地面稠密观测资料在强对流天气监测预警中的研究进展

综述国内外数篇论文,从强对流天气监测、预报预警、模式同化3个方面总结分析了近年来地面稠密观测资料的应用与优劣之处。综述表明:地面加密自动站、风廓线雷达、地基GPS、雨滴谱仪等多种观测仪器组成的地面稠密观测网具有时间尺度密集、覆盖面积广泛、能捕捉较多细微变化的优势,通过该观测网所得数据总结出的一系列指示性指标在强对流监测预警中具有重要的指示意义。但因中国地形天气情况复杂多变、数据缺失、仪器造价昂贵等问题,导致该观测网所得指示性指标不能适用于中国全境,应根据该观测网数据分析总结适应本地的预报指标。     

盛夏苏北地区一次飑线过程的数值模拟研究

对一次盛夏苏北飑线过程采用区域三重嵌套WRF模式进行了数值模拟和结果分析,给出了飑线径向剖面的概念模型图。结果表明:模拟的飑线与实际飑线非常接近,两者具有相同的性质和特点,利用模拟的线状强降水带及其降水强度来确定模拟飑线的位置和强度是可行的。飑线成熟期,飑线处存在强辐合区、强垂直上升运动区以及假相当位温的高值区,三者均呈柱状向上伸展;飑线前方(飑线移动的方向),低层有位温高值的入流,为飑线带入大量水汽和能量,后方低层有浅薄入流;飑线过境时地面风向发生急剧变化;飑线中层位温值大致不变呈中性层结,这与对流凝结潜热释放有关。该飑线过程可大体看成是假绝热过程,并具有重力波的非平衡性质,其生成演变中存在多尺度的相互作用。     

不同闪电跃增算法在北京地区应用效果对比

基于S波段多普勒天气雷达基数据、北京闪电定位网全闪定位数据和北京地区降雹的人工观测结果,对比分析Gatlin和σ两种闪电跃增算法在不同配置下对北京地区2015—2018年共177次冰雹天气过程的预警效果。结果表明:不同倍数的σ算法预警结果差别很大,2σ（要求当前闪电频数变化率超过之前平均闪电频数变化率两倍标准差）在σ算法中的预警效果最佳;不同N（总闪频数变化率的数量）配置下的Gatlin算法的预警结果差别不大,其中当N=6时的预警效果最佳。2σ算法的命中率、虚警率和临界成功指数分别为80.2%,41.6%和51.1%,N=6的Gatlin算法的相应结果分别为82.5%,62.0%和35.2%。另外,详细分析了一次多单体雷暴过程和一次飑线过程中两种算法的应用情况,结果也表明Gatlin算法比2σ算法的命中率略高,但虚警率偏高很多,临界成功指数偏低。综合Gatlin算法和σ算法对冰雹预报结果评估情况,发现2σ闪电跃增算法更适于对北京冰雹天气的预警,对提升闪电数据在北京地区冰雹预报业务的可用度有一定参考价值。     

利用深度学习融合NWP和多源观测数据的闪电落区短时预报方法

强对流短时预报（2—6 h）具有较大难度。一方面,基于观测数据的外推已基本不可用;另一方面,高分辨率数值模式（High-resolution Numerical Weather Prediction,HNWP）的预报性能有待提升。利用深度学习方法,将卫星、雷达、云-地闪电（简称闪电）等观测数据和高分辨率数值模式预测数据进行融合,得到更有效的闪电落区短时预报结果。基于多源观测数据和高分辨率数值天气预报数据的特性,构建了一个双输入单输出的深度学习语义分割模型（LightningNet-NWP）,使用了包括闪电密度、雷达组合反射率拼图、卫星成像仪6个红外通道,以及GRAPES_3km模式预报的雷达组合反射率等共9个预报因子。深度学习模型使用了编码-解码的经典全卷卷积结构,并使用池化索引共享的方式,尽可能保留不同尺度特征图上的细节特征信息;利用三维卷积层提取观测数据时间和空间上的变化特征。结果表明,LightningNet-NWP能够较好地实现0—6 h的闪电落区预报,具备比单纯使用多源观测数据、高分辨率数值模式预报数据更好的预报结果。深度学习能够有效实现多源观测数据和数值天气预报数据的融合,在2—6 h时效预报效果优于单独使用观测数据或数值天气预报数据;预报时效越长,融合的优势体现得越明显。      

