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北京“23·7”极端强降雨特征和成因分析

气象 2024年第5期50卷 616-629页

作者：荆浩亢妍妍吴宏议雷蕾郭锐赵玮于波北京市气象台北京100097

利用北京地区加密气象站、补盲的北京市规划和自然资源委员会雨量站、双偏振雷达、风廓线雷达、GPS水汽等观测数据和ERA5再分析数据,对北京“23·7”极端强降雨阶段性特征和成因进行了分析。结果表明:“23·7”极端强降雨累计降水量(331... 详细信息

利用北京地区加密气象站、补盲的北京市规划和自然资源委员会雨量站、双偏振雷达、风廓线雷达、GPS水汽等观测数据和ERA5再分析数据,对北京“23·7”极端强降雨阶段性特征和成因进行了分析。结果表明:“23·7”极端强降雨累计降水量(331 mm)和单点最大降水量(1025 mm)均打破历史纪录,最大雨强(126.6 mm·h^(-1))排名历史第二位,具有显著的极端性。强降雨可分为5个阶段,其中第Ⅱ和第Ⅳ阶段降水量分别占过程累计降水量的37.1%和39.7%,第Ⅳ阶段雨强更大,对应急流更强,高温、高湿特征也更明显。地形对降雨的增幅作用显著,降水量在海拔100~300 m山区迅速增加,极大值出现在海拔约400 m的山区,第Ⅱ(第Ⅳ)阶段山区平均降水量和小时雨强分别是平原的2.1(3.0)倍和2.0(2.7)倍;第Ⅱ阶段主要为地形对急流的直接抬升,第Ⅳ阶段为地形绕流辐合和直接抬升共同作用。7月31日上午(第Ⅳ阶段)边界层急流出口区与低空急流入口区耦合导致低层上升运动增强,促使西部山前β中尺度对流系统由块状发展成线状并有γ中尺度涡旋产生,该β中尺度对流系统北上时形成短暂的列车效应,引发了西部山区8个站次100 mm·h^(-1)以上的极端短时强降水。

关键词： “23·7”极端强降雨地形作用低空急流中尺度对流系统 γ中尺度涡旋

北京一次罕见1月初雪过程的复杂降水相态成因分析

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气象 2024年第8期50卷 905-916页

作者：荆浩赵桂洁于波翟亮郭锐王媛媛李桑何娜杨艺亚北京市气象台北京100097

2023年1月12日的降雪为北京近42年来首次出现在1月上中旬的初雪,期间降水相态经历了复杂的变化。应用多种常规观测资料和云雷达、微雨雷达等新型探测资料以及ERA5再分析资料,对此次过程进行分析,并重点探讨相态变化成因。结果表明:850 ... 详细信息

2023年1月12日的降雪为北京近42年来首次出现在1月上中旬的初雪,期间降水相态经历了复杂的变化。应用多种常规观测资料和云雷达、微雨雷达等新型探测资料以及ERA5再分析资料,对此次过程进行分析,并重点探讨相态变化成因。结果表明:850 hPa以下偏南暖湿急流输送了丰富的水汽,但动力抬升较弱导致降水量不大,而近地层冷垫的缺失不利于全市范围转雪和降雪的维持;0℃层高度的东西差异是北京西部为雪、东部为雨的主要原因,融化和蒸发过程引起的冷却效应导致0℃层高度快速降至500 m以下使得平原地区转雪,>0℃暖层增厚和融化层以上雪花尺度与密度的减小导致平原相态由雪转为雨;针对复杂的降水相态转换,确定性模式无法准确刻画融雪过程,而短期时效内集合预报可弥补确定性模式的短板;综合应用云雷达、微雨雷达和微波辐射计等探测资料,可提高对云中成雪和边界层融雪的判断准确性,有助于提升临近时段降水相态的预报准确率。

关键词：初雪降水相态 0℃层高度云雷达微雨雷达

广东雨窝地形下中小水库极端降水及其发生时间的特征分析

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水电能源科学 2024年第6期42卷 10-14,41页

