渤海海洋气象灾害天气分型与预报指标研究

为了掌握渤海海洋气象灾害的特征,提高海洋气象灾害的监测预报能力,根据天气学原理并采用天气学分析方法,利用Micaps、卫星云图、探空、国家基本气象观测站及大浮标站资料,对2001—2015年渤海海区由大风、大雾、强对流引发的78次海难事故的天气个例进行分析。结果表明:渤海海上大风以冬季和春季偏北大风为主,偏南大风次之,影响渤海及沿岸地区的偏北大风冷空气可以分为北路、西北路和西路3条路径,偏南大风地面气压场可以分为东北低压型和华北地形槽型。渤海海上大雾多出现在秋季和冬季,多发的平流雾通过东、东南和西南3条路径进入并影响渤海及沿岸地区。渤海强对流天气主要出现在5—9月,强对流天气主要受蒙古低涡(低槽)和东北低涡(低槽)影响。     

北京721特大暴雨极端性分析及思考(一)观测分析及思考

暴雨过程致灾危险性评估是暴雨灾害风险评估的基础和重要环节,可为气象防灾减灾提供重要技术支撑。利用孝感市7个国家气象观测站及120个区域气象观测站逐日、逐时降水量观测资料及地理信息资料,采用暴雨过程灾害危险性动态评估方法,对2021年8月12日发生于湖北省孝感市的一次区域性暴雨过程进行了致灾危险性评估。基于暴雨过程降水特征量分析,确定暴雨过程致灾因子,采用信息熵权法确定4个致灾因子权重系数,计算了暴雨过程强度指数;基于暴雨区下垫面特征分析,明确地形影响系数、水系影响系数为孕灾环境因子,并等权求和构成孕灾环境综合指数;暴雨过程致灾危险性指数由暴雨过程强度指数和孕灾环境综合指数加权构成,采用自然断点法将暴雨过程致灾危险性指数划分为5个等级,基于GIS绘制了暴雨过程致灾危险等级分区图,利用主要承灾体灾情数据验证了危险性评估结果的合理性。结果表明：(1)此次暴雨过程具有来势猛、短时降水量大、降水集中等特点,暴雨过程86.1%降水量集中在6 h以内,最大6 h降水量达50 a一遇,选取致灾因子时重点考虑短历时降水量;(2)孝南区大部、云梦县中部、应城市东北部、安陆市西南部为暴雨过程致灾高危险区,而较高危险区覆盖孝感市中部,这与暴雨强度及地形、水系河网等环境敏感性有关;(3)高和较高危险区对应暴雨灾情较重的区域,实际灾害等级达到“大型”灾害等级,致灾危险性评估结果反映了主要承灾体灾害损失实际。

     

海南环岛高速强降雨灾害风险分析

基于2010—2014年G98海南环岛高速公路降水资料及公安交管部门提供的交通事故资料,分析海南环岛高速公路交通事故分布特征,发现强降雨是诱发交通事故最多的灾害性天气。运用灰色关联度方法针对降雨引发的交通事故进行评估分析,通过死亡人数、受伤人数和直接经济财产损失3项评估指标得到40次典型个例的灰色关联度排序。以年累计降雨日数、最大日降雨量、最大小时降雨量作为致灾因子危险性指标;以环岛高速公路气象灾害风险普查得到的强降雨致灾隐患路段、单向车流量作为承灾体脆弱性指标;以因降雨造成的交通事故发生频次和事故灰色关联度最大值作为承灾体易损性指标,构建环岛高速强降雨气象灾害风险区划指数模型,计算11个高速公路管理站的风险区划指数,得到海南环岛高速公路强降雨气象灾害的客观风险空间分布,发现定安—万宁路段是强降雨高风险路段,在交通气象服务中应重点关注。     

广州市强对流过程综合影响的评估方法

利用2016-2018年广州市394个自动站实况监测数据和粤港澳闪电定位数据,确定广州市短时强降水、大风和雷电3类强对流事件的识别方法,并选取表征强对流过程强度、范围、持续时间的影响评估单项指标;参考相关系数法并结合广州实际确定各个评估指标的权重,并计算每一个强对流过程的短时强降水影响指数、大风影响指数、雷电影响指数以...     

