西南地区一次典型冰冻雨雪复合极端灾害天气事件的环流特征及降水相态差异分析

在全球变暖气候背景下,复合型极端灾害天气事件频发。2008年以来我国南方冬季频发的雨雪冰冻,就是一种典型的复合型致灾极端天气事件。因此,本研究分析了西南地区一次典型大雪冻雨复合天气事件的大雪与冻雨期环流特征及降水相态差异,揭示了二者的关联特征。冻雨发生在贵州境内的云贵准静止锋锋面强斜压环境中,降雪主要发生在四川北部,位于静止锋以北的冷区。降雪区和冻雨区的垂直环流存在显著差异:降雪区以上升运动为主,温度基本随高度递减;冻雨区大气中低层存在逆温层,导致温度层结出现冷—暖—冷的分布,垂直运动呈两层环流模态,低层的上升运动受到中层下沉运动抑制,强上升运动不易发展。借助可综合表征环流特征和水汽相变的广义湿位涡理论,分别诊断大雪和冻雨发生发展时期的广义湿位涡分布特点,发现其斜压项的异常能更好体现准静止锋附近的大气斜压性,也可指示出大雪冻雨降水的落区及变化,可作为大雪冻雨区的动力识别特征量之一。通过气压扰动方程的计算分析,表明向下的扰动气压梯度力与浮力的平衡差异,是降雪与冻雨垂直环流特征差异的主要原因。本研究从环流特征入手开展雨雪冰冻复合极端灾害天气分析,可为复合降水相态预报和发电企业电力运行保障提供参考。

基于L波段探空观测的FY-4A云顶温度产品评估及其在冬季降水相态判识中的应用

利用2019—2021年冬季上海宝山站L波段探空资料对FY-4A云顶温度(CTT)产品进行评估,分析发现,FY-4A的云顶温度产品能够较好地反映单层云的云顶温度,对双层云或多层云的云顶温度则普遍高估(平均高估幅度超过14℃);当探空观测到的云顶高度不超过6 km或云顶温度不低于-20℃时,FY-4A云顶温度产品误差较小,平均偏差约为3℃。根据2021—2022年冬季长三角地区地面站观测的降水现象统计云顶温度与降水相态的关系,并对典型个例进行分析,结果表明,云顶温度低是出现降雪的必要条件之一,绝大部分降雪出现在云顶温度低于-12℃的情况下。FY-4A的云顶温度产品时空分辨率高、精度尚可,可以辅助预报员判识雨雪落区,在雨雪转换过程的预报服务中有较大的应用潜力。

“12·14”山东暴雪过程降水相态的多源观测分析

基于毫米波云雷达、降水天气现象仪、风廓线雷达、双偏振雷达、自动气象站等多源观测资料及欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)第五代大气再分析(ECMWF Reanalysis v5,ERA5)资料,对2023年12月14日山东暴雪过程的环流背景和降水粒子微物理参数进行分析,探讨新型观测资料在降水相态监测与预报中的应用。结果表明:(1)此次过程受高空槽、低空西南急流和江淮气旋影响,伴随地面气温下降和中层暖层消退,出现雨、雨夹雪、冰粒和雪等相态。(2)降水天气现象仪探测发现,雪和雨的下落末速度均较小,雪粒子直径超过8 mm,雨粒子直径大多在4 mm以下。(3)毫米波云雷达观测到反射率因子、径向速度、谱宽和垂直液态水含量降低时,雨夹雪转为雪。(4)风廓线雷达显示雨夹雪和冰粒阶段对应强的低空西南急流和最大垂直速度(4~5 m·s^(-1)),转雪时3 km以下垂直速度降低至2 m·s^(-1)左右。(5)相关系数(C c)、差分反射率(Z DR)和水平极化反射率因子(Z h)等双偏振参量可判断融化层亮带,亮带的下降和消失可指示此次过程雨向雪的转换。

