基于雷达回波拼图资料的风暴单体和中尺度对流系统识别、跟踪及预报技术

以中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室的区域雷达组网三维数字产品作为数据输入,在雷达基数据的SCIT(The Strom Cell Identification and Tracking)算法基础上,完成了三维格点风暴单体识别、追踪和预报,用Davis发展的客观诊断评估方法识别雷达拼图资料中的中尺度对流系统,实现了雷达数据的中尺度对流系统识别、跟踪和预报,并利用这两种方法对多个强天气过程进行风暴和中尺度对流系统识别、跟踪及预报.在单雷达区域内用原SCIT和修改后的SCIT算法做了风暴单体定量识别检验.结果表明,(1)修改后的SCIT算法能够实现三维风暴的自动识别、跟踪和预报,在单雷达区域内与原算法识别风暴数量大体相当,中尺度对流系统识别方法能够实现中尺度对流系统的自动识别,并完成跟踪和预报;(2)SCIT算法预报误差较小,中尺度对流系统算法预报误差相对较大,它们的预报误差随时间延长而增大.     

青藏高原上中尺度对流系统(MCS)的数值模拟

A mesoscale convective system (MCS) developing over the Qinghai-Xizang Plateau on 26 July 1995 issimulated using the fifth version of the Penn State-NCAR nonhydrostatic mesoscale model (MM5). Theresults obtained are inspiring and are as follows. (1) The model simulates well the largescale conditionsin which the MCS concerned is embedded, which are the well-known anticyclonic Qinghai-Xizang PlateauHigh in the upper layers and the strong thermal forcing in the lower layers. In particular, the modelcaptures the meso-α scale cyclonic vortex associated with the MCS, which can be analyzed in the 500 hPaobservational winds; and to some degree, the model reproduces even its meso-β scale substructure similarto satellite images, reflected in the model-simulated 400 hPa rainwater. On the other hand, there aresome distinct deficiencies in the simulation; for example, the simulated MCS occurs with a lag of 3 hoursand a westward deviation of 3-5° longitude. (2) The structure and evolution of the meso-α scale vortexassociated with the MCS are undescribable for upper-air sounding data. The vortex is confined to thelower troposphere under 450 hPa over the plateau and shrinks its extent with height, with a diameter of4° longitude at 500 hPa. It is within the updraft area, but with an upper-level anticyclone and downdraftover it. The vortex originates over the plateau, and does not form until the mature stage of the MCS. Itlasts for 3-6 hours. In its processes of both formation and decay, the change in geopotential height fieldis prior to that in the wind field. It follows that the vortex is closely associated with the thermal effectsover the plateau. (3) A series of sensitivity experiments are conducted to investigate the impact of varioussurface thermal forcings and other physical processes on the MCS over the plateau. The results indicatethat under the background conditions of the upper-level Qinghai-Xizang High, the MCS involved is mainlydominated by the low-level thermal forcing. The simulation described here is a good indication that itmay be possible to reproduce the MCS over the plateau under certain large-scale conditions and with theincorporation of proper thermal physics in the lower layers.     

中尺度对流系统产生强降水的临近预报方案

一、前言国家环境卫星、数据和情报服务处(NESDIS)在业务上应用卫星资料估算降水量的工作已有十多年了.在此工作的基础上,NESDIS现正在开发一个暴洪估算模型和临近预报方案(PROFFENS).临近预报方案包括现在天气的详细描述以及未来0-12小时的短期预报两部分(Scofield和Weiss,1977).PROFFENS的研制包括分析降了多少雨以及预报未来0-12小时内将出现多少     

青藏高原上中尺度对流系统(MCSs)的个例分析及其比较

对1995年7月25—28日高原上连续数日出现MCSs的现象进行了红外云图特征及其演变、大尺度环境背景场和对流有效位能的分析。可以发现，所有这些MCSs有着相似的日变化演变过程；它们的初始对流在中午由于日射加热开始活跃，之后迅速发展，这些MCSs在后下午形成，在傍晚达到最强，之后逐渐减弱。其中26日MCS最为强大，它是在单一的强大的近于圆形的高原反气旋高压背景下受强的低层热力强迫和条件不稳定的驱动而发生的。这些发生条件都与高原本身的热力作用紧密相关，所以它的发生发展主要与高原特有的较为纯粹的热力因子相联系。28日MCS是另一个很强的MCS，它明显地受到中纬度西风槽的斜压区的影响，这二个很强的MCS有着不同的发展机制和显著不同的表现特征。     

