基于融合资料的天津短时强降水环境物理量可信度及特征分析

针对2009—2017年6～9月天津地区140次短时强降水天气过程,将NCEP FNL(1°×1°)全球分析资料与地面气象观测数据融合,计算天津地区短时强降水的融合物理量参数,通过偏差和偏差区间占有率等分析融合物理量的可信度,并在大量样本统计基础上给出不同月份的短时强降水环境参量特征和指标。结果表明：(1)基于NCEP FNL分析资料与地面气象观测数据的融合物理量在短时强降水潜势判断中具有较高的可信度,融合CAPE、LI、LCL平均绝对误差分别为260.7J.kg_^-1、0.9℃、14hPa,与融合前的NCEP FNL物理量相比绝对误差分别降低了58.1%、48.0%、49.0%。(2)不同月份短时强降水发生所必需的水汽、热力和能量等环境条件差异显著,TPW、K、LI、CAPE、LCL和Z₀均呈现明显的月变化特征。(3)若以75%短时强降水发生的环境条件作为预报指标,7～8月TPW、K、CAPE、Z₀、LCL物理量阈值极为相近,短时强降水多发生在TPW>45kg.m_^-2、K>32℃、CAPE>835J.kg_^-1、LCL>882 hPa、Z₀>4300m条件下,6月物理量指标要求明显降低,如TPW>34kg.m_^-2、K>30℃、CAPE>353J.kg_^-1、LCL>880 hPa、Z₀>3900m,9月预报指标要求则最低。     

东北冷涡背景下强对流天气的基本特征分析

利用呼伦贝尔市CIMISS系统实况资料,统计分析了2010—2021年5—9月东北冷涡背景下的强对流天气时空分布及物理量参数特征。结果表明：(1)5月雷暴大风次数最多,6月冰雹次数最多,6—8月是短时强降水集中发生期,尤以8月次数最多。(2)强对流天气主要出现在12:00—20:00,其中短时强降水每个时次均有发生,但雷暴大风与冰雹天气在21:00—次日08:00基本没有发生过。(3)大兴安岭西部雷暴大风站次较多;大兴安岭东北部、岭上及岭西北的冰雹站次较多;短时强降水与强对流天气空间分布特征较为一致,均是大兴安岭岭上南段与岭东的站次较多。(4)雷暴大风天气的风速多以17.2～20.7 m·s^-1为主;短时强降水量级为20.0～29.9 mm的站次占总站次的74.3%;持续时间小于5 min冰雹居多,直径小于5 mm冰雹的站次占总站次的49.1%。(5)短时强降水850 hPa的比湿、水汽通量、水汽通量散度的物理量参数均值均大于冰雹、雷暴大风;短时强降水K指数均值大于冰雹、雷暴大风,T₈₅₀-T₅₀₀均值大于26℃,短时强...     

铜仁市短时强降水阈值及时空分布初探

【目的】为分析铜仁区域短时强降水极端阈值及分布特征。【方法】利用铜仁区域内10个国家级台站2006—2022年3—11月逐日逐时降水资料,分别挑选1 h、2 h、3 h降水极值和次极值进行升序排列,基于第95个百分位的基本方法综合判定阈值,通过常规统计结果判定其分布特征。【结果】1 h降水量≥25 mm、2 h降水量≥40 mm、3 h降水量≥50 mm均可作为铜仁区域短时强降水的阈值。松桃是铜仁市短时强降水的高值中心,江口为次中心。西部5县和东部的万山6月份为短时强降水高发月份;东部松桃、碧江、玉屏7月为高发月份,江口以8月为主。铜仁区域短时强降水主要集中在5—8月,占总日数的84.4%,且67.3%的短时强降水以单站形式出现,短时强降水的局地性明显。铜仁发生短时强降水以夜间为主,江口最为明显,短时强降水夜间频数与短时强降水总频数之比达到84.9%,夜间短时强降水量与短时强降水总量之比达到86.5%,短时强降水较降水总量的夜雨性更为明显。【结论】该研究对深入了解铜仁区域短时强降水作了有益的探索,对科学制定强降水“三个叫应”指标和防灾减灾具有一定的指导意义。     

