延边州“5.06”罕见大风成因分析

分析2008年5月6日延边州大风天气的成因发现,高空不稳定小槽和地面低压中心冷锋是引发这次罕见大风的主要天气系统。高空急流、影响系统三度空间配合、动量下传、气压梯度、3小时变压、冷暖平流、锋面移速和风的日变化等要素均有较明显的表现。只要认真分析和应用常规气象资料和国内外数值预报产品,加强天气联防,尤其是充分发挥加密自动气象站实时资料的作用,在大风预警时效内成功预测预警大风是完全有可能的。     

一次灾害天气气象服务分析

2017年5月2日,新疆石河子垦区出现5到6级西北风,此次大风过程中瞬间极大风速达26.8m/s,此次大风天气影响范围广,持续时间长。大风天气从2日14时开始,由西向东影响石河子地区,共持续了近6h。此次大风天气造成石河子地区已播农作物受灾严重,共造成经济损失达近370万元。虽然在本次天气过程中,预报发布时间提前5d,大风预警提前24h发布。此次天气预报较准确,但通过总结预报服务经验,提出以下问题及建议:(1)对此次大风的预报,在量级和起止时间上存在一定偏差,预报员对大风的预报能力较差;(2)大风的监测预警能力不足,需要加快精细化监测系统的建设;(3)在临近预报预警时,对公众的服务手段较欠缺,科普宣传不到位,市民防灾减灾意识不强。本报告分析了大风天气的致灾成因,预报预警信息发布、监测服务等工作,总结预报和服务经验,提出改进措施,为今后灾害天气的预报服务提供理论支撑,最大程度降低灾害损失。     

新疆铁路大风监测站增至50个

12月20至21日，乌鲁木齐铁路局组织有关领导和专家对自治区气象局防雷中心设计、承建的11个新疆铁路大风监测系统加密站和3个移设站进行验收并获得顺利通过。至此，南疆线和兰新线上数千公里铁道线上的大风监测站点由39个增至50个，为新疆铁路大动脉的畅通再次加重了安全的砝码。     

广西铁路大风预报、监测与区域实时资料共享

介绍了广西铁路大风预报与实时监测服务情况,探讨了区域实时监测资料共享对提高广西铁路大风灾害预报服务效益的问题.     

内蒙古电网气象预警服务系统简介

应用气象多普勒雷达、卫星云图等现代化观测手段和自动化程度很高的地面自动气象站资料以及MM5中尺度预报产品,结合有线网络传输和基于Intranet、Internet的多层分布式技术搭建内蒙古电网气象预警与电力线路安全运行服务系统,开展电网气象预警预测和气象预报服务。系统建立了实时的地面自动气象站资料数据库和中尺度预报产品数据库,实现了多种气象要素的实时监测和预报,为内蒙古电网的运行安全提供了科学依据。     

自动气象站数据监测预警系统的开发与应用

为方便基层气象业务人员对自动气象站实时数据监测和预警,提出并实现了以ArcGIS中茂名市本地的地理信息系统(GIS)数据为基础数据源,结合Surfer、C#和VB开发了精细到镇的茂名市自动气象站数据监测预警应用系统。该软件系统在实际业务应用中能快速对气象实时要素数据资料进行检索、筛选、统计分析和导出,加强了本地基层气象部门对突发性灾害天气系统的监测预警手段,对"监测精密,预报精准,服务精细"的要求有很好的提升作用。     

陕西降雨型地质灾害气象预报预警系统

基于降雨型地质灾害气象预报预警模型,采用自动气象站数据和乡镇雨量站降水数据作为实况基础资料,利用WRF(weather research and forecasting model,即天气预报模式)降水预报数据,计算综合雨量并得出降雨型地质灾害发生的等级。系统集成了数值预报精细化预报处理模块、自动气象站监测数据处理模块、乡镇降水量插值模块、地质灾害预报预警模型运算模块和预报预警结果展示模块,实现了数据自动化处理,运行稳定,建成之后发挥了较好的服务效益。     

