海风雷暴的观测分析和数值模拟研究进展

沿海地区经济相对繁荣,城市化水平较高,对天气和气候的依赖性强,突发性强对流天气所造成的灾害也会更加严重;同时沿海地区的强对流天气又与海风环流密切相关,因此沿海地区海风雷暴的研究受到了日益广泛的关注,成为了气象学和大气科学中的重要研究对象。在过去的半个多世纪中,海风雷暴的观测和模拟研究取得了大量的研究成果。本文通过对这些研究工作进行回顾和总结,系统地分析了国内外的研究现状,重点讨论了海风雷暴的结构和特征、发展演变过程、触发机制及其预报预警。最后对海风雷暴未来的研究方向进行了探讨,提出了一些有待于研究或需深入研究的问题,以利于今后更好的开展有关海风雷暴的工作,加深对其发生发展规律的认识,提高预报预警水平。     

三峡库区四方碑滑坡稳定性与变形趋势预测

三峡水库建成后,库水位周期性涨落和暴雨产生的渗流作用导致大量古滑坡的复活或新滑坡的发生。以库区近水平层状结构的四方碑滑坡为例,依据库水位实际调动,将水位从175 m至145 m不同降速与50年一遇暴雨进行工况组合,计算4种工况下滑坡的稳定性及破坏概率。然后采用Geo-studio软件的Sigma模块对滑坡进行变形模拟,运用R/S分析方法判断滑坡的变形持续性,并结合野外调查情况,综合评价分析四方碑滑坡的稳定性。结果表明:滑坡在各工况下整体均处于基本稳定状态,具有低危险性;变形模拟结果显示滑坡前缘位移最大,与野外调查情况一致;各监测点Hurst指数均介于0.5~1,表明时间序列具有正持续性,在研究的时间限度内滑坡的局部破坏增强,应在汛期加强对滑坡前缘的巡查和预警。     

微波辐射计在对流天气预报中的应用

选取2016—2018年每年4—9月份RPG-HATPRO型42通道微波辐射计观测的不稳定指数参数(K、SI、CAPE、LI)及水汽参数(IWV、LWP),研究得出各参数触发雷雨大风、短时强降水的阈值条件为K>37℃、SI<-1℃、IWV>60 kg/m~2、LWP>400 g/m~2,而LI、CAPE无法对3种天气类型进行区分。利用费舍判别分析方法,将不稳定指数参数及水汽参数作为预报因子,建立预报方程并进行检验,结果表明:二级判别方程预测对流天气的准确率为76%,可以作为预报对流天气的辅助工具;多级判别方程不能很好地区分3种天气类型,但将其作为修正后的二级判别方程使用,能提高对流天气的测中概率。     

基于暴雨内涝模型的天津市西青区中小河流暴雨洪涝灾害评估

利用ARCGIS对天津市西青区的高精度地理信息数据、排水设施和排水方式进行预处理,以西青区下垫面和明渠河道的水流运动为模拟对象,建立天津市西青区中小河流暴雨洪涝仿真模型。以区内14条二级河道的水位变化作为模型的动态侧边界条件,针对2016年7月20日的大暴雨过程,设计了4个模拟方案,对河道高水位及暴雨造成的洪涝淹没过程进行评估,并将模拟结果与实际调查内涝灾情进行对比,结果表明,模型可以较客观地反映暴雨和河道水位变化对城镇造成的内涝灾害情况。     

1961—2016年我国区域性暴雨过程的客观识别及其气候特征

利用全国2287个气象观测站1961—2016年逐日降水资料,基于对暴雨区进行连续追踪的思路,采用暴雨相邻站点数和暴雨区中心距离确定了中国区域性暴雨过程的客观识别方法;根据区域性暴雨过程的平均强度、持续时间和平均范围构建了区域性暴雨过程的综合强度评估模型。利用该客观方法对1961—2016年中国的区域性暴雨过程进行识别,并分析其气候和气候变化特征。结果显示：我国区域性暴雨过程年均38.5次;区域性暴雨过程一年各月均可出现,但主要出现在4—9月,其中7、8月发生最为频繁,6月区域性暴雨过程持续时间长、范围广、综合强度强,这与长江中下游地区梅雨现象有关。一年中,区域性暴雨过程首次出现日期平均为3月6日,末次出现日期平均为11月14日;1961—2016年,我国年区域性暴雨过程首次出现日期呈明显提前、末次日期呈显著推后、暴雨期呈显著延长的变化趋势;年发生总频次呈微弱增多,较强区域性暴雨过程次数呈明显增加趋势;区域性暴雨过程的覆盖范围和综合强度均呈显著增大趋势。南方型区域暴雨过程变化趋势与全国的基本一致;北方型首次日期呈提前、末次日期呈推后趋势,发生频次有微弱减少趋势,覆盖范围、持续时间、综合强度均无明显变化趋势。     

