几种Q矢量的比较

利用1991-07-05T20—06T20一次江淮梅雨锋暴雨过程实况资料,结合地面降水分布,从定性(矢量场,即Q)、定量(散度场,即2∇·Q)的角度细致、具体地比较分析了准地转Q矢量、半地转Q矢量、非地转Q矢量及湿Q矢量的诊断特性。结果表明:半地转Q矢量诊断能力优越于准地转Q矢量。非地转Q矢量、湿Q矢量诊断能力明显优越于准地转Q矢量、半地转Q矢量。准地转Q矢量诊断能力最差;从定性的角度分析,非地转Q矢量与湿Q矢量诊断能力相差不大。但进一步定量分析发现,在整个梅雨锋暴雨过程中,湿Q矢量的诊断能力大于其他Q矢量;700hPa高度上各Q矢量的矢量、散度辐合区较其在850hPa和500hPa上对降水反映更好,尤其是700hPa湿Q矢量散度辐合区与降水区有非常好的对应关系。     

梅雨锋暴雨的Q矢量定性分析

本文利用1991年7月5日20时－6日20时一次江淮梅雨锋暴雨过程实部资料，结合地面降水分析，定性地比较分析了准地转Q矢量、半地转Q矢量及湿Q矢量的诊断特性。结果表明，半地转Q矢量比准地转Q矢量优越。非地转Q矢量与湿Q矢量相差不大，都明显比半地转Q矢量及准地转Q矢量优越。准地转Q矢量表现最差；700hPa各Q矢量的辐合场较各自在850hPa及500hPa的相应场对降水的反映更好，尤其是700hPa非地转Q矢量及湿Q矢量辐合场与同时刻地面降水的发生有很好的对应关系；与降水对应的Q矢量的辐合场基本位于槽前及气旋的中、前方，这对台站实际业务预报工作有参考价值。     

定量分析几种Q矢量

结合1991年7月5日20:00～6日20:00一次典型的江淮梅雨锋暴雨过程，从台站实际业务工作需要考虑，细致、具体地比较分析了850 hPa、700 hPa及500 hPa 3个层次的准地转 Q 矢量散度场、半地转 Q 矢量散度场、非地转 Q 矢量散度场及湿 Q 矢量散度场与相应时刻地面降水场对应关系的差异，同时还针对每一种 Q 矢量，将其在850 hPa、700 hPa及500 hPa 3个层次的散度场对同时刻降水场的反映能力进行了比较。在定量比较的基础上，得到了对4种 Q 矢量诊断特性的具体认识:（1）在整个梅雨锋暴雨过程中，3个层次的半地转 Q 矢量散度场及准地转 Q 矢量散度场对雨区的反映能力较小，而非地转 Q 矢量的散度场和湿 Q 矢量的散度场对雨区的反映能力明显较前二者大，尤其是湿 Q 矢量散度场在每个层次的诊断能力基本都大于相应层次的其它 Q 矢量的散度场。（2）对于每一种 Q 矢量而言，基本都是在700 hPa的散度场与雨区的对应关系好于各自在850 hPa和500 hPa的散度场，尤其是700 hPa湿 Q 矢量散度辐合场对同时刻梅雨锋暴雨的强度及落区都有很好的指示作用。最后，基于理论的角度对各 Q 矢量的诊断特性进行了较为深入地探讨和比较分析，明确地指出了4种 Q 矢量存在理论前提上的差异。     

非地转湿Q矢量的改进及其应用

在完全考虑非绝热加热项作用的前提下,从原始方程出发,推导出改进后的非地转湿Q矢量(Qq),以及用其散度作强迫项的ω方程,将其应用于一次梅雨锋暴雨诊断分析,结果表明:改进后的非地转湿Q矢量对同时刻地面降水的反映能力较岳彩军改进的湿Q矢量(QM)、原非地转湿Q矢量(Q*)、非地转Q矢量(Q#)有显著的提高;在整个梅雨锋暴雨过程中,500 hPa高度上的Qq矢量散度辐合场的辐合强度及其辐合中心位置对同时刻的降水强度及雨区位置有非常好的指示作用;Qq矢量的垂直分布揭示了次级环流的方向和强弱,暴雨位于次级环流的上升支附近.     

