北京地区雷暴大风预报研究

利用NCEP1°×1°分析场资料,对北京地区2000—2005年夏季和2006年5—6月出现的30个雷暴大风日对流有效位能(CAPE)、对流抑制能量(CIN)、大气可降水量(PWAT)、垂直速度(ω)、相对湿度(RH)和抬升指数(LI)等物理量平均场进行了研究。结果表明,在雷暴大风发生之前,CAPE有一个明显增大的过程,与之相对应,CIN有一个减少的过程。垂直速度和相对湿度垂直-时间剖面图显示,在雷暴大风发生前,对流层低层一般为上升运动,来自大气中、上层的干冷空气及其伴随的下沉气流有利于不稳定层结的增强;雷暴大风发生当日的20时,大尺度环境场为较强的上升运动控制,上升运动可达到对流层顶高度附近,与之配合,大气中层(600hPa左右)存在一相对湿度为70%的高值区,其中55%的相对湿度高度可伸展到300hPa,大气可降水量达到最大值,抬升指数最小;从22时左右开始,随着不稳定层结的破坏,500hPa以下逐渐转为下沉气流控制。通过与2004—2005年5—8月期间46个普通雷暴日和非雷暴日平均场对比分析还发现,大气可降水量对雷暴大风和普通雷暴有很好的指示意义,即普通雷暴要求大气中含有较高的可降水量,而雷暴大风则较低。认真分析不同类型雷暴大风多普勒雷达回波特征,尤其是多普勒速度图像是做好雷暴大风临近预报的关键。     

华南雷暴大风天气的环境条件分布特征

利用中国气象局提供的观测资料研究了2010—2014年华南雷暴大风和普通雷暴的空间分布特征,并将华南春夏两季雷暴大风和普通雷暴的大尺度环境条件进行对比。结果表明:研究的华南区域08—20时(北京时)夏季雷暴大风略多于春季,而普通雷暴夏季样本数约为春季的3.6倍,雷暴大风主要发生在粤西到珠江三角洲地区。相比于普通雷暴,雷暴大风天气发生的环境条件具有更强的条件性不稳定,斜压性和动力强迫更强。春季雷暴大风发生时环境中的大气可降水量和中高层湿度均比普通雷暴更大,而夏季反之。华南春季雷暴动力条件明显优于夏季,而夏季热力强迫的作用大于春季。     

京津冀地区雷暴大风天气的统计分析

利用海南岛区域加密自动站资料和海口站探空资料,结合ERA-Interim再分析资料对2014—2018年海南岛雷暴大风的强度、时空分布、环流形势和物理量参数特征进行分析研究。结果表明：(1) 海南岛雷暴大风主要出现在5—8月的午后到傍晚时段,最大阵风风速大部分在8级及以上。(2) 雷暴大风的环流形势可以分为三类,即西南热低压型、季风槽型和冷锋型,其中季风槽型根据槽线位置可以分为华南沿海槽型和南海低压槽型。(3) 西南热低压型雷暴大风的大气不稳定能量最大,上干下湿,垂直风切变较小;冷锋型的大气不稳定能量最小,上干下湿,垂直风切变最大;季风槽型的大气不稳定能量较大,整层较湿,垂直风切变最小。(4) 季风槽天气形势下发生雷暴大风时,较容易伴随短时强降水天气,西南热低压型的雷暴大风风力比其他类型更大。

     

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。     

山东省雷暴大风天气的气候特征

应用1971-2008年山东省122个气象站观测资料,对山东省雷暴大风等强对流天气的气候特征进行了分析,并与冰雹天气的气候特征进行了对比。结果表明：山东省雷暴大风年均为46．6d,区域性雷暴大风年均为15．7d,随年代有明显减少的趋势。山东的雷暴大风主要集中在5—8月,7月最多。雷暴大风的地理分布极不均匀,大部分地区年均在l～3d。雷暴大风的影响范围较大,最多可达87个测站。雷暴大风的极大风力一般在8—9级,最大可达12级,极大风速的风向以西北风最多,但在7月以西南大风最多。雷暴大风与冰雹相比,二者出现月份和影响范围有明显差异,冰雹主要集中在4—6月,冰雹影响的范围远小于雷暴大风。     

