2022年4月25日江西暴雨强对流过程分析

利用常规天气图、雨量、大风等气象观测资料、江西WebGIS雷达拼图等平台资料,对2022年4月25日江西中北部大范围的强对流天气过程进行了分析,结果如下：短时强降水、雷暴大风、强雷电、146站次的8级以上大风(极大风速达29.6 m/s)是此次强对流过程主要的天气实况;“上干下湿”、低层辐合线、高空低槽、高层辐散、强盛的低空西南急流、超低空西南急流、地面气旋是此次强对流天气过程的主要影响系统;45～55 dBz带状强回波主要造成短时强降水,强回波带的走向与回波单体的移动方向较为一致,回波强度达55 dBz,并持续,是导致50 mm/h以上的极端强降水的主要回波特征;在环境条件、地理条件优越时,45 dBz以上的带状强回波所经之处,容易导致雷暴大风,而组合STI移动信息对于带状强回波未来1 h的移动趋势有明显指示意义。     

滇东北2次飑线过程对比分析

利用常规观测资料、地面自动站资料、卫星云图和多普勒天气雷达资料,对比分析了发生在滇东北的2次飑线过程.结果表明:边界层辐合线是强对流产生的触发系统,山脉的抬升作用有利于强对流的产生和发展.2007.6.14飑线发生在冷锋前暖区中,以大风冰雹天气为主.2009.6.19飑线发生在冷锋前沿,前期以大风冰雹天气为主,后期出现强降水.雷达回波上2次飑线都出现弓形回波特征和前沿低层辐合区,但2007.6.14飑线表现为单体弓形回波,直接产生大风冰雹天气.2009.6.19飑线表现为弓形回波复合体,并伴有中气旋出现.飑线右前侧超级单体是产生强对流天气的直接系统.飑线前沿低层辐合区的长时间维持导致大范围强降水出现.     

一次多单体风暴和弓形回波过程的多普勒雷达探测特征研究

2006年5月8-9日,受中低层切变线和地面低压倒槽影响,浙江省西部及中北部地区出现了大范围的暴雨和地面大风天气。根据宁波和温州2部WSR-88D天气雷达提供的产品分析发现,8日08时至9日13时的大暴雨过程主要表现为3次多单体风暴的生成、发展加强和减弱消亡过程;9日16时至23时浙中地区自西向东出现的短时暴雨和地面大风天气是一次典型的弓形回波过境影响过程。     

2017年抚州市一次飑线天气诊断分析

基于常规天气图、地面自动站和多普勒雷达等资料,对2017年6月5日抚州市一次飑线过程的地面气象要素、环流形势以及天气尺度、不稳定能量、雷达回波演变特征等进行分析。分析表明:此次过程在中高纬度“两槽一脊”的环流形势下,中低层西南急流的形成促成了大气对流不稳定,地面辐合线是强对流天气发生的触发机制。飑线过境时温、压、湿等气象要素发生了剧烈变化。飑线形成之前,低层增温、增湿为强对流天气发生累积的不稳定能量起到促进的作用。快速东移的弓形回波带、在回波所经之地易出现雷暴大风天气;径向速度图上大片负的速度区前沿出现速度模糊,表明地面雷暴大风即将出现,这种速度场特征对抚州雷暴大风预警预报有指示作用。     

江西“6·4”强天气过程雷达回波特征分析

利用常规实况、南昌雷达和物理量场等资料,对抚州市2006年4月9-12日的强对流天气过程进行雷达回波特征分析。结果表明:该过程是在有利的大尺度环流背景下,由中小尺度系统所造成的,大气层结不稳定,低层增温、增湿、局地辐合,触发了强对流天气发生;冰雹云的回波中心强度≥60 d Bz,顶高≥11 km,垂直积分液态水含量≥55 kg/m~2;有界弱回波区、三体散射等现象是大冰雹的有效判据;飑线过境时气象要素发生了剧烈变化以及回波所具有一些特征。利用多普勒雷达连续演变资料,可以清楚地识别小尺度的演变规律,有利于及时发布强对流天气的预警警报。     

