一次强雷电天气特征分析

研究旨在探讨雷电发生前各探测资料的变化特征,以期为雷电的预报提供指标。利用湖北闪电定位资料、多普勒天气雷达以及气象卫星的观测资料,从环流背景、系统形成机理、雷达反射率、回波顶高、垂直液态水含量和云图特征等方面,对湖北2014年8月30—31日的一次强雷雨天气过程进行分析。分析表明,在中尺度对流云团的影响下产生雷雨天气,雷雨天气过程发生时间及区域与雷达回波强反射率、高云顶高度区域的位置相吻合。当区域回波强度大部分达到40 dBz,最大达到45 dBz,回波顶高大部分在9 km以上,最大达到17 km,K指数≥36和垂直液态水含量大部分在6 kg/m^2以上,最大达到20 kg/m^2时,对强对流天气的雷电预报有明确的指示作用。     

2007年深圳市雷电灾害气候特征分析

通过对2007年深圳市雷电气候特征、雷电密度分布、重要雷电天气过程分析和雷电灾害情况分析,探讨雷电发生的天气背景以及致灾的成因,为雷电预测预警技术提供科学依据.     

青海高原地区雷电天气气候特征及预报预警

本文通过青海省30a整编资料,对雷电天气发生的气候规律、时空分布特征进行了分析,并对雷电天气的预报预警方法进行了总结,旨在为该地区雷电天气的分析预报提供背景依据。     

“717“庐山强雷电天气过程技术分析

"717"强雷电是在十分有利对流的天气形势背景下产生的,在卫星云图、雷达回波上都有较明显的特征.通过这个例子的分析,发现高温高湿天气、层结异常不稳定、前倾槽结构、亮温区、强回波伸展高度、"逆风区"和"正速度快速增大区"等特征十分明显,是预报分析强雷电天气的着眼点.     

衡水致灾雷电天气分析

以2007-2009年的雷灾调查为基础,利用保存的MICAPS资料对9次雷灾天气进行了分析.结果表明:致灾雷电均产生在大范围较深厚的低值系统环流背景下,其中7次强雷电的T-lnp图具有喇叭口、存在逆温、SI指数较小(≤-2),其他物理量如垂直上升速度与T-lnp图或SI表现基本一致.另外2次致灾雷电产生在稳定降水形势下...     

陕西雷电天气气候分析

利用1967—1988年和1992—2005年陕西省雷电资料,统计分析了陕西雷电的时空分布特征,得出陕西雷电发生频率最高时段为7—8月,在空间分布上呈南北高中间低的特征。对典型雷电天气过程从环流背景、能量场和物理量场分析,发现雷电发生前850hPa\[se场、涡度场均有较明显的反应,对预报雷电天气有一定的指示作用。

     

陕西雷电天气气候分析

利用1967—1988年和1992—2005年陕西省雷电资料,统计分析了陕西雷电的时空分布特征,得出陕西雷电发生频率最高时段为7—8月,在空间分布上呈南北高中间低的特征。对典型雷电天气过程从环流背景、能量场和物理量场分析,发现雷电发生前850hPaθse场、涡度场均有较明显的反应,对预报雷电天气有一定的指示作用。     

北京地区沙尘天气的气候特征分析

利用1954～2001年北京地区(20个气象站)逐月沙尘资料，重点对北京地区沙尘天气的空间分布特征、沙尘日数的年际变化规律、沙尘日数的月变化进行分析；分析了近3年北京地区出现的沙尘天气特点及成因；对近48年的沙尘天气出现日数变化规律进行了小波分析，浮尘天气有12～14年超长周期和2～4年短周期，扬沙天气有8-12年超长周期。     

陕西省寒潮天气的气候特征分析

利用陕西省1962年1月—2009年12月61个气象站逐日温度资料,分析陕西省寒潮气候特征及其变化,结果发现:全省寒潮发生频次年际差异较大,年均1.65次/a,年代际变化呈微弱增多趋势。地域分布由北向南减少,主要多发区在陕北北部和关中东部,陕南西部最少。月季变化明显,3—4月出现频次最多,占52%。寒潮北部出现早,结束迟,中南部则相反。20世纪90年代以前3—4月寒潮呈明显的周期性变化,周期20～22a。春季寒潮与平均最低气温变化趋势呈反位相,90年代以后则不明显。寒潮具有复杂的多时间尺度结构变化特征。     

2013年陕西省雷电活动特征分析

2013年陕西省雷电天气频发,通过对全年雷电监测资料分析可以看出:全省共发生闪电223 458次,总闪电频次为有闪电定位监测记录以来最高值,闪电集中发生在7—8月,8月份闪电最密集,是有闪电定位监测记录以来8月份的最高值;8月11日的区域性雷电天气过程范围广、强度大,持续时间长;8月4日的局地性雷电天气过程发生时间集中、频度大、伴随天气剧烈。     

铜川雷电气候特征与形成机理分析

通过对铜川3个观测站1964-2003年40a雷电资料的统计分析,结果表明：铜川雷电呈中北多南部少的地域分布特征,中北部由于地形地貌原因常有雷电与大雾、大风交替出现的独特现象。雷电年际分布呈3峰2谷型,20世纪90年代中后期以来呈减少趋势;全年雷暴主要集中在5—9月,8月最多。雷电发生时500hPa高空环流形势有西北气流下的冷槽型、副热带高压脊后型、平直西风气流型、高空槽前型4种形势;低层850hPa上θse场中的暖湿舌、高能轴、钆锋区及气旋性流场均有利于雷电的发生。分析雷电的时空分布及环流特征为雷电的预测预报提供依据。     