贵州铜仁雷暴大风天气时空特征及天气分型

利用2016-2021年重要天气报、雷暴观测资料等,统计分析出贵州铜仁雷暴大风的时空分布的特征分析,并对其环流形势及离铜仁较近的怀化站探空特征进行分类分型,结果表明：贵州铜仁雷暴大风主要出现在3月至9月,5月发生次数最多,年均12.5站次,高频时段出现在14时—23时,峰值在22时（北京时,下同）;总体呈现“北多南少、东多西少”的分布特征,且主要以单站雷暴大风天气为主。根据天气形势配置将其分为以下４类：斜压锋生类、低层暖平流强迫类、准正压类和高层冷平流强迫类。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的天气环流形势配置及垂直分布特征,可为短期天气预报预警提供参考。     

2016年北京地区一次雷暴大风的观测研究

利用常规气象观测资料、风廓线资料、北京观象台多普勒天气雷达产品、多普勒雷达变分同化分析系统（VDRAS）的反演资料和地面自动气象站客观分析资料,对2016年7月27日北京地区出现的一次雷暴大风天气的环境条件特征、风暴结构特征及演变机制进行了分析。结果显示：本次雷暴大风天气过程出现在弱天气尺度强迫环境中,较好的热力不稳定增强机制促使线状对流发展为弓形回波,形成雷暴大风天气。探空曲线中低层接近于干绝热的环境温度直减率和下沉对流有效位能突增等现象,对预报大风天气有较好的指示意义。上游雷暴的冷池出流与山前偏南暖湿气流在北京西部形成了明显的风向辐合,在强烈的扰动温度梯度和地形抬升的共同作用下,位于地面辐合抬升最强处触发新生单体并迅速发展。新生单体与风暴主体合并下山过程中,由于地形作用抬升了冷池出流高度,与平原地区偏南暖湿气流形成显著的不稳定层结,产生显著的扰动温度梯度,触发不稳定能量使雷暴在下山过程中强度增强。多普勒雷达产品上也表现为强的反射率因子核,并出现回波悬垂和有界弱回波区等特征,速度产品上可看到一对明显的端点涡旋。在冷池不断加强和端点涡旋对后入气流不断加速的共同作用下,后侧入流气流加强成为后侧入流急流,在低仰角速度产品上表现为显著的大风区。后侧入流气流将环境中的干冷空气夹卷进入云体,通过蒸发作用产生负浮力,使冷空气加速下沉,加之降水粒子的拖曳作用,最终造成剧烈的地面大风。     

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\     

四川盆地雷暴大风雷达回波特征统计分析

采用2009—2018年地面、高空、闪电定位、多普勒雷达资料统计出四川盆地的34次雷暴大风过程,并根据冷空气参与情况及500 hPa影响系统将其分为五种类型:混合性大风类(Ⅰ类)、深厚低槽(低涡)后部类雷暴大风(Ⅱ-1)、低槽(切变)东移类雷暴大风(Ⅱ-2)、副热带高压西侧切变类雷暴大风(Ⅱ-3)和东风扰动类雷暴大风(Ⅱ-4)。统计分析了五类过程中发生雷暴大风站点对应的雷达回波特征,包括:对流组织类型、雷达回波强度、回波顶高、垂直液态水含量、中层径向辐合、风暴移动速度、回波质心下降、低仰角风速大值区和辐散。结果表明,82%的雷暴大风站点具有风速大值区,不同类型的雷暴大风过程还有其他不同的雷达回波特征,这些特征大多可提前10 min以上。另外,当站点出现中层径向辐合、辐散、回波强度大且伴有强梯度或回波类型为飑线时,也要考虑大风是否出现。     

极端雷暴大风的环境参量特征

为了研究极端雷暴大风天气环境要素特点,选取2002—2017年中国各地区极端雷暴大风个例95个和不伴随强对流的普通雷暴个例95个,通过两者间关键环境参数的对比,揭示极端雷暴大风事件的关键环境参数特征。结果表明:极端雷暴大风天气发生在对流层中层相对干的环境下,表现为400~700 hPa极端雷暴大风对应的单层最大温度露点差和平均温度露点差平均值分别为25.7℃和13.6℃,而普通雷暴的相应值分别为16.2℃和6.5℃。统计结果表明:尽管产生极端雷暴大风的对流风暴和普通雷达对应的地面露点差异并不大,但前者相应的大气可降水量（平均值为37 mm）明显低于后者（平均值为51 mm）,差异突出表现在两者湿层厚度的不同上;相对于普通雷暴事件,极端雷暴大风事件对应的对流有效位能值（平均值为1820 J·kg-1）明显高于普通雷暴事件的对应值（平均值为470 J·kg-1）;此外,极端雷暴大风事件对应的对流层中下层垂直温度递减率、下沉有效位能、夹卷层平均风速和0~6 km,0~3 km垂直风切变均明显大于普通雷暴事件对应的相应值。     