河北省致电网事故的气象灾害特征及风险评价

利用1983~2008年河北省灾情直报数据,对造成河北电网安全事故的气象灾害进行统计。大风、暴雨、雷电是造成河北省电网安全事故的主要气象灾害,占事故总数的98.5%。致电网安全事故的气象灾害主要出现在夏半年5~9月,且年变化显著。应用气象灾害风险指数方法,对与电网事故有关的气象灾害进行风险评价,分为高、中、低3个风险等级。结果表明:致电网事故的气象灾害高风险区集中在燕山南麓的唐山和太行山东麓北段的保定;中度风险区出现在太行山东麓中南段的邢台、邯郸,还有沿海的沧州地区。中高风险区主要集中在受地形影响局地强对流天气较多的区域,还有沿海多大风的地区。     

基于最大熵原理的四川省干旱灾害致灾危险性研究

依据最大熵原理推导所得干旱相关气象要素概率分布规律,使用2006~2020年四川省加密自动气象观测站日气温、日降水量数据以及国家气候中心MCI数据,选取其中符合四川省干旱标准的个例,分析其气象要素与实际灾害损失关联度,由此研究其致灾危险性,结果表明干旱灾害致灾危险性指数能正确反映一次干旱过程致灾能力大小,有利于减小干旱灾害风险评估工作难度。     

1961~2016年中国春季极端低温事件的时空特征分析

利用江苏省1961—2020年70个国家级及1300多个区域自动气象站同时段的日最低气温重构数据,选取最低气温48 h最大降温幅度、累计降温幅度、过程日极端最低气温和寒潮过程持续天数共4个要素作为寒潮灾害气象致灾因子,综合信息熵权法和专家打分法确定各致灾因子权重,构建寒潮过程致灾危险性评估模型,形成致灾危险性指数长时间序列,采用百分位法确定危险等级。基于智能网格气温预报数据,计算寒潮过程预估致灾危险性指数,在此基础上结合承灾体暴露度及脆弱性信息,构建寒潮过程风险预评估模型,对高分辨率人口、国内生产总值（Gross Domestic Product,GDP）和小麦等承灾体进行风险预估,同时考虑前期气温对小麦生长的影响,修正了小麦脆弱性指标。结果表明：（1）江苏省历年寒潮过程发生频次总体呈现20世纪后40年多、21世纪前20年少的态势,北部地区发生频次显著多于南部地区;寒潮过程的气象致灾因子强度大体上具有西部强于东部、北部强于南部的分布特征;（2）通过对2022年11月28日—12月3日江苏全省性寒潮天气过程的个例分析,可以得出与实际灾情基本相符的寒潮天气过程的致灾危险性预评估和风险预估结果。

     

2009年新疆十大天气气候事件

<正>2009年全疆年平均气温偏高,但北疆5-9月持续偏低;南疆降水偏少,北疆和天山山区略多;年内天气过程频繁,大范围的重大灾害性天气气候事件偏少,局地强对流天气多、强度大、灾害重。年度内出现的主要气象灾害有:干旱、大风、寒潮、局地强冰     

