牡丹江大风天气相对螺旋度特征分析

本文利用多普勒雷达资料垂直风廓线(VWP)产品提供发生在牡丹江一次大风天气过程资料及暴雨天气过程,计算并分析这次大风天气的风暴相对螺旋度(SRH)特征,利用垂直风廓线产品计算风暴相对螺旋度(SRH),并分析牡丹江这次大风天气过程的SRH特征。结果表明:风暴相对螺旋度(SRH)对尺度非常小的强对流大风和暴雨天气有提前10-20 min的预报作用。应用VWP产品计算出的SRH,可以作为实际业务工作中预报大风和暴雨等天气的因子。     

基于多普勒雷达垂直风廓线产品的风暴相对螺旋度对山西暴雨的诊断

介绍了风暴相对螺旋度（SRH）的原理及基于多普勒天气雷达垂直风廓线（VWP）产品计算螺旋度的方法,探讨了不同时间分辨率对螺旋度应用效果的影响,最后重点对山西2个典型夏季暴雨个例分别做螺旋度诊断分析。结果表明：利用VWP产品计算的SRH具有较好的时间分辨率,可用于山西夏季暴雨的短时临近预报研究,相较于15min和30min,1h分辨率的螺旋度数据稳定、曲线平滑,更有利于直观分析和业务化;螺旋度强弱变化趋势与降水大小的变化趋势比较吻合,螺旋度变化一般提前于降水变化,有1—2h的提前预报量,可以作为短时（临近）预报降水开始、维持、结束的一个有效预报因子。     

风暴相对螺旋度与强对流天气类型的关系分析

对风暴相对螺旋度（SRH）的定义进行了介绍。通过对2007—2008年石家庄地区27次强对流天气过程的统计分析,找出短时暴雨、冰雹和大风任意组合时高、低层SRH的不同特征,得到不同天气现象的预报指标,并利用2009年的几次强对流天气过程进行了验证。结果表明：出现短时暴雨时,SRH低经常连续较长时间为正值,但数值较小,SRH高也是以正值为主;伴有冰雹或者大风时,SRH低、SRH高的差值迅速增大,SRH高可达到100 m^2·s^-2或以上。     

风暴相对螺旋度与强对流天气类型的关系分析

对风暴相对螺旋度（SRH）的定义进行了介绍。通过对2007-2008年石家庄地区27次强对流天气过程进行了统计分析,找出短时暴雨、冰雹、大风任意组合时高、低层SRH的不同特征,得到不同天气现象的预报指标,并利用2009年的几次强对流天气过程进行了验证。结果表明：出现短时暴雨时,SRH_低经常连续较长时间为正值,但数值较小,SRH_高也是以正值为主;伴有冰雹或者大风时,SRH_低、SRH_高的差值迅速增大,SRH_高可达到100m²•s^-2或以上。     

中尺度重力波指数与暴雨冰雹等强对流天气的关系

该文采用中尺度风场计算低频重力波指数,对暴雨、冰雹、大风等强对流天气进行了诊断分析和预测。结果表明:低频重力波指数Cし*与对流的暴发性发展相联系,对暴雨、冰雹、大风等强对流天气都有很好的预报意义;强对流天气一般发生在Cし*-10的区域;Cし*的大小与预报时效相联系;中尺度风场比大尺度风场的重力波指数更能反映出重力波指数与强对流天气的关系。     

T639在毕节2010年5月5日强对流天气中的释用分析

2010年5月5日傍晚到6日毕节地区出现了一次雷雨、冰雹、大风等强对流天气过程,部分乡镇出现暴雨。该文利用T639数值预报产品对此次强对流天气过程从环流形势、物理量场等方面进行分析。结果表明：T639物理量场预报结果对预报毕节2010年5月5日强对流天气有较好的指示意义,为此次强对流天气过程提供了有力的预报依据。     

基于多普勒雷达VAD算法的业务应用讨论

多普勒天气雷达垂直风廓线（V WP ）产品在业务预报中已有较广泛的应用,并得到了风廓线的某些特征结构与雷暴及强对流之间的对应关系。由于对多普勒径向速度反演得到风廓线产品的VAD算法缺乏了解,目前对VWP 及速度方位显示（VAD）产品的应用还存在一些误区。文章由单多普勒雷达反演水平风场的基本原理入手,回顾了VWP 及VAD产品在暴雨与强对流临近预报中的应用,并重点对VWP及VAD产品的业务应用误区进行了讨论。     

风暴相对螺旋度在昌吉州大降水中的应用分析

对2007—2011年5—9月昌吉、阜康、天池3个气象站大降水天气过程的风暴螺旋度（基于乌鲁木齐雷达风廓线产品）和雨量随时间的变化进行分析,结果表明：SRH数值与降水量值无明显的线性关系,降水强度的变化普遍滞后于SRH强度的变化,可根据SRH推断降水的生消;SRH正值开始时间超前于降水开始时间,有提前预报量;SRH极大值出现时间大多数超前于降水极大值出现时间,对短时（临近）预报业务有较好的指示意义。     

“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。     

一次强对流风暴的雷达回波产品分析

利用济南新一代天气雷达产品R19（反射率因子图）、V27（径向速度）、VIL57（垂直积分液态含水量）等,对2005年7月12日的强对流天气进行分析。强对流风暴发展初期为两快强烈发展的回波,造成了高唐县等地的大风、冰雹灾害;之后发展为弓状回波,弓状回波移动过程中造成大风灾害;弓状回波快速移动中与孤立回波的合并再次造成沂源县境内的大风和冰雹灾害。新一代天气雷达垂直积分液态含水量产品对降雹预警预报有很好的指示意义。     