华南前汛期锋面对流系统和暖区对流系统的多尺度特征和集合预报敏感性对比分析

2018年5月7日华南地区受锋面中尺度对流系统和暖区对流系统影响,出现多条中尺度雨带。其中锋面对流系统形成降雨区范围较广,雨量分布不均;在锋前30～200 km暖区内,多个离散的短生命史β中尺度对流系统形成范围较小的中尺度雨带;而在华南沿海地区中尺度线状对流长度超过300 km,稳定维持时间超过12 h,形成局地300 mm以上的沿海强降雨带。雷达回波分析表明华南地区的锋面对流系统、暖区对流系统均以低质心型对流单体为主,其中锋面对流单体35 dBz回波顶高平均为5.5 km,暖区对流系统35 dBz回波顶高平均为4.7 km。利用ERA5再分析资料诊断降水效率表明,锋面系统降水效率平均在10%～15%,暖区对流系统的降水效率波动明显,瞬时降水效率可超过90%。此次降雨过程中雨滴谱分析表明,小粒子直径、高雨滴数密度的暖云降水特征突出,沿海暖区对流系统在各个降水强度量级上都具有更大的粒子直径和数浓度,因此降水效率较高。预报检验表明主流业务数值模式对于暖区对流性降水预报能力有限,欧洲中心再预报改善了暖区对流性降水离散度分布,中尺度区域数值模式能够反映锋面对流和暖区对流的基本特征,但在沿海暖区对流系统的强度、组织上仍然有偏差。比较锋面降水和暖区降水的集合预报敏感性表明,锋面降水对于锋前低压槽、低空急流等天气系统强迫具有较高预报敏感性,而沿海暖区降水对于上游入流区不稳定能量分布具有更显著的敏感性。     

中尺度对流复合体的降水特征和预报

利用增强红外卫星云图和逐时雨量预测资料，分析了中国大陆上中尺度对流复合体（MCC）的降水强度、范围与MCC云区的亮度温度值、不同亮温区云面积、云区面积随时间的变化率之间的关系。指出在MCC生成－云发展到最强盛阶段之前，降水呈逐渐增加的趋势，最大降水出现在－53℃、云面积达到最大之前1小时左右和MCC中心最冷云顶面积达到最大的时候。出现在长江流域和华南地区的MCC系统降水特征有显著的差异。最后根据MCC云系演变规律提出了MCC的降水预报思路。     

基于雷达资料四维变分同化及云模式的中尺度对流系统数值临近预报试验

基于雷达资料快速刷新四维变分同化(RR4DVar)初始化的三维数值云模式,利用京津冀6部新一代多普勒天气雷达和区域自动气象站观测资料,针对2013年7月4日出现在京津冀平原地区的中尺度对流系统(MCS),开展了数值临近预报试验。研究结果表明,充分考虑雷达观测信息的对流尺度数值临近预报具有很大的优势,但也存在不足:(1)模式能够较好地把握中尺度对流系统的组织发展和移动演变特征,对风暴回波带的走向和尺度特征有较好的预报,但对强回波的强度和位置预报存在一定偏差;(2)模式预报可以反映风暴系统的中小尺度扰动特征,对风暴冷池和出流边界(阵风锋)的发展变化均有较为合理的预报;(3)模式对强降水中心和雨带位置的预报有很大优势,能较好地预报弱降水雨带的分布形势和雨量,但对强降水落区的预报偏大;(4)模式对风暴造成的对流性强降水的预报准确率较高,对0.5—10 mm阈值的降水范围预报偏差比较合理,对10 mm以上降水范围的预报偏大,但是对弱降水风暴的弱回波较强回波的预报性能要好;(5)由于三维数值云模式对京津冀复杂地形的处理不够完善,对山前风场预报偏差较大,造成对山前风暴的发展演变和山前降水的预报偏差较大。     

用改良的面积重叠法自动跟踪中尺度对流系统的试验研究

中尺度对流系统(Mesoscale Convective Systems, MCSs)的活动和演变,是造成致洪暴雨灾害性天气的主要因素之一.多年来,许多学者加大了对中尺度对流系统研究的力度.但是,中尺度对流系统的活动及其移动和传播的研究进展一直受到计算机自动识别和跟踪问题的制约.首先介绍了一种基于面积重叠法的MCSs自动跟踪技术,然后针对它存在的问题进行了改良,并应用改良后的面积重叠法对1998年6月至8月的青藏高原上空MCSs进行了识别与跟踪实验.实验结果表明,改良后的面积重叠法的跟踪准确率可达80%,比改良前提高了10%以上.     

