石家庄暴雪天气过程中相态转变的温度指标分析

利用1999—2017年石家庄国家基本气象观测站的降水实况资料,统计出暴雪天气过程,在分析其地面和高空影响系统的基础上,着重分析暴雪天气过程中温度场的变化特征。结果表明：暴雪天气过程的地面影响系统为冷高压和低压倒槽共存的形势,但高空系统存在差异;没有相态转变而以固态雪的形式出现的暴雪天气过程中,对流层中没有逆温层,整个对流层温度小于0 ℃,且700 hPa高度以下的中低空温度小于-5 ℃;有相态转变的暴雪天气过程中,925—700 hPa多存在逆温层,其存在有利于降水的维持和发展,850 hPa和925 hPa可视为特性层,850 hPa温度小于-4 ℃,925 hPa温度小于等于-2 ℃,0 ℃层的高度位于950 hPa以下,可作为预报雨或雨夹雪转雪的参考指标;地面气温大于0 ℃且小于1 ℃可视为过渡相态雨夹雪的地面气温临界值。     

吉林省中部半山区降水相态特征及温度预报指标初探

本文以吉林省辽源站为代表,并选取辽源市2008-2012年降水、高空和地面实况观测资料,分析研究吉林省中部半山区降水相态(指雨或雨夹雪转雪,下同)的影响系统及温度变化特征,结果表明:500h Pa低涡槽(包括低槽)、850h Pa切变或低涡槽、地面气旋(蒙古气旋、华北气旋)等影响系统共同作用是辽源市雨雪相变天气过程的典型形势,但低层系统对降水相态的影响较高层系统更为明显。分析降水相态的温度变化特征得出雨或雨夹雪转雪时的温度阈值和预报指标为:T700≤-5℃;T850≤-1℃;T地面≤1℃。     

一次寒潮的降水相态变化分析

本文利用MICAP3.2资料、常规观测资料、自动站资料和多普勒天气雷达资料分析2014年5月2日一次寒潮天气背景下降水相态的成因。结果表明:此过程是高空较强冷空气与南部低压系统共同作用产生的由雨转为雨夹雪后转雪的降水相态的变化。从高空形式场分析,0℃层迅速下降,850 h Pa已达-2℃以上及地面气温在0℃左右是产生降雪的指标。     

丹东冬季降水相态判据研究

利用丹东1979-2012年10月至翌年4月逐日降水、天气现象、高空探空资料及NCEP0.5°×0.5°（部分2.5°×2.5°）再分析资料,对丹东地区冬季不同相态降水气候及大气层结特征进行了统计分析, 并对不同相态降水典型个例进行了分析。结果表明：丹东地区虽地处北方,但冬季降水相态多样。在秋冬、冬春过渡和严冬不同时段,大气不同层结不同相态降水气温阈值范围不同,建立了丹东冬季不同大气层结降水相态判据。大气不同层结前期特别是近地面层气温背景与不同相态降水的发生与转换关系密切,可为动态预报降水相态提供了参考。850 hPa及以下中低空温度条件对冬季降水相态形成至关重要,850 hPa的0℃线能较好区分雨和雪区大致范围,925 hPa的0 ℃线能较好区分雨夹雪和雪以及雨夹雪和雨大致范围。     

河南省一次强雨雪相态多次转换成因分析

利用常规气象观测资料、地面自动站资料、欧洲再分析资料（ERA5 025°×025°),对2020年1月5—7日河南省强雨雪过程中雨雪相态多次转换成因进行分析。结果表明：500 hPa高空低槽、中低层切变线、西南（东南）暖湿急流与低层冷空气在强雨雪区交汇为强雨雪提供了动力、水汽条件,亦为雨雪相态转换提供了有利的温度条件。冷空气分别从东路和中路南下影响河南,导致近地层明显降温是雨转雨夹雪或雪的主要原因之一,而冷空气的强度和厚度是决定降水相态的关键因子。中层和近地面暖层厚度对降水相态至关重要。本次过程降水相态为纯雪时,冰雪层和冰水混合层厚度超过2 980 gpm,中层无暖层,近地面0 ℃线低于975 hPa;降水相态为雨夹雪时,有时无冰雪层,冰水混合层厚度超过1 400 gpm,中层有时有暖层,但整层暖层厚度在900～1 330 gpm;雨转雨夹雪发生在地面气温低于21 ℃时,雨夹雪出现在地面气温11～21 ℃时;纯雪发生在地面气温≤11 ℃时。     