池州地区冬季固态降水相态判别指标研究

采用池州站地面气象观测资料,遴选出20032019年冬半年固态降水过程。根据T-mode主成分分析(TPCA)法,将冬半年环流形势分为一槽一脊型(Ⅰ型)、纬向波动型(Ⅱ型)和两槽一脊型(Ⅲ型)。其中,Ⅰ型的占比最多(45.2%),Ⅱ型的次之(28.8%),Ⅲ型的占比最少(25.9%)。池州地区固态降水主要受中路冷空气影响。统计固态降水过程中的4种降水相态:雨、雨夹雪、雪、直接降雪,共得到降雨样本43个,雨夹雪样本54个,降雪样本39个,直接降雪样本52个,分别统计其出现时间;再根据箱线图法,使用ERA5资料中的高空各层温度、0℃高度、厚度层结,以及气象观测站的地面温度等进行分析,得出判别指标,并进行检验。结果表明:t_(1000hPa)<0℃、t_(925hPa)<-3℃、t_(850hPa)<-3℃且t_(2m)<0.8℃时会出现雨转雪;t_(1000hPa)<-1.3℃和t_(850hPa)<-5.7℃时为直接降雪;中低层普遍存在逆温;0℃层高度<260 m时基本为纯雪,0℃层高度>266 m为雨;H_(700-850hPa)雨雪转换临界值为154 dagpm,153 dagpm以下为直接降雪,H_(850-1000hPa)<129 dagpm为纯雪,128 dagpm以下时为直接降雪;雨夹雪判别指标不明,其中地面气温效果相对较好。

北京一次罕见1月初雪过程的复杂降水相态成因分析

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。

锡林郭勒盟地区降水相态特征分析及预报技术

利用2012—2022年锡林郭勒盟地区雨雪转换季期间地面和高空观测数据,探讨降水相态转换的物理量参数指标。结果表明:①雨雪转换季期间的降水主要有雨夹雪、雨或纯雪3种,雨雪转换天数呈自西北—东南向递增的空间分布形态,主要发生在3—4月和10月,4月发生频次最多。②选取代表站锡林浩特站,采用箱线图、相关性分析及技巧评分法对物理参量进行分析后发现,厚度因子(H_(850~700))、温度因子(T、Td、T_(surf)、T_(850))可以作为降水相态识别判据的指标;T_(700)、T_(500)、H_(850~500)该判据可作为雨和雪(雨夹雪)识别的指标,但无法完全判别出雪和雨夹雪的相态;水汽因子(RH_(地面)、T-Td、RH_(850)、RH_(700))可作为降水相态识别雨夹雪,但无法判别雨和雪相态。③温度参数对不同降水相态具有更显著的指示意义,厚度因子在判断雨和雪(雨夹雪)时指示效果更佳,水汽因子在判断雨夹雪时尤为有利。④建立降水相态预报S指数,确定阈值,与单个物理参量TS相比,预报准确率提升显著,使用该模型对锡林浩特站2022年不同降水相态样本进行预报试验评估,预报效果较好。

基于Softmax回归在复杂地形条件下的降水相态预报模型——以山西省晋中市为例

利用2000—2018年山西省晋中市常规地面观测资料对当地降水相态时空分布特征进行统计分析,用ERA5再分析资料在显著性检验基础上筛选出与降水相态相关性较强的物理量参数,以筛选出的物理量作为特征数据,采用k-聚类法对晋中市进行区域划分,基于Softmax回归方法分别建立不同区域的降水相态分类预报模型。结果表明,晋中市发生雨雪转换日最多的是3月,其次为11月,4月、11月更容易发生液态降水向固态降水的转换;筛选出与降水相态相关性较强的3个物理量参数分别是T_(850hPa)、T_(0)和H_(700~850hPa),相变日数有明显的地域差异;第二区域和第三区域的模型预测精度均高于不进行区域划分的模型精度,说明进行区域划分再建模可在一定程度上提高模型的预报准确率。

