2005年6月18-12日浙南持续性梅雨锋暴雨过程诊断分析

利用NCEP1°×1°的6h再分析资料、常规观测资料和逐小时加密雨量资料,对2005年6月18-22日浙江省中南部地区出现的一次持续性梅雨锋暴雨过程进行诊断分析。结果表明：此次持续性梅雨锋暴雨过程是在两槽一脊的大环流形势下,由中低层切变、西南涡和冷空气共同影响造成的;过程具有明显的中尺度特征,12个中尺度雨团的持续生成东移导致了暴雨的发生。正涡度大值中心值的强度和中尺度雨团的强弱以及暴雨落区有较好的对应关系;垂直速度以及垂直螺旋度的强弱和中尺度雨团的强度变化一致。急流核的出现导致水汽辐合明显加强．从暴雨区和急流核的位置配置来看,暴雨区出现在急流核的左侧。     

基于云团特征的短时临近强降水预报技术

通过分析2005-2008年影响浙江的梅汛期强降水云团特征,将云团分为偏北型、居中型和偏南型,研究这三种类型云团云顶亮温与地面1小时强降水极值和10mm/h以上降水覆盖面积关系,结果表明偏南型和偏北型云团有较多相似特征,而居中型云团较其他两种云团则有较多相反特征.通过分析1小时强降水相对于云团中心移动路径的落区,指出梅汛期云顶1小时变温和亮温梯度与地面1小时强降水落区无明显配对模型.随后利用天气形势场资料,分析强降水云团与环境要素场的关系,指出云顶亮温的宏观特征与中高层的垂直速度、水汽通量密切相关,最后尝试建立三种类型强降水云团成熟阶段云顶亮温和地面降水人工神经网络预报方程,给预报员提供参考.     

“07.7”淮河流域梅雨锋暴雨的地形敏感性试验

利用WRFV2.2中尺度数值模式, 对2007年7月8~9日发生在淮河流域的梅雨锋暴雨进行了模拟及相关的地形敏感性试验。结合这次暴雨过程特征, 详细分析了大别山地区地形及皖东南地区地形分别对安徽北部、 湖北北部和河南东南角、 江苏中部降水的影响。结果表明： 在这次降水过程中, 如果没有大别山地区的地形, 安徽北部一带的700 hPa天气系统的发展或移动速度更快, 相关区域降水将加大, 地形在鄂豫地区产生的切变消失, 相应的降水消失, 且地形切变与气流切变叠加时降水更大, 在一定的系统配置条件下, 大别山地区的地形可以影响江苏地区降水的发生\, 发展; 如果没有皖东南地区的地形, 安徽北部系统略有发展, 大别山地区的地形切变作用减弱, 江苏中部的降水大范围减小。     

121 a 梅雨序列及其时变特征分析

对2001--2005年长江中下游梅雨期进行了划分。确定的梅雨参数包括梅雨集中期、梅雨长度、梅雨量、梅雨强度、入梅日期和出梅日期等。然后对1885--2005年共121a的长江中下游5站逐年的梅雨参数进行时间演变分析。从各梅雨参数趋势变化上可估计,在未来10a里,梅雨量仍将偏多,梅雨长度将偏长,入梅日期将偏早,出梅日期也将偏早。对梅雨参数进行Morlet小波分析得出,从1980s开始,入梅日期和出梅日期都出现明显的2～3a和6a的年际振荡周期;入梅日期还出现明显的12a左右的年代周期,出梅日期出现了16a左右的年代际周期。进入1990s后,梅雨长度出现了8a的年际周期,梅雨量则出现明显的4a和8a的年际周期以及一个近16a的年代际周期。     

A Case Study on a Quasi-Stationary Meiyu Front Bringing About Continuous Rainstorms with Piecewise Potential Vorticity Inversion

A 4-day persistent rainstorm resulting in serious flooding disasters occurred in the north of Fujian Province under the influences of a quasi-stationary Meiyu front during 5-8 June 2006. With 1°× 1° latitude and longitude NCEP reanalysis data and the ground surface rainfall, using the potential vorticity （PV） analysis and PV inversion method, the evolution of main synoptic systems, and the corresponding PV and PV perturbation （or PV anomalies） and their relationship with heavy rainfall along the Meiyu front are analyzed in order to investigate the physical mechanism of the formation, development, and maintenance of the Meiyu front. Furthermore, the PV perturbations related to different physics are separated to investigate their different roles in the formation and development of the Meiyu front. The results show： the formation and persistence of the Meiyu front in a quasi-WE orientation are mainly due to the maintenance of the high-pressure systems in its south/north sides （the West Pacific subtropical high/ the high pressure band extending from the Korean Peninsula to east of North China）. The Meiyu front is closely associated with the PV in the lower troposphere. The location of the positive PV perturbation on the Meiyu front matches well with the main heavy rainfall area along the Meiyu front. The PV inversion reveals that the balanced winds satisfying the nonlinear balanced assumption represent to a large extent the real atmospheric flow and its evolution basically reflects the variation of stream flow associated with the Meiyu front. The unbalanced flow forms the convergence band of the Meiyu front and it mainly comes from the high-pressure system in the north side of the Meiyu front. The positive PV perturbation related to latent heat release in the middle-lower troposphere is one of the main factors influencing the formation and development of the Meiyu front. The positive vorticity band from the total balanced winds is in accordance with the Meiyu front band and the magnitude of the posit     

