2003-08-29平顶山区域性暴雨过程分析

通过对2003午8月29日平顶山区域性暴雨天气过程的环流形势、影响系统、物理量场的分析，揭示了此次暴雨的成因，并总结出这种类型暴雨的预报着眼点。     

云宵县5月暴雨客观预报模型

采用文献[1]提出的技术模型，研制了云宵县5月暴雨预报方法，建立了4个因子结构简单而天气学意义明了的客观预报模型。经2000～2003年试用，这种基于场量因子的预报模型，未漏报，严格评定的准确率为67％，明显优于主观预报。     

四川“9．3”大暴雨天气过程预报服务综述

1天气实况和主要灾情 2004年9月3～6日．四川省的绵阳、广元、巴中、达州、南充、广安、泸州、内江、遂宁、德阳、宜宾、凉山等十二市州出现了暴雨、大暴雨天气过程．有39个县(市)日雨量达50毫米以上。暴雨主要集中在南充、巴中、广安、达州等市，有12个县(市)及30个乡镇的日降雨量超过100毫米。渠县、宣汉、武胜、营山、     

江西省2004年4—6月重要天气过程评述

1 暴雨过程 2004年5月，我省暴雨频繁，共出现7次区域性暴雨日；4月和6月暴雨过程较少（表1）。     

2003年广西最大一次锋面暴雨天气过程特征分析

本文利用常规观测资料和物理量资料,对2003年6月26～28日广西全区性范围暴雨天气过程进行诊断分析,指出副热带高压逐渐加强西伸与弱冷空气在广西维持对峙是暴雨产生的主要原因;物理量和云图分析表明,暴雨发生前广西上空有深厚的不稳定层结存在,造成本次的强降水是对流层中低层暖湿空气被地面弱冷空气抬升的结果。     

2003年10月11-12日山东暴雨及风暴潮分析

文分析了2003年10月11-12日山东一次秋季暴雨的水汽条件及物理量场特征，并简要分析了这次天气过程引起的莱州湾沿岸风暴潮的形成机制，提出了此类天气形势下风暴潮的预报思路。     

“龙舟水”泛滥成百年一遇的特大洪灾

2005年的“龙舟水”泛滥南粤,6月18-25日持续一周的特大致洪暴雨过程,使广东省遭遇了百年一遇的洪水灾害。受高空槽、切变线和西南季风共同影响,广东省出现了较大范围连续性特大暴雨和强降水,其中,龙门县录得的过程累积雨量1300.2 mm。再加上珠江流域各大江河上游洪水的不断涌入和天文大潮的顶托,西江水位急剧上涨,6月23日中午-24日早晨,西江的封开、德庆、高要分别超警戒水位8.92 m、6.58m、2.68 m,流量达到56300m3/S,北江清远超警戒水位2.18 m。暴洪、泥石流、塌方、洪涝等自然灾害,成片出现在广东的河源、韶关、肇庆、惠州、清远、汕尾、珠海等地区的乡镇,17个市89个县(市、区)762个乡(镇)受灾,受灾人口441.6万人,直接经济损失45.2亿元人民币,特大暴雨造成京九铁路多处地段发生土方溜坍,被迫中断行车10多天。受暴雨和天文大潮夹击,广州珠江最高潮位超过基面2 m。江水漫进广州城,市内低洼地多处水浸超过1 m,南岸的铁轨一度被大水淹没,沿江路、滨江路等大马路水深盈尺,风景如画的小岛沙面顿成水泽。暴雨令著名风景区白云山出现20多处塌方,也令白云机场几度关闭。     

当好防洪抗灾参谋 气象服务受好评

遭遇“范围广,时间长,雨势猛,灾种多,影响大”的“05·6”特大致洪暴雨过程,广东气象人显示了积极主动、沉着应对、运作有序,高度负责、善打硬仗的良好精神风貌。以“以人为本,无微不至,无所不在,实现任何人在任何时间以任何可能的方式最及时、最方便地获得所需要的气象信息和服务”为气象服务宗旨,靠前服务,靠前指挥,准确、及时的气象服务为防灾抗灾赢得了先机和主动,得到了中国气象局和广东省委省政府的充分肯定。6月23日,省长签发了《广东省人民政府关于西江和北江抗洪救灾的紧急动员令》,广东各级气象部门即时启动防洪抗灾应急预案,省局余勇局长和杨少杰副局长、许永锞副局长分别带领“突发应急气象服务小组”,奔赴省防总和“广东省北江大堤前线抗洪总指挥部”,靠前指导防洪气象服务。18-25日,广东省气象局向省委、省政府、省防总及时呈送《重大气象信息快报》7期,天气报告《急件》和《特急件》共11份,余勇局长多次率首席预报员等人向张德江书记、黄华华省长、李容根副省长等领导汇报强降水最新动向,并多次打电话汇报降水最新情况。据统计,广东省气象台共发布“暴雨消息”5次、“暴雨警报”9次和“暴雨紧急警报”11次;并及时向政府和公众发布地质灾害气象预报预警产品和珠江流域面雨量预报产品供全省抗洪救灾参考。全省气象部门先后发布黄色暴雨预警信号224次、红色暴雨预警信号75发、黑色暴雨预警信号23次,其中龙门(19-21日)、海丰(21-23日)连续3天发布了黑色暴雨预警信号。     

基于YOLO算法的海洋中尺度涡三维结构构建

海洋中尺度涡是一种常见的中尺度海洋现象,研究海洋中尺度涡的分布及运动特性对航运、气候、军事等具有重要作用,海洋中尺度涡的识别是海洋学和计算机科学领域的一个热门研究课题。运用深度学习的方法和框架,对中尺度涡的二维识别和三维结构构建展开研究分析。首先,获取全球海洋再分析数据并进行流线可视化,构建涡旋流线数据集;其次,利用YOLO v5s卷积神经网络对涡旋流线数据集进行训练,并对南海区域中尺度涡进行有效检测。实验结果表明,YOLO v5s训练后得到最优模型经过测试,平均检测精度均值达到了86.10%;最后,根据涡旋检测结果,对检测出的同时刻不同深度的涡旋判断是否属于同一涡旋,确定后进行该涡旋的三维结构构建。     

不同对流参数化方案和初值场组合对四川两次暴雨影响的数值模拟

针对2004年9月2~6日四川盆地东北部一次持续性暴雨过程和2004年6月30日成都地区暴雨过程,利用MM5中尺度数值模式,进行了Grell、Kuo、KF及BM四种积云对流参数化方案与T213模式分析值及NCEP再分析值两种初始值组合的数值试验,分析了不同积云方案和初值组合的模拟性能。比较结果表明,MM5模式较好地再现了这两次强降水过程。在同一模式中,不同对流参数化方案和不同初值组合在降水落区和强度模拟上存在一定程度的差异。初步模拟表明NCEP资料模拟的降水强度较T213资料模拟的降水强度偏弱,但降水落区较T213资料模拟的更接近实况,T213资料模拟的降水空报现象较严重。以T213资料模拟得到的高度、温度场都较NCEP资料更有利于影响系统的加强,模拟的湿度场、散度场和垂直运动场都较NCEP资料更有利于强降水的发生。相对而言,NCEP资料模拟结果更接近实况,Kuo和Grell方案对初值表现出更为敏感。