“12.7.21”西南涡极端强降雨的成因分析

利用常规观测资料、ECMWF分析场、区域自动站、多普勒雷达及SWAN系统产品等资料对2012年7月21日西南涡暴雨过程及盘龙极端强降雨进行分析。分析发现：此次过程是“北槽南涡”形势下,地面冷空气触发西南涡其东侧辐合上升运动强烈发展,高层强辐散,因而产生了对流性暴雨天气过程;冷空气从西侧侵入西南涡是925 hPa “S”形冷锋形成的直接原因,也是地面辐合线形成的重要因素;极端短时强降雨就发生在西南涡东侧中尺度雨带的中部偏北区域,有地面辐合线相配合,降雨最强时MCC冷云中心TBB达最低值。雷达回波表明：西南涡两侧冷暖空气的交绥促进了β中尺度气旋式环流的形成;偏南风低空急流为强降雨提供了充足的水汽,增强了中低层的垂直风切变,有利于强降水超级单体风暴的发展和维持;盘龙的极端短时强降雨是β中尺度气旋式环流中,伴随有深厚中气旋的强降水超级单体风暴在环流中心附近持续发展的结果。     

引发广西两次严重山洪地质灾害的暴雨过程分析

利用常规观测、卫星云图、雷达探测以及自动站雨量等资料,对2010年6月27—28日和2012年5月20—22日桂西北两次严重山洪地质灾害的气象条件进行了对比分析,结果表明：(1) 强降雨发生在桂西北暴雨区,最大过程雨量＞350 mm,过程最大中尺度雨团和致灾区最大中尺度雨团值分别＞100 mm·h-1和＞70 mm·h-1,集中降雨时段为02—06时。灾害开始于后半夜,发生在最大过程雨量和地质条件脆弱区,不同的地质状况对应不同的灾害;灾害性天气具有区域小、降雨时段集中、过程雨量大、强度强及引发灾害重等特征。(2) 暴雨发生在欧亚地区500 hPa呈两脊一槽型、200 hPa南亚高压脊线贯穿广西上空及季风云系活跃的背景下。高空为槽或低涡、地面为干线或锋面,属低涡暴雨型。(3) 高空要素变化为雨前降压升温、后降温。不稳定能量及层结、低层辐合、中低层涡旋、整层大气的上升运动、高温高湿及水汽强烈辐合是物理量特征。(4) 云图上对流云团生成、合并对强降雨有指示意义,暴雨发生在云团合并发展阶段;TBB值＜200 K可以作为强降雨的指标。低质心强雷达回波产生的列车效应或回波停滞和地形作用是造成强降雨的重要因素,低层辐合、高层辐散导致了强烈的上升运动,有利于强对流的发展与维持。     

北京强降雨与道路积水统计分析及应用

利用2007—2011年汛期(6—8月)北京市人民政府防汛抗旱指挥部办公室每日发布的汛情通报、北京市20个气候站日降雨量和200多个自动气象站逐小时降雨量监测数据,对近5年北京强降雨及降雨强度与城区出现道路积水的关系进行统计分析,找出北京城区出现道路积水的降雨量特征、小时降雨强度和2 h降雨量道路积水临界指标。通过在2011年汛期(6—8月)10次道路积水中应用表明,该道路积水临界指标具有较好的参考价值,可为今后北京道路积水预报服务工作提供参考依据。     

应用MJO制作长江流域月降水预测的试验研究

用MJO指数RMM1、RMM2、振幅 1—25日平均代替月平均,用上月月平均RMM1和RMM2、振幅构造为右场,下月长江流域降水场为左场,SVD分析两场的关联,借助最优化技术,在降水场预测距平与实况距平同号总站数最大意义下确定系数,建立估计公式,由右场时间系数估计左场时间系数,最后反演降水场。尽管多数的月第一模态相关并不显著,但实际预测效果较好。     

统计方法与淹没模型结合的山洪灾害风险评估方法及其应用

本文针对有水位资料,但没有流量观测的流域,同时又有历史罕见洪水记载、流域断面洪水警戒水位和自动站记载的近年几次小洪水过程,采用统计分析方法确定雨 洪关系,得到致灾临界雨量;再应用淹没模型模拟洪水淹没情况,得到洪水的风险等级评估。通过对历史特大山洪个例的淹没反演,可以看到由数理统计与淹没模型相结合的方法确定出的山洪风险等级,与实际情况基本相符。由于洪水记载和考察资料,往往对洪水淹没的高度记录准确,而对发生的具体时间通常是模糊的,本文得到的临界雨量指标是否能够预见洪水需要实例检验。通过2012年前汛期强降水过程的检验,虽然预警了低风险洪水事件,但是风险发生时间有差异,经过合理调整低风险临界雨量,满足了能够预见洪水的目的。对于其他等级的临界雨量的检验,有待于日后更多的实例,进行合理的调整,逐步完善翠江流域的山洪临界雨量指标。     

