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四川盆地雷暴大风雷达回波特征统计分析 总被引：1，自引：0，他引：1
采用2009—2018年地面、高空、闪电定位、多普勒雷达资料统计出四川盆地的34次雷暴大风过程,并根据冷空气参与情况及500 hPa影响系统将其分为五种类型:混合性大风类(Ⅰ类)、深厚低槽(低涡)后部类雷暴大风(Ⅱ-1)、低槽(切变)东移类雷暴大风(Ⅱ-2)、副热带高压西侧切变类雷暴大风(Ⅱ-3)和东风扰动类雷暴大风(Ⅱ-4)。统计分析了五类过程中发生雷暴大风站点对应的雷达回波特征,包括:对流组织类型、雷达回波强度、回波顶高、垂直液态水含量、中层径向辐合、风暴移动速度、回波质心下降、低仰角风速大值区和辐散。结果表明,82%的雷暴大风站点具有风速大值区,不同类型的雷暴大风过程还有其他不同的雷达回波特征,这些特征大多可提前10 min以上。另外,当站点出现中层径向辐合、辐散、回波强度大且伴有强梯度或回波类型为飑线时,也要考虑大风是否出现。 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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文章主要选取2012—2013年NCEP再分析平均资料,运用天气要素合成对比分析方法,分析了乌海近两年雷暴时间分布和对应要素时空变化的基本规律。总结乌海雷暴天气的特点和影响雷暴的天气系统,利用GFS集合预报模式综合性地说明空间天气要素统计划分对2014年7月31日中小尺度天气系统雷暴活动进行预报的方法。运用云物理反演和空间要素分层聚类的方法对雷暴单体在有效的时间内进行跟踪,获取其运动天气要素随时间序列变化的运动机理,为相关雷暴灾害影响分析提供参考性分析方法。 相似文献
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上海地区移动型雷暴阵风锋特征统计分析 总被引：2，自引：0，他引：2
文章利用常规天气资料、双多普勒雷达资料、GFS 3 km分辨率分析场资料以及地面自动站资料等,统计分析了上海地区2009-2014年共18次移动型雷暴产生的阵风锋的个例,包括天气背景、温湿环境特征以及阵风锋在雷达图上的特征等。根据阵风锋生成的时段以及与其母体雷暴的相互作用和影响,将移动型雷暴产生的阵风锋分为两类:(1)一类出现在雷暴发展、成熟阶段,阵风锋通常与雷暴保持一定的距离同向运动,出现阵风锋的雷暴主体通常伴有高悬的后侧人流急流,生命史长达2h以上;(2)另一类出现在雷暴的减弱消亡阶段,出现后即逐渐远离雷暴,出现阵风锋的雷暴主体通常伴有从雷暴系统后侧倾斜向下正好到达雷暴前侧阵风锋处的后侧人流急流。阵风锋出现后,逐渐远离雷暴运动,大部分阵风锋(12个个例)出现在雷暴移动方向的前侧,与雷暴移动同向,少数阵风锋(4个个例)出现在雷暴移动方向的异侧,与雷暴移动不同向。统计分析结果表明:第一类阵风锋一方面与雷暴同向移动,不断将其前侧低层的暖湿空气抬升,并沿着阵风锋输送到雷暴中去;另一方面,由于较强的垂直风切变和较强的对流有效位能对后侧人流急流高度的维持起到了关键作用,高悬的后侧人流急流和垂直风切变共同产生的正涡度和冷池产生的负涡度平衡,有利于维持雷暴的发展传播。因此,阵风锋后侧的雷暴持续稳定的发展,并在其后侧可观测到雷暴的新生。第二类阵风锋生成后即逐渐远离雷暴主体,仅以孤立波的形式传播,受经过的环境的影响,其后侧的干冷气流的性质逐渐减弱。与雷暴同向运动的阵风锋切断了暖湿气流向雷暴的输送,不利于雷暴的发展;同时在弱-中等切变和弱-中等对流有效位能的环境中,从雷暴后侧向前侧倾斜向下的后侧人流急流和冷池共同产生的负涡度强于垂直风切变产生的正涡度,强冷池前沿的上升气流向后倾斜,不利于新对流单体的发展,雷暴大都在阵风锋出现2h内消亡。 相似文献
