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利用呼伦贝尔市CIMISS系统实况资料,统计分析了2010—2021年5—9月东北冷涡背景下的强对流天气时空分布及物理量参数特征。结果表明：(1)5月雷暴大风次数最多,6月冰雹次数最多,6—8月是短时强降水集中发生期,尤以8月次数最多。(2)强对流天气主要出现在12:00—20:00,其中短时强降水每个时次均有发生,但雷暴大风与冰雹天气在21:00—次日08:00基本没有发生过。(3)大兴安岭西部雷暴大风站次较多;大兴安岭东北部、岭上及岭西北的冰雹站次较多;短时强降水与强对流天气空间分布特征较为一致,均是大兴安岭岭上南段与岭东的站次较多。(4)雷暴大风天气的风速多以17.2～20.7 m·s-1为主;短时强降水量级为20.0～29.9 mm的站次占总站次的74.3%;持续时间小于5 min冰雹居多,直径小于5 mm冰雹的站次占总站次的49.1%。(5)短时强降水850 hPa的比湿、水汽通量、水汽通量散度的物理量参数均值均大于冰雹、雷暴大风;短时强降水K指数均值大于冰雹、雷暴大风,T850-T500均值大于26℃,短时强... 相似文献
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《贵州气象》2019,(6)
该文利用2005-2014年丰都县地面天气、探空数据、NCEP 1°×1°FNL再分析资料等,对丰都地区冰雹、雷暴大风、短时强降水这3类强对流天气特征进行统计分析,得出这3类强对流天气的时空分布特征,并从天气个例出发,利用实况资料对强对流天气的差异进行分析,为强对流天气的预警预报提供参考。得到如下结果:短时强降水通常出现在5-9月,大风通常出现在5—8月,冰雹通常出现南部的七跃山脉和北部的蒋家山和黄草山脉附近~([1]),2005—2014年间共出现了7次,3—8月均有发生。通过计算3种强对流天气环境场参量,归纳出3种物理量参数的差异:大气可降水量、AT500-T850,K指数、抬升指数(LI)、相对湿度、散度场分布等在冰雹、短时强降水和大风天气中有明显的差异,冰雹和短时强降水的AT500-T850相差了近5℃,大风天气的值介于冰雹和短时强降水之间。大气可降水量分布上,短时强降水的大气可降水量(PW)平均值为58 mm,比冰雹值大约多了10 mm,比大风值多了14 mm。短时强降水出现时几乎整层都是处于饱和的状态,冰雹和大风天气几乎只在中低层有较饱和的水汽,而高层的相对湿度平均值在40%～50%左右。对流指数方面,K指数和LI指数都很好的指示了强对流天气的发生,K指数在短时强降水发生时其平均值在39.8℃左右,较冰雹和大风分别高1.6℃和3℃。短时强降水出现环流位置大多位于600 hPa以下,而冰雹则在300 hPa左右,大风在400 hPa左右。 相似文献
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基于天气雷达、地面和探空观测资料、NCEP再分析资料、FNL 数值预报产品,应用强对流天气分类识别技术和短时临近预报技术,开展风暴临近预报、强对流天气分类预警、基于数值预报的强风暴潜势诊断等研究,获得大理、丽江、西双版纳等高原山地机场及周边区域强降水、雷暴、大风、冰雹等灾害性天气的0～2h实时定量预报产品和0～12h强对流天气潜势预报产品,建立可业务运行的机场强对流天气短时临近预报系统。通过检验,证明该预报系统有较好的强对流天气预报预警能力,满足机场业务需求。 相似文献
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《气象与环境学报》2016,(6)
