两次雷暴的地闪及降水宏微观特征

用地闪及TRMM卫星等资料,分析四川两次长生命期雷暴的地闪及降水的宏微观特征。结果表明:在"副高边缘效应"及高空槽的影响下,两次雷暴均主要发生于夜间的川西高原以东地区,且主要以多单体系统及单体的形式出现。宏观上,雷暴系统或单体中心区地闪频数峰值提前或同步于降水量峰值出现;而于雷暴系统或单体边缘区地闪频数峰值则易滞后于降水量峰值。雷暴微物理结构上看,两次过程中的双单体或单体雷暴基本可等效为双极性电荷结构,负地闪放电主要源于雷暴系统中较低的云水及可降水强中心区域,而正地闪放电则源于较高的云冰强中心的边缘处。雷暴中正、负地闪的比率分别与云冰及云水区域距离地面的位置有着直接的联系。     

珠海机场夏季主要危险天气分析

利用珠海机场2001～2008年气象观测资料得到,珠海夏季为西南季风的盛行期,西北太平洋和南海多热带气旋活动,是热带气旋影响或台风袭击的盛期。考虑珠海机场的危险天气预报思路要注意本地特殊地理环境与天气系统的配置,尤其是雷暴等强对流天气预报时,强度一般要强于周围地区。珠海机场雷暴持续时间长,强度大的雷暴一般由东风波或台前飑线引起。珠海机场的低空风切变主要由雷暴、热带气旋或台风引发。     

北京城区热动力条件对雷暴下山后强度的影响

2014年6月15-17日,在弱天气尺度环流系统影响下,多个γ中尺度雷暴单体经过门头沟、延庆和怀柔进入北京城区,其中一部分雷暴单体下山后强度维持不变或增强,并造成了两次短时强降水天气,但另一部分却减弱消亡。雷暴下山后强度变化的不同为预报带来了一定的困难。为此,本文利用北京地面自动站、探空、风廓线和雷达数据,着重对城区上空热动力条件进行了分析。分析结果表明,对于多个先后下山的雷暴,最先下山的雷暴会消耗城区的热动力能量,并产生中尺度的冷池和下沉气流,进而对之后经过城区的下山雷暴的强度变化产生间接影响;雷暴自身强弱是其下山后强度可否增强的另外一个主要因素,特别是有些雷暴在下山前或下山过程中强度有所增强,也有利于雷暴的顺利下山和之后的强度维持或增强。因此,追踪城区热动力条件和雷暴下山前强度的变化,是成功预报雷暴下山后强度变化的关键因素。     

宁夏雷暴天气过程划分及环流分型和环境场特征

利用1961—2005年宁夏25个气象站雷暴观测资料,根据雷暴发生特点对雷暴天气过程进行划分,得到全区(大部)性、区域性Ⅰ、区域性Ⅱ、持续性、局部性、分散性6类雷暴天气过程;并利用1996—2005年NCEP/NCAR逐日全球再分析资料,对10年来5—9月263例区域性雷暴天气过程进行分析,总结得到有利于宁夏雷暴天气发生的主要环流分型有4类:蒙古冷涡(槽)型、东北冷涡后部横槽型、河套低涡型、西风槽型。其中,前3种类型下易出现持续性雷暴天气过程。易于发生雷暴的环境场特征为宁夏处于500 hPa"西高东低"环流形势下的(弱)西北气流中,地面一般为气旋或热倒槽所控制,蒙古国至我国新疆一带或河西一带有冷锋、切变东移南下,中低层有一定的水汽和辐合抬升条件。     

低纬高原雷暴的气候特征分析

利用云南113个观测站1971—2005年雷暴观测资料,通过数理统计、小波分析和EOF分析,研究了云南雷暴的气候变化特征。结果表明:云南年雷暴日数较多,年际变化较大,年雷暴日数有减少的趋势,每10年雷暴日数减少12天;云南雷暴季节变化显著,由冬至夏,雷暴逐渐增多;由夏至冬,雷暴逐月减少。5~10月云南雷暴出现2个或3个雷暴中心且雷暴中心少动,雷暴主要活动区集中在25°N以南、103°E以西区域。10月~4月雷暴主要活动区位于25°N以南的区域,云南省雷暴基本呈现由南向北逐渐减少的特征。从小波分析的结果看,云南雷暴具有2,4,6年的短周期和8,11年的长周期振荡变化,其中以4年和11年振荡周期为主要特征。根据EOF分析,云南雷暴异常空间分布主要有以下几类:夏半年为全区一致型、东南—西北型、东北—西南型、纬向型、经向型;冬半年为全区域型、纬向型、东南—西北型、经向型和局部区域型。     

