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利用观测资料和ECMWF分析资料,对广西2006-2008年发生的雷暴大风强天气45次个例进行统计分析,并应用天气学方法进行影响模型分析,从雷暴大风发生的条件入手,探讨了一些稳定度指数和动力参数的物理意义,及雷暴大风发生区域的环境场特征,统计归纳出了:(1)造成广西雷暴大风强天气过程可分为高原深槽型,台风低槽型、副高西部型和华北低槽型等四种天气模型;(2)雷暴大风多发生在午后,峰值出现在16时左右;7月和8月出现的最多;(3)局地雷暴大风的出现与地形作用有密切关系;(4)雷暴大风产生前,四种天气影响型广西大部地区大气层结均有不稳定能量聚集,低层有强的水汽辐合,相对湿度大;高原深槽、华北低槽和副高西部影响型强的垂直上升运动和正涡度中心位于广西北部,台风低槽影响型则位于广西东南部;(5)出现雷暴大风的区域大气层结不稳定性更显著,低层水汽辐合和中低层气旋性辐合也偏强. 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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该文统计了广西2006～2008年台风影响型雷暴大风发生情况,分析雷暴大风500hPa高度场和地面气压场特征,对相关的物理量进行了诊断分析,结果表明:(1)台风中心进入南海北部海域,华中、华南及华南沿海地区具有明显的"两高一低"的环流特征;(2)台风影响型雷暴大风出现在7～9月份,多发生在午后,峰值出现在16时左右;(3)台风影响型雷暴大风产生前,广西大部地区大气层结存在不稳定能量聚集,低层有强的水汽辐合,相对湿度增大,在靠近能量锋区移动方向的区域整层大气为强的垂直上升运动,中低层有正涡度配合. 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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北京雷暴大风日环境特征分析 总被引：12，自引：2，他引：10
雷暴大风是指由对流活动带来的除龙卷以外的地面灾害性强阵风。根据北京地区21个观测站2000～2007年的观测资料,将出现在该期间的雷暴大风按强阵风出现时降水量的大小划分为干、湿两种类型,探讨了两类雷暴大风日环境大气的热力稳定度条件、环境风垂直分布及演变等特征。结果表明,绝大多数干型雷暴大风产生在对流有效位能较小但对流层中低层环境风垂直切变却比较大的环境中,因此反映热力不稳定性的对流参数在干型雷暴大风的预报中具有一定的局限性,给对流初生的预报带来了一定难度。而湿型雷暴大风则多发生在热力不稳定的条件下。两种类型雷暴大风日环境大气温湿廓线有较大差别是造成热力不稳定性不同的原因之一。因此在预报雷暴大风时,除了环境大气的热力不稳定性外,还应考察环境风垂直切变等因素。下沉气流的热力稳定性和对流层中下层环境风速的演变是判断对流活动能否给地面带来短时强阵风的两个重要因素。下沉对流有效位能（DCAPE）的分析结果表明,多数雷暴大风日临近时刻的下沉对流有效位能大于600 J·kg-1,而且86%的干型个例和59%的湿型个例在地面大风出现前DCAPE呈现增加的趋势,这对雷暴大风特别是干型雷暴大风的潜势预报具有一定的意义。在雷暴大风来临前,抬升凝结高度以下的环境温度直减率明显增加,这种演变趋势也可为临近预报提供有用的信息。此外,风廓线仪观测资料是对常规探空的有效补充。分析表明,有一些雷暴大风的产生与高空水平动量下传有关。在雷暴大风出现前,高空环境风陡增,具有较高数值的等风速线连续下落,在雷暴大风产生时到达地面。有效地使用风廓线仪观测资料,将有利于提高雷暴大风的临近预报和预警水平。
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《浙江气象》2015,(4)
