江西省2004年4—6月重要天气过程评述

1 暴雨过程 2004年5月，我省暴雨频繁，共出现7次区域性暴雨日；4月和6月暴雨过程较少（表1）。     

利用现有重力场模型求定CHAMP卫星加速度计修正参数

CHAMP卫星加速度计数据的标定是通过确定其尺度因子和偏差参数来完成的.本文基于能量守恒方程,给出利用现有重力场模型标定CHAMP卫星加速度数据的基本原理和数学模型;提出相邻历元间差分算法,大大简化了观测方程,同时避免积分常量的计算.该算法既能同时解算尺度因子和偏差参数,也可任意求解其中之一.基于实测的CHAMP卫星加速度数据,利用EGM96模型和最新公布的EIGEN-2模型进行计算与比较,验证该方法的有效性.     

2003年10月11-12日山东暴雨及风暴潮分析

文分析了2003年10月11-12日山东一次秋季暴雨的水汽条件及物理量场特征，并简要分析了这次天气过程引起的莱州湾沿岸风暴潮的形成机制，提出了此类天气形势下风暴潮的预报思路。     

“龙舟水”泛滥成百年一遇的特大洪灾

2005年的“龙舟水”泛滥南粤,6月18-25日持续一周的特大致洪暴雨过程,使广东省遭遇了百年一遇的洪水灾害。受高空槽、切变线和西南季风共同影响,广东省出现了较大范围连续性特大暴雨和强降水,其中,龙门县录得的过程累积雨量1300.2 mm。再加上珠江流域各大江河上游洪水的不断涌入和天文大潮的顶托,西江水位急剧上涨,6月23日中午-24日早晨,西江的封开、德庆、高要分别超警戒水位8.92 m、6.58m、2.68 m,流量达到56300m3/S,北江清远超警戒水位2.18 m。暴洪、泥石流、塌方、洪涝等自然灾害,成片出现在广东的河源、韶关、肇庆、惠州、清远、汕尾、珠海等地区的乡镇,17个市89个县(市、区)762个乡(镇)受灾,受灾人口441.6万人,直接经济损失45.2亿元人民币,特大暴雨造成京九铁路多处地段发生土方溜坍,被迫中断行车10多天。受暴雨和天文大潮夹击,广州珠江最高潮位超过基面2 m。江水漫进广州城,市内低洼地多处水浸超过1 m,南岸的铁轨一度被大水淹没,沿江路、滨江路等大马路水深盈尺,风景如画的小岛沙面顿成水泽。暴雨令著名风景区白云山出现20多处塌方,也令白云机场几度关闭。     

当好防洪抗灾参谋 气象服务受好评

遭遇“范围广,时间长,雨势猛,灾种多,影响大”的“05·6”特大致洪暴雨过程,广东气象人显示了积极主动、沉着应对、运作有序,高度负责、善打硬仗的良好精神风貌。以“以人为本,无微不至,无所不在,实现任何人在任何时间以任何可能的方式最及时、最方便地获得所需要的气象信息和服务”为气象服务宗旨,靠前服务,靠前指挥,准确、及时的气象服务为防灾抗灾赢得了先机和主动,得到了中国气象局和广东省委省政府的充分肯定。6月23日,省长签发了《广东省人民政府关于西江和北江抗洪救灾的紧急动员令》,广东各级气象部门即时启动防洪抗灾应急预案,省局余勇局长和杨少杰副局长、许永锞副局长分别带领“突发应急气象服务小组”,奔赴省防总和“广东省北江大堤前线抗洪总指挥部”,靠前指导防洪气象服务。18-25日,广东省气象局向省委、省政府、省防总及时呈送《重大气象信息快报》7期,天气报告《急件》和《特急件》共11份,余勇局长多次率首席预报员等人向张德江书记、黄华华省长、李容根副省长等领导汇报强降水最新动向,并多次打电话汇报降水最新情况。据统计,广东省气象台共发布“暴雨消息”5次、“暴雨警报”9次和“暴雨紧急警报”11次;并及时向政府和公众发布地质灾害气象预报预警产品和珠江流域面雨量预报产品供全省抗洪救灾参考。全省气象部门先后发布黄色暴雨预警信号224次、红色暴雨预警信号75发、黑色暴雨预警信号23次,其中龙门(19-21日)、海丰(21-23日)连续3天发布了黑色暴雨预警信号。     

