成都双流机场“7.9”低空风切变天气过程分析

利用多普勒雷达对2010年7月9日发生在成都双流机场的两次低空风切变飞行事件进行分析,这两次低空风切变过程是由中尺度对流系统（MCS）产生的阵风锋和下沉气流造成的。利用实时的多普勒气象雷达和地面自动观测数据,确定阵风锋的传播方向和速度,估计阵风锋引起的风切变发生的时段和位置;多普勒反射率因子的形态及多普勒速度图像能有效判断下沉气流的区域,对下沉气流造成的风切变有很好的指示和预警作用。     

南雄"4.13"强对流天气分析

2003年4月13日凌晨至14日傍晚,广东南雄地区出现了一次强对流天气过程,本文从大气环流背景、动力学、热力学特征和激发机制等对这一过程进行了分析,试图揭示这次强对流天气的成因和某些物理诊断场特征,为作准强对流天气的预报提供参考。     

How Well do Existing Indices Measure the Strength of the East Asian Winter Monsoon？

Defining the intensity of the East Asian winter monsoon (EAWM) with a simple index has been a difficult task. This paper elaborates on the meanings of 18 existing EAWM strength indices and classifies them into four categories: low level wind indices, upper zonal wind shear indices, east-west pressure contrast indices, and East Asian trough indices. The temporal/spatial performance and prediction potential of these indices are then analyzed for the 1957--2001 period. It reveals that on the decadal timescale, most indices except the east--west pressure contrast indices can well capture the continuous weakening of the EAWM around 1986. On the interannual timescale, the low level wind indices and East Asian trough indices have the best predictability based on knowledge of the El Nino-Southern Oscillation and Arctic Oscillation, respectively. All the 18 existing indices can well describe the EAWM-related circulation, precipitation, and lower tropospheric air temperature anomalies. However, the variations of surface air temperature over large areas of central China cannot be well captured by most indices, which is possibly related to topographic effects. The results of this study may provide a possible reference for future studies of the EAWM.     

西南地区低空风切变事件分析

利用2008年3月²011年9月西南地区航空器空中报告,NCEP再分析资料及机场雷达和自动观测资料,对西南地区低空风切变事件进行统计分析,并讨论成都、昆明、贵阳、拉萨和丽江机场低空风切变事件的影响天气系统:西南地区低空风切变事件发生的时间主要集中在春季和夏季,昆明机场风切变事件最多,并且强的低空风切变报告最多,热低压和低空急流是昆明机场低空风切变的主要影响系统,68%的风切变与之有关;拉萨的低空风切变主要受到高空槽过境影响,云贵准静止锋是贵阳机场的主要影响系统;成都机场的低空风切变事件主要是由于对流单体或者雷暴触发的阵风锋引起;利用多普勒雷达能有效检测和预警由阵风锋产生的低空风切变。     

一次春季冰雹过程的成因分析

从不稳定条件、水汽条件、抬升触发条件出发,利用高时空分辨率的LAPS局地再分析系统资料和地面加密自动站信息,对2009年4月15日湖北省西部大范围降雹过程进行了分析。结果显示:当高层有干冷空气,低层暖湿气流发展,垂直温度递减率明显增大,配合对流层低层切变带来的动力抬升作用,易形成降雹;冰雹天气主要不稳定能量来源于地面到对流层低层,地面干线(露点不连续线)及锋面是不稳定能量释放的主要触发条件;冰雹落区主要位于对流层低层及地面高能区重合区域,且易发生在靠近露点及温度的不连续线一侧;垂直风切变越大,越有利于产生尺寸较大的冰雹。     

多普勒雷达反演风场的风切变识别研究

风切变是风场不均匀的一种表现,这种不均匀恰是造成风场反演困难的主要因素之一,利用多普勒天气雷达的径向风场数据,并基于风场反演的方法对风切变的识别和大小进行了分析和计算。对传统的根据径向风差异去识别风切变的方法分析后,发现风场均匀时径向风速在不同方位角之间会存在差异,并且这种固有差异在径向风场的零速线附近达到最大,从而会造成识别中的误判。针对风切变区风场的不均匀特点,在风场反演中选用了均匀风场模型进行计算,用临近格点之间风矢差来表示风切变的大小。对广州一次强对流过程中风切变的识别结果表明,在连续单体和中尺度气旋的强回波区,切变区主要集中在强对流区,以及移动路径的前侧;风切变的量级显示,在强对流与中尺度气旋处的风切变大小明显大于其它位置处,量级大小一般在4.5 m/(s·km)以上,而强对流与中尺度气旋区边缘的切变大小一般在4.0 m/(s·km)以上,并且切变发展的方向与天气过程的一致;对于潜在发展的对流,对比结果发现风切变的大小在3.0 m/(s·km)以上时容易发展成新的单体。分析结果表明,通过对强切变出现的位置和发展趋势进行判断,可为强对流的天气发展起到预警作用。      