河北省廊坊市城市积涝动态预报预警系统研制

结合廊坊城区地形地貌、市政工程、排水设施现状等,应用二维非恒定流基本方程和一维明渠非恒定流方程算法,构建城市积涝模型,结合区域自动站雨量实时监测数据、数值预报和预报员主观精细化降水预报,建立廊坊城市积涝动态预报预警系统,可实时估算、预报城市积水深度、积水时间等,预报并进行了业务试运行。系统以2012年7月21日廊坊市特大暴雨引起的城市积涝过程为例对系统进行了验证,结果表明：预报积水深度与实际积水情况比较接近,预报结果对城市防洪减灾有指导意义。     

“尤特”强降水过程大气层结分析

1311号强台风“尤特”登陆后给广东带来持续性大范围强降水,对流降水特征显著.分析了“尤特”影响期间大尺度环流背景,重点讨论了此次持续性强降水过程中大气层结问题.发现低空急流向广东输送强的暖平流,是广东大气层结不稳定得以持续维持的根本原因.进一步分析发现,低空急流本身并不是“暖”的,当“尤特”趋向陆地时,陆地上的暖气团在“尤特”环流强迫下向南传播扩散,低空急流穿越这一暖区时温度升高才具备“暖”的特性.这一事实在以前并未被关注到.通过个例反查,在许多登陆后造成连续强降水的台风过程中均发现了这一特征.因此,台风登陆引起环境温度场的演变以及与低空急流的配置需引起重视.     

2010年6月中下旬南方暴雨过程变形场作用分析

利用常规原始报文资料,采用基于Lanczos窗口滤波器的合成分析方法,对2010年6月13-27日的形势场、物理量进行合成分析,计算并分析了低空合成风场的总变形.结果表明:500 hPa大陆中、高纬地区存在一“Ω”形类阻塞高压,西北冷空气从其东部源源不断向长江及以南地区输送,与副热带高压西北侧的西南暖湿气流在我国南方地区交汇.700、850 hPa大陆高压与西太平洋副热带高压之间形成的鞍型场,位于长江以南地区,鞍型场鞍点附近及其东部膨胀轴是暴雨发生的主要区域.在南方地区上空200 hPa西北气流辐散产生的抽吸作用,对这次长时间、高强度的降水起了重要作用.发生在鞍型场和切变线上的低空中尺度气旋,是造成暴雨的重要天气系统.鞍型场膨胀轴附近,总变形最大,其位置、走向均与雨带基本一致,有利于锋生和中尺度气旋形成.低空冷暖气流交汇区域形成低空强θse梯度,在垂直剖面图上,等θse线呈现十分倾斜状态,该区域强θse水平梯度与低空总变形、正涡度区一致,可能是特大暴雨发生的重要因素.     

江西2012年5月12日大暴雨过程水汽输送分析

利用NCEP 1°×1°再分析资料、常规气象观测资料和WRF中尺度数值模式,对2012年5月12日江西出现的大暴雨天气水汽输送的过程进行分析。结果表明,从大尺度分析,此次暴雨过程的水汽输送特征并不典型,比湿、水汽通量、水汽通量散度、整层水汽输送等均不能满足江西出现暴雨时应该达到的水汽条件;但模拟的中小尺度水汽指数能够满足江西发生暴雨的水汽条件。此次暴雨过程的水汽主要来自南海地区。暴雨出现的区域与整层水汽大值区的水平梯度最大处相吻合。当整层水汽输送值较小时,水汽输送主要集中在中低层,但当整层水汽输送值较大时,水汽输送的高度高度超过500 hPa高度层,仅分析500 hPa高度层以下的水汽输送对暴雨预报会造成一定的误差。     

Evaluating the Tree Population Density and Its Impacts in CLM-DGVM

Vegetation population dynamics play an essential role in shaping the structure and function of terrestrial ecosystems.However,large uncertainties remain in the parameterizations of population dynamics in current Dynamic Global Vegetation Models(DGVMs).In this study,the global distribution and probability density functions of tree population densities in the revised Community Land Model-Dynamic Global Vegetation Model(CLM-DGVM) were evaluated,and the impacts of population densities on ecosystem characteristics were investigated.The results showed that the model predicted unrealistically high population density with small individual size of tree PFTs(Plant Functional Types) in boreal forests,as well as peripheral areas of tropical and temperate forests.Such biases then led to the underestimation of forest carbon storage and incorrect carbon allocation among plant leaves,stems and root pools,and hence predicted shorter time scales for the building/recovering of mature forests.These results imply that further improvements in the parameterizations of population dynamics in the model are needed in order for the model to correctly represent the response of ecosystems to climate change.