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相似文献
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1.
江西省春夏季强对流天气气候特征   总被引:4,自引:0,他引:4  
利用1960—2007年江西省87个地面气象站常规观测资料,对江西冰雹、雷雨大风(风速≥17m/s)和强降水(雨强≥30mm/h)3种强对流天气气候特征进行统计分析。结果表明,冰雹、雷雨大风和短时强降水年平均发生次数分别为13.7、181.4、123.8站次。冰雹和雷雨大风有明显的月际变化,冰雹站次峰值在3—4月,占总数的79.1%。雷雨大风站次有2个峰值,分别在7—8月和4—5月,占总数的44.3%和31.7%,且4月全省10站以上的大范围雷雨大风日数最多。自1990年以后,冰雹和雷雨大风呈逐年减少趋势。短时强降水主要出现在6—8月,占总数的70.3%,大范围短时强降水过程日数8月最多。在地理分布特征上,冰雹丘陵、山区多,平原少,赣东北最少,并有6个冰雹多发区;雷雨大风东多西少,平原和河谷或峡谷地区多山区少,赣西北最少,有5个雷雨大风多发区;短时强降水东多西少,南多北少,有5个高值中心。  相似文献   

2.
基于业务观测、历史灾情及互联网媒体等多源数据整编形成强对流天气人工智能应用训练基础数据集(Severe Convective Weather DataSet for AI application,SCWDS)。SCWDS包括2012—2019年中国大陆区域的雷暴、雷暴大风、短时强降水、冰雹及龙卷5种强对流天气,共184865个个例(站次),9256405个样本,每个样本包含强对流天气过程标注及对应时空窗口范围内的地面观测数据、探空数据、闪电定位数据、雷达基数据、卫星多通道数据和再分析产品等。雷暴、短时强降水、冰雹主要出现在6—8月,雷暴大风主要出现在4—5月,龙卷主要出现在6—8月和4月。短时强降水发生时间呈03:00—04:00(北京时,下同)和15:00—16:00时段双峰分布,雷暴、雷暴大风、冰雹、龙卷主要发生在13:00—19:00时段。雷暴主要出现在华南、江南及青藏高原、云贵高原,雷暴大风主要出现在华北北部及江南沿海,短时强降水主要出现在西南、华南、江南及黄淮江淮地区,冰雹主要出现在青藏高原、云贵高原及华北北部。SCWDS作为机器学习模型训练的基础数据,为强对流天气智能识别和预报应用提供数据支撑。  相似文献   

3.
利用常规探空观测和WRF分析场等资料,分析了2005—2014年沈阳地区强对流天气的气候背景特征、演变规律及日变化特征等,将强对流天气划分为冰雹、雷暴大风(≥17.2 m·s-1)、短时强降水(≥20 mm·h-1)和混合型4种类型;并分析探空资料在强对流天气潜势预报中的作用,着重探讨14时(02时)探空资料对沈阳地区强对流天气短时临近潜势预报的作用。结果表明:2005—2014年沈阳地区4种强对流天气中,以短时强降水天气发生次数最多,其次为雷暴大风天气,冰雹天气的发生次数最少,多数强对流天气发生在午后至傍晚。由合成T-Log P图的温湿廓线可知,沈阳地区短时强降水天气发生时中低层存在显著湿区,与雷暴大风和冰雹为主的强对流天气温湿廓线明显不同,多数合成T-Log P图的显著特点为中层大气干燥。冰雹型强对流天气的0℃层和-20℃层高度明显低于其他强对流天气类型的高度;冰雹型强对流天气T700-T500和T850-T500显著大于短时强降水型及雷暴大风型强对流天气,且T850-T500的指示意义更好;4种强对流天气类型平均SI均出现了正值,说明SI失去了不稳定性的指示意义;短时强降水天气的K指数明显高于冰雹天气;雷暴大风天气发生时对流有效位能明显小于其他强对流天气类型。可见,WRF中尺度模式中的T-Log P预报图对沈阳地区强对流天气的预报具有一定的指导意义。  相似文献   

