对流风暴大气不稳定机制研究的若干问题

大气不稳定是强对流天气发生的必要条件之一,具有复杂性。首先简要回顾了气块假设,给出了该假设的应用局限性,比如气块在对流风暴中的强上升运动必然会导致环境大气气压和涡度的变化等;然后梳理了大气的静力不稳定、对称不稳定以及其他多种类型不稳定的概念,重点总结了条件不稳定、湿绝对不稳定和条件对称不稳定的判据及其与对流风暴发生发展的关系,同时澄清了一些错误认识。判别条件不稳定最有效的方法是对气块作有限虚拟位移、使用对流有效位能(CAPE)来判别。CAPE和对流抑制能量的计算对抬升气块的温湿状况较为敏感,并需要进行虚温订正;最优CAPE值较地表CAPE具有更好的代表性。在强垂直风切变、低CAPE环境中,由于旋转导致的动力扰动气压梯度的加速作用对强对流风暴的发展至关重要;对流不稳定不一定对应于条件不稳定。条件对称不稳定的方便判别方法是使用饱和湿地转位势涡度,文中进一步总结了该不稳定所致的中尺度雨带特征。

美国气象学会第20届中尺度过程会议和第28届数值预报会议概述

精准天气预报的核心对象是中小尺度天气。强降水和强对流天气的精准预报是世界性难题。2023年美国气象学会第20届中尺度过程会议和第28届数值预报会议关注强对流天气等中尺度过程的精细机理研究、超高分辨率数值模拟、物理过程、资料同化技术、一体化模式系统等。提升该类天气的精准预报能力的科学基础是继续深入认识其物理规律和机制,核心是发展先进的精细数值天气预报模式、资料同化技术及其后处理技术等。

融合物理理解与模糊逻辑的分类强对流客观短期预报系统:(2)表现评估

本文对分类强对流客观短期概率预报系统2022年6月13日强对流过程预报产品的表现进行分析,基于2022年的雷暴、短时强降水、雷暴大风及冰雹客观概率预报产品和可用的分类强对流监测实况资料,结合强对流预报业务中使用的空间检验方法和常用的确定性及概率性检验指标,对该短期预报系统提供的四类强对流天气客观概率预报产品进行了详细的性能评估。用于评估的预报资料是时段为2022年4月1日至9月30日每天08时(北京时)起报,96 h内逐12 h间隔的预报产品。预报个例分析显示,四类产品均可提前24 h指示需要关注的强对流天气区域。统计检验结果表明,短时强降水各方面性能最好,其次是雷暴,雷暴大风也有一定的可参考性。四类强对流天气预报产品均存在预报概率与实况频率相比偏高的过度预报问题。雷暴、短时强降水和雷暴大风预报产品均存在与预报覆盖时效有关的日变化。评估结果为预报模型和系统后续改进发展奠定了基础,为应用基于融合物理理解与模糊逻辑人工智能方法的分类强对流预报产品提供了有益参考。

东北冷涡背景下三类区域性强对流天气过程时空分布和环境特征对比分析

东北冷涡是造成中国暖季强对流的重要天气尺度系统之一。为对比东北冷涡与不同类型强对流过程的时空关系及其环境特征差异,基于欧洲中期天气预报中心第5代大气再分析数据和中国国家气象信息中心提供的逐时大风、降水观测资料,筛选了2017—2021年4—9月东北冷涡背景下9例雷暴大风型、9例强降水型以及8例混合型强对流天气过程,通过动态合成开展了分析研究。结果表明:(1)三类强天气过程相对于冷涡的时空分布差异明显:雷暴大风型过程,超过70%的雷暴大风出现在冷涡中心的西南部或南部;而混合型过程,超过70%的大风出现在冷涡中心的东南部或南部;混合型和强降水型过程中,短时强降水均主要出现在冷涡中心南部或东南部,但后者发生在冷涡东南部的比例更高;雷暴大风型和强降水型过程主要出现在东北冷涡的发展和成熟阶段,而混合型过程主要发生在东北冷涡的成熟阶段。(2)三类强天气过程的环流形势和环境条件差异显著。雷暴大风型过程多出现在5—6月,一般对应的东北冷涡更深厚,等温线更密集,大气环境偏干,存在气温垂直递减率大和强风垂直切变条件,雷暴大风多发生在冷涡南侧的锋区附近,对流层中、高层受干冷空气控制,叠加在低层比较浅薄的暖湿空气之上有利于大气层结条件不稳定的增强,降水粒子蒸发降温形成的下沉气流和地面冷池,叠加锋区辐合更有利于形成区域性地面强风;而强降水型过程多集中在7—8月,对应的东北冷涡强度较弱,等温线较稀疏,强降水一般出现在锋前靠近暖区一侧的强层结不稳定区域内,对应水汽充沛、整层暖湿的环境条件,中低层温差较小,风垂直切变较弱。混合型过程对应的月份和冷涡强度与强降水型过程更接近,水汽、高低层温差以及风垂直切变等环境条件介于上述两类过程之间,但下沉对流有效位能在三类过程中表现为最大。总体来看,相较于中国中、低海拔地区雷暴大风和短时强降水的环境特征而言,东北冷涡背景下的强天气过程对应更强的深层风垂直切变,具有更强的天气尺度动力强迫。