一次罕见的冬季雷暴天气成因分析

利用天气图和哈尔滨多普勒雷达资料,详细分析了在初冬哈尔滨及周边地区一次雷暴天气的背景场、雷达回波演变过程和回波特征,对雷暴天气成因及临近预报方法进行了初步探讨。     

榆林新一代天气雷达冰雹云识别指标分析

利用2005-2007年5—9月榆林雷达站观测资料和同期的常规高空、地面观测资料及榆林市境内的冰雹灾情资料,对其中的14次冰雹天气过程分析,重点考察冰雹产生过程中冰雹云在新一代天气雷达图上的演变特征。通过对地面降雹资料和相应的雷达产品资料分析,结果表明：榆林新一代天气雷达对责任区内的冰雹预报预警具有较好的指示作用。冰雹云识别指标为：强反射率因子区（回波强度≥50dBz）在-20℃层高度附近及以上,且强回波强度越强,高度越高,愈有利于大冰雹的产生;反射率因子剖面图上出现有界弱回波区（BWER）或弱回波区（WER）,区域的大小影响降雹的持续时间和冰雹的大小;垂直累积液态水含量VIL的大值区（≥40kg／m^2）代表降冰雹的潜势,VIL值越大。降大冰雹的潜势越大。三体散射现象可作为冰雹的预报指标。     

榆林天气雷达站一次雷灾事故分析

2005年9月4日下午，榆林市天气雷达站内的榆阳区气象局观测场、值班室、雷达站主控机房遭受雷击，雷达站附近有多次闪电。20：25一次闪击击中观测场的自动观测塔，烧毁各种探头和线路板，紧接着又一直径约25cm的白色球形雷从开着的窗户飘进测报室，在室内接闪消失，使自动观测设备和数据传输系统瘫痪，雷达站控制机房的网络传输系统也瘫痪。     

佳木斯市雷暴的气候特征及其成因分析

根据佳木斯市常规地面气象观测记录,分析了雷暴的时空分布特征。雷暴主要集中在春夏之交及盛夏季节,且变化趋势比较平稳;地理分布是沿江低海拔地势,简要分析雷暴时空分布的原因。     

成都双流机场低温雷暴分析

本文利用2000～2004年的观测资料，以双流机场雷暴日为样本计算出温度平均值及标准偏差值，从而提出低温雷暴的定义，并在此基础上结合实际的天气形势和案例分析，阐述了气层不稳定性及不稳定能量在低温雷暴预报中的作用。     

成都双流机场低温雷暴分析

本文利用2000～2004年的观测资料,以双流机场雷暴日为样本计算出温度平均值及标准偏差值,从而提出低温雷暴的定义,并在此基础上结合实际的天气形势和案例分析,阐述了气层不稳定性及不稳定能量在低温雷暴预报中的作用.     

2005-06-22榆林异常高温天气分析

从环流形势、影响系统、大气层结和基本物理量场特征等方面,对2005-06-17—22榆林市大范围高温天气过程进行分析。发现:西部型青藏高压的持续加强为高温的形成提供了有利的环流背景;河套暖高压稳定少动是形成高温天气的直接影响系统;前期干旱、持续的低水汽输送、稳定的层结以及近地层逆温共同作用导致温度升高。     

一次超级单体分裂过程的雷达回波特征分析

2016年6月7日下午鄂西发生一次伴有超级单体的强对流过程。利用常规地面和高空观测资料以及区域自动站、多普勒天气雷达等资料,对该过程超级单体形成的环境条件及雷达回波特征进行了详细分析。结果表明：（1）上干下湿不稳定层结、较高的对流有效位能与强烈的低空垂直风切变是有利于超级单体产生的环境条件,地面辐合线和鄂西北山区地形对超级单体的触发和增强起到关键作用;（2）宽大有界弱回波区以及位于其上的强悬垂回波,弱回波区前侧强入流与中层径向辐合（MARC）的存在,都表明超级单体具有降雹潜势;（3）大风核（27 m·s^-1）持续时间超过2 h、中气旋深厚持久、阵风锋、高空强冷平流下传以及风暴内部下沉气流的共同作用,导致了地面大风;（4）前侧入流槽口斜升气流强而持久且风暴顶辐散长时间维持,造成强降水。

     

宝鸡高温天气的气候特征

利用宝鸡市1960—2004年11个气象站逐日最高气温资料,采用统计方法研究不同强度高温天气的气候特征,为高温天气预警预报提供参考依据。结果表明:宝鸡高温具有明显的地域性,川道多于南北山区,高温中心位于扶风。年代际变化呈现多—少—多的趋势变化,目前为逐渐增多的趋势,高温以0.04 d/10 a的速度增多;强高温以0.07 d/10 a的速度增多。高温出现于4—9月,7月最多,6月次多,4月最少;强高温9月最少,特强高温以6月最多。高温集中在6月中旬到8月上旬。宝鸡区域性和持续性高温分别占高温总数的76%、12%。全球气候变暖、大气环流异常以及过度城市化是导致极端高温天气频繁出现的主要原因。