2013年春季一次强飑线过程中尺度特征研究

运用多种观测数据,结合WRF模式分析了2013年3月19日发生在黔湘地区一次飑线形成期的中尺度特征。（1）此次飑线发生在高空500 hPa槽前的西南气流中,地面冷锋附近。环境风为西南向,且垂直于飑线长轴的分量小于沿着飑线长轴的分量。（2）飑线东、西两段存在显著差异：东段所在环境干燥,下沉对流有效位能DCAPE大,故雷暴大风强而短时强降水弱,对流单体初始于锋区及冷空气一侧,呈碎块状分布;西段环境湿润,短时强降水和冰雹集中,对流单体出现于地面锋区附近中尺度辐合线内,辐合线持久,其上辐合中心处不断有单体新生。（3）此次过程有重力波作用,且飑线西段重力波特征更明显。急流中的波动与中尺度辐合线相交,波动上升气流叠加辐合线上升运动,引起对流发生并迅猛发展,使得对流单体趋向于沿着波动等振幅面排列成带状,进而形成飑线。（4）旧单体南、北两侧均有新对流单体发生：北侧新单体高、低层重力波反相位叠加,对流受到抑制;南侧的新单体高、低层波动同相,上升气流加强,对流得以发展;新旧单体不断迭代更新,飑线整体向东南传播。     

贵州一次辐合线锋生极端暴雨过程的中尺度特征分析

利用地面常规观测资料及加密自动站观测资料、FY-2G卫星云图、多普勒天气雷达产品和ERA5再分析资料,对2021年5月10日贵州东部和北部的一次辐合线锋生极端暴雨过程中尺度特征进行分析,初步探讨其形成机制。结果表明：此次极端暴雨过程发生在低涡切变背景下,低层强盛的南风为中尺度对流系统发生发展输送了充足的水汽和不稳定能量,地面辐合线及锋生提供了触发条件,暴雨区主要位于云团云顶亮温低值中心西侧或南侧梯度大值区,并沿地面辐合线呈东西向带状分布,最强降水发生在对流云团合并阶段。辐合线锋生作用在其西侧频繁触发对流单体,新生对流单体沿地面辐合线东移发展,持续影响贵州东部和北部地区。在降水最强的两个阶段,雷达回波呈现暖云和悬垂结构特征。地面辐合线及其锋生、上游降水带来的降温增压以及持续增强的南风有利于暴雨区水汽辐合增强,而垂直方向上纬向、经向中尺度次级环流上升支正好位于特大暴雨中心附近,有利于中尺度对流系统维持和增强。     

副热带高压控制下一次区域性强对流暴雨成因分析

利用NCEP1°×1°再分析资料、常规观测资料、自动站等资料,对2016年8月24日夜间关中地区出现的强对流暴雨过程进行了分析。结果表明:(1)副高异常强盛,横槽转竖引导冷空气南下,与副高内部的暖湿气流交汇是造成这次强对流暴雨的主要背景条件;(2)造成这次强对流暴雨的水汽来源主要是本地水汽的聚积和辐合,整个过程大气处于对流性不稳定状态,锋面过境是该次过程的抬升触发机制;(3)对流不稳定、中等强度的对流有效位能和合适的对流抑制能量更有利于高降水效率和强降水的形成;(4)中尺度对流系统东移的过程中,尺度明显增大,并配合有利的对流条件,发展为MCC且维持时间较久,从而造成区域性强对流暴雨。     

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。     

“印-太海洋环境变异与海气相互作用”国际合作项目成果介绍——海洋与台风相互作用方向

本文介绍了我国开展的“印-太海洋环境变异与海气相互作用”国际合作项目取得的研究进展。从海洋与台风相互作用研究方向出发,阐述了项目中在台风组网观测、台风与海洋中尺度涡相互作用机制、海洋对台风的低频响应与调制等方面取得的重要成果。基于多元海洋数据同化技术与海气耦合模式的改进,我国在台风预报技术方面取得了重大突破,大大降低了台风强度的预报偏差。依托本项目增进了对印-太海域海气相互作用过程和机理的科学认识,提升了我国海洋国际合作地位和影响力。     

南海东北部中尺度涡对海表叶绿素a浓度的影响规律研究

基于南海东北部1998~2019年的多源卫星遥感数据和风场再分析数据, 较系统地分析了南海东北部涡旋内部叶绿素a浓度的分布特征, 通过量化统计和涡心坐标系参数合成等方法探究了中尺度涡对叶绿素a浓度变化的影响规律及潜在机制。结果表明: (1)南海东北部约有60%的中尺度涡旋内部存在叶绿素a浓度增加和减少的现象。(2)南海东北部中尺度涡内部叶绿素a扰动受到涡旋抽吸和涡致Ekman抽吸机制的共同调控, 其中约有38% (39%)的暖(冷)涡内涡旋抽吸的贡献更大, 21% (24%)的暖(冷)涡内涡致Ekman抽吸的贡献更大。(3)南海东北部中尺度涡生命周期内的海表叶绿素a浓度变化存在显著的阶段性差异, 在冷暖涡的生成期, 涡旋抽吸的作用更为显著, 而在冷暖涡的顶峰和消亡期, 涡致Ekman抽吸的作用更为明显。上述研究结果有助于理解南海东北部初级生产力对中尺度涡的响应过程与机理, 对认识海洋物理-生物耦合过程具有一定的参考价值和研究意义。     