利用常规探空观测和WRF分析场等资料,分析了2005—2014年沈阳地区强对流天气的气候背景特征、演变规律及日变化特征等,将强对流天气划分为冰雹、雷暴大风(≥17.2 m·s-1)、短时强降水(≥20 mm·h-1)和混合型4种类型;并分析探空资料在强对流天气潜势预报中的作用,着重探讨14时(02时)探空资料对沈阳地区强对流天气短时临近潜势预报的作用。结果表明:2005—2014年沈阳地区4种强对流天气中,以短时强降水天气发生次数最多,其次为雷暴大风天气,冰雹天气的发生次数最少,多数强对流天气发生在午后至傍晚。由合成T-Log P图的温湿廓线可知,沈阳地区短时强降水天气发生时中低层存在显著湿区,与雷暴大风和冰雹为主的强对流天气温湿廓线明显不同,多数合成T-Log P图的显著特点为中层大气干燥。冰雹型强对流天气的0℃层和-20℃层高度明显低于其他强对流天气类型的高度;冰雹型强对流天气T700-T500和T850-T500显著大于短时强降水型及雷暴大风型强对流天气,且T850-T500的指示意义更好;4种强对流天气类型平均SI均出现了正值,说明SI失去了不稳定性的指示意义;短时强降水天气的K指数明显高于冰雹天气;雷暴大风天气发生时对流有效位能明显小于其他强对流天气类型。可见,WRF中尺度模式中的T-Log P预报图对沈阳地区强对流天气的预报具有一定的指导意义。 相似文献
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本文对分类强对流客观短期概率预报系统2022年6月13日强对流过程预报产品的表现进行分析,基于2022年的雷暴、短时强降水、雷暴大风及冰雹客观概率预报产品和可用的分类强对流监测实况资料,结合强对流预报业务中使用的空间检验方法和常用的确定性及概率性检验指标,对该短期预报系统提供的四类强对流天气客观概率预报产品进行了详细的性能评估。用于评估的预报资料是时段为2022年4月1日至9月30日每天08时(北京时)起报,96 h内逐12 h间隔的预报产品。预报个例分析显示,四类产品均可提前24 h指示需要关注的强对流天气区域。统计检验结果表明,短时强降水各方面性能最好,其次是雷暴,雷暴大风也有一定的可参考性。四类强对流天气预报产品均存在预报概率与实况频率相比偏高的过度预报问题。雷暴、短时强降水和雷暴大风预报产品均存在与预报覆盖时效有关的日变化。评估结果为预报模型和系统后续改进发展奠定了基础,为应用基于融合物理理解与模糊逻辑人工智能方法的分类强对流预报产品提供了有益参考。 相似文献
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针对黔南州2022年4月24日午后到夜间的一次强对流天气过程,利用实况资料和都匀雷达ROSE2.0在短时强降水、冰雹、雷暴大风方面的监测和预警产品对比检验,结合本地短时临近预报业务应用效果分析,发现：受地形影响都匀雷达ROSE2.0估计降水在大雨以下量级表现较好,但对暴雨以上量级估计值偏小,没有明显短时强降水报警体现,本地化应用门限值降低约3成左右设置更为合理;都匀雷达ROSE2.0对冰雹预警落区指示和命中率较高,但时间提前量平均仅9分钟,对雷暴大风预警仍然有难度,剖面图分析能更好地识别雷暴大风指标。另外,雷达ROSE2.0软件强天气预警算法得到进一步优化,应融入一体化平台等快速支撑预警业务应用。 相似文献
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国家级强对流天气分类预报检验分析 总被引：16，自引：7，他引：9
预报产品的客观检验是记录、考量各种预报业务质量,促进预报水平提高的重要手段,也是整个天气预报过程中的重要环节。本文采用"点对面"Threat Score(TS)、漏报率、空报率等客观指标首次对2010—2015年4—9月国家级强对流天气预报中雷暴、短时强降雨以及雷暴大风和冰雹等分类预报进行了检验。同时,本文也对强对流天气落区分类预报客观检验存在的问题以及未来发展进行了讨论。检验结果表明:过去6年间,6~24 h时效预报,雷暴TS评分为0.22~0.34,短时强降水为0.18~0.24,雷暴大风和冰雹为0.01~0.07;48、72 h时效预报、雷暴TS评分为0.30~0.40,强对流天气TS评分为0.16~0.23,除雷暴预报TS评分在2012—2013年有所回落外,其他类别的强对流天气预报总体上TS评分呈上升趋势,雷暴大风和冰雹预报评分明显低于其他两个类别。雷暴空报率是漏报率的2~3倍,短时强降水漏报率与空报率接近,雷暴大风和冰雹天气漏报率和空报率都在0.8以上。与美国风暴预报中心(SPC)2000—2010年定期发布的1 d对流展望产品检验结果比较,强天气预报中心雷暴和短时强降水落区预报TS评分较高,雷暴大风和冰雹评分较低。典型个例预报检验结果表明,系统性大范围的风雹天气可预报性较强,评分要显著高于平均预报水平;对于非过程性的、分散的风雹天气,预报难度大,TS评分低。 相似文献