融合物理理解与模糊逻辑的分类强对流客观短期预报系统:(1)系统构成

提供准确的雷暴、短时强降水、雷暴大风和冰雹客观短期预报产品,对提高预报预警的预见期,及早采取有针对性的预防措施有重要意义。基于对四类强对流天气现象物理成因理解,给出了由国家气象中心牵头研发,融合模糊逻辑人工智能方法的分类强对流客观短期概率预报系统的流程框架和实现方法,详细介绍了该系统的结构特征,以及系统中用于雷暴、短时强降水、雷暴大风和冰雹四类强对流天气预报模型构建的关键预报因子、隶属度函数获取方法和权重因子配置等信息,并在此基础上探讨了物理理解与模糊逻辑人工智能相融合方法具有广泛适用性的本质,可以表征产生特定强对流天气现象的环境配置的多样性和复杂性。

基于低阶模型的含压力补偿比例阀控系统平稳控制

液压工程机械负载变化大、受到控制器计算性能限制,常导致运动控制出现强烈冲击和精度降低等问题,为此提出一种基于低阶模型的含压力补偿比例阀控系统平稳控制方法。首先,证明了含压力补偿比例阀控系统可近似为线性系统,提出一种低阶建模方法,利用分段线性随机系统作为原系统的全局近似,并定量给出分段线性随即系统的协方差矩阵;其次,在所提出的建模方法基础上,设计了稳态卡尔曼速度观测器,提出基于速度观测的双回路控制器,利用精确的观测速度与速度内环控制提高系统阻尼,达到抑制振荡的目的;最后,在盾构管片拼装机举重臂上开展实验验证,实验包括AMESim与Simulink联合仿真实验和PLC控制的实机应用实验。研究结果表明:所提出的低阶建模方法在常见阀参数下与精确模型的精度相对误差不超过3%,所提出的控制方法在低算力控制器上实现了阶跃位置目标轨迹的低冲击、高精度控制,显著增加了系统阻尼,获得了更平滑的速度曲线,减小了稳态误差,力冲击峰值减少21.6 kN,振幅降低约39%,具有较高的工程应用价值。

典型地层下TBM滚刀刀座系统振动特性实验研究

在全断面硬岩隧道掘进机(tunnel boring machine,TBM)滚刀破岩过程中,强冲击载荷下产生的切削应力通过刀座系统传递至刀盘,引起刀座系统剧烈振动,造成螺栓松动断裂甚至滚刀掉落等严重的工程问题。为此,通过开展破岩实验来研究TBM滚刀刀座系统的振动特性。利用多功能刀具切削性能测试实验台开展TBM滚刀切削红砂岩和花岗岩的实验,并采集滚刀破岩过程中的三向载荷和刀轴振动加速度数据。通过对比分析红砂岩和花岗岩地层下滚刀破岩的载荷—时间历程曲线,得到破岩过程中滚刀刀座系统载荷的动态变化特性,以及不同地层下滚刀刀轴的振动响应特性。研究结果可为TBM滚刀刀座系统的减振设计提供理论依据。

