驻马店灾害性大风特征及其影响系统分析

【目的】提高驻马店本地灾害性大风预报准确率及预警的提前量。【方法】利用2015—2022年驻马店市国家站的观测数据,统计分析驻马店灾害性大风时间变化特征及其与EC模式预报的误差偏差规律。【结果】驻马店灾害性大风呈现夏季多发且预报偏差较大的特征,占全年61%,以对流性大风为主。【结论】通过诊断分析夏半年灾害性大风天气的影响系统、中尺度特征,结合天气学原理的知识,归纳总结出预报偏差大的两个典型的灾害性大风天气概念模型,为大风预报提供参考。

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%.

陇东地区极端高温天气气候特征及影响系统分析

本文利用1991—2022年庆阳市极端高温天气(35℃以上)的地面、高低空观测资料以及实况观测资料,运用统计学方法和小波分析法,分析了陇东地区极端高温天气时空分布特征及影响系统。结果表明:庆阳市极端高温天气的出现受地形影响较大,其中山川沟壑区出现较多,塬区出现较少;在时间分布上,一天中大部分极端高温出现在14:00—15:00和15:00—16:00,一年中6月、7月极端高温天气较多,年际变化以10年为周期;庆阳市极端高温天气的影响系统主要为高原暖区、青藏高压、副热带高压等,可分为青藏高压控制型、副高环流型以及其他型。

2010-2021年遂宁市暴雨特征及影响系统分析

利用2010—2021年遂宁市区域自动站日降水资料和MICAPS资料,对65个区域性暴雨个例进行系统梳理和总结分析,得出以下结论:(1)遂宁市春、夏、秋三个季节均有暴雨发生,最早始于3月下旬、最晚终于10月下旬;暴雨日数呈现增加的年变化趋势,年际间波动较大,全年出现暴雨的日数在16—32d之间,平均24.3d;月变化特征呈现单峰型,85%以上的暴雨出现在6—9月之间,峰值在7月。(2)暴雨空间分布不均,总体呈现西多东少的特征,汛期5—9月,降水空间分布呈现出随时间自南向北扩展后又东扩北缩的特征。(3)按照降水落区的大值区(含大暴雨区),对其影响系统以及动力和热力条件分型,遂宁暴雨大致可归为三大类,即动力型、南风型和低能型。

浙江沿海大风气候特征及影响系统分析

选取浙北、浙中、浙南3个沿海代表站,对浙江沿海大风日数、大风频率、风向、影响系统的年际和月变化进行统计分析。结果表明:浙南沿海大风日数最多,平均每年有1/3的天数为大风日,浙北沿海次之,浙中沿海最少,大风日数呈现逐年下降的趋势,且近10 a的下降趋势减缓。浙江沿海大风日数具有一定的地域性特征。浙北沿海8级及以上、9级及以上、10级及以上的大风最多分别出现在4月、3—4月、4月和8月,最少均出现在6月;浙中沿海8级及以上大风日数冬多夏少,9级及以上大风日数呈现秋季—翌年初春多、春末—夏季少的特点,10级及以上大风集中爆发于9月台风季;浙南沿海8级及以上大风在12月最多,9级及以上和10级及以上大风最多出现在10月,最少在5月。浙江沿海季风特征显著,秋冬两季以偏北大风为主,且大风主导风向自北向南顺转(NNW、N、NE),浙中南沿海夏季风弱于冬季风。造成浙江沿海大风的主要天气系统有冷空气、台风、低压、高压后部和强对流等,冷空气偏北大风在11月—翌年3月最为常见,其次为夏季(7—10月)的台风大风,再次为春末夏初的低压大风。

佛山短时强降水时空特征及主要影响系统

利用佛山市152个自动气象观测站2012—2020年降水资料,根据强降水范围和性质,研究佛山市短时强降水的时空分布特征,并分析主要影响系统。结果表明:(1)短时强降水发生频次整体呈上升趋势,不同范围、不同性质的短时强降水时空差异性较大。局地性、区域性、突发型短时强降水主要发生在4—9月,全市性、增长型短时强降水主要发生在3—10月,持续型短时强降水5—6月发生频次最高。(2)从日变化来看,局地性、区域性呈单峰特征,全市性呈多峰特征,突发型、增长型呈双峰特征,持续型较平稳,06—09时略高,局地性、全市性和增长型短时强降水中分位值日变化较小,区域性、增长型和持续型短时强降水中分位值的日变化较大。(3)极大值出现的时间段也不相同,最大值的短时强降水是一次增长型的区域性过程。(4)空间分布上,局地性短时强降水在佛山西南部和北部发生的频次较高,全市性短时强降水发生频次的分布与之相反,而区域性短时强降水在西南部发生频次较低,增长型短时强降水发生频次高于突发型短时强降水,持续型短时强降水发生频次最低。(5)影响系统占比最大的分别是局地性、突发型短时强降水为副热带高压边缘,区域性、持续型、增长型短时强降水为热带系统,全市性短时强降水为西风槽,而西南低涡在各类中占比均最小。

