双流机场雷暴天气预报方法研究

利用双流国际机场2013—2018年的逐小时气象观测资料、欧洲中心ERA-interim逐6小时再分析资料、成都市气象局多普勒天气雷达产品资料,运用统计学方法分析双流机场雷暴月变化和日变化特征,并利用相关性分析筛选出双流机场雷暴天气预报因子,在此基础上基于二级逻辑回归法建立潜势预报模型（预报方程和消空方程）,最后进行数据的回代检验。结果表明：对流有效位能、K指数、850 hPa比湿、850与500 hPa假相当位温差、回波顶高、1.5º仰角基本反射率、3.4º仰角基本反射率、垂直累积液态水含量为雷暴天气的主要预报因子,据此建立的潜势预报模型对双流机场雷暴天气的预报具有一定指示性,且综合来看在夏季的预报效果更好。     

新疆“2.28” 大风的中尺度数值模拟

受西西伯利亚较强冷空气入侵的影响,2007年2月28日02时,乌鲁木齐开往阿克苏的5807次旅客列车,在新疆三十里风区遭遇狂风,造成11节车厢脱轨侧翻。使用WRF模式对这次大风天气过程进行了数值模拟。结果表明：WRF模式较好地模拟了三十里风区大风的演变和分布特征,对逐时风速的模拟较实况偏小,但变化比较同步;很大的气压梯度和特殊的地形是大风形成的主要原因,狭管效应和下坡风同时存在。     

Analysis of the Trends of Thunderstorms in 1951–2007 in Jiangsu Province

Based on the 1951–2007 thunderstorms in Jiangsu, a study is conducted for their climate trends, periodicity, spatiotemporal patterns, and the distributions of the first and last days of the thunderstorms at different guarantee rates (GRs) using climate tendency rate, wavelet analysis, and GR for diagnosis. Results suggest that the inter-annual number of thunderstorm days (TSDs) exhibits a decreasing trend in this province. The trend is displayed mainly in the decreasing TSD number in summer and autumn except in spring, when the variation is not significant in the study period. In this province, the TSD number declines by ~2 days per 10 years. On an inter-annual basis, the pronounced positive departures of the number take place chiefly in the early 1960s, the late 1960s to the early-mid-1970s, the late 1980s, and the late 1990s compared with the negative anomalies dominant in the late 1970s to the mid-1980s, the mid-to-late-1990s, and the late 1990s to 2007. There are vast differences in the initial and ending days at diverse GRs in different areas of the province. At 50% GR, the earliest (last) days occur from mid-March to early April (early to late September) while at 80% GR, the initial (last) days are from late March to early May (early to late October). For the distribution of periods, the periods >8–10 years are relatively stable for the entire province. Based on 1951–2007 period analysis, the region north (south) of the Huaihe River experiences TSDs less (more) than normal days in recent years.     

湖北冷季高架雷暴天气分类及环境参数特征分析

利用常规观测资料、加密地面自动站、闪电定位仪和ERA5再分析资料,将2011—2020年湖北冷季91次高架雷暴事件,按照形成机制分为雷雨型、强对流型和雷打雪型3类,并细致归纳了3类事件的时空分布特征、大气环流背景及关键环境参数等特征。(1) 湖北冷季高架雷暴雷雨型最多,强对流型次之,雷打雪型最少。3类型存在明显的时空分布差异,雷雨型主要发生在秋末冬初(11月)和冬末初春(1—2月),强对流型及雷打雪型常出现在早春2月,3月基本以强对流型为主。(2) 低槽冷锋、850 hPa切变线及低空西南急流是冷季高架雷暴发生的有利环流背景,近地面为稳定的冷气团控制,逆温明显,西南低空急流沿着锋面逆温层以上的850 hPa附近触发抬升,水汽、上升运动及不稳定层结均出现在850 hPa以上。雷雨型和雷打雪型距离冷锋超过100 km以上,强对流型不足100 km。(3) 850 hPa是风场转换的重要层次。强对流型850 hPa露点温度(Td850)、K指数、850 hPa与 500 hPa温差(ΔT85)、850 hPa假相当位温(θse850)、西南急流厚度和强度(I700)、切变线强度(S850)最大,中低层(850~700 hPa)垂直风切变(SL78)最小;雷打雪型对水汽和不稳定能量的要求最低,SL78最大。     