西北太平洋热带气旋快速增强与环境垂直风切变统计分析

利用1990-2009年美国联合台风警报中心整编的热带气旋（TC）最佳路径资料和NCEP/NCAR再分析等压面流场资料,在分析西北太平洋TC每24 h强度变化统计特征的基础上,确定了西北太平洋TC快速增强的阈值,对比不同阈值条件下,TC快速增强初始时刻的强度,TC快速增强发生的季节变化和空间分布特征,进一步研究环境垂直风切变与TC快速增强的关系。结果表明：在西北太平洋海区,当TC强度24 h变化达到样本累积百分率的88%、90%、93%和96%的概率时,对应的强度变化值分别为25 KT、30 KT、35 KT和40 KT,定义它们为TC快速增强的阈值。该阈值越大,快速增强初始时刻的强度也越强。60%左右的TC快速增强发生在8-10月,TC快速增强的空间分布集中于125°-150°E、10°-25°N的矩形区域内。对流层不同层次的垂直风切变与TC快速增强的关系有差异,TC快速增强阈值为40 KT时对应的对流层中上层（200~500 hPa）、对流层中下层（500~850 hPa）和对流层（200~850 hPa）的垂直风切变值的概率分布显示：当垂直风切变≥12 m/s时,分别只有9.7%、1.5%、11.1%的TC可以快速增强;且其与TC快速增强时强度变化的相关系数分别为-0.15、0、-0.04,以200~500 hPa的最为显著,表明对流层中上层垂直风切变对TC强度增强的抑制作用最明显。在TC快速增强阈值为40 KT的初始时刻,将200~850 hPa垂直风切变划分为东风切变和西风切变的统计表明,57%的TC在东风切变的环境下可以快速增强。     

复杂气流系统中的空气污染物输送与扩散的烟团轨迹模式研究──Ⅰ:烟团轨迹模式介绍

建立了一个三维时变、考虑风切变的烟四轨迹模式,用以模拟复杂气流系统中污染物散布的特征.模式具有以下几个特点：（1）常规资料作为模式输入,对边界层参量进行参数化.（2）重新考虑了混合层反射。（3）利用新的扩散参数计算方案.（4）修正了烟团分裂方案。模式能够处理湍流和风切变引起污染物扩散、非均匀风场对污染物的输送、干湿沉积、线性化学反应、混合层高度和稳定度的周日变化、地形地物等对污染物散布的影响。     

一次强对流天气的成因及环境参数特征分析

本文利用观探测资料、NCEP/NCAR再分析资料、雷达资料等,对2018年3月4日广西、湖南、江西一次区域性雷暴大风、冰雹、飑线等强对流天气进行分析,结果表明：高低空急流耦合,700hPa暖中心,850hPa强暖湿低空急流+暖脊+切变线,地面暖低压倒槽+辐合线+冷锋,上述系统是此次强对流天气的触发者和组织者;极端温差及水汽分布形成异常热力不稳定和位势不稳定;中低层强垂直风切变形成的动力不稳定使飑线组织化发展且长时间维持;弓形飑线与中低层风向夹角大,在西南急流引导下,飑线以60～120km·h-1速度向东北加速移动。在强低层风切变下,冷池能够触发其前沿空气产生较强上升运动,有利于飑线发展和维持。大风发生前10～30min,中层存在大风速核明显下降现象。     

东莞旱季极端PM_(2.5)质量浓度的天气类型分析

利用东莞2014年12月—2015年2月地面风向、风速等气象要素、PM_(2.5)质量浓度等监测数据以及NOAA的NCEP/NCAR再分析资料,分析了极端PM_(2.5)质量浓度出现的天气类型。结果表明:东莞旱季极端PM_(2.5)质量浓度均出现在冷空气影响后,主要影响系统是减弱或变性的地面冷高压;该天气类型可以被划分为3种子类型:冷空气影响后、弱冷高压主体控制和冷空气影响末期;影响的气象因素主要有地面风切变线或辐合线、地面静小风状态、对流层低层弱的垂直风切变、较强的垂直逆温层和夜间稳定边界层。