宝鸡地区“1994．8．5”强对流暴雨诊断分析

本文通过对１９９４年８月５日宝鸡地区区域性强对流暴雨天气的诊断分析，应用Ｑ矢量散度方程有关项从热力和动力两方面揭示了形成这次强对流暴雨的天气尺度背暴；有利的高空温压场配置，促使高空槽南压东移，地面冷锋抬升作用加强，触发不稳定能量释放．产生飑线，从而形成强对流暴雨天气。     

1995．8．10宝鸡局地强对流大暴雨特征分析

１９９５．８．１０宝鸡局地强对流大暴雨特征分析张弘，陈卫东（宝鸡市气象局宝鸡·７２１００６）１９９５年８月１０日晚～８月１１日凌晨，宝鸡地区北部以凤翔为中心出现了局地强对流暴雨、大暴雨天气，其中凤翔县降水量为１１２．６ｍｍ，相邻的宝鸡县、千阳、麟游等...     

7．14甘南局地强对流天气分析

通过对１９９４年７月１４日合作地区的一次短时强对流天气的能量特征分析表明，冷空气的扰动是产生强对流天气的触发机制；本站整层变能较大，４００ｈＰａ以下出现△Ｔ＿σ２４≥８．０℃，５００ｈＰａ关键区内有高能舌，７００ｈＰａ有东南急流，行星边界层存在逆温层等是产生强对流天气的有利条件。     

2007．5．6华东地区一次南北向移动的雷雨大风过程分析

2007年5月5日夜里到6日凌晨山东半岛南部至浙北地区出现了一次强对流天气过程。该雷暴系统快速地自北向南移动,并给沿途所经过地区带来了灾害。本文分析强对流系统产生的天气背景,地面中尺度形势,空间结构及其演变情况,分析大风产生的机理和导致南北向特殊移动方向的原因,总结了预报服务的经验。     

平凉地区雷达回波特征分析与监报指标

为了开展平凉地区中小尺度天气超短期降雹预报,加强汛期联防服务,在统计分析近5年平凉地区强对流回波特征的过程中,发现我区不同季节使用单部雷达探测资料作覆盖区内超短期预报,能帮助判断对流云可能影响的区域及能否降雹。实践证明该方法有较好的参考价值,若综合考虑雷达组网和天气形势预报,准确率会更高一些。     

“9．3”大通县雷电灾害成因分析

通过2006年9月3日大通县强对流天气的闪电定位资料和历年雷电活动规律分析，在局地强对流天气背景下，大通县有特殊的雷电放电特性和多接地点闪电发生，由于在防雷工程设计中未充分考虑大通县的地理环境和雷电活动规律，是造成大通县雷电灾害事故的根本原因。     

1994．8．6暴雨分析

１９９４．８．６暴雨分析孙田文，李社宏（铜川市气象局铜川·７２７０００）１降水概况１９９４年８月５日晚至６日凌晨．渭北及陕北市部地区出现了大范围的突发性强对流暴雨。降水主要集中在０时至４时，铜川地区各站日最大雨量为７３．０ｍｍ，１ｈ最大雨量４７．０ｍ...     

广安市“7．14”暴雨天气成因分析

对一次强对流天气进行了环流场各物理量场关系的探讨。     

1995．7．17陕北强降水诊断分析

１９９５．７．１７陕北强降水诊断分析段桂兰，梁生俊（陕西省气象台西安·７１００１５）１９９５年７月１７日０８时到１８日０８时，陕北出现一次强对流性强降水过程，陕北六县出现暴雨，其中，府谷、子洲两县大暴雨。１天气形势１７日０８时３００ｈＰａ高空图上，河...     

