廊坊市雷暴大风多普勒雷达特征指标预警应用分析

利用北京、天津和沧州多普勒天气雷达对2010—2019年廊坊市发生的29次雷暴大风天气过程中的阵风锋、径向速度大值区、垂直累积液态水含量（VIL）≥40 kg?m-2等预警指标进行验证分析，结果表明：51.9%的站次出现了阵风锋，其中61.0%的雷暴大风出现在主体回波移动前方中部到右侧；17 m?s-1以上大风速区作为预警指标，预警的平均提前量达47.2 min。100%的弓形回波雷暴大风出现前上游及可能影响区域存在≥17 m?s-1的大风速区，以此发布预警可提前37.1 min；71.4%的雷暴大风站点上空或10 km范围内VIL≥40 kg?m-2，平均预警提前量最高，达到52.7 min；依据带状回波前侧或右前侧出现阵风锋发布预警的平均提前量为60.6 min。73.7%的块状回波雷暴大风天气上游及可能影响区域有≥17 m?s-1的大风速区。结合上游及可能影响区域≥17 m?s-1和≥20 m?s-1以上大风速区、阵风锋、VIL≥40 kg?m-2出现位置可以提前30—60 min发布雷暴大风预警信号，且可更加精准的预测灾害性大风的落区、出现时间和强度。     

北京地区雷暴大风不同生命期内的雷达统计特征及预警提前量分析

选取2010—2014年发生在北京地区的19个致灾的雷暴大风天气过程,应用北京新一代多普勒天气雷达体扫资料的反射率因子和径向速度产品,分析了雷暴大风天气不同生命期内的雷达回波特征。分析发现依据径向速度大值区能对77.8%的带状回波造成的雷暴大风天气提前发布预警,能对100%的弓形回波造成的雷暴大风天气提前发布预警,而其中有67%可提前30min发布预警;孤立的块状回波前侧均未观测到阵风锋回波,径向速度图未观测到入流急流,径向速度大值区不明显。但径向速度图上观测到的中层径向辐合、入流急流、中气旋及反射率图上观测到的阵风锋都为雷暴大风的提前预警提供了重要指示特征。     

山西雷暴大风雷达产品统计学特征及预警提前量研究

为认识统计山西雷暴大风的雷达产品特征,做好其预报预警,利用2013—2017年4—9月高空探测资料和地面观测资料以及多普勒雷达资料对山西39次雷暴大风过程进行研究。根据500 h Pa环流形势将其分为四大类型：西北气流型、冷涡型、西风槽前型、副热带高压（简称“副高”）切变型。统计分析了不同环流背景下雷暴大风的雷达产品特征及其预警提前量。结果表明：（1）块状孤立对流单体是任一环流背景下山西雷暴大风的主要雷达回波形态。（2）副高切变型雷暴大风的最大回波强度、回波顶高、最大垂直积分液态水含量值最高,冷涡型最低。（3）低层径向速度大值区对雷暴大风的指示意义最明显,预警提前量最多,可提前30 min以上。（4）雷暴大风发生时,有阵风锋和逆风区出现,但出现次数极少。研究结果对利用雷达产品预警山西雷暴大风提供参考依据。     

湖北东部雷暴大风雷达回波特征分析

通过对2003-2009年湖北省东部26个雷暴大风过程的雷达、地面、高空、NCEP6h再分析场等资料的研究,依据雷达回波形态特征,将造成雷暴大风的雷达回波分为3种类型,即单体型、弓状型和飑线型。统计分析了每种类型雷达回波强度、回波顶高、垂直液态含水量、中层辐合特征、入流急流、中气旋及环境场条件等特征,研究了这3种雷暴大风天气的雷达回波生命史演变规律,并建立了其雷达回波概念模型。分析表明,单体型雷暴大风提前预警难度较大,但对弓状型和飑线型雷暴大风多数可以提前30min左右做出预警。     