丰都县强对流天气特征分析

该文利用2005-2014年丰都县地面天气、探空数据、NCEP 1°×1°FNL再分析资料等,对丰都地区冰雹、雷暴大风、短时强降水这3类强对流天气特征进行统计分析,得出这3类强对流天气的时空分布特征,并从天气个例出发,利用实况资料对强对流天气的差异进行分析,为强对流天气的预警预报提供参考。得到如下结果:短时强降水通常出现在5-9月,大风通常出现在5—8月,冰雹通常出现南部的七跃山脉和北部的蒋家山和黄草山脉附近~([1]),2005—2014年间共出现了7次,3—8月均有发生。通过计算3种强对流天气环境场参量,归纳出3种物理量参数的差异:大气可降水量、AT500-T850,K指数、抬升指数(LI)、相对湿度、散度场分布等在冰雹、短时强降水和大风天气中有明显的差异,冰雹和短时强降水的AT500-T850相差了近5℃,大风天气的值介于冰雹和短时强降水之间。大气可降水量分布上,短时强降水的大气可降水量(PW)平均值为58 mm,比冰雹值大约多了10 mm,比大风值多了14 mm。短时强降水出现时几乎整层都是处于饱和的状态,冰雹和大风天气几乎只在中低层有较饱和的水汽,而高层的相对湿度平均值在40%～50%左右。对流指数方面,K指数和LI指数都很好的指示了强对流天气的发生,K指数在短时强降水发生时其平均值在39.8℃左右,较冰雹和大风分别高1.6℃和3℃。短时强降水出现环流位置大多位于600 hPa以下,而冰雹则在300 hPa左右,大风在400 hPa左右。     

咸阳三类强对流天气环境物理量指标研究

利用探空资料对2016—2020年咸阳市暖季（4—9月）雷暴大风、短时强降水和冰雹三类强对流天气发生的环境物理量特征进行分析,提炼强对流天气的关键物理量参数及预报指标。结果表明：（1）咸阳雷暴大风的高发期在4—5月,短时强降水和冰雹的高发期在6—8月,三类天气均主要出现在14—20时。（2）K指数、CAPE值、垂直风切变、0 ℃层高度和-20 ℃层高度均有明显的季节变化,相对高的0 ℃层高度、较厚的暖云层厚度以及相对小的中高层温度露点差可以区别短时强降水和其他两种强对流天气类型。（3）雷暴大风和冰雹发生时中低层一般表现出“上干下湿”的层结特征,雷暴大风的下沉对流有效位能相对较大,应超过120 J/kg。冰雹形成除了考虑较大的对流有效位能和深层垂直风切变外,还需要适宜的0 ℃层高度（39～51 km）。短时强降水要求“整层湿”,即500 hPa和850 hPa的温度露点差均较小,同时暖云层厚度应超过35 km。     

基于集合预报极端天气预测指数的浙江分类强对流预报模型

利用2016—2021年ECWMF集合预报资料、浙江自动站实况资料等,计算浙江短时强降水、雷暴大风和冰雹等强对流天气相关物理量的极端天气预报指数（EFI：Extreme Forecast Index）,分析EFI分布特征,并构建了分类强对流预报模型。结果表明：强对流天气与物理量的EFI有密切联系,发生短时强降水时,对流有效位能、整层可降水量、850 hPa与500 hPa温差和位温差的EFI较大,而垂直风切变的EFI为负值,因而较小的垂直风切变更有利于出现极端降水;发生雷暴大风和冰雹时,对流有效位能、850 hPa与500 hPa温差和位温差以及850 hPa温度露点差的EFI较大,700 hPa露点温度的EFI为负值,与上层干冷下层暖湿的有利层结条件有关。利用支持向量机多分类方法,将强对流天气相关物理量的EFI作为特征值开展训练,构建的预报模型对于非局地强对流天气有较好的预报效果,其中短时强降水的误判率明显低于雷暴大风。     