一次罕见的致灾飑线天气雷达回波分析

使用MICAPS资料、江西强天气监测数据、江西WebGIS雷达拼图数据和江西自动站等数据,采用数据统计、形态分析、个例对比等方法,对2019年3月21日江西上饶强飑线过程进行分析。结果表明:1)飑线是在低层暖湿、中层干冷,不稳定的大气层结以及江南暖倒槽发展、地面中尺度辐合线、低层切变线、急流共同作用下产生的,前期属于槽前暖平流强迫类强对流,后期冷锋强迫抬升转为斜压锋生类强对流;2)对流回波带发展成弓状回波结构后,回波强度CR可达60～70 dBz,弓状回波带中段前沿向前突出,移动速度达到110 km/h,带来雷暴大风、冰雹、强雷电和短时强降水等强对流天气;3)对流风暴前端大的回波梯度、快速移动的弓状回波,以及明显的悬垂结构、强的VIL都是容易造成雷暴大风、冰雹和短时强降水的雷达回波典型特征。     

对河南省安阳市一次强对流天气的多普勒雷达资料的分析

利用濮阳雷达站的新一代多普勒雷达产品,结合高空和地面观测资料,分析了2013年8月11日傍晚出现在豫北地区(安阳)的一次强对流天气过程.结果表明:这次天气以是灾害性大风为主,伴随有雷电和短时强降水,局地还有冰雹出现的强对流天气;此次强对流的主要影响系统有副热带高压、500 hPa低槽、中低层切变线和地面冷锋,低层垂直风切变和较强的层结不稳定有利于弓形回波的产生;反射率因子图显示系统为一个典型的弓形回波带,顶部回波最强,同径向速度图均表现出明显的"V"型缺口;雷达资料分析表明,中尺度涡旋(M)、垂直液态水含量(VIL)和回波顶高度值(ET)对雷雨、冰雹和地面破坏性大风等强对流天气有很好的指示作用.     

2021年5月15日景德镇地区一次强对流过程分析

为有针对性地开展雷暴大风的预报服务,利用常规高空、地面观测资料、风廓线产品、江西雷达拼图产品等资料分析了2021年5月21日景德镇地区一次大风、冰雹强天气过程。主要结论如下：1）此次强对流过程强度大,具有一定极端性。雷暴影响前后出现气压涌升、气温骤降等特点。通过相邻2站要素对比发现,极端大风与2站温压差最大时刻吻合。2...     

2017年4—8月江西9次飑线天气诊断分析

基于常规天气资料、江西WebGIS雷达拼图、欧洲中心格点物理量等资料,对2017年4—8月江西9次飑线天气过程,采用对比统计与形态分类方法进行诊断分析.结果表明:高层冷槽叠加在低层暖中心之上,上冷下暖造成大气层结不稳定;同时低层切变线配合地面低压或倒槽中的辐合上升运动,触发对流不稳定能量释放而产生中尺度飑线系统.在热力不稳定和垂直风切变的环境条件下,飑线至西向东移动发展加强,沿途产生雷暴大风、冰雹、短时强降水等强对流天气.在预报雷暴大风时,比湿场、假相当位温、K指数、沙氏指数、风暴强度指数的指示性比水汽通量、相对湿度、抬升指数要更有参考意义.在雷达拼图上,飑线表现为带状回波结构特征,有飑线带状回波、弓状回波带和回波短带等多种形式变化.对于江西飑线的预警预报有明显参考价值.     

2019年3月21日江西省强对流过程分析

为总结江西强对流天气特点及预报指标,应用常规气象资料、江西雷达回波拼图资料和宜春风廓线雷达产品分析了2019年3月21日赣北出现的一次强对流天气过程.结果表明:地面暖区叠加辐合区,低槽与中低层急流配合,冷空气南下,有利于强对流天气产生发展.强的垂直风切变,"上干下湿"的喇叭口结构,适当的0℃层和-20℃层高度,有利于强风雹天气生成.通过风廓线雷达风场计算的本地螺旋度表明,螺旋度峰值与冰雹出现时间对应较好,且提前于短时强降水出现.结论对于冰雹等强对流天气的预报、服务有明显参考价值.     