河北省雷暴大风的雷达回波特征及预报关键点

应用河北省石家庄新乐CINRAD-SA雷达资料对2006—2008年河北省中南部地区262个站雷暴大风的雷达回波特征进行统计。分析发现, 雷暴大风的主要雷达回波特征有弓形回波、阵风锋和径向速度大值区,出现其中一个或多个特征均可发布雷暴大风预警。根据以上雷达回波特征能够对66%的雷暴大风发布预警,34%的雷暴大风仅仅依据雷达资料无法预警,其中孤立块状回波占39%,带状回波占61%。弓形回波仅占雷暴大风的19.8%,能够观测到的阵风锋回波仅占16.8%,65.3%的雷暴大风观测到径向速度大值区,径向速度大值区是雷暴大风最重要的雷达回波特征。径向速度大值区的形成一般早于弓形回波和阵风锋回波,依据径向速度大值区可更早发布雷暴大风预警。     

四川盆地雷暴大风雷达回波特征统计分析

采用2009—2018年地面、高空、闪电定位、多普勒雷达资料统计出四川盆地的34次雷暴大风过程,并根据冷空气参与情况及500 hPa影响系统将其分为五种类型:混合性大风类(Ⅰ类)、深厚低槽(低涡)后部类雷暴大风(Ⅱ-1)、低槽(切变)东移类雷暴大风(Ⅱ-2)、副热带高压西侧切变类雷暴大风(Ⅱ-3)和东风扰动类雷暴大风(Ⅱ-4)。统计分析了五类过程中发生雷暴大风站点对应的雷达回波特征,包括:对流组织类型、雷达回波强度、回波顶高、垂直液态水含量、中层径向辐合、风暴移动速度、回波质心下降、低仰角风速大值区和辐散。结果表明,82%的雷暴大风站点具有风速大值区,不同类型的雷暴大风过程还有其他不同的雷达回波特征,这些特征大多可提前10 min以上。另外,当站点出现中层径向辐合、辐散、回波强度大且伴有强梯度或回波类型为飑线时,也要考虑大风是否出现。     

江西副高边缘雷暴大风雷达拼图回波特征分析

利用MICAPS常规天气图资料、地面自动气象站资料、雷电资料和雷达拼图等资料,采用天气图中分析方法、统计方法、回波图像、回波廓线等分析方法,对2020年7月11日江西副热带高压边缘中尺度雷暴大风回波特征进行分析,结果表明：1）副热带高压控制或边缘上,江西上空100 hPa是东北风,500 hPa是西南风,高空呈现逆时针环流,T-lnP图上层结不稳定,对流有效位能CAPE （Convective Available Potential Energy）面积较大,对产生强对流天气有利;由于上下两层的风向不同,使得雷暴回波系统的移动与回波系统的云砧伸展方向不一致,从而加剧了对流上升运动,使得雷暴回波系统发展、加强、维持。2）回波产生初期是局地对流单体回波,通过不断新生单体和单体合并等方式,形成南北走向的回波短带,这种合并形成的回波短带发展旺盛时,会产生多站雷暴大风天气。3）南北走向的回波短带是产生雷暴大风的主要回波特征,虽然回波强度只有55 dBZ,但移动速度较快（60～70 km/h）,造成地面大风。江西WebGIS雷达拼图上叠加多部雷达风暴跟踪信息STI （Storm Tracking Information）,可以明确风暴的移动方向和移动速度,根据STI密集区判断,增加了STI的可用性。4）“前伸”或“延伸”回波反映了回波系统上方的高空风走向和积雨云的云砧飘离方向。“延伸”回波一定程度上表现出副高边缘雷暴回波系统的强弱程度。为改进副热带高压边缘中尺度雷暴大风的预警预报准确率提供依据。     

天津雷暴大风天气的环流场及雷达回波特征分析

利用加密自动站、闪电定位仪、FNL和多普勒雷达资料对2018—2020年汛期(4—9月)天津地区出现的47次雷暴大风过程的时空分布、天气形势和雷达回波特征进行统计分析。结果表明：(1)天津地区雷暴大风多出现在北部山区和东部沿海,高发月份为6—8月,多出现在傍晚到前半夜,持续时间多为1～4 h;(2)天津地区雷暴大风的天气形势主要有西北气流型、冷涡型、低槽型和西太平洋副热带高压边缘型,其中冷涡型出现频次最高;(3)造成天津地区雷暴大风的对流风暴类型主要有非线状多单体风暴、线状多单体风暴(不包含飑线)、飑线、弓形回波和普通单体风暴,其中飑线数量最多,飑线和弓形回波是造成雷暴大风极端值的主要风暴类型;(4)当最大反射率因子为61 dBZ、强回波中心下降率为260 m·min^-1上下时发生雷暴大风的可能性最高;(5)根据低层径向速度大值区,可对15.4%的非线状多单体风暴、14.3%的线状多单体风暴和22.2%的飑线雷暴大风提前30 min发布预警。     

