云南冬季强降温过程冷空气路径及大气环流差异

基于云南125个测站日平均气温数据,判定了1961—2020年云南冬季95次强降温过程的4种冷空气路径,对比分析了不同路径冷空气对云南降温的影响及大气环流差异.结果表明,东北路径冷空气对云南降温幅度影响最剧烈、影响空间范围最广;偏东路径出现频率最高,偏东路径和偏北路径在降温幅度和影响范围上较为接近;东南路径降温幅度和影响范围最弱,出现频率最低.超前强降温日2 d时,东北路径欧亚大陆500 hPa位势高度场上正高度距平异常区域强度和面积、700 hPa反气旋距平环流强度和西伯利亚高压均为最强,东南路径最弱,偏东路径和偏北路径介于前二者之间.东北路径500 hPa上东亚槽横槽转竖特征最明显,偏东路径和偏北路径东亚槽槽底南压加深,但转竖特征不及东北路径明显;东南路径东亚槽底部较宽广;东北路径副高呈块状面积最小,其它3种路径副高则呈带状,偏东路径副高面积最大.700 hPa上东北路径和偏东路径在日本附近有较强海平面气压负距平发展,朝鲜半岛气旋距平环流较强,其西侧较强的偏北气流引导冷空气进入云南;东南路径和偏北路径在朝鲜半岛气旋距平环流及其西侧的偏北气流较弱.在200 hPa纬向风距平场上,东北路径急流轴附近正负距平区强度最强,偏东路径沿急流轴距平分布为西正东负;东南路径正负距平区强度最弱,负距平区主要分布在急流轴北侧,偏北路径负距平区分布在急流轴南北两侧.

与数值模式预报结合的冬季延伸期强降温过程预测方法及业务化应用

首先对NCEP-CFSv2模式预报的2017年1-3月和10-12月1~30天700 hPa 8个关键区低频波效果做了定量评估,然后,在此基础上将模式1~30天低频波预报结果和低频波预测模型相结合,在2018年1-4月和2018年11月至2019年1月对上海地区做了15次延伸期强降温过程业务预测,结果显示:(1)模式预报的关键区低频波位相和演变趋势与实况高度吻合,预报的延伸期(11~30天)关键区低频波与实况相关系数达0.839;预报的延伸期(3~6候)关键区低频波趋势平均准确率达83.3%,准确率为100%的比例高达45.8%。(2)15次延伸期强降温过程业务预测的平均准确率、Cs评分和Zs评分分别为61.2%,0.149和0.158,并准确给出2018年年初和年末两次最强降温过程发生时段,预报时效分别为18天和16天,显示出一定的预测技巧;评分结果显著高于未应用CFSVv2模式结果的2015年和2016-2017年1月同期业务预测。

2022-2023年黑龙江省1月延伸期强降温过程预报检验

利用黑龙江省83个气象观测站2022年和2023年1月的逐日温度资料,以单站日平均温度24 h内降温幅度>8℃为标准,对强降温事件进行统计,并对CFSv2延伸期预报进行检验。结果表明:两年共发生6次强降温过程,发布延伸期强降温过程12次,预报准确率为33%,空报过程10次,漏报4次,2023年预报准确率高于2022年。对比不同预报时效的结果,发现延伸期预报效果与起报时间并没有显著联系。CFSv2模式对大范围强降温过程的预报有一定技巧,超前10 d预报的旬气温距平也具有参考价值,与实况相比,延伸期强降温过程预报的时段和强度略有偏差,但是预报的变化趋势基本一致,可以为黑龙江省1月强降温预报提供参考。

长江三峡地区强降温过程的气候规律研究

提出了三峡地区强降温过程的标准，利用宜昌台１９５２～１９９５年逐日气温、降水资料，统计了历年９月～次年４月强降温过程出现的次数，分析了强降温过程温度状况与年际变化等天气过程的气候规律．分析特别指出：从年代际来看，自８０年代起，９月、１２月和１月份强降温过程次数明显减少；强冷空气活动少。

大气低频振荡对2015年冬季华北强降温事件的影响

利用1980—2016年中国日最低温度和NCEP/NCAR再分析资料,分析了大气低频振荡对华北2015年冬季区域强降温事件(Regional Extremely Cold Event,简称RECE)的影响。结果表明:(1)两次过程均与最低温度10~20 d低频分量从峰到谷值的变化相应。(2)第一(二)次过程巴尔喀什湖-贝加尔湖(简称巴-贝湖)高压位置偏西(偏东北),西伯利亚高压偏南(偏北),东亚大槽呈东北-西南(南-北)走向,阿留申低压偏深(偏西偏深),无(有)北极涛动负异常,高低层冷空气源地均位于贝湖北部60°N附近(巴湖以北上空和华北局地),降温较慢(快速)。地中海低频扰动能量的持续输送是造成两次降温过程持续时间差异的原因之一。(3)-18 d(-12 d)500 hPa高度场中西欧低频负(正)异常,是华北强降温事件的延伸期预报参考信号。

