双流机场副高西部雷暴起止时间初探

分析了双流机场副高西部雷暴开掘形势，结合能量指数，并利用数值预报产品作500hpa、700hpa垂直速度演变预告图，为副高西部雷暴的定位和定时预报提供了一个有用的指标。     

双流机场雷雨的气候特征分析及预报初探

本文根据1986－1995年的双流机场观测资料，分析双流机场雷暴雨的气候特征及变化规律。然后结合形势场的分析建立双流机场雷暴的预报模型。     

双流机场副高西部雷暴起止时间初探

分析了双流机场副高西部雷暴天气形势,结合能量指数,并利用数值预报产品作500hPa、700hPa垂直速度演变预告图,为副高西部雷暴的定性和定时预报提供了一个有用的指标.     

双流机场低云的分析及预报

通过对成都双流国际机场气象台１９８６－１９９５年１０年的地面观测资料进行分析,总结出符合双流机场低云变化客观实际的规律,同时对这１０年中出现低云的较典型的天气过程进行归纳和整理,建立双流机场低云的预报模式,供民航气象人员及相关人员参考。     

垂直能量螺旋度在双流机场雷暴预报中的应用

文章引入垂直能量螺旋度指数的概念,并利用NCEP 1°×1°再分析资料,将其应用于双流机场2011年5月8—9日出现的雷暴天气过程,并对2009—2012年双流机场出现的32次雷暴天气过程进行统计,验证垂直能量螺旋度指数的有效性及普适性。结果表明,该指数综合反映了对流天气发生时的热力效应和动力效应,有明确的物理意义,是诊断和预报强对流天气的有效指数;垂直能量螺旋度对预报双流机场未来3h以内的雷暴天气有一定的指示意义,雷暴天气一般出现在垂直能量螺旋度大于0.62×10-5J·m·kg-1·s-2的条件下。     

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。     

机场雷暴预报的数值预报产品释用方法

应用“指标序列”方法对数值预报产品进行释用，确定出雷暴天气预报方程，并配合应用单站气象要素组成机场航站雷暴预报规则，作出机场雷暴天气预报。     

7．24雷暴过程分析

通过对2001年7月24日双流机场的一次强雷暴过程的环流背景，影响系统以及物理量场的分析，结合卫星云图分析，数值天气预报产品的应用，进行归纳，总结，便于预报员优化利用各种资料，作好雷暴的短期预报。     

武川县某风电场雷暴潜势预报方法分析

文章以武川县某风电场为分析区,选取对流有效位能、K指数、抬升指数、700h Pa假相当位温、垂直速度等5个对雷暴具有较好指示意义的预报因子,利用2010—2011年5—9月武川站雷暴日资料和NCEP/NCAR逐6h的1o×1o再分析资料建立雷暴潜势预报方程,为风电场安全运行提供依据。对2012年雷暴预报效果检验表明,该方程对雷暴天气具有一定的预警能力,预报方程的命中率为80.6%,虚假报警率为67%,能够成功预报出该风电场两次较为严重的雷击事故,可用于支撑该风电场的雷暴预警服务。     

双流机场低能见度天气预报方法研究

在信息量较大, 而预报对象与预报因子的关系又不清楚的状况下, 智能机器学习方法是解决这类问题的较好手段。利用1997—2001年成都站的常规探空资料和双流机场的地面观测资料, 使用支持向量机 (Support Vector Machines, 简称SVM) 方法, 选取多种核函数进行双流机场低能见度天气的预报建模试验。测试结果表明:以径向基函数和拉普拉斯函数构造的SVM预报模型实验效果最好, Ts评分分别为0.287和0.292, 远高于双流机场低能见度天气出现的频率 (0.155)。试验结果还表明:以径向基函数构造的SVM预报模型空报较多, 漏报较少; 而以拉普拉斯函数构造的SVM预报模型空报较少, 漏报较多。因此, 如果强调模型对低能见度天气预报的准确性, 则应采用以拉普拉斯函数构造的预报模型, 如果强调对低能见度天气的预防性, 则应采用以径向基函数构造的预报模型。     

基于地基微波辐射计资料对成都双流机场两次雷雨过程的分析

利用地基微波辐射计资料,比较了2017年7月成都双流机场的两次雷雨过程,根据天气形势分为"两高切变"和"东高西低"2类,在此基础上分析微波辐射计要素变化特征,结果表明:在垂直方向0～10 km,以相对湿度达到80%来区分干区和湿区,则两次过程前3 h,相对湿度在垂直方向均呈现"上下干、中间湿"三层结构,并早于近地层前2 h达到饱和状态;过程期间相对湿度呈现"上干、下湿"两层结构;过程结束后湿层抬高,低层变干。两次过程水汽含量充沛,保持在70 kg/m~2以上,峰值超过85 kg/m~2。每一次中阵雨发生后水汽含量都会短暂回落,但仍高于过程前的数值,不足2 h后再次发生中阵雨。由0℃线高度变化可知,降水过程中,暖区(温度≥0℃)内相对湿度≥90%;云中液态水含量主要分布于6 km以下,温度在0℃以上的液态水占比很高,故两次过程以暖云降水为主。雷雨前1 h左右有"低层气温上升,0℃层抬升,K指数、CAPE指数也明显增大"的典型特征。降水发生在相对湿度、水汽总含量、云中液态水含量和稳定度指数快速增长的波峰中。     

