华南季风槽暴雨特征分析

利用NCEP再分析资料、地面观测资料和GDAS资料,对2018年8月27日—9月1日广东受季风低压影响发生的超历史极值、持续性特大暴雨天气过程的水汽输送特征进行了详细分析,同时利用Hysplit后向轨迹模式对水汽来源进行了诊断分析。结果表明：持续性特大暴雨过程期间,我国华南沿海为北半球的水汽汇合区,水汽主要来源于印度洋,经印度半岛北上至青藏高原南部向东转进入华南上空;另一部分水汽来源于西北太平洋和南海地区,三支水汽汇聚于华南上空,建立了稳定、持续的水汽输送通道,使得此次特大暴雨过程范围广、持续时间长。降水发生前期水汽辐合中心位于华南东部沿海,29日开始逐渐向西移动,于夜间达到峰值,水汽辐合最为明显,31日夜间其中心进一步西移并趋于减弱;水汽通量势函数高值区的变化与此次过程中降水峰值的逐日变化对应良好。逐日水汽辐合表现出明显的日变化特点,白天水汽辐合减弱,夜间明显加强,此次持续性特大暴雨过程呈现出季风降水特征。华南区域南边界是主要的水汽输入边界,且水汽输入主要集中在低层,尤其是华南中东部南边界的水汽输入量持续较高;29日夜间开始华南区域南边界的水汽输入量明显增大,30日达到最大,与大范围大暴雨和特大暴雨的区域及时段基本吻合。

     

两次华南飑线卫星亮温特征与强对流天气分析

利用Himawari-8高时空分辨率红外亮温资料和ERA-Interim再分析资料,对比冷锋型和暖区型飑线个例("4·13"和"5·6")亮温特征与雷暴大风、地面强降水的关系,结果表明:(1)两次过程的云顶最低亮温、冷云区平均亮温差异小,但两次过程初生阶段云型不同,"4·13"与"5·6"相比,冷云顶面积较小、持续时间较短、移动速度较快;(2)"4·13"("5·6")的亮温梯度大值区主要位于冷云区东南侧(西南侧),与云团移动方向平行(垂直);两次过程雷暴大风与亮温梯度均具有较好的空间对应关系,亮温梯度增大超前于雷暴大风增强,可作为提前预警指标;(3)"4·13"地面强降水集中分布在低亮温区西侧,原因为风暴顶前移导致强降水与冷云区具有空间位置差异;"5·6"地面强降水则与云顶低亮温具有较好的对应关系。     

广东“18.8”季风槽极端降水事件对流尺度集合预报分析

受季风槽影响,2018年8月30—31日华南地区出现一次极端暴雨过程,单日站点累计降水量达1?056.7 mm,刷新了广东有历史纪录以来新的极值。对于此次极端降水事件,常用的业务模式包括欧洲中期天气预报中心全球模式（ECMWF）、日本气象厅谱模式（JMA）和中国气象局广东快速更新同化数值预报系统（CMA-GD）,都低估了降水强度。利用深圳市气象局业务对流尺度集合预报系统分析了此次特大暴雨过程,结果表明：对流尺度集合预报系统对本次特大暴雨过程具有比较好的预报能力,概率匹配平均最大雨量达348.7 mm·(24 h)-1,集合平均的强降水中心和观测基本一致,观测极值附近区域发生大暴雨（≥150 mm）概率最大值达到80%。选取了较“好”和较“差”集合成员预报进行对比分析,发现较“好”成员预报的强降水中心位置和观测基本一致,而较“差”成员预报的降水中心位置则偏向福建地区。较 “好”成员预报出莲花山南侧地面中尺度辐合线较长时间的维持和缓慢移动,导致强降水雨团在莲花山脉附近不断地触发和维持,同时地形的阻挡作用使得对流系统在地形附近区域持续维持,造成了罕见的特大暴雨;而较“差”成员辐合区位于莲花山以北,对流形成后向东、向北移动,最终导致强降水预报位置偏向福建地区。     

基于邻域最优概率的GRAPES快速更新循环同化预报系统逐时降水订正方法

针对高分辨率数值天气预报的时空不确定性, 利用邻域最优概率方法对华南区域GRAPES快速更新循环同化预报系统的24 h预报进行逐时降水订正和检验评估。结果表明: (1)邻域法能改善模式降水预报的空间不确定性, 最优邻域半径随降水等级增加而减小, 强降水的最优邻域半径约为60 km; (2)通过引入时间滞后因子, 可进一步改善模式不同时间起报的不确定性, 结合Brier评分确定了时间滞后窗为4 h; (3)提出基于邻域最优概率阈值的降雨进行分级订正方法, 有效提升了降水客观预报能力, 晴雨预报较模式全部为正技巧, TS评分达到0.89以上, 总体提升幅度约5.3%;强降水预报同样均为正技巧, TS评分呈先降后升趋势, 在12 h时效前后预报效果最优, 进一步提升了GRAPES快速更新循环同化预报系统的业务预报水平。      

