哈尔滨雷暴大风天气分型和特征参数分析

使用MICAPS天气资料和探空资料,对哈尔滨市2016-2020年5-9月产生的雷暴大风天气以500 hPa天气系统为主进行分型,并统计低层影响系统和地面天气系统出现的比率。然后利用NCEP资料计算各个雷暴大风天气发生前的环境参量,并采用百分位数法统计各型发生时的物理量,以25%分位数为阈值给出临界值。结果表明:(1)哈尔滨市雷暴大风天气分为冷涡型、槽前型和西北气流型。(2)850 hPa与500 hPa温度差≥24℃,CAPE值≥310 J/kg,0-6 km垂直风切变≥10 m/s,地面露点温度≥12℃对于哈尔滨市雷暴大风天气有良好的指示意义。(3)槽前型雷暴大风天气的850 hPa与500 hPa温度差最小,西北气流型个例中高CAPE值并不多;水汽条件并不是制约冷涡型雷暴大风天气发生的重要因素。     

我国飑线发生条件的研究

使用MICAPS地面气象观测资料和探空资料,对山东省2009—2016年4—9月产生的雷暴大风以500 hPa天气系统为主进行分型,并以低层（850 hPa）中尺度天气系统和地面天气系统为辅对各型雷暴大风进行分类。然后,采用百分位数法统计分析各型雷暴大风发生时的物理诊断量,并给出各物理诊断量的临界值。结果表明：（1）基于500 hPa天气影响系统配置,山东省雷暴大风分为槽前型、槽后型和副高边缘型,再根据雷暴大风落区与850 hPa天气系统的位置关系,又分为切变线辐合类、偏南气流辐合类和偏北气流辐合类3种类型,而根据海平面气压场中天气系统与雷暴大风的位置关系,则将产生雷暴大风的地面天气系统主要归纳为6种类型。（2）将山东省划分为内陆地区和半岛地区,4—6月内陆地区雷暴大风的适用物理诊断量为850 hPa与500 hPa温差（ΔT_850-500）、500 hPa与850 hPa风速差（ΔV_500-850）、风暴强度指数（SSI）和大风指数（WI）,半岛地区代表大气热力和动力综合特征的物理诊断量SSI和WI对雷暴大风的指示性较好。（3）7—8月山东全省,代表大气热力不稳定的物理诊断量即对流有效位能（CAPE）、K指数、抬升指数（LI）、700 hPa与850 hPa假相当位温差（Δθ_se700-850）、强天气威胁指数（SWEAT）,对雷暴大风有较好的指示性。（4）9月山东省雷暴大风主要发生在半岛地区,Δθ_se700-850、SSI、SWEAT和ΔV_500-850对雷暴大风具有较好的指示性。

     

山东省雷暴大风天气的气候特征

应用1971-2008年山东省122个气象站观测资料,对山东省雷暴大风等强对流天气的气候特征进行了分析,并与冰雹天气的气候特征进行了对比。结果表明：山东省雷暴大风年均为46．6d,区域性雷暴大风年均为15．7d,随年代有明显减少的趋势。山东的雷暴大风主要集中在5—8月,7月最多。雷暴大风的地理分布极不均匀,大部分地区年均在l～3d。雷暴大风的影响范围较大,最多可达87个测站。雷暴大风的极大风力一般在8—9级,最大可达12级,极大风速的风向以西北风最多,但在7月以西南大风最多。雷暴大风与冰雹相比,二者出现月份和影响范围有明显差异,冰雹主要集中在4—6月,冰雹影响的范围远小于雷暴大风。     

雷州半岛雷暴大风时空分布与环境参数特征

根据2012—2019年雷州半岛110个自动气象站的资料,统计分析了雷暴大风(风力≥17.2 m/s)的时空分布特征,结果表明:雷州半岛雷暴大风主要发生在3至6月,全年呈双峰型分布,其中5和8月各是1个峰值;具有日强夜弱特征,白天主要发生在午后。雷暴大风主要集中在雷州半岛东部和南部沿海,其中3—6月高值区集中在中北部和南部,7—10月高值区位于南部和东部。雷暴大风关键环境参数中值分别为大气可降水量55.9 mm、对流有效位能2555.8 J/kg、下沉有效位能689 J/kg、K指数37℃、潜在下冲气流指数1.4,特征表现较为明显;但垂直风切变整体表现偏弱,0~6 km垂直风切变6.7 m/s。雷暴大风天气背景主要可归纳为3类:槽前切变型和副高边缘南风型、东风扰动型,占比分别为54%、24%和21%。对比发现,槽前切变型环境参数整体差异较为明显,其中CAPE、风暴承载层平均风速在3种天气背景下差异更为显著。     

