近20 a塔城地区暖区暴雪环流分型及成因分析

选用2000—2019年11月—次年3月塔城地区7个国家气象观测站逐日降水、温度、常规地面和高空观测资料、美国国家环境预报中心（NCEP）再分析资料,确定近20 a塔城地区暖区暴雪天气过程并进行分析。结果表明：（1） 塔城地区暖区暴雪发生于塔额盆地的塔城站、裕民站和额敏站,塔城站出现频次最多;时间分布上,11月和12月出现暖区暴雪的频次最高,且主要集中在11月中旬—12月上旬,1月次之,2月最少。（2） 塔城地区暖区暴雪分为3类：低槽前部型、横槽底部型和西北急流型,地面低压为西方和西北路径。低槽前部型是最典型的暖区暴雪形势,主要出现在11月—12月上旬,发生在西西伯利亚低槽前部锋区与南支中纬度短波槽汇合区,地面低压为西北路径;横槽底部型主要出现在11月—次年1月,发生在极锋锋区底部偏西气流和中纬度暖湿西南气流汇合的强锋区中,地面低压为西方路径;西北急流型主要出现在11—12月,发生在极锋锋区西北气流中,地面低压为西北路径。（3） 500~300 hPa强西北或偏西急流、700 hPa偏西低空急流、850 hPa暖式切变的叠置区与暖区暴雪落区一致,低槽前部型和西北急流型为锋前暖区产生暴雪,横槽底部型为低压右前部暖锋锋生产生暴雪。（4） 低槽前部型和横槽底部型的水汽均为偏西路径,来自地中海、阿拉伯海的水汽经里海、咸海增强后向暴雪区输送;西北急流型有偏西和西北2条水汽输送路径,来自高纬度巴伦支海的水汽与来自中低纬度里海、咸海、地中海、阿拉伯海的水汽在巴尔喀什湖附近汇合后向暴雪区输送,较强的水汽输送伴随低层明显的水汽辐合,强辐合中心位于850~700 hPa之间。     

昆仑山北麓两次极端暴雨水汽特征对比分析

使用高空、地面观测资料、地面自动站雨量资料和美国国家环境预报中心（NCEP）再分析资料,通过水汽通量诊断分析、后向轨迹模型等方法,分析了昆仑山北麓和田地区2020年5月5-7日（简称“05·06”过程）和2021年6月14-17日（简称“06·15”过程）两次极端暴雨过程的环流形势、中尺度系统、水汽输送和收支特征。结果表明：（1） 两次暴雨过程有共同的特点：影响系统都为中亚低涡,均有来自里海、咸海一带的水汽输送;对流层低层偏东急流作用显著,最强水汽辐合集中在700~850 hPa。（2） 两次暴雨过程也有明显差异：“05·06”过程的南亚高压为带状分布,水汽输送路径为西方和偏东路径,其中西方路径水汽输送最明显,西边界水汽输入贡献占88%;“06·15”过程的南亚高压为双体型,水汽输送路径为北方和偏南路径,水汽来自阿拉伯海和孟加拉湾的偏南气流向北输送,南方路径输送量远远大于其他路径,南边界水汽输入贡献占78%。（3） 和田大气可降水量（PW）增大尤其是超过平均状态时,对强降水出现有指示意义,当PW≥20 mm以上时,可能会出现暴雨或极端暴雨天气。     

中天山北坡春季寒潮型暴雪致灾成因分析

采用NCEP逐日4次1°×1°再分析资料和Micaps常规观测等资料,对2011年4月发生在中天山北坡乌鲁木齐地区寒潮型暴雪过程的致灾天气学成因进行综合分析,着重讨论了强降雪发生所具备的水汽条件、高低空急流等动力耦合机制及温度平流条件。结果表明:在稳定的环流背景下,春季500 h Pa西西伯利亚低槽位置南伸至35°N,使得冷暖空气活跃交绥造成中低层大气斜压性增强,加之天山准静止锋的长时间停滞维持,致使中天山北坡受强锋区的控制而形成持续性雨雪天气。深厚的湿层和持续的水汽辐合为暴雪的产生提供了丰沛的水汽条件;高低空急流配置及正涡度大值区由低层向对流层中层发展,有利于高层气流抽吸辐散、中低层暖湿气流辐合和上升运动的增强,为强降雪天气提供了动力条件;强降雪落区与湿位涡有较好的对应关系。冷暖平流稳定对峙加之低层冷平流侵入之强是造成暴雪持续、增幅和剧烈降温的重要原因之一。     