数据不平衡支持下的降水相态反演算法探究

降水相态是指降水的形态,包括雨、雪、雨夹雪、冰雹等形式。由于其受高空温度、湿度、风力等因素影响,成因较为复杂,且对人类生产生活具有重要影响。因此,为进一步提高在缺乏地面观测情况下,获取降水相态实况信息的精准度,本文针对降水相态反演和气象要素关联,提出在数据不平衡支持下的降水相态反演算法A-BTL-PCCRF。并将该算法与A-BTL混合采样算法和PCCRF算法进行对比实验,验证算法有效性,以有效改善降水相态数据反演过程中的数据不平衡问题。

2021年11月7日山东极端暴雪过程降水相态的多源观测特征分析

利用自动气象站、双偏振雷达、毫米波云雷达、温度廓线仪和ERA5逐小时再分析资料等,分析了2021年11月7日山东西部地区暴雪甚至特大暴雪过程中降水相态的多源观测资料特征。研究表明:此次过程主要受西风槽、低涡切变线和冷锋共同影响,系统斜压性强,有低空急流配合,降雪持续时间不长,但小时雪强大,山东的西部地区出现大范围暴雪局地特大暴雪的极端降雪。多源观测资料较好地捕捉到此次过程降水相态及变化信息。风廓线雷达的风和垂直速度,双偏振雷达的相关系数和0℃层亮带,毫米波云雷达的反射率、垂直液态水含量、速度和谱宽,温度廓线仪的边界层温度及二维视频雨滴谱仪的粒子二维图像和信息都可以作为降水相态判断的指标,为0~1 h短时临近预报提供参考。此次过程地面降温非常迅速,雨快速转雪,雨雪混合持续时间短。地面降温是强的负温度平流、垂直运动和非绝热作用共同导致,其中,负温度平流作用最大,非绝热次之,垂直运动作用最小。负温度平流强,且负温度平流强度随高度降低而增强,导致地面呈现出快速降温的特征。

宝鸡市冬半年降水相态精细化客观预报方法研究

为探究复杂地形下冬半年降水相态预报方法,进一步提升降水相态预报时空分辨率和准确率,利用2010—2019年冬半年(11月至次年3月)宝鸡市11个国家气象站观测资料及欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)第五代大气再分析资料,统计分析宝鸡市冬半年雨、雨夹雪和雪3种降水相态时空分布特征,筛选确定降水相态判识因子及阈值,构建降水相态精细化客观预报方法,并检验预报效果。结果表明:宝鸡市初冬-冬末时期以降雨为主,雨雪转换时期3种相态日数占比相当,而隆冬时期则以降雪为主。降水相态空间分布与地形密切相关,海拔较低的渭河两岸川塬区降雨较多,而海拔较高的南北部山区降雪较多。地面2 m气温(T_(2))、850 hPa和700 hPa温度(T_(850)、T_(700))、850~1000 hPa和700~850 hPa位势厚度(H_(850-1000)、H_(700-850))可作为宝鸡市冬半年降水相态组合判据,川塬区渭滨站初冬-冬末、雨雪转换、隆冬时期雨的T_(2)(H_(850-1000))阈值分别为2.9℃(1307 gpm)、2.1℃(1308 gpm)、1.8℃(1310 gpm),雪的T_(2)(H_(850-1000))阈值分别为0.7℃(1302 gpm)、0.3℃(1303 gpm)、0.7℃(1308 gpm),而山区太白站的降水相态判据不同于渭滨站,降雨时T_(2)(H_(700-850))一般大于2.6℃(1551 gpm),降雪时T_(2)(H_(700-850))一般小于-0.3℃(1540 gpm),雨夹雪的T_(2)、H_(850-1000)、H_(700-850)阈值一般介于雨和雪之间;此外,雨雪相态转换时还需结合T_(850)、T_(700)综合判断。基于温度和位势厚度组合判据构建的宝鸡市不同地形区冬半年各时期降水相态精细化客观预报方法,能够较好地预报2020年11月至2022年1月冬半年逐小时降水相态,TS(Threat Score)值渭滨站达100%,太白站高于80%,优于单一物理量(温度或位势厚度)。