山东冬半年降水相态的温度特征统计分析

采用济南和青岛1999-2011年的降水、高空和地面观测资料,研究了山东冬半年降水相态与影响系统的关系及温度垂直变化特征,获得不同降水相态的温度预报指标.结果表明:(1)降水相态变化与影响系统有关,江淮气旋和回流形势产生的大雪以上强降雪存在雨雪转换,低槽冷锋、黄河气旋和切变线(低涡)多产生中雪以下直接降雪.(2)无相态变化的降雪过程一般发生在温度较低、垂直变化单一的条件下,850 hPa以下各层均有明显温度阈值.(3)有相态转换的降雪过程中,850和925 hPa的温度对于雨、雪、雨夹雪的识别没有明显指示性,1000 hPa以下的温度最为关键,将925 hPa以下各层与地面的温度结合起来判别相态,较使用单一特性层温度更为可靠;冰粒区别于其他降水类型,在温度场上的显著特征为700 hPa的温度较高.(4)0℃层高度可用于雨雪转换指标:降雨时0℃层高于925 hPa或在925 hPa上下,当0℃层的高度降至1000 hPa上下时转为降雪.(5)雨夹雪和冰粒发生在有雨雪相态转换的降水过程中,为过渡形态,不会单独出现.     

青岛冬半年降水相态统计分析及判别方法研究

通过对2006—2015年青岛冬半年不同相态降水的统计分析得出,青岛冬半年纯雨日数1月最少,纯雪日数2月最多,12月和1月是雨夹雪及雨雪转换日数占当月降水日数比例最高的两个月。通过个例分析表明,雨雪转换过程多与冷空气入侵相联系。温度场和风场条件能较好地反映出雨雪转换的特征,降温和风向转换在850 hPa以下层更为明显。探空资料分析表明,850 hPa、925 hPa、1 000 hPa和地面气温对不同相态降水都有很好的指示意义,越低层指示性越好。0 ℃层高度对不同相态降水同样具有指示意义,100～500 m高度是雨雪转换的关键高度层;以不同高度层气温为指标确定出青岛冬半年降水相态预报判别指标。     

北京降水相态判别指标及检验

为提高降水相态预报准确率,以北京南郊观象台为代表站,选取1951年1月至2011年4月逐日20时至20时出现的雨夹雪日数,统计分析其月变化特征;再选取2000-2011年10月-4月08时和20时出现的雨、雨夹雪、雪个例,使用与降水个例对应时次的地面及高空常规观测数据,统计分析各层常用气象要素在各降水相态判别中的作用,并找出主要影响因子及降水相态判别指标;应用多元回归方法,建立降水相态统计预报方程,并对方程及判别指标进行检验。结果表明：雨和雪的温度、露点平均值在低层（地面到850 hPa）有明显差异,但随着高度增加其差异逐渐减小;因雨和雪的温度露点差平均值各层差异均很小,使用温度露点差很难区分降水相态;经过对2011年11月至2012年3月出现的降水相态进行检验可知,总结出的地面温度和露点判别指标以及降水相态统计预报方程均有一定的参考价值,可为今后做降水相态预报服务提供参考依据。     

四川省降水相态识别判据研究

本文运用1981~2013年四川省156个国家级地面观测站的原始气象记录整编数据,分析了四川省雨、雨夹雪和雪三种降水相态的气候分布特征,并从地面要素和高空要素两个方面详细分析了不同降水相态对应的变量阈值,主要结论如下:(1)降雨日数的第一特征向量近些年呈现出减少趋势,第二特征向量在雅安和广元地区的降水日数有所增加,攀西地区降水日数在减少;从降雪日数的第一特征向量看,四川地区降雪日数近些年也呈现减少趋势,第二特征向量四川中部一线近些年的降雪日数有所增加;雨夹雪日数第一特征向量说明四川大部分地区雨夹雪日数近20年都在减少,阿坝州地区的雨夹雪日数在增加,第二特征向量的趋势并不明显,第三特征向量近15年盆地地区的雨夹雪日数有所增加,川西高原和攀西地区的雨夹雪日数在减少。(2)地面和高空近地层的温度(T)和露点温度(Td)对区分降水相态有较好的指示意义。盆地西部,T_850hPa对三种降水相态有较好区分;盆地南部,各要素都能很好的区分雨和雪两种降水相态,但是雨夹雪与雪并不好区分;盆地东北部,只有H_{700-第一层}较容易区分三种不同的降水相态。川西高原上,H_{500-第一层}为区分三种不同降水相态的最佳高空要素;攀西地区,T_第一层、T_600hPa、零度层高度3个要素是识别三种不同降水相态的较好指标。      

