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摘要:采用日本氣象廳的最佳臺風(fēng)路徑及強度資料、NCEP/NCAR逐6 h細網(wǎng)格再分析數(shù)據(jù),分析了"利奇馬"暴雨影響相關(guān)的云水含量、假相當(dāng)位溫、水汽通量散度、Q矢量、濕位渦等物理量;通過蘇州雨滴譜資料,分析降雨強度、雨滴數(shù)密度、雨滴平均直徑、雨滴含水量、雷達反射率因子、雨滴譜寬等微物理量特征。結(jié)果表明降水落區(qū)位于環(huán)境垂直風(fēng)切變順切的左側(cè)。暴雨期間能量和水汽條件較好,低層Q矢量梯度使輻合上升增強,且其非對稱性對暴雨落區(qū)有指示意義,濕位渦的發(fā)展也有利于暴雨的加強;另外,微物理分析表明冷云降水機制使降水效率大幅提高,雨滴譜能較好地反映臺風(fēng)降水特征,強降水主要由層狀云中嵌入的對流降水引起。強降水時段雨滴譜的相關(guān)微物理量等都呈現(xiàn)較大值。

摘要:利用常規(guī)觀測資料、加密自動站資料、中國氣象局(CMA)熱帶氣旋最佳路徑數(shù)據(jù)集和歐洲氣象中心ECMWF逐6 h的0.125°×0.125°資料,分析樂清以北登陸的1909號超強臺風(fēng)"利奇馬"和9015號臺風(fēng)"阿貝"影響溫州強降水的分布特征,以及造成溫州南北暴雨強度差異的環(huán)境場特征。結(jié)果表明:(1)"利奇馬"和"阿貝"臺風(fēng)的環(huán)境場特征相似,副高平均脊線位置高,研究區(qū)內(nèi)臺風(fēng)主體沒有與冷空氣結(jié)合,降水主要由臺風(fēng)螺旋雨帶造成;(2)臺風(fēng)登陸前動力場均存在中高層弱輻合和低層弱輻散,且東冷西暖的θ_se平流結(jié)構(gòu)有利于強降水的維持,中高層水汽通量散度強度大于-4×10^-5g·cm^-2·hPa^-1·s^-1的區(qū)域與暴雨落區(qū)的形態(tài)和位置對應(yīng)良好,中低層Q矢量輻合區(qū)和大暴雨落區(qū)對應(yīng)良好;(3)臺風(fēng)過程累積雨量與臺風(fēng)中心距離和地形高度具有顯著相關(guān)關(guān)系,溫州北部雨量增幅比南部大;(4)該路徑造成溫州南北部降水差異大,北部暴雨量級比南部大、降水持續(xù)時間比南部長,北部樂清和永嘉交界的迎風(fēng)坡出現(xiàn)超歷史極值降水現(xiàn)象概率大。

摘要:利用自動站實時降水資料、NCEP再分析資料和多普勒雷達資料,結(jié)合中尺度數(shù)值模式WRF對臺風(fēng)"利奇馬"在浙東地區(qū)產(chǎn)生的極端降水過程進行分析,重點研究了浙東地形對極端降水的影響。結(jié)果表明,"利奇馬"影響期間,浙東強降水過程出現(xiàn)2個雨量峰值,依次由臺風(fēng)外層螺旋云帶和臺風(fēng)中心附近的多個中尺度對流云團持續(xù)影響所造成,浙東地形對這一系列對流云團有明顯的加強作用。浙東地區(qū)西部山脈對"利奇馬"有阻滯和輻合抬升兩方面作用,前者通過地形阻擋拖曳,延長強降水時長,后者通過山前顯著的動力抬升作用和水汽輻合加強造成降水增幅。根據(jù)估算可知,括蒼山脈在強降水階段對暴雨的增幅可達11 mm·h^-1,接近此時段內(nèi)總雨量的2.5成。通過敏感性試驗降低地形高度后,浙東地區(qū)輻合及上升運動減弱,雨量也明顯減少,進一步驗證了浙東地形是造成此次極端降水事件的重要原因。

