基于稠密观测资料的近10年西安地区暴雨特征

利用2013—2022年西安市国家气象站和区域气象站观测资料及MICAPS资料,采用统计学方法、天气学分析法对近10 a西安暴雨特征进行分析。结果表明:(1)10 a中,2021年暴雨日最多,为24 d,其他年份在6~16 d之间;暴雨集中出现在7月中旬到8月中旬,8月上旬暴雨日最多,累计达14 d;强降水频次日变化分布呈双峰型,主要集中在12时前后和00时前后;强降水极值雨强频次分布具有三峰型特征,第一峰区在08—12时,第二峰区位于01时,第三峰区位于16时,易发时段为下午到傍晚。(2)暴雨日呈北少南多的分布特征,南部山区为9~23 d,城区及北部区县暴雨日为3~7 d;暴雨极值大值区主要位于周至、长安、蓝田、临潼;4月暴雨日最少,主要集中在周至和蓝田,5月暴雨日增多,主要在南部区县,6月暴雨主要发生在城区和南部区县,7月和8月暴雨范围逐渐东西向扩大,9月逐渐收缩。(3)影响西安区域性暴雨的环流形势分为副高-西风槽型、西风槽型、低涡型、西北气流型等4种概念模型。(4)西安稳定性暴雨,雨强起伏变化不大,一般CAPE值<100 J/kg,K指数<36℃,SI指数>0℃,CIN值>50 J/kg,0℃层高度在4.8~5.1 km;对流性暴雨,小时雨强大,一般CAPE值>800 J/kg,K指数>36℃以上;SI指数<0℃,CIN值<50 J/kg,0℃层高度5.1~5.4 km。CAPE值越大、K指数越大,SI指数越小,越有利于对流系统发展。

西安一次“雷打雪”天气过程分析

利用综合气象要素、多元融合实况格点产品、探空资料、雨雪相态和雷达特征的结果,分析了2023年11月11日发生在西安地区的1次“雷打雪”天气过程。结果表明:该过程是在冷暖空气交汇的典型天气形势下发生的,伴有雷电,预报难度较大。降雪过程发生在有利的天气形势下,包括西南暖湿气流和低槽东移,提供了充足的水汽和动力条件。中低层湿度条件良好,为降雪过程提供了足够的不稳定能量,随着冷空气侵入,冷垫逐渐增厚。雨雪相态转换复杂,受多种因素影响,出现了雨、雨夹雪和湿雪等降水相态。雷达特征显示降水初期回波分散,后期逐渐增强,降水粒子较小且分布不均匀,-10℃层高度冰相粒子浓度较大,可能是雷电形成的机制之一。

“13·12”西安重污染气象条件及影响因素

使用高分辨监测资料对2013年12月18-25日西安严重污染天气气象条件及影响因素进行分析。结果表明:严重污染期间,亚洲大陆中高纬度500 hPa呈一槽一脊经向环流型,陕西处于地面冷高压南部均压场控制下。空气质量转好时,高空锋区明显增强,地面冷锋快速东移、南压,边界层高度增大,近地层集聚污染物显著抬升。严重污染与非污染时段气象条件差异明显。除接地逆温外,近地层不同高度存在悬浮逆温,相对湿度呈湿-干-湿垂直分布,温湿条件有利于污染加强。严重污染属于以湿霾为主的重度霾天气,日平均能见度小于1.5 km,边界层高度小于0.7 km,郊区湿霾每日持续时间平均比市区长约5 h。严重污染期间,细颗粒物浓度远高于粗颗粒物,随时间增加趋势明显。颗粒物平均浓度在午后出现峰值,可能与边界层高度偏低、关中盆地地形因素密切相关,本地地面风场日变化对污染有加重效应。

秦岭西安段社区气候韧性评价研究

基于社区韧性理论分别构建静态与动态两类评价指标体系,采用客观赋权的熵值法定量评价秦岭西安段社区气候韧性。结果表明:静态与动态两类评价指标体系下的评价结果具有较好一致性,社区气候韧性得分从高到低依次为蓝田县、周至县、长安区、灞桥区、鄠邑区、临潼区;静态社区气候韧性中,工程韧性与生态韧性为良好等级,社会韧性与经济韧性为一般等级,制度韧性为较差等级;动态社区气候韧性中,灾中韧性为优质等级,灾前韧性为一般等级,灾后韧性为较差等级。加强社区层面气象灾害应急预案宣传和教育,丰富气象灾害预警信息种类和手段,强化多部门协同防灾减灾救灾,提高当地发展经济发展水平是弥补社区气候韧性薄弱环节的主要途径。