"18·8"广东季风低压持续性特大暴雨水汽输送特征

利用NCEP再分析资料、地面观测资料和GDAS资料,对2018年8月27日—9月1日广东受季风低压影响发生的超历史极值、持续性特大暴雨天气过程的水汽输送特征进行了详细分析,同时利用Hysplit后向轨迹模式对水汽来源进行了诊断分析。结果表明:持续性特大暴雨过程期间,我国华南沿海为北半球的水汽汇合区,水汽主要来源于印度洋,经印度半岛北上至青藏高原南部向东转进入华南上空;另一部分水汽来源于西北太平洋和南海地区,三支水汽汇聚于华南上空,建立了稳定、持续的水汽输送通道,使得此次特大暴雨过程范围广、持续时间长。降水发生前期水汽辐合中心位于华南东部沿海,29日开始逐渐向西移动,于夜间达到峰值,水汽辐合最为明显,31日夜间其中心进一步西移并趋于减弱;水汽通量势函数高值区的变化与此次过程中降水峰值的逐日变化对应良好。逐日水汽辐合表现出明显的日变化特点,白天水汽辐合减弱,夜间明显加强,此次持续性特大暴雨过程呈现出季风降水特征。华南区域南边界是主要的水汽输入边界,且水汽输入主要集中在低层,尤其是华南中东部南边界的水汽输入量持续较高;29日夜间开始华南区域南边界的水汽输入量明显增大,30日达到最大,与大范围大暴雨和特大暴雨的区域及时段基本吻合。     

2020年最强“龙舟水”天气的决策气象服务回顾

2020年广东省最强“龙舟水”具有暴雨持续时间长、范围广,面上累积雨量大,短历时降水强烈的特征,广东省气象部门通过决策气象服务为各级政府部署防灾减灾救灾提供了有力支持,有效降低了暴雨灾害损失。该次过程预报“报得早、报得准”,服务“够精细、够迅速”,通过精准把握决策气象服务节奏、提供针对需求的决策气象产品、充分利用气象预报服务现代化建设成果,切实发挥气象部门的“防灾减灾第一道防线”作用,是一次成功的决策气象服务案例,能够为今后类似过程提供参考。同时发现决策气象服务工作者思路需要进行转变、决策气象服务产品制作自动化水平有待提升、智能网格预报在决策服务中的应用有待加强、预报核心科技需进一步发展等不足之处,为进一步提升决策气象服务质量提供参考。     

华北平原夜间对流性天气对地面O3混合比的抬升效应

2013年6—9月在河北省固城站观测到多次夜间对流性天气伴随地面O₃混合比快速抬升的过程,并引起次日清晨到中午O₃混合比升高。大多数对流过程中,O₃混合比在半小时内升高至60×10-9～80×10-9,同时NO_x等反应性气体混合比下降,θ_se值降低,说明下沉气流将高空气团带到地面,造成了O₃混合比的升高。通过再分析资料得到下沉气团基本来源于对流层中下层,这一结论与当地进行的一次飞机观测结果吻合。多数对流过程中固城站和北京城区地面O₃混合比和θ_se值有相同的变化趋势和程度。根据观测结果,推测华北地区在夏季和初秋时,对流层中下层存在O₃高值区,混合比约为60×10-9～80×10-9。对流性天气对地面O₃抬升的影响区域与对流系统的影响范围有关,可达到中尺度范围。华北地区光化学污染严重,对流性天气引起的地面O₃混合比抬升程度比较强,对环境的影响值得关注。     

广东两次相似强对流过程的对比分析

为探求2016年4月10和13日广东出现两次相似的强对流天气过程的异同点,利用常规观测资料、双偏振雷达资料和NCEP再分析等资料,对两次过程的形成条件和双偏振雷达回波特征进行对比分析,结果表明:"4·13"低层暖平流和西南急流更强、范围更广;"4·13"边界层有弱偏东到东南风,中层西风显著增强,垂直风切变明显强于"4·10",更有利于超级单体的发生发展;"4·10"水汽主要聚集在粤北和广西,"4·13"则主要聚集在广西和珠江口,与实况瞬时风速大值区相吻合;在双偏振雷达特征方面,对比强度、差分反射率(ZDR)和相关系数(CC)都存在明显的差异,双偏振参量分析表明"4·10"具有明显的冰雹特征;而"4·13"无明显冰雹特征,但有短时降水强度和大风强度显著增强的特征。     

2017年5月7日广州特大暴雨微物理特征及其触发维持机制分析

利用区域气象站、海岛站、测风塔、风廓线和多普勒天气雷达等多种非常规观测以及NCEP/NCAR 0.25°×0.25°再分析资料,对2017年6月22日凌晨广东西部沿海发生的一次预报失败的局地特大暴雨过程的成因进行了综合诊断,重点探讨了局地海陆风和地形（相互）作用对该过程的影响。结果表明：（1）暴雨发生在弱天气尺度环流背景下,华南地区无锋面和高空槽活动,边界层超低空偏南急流为暴雨提供了不稳定能量,不同性质下垫面的热力差异导致天露山山前形成海陆风（偏南）与偏北风的中尺度辐合线,致使初始对流在关键区触发。（2）偏南暖湿气流向北推进受阻后,在天露山地形强迫抬升下对流增强发展成中尺度对流系统（MCS）,下垫面热力差异在山前强迫产生的中尺度垂直切变与降水之间可能存在正反馈现象,延长β中尺度对流系统生命史。（3）中尺度辐合线上不断激发的对流云团,形成降水的列车效应,导致了这场罕见的局地特大暴雨过程,凸显海陆风环流对本次暖区暴雨的重要作用。（4）该过程发生前,所有业务客观数值预报模式均未预报出明显降水,数值模式难以做出暖区尤其是弱天气背景下的暴雨以上降水预报,目前的监测和短时临近预警是主要手段。