摘要:利用浙江省自動站氣象要素資料、FNL全球分析資料和雷達資料,對比分析路徑相似的2019年臺風(fēng)"利奇馬"和2004年臺風(fēng)"云娜"給浙江帶來的影響。結(jié)果表明:"利奇馬"風(fēng)雨大值區(qū)位于浙東和浙北,"云娜"風(fēng)雨大值區(qū)位于浙東和浙南;"利奇馬"帶來的整體降水比"云娜"帶來的降水大,但單站雨量極值"云娜"強于"利奇馬";極端大風(fēng)"利奇馬"強于"云娜"。究其原因與臺風(fēng)登陸時的強度、登陸后移動路徑、滯留時間等有很大關(guān)系。環(huán)境場的不同對臺風(fēng)路徑產(chǎn)生影響,也影響臺風(fēng)的不對稱結(jié)構(gòu),進而影響臺風(fēng)帶來的風(fēng)雨分布。極端降水與降水條件和臺風(fēng)滯留時間有很大關(guān)系,極端大風(fēng)與臺風(fēng)自身結(jié)構(gòu)和強度、海島位置有關(guān)。

摘要:利用山東省123個國家地面氣象觀測站1961—2019年逐日、逐小時降水量資料,在定義區(qū)域性暴雨事件的基礎(chǔ)上,選取最大過程降水量、最大日降水量、最大1 h降水量、暴雨站數(shù)和過程持續(xù)時間作為評估指標,構(gòu)建山東省區(qū)域暴雨事件和單站暴雨事件綜合強度評估模型。針對判別出的545次區(qū)域暴雨事件,進行時空特征分析。結(jié)果表明,山東省區(qū)域暴雨事件發(fā)生次數(shù)呈現(xiàn)波動變化、緩慢下降趨勢,但平均綜合強度呈現(xiàn)緩慢上升趨勢,且2011年以來上升趨勢顯著。區(qū)域暴雨事件集中發(fā)生于7、8月,其中以7月發(fā)生次數(shù)最多,8月平均綜合強度最高。降雨中心主要分布于半島東部和魯南地區(qū),不同時段分布配置略有不同,但差別不大。歷史回算結(jié)果與災(zāi)情記錄一致性較高,以臺風(fēng)"利奇馬"暴雨過程為例,通過分縣災(zāi)情驗證表明暴雨事件綜合評估模型評估結(jié)果較為合理,尤其對歷史重大暴雨事件吻合效果理想。

摘要:利用閃電定位資料、多普勒雷達資料和衛(wèi)星資料分析2016年6月13日發(fā)生在山東的一次颮線天氣過程的地閃變化特征和大風(fēng)形成機制,結(jié)果表明:本次過程發(fā)生在東北冷渦影響背景下,大氣層結(jié)上冷下暖,隨著層結(jié)不穩(wěn)定性逐漸增強和不穩(wěn)定能量的積蓄,在較強的深厚垂直風(fēng)切變環(huán)境下觸發(fā)強對流風(fēng)暴進而組織成颮線。整個颮線過程中負地閃占主導(dǎo)地位,約占地閃總數(shù)的89.25%;在颮線的成熟階段,負地閃頻數(shù)達到最大峰值后的5~10 min,正地閃也出現(xiàn)最大峰值;負地閃主要出現(xiàn)在回波發(fā)展至成熟階段,多發(fā)生在>45 dBZ的強回波區(qū)域中;正地閃主要出現(xiàn)在颮線的成熟至消散階段;當(dāng)TBB達到最低值時,颮線達到最強盛階段,地閃頻數(shù)達頂峰。利用WINDEX計算的地面最大風(fēng)速的潛勢與觀測的地面極大風(fēng)速較接近;地面大風(fēng)階段對應(yīng)著劇烈的閃電活動,冰雹大風(fēng)等災(zāi)害性天氣的最強時刻與正地閃的峰值出現(xiàn)時間較為一致。

摘要:利用2018年5月15—16日的ERA5再分析資料和觀測資料,對大氣河背景下一次華北地區(qū)暴雨過程的天氣形勢、大氣河在暴雨過程中的作用及其在暴雨前后的演變特征以及結(jié)構(gòu)特征進行了診斷分析。結(jié)果表明此次降水過程的直接影響系統(tǒng)是位于華北地區(qū)的高空槽、低空切變線、地面冷鋒和高低空急流,這些系統(tǒng)使得華北地區(qū)低層輻合高層輻散,帶來強烈的垂直上升運動。在有利的天氣形勢背景下,暴雨過程中有源于南海的大氣河,經(jīng)我國東南地區(qū)向華北地區(qū)延伸,核心水汽通量較強,持續(xù)時間較長,濕層十分深厚,低層高濕高能并有風(fēng)速的大值區(qū)。大氣河的強盛發(fā)展促使了強降水的發(fā)生,大氣河逐漸減弱消散時,降水趨于結(jié)束。通過大氣河的輸送作用,將熱帶地區(qū)的暖濕水汽直接輸送到華北地區(qū),為此次暴雨的產(chǎn)生和維持提供了良好的水汽條件。大氣河遇到泰沂山脈被迫抬升,觸發(fā)強降水,地形抬升作用是此次暴雨的重要抬升機制。