青海高原降水相态转换特征及预报指标分析

基于青海高原50个地面气象观测站点2006—2020年的观测资料,结合ERA-Interim再分析资料,利用线性倾向估计、概率密度分析等方法,揭示青海高原降水相态转换时空分布特征及相态预报指标,并对2021年的观测资料开展检验。结果表明:1)青海高原降水相态转换主要发生在春末夏初及秋季,空间上主要集中在祁连山区及青南地区,这与海拔高度密切相关;2)降水相态与低层温度密切相关,相对于地面的特征温度层(0℃、-5℃层等)高度、地面2 m温度和特征气压层(500 hPa、600 hPa、700 hPa)的温度可作为相态预报指标;3)雨转雪过程与雪转雨过程预报指标有明显差异,雪转雨时地面到0℃层温度垂直递减率大于雨转雪过程;4)检验结果表明,低层及地面2 m温度指标的可用性较好,中高层指标有一定偏差。

新疆巴州北部冬半年降水相态气象因子特征和判识指标分析

利用1961—2018年10月至次年4月新疆巴音郭楞蒙古自治州(巴州)北部6个国家观测站的天气现象资料,统计分析近58 a降雨、降雪、雨夹雪、雨转雪4种降水相态的气候特征,得出巴州北部10月和4月以降雨为主,12月和1月以降雪为主,雨夹雪和雨转雪主要在11月和3月。利用2003—2018年10月至次年4月库尔勒站探空资料,得到与降水相态转换关系密切的10种物理量,量化了降水相态判识特征及指标。结果表明:(1)地面最低温度、近地层温度、850 hPa温度、500~850 h Pa之间的位势厚度、700~850 hPa之间的位势厚度、0℃层高度可将4种降水相态完全判别,500~850 hPa之间的温差、700~850 hPa之间的温差能有效判别降雨、降雪、雨夹雪。(2)构建了降水相态预报评分办法,库尉轮平原和焉耆盆地的综合指标准确率达92.06%和94.36%,综合判定后预报评分达93.58%。(3)特性层温度及温差对降雨和降雪的预报效果好于雨夹雪;位势高度及厚度对降雪的预报效果好于降雨和雨夹雪;位势厚度对雨转雪的预报效果要好于特性层温度。研究降水相态综合判据对巴州北部降水相态的判别有很好的参考价值,为提高雨雪相态转换预报准确率提供科学依据。

华北一次冷空气回流路径对降水相态的影响分析

针对2018年4月3—5日东北冷空气回流到京津冀地区造成复杂相态降水过程典型华北回流天气个例,利用ERA5再分析资料和MICAPS地面资料,详细分析了冷空气路径、形态、对降水范围及相态的影响。结果表明:回流冷空气对京津冀地区的影响可分为4个阶段,即低层冷舌侵入、沿山堆积扩散、增强维持、变性消散阶段。(1)低层冷舌侵入阶段,冷空气以冷舌形式经东北、渤海侵入京津冀地区,冷舌在不同高度位置不同;冷舌在垂直方向位于干、湿过渡区,降水粒子经冷舌下方干区蒸发,造成阴天无降水天气。(2)沿山堆积扩散阶段,低层冷空气遇太行山堆积并向南北以扇形扩散,较高层次冷空气西边界扩散至太行山山区;燕山南部、太行山东部存在深厚湿层,且温度较低,出现降雪;距离山脉较近的平原地区出现雨夹雪或雪;距离山脉较远的平原地区无降水。(3)增强维持阶段,冷空气强度达到最强,范围达到最大;深厚湿层从太行山、燕山向平原扩展,降水范围扩大,降水相态主要取决于近地面温度。(4)冷空气变性消散阶段,较高层次回暖先于较低层次,冷空气变性消失,降水趋于结束。