4.
利用陕西省99个国家级气象站逐小时降水量资料,分析了2005—2018年5—10月陕西短时强降水时空分布特征,结果表明:(1)2005—2018年陕西极值雨强呈振荡减小趋势,7月出现的强降水累计频次最多,而8月极值雨强最大;短时强降水主要发生在午后到夜间,日变化呈单峰分布,强降水频次峰值出现在17—00时,但极值雨强易出现在22—00时。(2)陕南为陕西短时强降水高发区,极值雨强可达40~80 mm/h,镇巴、平利雨强可达90 mm/h;榆林北部特别是西北部短时强降水日数少,极值雨强小,最大不超过50 mm/h;关中平原地区短时强降水日数少,但极值强,最大可达1015 mm/h。5—10月陕西各地区短时强降水日、极值雨强有明显月际差异,7—8月短时强降水出现的范围广,日数多,强度大;5、6和9月范围、日数及强度均较小。(3)陕西各区域短时强降水日变化差异明显,陕北西部、关中西部呈单峰型,陕北东部、关中东部双峰明显,陕南日变化相对较小。陕西极值雨强主要出现在17—23时,关中东部、安康极值雨强多出现在19时,商洛极值雨强多出现在18时。  相似文献   

5.
该文利用2005-2014年丰都县地面天气、探空数据、NCEP 1°×1°FNL再分析资料等,对丰都地区冰雹、雷暴大风、短时强降水这3类强对流天气特征进行统计分析,得出这3类强对流天气的时空分布特征,并从天气个例出发,利用实况资料对强对流天气的差异进行分析,为强对流天气的预警预报提供参考。得到如下结果:短时强降水通常出现在5-9月,大风通常出现在5—8月,冰雹通常出现南部的七跃山脉和北部的蒋家山和黄草山脉附近~([1]),2005—2014年间共出现了7次,3—8月均有发生。通过计算3种强对流天气环境场参量,归纳出3种物理量参数的差异:大气可降水量、AT500-T850,K指数、抬升指数(LI)、相对湿度、散度场分布等在冰雹、短时强降水和大风天气中有明显的差异,冰雹和短时强降水的AT500-T850相差了近5℃,大风天气的值介于冰雹和短时强降水之间。大气可降水量分布上,短时强降水的大气可降水量(PW)平均值为58 mm,比冰雹值大约多了10 mm,比大风值多了14 mm。短时强降水出现时几乎整层都是处于饱和的状态,冰雹和大风天气几乎只在中低层有较饱和的水汽,而高层的相对湿度平均值在40%~50%左右。对流指数方面,K指数和LI指数都很好的指示了强对流天气的发生,K指数在短时强降水发生时其平均值在39.8℃左右,较冰雹和大风分别高1.6℃和3℃。短时强降水出现环流位置大多位于600 hPa以下,而冰雹则在300 hPa左右,大风在400 hPa左右。  相似文献   

6.
支树林  李婕  陈娟 《气象》2018,44(2):222-232
选取2004—2014年江西省11个ADTD雷电探测定位组网系统所得云地闪探测数据、省内多普勒雷达、探空和自动站资料,并结合重要天气报,将此11年的强对流天气分成短时强降水、有短时强降水伴随的雷雹大风和冰雹(以下简称风雹)和无短时强降水伴随的风雹这三种主要类型,分析它们发生前后的地闪活动特征及其与雷达回波的关系,结果发现,(1)江西省短时强降水、雷暴大风和冰雹分别主要发生在5—8、7—8月和3月;仅发生短时强降水时的站次远多于发生风雹天气时;除早春和盛夏无短时强降水伴随的雷暴大风发生站次较多外,风雹天气常与短时强降水相伴发生。(2)仅有短时强降水天气发生时,其站点地理位置越偏北、小时雨量越大,对应的地闪活动就越剧烈。不同小时雨量对应的地闪数存在较明显的季节性差异,表现为3、4月地闪数以小时雨量为50~55mm时最多;5—7月地闪数随着小时雨量增大总体呈增多趋势,尤以小时雨量为55~60mm时最多;8—9月则以小时雨量为40~45mm时最多。(3)就无短时强降水伴随的风雹天气而言,在3—5月雷暴大风和冰雹发生前30min内的地闪数差异不大,但平均电流强度后者大于前者;在6—9月雷暴大风发生前30min内的地闪数则为冰雹发生前的2~4倍,平均电流强度前者大于后者;该类风雹发生前的地闪数多于仅有短时强降水发生前,正地闪的平均电流强度前者也略强。(4)有短时强降水伴随的风雹发生前的平均正地闪数以8月为最多,而负地闪数则在6月最多;冰雹发生前1h内的地闪数随季节变化不大,而雷暴大风发生前的地闪数存在季节差异,夏季多于春季;另外冰雹的地闪数与冰雹直径存在较好的正相关性。(5)3—8月,有短时强降水伴随的风雹地闪数远多于无短时强降水伴随时;其平均电流强度前者大于后者;该类风雹天气发生前,地闪平均电流强度随季节呈先增大后减小的趋势,而无短时强降水伴随的风雹天气则无此特点。(6)强对流天气发生前,较强回波出现前的负地闪活动远比正地闪活跃,但其电流强度弱于正地闪;45dBz以上回波伸展高度越高,伴随的地闪数也越多,但其平均电流强度变化不明显。  相似文献   