新疆铁路大风监测系统

介绍了新疆铁路大风监测系统的设计思路、系统结构、系统的特点及功能等研制情况。该系统在铁路安全运输中发挥了重要的作用。     

大风精细化预报及对动车安全影响

以2014—2017年新疆铁路强风区逐小时风速监测资料为基础,开展了基于EC细网格二次建模和上游指标站2种大风精细化预报方法研究,结合铁路部门、科研院所、气象部门联合在新疆开展的11次大风环境下动车组行车安全试验,建立起一套将大风精细化预报和大风环境下动车安全试验紧密结合的服务应用模式,该模式在兰新客专线大风条件下动车组行车安全试验的前期准备、进度安排、试验计划修订以及现场运行试验的全过程中起到了关键决策作用,也可满足行车调度和防灾应急指挥对气象信息的特殊需求。     

浙江省致灾强风暴天气监测预警业务平台建设设计

用网格化管理的思路,应用卫星、雷达、闪电定位仪、中尺度自动气象站等探测信息和中尺度数值预报产品,建立一套基于地理信息系统基础上的“浙江省致灾强风暴客观短时临近预报和预警业务系统”,实现强降雨、强风等短时灾害天气的监测预警定性到定量的转变,从主观到客观的转变。     

新疆在气象监测空白区和薄弱区增设自动气象站

随着罗布泊、塔什库尔干县下坂地水库、富蕴县可可托海、阿克陶县布伦口、若羌县考干等多要素自动气象站的建成和实时监测数据向区局气象信息中心的成功上传,标志着新疆气象局在喀喇昆仑山、罗布泊等气象监测空白区和薄弱区增设自动气象站的工作已经成功实施,未来这些站点的监测资料将在全疆预测预报业务中发挥重要作用。     

基于智能计算的广西大风短临预报预警系统的产品检验

利用机器学习和人工智能技术研发了广西大风短临预报预警系统,该系统的产品与同期广西各地气象局发布的大风预警信号(以下简称“人工预警”)进行比较分析。结果表明:(1)按业务评分规定,大风预警系统在漏报率和命中率方面更优,人工预警在TS评分和空报率方面更优;(2)有效提前预警情况下,大风预警系统在大风蓝色、黄色预警和不分级预警中TS评分较高。基于对大风预警系统和人工预警的数量、TS评分和预警提前量的差异分析,广西大风短临预报预警系统的产品性能达到同期人工预警水平。     

新疆铁路大风监测系统的雷电防护

由新疆环境气象工程中心的直属企业—乌鲁木齐恒博有限责任公司负责承建的新疆铁路大风监测系统,始建于1998年,历经8a的不断改进和完善,目前已成为新疆铁路部门行车调度指挥工作中不可缺少的重要组成部分。在风季铁路运输中,随时为调度部门提供风区风力实时数据,发挥着安全保障作用。但是铁路大风监测系统的设备大部分安装在铁路沿线的荒滩戈壁地区,尤其兰新铁路三十里风区属于天山南部雷电多发区,安装大风监测设备的铁塔地下机房,虽然修建了地网,接地电阻<4!,基本在0.8￣2.0!之间,然而2000年6月在头道河测风站和2002年8月在三个泉测风站发…     

灾害天气的识别和自动预警

使用CINRAD/SB新一代天气雷达基本数据资料,设计了一套简单的强降水、强对流天气的自动预警系统。以反射率强度和直径监测和预报暴雨系统,用垂直液态水含量监测和预报大风和冰雹系统,当系统监测到这几类灾害天气时,发出声音报警,提示预报员跟踪预报。从对2005年几次暴雨、大风、冰雹过程进行回报和对2006年灾害天气过程进行预报应用来看,利用多普勒雷达资料,可以对灾害性天气过程进行有效地识别和预警。反射率大于30dbz的直径在20km以上时,有利于出现强降水过程;垂直液态水含量大于18kgm-2,直径在10km以上,有利于18m.s-1以上大风出现;垂直液态水含量大于38kgm-2,直径在10km以上,有利于冰雹出现。     

