一次西南低涡影响下的川渝地区暴雨个例分析

利用常规观测资料、NCEP再分析资料、卫星以及雷达资料对2015年8月16—18日影响川渝地区的一次持续性大暴雨过程进行了分析。结果表明:在亚洲中高纬和低纬相对稳定的环流背景下,两次高原涡东移、两次冷空气南下侵入四川盆地共同促进了西南低涡生成发展,造成此次大暴雨过程。西南低涡“初生形成”阶段,地面热低压东北侧有冷锋侵入,中心偏北形成暖锋,低涡近于正压;“稳定持续发展”阶段,冷锋南段移至地面热低压南侧,北段与暖锋结合形成准静止锋,低涡斜压性明显且呈近圆形,持续性暴雨主要出现在西南低涡的暖切变线附近和冷槽东侧;“东移变形减弱”阶段,冷空气第二次侵入,冷锋持续增强,西南低涡东移变形减弱。低层辐合、高层辐散、充沛的水汽输送以及不稳定能量的累积为西南低涡的加深、发展和强降水的维持提供了重要条件。西南低涡暖切变线和南侧冷槽附近发展起来的对流云团是暴雨产生的直接原因,强降水主要发生在云团上风方TBB梯度相对较大的区域。此次强降水过程的局地环流有低空急流和低空辐合线或切变线配合,雷达体积速度处理(velocity volume processing,VVP)法反演的风矢图可更直观地判断风向风速、天气系统所处的发展阶段以及判识辐合线或切变线,低空辐合线或切变线的演变以及低空急流的强度和移向对强降水天气产生的动力条件、维持时间和回波外推预报具有重要的指导意义。

简化VVP反演算法在台风风场反演中的应用

多普勒雷达资料的体积速度处理VVP(Volume Velocity Processing)风场反演方法可反演风场的3维结构,但由于算法的系数矩阵病态问题易导致反演风场产生误差。本文针对VVP算法中反演参数的性质,进行了简化算法的模拟检验和误差分析。选取量级最大的3个主要参量进行反演,引入随机的观测误差,通过改变模拟风速确定了反演算法的适用范围。对比结果发现,简化算法的反演结果对观测误差并不敏感,而且从低仰角到高仰角的均方根误差基本不变,当风速较大时,反演的精度会更准确。对0608"桑美"台风的风场反演表明,该算法较真实地反演出了台风中心及眼区外围的风场,并与Rankine台风模型相符。研究表明,简化VVP算法可清晰地揭示台风内部水平风场的3维结构,可以应用于台风等灾害性天气的风场反演与分析。