宁波雷电时空分布特征及潜势预报方法探讨

利用闪电定位仪资料分析了2010-2016年宁波市雷电的时空分布特征,根据雷电强度将6-9月雷电分为一般雷电和强雷电两组,结合NCEP再分析资料计算对流参数,运用GA-BP神经网络和费歇判别模型对雷电潜势预报进行分类方法探讨。结果表明:宁波年平均地闪次数为43223次,其中负地闪占比达95.2%;地闪的月际变化和日变化均呈单峰型,6-9月和14-19时分别为地闪次数最多的月份和时段;宁波雷电活动表现出一定的地域性,主城区以及海拔较高的奉化和宁海的西部山区是总地闪密度较大的区域。选择CAPE等4个对流参数参与建模,评估结果显示GA-BP预报准确率为71.60%,临界成功指数为56.60%,空报率和漏报率都在27%左右,模型表现出一定的预报技巧,并且该模型预报效果优于费歇判别模型。     

四川地区雾的气候特征及变化趋势研究

利用1961~2011年四川142个代表站的逐月雾日数资料,通过一元回归线性倾向趋势分析等方法,研究了四川雾日数的时空分布特征及变化趋势,得出以下结论:(1)四川雾日数分布有明显的区域地理特征,川西高原雾日明显比四川盆地少,高原大部地区整年无雾出现(平均雾日<1d),四川盆地平均雾日达到37d,其中峨眉山常年处于雾的笼罩之中(平均雾日达311.8d);(2)雾日数季节变化与下垫面地理特征也有密切关系,盆地雾日最多的季节是冬季,高原雾日最多的季节是秋季;(3)四川雾日数具有明显的年代际变化特征,经历了偏少-偏多-偏少的过程,总体呈现随时间增加的趋势;(4)四川年均雾日变化趋势的分布具有明显的地理特征,高原为负变化趋势,盆地为正变化趋势。      

1976—2017年内蒙古最大风速时空特征分析

利用内蒙古58个国家级气象站1976—2017年逐日最大风速资料,分析了逐日最大风速在全年时段及四季时段内的平均值和极大值的时空变化特征。结果表明:全区年平均最大风速为6.8m·s-1,四季平均最大风速分别为8.0(春)、6.4(夏)、6.4m·s-1(秋)和6.2m·s-1(冬),以春季最大、冬季最小。最大风速在各时段的平均值在空间分布上均存在两个高值区,分别位于阿拉善盟东北部—巴彦淖尔市西北部、包头市北部—乌兰察布市北部—锡林郭勒盟西北部;两个低值区,分别位于鄂尔多斯市东部—呼和浩特市中南部、呼伦贝尔市东北部;以及两个在冬—春时段出现的季节性高值区,分别位于兴安盟南部—通辽市北部、锡林郭勒盟偏南部—赤峰市西部。最大风速的极大值的时空分布特征与平均值的基本相似,仅春、秋季在空间分布上出现局部高值区。全区大部分测站逐日最大风速在全年时段和四季时段中的平均值和极大值都有减小的趋势,其中以春季的减弱倾向最为明显,对全年趋势演变的贡献最大。全区大部分测站最大风速的平均值和极大值在20世纪90年代以后出现明显的突变现象。     

河南省雨季短时强降水时空分布特征

利用高密度地面自动站逐小时降水观测资料,分析了河南省2010—2015年雨季(5—9月)短时强降水(flash heavy rain, FHR)的时空分布特征。主要结果如下:河南省FHR集中发生在7、8月,其中7月最多,8月次之;河南雨季FHR量、降水贡献和发生频率的局地差异明显,主要存在4个大值区,即豫北黄河以北地区、豫东商丘地区、豫西南伏牛山以南以东地区、豫南沿淮及其以南地区;地形对降水的增幅作用显著,且主要是通过增加FHR发生频次实现的;FHR频次日变化呈明显的双峰结构,傍晚至凌晨的前半夜为FHR频发时段;4个大值区内FHR频次日变化差异明显,如黄河以北地区其日变化幅度较大、呈单峰型,而沿淮及其以南地区其日变化幅度较小、呈持续活跃型;大部分FHR前后都伴随着连续降水,降水过程的持续时间主要在1～8 h之间,持续时间大于等于3 h的过程主要位于两个与地形密切相关的高频集中区,即伏牛山以东支脉的喇叭口地形区和沿淮及其以南地区。     

2018年内蒙古高温天气统计分析

文章使用常规气象观测资料及内蒙古119个气象站逐小时自动观测资料对2018年内蒙古出现的日最高气温≥35.0℃的高温天气进行了统计分析。结果表明:全年有78个国家站出现≥35.0℃的高温天气495次,站点主要分布在阿拉善盟、乌海市、巴彦淖尔市西南部、锡林郭勒盟西北部、赤峰市中北部、通辽市中部、兴安盟东南部等地;高温天气集中发生在6、7月,7月最多;日最高气温主要出现在15—17时,呈单峰型,16时最多;分析高温站次超过15次的日期,基本没有全区性的高温天气;极端高温事件比较少,没有一个站高温超过历史极值;高温发生时高空对应高压(脊),低层处于暖区,地面处于低压区,地面风速多在4.0m·s~(-1)以上,高于日平均风速,最高温度出现时风速超过10.0m·s~(-1)的多达8站次。     