河北省加密自动气象监测网络系统

从加密自动气象站监测网络系统的组网方式、通信传输方式、信息流量以及其运行情况等几个方面,介绍河北省气象部门已经布成的加密自动气象站监测网络系统,加密自动气象站子站构件的组成部分和简要的原理。加密自动气象站监测网络系统是河北省气象局新开展的一项对气象要素(目前只是温度和降水)进行加密监测的业务系统,它弥补了河北省境内监测站点疏稀的不足,提高了河北省中尺度数值预报模式预报的准确率,系统采集数据的实时性大大地提高了对灾害性天气过程的监测、预报和决策服务的水平。     

MM5模式在三峡工程大风预报中的应用及检验分析

利用基于MM5中尺度模式的短时预警系统的逐小时风向风速预报产品和三峡工程周边自动气象站逐小时观测资料,对2007年1月至2008年5月三峡坝区发生的大风大气进行预报检验分析.结果表明,中尺度模式对雷雨大风基本无预报能力,但对晴卒系统性大风有很强的预报能力,模式可以对晴空系统性大风的出现时间、强度变化趋势和风向提供较准确的预报,对晴空系统性大风的结束时间也有一定的预报能力.宜昌市气象局利用基于中尺度模式的短时预警系统预报晴空系统性大风,用多普勒雷达对雷雨大风进行临近监测,近年来在三峡工程气象保障服务中取得了良好的服务效果.     

南四湖湖面大风预警系统的应用

为弥补采用传统预报方法漏报由中小尺度天气系统所产生的南四湖湖面大风的缺陷,充分利用南四湖周围加密自动气象观测站和常规地面自动气象观测站10 min加密观测资料,采用资料实时提取分析、绘制彩色等值线图、图像发布到网站、满足大风预设条件时声音报警等方法,实现了对南四湖周围大风分布进行实时监控,进一步提高湖面大风精细化预报预警准确率。试用表明,该系统人机界面好,移植性强,运行稳定,漏报率低,可在短时临近大风预警预报中发挥作用。     

“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。      

基于支持向量机的雷暴大风识别方法

基于北京市观象台雷达基数据和加密自动气象站数据,利用支持向量机算法建立了雷暴大风天气的有效识别模型。首先确立了9个用于识别雷暴大风的预报因子:回波顶高、最大反射率因子、最大反射率因子所在高度、垂直积分液态水含量、垂直积分液态水含量随时间变率、垂直积分液态水含量密度、雷暴大风发生前最大反射率因子下降高度、风暴移动速度、速度谱宽。通过计算各预报因子在大风和非大风样本中的概率分布,得到对应的各项预报因子雷暴大风的隶属度,利用得到的隶属度函数对样本进行归一化处理。确立核函数和模型参数,利用支持向量机建立雷暴大风天气的提前识别和临近预警模型。通过对北京2017年7月7日飑线和2012年5月19日块状回波引起的灾害大风典型个例的识别效果检验,得到两个个例预测的命中率、误判率和临界成功指数分别为92.0%,22.1%,73.0%和99.1%,40.5%,59.2%,对于提高雷暴大风预警预报的准确率有一定帮助。     

广西大风短临预报预警方法的研究与应用

分析了大风短临预报的现状、困难和原因,重点介绍数据挖掘技术在广西大风短临预报预警方法研究中的应用,利用2019年7月11日—9月11日期间的数据,对广西大风短临预报预警系统的预报能力进行TS评估和时效性检验,结果表明:该系统对广西89个台站所做的大风蓝色预警、大风黄色预警,以及不分级TS评分检验,预报准确率达到18%以上,具有较好的准确率和提前量。