六盘水市1971—2005年雷暴统计分析及变化规律

利用1971—2005年六盘水市3个测站(六枝、盘县、水城)的雷暴观测资料,统计分析六盘水市的雷暴变化规律及各种天气形势对六盘水市雷暴产生的影响,结果表明:近35 a六盘水市雷暴日数呈下降趋势,全市出现雷暴日数盘县较多,水城次之,六枝最少,雷暴最频发月为7月,雷暴日数以西方最多,东方最小;六盘水雷暴产生的主要影响系统是高空槽或低层切变常配合冷锋、准静止锋、西南涡、西太平洋副高。     

无雷暴情况下积雨云的观测

雷暴是积雨云独有的重要特征,云中若发生雷暴则必为积雨云无疑,但并非所有的积雨云都一定产生雷暴。在积雨云整个生消过程中始终不发生雷暴的情况虽然不多,但在一些发展不很旺盛的积雨云或积雨云发展不太强盛的阶段,不发生雷暴的情况还是不少的。     

江苏省雷暴灾害脆弱性分析

雷暴灾害脆弱性是人类社会经济易于或敏感于遭受雷暴威胁和损失的性质与状态,它受到一个区域的自然系统、社会系统及其组合关系的影响。本研究通过对江苏省历史雷暴灾害调查分析,结合雷暴孕灾环境和成灾特点,认为多年平均雷暴日数、人均国民产值、人口密度、水域面积、海拔高度和综合灾度等6个因子对雷暴灾害脆弱性有着极大的相关关系,以此六项要素作为指标,采用层次分析法确定各因子的权重,建立雷灾脆弱度计算模型,并借助于GIS分析工具,对江苏省雷暴灾害脆弱性进行定量评估。     

双流机场2006年夏季雷暴的多普勒雷达回波特征分析

本文利用2006年夏季5～9月双流机场36次雷暴的多普勒雷达回波图像,结合天气形势,分析并总结了各种天气形势下多普勒雷达回波的特征。发现系统性雷暴的强度回波形状为一大片层状云降水回波中带有块状或条状较周围强度更强的CB云回波;热力性雷暴的回波形状为边界清晰的块状或带状回波,且块状回波居多。找到了各种天气形势下雷暴云生成的源地和切入本场的方位:系统性非冷锋雷暴切入本场的方位主要是西南方,冷锋雷暴切入本场的方位主要是东北方和西南方。热力性雷暴的产生源地有62%在龙泉山脉一带。得出了雷暴云的移动方向与500hPa引导气流相一致的结论,并对于监测低空风切变的位置和高度作了一些尝试和分析。重点分析了7月6日雷暴发生时的多普勒速度回波图像特征。     

雷暴路径在雷击风险评估中的应用初探

落雷的强度、密度及其时空分布、雷暴路径是反映某一区域雷电活动规律的主要内容,目前对雷暴路径的研究还较少,通过分析得出:地面物体遭雷击的概率与雷暴路径有关,位于雷暴路径上风方的物体更易受雷击,在实际防雷工作中,要考虑雷暴路径对雷击点的影响,而不单是几何模型的关系.对位置因子的确定,应结合雷暴路径的因素,考虑周围物体的影响,适当增加或降低雷击风险评估标准中给予的参考值.此外,本文认为绕击现象并非仅与雷电流强度有关,还与雷暴路径密切相关.     

