相似环流背景下海南两次不同类型强对流天气对比研究

2016年6月5日和6日海南岛处在类似的环流背景下,5日海南出现了大范围8级以上阵风且伴有EF2级龙卷,而次日以短时强降水为主。为了研究两日产生不同类型强对流天气的原因,基于常规地面-高空观测、海南逐10 min的地面加密观测、海口多普勒雷达观测、NCEP-GFS 0.5°×0.5°分析资料进行对比分析,结果表明:(1)5日整层大气相对较干(可降水量为49 mm)且中层干层尤为清晰(700—500 hPa平均相对湿度41%),925—700 hPa温度垂直递减率为7.25℃/km,有利于产生强下沉气流及冷池形成,从而产生雷暴大风天气,而6日气层高湿,可降水量为60 mm,环境风弱,风暴移速慢,有利于产生强降水;(2)两日均属于弱的环境背景气流下的对流,相对而言,5日0—3 km风垂直切变均较6日大,有利于形成飑线;(3)结构分析表明5日对流风暴伴有较强阵风出流,较强的风垂直切变加之多个单体阵风出流合并抬升下,产生了持续1.5 h的飑线,并出现了弓形回波,而6日为低质心一般单体且阵风出流相对弱,尽管多个单体合并成了准线性的风暴,其持续时间亦与一般单体生命史相当;(4)5日对流抑制能量相对较大,需较强的地面辐合抬升和午后强烈升温触发雷暴,雷暴触发后强烈发展;6日对流抑制能量近乎为0,弱的海风锋辐合及热力作用均触发对流;(5)此次龙卷过程的风垂直切变与典型超级单体龙卷差异显著,产生龙卷的低层中气旋出现时间与龙卷发生时间仅差3 min,故提前预警龙卷的可能性极小。      

雷暴大风过程中对流层中低层动量通量和动能通量输送特征研究

2014年5月31日北京发生一次雷暴大风过程。以雷达资料同化结果为初始场,对此次过程进行高分辨率数值模拟。采用非静力平衡和非地转平衡的经向动量方程和质量权重动能方程,利用模拟资料,对雷暴大风过程中经向动量和质量权重动能进行收支分析,以此来研究雷暴过程中对流层中低层动量通量和动能通量输送特征,讨论地面大风的可能成因。分析结果表明,在对流层中低层,经向动量通量散度是影响经向动量局地变化的主要强迫项。雷暴系统后部的入流把中低层的经向动量倾斜向下输送,系统前部对流云区中低层的下沉气流也向下输送经向动量。这两支下传动量通量先后与近地面经向动量的水平通量汇合,向系统前沿输送经向动量。在北京西北部地形阻挡作用下,经向动量通量在系统前端近地面辐合,促进那里的经向动量局地增长,有利于增强那里的南风。质量动能收支的特征与经向动量收支类似,在近地面层质量动能的局地变化主要是由质量动能通量散度引起的。系统后部入流把中层质量动能向下传输到近地面层,然后与近地面质量动能的水平通量汇合,向系统前沿输送质量动能。相对来说,近地面层经向动量和质量动能的水平通量比下传通量更重要,这主要与低层较强的东南急流有关。     

基于BPSO-NBayes的雷暴释用预报技术研究

提出了一种新的雷暴预报法,即二进制粒子群-朴素贝叶斯分类器(Binary Particle Swarm Optimization-Naive Bayesian Classifiers,BPSO-NBayes)方法,以福州、连城、宁波3站为例,对使用T511数值预报产品站点的雷暴释用预报技术进行研究。利用2010—2014年T511数值预报产品和单站观测资料,使用BPSO-NBayes方法,建立了0~72 h雷暴预报模型,并与Fisher判别准则和Bayes判别准则进行比较。预报结果表明,BPSO-NBayes模型临界成功指数都在0.29以上,平均值达到0.33以上,是3种方法中最好的,空报率都在0.59以下,漏报率在0.60以下,而且变化幅度很小。BPSO-NBayes模型明显优于Fisher判别准则和Bayes判别准则,具有良好的稳定性和预报能力。     