摘要:利用FNL再分析資料,結(jié)合加密自動站、多普勒雷達、衛(wèi)星資料和數(shù)值模式預(yù)報產(chǎn)品,對2018年9月16—17日長三角地區(qū)一次典型的秋季臺風(fēng)倒槽大暴雨進行了分析。結(jié)果表明:大暴雨是在遠距離臺風(fēng)倒槽、低空急流和高空槽共同影響下,由冷暖空氣持續(xù)交匯激發(fā)的4個中尺度對流云團活動造成。第一階段長江口區(qū)強暴雨發(fā)生在3號云團快速增強期間,暴雨出現(xiàn)在云團北側(cè)TBB梯度大值區(qū)中,雨強隨云頂溫度降低快速增強;4號云團緩慢東移造成第二階段暴雨,降水累積效應(yīng)使長江口區(qū)降水量進一步加大。東北風(fēng)(偏北風(fēng))與東南風(fēng)(偏東風(fēng))形成的地面中尺度輻合線是暴雨的關(guān)鍵觸發(fā)機制,氣旋性輻合中心的形成對雨團增幅具有重要作用。多普勒雷達徑向速度場上中氣旋的形成提前于強暴雨增幅約30 min,具有良好的先兆性和預(yù)報預(yù)警意義。(超)低空急流持續(xù)的水汽和能量輸送、高低空急流耦合及冷空氣侵入形成的傾斜上升支和垂直環(huán)流圈、上干冷下暖濕的對流不穩(wěn)定層結(jié)有利于中尺度暴雨云團的形成和維持。表征冷暖空氣結(jié)合的地面輻合線位置是暴雨落區(qū)預(yù)報的關(guān)鍵,對于秋季臺風(fēng)倒槽暴雨,要特別重視冷空氣對暴雨的觸發(fā)和增幅作用,基于實況資料監(jiān)測及時訂正模式預(yù)報結(jié)論。

摘要:2018年8月18日18—20時在江蘇省徐州市出現(xiàn)兩次龍卷天氣過程。兩次龍卷持續(xù)時間均在1 min左右,強度為EF1—EF2級別,由于第二次龍卷發(fā)生位置距雷達站較遠,因此僅分析第一次龍卷過程。通過常規(guī)觀測資料和徐州多普勒天氣雷達資料等進行分析表明:龍卷發(fā)生前,風(fēng)暴經(jīng)過兩次加強后最終產(chǎn)生龍卷,說明對流單體加強有利于誘發(fā)龍卷。上干下濕的不穩(wěn)定結(jié)構(gòu)、中低層較強的垂直風(fēng)切變和低的抬升凝結(jié)高度提供了有利條件。反射率因子呈超級單體特征且出現(xiàn)鉤狀回波。在龍卷發(fā)生前18 min在雷達回波圖檢測到了中氣旋并維持4個體掃且有明顯的從高層到低層發(fā)展的趨勢,在最低仰角檢測到了相鄰像素間的強速度切變,對龍卷的預(yù)警有良好的參考意義。

摘要:利用1979—2013年夏季全球2.5°×2.5°逐日環(huán)流資料和中國氣象站點降水觀測資料,采用動力學(xué)因子(西南風(fēng))與熱力學(xué)因子(Radiation Longwave covting, OLR)相結(jié)合定義了標準化的亞洲熱帶夏季風(fēng)指數(shù)(Tropical Summer Monsoon Index, TSMI)。結(jié)果表明,該指數(shù)能夠很好地描述亞洲熱帶夏季風(fēng)的年際變化和準4 a變化特征,并能夠指示中國南方夏季降水的異常變化和東亞大氣環(huán)流特征。強(弱)亞洲熱帶夏季風(fēng)年,印度夏季風(fēng)槽和南海夏季風(fēng)槽加強加深(減弱),孟加拉灣海域一致西南風(fēng)(東風(fēng))異常,越赤道急流向北輸送偏強(偏弱),南海季風(fēng)槽位置偏西(東),南海區(qū)域一致西南風(fēng)異常,西太平洋副熱帶高壓和南亞高壓緯向位置分離(重疊),低層氣流在長江流域輻散(輻合),華南地區(qū)輻合(輻散),長江中下游流域出現(xiàn)異常下沉(上升)運動,造成長江流域降水偏少(偏多),華南地區(qū)降水比常年偏多(偏少)。

