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采用2007—2015年5—8月NCEP再分析资料和国家站、区域站雷暴大风实况观测资料,利用权重和概率统计相结合的方法,确定与雷暴大风联系紧密的物理量,统计其在所选物理量不同阈值范围内出现的概率,建立雷暴大风概率潜势预报方程,并对预报结果进行检验。结果表明:(1)雷暴大风出现在白天与夜间所选物理量参数有所不同。无论白天或夜间,其在山区与其它地区的物理量阈值亦不同。(2)所选每个预报因子的概率统计结果与雷暴大风发生的环境条件基本相符,该概率由因子达到阈值范围内的样本数和在此区间内出现雷暴大风的样本数两者共同决定的。(3)该方法对08—20时和20—08时两个时段雷暴大风预报的命中率均较好,尤其2016年7月最高,预报概率为"60%以上"的命中率接近93%,可预报出雷暴大风出现的概率潜势和可能发生的区域;同时,空报率较高;预报概率为"80%"的预报临界指数更高。 相似文献
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本文从雷县大风形成的物理因子入手，对“7．25”雷暴大风形成的环流形势、能量、层结构特征、数值预报产品等进行了综合分析，发现各因子在大风发生前均有明显反映。 相似文献
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利用2009—2015年江淮夏季雷暴大风观测资料和NCEP再分析资料,按整层可降水量将雷暴大风环境划分为干、湿两种环境,结果发现湿环境雷暴大风日约占总雷暴大风日数的86%。基于物理量参数和Logistic回归方法构建了江淮夏季干、湿环境下区域雷暴大风的潜势预报模型。西南区、东南区和北区湿环境雷暴大风的最显著预报因子分别是冰雹指数(CS)、K指数和沙氏指数(SI)。干环境雷暴大风的最显著预报因子是总指数(TT)。相对于大风指数(WINDEX),综合考虑热力学作用和高空水平动量信息的新大风指数(GUSTEX)对江淮干、湿环境雷暴大风的预报指示意义更好。通过历史样本回报确立了预报模型的概率阈值,并利用2016年独立样本试预报检验证明Logistic模型预报效果良好。 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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基于北京市观象台雷达基数据和加密自动气象站数据,利用支持向量机算法建立了雷暴大风天气的有效识别模型。首先确立了9个用于识别雷暴大风的预报因子:回波顶高、最大反射率因子、最大反射率因子所在高度、垂直积分液态水含量、垂直积分液态水含量随时间变率、垂直积分液态水含量密度、雷暴大风发生前最大反射率因子下降高度、风暴移动速度、速度谱宽。通过计算各预报因子在大风和非大风样本中的概率分布,得到对应的各项预报因子雷暴大风的隶属度,利用得到的隶属度函数对样本进行归一化处理。确立核函数和模型参数,利用支持向量机建立雷暴大风天气的提前识别和临近预警模型。通过对北京2017年7月7日飑线和2012年5月19日块状回波引起的灾害大风典型个例的识别效果检验,得到两个个例预测的命中率、误判率和临界成功指数分别为92.0%,22.1%,73.0%和99.1%,40.5%,59.2%,对于提高雷暴大风预警预报的准确率有一定帮助。 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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雷暴大风是指伴随雷暴、冰雹或其它强对流天气而出现的8级(瞬时风速≥17.2m/s)以上的大风。它具有突发性、局地性、风速大的特点,常造成很大的灾害,是鲁西北夏季常见的灾害性天气之一。由于它的发生、发展与中小尺度天气系统活动密切相关,预报也比较困难。本文以德州资料为例统计分析了1980—1986年7年6—8月雷暴大风的资料,并选取一些典型个例进行分析,从而揭示了夏季雷暴大风形成的天气形势和环境物理条件,然后寻找物理意义清楚的因子建立预报方程,力求提高雷暴大风预报准确率。 相似文献
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河北廊坊雷暴大风的气候特征 总被引：1，自引：0，他引：1