基于不同标准的四川强降温时空分布和区域特征

采用近56 a四川省156县(市)逐日平均气温和最低气温资料,按照不同的强降温标准,研究四川强降温过程的时空分布和区域特征。结果表明:强降温频次距平的逐年时间序列基本呈“增加—减少”的年代际变化特征,年际波动较大,整体呈弱减少趋势。强降温频次的突变点在1990年,且自2005年后单站强降温频次的减少十分显著。盆地、攀西和川西高原的区域性强降温过程发生时间存在不同步性,主要原因是冷空气路径、影响系统及四川特殊地形和气候特征存在差异。区域性强降温频次盆地最多,攀西和川西高原少,单站强降温频次川西高原北部最多。

CFSv2模式延伸期逐日预报对强降温过程的预测能力评估

利用CFSv2模式的延伸期逐日预报,分析了CFSv2模式对2017年冬季黑龙江省发生的三次强降温过程预测能力。结果发现CFSv2可以提前10 d以上预报出黑龙江省冬季的强降温过程,发现模式对第一次的强降温过程的预测效果要好于第二次和第三次的预测效果。针对CFSv2延伸期逐日预报来说,需要综合分析连续几日的预报时段内的逐日信息,才能确定是否发生强降温过程。CFSv2逐日预报对黑龙江省冬季的强降温过程的预报能力有一定的技巧,但预报能力还是有限,为了有效提升预报准确率,还必须提高CFSv2模式对北半球中高纬环流的预测技巧和研发与之相适应的解释应用技术。

强降温对设施农业影响风险研究

强降温天气对设施农业生产影响很大、风险较高。为了减少和降低强降温对设施农业的危害,提高设施农业生产应对强降温天气的处置和抗风险能力,采用关中东部设施农业生长季(当年11月—次年4月)11个气象站1961—2015年逐日平均气温、最低气温资料和同期灾情资料,基于ARCGIS平台,研究强降温对设施农业的影响和风险。结果表明:对于设施农业来说,24 h降温≥10℃的高风险区在白水、澄城和合阳,24 h降温≥8℃的高风险区在白水、澄城、合阳、蒲城和潼关。潼关种植设施农业的强降温风险高,不适宜大面积种植设施农业。蒲城设施蔬菜大棚24 h降温8℃的风险高,应采取措施加以应对。对设施农业来说,要高度重视11月和3—4月的强降温天气。另外,1—2月应重视持续低温造成的影响,11—12月要考虑强降温伴随的大风、降雪的综合影响。

黑龙江省春季强降温天气分析与服务

利用黑龙江省45个站点1984-2014年共30 a的春季(3-5月)最低气温资料,采用统计学方法分析了春季强降温天气的变化特征和分布规律。结果表明:黑龙江省春季强降温次数的地域分布存在明显差异,平原地区明显少于山区。强降温天气具有较明显的区域性特征,随着强降温次数的增多其区域性越明显。强降温年代、年际次数总体呈增多趋势,并且其年际变化具有显著性特点;强降温天气主要发生在3月,5月份仅在大兴安岭地区有强降温天气发生;各强度强降温次数的变率较大,随着降温强度的增大,强降温次数迅速减少。

西部横断山区强降温气候条件下桥塔温度效应及抗裂性能优化研究

在强降温极端气候条件下,桥塔混凝土表面存在开裂风险。为此,以我国西部横断山脉地区某大跨悬索桥为工程背景,开展了强降温气候条件下桥塔温度效应及抗裂性能优化研究。首先,提出了桥址区极端天气的识别与模拟方法,并验证了所提模拟方法的有效性。随后,建立桥塔节段的3D有限元模型,分析了强降温极端天气下混凝土桥塔的温度场以及温度应力分布特征。最后,针对强降温极端天气下混凝土桥塔外表面存在开裂风险的问题,提出了两种桥塔混凝土表面抗裂优化方法,并通过参数分析给出了本例桥塔的最优参数。研究结果表明:在强降温天气下,当不考虑任何抗裂优化措施前,桥塔表面拉应力极值为2.06 MPa,存在较大开裂风险;当采用抗裂优化措施后,提出的两种措施均能有效降低混凝土桥塔表面的拉应力极值。通过参数分析发现,采用有机涂料涂装桥塔表面的优化方法时,白色有机涂料的优化效果最佳;当采用桥塔表面覆盖UHPC的优化方法时,其厚度为0.04 m时优化效果最佳。