摘要:為加深對南京地區(qū)重霾天氣過程納米尺度氣溶膠物理特征的了解,對2017年12月21—25日的一次重霾天氣過程進行了綜合探測,利用寬范圍粒徑譜儀觀測了此次過程中10~1 000 nm顆粒物數(shù)濃度,并結(jié)合能見度等氣象要素,對重霾期間納米氣溶膠譜分布進行了分析。結(jié)果表明:此次霾重污染過程出現(xiàn)在低溫、高濕、氣壓上升期間;與非重污染時期相比,重污染期間N_10-20與N_20-100降低,N_100-1000升高;重污染期間氣溶膠粒子平均數(shù)濃度為17 035個/cm³,低于非重污染期間粒子數(shù)濃度,N_100-1000占總數(shù)濃度的55.05%;重霾發(fā)生期間納米氣溶膠數(shù)濃度譜為單峰結(jié)構(gòu),峰值在100 nm附近,隨著污染加重,納米氣溶膠峰值粒徑向大粒徑偏移,粒子向大粒徑段集中;不同溫度對不同粒徑粒子數(shù)濃度的影響不同,20~100 nm粒徑段氣溶膠與數(shù)濃度與溫度呈反相關(guān)性,100~500 nm粒子數(shù)濃度與溫度呈正相關(guān)性.

摘要:利用1961—2015年黃淮地區(qū)8個輻射站太陽輻射和日照時數(shù)等常規(guī)氣象資料,分別評價6種常用的太陽總輻射和有效輻射估算模型在黃淮地區(qū)的適用性,同時采用多元回歸分析和迭代等方法,對輻射參數(shù)進行優(yōu)化調(diào)整,建立了適合本地區(qū)的輻射最優(yōu)化估算模型。結(jié)果表明:童宏良公式和鄧根云公式分別在估算太陽總輻射和地面有效輻射時的誤差最小,相比其余的輻射估算模型,兩者在黃淮地區(qū)適用性最好。另外太陽總輻射本地化修正模型的相對誤差絕對值(value of Absolute Relative Error, ARE)和均方根誤差(Root Mean Squared Error, RMSE)分別為16.28%和1.730 MJ·m^-2·d^-1,優(yōu)于童宏良公式等常用太陽輻射估算模型;有效輻射本地化修正模型的ARE和RMSE分別為23.19%和1.404 MJ·m^-2·d^-1,優(yōu)于鄧根云公式等常用有效輻射估算模型;因此黃淮地區(qū)本地化輻射修正模型適用于當(dāng)?shù)氐乇韮糨椛涔浪?且具有較好的估算精度。

摘要:通過對觀測資料和大氣再分析資料的診斷分析,研究了影響江西省夏季降水變率的物理機制。結(jié)果表明江西省夏季降水存在顯著的年際變率。極端條件下,降水偏多的夏季可達降水偏少的夏季的降水量的三倍。中緯度地區(qū)的準靜止波列和熱帶關(guān)鍵海區(qū)的海溫異常是造成江西夏季降水異常的主要原因。當(dāng)江西省夏季降水偏多時,歐亞大陸地區(qū)存在"正—負—正"的準正壓Rossby波列結(jié)構(gòu),位于貝加爾湖的正活動中心能引導(dǎo)干冷空氣南下,從而有利于江南地區(qū)的鋒生和江西降水的增加。此外,當(dāng)江西省夏季降水偏多時,前期冬季中東太平洋地區(qū)有El Niño事件的活動,并能通過大氣橋在夏季印度洋地區(qū)形成正海溫異常。通過"印度洋電容器"機制,印度洋的暖海溫能激發(fā)向東傳播的Kelvin波,引起菲律賓地區(qū)降水的減少。菲律賓地區(qū)抑制的降水能激發(fā)向北傳播的EAP/PJ波列,使得西太平洋副熱帶高壓西伸增強,從而有利于水汽向江南地區(qū)的輸送,并造成江西夏季的降水增加。