京津及河北平原凌晨强降水形势和环境条件

北京、天津及河北平原大部(37°~41°N,115°~119.5°E)(简称BTH-P)为夏季强降水夜发性较突出的区域。基于2010—2021年国家级地面气象站逐小时降水数据和CFSR再分析数据集,对该区域6—8月42个凌晨时段强降水个例的天气形势进行了分类,统计了不同天气形势下强降水的环境物理量特征。结果表明:BTH-P区域凌晨强降水的天气形势可分为热带气旋类、低涡切变类、低槽冷锋类和副高边缘弱天气尺度强迫类,且低涡切变类凌晨强降水最为频发。统计不同类天气形势的降水环境物理量场特征分布发现,水汽条件都非常充沛,热带气旋类凌晨强降水水汽条件最优,其大气可降水量的中位数达72 mm;热带气旋类热力和不稳定能量条件不如其他类突出,对流有效位能、K指数均最小,而副高边缘弱天气尺度强迫类的上述指数显著强于其他3类;热带气旋类降水相比其他类降水凌晨低层的辐合更为明显、垂直涡度也更大,低涡切变和低槽冷锋类降水的0~6 km垂直风切变最大、850 hPa与500 hPa温差显著大于其他类,表明其对流层中低层具有更强的斜压性。总体来看,该区域凌晨时段强降水的主要天气形势为低涡切变、低槽冷锋和热带气旋,具有特别充沛的水汽条件、不太强的条件不稳定和中等偏弱的0~6 km垂直风切变环境条件等。

华南前汛期珠江流域两类暖区飑线特征分析

利用2016—2019年4—6月雷达三维拼图资料,根据触发条件的差异,划分华南前汛期暖区飑线为锋面触发暖区发展(Ⅰ型暖区飑线)与暖区触发并发展(Ⅱ型暖区飑线)两类;在此基础上针对飑线造成短时强降水和雷暴大风的分布,对比了飑线发生时的大尺度环境条件和中尺度雷达回波特征。结果表明:Ⅰ型暖区飑线大多形成于平原地区,Ⅱ型暖区飑线大多生成于山脉迎风坡和海岸线;两类飑线发生时均伴有明显的短时强降水,易造成暴雨洪涝;Ⅰ型暖区飑线易产生区域性雷暴大风,Ⅱ型暖区飑线产生分散性雷暴大风;Ⅰ型暖区飑线生命史长,对流发展更旺盛,飑线移动速度快;Ⅱ型暖区飑线生命史短,飑线移动速度慢,回波强度弱于Ⅰ型暖区飑线;两类飑线都有较好的水汽条件和0~3 km低层风垂直切变条件,Ⅰ型暖区飑线发生时动力和热力条件更好。

三元锂离子电池中的异物金属颗粒研究

通过在三元体系锂离子电池中准确地植入Cu、不锈钢(SUS304)、Cr、Fe、Zn、Al颗粒,探究金属颗粒在锂电池内部的变化和差异。并对含金属颗粒锂电池长时间静置过程中的电压进行测量和分析,推测出金属颗粒可能引起电池自放电异常的临界尺寸。相对其他金属颗粒,Cu颗粒在更小的尺寸范围能够引起锂电池更高的异常自放电,需要重点关注。研究锂电池内部的金属颗粒对锂离子电池生产过程管控,评估锂离子电池性能稳定性以及应用安全性具有重要的指导意义。

基于风云四号静止气象卫星的局地对流智能化预警模型及应用

强对流等灾害性天气给人民生活和社会经济发展造成了严重影响,准确理解强对流发生的机理及提高其预报效果仍然是具有挑战性的工作。综合利用我国自主研发的新一代地球静止轨道气象卫星风云四号高时空分辨率观测数据和中国气象局全球数值预报(China Meteorological Administration-Global Forecast System,CMA-GFS)格点化产品,研究局地对流发生前大气环境场的特征和关键影响因子的变化。分析表明:卫星观测得到的云顶冻结信息以及表征大气的不稳定性、水汽含量等数值模式变量是预测局地对流发生的重要因子。利用面积重叠法和光流法对云团进行连续追踪,采用机器学习技术建立了中国区域局地对流发生和强度分级(弱、中、强)预警模型2.0版本(Storm Warning In Pre-convective Environment Version 2.0,SWIPE-V2.0),实现了局地对流的智能化预警。独立检验结果表明:模型对6个不同分区的雨季8 mm/h以下强度降水相关的对流判识准确率在0.5~0.85,对8 mm/h以上强度降水相关的对流判识准确率在0.69~0.91之间,具有较好的提前预警效果和实际应用价值。目前,SWIPE-V2.0已投入实时应用。

