强龙卷超级单体风暴特征分析与预警研究

利用多普勒雷达资料,对发生在安徽的3次强烈龙卷过程进行了分析.重点研究了导致F2～F3级强龙卷的3次超级单体风暴多普勒雷达回波特征及其与强冰雹超级单体风暴的差异.另外,利用安徽省、市、县气象报表、历年气候评价灾情资料(部分来自民政部门的灾情报告),对1960年至今的龙卷天气的时空分布及变化趋势、产生龙卷的环流形势特征进行了分析,结果表明:(1)龙卷主要出现在淮北东部和江淮之间东部地势平坦地区,7月份出现龙卷的概率最高.(2)超级单体龙卷产生在中等大小的对流有效位能和强垂直风切变条件下,同时抬升凝结高度较低.(3)3次F2～F3级龙卷在发生前、发生时在多普勒雷达上都探测到强中气旋和龙卷涡旋特征TVS.与非龙卷超级单体风暴相比,导致强龙卷的中气旋底高明显偏低,基本在1 km以下.同时风暴结构也有所不同,造成龙卷天气的超级单体风暴最大反射率因子与风暴质心高度接近,基本在3 km左右,反射率因子在50～60 dBz.造成强冰雹的超级单体风暴在冰雹产生前,风暴最大反射率因子高于风暴质心的高度;当风暴开始降雹时,最大反射率因子高度开始降低,而风暴质心的高度变化不大,高于最大反射率因子高度,基本保持在5km左右,反射率因子在60～70 dBz.     

淮河洪涝年7月上旬环流特征与近10年平均环流特征差异分析

利用NCEP 1998-2007年分析资料,分析了2007年、2005年和2003年3个淮河大洪水年7月上旬逐日各层的位势高度、温度、水汽和风场等资料.分析结果表明:这3个洪水年和近10年平均场的大尺度环流背景、高低空急流、水汽输送特征等存在显著差异.东亚夏季风异常是这3年淮河流域洪涝出现的主要原因.同时,这3年西北太平洋副热带高压均较历史同期偏强,西伸脊点偏西;华北南部到黄淮距平风场上有较常年明显的偏北气流,副热带高压西北侧850hPa低空急流较常年平均偏强6m·s-1以上,南北两支气流交汇区正好位于淮河流域;在200hPa上淮河流域处于异常的高空急流入口南侧或受较常年偏强的反气旋环流控制之下;从整层水汽通量距平分析,南海是这3个淮河洪涝年的主要水汽源地.     

2007年7月8日特大暴雨过程的中尺度特征

利用雷达、卫星、闪电定位仪及NCEP资料分析了2007年7月8日在安徽沿淮西部出现的特大暴雨过程的中尺度特征.分析结果表明:造成特大暴雨的强对流回波带与近地面层925hPa辐合区位置一致,而且回波单体移向与回波带走向一致,另外发现该中尺度对流雨团(rainstor ms)属于后向传播,其传播方向和单体的移动方向相反,使得强回波在特定区域保持相对静止,造成特大暴雨;逐时降水极值基本出现在对流发展旺盛和对流回波发生合并时.另外通过分析单多普勒雷达反演二维风场发现,中低层气旋性切变的维持是强降水形成和维持的重要条件.     

中尺度数值模式在IBMP690上的并行测试

2005年初,安徽省气象局在IBMP690上分别实现了MM5、WRF、GRAPES中尺度数值预报模式的并行计算,并分别对他们的加速比和并行效率做了测试。结果表明:当分别采用8、16、24个处理机时,三种模式均可在1个h内完成36~72 h的预报,并行效率约为65%,即能够满足业务需要,又较充分利用了计算机系统资源;当增加处理机数时,GRAPES的计算时间缩短最显著,平均并行效率也最高。     

2003年7月8日安徽系列龙卷的新一代天气雷达分析

利用合肥新一代天气雷达资料对2003年7月8日夜间发生在安徽庐江和无为县的龙卷过程进行了简要的分析。7月8日夜间至9日凌晨，与一条自西向东移动的、被包裹在大片层状雨区中的带状对流(飑线)相联系，先后有4个径向速度场上明显的小尺度涡旋特征出现在飑线的前沿。其中一个小尺度涡旋特征持续了大约2小时30分，先后在庐江和无为县产生了龙卷。特别是在无为产生的龙卷，造成了严重的生命和财产损失，其级别为F2～F3，属于较强龙卷。分析表明，此次龙卷为非超级单体龙卷，在反射率因子图上几乎没有任何特征，而在径向速度图上呈现为明显的小尺度涡旋特征，说明新一代天气雷达的使用大大增强了对龙卷的探测能力。     

不同初始场条件对GRAPES模式数值预报的影响

利用中国新一代数值预报模式GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction Enhanced System),分别使用T213 L31及NCEP FNL 6 h间隔的资料作为初始和边界条件,对2005年7月9—10日淮河流域一次致洪暴雨过程进行了个例试验,初步探讨了GRAPES模式的数值预报产品对不同初始场的敏感程度,以及三维变分同化对数值预报结果的可能影响。结果表明,T213和NCEP初始场中存在着差异较大的次天气尺度特征,并由此造成了此后GRAPES模式预报场的差异,且此差异不会随时间消失;同化对GRAPES模式积分结果的影响主要表现在最初的24 h内;模式对此次致洪暴雨过程的暴雨区分布、强度均有一定的模拟能力,但模拟的强暴雨区与实况仍存在着较大差异。由此可知,GRAPES模式的数值预报能力对不同的初始场和侧边界条件存在不同程度的依赖性,初始场的差异决定了模拟结果的差异。     

