利用水汽总量资料诊断入梅时间的方法

梅雨期是江淮流域从春季到夏季一个重要的过渡时期。传统诊断入梅的方法主要根据雨日和温度及副热带高压位置等来确定。由于雨日的不连续, 天气形势的多变, 常会引起诊断入梅日期的分歧。利用长江三角洲地区地基GPS网所反演的连续的大气水汽总量 (GPS/PWV) 资料详细分析了长江三角洲地区2002—2005年入梅情况, 发现GPS/PWV资料可以反映出入梅前后大气中水汽发生显著季节性跳跃的特征, 总结出利用大气中水汽变化特征来诊断入梅时间的方法 (PWV方法)。采用1980—2000年的历史探空资料计算的大气水汽总量 (PWV) 资料, 对该方法进行了检验:21年中有13年的入梅日期与历史上传统方法诊断的入梅日期相吻合; 对两种方法诊断的入梅日期相差较大的3年的入梅情况进行的分析表明, PWV方法诊断出的入梅日比原定入梅日更合理。该方法在2006年入梅诊断的应用也得到验证。     

冰雹指数产品剖析及在灾害性强降水预报中的应用

深入研究了新一代天气雷达产品——冰雹指数的算法HDA，并分析讨论了算法的早期版本（7．0）和改进版本（10．0）的设计思路和优缺点，指出冰雹探测算法的思路与预报局地暴雨的思路相似，都是建立在对风暴单体中高反射率因子探测的基础上。据此，首次提出根据不同季节，利用冰雹指数预报灾害性强降水（冰雹和局地暴雨）的设想。通过对大量强降水个例中冰雹指数HI、垂直液态水含量VIL等雷达产品的统计分析和研究，总结了利用冰雹指数预报上海地区灾害性强降水的一些基本方法和算法阈值设置，以期为预报业务部门更好地使用新一代天气雷达导出产品提供一些参考信息。