基于动态模板函数的线状中尺度对流系统自动识别

在中尺度对流系统(mesoscale convective systems,MCSs)自动识别、跟踪基础上,根据拟合椭圆长轴设计动态模板和得分函数,完成了雷达拼图资料上的线状MCSs自动识别。并利用不同类型中尺度天气过程对算法进行检验,分析结果表明:(1)算法能够实现对线状MCSs的自动识别,由于对流系统分裂与合并造成的回波形态"突变",得分值结果能得到较好的反映;(2)算法能够实现对线状MCSs天气的跟踪,一般情况下跟踪效果较好,在分裂或者合并发生的时刻跟踪效果较差。     

夏季青藏高原上的对流云和中尺度对流系统

运用1998年6～8月逐日逐时日本地球静止气象卫星(GMS)红外辐射亮温资料,计算和分析了青藏高原及周边地区对流云和中尺度对流系统的活动,揭示了它们形成和发展的月际变化和地理分布、强度、日变化、移动和传播等诸多特征,以及与长江流域暴雨过程的关系.     

江苏一次锢囚状MCS和相关中涡旋MCV的观测分析

利用常规地面和高空气象观测资料,结合气象卫星云图和雷达回波,分析了2009年6月14日15—23时(北京时,下同),造成江苏强对流天气的一个中尺度对流系统(MCS)的锢囚状特征的形成过程及其垂直结构。地面中尺度分析表明,雷暴高压东侧在飑前倒槽北端发展的闭合低压环流的东南气流将暖湿空气输送到冷性雷暴高压的北侧形成东南一西北向的暖舌,从而形成锢囚状的结构。长三角探空网资料的垂直结构分析表明,在对流层下部地面到850 hPa为冷性的雷暴高压,在对流层中部700 hPa为冷性的α中尺度涡旋(MCV),而500 hPa已转变为暖性的MCV。静力学关系可以说明MCV仅仅存在于700~500 hPa的原因和MCS下冷上暖的热力结构密切相关。     

2003年淮河大水期间MCS的普查分析

利用GEOS-9卫星红外1云图对2003年6月21日至7月22日淮河流域大水期间的MCS做了普查分析.结果发现：（1）淮河大水期间共有10个MαCS和24个MβCS,其产生频数远大于常年的平均值;（2）绝大部分MCS初生于淮河流域并且其成熟时的位置位于淮河流域是造成这次大水的主要原因之一;（3）淮河流域大水期间部分MCS的形成时间与一般MCS有所不同.最后,结合常规资料对产生MCS的天气背景进行了分类,发现该期间MCS形成的天气背景具有多样性.     

新疆地区一次对流性降水的三维中尺度风场研究

利用2004年外场试验获得的乌鲁木齐和五家渠C波段双多普勒雷达资料, 分析了双多普勒雷达风场反演方法和资料的可靠性, 研究了2004年8月8日发生在乌鲁木齐和五家渠的一次强对流性降水的回波和风场中尺度结构及演变过程。结果表明:这两部雷达观测的回波强度相关很好, 雷达基线上的径向速度基本一致, 资料可靠, 适合进行双多普勒雷达观测; Cressman插值的影响半径的变化对风场的中尺度结构基本没有影响, 径向速度误差引起的风场反演误差与该点所处的位置有关, 1 m/s径向速度误差也不会改变风场的中尺度结构。该过程为对流单体发展为对流带状回波的过程, 在对流单体的左侧生成新的对流单体, 逐步发展为长度约90 km范围的带状对流系统, 该系统恰与较强的东北风和较弱的西风形成的辐合相对应, 上升气流与强对流回波相对应, 不同对流单体有各自相独立的风场结构。用双多普勒雷达观测得到对流系统的内部风场有利于了解对流系统的内部动力过程, 从而探讨降水的形成和演变机理。     

