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一次伴随高架雷暴的极端暴雪不稳定机制分析

气象 2024年第9期50卷 1105-1119页

作者：万夫敬李博罗江珊侯淑梅庞华基青岛市气象局青岛266003 山东省菏泽市气象局菏泽274100 山东省气象台济南250031

利用常规观测资料、闪电定位监测、雷达资料和ERA5再分析资料等,分析了2023年12月14日山东地区的一次“雷打雪”天气过程的不稳定机制,利用锋生函数、假相当位温的密集区和地面温度的变化特征等,确定了地面冷锋的位置,结合物理过程的触... 详细信息

利用常规观测资料、闪电定位监测、雷达资料和ERA5再分析资料等,分析了2023年12月14日山东地区的一次“雷打雪”天气过程的不稳定机制,利用锋生函数、假相当位温的密集区和地面温度的变化特征等,确定了地面冷锋的位置,结合物理过程的触发和不稳定机制,给出了高架对流暴雪的概念模型。结果表明:雷暴和强降雪出现在地面冷锋后部,低空有深厚稳定的冷垫,逆温层之上存在强盛的暖湿空气,具有产生高架雷暴的环境。暴雪发生期间,存在对流-对称不稳定机制,且对称不稳定和位势不稳定存在于不同层次上:对称不稳定主要位于700 hPa以下,当暖湿气流沿低层冷垫强迫爬升,倾斜对流发展;而位势不稳定位于700~500 hPa,是伴随中低层西南急流的推进逐步建立的。当对称不稳定导致的倾斜对流发展到700~500 hPa层次时,位势不稳定能量得以释放,发展出深厚强烈的垂直对流。位势不稳定的建立与700~500 hPa上20 m·s^(-1)风速前沿的向北推进在时间上具有高度的一致性,超前于最强降雪和雷电,提前1~2 h。高架雷暴的触发除了低层冷垫的动力抬升外,还与中层700~500 hPa附近风速的增强有关,700~500 hPa风速增强后,槽前正涡度平流加强,上升气流发展,进而触发对流,造成强降雪和强烈、高频的雷电活动。尽管本次高架雷暴强降雪时段的回波主要集中在20~35 dBz,但回波顶高超过了-30℃层高度,35 dBz回波伸展到达-10℃层高度之上,仍需高度关注冬季雷电的发生。

关键词：雷打雪极端暴雪高架雷暴对流-对称不稳定

滇中地区不同影响系统下3次短时强降水过程的大气环境特征和雷达特征分析

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高原气象 2024年第1期43卷 166-183页

作者：周泓闵颖许彦艳纳丽佳业红伟云南省玉溪市气象局云南玉溪653100 云南省气象局气象台云南昆明650034 云南省普洱市气象局云南普洱665000

利用常规观测资料、NCEP 1°×1°再分析资料、逐时和逐5 min自动站降水资料以及昆明CINRAD/CC多普勒雷达资料,针对滇中地区2021年主汛期不同影响系统下的3次短时强降水过程,对比分析了降水特征、环流形势、大气环境特征以及雷达回波的... 详细信息

利用常规观测资料、NCEP 1°×1°再分析资料、逐时和逐5 min自动站降水资料以及昆明CINRAD/CC多普勒雷达资料,针对滇中地区2021年主汛期不同影响系统下的3次短时强降水过程,对比分析了降水特征、环流形势、大气环境特征以及雷达回波的结构、形状、演变的基本特征。结果表明:3次短时强降水过程影响系统差异主要在于500 hPa天气系统不同,700 hPa都有切变线影响,但是形成原因各异,地面均有辐合线或弱冷锋配合。3次过程的环境条件在不稳定层结、近地层水汽、垂直风切变方面与中国其他地区短时强降水发生的环境条件具有一致性,但是在大气整层可降水量、对流有效位能、SWEAT指数等方面存在明显差异。对流回波的形状有点状回波、块状回波、带状回波、絮状回波等。对流风暴分为高质心型、低质心型以及混合型;短时强降水有单独出现某种对流风暴类型的阶段,也有多种对流风暴类型同时出现的阶段;CAPE值和SWEAT指数与对流风暴类型具有一定的相关关系。强回波剖面呈柱状结构或者塔状结构,35 dBz强回波接地,而没有悬垂特征。短时强降水多产生于长时间停滞型或移动缓慢型的对流回波,还有部分短时强降水产生于“列车效应”中。短生命周期的单体生消形成的短时强降水持续时间绝大部分在1 h以内,但是单体合并组织和反复生消或者“列车效应”形成的短时强降水持续时间常在1~3 h。高质心型对流风暴产生的瞬时雨强可达10 mm·(5min)-1以上,低质心型和混合型对流风暴可产生的雨强范围较大,大多在3~10 mm·(5min)-1,少数也可达到10 mm·(5min)-1以上。

