4个市没有发生过强龙卷;京津冀发生超越EF1、EF2、EF3、EF4等级龙卷风重现期分别为5.8、10.1、20.2、49.5a,发生超越F1、F2、F3、F4等级龙卷风重现期分别为4.9、13.8、38.5、130.7a;京津冀一年中单位面上(1km~2)10~(-7)概率水平对应的龙卷风设计基准风速为73.4m·s~(-1)。     

青藏高原东边缘山区极值风速推算方法的研究

利用1971—2001年青藏高原东边缘地区12个气象台站风资料,分析了影响极值风速的主要因子,通过对地形的参数化处理,建立了极值风速随海拔高度和地形参数变化的拟合模型,可推算该地山区的极值风速,并利用山区临时观测资料对拟合模型进行了检验。结果表明,利用引入地形参数所建立的极值风速拟合模型来推算山区极值风速具有一定的可行性。     

核电站周边地区龙卷风时间分布与灾害特征

通过气象站记录、灾害大典、气候影响评价等多种途径,收集到湖北通山核电站周边300km×300km区域范围内1956-2000年龙卷风资料,对龙卷风的时间分布和灾害特征进行了分析。结果表明：龙卷风有明显的时间分布,一年中主要集中在夏春季,以7月、4月最多;一天中,午后至傍晚最多;龙卷风平均持续时间为17min;近45年,1976～1985年这10年中龙卷风出现最频繁;龙卷风出现时,蒲福风力等级一般在10级以上,平均12～13级,最大17级,富士达风力等级平均F1级,最大F3级,风速约70m·s^-1;龙卷风从NW→SE向移动的频次最多;龙卷风影响宽度一般在0．5km内,平均带长为10．0km;龙卷风灾害呈并发性,主要是风灾,往往伴有冰雹、暴雨、雷击及飞射物,使灾害加重。     

玉屏厂址地区龙卷风参数估算与分析

利用玉屏核电站厂址周围3个经纬度区域范围内1950-2021年期间的龙卷风调查资料,采用富士达F等级划分法评定龙卷风级别,按照《核电厂厂址选择的极端气象事件（HAD101/10）》的规定,估算出核电站设计基准龙卷风相关参数和设计基准等级。结果表明：玉屏核电站厂址区域设计基准龙卷风最大风速估算值为63.9m/s（对应10-7概率值）,总压降为29.5hPa,压降速率为7.1hPa/s,最大旋转风速为51.8m/s,最大平移速度为12.1m/s,设计基准等级为F2。计算结果为项目设计和建设提供重要理论参考依据。     

坝陵河大桥桥区风参数初步分析与设计风速的确定

对坝陵河大桥桥区周边及相关8个气象台站的风资料进行统计和初步的分析，选取了对桥区风参数具有代表性的台站，并对桥区极值风速进行了计算，确定了大桥的设计风速为30m／s。     

一次强龙卷风过程破坏力的估计

估计了 1 975年 6月 7日山东省栖霞县一次强龙卷风的环流参数 :最大风速可达6 2m·s-1,最大平移风速 1 2m·s-1,最大旋转风速 50m·s-1,总压力降为 2 7 5hPa。对龙卷风产生的极强的瞬时荷载、强烈的旋转扭曲、突然压力降及飞射物造成的破坏力进行了估计。     

第16届亚运会帆船赛区强风概率推算

利用广东省汕尾甲子屿海岛测风站2008年11月逐时风速资料,分析了第11届亚运会帆船赛区11月份的风况特征,并根据汕尾气象站同时期的风速资料,通过相关性检验建立了大风样本的比值关系。根据汕尾气象站1966~2009年的历年11月份测风资料,构建了最大风速极值序列。利用极值I型概率分布函数推算了汕尾气象站11月份的各等级强风出现概率,再利用相关比值法和风速随高度变化幂指数律将结果推算至帆船赛区10 m高度。结果表明:帆船赛区11月份的主导风向为ENE,其次为NNE,静风频率为0;海面10 m高度出现帆船比赛中断风速的概率约为0.033(30年一遇)。     

