2018年10月乌鲁木齐暴雪过程锋面分析

利用地面常规观测、NCEP/NCAR0.25°×0.25°再分析及风廓线雷达等资料,诊断分析了2018年10月17—18日乌鲁木齐极端暴雪天气过程的锋面特征。结果表明：在欧洲高压脊衰退,中亚长波槽分段东移的背景下,天山北坡强烈锋生并持续近30小时,此次锋生是热力和动力共同作用的,天山附近锋面呈带状准垂直分布,动力锋生激发的次级环流使垂直运动维持发展,为大暴雪提供动力条件; 400～600 hPa西南和地面～850 hpa西北路径输送的水汽,在600～800 hPa强烈辐合,为乌鲁木齐暴雪提供充沛水汽。风廓线雷达监测资料水平风向风速的垂直变化、Cn2能够反映锋生和水汽的演变特征,也从观测事实上证实了锋面对动力抬升及水汽辐合的重要作用。     

副高异常偏西背景下西北一次漏报的雷暴大风中尺度分析*

摘要：利用西安多普勒天气雷达、L波段风廓线雷达和加密自动站探测资料,结合天气实况,对2018年7月26日发生在陕西一次副热带高压影响下的的强风暴过程进行了中尺度分析。结果表明：（1）本次强风暴伴随的阵风锋共维持了4h,其中有3h出现7级以上的大风,且最大风力10级。（2）在副热带高压影响下,陕西处于高温、高湿气团中,大气层结极不稳定。（3）此次强风暴在高的对流有效位能环境下（CAPE）下,抬升触发的关键因子是关中地区中尺度辐合线,当初生的对流云团下山后,中尺度辐合线触发的对流风暴形成小范围冷池出流与环境风场形成新的辐合线,加强对流风暴发展。（4）当阵风锋移动过程中遇到前方的对流云团时,将低层暖湿空气抬升,并随着上升气流输送到主体对流风暴中,迅速补充了主体风暴的能量,使得主体风暴再次强烈发展,延长了阵风锋的生命史。     

一次华北气旋造成北京特大暴雪天气过程分析

利用北京延庆站和海淀站风廓线产品、微波辐射计产品、北京市雷达产品(南郊和车道沟)、北京市58个称重雨量站观测资料、FY-2E卫星云图、常规气象资料综合分析2012年11月3到4日北京暴雪天气过程。分析表明：降水相态(雨、雪)由华北气旋的锋面性质和锋面位置决定;过程雨雪量由气旋的强度、持续时间和水汽通道维持时间决定;风廓线和微波辐射计产品资料在雨雪开始时间、雨雪相态转换方面有明显的指示性作用。     

对流移入杭州湾后飑线发展机制分析

利用多源观测资料,对2021年4月30日发生在黄淮地区的一次强对流过程中由不同类型风暴系统造成的极端对流大风进行了探讨。研究表明,此次强对流过程发生在东北冷涡背景下的强风垂直切变和层结不稳定环境中,地面气旋及锋面触发了初始对流,在之后近10 h的传播过程中经历了组织化发展、孤立风暴新生、发展、合并与重组等不同阶段。期间,由两种不同类型风暴产生了特征相异的对流性大风：第一阶段,以江苏淮安站为代表,苏中极端对流性大风（36.2 m/s）是由发展强烈的超级单体风暴引发下击暴流所致。对流风暴低层呈现出明显的钩状回波特征,对应深厚的具有显著气旋性旋转的中气旋,在地面极端大风临近时刻,中气旋存在同时向上和向下拉伸、水平尺度快速收缩过程。贯穿整个风暴的下沉气流位于风暴钩状回波后侧,这支强下沉气流至地面附近迅速向外辐散,伴随风暴内强反射率核快速下降,导致淮安产生时、空尺度小且空间分布显著不连续的极端大风。第二阶段,以江苏南通地区为代表,苏东南地区极端大风的发展过程涉及多尺度天气系统的相互作用。线状对流系统前部存在明显的阵风锋,造成较大范围10级以上的地面大风;南通通州湾极端大风（47.9 m/s）发生在阵风锋后侧,其形成一方面是由于线形对流风暴造成的强冷池与地面冷锋相叠加,形成更强的气压梯度,另一方面与地面中尺度气旋入海过程中的快速发展以及风暴后侧倾斜向前的下沉气流导致的高空风动量下传有关。     

