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In the present study, a severe squall line (SL) was analyzed by using intensive observational surface data and radar monitoring products. In this process, mesoscale convergence lines, such as the sea breeze front (SBF), gust front and dry line, served as the main triggering and strengthening factors. The transition from convection triggering to the formation of the initial shape was mainly affected by the convergence line of the SBF, which combined with thermal convection to form the main parts of the SL. In the later stage, the convergence line of the gust front merged with other convergence lines to form a series of strong convective cells. The SBF had good indicative significance in terms of severe convective weather warnings. The suitable conditions of heat, water vapor and vertical wind shear on the Shandong Peninsula were beneficial to the maintenance of the SL. Before SL occurrence, tropopause folding strengthened, which consequently enhanced the baroclinic property in the middle and upper troposphere. The high sensible heat flux at the surface easily produced a positive potential vorticity anomaly in the low layer, resulting in convective instability, which was conducive to the maintenance of these processes. In the system, when precipitation particles passed through the unsaturated air layer, they underwent strong evaporation, melting or sublimation, and the cooling effect formed negative buoyancy, which accelerated the sinking of the air and promoted the sustained development of the surface gale. Together with the development of low- level mesocyclones, the air pressure decreased rapidly, which was conducive to gale initiation. 相似文献
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为利用天气雷达回波资料实现雷暴的自动识别,提出了一种基于温度层强回波区域面积的天气雷达雷暴自动识别方法。该方法首先利用雷达回波体扫数据在水平范围内搜索强回波区域;再对某一温度层上,达到设定阈值的雷达回波反射率因子的区域进行面积求和,当水平范围强回波区域面积达到识别面积阈值时,判定该强回波区域为雷暴区域。在此基础上,结合S波段双偏振多普勒天气雷达观测资料、闪电定位资料,采用了17个雷暴天气过程的312个雷暴区域检验识别算法。结果表明:当等高度平面位置显示(CAPPI)数据处理中采用(35 dBZ,0℃,2 km^(2))参数组合能够达到最优的识别效果,识别概率可达87.5%,虚警率为32.9%,临界成功指数为61.2%。该方法可以用于天气雷达的雷暴计算机自动识别业务。 相似文献
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利用ECMWF 0.25°×0.25°再分析资料,对照浙中西的强对流概念模型,对2019年3月21日发生在浙江中西部地区(简称"浙中西")的一次雷暴大风为主的强对流过程(简称"3·21"过程)进行诊断分析、经验总结。结果表明:该过程符合浙中西锋生切变型的强对流概念模型,出现该过程的环境条件是700 hPa西南急流脉动、850 hPa偏北和偏南两支气流强烈发展、地面低压倒槽和低层湿舌增强;探空曲线表现为上干下湿,对流层中层有明显的干侵入,大风指数Iw、对流有效位能 (Convective Available Potential Energy, CAPE)和500 hPa以下垂直风切变异常偏强形成动力强迫;对比不同强对流天气有不同的预报着眼点,设定阈值或可提高预报警报效率,如雷暴大风天气大风指数Iw > 18.5 m·s-1、CAPE> 1 700 J·kg-1、500 hPa的相对湿度小于46 %,冰雹天气则0 ℃层、-20 ℃层高度低于4.6 km和7.6 km且850 hPa与500 hPa气层温差高于26 ℃等,深刻理解该类强对流概念模型,是做好此类致灾性强对流潜势预报的关键点。 相似文献
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利用太原市7个国家观测站实况、探空以及MICAPS等资料,对1998—2018年5—9月太原的雷暴大风进行天气学分型,选取雷暴大风的消空因子以及不同天气型下的预报因子并确定其阈值,利用指标叠套法,建立雷暴大风潜势预报方法,并进行预报检验。结果表明:(1)选取700 hPa温度露点差、850 hPa与500 hPa的温差、条件性稳定度指数和混合相层4个环境参数作为消空因子并确定了消空阈值。(2)将雷暴大风分为高空槽型、冷涡型、切变线型、西北气流型和副高边缘型5类,选取了5类天气型下雷暴大风的预报因子,利用指标叠套法,建立了太原雷暴大风潜势预报方法。(3)运用雷暴大风潜势预报方法开展历史样本回报检验和2019-2020年试预报检验,取得了较好的预报效果。 相似文献
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利用NCEP 0.25°×0.25°再分析资料、自动站加密观测资料、卫星和雷达资料,对2018年6月27—28日安徽北部出现的一次局地特大暴雨过程进行特征分析,结果表明:(1)此次特大暴雨过程发生在冷涡后部的大尺度天气背景中,低槽具有前倾结构,环境场提供了充足的水汽和能量条件;(2)降水具有低质心暖云降水特征,后向传播... 相似文献
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利用气象信息综合分析处理系统、江西WebGIS雷达拼图、江西自动气象站、上饶SA雷达等资料,综合分析了2004—2020年玉山县15次雷暴大风过程特征。结果表明:玉山雷暴大风集中出现在5—9月,其中7月最多;雷暴大风有明显日变化特征,午后增温是高发期,导致玉山雷暴大风天气主要有三类中尺度系统,分别为冷锋倒槽类、副高控制类、热带系统类;按雷达拼图回波特征分为飑线回波带上超级单体、飑线(弓状)回波带上强单体、副高边缘强回波短带和局地热雷雨强回波三类。飑线回波带上超级单体中心回波强度超过60 dBZ,回波带有明显的“弓”状结构,移动速度可达80~100 km·h^(-1);副高边缘的雷暴大风天气发生在局地热雷雨强回波发展合并时,局地性强,移动缓慢,移速仅30 km·h^(-1)左右。雷达PUP产品上超级单体冰雹和雷暴大风主要区别为:组合反射率CR产品60 dBZ强回波面积冰雹较大,雷暴大风较小;垂直累积液态水(Vertically Integrated Liquid,VIL)冰雹可达到60 kg·m^(-2),雷暴大风VIL≤35 kg·m^(-2);反射率因子垂直剖面(Reflectivity Cross Section,RCS)冰雹有超过65 dBZ强回波核,雷暴大风则没有;径向速度垂直剖面(Velocity Cross Section,VCS)冰雹出现中气旋结构,雷暴大风则出现“逆风区”或弱切变结构。 相似文献