2002年西安地区常绿园林植物冻害分析

本文对西安植物园露地栽培的常绿园林植物在2002年冬季低温天气过程中的冻害表现进行了调查。结果显示,所调查的37种植物中,有26种受到不同程度的冻害。其中,冻害等级5级以上的有山玉兰(Magnoliadelavayi)、香樟(Cinnamomumcamphra)等4种,基本上不能在西安地区露地越冬;3～4级的有6种,能在本地区越冬,但植物组织受到较大破坏,将其用做绿化苗木对城市景观有一定影响;其余均在2级以下,低温基本上对其不造成危害,是西安地区园林绿化的适宜植物种类。对近10年来冬季年际气温变化与植物受冻害程度的分析认为:造成本次冻害的主要原因是连续9a暖冬气候对植物的驯化、当年秋季水热充足,植物秋季生长过旺,木质化程度低,抗寒能力下降所致。

ECMWF模式对东北半球气象要素场预报能力的检验

利用ECMWF模式逐日分析场(0场)序列和7d预报场序列,使用气候学方法客观检验ECMWF模式对东北半球的预报能力,主要结果如下:1)模式对不同要素场的预报能力呈现出明显的季节性差异,夏季特别是7月预报能力最弱。2)总体来说,850hPa温度场、500hPa高度场与0场相关最好,850hPa湿度场与0场相关最弱;随着预报时效的增加,预报能力总体减弱。3)大陆上温度场预报总体较0场偏高,而在赤道低纬地区偏低,模式对赤道附近温度场变率预报能力弱于中高纬地区,这一特征在其它要素预报中也有不同程度的体现。4)500hPa位势高度预报场与0场的差值表现出清楚的起源于里海并向东北传播经贝加尔湖、鄂霍次克海转向东南至日本东部海域的波列,这一现象在500hPa风场差值图中也有清楚的表现。5)纬向风预报能力强于经向风,30°N附近存在纬向风与0场相关系数高值带。6)总体来说,模式对高层的预报能力优于低层,但模式对700hPa风场的预报存在显著差异。

CAPPS2在西安市大气污染分区预报中的应用

根据陕西省的实际情况和大气环境业务需求,利用预报实时业务的网络环境,通过对CAPPS2模式的应用开发,使用VB 6.0编程,建立了西安市未来24 h大气污染分区预报系统。业务运行结果分析表明,CAPPS2系统对开关厂、兴庆小区、纺织城、小寨四区主要污染物SO2、NO2、PM 10质量浓度的预报值与实况监测值相关系数分别达到0.52、0.88、0.66、0.54;0.50、0.49、0.64、0.73;0.70、0.71、0.76、0.65。SO2、NO2、PM 10的平均预报准确率分别达到70%、71%和75%,表明其预报能力可满足业务应用要求。

冷锋影响下西安一次对流性暴雨研究

利用WRF数值预报模式及间歇性同化方法预报结果,分析了2015年8月3日冷锋影响下西安出现的一次对流性暴雨过程。结果表明:本次暴雨具有明显中尺度特征;高层槽线与低层切变线位置近乎重合,锋面陡峭;有β尺度对流系统沿地面锋前发展东移;中尺度对流系统与暴雨雨团对应良好。锋面附近正涡度区、辐合区及上升运动区强度强、范围狭窄,空间结构近于垂直,为局地对流性暴雨发生提供了有利的动力条件。午后持续高温使锋前对流不稳定能量增强,当冷锋移近和低层急流加强时,在有利的秦岭地形影响下触发了锋前不稳定能量释放,导致对流性暴雨强烈发展。

西安市暴雨致涝成因分析及对策

受全球气候变暖和城市化进程加快的共同影响,近年来西安市极端降雨事件频发,2020年7月更是短时间内连续遭遇两场极端降雨事件。由此引发的内涝灾害已给社会造成了较大危害,成为制约城市经济社会发展的重要因素。通过调研西安市2020年7月内涝实况,从水文气象及下垫面因素、市政工程及排水设施因素、设施管理因素三方面深入分析了西安市内涝成因,并提出了开展暴雨致涝预报预警工作、加强防洪排涝基础设施建设、提倡系统治理及灰绿协同并举的内陆城市防涝方法。