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利用探空资料对2016—2020年咸阳市暖季（4—9月）雷暴大风、短时强降水和冰雹三类强对流天气发生的环境物理量特征进行分析,提炼强对流天气的关键物理量参数及预报指标。结果表明：（1）咸阳雷暴大风的高发期在4—5月,短时强降水和冰雹的高发期在6—8月,三类天气均主要出现在14—20时。（2）K指数、CAPE值、垂直风切变、0 ℃层高度和-20 ℃层高度均有明显的季节变化,相对高的0 ℃层高度、较厚的暖云层厚度以及相对小的中高层温度露点差可以区别短时强降水和其他两种强对流天气类型。（3）雷暴大风和冰雹发生时中低层一般表现出“上干下湿”的层结特征,雷暴大风的下沉对流有效位能相对较大,应超过120 J/kg。冰雹形成除了考虑较大的对流有效位能和深层垂直风切变外,还需要适宜的0 ℃层高度（39～51 km）。短时强降水要求“整层湿”,即500 hPa和850 hPa的温度露点差均较小,同时暖云层厚度应超过35 km。 相似文献
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鲁中地区分类强对流天气环境参量特征分析 总被引：13，自引：3，他引：10
将山东中部地区16 a暖季(4-9月)106次伴随瞬时风力不低于8级的强对流个例划分为雷暴大风、冰雹雷暴大风和强降水混合型等3种类型,利用常规探空资料和地面观测资料,通过箱须图的形式分别讨论3种类型对应的一系列关键环境参数的分布特征和预报阈值。进一步,又将上述106次个例中的特强对流个例,包括产生25 m/s以上瞬时大风的特强雷暴大风个例、产生不小于20 mm直径冰雹的特强冰雹个例以及50 mm/h或以上强度的特强短时强降水个例提取出来构成一个子集,讨论其关键环境参数分布特征和预报阈值,并与全部对流个例的相应关键环境参数进行比较。最后,对鲁中地区强对流系统的触发机制进行了简要阐述和讨论。结果表明:(1)雷暴大风型、冰雹雷暴大风型和强降水混合型对应的850和500 hPa温差的最低阈值为25℃; 3种类型对应的地面露点最低阈值分别为13、16和24℃; 相应的大气可降水量最低阈值分别为20、24和32 mm; 相应对流有效位能的最低阈值分别为300、900和1300 J/kg; 相应的0-6 km风垂直切变最低阈值分别为12.0、12.5和8.0 m/s。(2)通过地面露点、大气可降水量以及暖云层厚度等关键参数的分布特征可以将上述3种类型的前两种与第3种类型即强降水混合型进行一定程度的区分,但要通过各个关键参数的分布特征区分前两种强对流天气是困难的。(3)对于伴随冰雹的强对流天气,适宜的融化层高度为3.0-3.9 km; (4)特强雷暴大风、特强冰雹和特强短时强降水等3种特强对流类型与全部强对流个例的3种类型相比,其条件不稳定度明显增大,体现为850和500 hPa温差的增大、水汽条件有所加强、对流有效位能明显增大,3种类型特强对流天气对应的对流有效位能最低阈值分别为1000、1100和2000 J/kg; 相应的0-6 km风垂直切变最低阈值分别为16、12和11 m/s,即特强雷暴大风型和特强短时强降水型的风垂直切变阈值明显增大。上述工作构成了山东中部伴随雷暴大风的强对流天气短时预报的一个基础,结合各类强对流天气发生的气候概率,可以通过决策树或模糊逻辑方法制作成适合于地、市气象台的分类强对流天气短时预报系统。 相似文献
