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1.
Two hailstorms that occurred in Beijing and Tianjin, respectively, are investigated, based mainly on the total lightning data observed by the System d’Alerte Fondre par Interferometric Radioelecctrique (SAFIR3000), the cloud-to-ground (CG) lightning data of a CG lightning location system, and the echo data of a Doppler radar. Both hailstorms exhibited two lightning frequency peaks: the first was before the hailfall and the second was after the hailfall, with the second peak greater than the first. The dominant polarity of the CG lightning was positive in the stage around the first frequency peak, but changed to negative in the stage around the second frequency peak. The evolution of radar echoes and the height distribution of lightning radiation sources are explored, revealing that both hailstorms had stronger convection and the main positive charge occurred at mid levels during the stage around the first frequency peak. However, whilst the Beijing hailstorm experienced the enhancement of convection, with the main positive charge at upper levels around the second frequency peak, the Tianjin hailstorm generated its second frequency peak during the period when the convection kept weakening and the main positive charge dropped to mid–lower levels. Through evaluation of the radar parameters, we investigate the mechanisms responsible for the second stage of active lightning discharge. Furthermore, the lightning activity exhibited a close relationship with radar echo parameters and hailfall. Lightning jump signals were found before the hailfall and were associated with the change ratio of the 40-dBZ echo volume above the ?15°C level, which demonstrates the application value of lightning data in severe weather warning. 相似文献
2.
利用欧洲中期天气预报中心ERA5再分析数据, 统计1979—2020年辽宁省42个温带气旋龙卷环境背景和物理量参数特征, 结果表明:辽宁省温带气旋龙卷多发于温带气旋中心的西南、东南象限, 与冷锋前暖区相对应, 主要分布在辽河平原中西部及渤海湾沿岸, 强龙卷(EF2及以上级别)占比为28.6%。风暴相对螺旋度和对流有效位能的大值区出现在气旋西南—东南象限, 呈带状分布, 龙卷风暴主要分布于风暴相对螺旋度大值区西北侧、对流有效位能大值区的顶端的强梯度区附近。强龙卷参数最大值达0.7, 其大值区与EF2及以上级别龙卷相对应。地面冷锋和干线是温带气旋龙卷的关键触发系统, 对比近气旋中心和冷锋尾部湿度垂直分布, 后者所表现的高层强干侵入导致风暴产生更强的冷池, 过强的下沉气流可能是龙卷产生的不利因素。温带气旋龙卷多分布于高空急流左侧气流的分流区内, 对应高空强辐散区。0~3 km垂直温度递减率大值区与气旋中心附近的弱龙卷高发区有较好对应关系。 相似文献
3.
利用2015—2019年辽宁省发布的暴雨红色预警信号和1605个自动站的分钟级降水资料,统计暴雨红色预警信号和短时大暴雨年际变化和时空分布,分析暴雨红色预警信号的高分布区、易发时段。结果表明：2015—2017年辽宁省暴雨红色预警信号发布站数逐年递增,最大值出现在2017年,发布站数为147个;2015—2018年预警信号准确率提升,提前时间略减少,最低值为2018年,提前时间为19 min;2019年比2018年暴雨红色预警信号发布站数减少59个,提前时间增加29 min;暴雨红色预警信号的空间分布为东南部地区多、中部地区少;暴雨红色预警信号多在夜间发布;在辽宁省发布的50%以上的暴雨红色预警信号中,降水量达到预警发布标准的时间滞后于最大雨强出现时间90 min,最大雨强出现时间为暴雨红色预警信号发布的重要指标。为了达到防灾减灾的服务效果,发布暴雨红色预警信号时,应充分考虑最大雨强出现时间、发布时机、短时大暴雨高发区及地形的影响。 相似文献
4.