利用1970~2012年廊坊地区9个气象站地面雷暴大风观测资料,采用趋势分析、滑动t检验、小波分析和最大熵谱分析等统计方法,系统分析了该地区雷暴大风天气的时空特征及变化趋势和变化周期。结果表明:廊坊地区的雷暴大风局地性强,43 a间只出现了一次全区性的雷暴大风天气过程,雷暴大风多以单站出现为主。雷暴大风的地域性特征明显,中部的廊坊市及南部的文安、大城站较易出现,而北部发生概率较低。雷暴大风的日、月及年变化特征明显。雷暴与大风主要发生在午后至前半夜,大风发生时间一般落后于雷暴,1 h内的雷暴与10 min以内的大风发生概率最高;雷暴大风3~10月都可出现,主要集中在夏季,发生概率为73.3%;近43 a来,年均雷暴大风日数整体呈现减少趋势,且中部的站点减少趋势最显著,1994年为雷暴大风的显著突变年,其显著变化周期为3.23a。雷暴大风多为"湿"型。 相似文献
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2021年8月23日午后黑龙江省西南部地区出现了一次区域性雷暴大风天气。本文利用常规观测资料和ERA5再分析资料对此次过程进行了特征分析。结果表明：该过程是在冷涡背景下,低层暖湿输送强迫形成的区域性多类型雷暴大风天气,强垂直风切变、中层干层、大的对流有效位能提供了有利的环境条件。地面辐合线触发在暖锋锋生区内产生了下击暴流和多单体风暴,造成了局地的雷暴大风和低质心强降水;线状对流系统中的弓形回波其前侧入流缺口、后侧弱回波区、高反射率因子梯度大值区、超过60 d Bz的强中心不断生消及其V型缺口,都对雷暴大风和冰雹有很好的预警指示;冷池的面积与冷源强度同雷暴有明显的对应关系且对流的发展和冷池加强也形成了反馈机制。 相似文献
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北京雷暴大风气候特征及短时临近预报方法 总被引：14，自引：6，他引：8
北京地区雷暴大风的预报准确率低而且时效短.为了提高对这种灾害性天气的预警能力,在气候统计的基础上,研究了潜势预报方法和临近预报算法.对1998-2007年134个雷暴大风过程的统计结果表明,北京地区绝大多数的雷暴大风具有下击暴流特征,而且冰雹的落区附近也是大风的爆发区之一.因此,负浮力的作用和对冰雹具有指示性意义的因子是研究雷暴大风预报方法应主要考虑的因素.500hPa环流背景分析表明,尽管绝大多数雷暴大风爆发时对流层中层有干空气侵入,但是还有少数个例产生在偏南暖湿气流中.目前,对后一类大风产生的机制仍然不清楚.研究表明,当对流层中层有干空气侵入时,有利于雷暴大风出现的环境条件是:下沉气流具有较大的不稳定性,同时对流层低层环境大气的温度直减率较大.此外,还讨论了经验指数--大风指数在北京地区的应用.基于上述的研究,形成了北京地区雷暴大风短时潜势预报方法,还使用相关分析和多元回归分析技术建立了基于雷达观测和环境条件的雷暴大风临近预报方程.个例分析表明,临近预报方程对于飑线和弓形回波等带来的地面大风具有一定的预报能力. 相似文献
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《气象与环境学报》2017,(6)
基于1999—2013年大连地区的雷暴大风、雷暴和冰雹等观测资料,对大连地区雷暴大风天气的气候和天气学特征进行了分析。结果表明:1999—2013年大连地区雷暴大风天气具有较强的地域特点,夜间雷暴大风天气的发生频率明显高于白天,海岛站雷暴大风出现次数明显多于陆地站;雷暴大风天气主要集中出现在夏季,10月雷暴大风发生也较多。统计表明,大连地区雷暴大风天气通常发生在空间尺度和时间尺度均相对较大的雷暴群中,单体雷暴出现雷暴大风的概率极低,且大都伴有降水,但雷暴大风与暴雨或冰雹相伴出现的概率较低。大连地区的雷暴大风天气是由多种有利的高低空系统配置及高低空急流和中高空干空气的共同作用产生的,其中高空急流和中高空干空气是制约雷暴大风产生的重要因素,高空急流有时制约雷暴大风的产生方位和分布形态,大连地区雷暴大风通常位于高空急流轴下方及其附近区域;中高空干空气具有3个作用:一是增强大气不稳定度;二是在干湿区的交界处形成较强的露点锋,有时具有雷暴的触发作用;三是与其他天气系统叠加时具有增强上升运动的作用。 相似文献
12.