川渝两地“4．4”强对流天气分析

本文利用T213数值预报产品，对发生在川渝两地的一次强对流风雹天气成图进行了分折。指出该次强对流天气的发生、发展是气层的热力不稳定和气压梯度相互作用的结果，并指出了预报业务中应注意：高空斜压冷槽、高低空急流相互作用、热力不稳定和T213数值预报产品中的物理量场的应用。     

基于指标叠套法的安徽省强对流天气潜势预警研究

对2005-2007年4-9月安徽省冰雹、雷雨大风等强对流天气日数进行统计,分析了基于探空资料计算的不稳定指标与强对流天气发生的关系。结果表明：K指数、A指数、沙氏指数和对流有效位能、归一化对流有效位能和对流抑制能量这几个指标对于强对流天气指示意义较好。基于此结果,挑选K指数、沙氏指数和对流有效位能针对不同季节划分闽值,建立强对流天气潜势预警指标,并利用中尺度模式MM5的数值预报产品计算该指标,对2005—2010年13个强对流天气过程预报结果进行对比检验表明。MM5模式给出的强对流天气潜势预警产品对大多数过程均能起到预警作用。对其中两次强对流天气过程分析表明,模式具备预报强对流发生潜势的能力,预报结果对强对流天气发生的时间、落区有预警意义。     

基于指标叠套法的安徽省强对流天气潜势预警研究

对2005－2007年4-9月安徽省冰雹、雷雨大风等强对流天气日数进行统计,分析了基于探空资料计算的不稳定指标与强对流天气发生的关系。结果表明：K指数、A指数、沙氏指数和对流有效位能、归一化对流有效位能和对流抑制能量这几个指标对于强对流天气指示意义较好。基于此结果,挑选K指数、沙氏指数和对流有效位能针对不同季节划分阈值,建立强对流天气潜势预警指标,并利用中尺度模式MM5的数值预报产品计算该指标,对2005-2010年13个强对流天气过程预报结果进行对比检验表明,MM5模式给出的强对流天气潜势预警产品对大多数过程均能起到预警作用。对其中两次强对流天气过程的进一步分析表明,模式具备预报强对流发生潜势的能力,预报结果对强对流天气发生的时间、落区有预警意义。     

强对流天气预报的动力释用

从散度方程出发，推导出了不平衡场，并应用一层中尺度模式为Ｔ４２Ｌ９模式的地面风场引入由中、小地形影响产生的中、小尺度天气系统，建立了一个符合郭晓岚对流参数化原理的强对流天气预报动力释用系统。通过实例分析和业务应用，证明该释用方法取得了较好的业务效果。     

1991-2008年福建省强对流天气特征

利用1991-2008年强对流资料,分析福建省强对流天气时空分布和形成原因以及主导天气型。结果表明：3-6月是福建省强对流天气的高发期,7-8月是次高发期;主要发生在14-20时,且多为孤立日,1-2个站次较为多见。不同季节强对流天气的地理分布有较大差别,春季地域性强,内陆山区明显比沿海多,中北部地区明显比南部多,其他季节分布较为均匀。强对流天气主要发生在强切变类天气形势下,主要出现在春季和秋冬季,其中66.5%的伴有低空西南急流,并以急流适中型和偏北型居多,≥3站次或≥10站次的主导天气形势为低槽型和低涡切变与高空槽配合型;弱切变类强对流天气主要发生在7-9月,主导天气型为副热带高压边缘型和台风外围型。低层无西南急流,发生较大范围强对流天气的可能性小。     

中国当代强对流天气研究与业务进展

对当代中国几十年来强对流天气研究和业务进展做了阐述，主要包括强对流系统产生的环境背景和主要组织形态，以及具体强对流天气的有利环境条件、触发机制、卫星云图特征、多普勒天气雷达回波特征以及预报、预警技术等诸方面。总体来看，中国学者对强对流以及不同类型强对流天气（强冰雹、龙卷、雷暴大风）发生、发展的环流背景以及通过雷达和卫星观测到的组织结构及其演变特征都已有了明确认识，研究了对流系统的多种触发机制，深入认识了超级单体、飑线等对流系统的环境条件、组织结构特征和维持机制，了解了中国中尺度对流系统的组织形态和气候分布特征，获得了强冰雹、龙卷、下击暴流和雷暴大风等的雷达、卫星和闪电等的多尺度观测特征、形成机制和现场灾害调查特征，发展了各类强对流天气识别、监测和分析方法以及基于“配料法”和深度学习方法等的预报、预警技术等。因此，强对流天气业务预报水平已得到显著提升。      