南充雷暴大风天气学概念模型和环境物理量分析

利用1981～2016年气象常规观测和自动站资料对南充大风的基本气候特征进行统计分析,重点探讨不同类型区域雷暴大风的天气系统配置和环境物理量基本特征。结果表明：(1)南充雷暴大风按照形成原因主要分为高空冷平流强迫类和斜压锋生类,按落区出现情况分为全市型、东部型和西部型,东部型雷暴大风主要由高空冷平流强迫所致,全市型和西部型雷暴大风过程则多为斜压锋生所造成。(2)斜压锋生类雷暴大风主要发生在显著冷暖平流导致的斜压锋生与锋面动力强迫共同作用的形势下,高空冷平流强迫类则主要是高空强干冷平流的作用。(3)雷暴大风过程发生前大气环境呈上干下湿、湿层浅薄或为“喇叭口”形态,对于不同类型雷暴大风过程发生前的环境物理结构不同,斜压锋生类雷暴大风产生时大气环境多为明显斜压特征,高空常伴有强锋区,低层不稳定能量大,因此热力因子比较重要。高空冷平流强迫类主要发生在川陕槽后强烈冷平流形势下,水平风垂直切变大、要求低层增温快,故热力和动力因子都重要。     

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。     

贵州铜仁雷暴大风天气时空特征及天气分型

利用2016-2021年重要天气报、雷暴观测资料等,统计分析出贵州铜仁雷暴大风的时空分布的特征分析,并对其环流形势及离铜仁较近的怀化站探空特征进行分类分型,结果表明：贵州铜仁雷暴大风主要出现在3月至9月,5月发生次数最多,年均12.5站次,高频时段出现在14时—23时,峰值在22时（北京时,下同）;总体呈现“北多南少、东多西少”的分布特征,且主要以单站雷暴大风天气为主。根据天气形势配置将其分为以下４类：斜压锋生类、低层暖平流强迫类、准正压类和高层冷平流强迫类。其中低层暖平流强迫类根据中低层切变线北侧冷平流的强弱又可以分为：强冷暖平流强迫类、强暖平流强迫类和中间类。总结归纳各类雷暴大风过程的天气环流形势配置及垂直分布特征,可为短期天气预报预警提供参考。     

华南雷暴大风天气的环境条件分布特征

利用中国气象局提供的观测资料研究了2010—2014年华南雷暴大风和普通雷暴的空间分布特征,并将华南春夏两季雷暴大风和普通雷暴的大尺度环境条件进行对比。结果表明:研究的华南区域08—20时(北京时)夏季雷暴大风略多于春季,而普通雷暴夏季样本数约为春季的3.6倍,雷暴大风主要发生在粤西到珠江三角洲地区。相比于普通雷暴,雷暴大风天气发生的环境条件具有更强的条件性不稳定,斜压性和动力强迫更强。春季雷暴大风发生时环境中的大气可降水量和中高层湿度均比普通雷暴更大,而夏季反之。华南春季雷暴动力条件明显优于夏季,而夏季热力强迫的作用大于春季。     

北京地区雷暴大风的天气-气候学特征研究

依据北京近郊地区沙河、南苑和西郊3个测站15年(1990~2004年)的观测资料和常规探空资料,对北京地区局地雷暴大风发生的天气、气候特征和日变化特征进行了统计分析。研究从环流形势、探空结构和环境参数特征入手,分析了有利于北京地区产生雷暴大风的不稳定度指数和能量特征,得出在此期间最有利于雷暴大风产生的探空结构为:低层暖湿,中高层有干冷空气,不稳定度较大,风垂直切变较大。还探讨了一些对流参数,如最佳对流有效位能BCAPE、下沉对流有效位能DCAPE、风暴相对螺旋度SREH、大风指数WINDEX、风暴强度指数SSI、深厚对流指数DCI等对北京地区强对流天气发展潜势的指示意义。     

京津冀地区雷暴大风天气的统计分析

利用海南岛区域加密自动站资料和海口站探空资料,结合ERA-Interim再分析资料对2014—2018年海南岛雷暴大风的强度、时空分布、环流形势和物理量参数特征进行分析研究。结果表明：(1) 海南岛雷暴大风主要出现在5—8月的午后到傍晚时段,最大阵风风速大部分在8级及以上。(2) 雷暴大风的环流形势可以分为三类,即西南热低压型、季风槽型和冷锋型,其中季风槽型根据槽线位置可以分为华南沿海槽型和南海低压槽型。(3) 西南热低压型雷暴大风的大气不稳定能量最大,上干下湿,垂直风切变较小;冷锋型的大气不稳定能量最小,上干下湿,垂直风切变最大;季风槽型的大气不稳定能量较大,整层较湿,垂直风切变最小。(4) 季风槽天气形势下发生雷暴大风时,较容易伴随短时强降水天气,西南热低压型的雷暴大风风力比其他类型更大。