模拟热浪及强降温对Apo E^(-/-)小鼠冠心病影响的实验研究

模拟一次典型天气过程,对比过程中Apo E^(-/-)小鼠体重、肛温及HSP60、SOD、TNF、sICAM-1、HIF-1α、ET-1、NO的变化,探讨冷热刺激对小鼠的影响,为进一步探讨对心脑血管疾病的影响奠定基础。通过分析南京市实际气象要素资料,选取一次典型天气过程,并利用气象环境模拟箱模拟,将Apo E^(-/-)小鼠分为实验组和对照组,每组6只,测量实验过程中各组小鼠体重、肛温,采用ELISA法测定热浪后小鼠HSP60、SOD、TNF、s ICAM-1、HIF-1-、ET-1、NO变化情况。结果显示,小鼠体重不存在统计学差异(P>0.05),但在模拟实验过程结束后有所下降(P>0.05)。肛温热浪组与对照组相比有所升高(P>0.05),强降温组则又下降。HSP60、SOD、TNF、s ICAM-1、HIF-1-表达水平上热浪组均高于对照组,与热浪组相比强降温组有所下降且具有统计学差异(P<0.05)。强降温将导致血管收缩。结果表明,热浪过程会加重动脉粥样硬化疾病的发生发展,强降温过程可能会极大地增加冠心病等心血管疾病的发病和死亡风险。

重庆市武隆区强降温预报方法研究

强降温对秋冬季高山蔬菜、春季烤烟等农作物的生长发育影响很大,准确预报强降温,可以提前做好预防措施,最大程度减少强降温对农业生产的危害。利用MOS反向强降温过程法,作武隆冬半年(10月至翌年4月)的强降温预报,并进行误差订正,实现了强降温预报的动态化、定量化和自动化,以期为强降温预报提供参考。

2010年青海省海南地区一次大风强降温天气分析

2010年3月7～8日,青海省海南地区受北部强冷空气东移南压的影响,出现了一次大范围强降温、大风天气过程,降温幅度是入春以来最大的一次。本文通过ECMWF数值预报产品及常规资料对这次天气过程的环流形势进行了综合分析,结果表明,蒙古槽的稳定维持为下游地区提供了冷空气源,是海南地区这次强降温、大风天气过程发生的主要原因。

河西走廊东部强降温气候特征及预报方法研究

利用河西走廊东部1961—2010年5个气象站强降温资料[24(48)h最低气温下降≥8(10)℃、最低气温降至≤4℃],采用统计学方法系统分析了该区域强降温的时空分布、强度等气候特征,结果表明:河西走廊东部强降温次数海拔较高的山区和北部沙漠边缘明显多于绿洲平原区。年代、年强降温次数总体呈减少趋势,强降温主要发生在1—5月和9—12月,强降温次数4月最多。各强度强降温次数的变率较大,随着降温强度的增大,强降温次数迅速减少,24 h强降温强度总体呈弱减小趋势,48 h强降温强度总体呈弱增加趋势。利用2004—2013年1—5月和9—12月逐日20时ECMWF数值预报格点场资料,运用Press准则和逐步回归方法进行预报因子初选和因子精选,使用最优子集回归建立各地月最低气温预报方程,采用CSC双评分准则确定了全局最优的最低气温预报方程,预报方程通过了α=0.01显著性水平检验。采用最大靠近原则确定强降温预报的临界值和预报级别。预报拟合率24、48 h分别为80.0%~83.3%、81.3%~86.2%,预报准确率24、48 h分别为71.4%~75.0%、73.3%~77.1%,达到了较高的拟合和预报水平,可为强降温预报和预警提供客观有效的指导产品。

重庆地区一次冬季强降温过程诊断分析

为更全面地认识重庆地区冬季强降温发生机制,利用常规地面观测资料、探空资料及数值模式资料,采用天气动力学诊断方法,对重庆地区2018年1月22—29日强降温天气过程的天气系统演变特征、动力结构特征及水汽条件进行分析。结果表明:(1)1月22—29日冷空气由东北路径侵入重庆地区,72 h内日平均温度普遍下降6℃及以上,东北部地区由于先受冷空气影响且海拔普遍偏高,较西部地区先出现大范围降温且最低温度普遍低于西部地区,出现雨雪天气;西部地区在高、低空急流及川东低涡切变线的动力作用下,配合充足的水汽条件较东部地区先出现大范围降雨,东北路冷空气回流至西部地区,并持续低温阴雨天气。(2)贝加尔湖以西的低压系统、冷中心及东北冷涡、高低空急流、中低层低涡切变线是预报重庆地区此次强降温伴随雨(雪)天气的出现时间及影响区域的重要预报着眼点。