7.
利用1971—2003年辽宁省53个地面国家级气象站降水自记纸记录的经数字信息化处理后的逐小时降水量数据和2004—2014年自动气象站的降水观测资料,分析了4—10月辽宁省短时强降水的时空变化特征。结果表明:1971—2014年辽宁省短时强降水的发生次数与年降水总量分布对应,均呈东部地区多、西部地区少的分布特征,与辽宁地区的地形和低空西南急流的风向等气候特征密切联系。1971—2014年辽宁地区年平均短时强降水发生次数为1.5—3.5次/a,并呈剧烈的振荡变化,短时强降水发生次数与辽宁省旱涝变化具有较好的对应关系。7月和8月辽宁地区短时强降水发生最多,辽宁省东部的丹东地区短时强降水发生次数明显偏多;6—8月旬短时强降水发生次数呈先增加后减少的变化,7月下旬短时强降水发生次数达到峰值,辽宁地区不同地域短时强降水发生次数的变化趋势也不同。受辽宁地区地形和低空急流的日变化影响,辽宁地区短时强降水发生次数的日变化也具有明显的地域性,辽宁省北部和最西部地区短时强降水发生次数的日变化不明显;辽宁省南部地区短时强降水多出现在后半夜至早晨,其他地区短时强降水多出现在下午。  相似文献   

8.
利用1970—2019年庆阳市8个国家观测站的常规观测资料、联防记录、SRTMDEMUTM 90 m分辨率数字高程和归一化植被指数(NDVI)数据,对雷暴、冰雹和雷暴大风3种强对流天气的气候特征进行对比分析。结果表明:庆阳市不同类型强对流天气的空间分布差异明显,雷暴东南部多,中、西部少。冰雹西北、东南部多中部少;雷暴大风则是中部多,东、西部少。不同强对流天气受下垫面的影响不同,冰雹的空间分布主要与海拔高度有关,两者呈显著的正相关关系,而雷暴大风则与NDVI呈显著的反相关关系。近50年3类强对流天气的范围和日数的年际变化整体呈减少趋势,尤其是21世纪以来减少趋势显著,并先后发生了显著的减少突变。雷暴大风的突变较早,发生在20世纪80年代中期,而雷暴和冰雹的突变较迟,发生于90年代中期前后;月变化基本呈“单峰型”特征,其中雷暴大风的平均日数出现最早为5月,但其平均站数峰值出现在7月;冰雹平均日数和站次的峰值均出现在6月,雷暴大风的峰值出现在7月;日变化呈“午后”型特征,14—19时最频发;白天时段的对流频率是夜间的2倍以上,夜间的对流主要集中在20—22时。  相似文献   

