基于多普勒天气雷达的冰雹云早期识别与预警方法研究

利用C波段新一代多普勒天气雷达监测资料和探空数据,对新疆南疆阿克苏地区西部绿洲2009-2015年28个降雹个例、32个对流风暴降雹单体进行分析,把发生在该区域的暴雹单体分为弱、中、强等三种类型,并综合分析不同强度降雹单体的“初生”、“跃增”和“酝酿”三个冰雹云生命史关键阶段的空间分布、演变规律以及不同温度层之间的关系,筛选出了能够提前识别各类冰雹云的雷达回波特征参量及指标阈值,并以此作为判识因子,建立了三种冰雹云提前识别及预警概念模型,同时对其识别能力进行验证,获得了三类冰雹云80%以上的识别准确率和合适的早期识别与有效作业指挥时间提前量,为该区域强冰雹云的早期识别与有效实施人工防雹作业决策提供科学依据。     

新一代天气雷达常用产品在我国人工影响天气工作中的应用

随着新一代天气雷达的组网建设,常用雷达产品逐渐在人工影响天气（以下简称＂人影＂）工作中发挥了重要作用。如利用反射率因子产品分析降水系统的移向、移速、强度以及降水性质等特征为人影作业指挥提供参考;利用径向速度产品选择人影作业的最佳时机和部位;利用垂直积分液态水含量产品识别冰雹云并指导防雹作业;综合应用多种雷达产品建立人影...     

南疆近60 a来冰雹灾害时空变化特征分析

冰雹是新疆主要灾害性天气之一, 利用新疆南疆各地州1949-2008年发生的冰雹频次及其造成的受灾农田面积、 经济损失、 死亡牲畜等资料, 分析了南疆冰雹频次时空变化特征及各县市雹灾灾情.结果表明: 南疆冰雹发生频次近60 a间呈明显上升趋势, 1950年代至1980年代中期发生频次较低, 1986年开始发生频次显著上升, 至1991年达最高值, 由1996年起又减少到2003年谷底.冰雹发生主要集中在3-10月, 其中6月频次最多, 年均3.6次, 其次5月为3.1次. 巴州、 阿克苏、 喀什和克州以春末到夏季型降雹为主, 和田以春季型降雹为主.冰雹一天之内多发生在白天到傍晚时段, 持续时间多为1~20min. 南疆冰雹空间分布上西北部多于东南部, 山脉的背风坡多于迎风坡, 山间盆地多于开阔平原.对各地州而言, 阿克苏冰雹发生频次最多, 属于严重雹灾区; 喀什和巴州次于阿克苏, 属于重雹灾区; 克州与和田冰雹发生频次较少, 属于中雹灾区. 冰雹受灾农田面积和经济损失随着工农业生产总值的增长而增加, 而且增长速度比经济增长速度快. 建议加大防雹投入力度, 建立人工防雹系统, 以减少雹灾损失, 遏制工农业发达地区雹灾损失严重和随着国民经济的增长雹灾损失增加的现象.     

新疆冰雹分区预报方法研究

利用1981-2011年的气象观测数据,普查分析了位于新疆北疆沿天山一带的奎屯河-玛纳斯河流域和位于南疆中天山南麓的阿克苏河流域两大防雹区长序列降雹个例的环流形势背景和天气条件,把两地的主要降雹环流型归纳为中亚低涡(槽)型、巴尔喀什湖低涡(槽)型、西西伯利亚低涡(槽)型和锋区短波槽型等4种类型,并根据两地各环流型降雹的三度空间配置及环境条件,研制出了6种降雹概念模型.同时,筛选出8个有指示意义、稳定可靠的对流因子作为冰雹预报因子,建立了两地各环流型多指标叠套法的冰雹分区、定量(强)预报方法.该方法实际应用效果显著,可以推广到新疆其他重点降雹区域应用.     

