北京地区4月一次罕见暴雪的形成机制分析     

杜佳  杨成芳  戴翼  邢楠  于波 《气象》2019,45(10):1363-1374

利用雨滴谱仪、多普勒天气雷达、微波辐射计、地面加密自动站、EC再分析资料及气候整编资料等多源观测资料,分析了2018年4月4—5日,北京地区罕见暴雪过程的极端性及形成机制。结果表明:(1)此次过程是北京地区4月首次出现纯雪日,降雪量和积雪深度均突破历史同期记录,1000～850 hPa温度标准化异常SD值均小于-3,日降雪量排在整个冷季的前5%,是一次极端天气过程。(2)低层强冷空气入侵形成冷垫,700 hPa强西南低空急流输送充沛水汽,使北京地区上空800～500 hPa产生条件性对称不稳定,暖空气在锋区以上的强上升运动触发不稳定能量,产生高架对流,局地雷达回波具有夏季对流单体的倾斜结构特征,有利于暴雪增幅。(3)降雪过程先后受到两次冷空气叠加影响,前期强冷空气持续剧烈降温导致低层温度偏低,使得温度达到降雪阈值,是此次极端降雪过程产生的主要原因。(4)微波辐射计监测显示,降雪的起止时间与逆温具有良好的对应关系,降水相态主要取决于1 km以下的温度变化。  相似文献   

北京智能网格温度客观预报方法(BJTM)及预报效果检验     

戴翼  何娜  付宗钰  亢妍妍  郝翠 《干旱气象》2019,37(2):339-344,350

基于欧洲中心中期天气预报(ECMWF)精细化数值预报模式产品资料,采用一元线性回归以及克里金插值,发展了北京地区智能网格温度客观预报方法(Beijing intelligent grid temperature objective prediction method,BJTM),并对2017年1—12月北京地区55个考核站进行检验。结果表明,BJTM对ECMWF细网格模式的温度预报订正能力有显著提升,日最高、最低气温预报准确率分别提高25.4%和11.2%。2018年1—6月的业务运行结果也表明BJTM预报产品的预报结果优于同期ECMWF模式、中央台指导预报及预报员主观预报产品。BJTM可以有效提升北京地区温度预报的精细化能力和水平,有较好的业务应用价值。  相似文献