强天气监测和潜势预报系统

该文介绍了国家气象中心的强天气监测和潜势预报系统(NMICAPS短时预报版),该系统是在NMICAPS系统的基础上,为满足国家气象中心的强天气监测和潜势预报业务的需求而开发的。系统采用Linux操作系统平台,在资料检索、数据分析、地理信息应用等几个方面进行了改进,并增加了一些针对强天气潜势预报的功能。该系统操作简便,基本能够满足该项业务的需要。     

基于微波辐射计的短时强降水潜势预报

微波辐射计可获取高时间分辨率的大气层结信息,为探索其在短时强降水预报方面的应用潜力,利用微波辐射计仪器获得对流参数特征,提取对短时强降水敏感的对流参数作为预报因子,并利用叠套法建立短时强降水潜势预报.结果表明:液态水路径LWP、SI、LI、CAPE、KOI这5种参数可作为预报因子建立潜势预报,经验证后得出短时强降水的P...     

基于关键对流参数分级的强对流潜势预报

通过对上海地区1998—2009年4—9月各类强对流天气的统计分析,选取42个对流参数及其时间变量,采用逐步回归方法建立了针对各类强对流天气的0～12h潜势预报方程。在此基础上,提出了基于关键对流参数进行分级的强对流潜势预报方法,选取K指数、SI指数、PWV(大气可降水含量)指数和θsedif85(500hPa和850hPa假相当位温差)等反映大气热力和水汽条件的关键对流参数,根据对流分布情况将各对流参数分别分为3个等级,并分级建立了针对不同强对流天气的潜势预报方程。与未分级方程对比表明:基于关键对流参数分级的预报方程对雷雨大风、强雷电和所有对流等预报效果上有明显提升,采用如下组合评分更佳:雷雨大风的预报采用SI分类方程,强雷电和所有对流采用PWV分类方程。将基于关键对流参数分级的强对流潜势预报方法在数值预报模式中进行了业务应用,取得了较好效果。     

鄂东南一次大暴雨过程成因分析与潜势预报

采用天气图资料和AREM中尺度数值模式逐时预报产品,用天气学方法对2006年5月8日发生在湖北省东南部的大暴雨过程进行天气背景、动力、热力特征及潜势预报分析。分析表明:200～500hPa上贝加尔湖至四川盆地深厚的西风带低槽以及配合低槽东移的南支槽系统、脊线稳定在19°N附近的西太平洋副热带高压和850hPa上新生的低涡是本次大暴雨过程的主要影响系统。200hPa上高空急流右后方强烈辐散,其抽吸作用加剧了中低层的上升运动,700hPa上西南急流的稳定维持为本次过程提供了丰富的水汽。大暴雨发生在se高能舌、对流稳定度指数负值中心以及700hPa、850hPa比湿之和的湿舌的左前方。对流有效位能CAPE、风暴相对螺旋度SRH等对流参数对强降水的发生、发展有较好的潜势预报指示意义。     

内蒙古乌海市沙尘天气潜势预报方法研究

利用1990—2015年内蒙古乌海市逐日地面、高空气象观测资料和NCEP/NCAR FNL再分析资料,分析沙尘天气发生时各预报因子的分布特征,确定预报因子的阈值及消空指标,建立基于PP法和指标叠套法的乌海市沙尘天气潜势预报模型。通过2011—2018年逐日回报检验显示,其TS评分为0.24,准确率为89%,说明该模型对乌海市沙尘天气有较好的判别效果和较好的业务应用价值。     

西安市空气污染潜势预报方法

介绍了空气质量潜势预报方法,在因子选取上主要考虑了各种地面天气形势对污染物的稀释和扩散能力,在此基础上统计出各种气象因子对污染物稀释和扩散的贡献及对预报因子的选取.     

基于BP神经网络模型的雷电潜势预报

为了使用神经网络较好地解决在雷电潜势预报中常见的非线性问题,本文通过计算南京地区2008年6～8月46个对流参数与雷电发生的相关系数,选取了与雷电发生关系较好的刀、SI、CIN等7个对流参数作为BP神经网络的输入因子。利用2008年的资料所建立的BP神经网络模型,预报了南京地区2009年6～8月的雷暴活动潜势,结合实际雷暴发生情况,得到此模型的POD为80．9％,FAR为9．5％,CSI为74．5％,PDFD为2．9％,FOM为19．1％。表明该BP模型预报准确率较高,性能稳定,有较好的推广价值。     

基于探空资料的雷暴潜势预报方法

利用常规探空资料计算出多种对流指数,结合高空要素和物理量场等资料,针对浙江省的3个探空站分别建立统计预报方程;对逐个探空站100 km的范围采取区域划分的方法,可以有效提高预报方程的拟合效果.最后利用2007年6～7月的独立资料进行效果检验,结果显示,预报探测率(POD)平均87.5％,虚假警报率(FAR)平均26.7...     