曲靖“2·6”寒潮诊断分析

2004年2月6日发生在云南省曲靖市的大-暴雪是近年来较强的一次降雪天气过程。现用Micaps实时资料,对2004年2月6日曲靖地区发生大-暴雪时的主要影响系统、垂直速度、散度、水汽通量散度等物理量特征进行分析,发现500hPa图上中高纬为稳定的两槽一脊,这种形势有利于源源不断的冷空气南下;700hPa图上有明显强劲的低空急流,有水汽输送带。大量水汽和不稳定能量,配合高空槽、切变线和低空急流是造成此次降雪的主要因素,其次冷暖空气的交汇是此次降雪过程的必要条件。这些结论的发现为认识和预报曲靖此类天气可提供参考依据。     

一次东北冷涡暴雨的水汽输送特征和位涡分析

通过对2010年7月27~29日吉林省一次较大范围的冷涡暴雨、大暴雨过程进行诊断分析,建立了此类暴雨的天气概念模型：200 hPa呈现“两脊一槽”型,高空急流呈辐散状位于吉林省上空,急流中心最大风速≥60 m/s;500 hPa东北冷涡强烈发展,鄂海阻高稳定维持是此次强降水发生的重要天气系统,中心最大风速≥20 m/s的偏西风急流带横穿吉林省中部;850 hPa风速≥12 m/s的3条急流带在吉林省中东部地区交汇,形成低层辐合、高层辐散的气旋性涡度柱,较强的垂直上升气柱一直向上伸展到500 hPa附近,极有利于对流的发展和强降水的维持。通过计算整层水汽通量与吉林省逐6 h平均降水量的相关矢量场,结果表明：偏西、偏南及偏北3条水汽通道在吉林省中南部汇集是此次强降水发生的重要条件,暴雨落区与整层水汽通量汇合区密切相关,水汽输送以经向(南北方)水汽流入为主。暴雨期间具有较好的动力、热力及能量条件,特别是湿对流有效位能明显偏强,强降水出现在对流有效位能 (CAPE)值由极大值开始下降的过程中。干侵入是激发冷涡发生、发展的动力条件之一,≥1 PVU(位涡单位)的高位涡舌在下降的过程中,同时南移,与中部地区强降水落区自北向南移动相吻合。     

新疆北部小时降雪特征及大暴雪天气影响系统研究

新疆北部是我国降雪高频区之一,随着全球变暖降雪量呈显著增加趋势,对新疆气候产生重要影响,由于观测资料限制对该区域小时降雪研究还未开展,影响降雪精细化预报和服务能力提升。因此,利用新疆天山山区及其以北（以下称“新疆北部”）2012年11月—2021年2月50个国家气象站小时降雪观测资料,分析了冷季（11月—翌年2月）小时降雪特征,并按日降雪量从高到低挑选30个大暴雪过程分析其小时降雪特征、影响系统及典型环流配置。结果表明：（1） 阿勒泰北部、塔城盆地、伊犁河谷为降雪小时数（SHN）高频区,可达200 h·a^-1以上;天山山区SHN高频区为海拔1800~2000 m的中山带,达127.3 h·a^-1,2000 m以上降雪很少。（2） 北疆和天山山区小时降雪量（R）≤1.0 mm·h^-1量级SHN占比分别为91.7%和91.9%,对降雪量贡献分别为70.7%和68.9%,R>1.0 mm·h^-1为小时极端降雪事件,对北疆和天山山区降雪量贡献分别为29.3%和31.1%。（3） 极端暴雪过程平均SHN为25.5 h,平均降雪量为30.7 mm,雪强约为1.2 mm·h^-1,大暴雪过程由长时间降雪导致,降雪持续时间是开展大暴雪研究和进行预报服务的关键点,造成大暴雪过程的影响系统主要有中亚长波槽、中亚低涡、乌拉尔山长波槽和西西伯利亚低涡（槽）,占比分别为30.0%、6.7%、13.3%和50.0%,中纬度长波槽（涡）和北方西西伯利亚低涡（槽）系统各为50.0%。     