摘要:基于2008—2016年昆山市自動氣象站逐分鐘降水觀測數(shù)據(jù),分別利用芝加哥雨型法和Pilgrim&Cordery雨型法,推求昆山市不同生態(tài)系統(tǒng)在不同重現(xiàn)期下60 min和120 min短歷時設(shè)計暴雨雨型,并對比分析兩種雨型推求方法的結(jié)果以及不同生態(tài)系統(tǒng)的雨型計算結(jié)果。結(jié)果表明:推求昆山市60 min歷時設(shè)計暴雨雨型分布時,芝加哥雨型法和Pilgrim & Cordery雨型法的結(jié)果基本一致,為單峰型雨型,雨峰位置位于中間偏前;推求120 min歷時設(shè)計暴雨雨型分布時,芝加哥雨型法結(jié)果為單峰型,Pilgrim & Cordery雨型法為多峰型,但兩種方法求得的雨峰位置都位于中間偏前。在歷時60 min和120 min時,芝加哥雨型法計算出的平均最大分段降水量顯著大于Pilgrim & Cordery法和實際雨樣的結(jié)果,Pilgrim & Cordery法的結(jié)果略小于實際雨樣。昆山市不同地區(qū)的降水會受到生態(tài)系統(tǒng)類型的影響,以農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的影響最為明顯,兩種雨型推求方法的結(jié)果均表示,農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的最大分段降水量是5種生態(tài)系統(tǒng)中最大的。

摘要:利用2011—2018年常規(guī)和非常規(guī)氣象觀測資料,統(tǒng)計分析青島地區(qū)38個暖區(qū)暴雨日的基本特征。結(jié)果表明:(1)青島地區(qū)暖區(qū)暴雨按發(fā)生的天氣形勢主要可分為暖切變型、冷鋒型、副高邊緣I型及產(chǎn)生連續(xù)性暴雨的副高邊緣II型。(2)暖區(qū)暴雨主要發(fā)生在7—9月,其中7、8月發(fā)生次數(shù)較高。暴雨落區(qū)和青島的地形關(guān)系密切,在南北山區(qū)形成兩條暖區(qū)暴雨高發(fā)生帶。(3)暖區(qū)暴雨的強對流特征明顯,短時強降水的貢獻隨總雨量的增加而加大,且降水時段集中,主要降水產(chǎn)生在6 h以內(nèi)。(4)冷鋒型和暖切變型的天氣形勢均為北部西風(fēng)槽配合偏南的副熱帶高壓,低層有明顯的西南暖濕氣流輸送水汽,其中冷鋒型有明顯冷空氣南下在華北南部形成東北西南向冷鋒,而暖切變型的中支槽前在渤海西部有低渦生成,前部暖切位于半島北部地區(qū)。兩類副高邊緣型均為西低東高形勢,青島處于副高西側(cè),且副高邊緣II型的副高位置更為偏北,東移的西風(fēng)槽更加深厚,與副高形成東西對峙,易出現(xiàn)連續(xù)性暴雨。(5)各型暖區(qū)暴雨基本發(fā)生在低層高能舌的頂端及由于風(fēng)速切變和地形抬升造成的水汽輻合區(qū)域。

摘要:選取河北邢臺X波段雙線偏振全固態(tài)多普勒雷達觀測到的典型降水過程資料,分析了偏振參量的數(shù)據(jù)質(zhì)量及系統(tǒng)穩(wěn)定性,用Φ_DP對Z_H和Z_DR進行了初步的衰減訂正,并對訂正結(jié)果進行了評估。結(jié)果表明,724XSP雙偏振雷達初始相位Φ_DP(0)隨仰角、方位的變化都是較為穩(wěn)定的,波動較小。分析垂直掃描數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)Z_DR和CC能較好地反映降水粒子的實際情況。信噪比是影響偏振數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要因素,當(dāng)信躁比大于15 dB時,Z_DR、CC隨信噪比變化比較平穩(wěn),數(shù)據(jù)質(zhì)量可信度較高。雙偏振雷達反射率因子衰減訂正后與S波段雷達的擬合效果更好,相關(guān)系數(shù)為0.78,訂正后Z_DR-Z_H散點分布更接近散射模式計算出的理論結(jié)果,說明訂正效果好。