11月初北黄海一次海龙卷风暴的中尺度特征分析

利用多普勒天气雷达资料及反演风场和常规观测资料,对2014年11月2日发生在北黄海（山东半岛北部海上）一次罕见海龙卷风暴的中尺度特征进行了分析。结果表明：冷空气、暖湿海面热力边界、山东半岛北部近海岸西北风与偏西风的辐合线是海龙卷风暴发生的天气背景。海龙卷风暴发生时雷达回波PPI最大分贝反射率因子为60 dBZ,高度为2.0 km,最高风暴顶为4.5 km,最大垂直累积液态水含量VIL为21 kg·m-2。利用雷达反演风场进行中尺度特征分析,结果表明：在海龙卷风暴发生发展过程中,低层风辐合对应4.0 km高度上是风辐散,海上有较强的偏南暖湿气流输送到雷暴区。中尺度动力特征：最大正涡度和散度辐合在1.0 km以下,低层正涡度和散度辐合、高层散度辐散是雷暴发生初期动力特征;低层没有正涡度和散度辐合、高层为正涡度和散度辐合是雷暴开始发展的动力特征;低层和高层为大的正涡度和散度辐合是雷暴成熟阶段的动力特征。高空冷空气叠加上低空强的偏南气流,造成局地涡度加大和低层辐合加强,使低层暖湿气流倾斜上升。海龙卷与辐合区的冷空气和暖湿气流有关。     

鄂东气田煤层含气量测井预测

煤层含气量计算的准确与否直接关系到煤层气开发方案的有效制定。在简要介绍了现有煤层含气量评价方法的基础上,利用测井资料和煤岩心含气量分析化验资料,采用统计回归方法优选了煤层含气量的敏感性测井参数,并基于优选的测井参数,运用多元回归和神经网络两种数学方法构建了鄂东气田的煤层含气量测井预测模型。利用所构建的模型对研究区内的煤层含气量进行了预测,预测结果与煤岩心含气量室内分析数据对比表明,多元回归法和神经网络法均能较好地对煤层含气量进行预测,但神经网络法的预测精度更高。