冰雹灾害的大气重力波遥感预警系统

１９８５～１９９２年在北京、贵阳及河北满城进行的多次强对流过程大气重力波探测研究中，发现灾害性冰雹出现前３～６ｈ即有周期为２０～６０ｍｉｎ，振幅超过３０Ｐａ的大气微压重力波间歇性的活动。这一发现为灾害性冰雹过程的临近预报提供了重要指标。在此基础上我们使用重力波动态（三维）谱分析技术并设计了相应的微机系统软件，实现了大气重力波数据的实时采集分析和连续动态谱显示，从而研制成将微压波探头、数据采集、微机动态谱实时显示和临近预报指标等软、硬件结合为一体的冰雹重力波预警系统。该系统对强对流冰雹过程有很高的预警和识别能力，并且已达到实际业务使用水平，初步应用于人工防雹作业指挥，大大减少了空报造成的盲目性。１９９３年３～６月该系统在贵州省重雹灾区普定县实际用于冰雹预报和人工防雹作业指挥的效果证明，该系统可提供时效为３～６ｈ的冰雹预警信息，未出现空报和漏报，为该县减少炮弹耗费５０％以上，经济社会效益明显。这一系统同时还是普遍适用的大气重力波探测和实时分析工具，应用时只须改变软件中的参数设置或增加局部应用程序，即可对锋面、气旋、台风、高空槽、高低空急流等天气系统和强对流、危险性风切变等大气现象以及大气边界层结构等进行连续跟踪     

1970-2013年南疆渭干河-库车河流域绿洲冰雹时空变化特征和棉花受灾分析

渭干河-库车河绿洲是南疆地区主要棉花生产基地之一, 随着气候变化和棉花种植面积的日益扩大, 雹灾对棉花生产的危害日趋严重. 利用该地区4个气象站44 a逐一地面降雹过程资料和33 a灾情信息, 对冰雹时空变化特征、活动规律、强度、受灾面积和影响因素等进行研究. 结果表明: 降雹空间分布为北部靠山地带多于南部平原地带, 受灾面积的空间分布则相反; 降雹以周期短、强季节性特征为主, 各县中等以上降雹天气占80%以上, 降雹趋于高发和强发的态势. 降雹频次与气温和降水呈较好的相关性, 冰雹多发年气温偏低、降水偏多, 冰雹少发年气温偏高、降水偏少. 位于南部靠近沙漠的沙雅县受灾最为严重, 雹灾与降雹强度、地域、季节和作物面积及类型等有关, 该地区棉花受灾机率大.     

内蒙古干旱半干旱带2012年“7·20”极端暴雨事件的特征及成因

2012年7月下旬, 处于内陆干旱-半干旱地带的内蒙古中-西部地区出现了有气象记录以来的极端降水事件, 使该区气象与气候预测面临新问题. 7月20日河套地区出现大范围暴雨天气, 其中两个台站日降水量超历史极值, 一个台站超历史阈值, 属极端天气事件. 利用常规及精细化监测资料和NCEP再分析资料对此次极端降水天气事件进行分析. 结果表明: 从天气背景看, 贝加尔湖低槽内冷空气侵入副高西侧的暖空气中, 在对流层低层激发出低涡系统, 低涡前侧的南风急流使南来水汽到达41°N以北, 并在河套地区聚集. 对流层低层水汽通量维持在8~10g·cm^-1·hPa^-1·s^-1, 大气比湿达12~17 g·kg^-1, 为极端降水事件提供了丰沛的水汽. 该事件是通过MCC强烈发展形成的, 河套西北部不断有中尺度对流系统MCS发展东移, 河套南部新生的β中尺度系统发展并入MCS中, MCS系统发展为中尺度对流复合体MCC, MCC中心的TBB值达-40~-83 ℃. 近地面雷达监测显示, 河套东北部、中部存在强雷达回波群, 回波群内对流单体中心的反射率因子均达到50~55 dbz, 构成超级对流单体. 地面上, 不断新生的中尺度辐合线长时间存在于河套东北部并促发对流性暴雨. 暴雨前期对流层低层增温作用显著, 中高层"干侵入"使大气不稳定能量进一步增加. 冷锋前暖空气强烈的上升运动促发了大气不稳定能量释放. 该事件很可能与当前全球变暖密切相关, 随着全球变暖, 北极冰量减少, 夏季风增强, 雨带北移, 使得中纬度内陆干旱-半干旱带发生前所未有的极端降水事件过程.     

