四川复杂地形下雷暴大风客观预报方法研究

地形复杂的四川地区,虽然雷暴大风发生频次较低,但造成的影响重大,现有的客观预报产品较少且时间分辨率低,为进一步提升四川复杂地形下雷暴大风预报准确率,综合考虑地形因子、模式物理量因子和时间因子,根据海拔高度将四川分为高海拔区和低海拔区,利用2018—2021年数据基于随机森林、自适应提升法、极端随机树三种机器学习方法分区构建雷暴大风预报模型,对2022年进行预报,获得逐3 h雷暴大风潜势预报,再利用气候背景将3 h预报时间降尺度到1 h,形成0~12 h逐小时雷暴大风预报,并检验预报效果。结果表明,逐3 h雷暴大风预报以自适应提升法效果最优,长时间检验和个例检验都表明,基于自适应提升法获得的0~12 h逐小时雷暴大风预报产品优于中央气象台产品,TS评分由0.0104提升至0.0595,空报率由0.988下降至0.808,业务应用价值较高。

浙东南沿海两次雷暴大风过程环境参数和雷达回波特征对比研究

本文利用欧洲中期天气预报中心第五代再分析资料、S波段多普勒雷达数据、“葵花8号”卫星云图、地面常规和区域自动站资料,对浙东南沿海2023年8月17日12级和8月22日10级雷暴大风过程进行对比研究。结果表明:2次雷暴大风过程时大气都有较好的静力不稳定条件及较大的大气可降水量,但两者发生的天气形势、环境参数和大风产生的机理等却截然不同。8月17日过程系下击暴流导致的雷暴大风天气过程,具有整层大气“上干下湿”、近地面温度层结呈现干绝热递减的典型雷暴大风层结结构,下沉有效位能DCAPE (downward convective available potential energy)大等特点;12级大风出现在单体弓形回波中,具有中层径向辐合、低层径向速度大值区等回波特征。8月22日过程系阵风锋导致的雷暴大风天气过程,在中等强度垂直风切变环境下,10级大风出现在弓形回波复合体前端的阵风锋里。阵风锋具有弧状弱窄带雷达回波特征,可见光云图上有弧状云线特征。

2016-2021年山东省大风时空分布特征分析

本文利用2016—2021年山东省1886个气象观测站逐时大风观测资料和欧洲中期天气预报中心提供的ERA5客观再分析资料,分析了山东省大风的时空分布特征。结果表明,6年间山东省年均有1476个气象观测站出现8级以上大风,春季大风约占全年的40.1%,每日10—17时时间段大风天气年均超过1000站次,14时前后大风频率最高,偏北大风约占79.3%,北西北(NNW)方向最多。山东省北部沿海地区大风出现频率最高,站均30次以上,南部沿海地区和鲁中山区大风站均10~30次。6年间全省发生瞬时风力13级以上的共有14个站,12级以上的共有64个站,其中雷暴大风占据主导,最大风速为章丘站的39.9 m/s。系统性大风以爆发性气旋大风为主,大风分布与其移动路径及低压中心强度密切相关。高空冷涡是雷暴大风的主要影响系统,其中东北冷涡影响下大风次数占比达63.6%;低槽系统影响的大风发生次数次之,槽前型和槽后型天气系统对山东强对流天气影响机理不同。本文研究结果为山东大风天气的精细化预报提供了依据。

鄂东春季两次极端雷暴大风过程环境及雷达回波特征对比分析

2021年5月10日和2022年3月16日,湖北省东部分别发生14级和12级的极端雷暴大风天气过程(简称“5·10”和“3·16”过程)。本文利用地面加密气象站的观测资料和ERA5逐小时0.25°×0.25°再分析资料及多普勒天气雷达等资料,对比分析了两次过程产生的环境背景和雷达回波特征。结果表明:(1)两次过程均受川东低槽和中低层低涡东部暖切变的影响,呈现上干冷下暖湿、低层辐合高层辐散的特征,表征雷暴大风的物理量如对流有效位能、下沉对流有效位能等极端异常,环境场有利于极端雷暴大风发生。(2)两次过程均由冷池出流形成阵风锋触发雷暴大风,但“5·10”过程还受其他地面中尺度辐合影响。(3)两次过程强风暴均由多个单体合并发展而成,“5·10”风暴高度更高,而“3·16”则强度更强,“5·10”表现出小弓状回波及其后侧弱回波通道特征;“3·16”弱回波区清晰,表现出类超级单体特征。(4)速度图上均表现出低仰角大风区和小尺度的辐散特征。“5·10”过程以低仰角大风区为主,大风由超低空急流叠加下击暴流造成;“3·16”过程则以中层径向辐合和最大反射率因子的快速下降特征为主,为下击暴流大风。

