2010年福建一次早春强降雹超级单体风暴对比分析

利用探空、地面资料以及建阳、龙岩、长乐三部新一代天气雷达资料,对2010年3月5日福建中北部地区5cm强降雹的两个超级单体风暴进行了对比分析。结果表明,干暖盖、强垂直风切变、中高层正涡度区及地面中尺度低压为超级单体的形成提供了良好的环境场。两个超级单体都是由多单体合并后发展起来的,在成熟阶段以右移为主,属长寿命右移风暴:第一个超级单体在发展过程中由于地形作用和新单体的并入经历了3次加强过程,低层出现明显的钩状回波、中高层三体散射特征;第二个超级单体经历了多单体风暴—超级单体风暴—多单体风暴3个阶段,成熟阶段低层呈现出明显的倒"V"形回波特征,中高层有明显向右伸展的云帖。两个超级单体风暴的中气旋都是由中层发展起来,随着中气旋强度不断加强和厚度加大,最强切变中心突降时出现冰雹、大风强对流天气。通过对第一个超级单体中气旋流场分析,发现风暴前、后侧的下沉气流与低层入流形成了明显的辐合旋转作用,下沉的干冷气流进一步推动低层的暖湿入流,形成强烈的上升气流,并在风暴顶形成强辐散,使得风暴长时间维持。第二个超级单体在风暴减弱阶段,风暴右侧出现中气旋分裂,之后减弱、消失。产生强对流天气时,中高层维持高反射率因子,出现三体散射现象、风暴顶强烈辐散以及较大的VIL密度等特征。     

逾量旋转动能在区分我国龙卷与非龙卷中气旋中的应用

多普勒天气雷达中气旋算法是为探测直径在1.8～9.2km(1～5nmi)的中气旋而设计的。绝大多数强龙卷都属于发生在中气旋内部的超级单体龙卷,但并不是所有的中气旋都能发展成龙卷。文中引入中气旋核的逾量旋转动能(ERKE)概念,结合中气旋算法和速度产品,分析了龙卷和非龙卷中气旋个例维持期间ERKE值的演变特征,并计算了一些超级单体风暴个例的中气旋初始的ERKE及其权重高度值。结果表明,与非龙卷中气旋相比,龙卷中气旋中ERKE的值普遍较大且其权重高度较低;超级单体风暴的初始中气旋ERKE值及其权重高度可以有效地区分中、低对流层中的龙卷和非龙卷中气旋,并可作为龙卷中气旋识别的定量指标。同时在我国平均中气旋气候特征的基础上,还绘制了ERKE图解,可从中气旋旋转速度和旋转半径快速查得对应ERKE值的大小。     

一次罕见飑前强降雹超级单体风暴特征分析

2009年6月5日,受一个飑线前超级单体雷暴的影响,上海部分地区出现了直径25—30mm的冰雹,随后,飑线尾随该超级单体扫过上海,造成大风、雷电和强降水天气。基于常规天气观测、多普勒天气雷达、风廓线仪和自动气象站等资料分析发现,该超级单体发生在东北冷涡西南侧的高空强冷平流与低空暖平流形成的强不稳定层结背景下,超级单体风暴发生、发展在飑线前的暖区中,经过由"热岛效应"和海陆风锋共同形成的低空辐合线时明显加强发展;该风暴呈现出"指"状、"楔"状、弱回波区(WER)等超级单体雷达反射率特征,"指"状回波处出现了中气旋的径向速度特征,具有标志大冰雹的三体散射长钉(TBSS)特征回波,通过三体散射长钉多普勒速度发现了大冰雹的下降区和增长区。分析还表明:东北冷涡西南侧横槽南摆导致中空降温,0℃层和-20℃层高度明显下降,为冰雹的空中增长提供较好的温度环境条件,较低的0℃层也保证冰雹在空中下落中融化较少。双风廓线仪对比观测表明,超级单体发展的低空风场环境中具有较大的垂直风切变和风暴相对螺旋度,中尺度对流系统与环境场的相互作用形成了有利于风暴发展和维持的正反馈机制。飑线前超级单体雷暴与飑线主体关系密切,起到类似"箭"与"弓"的引导作用,飑线主体的一部分进入超级单体所遗留下的"冷"区后明显减弱,东侧入海后也逐渐减弱,其余部分仍在发展加强;最终,强风暴逐渐减弱,超级单体特征也开始消失,飑线与之合并形成新的"人"字型中尺度对流系统,新的"弓"形回波带与原回波带相比移动方向发生右偏,因此,飑前超级单体在飑线主体移动和演变的临近预报中有重要指示意义。     

夏末华北低槽尾部雹云的生成环境和结构特征

利用常规观测资料、多普勒雷达和卫星探测及反演资料、区域自动站资料及NCEP再分析资料,分析了2009年8月27日冀中南地区的突发性强风雹天气过程。结果表明,扩散南下的弱冷空气对强对流起触发作用,地面辐合线进一步促进了对流发展。雹云发展于上干下湿的环境场中,凝结潜热释放可能为雹云迅速发展提供了能量,中等偏强的深层垂直风切变为雹云的发展和维持提供了有利的动力条件。但08:00湿层低而浅薄、0℃层高度偏高(高于历史出雹的平均高度)和云顶亮温相对高等特征增加了预报难度,而相对高的云光学厚度可为午后强对流发展提供短临预报信息。雹云在雷达反射率产品上表现为线状排列的"超级单体族"特征,向东传播的多单体风暴使强风雹天气得以持续。     