1989年7月川东大暴雨中尺度对流系统分析

使用气象卫星资料，分析了１９８９年７月发生在四川东部的４个中尺度对流系统的特征，第一个系统是由３个对流云团合并而成，生成后快速向前移动，第二个为向后传播。第三个系统生成后，系统的西南部不断生成新的对流单体，使之维持准静止状态，最后一个系统的初期呈胞状结构，后与冷锋结合，成为冷锋云系的一部分，这４个系统都是西南低涡暖切变形势下的产物，随着形势演变，其大尺度环境略有差异。     

基于雷达回波拼图资料的风暴识别、跟踪及临近预报技术

以中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室的区域雷达组网三维数字产品为基础,采用区域增长法实现二维风暴的识别,进而在垂直方向上进行关联以实现三维风暴的识别,并提取三维风暴的特征参数对相邻时刻的风暴进行跟踪,在此基础上对风暴未来时刻的位置及大小进行预报。个例分析结果表明:(1)用区域增长法及垂直方向的投影关联法能够实现三维风暴的自动识别,从风暴特征参数随时间的变化可以看出,体积的变化是风暴不同发展阶段的主要特征,而风暴的平均反射率因子及最大反射率因子随时间的变化特征不明显;(2)采用最优法对相邻时刻的风暴进行匹配,并考虑了合并与分裂的情况,与观测资料的对比可以看出,跟踪还是比较合理,在风暴发生合并或分裂的情况下也能够正确跟踪。对风暴历史时刻的位置通过最小二乘拟合法得到的风暴移向、移速随时间的变化曲线比较光滑,没有出现跳变的现象。(3)风暴位置的预报要好于风暴大小及VIL的预报,其主要原因是由于风暴在不断地发展变化,其合并、分裂也是经常发生的,对于未来发展趋势的预报,仅根据风暴历史时刻的发展趋势还是很难预报的。总体来说,预报误差随预报时效的增大而增加。     

北京地区一次引发强降水的中尺度对流系统的组织发展特征及成因探讨

2008年8月10日白天到夜间,北京地区发生了全市性强降水,其中10日下午15:00-18:00经过城区的三个β中尺度对流单体不但产生强的降水(局地达到45 mm/h和12 mm/5 min的雨强),还出现了明显的组织化发展的迹象。利用北京地区多种高时空观测数据(包括地面自动站、多普勒雷达、风廓线、微波辐射计等)和雷达变分同化分析系统(VDRAS)的高分辨率分析场资料,重点分析研究了这三个对流单体组织发展的特征和成因。结果显示:(1)10日下午城区的短时暴雨与大范围降水云系前部(北京城区南部到房山东部)近地面层β中尺度切变线的产生直接相关,该切变线触发了对流,使对流单体组织化发展成为准南北向排列的β中尺度线状对流系统影响了城区;(2)降水发生前2小时左右,北京本站边界层环境风风向由西南向偏东的转变以及城区局地对流有效位能的短时快速积累,是城区对流得以发展的关键局地环境因素;(3)10日下午北京西北部山区的层状降水系统的低层(500 m以下)形成的西北冷性水平出流与北京东南部低层东南暖平流在城南一带汇合形成的风切变是导致对流单体移进北京后组织化和进一步发展的直接原因。因此,在有利的大尺度环流背景下,对于北京大范围降水而言,预报中需特别注意降水云系移动的近前方、边界层环境风风向的变化(即偏东风的出现),因为大范围降水发生后近地面层所形成的水平出流,可能与其前部偏东环境风构成明显风切变而激发对流的产生和组织化。     

Study on a Mesoscale Convective Vortex Causing Heavy Rainfall during the Mei-yu Season in 2003

The strong heavy rainfall on 3-5 July 2003 causing the severe flooding in Huaihe River basin (HRB), China is studied. It is noted that there are sometimes mesoscale convective vortex (MCV) in East Asia during the mei-yu season. Simulation results from the ARPS (Advanced Regional Prediction) data analysis system (ADAS) and WRF model were used to study the development of the mesoscale convective system (MCS) and mesoscale convective vortex (MCV). It is confirmed that the MCV formed during the development of a...