2000年东海黑潮和琉球群岛以东海流的变异Ⅱ.冲绳岛东南海域海流及其附近中尺度涡的变异

基于日本“长风丸”调查船在2000年5个航次水文资料及同时期QuikSCAT风场资料,采用改进逆方法计算了冲绳岛东南海域海流的流速与流量等,获得了以下主要结果.(1)在琉球群岛以东海区1~2,4,7,10与11月分别为东北风,东北风,东南风,偏东风,东北风.风速在4与7月较小,1~2,10与11月较大.表层风海流只有7月时偏北向,其余月偏西方向.(2)琉球海流是琉球群岛以东一支东北向的西边界流.琉球海流结构:最大流速在5个航次中1~2,4,7,10与11月分别为40 cm/s以上,15,20,20与55 cm/s.琉球海流的核心一般位于次表层.琉球海流在5个航次中垂向方向可达1 200 m以深,在琉球海流以深存在弱的、西南向海流.(3)琉球海流的流量在1~2与11月时最大,分别为20×106与14.5×10 m3/s,而在4月时流量最小,只有3.1×106m3/s.这表明琉球海流的流量在2000年季节变化很大.(4)在5个调查航次中,琉球海流以东调查海域都存在尺度不同的、各种冷的气旋式和暖的反气旋式涡.1~2月时,计算区域中部与东部,分别存在反气旋暖涡W1,W2和气旋式冷涡C1,C2;在4月时存在一对较强的、水平尺度都较大的、暖的反气旋涡和冷的气旋式涡,在它们中间出现南向流,它们可能组成一个偶极子等.这些表明,在5个航次中,琉球群岛以东调查海域存在各种强度不等的中尺度涡,其变化都很大.(5)琉球海流的流量受其附近各种涡的影响很大,特别是涡的强度增大时,可能减少琉球海流的流量.(6)在5个调查航次中,琉球群岛以东调查海域都存在南向流,其中11月时最大,其流量大于15×106m3/s,其次在1~2月,其流量大于10×106m3/s,在4月最小,流量约为3×106m3/s.上述南向流的季节变化趋向与琉球海流的季节变化趋向基本一致.     

中低纬度系统相互作用过程的中尺度风场分析

以山东济南和滨州两部S波段多普勒雷达的观测数据为基础,采用直接合成的方法,反演台风“利奇马”和西风槽相遇引发极端降水过程的中尺度系统三维风场。（1）冷暖空气交汇产生的切变线长时间维持是西风槽与台风相互作用过程中产生极端降水的关键,暖空气先进后退,表现为东南气流和西北气流先后越过雷达站,垂直方向出现复合切变;（2）最强上升运动出现在对流单体回波梯度最大的区域,最大下沉运动出现在回波顶下风方,中低层回波中心均为弱风速区;（3）发展中的对流单体各层均有气旋式入流,成熟的对流单体高层出流有反气旋式出流;（4）风垂直切变是雨团降水增幅的主要影响因素,成熟期的雨团具有低质心对流单体风暴的结构形态,垂直运动达到最强。     

一次台风引发的远距离暴雨诊断分析

台风对远距离暴雨的作用形式复杂,容易出现极端降水,量级和落区的预报难度大。2014年8月8日江苏东部到浙江北部出现暴雨,通过研究数值预报形势场、再分析场和各类实况资料,发现暴雨的产生与远在1300km外的西太平洋上的台风"夏浪"有关。江苏东部暴雨主要由中尺度涡旋造成,台风通过北侧偏东气流向暴雨区输送暖湿空气,有利于暴雨的形成与维持;浙江北部暴雨是中尺度涡旋与台风环流结合的产物,台风北上过程中,中心与中尺度涡旋逐渐靠近,台风外围环流对涡旋产生牵引,流场形势发生改变,引导弱冷空气在浙北近海附近与暖空气交汇辐合抬升引发暴雨,不稳定能量剧烈释放产生的中γ尺度气旋造成了极端强降水。     

基于SLA和流场几何特征融合的中尺度涡识别算法

中尺度涡是海洋物质循环和能量传输的重要载体,针对海洋中尺度涡自动探测问题,基于涡旋的物理特征海表面高度异常,结合涡旋的流场几何特征构建了一套海洋涡旋自动探测算法。采用法国AVISO分布的海表面高度异常数据和地转流异常数据,将所构建的算法应用于南海中尺度涡旋探测。为对混合识别算法的涡旋探测结果进行评估,将人工检测的方法从表面速度矢量场中得到的涡旋中心作为真实涡旋中心进行精度验证。结果表明：混合识别算法的探测成功率SDR为91.7%,误判率EDR为7.63%,可以实现对海洋中尺度涡旋的自动探测,为研究海洋中尺度涡的时空分布特征提供数据支持。