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北京地区的闪电时空分布特征及不同强度雷暴的贡献 总被引：2，自引：2，他引：0
利用北京闪电定位网(BLNET,Beijing Lightning Network)和SAFIR3000(Surveillance et Alerte Foudre par Interometrie Radioelectrique)定位网7年共423次雷暴的闪电资料,并按照雷暴产生闪电多少,同时参考雷达回波和雷暴持续时间,将雷暴划分为弱雷暴(≤1000次)、强雷暴(>1000次且≤10000次)和超强雷暴(>10000次),分析了北京地区的闪电时空分布特征及不同强度等级雷暴对闪电分布的贡献。北京总闪电密度最大值约为15.4 flashes km-2a(^-1),平均值约为1.9 flashes km^-2a(^-1),大于8 flashes km^-2a(^-1)的闪电密度高值区基本分布在海拔高度200 m等高线以下的平原地带。不同强度雷暴对总雷暴闪电总量贡献不同,弱雷暴(超强雷暴)次数多(少),产生的闪电少(多),超强雷暴和强雷暴产生的闪电分别占总雷暴闪电的37%和56%。不同强度雷暴对总雷暴的闪电密度高值中心分布和闪电日变化特征影响显著,昌平区东部、顺义区中东部和北京主城区是总雷暴闪电密度大于12 flashes km-2a(-1)的三个主要高值区中心,前两个高值中心受强雷暴影响大,而主城区高值中心主要受超强雷暴影响。总雷暴晚上频繁的闪电活动主要受超强雷暴和强雷暴影响,这两类雷暴晚上闪电活动活跃,分别占各自总闪电的69%和65%,而弱雷暴闪电活动白天陡增很快,对总雷暴午后的闪电活动影响大。另外,不同下垫面条件闪电日变化差异大,山区最强的闪电活动出现在白天,午后闪电活动增强很快,主峰值出现在北京时间18:00,而平原最强的闪电活动发生在晚上,平原(山麓)的主峰值比山区推迟了约1.5小时(1小时)。 相似文献
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利用ECMWF-ERA5再分析资料、常规观测资料分析了甘肃陇东2009—2018年夏季雷暴活动特征及环境条件。结果表明：陇东年均雷暴日数18.8~23.6 d，夏季雷暴占68.5%~74.7%。夏季雷暴主要分为偏北气流型和低槽影响型，其中偏北气流型以分散性干雷暴为主，较大的垂直温差、高空冷平流强度和近地面高温对雷暴发生具有显著影响；低槽影响型多伴有明显降水过程，较高的低空温度、湿度和较强的不稳定能量具有显著影响。低槽影响型和偏北气流型雷暴分别占总数的 30.5%和60%，这两种类型的雷暴更容易出现在陇东北部地区。低槽影响型雷暴呈逐月增加趋势，最大值出现在8月；偏北气流型雷暴呈单峰分布，最大值出现在7月。各站雷暴日数年际变化趋势在6、7月一致性较高；月雷暴日数均有3~5年的变化周期，其中7月与8月同步性较好。雷暴日数的月、年变化与相应类型主导因素相关明显。植被覆盖、气候带以及地形差异也对雷暴空间分布产生了重要影响。 相似文献
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低云和雷暴是夏季飞行完全保障中最重要的天气现象。低云对飞行的影响主要表现在干扰飞行员的视线；雷暴由于伴随着冰雹、低空风切变、下击暴流等多种天气现象，同时雷暴云中有大量的过冷却水滴存在，因此，雷暴对飞行的影响也往往表现在多方面。 相似文献
