引发湖南特大暴雨山洪的MCS回波发展和演变

由MCS引发的暴雨是造成湖南山洪地质灾害的主要因素之一.新一代天气雷达对此类天气系统有强的监测和预警能力,在对较大范围的降水估测、获取降水和降水云体的风场结构等方面有很好的应用前景.本文以2005年5月31日～6月1日湖南特大暴雨山洪过程为例,介绍了引发这次山洪地质灾害的MCS雷达回波的发展和演变,分析了回波特征与地面雨量的关系,总结了强对流发生、发展的径向速度变化,讨论了风廓线在预测强对流天气中的应用,为雷达监测、分析和预测同类灾害提供参考.     

地级台站自动气象站实况资料监控的设计

2014年初观测业务调整以来,一些夜间观测项目取消,给预报员快速获取实况资料带来困难,自动站实况资料监控程序及时地解决了这一问题。该程序从上级服务器中自动调取观测站数据并显示,既可监视各个观测站资料的及时性和完整性,又可为气象要素的预报提供依据。程序运行稳定可靠,数据快速准确,界面友好美观;程序的设计方面突破了一些难点问题,如借助Chart控件显示平滑曲线和柱状图,利用图像的旋转技术显示风向和风速等。     

湖南省雨季一次MCS的中尺度数值模拟

MCS(中尺度对流系统)是造成湖南暴雨等灾害性天气的主要影响系统,它与暴雨的落区、强度、持续时间密切相关。以2005年5月31至6月1日的湖南特大暴雨洪涝过程为例,利用中尺度数值模式MM5对MCS的雨量、动力热力特征、三维结构以及发展变化进行了模拟分析和研究,指出本次MCS发展的触发因子是近地层冷锋,维持机制是近地层不稳定能量的积蓄、中低层辐合和高层辐散的结构,大尺度系统是其发展或消亡的主导因素,并分析了水汽对暴雨强度和落区的影响,旨在为预报和防御同类灾害性天气提供参考依据。     

一种保存Micaps数据资料的思路和方法

Micaps系统历史数据要素多,占用空间大,不易于长期不间断地保存。该文介绍一种裁取适当范围区域、删除不常用要素、改写数据存储格式的思路和方法以压缩数据文件,保存重要的资料。通过最近2 a的业务实践应用表明该方法稳定性较高,实用性较好,且操作简便,可解决基层台站海量历史资料的备份难题。     

2010年6月湖南两次大暴雨过程异同点对比分析

利用常规气象观测资料、卫星云图、多普勒雷达和1×1°、4次／dNCEP再分析资料,对2010年6月湖南两次大范围大暴雨过程从天气形势、影响系统、物理量场、卫星云图与雷达回波等方面的异同点进行诊断分析,所得结论对湖南6月特大暴雨的形成机制与大暴雨过程的预报具有较好的指导作用。     

基于机器学习分类算法的臭氧浓度等级预报在长沙的应用

为准确预报臭氧浓度等级,基于EC＿THIN全球天气模式产品和我国自主研发的CMA＿GFS全球天气数值预报产品以及华南GRACEs大气成分模式输出产品,融合气象和环境观测数据,使用6种机器学习智能算法,构建耦合数值预报模式和机器学习的混合模型,旨在充分发挥数值预报与机器学习智能算法的优势和互补协同作用,实现臭氧浓度等级预报准确度的跨越式提升。共设置4个控制试验,选取不同的特征产品,依次使用机器学习经典分类算法对长沙市未来4天的臭氧浓度等级进行分类预报,取测试准确度最高的模型输出结果作为结果统计。发现：最优模型1～4天的测试准确度分别为81.7%、81.7%、78.3%、60.9%,大大高于大气成分模式预报和预报员经验,达到预期设计目标;高质量的天气模式产品对模型贡献大,而大气成分模式产品对模型贡献有限;模型3天以内预测性能较好,低等级预测性能较好,高等级预测性能一般。提出解决方案供讨论：增加高等级样本数量,增强模型对此类事件的识别能力;加强高等级臭氧污染的机理分析,组合出更精炼的因子供模型使用。