T639在毕节2010年5月5日强对流天气中的释用分析

2010年5月5日傍晚到6日毕节地区出现了一次雷雨、冰雹、大风等强对流天气过程,部分乡镇出现暴雨。该文利用T639数值预报产品对此次强对流天气过程从环流形势、物理量场等方面进行分析。结果表明：T639物理量场预报结果对预报毕节2010年5月5日强对流天气有较好的指示意义,为此次强对流天气过程提供了有力的预报依据。     

相似方法在新疆强降水短期预报中的应用

利用1975-2005年NCEP再分析资料及ECMWF预报场资料,引入相似指数综合考虑各要素场、形势场对新疆强降水天气的影响建立相似预报模型,并选取一次中等强度天气用该模型进行试报检验。结果表明,该模型综合考虑了形势场、多种物理量场的相互作用,预报效果较好。     

基于概率与权重的雷暴大风潜势客观预报方法研究

采用2007—2015年5—8月NCEP再分析资料和国家站、区域站雷暴大风实况观测资料,利用权重和概率统计相结合的方法,确定与雷暴大风联系紧密的物理量,统计其在所选物理量不同阈值范围内出现的概率,建立雷暴大风概率潜势预报方程,并对预报结果进行检验。结果表明:(1)雷暴大风出现在白天与夜间所选物理量参数有所不同。无论白天或夜间,其在山区与其它地区的物理量阈值亦不同。(2)所选每个预报因子的概率统计结果与雷暴大风发生的环境条件基本相符,该概率由因子达到阈值范围内的样本数和在此区间内出现雷暴大风的样本数两者共同决定的。(3)该方法对08—20时和20—08时两个时段雷暴大风预报的命中率均较好,尤其2016年7月最高,预报概率为"60%以上"的命中率接近93%,可预报出雷暴大风出现的概率潜势和可能发生的区域;同时,空报率较高;预报概率为"80%"的预报临界指数更高。     

铜仁致洪暴雨的短期数值预报产品释用预报业务系统

本文利用T106-L19数值预报产品资料对铜仁地区1995－1999年5－6月14次致洪暴雨天气过程进行物理量诊断分析，在此基础上给出致洪暴雨动力诊断预报模式及其预报指。同时，利用相似以对2000年和2001年5－6月进行试报，其致洪暴雨预报准确率达75％。     

一次动量下传大风过程分析及预报着眼点

通过对不同于梯度风的一次冬季突发性动量下传大风过程分析,揭示了大风产生前的天气形势和物理量特征,尤其是高低层温度差动效应对大风预报的定量指示作用.     

克州地区春季一次强风沙天气成因分析

利用常规观测资料、数值预报物理量场和NCEP/NCAR每日4次全球再分析网格点资料,对2010年03月28日发生在克州境内的一场罕见大风、沙尘暴天气过程进行了诊断分析,探讨了这次强风沙天气的成因,结果表明：高空低压槽和地面冷锋及锋后强冷平流、高空急流的加强及高空形成的次级环流使高空动量有效下传到地面起到了积极的动能作用,大风沙尘上空螺旋度上负下正的垂直分布与大风沙尘的出现有很好的对应关系,大风沙尘发生前后压、温、湿要素出现的剧烈突变对预报也有很好的指示意义。     

山东中西部地区雷暴大风天气气候特征

利用实测资料和历史天气图，统计分析了1980－1997年山东中西部地区雷暴大风天气的气候规律、天气系统特点以及雷达回波特征，对其中12次强雷暴大风个例的相关物理量参数和能量、环境风分布进行了分析，总结出了产生雷暴大风的前期天气系统特征及预报指标。     

渤海冷空气大风过程中3次风速波动的原因分析

根据FY-2G卫星遥感监测资料、常规气象观测资料和NCEP逐6h1°×1°再分析资料,分析2014年12月31日至2015年1月1日渤海大风过程中风速的3次波动特征以及影响系统,并对大风期间物理量进行了诊断分析,揭示了冷空气影响过程中渤海大风的突增以及波动性成因。结果表明:当冷空气影响渤海时,冷暖空气对比使低空锋区迅速加强,风力突增明显。大风期间高层深厚的冷平流自上而下形成了一条西北东南向后倾式的冷平流传输通道,平流分3次传送到底层对应着大风期间的3次波动峰值。整个过程动量下传起了重要的作用,下沉气流的径向度越大,高层下沉运动越强,对应地面的风速越大。     