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利用卷积神经网络和门控循环单元（Gated recurrent units ）神经网络，基于雷达反射率因子和雷电定位数据开展了雷电预报研究。首先构建了引用注意力机制的基于卷积神经网络和门控循环单元神经网络的深度学习模型（Attention ConvGRU）；然后将雷达反射率因子数据和对应时间段（6 min）的雷电定位数据处理成图像数据后输入深度学习模型，训练出可预报雷电的模型，包括3种模型：单雷电数据模型、单雷达数据模型和雷电〖CD*2〗雷达双数据模型；最后开展了预报试验和定量评估。综合评估表明，本文建立的雷电预报模型综合预报准确率达到96.74%，虚警率35.83%，关键成功指数（Critical Success Index, CSI）为0.2072。个例分析表明，预报模型对于具有明显移动趋势的雷暴过程（A类雷暴）的预报效果优于不具有明显移动趋势的雷暴过程（B类雷暴）,且随着B类雷暴强度减弱模型预报能力逐渐减弱。 相似文献
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根据是否伴有大风将雷暴分为两类,比较雷达回波参数,分析典型回波演变过程,分析两类雷暴对应的地面、高空形势及能量场特征,给出区别两种雷暴的5条结论。 相似文献
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雷暴是一种严重威胁飞行安全的天气系统,利用地基多普勒天气雷达反射率因子数据和改进的DBSCAN聚类算法对雷暴单体的三维结构识别及特征量计算进行了研究,并在地基平台上对雷暴单体识别算法的有效性进行了验证分析。识别算法核心是将插值后的反射率因子三维网格数据作为输入量,采用多层反射率因子阈值基于改进的DBSCAN聚类方法识别所有等高面上的雷暴分量,并进行结构元素为3×3的腐蚀膨胀运算及雷暴分量特征核心提取,最后基于雷暴分量重叠面积进行垂直关联。结果表明:相对于SCIT算法,雷暴单体识别算法减少了雷暴分量识别的复杂性,可很好地识别任意形状的雷暴单体;使用多层阈值及特征核心提取技术可识别雷暴簇中的雷暴单体;利用腐蚀膨胀技术可解决雷暴单体虚假合并现象。算法可应用于民航机场雷暴的识别和预警。 相似文献
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利用1981～2016年气象常规观测和自动站资料对南充大风的基本气候特征进行统计分析,重点探讨不同类型区域雷暴大风的天气系统配置和环境物理量基本特征。结果表明:(1)南充雷暴大风按照形成原因主要分为高空冷平流强迫类和斜压锋生类,按落区出现情况分为全市型、东部型和西部型,东部型雷暴大风主要由高空冷平流强迫所致,全市型和西部型雷暴大风过程则多为斜压锋生所造成。(2)斜压锋生类雷暴大风主要发生在显著冷暖平流导致的斜压锋生与锋面动力强迫共同作用的形势下,高空冷平流强迫类则主要是高空强干冷平流的作用。(3)雷暴大风过程发生前大气环境呈上干下湿、湿层浅薄或为“喇叭口”形态,对于不同类型雷暴大风过程发生前的环境物理结构不同,斜压锋生类雷暴大风产生时大气环境多为明显斜压特征,高空常伴有强锋区,低层不稳定能量大,因此热力因子比较重要。高空冷平流强迫类主要发生在川陕槽后强烈冷平流形势下,水平风垂直切变大、要求低层增温快,故热力和动力因子都重要。 相似文献
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利用2016-2021年重要天气报、雷暴观测资料等,统计分析出贵州铜仁雷暴大风的时空分布的特征分析,并对其环流形势及离铜仁较近的怀化站探空特征进行分类分型,结果表明：贵州铜仁雷暴大风主要出现在3月至9月,5月发生次数最多,年均12.5站次,高频时段出现在14时—23时,峰值在22时（北京时,下同）;总体呈现“北多南少、东多西少”的分布特征,且主要以单站雷暴大风天气为主。根据天气形势配置将其分为以下４类：斜压锋生类、低层暖平流强迫类、准正压类和高层冷平流强迫类。其中低层暖平流强迫类根据中低层切变线北侧冷平流的强弱又可以分为：强冷暖平流强迫类、强暖平流强迫类和中间类。总结归纳各类雷暴大风过程的天气环流形势配置及垂直分布特征,可为短期天气预报预警提供参考。 相似文献