基于超越概率的重庆市住宅区风环境品质定量评估

城市化发展显著改变城市下垫面几何形态,导致局地风环境品质恶化,产生城市风环境问题。本文基于超越概率阈值法,结合计算流体力学数值模拟,建立适用于住宅区风环境品质定量评估的一般方法和流程。并以重庆市龙湖社区为例,从大概率和偶发事件的角度对住宅区精细化风环境品质进行评估。结果表明：受复杂下垫面影响,住宅区风环境品质存在明显的区域差异。在开阔空间、与盛行风向一致的街道以及高层建筑周围,风速整体偏大,风环境品质较差,等级为1级乙;在建筑物密集区和封闭的小区内部,风速整体偏小,风环境品质较好,等级为1级甲。城市下垫面的摩擦阻力作用,使住宅区平均风速降低,小区整体风环境品质等级趋于良好。风环境品质评估对促进精细化气象服务水平的提升和城市防灾减灾能力的提高有一定的积极作用。     

强天气过程中近地面层风速的非线性动力学特征

强天气过程中大气边界层不同尺度运动之间存在强烈的相互作用,这种相互作用使得近地层风速的变化表现出很强的非线性,风速的非线性特征可以用近代非线性物理中奇异性、大偏差和多重分形等特征量来刻划.作者研究了两次沙尘暴和一次冷锋时期超声风温仪观测资料的这些特征.4组资料奇异指数的概率分布基本一致,只有最强的奇异性存在差异.但最大风速的奇异性并不是最强的.风速的大偏差特征表明,不同时间长度相同的风速时间序列中出现某种极值的概率几乎不变,而大偏差谱能反映不同天气系统影响的差异,天气系统越强,越能维持涡旋运动规律不变.     

湖北浠水核电站周边地区龙卷风特征

根据湖北省浠水核电站周边300 km×300 km区域范围内1964—2007年龙卷风资料,对龙卷风的时间分布和灾害特征进行了分析。结果表明：龙卷风有明显的时间分布,一年之中主要集中在春、夏两季,秋、冬季无龙卷风发生,以7月最多;一天之中,午后至傍晚最多,集中在16：00—18：59之间,龙卷风平均持续时间27 min。近44年,21世纪头7年中龙卷风出现最为频繁。龙卷风出现时,蒲福风力等级一般在10级以上,集中出现在12级;富士达风力等级集中出现在F0、F1级,F2级以上出现的几率较小。龙卷风多以自西向东方向移动,影响宽度平均1.20 km,平均带长21.66 km。龙卷风灾害主要是风灾,往往伴有冰雹、暴雨、雷击,破坏力极强。     

1522强台风“彩虹”螺旋雨带中衍生龙卷的超级单体演变与机理研究Ⅰ:谱宽和速度

为揭示多普勒雷达速度谱宽资料对1522号台风“彩虹”螺旋雨带中衍生龙卷的超级单体演变规律的指示作用,基于常规观测资料、多普勒雷达资料和ECWMF再分析资料,分析3个衍生龙卷的超级单体速度谱宽和中气旋速度演变特征。研究表明,速度谱宽可提前10~30 min预示强对流风暴的变化。根据速度谱宽σ与湍能耗散率ε的关系分析,提出了谱宽变化与超级单体内中气旋和龙卷发生发展关系的概念模型。当对流单体进入新的发展阶段时,谱宽值加大呈增强状态;当对流单体处于维持稳定阶段时,谱宽值减小则呈减弱状态。衍生汕尾海丰水龙卷的中气旋最大切向速度19.5 m/s,属中等强度中气旋。衍生顺德龙卷和番禺龙卷的中气旋最大切向速度＞27 m/s,均属强中气旋。用多普勒雷达中气旋算法识别的中气旋在距离较远（＞80 km）和较近(＜17 km)距离上有漏报现象,人工纠正有利于更正预报结果,更准确地指导防灾减灾。      