合作市近50年暴雨时空分布特征及影响系统研究

利用甘肃省合作市气象局1971—2020年的逐日降水资料及区域站降水资料,共筛选出了13次暴雨过程,出现23站次。统计分析合作市暴雨时空分布特征和发生发展规律,结果表明:合作市暴雨发生的概率比较小,一般出现在6月中旬—9月上旬,具有明显的午后—前半夜型。近10年暴雨出现的次数明显增多,造成的经济损失也增加显著。分析总结了合作市暴雨出现的主要环流类型大致分为4种类型:副高边缘型、低槽型、低涡型和副高内部型。以副高边缘型为主。

江西大雪天气的时空变化及其影响系统分析

利用NCEP2.5°×2.5°再分析资料和常规观测资料,对1980—2008年江西省50次区域性大雪过程的时空变化及其影响系统进行归纳分析,得出:江西省大雪发生频次具有5年左右振荡周期,20世纪90年代以前发生大雪次数较多,变化幅度大,20世纪90年代以后年际变化减小。空间分布上,自西北向东南出现大雪的频次逐渐减少。大雪期间,阻塞高压、中低纬锋区异常强盛;80%的大雪天气存在阻塞高压,以贝加尔湖阻塞高压最多;70%受南支槽影响;700 hPa切变线是对流层中低层的主要影响系统,其南侧西南急流最大风速达16 m·s^(-1)以上,雪区位于冷式切变线以南1～3个纬距内,或暧式切变附近;当850 hPa和700 hPa同时存在切变线时,降雪天气更加明显;对流层中低层有98%的大雪天气存在逆温:1000 hPa温度<1 C,925～850 hPa温度≤-2℃,700 hPa温度≤0℃;地面冷空气多为中路,蒙古冷高压异常强大。

琼州海峡沿岸大风分布规律及影响系统分析

利用琼州海峡南北沿岸自动气象站2007年9月至2010年8月风向、风速资料,分析了最大风和极大风两种大风事件标准下的海峡沿岸大风分布规律,并基于大风天气影响系统分析南北沿岸大风的差异。结果表明:琼州海峡南侧沿岸大风事件多于北侧沿岸,其中最大风标准下的大风事件南侧沿岸明显多于北侧沿岸,但极大风标准下的大风事件北侧沿岸则多于南侧沿岸,且极大风风速明显偏大;北侧沿岸两种大风事件及南侧沿岸最大风事件均主要出现在秋冬季节,其中,两侧沿岸最大风事件主要由冷空气影响造成,南侧沿岸极大风事件集中出现在秋季,由冷空气影响造成较少;两岸位于海峡东侧入口沿岸的自动站点出现大风频率最高,风速偏大,两侧入口沿岸站点次之,中间沿岸各站出现大风的频率相对较低;海峡南北沿岸出现的大风风向多为北到东风;东路冷空气比西路冷空气更易造成海峡南北沿岸同步大风,琼州海峡对冷空气湍流强度的消弱作用明显。

山东省聊城市冰雹天气气候特征和影响系统

利用1986—2004年的常规气象观测资料，对聊城地区的冰雹气候特征、产生冰雹天气的大气环流特征和天气系统特征进行了分析研究；研究了聊城冰雹的源地和地理、地形对冰雹天气的作用。结果表明：聊城的冰雹年均2．7d，最多8d，主要集中在4—9月，6月最多。其中，聊城南部的冠县降雹最多，东南部的东阿降雹最少；冰雹天气的主要影响系统有5类，低涡、低槽、横槽、西北气流和副热带高压边缘西南气流。其中，低涡影响降雹最多，中高层西北气流影响次之。聊城的冰雹源地分为2类：移人类和当地生成类。移入聊城的冰雹路径有3种：西路、西北路和北路；聊城的地理位置和地形特征对冰雹天气的形成具有非常重要的作用。