9.
利用2005-2016年青海高原地面观测、灾情和卫星云图等资料,对青海高原致灾性对流天气进行筛选和分类,在此基础上分析了各类致灾性对流天气的时空分布特征及与地形的关系。结果表明:(1)青海高原致灾性对流主要有雷暴、短时强降水、冰雹以及混合类四种,集中分布于高原东部。(2)地形对致灾性对流的落区、频次和强度起关键作用。雷暴多产生于山区,短时强降水和冰雹主要产生在迎风坡、河谷和地势较开阔的低地。其中,青东农区以混合类和冰雹居多,青南牧区以混合类居多,环湖与祁连地区和柴达木盆地以短时强降水居多。(3)近12 a青海高原致灾性对流整体呈波动式减少,2005-2010年(前期)致灾性对流日数和次数较多,2011-2016年(后期)显著减少,但不同类型年际变化特征略有差异。其中,冰雹和雷暴日数前期较大,后期显著减少;混合类和短时强降水日数无明显变化趋势,但前者年际波动幅度较后者大。(4)致灾性对流主要产生于5-9月,各类型均呈现典型的单峰型月分布,混合类和冰雹日数及次数的峰值均在8月,雷暴日数和次数的峰值均在6月,而短时强降水日数和次数的峰值分别在8月、7月。(5)致灾性对流集中产生于13:00至次日01:00,高峰时段(16:00-20:00)以冰雹和混合类居多,而夜间时段以短时强降水居多。  相似文献   

10.
气象探测试飞是以雷暴或强降水等为典型目标开展机载气象雷达探测性能鉴定的试飞。利用陕西省1991—2010年和阎良机场1996—2010年地面气象观测资料,统计分析了陕西中北部地区和阎良机场雷暴天气特征。结果表明:陕西中北部及阎良机场雷暴集中在6—8月;阎良机场地处雷暴少发的关中地区,且超过95%的雷暴由周边地区发展侵入。对照气象探测试飞要求发现,陕西中北部有充裕的气象探测试飞天气条件;以阎良机场为试飞基地,在陕西中北部地区实施气象探测试飞是适宜的。  相似文献   

11.
山东省短时强降水天气的特征分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过分析山东省2007—2010年常规观测资料、山东省区域和国家级自动气象观测站降水观测资料,研究短时强降水天气的时间和地理分布特征,分析短时强降水出现的时间、落区和强度,并对1小时降水量≥100mm的短时特强降水的天气系统进行了分析,结果表明:2007—2010年山东省短时强降水天气一般出现在5—10月,7—8月较多;1小时降水量≥100mm的短时特强降水都发生在7—8月;出现短时强降水天气的时段以午后至傍晚居多,夜间次之,上午最少;当500hPa位于西风槽前和副高边缘,700hPa和850hPa位于西风槽前或存在切变线,地面有冷锋影响时,有可能发生1小时降水量≥100mm的短时特强降水天气。  相似文献   

12.
利用探空资料对2016—2020年咸阳市暖季(4—9月)雷暴大风、短时强降水和冰雹三类强对流天气发生的环境物理量特征进行分析,提炼强对流天气的关键物理量参数及预报指标。结果表明:(1)咸阳雷暴大风的高发期在4—5月,短时强降水和冰雹的高发期在6—8月,三类天气均主要出现在14—20时。(2)K指数、CAPE值、垂直风切变、0 ℃层高度和-20 ℃层高度均有明显的季节变化,相对高的0 ℃层高度、较厚的暖云层厚度以及相对小的中高层温度露点差可以区别短时强降水和其他两种强对流天气类型。(3)雷暴大风和冰雹发生时中低层一般表现出“上干下湿”的层结特征,雷暴大风的下沉对流有效位能相对较大,应超过120 J/kg。冰雹形成除了考虑较大的对流有效位能和深层垂直风切变外,还需要适宜的0 ℃层高度(39~51 km)。短时强降水要求“整层湿”,即500 hPa和850 hPa的温度露点差均较小,同时暖云层厚度应超过35 km。  相似文献   