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延安机场雷暴的分析预报余善文（中国民用航空西北管理局西安·７１００８２）雷暴突发性很强，雷暴是延安夏天影响飞行正常和威胁飞行安全的主要危险天气。延安机场是地方航线上航空站，供航（飞行时）保障，气象资料的不连续和有限，加之设备不完善，雷暴的预报有一定难... 相似文献
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利用化州1959年以来的雷暴资料与ENSO资料,分析化州雷暴时间分布特征以及ENSO事件对化州雷暴的异常活动产生的影响。分析表明,化州年平均雷暴日数为91.4 d,属强雷区,雷暴日数总体呈减少趋势且在1988年存在突变;雷暴初日呈推迟趋势,雷暴终日呈提前趋势。年际变化存在准2年和6年较短周期和15年左右的长周期振荡。化州全年各月均有可能出现雷暴,雷暴天气92.5%集中在汛期,峰值为6月和8月。多雷暴年66.7%出现在ENSO事件影响年,少雷暴年大部分出现在非ENSO事件影响年。厄尔尼诺影响年雷暴个数略多,峰值为6月,雷暴持续期偏长;拉尼娜影响年峰值为8月,雷暴持续期偏短。 相似文献
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《湖北气象》2021,40(4)
使用MICAPS地面气象观测资料和探空资料,对山东省2009—2016年4—9月产生的雷暴大风以500 hPa天气系统为主进行分型,并以低层(850 hPa)中尺度天气系统和地面天气系统为辅对各型雷暴大风进行分类。然后,采用百分位数法统计分析各型雷暴大风发生时的物理诊断量,并给出各物理诊断量的临界值。结果表明:(1)基于500 hPa天气影响系统配置,山东省雷暴大风分为槽前型、槽后型和副高边缘型,再根据雷暴大风落区与850 hPa天气系统的位置关系,又分为切变线辐合类、偏南气流辐合类和偏北气流辐合类3种类型,而根据海平面气压场中天气系统与雷暴大风的位置关系,则将产生雷暴大风的地面天气系统主要归纳为6种类型。(2)将山东省划分为内陆地区和半岛地区,4—6月内陆地区雷暴大风的适用物理诊断量为850 hPa与500 hPa温差(DT_(850-500))、500 hPa与850 hPa风速差(DV_(500-850))、风暴强度指数(SSI)和大风指数(WI),半岛地区代表大气热力和动力综合特征的物理诊断量SSI和WI对雷暴大风的指示性较好。(3) 7—8月山东全省,代表大气热力不稳定的物理诊断量即对流有效位能(CAPE)、K指数、抬升指数(LI)、700 hPa与850 hPa假相当位温差(Dθ_(se700-850))、强天气威胁指数(SWEAT),对雷暴大风有较好的指示性。(4) 9月山东省雷暴大风主要发生在半岛地区,Dθ_(se700-850)、SSI、SWEAT和DV_(500-850)对雷暴大风具有较好的指示性。 相似文献
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1前言雷暴是夏季常见的天气现象，它所造成的大风、积冰、颠簸、冰暴、闪电、低空风切变等是影响飞行安全最主要的因素。雷暴的预报是航空气象领域的主要难题，由于雷暴天气属于小概率事件，影响因素多，各种因素的单相关系数都较小。所以通常所用的逐步回归选取因子和预报效果都不太理想，本文试图应用另一种选取因子的方法──极值剔除法来作雷暴的预报。它的主要方法是：将所有样本区分为样本集A（雷暴天气样本集）和样本集B（非雷暴天气样本集），如果能找到若干判别条件使作本集A中的样本都能满足，样本集B中却有足够多的样本因至少… 相似文献