“Top-Down-Approach”降水相态分析法在双流机场一次降雪过程中的应用

选取ERA5再分析资料和常规气象资料等多源数据,运用“Top-Down-Approach”降水相态分析法,分析了2023年1月16日双流机场降雪过程,重点探究了降水相态的预报着眼点。结果表明:(1)湿度超过85%的-12~-16℃温度层有利于枝状雪花的形成,高浓度云中冰相粒子与水相粒子重叠区有利于低融化比雪花的形成,在预报时需重点关注。(2)当湿球0℃温度层偏低时,可降低降雪预报中对地面温度的限制。(3)结合温度廓线分析,微波辐射计液态水廓线产品可以指示冰云层主要分布高度,还能反映出液态水含量在降雪过程开始前显著增强且在降雪趋于结束时提前降低的变化特征,对降雪过程有一定的指示意义。

2021年吉林省典型降水相态的预报产品检验分析

利用2021年3月1日—4月30日、10月11日—12月10日吉林省54个国家气象站3h间隔的实况观测资料和相应EC、SCMOC(国家指导预报)的降水相态预报产品,对吉林省雨、雪、雨夹雪、冻雨4类典型降水相态进行检验和分析。结果显示:EC对雪的预报效果最好;对雨的预报效果有西低东高的特征;对雨、雪的预报在时效48h及之后较低;对雨夹雪的预报效果最差;对冻雨的预报效果有西高东低的特征,且范围偏大。SCMOC对雨的预报效果最好;对雨、雪的预报在05时、17时较好;只有对雨夹雪的预报效果比EC略好,但明显低于雨、雪;没有预报出此次冻雨过程。总体来说,EC整体的预报效果更好,更有规律,参考性更高。

苏南两次回流天气过程形势特征和降水相态分析

利用常规观测资料、0.25°×0.25°FNL资料、微波辐射计资料和风廓线雷达资料,对发生在苏南的两次回流天气过程的环流特征、大气层结特征等进行分析。结果表明:高纬度地区500 hPa是两槽一脊的环流形势,近地面层持续受东北风影响,西南暖湿气流在底层冷垫上爬升,是回流降雪天气形势;从东北平原回流南下的冷空气湿度小,在降水中只起到了“冷垫”的作用。中低层西南暖湿气流差异导致两次降雪强度存在差异;近地面层的降温在雨和雪的区分判别上影响更大,统计2012—2022年初苏南地区8个降雪个例发现,苏南地区,满足T_(850)≤-4℃,T_(925)≤-3℃,T_(1000)≤1℃,T_(2 m)≤2℃这样的温度阈值条件时开始雨转降雪;当1515 gpm≤H_(700-850)≤1575 gpm,1289 gpm≤H_(850-1000)≤1317 gpm时,相态易由雨转雪。中低层西南气流、底层东北风的加强,2000 m左右高度风场的转变,短波槽(或切变线)触发了不稳定能量的释放,导致降雪发生;当中低层西南气流减弱转为西北气流后,大气水汽含量降低,降雪结束。

2008一2018年青海省不同降水相态日数时空分布特征分析

利用青海省50个气象站点2008-2018年的逐日天气现象数据,采用趋势变化、线性拟合、相关分析、经验正交函数分析等方法,分析青海省近10年各降水相态时空分布特征,探讨各季节积雪日数与气温和降水的关系。结果表明:(1)空间分布上,湟源和天峻的各类降水日数均位于全地区之首,说明地形对青海降水的多寡起着重要作用。(2)时间变化上,年变化特征来说:年平均降雨日数整体呈现由多到少的态势;年平均雨夹雪日数整体呈现由少到多的态势;年平均降雪日数整体呈现由多到少的态势。月变化特征来说:雨雪转换分布呈现双峰结构,集中在5、10月。(3)通过EOF分析,年平均降雨日数的第一模态近些年呈现出减少趋势;年平均雨夹雪日数的第三模态呈现出增多趋势;从降雪日数的第一模态进行分析,近年来,青海省年平均降雪日数逐年递减。