不同对流参数化方案和初值场组合对四川两次暴雨影响的数值模拟

针对2004年9月2~6日四川盆地东北部一次持续性暴雨过程和2004年6月30日成都地区暴雨过程,利用MM5中尺度数值模式,进行了Grell、Kuo、KF及BM四种积云对流参数化方案与T213模式分析值及NCEP再分析值两种初始值组合的数值试验,分析了不同积云方案和初值组合的模拟性能。比较结果表明,MM5模式较好地再现了这两次强降水过程。在同一模式中,不同对流参数化方案和不同初值组合在降水落区和强度模拟上存在一定程度的差异。初步模拟表明NCEP资料模拟的降水强度较T213资料模拟的降水强度偏弱,但降水落区较T213资料模拟的更接近实况,T213资料模拟的降水空报现象较严重。以T213资料模拟得到的高度、温度场都较NCEP资料更有利于影响系统的加强,模拟的湿度场、散度场和垂直运动场都较NCEP资料更有利于强降水的发生。相对而言,NCEP资料模拟结果更接近实况,Kuo和Grell方案对初值表现出更为敏感。     

辽宁省精细化暴雨洪涝灾害风险评估与预评估

基于辽宁省61个国家气象站1961—2020年和998个区域自动气象观测站建站至2020年逐小时、逐日降水资料,分析了辽宁省暴雨洪涝灾害主要致灾因子,计算了暴雨洪涝孕灾环境指标,完成了辽宁省暴雨洪涝灾害危险性评估。结果表明：暴雨洪涝高危险性地区主要位于丹东;暴雨洪涝灾害人口高风险区主要位于沈阳和大连市区;经济高风险区主要位于大连和盘锦市区;水稻、玉米高风险区主要位于锦州、盘锦和丹东。利用辽宁省无缝隙智能网格预报数据对2022年7月28—29日的暴雨过程灾害风险进行了预评估,发现暴雨灾害危险性高值区域主要分布在朝阳、葫芦岛以及辽宁中部。暴雨灾害可能造成的人口、经济高风险区域主要位于辽宁西部和中部地区;暴雨灾害可能造成的水稻和玉米高风险区主要位于沈阳、铁岭和朝阳北部等地区。预计高风险区主要影响人口约为449万人,经济损失约为1432万元,受影响的水稻面积约为1.028万公顷、玉米面积约为1.798万公顷。通过灾后效果检验,发现预评估模型效果良好,可在实际的暴雨洪涝灾害风险评估业务中使用。     

一次大气河背景下华北地区暴雨的诊断分析

利用2018年5月15-16日的ERA5再分析资料和观测资料,对大气河背景下一次华北地区暴雨过程的天气形势、大气河在暴雨过程中的作用及其在暴雨前后的演变特征以及结构特征进行了诊断分析.结果 表明此次降水过程的直接影响系统是位于华北地区的高空槽、低空切变线、地面冷锋和高低空急流,这些系统使得华北地区低层辐合高层辐散,带来...     

GRAPES千米尺度模式在西南复杂地形区降水预报偏差与成因初探

利用2019年夏季（6—8月）西南复杂地形区地面观测站逐时和逐日降水量观测数据,从降水量和降水频率入手,对同期GRAPES-Meso 3 km业务模式短期（36 h以内）降水预报性能,特别是在不同典型地貌区—四川盆地子区、云贵高原北部子区和南部子区、青藏高原东缘山地子区的预报偏差进行细致评估与分析。结果表明:（1）GRAPES-Meso 3 km模式能合理地刻画出西南复杂地形区夏季日降水和日内尺度降水的主要特征,以及小时降水频次-强度的基本关系。（2）在各子区,模式日降水量（频率）预报表现为清晰的正偏差,正偏差在盆地子区最显著,为观测值的1.1倍（0.3倍）;日降水量正偏差主要由强降水日降水量预报偏大引起,但频率正偏差在云贵高原南、北子区与其他两个子区不同,主要是中小雨日数预报偏多的贡献;强降水（中小雨）落区预报存在明显（轻微）偏大倾向,强降水预报落区偏大频率在青藏高原东缘山地子区最高,达82.8%,在云贵高原南部子区最低,为53.6%。（3）日循环上,各时次小时降水量（频率）预报整体偏大,且主要正偏差出现在观测的夜雨峰值时段,其中海拔1200 m以下区域的降水频率正偏差从夜间峰值区延续到中午,模式偏强的日降水量预报往往表现为日内偏长的降水时长或小时降水空报。（4）诊断分析显示,模式在四川盆地区突出的夏季日降水预报正偏差是模式对流层低层在云贵高原南-东南侧偏强的西南风预报与西南地区特殊地形结合的产物。