北京“623”大暴雨的强降水超级单体特征和成因研究

本文利用雷达、加密地面自动站等高时空分辨率的观测资料,结合NCEP 1°×1°再分析资料、常规观测等资料,对2011年6月23日发生在北京城区的极端强降水事件开展了细致的观测和诊断分析。结果表明,这次极端强降水事件,主要是由向东南移动的东北—西南走向的飑线右端的强降水超级单体（High Precipitation Supercell,简称HPS）造成的,这是目前已有文献记载的中国发生纬度最高的HPS。HPS在移动方向的右后侧和右前侧均有明显的“V”型入流,这不同于已有HPS模型,表明中、低层干冷空气和低层暖湿气流特征显著。在环境条件方面,存在对流层低层逆温层,其能量存储盖作用使得雷暴具有爆发性增强的潜势,但该逆温层是在08:00～14:00（北京时,下同）的6小时内形成的,对业务预报极具挑战性。相对其他大气层结热动力参数, 风暴相对螺旋度和粗理查逊数在14:00较08:00显著增大,对HPS的发生具有一定指示作用。高空偏西风急流和低层偏东风活动显著,使得北京地区的水平风垂直切变增强,形成上干下湿的对流不稳定以及次级环流圈。高空急流造成强烈的相当位温差动平流,促进对流不稳定度发展加强。结合复杂地形作用,在北京西部100 m地形高度线附近形成显著的平原暖湿空气与山地干冷空气的干湿分界线以及风场辐合线。水汽供应主要源自低层偏东风和本地水汽积累。当飑线从西北方向侵入北京并向东南方向移动时,在北部山区,由于条件不足,雷暴没有显著发展加强;然而,在西部山区,在湖面、城市热岛、低层偏东风、冷池出流共同作用下,加之其他有利的环境条件,飑线右端雷暴强烈发展加强,特别是当经过100 m地形高度线附近时发展成为HPS,进而造成石景山区模式口站的大暴雨中心。     

两个相似路径台风残余造成局地特大暴雨的成因机制和能量收支对比分析

本文利用ERA-Interim 0.5°×0.5°再分析资料、自动站小时和分钟加密资料、风云2G（FY-2G）卫星红外云图及多普勒雷达和风廓线雷达资料对2015年路径高度相似的“苏迪罗”和“杜鹃”台风在浙江沿海引发的局地特大暴雨进行对比分析。这两次降水过程都是在台风减弱为热带低压甚至残压并深入内陆远离浙江沿海后发生的。结果表明,“苏迪罗”降水过程是由低层强东南和偏南急流长时间辐合加上有利地形共同作用导致的;经向环流背景下来自季风持续的水汽输送有利于“苏迪罗”维持较长的生命史和稳定的降水。“杜鹃”残压特大暴雨的触发系统则是高纬地面冷高压底部的东东北出流南下与“杜鹃”北象限的东东南风交汇形成的中尺度倒槽;纬向环流和强盛副热带高压造成的弱引导气流及夏季风南撤和低涡卷挟造成的水汽通道断裂是“杜鹃”登陆后快速减弱为残压和降水维持时间较短的原因。两次台风降水过程中均无外部动能输送和来自有效位能的动能转换。动能收支的主要影响因子为中低层局地次网格运动间的能量转换、旋转风和散度风效应及下垫面的摩擦耗散。所以,虽然“杜鹃”的对流有效位能很小,但仍可造成强对流和特大暴雨。此外,降水过程中释放的凝结潜热造成的局地非绝热加热使气柱中显热能大量累积,促使地面中小尺度涡旋和倒槽不断加深,造成降水的增幅。     

2019年7-8月广东省天气气候特点及其影响评述

2019年7—8月,广东省气温偏高、降水偏多、日照偏少,有6次强降水过程、6次高温过程、2个台风("韦帕"和"白鹿")登陆和严重影响本省。强降水、高温天气对农业、交通运输、民生等造成影响。     

乌东德水电站开建以来坝区暴雨的统计研究

对乌东德水电站开建以来坝区暴雨及伴随的短时强降水时空分布进行统计研究,并划分出暴雨天气概念模型。结果表明:乌东德水电站开建以来坝区共出现18个暴雨日,平均3.0个/a,暴雨自6月上旬开始出现,到10月上旬结束,出现暴雨最多的季节是夏季,多为范围小的局地性暴雨出现。暴雨日数、年平均降水量、20~30mm h-1及≥20mm h-1的短时强降水的空间分布均呈现“西北多东南少”的特征。20~30mm h-1的短时强降水发生频次最多(占63.6%),其次为30~40mmh-1(占27.3%),40~50mm h-1最少(仅占9.1%)。短时强降水及不同等级短时强降水均表现为夜间高发、白天低发的日变化特征。总结归纳出切变冷锋型8次(占44.4%)、两高辐合型4次(占22.2%)、西南涡型2次(占11.1%)、孟加拉湾风暴型2次(占11.1%)、切变线型1次(占5.6%)和高空槽型1次(占5.6%)六类暴雨天气概念模型。      