作者：陈晓旸王敏梁健孙秀峰广东省韶关市气象局广东韶关512000 广东省气象台(南海海洋气象预报中心、珠江流域气象台) 广东广州510610 广东省水利水电科学研究院广东广州510610

广东清新—佛冈—龙门是广东三大暴雨中心之一,历史上曾多次发生洪涝灾害,大秦、银盏、良洞和黄龙带四座中小水库地处该雨窝中心,因而提升其防洪减灾及水资源管理能力亟待研究。利用研究区域内93个站点的历史逐日雨量数据,基于EEMD分解... 详细信息

广东清新—佛冈—龙门是广东三大暴雨中心之一,历史上曾多次发生洪涝灾害,大秦、银盏、良洞和黄龙带四座中小水库地处该雨窝中心,因而提升其防洪减灾及水资源管理能力亟待研究。利用研究区域内93个站点的历史逐日雨量数据,基于EEMD分解、圆形统计和R/S分析等方法,对这四座中小水库的极端降水及其发生时间的特征进行分析。结果表明,四座水库各极端降水指数主要表现为准3、7年的年际变化周期;四座水库的极端降水主要发生在前汛期,且未来发生时间仍会高度集中;良洞水库具有最强的降水强度和极值降水,大秦和银盏水库的降水极端性在未来有增强趋势,应特别关注;在年初的冬季至秋季需做好四座水库灾害性天气的监测和预警,其中春夏季需重点关注良洞水库极端降水的发生。

关键词：中小水库极端降水发生时间 EEMD 圆形统计 Hurst指数

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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哈密市伊吾县峡沟水库集水区汛期降水特征

干旱区研究 2024年第5期41卷 753-764页

作者：杨霞江远安张林梅李朋伦肖俊安新疆维吾尔自治区气象台新疆乌鲁木齐830002

水库对区域经济发展和人民生活都具有重要作用,近年来新疆极端降水频发,对水库安全影响较大,目前针对新疆水库降水的研究较少,不能有效为水资源利用和水库调度等提供科学参考。本文利用伊吾国家气象站1961—2022年逐日降水资料和2009—2... 详细信息

水库对区域经济发展和人民生活都具有重要作用,近年来新疆极端降水频发,对水库安全影响较大,目前针对新疆水库降水的研究较少,不能有效为水资源利用和水库调度等提供科学参考。本文利用伊吾国家气象站1961—2022年逐日降水资料和2009—2022年逐小时降水资料,分析新疆哈密市伊吾县峡沟水库集水区不同时间尺度和不同等级降水的长期变化特征,结果表明:(1)1961—2022年汛期,峡沟水库集水区平均降水量呈弱增加趋势,最大连续无降水日数呈显著增加趋势;总降水日数和最大连续降水日数均呈显著减少趋势,降水量增加,降水日数显著减少,可能导致该区域的降水强度进一步增强。(2)汛期降水以小雨为主,过去62 a,该区域小雨和中雨的日数呈减少趋势,大雨和暴雨的日数呈增加趋势;暴雨雨量占汛期总降水量的比例最高接近50.0%,暴雨雨量增加是峡沟水库集水区汛期降水量增加的主要原因。(3)降水量日变化呈现随降水等级加强,大值时段逐渐前移的特征,即小雨的大值时段出现在下午,中雨在中午,大雨在上午,暴雨在早晨。除暴雨外,其他等级降水频次的高值时段均在白天。各等级降水平均降水强度的日变化曲线均呈多峰型,且差异较大;小雨和中雨的累计降水频次与累计降水量的关系比降水强度更密切,大雨和暴雨的平均降水强度与累计降水量的关系则比累计降水频次更密切。

关键词：不同时间尺度不同等级降水汛期峡沟水库

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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