2013年宁波地区一次海风锋对雷暴过程影响分析及数值模拟

利用浙江省常规气象站观测资料、地面自动站加密资料、新一代多普勒天气雷达资料、NCEP GFS分析资料以及WRF中尺度模式,对2013年7月29日发生在宁波市地区的一个局地强雷暴天气过程进行了诊断分析和数值模拟。通过对天气环流和数值模拟结果的分析发现：本次强雷暴过程发生在较稳定的大气背景下,主要影响系统是中尺度辐合线海风锋;多普勒雷达出现弱窄带回波时,对应中尺度辐合线海风锋;海风锋向内陆推进时,对应站点温度降低、湿度增大。WRF模式能较好地模拟出此次雷暴过程以及宁波地区低层海风锋环流,高空回流随时间和空间的演变特征;海风锋的锋生造成的地转强迫促使次级环流加强,在东西风辐合线西侧有垂直上升运动出现;通过与敏感试验的对比可知,海陆热力差异是影响雷暴降水强度、海风锋水平垂直环流的重要因素。     

四川雷暴大风的预报因子筛选及预报效果

利用ECMWF历史预报资料,从动力、热力、水汽、不稳定条件四个方面选取影响雷暴大风发生的因子,构建多因变量数组,并利用主成分分析确定配料系数及其阈值,在此基础上进行配料,研发了四川省雷暴大风概率预报产品投入应用。2018年汛期应用表明:雷暴大风产品对预报概率超过65%的区域有指示意义,且优于ECMWF数值预报的100 m高度风,在检验的个例中,有效命中率达25%以上。      

基于支持向量机的雷暴潜势预报初探

根据2008—2010年夏季邵阳地区的NCEP全球再分析资料(分辨率为1°×1°)和闪电定位资料,利用支持向量机(SVM)分类方法建立该地区雷暴潜势预报模型,并用测试样本检验了该模型的预报能力,同时与Logistic回归模型和Bayes判别法的预报效果进行了比较。结果表明,SVM模型的预报准确率为86.21%,虚警率为15.25%,漏报率为13.79%。对比三种模型的TSS技术评分,发现使用SVM方法建立的模型对邵阳地区雷暴预报的效果最好,评分值为0.79。因此,SVM方法所建立的模型可以为邵阳地区6 h的雷暴潜势预报提供一定的参考价值。     

城市雷暴日特征及防雷减灾应对措施

利用驻马店市气象观测站提供的相关气象数据2000—2013年驻马店市逐月观测雷暴日资料,进行了统计、分析得出驻马店地区雷暴日活动时间、变化规律和分布特征,结果表明:驻马店地区年平均雷暴日数为27.6d,雷暴日数呈现出缓慢减少的总趋势,属于中雷区;除了12月和1月份外,一年中驻马店地区都有雷暴天气出现,尤其是3—7月份为雷暴多发月份,占总雷暴日数的89%;夏季出现雷暴天气的概率较大,其次是春季和秋季,冬季很少出现雷暴天气。     

2014年7月14日新乡强对流过程成因分析

利用常规和区域自动站观测资料、卫星和多普勒雷达监测产品及NCEP再分析资料,对2014年7月14日新乡强对流过程进行了综合分析。结果表明：高空东移冷槽与低层暖脊叠加使新乡上空形成明显的不稳定层结,而中低层暖湿空气在午后表现出明显的北抬和向高空扩展的趋势,使大气对流不稳定度进一步加强,有利于雷暴大风和冰雹强对流天气的出现;同时,强对流天气发生前0—6 km垂直风切变达到中等偏强程度,有利于对流系统的形成和维持。地面中尺度辐合线起对流触发作用,辐合线尾部前侧的对流云团发展更强更快。云团合并导致对流云团迅猛加强,对流单体合并有利于对流回波的暴发性发展及回波顶快速抬升。过程中雷暴外流边界也是强对流的重要触发机制,太行山脉东侧的雷暴外流边界受地形抬升作用,触发大范围分散的对流单体,导致了局地短时强降水天气。风灾主要是由多单体风暴中的下击暴流和雷暴外流边界造成的,下击暴流造成的大风比由雷暴外流边界导致的大风更强。此外,强回波中心强度增强、质心高度迅速升高,回波顶高和VIL值跃增等对强对流过程中局地冰雹预报有较好的指示意义。     

阿拉善左旗雷暴活动特征分析

利用阿拉善左旗气象局1971—2000年30年的雷暴资料,对阿拉善左旗雷暴的年、月、日变化及产生和消失的方位进行了统计分析,得到了阿拉善左旗雷暴的变化规律。     

桃仙机场暖区雷暴浅析

分析总结1990～1994 年沈阳桃仙机场23 次暖区雷暴的地面、高空形势,并应用能量分析方法,做出能量垂直廓线,归纳出廓线类型,找出预报暖区雷暴的预报因子和着眼点。