江西四次飑线雷达回波和风廓线产品特征分析

为了做好江西飑线天气的监测预警,使用MICAPS系统平台探空资料、江西地面要素资料、江西WebGIS雷达拼图和风廓线雷达产品等资料,对2017～2020年5月江西四次飑线过程进行分析,结果表明：(1)500 hPa低槽、冷锋、倒槽或辐合线,850 hPa至925 hPa切变线、低空西南急流、“上干下湿”不稳定层结、200 hPa分流区,导致江西飑线天气。(2)≥17.2 m/s 的雷暴大风出现有2～23站次,≥50.0 mm 的强降水出现有3～13站次,分别在江西境内各区域出现；飑线天气过程单点最大风速达到27.9 m/s(铅山),单点最大日降水量162.9 mm(资溪)。(3)温度层结曲线与露点曲线近似成“漏斗状”配置,整个大气层结呈上干下湿分布；湿对流有效位温(CAPE )为1124 J/kg,K 指数(K )为39℃,沙氏指数(SI )为－1.94,风暴强度指数(SSI )为274,500-1000(925)hPa垂直风切变(W_500-1000)为11 m/s,零度温度层高度(ZH )为4 970 m,-20度温度层高度(-20H )为8 304 m。(4)雷达拼图上,初始阶段的A回波带和B雷暴回波群的合并,是发展形成飑线的关键；回波带某段向前突出形成的“弓状”回波带结构,是江西飑线回波带强盛阶段的经典形态；飑线回波带上常伴有超级单体和强单体回波出现,且雷电分布密集,最大回波CR强度达到60 dBz以上,地面雷暴大风发生在这些强回波移动前方。(5)风廓线雷达产品上,飑线过境前,边界层风向不统一,边界层以上风向为一致的西南风,垂直速度W 和大气折射指数Cn^₂ 都比较小。飑线过境时,风向转为西南风,垂直速度W 明显加大到 4～8 m/s,大气折射指数Cn^₂ 加大到 -16～-12 m^_-2/3。飑线过境后,慢慢恢复到前期水平。这些研究结果为飑线天气的监测预警提供了依据。     

中国短时强对流天气的若干环境参数特征分析

利用中国2005-2009年2 000多个国家级气象观测站雨量资料和2002-2011年部分探空站探空资料,研究了中国短时强降水、强冰雹、雷暴大风以及混合型强对流天气的环境参数特征,通过环境参数特征的对比分析,将上述四种强对流天气加以区分,并对所选取的探空数据和环境参数进行了分类和对比分析,结果表明:(1)通过T-logp图温湿曲线形态、500～700 hPa和850～500 hPa温差、0℃、20℃层和平衡层高度、地面和1.5 km高度的露点温度、1.5 km高度温度露点差、对流有效位能和0～6 km垂直风切变等区分上述四种类型强对流天气的环境背景;(2)纯粹短时强降水天气(包括1、II型)与强冰雹天气、雷暴大风天气环境参数的区别比较显著,前者与后两者相比主要表现在较小的700～500 hPa和850～500 hPa温差,弱的垂直风切变,较高的0℃层、-20℃层和平衡层高度,较大的地面和地面以上1.5 km处的露点温度,其中短时强降水I型(占了纯粹短时强降水的大多数)以其整层较高的相对湿度与其他类型强对流的环境背景差异最为明显;(3)混合型强天气与强冰雹天气、雷暴大风天气在T-logp图温湿曲线形态、对流有效位能及0～6 km垂直风切变诸方面特征相似,表现为对流层中层存在明显干层、较大的对流有效位能和0～6 km垂直风切变,但在相对较高的平衡层高度、较高地面和地面以上1.5 km处露点温度及较小的850～500hPa温差等方面与纯粹短时强降水更为接近.     