利用常规观测资料、自动站加密资料、多普勒雷达资料以及NCEP/NCAR1°×1°每日4次再分析资料对2013年第23号台风"菲特"影响期间浙江大风成因进行了分析。发现:副高以及地面高压加强是导致浙南沿海大风提早出现的主要原因;台风"菲特"北侧东西向高压区的维持,使浙江始终维持大的气压梯度,导致台风大风向内陆扩展和影响时间增长;台风"丹娜丝"与台风"菲特"的相互影响使得"菲特"移速减慢,导致台风大风影响时间增长,同时台风"丹娜丝"与冷空气以及台风"菲特"减弱后环流的共同影响,使得浙北大风维持,进一步延长了台风大风对浙江的影响时间。台风"菲特"影响期间台风环流中的中尺度系统导致台风影响区域内风速的进一步增大。多普勒雷达径向速度产品结合组合反射率产品可以有效监控台风大风分布范围。地形的影响导致台风大风进一步增大。 相似文献
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青岛地区气象灾害分析评估 总被引：2，自引：0，他引：2
青岛地区发生频率较高的气象灾害主要有暴雨、大风、大雾、台风、雷暴和冰雹等。利用1971—2008年的气象资料,分析了主要气象灾害的空间分布特征,对暴雨和大风的发生概率及重现期进行了计算。并通过1984—2007年气象灾情普查资料,对暴雨、台风所致的气象灾情进行了评估。据此对青岛气象灾害进行了区划和风险分析,得出青岛地区暴雨洪涝灾害主要集中在莱西、胶南沿海两个区域;胶州湾前部沿海及市区是大风和大雾多发区;环胶州湾地区处在台风的影响范围内,尤以市区、胶南沿海和黄岛区出现频率较大;胶州湾西岸的黄岛区雷暴影响较大。 相似文献
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《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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《贵州气象》2020,(2)
利用贵州省2012—2016年重要天气报、雷暴观测资料等,统计了雷暴大风时空分布特征,结果表明:贵州雷暴大风发生在3—10月,5月和8月发生次数最多,一天当中雷暴大风发生的高频时段在午后到前半夜,峰值出现在15—18时(北京时,下同)。贵州发生雷暴大风高频地带总体呈东北—西南向分布,西南部为高发区。利用NCEP再分析资料统计雷暴大风过程物理量场的特征,选取对流有效位能、对流抑制能量、下沉对流有效位能、大气可降水量、垂直风切变等8个动力和热力指标,分别给出其春季和夏季的阈值。基于指标阈值的统计结果,建立多指标叠套雷暴大风落区预报方法,结果表明预报落区与雷暴大风实际发生区域有较好的一致性,但仍然需要预报员根据环境条件做出订正。 相似文献
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超强台风“罗莎”和“韦帕”大风过程对比分析 总被引：2，自引：2，他引：0
摘要利用常规探空和地面、加密自动站资料、FY-2C卫星红外云图资料以及多普勒雷达径向速度资料,对2007年登陆浙南闽北交界的超强台风“罗莎”和“韦帕”大风过程及成因进行了对比分析。结果发现：地面气压场的分布对台风登陆前后大风的出现时间、影响范围以及登陆后大风的持续时间有重要的影响;台风登陆之前FY-2C红外云图对大风的影响范围有一定的指示作用,而台风外围螺旋云带进入东海海域的时间则可以作为预报台风大风开始影响温州的一个参考依据;多普勒雷达最大径向速度对台风极大风速的预测有重要的参考作用。 相似文献
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利用常规观测、地面自动气象站、FY-2E 卫星红外云图以及多普勒天气雷达资料等,对登陆珠江三角洲沿海的1713号台风“天鸽”和1822号台风“山竹”的大风过程进行对比及成因分析。结果表明：台风本身的强度、结构及其变化对台风的影响范围、出现时间和持续时间有密切关系;地面气压场的分布对台风大风的出现时间起到了重要作用,且气压梯度加大有助于增加大风影响范围和影响时间;“喇叭口”地形的狭管效应对风速有加强作用。卫星云图对预测台风大风的影响时间和影响范围有一定参考作用;当台风中心进入雷达的监测范围时,雷达产品可以有效估测风速大小、影响时间和影响范围。 相似文献