中国短时强降雨对暴雨的贡献特征

中国暖季暴雨有显著的对流性特征,但尚不明确对流导致的短时强降雨对不同等级暴雨的贡献程度。利用1951—2019年的逐时降水资料,统计分析了中国两种强度的短时强降雨(小时雨量≥20 mm和小时雨量≥50 mm,分别简称为HR20和HR50)和不同等级暴雨之间的关系,得到了两类短时强降雨对不同等级暴雨的贡献特征。结果显示,短时强降雨发生频率高的暴雨分布区域与暴雨日数多的区域并不一致,在华北南部到黄淮地区和西南地区到华南地区短时强降雨对暴雨的影响最为显著,其超过50%的暴雨中伴随HR20,华北南部和华南中部地区暴雨中发生短时强降雨的占比超过了70%;随着暴雨等级的提升,伴随短时强降雨的比例逐渐增大,尤其HR50的占比增加显著,超60%的特大暴雨中伴有HR50,表明暴雨越强,其对流性越强。在华北南部到黄淮地区、西南地区东部和华南地区,短时强降雨雨量对暴雨雨量的贡献也最大,且随着暴雨等级的提升,这些地区短时强降雨雨量在暴雨总雨量中的占比呈显著增长的趋势,HR50的贡献增幅超过100%;而江淮、江南等地区短时强降雨雨量的贡献较小,随暴雨强度等级的增强其增大程度也相对不明显。此外,伴随有HR20的暴雨、大暴雨平均日雨量较无短时强降雨的暴雨平均日雨量分别多20%和40%以上,进一步印证了中国暴雨对流性强的特点。

京津冀及周边一般性降水与短时强降水特征对比

京津冀及周边地区为我国北方强降水的多发区域。基于1966—2021年87个国家级气象站逐小时降水资料对比分析暖季5—9月一般性降水和短时强降水的空间分布及年际变化,并基于1980—2021年298个气象站分析日变化等特征。结果表明:京津冀及周边地区的渤海西侧平原区域存在短时强降水强度极端性显著区域。渤海西侧平原以外区域两类降水平均小时降水量、强度和降水时次百分比均呈增长趋势,但短时强降水的增幅更高,而渤海西侧平原区域趋势则均不明显。渤海西侧平原区域和渤海西侧平原以外区域的一般性降水平均小时降水量和降水时次百分比日变化幅度显著弱于短时强降水;7—9月渤海西侧平原区域降水夜发性更明显,且相比另一区域半峰持续时间多出约2 h。2005年后渤海西侧平原区域和渤海西侧平原以外区域短时强降水平均小时降水量和降水时次百分比下午时段均明显减弱,但午夜后至清晨明显增加。