延庆-张家口地区复杂地形冬季山谷风特征分析

基于2016年12月—2017年2月和2017年12月—2018年2月两年冬季的近地面自动气象站逐时观测数据以及张家口探空数据分析延庆-张家口一带（包括张家口崇礼、赤城、海坨、小五台山区,延怀、怀涿、洋河、蔚县盆地以及北京延庆、昌平、怀柔部分平原地区）复杂地形的风场精细化时、空分布特征,揭示不同复杂地形下局地风场的时、空变化规律,加深对复杂地形动力、热力作用对近地面风场影响的认识,为冬季山区风场预报以及复杂地形数值模式改进提供参考。结果表明:晴朗小风天风持续性作为矢量平均风速和标量平均风速的比值,可以作为研究风场变化规律的重要参数。根据风持续性的日变化特征,可以将研究区域内所有站点分为10种类型,分别代表不同局地地形特征的影响,风持续与风向变化的相关也很强。研究区域主要有3种类型的地形风:斜坡风、峡谷风以及较大尺度的山区平原风。不同地形特征下的风场、风持续性存在明显不同的日变化特征,山风和谷风相互转化的时间也不同,山区最早,盆地次之,平原区最晚;山风时段持续时间较谷风时段长,风速小;晴朗小风天实测风反映了实际风场的特征,而排除环境背景风场,弱化地形动力作用后整个冬季的局地风作为理论山谷风,更能反映热力作用下的山谷风特征。      

双雷达风场反演拼图在登陆台风“莫兰蒂”(1614)强降水精细预报中的同化应用试验

利用福建龙岩、漳州、泉州新一代多普勒天气雷达和厦门海沧双偏振雷达探测资料,采用动态地球坐标系下双雷达三维风场反演与拼图技术,基于天气研究和预报模式（Weather Research and Forecasting,WRF）及其资料同化系统,对登陆台风“莫兰蒂”（1614）引起的2016年9月14—15日福建强降水过程进行了双雷达风场反演拼图资料检验及其三维变分同化对强降水精细预报影响的数值试验,结果发现:（1）动态地球坐标系下双雷达反演风场能合理反映实际风场分布状况,其误差相对较小。相较厦门翔安风廓线雷达及厦门探空秒级测风数据,反演风风向（风速）平均绝对误差分别为7.8°（2.6 m/s）及3.4°（1.1 m/s）;（2）反演风场水平方向稀疏化对同化及预报结果极为重要,过密的反演风场资料会给同化及预报结果带来负效果。文中采用18、6、2 km 3重嵌套,在3重嵌套区域均进行同化以及仅在2 km区域进行同化两种情况下,均表现为当反演风场资料水平分辨率提高到0.1°时,同化分析及预报的台风环流开始受到负影响;且当反演风场资料水平分辨率越高时,负效果越明显。敏感性试验结果显示,分辨率取0.2°时数值预报效果最好;（3）以美国国家环境预报中心全球预报系统（National Centers for Environmental Prediction/Global Forecast System,NCEP/GFS）0.5°×0.5°分析场为初值,基于3个不同起报时刻（2016年9月14日14时、20时及15日02时）（北京时,下同）模拟的福建省境内台风内核雨带和螺旋雨带逐时演变、台风路径与强度、逐时降水TS评分和空间相关差异显著,其中14日14时起报试验效果最好;而14日20时起报试验效果最差,这与该试验初始台风大风轴风速明显偏大有关;（4）在上述3个不同起报时刻试验基础上,分别增加双雷达反演风场资料的三维变分同化后,福建境内地面风场和台风内核雨带、螺旋雨带逐时分布、逐时降水TS评分和空间相关、台风环流结构以及U、V风垂直廓线分布均有明显改善,最大正影响时效可达24 h;但仅对1—6 h时效内台风路径有改善。      