基于Logistic模型的干、湿环境下江淮夏季雷暴大风潜势预报研究

利用2009—2015年江淮夏季雷暴大风观测资料和NCEP再分析资料,按整层可降水量将雷暴大风环境划分为干、湿两种环境,结果发现湿环境雷暴大风日约占总雷暴大风日数的86%。基于物理量参数和Logistic回归方法构建了江淮夏季干、湿环境下区域雷暴大风的潜势预报模型。西南区、东南区和北区湿环境雷暴大风的最显著预报因子分别是冰雹指数(CS)、K指数和沙氏指数(SI)。干环境雷暴大风的最显著预报因子是总指数(TT)。相对于大风指数(WINDEX),综合考虑热力学作用和高空水平动量信息的新大风指数(GUSTEX)对江淮干、湿环境雷暴大风的预报指示意义更好。通过历史样本回报确立了预报模型的概率阈值,并利用2016年独立样本试预报检验证明Logistic模型预报效果良好。     

安顺市两类暴雨模型的建立及应用研究

该文建立了对安顺影响最多的辐合线锋生型和冷锋低槽型暴雨天气学模型,同时通过分析相关站点的物理"配料"在暴雨发生期间的变化特征,统计出了表征动力、热力和水汽条件等物理量在暴雨发生期间的阈值。最后通过实况资料与数值预报产品结合的方式,得到了一个预报安顺暴雨的方法。对2012年5—9月天气进行了逐日检验试报,并在2015年汛期试用,结果表明该方法对安顺暴雨有较强的预报能力,试报准确率Ts=66.7%。     

南充雷暴大风天气学概念模型和环境物理量分析

利用1981～2016年气象常规观测和自动站资料对南充大风的基本气候特征进行统计分析,重点探讨不同类型区域雷暴大风的天气系统配置和环境物理量基本特征。结果表明:(1)南充雷暴大风按照形成原因主要分为高空冷平流强迫类和斜压锋生类,按落区出现情况分为全市型、东部型和西部型,东部型雷暴大风主要由高空冷平流强迫所致,全市型和西部型雷暴大风过程则多为斜压锋生所造成。(2)斜压锋生类雷暴大风主要发生在显著冷暖平流导致的斜压锋生与锋面动力强迫共同作用的形势下,高空冷平流强迫类则主要是高空强干冷平流的作用。(3)雷暴大风过程发生前大气环境呈上干下湿、湿层浅薄或为“喇叭口”形态,对于不同类型雷暴大风过程发生前的环境物理结构不同,斜压锋生类雷暴大风产生时大气环境多为明显斜压特征,高空常伴有强锋区,低层不稳定能量大,因此热力因子比较重要。高空冷平流强迫类主要发生在川陕槽后强烈冷平流形势下,水平风垂直切变大、要求低层增温快,故热力和动力因子都重要。      

“CMA北京模式”中三种不同阵风诊断方案在北京地区大风预报中的评估

数值模式预报是阵风预报的重要途径之一,对“中国气象局北京快速更新循环数值预报系统（简称CMA北京模式）”中AFWA、UPP、IUM三种阵风诊断方案在北京地区大风预报中的性能进行了分析评估。两次大风过程的分析以及各季节大风预报的批量试验检验结果显示:三种方案的阵风预报存在明显差异,IUM方案的阵风预报能力优势明显。IUM方案对冷空气大风和雷暴大风预警都有较好的指示意义。其对2020年3月18日冷空气大风过程中大风起始时间、大风区位置和演变以及过程极大风速均有较好的预报效果,对2020年8月2日雷暴大风过程中大风区范围预报偏大且位置存在偏差,但对大风预警的指示意义最强。IUM方案的阵风风速预报整体偏强,但对各个季节达到或超过5级阵风的等级预报较为准确。总体而言,IUM方案对北京地区大风预报性能较好,基于该方案制作的阵风预报产品可为大风预报提供有力支撑。      

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。     

用卡尔曼滤波方法制作河南省冬半年大风预报

在分析河南省冬半年大风的天气气候特征的基础上，筛选出与大风相关性较好的预报因子，采用卡尔曼滤波方法，制作河南省冬半年大风预报，在一定程度上实现了灾害性天气预报的定点与定量。     

2018年5月天山南坡两次翻山大风成因对比分析

利用高空、地面常规探测资料及ERA-interim 0.25°×0.25°再分析资料,对2018年5月7日和24日影响天山南坡的两次翻山大风天气进行诊断分析。结果表明:500 hPa两脊一槽的经向环流是两次大风的环流背景,西南—东北走向的冷槽、300 hPa高空急流、低空急流、巴尔喀什湖冷高压、南疆盆地热低压是主要影响系统;强的水平气压梯度力和地形产生的下坡效应是主要原因,对流层中层强冷平流侵入南疆是造成大风天气的重要热力条件;大风最强时段与经向垂直环流圈出现时间、维持时间有较好对应;大风期间,天山山区附近500～800 hPa有强烈锋生现象,自低到高呈现向北倾斜的结构。     