2019年8月16日沈阳极端降水事件的低空γ中尺度涡旋观测特征和机理分析

2019年8月16日沈阳市区受伴有低空γ中尺度涡旋的强对流系统影响,发生了1951年有观测记录以来的最大小时降水(102 mm)。为了提高对此类涡旋所致强降水天气的认识和预报能力,综合利用多源观测和ERA5再分析资料,对此次过程中低空γ中尺度涡旋的观测特征、形成原因和对强降水的影响机制开展研究。此次过程期间,500 hPa沈阳位于东北冷涡东南侧,850 hPa以下低空位于“利奇马”台风残涡西侧的偏北气流水汽输送带内,16日午后沈阳市区具有低层大气气温廓线接近干绝热递减率、较低抬升凝结高度和逐渐加强的风垂直切变等环境条件特征;风廓线雷达资料显示降水前0—6 km风矢量差最大达17 m/s,有利于较浅薄中尺度涡旋对发生。16时前后,沈阳市区内γ中尺度辐合风场首先触发局地风暴,随后有对流风暴群移入沈阳,在局地风暴具有反气旋式旋转处合并。合并风暴在初期产生强降水后,回波顶降低、降水强度减小,低空出现了生命期约30 min的γ中尺度涡旋对,更是出现罕见的具有辐合特征的反气旋式涡旋加强的现象,伴有低空涡旋的风暴再次加强并导致后期更强的降水。相比中国中气旋统计特征,本次低空浅薄涡旋生命期较短、尺度小、移速慢,产生了非常强的垂直涡度,但涡旋厚度小于中气旋。涡旋出现后所有5 min降水量超过10 mm的自动气象站均出现在中尺度涡旋对之间的区域,更是导致了自从1951年沈阳有观测记录以来的最大小时降水量。涡旋的旋转强度、伸展高度以及两个涡旋之间的距离表征了强降水的强度和范围。本次过程中的合并风暴具有暖云低质心回波特征,前期局地风暴降水使得近地面空气湿度升高、减弱了蒸发作用,使得后期降水具有更高效率,配合低空涡旋在近地面形成上升气流同时促进雨滴增长和碰并过程,进而增强雨强;强烈旋转的涡旋造成近地面强上升气流,有利于风暴再次发展,进而使得降水持续更长时间。低空反气旋式涡旋生成加强的原因是:冷涡风暴低空准线状的出流边界形成由北指向南的水平涡管,在降水初期下沉气流向下的扭曲作用下,近地面生成初始涡旋对;由于环境风切变矢量随高度逆时针旋转,更有利于反气旋式涡旋加强,合并后风暴内的强上升气流的拉伸作用也进一步加强了反气旋。最后给出了本次低空γ中尺度涡旋的形成机制和导致暴雨的物理模型。

基于多模态控制策略的TBM掘进参数预测模型研究

针对TBM掘进控制严重依赖人为经验,缺乏科学控制策略和方法等问题,结合TBM掘进过程中“人-机-岩”三因素耦合的闭环控制系统特点,总结常规地层和不良地层控制规则与操作流程,阐述不同地层条件下TBM主司机掘进控制意图和掘进参数控制方法。根据不同围岩等级下控制原则的差异性,提出TBM多模态控制策略和基于TBM围岩分级的掘进参数预测方法,并在吉林引松供水工程TBM 3标进行应用验证。研究表明,基于多模态控制策略的TBM掘进参数预测模型预测准确度大于88%,其中刀盘转速预测准确度为94%,掘进速度预测准确度为88%,满足工程应用需求。

2018年一次罕见早春飑线大风过程演变和机理分析

2018年3月4—5日,华南、江南等地发生了一次大范围强对流过程,发生时间早,落区范围广,多地伴有雷暴大风、冰雹、短时强降水等剧烈对流天气,尤其飑线在江西境内造成了严重大风灾害。基于大气环流和雷达回波发展演变特征,将该次过程分为初始、发展和减弱三个阶段:初始阶段西风槽前西南急流造成的低压倒槽为强对流提供大尺度触发条件;发展阶段对流活动位于槽前暖区中,飑线在江西造成极端大风;入夜后,冷锋南下,对流进入减弱阶段。环境场及对流参数诊断表明江西中北部低层高温高湿,中层干冷,温度垂直递减率大,有利于产生雷暴大风。南昌探空长时间序列分析表明温湿要素气候态异常,与历史同期比,低层明显偏暖偏湿,中层偏干,有利于极端对流天气发生。综合多源观测资料和雷达资料分析中小尺度特征,本次江西飑线过程特点及成因包括:(1)受引导气流和前向传播共同作用,飑线移动速度快。(2)自动站分析显示飑锋后雷暴高压强,与锋前暖低压作用造成强密度流,有利于产生大范围直线型大风;(3)通过对比飑线弓状回波南北段回波结构差异表明,飑线后侧中层干后向入流促使降水粒子相变,剧烈降温形成的强下沉运动(下击暴流)是导致极端大风的主要原因,后部层云区下沉气流增强雷暴高压加之动量下传作用对雷暴大风有增幅作用。