安徽冬季地面降水相态的判别研究

文章对安徽省2000—2009年11月至次年4月的雨、雨夹雪、雪和冻雨四类降水相态样本的温度、相对湿度和假相当位温分布特征进行了分析。从地面到500 hPa,气温、相对湿度和假相当位温对平原、山区的地面降水相态的区分能力均逐渐减弱,且相对湿度对降水相态的区分能力远弱于气温和假相当位温。在同一气压层上,假相当位温与气温对平原地区地面降水相态的区分能力相当,而假相当位温在某些气压层上对山区降水相态的区分能力略优于气温。在不同气压层上,平原地区各降水相态的气温和假相当位温均接近正态分布,山区假相当位温相对于气温更接近正态分布。因此假相当位温更适合作为地面降水相态的判别因子。选取地面到500 hPa共6个气压层(山区5个)的假相当位温作为地面降水相态的判别因子建立多级判别方程,利用2010年的降水相态样本对所建立的多级判别方程进行独立性检验。结果表明:多级判别方程对雨、雨夹雪或雪、冻雨的区分能力较好,对雨夹雪与雪的区分能力相对较弱。利用T639模式资料对两个降水相态复杂个例进行预报检验,多级判别方程能较好地预报雨雪转换的时间及区域,对降水相态的预报具有较高的参考价值。     

吉林省参考作物蒸散量的时空变化特征及影响因素

基于吉林省50个气象站1960—2014年逐日最高气温、最低气温、日照时数、风速数据,采用Penman-Monteith算法,计算各站逐日参考作物蒸散量,进而计算各站及全省四季和年平均参考作物蒸散量,利用数理统计方法,结合地理信息系统软件,分析参考作物蒸散量的时空变化特征及主要气候影响因子。结果表明:近55 a,吉林省年平均参考作物蒸散量为876 mm,年参考作物蒸散量呈显著下降趋势(p <0. 01);空间分布差异显著,由东南向西北逐级递增,56%的站点呈显著下降趋势(p <0. 05)。参考作物蒸散量夏季最大、春季次之、冬季最小,且均呈下降趋势,但只有春季的下降趋势显著(p <0. 01);春、夏、秋、冬季与年平均参考作物蒸散量在空间分布上基本一致,但气候倾向率为负值以及通过显著性检验的站点数依次减少。全省四季和年参考作物蒸散量均与降水呈显著负相关,与日照时数、风速、最高气温呈显著正相关;其中年、春、夏、秋季与气温日较差以及春、夏、秋季与平均气温也呈显著正相关;冬季与最低气温、平均气温呈显著正相关;而典型站点参考作物蒸散量各季节影响因素及影响大小略有差异,各气象因子的共同作用导致了参考作物蒸散量的变化。     

卫星遥感技术在吉林旱涝灾害监测与评估中的应用

基于NOAA、EOS/MODIS、HJ-1A多源卫星数据,利用植被供水指数、水体指数,对吉林省2015年伏旱、2017年7月暴雨洪涝灾害进行遥感监测和精细化定量评估分析。结果表明:(1) 2015年7月吉林省中西部旱情逐步发展; 8月初,各县(市)旱田均有不同程度的干旱发生,重度干旱面积小,轻度干旱面积大,中度干旱次之。其中农安县受旱最重,其次为九台市和通榆县,利用实地调查点观测数据进行检验得出干旱监测的准确率达79%。(2) 2017年7月13日、19日暴雨过后,永吉县境内的河流河段明显增宽、水库面积明显增大,新增水域面积较多的为一拉溪镇、万昌镇、口前镇,水淹旱田面积较多的为口前镇、一拉溪镇、西阳镇。     