关键词：短时强降水环流形势大气环境条件雷达回波特征

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华东地区一次高空冷平流强迫型强对流分析

气象 2024年第7期50卷 818-834页

作者：王芳沈杭锋樊李苗高梦竹汪子琪杭州市气象局杭州310051 黑龙江省气象台哈尔滨150001 浙江省金华市气象局金华321000

利用常规气象观测资料、区域自动气象站加密观测资料和GFS 0.25°×0.25°逐6 h的分析场数据以及多普勒雷达、FY-4卫星等资料,对2020年4月12日华北冷涡后部中低层一致西北气流背景下,在华东地区出现的大范围对流大风天气进行了诊断分析... 详细信息

利用常规气象观测资料、区域自动气象站加密观测资料和GFS 0.25°×0.25°逐6 h的分析场数据以及多普勒雷达、FY-4卫星等资料,对2020年4月12日华北冷涡后部中低层一致西北气流背景下,在华东地区出现的大范围对流大风天气进行了诊断分析。结果表明,12日上午冷空气大风南下之后,下午华东处于中层冷平流、低层暖平流的有利热力背景条件下,在850 hPa与500 hPa温差大值区内,由山东、江苏交界一带的干线触发了对流;对流系统在东移南压过程中因水汽条件转好、中层风速增强、阵风锋的合并及杭州湾特殊海陆分布等有利条件下明显加强,使得江苏、安徽东南部、浙江北部等地在冷空气大风之后再次出现了大范围对流大风天气,并在舟山群岛附近出现13级极端大风;其灾害性大风出现在对流系统回波缺口处及其东北侧回波附近,由后侧入流急流及风暴内强烈的下沉辐散、光滑下垫面、快速移动的对流系统以及系统内小尺度下击暴流叠加造成。

关键词：冷流强迫干线加强机制极端大风

两种机器学习模型在甘肃小时气温预报中的应用

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大气科学学报 2024年

作者：杨秀梅黄武斌李天江王基鑫王一丞兰州中心气象台武威市气象局

数值模式直接输出的预报结果常与观测存在偏差，对数值产品进行有效的本地化订正是提高预报准确率的重要手段。本文基于LightGBM和XGBoost两种机器学习算法，利用2020～2021年CMA-MESO模式产品和甘肃省340个国家考核站的实况数据，构建... 详细信息

数值模式直接输出的预报结果常与观测存在偏差，对数值产品进行有效的本地化订正是提高预报准确率的重要手段。本文基于LightGBM和XGBoost两种机器学习算法，利用2020～2021年CMA-MESO模式产品和甘肃省340个国家考核站的实况数据，构建两种逐小时2 m气温的时间滞后订正模型。评估结果表明：（1）LightGBM订正模型略优于XGBoost订正模型，两种订正模型预报的逐小时2 m气温准确率达74.57%、74.33%，比SCMOC分别提高27.6%、27.2%，较CMA-MESO模式分别提高53.5%、53.0%。（2）两种订正模型降低了模式对2 m气温日变化的预报偏差，对模式存在的日变化预报偏弱现象有显著改善。（3）LightGBM和XGBoost两种订正模型减小了预报系统偏差，较大预报误差出现次数明显减少。

关键词：机器学习小时气温 LightGBM XGBoost 预报性能

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基于机器学习的格点气温预报订正方法

气象 2024年第1期50卷 103-114页

作者：方鸿斌王珊珊王晓玲谭江红鲁礼炳武汉中心气象台武汉430074 湖北省襄阳市气象局襄阳441022 湖北省荆州市气象局荆州434022

使用2017年9月至2021年3月国家级业务化运行的智能网格实况分析产品和欧洲中期天气预报中心全球模式(EC)产品,根据湖北省的地理分布特征构建6个分区,采用基于LightGBM机器学习算法建立的气温预报方法,生成湖北省0.05°×0.05°格点气温... 详细信息

使用2017年9月至2021年3月国家级业务化运行的智能网格实况分析产品和欧洲中期天气预报中心全球模式(EC)产品,根据湖北省的地理分布特征构建6个分区,采用基于LightGBM机器学习算法建立的气温预报方法,生成湖北省0.05°×0.05°格点气温预报产品。利用2021年4—9月的预报产品和格点实况资料进行检验,结果表明:基于机器学习的气温预报方法(MLT)取得了较好的预报效果,其在0~72 h时效内优于中央气象台下发的气温精细化指导预报(SCMOC)和EC产品;MLT在山区的误差较平原大,但山区的订正幅度大于平原,日最高气温的订正幅度大于日最低气温的订正幅度;4—9月MLT、SCMOC、EC产品的平均绝对误差(MAE)日变化都呈现了白天偏高、夜间偏低、午后凸起的单峰特征,MLT的MAE值较SCMOC和EC产品的更低,并且在转折性天气中仍具有优势;站点检验与格点检验结论一致,基于格点建模的气温预报产品对站点预报同样得到了订正。机器学习在格点气温的模式订正方面可以作为一个行之有效的手段。