基于辽宁省2010-2018年闪电定位（ADTD）资料,运用统计学方法分析了雷电流幅值时间变化特征;运用规程计算公式和IEEE推荐公式分别计算了雷电流幅值累积概率密度,并和实际地闪雷电流幅值累积概率密度曲线做了对比分析;运用最小二乘法拟合了IEEE推荐公式。结果表明：2010-2018年辽宁省地闪以负闪为主,占比高达89%,而负地闪雷电流幅值主要集中于-50~-20 kA;地闪频次在2011-2013年逐年升高,而后逐年减少,总地闪和负地闪的平均雷电流幅值自2010-2013年逐年降低,而后逐年升高;地闪主要发生在汛期的7-8月,平均雷电流幅值在冬季最高,且日变化平稳;雷电流幅值为20-50 kA的总地闪和负地闪累积概率密度曲线下降最快,而雷电流幅值在20 kA左右的累积概率密度曲线开始下降,总体下降速度较慢;通过对IEEE推荐公式进行拟合,拟合后的雷电流幅值累积概率密度分布曲线更加接近实际。 相似文献
5.
综合利用多普勒雷达、地面自动气象站以及风廓线等观测资料和ERA5再分析资料,对2019年7月3日发生于辽宁开原的超级单体风暴伴随EF4级强龙卷环境条件、多普勒雷达回波特征和形成机理进行详细分析。结果表明:本次过程发生于低层暖湿高层冷干强的热力不稳定环境条件下,在地面干线汇合流场形成地面辐合线附近触发湿对流并发展为伴有龙卷的超级单体风暴。龙卷发生于低层钩状回波附近,多普勒雷达上呈现经典超级单体风暴雷达回波特征,低层强的垂直风切变将水平涡度转化为对流风暴中垂直涡度,强上升运动使得顺流涡度倾斜拉伸,从而龙卷发生前17 min在多普勒雷达2.4°仰角首先出现中气旋结构,随后风暴向南移动过程中,风暴的后侧下沉气流(RFD)将中低层的涡度“压低”致使龙卷接地,因此龙卷发生后1 min在0.5°仰角也出现强中气旋并有类龙卷涡旋特征(TVS),中气旋最强时的旋转速度达到28 m·s^(-1)(强中气旋标准),因此本次龙卷符合“自上而下”I型龙卷特征。由于环境干燥空气夹卷造成水滴强烈蒸发和冷却,使得地面出现了1 h降温达10℃的强冷池,过强的冷池可能在促使龙卷消亡过程中起到关键作用,致使龙卷持续了约30 min后消亡。 相似文献
6.
为提高雷达定量降水反演精度,结合多普勒天气雷达组网拼图资料与地面加密自动站降水观测资料,在利用最优化法建立辽宁本地化动态Z-I关系基础上,进一步优化雷达定量降水反演方案,分别开展了分雷达回波强度等级与分地理区域优化降水Z-I关系研究。结果表明:两种优化方案的定量降水反演评估指标均有所改善,整体而言,优化方案有效降低了雷达定量降水反演误差,降水反演能力得到进一步提高。2013年辽宁抚顺"8. 16"典型强降水个例定量降水反演结果显示,两种优化方案反演降水的空间分布形势与地面降水实况场更加接近,尤其弥补了单一动态Z-I关系法对20. 0 mm·h-1以上量级强降水落区范围以及40. 0 mm·h-1以上量级超强降水中心反演不足的问题,采用优化方案后的各项评估指标均大幅提升,明显改善了雷达定量降水反演的不确定性,降水反演效果具有更强的稳定性和可靠性,为灾害性短时强降水天气事件短临预报预警提供了定量参考。 相似文献
7.