沈阳春玉米不同生育阶段需水量及缺水量变化特征

基于1960—2016年沈阳5个气象观测站玉米发育期资料及气象观测资料,计算春玉米不同生育阶段需水量、有效降水量,进而计算水分盈亏指数并分析其变化特征。结果表明:沈阳市春玉米除播种—出苗、出苗—七叶及拔节—抽雄期有效降水量呈增加趋势,其他发育阶段及全生育期呈显著减少趋势;全生育期及各生育阶段需水量均呈下降趋势;全生育期缺水量总体以下降为主,其中拔节—抽雄期处于强下降趋势,播种—出苗和出苗—七叶期呈弱下降趋势。沈阳北部有效降水量偏少、需水量偏高,是缺水量高值区;拔节—抽雄期缺水量最大。     

中国地区集合预报产品自适应递减平均偏差订正法的改进研究

基于中国地区T213集合预报产品2 m温度预报数据,采用卡尔曼滤波类型的自适应递减平均法进行偏差订正处理,原方案在剧烈降温天气订正效果表现不理想。通过对递减平均参数w的重新构建得到改进的订正方案w(i,p)(i为站点信息,p为天气过程信息),在此基础上进一步优化对历史信息的有效提取,得到改进的方案w(i,p)相似法和w(i,p)统计法,并进行效果检验。结果表明:改进为包含空间和天气过程信息的函数w(i,p)后方案的订正效果得到不同程度的提高,其中24 h剧烈降温预报各成员预报均方根误差平均减小了0. 15℃;而进一步改进的w(i,p)统计法在当前几种剧烈降温预报中订正效果最优,其集合平均偏差与w(i,p)方案相比减小2. 54℃。     

基于标准化降水指数的沧州干旱时空特征

使用河北省沧州市14个气象站1966—2017年逐月降水数据,采用标准化降水指数(SPI)分析该区域干旱时空特征。结果表明:(1)沧州年际干旱频率为26.9%,全域性、区域性、局域性干旱出现几率接近,轻旱、中旱较多,干旱范围与强度呈正相关,2003年后旱情减轻。干旱频率与强度呈负相关,西部干旱频率高、强度低,中部、东部频率低、强度高。(2)季节干旱频率为69.2%,春旱、冬旱发生频率高,多为全域性,但夏旱、秋旱发生后平均干旱强度更大。1980、1990年代和21世纪初旱情较重,2007年以后旱情减轻。空间分布上,夏旱的频率、强度分布与年际分布较为相似,与春旱分布几乎相反,秋旱、冬旱分布较为平均。全市旱涝变化较为一致,中部区域最为同步。     

脉冲风暴造成的山西北部三次冰雹天气对比分析

利用加密自动气象站资料、多普勒雷达产品、NCEP/NCAR FNL 1°×1°再分析资料、灾情调查等资料,对2017年出现在山西北部的三次冰雹天气过程进行了对比分析。结果表明:(1)三次脉冲风暴冰雹过程均发生在500 hPa中高纬地区为"两槽一脊"型、槽后偏西北气流的环流背景下,低层切变线或涡旋是主要触发系统。冰雹出现在低层辐合线的东南侧暖区内。低层触发系统不同,大气不稳定度不同,造成的强对流落区和强度差异很大。(2)脉冲风暴冰雹过程中,从低层到高层风向随高度呈现一致的顺时针旋转,从低层到700 h Pa附近风速随高度增加,0～6 km风垂直切变为1×10^(-4)～7×10^(-4)s^(-1),均小于冰雹天气阈值。(3)脉冲风暴的雷达回波呈块状,强回波中心高度位于-10℃等温线所在高度以上,初始高度在7 km以上,上冲云顶高度大于12 km;脉冲风暴的形成、发展和结束与雷暴云顶的上冲、下降和崩溃紧密联系。可以利用上冲云顶的形态判断风暴的生消,但要抬高仰角到8 km左右高度观测,才有助于提前发现脉冲风暴。径向速度场上三次过程有明显差异,表现为降雹持续时间与辐合层厚度密切相关,辐合层越厚降雹越剧烈,持续时间越长;以单体形式在低层出现辐合、高层辐散的速度场发展迅猛程度要比多单体更剧烈,带来的灾害更严重;强对流发生前,VIL最大值大于35 kg·m-2,降雹前VIL出现跃增,跃增量大于29 kg·m-2。(4)基本反射率剖面图上,脉冲风暴产生的旁瓣回波的空间结构表现为与高反射率因子核区垂直,强度小于20 d BZ的弱回波带,旁瓣回波从风暴强中心边缘向低方位角方向伸展。三次过程中,出现旁瓣回波和三体散射的冰雹过程持续时间更长、灾害程度更重。     