应用湿Q矢量诊断梅雨锋暴雨

利用湿Q矢量，结合改进的MM4（MMM4）模式模拟输的加密资料，细致地诊断分析了1991－07－05T20－06T20一次典型的江淮梅雨锋暴雨过程，结果表明：湿Q矢量散度辐合场随高度向倾斜；在梅雨锋暴雨发展，衰亡阶段，湿Q矢量散度散，合场在垂直方向上主要呈现出了相间分布的特点；从湿Q矢量散度辐合场这个角度探讨了梅雨锋暴雨的内在机理，并给出了梅雨锋暴雨具体预后的新思路。     

湿Q矢量散度场与ω场的比较

结合1991年7月5日20时至6日20时一次典型的江淮梅雨锋暴雨过程实况资料，系统、细致地比较分析了实时分析的湿Q矢量散度场与同时次改进后的MM4（MMM4）模式实时分析输出场之间的差异。结果表明：在整个梅雨锋暴雨过程中，湿Q矢量散度辐合场与同时刻地面雨区之间的对应关系较ω场优越；700hPa湿Q矢量散度辐合区对同时刻地面降水场有指示作用，尤其在梅雨的发展阶段及强盛时期，它对实际降水的落区及强度指示作用更为明显：MMM4模式中关于垂直速度计算的方法方案有待进一步改进。     

湿Q矢量在陕西大暴雨过程中的应用研究

利用非地转湿Q矢量,结合MM 5模式模拟输出结果,诊断分析了2002年6月8—9日发生在陕西及四川北部的一次大暴雨过程。结果表明:非地转湿Q矢量散度辐合区对应垂直上升运动,辐散区对应下沉运动;非地转湿Q矢量散度辐合区及辐合强度对暴雨的落区和强弱有很好的指示意义,非地转湿Q矢量散度辐合中心基本上是强降水中心,辐合愈强降水愈强。非地转湿Q矢量锋生函数场与暴雨的落区和强度也对应很好。     

完全Q矢量的引入及其诊断分析

参照准地转Q矢量推导，考虑天气系统发展的主要热力强迫因子－非绝热加热作用，引出考虑非绝热效应的完全Q矢量的概念，并应用于实例分析。结果表明，完全Q矢量能较清楚地揭示暴雨天气系统的演变；考虑了湿过程的完全Q矢量在暴雨的诊断过程中显示了更大的优越性；定性而言，完全Q矢量散度的辐合中心或辐合线、散度场和锋生函数场有助于确定暴雨的落区，暴雨区正好落在低层完全Q矢量散度场辐合中心和锋生函数场正值中心之间；定量而言，低层完全Q矢量散度场辐合中心和锋生函数场正值中心大小对暴雨强度有显著的指示作用。因而在暴雨的诊断和预报过程中完全Q矢量散度和锋生函数是两个重要的参数。     

改进的湿Q矢量分析方法及梅雨锋暴雨形成机制

利用实测暴雨资料,结合改进的MM4(MMM4)模式模拟输出的加密资料,分别利用改进的湿Q矢量(记为Q*)及改进的湿Q矢量分解(Partitioning),诊断分析了1991年7月5日20:00~6日20:00一次典型的江淮梅雨锋暴雨过程。结果表明,600hPaQ*矢量散度辐合区对同时刻地面降水的强度、落区及不均匀性有很好的指示作用。在整个梅雨锋暴雨过程中,Q*矢量散度辐散、辐合在垂直方向上是相间分布的,它所激发的次级环流可能是诱发梅雨锋暴雨产生的重要因素。进一步研究表明,改进的湿Q矢量分解比“总”Q*矢量更具有诊断意义,可将梅雨锋暴雨的垂直运动场进行有意义的尺度分离,更有利于梅雨锋暴雨的潜在物理机制的评估。在梅雨锋暴雨的不同阶段,对于垂直运动场而言,不同尺度的Q*矢量散度辐合场的强迫作用不同,有主、次之分。基于上述诊断分析结果,本文进而提出梅雨锋暴雨形成的可能物理机制,并给出其概念模式:由于初始大气中大尺度的水汽及垂直运动场的空间分布不均匀,从而造成了大尺度Q*矢量散度辐合,激发出次级环流,进而引发了中尺度Q*矢量散度辐合场的产生,最终产生次级环流,直接导致梅雨锋暴雨的发生。     