关键词：格点气温机器学习特征选择分区建模

海南岛土地覆盖变化对海风锋结构演变影响的数值模拟

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大气科学 2024年第2期48卷 803-821页

作者：依斯拉木·吾拉音苗峻峰吴冰雪南京信息工程大学大气科学学院南京210044 海南省南海气象防灾减灾重点实验室海口570203 海南省气象台海口570311 中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所乌鲁木齐830002

本文利用WRF-Noah陆气耦合中尺度模式,针对海南岛一次典型的海风锋事件进行了高分辨率的数值模拟,研究了海南岛土地覆盖(下垫面)变化对海风锋结构演变的影响及其机制。结果表明,海南岛土地覆盖变化对海风锋的作用是通过多种地表和植被... 详细信息

本文利用WRF-Noah陆气耦合中尺度模式,针对海南岛一次典型的海风锋事件进行了高分辨率的数值模拟,研究了海南岛土地覆盖(下垫面)变化对海风锋结构演变的影响及其机制。结果表明,海南岛土地覆盖变化对海风锋的作用是通过多种地表和植被属性的综合影响决定的。森林化试验中动力和热力作用分别抑制和促进海风锋的发展,对海风锋的影响是两者共同作用的结果;反照率的减小引起净辐射的增大,从而使感热通量小幅增加,使低层大气增温而增加海陆温度梯度,这在一定程度上增强了海风驱动力,但地表粗糙度的增大减弱了海风风速,进一步减弱了海风锋传播距离和上升速度。然而,由于海南岛森林覆盖面积较大,导致森林化试验与控制试验中海风锋的整体差异较小。相比之下,荒漠化试验中热力和动力作用均有利于海风锋的发展;反照率的增大和叶面积指数的降低,改变了地表能量分配,造成潜热通量显著减小,感热通量先减少后增大,对低层大气的增温效应非常明显,从而加大了海陆温度梯度。另一方面,地表粗糙度显著减小,下垫面对海风的阻挡作用减弱,海风风速增大。因此,荒漠化试验海风锋传播距离、上升速度以及海风厚度都显著增大。

关键词：海风锋土地覆盖变化森林化荒漠化热带岛屿

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海陀山冬季降水天气分型及冬奥预报应用

气象 2024年第3期50卷 318-330页

作者：陶亦为张芳华胡宁胡艺刘珺柳春国家气象中心北京100081 中国气象局华风气象传媒集团北京100081 安徽省气象台合肥230031

基于2019—2021年1月1日至3月15日北京冬奥会延庆赛区(以下简称海陀山)降水观测资料和ERA5再分析资料,对期间34次降水过程进行天气分型,并对各天气型下不同海拔的降水实况特征开展统计分析。研究结果表明:冬季海陀山降水根据天气系统及... 详细信息

基于2019—2021年1月1日至3月15日北京冬奥会延庆赛区(以下简称海陀山)降水观测资料和ERA5再分析资料,对期间34次降水过程进行天气分型,并对各天气型下不同海拔的降水实况特征开展统计分析。研究结果表明:冬季海陀山降水根据天气系统及地形影响可分为偏北气流型、偏东气流型、低涡低槽型、回流低涡低槽型四种天气型。不同天气型下海陀山地形高度以下主要气流方向和强度、水汽垂直分布等条件,以及与地形相互作用使得不同海拔之间降水量、持续时间等呈现显著差异。偏北气流型受500 hPa槽后整层强偏北气流控制,形成越山气流,降水集中在高海拔地区;偏东气流型受低层偏东气流影响,降水集中在低海拔地区,以上两种天气型无天气尺度系统配合,由地形强迫作用主导,降水量不大、持续时间相对较短。低涡低槽型受高空东移低涡低槽作用,配合低层西南气流,高海拔降水量更多,同时该型也是海陀山冬季最主要的降水天气型;回流低涡低槽型受高空东移低涡低槽影响,配合降水前东风回流对低层增湿并起到冷垫作用,低海拔降水量更多,以上两种天气型均存在天气尺度系统,并叠加海陀山地形作用,降水量显著且持续时间长,会对赛事运行造成较大影响。上述特征统计结果在2022年北京冬奥会期间一次强降雪预报服务中得到验证和应用,证明上述结果可以在冬季海陀山复杂地形降水预报中发挥作用。

