荣县“7.25”雷暴大风的综合分析

本文从雷暴大风形成的物理因子入手,对"7.25"雷暴大风形成的环流形势、能量、层结特征、数值预报产品等进行了综合分析,发现各因子在大风发生前均有明显反映.     

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。     

2017年8月萍乡地区连续性雷暴大风过程分析

利用常规观测资料、探空资料、多普勒天气雷达基本产品及导出产品,分析了2017年8月中旬萍乡地区雷暴大风天气过程,并选取了其中最强的一次过程进行了细致的分析。结果表明,“北低槽、南副高”的环流形势是此次长时间雷暴大风的环流背景,萍乡受“上下一致”的西南急流控制,中低层切变线、西南急流导致了强对流不稳定;低层逆温、“上干冷、下暖湿”以及风垂直切变的垂直结构,为雷暴大风的产生提供了层结条件和能量条件;地面热低压和地面辐合线、干线等是此次雷暴大风的触发机制。飑线过境,气象要素变化剧烈,在“人”字形回波附近,回波断裂处等区域容易产生强雷暴大风天气。强回波高度迅速下降、拖曳作用、动量下传、中层干暖空气的夹卷及蒸发作用、一定强度的中层径向辐合等多种因素导致了此次地面大风。垂直累积液态含水量、最大反射率因子、风暴顶高的持续下降,对地面大风天气的预报具有一定的指示意义。     

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。     

洞庭湖区域雷暴大风分型及预报分析研究

文章选取2013-2015年洞庭湖区域的15次雷暴大风天气过程,根据天气形势配置将其分为以下4类:低层暖平流强迫类、斜压锋生类、准正压类及高层冷平流强迫类。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开始前、影响阶段及过程结束的天气形势配置、雷达回波特征与预报着眼点,为短期、短时天气预报预警提供参考。     

广汉机场盛夏雷暴大风分析预报

利用极值剔除法来选取预报因子,得出了广汉机场盛夏（７－８月）雷暴大风的二级预报判别条件。     

广西雷暴大风环流特征和物理量诊断分析

利用观测资料和ECMWF分析资料,对广西2006-2008年发生的雷暴大风强天气45次个例进行统计分析,并应用天气学方法进行影响模型分析,从雷暴大风发生的条件入手,探讨了一些稳定度指数和动力参数的物理意义,及雷暴大风发生区域的环境场特征,统计归纳出了:(1)造成广西雷暴大风强天气过程可分为高原深槽型,台风低槽型、副高西部型和华北低槽型等四种天气模型;(2)雷暴大风多发生在午后,峰值出现在16时左右;7月和8月出现的最多;(3)局地雷暴大风的出现与地形作用有密切关系;(4)雷暴大风产生前,四种天气影响型广西大部地区大气层结均有不稳定能量聚集,低层有强的水汽辐合,相对湿度大;高原深槽、华北低槽和副高西部影响型强的垂直上升运动和正涡度中心位于广西北部,台风低槽影响型则位于广西东南部;(5)出现雷暴大风的区域大气层结不稳定性更显著,低层水汽辐合和中低层气旋性辐合也偏强.     

洛阳机场雷暴天气分析

利用与机场相临的孟津站1989～2000年历史气象资料,分析了洛阳机场产生雷暴的环流形势特征和雷暴的基本变化规律,并对预报方法作了简要阐述.     

“4·4”强对流天气成因分析

大风冰雹等强对流天气是四川盆地春末夏初常见的自然灾害之一，也是我们预报工作中的难点。本文通过对发生在四川盆地区内的一次大范围强对流天气过程进行了分析，从环流形势、能量、层结特征、数值预报产品等方面揭示了这次强对流天气过程产生的必然性，为我们今后的预报提供一定的参考。     

华北产生雷暴大风的动力热力综合指标分析及应用

应用MICAPS重要天气报告数据,筛选出2005-2010年夏季华北地区26次典型雷暴大风过程。选取K指数、对流有效位能、大气可降水量、大风指数、中低层垂直速度、垂直螺旋度、垂直能量螺旋度等7个动力或热力指标,利用NCEP 1°×1°再分析资料计算和统计了槽前型和西北气流型雷暴大风发生时的指标阈值。基于统计结果,进一步设计了指标叠套技术,将其应用于2011年6月华北地区两次不同类型雷暴大风的潜势预报中。结果表明,雷暴大风实际发生区域与指标叠套区域一致性较好,验证了该方法对华北雷暴大风预报的有效性。     

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\     

洛阳机场雷暴天气分析

利用与机场相临的盂津站1989-2000年历史气象资料，分析了洛阳机场产生雷暴的环境形势特征和雷暴的基本变化规律，并对预报方法作了简要阐述。     

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.     