论河南\

致灾危险性评估是暴雨灾害风险评估与区划的关键。基于安徽省所有国家气象观测站及区域自动气象站建站至2020年逐日逐时降水量及地理信息等资料,采用信息熵赋权法确定单站暴雨过程四个特征量的权重,并计算出暴雨过程强度指数及年雨涝指数,运用百分位数法将暴雨过程强度等级划分为四级,依据海拔高度和地形变化,分别计算山洪和平原内涝的孕灾环境影响指数及致灾危险性指数,并将两者进行叠加,得到安徽省暴雨综合致灾危险性分布。结果表明：基于50%、75%和90%三个百分位数的安徽省暴雨过程强度指数的阈值分别为0.059、0.095和0.154;年雨涝指数呈现“南高北低”的空间分布,大别山区、沿江中西部及江南西南部较高,而沿淮淮北及江淮之间中部相对较低;山洪和平原内涝的孕灾环境影响指数与地形密切相关,大别山区和皖南山区山洪孕灾环境影响指数较高,合肥以北、沿江大部及江南东部平原内涝孕灾环境影响指数较高;根据风险就高的原则,将山洪和平原内涝进行叠加,得出融合山洪和平原内涝的暴雨综合致灾危险性分布图,高危险区主要位于安徽省西南部,而低危险区主要位于淮北北部、沿淮中西部及江淮之间中部。评估结果可用于全省气象灾害综合风险普查专项工作、实时气象防灾减灾业务服务以及规划计划、重大工程建设气候可行性论证等工作。

     

哈尔滨市区一次罕见的冰雹天气过程分析

<正>1引言冰雹是重大杀伤性的对流性灾害天气之一。多发生于中小尺度天气系统,空间尺度小,一般水平范围大约在十几公里至二三百公里,有的水平范围只有几十米至十几公里。来势猛、强度大,出现时常伴有大风、强降水、急剧降温等灾害性天气过程。近年来,很多学者对冰雹等强对流天气的机理进行了大量研究。张腾飞~([1])等利用雷达回波资料对云南一次强对流冰雹天气过程的环流以及雷达回波特征进行了     

2020年1月初怀化一次罕见强对流天气过程分析

利用国家气象观测站常规探测数据、怀化区域自动雨量站和雷达数据以及NCEP1°×1°再分析资料,对怀化2020年1月初一次罕见的强对流天气过程进行了研究分析。结果表明:此次强对流天气在怀化南北部表现出不同的特征,中北部强对流天气属于高架对流类,南部属于斜压锋生类,且强度明显强于中北部;“上干下湿”特征、较强的下沉对流有效位能以及强的垂直风切变,有利于产生雷暴大风、冰雹等强对流天气;中北部受逆温层抑制作用,而南部与中北部相比具有更有利于强对流天气发生发展的水汽条件、辐合上升运动条件以及不稳定条件,这也是造成两者差异的主要原因。雷达分析表明,怀化南部发展较高的强回波单体是造成局地短时强降水出现的主要原因,超级单体导致出现冰雹,低仰角速度大值区预示着雷达大风的产生,风廓线中中层干侵入现象对强对流天气开始、结束有较好的指示意义。     

2013年湖南首场致灾性强对流天气过程成因分析

应用湖南多部雷达和探空资料、中小尺度自动气象站资料、南岳高山站逐时观测资料及LAPS局地分析资料,对2013年3月19日湖南首场致灾性强对流天气过程的成因进行综合分析,并探讨强冰雹和雷暴大风预警着眼点及其可预警性。结果表明:强对流发生前,近地面晴空辐射增温、对流不稳定层结、强的垂直风切变、强温度梯度直减率以及近地层较好的水汽条件为强对流风暴发生发展提供了良好的潜势条件;中低层冷平流、地面中尺度辐合线、能量锋和露点锋以及近地面层弱辐散、中低层强辐合、高层强辐散的动力耦合结构是强对流发生的有利天气背景,中低层冷空气是这次强对流过程的触发机制;强对流风暴的前期以超级单体风暴和多单体风暴为主,超级单体风暴东移北上过程中与湖南西部不断新生的对流回波结合后发展成飑线,飑线维持、发展过程中出现"弓形"回波、中层径向辐合(MARC)、低层辐散、速度大值区等特征;在短临预警服务中,中低层明显的钩状回波结构、持续偏高的反射率因子和垂直积分液态水含量(VIL)值为靖州强冰雹预警的发布提供了有效依据,而低仰角距离地面1 km内的径向速度大值区(大于20 m.s-1)则为道县雷暴大风预警提供重要参考。     

郑州市强对流天气短期预报系统

经对郑州市1990～2000年气象资料分析,概括出短时暴雨、瞬时雷雨大风、冰雹等3种强对流天气出现的气候规律、天气形势、物理量场演变特征、单站气象要素变化规律等.在此基础上,建立了3种对流性天气的预报模型、预报指标和相应的预报方程,构成郑州市强对流天气短期预报系统.该系统根据每天08时实时资料,自动完成天气分型、物理量计算、预报指标计算和预报方程的判别,输出预报结论.     