     

河北廊坊雷暴大风的气候特征

利用1970~2012年廊坊地区9个气象站地面雷暴大风观测资料,采用趋势分析、滑动t检验、小波分析和最大熵谱分析等统计方法,系统分析了该地区雷暴大风天气的时空特征及变化趋势和变化周期。结果表明:廊坊地区的雷暴大风局地性强,43 a间只出现了一次全区性的雷暴大风天气过程,雷暴大风多以单站出现为主。雷暴大风的地域性特征明显,中部的廊坊市及南部的文安、大城站较易出现,而北部发生概率较低。雷暴大风的日、月及年变化特征明显。雷暴与大风主要发生在午后至前半夜,大风发生时间一般落后于雷暴,1 h内的雷暴与10 min以内的大风发生概率最高;雷暴大风3~10月都可出现,主要集中在夏季,发生概率为73.3%;近43 a来,年均雷暴大风日数整体呈现减少趋势,且中部的站点减少趋势最显著,1994年为雷暴大风的显著突变年,其显著变化周期为3.23a。雷暴大风多为"湿"型。     

极端雷暴大风的环境参量特征

为了研究极端雷暴大风天气环境要素特点,选取2002—2017年中国各地区极端雷暴大风个例95个和不伴随强对流的普通雷暴个例95个,通过两者间关键环境参数的对比,揭示极端雷暴大风事件的关键环境参数特征。结果表明:极端雷暴大风天气发生在对流层中层相对干的环境下,表现为400~700 hPa极端雷暴大风对应的单层最大温度露点差和平均温度露点差平均值分别为25.7℃和13.6℃,而普通雷暴的相应值分别为16.2℃和6.5℃。统计结果表明:尽管产生极端雷暴大风的对流风暴和普通雷达对应的地面露点差异并不大,但前者相应的大气可降水量（平均值为37 mm）明显低于后者（平均值为51 mm）,差异突出表现在两者湿层厚度的不同上;相对于普通雷暴事件,极端雷暴大风事件对应的对流有效位能值（平均值为1820 J·kg-1）明显高于普通雷暴事件的对应值（平均值为470 J·kg-1）;此外,极端雷暴大风事件对应的对流层中下层垂直温度递减率、下沉有效位能、夹卷层平均风速和0~6 km,0~3 km垂直风切变均明显大于普通雷暴事件对应的相应值。     

雷暴大风、冰雹天气的预报方法研究

采用2007-2015年5-8月NCEP再分析资料和国家站、区域站雷暴大风实况观测资料,利用权重和概率统计相结合的方法,确定与雷暴大风联系紧密的物理量,统计其在所选物理量不同阈值范围内出现的概率,建立雷暴大风概率潜势预报方程,并对预报结果进行检验。结果表明：（1）雷暴大风出现在白天与夜间所选物理量参数有所不同。无论白天或夜间,其在山区与其它地区的物理量阈值亦不同。（2）所选每个预报因子的概率统计结果与雷暴大风发生的环境条件基本相符,该概率由因子达到阈值范围内的样本数和在此区间内出现雷暴大风的样本数两者共同决定的。（3）该方法对08-20时和20-08时两个时段雷暴大风预报的命中率均较好,尤其2016年7月最高,预报概率为\     

天津地区雷暴大风天气雷达产品特征分析

应用2002-2007年天津共46次雷暴大风天气过程的新一代天气雷达资料,并结合灾情报告和地面自动气象站资料,根据雷达基本反射率回波特征,影响渤海西部雷暴大风的雷达回波形态有以下四种类型:弓状回波、阵风锋、带状回波和零散椭圆状回波,其中弓状回波对应的雷暴大风天气最为强烈,特别是弓状回波的前部和顶端突起部分;同时弓状回波主体维持时间与雷暴大风维持时间基本一致.另外,应用垂直积分液态水含量产品(VIL)进行了统计分析.结果表明:当VIL值达到或超过40 kg·m~(-2)时,随后VIL值的快速减小对于预警雷暴大风天气有指示意义,这种信息一般能够提前10分钟出现.此外,分析了雷暴大风的路径来源有四类:分别是北方路径有9次,西北路径占19次,西方路径14次和其他路径4次,其中北方路径带来的灾害相对严重.这些特征对预警渤海西部雷暴大风天气提供使用价值,同时也可提供其他地区参考使用.     

