江苏一次锢囚状MCS和相关中涡旋MCV的观测分析

利用常规地面和高空气象观测资料,结合气象卫星云图和雷达回波,分析了2009年6月14日15—23时(北京时,下同),造成江苏强对流天气的一个中尺度对流系统(MCS)的锢囚状特征的形成过程及其垂直结构。地面中尺度分析表明,雷暴高压东侧在飑前倒槽北端发展的闭合低压环流的东南气流将暖湿空气输送到冷性雷暴高压的北侧形成东南一西北向的暖舌,从而形成锢囚状的结构。长三角探空网资料的垂直结构分析表明,在对流层下部地面到850 hPa为冷性的雷暴高压,在对流层中部700 hPa为冷性的α中尺度涡旋(MCV),而500 hPa已转变为暖性的MCV。静力学关系可以说明MCV仅仅存在于700~500 hPa的原因和MCS下冷上暖的热力结构密切相关。     

风暴分类识别技术在人工防雹中的应用

利用新一代多普勒天气雷达资料,在风暴跟踪识别算法的基础上,发展了风暴分类技术,以提高人工防雹作业指挥的效率。首先以SCIT算法为基础,结合风暴的结构特征,综合利用雷达、探空资料,自动提取风暴结构特征指数;其次采用基于决策树模型的风暴自动分类技术,将风暴按强度分为雷雨云、单体风暴、多单体风暴和强风暴;最后根据风暴强度、高度和位置等属性,对有可能产生冰雹的单体,结合GIS,自动对下游方向或附近作业点进行预警或输出作业参数。通过对2006—2014年期间重庆、辽宁大连和河南三门峡三地发生的较为典型的31次冰雹天气过程、182站次冰雹样本的检验来看:该方法通过对风暴按强度、垂直结构等综合属性进行分类,能有效提高冰雹识别的命中率、降低空报率,其中强风暴的命中率能达到100%,空报率仅为11.4%。能有效提高人工防雹作业的自动化程度,对防雹作业的科学决策有着重要参考作用。     

Application of Linear Mean-Square Estimation in Ocean Engineering

The attempt to obtain long-term observed data around some sea areas we concern is usually very hard or even impossible in practical offshore and ocean engineering situations. In this paper, by means of linear mean-square estimation method, a new way to extend short-term data to long-term ones is developed. The long-term data about concerning sea areas can be constructed via a series of long-term data obtained from neighbor oceanographic stations, through relevance analysis of different data series. It is effective to cover the insufficiency of time series prediction method’s overdependence upon the length of data series, as well as the limitation of variable numbers adopted in multiple linear regression model. The storm surge data collected from three oceanographic stations located in Shandong Peninsula are taken as examples to analyze the number-selection effect of reference oceanographic stations (adjacent to the concerning sea area) and the correlation coefficients between sea sites which are selected for reference and for engineering projects construction respectively. By comparing the N-year return-period values which are calculated from observed raw data and processed data which are extended from finite data series by means of the linear mean-square estimation method, one can draw a conclusion that this method can give considerably good estimation in practical ocean engineering, in spite of different extreme value distributions about raw and processed data.     

扬子地台东南缘下寒武统清虚洞组风暴沉积特征及其重要意义

在扬子地台东南缘,下寒武统龙王庙阶清虚洞组主要由浅水碳酸盐岩组成。在野外露头剖面实测和室内镜下薄片观察的基础上,大量风暴沉积被发现于不同剖面清虚洞组的不同层位中,同时大量风暴诱发形成的沉积构造被识别出来,包括侵蚀基底、粗粒滞留沉积、粒序层理、平行层理、丘状交错层理(少见并且值得怀疑)以及沙纹层理,组成了多种类型的风暴沉积序列。结合更靠扬子东南缘的深水剖面中重力流沉积的缺乏,可以推断早寒武世龙王庙期扬子地台的沉积模式为碳酸盐缓坡。结合风暴的形成机制以及清虚洞组风暴沉积的发育特征(尤其是粗粒滞留砾屑的定向排列和典型丘状交错层理的缺乏),可以推断研究区风暴沉积形成于强烈的冬季风暴作用,并且早寒武世龙王庙期华南的古地理位置应当位于中纬度地区,这一结论对一些著名的全球古地理重建方案提出了质疑。同时中纬度地区大规模发育蒸发岩和碳酸盐岩还佐证了寒武纪地球处于热室(Hothouse)时期。     

