黔南地区一次梅雨锋西段特大暴雨特征分析

本文利用贵州省气象局提供的气象站观测资料、国家气象卫星中心提供的FY-2G云顶亮温(TBB)资料及NCEP 2.5°×2.5°再分析资料,对2020年6月22—24日黔南地区典型的梅雨锋西段特大暴雨的环流背景、中尺度对流云带演变、水汽条件、不稳定度条件、涡度与散度等进行了分析研究。结果表明:梅雨锋的发展以及低空切变线在黔南中部一线长时间停滞,触发中尺度对流系统(MCS)造成暴雨;降雨增强过程与TBB降低过程较为一致;对流风暴在锋区东南部触发并加强发展,暴雨区和能量锋区走向显示出良好的一致性。

贵州省2020年5月极端性高温事件研究

2020年5月贵州省出现极端高温天气事件,该文利用贵州省84个气象观测站日平均气温和最高气温资料、美国气象环境预报中心的逐日再分析高度场资料以及美国海洋大气管理局的日平均海表面温度(SST)资料,利用超前滞后相关等方法分析贵州省2020年5月极端性高温事件。得出以下结论:(1)2020年5月贵州省约有29%的站点极端日最高气温超过了1981年以来的历史极值,约58%的站点突破1981年以来5月同期历史极值,西太平洋副热带高压异常西扩加强,同时伴随南亚高压东伸增强,2个高压在不同高度上的配合导致异常深厚高压的出现,是此次贵州极端性高温事件发生的重要因素。(2)2020年5月在欧亚大陆中高纬对流层上层有明显的Rossby波列结构,有利于贵州极端性高温事件出现。(3)热带西大西洋SST在月尺度内异常阶段性增暖,可作为贵州省极端性高温天气发生的重要前期信号,并且增暖过程比高温事件提前约14 d,具有一定的前期指示意义。

独山县辣椒种植气候适宜性分析与气象服务建议

利用贵州省独山县1991—2020年气候观测资料,分析了独山县辣椒生长期的气候条件,认为独山县光热水等气候资源适宜辣椒生长发育;同时分析干旱、暴雨冰雹等不利气象灾害对辣椒生长的影响,提出气象灾害防御对策。

黔南州两次暴雨诱发地质灾害对比分析

利用欧洲中心数值产品、贵州省气象区域观测站资料,对比分析了贵州省黔南州6月两次暴雨过程诱发的地质灾害事件,结果发现:暴雨过程是诱发地质灾害发生的主要因素,两次暴雨过程影响系统不同,暴雨落区不同;地面辐合线的位置对暴雨落区有很好的指示作用;两次滑坡前5 d的天气实况及当日雨量的大小对诱发滑坡事件的阈值不一;滑坡区域地质地貌呈现坡陡、起伏大的特点,是地质灾害发生的外因。

黔南州冰雹天气物理量特征分析

为提高黔南冰雹预报预警能力,利用黔南州1999—2021年12个县市气象站冰雹资料及贵阳探空资料,对115次冰雹天气过程中表征不稳定、水汽、热力、动力条件的19个物理量参数特征进行统计分析,并提取黔南地区发生冰雹的物理量阈值。结果表明:冰雹发生前,贵阳探空站的物理量在合适的范围时,黔南州出现冰雹的可能性较大;不同季节冰雹发生前的各物理量存在差异,秋冬季节动力条件表现明显,而春夏季节水汽、热力、层结稳定度条件更为显著;逆温层的出现对中低层温度、温度垂直递减率、低层水汽条件均有明显的影响,从而影响部分物理量的强弱,故该文按照有无逆温给出2—5月黔南冰雹天气的物理量阈值。

2016年江淮梅雨特征分析

该文应用NCEP/NCAR逐日2.5°×2.5°再分析资料、中国1089个测站的24 h降水资料以及NOAA 2°×2°月平均的SST资料,对2016年梅雨期降水、大尺度环流、水汽输送流函数和势函数及相对应的非辐散分量和辐散分量以及海温异常特征进行分析,结果发现2016年梅雨期降水较常年偏多约40%,且降水区域更偏向长江流域附近,梅雨期间所示特征与其相应环流背景、水汽输送及源汇以及海温异常信号有密不可分的关系:①梅雨期间副高逐渐北抬,后期副高脊线较常年显著偏北约7°,东西进退较明显;②高层南亚高压异常偏东;③江淮附近是水汽辐合的大值区;④由于SSTA(海表面温度异常)等因素影响,江淮附近的汇入气流显著增强。这些原因为该年梅雨提供有利的背景条件,是造成降水偏多,降水区域略偏北的主要因素。

“6.23”梅雨锋西段贵州南部大暴雨诊断分析

利用贵州国家观测站和区域自动站数据,结合NCEP再分析资料、FY-2G卫星云图及多普勒雷达资料,对2020年6月23~24日在贵州南部地区发生的梅雨锋西段持续特大暴雨过程进行诊断分析。结果表明:(1)此次持续特大暴雨过程是在南亚高压控制、西太平洋副热带高压北界稳定维持在华南北部背景下,短波槽东传及中低层切变和梅雨锋共同影响的结果;(2)来自孟加拉湾的西南暖湿气流与副高西侧的偏南气流在贵州中东部到长江流域一带交汇,促使低空急流建立,为持续性暴雨天气提供充足的水汽输送;(3)高空辐散、中低层切变线南侧与低空急流北侧的正垂直螺旋度为中尺度涡旋迅速发展和水汽辐合抬升凝结提供了动力条件;(4)高原槽引导弱冷空气南下有利于梅雨锋锋生,午后至傍晚生成若干γ、β尺度的中尺度对流系统导致了此次降水过程的发生;(5)暴雨过程中存在明显“列车效应”,贵州南部受对流系统叠加影响形成较强降水。