广东省后汛期强对流天气潜势预报方法研究

利用2007—2008年两年7—10月广东后汛期强对流天气出现时的雷达资料、对应的GRAPES模式资料以及地市台站上报的强对流天气发生的实况,把瞬时大风〉17.2 m·s^-1、冰雹、龙卷作为强对流发生的依据,对上述数据进行整理。根据广州热带海洋研究所中尺度模式的输出GRAPES资料,结合雷达CAPPI数据,计算单体的各层风速、温度、湿度、有效位能等环境特征量,将单体特征和模式计算的单体环境场要素以及强对流发生实况,通过多元逐步回归方法建立后汛期强对流天气潜势预报方程,据此对发生于广东省后汛期强对流天气（如雷雨大风、冰雹和龙卷风）进行0～1小时临近预报。用预报成功率（POD）、虚假警报率（FAR）和关键成功指数（CSI）衡量方法的预报性能。共有5540个有效样本参与回归计算,31个因子中有12个引入了回归方程,建立的预报方程在阈值取为0.26时,得到的预报成功率POD为0.73,虚假警报率FAR为0.61,关键成功指数CSI为0.338,各项指标均要好于前汛期预报性能;从实际的预报能力来看,在后汛期强对流潜势预报中,后汛期强对流潜势预报方法得到的空报率和漏报率都要低于前汛期,预报效果较好,可用于广东后汛期的强对流天气潜势预报中。     

空气污染潜势指数预报方法

介绍了空气污染潜势预报,列出了目前辽宁省气象科研所所用的预报辽宁省空气污染潜势的方法和业务流程。在预报中采用了表征大气扩散稀释能力的气象因子,并求其对潜势指数贡献的加权数,以加权数之和作为潜势指数,依此做出全省范围内２４ｈ的空气污染潜势指数预报。     

郑州强对流天气成因分析

对2004年郑州出现的7次强对流天气过程的天气形势、影响系统及稳定度的分析结果表明：华北低涡和NW气流形势下存在着低层升温、高层降温机制,使大气层结趋于不稳定,当测站高低空温差或温度平流差达到一定量值,且近地层存在辐合系统时,易出现强对流; SW气流或高压控制时,大气高温高湿,具有较强不稳定能量,若850 hPa或地面出现辐合系统时,易产生强对流;地面湿度连续数天加大或保持在某一值域,其上空温湿24 h变化呈上趋冷下趋暖或上趋干下趋湿并达到一定量值,预示强对流的发生;700～500 hPa湿度明显减小,24 h温度露点差加大4 ℃以上,或近地层θse≥350K,中低层Δθse≥26 K,θse小值位于700 hPa或500 hPa,其厚度≥2000 m,易出现强雷雨大风; 700 hPa以下t-td≤4.3 ℃,或连续4天850 hPa t-td≤7 ℃、700 hPa t-td≤5 ℃、500 hPa t-td≤9 ℃,PW≥12,可预示短时暴雨的出现.     

强对流天气预报的动力释用

从散度方程出发，推导出了不平衡场，并应用一层中尺度模式为Ｔ４２Ｌ９模式的地面风场引入由中、小地形影响产生的中、小尺度天气系统，建立了一个符合郭晓岚对流参数化原理的强对流天气预报动力释用系统。通过实例分析和业务应用，证明该释用方法取得了较好的业务效果。     

强对流天气临近预报技术研究

强对流天气是严重危害人民生活的危险性天气,特别是对于空中飞行有重大影响。目前,国内外主要的临近预报技术包括利用雷达资料的雷暴识别和跟踪技术、利用卫星资料的强降水估计,概率预报技术、概念模型和数值模式预报技术等。本文重点介绍近年来发展起来的强对流天气临近预报方法和主要业务系统,分析了临近预报技术中存在的主要问题并对未来发展趋势进行了展望。     