山东中西部地区雷暴大风天气气候特征

利用实测资料和历史天气图，统计分析了1980－1997年山东中西部地区雷暴大风天气的气候规律、天气系统特点以及雷达回波特征，对其中12次强雷暴大风个例的相关物理量参数和能量、环境风分布进行了分析，总结出了产生雷暴大风的前期天气系统特征及预报指标。     

玉山雷暴大风雷达回波特征分析北大核心

利用气象信息综合分析处理系统、江西WebGIS雷达拼图、江西自动气象站、上饶SA雷达等资料,综合分析了2004—2020年玉山县15次雷暴大风过程特征。结果表明:玉山雷暴大风集中出现在5—9月,其中7月最多;雷暴大风有明显日变化特征,午后增温是高发期,导致玉山雷暴大风天气主要有三类中尺度系统,分别为冷锋倒槽类、副高控制类、热带系统类;按雷达拼图回波特征分为飑线回波带上超级单体、飑线(弓状)回波带上强单体、副高边缘强回波短带和局地热雷雨强回波三类。飑线回波带上超级单体中心回波强度超过60 dBZ,回波带有明显的“弓”状结构,移动速度可达80~100 km·h^(-1);副高边缘的雷暴大风天气发生在局地热雷雨强回波发展合并时,局地性强,移动缓慢,移速仅30 km·h^(-1)左右。雷达PUP产品上超级单体冰雹和雷暴大风主要区别为:组合反射率CR产品60 dBZ强回波面积冰雹较大,雷暴大风较小;垂直累积液态水(Vertically Integrated Liquid,VIL)冰雹可达到60 kg·m^(-2),雷暴大风VIL≤35 kg·m^(-2);反射率因子垂直剖面(Reflectivity Cross Section,RCS)冰雹有超过65 dBZ强回波核,雷暴大风则没有;径向速度垂直剖面(Velocity Cross Section,VCS)冰雹出现中气旋结构,雷暴大风则出现“逆风区”或弱切变结构。     

铜仁市一次雷暴大风过程分析

利用常规站资料、ERA5资料（0.25°×0.25°）以及务川雷达和铜仁新一代多普勒天气雷达资料对2022年4月24日发生在贵州铜仁市多个区（县）的一次雷暴大风过程进行分析,结果表明：（1）此次天气过程是发生上干下湿的不稳定环境中,高空槽、南支槽、低涡、切变线和地面辐合线都为此次强对流天气过程提供了触发条件。（2）大的DCAPE值、中层中等强度的垂直风切变和低层较强的垂直风切变以及较大的850hPa与500hPa的温差都是利于大风产生的条件。（3）大风常常出现在弓形回波前部突出处,高悬的强回波、弱回波区、高的回波顶高以及径向速度中出现逆风区和强并且深厚的中层径向辐合等都是出现大风天气的雷达产品特征。     

2017年秋季河北一次飑线引发的雷暴大风过程分析

利用常规地面高空观测资料、地面自动站资料、NCEP 1°×1°再分析资料、卫星云图、多普勒天气雷达资料等,对2017年秋季发生在河北省中部的一次由飑线引发的雷暴大风天气进行分析。结果表明：本次雷暴大风过程发生在高空冷涡底部,槽后冷空气与低层暖平流叠加配合地面冷锋的有利天气背景下,由飑线回波直接造成。环境条件中水汽和热力达到了中国华北地区产生强雷暴大风的平均值,大气温度直减率和垂直风切变比夏季更适宜,但能量不如夏季充足。飑线的强度、形态与夏季产生雷暴大风的雷达回波特征无异,但依据低层径向速度大值区预警秋季飑线大风需提高阈值。秋季飑线过程中地面同样伴随风场辐合、雷暴高压等中尺度系统,冷池密度流作用有利于地面大风产生。     