龙川县雷暴天气基本特征和防御对策

统计分析龙川县近49年(1959～2007年)的雷暴资料,总结雷暴天气的活动规律:龙川县4季都可能出现雷暴天气,夏季是雷暴的多发季节,尤其以7～8月份最为频繁,而每年10月至次年2月雷暴活动偏弱。龙川县多年逐月雷暴日数的方差变化表明6月雷暴活动变化大,多寡不一,这是因为6月为华南地区前、后汛期过渡期,受副热带高压脊线北跳时间迟或早影响大。统计还发现,龙川县雷暴活动强弱交替存在4年的主要周期,12年周期变换从20世纪90年代起发生突变,预计未来几年,龙川县的雷暴活动将进入相对活跃期,年雷暴日数达到高峰的可能性很大。     

雷暴云特征数据集及我国雷暴活动特征

基于FY-2E气象卫星相当黑体亮度温度（TBB）和云分类数据（CLC）及全球闪电探测网（WWLLN）闪电数据,通过对TBB不超过-32℃的云区进行椭圆拟合,定义1 h内上述云区或椭圆区域有WWLLN闪电发生的个例为雷暴云,获得雷暴云时间、位置、形态、结构、闪电活动等特征参量,构建雷暴云特征数据集,并基于该数据集初步分析了我国陆地和毗邻海域的雷暴活动特征。研究表明：我国华南、西南、青藏高原东、中部和南海雷暴最为活跃,华北和东北地区是北方雷暴活动较强的区域。雷暴活动时间变化海陆差异明显,陆地雷暴活动峰值出现在6—8月,南海雷暴活动一个峰值出现在5月左右,另一峰值出现在8月后,且纬度越低出现越晚。陆地大部分地区雷暴活动在14：00—20：00（北京时）达到峰值,毗邻海域雷暴活动峰值主要出现在早上。雷暴云TBB不超过-32℃面积符合对数正态分布,峰值区间位于1×103~1×104 km2,平均值为3.0×104 km2。南海雷暴云面积最大,陆地上大于雷暴云面积平均值1.2×105 km2的区域主要分布于我国地形的第一阶梯和柴达木盆地。     

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。     

广西雷暴天气预报指标研究

利用2003-2012年的地面填图和探空资料,统计常用对流参数满足指定阈值条件时广西6个探空站出现雷暴天气的概率（简称＂雷暴概率＂）。统计结果表明：整层比湿积分（IQ）、K指数（KI）和抬升指数（LI）与雷暴概率有显著的线性关系,当IQ、KI增大,或LI减小时,雷暴概率增大。对流有效位能（CAPE）在0-200J·kg-1之间增长时雷暴概率迅速增大,但超过200J·kg-1后雷暴概率增大不明显。根据统计结果,选取IQ、KI和LI作为预报因子,CAPE作为消空因子,定义了一个适用于广西雷暴天气的经验预报指标。用2013年资料做试报检验,结果表明该指标对6小时内的雷暴天气有较好的预报能力。     

卫星云图在局地强雷暴天气预报中的应用

1.前言局地强雷暴天气(尤其是龙卷风)的出现要有一定的气象条件。将卫星云图资料和常规资料配合应用,能更好地分析出局地强雷暴出现的条件。从卫星云图可以直观地看出局地强雷暴生成的动力学条件和引起局地强雷暴生成的一些天气图尺度或中尺度系统。极地轨道卫星的可见光、红外云图和地球静止卫星云图可提供以下一些有关局地强雷暴生成的资料:     

略谈雷暴的观测

积雨云的形成是产生雷暴的必要条件。由于大气电场的极化作用 ,使得积雨云在形成过程中一部分带正电荷 ,一部分带负电荷。这些电荷不断积累 ,又使积雨云内部和积雨云与大地之间的电场逐渐增强 ,并可能导致空气被击穿而出现强烈放电现象 ,这就是雷暴。这种放电现象发生在积雨云内或云地之间。强烈雷暴的发生 ,常伴随大风、大雨或冰雹出现 ,有时人畜还受直接雷击造成伤亡现象 ,或引起火灾或使建筑物倒塌 ,感应雷击还能致电子设备损坏等 ,给人类带来灾害。因而 ,准确的雷暴资料 ,对工业、农业、林业、建筑、水电、通信、航空计算机网络等都具有…     