1961—2019年乌鲁木齐市暴雪环流分型及其成因分析

利用1961—2019年降雪期乌鲁木齐市5个国家气象站日降水资料、NCEP逐日4次0.25°×0.25°和1°×1°再分析资料,统计分析乌鲁木齐市暴雪特征及大尺度环流形势,归纳出现暴雪的3种典型环流类型,并分别选取典型个例进行诊断和对比分析。结果表明：（1）乌鲁木齐市暴雪发生频率以0.3次·（10a）^-1趋势上升,具有准20 a振荡周期,发生次数最多为3月（40%）,11月次之（32%）。（2）乌鲁木齐市暴雪分为槽前西南气流型、高空槽东移型和强锋区型,强锋区型比例最高但降雪量小,槽前西南气流型持续时间长且降雪量最大,高空槽东移型最少但影响面积更大且雪强更强。（3）乌鲁木齐市暴雪的主要影响系统为300 hPa极锋急流、500 hPa偏西或西南气流、700 hPa低空偏北急流和850 hPa西北气流。（4）形成乌鲁木齐市暴雪的机制为低层偏北气流遇山堆积迫使暖湿空气抬升形成“冷垫”,并与500 hPa以上西南气流形成强垂直风切变和深厚的锋生区,但因三类过程强锋生维持时间和锋面斜率与伸展高度的不同使产生暴雪的原因有明显差异。（5）暴雪的水汽输送主要为西南、偏西和西北路径,...     

低纬高原地区2次强寒潮过程对比分析

通过对云南2次强寒潮过程进行对比分析,结果表明:横槽型和北脊南槽型是2次过程的主要中高纬环流形势;横槽型造成的降温范围更广,强度更强,持续时间更强,但降雪除了很大程度受制于冷空气外,还受到水汽和动力抬升条件的影响;北脊南槽型冷空气相对横槽型弱一些,但当配合强盛的南支槽,高原切变线,及高低空急流耦合作用下导致了暴雨强降雪天气; 2次强降雪过程云南西侧都有充沛的水汽输送,水汽通量的增大是云南强降雪的必备条件;中低层来自孟加拉湾的暖湿气流在云南南部形成能量积集区和强烈的水汽辐合区,在低层辐合、中高层辐散的耦合作用下,形成强烈的对流上升运动,为强降雨提供了动力和水汽条件;雨转雪相态变化过程中当地面出现"冷垫"一般指示降雪的出现。     

天山北麓两次暴雪天气对比分析

利用常规气象观测资料、NCEP/NCAR 1°×1°（美国气象环境预报中心—NCEP和美国国家大气研究中心—NCAR）再分析资料、全球同化系统(GDAS)数据、引入基于拉格朗日方法的气流轨迹模式（HYSPLIT_v4.9）、FY-2E卫星资料、多普勒雷达产品,对2014年2月和2016年3月天山北麓的两次暴雪天气过程进行了诊断分析。结果表明：两次暴雪过程的降雪落区均是出现在500 hPa槽前、低层切变或辐合区、高层辐散区、温度平流梯度在垂直方向大值区、相当黑体亮度温度(TBB)中心边缘的梯度较大处重叠区域。通过诊断发现,2016年暴雪天气的暴雪区上空有类似于暴雨过程的湿对称不稳定存在,使得大气潜在不稳定能量较大,为暴雪提供了不稳定机制。而在2014年暴雪天气中没有发现湿对称不稳定,说明条件对称不稳定并不是造成暴雪的唯一原因,还可能受别的不稳定机制或动力因子、热力因子影响,但其对单位时间内降雪强度有明显的增幅作用。分析雷达回波特征的演变发现,雷达回波中心的强度、持续时间、范围与强降雪中心的变化一致。     