西安市近59年高温天气气候特征

[目的]研究西安市近59年高温天气气候特征。[方法]利用西安观测站1951～2009年逐日最高气温资料,采用统计方法研究不同强度高温天气的气候特征及影响高温天气的高空环流形势。[结果]近59年西安市平均每年有22.95个高温日,4月下旬～9月上旬均可出现;高温日以7月下旬最多,6月下旬次之;≥38.0℃的酷热天6月下旬和7月下旬出现2个峰值;≥40.0℃特热天6月中下旬最多,7月各旬次之,8月几乎不会出现。高温日、酷热日、特热日天气过程的年代际变化均呈现多—少—多的趋势,20世纪50～60年代多,70～80年代少,90年代后又复增多。年极端最高气温多出现在6月中下旬,其次在7月下旬,其年代际变化呈高—低—高的趋势。高温天气过程7月份出现次数最多,持续时间也最长;酷热天一般持续2 d,≥40.0℃的特热天气很少持续出现。高温天气的环流形势大致可归结为大陆高压控制型、副高控制型、带状高压控制型及西北气流控制型4类。[结论]该研究为高温天气预报预警提供参考依据。

2014—2017年西安市PM2.5污染特征及影响因子

利用2014—2017年西安市PM2.5日平均质量浓度资料,分析PM2.5质量浓度的年、月及采暖期和非采暖期的变化特征,并结合气象要素日观测资料分析各气象要素在不同季节与PM2.5质量浓度的相关性;利用2017年13个国控环境空气质量监测站点的PM2.5逐时质量浓度数据分析西安地区PM2.5空间分布差异及日变化特征。结果表明:PM2.5质量浓度月际变化呈现出明显的“U”型特征,冬季PM2.5质量浓度较高,夏季相对较低;每年1—2月、11—12月PM2.5差异显著,该时段平均风速、降水量及冷空气活动次数对PM2.5质量浓度有一定影响。供暖期PM2.5超标日数及其所占全年超标日数的百分比均有逐年增加趋势,而非供暖期两者则呈逐年下降趋势。夏季西安各地区PM2.5质量浓度差异相对较小,而冬季则相对较大。西安PM2.5质量浓度存在明显日变化特征,其昼夜变化规律为“M”型,不同站点的PM2.5污染差异主要在夜间。不同季节气温、相对湿度、风速及降水与PM2.5质量浓度的相关性不同,低温高湿、小风速及无降水日出现高等级PM2.5污染的可能性较高。统计得到不同等级PM2.5污染时各气象要素范围,对PM2.5污染的空气质量预报有一定的指示意义。

西安“8.3”大暴雨的环境条件与中尺度特征分析

基于陕西WARMS模式、FY2F卫星云图、多普勒天气雷达和地面加密观测等资料,分析总结了2015年8月3日西安致灾大暴雨过程(以下简称"8.3"大暴雨)的环境条件与中尺度特征。结果表明:该过程强度大、突发性强、降水落区集中,中低层快速东移南压的冷式切变线和地面冷锋是其主要影响系统,地面切变辐合偏弱、整层偏南水汽输送及其辐合不明显是大暴雨持续时间短、范围小的重要原因;地面冷锋后部偏北风遇秦岭北麓地形作用形成初始对流,高层北路冷空气侵入导致不稳定能量增大,二者共同作用触发对流与能量强烈释放,形成β中尺度对流系统,产生大暴雨;低层辐合、高层辐散和垂直上升运动中心偏强而无次级环流,造成暴雨范围小、持续时间短;暴雨区主要位于对流云团云顶亮温(TBB)梯度大值区,与3 h显著正变压中心梯度大值区和切变线交汇点南侧对应;雷达强回波区呈垂直塔状,质心低,属热带海洋型降水回波。在不稳定层结尤其是低层超绝热状态下,加强雷达资料分析研判,跟踪紧邻山地杂波的、孤立的、中心像素点反射率超过60 d Bz的小尺度对流单体发展,可提前发布秦岭北麓暴雨预警。