用数字化雷达遥测回波内部流场

贵州地处青藏高原东部斜坡，地形复杂、纬度较低，是强对流天气的多发区，冰雹、暴雨、风暴灾害给全省工农业生产带来严重危害。我们结合贵州探空站点稀少、又无多普勒雷达的具体情况，采用矩不变量和相关法，在常规天气雷达上遥测回波块内部运动，编制了能完成资料预处理、特征量计数、模式识别、流场计算、存贮、打印、显示回波场、风场、散度场、涡度场的实用软件，且程序设计汇编化、管理菜单化、结构模块化、计算表格化、数据公有化，在２４０×２４０ｋｍ２的区域（网格距为１ｋｍ）中计算回波区流场的时间仅为二分钟。理论分析和数值实验表明，结果合理。用南京气象学院多普勒雷达实测的回波资料对比，其准确率可达８０％以上，若去掉因边缘效应产生的错误风矢量，准确率可达９０％以上。使用该方法，可随时大致了解降水区内部水平流场结构，有利于中小尺度天气的监测和预报，为减灾防灾等部门提供风场、散度场、涡度场等信息。     

突发性强灾害天气预警系统：理论与应用

“突发性强灾害天气预警系统”以WWW为平台,融贯多种天气预报新技术,为各类用户提供了崭新的预报视角和技术含量较高的预报产品;产品包括强对流指数诊断、基于卫星和雷达的外推产品,中尺度数值模式预报产品,以及基于“综合叠套技术”给出的强天气展望和强天气临近概率预报产品等。通过近几年部分省市业务化运行检验,证明该系统整体自动化程度高,运行稳定,其提供的综合预警产品能有效地为暴雨等强对流天气提供预警信息,提高了暴雨等强天气的预报预警服务质量。     

定量反演降水及其在青藏高原东北边缘地区面雨量估算中的应用

雷达-雨量计联合校准降水结合了雷达区域覆盖和雨量计单点精度高的优势, 利用雷达进行区域降水量估计是提高雷达应用能力的重要方向之一. 通过利用在青藏高原东北边坡地区的雷达回波-降水反演关系式, 对2012年5月10日的这一地区的一次区域性强降水过程进行反演比较, 并利用平均校准法、 最优插值法和用卡尔曼滤波确定变分系数的变分-卡尔曼滤波进行空间校准. 结果表明:利用最优化法得到的本地降水反演关系式效果要明显优于其他波段或地域的固有关系式, 可以有效改变过低估计的状况; 变分-卡尔曼滤波由于考虑了雷达区域扫描的优势, 校准效果最好, 可以细致反映空间降水分布, 对降水预报、 地质灾害预警等都有重要意义.通过建立多仰角多变量的降水关系式, 并进一步对反演结果采用有效的数学校正法可能会对空间面雨量估测取得更好的效果.     

新疆喀什地区沙尘暴天气的时空分布特征及防治措施

以喀什地区11个气象观测站1961-2010年的沙尘暴天气资料为研究对象,采用线性倾向率、Mann-Kendall趋势统计检验方法、Surfer软件,对喀什地区沙尘暴变化趋势、空间分布和突变变化进行分析。结果表明：喀什地区沙尘暴高发区出现在偏南区域,年平均高于10d的区域自南向北排列;年际变化呈现出波动性减少趋势,减少幅度分别为：喀什市-2.3d·（10a）^-1、岳普湖-2.7d·（10a）^-1、英吉沙-5.0d·（10a）^-1、巴楚-3.9d·（10a）^-1、麦盖提-4.2d·（10a）^-1、叶城-4。7d·（10a）^-1、莎车-3.5d·（10a）^-1、泽普-1.7d·（10a）^-1、伽师-1.8d·（10a）^-1、塔县-0.3d·（10a）^-1,各站点沙尘暴日数年际差异较大;沙尘暴的多发年代在20世纪60和70年代,进入90年代后沙尘暴的发生明显减少;喀什地区沙尘暴一年中主要出现在春季和夏季（3-8月）,秋季和冬季较少;沙尘暴高发期在4-7月,占总日数的79.2%;全年中出现沙尘暴最少的月份是11月、12月、1月,只占总日数的2.54%。20世纪80年代喀什地区沙尘暴普遍出现突变性减少。为了减轻沙尘暴的危害首先要加强环境的保护,控制人口增长,减少环境压力,此外还应增加地表植被覆盖,加强水土资源管理,建立和完善沙尘天气的动态监测、预警系统,做好防灾减灾的科学研究工作。     