导致区域性雷暴大风天气的云型分类及统计特征分析

利用2005—2011年的静止卫星、常规探空和重要天气报资料,文章选取了18次典型区域性雷暴大风过程,在分析500 hPa天气形势基础上对导致雷暴大风的强对流云型进行了分类分析,其发展过程可划分为初始、发展、成熟和消亡四个阶段。对静止卫星观测的定量特征分析表明,对流云团中IR1通道和水汽(WV)通道的亮温差基本为负值,其值的不断减小预示着强对流在持续发展;在监测和预报雷暴大风天气时,需要特别关注长椭圆形强对流云带的右侧和其右侧的孤立对流云团,尤其是TBB(红外亮度温度)低负值区、TBB高梯度区、IR1和WV通道亮温差值区及大梯度区均配合的区域。在定性分析的基础上对静止卫星IR1与WV通道的亮温特征进行了定量统计分析,获得了雷暴大风出现站点附近的红外亮温、水汽亮温、IR1与WV通道亮温差和红外亮温梯度的分布情况,结果发现大部分站点的雷暴大风天气出现在以下时段:红外亮温由急剧下降到平缓下降之间的过渡期;IR1与WV通道亮温差由迅速下降转为缓慢下降或稳定少变的时间点前后,且多数处于IR1和WV通道亮温差由正转负临近的时间段内;红外亮温梯度达到最大的时间点附近或开始下降的时候。     

台风影响型雷暴大风环流及物理量特征

该文统计了广西2006～2008年台风影响型雷暴大风发生情况,分析雷暴大风500hPa高度场和地面气压场特征,对相关的物理量进行了诊断分析,结果表明:(1)台风中心进入南海北部海域,华中、华南及华南沿海地区具有明显的"两高一低"的环流特征;(2)台风影响型雷暴大风出现在7～9月份,多发生在午后,峰值出现在16时左右;(3)台风影响型雷暴大风产生前,广西大部地区大气层结存在不稳定能量聚集,低层有强的水汽辐合,相对湿度增大,在靠近能量锋区移动方向的区域整层大气为强的垂直上升运动,中低层有正涡度配合.     

基于模糊逻辑的雷暴大风和非雷暴大风区分方法

雷暴大风往往伴随飑线、阵风锋、龙卷等强对流天气而出现,风速大、发展迅速、突发性强,对生命财产安全造成极大威胁,因此对雷暴大风的监测与预报具有重要的意义。然而,雷暴大风监测一直也是强对流监测的难点。本文在地面气象观测站大风记录的基础上,结合多源数据(包括雷达、卫星、闪电、温度、露点等观测数据),利用模糊逻辑算法,实现雷暴大风与非雷暴大风的有效识别,可对雷暴大风进行实时监测。具体算法为:首先,基于历史样本数据的统计得到各变量的概率分布函数,进而得到各参数隶属度函数;然后采用概率重叠面积方法,确定各项质量控制数据的权重;最后通过选取判断概率阈值Q的方法,区分雷暴大风与非雷暴大风。通过对2010年全国50873条人工观测大风数据的识别结果检验表明,该算法能有效区分雷暴大风与非雷暴大风,当Q选取0.55时,雷暴大风的识别准确率POD约为0.76,误识别率约为0.18,雷暴大风CSI指数约为0.67。文中选取了两次大风过程,算法正确地识别了11个非雷暴大风记录,5个雷暴大风记录。本工作能一定程度上提升雷暴大风的监测效果、完善强对流监测业务体系。     

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。     

淮河上游短时强降水天气学分型与物理诊断量阈值初探

利用常规高空、地面气象观测资料和NCEP 1°×1°再分析资料,对2001—2010年淮河上游短时强降水过程进行中尺度天气分析和物理量场诊断。然后,根据该区域短时强降水的环流形势和主要影响系统,将短时强降水过程分为副高边缘型、低槽型和台风倒槽型,其中副高边缘型又分为副高和低槽共同影响型、副高控制型和下滑槽副高型,归纳各类短时强降水天气系统配置模型,并提炼出表征短时强降水天气的物理量阈值。结果表明,淮河上游77.8%的短时强降水与西太平洋副热带高压有关,中低层多有急流、切变线和低涡,地面影响系统多为倒槽、辐合线和弱冷锋。短时强降水发生在低层辐合、高层辐散、低层正涡度以及中层上升运动的动力条件下;中低层有较强暖湿空气输送,湿区深厚,强降水发生在假相当位温(θse)大值区顶部;0℃层高度较高,中层风切变小,低层风切变较大,有利于短时强降水发生。     

勃利县雷暴天气统计特征

利用勃利县气象观测月报表资料,统计1994-2013年勃利县雷暴发生次数,结合雷达回波及闪电定位系统分析雷暴气候特点:勃利县雷暴地域性明显;雷暴日分布为双峰型,月分布为单峰型;年雷暴日数虽平均为21.5次/年,但雷暴发生日持续时间长,雷电流强度大。