黄、渤海沿海大风变化特征及影响系统

利用1981—2010年黄、渤海沿海44个气象站大风资料,根据中央气象台对近海海区的划分,分析了近30 a黄、渤海近海5海区大风的气候特征,以及通过天气分型对2008—2012年黄、渤海沿海大风的影响系统进行了统计,结果表明:近30 a黄、渤海沿海5海区日最大风速≥6级和≥8级日数呈递减趋势,1980s大风日数较多,各海区≥6级大风在1981年和1987年前后均有两个峰值。≥6级大风日数随季节变化的峰值,渤海海区出现在春季,黄海南部海区是春季、夏季8月和秋季11月,渤海海峡、黄海北部和中部海区则主要是春季和冬季。渤海海区以偏北风和南南西风为主导风向,与其他海区以北或西北风为主的特征明显不同。冷锋是黄、渤海沿海大风最主要的影响系统,其次是气旋型和高低压型大风。另外以850 h Pa温度平流的强度、冷/暖中心的强度、等温线密集带梯度、地面高/低压强度、地面大风前3 h/24 h最强变压中心强度和地面气压梯度等要素为着眼点,对不同类型的大风指标进行了分析。

2008—2016年黑龙江省短时强降水分布特征及影响系统

利用2008—2016年6-8月黑龙江省844个自动雨量站资料,采用了多级判别法、一元线性回归、平均值显著性检验、配料等方法统计黑龙江省311天的2 154个站次短时强降水的时空分布特征;再利用常规气象资料、NECP的1°×1°再分析资料总结这些短时强降水在对流层中层500 h Pa和地面主要影响系统。分析结果表明:黑龙江省短时强降水日数和站次都与本年6-8月全省总平均降水量成线性关系,相关性分别为0.841和0.917;按照区域尺度划分的局地性、区域性和大范围短时强降水中,在强降水日数和分布上依次减小和不均,在强降水站次和连续性上依次增加;2008年和2013年分别为短时强降水最少和最多的年份;局地性和区域性短时强降水分别在7月上、下旬为达到峰值,大范围短时强降水在6月上、中旬分布很少,8月下旬没有,其它时间均匀分布;由于受太阳辐射,下垫面影响,午后12~19时是强降水高发期,14~15时达到站次最高值,1~4时为站次最低值;短时强降水主要分布在海拔为100~200 m的西南地区,北部地区分布较少;北部和东南部部分地区没有大范围短时强降水产生;多项数据表明太阳辐射导致的非绝热加热为强降水特别是局地强降水带来巨大贡献;高空低值系统与地面锋面共同影响是产生短时强降水及增加降水面积的主要影响系统;由于受降水性质和系统发生频率以及水汽和热力等条件影响,受高空槽前配合地面暖锋影响比例最大。

华北地区1972年和1997年干旱特征及其影响系统分析

利用华北地区实测的月降水量资料,美国NCAR/NCEP 850 hPa的矢量风5、00 hPa和850 hPa的位势高度等再分析资料,分析了华北地区1972年和1997年这2个干旱年干旱的空间分布、强度分布和持续时间,以及西太平洋副热带高压变化、季风进退和欧亚大气环流异常情况.结果表明:1972年是季风正常年,但该年亚洲大陆高压偏强且持续存在、西太平洋副热带高压持续偏弱,导致了干旱的发生与持续;而1997年由于持续偏强的亚洲大陆高压、持续偏弱的季风和西太平洋副热带高压造成该地区严重干旱.

辽宁省极端长历时暴雨时空分布及影响系统特征

利用2005—2015年辽宁省自动气象站逐小时降水资料和NCEP的1°×1°格点再分析资料,分析了辽宁极端长历时暴雨的时空分布特征、影响天气系统和不同天气系统下的降水分布特征。结果表明:辽宁极端长历时暴雨分布广,大致可划分为4个易发区,降水雨强≥10 mm·h^(-1)的持续时间以6—8 h为主,最长可达14 h,最大雨强可达91 mm·h^(-1),总降水量6—7 h可达150—200 mm、8—10 h可达250—350 mm;暴雨次数年际变化大,7—8月是多发期,7月过程次数虽多但范围小,8月过程次数虽少但范围大,15—17时和22—02时最容易开始发生该型暴雨;高空影响天气系统中,鄂霍次克海阻塞高压次数最多且造成的降水持续时间最长、雨强最大、分布范围最广,纬向环流型暴雨分布零散,贝加尔湖阻塞高压型暴雨分布相对集中;地面影响天气系统中,高压后部型次数最多且造成的降水雨强最大,华北气旋造成的降水持续时间最长,高压后部型、台风型和江淮气旋型暴雨分布相对集中,蒙古气旋型和华北气旋型暴雨分布零散。