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利用2016—2021年ECWMF集合预报资料、浙江自动站实况资料等,计算浙江短时强降水、雷暴大风和冰雹等强对流天气相关物理量的极端天气预报指数（EFI：Extreme Forecast Index）,分析EFI分布特征,并构建了分类强对流预报模型。结果表明：强对流天气与物理量的EFI有密切联系,发生短时强降水时,对流有效位能、整层可降水量、850 hPa与500 hPa温差和位温差的EFI较大,而垂直风切变的EFI为负值,因而较小的垂直风切变更有利于出现极端降水;发生雷暴大风和冰雹时,对流有效位能、850 hPa与500 hPa温差和位温差以及850 hPa温度露点差的EFI较大,700 hPa露点温度的EFI为负值,与上层干冷下层暖湿的有利层结条件有关。利用支持向量机多分类方法,将强对流天气相关物理量的EFI作为特征值开展训练,构建的预报模型对于非局地强对流天气有较好的预报效果,其中短时强降水的误判率明显低于雷暴大风。 相似文献
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利用NCEP再分析资料和北京、天津的多普勒天气雷达产品对2007年7月9日华北中部地区一次伴有短时暴雨、局地冰雹和短时大风等强对流天气过程进行分析研究。分析表明,此次天气过程发生前高空转为前倾槽,并具有较强的不稳定层结;近地层的风切变线是雷暴生成的条件。物理量诊断分析表明：降水前水汽辐合区已从近地层扩展到850 hPa,但比较浅薄;低层辐合、高层辐散的配置加强了垂直上升运动;强对流天气发生区域处于垂直上升运动最强的区域内。多普勒天气雷达产品分析表明：致雹风暴具有中气旋特征和类似强降水超级单体的性质;路径预报的准确率与雷暴的总数目和移动异向性有关,雷暴的实际移向角度与雷达的路径预报相比存在明显偏差,总体偏差在29～67°之间,但路径预报产品仍对天气预报具有一定指示性;风廓线产品中3-7 km高度内垂直风切变矢量随高度呈顺时针旋转,在这种有利的条件下风暴有可能发展成强降水超级单体。 相似文献
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利用国家气象观测站常规探测数据、怀化区域自动雨量站和雷达数据以及NCEP1°×1°再分析资料,对怀化2020年1月初一次罕见的强对流天气过程进行了研究分析。结果表明:此次强对流天气在怀化南北部表现出不同的特征,中北部强对流天气属于高架对流类,南部属于斜压锋生类,且强度明显强于中北部;“上干下湿”特征、较强的下沉对流有效位能以及强的垂直风切变,有利于产生雷暴大风、冰雹等强对流天气;中北部受逆温层抑制作用,而南部与中北部相比具有更有利于强对流天气发生发展的水汽条件、辐合上升运动条件以及不稳定条件,这也是造成两者差异的主要原因。雷达分析表明,怀化南部发展较高的强回波单体是造成局地短时强降水出现的主要原因,超级单体导致出现冰雹,低仰角速度大值区预示着雷达大风的产生,风廓线中中层干侵入现象对强对流天气开始、结束有较好的指示意义。 相似文献
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提供准确的雷暴、短时强降水、雷暴大风和冰雹客观短期预报产品,对提高预报预警的预见期,及早采取有针对性的预防措施有重要意义。基于对四类强对流天气现象物理成因理解,给出了由国家气象中心牵头研发,融合模糊逻辑人工智能方法的分类强对流客观短期概率预报系统的流程框架和实现方法,详细介绍了该系统的结构特征,以及系统中用于雷暴、短时强降水、雷暴大风和冰雹四类强对流天气预报模型构建的关键预报因子、隶属度函数获取方法和权重因子配置等信息,并在此基础上探讨了物理理解与模糊逻辑人工智能相融合方法具有广泛适用性的本质,可以表征产生特定强对流天气现象的环境配置的多样性和复杂性。 相似文献