应用河北省石家庄新乐CINRAD-SA雷达资料对2006—2008年河北省中南部地区262个站雷暴大风的雷达回波特征进行统计。分析发现, 雷暴大风的主要雷达回波特征有弓形回波、阵风锋和径向速度大值区,出现其中一个或多个特征均可发布雷暴大风预警。根据以上雷达回波特征能够对66%的雷暴大风发布预警,34%的雷暴大风仅仅依据雷达资料无法预警,其中孤立块状回波占39%,带状回波占61%。弓形回波仅占雷暴大风的19.8%,能够观测到的阵风锋回波仅占16.8%,65.3%的雷暴大风观测到径向速度大值区,径向速度大值区是雷暴大风最重要的雷达回波特征。径向速度大值区的形成一般早于弓形回波和阵风锋回波,依据径向速度大值区可更早发布雷暴大风预警。 相似文献
13.
利用常规观测资料、地面加密观测资料、雷达产品、卫星云图以及NCEP/NCAR逐日6 h再分析资料,对2017年7月9日保定区域性雷暴大风的环境条件和风暴特征进行分析。结果表明:本次区域性雷暴大风过程发生在高空西北偏西气流中,强温度直减率、较强的低空垂直风切变、低层丰富能量的聚集是雷暴大风爆发的前提条件,地面冷锋、干侵入和地面中尺度辐合线为触发机制。地面冷锋前部分散的对流云团在地面中尺度辐合线附近合并为有组织的带状回波。第1阶段和第2阶段10级以上雷暴大风发生在雷暴云的成熟期,第1阶段雷暴大风的径向速度为中气旋型,中气旋首先在中层出现,之后分别向低空和高空伸展,随着中气旋底部高度降低到2. 2 km,雷暴大风发生;第2阶段雷暴大风的径向速度主要为低空(1. 0 km)雷暴云后侧强的入流气流造成的大风区型;第3阶段10级以上雷暴大风出现在雷暴云的消亡期,为雷暴云前侧强出流气流形成的雷暴大风。 相似文献
14.
《湖北气象》2017,(3)
根据灾情观测资料、重要天气报告资料,从多角度对京津冀地区雷暴大风进行了统计分析,结合MICAPS资料、NCEP资料、自动站资料以及多普勒天气雷达资料,讨论了雷暴大风形成的天气条件、类型和风暴特征,结果表明:雷暴大风主要分布在北京西北部山区、沿海地区以及西北部高原,平原相对较少,近30 a演变趋势为振荡减少。雷暴大风最早始于3月中旬,最晚终于11月上旬,6月下旬达到顶峰,6、7月份为最多月份,14—20时为日高峰期。雷暴大风的旬、月分布与冷空气活动、南支急流的位置有关;雷暴大风的形成,5、9月份需要更高的热力条件和动力条件,6、7、8月份需要更高的不稳定条件和能量条件;西北气流型和低涡型是产生雷暴大风日数最多的天气类型。各类型天气系统的月分布与冷空气活动、副热带高压位置以及南支急流的强度、位置有关;雷暴大风的范围与影响系统的尺度和强度有关,冷锋和低涡出现区域性雷暴大风天气的几率最高,且级别越高,冷锋的优势越明显;雷暴大风过程多单体风暴最多,飑线次之。雷暴大风的范围与风暴的强弱有关,飑线、超级单体风暴是出现区域性雷暴大风几率最高的对流风暴,且级别越高,飑线的优势越明显。 相似文献
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利用常规观测资料、加密自动站资料、自动站5 min资料、天气雷达资料和风廓线雷达组网资料,对2017年7月27日夜间出现在成都地区的一次雷暴大风天气过程进行分析,结果表明:本次过程发生在副热带高压和切变线共同影响下,地面辐合线、弱垂直风切变、层结不稳定和较大的对流有效位能为雷暴大风的发生提供了有利的环境条件。此次雷暴大风天气过程是由多单体风暴产生的;雷达回波具有窄带回波、反射率因子质心快速下降、风暴前侧出流、后侧入流和中层径向辐合等特征,这些特征对监测和预警雷暴大风有很好的指示意义。雷暴高压和强冷中心对雷暴大风的形成和维持有着重要作用。在大风过程中,风向突变伴有瞬时风速增大,但风向突变出现时间较最大瞬时风速出现提前了5 min左右,中尺度气旋式辐合的出现时间较最大瞬时风速有15 min的提前量。阵风锋坡度愈大,前侧上升气流坡度愈大;阵风锋后部的垂直风速变化落后于水平风速的变化。 相似文献