雷雨大风与河北电网灾害特征分析

利用1983—2008年26年河北省灾情直报数据资料,统计分析大风灾情记录及大风灾害对河北电网设施损坏的时空分布特征。结果表明：（1）7～12级大风是造成电网安全事故的主要灾害性大风;（2）大风灾害致电网安全事故年变化存在显著差异,最多高达43起/年,最少年仅为2起/年;（3）月分布呈显著的单峰曲线变化,6 8月为大风灾害电网安全事故高峰期,占全年大风灾害总次数的83%;（4）空间分布极不均匀,燕山南麓、太行山东麓以及沿海地区是电网灾害事故相对多发区域;（5）通过典型个例分析、成因分析,提出灾害性天气服务对策,为加强河北省电力行业气象服务及防灾减灾提供参考。     

海南儋州雷暴天气气候特征分析

利用1971-2000年儋州30年逐日雷暴观测资料,对海南儋州地区雷暴时间分布特点和变化规律进行分析研究,总结了儋州雷电活动的气候特征.结果表明:儋州年平均雷暴日数达111天,高发季节为每年5-8月,高发时段为午后13-17时,年雷暴日数年代际线性变化呈下降趋势,但二阶滑动平均变化趋势为先减后增.对1991-2000年雷暴产生的天气影响系统统计表明:儋州雷暴主要产生于冷空气、变暖的高压脊、热带气旋、副热带高压、热带低值系统5类天气系统中,有明显的季节特征.     

镇江雷暴气候特征及天气学预报方法分析

雷暴是严重的气象灾害之一,给人民生命财产带来严重影响。雷暴的发生发展地域性强,因此加强镇江本地雷暴特征的研究和预警工作十分必要。利用镇江市1959--2010年的雷暴气候资料,通过气候倾向率、小波分析等统计方法,对其周期性、时空分布特征及年（代）际、季节变化特征等进行了分析,得出以下结论：1）镇江市雷暴呈现出市区少、周边地区多的特点,其中句容雷暴发生频率最多且持续时间长。2）镇江市平均雷暴日数存在4a、6a、10～12a左右、准20a的长周期振荡信号。从长周期分析,镇江市近几年的年平均雷暴日数处于偏多周期时段。3）年平均雷暴日数距平,20世纪60年代、70年代、21世纪的00年代是正距平,特别是2006--2010年连续5a的平均雷暴日数都大于气候值,是雷暴频发时期;80年代、90年代为负距平。1963年的雷暴日数最多,有53．3天;1979年的最少,为15天。通过对1999--2008年镇江市地面观测资料的194个雷暴天气过程个例进行统计分析,对影响镇江市的雷暴天气系统进行了分型,在此基础上提出了预报镇江市雷暴天气的思路,为开展雷暴预报预警业务提供理论依据。     

中国雷暴气候分布特征及变化趋势

利用1951-2005年雷暴和冰雹观测资料,统计出中国743个站点的雷暴以及冰雹发生日数.统计结果表明,中国雷暴和冰雹等强对流天气发生的概率分布具有明显的地理和日变化差异,日间与夜间强对流天气分布变化很大.中国雷暴发生频繁的区域共有5个,分别是青藏高原东部、云南中南部、四川境内、华南两广地区及新疆西部,各区域雷暴日数存在不同的年际变化特征.全国雷暴日数除青藏高原地区略有上升外,总体呈下降趋势.冰雹发生频繁的区域主要在青藏高原祁连山地区,天山地区和华北北部为冰雹活动的次频繁中心.冰雹日的年际变化也因区域不同而有所区别.由中国雷暴日数的REOF分析可以看出,华南、长江流域等地区都存在独立的异常时空分布,与特定的大尺度环流密切相关.     

