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101.
强对流天气分析与预报中的若干基本问题 总被引:44,自引:11,他引:33
大量的预报业务人员对强对流天气中的大多数基本概念和基础理论"即熟悉、又陌生",这是造成强对流分析、预报过程中许多概念和理论被滥用,预报思路不清晰的重要原因。针对上述问题,本文从预报实践的角度讨论了与强对流有关的基本概念、基础理论以及它们在实际强对流预报中的应用问题。内容包括:湿度与水汽质量的关系,冷空气在降水过程中的作用,与静力不稳定、动力不稳定有关的基本理论,探空分析与不稳定参数,螺旋度、湿位涡理论与不稳定的关系,抬升速度、辐合线与对流垂直运动的关系,天气系统空间结构与强对流现象之间的内在关系等。 相似文献
102.
应用多种探测资料对比分析两次突发性局地强降水 总被引:7,自引:3,他引:4
为了做好突发性局地暴雨的临近预报和预警,利用常规天气图、BJ-ANC系统的北京区域雷达拼图和VDRAS风场、地面自动站、风廓线雷达的水平风垂直廓线、卫星云图等多种探测资料,对2009年7月13日和2008年8月14日北京城区的两次突发性强对流局地暴雨天气的影响系统和中尺度系统进行了对比分析,提炼了城区突发对流性暴雨预报预警的预报着眼点。分析表明:两个个例在水汽输送条件、中低层的动力条件、冷空气侵入等方面有有利的天气尺度条件;暴雨之前卫星云图上介于南北两个系统之间的晴空区、对流系统的发生发展与1 km以下的中尺度辐合中心的联系等方面有相似之处;而在雷达回波的移向移速、各层VDRAS风场配置及风廓线雷达资料中水平风垂直廓线结构等方面有差异。通过分析研究,进一步提高了运用高时空分辨率资料作短时突发性对流性暴雨的预报能力,这对于主汛期的预报和服务工作有十分重要的作用。 相似文献
103.
变分多普勒雷达分析系统对北京一次强降水过程的短时预报能力初探 总被引:2,自引:2,他引:0
利用四维变分多普勒雷达资料分析系统对2008年7月30日北京一次强降水过程反演得到的风场和微物理场进行分析,针对本过程中东段回波减弱消散、强降水区的确定、降水回波的转向几个短时临近预报关键点进行讨论,得出如下初步结论:1)在东段降水回波减弱消散前的12~24min,其对应的4.7km高度扰动温度场正值区出现“u”形中空结构,甚至在中空结构中有负值区出现,同时1.7km高度垂直速度场有上升气流与下沉气流分离的现象;2)如果4.7km高度扰动温度场的相对大值区在某地区持续时间较长(2h左右)或者某区域扰动温度迅速增加且出现大值中心(大于2oC)并维持,那么该区域未来1~2h内出现较强降水的可能性较大;3)降水回波的转向是受到1.7km高度在密云、平谷境内出现的反气旋型环流西部气流的引导,而该环流的出现则是北京西部持续强降水区的辐合上升气流在中高层水平输送到北京东部的密云、平谷境内并在该处形成下沉辐散的反气旋型环流反作用于降水回波所致,环流的形成早于回波转向约1h。 相似文献
104.
基于2019—2021年4—9月北京快速更新数值预报系统(CMA-BJ)产品以及北京地区地面气象站逐时降水实况,从表征水汽条件、热力和能量条件以及动力条件的多个物理量中筛选出在有无降水、是否强降水情形中有显著差异的物理量作为因子,采用配料法和模糊逻辑算法构建北京地区0~12 h时效逐小时短时强降水概率预报模型。以2019—2021年4—9月最优TS评分和偏差评分的概率值和组合反射率因子为确定性预报的概率阈值和消空处理阈值,运用该预报模型对2022年4—9月每日4次0~12 h预报时效北京地区短时强降水产品进行预报和检验。结果表明:北京地区短时强降水TS评分和偏差评分分别为0.104和1.341,预报效果明显优于CMA-BJ预报产品。概率预报模型能够有效提升强降水高发地区,即山前及平原地区的短时强降水预报技巧,获得较为平衡的命中率和空报率,但对山区预报技巧的提升有限。 相似文献
105.
本文利用变分多普勒雷达分析系统(Variational Doppler Radar Analysis System,简称VDRAS)基础上构建的四维变分(4 Dimensional Variational assimilation,简称4DVar)低层热、动力反演系统,针对发生在北京地区的几次多单体雷暴系统演变过程,研究了线性多单体对流系统传播过程中发生的形变过程、强弱变化和“列车效应”等现象的物理机制.结果表明:(1)对于雷暴单体的传播方向与雨带的移动方向基本一致的多单体雷暴系统(如飑线系统),单体的传播速度不同最终造成多单体雷暴在形态上发生变化(如由直线形回波演变为“弓”形回波等),以及雷暴单体传播过程中的强弱变化等,是雷暴单体传播过程与低层环境大气相互作用的结果:如果雷暴前端的入流本身是暖湿的,并存在较强的水汽辐合现象时,雷暴单体发展更旺盛,传播速度更快,反之则趋于减弱,传播速度减慢.因此,对飑线系统的临近预报而言,需要特别关注多单体雷暴系统传播方向与近地面层中尺度水汽通量辐合带的交叉区域,该区域的雷暴单体“移动”速度更快、发展更为强烈.(2)对于“列车效应”多单体雷暴而言,其传播环境、传播机制与上述多单体雷暴系统几乎完全不同:“列车效应”一般发生在低空暖湿气流或低空急流附近,环境大气表现为条件性静力不稳定.雷暴单体的传播机制可能是惯性重力波的激发、传播的结果,由于西南暖湿气流或急流是一支暖湿气流输送带,惯性重力波由假相当位温θse的高值区向低值区传播,重力波将从背景场中不断获得能量而发展.因此,雷暴传播过程中不断增强的现象造成波动排列的多单体雷暴形成的最大降水中心往往出现在波列的前端. 相似文献
106.