辽宁省温带气旋龙卷的环境参数特征

利用欧洲中期天气预报中心ERA5再分析数据, 统计1979—2020年辽宁省42个温带气旋龙卷环境背景和物理量参数特征, 结果表明:辽宁省温带气旋龙卷多发于温带气旋中心的西南、东南象限, 与冷锋前暖区相对应, 主要分布在辽河平原中西部及渤海湾沿岸, 强龙卷(EF2及以上级别)占比为28.6%。风暴相对螺旋度和对流有效位能的大值区出现在气旋西南—东南象限, 呈带状分布, 龙卷风暴主要分布于风暴相对螺旋度大值区西北侧、对流有效位能大值区的顶端的强梯度区附近。强龙卷参数最大值达0.7, 其大值区与EF2及以上级别龙卷相对应。地面冷锋和干线是温带气旋龙卷的关键触发系统, 对比近气旋中心和冷锋尾部湿度垂直分布, 后者所表现的高层强干侵入导致风暴产生更强的冷池, 过强的下沉气流可能是龙卷产生的不利因素。温带气旋龙卷多分布于高空急流左侧气流的分流区内, 对应高空强辐散区。0~3 km垂直温度递减率大值区与气旋中心附近的弱龙卷高发区有较好对应关系。     

逾量旋转动能在区分我国龙卷与非龙卷中气旋中的应用

多普勒天气雷达中气旋算法是为探测直径在1.8～9.2km(1～5nmi)的中气旋而设计的。绝大多数强龙卷都属于发生在中气旋内部的超级单体龙卷,但并不是所有的中气旋都能发展成龙卷。文中引入中气旋核的逾量旋转动能(ERKE)概念,结合中气旋算法和速度产品,分析了龙卷和非龙卷中气旋个例维持期间ERKE值的演变特征,并计算了一些超级单体风暴个例的中气旋初始的ERKE及其权重高度值。结果表明,与非龙卷中气旋相比,龙卷中气旋中ERKE的值普遍较大且其权重高度较低;超级单体风暴的初始中气旋ERKE值及其权重高度可以有效地区分中、低对流层中的龙卷和非龙卷中气旋,并可作为龙卷中气旋识别的定量指标。同时在我国平均中气旋气候特征的基础上,还绘制了ERKE图解,可从中气旋旋转速度和旋转半径快速查得对应ERKE值的大小。     

A developing inventory of tornadoes in France

The analysis of 304 French tornadoes shows that the most struck areas are the northwestern part of the country, the south and the east. Tornadoes occur mainly in spring and in summer; August is the month when the frequency is maximum. Tornadoes move mainly from southwest to northeast, except in the south where the direction is sometimes south to north. Thirty-six killer tornadoes were listed (12% of the cases); most of them with an intensity greater or equal to F3. The occurrence is approximately 15–20 tornadoes each year in France, and the annual risk probability of significant tornadoes in France is 0.66×10⁻⁵. This value is probably underestimated because all the tornadoes are not listed.     

Investigation into the Formation,Structure, and Evolution of an EF4 Tornado in East China Using a High-Resolution Numerical Simulation

Devastating tornadoes in China have received growing attention in recent years, but little is known about their formation, structure, and evolution on the tornadic scale. Most of these tornadoes develop within the East Asian monsoon regime, in an environment quite different from tornadoes in the U.S. In this study, we used an idealized, highresolution (25-m grid spacing) numerical simulation to investigate the deadly EF4 (Enhanced Fujita scale category 4) tornado that occurred on 23 June 2016 and claimed 99 lives in Yancheng, Jiangsu Province. A tornadic supercell developed in the simulation that had striking similarities to radar observations. The violent tornado in Funing County was reproduced, exceeding EF4 (74 m s^–1), consistent with the on-site damage survey. It was accompanied by a funnel cloud that extended to the surface, and exhibited a double-helix vorticity structure. The signal of tornado genesis was found first at the cloud base in the pressure perturbation field, and then developed both upward and downward in terms of maximum vertical velocity overlapping with the intense vertical vorticity centers. The tornado’s demise was found to accompany strong downdrafts overlapping with the intense vorticity centers. One of the interesting findings of this work is that a violent surface vortex was able to be generated and maintained, even though the simulation employed a free-slip lower boundary condition. The success of this simulation, despite using an idealized numerical approach, provides a means to investigate more historical tornadoes in China.     

