地形重力波拖曳参数化方案在一次陕西极端性暴雨天气过程中的应用

利用中尺度WRF模式进行敏感性试验,分析探讨加入地形重力波拖曳参数化方案(GWDO)后对2013年陕西入夏以来最强的一次暴雨过程的模拟能力和地形影响下强降水的形成机制。本次过程是在高空槽和低涡配合的有利形势下形成的,秦巴山区的地形作用对本次暴雨过程有着重要影响。在引入地形重力波参数化方案后,模式对关中大暴雨中心的模拟能力有所提高,强降水落区及量级与实况更为接近,较为有效地改善了环流形势及主要影响系统的模拟。在引入地形重力波参数化方案后,这一地区环流进行调整,有利的水汽条件和对流不稳定配合强烈的上升运动,是影响关中地区强降水的重要因素。该参数化方案对陕西暴雨预报具有一定的适用性,但是对陕南的暴雨区模拟还具有较大的误差,需要进一步改进。

大通县“8.21”极端性暴雨天气特征分析

2013年8月21日08时—22日08时,青海省东北部地区普降小到中雨,其中大通县气象测站8月21日18时至22日07时出现特大暴雨,降水量达144.9mm,不仅创该站有气象记录以来历史日降水量(08—08时)极大值,同时也创本省单站日降水量(08—08时)历史极大值。特大暴雨引发山洪,致使2714人受灾,1人死亡。利用数值预报产品和常规气象观测资料、卫星云图、多普勒雷达回波产品资料,对青海省大通县特大暴雨致洪过程进行了详细分析,总结归纳了特大暴雨致洪气象指标与预报技术难点,旨在为今后的预报预警提供一定的参考依据。

2023年广西暴雨强度极端性分析

利用1961—2021年地面气象观测站逐日降水观测资料,建立广西极端暴雨事件强度评估标准,开展2023年广西暴雨强度极端性分析。结果表明:(1)2023年站点极端暴雨具有发生数量多、时间跨度长、空间分布广、时空分布不均、山区多于平原等特点。没有出现区域性极端暴雨日及单日全区性大范围灾害,出现一次区域性极端暴雨过程和全区性持续性灾害。(2)在站点极端暴雨频发背景下,出现了严重局地性暴雨灾害日及其过程。(3)造成主要灾害的天气系统为冷空气、热带扰动、台风及其残涡。热带天气系统多于西风带天气系统,南部灾害频次高于北部。(4)区域性极端暴雨灾害日及其过程分别与单日或持续时间长的大范围暴雨过程有关。

衢州一次局地暴雨天气物理量诊断及极端性预报指标分析

利用国家一般气象站和区域自动站数据,NCEP/NCAR1°×13个再分析资料,ECMWF数值预报产品和ECMWF集合预报极端预报指数EFI产品,多普勒雷达PUP产品和衢州地形资料分析了2019年6月6日局地极端强降水形成的天气形势和物理量场。结果表明:降水前后的螺旋度和水汽通量散度对衢州西部、南部暴雨发生有较好的预测,但对极端性和降水尺度的预报不足。衢州暴雨概念模型的指标矩形中700 hPa U、V分量,850 hPa U、V分量均满足衢州局地暴雨指标,较好地预报了极端强降水的尺度。结合前2种暴雨极端性指标与物理量指标,可以提前判断此次强降水的落区和强度。