对气象资料分析制作软件设计开发过程中主要采用的技术和程序编制过程中遇到的一些问题进行了介绍。该软件根据使用简便快捷、稳定可靠、易于维护的设计原则采用插件技术进行开发,可以支持多种MICAPS格式文件的单独显示和叠加显示,实现了自动气象站资料的显示和自动语音文本报警功能、预报结果自动入库并根据需要后台自动生成带有标注的Word、Excel格式不同内容文档功能,可使预报员节省时间和精力。 相似文献
107.
华北两次副高边缘暴雨过程卫星云图释用 总被引:1,自引:0,他引:1
利用实况探空资料与FY 2C、2E卫星探测资料,对2005年8月16日、2010年8月20—21日两次西太副高与西风槽共同作用下出现的华北暴雨过程进行分析,将两次过程卫星云图与各种物理要素场的配置进行对比,得到以下结果。两次过程云系均表现为典型的锋面云系特征,靠近冷空气一侧云带边界光滑整齐。从结构上看,锋面云带主要由多层云系组成。整个云系位于高空槽前580 dagpm线与副高外围588 dagpm线之间;降水云带由对流云团、稳定性降水云带及混合性降水云带3部分组成,对流云团集中发展在云带靠近副高边缘晴空区一侧,通常位于在584 dagpm线与588 dagpm线之间靠近副高一侧;稳定性降水集中高空槽前,即云带后部,580 dagpm线与584 dagpm线之间;混合性降水位于两个云系之间,多产生于584 dagpm线附近。云系的分布与各层的垂直速度场、涡度场、散度场,以及中高层的涡度平流场有很好的对应关系。比湿通量、比湿通量散度与假相当位温等温湿参量的分布特征,清楚的解释了锋面云带的移动、发展和分布特征。 相似文献
108.
利用RegCM3区域气候模式,试验研究了15、30、45和60 km 4个分辨率下西北太平洋热带气旋的生成特征.结果表明,RegCM3模式对西北太平洋热带气旋生成的模拟能力受分辨率的影响.分辨率的简单提高,并不一定会使模式的模拟能力有所改善.模式在30 km分辨率下对西北太平洋热带气旋生成频数及频数变化的模拟能力最强,在60 km分辨率下对西北太平洋热带气旋生成频数空间分布的模拟能力最强,在15 km分辨率下对西北太平洋热带气旋生成频数、频数空间分布及频数变化的模拟能力最弱.对比分析不同分辨率下热带气旋的生成过程表明,热带气旋生成前期,β中尺度涡旋没有发生合并,对流层中低层水汽含量不足是导致模式在15 km分辨率下模拟热带气旋生成频数较差的主要原因. 相似文献
109.
基于RMAPS-CHEM空间分辨率为3 km的逐小时能见度预报产品,考虑到不同区域、不同时效及不同级别的预报误差不同,对北京区域各站点能见度观测值与模式预报结果进行比较和分时段逐级偏差订正,以2016年数据为样本,并对2017年数据检验。订正结果表明该统计订正方案对2017年能见度预报有较好的订正效果,不仅可以较好地改善其对高海拔地区的高估现象,也能更好地预报出低能见度现象。以2017年1月为例,北京观象台站能见度平均偏差及均方根误差都有所降低,0~24 h分级预报准确率均有所提高。同时,对优化后结果进行合理插值,并应用于北京iGrAPS无缝隙智能网格预报分析系统,得到北京地区1 km空间分辨率的0~96 h时效能见度预报产品,从而为雾、霾等低能见度天气现象的预报提供支撑。 相似文献
110.
基于ECMWF模式的集合预报数据,利用联合概率方法,针对北京地区冬季影响最大的寒潮和夏季强对流两类灾害性天气,建立了适用于本地区的两种集合预报业务产品。选取2 m温度和10 m平均风速制作寒潮预警信号联合概率预报产品,选取对流有效位能和0-6 km垂直风切变制作强对流潜势联合概率预报产品。通过对北京地区近年寒潮和强对流天气的预报检验表明:寒潮预警信号联合概率方法,当预报概率达到10%及以上时,实况就有可能达寒潮蓝色预警信号的级别;此方法对北京西北部的预报性能较好,其次为北京的东南部地区;对达到蓝色预警信号标准的区域具有较高的预报命中率,但对达黄色预警信号级别的区域,漏报率较高。强对流潜势联合概率方法的空报率较高,当预报概率达90%-100%时,实况才有可能出现强对流;与局地强对流相比,全市性强对流天气的高概率预报区域较为集中。 相似文献