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台风苏迪罗登陆次日分散性暴雨成因及预报着眼点 总被引：3，自引：3，他引：0
利用常规气象观测,卫星、雷达资料,数值模式和中央气象台定量降水预报数据以及FNL分析数据等对台风苏迪罗的定量降水预报进行检验,探讨台风登陆次日分散性暴雨成因和预报着眼点。苏迪罗登陆次日,暴雨分布相对较分散,各家数值模式对其把握均较差。NMC的24 h定量降水预报虽在模式基础上有较好订正,但仍存在明显的暴雨空、漏报现象:暴雨落区预报较实况偏南,导致南侧空报、北侧漏报。受环境场和台风非对称结构影响,强降水产生的有利动力、水汽条件均位于台风北侧和东部沿海地区。台风东北象限对流层低层存在两条强辐合带,其间为降水较弱的弱辐散和下沉运动区。预报员对台风结构的非对称性及风场的非均匀性把握不足,对台风中心附近和两条辐合带间的弱降水区预报偏强,造成暴雨空报。在地形作用下,浙江沿海不断有强降水产生,随后沿切线方向发展为螺旋雨带并逐渐北扩。预报员对地形不断强迫作用下降水沿螺旋雨带的发展及向外围的扩散没有预期,导致浙江北部暴雨漏报。台风登陆次日分散性暴雨的预报着眼点包括:台风非对称性、风场非均匀性、螺旋雨带发展及地形作用等。非对称性影响较大尺度的降水落区;低层风场非均匀的辐合带及急流分布则引起螺旋雨带的发展、演变,决定了台风的精细强降水落区。除地形对局地降水具有增幅作用外,强降水沿螺旋雨带的发展还会对下游地区产生影响。 相似文献
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利用北京地区S波段Doppler雷达和地面5分钟加密自动站资料对发生在北京地区的一次典型飑线过程进行分析。结果表明:(1)飑线影响时自动站气象要素出现风向突变、风速骤增、温度下降、气压陡升等突变;(2)降水和雷暴大风与地面涡度有很好的对应。降水发生的位置及其与正涡度区的距离的变化能预示对流单体未来的发展趋势;(3)地面水汽通量(P)能直观地反映雷暴单体的地面出流,地形辐合线以及低层水汽输送等中小尺度特征。雷暴单体地面出流造成的正水汽通量与地形引起的正水汽通量的合并以及低层的东风配合加强了山前的辐合和抬升作用,是此次过程中雷暴在山前地区得到发展并造成局地强降水以及雷暴大风的主要原因。利用地面水汽通量制作雷暴发展潜势预报有意义。 相似文献
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数值模式预报是阵风预报的重要途径之一,对“中国气象局北京快速更新循环数值预报系统（简称CMA北京模式）”中AFWA、UPP、IUM三种阵风诊断方案在北京地区大风预报中的性能进行了分析评估。两次大风过程的分析以及各季节大风预报的批量试验检验结果显示:三种方案的阵风预报存在明显差异,IUM方案的阵风预报能力优势明显。IUM方案对冷空气大风和雷暴大风预警都有较好的指示意义。其对2020年3月18日冷空气大风过程中大风起始时间、大风区位置和演变以及过程极大风速均有较好的预报效果,对2020年8月2日雷暴大风过程中大风区范围预报偏大且位置存在偏差,但对大风预警的指示意义最强。IUM方案的阵风风速预报整体偏强,但对各个季节达到或超过5级阵风的等级预报较为准确。总体而言,IUM方案对北京地区大风预报性能较好,基于该方案制作的阵风预报产品可为大风预报提供有力支撑。 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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峨眉山地区夏季的夜雷暴以其频率高、强度大、常连续出现,被称为强雷暴区.经分析研究,峨眉山地区盛夏的夜雷暴不仅与天气系统有关,而且与峨眉山的地形作用关系很大,本文在分析天气系统影响的同时,着重研究了山体对夜雷暴产生的作用,从而总结出简单实用的预报经验指标,为提高预报准确率,探索出一种简单实用的预报方法. 相似文献