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北京地区3次对流下山增强过程的云参数特征

应用气象学报 2024年第4期35卷 429-443页

作者：杨艺亚雷蕾仲跻芹翟亮荆浩郭锐北京市气象台北京100097 北京城市气象研究院北京100089

利用FY-4A资料,识别北京地区3次对流下山加强过程(2021年7月1日、2022年6月12日和2022年8月4日)的中尺度对流系统(mesoscale convective system,MCS),结合京津冀自动气象站降水资料、中国气象局北京快速更新循环数值预报系统(CMA-BJ)产... 详细信息

利用FY-4A资料,识别北京地区3次对流下山加强过程(2021年7月1日、2022年6月12日和2022年8月4日)的中尺度对流系统(mesoscale convective system,MCS),结合京津冀自动气象站降水资料、中国气象局北京快速更新循环数值预报系统(CMA-BJ)产品分析MCS云特征以指示MCS的形成、成熟阶段和演变特征。结果表明:形成阶段MCS面积增长缓慢,红外亮温梯度大,亮温值快速下降,最低值小于-65℃;成熟阶段MCS面积迅速增大,面积最大时地面短时强降水站数最多,但变温区面积、降温幅度和亮温梯度均小于形成阶段。水汽与红外亮温差(简称亮温差)可表示对流云发展强度,亮温差随时间变化呈缓慢波动增长-快速增长-稳定维持的特征,指示MCS不同发展阶段。MCS形成阶段后期,云顶高度升高,红外亮温和水汽亮温下降,亮温差接近于0℃;MCS成熟阶段,云顶高度、红外亮温和水汽亮温均达到极值,高空出流明显,云团面积增至最大。以上特征可揭示北京地区对流下山过程中MCS的发展阶段,为判断MCS强度变化和地面强降雨、大风落区提供参考。

关键词：中尺度对流系统(MCS) FY-4A静止卫星亮温对流下山

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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

三江源地区草原森林基于空间网格的雷电危险性评估

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干旱区地理 2024年

作者：谢捷代青措马玉芳孙芙荣李梓瑄李乾英青海气象服务中心 96742部队气象台

以三江源地区2021—2022年闪电定位资料以及1984—2022年雷电灾害数据，计算出地闪密度、地闪强度和雷电灾害密度，采用层次分析法以及ArcGIS空间网格法分析技术对三江源地区雷电灾害的危险性进行评估，并结合三江源地区草原森林分布，... 详细信息

以三江源地区2021—2022年闪电定位资料以及1984—2022年雷电灾害数据，计算出地闪密度、地闪强度和雷电灾害密度，采用层次分析法以及ArcGIS空间网格法分析技术对三江源地区雷电灾害的危险性进行评估，并结合三江源地区草原森林分布，分别计算出草原和森林雷电危险性分布。结果表明：（1）三江源地区雷电灾害6月伤亡最严重，多集中在12:00—20:00之间，16:00受灾人最多，17:00雷击死亡人最多，玉树囊谦县、杂多县、玉树市，果洛甘德县伤亡占比高。（2）三江源地闪密度高值集中在果洛和玉树南部地区；地闪强度高值集中在果洛东部、南部和玉树南部地区；雷电灾害密度高值集中在果洛中东部和玉树中南部地区；雷电灾害危险性高值区分布在玉树州囊谦县着晓乡、毛庄乡、东坝乡、娘拉乡、吉尼赛乡和玉树市下拉秀镇，果洛班玛县、久治县、哇尔依乡和玛沁拉加镇。（3）草原雷电危险性高值区主要集中在玉树西部和南部、果洛南部和中东部。森林危险性高值区集中在玉树东南部、果洛南部和东北部。（4）三江源地区玉树、果洛草原森林雷电灾害与海拔高度呈负相关，与地形起伏度和地形坡度呈正相关。通过对三江源地区玉树和果洛草原森林雷电灾害危险性分析评估，为雷电灾害预防提供有利依据。

关键词：三江源地区玉树果洛草原森林雷电危险性