基于中尺度数值模式的分类强对流天气预报方法研究

针对雷暴大风、短时强降水、冰雹和龙卷等强对流天气短期预报,采用0.25°×0.2°每天4次日本气象厅(JMA)东亚地区再分析资料计算的百余类对流参数(物理量)及其15 d滑动平均值,根据“邻(临)近”原则对江苏2001—2009年2—9月各类强对流天气进行时间和站点的匹配后,应用相对偏差模糊矩阵评价技术,对上述对流参数进行权重分配和逐次筛选,获得了既体现强对流与气候平均态间明显差异,又体现自身相对稳定的特征对流参数序列。同时,根据历史分类强对流个例中各特征对流参数的频谱分布获得各对流参数的频率分布分段函数,然后基于中尺度数值模式预报的对流参数,综合历史频率分布和权重分配,构建了分类强对流天气预报概率,并以优势概率作为分类判据,做出强对流分类预报。最后建立了业务化系统,以全自动方式提供分类强对流客观预报产品,投入到日常业务和南京青年奥林匹克运动会气象保障服务工作。     

云南高原山地机场强对流短临预报系统研究

基于天气雷达、地面和探空观测资料、NCEP再分析资料、FNL 数值预报产品,应用强对流天气分类识别技术和短时临近预报技术,开展风暴临近预报、强对流天气分类预警、基于数值预报的强风暴潜势诊断等研究,获得大理、丽江、西双版纳等高原山地机场及周边区域强降水、雷暴、大风、冰雹等灾害性天气的0～2h实时定量预报产品和0～12h强对流天气潜势预报产品,建立可业务运行的机场强对流天气短时临近预报系统。通过检验,证明该预报系统有较好的强对流天气预报预警能力,满足机场业务需求。     

强对流实时短期预报业务应用

θｓｅ特型法是一种强对流天气的短期预报方法,它把强对流天气预报化成预报引发背影条件下高能量预警型的强对流大概率事件。１９９５～１９９８年在上海地区进行强对流实时短期预报,准确率达８９％。     

Hazard Analysis of Severe Convective Weather in Guangdong Province, China

A hazard model of severe convective weather was constructed on the basis of meteorological observational data obtained in Guangdong Province between 2003 and 2015. In the analysis, quality control was first conducted on the severe convective weather data, and the kriging method was then used to interpolate each hazard-formative factor, the weights of which were determined by applying the coefficient of variation method. The results were used to establish the hazard-formative factor model of severe convective weather. The cities showing the greatest hazards for severe convective weather in Guangdong Province include Yangjiang, Dongguan, Foshan, Huizhou, Jiangmen, and Qingyuan.     

西北地区退耕还林对区域气候的影响

利用NCEP再分析资料对2009年3月20日夜至21日凌晨豫北强对流天气过程进行了分析,结果表明：①导致这次强对流天气发生的湿位涡场分布特征为,对流层低层MPV1〉0,同时MPV2〈0;强对流发生时,对流高层表现为MPV1〉0,同时MPV2〈0,即高低层均为异常的湿对流稳定区。②强对流的发生发展与湿位涡的时空演变有着很好的对应关系,对流层高低层湿位涡“正负区垂直叠加”的配置是强对流天气发展的有利形势。这次强对流天气发生在低层湿位涡正压项等值线密集的零线附近以及大于零的区域和湿位涡斜压项的负值区,同时高层为湿位涡正压项等值线密集正值区域和湿位涡斜压项的负值区。③中低层急流和地面东路冷空气入侵高温高湿不稳定区是形成这次强对流天气的主要原因,中尺度对流云团是造成此次强对流天气的直接影响系统,且强对流发生前,近地面存在逆温层。