江淮入梅异常的强信号及其对入梅的影响

江淮入梅具有显著的年际变化特征.利用NCEP/NCAR再分析数据集以及NOAA提供的全球射出长波辐射(OLR)和扩展重建海温(ERSST)等资料,采用相关分析和合成分析等方法研究了江淮入梅异常的前兆强信号,并初步分析了其影响入梅的可能机制.结果表明,ENSO事件是影响江淮入梅早晚较强的前兆信号.前期冬春季出现ENSO暖位相时有利于入梅开始偏晚,ENSO冷位相出现时入梅往往偏早.前期冬季2月和春季Nino 4区的海温异常能较好地预测入梅早晚,具有短期气候预测的指示意义和实用性.ENSO暖位相年,亚澳"大陆桥"、菲律宾、西太平洋暖池以及印度半岛附近对流偏弱,不利于西太平洋副热带高压北跳和印度夏季风爆发,东亚地区大气环流季节转换偏晚,入梅因而偏晚;ENSO冷位相年情况则相反.     

2007年梅汛期异常降水的大尺度环流成因分析

为深入理解江淮梅雨持续性强降水的大气演变过程,探讨中期预报技术途径,利用NCEP/NCAR逐日再分析数据和历史梅雨特征指数等资料,系统地分析了2007年梅汛期异常降水的大尺度环流成因.结果表明:梅汛期,西北太平洋副热带高压稳定和7月中下旬持续偏南,决定了2007年梅汛期降水的时间和地域分布特征.阻塞高压的频繁出现和副热带季风涌的异常强盛为梅雨锋维持和加强提供了有利的动力、热力以及水汽条件;"伊朗型"南亚高压的活动以及东亚上空副热带急流通过高低空耦合动力作用,不仅为持续性暴雨创造了良好的垂直环流结构,也间接抑制了副高北抬.在此研究基础上,归纳出中期预报着眼点,供实际业务预报参考使用.     

江淮梅雨的时空变化特征

利用江淮地区37站1954--2001年48a梅雨特征量资料,采用谐波分析、EOF和最大熵谱分析等方法讨论了江淮梅雨的时空变化特征。结果表明：江淮梅雨时空分布不均,梅雨特征量存在显著的年际一年代际变化特征,梅雨特征量年代际变化之间存在明显的负相关或正相关关系;梅雨特征量存在显著不同的多时间尺度振荡周期和长期演变趋势且江淮地区雨季也呈不同的年际和年代际变化特征。     

CHARACTERISTICS OF MEI-YU PRECIPITATION AND SVD ANALYSIS OF PRECIPITATION OVER THE YANGTZE-HUAIHE RIVERS VALLEYS AND THE SEA SURFACE TEMPERATURE IN THE NORTHERN PACIFIC OCEAN

Based on the precipitation data of Meiyu at 37 stations in the valleys of Yangtze and Huaihe Rivers from 1954 to 2001, the temporal-spatial characteristics of Meiyu precipitation and their relationships with the sea surface temperature in northern Pacific are investigated using such methods as harmonic analysis, empirical orthogonal function (EOF), composite analysis and singular value decomposition (SVD). The results show that the temporal evolution and spatial distribution of Meiyu precipitation are not homogeneous in the Yangtze-Huaihe Rivers basins but with prominent inter-annual and inter-decadal variabilities. The key region between the anomalies of Meiyu precipitation and the monthly sea surface temperature anomalies (SSTA) lies in the west wind drift of North Pacific, which influences the precipitation anomaly of Meiyu precipitation over a key period of time from January to March in the same year. When the SST in the North Pacific west wind drift is warmer (colder) than average during these months, Meiyu precipitation anomalously increases (decreases) in the concurrent year. Results of SVD are consistent with those of composite analysis which pass the significance test of Monte-Carlo at 0.05.     

宁镇地区地质灾害预报模型——以镇江润州区为例

宁镇地区是长江中下游地质灾害最严重的地区之一。镇江润州区虽然仅是宁镇地区的一个局部区域,但其气候和地质环境特征具有典型意义,所提出的地质灾害气象预警预报模型同样适用于整个宁镇地区,对长江中下游地区亦有借鉴作用。气候环境、降雨尤其是连续降雨或强降雨是诱发地质灾害的重要因素。润州区地质灾害主要与梅雨期总降雨量有关,其次与台汛期台风带来的降雨量有关,而与台汛期总降雨量无关。地质灾害预测预警方程应针对不同时期采用不同的预警模型：非梅雨期的预警方程采用预报日降雨量结合前5日降水之和的综合模型,梅雨期的预警方程采用梅雨期降雨总量模型。提出地质灾害气象预报预警等级应根据《国家突发公共事件总体应急预案》将等级统一划分为4级。该模型可作为完善我国现有地质灾害气象预警预报系统的参考。