Effects of Different Initial Fields on GRAPES Numerical Prediction

In this paper,a heavy rainfall process occurring in the Huaihe River Basin during 9-10 July 2005 is studied by the new generation numerical weather prediction model system-GRAPES,from the view of different initial field effects on the prediction of the model.Several numerical experiments are conducted with the initial conditions and lateral boundary fields provided by T213 L31 and NCEP final analyses,respectively. The sensitivity of prediction products generated by GRAPES to different initial conditions,including effects of three-dimensional variational assimilation on the results,is discussed.After analyzing the differences between the two initial fields and the four simulated results,the memonic ability of the model to initial fields and their influences on precipitation forecast are investigated.Analyses show the obvious differences of sub-synoptic scale between T213 and NCEP initial fields,which result in the corresponding different simulation results,and the differences do not disappear with the integration running.It also shows that for the same initial field whether it has data assimilation or not,it only obviously influences the GRAPES model results in the initial 24 h.Then the differences reduce.In addition,both the Iocation and intensity of heavy rain forecasted by GRAPES model Further is very close to the fact,but the forecasting area of strong torrential rain has some differences from the fact.For the same initial field when it has assimilation, the 9-12-,12-24-,and 0-24-h precipitation forecasts of the model are better than those without assimilation. All these suggest that the ability of GRAPES numerical prediction depends on the different initial fields and lateral boundary conditions to some extent,and the differences of initial fields will determine the differences of GRAPES simulated results.     

2003年与2005年淮河流域强降水过程环流特征的对比分析

利用淮河流域气象中心提供的淮河流域降水量资料和NCEP资料对2003年与2005年夏季强降水过程进行了对比分析.结果表明2003年与2005年强降水过程无论是降水分布还是环流形势都十分相似:(1)强降水中心都位于安徽省西北部(2)2003年与2005年南海夏季风建立时间均偏晚;(3)110~125 °E之间的西南风气流前沿均位于32.5 °N附近(4)在500 hPa高度场上,两个年份强降水过程中,副高脊线、588线北界和584线北界位置基本一致,并且在库页岛附近有阻高存在,日本岛附近均有一较强的低槽维持;(5)120 °E副高脊线与105 °E附近越赤道气流均存在着30 d左右的低频振荡,并且越赤道气流的变化要超前于副高脊线的变化.(6)冷空气活动对副高脊线的变化有着重要的影响(7)高低空耦合情况相似.     

多普勒雷达定量估测降水的三种方法比较试验

利用近几年多普勒雷达体扫复合仰角资料以及气象台站自记和自动气象站雨量资料，在淮河流域雨季不同气候区进行降水估测。采用最优化、概率配对法分别得到不同区域的Z-I关系，并在2002年6～7月进行对比试验，对过程降水误差进行分析，找出最佳估测区域和最佳估测方法。另外利用合肥周围70km范围内19个自动雨量站资料，用卡尔曼滤波校准方法、最优化方法、概率配对方法同时进行降水估测，提供了判别其方法优劣的可靠依据。     

进入内陆的两个台风降水特征对比分析

2012年8月台风海葵和2014年7月台风麦德姆登陆进入安徽省后,均造成了区域性暴雨或大暴雨天气。利用常规观测资料、NCEP/NCAR再分析资料和雨滴谱资料,对这两个直接影响安徽省的台风移动路径和暴雨形成机制进行了对比分析。结果表明:（1）海葵和麦德姆的移动路径、停留时间和强降水分布特征有明显不同。与海葵相比,麦德姆的移动速度快、降水持续时间短、累计降雨量和暴雨范围较小;但其短时强降水持续时间长、暴雨中心降水强度更大。（2）海葵和麦德姆降水过程中均有强的水汽输送和辐合,但水汽输送方向的差异使得海葵和麦德姆的强降水空间分布分别呈纬向型和经向型特征。同时水汽辐合持续时间决定了麦德姆的降水持续时间比海葵短,但其较深厚的强水汽辐合使得麦德姆的短时强降水持续时间长、暴雨中心降水强度大。（3）海葵是以稳定性降水为主的混合型降水,麦德姆则呈现出明显的对流性降水特征;两次台风降水过程中均是短时间的对流性降水对总降雨量贡献最大,且强降水区域均位于风垂直切变的顺风切左侧。（4）麦德姆降水过程比海葵具有更高的雨滴数浓度和更大的降水粒子直径。当雨强小于10 mm/h时,两次台风降水过程均以小雨滴为主且数浓度较大;雨强>10 mm/h时,雨滴粒径增大但数浓度明显降低。（5）两次台风降水过程的雷达反射率因子-雨强（Z-R）均有较好的指数关系且拟合曲线比较一致,但在不同降水类型即层云降水和对流性降水中,其Z-R关系的a、b值差异较明显。因此,针对不同降水类型,应采用分型Z-R关系来进行雷达降水定量估测。