陕西盛夏多雨年与少雨年的大气环流特征分析

应用NCEP/NCAR 1979—2004年再分析资料,针对陕西盛夏（7—8月）降水的情况,分析了汛期降水异常的大气环流特征。结果表明:陕西汛期多雨年,影响降水的主要天气系统表现为“三强一弱”,即西太平洋副热带高压、西风带蒙古低槽、乌拉尔山阻塞高压强,青藏高压弱;少雨年天气系统表现为“三弱一强”,即西太平洋副热带高压、西风带蒙古低槽、乌拉尔山阻塞高压弱,青藏高压强。另外,在多雨年,500 hPa流场,在陕西中部有一条东西向的切变线或风向辐合区;850 hPa形成了孟加拉湾经四川盆地到陕西和南海经鄂西北到陕西的水汽通道;少雨年500 hPa河套中部为西北气流控制,850 hPa水汽通道不明显或水汽输送中途减弱。     

内蒙古牧区暴风雪风险评估研究

暴风雪天气是内蒙古草原牧区危害严重的气象灾害之一。为了更确切的了解暴风雪灾害天气的特征,分季节对暴风雪天气进行了类型,即秋末初春暴风雪天气、隆冬暴风雪天气、春末初夏湿雪冷雨型暴风雪天气;通过因子分析法、灰色关联分析对三种类型暴风雪天气进行分析,发现上述三种类型暴风雪天气都为风、雪、寒潮灾害群天气;每个季节最主要的影响因子不同,导致的灾害程度不同;因此掌握各个季节暴风雪天气的特征对预报员提高预报预警水平很有实际意义。尝试使用BP神经网络法、支持向量机对暴风雪灾害等级进行评估,通过与根据灾情评定的灾害等级对比分析,发现SVM方法的评估效果优于BP神经网络法,因此,基于数值预报产品通过SVM方法做暴风雪灾害预警产品成为可能,可为暴风雪灾害预报预警业务提供客观参考依据,能够提升预报服务效果,减少灾害损失。     

SPATIAL AND TEMPORAL CLIMATOLOGY OF SNOWSTORMS IN THE DEEP SOUTH

Significant snowstorm events occurring during the winters from 1948/49 through 1989/90 are studied using a network of 100 weather stations across the southern states of Mississippi, Alabama, Georgia and South Carolina. To qualify for entry into the snowstorm inventory, at least 10 out of the 100 sites need a minimum of 25 mm (1 inch) of snowfall. A total of 69 events are identified and further categorized into four magnitudes based upon areal coverage or total snowfall amount. The storms are also classified into regional categories based upon the dominant part of the study area affected. The spatial characteristics of the snowstorms are discussed and illustrated with maps showing snowfall distributions for representative storms. Most events impact the northern portions of the study area although some very major storms fit into a Miscellaneous category with unique snowfall distributions in the southern or central parts of the Deep South. The temporal character of snowstorm frequency reveals that a very low number of events occurred during the 1950s with peak occurrence during the 1960s. Snowstorms generally remained more frequent during the 1970s and 1980s compared to the 1950s.     

云南省一次局地短时强降水中尺度特征与诊断分析

利用常规观测、卫星云图、CINRAD-CC多普勒天气雷达观测、NCEP1°×1°再分析资料,对2013年云南中东部“5.23”短时强降水过程进行中尺度特征和成因研究,结果表明,该次过程前期全省晴热高温,早晨近地层“干暖盖”有利于不稳定能量积累,夜间700hPa切变线和低涡南下致使不稳定能量释放,产生强对流天气,强降水期间具有中等强度垂直风切变环境。强降水发生在对流层低层能量舌尖附近。强降水的水汽源地是700hPa西南气流从孟加拉湾输送的丰富水汽与850hPa层上偏东风输送的次强水汽中心。     