关键词：海陀山冬季降水降水垂直分布地形降水天气分型

多尺度视角下广东臭氧时空分异特征及驱动因素

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中国环境科学 2024年第7期44卷 3601-3614页

作者：余锐步巧利陈辰麦博儒孙丽颖江铭诺邓若钊查进林符传博佛山市南海区气象局广东佛山528200 佛山市气象局广东佛山528300 中国气象局广州热带海洋气象研究所广东广州510640 广州市增城区气象局广东广州511300 广东省气象数据中心广东广州510640 广东省遂溪县气象局广东湛江524000 云南大学地球科学学院云南昆明650500 海南省气象科学研究所海南海口570203

鉴于近地面臭氧(O_(3))浓度具有多尺度和复杂非线性的时空变化特征,本研究基于2015~2022年广东地区O_(3)监测数据和同期气象资料,利用围绕中心点分割(PAM)聚类、Kolmogorov–Zurbenko(KZ)滤波和广义加性模型(GAM)等手段,探讨了不同区域... 详细信息

鉴于近地面臭氧(O_(3))浓度具有多尺度和复杂非线性的时空变化特征,本研究基于2015~2022年广东地区O_(3)监测数据和同期气象资料,利用围绕中心点分割(PAM)聚类、Kolmogorov–Zurbenko(KZ)滤波和广义加性模型(GAM)等手段,探讨了不同区域多时间尺度O_(3)浓度的变化特征及驱动因素.结果表明:广东地区近地面O_(3)存在跨行政区划的区域性特征,通过对O_(3)数据聚类分析可以划分出8个子区域;O_(3)浓度时间序列经尺度分离后,短期分量对总方差贡献最大,其次为季节分量;气象因子与O_(3)浓度变化的关系受到时间尺度和区域差异的影响;经气象调整后的O_(3)峰值浓度序列大多在2016年或者2017年后呈现下降的态势,珠三角地区是O_(3)污染的突出区域,由不利气象条件和人为排放共同引起;O_(3)浓度时间序列的长期分量大多呈现波动上升的趋势,人为排放虽然是O_(3)浓度的主要贡献,但气象条件才是驱动O_(3)浓度变化的主导因素.本研究结果进一步提示O_(3)污染防控工作需要因时因地制宜,建立基于气象状况变化的前体物减排预案对O_(3)污染防控具有重要意义.

关键词：臭氧多尺度气象调整聚类分析时空分异特征

海口市臭氧浓度统计预报模型的构建与效果评估

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环境科学 2024年第5期45卷 2516-2524页

作者：符传博林建兴唐家翔丹利海南省气象科学研究所海口570203 海南省南海气象防灾减灾重点实验室海口570203 海南省气象台海口570203 中国科学院大气物理研究所东亚区域气候‐环境重点实验室北京100029

主要利用2015~2020年海口市臭氧(O_(3))浓度资料和ERA5再分析资料,基于污染物浓度控制方程挑选出海口市O_(3)-8h浓度(日最大8 h滑动平均)的15个关键预报因子,构建了多元线性回归模型(MLR)、支持向量机模型(SVM)和BP神经网络模型(BPNN),... 详细信息

主要利用2015~2020年海口市臭氧(O_(3))浓度资料和ERA5再分析资料,基于污染物浓度控制方程挑选出海口市O_(3)-8h浓度(日最大8 h滑动平均)的15个关键预报因子,构建了多元线性回归模型(MLR)、支持向量机模型(SVM)和BP神经网络模型(BPNN),并对2021年海口市O_(3)-8h浓度进行预测和效果检验.结果表明,O_(3)-8h浓度与关键预报因子的相关系数绝对值主要分布在0.2~0.507之间,其中1000 hPa的相对湿度(RH1000)和风向(WD1000),875 hPa的经向风(v875)的相关系数绝对值超过了0.4,具有较好的指示作用.3个预报模型基本能预报出海口市O_(3)-8h浓度冬半年偏高,夏半年偏低的变化趋势,其中BPNN模型的标准误差(RMSE)数值最小(22.29μg·m^(−3)).实测值与3个统计模型预报值的相关系数从大到小排列为:0.733(BPNN)>0.724(SVM)>0.591(MLR),均通过了99.9%的信度检验.O_(3)-8h浓度等级预报的结果检验表明,3个预报模型的TS评分均随着O_(3)-8h浓度等级的上升而下降,而漏报率(PO)和空报率(NH)随着O_(3)-8h浓度等级的上升而上升.SVM和BPNN模型在3个等级预报中TS评分均略高于MLR模型,特别是在轻度污染等级,TS评分还维持在70%以上,具有较好的预报性能.

关键词：臭氧(O_(3)) 多元线性回归支持向量机 BP神经网络预报评估海口市