GRAPES全球集合预报系统模式扰动随机动能补偿方案初步探究

为了体现次网格尺度能量升尺度转换过程中存在的不确定性, 文中将随机动能补偿(Stochastic Kinetic Energy Backscatter, SKEB)方案应用于GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)全球集合预报系统(GRAPES-GEPS), 以更好地表征模式误差并且增大集合离散度。使用的SKEB方案基于具有一定时、空相关特征的随机型以及由数值扩散导致的局地动能耗散率来构造随机流函数强迫。并根据流函数与水平风速旋转分量的关系, 将SKEB方案中的流函数强迫转化为适用于GRAPES全球模式的水平风速扰动。结果表明, SKEB方案的使用一方面能够提高GRAPES对大气动能谱的模拟能力; 另一方面能够改善GRAPES-GEPS的集合离散度与集合平均误差的关系, 增加了集合离散度, 并在一定程度上减小了集合平均误差, 尤其是在热带地区这种改进更为显著。而且该方案使得热带地区连续分级概率评分(CRPS评分)显著减小。就降水预报而言, 从Brier评分与相对作用特征面积(AROC, Area under the Relative Operating Characteristics)的结果来看, SKEB方案有助于改善中国地区小雨[0.1 mm, 10 mm)、中雨[10 mm, 25 mm)与大雨[25 mm, 50 mm)量级降水的概率预报技巧, 而对暴雨[50 mm, ∞)量级降水预报技巧影响很小(24 h降水量)。总体上, 模式扰动随机动能补偿方案提高了GRAPES-GEPS的概率预报技巧。      

京津冀地区低层局地大气环流的气候特征研究

本文采用2007-2016年的中尺度数值模拟结果和15个地面气象站观测资料,定义了局地风场表征风速,研究京津冀平原地区局地大气环流日变化的气候特征,并对区域大气污染及其输送的影响进行分析。此外,对2016年12月30日至2017年1月7日北京地区跨年大气重污染过程进行了个例分析。得到结论:京津冀平原地区低空风场变化是天气系统与局地大气环流共同作用的结果,山谷风环流致使太行山和燕山沿线平原地区大气边界层内的长年主导风向为偏北和偏南;太行山和燕山沿线地区山谷风环流本身呈顺时针旋转的日变化特征,夜间至早晨谷风转向山风,午后至夜间山风转向谷风;在午后谷风向山风转向期间,容易形成沿太行山东麓和燕山南麓、自南向东北的"弓形"气流输送通道,此气流输送通道在1月于21时左右形成,持续时间大约3 h,在7月于18时左右形成,持续时间可达9 h;冬季午后至晚间盛行谷风时,受山体的阻挡,污染物容易在山前累积,导致污染浓度增高;夏季同样的情况会发生在后半夜。     

2010—2016年江西省暖季短时强降水特征分析

利用江西省2010—2016年5—9月1597个观测站逐小时降水资料对江西省短时强降水进行统计分析。采用REOF将降水场划分为5个区域：赣北南部（Ⅰ区）,抚州市及赣州中部（Ⅱ区）,赣北北部（Ⅲ区）,赣南南部、北部（Ⅳ区）以及赣中西部（Ⅴ区）。短时强降水高频区主要分布在山地及河谷附近,分别为湘赣交界罗霄山脉东侧、武夷山西侧、信江河谷、乐安河谷和昌江河谷。河谷附近短时强降水频次以昌江河谷最高（16.9次/a）,山地附近最高在罗霄山脉东侧（12.6次/a）,极端短时强降水分别位于上饶市东北部山区（3.7次/a）及九岭山南侧的锦江河谷（3.3次/a）。短时强降水主要发生在5月第3候,6、7月第3~4候以及8月第2~3候。Ⅳ、Ⅴ区具有单峰型的日变化特征;Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ区具有双峰型的日变化特征。主峰基本集中在下午17时;次峰在上午08—10时。短时强降水对暴雨贡献率基本在40%以上,Ⅰ、Ⅱ区的暴雨天气过程将近一半是由短时强降水贡献的。信江河谷是暴雨雨量中心,但并不是短时强降水雨量中心;昌江河谷与武夷山西麓既是暴雨中心也是短时强降水中心。     

华北平原回流天气综合形势特征分析

随着探测手段的发展,越来越多的探测资料可以提供给数值天气预报.为了更有效地将这些不同格式的探测资料融合同化为常规物理量,为预报员提供更加直观的中尺度分析场以及为数值模式提供包含丰富中尺度信息的初始场,引进美国的局地分析预报系统LAPS(Local Analysis and Prediction System).介绍了该系统处理资料的原理、方法.初步试验结果表明,对LAPS系统的局地化比较成功,可以融合T213或NCEP、多普勒雷达、云导风、探空及自动站等多种资料,为预报员提供更好的预报依据.