中亚低涡背景下一次短时强降水过程MCS成因分析

为了深入了解天山山区中尺度对流系统（MCS）的触发和变化,对发生在新疆伊犁河谷一次中亚低涡背景下的短时强降水过程MCS成因进行了分析。通过利用自动站小时降水数据分析得出此次降水时空分布特征,并基于FY-2G卫星TBB产品、多普勒天气雷达数据对MCS的云图和雷达特征进行分析,得出该地区中-β尺度MCS(M_βCS)具有明显的夜发性和后向传播特征,且分别在山区、平原上空发展和增强并长时间维持,雷达图上强回波带、逆风区和超低空急流的持续出现说明局地对流增强。此外,选取代表站雨强与对应TBB、雷达回波进行分析,发现强降水时段雨强的空间分布与TBB梯度大小成正比,时间分布与回波顶高和垂直液态含水量成正比。利用探空、地面风场以及ERA Interim再分析资料对MCS形成的大尺度环流背景和中尺度特征进行分析,得出深厚中亚低涡前部局地对流活动的加强触发MCS的生成,中低层多通道水汽输送和局地长时间水汽辐合、大气不稳定层结、中低层的风场辐合和垂直切变、高低层θ_se梯度增大以及低层暖平流增强为MCS的发展和维持提供了动热力和水汽条件。     

MAJOR SNOWFALL EVENTS IN THE GREAT PLAINS: TEMPORAL ASPECTS AND RELATIVE IMPORTANCE

The purpose of this research is to develop a better understanding of the spatial and temporal aspects of central Great Plains snowstorms by: (1) identifying trends in the frequency of snow events, (2) determining the relative importance of significant snowfalls (those producing snowfall amounts of 10 cm or more), and (3) identifying temporal and/or latitudinal variations in the frequency of significant snowstorms. Using NCDC data from cooperative program weather stations along a north-south transect, summary statistics, correlation coefficients, and frequency histograms were generated. The results provided evidence of a highly variable spatial and temporal record. Significant snowstorms are more critical to total snowfall amounts in Nebraska, Kansas, and Texas. Although strong, regionally coherent temporal trends were not detected, a predominance of January through March snow events was observed. The greater frequency of January snowstorms coincides with the mean position of the polar front, while February and March snowfall frequency reflects the increased incidence of Colorado cyclones. Decadally, snowfall variability corresponds with a change in mean temperatures and predominant upper atmospheric flow that occurred around 1950. This change brought less snow to the Southern and Central Plains states, but more snow to the north. [Key words: snowfall, Great Plains, temporal/spatial variability.]     

东北地区暴雪天气的统计学划分方法及其时空分布特征

应用近49 a东北地区200个气象站冬半年降水资料和相对应的NCEP/NCAR 2.5o×2.5o温度场再分析资料,提出了基于降水相态变化特征的东北地区暴雪天气划分的统计学方法,将东北地区暴雪分为纯雪型暴雪(Ⅰ型暴雪)和雨雪混合型暴雪(Ⅱ型暴雪)两大类,并根据影响范围将其划分为大范围暴雪、区域暴雪和局地暴雪3类。在此基础上分析了不同类型东北区暴雪的时空分布特征。结果发现:两型暴雪出现频次基本相当,Ⅱ型大范围暴雪明显多于Ⅰ型,局地暴雪则相反;东北地区暴雪的年际变化较大且具有明显的年代际特征,20世纪70年代后期至80年代中期Ⅰ型暴雪明显多于Ⅱ型,21世纪初期Ⅱ型暴雪多于Ⅰ型,表明全球变暖在中国东北的区域响应显著;东北区暴雪主要集中在秋末和初春两季,但两型暴雪起止时间和峰值都不相同;两型暴雪出现频次都呈东多西少的分布,其中Ⅱ型暴雪频次自东南向西向北减小的梯度更大。从结果来看所提出的划分办法很好的反映了不同降水相态的东北地区暴雪的发生和变化规律具有很大差别,这种差异与以往东北地区暴雪个例的分析工作中反映的情况是一致的;证明了本划分方法是合理的,具有实际工作意义。