基于静止卫星的青藏高原及周边地区夏季对流的气候特征分析

利用2010-2014年静止气象卫星FY-2E的红外TBB资料,分析了夏季青藏高原（高原）及周围地区对流的气候特征。分析表明,5月,高原最主要的对流发生在东部边缘。6月,随着亚洲夏季风爆发,最强的对流（强对流）发生在高原的东南侧。7-8月,强盛的西南风给高原中东部部分地区带来丰沛的水汽,高原的东南部形成一条对流（强对流）活跃带。在高原西部,对流发生频率大于6%的区域出现在西部南麓的时间约为37候,并于7月底-8月初到达最北。在高原中部,对流（强对流）开始活跃的时间为6月上旬（中旬）,维持整个盛夏,并分别经历3次向北推进,最北约到达34°N。在高原东部,5月底开始对流都处于相对活跃期,有3次（两次）对流（强对流）的北进。高原对流（强对流）发生频率存在两个季节内变率大值区,分别位于高原中南部雅鲁藏布江中段和高原东南部西藏、青海、四川三省交界处。对流发生频率的第一模态主要是高原东南部和南部的印度季风区对流的反向模态,第二模态则体现了高原西部和印度大陆80°E以西地区与南亚大陆80°E以东地区的对流发生频率的三极型变化。      

基于随机森林的组网雷达龙卷检测算法

近年来我国极端灾害性天气频发,造成了重大人员伤亡和财产损失,随着防灾减灾工作的推进,龙卷等中小尺度强对流灾害性天气的预警预报工作的关注度正逐步提升。现有龙卷检测算法基于对新一代天气雷达基数据在多个仰角和体积扫描中进行阈值判断得到龙卷涡旋特征TVS,在自适应协同观测背景下表现为自适应策略同步较慢,预警预报准确率不高,提前预警时间短。使用机器学习算法结合龙卷在雷达反射率、径向速度和速度谱宽的多重特征能有效提高龙卷识别的准确率和预警时间,能提高组网雷达的协同观测能力。基于随机森林的龙卷检测算法（TDA-RF）,使用CINRAD雷达历史龙卷数据作为训练集,通过随机森林算法对训练集进行分类学习得到龙卷预测模型,使用预测模型对实时雷达数据进行龙卷检测。试验结果表明,TDARF算法能有效识别不同强度的龙卷,较TVS龙卷检测算法能给出龙卷区域的分类概率值,无需对龙卷特征时空连续性进行判断;TDA-RF算法对多个特征进行综合判断具有较好的抗干扰能力,使基于组网雷达的龙卷预警时间最高可达18分钟。     

甘肃永登强对流云的雷达气候学特征分析

利用甘肃永登19年(1971—1985年,1999—2003年)的雷达回波资料,分析了强对流云回波形成及分布特征与甘肃永登地区特殊地形的关系;强对流天气大尺度天气背景和相应的强对流雷达回波的移动、高度、强度和回波谱等特征。结果表明,该区的特殊地形造成气流阻挡并使其折转汇合、垂直运动剧烈加速,使得对流云迅速发展,这是该区对流云形成和分布的决定因素;高空天气形势和对流云结构制约了对流云雷达回波的移动和基本特征。雹云回波谱表明,雹暴对流活动一般均处于旺盛状态,强回波高度和其所处的云内温度是形成雹云的重要条件。     

台风西北侧强对流天气浅析

台前强对流天气过程是较为罕见的.本文通过计算华南地区12站的物理参数以及分析天气形势,并结合台风结构来寻求强对流产生的内外因素.以便为日后的台前天气预报工作服务.     

基于稳定度和能量指标作强对流天气的短时预报指标分析

主要基于1995—2001年强对流天气过程和高空探测资料,计算了K指数、A指数、位势不稳定指标以及能量平衡高度、位势不稳定能量等指标,并进行量化检验和预报指标的对比。结果表明:(1)A指数、K指数的数值大小对于强对流天气的预报具有一定效果。(2)位势不稳定指标I在安徽南方应用比北方的预报效果好,安徽南北方I的临界值有差异,北方I的临界值小,南方I的临界值大。(3)逐年的能量平衡高度和位势不稳定能量都可以分为两个阶段,第一阶段能量平衡高度高于350 hPa且处于极值是强对流天气预报的重要指标。总温度较高、饱和总温度较高、位势不稳定能量较高时,能量平衡高度较高;反之,能量平衡高度较低。这种对应关系可以通过α=0.01的显著性水平检验。(4)强对流天气过程期间,能量平衡高度较高。随着位势不稳定能量的增大,出现强对流天气的可能性也增大。     