北京地区冬季降水相态的识别判据研究

利用1980年7月-2010年6月降水资料,统计分析了近31年北京地区冬季出现雨夹雪天气的季节特征,得出北京地区雨雪转换频发的季节主要集中在3月和11月。利用2000年冬季至2009年冬季日降水量资料,对近10年北京地区雨雪转换过渡季节的降水过程和临界值降水过程进行了分析,得到与雨雪转换关系密切的6种物理量:T850、T925、T1000、H1000-700、H1000-850和地面(2m温度、2m相对湿度的结合量),以及对应3种不同降水相态的不同阈值范围。利用统计分析结果设定了3种相态评分方法,经检验,每种物理量的判定指标在相态预报中的准确率都达到60%以上。将6个指标进行综合判定后准确率达到77%。这些降水相态综合判据可为北京地区高时空分辨率冬季降水相态的客观预报提供更加精确的参考。

山东冬半年降水相态的温度特征统计分析

采用济南和青岛1999—2011年的降水、高空和地面观测资料,研究了山东冬半年降水相态与影响系统的关系及温度垂直变化特征,获得不同降水相态的温度预报指标。结果表明:(1)降水相态变化与影响系统有关,江淮气旋和回流形势产生的大雪以上强降雪存在雨雪转换,低槽冷锋、黄河气旋和切变线(低涡)多产生中雪以下直接降雪。(2)无相态变化的降雪过程一般发生在温度较低、垂直变化单一的条件下,850 hPa以下各层均有明显温度阈值。(3)有相态转换的降雪过程中,850和925 hPa的温度对于雨、雪、雨夹雪的识别没有明显指示性,1000 hPa以下的温度最为关键,将925 hPa以下各层与地面的温度结合起来判别相态,较使用单一特性层温度更为可靠;冰粒区别于其他降水类型,在温度场上的显著特征为700 hPa的温度较高。(4)0℃层高度可用于雨雪转换指标:降雨时0℃层高于925 hPa或在925 hPa上下,当0℃层的高度降至1000 hPa上下时转为降雪。(5)雨夹雪和冰粒发生在有雨雪相态转换的降水过程中,为过渡形态,不会单独出现。

2012年3月17日北京降水相态转变的机制讨论

由于受到资料分辨率的限制,对于降水相态转变过程以及机理的认识一直不够深人。在北京地区2012年3月17日夜间的降水过程中,降水相态经历了降雨、雨夹雪和降雪3个阶段。本文利用常规探测资料以及时间和垂直方向上分辨率较高的微波辐射仪温度廓线及基于雷达探测和中尺度模式的反演资料,首先分析了上述3个降水阶段温度的垂直分布,而后讨论了导致温度差异的机制。结果表明,降雪阶段冰雪层(包含冰雪和过冷水混合层)的厚度较降雨阶段增厚并且其下边界距离地面更近。3个降水相态温度分布差异较大的层次在对流层下层特别是抬升凝结高度附近。0℃层相对于云底的高度与降水相态密切相关。在降雨阶段,0℃层在云内,雨夹雪阶段在云底附近,降雪阶段下降到云底以下。冷空气活动是造成3个降水相态温度垂直分布不同的原因,但是在不同阶段影响的方式各异。在降雨转成雨夹雪阶段,"回流"东风将冷空气输送到北京,导致边界层内降温;雨夹雪转降雪的阶段,对流层低层温度进一步降低主要缘于高空槽后冷空气的侵入。因此,在北京地区导致降水相态转变的机制是多样且复杂的。