"94.12"广西大范围暴雨过程的物理量特征分析

以客观分析结果为依据对"94.12"广西大范围暴雨降水过程作了热力和动力分析,了解这次暴雨过程的某些特点和成因,对作好冬季大范围的暴雨预报是有益的.     

1415号台风"海鸥"广西极端暴雨预报偏差分析及地形订正

利用地面自动站降水资料、ERA5再分析资料、广西壮族自治区气象台降水落区和ECMWF模式预报数据对1415号台风"海鸥"在广西暴雨预报偏差进行了分析,并开展了地形降水订正研究.结果 表明,对"海鸥"强降水落区预报准确,但大暴雨以上量级降水明显偏弱,大暴雨和特大暴雨漏报严重.降水经地形订正后,大暴雨以上降水TS(BS)评分由0.19(0.27)大幅度提升到0.35(0.53)且暴雨及以下量级降水评分无明显改变,但地形降水订正方法对特大暴雨仍无明显订正技巧;偏南风、东北风及偏东风在广西复杂地形下均会产生地形降水,实际业务预报中应加以考虑,有助于提升对强降水开始时间的预报效果.     

北京市"7·21"特大暴雨不同预报产品可预报性对比

利用ECMWF、NCEP全球预报产品和BJ-RUC区域预报产品,对比了不同模式对北京市"7·21"特大暴雨暖区降水、锋面降水的预报效果,同时利用WRF高分辨率中尺度模式同化常规观测资料和雷达资料,对此次过程进行数值模拟试验。结果表明:NCEP和ECMWF的全球集合预报产品都能预报出北京市"7·21"特大暴雨过程,但在暖区降水阶段和锋面降水阶段存在6 h左右的时间滞后,且降水量偏小;BJ-RUC区域模式预报出了整个强降水过程,且较好地预报了暖区降水,优于NCEP和ECMWF预报,但锋面降水较之实况锋面阶段降水偏南,预报的降水量小于实况。对于此次特大暴雨过程的模拟,暖区降水和锋面降水的预报要优于业务预报,且暖区降水接近实况降水,但整个锋面降水过程存在3 h的时间滞后。     

江西"98.6"连续大暴雨过程水汽收支分析

利用T106初始场1×1的格点资料,着重对江西"98．6"暴雨过程的水汽输送及本汽收支进行分析,讨论发生连续性暴雨期间的水汽特征,为暴雨预报提供一些参考点。     

淇、卫河流域"96·8"致洪暴雨过程的数值模拟

应用LASGREMM模式,对淇、卫河流域"96*8"致洪暴雨过程进行了模拟预报分析.结果表明,LASGREM模式不仅能较准确地预报淇、卫河流域暴雨落区,而且可以进一步分析天气过程的特点及演变情况.     

甘孜州2004年"6·17"区域性暴雨天气过程分析

甘孜州日雨量≥50毫米的暴雨天气特少,但由于州内特殊的地形、地貌及地质结构等原因,日雨量≥25.0毫米的降水天气过程就足以造成灾害,所以将州内的暴雨标准确定为日雨量≥25.0毫米,24小时内有≥4站出现暴雨定为一次区域性暴雨天气过程.本文从地面、高空影响系统、数值预报产品特征及本地能量特征、客观预报结论等方面对今年"6.17"区域性暴雨天气过程进行分析总结.     

2008年台山市"龙舟水"特大暴雨过程分析

从500hPa环流、850hPa环流、地面形势、卫星云图与雷达资料、地形的屏障作用等方面,分析2008年台山市"龙舟水"的特大暴雨过程,试图为今后作"龙舟水"暴雨预报提供参考.     

雅安"8.22”暴雨过程及其T106垂直速度预报分析

通过对"8.22”暴雨过程的形势场、流场分析,对T106预报产品的垂直速度的分析归纳、总结,有利于直观地预报暴雨.     

基于EC数据通过"配料法"构建吉林省暴雨预报模型

利用2015—2017年吉林省地面常规气象观测资料,基于EC数据通过配料法构建吉林省暴雨预报模型.研究表明:吉林省暴雨出现时段为每年的5—9月,集中时段为7—8月,7—8月降水站次占总数的79.1％;吉林省各站点暴雨年平均次数以2～5次为主,白城西部、长春北部地区暴雨<2次,东部暴雨次数稍多,尤其是长白山天池站3a内暴雨达到了13次;该预报模型的FY预报方法TS评分为22.34％,比EC模式预报的TS评分高5.02％;FF预报方法漏报率为36.65％,明显少于EC模式的75.16％;FF预报方法空报率偏高,FY和FF两种预报方法结合使用可以有效提高对吉林省暴雨预报的准确率.     

绵阳市2003年"8.8～8.9"大暴雨成因分析

从大尺度环流背景、本地暴雨预报模式套用、能量场及雷达回波等多方面分析了绵阳市"8.8～8.9"大暴雨的酝酿、产生和发展的成因.为绵阳市北部地区突发性大暴雨的短期短时预报总结了预报经验.