基于气象要素的我国南方低温雨雪冰冻综合评估

利用1962-2012年260个常规气象观测站的逐日资料, 使用模糊信息分配方法划分我国南方出现低温雨雪冰冻天气时各气象要素的等级, 计算各等级出现的概率, 选取合理的气象要素条件建立了低温雨雪冰冻综合评估指数, 并给出了我国南方发生低温雨雪冰冻的风险区划. 结果表明:日最高气温≤6 ℃, 日最低气温≤0 ℃, 相对湿度≥80%, 日照时数≤1.3 h这一综合气象阈值条件能够合理地评估出南方地区低温雨雪冰冻事件发生的次数和持续时间. 四川省中南部、云南省东北部和贵州省西部、湖南省东部、江西省北部、安徽省、湖北省大部分地区以及陕西省的部分地区发生低温雨雪冰冻的风险等级最高. 近51 a来我国南方低温雨雪冰冻的风险虽有减小的趋势, 但近年出现重大灾害的可能性将有所增加.     

"云娜"台风的监视和预报

2004年“云娜”台风的监视和预报工作中，在应用常规天气资料的基础上加强了对历史热带气旋资料、天气雷达资料和过去对台风与台风暴雨分析预报研究成果的运用。在台风登陆前、登陆过程中和登陆后三个不同阶段中，应用多种资料进行有针对性的分析判断，并向防台风指挥部门及时提供信息服务，在防台工作中发挥了有效作用。，     

城市地下空间安全监测与预警指标研究

为保障城市地下空间开发利用的安全性,促进城市可持续发展,通过文献调研、现场调查和专家咨询等方法,分析提出城市地下空间监测的五项原则,将监测对象划分为三类：工程结构本体、周围岩土体以及周边环境。将监测指标归纳为变形类、力学类、振动类和宏观状态类共四类,其中变形类指标执行双控要求,其他三种指标执行单控要求。监测趋势预测分析可采用公式法、回归分析法、时间序列分析法、灰色预测法、神经网络法和支持向量机法等。全国各地监测控制值基本一致,但预警分级标准存在地区差异,其中北京市和广州市分级预警具有较大参考价值。目前城市地下空间安全监测存在七项不足：预警分级标准不完善,人工监测效率低,监测参数单一,监测信息缺少共享协同,测量精度较低,重监测轻预测以及缺乏数据融合和机器学习应用。针对这些问题,可采取七项措施进行改进：建立合理预警分级标准,发展自动化与智能化监测,多参数综合监测,应用远程监测与云平台,开发高精度测量设备,监测和预测并重,以及数据融合与机器学习应用。     

基于逻辑回归的四川青川县区域滑坡灾害预警模型

四川省青川县滑坡灾害群发,点多面广,区域滑坡灾害预警是有效防灾减灾的重要手段,预警模型是成功预警的核心。由于研究区滑坡诱发机理复杂、调查监测大数据及分析方法不足等原因,传统区域地质灾害预警模型存在预警精度有限、精细化不足等问题。文章在青川县地质灾害调查监测和降水监测成果集成整理与数据清洗基础上,构建了青川县区域滑坡灾害训练样本集,样本集包括地质环境、降雨等27个输入特征属性和1个输出特征属性,涵盖了青川县近9年（2010—2018年）全部样本,数量达1 826个（其中,正样本613个,负样本1 213个）。基于逻辑回归算法,对样本集进行5折交叉验证学习训练,采用贝叶斯优化算法进行模型优化,采用精确度、ROC曲线和AUC值等指标校验模型准确度和模型泛化能力。其中,ROC曲线也称为“受试者工作特征”曲线;AUC值表示ROC曲线下的面积。校验结果显示,基于逻辑回归算法的模型训练结果准确率和泛化能力均较好（准确率94.3%,AUC为0.980）。开展区域滑坡实际预警时,按训练样本特征属性格式,输入研究区各预警单元27个特征属性,调用预先学习训练好的模型,输出滑坡灾害发生概率,根据输出概率分段确定滑坡灾害预警等级。当输出概率P≥40%且P<60%时,发布黄色预警;当输出概率P≥60%且P<80%时,发布橙色预警;当输出概率P≥80%时,发布红色预警。     