采用中国气象局发布的“暴雨橙色、红色预警信号”定义,分别定义短时暴雨和短时大暴雨。利用辽宁2010—2018年5—10月1587个自动站逐时降水资料,统计分析短时暴雨、大暴雨空间分布特征和多尺度时间特征,从而得到短时暴雨、大暴雨的高发区、易发时段,并做简单天气学判断。结果表明：短时大暴雨高发区域位于辽宁东南沿海地区,可能是东北冷涡与北上气旋、西太平洋副热带高压等相互配合,导致辽宁省沿海地区易出现强度大、范围广和持续时间长的暴雨天气过程有重要关系;短时暴雨、大暴雨旬变化呈现“凸”字形结构,短时暴雨从5月上旬至10月上旬都可能发生,呈现单峰型特征。短时大暴雨显著增强从7月上旬开始,8月下旬后短时大暴雨急剧减少。短时暴雨、大暴雨日变化均呈现“两峰一谷”特征。短时暴雨以夜雨居多,可能与夜间西南急流加强有关。短时暴雨00—08时高发区域最为密集,活跃地区为阜新—朝阳、抚顺—盘锦—葫芦岛和辽宁东南部。短时大暴雨00—08时高发地区为辽宁西部、东部和东南部。 相似文献
8.
2019年7月3日,辽宁省铁岭开原市发生了一次具有详细视频记录的强龙卷灾害。基于详细的现场调查和视频资料,得出了该次龙卷的生命史、发生时间、路径、灾害宽度和强度分布,发现龙卷强度的减弱或加强变化与密集高楼和空旷田野区等下垫面状况明显相关联。综合评估本次龙卷最大强度为中国龙卷强度等级的四级（相当于美国的EF4级）,但四级灾害点分布范围非常小,灾害分布宽度和EF4级灾害点范围都显著小于2016年江苏阜宁EF4级龙卷。钢筋混凝土框架结构的居民小区楼房在至少EF3级强度的龙卷风袭击后保持主体结构完好,而大型钢架厂房对龙卷灾害的防御能力远差于居民小区。强龙卷所经地区多为旷野和厂房,受影响人员较少,且龙卷发生时视野极佳,这是该次龙卷没有造成更大灾情的重要原因。由于下垫面状况和致灾机制的复杂性,风灾强度估计必然存在一定的不确定性。 相似文献
9.
针对干旱灾害频发的辽西地区, 以春玉米为研究对象, 选取WOFOST作物模型, 利用干旱胁迫控制试验数据、田间试验数据和气象数据驱动模型, 进行典型旱年的模型适用性及不同播期的干旱损失评估研究。结果表明: 经过参数校准后的WOFOST模型能够较好的模拟辽西地区典型旱年春玉米产量及损失。辽西地区不同播期受干旱的影响程度不同, 因旱减产风险随播期推迟而减小, 2015年(中旱)干旱导致的平均减产率可达59%—61%, 2018年(轻旱)可达20%—39%, 2020年(中旱)可达36%—62%。不同生育期内干旱对产量的影响程度不同, 总体上拔节期—抽雄期和抽雄期—乳熟期持续重旱对产量的影响最大, 其次是抽雄期—乳熟期、拔节期—抽雄期。玉米各生育期受干旱影响程度, 朝阳站最大, 其次是黑山站和阜新站。辽西地区在旱年, 拔节期—抽雄期发生中旱和重旱风险随播期推迟而增加, 抽雄期—乳熟期发生中旱和重旱风险随播期推迟而减少, 当拔节期—抽雄期和抽雄期—乳熟期连续发生重旱, 干旱灾损程度随播期推迟而加重, 减产率可高达46%—84%。 相似文献
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利用1951~2013年最低气温资料和灰色关联度、气候倾向率、Gumbel极值分布等方法分析了吉林省严寒的时空分布特征和气候变化规律,给出了严寒过程的等级评估指标和异常气候重现期指标,对2011~2013年的严寒过程进行了评估。结果表明：吉林省严寒主要在冬季出现,在1月中旬前后达到峰值;中南部地区为严寒多发区,其它地区出现较少;吉林省年平均严寒发生次数呈下降的趋势,其中中西部地区呈上升的趋势,东南部地区呈下降的趋势;吉林省严寒次数的阶段性变化明显,1951~1980年呈偏多的阶段,1981~2013年处于偏少阶段;吉林省严寒过程主要出现在1月;利用序位以及等级评估、异常气候重现期评估指标对严寒过程进行评估,可满足快速、及时评估的气象服务的需求。 相似文献