向家坝水电站大风特征及影响系统分析

文章利用2018年~2023年向家坝水电站气象站大风资料以及高空观测资料,对向家坝水电站大风特征及其影响系统进行分析,考察大风日数,大风风向、大风风速及其影响系统的特征。结果表明:1) 向家坝水电站大风日数共计112天,年平均日数18.7天;并且大风日数具有明显的季节特征,春夏比秋冬季节显著偏多。2) 大风日大风多出现在21时到次日01时,09时到10时发生概率最小。3) 向家坝水电站风向总体以偏北风、偏西风为主,偏南风、偏东风出现概率均小于2%。4) 风速年际变化小,以7级风占比最大,72.3%。5) 向家坝水电站大风影响系统按季节分为3类:春季的混合型大风,占比34.3%,一般出现在4到5月;夏季的强对流大风,占比49%,主要出现在盛夏;秋、冬季的冷空气大风,占比16.7%。Using the strong wind data and high-altitude observation data from the meteorological station of Xiangjiaba Hydropower Station from 2018 to 2023, this study analyzes the characteristics and impact system of strong winds at Xiangjiaba Hydropower Station, examining the number of strong wind days, wind direction, wind speed, and the characteristics of the impact system. The results show that: 1) The Xiangjiaba Hydropower Station has a total of 112 days of strong winds, with an average of 18.7 days per year;And the number of strong wind days has obvious seasonal characteristics, with significantly more in spring and summer than in autumn and winter. 2) Strong winds often occur from 21:00 to 01:00 the next day, with the lowest probability occurring from 09:00 to 10:00. 3) The wind direction of Xiangjiaba Hydropower Station is generally dominated by north and west winds, with the probability of south and east winds occurring less than 2%. 4) The interannual variation of wind speed is small, with 7-level winds accounting for the largest proportion, 72.3%. 5) The strong wind impact system of Xiangjiaba Hydropower Station is divided into three categories according to seasons: mixed strong winds in spring, accounting for 34.3%, generally occurring from April to May;Strong convective winds in summer, accounting for 49%, mainly occur in midsummer;Cold air and strong winds in autumn and winter account for 16.7%.

基于综合优属度的大风区高速铁路线路方案优选研究

为了应对西部路网扩张过程中必须面临的大风环境高铁建造问题,从问题的本源出发,研究选线设计与大风环境的耦合关系,建立科学的决策模型成为实现高速铁路高质量建设的关键内容。通过分析大风区高速铁路线路方案设计的主要影响因素并参考选线原则,从工程技术、生态环境、防风工程和社会效益4个方面选取22项指标,建立大风区高速铁路线路方案优选的多层次指标体系。采用三角模糊数对定性指标量化后,引入最佳去模糊性能值的方法将其转化为精确数,并融合粗糙集理论中的属性约简算法与信息熵理论,根据属性重要度将冗余或不重要的属性去除,实现初选指标的筛选。为使结果既能反映决策者的主观经验,又能反映指标数据的客观真实性,同时兼顾数据的变异和相互影响程度,分别采用G2法和CRITIC法进行主、客观赋权,并引入最优卡方距离的思想计算最终权重。最后,统筹考虑距离相似性和几何相似性维度,采用靶心距确定距离优属度以及与集合曲线趋势变化的趋同程度确定几何优属度,建立基于综合优属度的大风区高速铁路线路方案决策模型,并结合工程实例对模型进行验证。结果表明,基于本模型的大风区高速铁路方案的决策结果与工程实际具有较好的一致性,验证了模型的可靠性和适用性,为大风区高铁线路方案优化设计提供一定的理论支持。