13.
利用常规观测资料、FY-2G/2E卫星黑体亮温(TBB)资料、多普勒天气雷达资料与ERA-Interim再分析资料,对2016年4月17—18日南岭山脉一次强对流天气过程进行了诊断分析。结果表明:(1)该过程前期,受地面倒槽与辐合线影响出现暖区降水,后期随着地面冷空气侵入配合低空切变线与高空槽东移南压迅速转变为锋面降水,强降水落区与南岭山脉走向一致,大暴雨由多个中尺度对流系统(MCS)移入和有利地形作用造成;大冰雹、雷暴大风主要出现在暖区降水时段,暖区短时强降水以高质心降水为主,锋面越山之后强天气主要为低质心短时强降水,雷暴大风和冰雹较少出现。(2)雷达回波图上中层径向辐合的出现,对雷暴大风具有预警参考意义;中气旋、高垂直累积液态水含量(VIL)、回波悬垂、有界弱回波等回波特征对提前预警大冰雹有一定的指示作用。(3)不同类型强天气发生的大气层结条件存在差异,上层干区深厚、低层湿度条件较好有利于产生大冰雹,大的0—6 km垂直风切变有利于冰雹增长;大的下沉对流有效位能(DCAPE)是预报雷暴大风的一个参考指标;整层温度露点差和DCAPE小是判断只出现短时强降水的参考依据。(4)南岭及其附近地区"喇叭口"地形和迎风坡地形有利于低层气流辐合触发对流,造成暴雨多发和降水时间延长,南岭背风坡的锋生作用使南岭山脉南麓出现雷暴大风、冰雹等天气的可能性增大。  相似文献   

14.
统计内蒙古地区2011—2014年汛期短时强降水、冰雹、大风强对流天气的基础上,利用T6391°×1°逐3 h的数值模式产品计算物理量,选取与强对流天气相关性较好的敏感对流参数作为预报因子,通过权重分析建立未来0~12 h强对流天气及落区的潜势预报方程,并确定判别不同强对流天气的阈值。通过对2013年8月进行的预报试验结果表明:发生强对流天气的平均TS评分为0.35;不发生强对流天气的平均TS评分为0.51;3种强对流天气预报中对冰雹预报效果不理想,但对大风及短时强降水预报效果好。  相似文献   

15.
国家级强对流天气分类预报检验分析   总被引:16,自引:7,他引:9  
预报产品的客观检验是记录、考量各种预报业务质量,促进预报水平提高的重要手段,也是整个天气预报过程中的重要环节。本文采用"点对面"Threat Score(TS)、漏报率、空报率等客观指标首次对2010—2015年4—9月国家级强对流天气预报中雷暴、短时强降雨以及雷暴大风和冰雹等分类预报进行了检验。同时,本文也对强对流天气落区分类预报客观检验存在的问题以及未来发展进行了讨论。检验结果表明:过去6年间,6~24 h时效预报,雷暴TS评分为0.22~0.34,短时强降水为0.18~0.24,雷暴大风和冰雹为0.01~0.07;48、72 h时效预报、雷暴TS评分为0.30~0.40,强对流天气TS评分为0.16~0.23,除雷暴预报TS评分在2012—2013年有所回落外,其他类别的强对流天气预报总体上TS评分呈上升趋势,雷暴大风和冰雹预报评分明显低于其他两个类别。雷暴空报率是漏报率的2~3倍,短时强降水漏报率与空报率接近,雷暴大风和冰雹天气漏报率和空报率都在0.8以上。与美国风暴预报中心(SPC)2000—2010年定期发布的1 d对流展望产品检验结果比较,强天气预报中心雷暴和短时强降水落区预报TS评分较高,雷暴大风和冰雹评分较低。典型个例预报检验结果表明,系统性大范围的风雹天气可预报性较强,评分要显著高于平均预报水平;对于非过程性的、分散的风雹天气,预报难度大,TS评分低。  相似文献   

16.
利用1970—2014年山西省岢岚地区地面雷暴观测资料及NCEP再分析资料,统计分析岢岚地区雷暴的气候特征,并研究雷暴严重年6—8月平均大气环流和对流稳定性特征。结果表明:(1)1970—2014年山西岢岚地区雷暴活动具有很强的季节性、时间性特征,主要集中在6—8月(占总数的74.08%)、13:00—21:00(占总数的66.46%);年雷暴日数呈增多趋势,每10 a约增加1.8 d,雷暴初日最早出现于3月25日,终日最晚出现在11月3日,且初、终日的年际差异较大;(2)小波分析结果显示,近45 a岢岚地区年雷暴日数具有明显的2.457 a和4.1322 a周期变化特征;(3)多雷暴年,岢岚地区位于500 h Pa平均位势高度及距平场槽底,而少雷暴年则位于槽后脊前;(4)多雷暴年的CAPE值为229.70 J·kg-1,是少雷暴年的2.0191倍,多雷暴年的K指数值达31.6℃,比少雷暴年大2.83℃,表明多雷暴年大气的不稳定性程度更高。  相似文献   