一次强雷暴中的多灾种天气特征对比分析

用Micaps和NCEP再分析资料对2012年7月3日发生在淮河以南地区的大范围强雷暴天气进行了分析,得出高、低空急流配置,形成低空辐合,高空辐散,槽线由高到低前倾,有利增强大气不稳定层结,中尺度切变线南北摆动具有触发对流作用等,为该区强雷暴多灾种天气的发生,提供了动力和热力条件。从云图、雷达参数和地闪特征对比分析得出冰雹、雷击、强降水,分别发生在强对流云团发展的不同时间和不同部位。其云团的形态、强度和范围等也不同。冰雹所表现出的回波强度、回波顶高和垂直积分液态水含量为最强,雷击次之,强降水最弱。在地闪出现的各个阶段都有可能出现雷击事故,但多为负地闪,强度均较强。强降水过程多为负地闪,强度较弱,降水集中时段,地闪频次高。冰雹发生时地闪频数明显下降,且多为正闪。雷击过程强度和陡度变化最平缓,冰雹过程突变最明显。雷击发生在整个地闪过程中强度和陡度都相对较大的时刻;冰雹发生前约半小时有强度和陡度的骤增;强降水阶段地闪平均强度和陡度都最小。     

电场时序差分在雷电预警中的有效性分析

目前国内应用地面大气电场仪进行雷电预警一般使用阈值法,这一方法直接使用电场观测值的多重阈值来进行预警,在实际应用中容易出现误报和漏报的现象.本文通过对晴天大气电场和雷暴天气大气电场分析了大气电场时序差分的基本特征,并结合SAFIR3000闪电定位观测数据,对典型雷暴过程下的电场时序差分进行了深入分析.本文还选取了有雷暴发生和无雷暴发生的预警应用个例进行了分析,分析结果表明电场时序差分的应用能在一定程度上提高雷电预警的效率.     

2017年江西副热带高压边缘雷暴大风回波特征

利用MICAPS天气资料、WebGIS雷达拼图、自动站、强天气监测和雷电监测等数据,对2017年8月江西副热带高压边缘产生的4次雷暴大风天气过程,采用数据统计、形态特征对比等方法进行分析,结果表明:江西北部回波和南部回波发生辐合运动时,南面回波会发展的更为旺盛,形成飑线回波带。回波的传播方式一方面加快了回波移动速度,另一方面改变了回波的移动方向。副热带高压边缘雷达回波特征主要有两种:一是南北向短带回波,有时会发展为弓状回波;二是强回波单体,超级单体和复合单体回波。带状回波上,雷暴大风分布在回波带前沿,尤其是弓状回波带的头部,雷电分布则在回波带移动方向的后侧;强单体、超级单体和复合单体回波上,雷暴大风和雷电集中在强回波中心附近区域。超级单体回波具有55～60 dBZ块状回波结构,垂直液态水含量VIL达到60 kg·m~(-2);相对风暴速度SRM图上和垂直径向速度RHI_V图上,都具有相邻的正负速度对和达到中等以上中气旋标准。     

利用雷达回波三维拼图资料识别雷暴大风统计研究

应用雷达回波三维组网拼图数据、加密自动站和地面灾害大风资料,对2008—2012年京津冀地区20次区域性雷暴大风天气过程进行了统计。检验了基于模糊逻辑建立的利用回波强度识别大风的算法,分析了大风出现的位置。该大风识别算法确定了雷暴大风的6个雷达识别指标及其对应的权重系数和不同季节的隶属函数。检验分析块状回波、带状回波和片状回波3类大风过程的识别效果,结果表明：块状回波类大风是由孤立的强单体风暴引发的,风暴单体具有回波强、回波顶高、垂直积分液态水含量大和移动快等特点,雷暴大风多出现在风暴单体附近且二者移动路径一致;带状回波的长度远大于宽度,主要包含飑线和弓状回波,大风影响范围广且多位于带状回波的前沿一带;片状回波多指大面积层云回波中镶嵌着强回波单体块的混合回波,对应出现的雷暴大风多位于风暴单体的周边区域。3类回波识别到的可能出现大风区域与实测大风范围基本吻合,块状、带状和片状3种类型的雷暴大风命中率分别为96.2%、68.6%和45.3%,漏报率分别为3.8%、31.4%和54.7%。由于垂直积分液态水含量偏低和回波强度弱,片状雷暴大风识别漏报相对较多;空报原因除了与测站分布稀疏有很大关系外,也与识别算法本身有关。识别检验证明雷暴大风综合识别方法是合理可靠、切实可行的,可以为雷暴大风的短时临近预警业务和系统开发提供技术支撑,这一工作也为进一步预警大风出现的位置提供了基础。