Q矢量的改进与完善

在完全考虑非绝热加热项潜热作用的前提下，从原始方程出发，推导出改进后的湿Q矢量(以下记为Q^M)的表达式以及用其散度作强迫项的ω方程，并结合一次梅雨锋暴雨天气过程将改进前、后的湿Q矢量诊断能力进行比较，结果发现：(1)改进后的湿Q矢量对同时刻的地面降水的反映能力较原湿Q矢量(Q^*)有显著的提高。(2)在整个梅雨锋暴雨过程中，600hPa高度上的改进后的湿Q矢量散度辐合场的辐合强度及其辐合中心的位置对同时刻的地面实际降水的强度及雨区位置都有非常好的指示作用。     

不同初始场对一次西北地区暴雨影响的数值模拟研究

利用WRF3.8.1模式研究了GRAPESGFS、FNL和ERA-interim三种资料形成的不同初始场对2017年8月6-7日西北地区一次暴雨过程模拟结果的影响。此次暴雨是由于南亚高压和高空急流的加强,副热带高压西伸北抬,偏东风低空急流和低空切变线的发生发展造成;三种资料中只有GRAPESGFS资料中可以分析出偏东风低空急流,这可能是导致模拟的降水分布出现差异的主要影响系统。以三种资料作为初始场模拟的环流演变特征在中低层具有一定的差异,500 hPa层GRAPESGFS资料的模拟结果在甘肃中南部地区为一深槽,FNL资料的为一尺度较小的闭合低压,而ERA-interim资料模拟的低值系统不明显;三种资料均可以模拟出700 hPa偏东风低空急流和气旋式环流,强度略有差异。三种资料形成的初始场模拟的降水分布特征方面差异明显,从强降水中心位置和区域平均降水率变化特征来看,FNL资料形成的初始场模拟效果最好;从TS评分等评估指标来看,GRAPESGFS资料形成的初始场模拟效果最好,但是20 mm量级以下空报率相对较大;ERA-interim资料的模拟效果最差。     

近30年六盘山东与西坡降水及空中水汽条件差异特征分析

利用1989—2018年欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的ERA-Interim高时空分辨率(0.125°×0.125°)再分析资料以及气象站降水观测资料,对六盘山区近30年东坡与西坡降水及空中水汽条件差异特征进行诊断分析。结果表明:①近30年六盘山区大气可降水量、700hPa比湿、水汽通量与降水量空间分布特征较为一致,呈东高西低、南大北小的特征。②六盘山区的水汽主要来源于低层孟加拉湾、南海及印度洋暖湿气流的水汽输送。③六盘山区的水汽输送特征表现为700hPa和750hPa以西南风水汽输送为主导,750hPa以下六盘山东侧为东南风迎风坡,受地形强迫的影响,东南暖湿气流在东坡抬升。④六盘山系东坡存在高层辐散、低层辐合或弱辐散的动力场配置,加之地形、东亚季风与天气系统之间相互作用的共同影响,造成六盘山区降水及空中水汽条件呈东高西低的分布特征。初步的研究结果可揭示区域空中水汽条件的分布特征,为该地云水资源开发提供可参考性依据。     

1991年7月初江淮地区特大暴雨中不同尺度天气系统分析

利用水平平滑滤波方法对不同等压面上大尺度场的分析结果表明：在1991年7月1日—5日的暴雨过程中，从高层到低层青藏高原北部有一急流中心，急流中心位于40°N附近。和这次暴雨过程直接对应的急流中心位于29°N附近。1－5日这两个急流中心均稳定少动且中心风速比常年大。大范围降水区中的强暴雨中心和中低层的流场、风场辐合区以及扰动低压中心吻合较好。低层等压面上大中尺度系统相互作用项的区域平均值对700hPa中尺度系统发展的贡献最大。高层200hPa和中层500hPa贡献数值接近，高中低层大尺度系统相互作用项对700hPa中尺度系统发展的贡献具有同步性。     