17.
利用2007—2015年济南市区及历城区自动气象观测站的逐小时降水量资料,以及常规高空、地面观测资料,统计了198次短时强降水过程的范围和强度特征,年际、月际变化特征,按照短时强降水发生时的天气形势和影响系统,分为切变线型、低槽冷锋型、西风槽型、冷涡型、台风外围型及无系统型6类,并分析了不同类型和不同范围短时强降水的关键环境参量。研究表明:短时强降水的强度与范围有较好的相关性,7月中旬—8月中旬出现强降水的次数最多;切变线型短时强降水发生范围与强度分布最广,7、8月的低槽冷锋型过程极易造成大范围高强度降水;地面露点(Td)、850 hPa假相当位温(θse)、对流有效位能(CAPE)以及暖云层厚度能较好地区分不同范围的短时强降水过程。在天气分型的基础上,结合不同降水范围和不同降水类型环境参量箱线图与阈值表,可为济南市区短时强降水的预报提供有价值的参考。   相似文献   

18.
大连地区短时强降水天气特征及预报指标研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用2004—2013年4—10月大连地区7个气象站和249个自动气象站逐小时降水观测数据及常规气象观测数据,对大连地区短时强降水的时空分布特征及气候特征、演变趋势和环流背景进行了分析,并建立了强降水天气预报指标。结果表明:2004—2013年大连地区各气象站短时强降水年平均发生次数为2.2—2.8次,南部和东部地区短时强降水年平均发生次数呈略增多的趋势,中部和西北部地区短时强降水年平均发生次数变化较小,中北部地区短时强降水年平均发生次数呈略下降的趋势。大连地区短时强降水最早出现在4月,最晚出现在10月,7—8月为短时强降水集中出现的月份,强降水多出现在02—10时。短时强降水发生次数具有明显的区域分布特征,由东部向中部和西部呈递减的趋势,大连东北部地区短时强降水发生次数最多,南部地区次之,西北部瓦房店地区短时强降水发生次数最少;其中7月北部地区短时强降水发生次数最多,8月东部地区短时强降水发生次数最多,其他月份短时强降水发生次数较少,说明大连地区短时强降水发生分散性较强。925hPa与850hPa平均比湿、700hPa温度露点差、850hPa与500hPa温度差平均值、K指数平均值、0℃层平均高度及暖云层平均厚度等参数阈值可用于短时强降水实际预报业务中,可为大连地区强降水预报提供参考。  相似文献   

19.
利用江西省89个测站1998—2013年汛期(3—9月)逐小时降水量资料,定义局地短时强降水过程,并对局地短时强降水的时空间分布进行了分析;利用常规观测资料基于天气学方法,对局地短时强降水进行天气学分类,统计了不同类型短时强降水的时空分布特征。结果表明:1)江西省汛期局地短时强降水天气主要集中在5—8月,8月出现的次数最频繁。局地短时强降水集中出现在武夷山以东的鹰潭和上饶南部、抚州东部;其次是在九岭山脉以南的宜春北部到南昌一带及环鄱阳湖地区,以及罗霄山脉以东的吉安西南部和赣州西部。2)4—8月局地短时强降水过程呈逐月增多趋势。4月的空间分布为东北多、西南少,集中在江西省北部和中东部;5月强降水高频带明显南移;6月与4月很相似但更为集中;7月,上饶东北部、景德镇、赣州市区的短时强降水逐渐增多;8月,除了江西省最北部和最南部外,全省出现强降水的概率比较均匀。3)根据影响系统的不同,将局地短时强降水分为4类。其中,低槽类出现最多,占50.3%,热带系统类占23.0%,副热带高压控制类占13.7%,副热带高压边缘类占9.9%。  相似文献   

20.
利用河池地面观测站1990—2011年逐小时雨量资料,统计了河池市短时强降水的分布特征;通过普查历史天气个例,分析产生短时强降水天气过程主要环流特征,并对其进行初步分型。通过分析环境场的物理特征,找出短时强降水与冰雹天气的主要差异,对提高预报服务质量具有一定的意义。  相似文献   

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