华北平原夏玉米不同生育阶段大风灾害危险性评估

[目的]大风灾害是制约社会经济发展的主要气象灾害之一,科学评估大风灾害危险性对夏玉米生产防灾减灾具有重要意义。[方法]基于夏玉米拔节后不同生育阶段最大风速和大风日数的时空分布特征,筛选并利用历史倒伏案例验证区域适用的夏玉米大风倒伏判别指标,运用风险区划方法,评估了华北平原夏玉米不同生育阶段的大风倒伏危险性。[结果](1)1980—2019年以来,华北平原夏玉米拔节后最大风速和大风日数均呈显著的波动式下降趋势,空间上由东部向中西部逐渐递减。(2)夏玉米拔节后以轻度倒伏为主,区域平均的倒伏发生概率为44.5%,重度倒伏发生概率最小,为7.8%;拔节—抽雄阶段最易发生倒伏。(3)夏玉米拔节后大风倒伏概率总体呈逐渐降低趋势,但2011年以后局部地区拔节—抽雄期大风倒伏有极端加剧的趋势。(4)夏玉米大风灾害危险性分布整体上呈现由东向西逐渐递减的趋势,东部为高风险地区,中部大部分地区为中风险区,北部和西部部分地区为低风险地区。[结论]尽管近年来最大风速和大风日数均呈下降趋势,但华北平原局部地区夏玉米大风倒伏有加剧趋势,需要加强防灾减灾相关建设。

陕西雷暴大风时空分布和气象条件分析

分析陕西不同区域雷暴大风形成环境差异,有助于更好地掌握此类过程的热力、动力和环流特征,为该类天气的预报预警提供参考。基于2017—2022年地面观测资料、闪电资料和欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)发布的第五代全球气候再分析资料(ERA5),分析陕西雷暴大风时空分布特征,并分区域对比分析暖型雷暴大风的环境参数和环流特征。结果表明:陕北和关中东部为雷暴大风高发区,暖型雷暴大风明显多于冷型;夏季远多于其他季节,6—8月暖型雷暴大风陕北明显多于关中和陕南。雷暴大风高发时段为15:00—21:00(北京时,下同),且14:00—18:00暖型雷暴大风发生频率陕北明显高于关中和陕南。不同区域暖型雷暴大风发生前热力、动力条件存在一定差异,陕北过程前能量和水汽条件相对较弱,动力条件相对较强;陕南能量和水汽条件相对更强,动力条件相对较弱。频率高于15%的环流型为陕北西风型和反气旋配合西风型、关中西风型和反气旋配合西风型、陕南气旋配合西风型和反气旋配合西风型。陕北西风型和反气旋配合西风型,陕北位于冷涡低槽底部或低槽底部与副热带高压之间,850 hPa和500 hPa温差较大,为对流天气发生提供了一定的不稳定条件,过程平均发生位置附近有切变存在,有利于对流天气触发;关中西风型,低层偏南气流较强,温度露点差较小;陕南气旋配合西风型,T-ln P图表现为近V型且能量条件较好;关中和陕南反气旋配合西风型,T-ln P图表现为近V型且水汽条件较好。

大风区高速铁路路基双侧挡风墙周围沙粒沉积数值模拟研究

兰新高速铁路横穿多个大风区,对其安全运营造成严重影响。为降低强风对线路的危害,在大风区修筑大量防风构筑物,其中以路基挡风墙最为常见,挡风墙降低了风害的影响,但是带来严重的线路积沙问题。通过数值模拟研究不同风速下路基双侧挡风墙周围的流场特征,利用风产生的壁面剪切应力与沙粒剪切应力的比值确定地表沙粒沉积与侵蚀类型。研究发现,气流在两道挡风墙之间分别形成一个顺时针涡流和一个逆时针涡流,在第二道挡风墙背风侧形成一个顺时针大涡,随着来流风速增大,漩涡尺寸和涡流强度均在增大;由于涡流的存在,部分沙粒被卷走,路堤背风坡附近以及路基面上的沙粒沉积显著减少,当来流风速为24、30 m/s时,南北侧线路道床面均出现沙粒反向侵蚀;单双侧挡风墙的积沙规律对比结果表明,设置双侧挡风墙时,线路积沙显著减少。研究揭示了大风区铁路双侧挡风墙周围路基面上的沙粒沉积规律,对未来风区铁路的防护建设具有指导意义。