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。     

两次强降水过程雨滴谱特征及差异

利用寿县观测站内的Parsivel激光雨滴谱仪结合观测站雨量数据及雷达基数据,分析了发生在2015年6月26—30日梅雨期间和2015年8月7—10日超强台风"苏迪罗"影响期间2次强降水过程的雨滴谱结构特征及其差异,拟合了雨强与雷达反射率因子之间的关系。结果表明:雨强的大小直接影响雨滴谱的特征参量,且随着雨强增大而增大;梅雨锋暴雨中1.0mm直径≤1.5mm的粒子所占比例最多,雨强贡献率最大;台风雨中0.75mm直径≤1.0mm的粒子所占比例最多,但1.0mm直径≤1.25mm的粒子对雨强的贡献最大,说明较大粒子对强降水的贡献较大。     

浙中一次多风暴类型强对流天气成因及多普勒雷达特征

利用常规资料、区域自动站加密资料、探空资料、GFS 0.25°×0.25°逐6h的分析场数据和SB多普勒天气雷达资料对2018年5月18日发生在浙中地区的一次强对流天气过程进行分析。结果表明:此次过程产生了脉冲风暴、中等到强多单体风暴和飑线这3种风暴类型,分别出现冰雹、大范围强降水和雷雨大风等强天气。3种风暴的雷达回波在回波形态、强度、垂直结构、平均径向速度、垂直累积液态水含量VIL等特征如下:①脉冲风暴呈块状,初始回波高度在6～9km,强回波所在高度在-10℃等温线附近,强回波值达60dBz以上,VIL值出现跃升且最大值在50kg·m-2以上,冰雹出现在反射率因子核和VIL值迅速下降之后;②中等到强多单体风暴呈带状,大降水效率和"列车效应"是发生大范围强降水的主要原因,雷雨大风天气则与反射率因子核迅速下降、MARC、低层强辐散区有关;③飑线呈弓形回波形态,移速快,引起了大范围的雷雨大风天气。此次过程影响系统多,天气复杂,存在较大预报难点,在短时临近预报技术研究上有重要借鉴意义。     

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。     

冬季北半球风暴轴的多尺度能量变化特征及其可能机制

基于1971—2016年NCEP/NCAR(美国环境预报中心和国家大气研究中心)的逐日再分析资料及NCPC(美国国家海洋和大气管理局气候预报中心)的海温、大气环流及海洋指数等资料通过多尺度能量分析(MS-EVA)等方法,把冬季北半球风暴轴看做一整体,分析了风暴轴区域多尺度的能量变化特征及其可能机制。主要结论概括如下:(1)多年气候平均状态下,风暴轴的动能来源主要表现为在风暴轴中上游先由低频尺度向天气尺度输送有效位能,随后在风暴轴主体区再由天气尺度有效位能转换为天气尺度动能,其中风暴轴西端可直接由低频尺度向天气尺度输送动能。(2)北半球三大风暴轴联合EOF结果表明:第一模态下,主要体现了北西伯利亚风暴轴与北太平洋风暴轴强度的减弱(增强),同时伴随着北大西洋风暴轴位置北抬(南压);第二模态下,主要体现了北西伯利亚风暴轴强度减弱(增强),同时北太平洋风暴轴位置北抬(南压)中东部强度增强(减弱),而北大西洋风暴轴位置南压(北抬)。(3)回归分析表明:北半球风暴轴异常在不同模态下与低频尺度环流联系密切。低频尺度波动可通过海温及西风急流等异常变化先影响风暴轴区域多尺度间的能量转换,进而影响风暴轴整体的异常变化。     

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。