基于相对风暴径向速度场的辐合区自动识别算法

该文提出一种从相对风暴的径向速度图中自动识别中层径向辐合特征的算法,即相对风暴中层径向辐合特征自动识别算法。算法首先识别出单仰角径向速度图上每个径向的正-负速度段,并按照一定规则对其进行配对,形成径向辐合段;然后在二维锥面上做水平相关分析得到二维径向辐合块,再对二维辐合块进行垂直相关分析,形成风暴的三维径向辐合体,计算其强度、厚度、中心高度等重要特征参数。利用2013年8月18日和2018年8月7日两次非典型“正-负速度区域对”径向辐合特征的飑线雷达资料对该算法进行测试,结果表明：径向辐合特征在相对风暴的径向速度图上的识别效果较原始径向速度场更优。统计分析特征参数与飑线大风的相关性表明：平均径向辐合强度、最大径向辐合强度、厚度与风速之间有较好的线性相关性,且均为正相关,其中平均径向辐合强度与风速之间的相关系数最大,达到0.79。通过算法识别的径向辐合特征可以提前约30 min预警飑线大风。     

基于气象预警信息的大连气象微博评论情感分析及发布策略建议

微博在气象预警信息传播及气象部门收集社会公众信息反馈中发挥了积极作用,并产生了海量级的交互信息,客观分析此类信息对于气象部门及时引领舆论导向和调整发布策略具有较高的参考价值。文中基于2017年1月1日—2020年7月3日大连市重大气象灾害过程,运用自然语言处理、情感分析等方法对大连气象微博中与气象预警相关的评论内容进行情感分析研究。结果表明：公众关注最多的是天气预报准确率、天气过程对于生活影响以及信息发布的及时性。公众对重大天气过程特别是致灾天气过程本身负面评价多于正面,发布策略应根据气象灾害持续时间及时调整预警信息内容和发布频次;公众对大风、冰雹等气象灾害预警信号关注度随季节变化明显,发布策略应针对旅游业、养殖户、种植户等提出专业防范对策;针对发布频率高的大风预警信号,有必要调整业务发布规范,同时关注灾后事件信息的跟踪发布;研究发现,负面情感主要针对天气预报的准确度。     

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。     

短时强降水历史个例查询与潜势预报平台

短时强降水作为强对流的一种天气现象,是宿迁市较为常见的灾害性天气之一,常常对工农业生产、交通航运、建筑设施等造成影响。然而,预报一直是难点,因此如何利用现有的气象资料,开展短时强降水预报服务,并形成日常业务流程,对提高预报预警和防灾减灾能力十分重要。本文利用自动站逐时雨量资料、Micaps高低空和地面资料、NECP 1°× 1°的再分析资料和T213数值预报产品,基于Visual Basic语言开发了宿迁市短时强降水历史个例查询与潜势预报平台,以提高短时强降水预报质量,减少或避免气象灾害给社会经济造成的损失。     

短时强降水历史个例查询与潜势预报平台

短时强降水作为强对流的一种天气现象,是宿迁市较为常见的灾害性天气之一,常常对工农业生产、交通航运、建筑设施等造成影响。然而,预报一直是难点,因此如何利用现有的气象资料,开展短时强降水预报服务,并形成日常业务流程,对提高预报预警和防灾减灾能力十分重要。本文利用自动站逐时雨量资料、Micaps高低空和地面资料、NECP 1°× 1°的再分析资料和T213数值预报产品,基于Visual Basic语言开发了宿迁市短时强降水历史个例查询与潜势预报平台,以提高短时强降水预报质量,减少或避免气象灾害给社会经济造成的损失。