甘肃省雷暴大风活动特征及潜势预报研究

利用甘肃省2017—2021年2115个气象观测站逐小时极大风速与闪电定位资料,结合欧洲中期天气预报中心集合预报数据,分析了甘肃省雷暴大风时空特征与对流参数统计特征,运用多指标叠套法开展了雷暴大风潜势预报研究。结果表明:(1)甘肃省雷暴大风主要发生在4—9月,其中5—7月发生次数占全年的65.3%。一天中雷暴大风集中出现在15:00—21:00,17:00达到峰值,凌晨至上午发生次数极少。(2)雷暴大风分布与地形密切相关,具有中西部多、东部少,高原多、谷地少的分布特征;雷暴大风高值区出现在甘南高原,低值区出现在陇东和陇南。雷暴大风主要以8、9级大风为主,10级以上主要出现在河西地区和甘南高原。(3)基于对流参数和指标阈值得到了甘肃省雷暴大风的潜势预报概率产品,通过个例检验,预报落区与实际发生区域有较好的一致性,研究结果表明该方法对甘肃省雷暴大风预报具有一定的参考性。

基于模式物理量参数的云南雷暴大风概率预报技术研究

利用2019—2021年云南125个国家站大风数据和云南省地闪资料,统计云南雷暴大风个例,并挑选对雷暴大风有重要意义的物理量参数,结合NCEP再分析资料确定云南雷暴大风个例的物理量阈值,再基于ECMWF数值模式预报产品及确定的阈值,采用二分法进行云南雷暴大风概率预报。结果表明:在云南三次雷暴大风过程预报检验中,8月4日云南中部及东北部雷暴大风均命中,但在云南西部及西南部出现大范围的虚警,导致此次过程虚警率较高和临界成功指数较低;8月5日云南中部、东北及西北部雷暴大风预报正确,且云南西部及南部虚警范围小,虚警率较8月4日明显降低;7月7日云南自东北向西南出现大范围的雷暴大风天气过程,雷暴大风预报落区与实况基本吻合,呈现命中率高、虚警率较低的特征;三次过程命中率、临界成功指数、虚警率平均为0.873、0.203、0.789。

基于高密度站点的四川复杂地形下大风特征分析

基于四川省2016—2021年4—9月大风事件和闪电资料,将大风类型分为雷暴大风和一般大风,统计分析了两类大风的时空分布特征及与地形因子的关系。结果表明:四川地区两类大风均呈现高原多、盆地少的特征,大风类型普遍以一般大风为主,盆地内部分站点雷暴大风占比较高。各个分区不同类型大风发生频次均存在日变化和月变化。对于风速,盆地南部大风更强,盆地东北部和攀西地区的雷暴大风次之。对于风向,川西高原一般大风以北风和西南风为主,雷暴大风以北风为主,攀西地区和盆地不同分区的两类大风均以北风和东北风为主。大风的发生频次和风速与不同地形因子有一定的关系,不同类型大风总体变化趋势类似。发生频次均随海拔高度的增大逐渐增大,随坡度、粗糙度和起伏度的增大先增大后减小。风速随海拔高度的增大而增大,随坡度增大先增大后减小,而粗糙度和起伏度越小,平均风速和最大风速越大。

黑龙江省玉米大风灾害风险评估研究

为研究高纬度地区玉米作物受大风灾害的影响,基于自然灾害风险理论,结合ArcGIS空间分析技术,分析黑龙江省玉米大风灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体暴露性以及防灾减灾能力,并对其进行综合风险评估。研究得出,玉米大风灾害的高发区集中在松嫩平原东南部以及三江平原西部,这些地区地势平坦、无大范围植被覆盖、大风危险系数较高、玉米种植面积较大、防灾减灾能力中等。提出可通过优先选用抗倒伏品种,在温暖适宜的气候播种,种植中定期加固玉米植株,并采取覆盖保护等措施进行预防和防治玉米倒伏折损。研究结果可为有关部门调整农业结构及制定防灾减灾对策和措施提供理论依据。