2017年湖南一次特大致洪暴雨过程的水汽特征

利用湖南省区域自动站和常规观测站降水资料、NCEP/NCAR和JRA-55再分析资料及湖南省气象台大气河预报业务产品,分析了2017年6月22日至7月2日湖南一次特大致洪暴雨过程的雨洪和水汽输送异常特征,以及大气河水汽输送对强降雨的影响,在此基础上定量分析了强降雨区各边界的水汽收支状况及各水汽轨迹的贡献。结果表明:此次强降水过程分为三个阶段,第一、第三阶段降雨的范围、强度均明显大于第二阶段。欧亚中高纬稳定的"1槽1脊"环流形势、低纬较稳定的西太副高及其外围强劲的水汽输送是此次暴雨发生的环流背景。水汽通量、水汽通量散度、比湿等物理量的水平及垂直分布对降水的阶段性特征和位置、强度变化有很好的指示作用。三个强降雨时段,来自孟加拉湾、南海和西太副高西南侧的水汽输送表现出不同的强度和位置,造成到达湖南境内的偏南水汽输送空间异常程度不同。大气河的强弱及其水汽输送通道、辐合区位置以及强降雨区各边界水汽净收入对强降水发生、发展起关键作用。水汽后向轨迹分析表明,低层偏南的水汽输送是此次极端强降雨较长时间维持的重要因素,而来自北方的干冷空气侵入利于大气斜压性增强和对流不稳定维持,是第二阶段降水强度弱于第一、第三阶段的另一原因。     

北方降水性层状云人工增雨潜力区的逐步判别研究

利用1991~1999年9年间飞机人工增雨外场试验期间长春市气象局07:00或19:00(北京时，下同) 的701测风雷达和吉林省气象台713数字化雷达观测资料，依据穿云实际宏观观测资料将增雨潜力区分为:Ⅰ级（较大）和Ⅱ级（较小）。然后应用逐步判别方法求得500 hPa风速的南风分量、回波顶高度、负温层回波厚度/正温层回波厚度、0℃层高度/回波顶高共4个气象因子参加的两组判别函数S1、S2。再用Microsoft VB6.0可视化编程语言，以作业前最近时次探空报中500 hPa风向风速和雷达回波参数为基础将全省划分成9个催化作业区域，根据云系主体回波所在区域，对预催化或正在催化的层状云系进行自动解报、逐步判别方程计算和增雨潜力的自动显示。     

基于Landsat遥感影像资料的新疆阿尔泰山圆叶桦的空间变化特征

利用1990、2000、2013年6-9月阿尔泰山地区Landsat遥感影像资料,综合运用遥感技术及相关分析方法,研究近24 a阿尔泰山圆叶桦的空间分布及其动态变化。结果表明:(1)阿尔泰山圆叶桦主要分布在86.5°E-89.5°E、47.6°N-49.2°N,近24 a来阿尔泰山圆叶桦的分布面积整体呈增长趋势且幅度较大,增长速率较快;(2)圆叶桦主要分布在海拔2000~2400 m之间,其分布高度随时间整体呈上升态势,上升速率为0.87 m·(10 a)^-1;(3)圆叶桦主要分布在阴坡,占比达58%,近24 a来随着海拔上升在阳坡的分布逐渐增加、阴坡相反。     

秦皇岛气象因素对儿童下呼吸道疾病就诊人数影响及预测研究

呼吸系统疾病对儿童的身体健康有极大影响,其发生与气象条件有密切关系。为探讨秦皇岛地区气象条件对儿童下呼吸道疾病的影响,预测就诊人数,为医疗气象服务提供新方法,利用秦皇岛地区2015-2016年儿童下呼吸道疾病就诊人数资料和同期气象资料,分别使用逐步回归分析和BP人工神经网络建立儿童下呼吸道疾病就诊人数预测模型,并对预测效果进行评价。结果表明,气象条件对儿童下呼吸道疾病的发生有显著影响,特别是阶段性天气变化与气候异常对就诊人数影响较大。就诊人数与气温及平均相对湿度呈负相关关系,与气压、风速及前72 h气温变幅呈正相关关系,与气温相关性最好,与气压、平均相对湿度相关性次之。逐步回归法与BP人工神经网络模型的预测准确率分别为72.75%、76.30%。2种预测模型中,BP人工神经网络模型的整体表现更为出色。