基于智能计算的广西大风短临预报预警系统的产品检验

利用机器学习和人工智能技术研发了广西大风短临预报预警系统,该系统的产品与同期广西各地气象局发布的大风预警信号(以下简称“人工预警”)进行比较分析。结果表明:(1)按业务评分规定,大风预警系统在漏报率和命中率方面更优,人工预警在TS评分和空报率方面更优;(2)有效提前预警情况下,大风预警系统在大风蓝色、黄色预警和不分级预警中TS评分较高。基于对大风预警系统和人工预警的数量、TS评分和预警提前量的差异分析,广西大风短临预报预警系统的产品性能达到同期人工预警水平。     

一种运用云顶亮温确定热带气旋海面大风区的方法

运用１９９６—１９９７年间１６个热带气旋的ＧＭＳ红外云图云顶亮温（ＴＢＢ）和国内外热带气旋大风报告，以及部分常规和船舶测风报告，通过统计分析，概括出可确定热带气旋７级和１０级以上大风区的几种ＴＢＢ场概略模型图，试图形成一种可供业务参考使用的大风区确定方法。     

桂东南热带气旋大风的统计特征及典型个例研究

利用1981-2000年热带气旋（以下简记1℃）年鉴资料、广西东南部大风实况资料和NCEP／NCAR再分析资料，对桂东南TC大风及TC特征进行统计分析，并通过个例普查和典型个例的研究对造成桂东南严重风灾的原因进行初步探讨。研究表明：造成桂东南大风TC发生在6～10月，主要源地是西北太平洋，但造成严重风灾的TC为登陆后中心经过桂东南的南海台风。桂东南大风以局地瞬时大风为主，大风发生时间与TC距离有关。强度大、移速快造成变压梯度大，与气压梯度共同作用是0307号1℃过程大风的原因；移速慢，登陆后中心在桂东南逗留时间长则是8517号1℃过程严重风灾的原因，并对两个1℃运动特点不同的大尺度环境特征进行了比较分析。     

陕西一次强沙尘暴过程诊断与分析

2006年陕西共发生沙尘天气13次,其中4月11日的沙尘天气最为严重,危害最大,这也是陕西近10 a来最为严重的一次沙尘暴天气过程。这次沙尘天气带来一系列的天气演变过程,它持续时间虽然只有8~9 h,但覆盖面积大,影响范围广,全省70%~80%左右的区域都受到了影响。运用FY-2卫星红外云图及MICAPS2.0模式中的数值预报进行分析,发现红外云图呈现出异常状态,高低空形势配合较好,气压梯度、温度梯度密集,狂风突起等状况,试图揭示与解读沙尘天气在发生过程中某些气象因子的特征及其对沙尘天气的影响机理,为今后预报沙尘暴强度和发生区域提供一定的理论依据。     

2017年春季海洋天气评述

2017年春季（3—5月）大气环流特征为：北半球极涡呈单极型分布,主体位于北冰洋上空,中高纬西风带呈5波型分布。3月,地面冷高压偏强,冷空气活动频繁。4月,环流由纬向型向经向型逐渐调整,冷空气势力减弱。5月,东北气旋明显加强,冷暖势力相当,入海气旋增多。春季,我国近海海域主要有16次8级以上大风过程,其中冷空气大风过程有7次,冷空气和温带气旋共同影响的大风过程有1次,入海温带气旋过程有4次,东北冷涡影响大风过程有3次,强对流导致雷暴大风过程1次;且有8次明显的浪高在2 m以上的大浪过程。春季共有6次比较明显的海雾过程,分别为3月1次、4月2次、5月3次。西北太平洋和南海共生成1个台风“梅花”和1个热带低压,其他各大洋共有热带气旋15个,分别为大西洋1个、东太平洋1个、南太平洋5个、南印度洋6个、北印度洋2个。     

库尔勒市大风特征分析

通过对库尔勒市 11年大风资料的分析 ,探讨大风的气候统计特征以及形成大风天气形势的特点。同时 ,提出了预报大风的经验方程 ,并用实例进行检验