山东夏季强降水的影响系统和物理量特征

应用2009—2013年6—9月山东全省加密自动站资料、地面和探空观测资料,选出了98次区域性强降水过程。统计分析了产生强降水的天气系统特征,把500 hPa天气系统分为6种类型,850~700 hPa天气系统分为5种类型,地面影响系统分为7种类型。统计分析了强降水过程中及前期24个代表大气热力、水汽和动力特征的物理量,给出了最小值、最大值、平均值和各阈值所占百分率。850 hPa和700 hPa偏南风达到急流(≥12 m·s^(-1))强度的分别占56.1%和62.2%。对流有效位能(CAPE)≥300 J·kg^(-1)占72.6%。K指数≥30℃占86.7%。沙氏指数SI≤0占75.5%。925 hPaθse≥68℃占82.2%,850 hPaθ_(se)≥66℃占74.8%。GPS/MET水汽监测大气可降水量≥55mm占81.8%。850 hPa和700 hPa的水汽通量平均值分别为8.0和5.9 g·(cm·hPa·s)-1,水汽通量散度平均值分别为-4.6×10^(-9)和-2.7×10^(-9)g·(hPa·cm^2·s)^(-1)。925 hPa、850 hPa和700 hPa的涡度平均值分别为12.6×10^(-6)、12.3×10^(-6)和9×10^(-6)s^(-1),散度平均值分别为-5.5×10^(-6)、-3.1×10^(-6)、-3.4×10^(-6)s^(-1)。850 hPa、700 hPa和500 hPa的垂直速度平均值分别为-4.5×10^(-4)、-7.4×10^(-4)和-11.1×10^(-4)hPa·s^(-1)。

前汛期短历时强降水天气气分析（一）——影响系统的气候特征

通过对1985～1995年福建省前汛期短历时强降水天气过程的高空、地面历史天气图的统计分析，初步揭示了福建省前讯期短历时强降水天气过程的主要环流背景和影响系统的气候待征。

长春市雷雨大风的影响系统及环境场特征分析

1引言 雷雨大风是雷暴和大风两种天气现象相伴出现的灾害性天气，由于破坏性很强，常常给人们的生命财产安全带来严重威胁。2006年7月13日夜间，吉林省出现了大范围的雷雨大风天气，从13日20时到14日08时，有17个县（市）出现了雷雨大风，长春市瞬问最大风速达到29m／s，相当于11级风力，大风造成长春市内部分树木折断，

吉林地区6-8月大到暴雨的影响系统及环流特征

6-8月大到暴雨，特别是区域性大到暴雨会给吉林地区的工农业生产造成重大损失，也使人民的生命财产受到严重威胁。因此，做好6-8月的大到暴雨预报是极其重要的。本文通过对1991—2005年吉林地区6-8月大到暴雨天气影响系统及高空环流形势演变的分析，研究总结经验，为6-8月大到暴雨天气预报提供一些依据，对防灾减灾服务起到一定作用。

新疆北部小时降雪特征及大暴雪天气影响系统研究

新疆北部是我国降雪高频区之一,随着全球变暖降雪量呈显著增加趋势,对新疆气候产生重要影响,由于观测资料限制对该区域小时降雪研究还未开展,影响降雪精细化预报和服务能力提升。因此,利用新疆天山山区及其以北(以下称“新疆北部”)2012年11月-2021年2月50个国家气象站小时降雪观测资料,分析了冷季(11月-翌年2月)小时降雪特征,并按日降雪量从高到低挑选30个大暴雪过程分析其小时降雪特征、影响系统及典型环流配置。结果表明:(1)阿勒泰北部、塔城盆地、伊犁河谷为降雪小时数(SHN)高频区,可达200 h·a^(-1)以上;天山山区SHN高频区为海拔1800~2000 m的中山带,达127.3 h·a^(-1),2000 m以上降雪很少。(2)北疆和天山山区小时降雪量(R)≤1.0 mm·h^(-1)量级SHN占比分别为91.7%和91.9%,对降雪量贡献分别为70.7%和68.9%,R>1.0 mm·h^(-1)为小时极端降雪事件,对北疆和天山山区降雪量贡献分别为29.3%和31.1%。(3)极端暴雪过程平均SHN为25.5 h,平均降雪量为30.7 mm,雪强约为1.2 mm·h^(-1),大暴雪过程由长时间降雪导致,降雪持续时间是开展大暴雪研究和进行预报服务的关键点,造成大暴雪过程的影响系统主要有中亚长波槽、中亚低涡、乌拉尔山长波槽和西西伯利亚低涡(槽),占比分别为30.0%、6.7%、13.3%和50.0%,中纬度长波槽(涡)和北方西西伯利亚低涡(槽)系统各为50.0%。

安阳市夏季暴雨特征、主要影响系统及其分析预报

安阳市的暴雨集中在7月中旬至8月中旬.且年际变化大.造成暴雨的主要天气系统是冷式切变、暖式切变与台风及西南涡.通过对1963～1987年25年历史天气图普查,找出了暴雨基本模式,确定了预报指标.