强冷空气影响下的强对流天气对比分析

2007年5月和2006年6月两次相似的强对流天气给浙江省带来了强烈的雷雨大风和短时冰雹天气,这两次过程最主要的特征表现在中高层蕴含深厚的冷空气条件,而低层存在浅薄的暖湿气流.综合运用雷达卫星及NCEP实况资料,对比分析了强对流发生发展的环境条件、云图及回波特征,进而揭示出此类天气的主要特点和可预报性.分析发现,925 hPa的切变线形成中尺度触发机制,对预报雷暴的发展走向具有不可忽视的作用;冷空气南下造成的冷暖平流交汇是触发对流的主要原因;云图上,云系移动前方形成较大的亮温梯度,后方形成干涌边界;雷达回波中表现出阵风锋的影响,这些都是地面灾害性大风产生的主要征兆.另外,强回波对应较大的风向切变区和悬挂回波是冰雹产生的重要特征.     

驻马店市两次强对流天气的多普勒雷达产品特征的对比分析

针对近年来河南省驻马店市出现的强对流天气,用多普勒天气雷达产品如反射率因子、径向速度、垂直液态含水量、风暴跟踪信息等进行普查分析,重点对两次不同性质的强对流天气的雷达产品进行详细研究.发现强对流天气的雷达回波强度在40 dBz以上,强度为40~50 dBz的回波移速为25~35 km/h时,一般出现强降水,无雷暴和大风;回波移速为35~45 km/h时开始伴有雷暴和大风的出现;当回波移速达到45~60 km/h时,强雷暴和大风的出现几率上升,而强降水的出现几率急剧下降;当回波移速达到60~69 km/h时,则以雷雨大风为主,强降水出现很少.冰雹时强回波伴有"V"型缺口,回波强度可达55 dBz以上,强回波中心出现在9~12 km高度,回波顶可高达15~18km,强回波下方有强上升气流造成的弱回波区.短历时强降水的雷达回波强度比冰雹、雷暴弱,一般为40~50 dBz,强回波中心高度5~6 km;当回波强度大于50 dBz,强回波中心达到8 km以上时,往往伴有强雷电和大风冰雹出现;回波形态多呈现絮状混合型回波,其中有块状的强回波,对流性的强降水回波则是边缘清晰的块状结构.     

基于GIS的内蒙古中部地区多源雷达回波拼图

 为了做到内蒙古中部地区天气的实时监测,研究了该地区新一代天气雷达基本反射率产品和713雷达平显回波等多源雷达回波数据的拼合方法。首先阐述了两类回波数据的存储结构和格式,然后设计了两类径向数据向二维矩阵数据转换的算法,研究了该类数据转为栅格类型存储的直角坐标绘制模式,并采用ArcGIS Engine二次开发组件进行了实现。最后基于GIS技术研究了两种回波图像进行区域拼图的方法,并设计了回波图像拼合平台,其能够根据用户的选择条件实时对该地区4部雷达的回波图像进行拼合。在包头市气象局的测试应用表明,该平台可实现内蒙古中部地区天气的实时监测,同时为气象预报员制作气象预警预报提供辅助决策。     

丽江机场2008年6月9日强对流天气过程分析

本文利用丽江机场2008年6月9目的雷达回波、卫星云图及MICAPS2．0资料,结合丽江机场特殊地型及天气特点对整个过程进行个例剖析。分析形势场、雷达回波及卫星云图等资料得出：500hpa高层的弱冷平流和低层700hpa辐合相配合以及丽江以南和川滇一带相对高湿区为此次强对流天气提供了有利动力条件和水汽条件,然而不利的水汽输送条件使得当日强对流天气持续时间较短。发展快而移动慢的小块云团、消散中的云块在有利的条件下再次聚合及正弧型指状回波的生成,造成此次强对流天气的发生。     

基于Matlab平台的多普勒雷达强度资料三维可视化

多普勒天气雷达是天气预报与科研应用中监测小尺度天气重要的观测手段.本文以CINRAD-SA型多普勒天气雷达为例,简要介绍了雷达的工作原理及其基数据结构.通过Matlab平台实现天气雷达资料数据的读取,并选用8点插值法(EPI插值)和Cressman插值,实现了将雷达极坐标数据内插到笛卡尔坐标系的三维可视化显示,并且可获取空间内任一切面或剖面的雷达回波强度.对比显示结果发现:Cressman插值后的结果对三维整体呈现的更好,8点插值(EPI)对于平面细节的显示更突出.     