基于标准差分析法的X波段双偏振天气雷达资料质量评估

2015年9月,北京市气象局在北京地区架设4部X波段双线偏振天气雷达并开展了观测试验。本文利用其中3部雷达在2016年6月30日的观测数据,用标准差分布统计方法,对雷达的观测参量进行初步质量评估。结果表明:(1)3部雷达反射率标准差符合理论值的数据占总观测数据的73.5%~77.9%,反射率的数据波动基本符合理论分布;(2)3部雷达差分反射率标准差符合理论值的数据占总观测数据的68.4%~81.4%,其中房山雷达数据波动较大;(3)3部雷达互相关系数标准差符合理论值的数据占总观测数据的45.7%~63.5%,其中房山雷达数据波动最大,其他2部雷达都有同程度的数据波动;(4)3部雷达差分传播相位标准差符合理论值的数据占总观测数据的73.5%~83.9%,其中房山雷达数据波动相对较大,与雷达其他观测参量相比,差分传播相位的波动较小。     

渭河流域中尺度暴雨时空分布及环流特征

制定渭河流域中尺度暴雨天气个例标准,筛选符合标准且资料完整的62个中尺度暴雨历史个例作为研究对象,分别对其时空分布特点、发展移动路径和环流场的结构配置特征进行分析和研究。结果表明,渭河流域中尺度暴雨主要出现在7—8月;空间分布上渭河主干道,黄河、洛河、渭河三河交界处和泾河、洛河、渭河三河交界处出现的次数较多;渭河流域中尺度暴雨的日变化与冰雹完全不同,夜间出现的频率高于白天,共有5条移动路径,由西北向东南方向(或由西向东)移动的个例占所有个例数的91.9%;中尺度暴雨有4种概念模型,干侵入型、西南气流型、干锋生型和暖干型。     

青海高原致灾性对流天气时空分布特征

利用2005-2016年青海高原地面观测、灾情和卫星云图等资料,对青海高原致灾性对流天气进行筛选和分类,在此基础上分析了各类致灾性对流天气的时空分布特征及与地形的关系。结果表明:(1)青海高原致灾性对流主要有雷暴、短时强降水、冰雹以及混合类四种,集中分布于高原东部。(2)地形对致灾性对流的落区、频次和强度起关键作用。雷暴多产生于山区,短时强降水和冰雹主要产生在迎风坡、河谷和地势较开阔的低地。其中,青东农区以混合类和冰雹居多,青南牧区以混合类居多,环湖与祁连地区和柴达木盆地以短时强降水居多。(3)近12 a青海高原致灾性对流整体呈波动式减少,2005-2010年(前期)致灾性对流日数和次数较多,2011-2016年(后期)显著减少,但不同类型年际变化特征略有差异。其中,冰雹和雷暴日数前期较大,后期显著减少;混合类和短时强降水日数无明显变化趋势,但前者年际波动幅度较后者大。(4)致灾性对流主要产生于5-9月,各类型均呈现典型的单峰型月分布,混合类和冰雹日数及次数的峰值均在8月,雷暴日数和次数的峰值均在6月,而短时强降水日数和次数的峰值分别在8月、7月。(5)致灾性对流集中产生于13:00至次日01:00,高峰时段(16:00-20:00)以冰雹和混合类居多,而夜间时段以短时强降水居多。     

西北太平洋热带气旋变性过程中的风及降水分布变化特征分析

利用中国气象局上海台风研究所（CMA/STI）整编的热带气旋最佳路径资料、美国飓风联合警报中心（JTWC）最佳路径资料、美国国家海洋与大气管理局（NOAA）的全球多平台热带气旋风场资料（MTCSWA）和CMORPH降水资料、日本卫星云顶黑体辐射温度（T_BB）资料等,分析1987～2016年30年间西北太平洋228个变性热带气旋（ETTC）的活动规律、风与降水分布及其演变特征。结果表明:（1）ETTC年均7.6个,除1～2月,各月均有分布,峰值在9月。约90.4%的ETTC变性位置在30°N以北,仅约9.6%在30°N以南较低纬度,且多发生于春夏和秋冬交替季节。（2）TC（热带气旋）变性通常发生在其转向后,半数以上移速加快,大多数中心气压升高或维持,仅10.5%降低。（3）变性过程中ETTC近中心最大风速减小,最大风速半径增大,内核趋于松散。其34节风圈半径北侧明显大于南侧,风场结构非对称性增强。（4）ETTC强风和强降水呈显著非对称性分布,其强风区主要出现在ETTC中心东侧,即路径右后方;强降水区主要出现在北侧,且变性后在东北象限向外扩张。（5）较强的环境水平风垂直切变（VWS）是影响ETTC风及降水分布的重要因子。强降水主要出现在顺风切方向及其左侧,强风（去除TC移速时）出现在切变左侧。