黄河三角洲北部海域的冲淤演化与成因

利用8个典型的固定剖面资料,对坡度、水深、沉积物底质、单宽侵蚀量和淤积量进行了分析。研究表明:黄河改道后,CS5—CS8剖面的三角洲前缘和前三角洲的侵蚀较为剧烈,各剖面三角洲前缘侵蚀较为强烈;蚀淤泥沙在纵向上由三角洲前缘向前三角洲搬运,在横向上沿近岸向西北方向运移;近岸颗粒粗化较为显著,尤其是在废弃的流路入海口处。     

天山北坡2次暴雪过程机理分析

利用FNL及常规资料,对比分析了2010年2月22—24日(过程Ⅰ)和2015年12月10—13日(过程Ⅱ)天山北坡2次暴雪过程。结果表明,暴雪区上空θse锋区陡立和条件性对称不稳定及次级环流是形成暴雪的主要机制。不同点是:过程Ⅰ暴雪产生在西西伯利亚低涡底部强锋区上,南北支短波槽汇合的区域,冷高压为西北路径;过程Ⅱ是乌拉尔山大槽东移北收,冷高压为偏西路径;2次过程在温压的时间演变上有显著的区别。在高低空配置上也有明显的区别:过程Ⅰ 500 hPa以下为暖平流,以上为冷平流,低层为暖湿结构;过程Ⅱ 700 hPa以下为冷平流,700—600 hPa为暖平流,低层有湿冷空气锲入。过程Ⅰ暴雪区位于θse锋区上,锋区低层强,中高层弱;过程Ⅱ暴雪区位于θse锋区中后部,锋区低层弱,中高层强。水汽输送和输入量及比湿过程Ⅰ大于过程Ⅱ。     

梅雨锋上的三类暴雨

利用常规气象观测资料、区域自动站资料、FY-2C云顶亮温（T_BB）资料及NCEP 1°×1°再分析资料,对2015年6月17-18日发生在黔东南地区的典型梅雨锋西段暴雨进行了诊断分析。结果表明（：1）在500 hPa两槽一脊单阻型梅雨形势下,冷空气沿贝加尔湖阻塞高压东侧南下与来自南海、孟加拉湾的暖湿气流在黔东南交汇,500 hPa短波槽东移促使低空切变线东移南压和地面梅雨锋发展,配合200 hPa南亚高压东部脊附近的\     

我国南方持续性暴雨成因的TBB场分析

利用多种资料分析了2014年7月13—17日贵州持续性暴雨过程的中尺度环境场特征及贵阳极端降水成因,并以多个时次不同要素资料进行合成分析,构建此次梅雨锋西段持续性暴雨的天气学模型。结果表明：(1)此次贵州持续性暴雨发生在单阻型梅雨稳定的背景下,当地持续3~4 d的强降水由中低层低涡切变、低空急流及地面静止锋(梅雨锋)共同作用造成。(2)梅雨锋雨带的建立、维持及移动造成贵州不同区域出现强降水。此次过程梅雨锋雨带对贵州的影响分四个阶段,其中,第三阶段梅雨锋西段缓慢南压过程中多个β中尺度云团更替、合并及缓慢移动造成贵阳及周边部分县市降水量突破历史极值。(3)中低纬度系统相互作用使水汽输送异常偏强。7月16日白天当年第9号超强台风“威马逊”进入我国南海海面后促使副热带高压西侧向北输送的水汽加强,该水汽与来自孟加拉湾的强盛西南暖湿气流在贵州上空汇合、加强,形成异常偏强的水汽通量及水汽辐合中心,这可能是贵阳极端降水发生的重要原因。(4)相比2010—2014年5—9月贵阳发生的另外4场大暴雨过程,该过程更长的降水持续时间可能是贵阳极端降水发生的另一重要原因。(5)贵阳强降水期间,强降水的雷达回波表现为层状云-积云混合降水回波,并具有低质心暖云降水特征,同时径向速度图上可见强劲西南急流及中尺度气旋性辐合。