基于深度神经网络的强对流天气识别算法

短时强降水、大风等强对流天气危害巨大,对其进行自动识别存在相当大的技术困难.提出一种基于深度神经网络的强对流天气智能识别模型,以雷达回波图像和表征回波移动路径的光流图像作为输入,通过神经网络的自学习,寻求雷达图像与"是否发生强对流天气"之间的函数映射关系;并运用数据集增强、代价函数优化和模型泛化性能优化等技术,解决了训练样本的不均衡问题,避免了模型训练过程陷入局部极值的问题.实验结果表明,该方法对强对流天气识别的准确率达到96％,误报率低于60％.该方法也适用于对下击暴流等灾害性天气的自动识别.     

河南省焦作市一次局地强对流天气过程的分析

利用常规高空、地面资料和自动站资料、多普勒雷达资料等,从天气形势、物理机制、中尺度特征等方面入手,分析了河南省焦作市一次局地强对流天气的演变和成因．结果表明：这次强对流天气过程发生在高空槽后西北气流中,中高层干冷平流、低层暖湿平流的大气层结增强了对流不稳定的发展,地面中尺度辐合线是此次强对流天气的直接影响系统;CAPE的高值区与强对流天气区有较好的对应关系;多普勒雷达可以监测对流云团的发展和移动利用多普勒雷达资料能够提前预警强对流天气的发生．     

一种天气雷达数据质量问题的理论分析与试验研究

针对新一代天气雷达在业务运行中低仰角观测时经常出现的相邻径向交替变化的条状回波(称为"马赛克"现象)的数据质量问题,分析了产生该现象的原因,提出了改进天气雷达观测模式,在低仰角采用较低的双脉冲重复频率组合或随机相位编码技术的解决方案。介绍了双脉冲重复频率技术扩展测速范围以及随机相位编码技术退距离模糊的基本原理和实现方法,并在新一代天气雷达上开展了数据质量提升试验。通过比较多种适配参数组合下实际天气过程的观测结果,验证了之前的理论分析。     

局地分析预报系统在龙卷强对流天气分析中的应用

融合多种探测资料的局地分析预报系统(LAPS)能够提供包含中尺度信息的高分辨率中尺度分析场,利用LAPS资料同化分析场分析2009年6月5日发生在江苏徐州的一次冰雹、龙卷强对流天气的中尺度特征.分析结果表明,(1)对流发生时,大气处于不稳定状态.(2)动力不稳定条件,为强对流天气提供了能量;而充足的水汽条件,有利于强对流的维持.(3)低层辐合、高层辐散的配置有利于对流运动的产生和发展.(4)强对流发生时会伴随强烈的上升气流.(5)从可降水量和水或物分布可以很好的识别出降水区和冰雹发生区.应用结果表明,LAPS输出的各种物理量场对强对流天气系统有较好的解释应用能力,能清楚地反映强对流系统的中尺度特征.     

晴空湍流在强天气过程临近预报中的应用研究

为研究强对流天气发生前的先兆信息,利用多普勒天气雷达的径向风场与谱宽数据对大气的湍能耗散率进行了反演。通过对2009年6月3日南京一次强雷暴过程和2009年6月14日南京一次飑线过程的研究发现,天气过程发生前湍能耗散率随时间的变化,可以用来判断湍流运动的剧烈程度。强对流天气发生前往往会有晴空回波的出现;并且湍流运动较正常情况下剧烈。反演得到的边界层湍能耗散率可以用来识别较强的湍流运动。通过两次典型的强天气过程的对比分析还发现,湍流在降水过程发生前2~3 h,会有趋势变化的拐点出现;并且是一个持续的加强阶段。当趋势特征出现后,且湍能耗散率最大量级达到3 000 cm2·s-3以上时,可认为即将有强对流的天气过程出现。根据湍能耗散率的变化可以获得强对流天气出现的先兆信息,这对提高强对流天气的预报水平具有重要意义。