典型强龙卷风暴中的地闪活动特征

闪电活动对于强龙卷天气的发生有一定的指示作用,基于闪电定位资料,结合多普勒天气雷达、探空和ECMWF再分析资料对两次典型强龙卷风暴中地闪的时空演变、雷电流强度及正地闪活动特征进行了统计分析,结果表明:地闪主要发生在组合反射率因子≥30 dBZ的区域内,龙卷发生期间,地闪活动减弱且较为分散。不同龙卷风暴的地闪频次差异较大,这与风暴中上升气流的强度有关;当地闪频次从峰值降至最小值期间,龙卷及地,两次过程中地闪频次峰值分别提前龙卷发生约33 min和28 min。同时,龙卷及地之前,地闪会出现连续多次闪电跃增;龙卷等级越强,正地闪表现越活跃,特征越明显,在江苏盐城阜宁龙卷发生期间,还出现了地闪极性从正地闪主导向负地闪主导的反转;两次龙卷风暴雷电流强度随时间的变化规律并不明显,但均小于历史平均值,地闪发生愈频繁的龙卷风暴,对应的雷电流强度值愈小。      

1980—2014年中国台风大风和台风极端大风的变化

基于1980—2014中国670站日最大风速资料,利用改进的客观天气图分析法（OSAT）分离出中国陆地的台风大风（6级以上,≥10.8 m/s）,并定义了台风极端大风,进而研究了台风大风和台风极端大风的变化特征。分析表明：在地理分布上,台风大风年均日数和占比均自海岸线向内陆迅速减小,在海南、华南和东南沿海省份以及江苏南部,台风大风占比一般为30%～70%;台风极端大风年均日数大值主要分布在沿海省市（除河北和天津）,特别是华东和华南沿海,局部地区台风极端大风日数占比达100%。从季节变化看,在台风活跃的7—9月,中国台风极端大风频次总体上超过了季风极端大风;就全国而言,当阈值从最低值（11.5 m/s）提升至12级（32.7 m/s）时,台风极端大风频数占比则从12%急剧攀升至77%。1980—2014年,中国台风大风和台风极端大风年日数均显著减少,而台风极端大风年平均强度增强;这期间引起中国台风大风和台风极端大风的台风频数均显著减少,但引起台风极端大风的台风在生命期和影响期的平均强度均显著增强,这可能是上述显著变化特征的主要原因。     

Mapping the shadow of experience of extreme weather events

Climate change will increase the frequency and/or intensity of certain extreme weather events, and perceived experience with extreme weather may influence climate change beliefs, attitudes, and behaviors. However, the aspects of extreme events that influence whether or not people perceive that they have personally experienced them remain unclear. We investigate (1) the correspondence of reported experience of extreme weather events with documented events, and (2) how characteristics of different extreme events shape the geographic area within which people are likely to report they have experienced it—the event’s perceived “shadow of experience.” We overlay geocoded survey responses indicating personal experience with hurricanes, tornadoes, and drought—from a 2012 nationally representative survey (N?=?1,008) of U.S. residents—on maps of recorded event impacts. We find that reported experiences correspond well with recorded event impacts, particularly for hurricanes and tornadoes. Reported experiences were related to event type, proximity, magnitude and duration. The results suggest locations where disaster preparedness efforts and climate change education campaigns could be most effective after an extreme weather event.