北京雷暴大风气候特征及短时临近预报方法

北京地区雷暴大风的预报准确率低而且时效短.为了提高对这种灾害性天气的预警能力,在气候统计的基础上,研究了潜势预报方法和临近预报算法.对1998-2007年134个雷暴大风过程的统计结果表明,北京地区绝大多数的雷暴大风具有下击暴流特征,而且冰雹的落区附近也是大风的爆发区之一.因此,负浮力的作用和对冰雹具有指示性意义的因子是研究雷暴大风预报方法应主要考虑的因素.500hPa环流背景分析表明,尽管绝大多数雷暴大风爆发时对流层中层有干空气侵入,但是还有少数个例产生在偏南暖湿气流中.目前,对后一类大风产生的机制仍然不清楚.研究表明,当对流层中层有干空气侵入时,有利于雷暴大风出现的环境条件是:下沉气流具有较大的不稳定性,同时对流层低层环境大气的温度直减率较大.此外,还讨论了经验指数--大风指数在北京地区的应用.基于上述的研究,形成了北京地区雷暴大风短时潜势预报方法,还使用相关分析和多元回归分析技术建立了基于雷达观测和环境条件的雷暴大风临近预报方程.个例分析表明,临近预报方程对于飑线和弓形回波等带来的地面大风具有一定的预报能力.     

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。     

基于概率与权重的雷暴大风潜势客观预报方法研究

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"60%以上"的命中率接近93%,可预报出雷暴大风出现的概率潜势和可能发生的区域;同时,空报率较高;预报概率为"80%"的预报临界指数更高。     

乌鲁木齐市春季东南大风统计特征及预报

本文分析了乌鲁木齐市春季东南大风的统计规律及环流特点,提出了春季东南大风的预报方法。     

成都一次雷暴大风的中尺度特征分析

利用常规观测资料、加密自动站资料、自动站5 min资料、天气雷达资料和风廓线雷达组网资料,对2017年7月27日夜间出现在成都地区的一次雷暴大风天气过程进行分析,结果表明:本次过程发生在副热带高压和切变线共同影响下,地面辐合线、弱垂直风切变、层结不稳定和较大的对流有效位能为雷暴大风的发生提供了有利的环境条件。此次雷暴大风天气过程是由多单体风暴产生的;雷达回波具有窄带回波、反射率因子质心快速下降、风暴前侧出流、后侧入流和中层径向辐合等特征,这些特征对监测和预警雷暴大风有很好的指示意义。雷暴高压和强冷中心对雷暴大风的形成和维持有着重要作用。在大风过程中,风向突变伴有瞬时风速增大,但风向突变出现时间较最大瞬时风速出现提前了5 min左右,中尺度气旋式辐合的出现时间较最大瞬时风速有15 min的提前量。阵风锋坡度愈大,前侧上升气流坡度愈大;阵风锋后部的垂直风速变化落后于水平风速的变化。     

巴中“2001.4.9”强寒潮、大风天气过程分析

运用天气学原理和数值预报方法对巴中市“2001.4.9”强寒潮，大风天气过程作出技术分析。     

四川雷暴大风的预报因子筛选及预报效果

利用ECMWF历史预报资料,从动力、热力、水汽、不稳定条件四个方面选取影响雷暴大风发生的因子,构建多因变量数组,并利用主成分分析确定配料系数及其阈值,在此基础上进行配料,研发了四川省雷暴大风概率预报产品投入应用。2018年汛期应用表明:雷暴大风产品对预报概率超过65%的区域有指示意义,且优于ECMWF数值预报的100 m高度风,在检验的个例中,有效命中率达25%以上。