青藏高原东部强降温过程阈值的探讨及其气候特征

为解决青藏高原东部强降温的气象预报和服务问题,利用青藏高原东北部68个气象站1961—2017年逐日最低气温数据,辅以趋势分析及相关分析等方法,本研究探讨了近57年青藏高原东北部强降温的阈值及气候特征,并利用NECP/NCAR(2.5°×2.5°)海温场、高度场建立了预报诊断模型。研究发现(:1)应用改进的强降温指标统计寒潮发生的特征更符合高原实际情况。(2)受地形地貌及山脉阻挡的影响,青藏高原东部强降温次数的地域分布存在明显差异,海拔较高的山区和东部地区强降温次数明显多于盆地。南部山区24 h寒潮发生的次数多于48、72 h。(3)近57年区域寒潮频次总体呈下降趋势,南部和北部的降速分别为-0.5次/10 a、-0.4次/10 a,并通过显著性检验;西北部盆地区降速分别为-0.1次/10 a,未通过显著性检验。(4)高冷空气的移动路径是强降温预测的关键信号。研究结果为青藏高原相关部门开展农牧业资源的和旅游资源的相关决策服务提供科学依据。

河西走廊东部强降温变化特征和典型环流型

利用河西走廊东部1961—2010年5个气象站日最低气温观测资料,计算了50 a强降温24 h（48 h）最低气温下降≥8（10）℃、最低气温≤4℃次数,采用统计学方法系统分析了该区域强降温的时空分布以及强度等气候特征,然后利用19912010年ECMWF 500 hPa（2.5°×2.5°）数值预报格点资料,分析了该地强降温的环流特征,最后研究了强降温次数与大气环流特征量的关系。结果表明,受地形地貌、地表植被以及山脉阻挡的影响,河西走廊东部强降温次数的地域分布存在明显差异,海拔较高的山区和北部沙漠边缘强降温次数明显多于绿洲平原区。强降温天气具有明显的区域性特征,随着强降温站数的增多,强降温的次数在减少;24和48 h强降温年代、年次数总体呈减少趋势,其强降温次数时间序列均存在4~6 a的准周期变化,但未出现突变现象。强降温天气主要发生在1-5和9-12月,4月强降温次数最多。各强度强降温次数的变率较大,随着降温强度的增大,强降温次数迅速减少,24 h强降温强度呈较弱减弱趋势,48 h强降温强度呈较弱增强趋势。河西走廊东部强降温天气的典型环流形势分为西北气流型和偏北气流型两大类,其中西北气流型次数多于偏北气流型。河西走廊东部月强降温次数与表征高空冷空气的强度和移动路径的大气环流特征量表现为显著的正相关,说明河西走廊东部强降温次数与高空冷空气的强度和移动路径的关系密切,高空冷空气的强度和移动路径是强降温预测的强信号。

汉中地区一次强降温天气过程分析

应用常规气象资料和数值预报产品对2010年10月24—26日汉中地区出现的一次大范围的强降温和降水过程进行了天气学分析。结果表明:乌拉尔山地区高压脊不断北伸,巴尔喀什湖低压中心不断加强,冷空气不断堆积,低压槽在缓慢东移过程中不断生成下滑槽向汉中地区分裂冷空气,与东路回流冷空气汇合,导致全市产生大范围的强降温和降水天气过程。

2018年华北寒潮天气的强降温及大风分析

利用常规天气观测资料、NCEP再分析资料(水平分辨率1°×1°),对2018年初的华北大范围寒潮天气的强降温和大风进行了物理量诊断和湿位涡分析。结果表明:①寒潮发生的天气形势是横槽下摆引导冷空气南下,高空500 hPa冷中心达到-52℃。850 hPa的温度平流达到-60×10^-5℃/s,远超历史阈值。②华北地区处于高低压中间,海平面气压梯度达到26 hPa/10个经纬距。在梯度风和变压风的共同作用下,造成了大范围的大风天气。③可以利用湿位涡来分析寒潮的强降温和大风。MPV1正值区标志着有稳定的干冷气团影响,可以指示冷空气及其移动的路径。MPV2带状的负值区走向大致与地面冷锋一致,位置近似相同。当MPV2绝对值增大,大气斜压性加强,标志大风天气的产生。MPV1与MPV2值的跃增可以预示冷空气将产生影响,其提前量有3~6 h。

“2004．5．2～5”强降温、霜冻天气物理成因分析

“2004年5 月 2 日到 5 日”西北地区的新疆、青海、宁夏、甘肃、陕西大部发生 5-8 度的强降温、霜冻天气,本文通过利用MICAPS下发的资料对其产生对物理过程从天气形势及物理量作了成因分析,对晚霜冻发生的气候背景和成因进行了分析,指出强冷空气南压产生强降温和降雪天气,降雪使地面温度下降农作物受害,进一步发生晚霜冻。