Nudging方法对中国西北强降水过程的模拟试验研究

通过在WRF(Weather Research and Forecasting)模式中运用松弛逼近方法(Nudging)同化NCEP-FNL资料,对中国西北地区夏季3次对流降水过程进行了模拟试验,检验了模式运用谱逼近(Spectral Nudging,SN)和格点逼近(Grid Nudging,GN)方案后对研究区域内降水过程的模拟性能。结果表明:SN和GN试验相对于控制试验,模拟的降水结果更接近于站点观测。在降水落区和量级的模拟效果上都有显著提高,且SN试验所得结果优于GN试验。通过分析两个同化试验在降水时段的基本要素场(湿度、温度和风速)变化,在近地面层,GN试验模拟的风速和温度较SN试验更接近观测;但700 hPa上,SN试验中风速、风向、温度、湿度的增量场变化及分布同降水的模拟结果存在较好的对应关系。最后,从物理诊断量—水汽通量散度的空间垂直变化来看,SN试验中600 hPa和700 hPa的水汽通量散度的正负分布有效调节降水的空间分布,更逼近观测。因此700 hPa的物理量场变量增量是降水模拟效果改善的主要原因之一。     

连云港市冬季降水天气过程对比分析

对连云港市近5 a冬季45个不同形态降水样本统计分析基础之上,利用常规天气图、物理量场以及新一代天气雷达资料,对发生在2007年冬季的三次不同形态(纯雨、雨夹雪、纯雪)降水天气过程进行了对比分析,归纳了冬季降水在物理量场及多普勒天气雷达图上的基本特征,总结了对降水形态预报具有指示意义的关键因子,同时探讨了连云港市冬季降水形态的预报着眼点,结果表明:降水区上空温度700 hPa是否低于-3 ℃、850 hPa是否低于0 ℃和地面温度是否小于3 ℃,以及雷达回波强度图上是否出现零度层亮带等,都可作为判断降水形态的重要指标.     

华南春季降水纬向非均匀分布及异常年大气环流特征分析

对1951—2007年华南地区18站春季（3—5月）降水进行EOF分析,发现华南春季降水的空间分布具有全区一致性、东西反位相、南北反位相及东北—西南反位相等特点。第二特征向量主要反映了华南春季降水的纬向非均匀分布特征,据此将华南春季降水型分为西涝东旱型和西旱东涝型,并利用NCEP再分析资料对春季降水的纬向分布异常年的大气环流背景特征进行了研究。结果发现：在西涝东旱年,华南西北部存在海平面气压场和高度场的正异常中心,有利于冷空气的南下,而该正异常中心的南部出现负异常,华南东部及其东部海面上呈现范围较大的气压场和高度场正异常,华南西部盛行东南风异常,华南东部存在东北风距平,风场和水汽输送场在华南西部表现为异常辐合,在华南东部表现为异常辐散,因此造成了华南西部降水的偏多和东部降水的偏少。同时,850 hPa涡度场、200 hPa散度场、850 hPa垂直速度场和1000 hPa温度场也均呈现出有利于华南西部降水增多和东部降水减少的环流形势。在西旱东涝年,情况基本相反。     

冀中南一次春季雨雪过程诊断与预报技术分析

利用常规观测资料、自动站资料、雷达及NCEP 1°×1°资料,在诊断2013年4月19日河北省一次回流多相态降水过程成因的基础上,总结了降雪漏报的原因。结果表明:冀中南降水区位于700hPa切变线南侧、700 hPa西南低空急流与850 hPa东北风急流交汇处,暖湿空气在冷垫上爬升和急流的次级环流为降水提供了动力条件,低空急流为降水提供了水汽条件。整层大气可降水量及变化可作为降水预报的重要参考。对比分析雨区和雪区的温度廓线发现:通过温度平流分析温度的垂直分布和演变比单独分析温度特性层高度对于辨别降水相态更为可靠,而雷达风廓线资料可作为识别冷暖平流进而辨别大气温度层结变化的有益补充。本次降水相态预报出现偏差的主要原因是对温度垂直分布和演变判断不够准确。