成都双流机场低跑道视程特征及其与气象要素的关系

本文利用成都双流机场2004~2015年逐时观测资料,分析了双流机场低跑道视程(RVR<550m)特征。双流机场低RVR主要出现在11~3月,05~10时出现最多,当出现低RVR时,维持在II类运行标准内的比率仅为25.9%,可实施II类运行的时间有限,低于起飞最低标准的比率为49.8%。通过对出现低RVR时,能见度、风速、温度、相对湿度和修正海平面气压逐月分布的特征分析,提取预报依据,构建了双流机场低RVR预报思路。     

简析基于GFS集合预报乌海地区雷暴活动特征

文章主要选取2012—2013年NCEP再分析平均资料,运用天气要素合成对比分析方法,分析了乌海近两年雷暴时间分布和对应要素时空变化的基本规律。总结乌海雷暴天气的特点和影响雷暴的天气系统,利用GFS集合预报模式综合性地说明空间天气要素统计划分对2014年7月31日中小尺度天气系统雷暴活动进行预报的方法。运用云物理反演和空间要素分层聚类的方法对雷暴单体在有效的时间内进行跟踪,获取其运动天气要素随时间序列变化的运动机理,为相关雷暴灾害影响分析提供参考性分析方法。     

双流机场一次低能见度天气过程分析

利用机场常规观测资料(METAR报文)、ERA-Interim(1°×1°)再分析资料和温江气象站一日两次的探空资料,对2016年12月7~8日双流机场一次持续性低能见度天气过程进行了研究分析。结果表明:500hPa环流背景与此次低能见度天气过程的变化密切相关;逆温层高度及厚度的变化对整个演变过程起主导作用,同时逆温层的长期存在直接导致此次天气过程持续时间较长;晴朗的夜空、逆温层、地面冷却辐射、水汽饱和以及近地面的微风状况,共同作用致使生成辐射雾导致7日15时能见度急剧下降;整个过程地面风场处于微风条件且气压逐渐降低,两者对能见度的变化未起到决定性的作用。     

伊宁机场雷暴的统计预报方案

通过对伊宁机场天气资料及其组合的计算,寻找一些与产生雷暴关系较为密切的因子,利用统计预测中多因子综合相关法建立预报方程。     

首都机场雷暴大风的初步研究

雷暴大风是航空飞行的主要威胁之一。气象预报员预报雷暴引发的突如其来的短时强阵风难度较大。文章把McCann提出的WINDEX经验方程应用在首都机场地区,利用2006—2010年54511台站的探空资料计算经验指数WINDEX,并与首都机场地区雷暴引发的强阵风进行了对比分析。建立了雷暴强阵风的预报工作程序。     

中川机场雷暴的气候统计特征

利用兰州中川机场1986～1995年的气象资料,通过统计分析,揭示出兰州中川机场雷暴变化特征。结果显示:中川机场雷暴集中在5～9月,以高空槽后西风气流中存在冷温度槽形势的热雷雨居多。     

福州长乐机场雷暴及风切变天气特征

利用福州长乐机场1998—2015年雷暴观测资料、2010—2015年自动站观测资料及美国国家环境预报中心(NCEP)逐日再分析资料,对机场雷暴及其伴随的风切变天气特征进行统计分析。结果表明:长乐机场雷暴天气一年四季均有发生,夏季最为频繁,且持续时间较长;雷暴具有明显的日变化特征,主要出现在午后至傍晚,持续时间一般在2 h内,l h以内居多;长乐机场偏西方向是雷暴生成最多的方位。54%的雷暴发生前3 h至结束后3 h内伴有风切变,且偏西方向的雷暴伴有风切变的概率较大。长乐机场弱风切变出现的次数远高于中等强度风切变,而强风切变出现次数最少,且出现在偏西方向的概率较高。伴有风切变的雷暴天气主要有4种环流类型:南支槽型、华北槽型、副高控制型及热带气旋型。     

利用双隐层BP网络进行雷暴潜势预报试验——以太原为例

利用太原地区探空资料,结合闪电定位资料,采用神经网络法对太原地区雷暴天气进行潜势预报.选取与雷暴发生相关性较好的探空因子作为预报因子,对其进行归一化处理,输出采用两级分类,构建双隐层的BP网络,并应用独立样本进行预报检验.结果表明,在相同条件下,与单隐层BP网络相比,双隐层BP网络显示了其在解决分类问题上的优势;与多元统计回归法相比,双隐层BP网络获得更高的雷暴预报TS评分及更可靠的结果,显示出神经网络良好的非线性问题处理能力.并且对雷暴预报结果的规律进行了分析与讨论,说明探空因子与雷暴的发生有着密切的联系.