都匀毛尖茶生长的气象指标

为都匀毛尖茶实现优质高产提供有效的气象服务,进一步推动都匀市特色农业经济的持续健康发展。利用都匀国家基本气象站1987—2017年的气象观测数据及都匀毛尖茶物候期资料进行统计,分析都匀毛尖茶生长期气候条件。结果表明:都匀市1987—2017年的热量资源丰富、水分条件适宜、日照百分率较低及云雾日数多等气候条件非常有利毛尖茶的生长,但在毛尖茶生长期也出现不同程度的低温冻害、霜冻、倒春寒、冰雹和暴雨洪涝等灾害性天气。针对都匀市气候特点建立健全了气象监测预警与信息发布平台,对都匀毛尖茶生产开展精细化气象服务。

2020年6月贵州连续性暴雨成因分析

2020年6月贵州出现4次具有明显夜雨特征的连续性暴雨天气过程,以短时强降水为主,强度大,局地性较强。该文利用NCEP/NCAR再分析资料,详细分析高空形势、东亚西风急流、低空水汽条件和动力条件以及海温特征,并采用西伯利亚高压强度指数分析冷空气强度,结合贵州区域自动站降水观测资料,分析暴雨成因,结果表明:2020年6月欧亚大陆上空呈现正-负-正的波型分布,有利于高纬地区高空槽引导冷空气南下;副热带高压位置较常年同期偏北偏西且稳定维持,有利于水汽输送到贵州;东亚西风急流强度较强,其西段位置较常年同期略偏南,贵州位于急流轴右侧且处于水汽辐合区、垂直速度负值区,动力条件和水汽条件的有效配合,有利于贵州暴雨天气发生;贵州暴雨对西伯利亚高压强度指数具有较好的响应,但暴雨发生时间比西伯利亚高压强度指数滞后1 d;赤道西太平洋地区海温表现为偏暖,赤道东太平洋地区海温表现为偏冷,且印度洋呈现出西正东负的偶极子型海温异常,此类海温配置,有利于激发印度洋和西太平洋的反气旋环流,为水汽输送到贵州上空创造了有利条件。

提高酸雨观测质量样品考核方法的研究

文章通过对都匀酸雨观测站参加中国气象局组织的全国酸雨观测质量样品考核工作进行归纳总结,分析酸雨考核样品的纯水K值、水样电导率K值、水样pH值出现考核不合格的原因,找出用于酸雨观测质量样品考核仪器的设置、标定以及人员操作是影响酸雨考核的关键因素。文章就酸雨观测质量样品考核中电导率仪、pH计设置和标定,以及人员操作方面进行详细介绍,得出提高台站酸雨观测质量样品考核的方法,对台站提高酸雨观测质量样品考核有一定的参考和借鉴。

EC细网格对黔南州温度预报的订正研究

该文采用EC细网格2 m温度预报场及国家站实况资料,通过滑动平均法、双权重滑动平均法、多项式拟合法以及最佳系数法对EC细网格2 m温度在黔南州的预报进行订正分析,结果显示:4种方法订正后最高气温7 d平均准确率分别提升了12.70%~17.84%,最低气温7 d平均准确率分别提升了1.14%~2.86%。对于高温预报,最佳系数法订正效果最优,其次是多项式拟合法,对于最低气温,前3 d采用滑动平均法订正效果最明显,第4 d开始则采用最佳系数法订正,订正效果更明显。4种订正方法均在7-9月效果最明显。黔南州西部及中部地区多项式拟合法订正效果更好,州东南部地区最佳系数法与滑动平均法订正效果更好,但在120 h时效后滑动平均法的订正效果明显下降,州北部地区最佳系数法订正效果更为明显。

黔南一次大范围暴雨天气成因分析

2020年7月18—19日黔南出现了一次大范围暴雨过程,州内12个县范围普降暴雨,通过利用MICAPS系统常规天气图、区域自动站资料和NCEP再分析资料,从环流形势、低层切变、地面系统以及暴雨条件等方面进行了分析。结果表明:该次过程是在对流层低层表现为高暖湿(θse高值)的环境特征时,受南、北支槽同相位引导小股冷空气自西北路径渗透影响和受兰州小高压推动地面较弱冷空气南下从贵州东部路径回流影响,在两路弱冷空气共同触发下,造成了黔南该年度范围最大的一次暴雨天气。

黔南地区ECMWF_thin温度预报误差分析

利用2019年6月27日至2020年7月3日逐日ECMWF_thin(下称EC细网格)的未来7 d 2 m温度预报数据及相应时段实况资料,采用平均绝对误差、平均误差以及准确率对EC细网格最高气温(下称高温)预报和最低气温(下称低温)预报的误差进行分析。结果表明:EC细网格低温预报的平均绝对误差明显小于高温预报,且高温预报绝对误差分布的差异性比低温预报更明显,低温预报的准确率明显高于高温预报。低温预报准确率各月差距较小,高温预报准确率各月差距较为明显。黔南北部、西部、中部地区高温预报和低温预报的平均误差均较小,其余地区平均误差较大。高温预报准确率随总云量的增加而上升,低温预报准确率随总云量的增加下降。当海平面气压在1012~1032 hPa时,高温预报的平均误差基本在±2℃以内;当海平面气压超出此范围时平均误差明显增大。低温预报的平均误差与海平面气压的变化关系不大,基本稳定在±2℃以内。