2018年一次罕见早春飑线大风过程演变和机理分析

2018年3月4—5日,华南、江南等地发生了一次大范围强对流过程,发生时间早,落区范围广,多地伴有雷暴大风、冰雹、短时强降水等剧烈对流天气,尤其飑线在江西境内造成了严重大风灾害。基于大气环流和雷达回波发展演变特征,将该次过程分为初始、发展和减弱三个阶段：初始阶段西风槽前西南急流造成的低压倒槽为强对流提供大尺度触发条件;发展阶段对流活动位于槽前暖区中,飑线在江西造成极端大风;入夜后,冷锋南下,对流进入减弱阶段。环境场及对流参数诊断表明江西中北部低层高温高湿,中层干冷,温度垂直递减率大,有利于产生雷暴大风。南昌探空长时间序列分析表明温湿要素气候态异常,与历史同期比,低层明显偏暖偏湿,中层偏干,有利于极端对流天气发生。综合多源观测资料和雷达资料分析中小尺度特征,本次江西飑线过程特点及成因包括：（1）受引导气流和前向传播共同作用,飑线移动速度快。（2）自动站分析显示飑锋后雷暴高压强,与锋前暖低压作用造成强密度流,有利于产生大范围直线型大风;（3）通过对比飑线弓状回波南北段回波结构差异表明,飑线后侧中层干后向入流促使降水粒子相变,剧烈降温形成的强下沉运动(下击暴流)是导致极端大风的主要原因,后部层云区下沉气流增强雷暴高压加之动量下传作用对雷暴大风有增幅作用。     

飑线对定点地形变观测的影响特征与机理——以陕西关中盆地为例

2013年7月31日～8月1日陕西关中盆地爆发了一次强飑线灾害性天气过程,为揭示此次飑线生命史期间对定点地形变观测的影响特征与机理,本文结合多普勒天气雷达和气象资料,系统分析了关中盆地内4个地形变观测数据。结果表明:(1)飑线过境时的短时气压突变是造成定点地形变的主要原因,引起最大的地倾斜和地应变分别达9.70×10~(-3″)和21.02×10~(-9);(2)气压变幅与地形变的弹性响应量具有较好的线性关系,二者持续时间较一致,为2～4h,其中,钻孔体应变的动态气压系数达4.04×10~(-9)/h Pa;(3)宝鸡、乾陵和华阴台对飑线的响应能力较好,西安台则较差;(4)除水管仪外,垂直摆、洞体应变和钻孔体应变等对飑线的响应均较为灵敏。上述结果有助于合理识别和科学推定飑线所导致定点地形变异常变化的物理本质,进而减少实际业务中的误判;同时,还能为定点地形变观测台站的科学选址、仪器的优化布设及不同空间尺度大气负荷模型的实证等提供重要的参考依据。     

2015年4月大气环流和天气分析

2015年4月环流特征如下：极涡为偶极型环流,极涡主体位于格陵兰西侧与加拿大之间,另一中心位于亚洲的东北部;两个极涡中心较常年平均偏低4~8 dagpm,乌拉尔山高压脊偏高8~12 dagpm;副热带高压面积偏大、西脊点偏西,南支槽位置与强度接近常年平均;4月全国平均气温11.6℃,较常年同期（11℃）偏高0.6℃;全国平均降水量43 mm,接近常年同期（44.7 mm）,我国中东部长江以北地区降水偏多,江南、华南降水偏少。4月全国强对流天气过程频发,1—4、19—20和28—29日出现了范围较大的强对流天气。北方地区出现2次沙尘天气。