华北两类产生极端强天气的线状对流系统分布特征与环境条件

华北线状对流系统精细气候分布及其所产生的极端天气特征尚不清楚,本研究利用雷达拼图资料和客观识别方法普查2013—2018年华北171例线状对流系统的时、空分布特征,根据其所致强对流天气的统计结果,发现华北地区至少有2类线状对流系统,分别产生极端强雷暴大风和极端强降水。分析了这2类线状对流系统的环流形势、环境条件、地形作用和关键中尺度系统地面冷池等的特征。主要结论如下:华北线状对流系统的空间分布尤其是初始形成位置与大地形关系密切,京津冀的太行山和燕山山脚区域为其中的一个高发区;2类线状对流系统发生月份、空间尺度、移动速度、形成时刻和维持时间等都具有显著差异;2类线状对流系统的环流背景、环境条件和冷池也差别明显。强雷暴大风型线状对流系统的环境大气斜压性强,中层干和大的垂直减温率造成的最优对流有效位能、下沉对流有效位能大值区是产生极端大风的重要环境条件,地面强冷池以及0—3 km风垂直切变对前向传播起到了重要作用。强降水型线状对流系统产生的降水极端性较前一类型更为凸出,天气尺度强迫相对较弱,水汽条件极其充沛,地面弱冷池或地形与低层南风气流相互作用维持的后向传播是其发展和缓慢移动的主要机制,也是产生极端强降水的直接原因。

边界层辐合线触发深厚湿对流研究进展

边界层辐合线(BLCL)是指存在于边界层内的线状气流汇合带,被认为是深厚湿对流的主要触发系统,有多种类型,其触发对流作用非常复杂。文中就BLCL(不包括冷锋)触发对流事件的统计研究、其导致的局地温湿扰动对触发对流的影响、BLCL对流触发机制等方面的中外研究进行了系统回顾总结。已有研究结果表明,不同天气系统背景、不同地区BLCL的类型、表现形式不同,其触发深厚湿对流的概率、与对流风暴的位置、时间的相关也有所不同。BLCL能否触发对流还与大气环境条件、BLCL与其他动力学过程相互作用有关。在一定的对流环境条件下,局地温湿扰动不仅对BLCL的强度产生影响,而且还可以通过影响BLCL附近大气层结状态的分布影响到对流能否被触发。BLCL与环境动力和热力相互作用产生的局地变化使对流触发机制变得更加复杂。建议未来基于精细的观测资料和数值模拟试验针对不同区域、不同类型的BLCL的对流触发特征和机制开展系统研究。

基于骨架的线状对流系统客观量化识别算法研究

本文将计算机图形学骨架概念应用到气象学领域,发展了回波图像预处理、骨架修剪处理以及长宽比量化处理技术,该方法能自动识别出雷达回波拼图中符合气象学标准的线状对流系统(quasi-linear convective systems,QLCSs)。首先结合2016年黄淮地区一次双QLCSs过程给出了基于骨架的QLCSs客观量化算法的具体技术流程,然后利用该方法对2016年6月安徽地区的QLCSs进行客观筛选,并进一步量化识别QLCSs的移动特征,结合灾害天气实况与主观识别进行对比评估,结果表明:结合气象学标准改造的骨架图像识别算法,较好保留了气象回波形状信息,在准确量化对流系统长短轴的基础上,实现QLCSs的有效识别。而获得的量化移动矢量等特征,一方面可应用于致灾QLCSs的分类研究,为开展长序列统计及致灾机理分析提供个例识别方法和量化特征,另一方面也为QLCSs的短临监测预警业务提供新的思路。

雷暴大风与龙卷的预报预警和灾害现场调查

近年来强雷暴大风与龙卷导致的灾害事件引发广泛关注。在总结雷暴大风和龙卷机理、短期预报技术和天气形势特征基础上,给出了这两类天气的监测和短时临近预报预警技术,最后简要总结了灾后现场调查工作和风灾强度评估方法。雷暴大风多数是由对流风暴内强烈下沉气流产生;而龙卷一类由中气旋产生,另一类由辐合线上的中小尺度涡旋和快速发展对流风暴中的强上升气流共同作用形成。但归根结底,巨大的静力不稳定能量是产生强雷暴大风与龙卷(热带气旋龙卷除外)的必要条件。新一代天气雷达观测是雷暴大风与龙卷的监测和临近预警主要手段。自动气象站观测风场能够相当程度上监测大风天气,地球静止气象卫星和自动气象站变压、变温等观测资料也能够辅助监测雷暴大风天气,但龙卷监测尚无法直接使用这两类资料。对这两类天气所致灾害的现场调查工作依然必不可少。快速更新或者集合的高时空分辨率数值模式预报及其后处理是这两类天气短时预报的主要途径。