大风扰动对深空探测大天线指向的影响分析

深空测控通信通常采用提高载波频率、增大抛物面天线口径等措施来增强设备的跟踪性能,但同时带来了天线的半功率波束宽度变窄、动态特性降低和天线抗阵风扰动能力变弱等问题。大风扰动引起的天线变形和指向偏差会导致深空探测的增益损失,增益下降会引起测控跟踪不稳定、数据误码率增加、接收机失锁和遥控无法完成等情况,影响测控任务的正常执行。针对大风扰动对我国某深空站转台式35 m A-E座架双反射面天线执行深空探测任务的影响,通过实测数据统计分析了场区全年风速、风向的变化特点,对跟踪弧段内风速与天线指向角度误差数据进行了对比分析,仿真计算了在不同风速、风向情况下天线指向角度误差及对上下行测控链路增益的影响,结合设备现有技术设施,提出了在执行实时任务中的应对策略,降低了大风扰动对测控任务的影响,提高了设备任务执行能力。

蛋鸡场大风天气的防范和应对指南

1防范措施1.1关注天气预报通过官方天气预报、手机APP等途径,时刻关注当地未来3~7天的天气预报,提前知晓风力。1.2鸡场设施检查第一,在鸡舍布局规划是应考虑地形地势和风向的影响。在建筑设计初期,就应考虑到抗风需求,使用能够承受当地可能出现的最大风速的材料和结构,采用风速抵抗能力更强的屋顶设计,如斜屋顶比平屋顶更能减少风力压力。

杭州市冬季大风预报方法

随着经济的发展,灾害性天气对经济生产和人民生命财产所造成的损失和危害越来越大.大风等灾害性天气直接关系到人身安全,对工农业生产及航运、电力等部门也有很大的影响.为了做好大风预报服务工作,我们研制了杭州市冬季大风预报方法.1 资料来源及大风标准通过对1980年—1994年每年12月1日一次年2月底杭州、富阳、萧山、临安、桐庐、建德、淳安7个观测点每天的瞬时、自记风资料的普查,我们把大风标准定为瞬时风速V≥17.0m/s,2分钟平均风速 V2≥14.0m/s或10分钟平均风速V10≥12.0/s.凡7站中至少一站出现上述风速之一者定为一个大风日.

廊坊市雷暴大风多普勒雷达特征指标预警应用分析

利用北京、天津和沧州多普勒天气雷达对2010—2019年廊坊市发生的29次雷暴大风天气过程中的阵风锋、径向速度大值区、垂直累积液态水含量(VIL)≥40 kg·m^(-2)等预警指标进行验证分析,结果表明:51.9%的站次出现了阵风锋,其中61.0%的雷暴大风出现在主体回波移动前方中部到右侧;17 m·s^(-1)以上大风速区作为预警指标,预警的平均提前量达47.2 min。100%的弓形回波雷暴大风出现前上游及可能影响区域存在≥17 m·s^(-1)的大风速区,以此发布预警可提前37.1 min;71.4%的雷暴大风站点上空或10 km范围内VIL≥40 kg·m^(-2),平均预警提前量最高,达到52.7 min;依据带状回波前侧或右前侧出现阵风锋发布预警的平均提前量为60.6 min。73.7%的块状回波雷暴大风天气上游及可能影响区域有≥17 m·s^(-1)的大风速区。结合上游及可能影响区域≥17 m·s^(-1)和≥20 m·s^(-1)大风速区、阵风锋、VIL≥40 kg·m^(-2)出现位置可以提前30~60 min发布雷暴大风预警信号,且可更加精准地预测灾害性大风的落区、出现时间和强度。

寒潮大风及海冰对北方港口波浪推算的影响

为了探究冬季极端天气及海况对北方港口波浪推算的影响,以黄骅港为例,建立能够综合考虑海冰和寒潮大风影响的波浪数值模型。与实测值相比,模拟的黄骅港外航道口门处有效波高最大值和平均值分别偏大0.41%和偏小5.46%,且演化趋势基本吻合。结果表明,港内2018年寒潮大浪致灾地点处考虑海冰、强风及波浪绕射与反射影响的有效波高最大值为1.14 m。通过敏感性分析可知,港内波浪推算过程中若忽略寒潮大风的影响,则有效波高严重偏小达73.68%。如考虑海冰的影响,有效波高将比无冰情况偏小8.77%。