都匀雷达ROSE2.0一次强对流天气过程应用检验

针对黔南州2022年4月24日午后到夜间的一次强对流天气过程,利用实况资料和都匀雷达ROSE2.0在短时强降水、冰雹、雷暴大风方面的监测和预警产品对比检验,结合本地短时临近预报业务应用效果分析,发现：受地形影响都匀雷达ROSE2.0估计降水在大雨以下量级表现较好,但对暴雨以上量级估计值偏小,没有明显短时强降水报警体现,本地化应用门限值降低约3成左右设置更为合理;都匀雷达ROSE2.0对冰雹预警落区指示和命中率较高,但时间提前量平均仅9分钟,对雷暴大风预警仍然有难度,剖面图分析能更好地识别雷暴大风指标。另外,雷达ROSE2.0软件强天气预警算法得到进一步优化,应融入一体化平台等快速支撑预警业务应用。     

多普勒天气雷达径向速度图上的雹云特征

不同的强对流天气造成的灾害和社会影响差别很大。通过对北京地区2001年和2002年出现的32次降雹时伴随出现的天气现象分类和对雹云多普勒天气雷达径向速度场图像特征的分析统计, 得出“大风区”、“中气旋”是经常出现降雹的多普勒径向速度图像特征。“大风区”常伴随出现强风冰雹, 而“中气旋”则常伴随出现暴雨冰雹, 这对于判别冰雹云产生什么样的天气现象是有指示意义的。     

北京一次大风和强降水天气过程形成机理的数值模拟

利用3维强风暴冰雹分档模式(IPA—HBM)对2001年8月23日北京的一次伴有大风、暴雨和冰雹的强对流天气过程进行模拟和分析，并与部分观测资料进行了比较分析。结果表明，该模式对此次强风暴的生命史、降水分布、降雹的大小等要素做了较好的模拟，并能够模拟出伴随强风暴过程所产生的强下沉气流和及地面强风速切变(下去暴流)。从云微物理学角度分析了此次局地性大风的形成原因，认为由高空冰雹粒子的拖曳产生的负浮力作用是促发强下沉气流产生的主要原因，其次是冰雹的融化和雨水蒸发冷却对下沉气流起加速作用，冰雹的拖曳和融化作用对下沉气流具有决定性作用。强风暴所产生的爆发性强下沉气流最终导致了局地大风的形成。     

强对流天气人工智能应用训练基础数据集构建

基于业务观测、历史灾情及互联网媒体等多源数据整编形成强对流天气人工智能应用训练基础数据集(Severe Convective Weather DataSet for AI application,SC WDS).SCWDS 包括2012-2019年中国大陆区域的雷暴、雷暴大风、短时强降水、冰雹及龙卷5种强对流天气,共1...     

多普勒雷达风廓线产品应用初探

利用雷达投入运用一年来的风廓线产品资料,对给桂林站造成大雨以上或大风、冰雹等强对流天气的过程进行分类,挑选几个典型个例,结合多普勒雷达风廓线产品进行研究。得出各类天气形式下风廓线产品的变化特点。     

江西不同类型强对流天气的地闪统计特征及与雷达回波特征对比分析

选取2004—2014年江西省11个ADTD雷电探测定位组网系统所得云地闪探测数据、省内多普勒雷达、探空和自动站资料,并结合重要天气报,将此11年的强对流天气分成短时强降水、有短时强降水伴随的雷雹大风和冰雹(以下简称风雹)和无短时强降水伴随的风雹这三种主要类型,分析它们发生前后的地闪活动特征及其与雷达回波的关系,结果发现,(1)江西省短时强降水、雷暴大风和冰雹分别主要发生在5—8、7—8月和3月;仅发生短时强降水时的站次远多于发生风雹天气时;除早春和盛夏无短时强降水伴随的雷暴大风发生站次较多外,风雹天气常与短时强降水相伴发生。(2)仅有短时强降水天气发生时,其站点地理位置越偏北、小时雨量越大,对应的地闪活动就越剧烈。不同小时雨量对应的地闪数存在较明显的季节性差异,表现为3、4月地闪数以小时雨量为50~55mm时最多;5—7月地闪数随着小时雨量增大总体呈增多趋势,尤以小时雨量为55~60mm时最多;8—9月则以小时雨量为40~45mm时最多。(3)就无短时强降水伴随的风雹天气而言,在3—5月雷暴大风和冰雹发生前30min内的地闪数差异不大,但平均电流强度后者大于前者;在6—9月雷暴大风发生前30min内的地闪数则为冰雹发生前的2~4倍,平均电流强度前者大于后者;该类风雹发生前的地闪数多于仅有短时强降水发生前,正地闪的平均电流强度前者也略强。(4)有短时强降水伴随的风雹发生前的平均正地闪数以8月为最多,而负地闪数则在6月最多;冰雹发生前1h内的地闪数随季节变化不大,而雷暴大风发生前的地闪数存在季节差异,夏季多于春季;另外冰雹的地闪数与冰雹直径存在较好的正相关性。(5)3—8月,有短时强降水伴随的风雹地闪数远多于无短时强降水伴随时;其平均电流强度前者大于后者;该类风雹天气发生前,地闪平均电流强度随季节呈先增大后减小的趋势,而无短时强降水伴随的风雹天气则无此特点。(6)强对流天气发生前,较强回波出现前的负地闪活动远比正地闪活跃,但其电流强度弱于正地闪;45dBz以上回波伸展高度越高,伴随的地闪数也越多,但其平均电流强度变化不明显。