2019年7月3日辽宁开原EF4级强龙卷形成条件、演变特征和机理

综合应用高时空分辨率多源观测资料,分析了2019年7月3日下午辽宁开原EF4级强龙卷的天气形势、环境条件、对流触发、对流风暴演变特征和龙卷的形成与消亡机制。开原龙卷发生在东北冷涡西南侧500 hPa西北气流、850 hPa切变线、地面强西南暖湿气流中;除了对流层中下层相对湿度低、抬升凝结高度较高是开原龙卷的不利环境条件外,其他有利于强中气旋龙卷的环境条件都具备。但风廓线雷达观测和天气雷达观测的径向速度场显示0～1 km垂直风切变的增强具有中尺度特征,表明边界层强风与中层急流相耦合形成了非常有利于龙卷的垂直风切变条件。形成开原龙卷的直接系统是一孤立超级单体,具有典型的超级单体雷达回波特征、强中气旋和龙卷涡旋特征等;其由地面干线辐合线与东侧的阵风锋辐合线共同作用触发。该对流风暴前部产生的降水先使得开原及周边地区大气快速饱和、显著改善了大气低层湿度条件,当对流风暴后部钩状回波部分移动到该区域时,有利于其不太强的下沉气流产生强度适宜的冷池,加之边界层强暖湿气流入流、强低层和中层垂直风切变与强烈上升气流的共同作用,从而产生了该次开原龙卷。地面自动站观测温度分布表明,开原龙卷超级单体的冷池与环境大气温度差异在2~4℃时有利于龙卷形成,而当对流风暴的强下沉气流使冷池温差加大到7℃时,不利于近地面垂直涡度维持,导致龙卷消亡。     

基于指标叠套法的安徽省强对流天气潜势预警研究

对2005-2007年4-9月安徽省冰雹、雷雨大风等强对流天气日数进行统计,分析了基于探空资料计算的不稳定指标与强对流天气发生的关系。结果表明：K指数、A指数、沙氏指数和对流有效位能、归一化对流有效位能和对流抑制能量这几个指标对于强对流天气指示意义较好。基于此结果,挑选K指数、沙氏指数和对流有效位能针对不同季节划分闽值,建立强对流天气潜势预警指标,并利用中尺度模式MM5的数值预报产品计算该指标,对2005—2010年13个强对流天气过程预报结果进行对比检验表明。MM5模式给出的强对流天气潜势预警产品对大多数过程均能起到预警作用。对其中两次强对流天气过程分析表明,模式具备预报强对流发生潜势的能力,预报结果对强对流天气发生的时间、落区有预警意义。     

湖南省永州市2006年4月10日龙卷分析

利用灾后调查资料、常规天气图及永州多普勒雷达资料,分析2006年4月10日凌晨发生在湖南省双牌县理家坪乡出现的严重风灾。结果表明:这是永州市自有气象记载以来首次确认的龙卷灾害;该龙卷为超级单体龙卷,具有非常经典的钩状回波特征;强的水平风垂直切变和热力不稳定环境促使了超级单体中的中气旋的产生,中低层的辐合最终在中气旋中形成龙卷。     

青藏高原东侧陡峭地形对一次强降水天气过程的影响

利用高分辨率中尺度模式分析资料,研究了青藏高原东侧陡峭地形对一次暴雨天气发生发展的影响。结果显示,青藏高原地形对大气环流的动力阻挡作用形成了本次暴雨过程的水汽输送通道,青藏高原东侧陡峭地形结构造成了四川西北部和黄河上游的强水汽辐合中心,并使低层高能舌和能量锋区位于海拔较低的四川盆地,在四川盆地对流层低层建立起位势不稳定层结。青藏高原东侧陡峭地形结构引起了低层偏东气流强烈的垂直上升运动,最强的垂直上升运动出现在东西风垂直切变与陡峭地形交汇处,激发不稳定能量释放,促使强对流猛烈发展,暴雨过程中高原东侧还有一个中尺度涡旋的发生发展相伴。青藏高原东侧暴雨区最显著的热力特征是高温高湿区域仅出现在对流层低层,最显著的动力特征是强涡度柱也仅出现在对流层低层。     

11月初北黄海一次海龙卷风暴的中尺度特征分析

利用多普勒天气雷达资料及反演风场和常规观测资料,对2014年11月2日发生在北黄海（山东半岛北部海上）一次罕见海龙卷风暴的中尺度特征进行了分析。结果表明：冷空气、暖湿海面热力边界、山东半岛北部近海岸西北风与偏西风的辐合线是海龙卷风暴发生的天气背景。海龙卷风暴发生时雷达回波PPI最大分贝反射率因子为60 dBZ,高度为2.0 km,最高风暴顶为4.5 km,最大垂直累积液态水含量VIL为21 kg·m-2。利用雷达反演风场进行中尺度特征分析,结果表明：在海龙卷风暴发生发展过程中,低层风辐合对应4.0 km高度上是风辐散,海上有较强的偏南暖湿气流输送到雷暴区。中尺度动力特征：最大正涡度和散度辐合在1.0 km以下,低层正涡度和散度辐合、高层散度辐散是雷暴发生初期动力特征;低层没有正涡度和散度辐合、高层为正涡度和散度辐合是雷暴开始发展的动力特征;低层和高层为大的正涡度和散度辐合是雷暴成熟阶段的动力特征。高空冷空气叠加上低空强的偏南气流,造成局地涡度加大和低层辐合加强,使低层暖湿气流倾斜上升。海龙卷与辐合区的冷空气和暖湿气流有关。