渤海西岸一次极端大风的特征和成因分析

利用NCEP-FNL资料、FY-4卫星红外云图资料、雷达资料和自动站资料,对2021年4月15日渤海西岸由大尺度冷空气和中尺度对流系统共同作用形成的极端大风进行特征和成因分析。结果表明：(1)FY-4卫星红外云图云顶亮温表现出指状特征,雷达反射率因子表现为两个弱回波带在渤海西岸合并加强为一条带状回波,随着系统东移由带状回波演变为弓状回波。(2)上冷下暖的不稳定层结为锋面触发对流提供有利环境条件,在径向速度图上出现较大范围速度模糊和中层径向辐合。(3)此次大风过程具有雷暴大风和冷空气大风混合的大风特征,大风成因是由大尺度冷空气产生的动量下传、大尺度变压风、梯度风以及中尺度雷暴冷池出流共同导致的。     

海岛地区分区大风预报探讨

利用海岛自动测风站网的风力资料分析了舟山海域风力的分布特征,在此基础上有针对性地把舟山海域划分为5个海区,针对目前舟山沿海海面风力预报（公众预报）范围偏大,不能正确反映舟山海域风力局地特征的重大缺陷,提出了以分海区大风预报代替舟山沿海海面风力预报的设想和预报技术思路.预报实践表明：与目前的舟山沿海海面风力预报相比,分海区大风预报不仅更加客观合理和具有针对性,而且能够有效地解决海上安全与效益之间的矛盾,适合在海岛地区推广应用.     

舟山群岛一次低压大风过程的诊断分析

通过对舟山群岛一次低压大风过程的天气形势及各种物理量的诊断分析认为：地面的倒槽波动，加上高空的涡度平流、低层南北两支气流相遇形成的强烈的切变是地面低压能够形成并发展的关键。中低层的温度平流、降水凝结释放潜热维持上升运动，是低压进一步发展的有利条件。高空动量下传最终形成了地面的强风。     

基于数值预报及上级指导产品的本地气温MOS预报方法

利用恩施基准站2008—2011年地面实测资料、数值预报产品、上级台站指导产品,采用M(数值模式预报)、E(天气学经验)、D(诊断分析)相结合的方法(简称MED),从气温变化的影响因素如大气稳定度、温度平流、水汽条件等设计具有物理意义的预报因子。或根据需要进行因子的组合叠加利用,并将指导产品直接作为预报因子。利用常规统计预报方法(逐步回归),将高、低温实况作为预报对象来建立地方气温预报模式。结果表明:将天空状况进行分型后建立地方气温MOS预报模型,并对应高低温一般出现时间段来选取数值预报产品因子进行预报,对本地气温预报质量的提高有积极的意义;模型建立过程中,综合采用了MED相结合的方法,并应用了数值预报再加工因子,考虑了天气系统变化对气温的影响,增强了数值预报的解释应用能力;参考客观数值模式产品、上级业务部门指导产品相结合的综合MOS预报方法,建立地方气温MOS预报是提高本地天气预报准确率的有效尝试。检验结果也表明,本地气温MOS预报效果较好,明显高于指导预报,已较好应用于实际业务中。     

GRAPES模式对2011/2012年冬季寒潮天气过程预报能力的检验

利用台站常规观测资料和NCEP-FNL再分析资料,检验了GRAPES（Global/Regional Assimilation and Prediction Enhanced System）对2011/2012年冬季我国寒潮天气过程的预报能力。结果表明,GRAPES模式能较好地预报出该冬季4次寒潮过程的明显降温、高低空环流形势及冷平流的入侵,模式对2月22日寒潮的预报效果较差。对于强降温预报,在1月18日、2月5日及2月14日寒潮过程中,模式在新疆部分地区、云贵高原和四川盆地的预报效果较差。在2月22日寒潮中,我国东部地区出现了较大偏差,模式预报的500 hPa上阻塞高压及东亚大槽等系统的强度和位置出现较大偏差。4次过程中,模式预报的冷、暖平流在我国东北部大小兴安岭及长江流域以南有较大偏差。对于2月22日寒潮,模式预报新疆地区、大兴安岭和辽宁的冷平流范围和强度、及长江流域以南暖平流的范围和强度都要大于实况,导致此次寒潮温度预报误差大,这可能与在地形区域模式物理过程存在一定误差有关。