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。     

GRAPES区域集合预报两种侧边界扰动方法对比试验

中国气象局数值预报中心自2014年建立了区域集合预报业务系统,其使用的侧边界扰动由全球集合预报系统动力降尺度得到。为深入了解侧边界扰动对区域集合预报的影响,基于15 km水平分辨率的区域集合预报模式,使用动力降尺度方法和尺度化滞后平均法(scaled lagged average forecasting,SLAF)设计构造了两种侧边界扰动方案,并开展了2015年7月共6天的集合预报试验,利用集合均方根误差、集合离散度、连续分级概率评分、离群值、Brier Score及相对作用特征曲线面积等概率预报检验方法进行了多方面检验,分析了两种侧边界扰动方案对区域集合预报质量的影响。结果表明:动力降尺度侧边界扰动方案(DOWN)的扰动总能量在各垂直层次均大于SLAF方案,使得边界上前者的离散度大于后者,集合扰动增长更为合理;对于等压面要素和地面要素,DOWN方案的离散度、Outlier、CRPS等评分优于SLAF方案,反映了DOWN方案构造的侧边界扰动更加合理;在降水概率预报技巧方面,SLAF方案在评分上具有一定优势,但评分的提高没有通过显著性水平检验,因此认为两种方案对降水预报的改进基本相当。     

一次沿海局地特大暴雨的集合敏感性分析

利用常规观测资料和EC集合预报资料,基于集合敏感性方法 ,首先分析了2018年10月21日广西沿海局地特大暴雨过程的降水影响天气系统及关键区,并进一步分析了集合预报效果,得到不同层次气压场及风场的降水敏感特征以及集合预报降水预报偏差的可能主要原因,所得结论可供预报参考。     

基于卡尔曼滤波的中国区域气温和降水的多模式集成预报

利用TIGGE资料集下欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、日本气象厅(JMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)、中国气象局(CMA)和英国气象局(UKMO)5个模式预报的结果,对基于卡尔曼滤波的气温和降水的多模式集成预报进行研究。结果表明,卡尔曼滤波方法的预报效果优于消除偏差集合平均(BREM)和单模式的预报,但是对于地面气温和降水,其预报效果也存在一定的差异。在中国区域2 m气温的预报中,卡尔曼滤波的预报结果最优。而对于24 h累积降水预报,尽管卡尔曼滤波在所有量级下的TS评分均优于BREM,但随着预报时效增加,其在大雨及以上量级的TS评分跟最佳单模式UKMO预报相当,改进效果不明显。卡尔曼滤波在地面气温和24 h累积降水每个预报时效下的均方根误差均最优,预报效果更佳且稳定。     

基于全球及区域气候模式的江苏省降水变化趋势预估

利用气象观测资料,8个全球耦合气候系统模式的集合平均以及区域气候模式(RegCM4)的结果,通过方差分析、相关分析、趋势分析、扰动法等方法对模式性能进行了评估,并对江苏省在未来RCP8.5高端排放情景下降水的变化趋势进行了预估。结果表明,在RCP8.5情景下,至2020、2030和2050年,全球模式模拟的江苏省年平均降水在未来有逐渐增加的趋势,线性增加率约为7 mm/(10 a)。至2050年,江苏省年平均降水量将增加2%左右;区域模式模拟的年平均降水在未来线性增加率为1.5 mm/(10 a),变化不显著。区域模式模拟的夏季降水在未来有所增加,最多可增加20%～30%,但增幅随时间逐渐减小;全球模式模拟的夏季降水比现在有所减少,至2050年,减少了大约10%。区域模式模拟的冬季降水在未来不同时间段均比现在有所减少,同现在相比,最多可减少30%～40%;而全球模式模拟的冬季降水在未来则是先减少,后增加,至2050年,比现在大约增加10%。对于不同季节,总体而言,南部地区降水量的变化较北部地区显著。对于极端降水事件来说,江苏省未来小雨日数将减少,而暴雨日数则微弱增加。但由于全球模式本身的性能、区域模式对全球模式的依赖性以及温室气体排放的不确定性使上述预估结果仍具有不确定性。     

中尺度降水集合预报随机参数扰动方法敏感性试验

中尺度降水模式预报具有很大的不确定性,为更好地描述与模式降水预报密切相关的物理过程关键参数的不确定性,基于中国气象局GRAPES（Global/Regional Assimilation and Prediction System）中尺度区域集合预报模式,从对模式降水预报不确定性有较大影响的积云对流、云微物理、边界层及近地面层等4个参数化方案中选取了18个关键参数,设计了一种随机参数扰动方案（Stochastically Perturbed Parameterization,SPP）,并通过2015年6—7月总计10 d的随机扰动集合预报试验,对比分析了SPP方案对不同物理过程参数扰动敏感性、随机场时、空尺度敏感性、能量变化特征及其集合预报效果。结果显示,对所选择的任一物理过程参数化方案增加SPP扰动后,降水及等压面要素的概率预报技巧优于无SPP扰动的预报,而扰动积云对流和边界层过程中的参数较扰动云微物理过程中的参数影响更显著,且同时扰动积云对流、云微物理、边界层及近地面层参数化方案中的18个参数的集合预报效果优于扰动任何单一物理过程中的部分参数,表明SPP方案能够有效地提高中尺度降水概率预报技巧;从能量变化特征可知,不同物理过程的参数扰动对动能、内能和总能量的影响层次和特征有所不同,但总体而言,扰动前后各项能量基本相同;随机场时、空尺度敏感性试验发现,SPP扰动随机场时间、空间相关尺度对集合预报效果有明显影响,当扰动随机场选用12 h抗相关时间及截断波数20时,集合预报结果最优。上述结果表明,SPP随机参数扰动方案不仅能够有效提高集合概率预报效果,还能够提高集合降水概率预报技巧,具有良好的业务应用与发展前景。