     

梅雨锋的典型结构、多样性和多尺度特征

在天气尺度梅雨锋的天气学定义基础上,利用GMS-5静止卫星红外云图、常规气象探空资料、NCEP再分析与最终分析资料对2002年长江流域典型梅雨期6月26—28日和二度梅期间7月23日、1998年5月梅雨与7月二度梅共4个梅雨锋个例进行了分析与比较,归纳了梅雨锋结构多样性;并着重对典型梅雨期的梅雨锋发展过程、水平以及垂直结构进行了多种物理量场(包括风场、温度场、急流、锋区、假相当位温、散度、垂直速度、静力稳定度等)的综合分析。结果表明,不同的个例,不同的地区和时期,一次梅雨过程的不同阶段,梅雨锋的结构和性质都有可能不同,它可以从比较接近极锋的性质过渡到接近赤道锋的性质。在水平结构上梅雨锋是在高、低纬度不同尺度的环流系统共同作用下形成的,从而造成了梅雨锋结构具有丰富的多样性。对典型梅雨锋结构进行综合分析表明梅雨锋对流层中下层锋面由强假相当位温水平梯度形成;梅雨锋南侧为暖湿气团、北侧为变性气团;梅雨锋南面为西南季风、北面为偏东气流;梅雨锋的上升运动和强降水主要发生在梅雨锋的前沿;梅雨锋上方对流层上半部存在与副热带高空急流相配合的高空副热带锋;对流层上部的高空热带东风与副热带高空西风急流构成了梅雨锋降水的高空辐散流场。根据典型期梅雨锋以及二度梅倾斜型梅雨锋的对流层上、中、下水平环流特征,给出了梅雨锋的多尺度概念模型,主要包括中低纬度系统相互作用、对流层高层的行星尺度的环流系统副热带高空西风急流、高空热带东风急流与南亚高压、对流层中层的副热带高压与北方的短波槽以及对流层低层的行星尺度季风和切变线。     

Development of FBMINC model for particle diffusion in fluids

An accurate particle tracking method using FBMINC （new fractional Brownian motion） is outlined. It generates non-Fickian diffusion rather than Fickian diffusion as traditional particle tracking model does. The FBMINC model is based on fractional Brownian motion （fl3m） which is generalization of regular Brownian motion. The two models of fBms （FBM model and FBMINC model） were explored and the differences of the two models are compared from the three aspects： the standard deviation of each step, the small memory and the effect of the number of particles in the cloud. The results show the FBMINC model is a better model as it produces more accurate statistics. The effect of simple shear dispersion for both Brownian and fBm was investigated. The power law scaling of fBm shear dispersion was correctly identified. In addition, a scaling coettieient was found numerically. The FBMINC model is then used for producing both superdiffusive and subdiffusive particle paths, therefore, the non-Fickian diffusion of soil particle clouds can be modelled. The particle clouds represent soil contaminant are released in an idealised coastal bay and the fBm particle tracking method is used for simulation the particle cloud spreading in the bay. There is a noticeable increase in the spreading rate of the cloud. In addition, owning to the spreading rate of the cloud, a noticeable part of it has escaped the bay area and transported downstream. The variation of the Hurst exponent can lead to an area of the flow being affected by a contaminant cloud which is not picked up by the regular Brownian motion models. The purpose of this paper is to bring soil transport engineers a new angle on soil particle transport research in fluids. Using FBM1NC particle tracking model allows more flexibility in simulation of diffusion in soil contaminant spread in coastal bay or ocean surface.