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利用常规观测资料、FY-2E卫星云图、多普勒雷达产品、闪电定位资料、自动气象站资料等,分析了2015年4月4日傍晚到夜间发生在四川盆地的极端大风天气过程。分析指出:本次雷暴大风过程是由冷锋对暖湿气团的强迫抬升及干冷空气进入暖湿区域触发形成.中空干层、大的温度直减率、高低空急流耦合区、低层温度脊附近是利于极端雷暴大风出现的潜势区域。该区域为雷暴形成提供了条件不稳定、水汽、动力抬升等有利环境条件。冷空气首先从盆地西北部中低层入侵,在低层切变线上触发生成了一系列雷暴单体,在最有利于对流发展的潜势区域迅速发展。潜势区域中线状回波北段的中尺度涡旋环流、前侧入流和后侧入流的相互作用形成单体弓形回波,该弓形回波具有比普通雷暴更高的反射率因子、垂直液态含水量.根据雷达回波演变特征推断,本次极端大风是由单体弓形回波带来的湿下击暴流所导致。弓形回波中高反射率因子的高度连续下降意味着下沉气流伴随降水粒子下降,干空气被夹卷进入下沉气流使得雨滴被迅速蒸发,大大加强了下沉气流强度,因而显著增加了大风强度。分析还指出:通过分析对流发展背景条件,确定最有利对流发展的潜势区域,关注该区域中回波的生成、形态特点、演变特征,可提前预警大风天气。 相似文献
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2018年7月22日三都县城出现局地短时大风,利用实况观测资料、多普勒雷达资料及FNL再分析资料对此次过程的气象要素变化、环境场、雷达、地形影响进行分析,发现:此次过程大形势不具备形成大风的条件,是午后热对流形成的雷暴大风;在大风发生前5 d三都县城气温维持35℃以上的高温天气,气压呈现降低的趋势,大风发生前1 d三都与周围站点气压差开始增加;此次大风雷达回波生成于较高层次,在大风发生前出现了明显的反射率因子核心降低和中层径向辐合,有利于地面大风的出现,同时地形"狭管效应"与下垫面的影响使得河面上风力加大。 相似文献
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基于模糊逻辑的雷暴大风和非雷暴大风区分方法 总被引：6，自引：4，他引：2
雷暴大风往往伴随飑线、阵风锋、龙卷等强对流天气而出现,风速大、发展迅速、突发性强,对生命财产安全造成极大威胁,因此对雷暴大风的监测与预报具有重要的意义。然而,雷暴大风监测一直也是强对流监测的难点。本文在地面气象观测站大风记录的基础上,结合多源数据(包括雷达、卫星、闪电、温度、露点等观测数据),利用模糊逻辑算法,实现雷暴大风与非雷暴大风的有效识别,可对雷暴大风进行实时监测。具体算法为:首先,基于历史样本数据的统计得到各变量的概率分布函数,进而得到各参数隶属度函数;然后采用概率重叠面积方法,确定各项质量控制数据的权重;最后通过选取判断概率阈值Q的方法,区分雷暴大风与非雷暴大风。通过对2010年全国50873条人工观测大风数据的识别结果检验表明,该算法能有效区分雷暴大风与非雷暴大风,当Q选取0.55时,雷暴大风的识别准确率POD约为0.76,误识别率约为0.18,雷暴大风CSI指数约为0.67。文中选取了两次大风过程,算法正确地识别了11个非雷暴大风记录,5个雷暴大风记录。本工作能一定程度上提升雷暴大风的监测效果、完善强对流监测业务体系。 相似文献
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利用2010—2017年中国气象局重要天气报、地面观测和探空资料以及欧洲中期天气预报中心ERA-Interim再分析资料,对川藏地区雷暴大风的活动特征、环境因子和环流形势进行统计分析,并对其中高原（海拔高度不低于1 km）和盆地（海拔高度低于1 km）区域雷暴大风活动进行对比。结果表明:川藏高原区域雷暴大风频次呈5—6月和9月双峰型分布,主要发生在午后;盆地区域主要发生在夏季,午后和夜间均较活跃。高原站雷暴大风年平均频次约为2次/站,在雷暴和大风中分别约占4.5%和8%。盆地站年平均频次仅为0.4次/站,雷暴中仅占1.5%,但在大风中约占60%。高原站雷暴大风的中低层环境温度递减率较大,一般呈上湿下干的逆湿垂直结构;而盆地站雷暴大风通常具有上干下湿的垂直结构。分别对5—6月和9月高原站雷暴大风两个峰值时段的环流形势进行合成分析,发现5—6月受高空西风槽影响,中层有弱冷平流侵入,高层位于高空急流入口区右侧,环境垂直风切变较大;而9月受副热带高压边缘影响,中高层较干,低层暖湿气流明显。这些均有利于雷暴大风发生。 相似文献