海南雷暴气候特征及大气环流背景分析

利用1966～2005年海南地区18个市、县逐日雷暴观测资料及NECP再分析资料和EOF分析方法,分析了海南地区雷暴天气的气候特征及其气候变化的可能影响因素.结果表明:海南雷暴的年际变化呈较明显的下降趋势;空间分布丰要旱现北部内陆地区多、南部沿海地区少的特点;全省雷暴集中发牛在4～10月,盛发期在5～9月;雷暴异常年5～9月平均大气环流与同期500 hPa大气环流特征的关系表现在雷暴频繁年低纬地区的位势高度距平场出现大范围的负距平.当年夏季西太平洋副热带高压较弱,位置偏东,雷暴偏少年则副高较强,脊线偏西.不稳定凶子K指数和TT指数对海南的雷暴有一定预报能力.     

The Characteristics of Cloud-to-Ground Lightning Activity with Severe Thunderstorm Wind in South and North China

The characteristics of cloud-to-ground（CG） lightning activity with severe thunderstorm wind（STW） in South and North China are analyzed using CG lightning data, radar data, and serious weather reports. The percentage of positive CG（PCG） flashes with STW in North China is larger than that in South China. STW takes place during the period when the total CG and PCG density is increasing fastest. STW also occurs close to the high-value center of CG and PCG density. In North China, the CG and PCG density in the grid of STW maximizes approximately 20 minutes after the STW occurs; while in South China, the PCG density and percentage of PCG in the grid of STW maximizes about 10 minutes before the occurrence of STW. The high-value centers of CG density and PCG density in North China move slightly faster than those in South China, which is opposite to the rate of increasing CG activity.     

南充雷暴大风天气学概念模型和环境物理量分析

利用1981～2016年气象常规观测和自动站资料对南充大风的基本气候特征进行统计分析,重点探讨不同类型区域雷暴大风的天气系统配置和环境物理量基本特征。结果表明：(1)南充雷暴大风按照形成原因主要分为高空冷平流强迫类和斜压锋生类,按落区出现情况分为全市型、东部型和西部型,东部型雷暴大风主要由高空冷平流强迫所致,全市型和西部型雷暴大风过程则多为斜压锋生所造成。(2)斜压锋生类雷暴大风主要发生在显著冷暖平流导致的斜压锋生与锋面动力强迫共同作用的形势下,高空冷平流强迫类则主要是高空强干冷平流的作用。(3)雷暴大风过程发生前大气环境呈上干下湿、湿层浅薄或为“喇叭口”形态,对于不同类型雷暴大风过程发生前的环境物理结构不同,斜压锋生类雷暴大风产生时大气环境多为明显斜压特征,高空常伴有强锋区,低层不稳定能量大,因此热力因子比较重要。高空冷平流强迫类主要发生在川陕槽后强烈冷平流形势下,水平风垂直切变大、要求低层增温快,故热力和动力因子都重要。     

海南省澄迈县雷暴气候特征及其灾害防御

通过统计分析海南省澄迈县1959~2004年逐日雷暴资料,找出雷暴发生时空分布特征,统计1995~2004年10a雷暴发生的影响天气系统,计算出各天气系统影响下雷暴发生的概率。分析结果表明:澄迈县雷暴日46a平均雷暴频次437次,年际变化呈波动减少趋势,5~8月是雷暴发生的高发期,占全年雷暴的53%,16~17时是一天中发生雷暴的最高期,西南方向发生的雷暴略多于其他方向,澄迈县受西南低压槽、南海低压槽和副热带高压等天气系统影响时发生雷暴的概率较大。     

海南省澄迈县雷暴气候特征及其灾害防御

通过统计分析海南省澄迈县1959-2004年逐日雷暴资料,找出雷暴发生时空分布特征,统计1995-2004年10a雷暴发生的影响天气系统,计算出各天气系统影响下雷暴发生的概率。分析结果表明：澄迈县雷暴日46a平均雷暴频次437次,年际变化呈波动减少趋势,5-8月是雷暴发生的高发期,占全年雷暴的53%,16-17时是一天中发生雷暴的最高期,西南方向发生的雷暴略多于其他方向,澄迈县受西南低压槽、南海低压槽和副热带高压等天气系统影响时发生雷暴的概率较大。     

基于对流参数的雷暴预报方法研究

通过对2006年6~9月(雨季)大量雷暴对流参数进行计算,选取离西昌发射场最近的单点同化资料。利用相关系数法选取相关性好且稳定的预报因子,进行事件概率回归,得到雷暴预报方程。并对2007年雨季西昌雷暴进行预报,取得了较好的效果。分析表明,基于对流参数的雷暴预报方法对场区雷暴的预报具有明显的效果。