山西省强对流天气的气候统计特征及潜势预报

从现代短期、短时临近天气预报出发,计算部分因子在有强对流天气和无强对流天气时的季节平均值,进行对流参数与强对流天气的相关性分析,获得了对流参数与强对流天气的相关系数;应用系统树聚类法将雷暴分为：东北低涡、蒙古冷涡、短波槽、副高边缘4种类型;将冰雹分为：西北气流、冷低槽、冷涡3种类型;将暴雨分为：冷锋、深槽、低涡东移、小高切变、副高东撤等5种类型。在每一种强对流天气型下,选择不同的对流参数进行了试验,获得了不同天气型下基于对流参数的强对流潜势预报指标及其临界值。     

利用探空资料判别北京地区夏季强对流的天气类别

利用北京南郊观象台探空资料计算出的18种物理参量及其时间变量,详细分析了2007年和2008年5-9月冰雹、雷暴大风以及暴雨强对流天气过程下物理量的差异.结果表明:0℃层高度、-20℃层高度、500 hPa和850 hPa温差、逆温层高度、低空风切变能比较显著地区分冰雹和暴雨天气,其σ也比较小;此外850 hPa的温度露点差、500 hPa和850 hPa的θse 差、大气可降水屠PW也足判断强对流类别的重要条件.而对于时间变量来说,CAPE、DCAPE、K指数、500 hPa和850 hPa的θse差、PW、低层的垂直风切变这儿种物理量的6小时变量也能比较好地甄别出冰雹(雷暴大风)和暴雨天气.上述研究结果表明,合理利用探空资料甄别夏季强对流天气的类别是可能的.     

国家级强对流天气综合业务支撑体系建设

国家级强对流天气预报业务正在从以短期预报为主调整到短期和短时预报并重的业务格局。文章从强对流天气预报技术发展与服务需求的角度,重点介绍了国家级强对流天气综合业务支撑平台及其核心技术。该平台以气象数据组织和图形化表达两个核心要求为牵引,发展了数据分析处理系统、自动气象绘图系统和WEB检索与显示系统。数据分析处理系统基于多源观测资料、中尺度数值预报和全球数值预报,发展了集约、高效的强对流天气监测和临近预报、短时预报和短期预报等数据分析处理技术,是整个平台的核心;主要核心技术包括:从不稳定与能量、水汽、抬升与垂直风切变等条件出发,以归纳总结的分类强对流天气概念模型为基础的分类强对流短期预报分析技术;应用"配料法"发展的分类分等级的强对流天气客观概率预报技术;强对流短时预报技术包括高分辨率数值预报释用、多模式预报集成、对流尺度分析、实况和模式探空分析等多项技术,重点实现了从过去3 h实况到未来12 h预报的无缝隙衔接;强对流的监测和临近预报技术在基于多源资料的强对流天气实况与强对流系统监测技术基础上,发展了基于雷达特征量、强对流实况、各类强对流指数和预警信号等多源信息的报警技术。自动气象绘图系统实现了高效、便捷地接入多种数据、自动进行数据分析和制图等多项功能。在预报服务方面,基于WebGIS发展了县级分类强对流预警信号和国家级分类强对流预警预报产品共享技术,实现强对流短时预报业务的高交互性与上下互通的功能。     

山东省强对流天气雷达回波气候特征

通过对７１３天气雷达观测资料的统计分析,揭示了山东４￣８月份强对流天气回波时空分布、产生源地、移动路径及回波参数指标等雷达回波气候特征,对强对流天气短时预报具有指导作用。     

螺旋度——预报强风暴的风场参数

介绍了螺旋度概念,指出螺旋度作为描述环境风场是否有利于强对流风暴生成的一个物理参数,在业务预报中具有实用价值。并用实例讨论了将其用于强对流预报时应注意的问题。     

一次云南强对流暴雨的中尺度特征分析

利用NCEP/NCAR再分析资料及常规观测资料与雷达、卫星等非常规观测资料,综合分析了2014年6月6日云南暴雨过程的天气成因及中尺度对流系统特征。结果表明:500hPa前倾槽、700hPa切变线及地面冷锋是此次暴雨过程的天气尺度影响系统;高能高湿的对流不稳定层结、明显的垂直风向切变是强对流天气形成的有利条件;在Q矢量散度辐合区内多个β中尺度对流系统(MCS)发生发展,短时强降水主要出现在MCS移动方前沿对流活跃的云顶亮温(TBB)等值线密集区,雨强变化与TBB等值线梯度变化密切相关;多普勒雷达及地闪资料显示多个γ中尺度对流系统是强对流暴雨产生的直接影响系统,雷暴易发生于回波强度在35~45dBz、回波顶高超过10km的区域,中尺度辐合线、第二类γ中尺度辐合区附近负地闪密集区与短时强降水、雷暴天气有很好的对应关系。