Forecasting for flood warning

Advances in flood forecasting have been constrained by the difficulty of estimating rainfall continuously over space, for catchment-, national- and continental-scale areas. This has had a concomitant impact on the choice of appropriate model formulations for given flood-forecasting applications. Whilst weather radar used in combination with raingauges – and extended to utilise satellite remote-sensing and numerical weather prediction models – have offered the prospect of progress, there have been significant problems to be overcome. These problems have curtailed the development and adoption of more complete distributed model formulations that aim to increase forecast accuracy. Advanced systems for weather radar display and processing, and for flood forecast construction, are now available to ease the task of implementation. Applications requiring complex networks of models to make forecasts at many locations can be undertaken without new code development and be readily revised to take account of changing requirements. These systems make use of forecast-updating procedures that assimilate data from telemetry networks to improve flood forecast performance, at the same time coping with the possibility of data loss. Flood forecasting systems that integrate rainfall monitoring and forecasting with flood forecasting and warning are now operational in many areas. Present practice in flood modelling and forecast updating is outlined from a UK perspective. Challenges for improvement are identified, particularly against a background of greater access to spatial datasets on terrain, soils, geology, land-cover, and weather variables. Representing the effective runoff production and translation processes operating at a given grid or catchment scale may prove key to improved flood simulation, and robust application to ungauged basins through physics-based linkages with these spatial datasets. The need to embrace uncertainty in flood-warning decision-making is seen as a major challenge for the future. To cite this article: R.J. Moore et al., C. R. Geoscience 337 (2005).     

Forewarning method of downburst based on feature recognition and extrapolation

Natural Hazards - Currently, using common meteorological data for downburst identification and early warning lacks feasibility. Therefore, a method based on the Doppler weather radar is proposed in...     

Application of radar wind profiler data in analyzing the process of torrential rains in Urumqi Xinjiang,China

To deeply understand the micro-/mesoscale dynamic characteristics of the torrential rain process in Urumqi and improve the levels of torrential rain monitoring, forecasting and early warning, this paper analyzed the wind profile features and related scientific problems of three typical torrential rain events seen in 2013–2015 in this region. The research results suggested that: (1) Radar wind profiler can record in detail the movement condition of the atmosphere during the process of torrential rains. Carrying out detailed analyses on the wind profile data is conductive to the improvement in monitoring, forecasting and warning to torrential rain event at a single observation station. (2) When Urumqi experiences heavy rain weather, noticeable wind shear is usually observed above the observation station. In the upper air, it is southwest wind, while in the lower air it is northwest wind, which is the typical wind profile pattern for heavy rain events in the Urumqi region. (3) Obvious northwest low-level jet stream is found to go together with precipitation, and the jet is positively correlated with precipitation intensity. The velocity of low-level jet stream greatly impacts the amount and intensity of precipitation. (4) The rainstorm weather phenomena are clearly presented by the time–height chart of radar reflectivity factors. The high reflectivity values correspond positively to the height range of cloud–rain particles as well as the duration and intensity of precipitation, so it can be used as a reference index of precipitation monitoring and early warning. In a word, this research deepens on the recognition to the micro-/mesoscale weather systems during the process of heavy rains in Urumqi. Moreover, it would contribute to the application improvement of wind profiler data in analyzing the heavy rainfalls in this region.     

Atmospheric processes responsible for generation of the 2008 Boothbay meteotsunami

We investigated the atmospheric processes and physics that were active during a tsunami-like event hitting Boothbay Harbor area (Maine, USA) on 28 October 2008. The data collected by tide gauges, ground and sounding stations and meteo–ocean buoys in the area were analyzed, together with satellite and radar images. The atmospheric processes were reproduced by the weather research and forecasting model, verified by in situ and remote sensing data. A cold front moved over the area at the time of the event, with embedded convective clouds detected by satellite and radar data and the internal gravity waves (IGWs) detected by radar and reproduced by the model at the rear of the frontal precipitation band. According to the model, the IGWs that passed over Boothbay Harbor generated strong ground air-pressure oscillations reaching 2.5 hPa/3 min. The IGWs were ducted towards the coast without significant dissipation, propagating in a stable near-surface layer capped by an instability at approximately 3.5 km height and satisfying all conditions for their maintenance over larger areas. The intensity, speed and direction of the IGWs were favourable for generation of a meteotsunami wave along the Gulf of Maine shelf. Operational observation systems were not capable of sufficiently capturing the ground disturbance due to a too coarse sampling rate, while the numerical model was found to be a useful tool in eventual future detection and warning systems.