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。     

锋生切变型强对流概念模型在浙江中西部“3·21”过程中的应用探究

利用ECMWF 0.25°×0.25°再分析资料,对照浙中西的强对流概念模型,对2019年3月21日发生在浙江中西部地区(简称"浙中西")的一次雷暴大风为主的强对流过程(简称"3·21"过程)进行诊断分析、经验总结。结果表明:该过程符合浙中西锋生切变型的强对流概念模型,出现该过程的环境条件是700 hPa西南急流脉动、850 hPa偏北和偏南两支气流强烈发展、地面低压倒槽和低层湿舌增强;探空曲线表现为上干下湿,对流层中层有明显的干侵入,大风指数I_w、对流有效位能 (Convective Available Potential Energy, CAPE)和500 hPa以下垂直风切变异常偏强形成动力强迫;对比不同强对流天气有不同的预报着眼点,设定阈值或可提高预报警报效率,如雷暴大风天气大风指数I_w > 18.5 m·s^-1、CAPE> 1 700 J·kg^-1、500 hPa的相对湿度小于46 %,冰雹天气则0 ℃层、-20 ℃层高度低于4.6 km和7.6 km且850 hPa与500 hPa气层温差高于26 ℃等,深刻理解该类强对流概念模型,是做好此类致灾性强对流潜势预报的关键点。     

Estimation of the error of lidar determination of the transparency of low-turbidity atmosphere

Considered is the method of determination of atmospheric turbidity using weak lidar signals when the problem is mathematically incorrect due to the presence of the background noise. An accuracy of the method can be increased by means of using the procedure of effective averaging and linear approximation of the transmission in the case of the low attenuation coefficient.     

Elements of theory of avalanche-like motion of a mudflow with hyperconcentration of debris

A criterion ratio is proposed which allows to estimate the possibility of origination of avalanche-like motion of a mudflow with hyperconcentration of debris in a certain mudflow-bearing watercourse.     

2005年夏季中国东部气候异常分析--中国科学院大气物理研究所短期气候预测检验

简要比较了中国科学院大气物理研究所对2005年夏季中国降水跨季度预测与实况的异同,并对2005年夏季我国主要雨带及降水偏少区的形成与东亚热带、副热带以及中高纬度大气环流系统的配置进行了分析。对2005年夏季西太平洋副高的异常活动预测不好,这是造成跨季度降水预测有失误之处的主要原因之一。2005年夏季在亚洲对流层中高层,沿着副热带急流轴准静止Rossby波有几次能量传播过程,西太平洋副高的北抬与西伸与副热带急流中Rossby波的活动强度有一定的对应关系,因而产生了亚洲不同地区高影响性的灾害性天气。     

陕西冬季一次大雾天气生消机制的数值模拟

利用非静力平衡中尺度模式WRF、NCEP 1°×1°再分析资料及常规观测资料,对2005年12月30～31日发生在陕西的大雾天气过程进行了数值模拟,分析了大雾天气过程形成的主要原因及雾的生消机制。结果表明,WRF模式能较好地模拟出雾的水平分布特征、强度和生消过程,反映出实际雾的生消变化规律。适当提高模式水平分辨率能较明显地改进模拟效果。这次大雾为平流辐射雾,长波辐射冷却是大雾形成和发展的主要原因。逆温层的发展、维持和近地面层较高的相对湿度对雾的产生和发展起着重要作用。近地面层有弱的水汽辐合是大雾发展和维持的主要原因之一。大雾形成和发展阶段,900 hPa以下的辐合上升运动和900 hPa以上的辐散下沉运动有利于在上升和下沉运动区的界面层中形成逆温层,逆温层的形成有利于低层水汽的积累。随着高空转为辐合上升运动,900 hPa以下为辐散下沉运动,接着日出后,太阳短波辐射增温等的共同作用,使逆温减弱直至被破坏。中高云的存在影响了近地面层逆温的形成和加强,推迟了雾的形成和消散。暖平流的输入有利于逆温层的形成发展。     

测量NO气体吸收截面的方法

差分吸收光谱技术(DOAS)已经被广泛用于各种污染气体浓度的测量,其中影响其测量精度的主要因素就是气体吸收截面的测量.利用Lambert Beer 吸收定律以及自主设计的测量装置对大气的主要污染气体NO的吸收截面进行了测量,并采用多项式拟合的方法提高了测量的精度,根据所测得的吸收截面反演了NO气体的浓度值,取得了良好的效果.     