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盛夏8月是冰雹、强降水和雷雨大风等强对流天气多发月,其中雷雨大风占全年大风的32%.1965～1993年8月,测站观测记录到冰雹一次、强降水6次,雷雨大风9次.除一次强降水出现在9～10时外,其余15次强对流天气集中出现在15时30分～21时.1986年开展强对流天气短时预报业务以来,先后出现4次雷雨大风和一次冰雹,这5次强对流天气均未提前半小时报出,准确率为0.日常业务中,预报员仅凭经验和临近天气实况来制作预报,从未形成客观定量的强对流天气短时预报方法.现以1965～1991年为资料样本,在地区气象台8月强对 相似文献
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利用呼和浩特探空站计算的16个物理量,分析了2012—2016年6—8月呼和浩特地区的冰雹、雷暴大风及短时强降水天气过程中各物理量差异,结果表明:①订正后的(对流有效位能)CAPE大于等于1000J·kg-1、0℃层高度约4200m左右,-20℃层约在7200m左右,500hPa和850hPa温差达-25℃,逆温层高度在2km以上基本可以判定为冰雹天气;②短时强降水对水汽的依赖度更高,且具有更强的热力不稳定性,低层的温度露点差、500hPa与850hPa的假相当位温差Δθse(500-850)、大气可降水量PW也是短时强降水天气的重要判据;③订正后的(下沿对流有效位能)DCAPE值雷暴大风明显大于冰雹和短时强降水,约为其他2类强对流天气的2倍,订正后的CAPE略小于其他2类强对流天气。根据四分位数法、所占比例≥70%以及均值法界定各类预报因子阈值大小,进而确立了呼和浩特地区强对流天气预警指标。经检验均值法确定的阈值指标命中率均达到50%以上,可参考价值较高。 相似文献
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加强短时强降水、雷暴大风、冰雹和龙卷等强对流天气的科学认识对防灾减灾等精细化气象预报服务具有重要意义。如何基于过去和现在的观测去分析当前的强对流天气发生、发展情况是一个重要和具有挑战性的问题。调研了美国、欧洲、亚洲、加拿大和澳大利亚等强对流实况分析业务系统的现状,并从多角度对比了美国的预警决策支持系统—综合信息（WDSS-II）、奥地利的综合分析集成临近预报（INCA）和中国的强对流天气短时临近预报（SWAN）业务系统的现状。此外,针对强对流实况分析产品与预报实践的结合,调研了对强对流实况分析产品应用具有启发性的美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的试验平台和春季预报试验。同时,梳理了国内外强对流实况分析研究技术动向,对比了快速更新同化数值模式、概念模型预报技术以及识别追踪和外推预报技术等强对流预报预警技术的优缺点,并回顾了近年来国内外各大主流机构的强对流实况分析人工智能解决方案,为我国今后的强对流实况分析体系建设提供借鉴和思考,为后续开展具有自身特色的强对流多源融合实况分析研究奠定基础。 相似文献
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江西冰雹、大风与短时强降水的多普勒
雷达产品的对比分析 总被引：8，自引：4，他引：8
为发挥多普勒天气雷达监测和预警冰雹、雷雨大风、短时强降水等强对流天气的作用，制作出精细化的临近和短时预报，选取了江西8次典型的强对流天气过程，从7个方面对冰雹大风和短时强降水两类强对流天气的多普勒天气雷达回波特征进行对比分析。结果表明：江西省冰雹、雷雨大风过程45～55dBz强回波平均高度为12．4km，达到或超过-25℃层的高度，比短时强降水回波高5．6km。弱回波区（wER）或有界弱回波区（BwER）、三体散射长钉、持续高垂直积分液态水含量、中气旋、下湿上干或强风垂直切变特征等都是冰雹天气的典型特征。而相对平均径向速度图上“S”型暖平流及表现强低空急流的“牛眼”、深厚的湿度层等，则是短时强降水的主要特征，这些特征可为两类强对流天气短时临近预报提供预报参考。 相似文献