淮河流域(河南段)连续性暴雨天气分型及环流背景

利用19812016年68月河南省淮河流域64个国家自动观测站逐日2020时日降水量资料、常规高空探测和地面观测资料等对淮河流域连续性暴雨时间分布特征、影响系统等进行分析和天气分型,结果表明:1)36年淮河流域共发生45次连续性暴雨,2000年的最多,19982008年是高发期,近10年较少,年出现次数无明显减少趋势,存在2~4年和4~6年两个周期;7月连续性暴雨次数最多,6月的最少,旬分布呈正态分布;最长连续时间5天,连续2天的最多。2)影响系统主要有切变线和高低空急流,高空急流在方向转换的过程中,降水有24h左右的减弱期,低空急流有明显的日变化特征,夜间加强,白天减弱。3)连续性暴雨按照500hPa影响系统,分为低槽型、副高边缘型、西北低涡型三类。4)以不同类型的3次典型连续性暴雨为例,从大尺度环流背景、高度距平场、水汽输送、高低空急流等方面探讨了连续性暴雨的维持成因,3次连续性暴雨的发生与异常的500hPa大气环流、高低空急流、切变线和持续偏强的水汽输送等有关。     

NUMERICAL PREDICTION OF AN EXTREME RAINSTORM OVER THE PEARL RIVER DELTA REGION ON 7 MAY 2017 BASED ON WRF-ENKF

An ensemble Kalman filter based on the Weather Research and Forecasting Model (WRF-EnKF) is used to explore the effectiveness of the assimilation of surface observation data in an extreme local rainstorm over the Pearl River Delta region on 7 May 2017. Before the occurrence of rainstorm, the signals of weather forecasts in this case are too weak to be predicted by numerical weather model, but the surface temperature over the urban area are high. The results of this study show that the wind field, temperature, and water vapor are obviously adjusted by assimilating surface data of 10-m wind, 2-m temperature, and 2-m water vapor mixing ratio at 2300 BST 6 May, especially below the height of 2 km. The southerly wind over the Pearl River Delta region is enhanced, and the convergence of wind over the northern Guangzhou city is also enhanced. Additionally, temperature, water vapor mixing ratio and pseudoequivalent potential temperature are obviously increased over the urban region, providing favorable conditions for the occurrence of heavy precipitation. After assimilation, the predictions of 12-h rainfall amount, temperature, and relative humidity are significantly improved, and the rainfall intensity and distribution in this case can be successfully reproduced. Moreover, sensitivity tests suggest that the assimilation of 2-m temperature is the key to predict this extreme rainfall and just assimilating data of surface wind or water vapor is not workable, implying that urban heat island effect may be an important factor in this extreme rainstorm.     

一次梅雨暴雨的动能谱特征分析及收支诊断

利用WRF模式和NCEP再分析资料,对一次梅雨暴雨个例进行了数值模拟,基于高分辨率的模拟结果计算了水平动能谱、涡旋动能谱及辐散动能谱,诊断了动能收支谱方程。结果表明:在暴雨发展阶段,各个高度上都有中尺度动能增长,其显著增加始于中尺度低端,这导致了在中尺度波段出现谱转折特征,但在不同高度转折尺度不同;对流层高层涡旋动能大于辐散动能,平流层低层反之;不同降水阶段、不同高度和不同尺度上动能的来源不同,对流层高层,中尺度动能倾向由非线性项和气压项贡献;平流层低层,气压项的作用更为明显。     

青藏高原云团东传过程及其中中尺度对流系统的统计特征

利用逐小时风云卫星TBB资料、逐小时中国自动站与CMORPH降水产品融合数据以及国家级地面观测站24小时累积降水量,统计分析2010～2016年夏季,伴随下游地区（104°E以东）降水的青藏高原云团东传过程以及东传过程中镶嵌于云团中的中尺度对流系统（Mesoscale Convective System,简称MCS）特征。结果表明,共出现120次伴随下游降水的高原云团东传过程,6月出现最频繁,但持续时间较长的过程多出现在7月。云团向东传播的主要三条路径是平直东传、沿长江折向东传和复合东传。其中路径二——沿长江折向东传中的过程是高影响过程,因为过程次数较多（46次）,过程平均持续时间较长（62小时）,在下游地区引发的降水日数和暴雨日数最多。属于东传过程的MCS在7月形成最多,集中分布在青藏高原东坡、云贵高原东部、长江沿岸及其以南地区。高原MCS影响长江中下游地区降水主要是通过向东传播的形式实现,因为即使生命史更长的中α尺度对流系统（Meso-α Convective System,简称MαCS）也鲜少直接移动至110°E以东地区。不同区域的中α尺度持续性拉长形对流系统（Permanent Elongated Convective System,简称PECS）的日变化特征显示,东传过程MCS更容易在夜间从高原东坡向东传播至下游地区。在三条路径中,路径二中的东传过程MCS数量最多、在下游地区发展最旺盛并与降水日数和覆盖范围存在更好的对应关系。     

利用FY-2F快速扫描资料分析对流初生阶段的云顶物理量特征

基于FY-2F静止气象卫星提供的2015年5—9月的高分辨率数据,通过温度阈值法识别出深、浅对流后,分析和比较了深、浅对流在对流初生(convective initiation,CI)至发展阶段中云顶高度、云顶快速降温率(cloud top cooling rate,CTC)以及多通道差值等云顶物理量特征的变化异同。结果表明:深、浅对流在CI阶段的云顶物理量特征具有相似变化特征,即云顶高度均在短时间内快速上升,CTC值均先减小后增大;深、浅对流差异表现为深(浅)对流云顶上升高度能(不能)超越水汽层高度;深对流CTC最低值较浅对流CTC最低值更低。基于CI阶段深、浅对流的CTC最低值的差异,通过个例验证,表明利用深、浅对流CTC最低值的差异,可以在识别出CI的基础,判断出CI是否发展成为深对流,从而能提前做出预警。