An analysis of the causes of meandering tracks of typhoons

Criteria of the free meandering tracks of typhoons are derived from the general solutions of typhoon motion equations. It is suggested that the meandering motion of a typhoon is caused by the combination of the internal force, the initial speed of the typhoon and the average pressure gradient force of the typhoon volume affected by the environmental pressure field. It is also revealed that under specified circumstances, the meandering may be caused only by the typhoon’s internal force. Finally two examples of fitting calculation are given for illustration.     

Dynamic model of accumulation of total biomass of agricultural crops

Issues concerning the growth and biological time of agricultural crops are under consideration. A closed system of equations is derived for calculating total dry biomass and biological time of plants. The model parameters are given, and the model is verified based on the experimental data of observations of the sunflower in the southern conditions of the Ukraine.     

T106数值预报产品在赣南温度预报中的释用

利用1995年7～9月、1996年7～8月24～144h、1000～500hPa的T106格点资料与赣南17个县（市）的最高、最低、平均温度作相关分析;用逐步回归方法建立了分县逐日滚动预报方程。并用1996年9月份T106格点资料对方法进行检验,同时对预报方法及T106产品在温度预报中的释用能力作了初步分析。     

疏勒河上游流域多年冻土区辐射变化分析

利用2008年7月-2010年10月祁连山区西段疏勒河上游流域多年冻土区苏里梯度观测系统的辐射数据,分析了该区域的辐射变化特征.结果表明,向下短波辐射、向下和向上长波辐射、净辐射月总量季节性变化明显,冬、春季较小,夏、秋季较大;向上短波辐射月总量的季节变化不明显.日平均向下短波辐射、向下和向上长波辐射有明显的季节变化,1月或12月达到最小值,6月或7月达到峰值;1-3月和12月日平均向上短波辐射振幅变化较小,而4月和10月则变化较大.净辐射日变化冬、春季较小,且振幅也较小,夏、秋季较大,且振幅也较大;辐射四分量的日变化都呈单峰型.生长季节的地表反照率较小,非生长季较大;每年10月地表反照率的日平均变化起伏较大,日变化基本呈“U”形,早晚高、中午低.     

Evaluation of different versions of NCUM global model for simulation of track and intensity of tropical cyclones over Bay of Bengal

The global UK Met office Unified Model (UM) is currently operational at National Centre for Medium Range Weather Forecasting (NCMRWF), the global model named as NCUM. An inter-comparison of two different versions of NCUM has been carried out for simulating the track and intensity of Tropical Cyclones (TCs), which formed over the Bay of Bengal (BoB). For this purpose, two series of numerical experiments named as NCUM25 (New Dynamical core with NCUM N512 resolution) and NCUM17 (ENDGame core with NCUM N768 resolution and upgraded physics and data assimilation scheme) are carried out with seven different initial conditions (ICs) for two TCs. The results suggested that the location, intensity, and vertical structure of the TCs are reasonably well predicted by the NCUM17 over the NCUM25. The Direct Position Error (DPE) and landfall error of TCs are reduced in the NCUM17 in comparison to the NCUM25 for all initial conditions. The mean DPEs and intensity error are reduced by 21–41% and 18–21% in NCUM17 over NCUM25 in both the cases respectively. Improvements in mean landfall position errors are shown to range from 43 to 65% in the NCUM17 as compared to the NCUM25. The mean statistical skill scores for rainfall are considerably improved in NCUM17.