复杂地形下北京雷暴新生地点变化的加密观测研究

2008 年8 月14 日北京发生了雷暴群形式的局地暴雨,雷暴新生地点复杂多变,形成了多个γ 中尺度的强降水中心。本文利用近年来北京气象现代化建设取得的加密地面自动站、多普勒雷达、风廓线仪、微波辐射计等多种新型高时空分辨率观测资料及雷达四维变分同化系统（VDRAS）反演资料,通过精细分析地面（边界层）风场、温度场等的演变特征,讨论了雷暴新生地点变化的机制。结果表明:复杂地形与雷暴冷池出流作用相结合,主导了雷暴新生地点的变化,进而影响γ 中尺度强降水中心的变化;天气尺度高低空涡、槽的配合不一致,并且系统移动缓慢,以及对流层低层的弱的环境垂直风切变,是雷暴冷池结合复杂地形发挥雷暴新生地点主导作用的重要前提;复杂地形使得冷空气在一定范围内流动,在边界层产生碰撞和辐合,起到触发和增强对流作用,并使得对流风暴的形态和走向与地形呈现出紧密相关性;一定强度的冷池出流、边界层前期的暖湿空气和对流不稳定能量的积累,是冷池出流触发雷暴新生和演变的必要条件;北京周边地区的雷暴,通过其雷暴冷池出流沿着沟谷地形或向平原地区流动,与北京山谷或城区的边界层暖湿空气形成辐合抬升机制,触发雷暴新生。     

大连地区雷暴大风的气候和天气学特征

基于1999—2013年大连地区的雷暴大风、雷暴和冰雹等观测资料,对大连地区雷暴大风天气的气候和天气学特征进行了分析。结果表明:1999—2013年大连地区雷暴大风天气具有较强的地域特点,夜间雷暴大风天气的发生频率明显高于白天,海岛站雷暴大风出现次数明显多于陆地站;雷暴大风天气主要集中出现在夏季,10月雷暴大风发生也较多。统计表明,大连地区雷暴大风天气通常发生在空间尺度和时间尺度均相对较大的雷暴群中,单体雷暴出现雷暴大风的概率极低,且大都伴有降水,但雷暴大风与暴雨或冰雹相伴出现的概率较低。大连地区的雷暴大风天气是由多种有利的高低空系统配置及高低空急流和中高空干空气的共同作用产生的,其中高空急流和中高空干空气是制约雷暴大风产生的重要因素,高空急流有时制约雷暴大风的产生方位和分布形态,大连地区雷暴大风通常位于高空急流轴下方及其附近区域;中高空干空气具有3个作用:一是增强大气不稳定度;二是在干湿区的交界处形成较强的露点锋,有时具有雷暴的触发作用;三是与其他天气系统叠加时具有增强上升运动的作用。     

雷暴观测浅谈

雷暴现象在我省一年四季均会出现。其中以春末至夏季为最。由于目前雷暴是凭气象员耳闻目睹来观测,故尚存在一定主观误差。如:白天出现远雷暴,天边打了几声雷就消声匿迹了(雷暴消失或转向),不注意易造成漏记。尤其台站四周的汽车、拖拉机、摩托车、飞机火车以及放炮开山的响声常常会掩盖住雷声。这种似真非真的     

强雷暴环境的客观预报：决策树与区域业务数值天气预报模式

澳大利亚区域业务数值天气预报模式的输出产品已被用作为热力学和动力学场输入到决策树中,该决策树用于诊断雷暴产生的可能性以及产生雷暴的环境是否会进一步导致强雷暴、超级单体或龙卷超级单体雷暴的发生。在所描述的强天气观测的目标个例中,系统成功地识别了强雷暴而且大致区分出龙卷和非龙卷事件。研究结果表明:当与区域数值天气预报模式相结合时,Colquhoun 的雷暴决策树有能力为雷暴区、强雷暴、龙卷雷暴区的预报以及判断这些雷暴是否可能伴有暴洪、下击暴流、强风等提供指导。强天气目标个例研究的结果表明:就所观测的强天气的位置及类型而言,上述方法的准确度很高。如果这些结果能够重现于业务实践中,该系统将对预报人员十分有益。33 天的试验结果表明:虽然根据公认的相当宽松的主观判据确定的错误报警数量相对较低以及预报准确的数目相对较高,但过多的空间超报使得个例研究的结果并未出现。这些结果表明:决策树系统可以提供一个有用的警报系统,该系统构成澳大利亚业务工作中确定雷暴监视区的基础。