近五年周至空气污染气象条件分析

利用周至2012年1月1日—2017年9月30日气象观测资料及空气质量监测资料,分析了近五年周至地区污染特征及冬季重污染天气过程中气象条件的影响,结果表明:周至地区冬季空气污染情况最为严重,五年来重度污染等级以上(包括重度污染和严重污染)日数(简称重污染日)共计119d,重污染天气频发。该地区冬季重污染日气象条件:以静稳天气为主,风速较小,主导风向为偏西北风,这使得大量外来污染源在本地堆积;低于冬季平均值的气温使得大气逆温现象更易发生,大气层结稳定;高于平均值的相对湿度使得颗粒物吸湿增长加剧,重污染日前连续无有效降水使得空气中的污染物得不到有效冲刷,不利于污染物扩散,使得重污染天气进一步加重。

西汉高速公路气象保障服务系统

高速公路气象保障服务系统的设计直接影响公路工程建设及其运营决策质量 ,通过建立西安至汉中高速公路 (简称西汉高速公路 )气象保障服务系统 ,结合施工组织、运行管理实际 ,提出了高速公路气象保障服务系统应以气象信息全面的气象数据库、功能强大的预报技术平台、经验丰富的预报技术方法为基础 ,增加高速公路沿线的气象信息监测点 ,有针对性的开发专业性强的公路气象保障服务模块和决策系统 ,并给出了设计依据。

西安市大降水的气候特征分析

使用1971—2000年西安市7个气象站的逐日降水资料,统计分析西安大降水的时空分布特征。结果表明:西安地区的大降水有阶段性,1971—1977年是多雨时段,1978—1980年是少雨时段,1981—1986年是多雨时段,1987年以后处于少雨时段,从1995年开始年大降水日数呈回升趋势;受秦岭山地的影响全区大降水分布不均,东部多西部少,南部多北部少;大降水2—11月都有发生,主要出现在7—8月;大降水大部分在1 d内结束,连续发生的较少。

高陵区PM_(2.5)污染特征及其与气象要素的关系研究

利用高陵区2018年1月1日—2020年12月31日PM2.5质量浓度监测资料、空气质量指数,分析PM2.5的污染特征,结合气象观测资料,通过线性相关分析定量分析不同季节PM2.5质量浓度与气温、相对湿度、风向风速、降水等气象要素之间相关性。结果表明:(1)近3 a来高陵区污染天气首要污染物为PM2.5的累计时间远超其他污染物为首要污染物的累计时间。(2)PM2.5平均质量浓度月变化呈明显的“U”型特征,1月最高,2月、12月次之;季节变化规律为冬春高、夏秋低,冬季最高,夏季最低。(3)PM2.5质量浓度日变化呈单峰单谷特征,23时为最大峰值,17时左右为谷值,此变化趋势与气温、风速的日变化呈相反趋势,与相对湿度日变化趋势基本一致。(4)不同季节PM2.5质量浓度和气象要素的相关性存在差异,PM2.5质量浓度与风速及降水量在各个季节均呈显著负相关,与气温整体上呈负相关,与相对湿度整体呈正相关。(5)PM2.5质量浓度高值主导风向为偏西北风,其次是东北风,风向偏东和西南时PM2.5质量浓度值相对较小。

多源新型探测资料在西安一次强对流天气中的应用

利用西安微波辐射计、西安风廓线雷达、FY-4A卫星云图等新型探测资料,对2018年7月26日发生在西安地区的一次强对流天气过程进行分析。结果表明:(1)微波辐射计可以较好地反映液态水含量、大气相对湿度和云底高度在降水过程中的垂直变化规律。液态水含量越大,降水强度越强;相对湿度在强对流发生时呈现中间层的大值区向低层扩展趋势,中高层相对湿度明显减小,2 km以下相对湿度急剧增加,加剧层结不稳定;云底高度在强对流前有剧烈波动,强降水时段降为0 km。(2)在对流天气发生前,风廓线雷达水平风具有明显的垂直切变,水平风向、风速的不连续性明显。(3)FY-4A闪电探测产品可以监测覆盖区域的总闪电,其分布与雷达回波及对流云团发展位置相吻合,时间变化趋势一致;卫星云图TBB最小值中心(<-65℃)区域出现明显降水、大风天气,强降水位于对流云团内部、TBB最小值中心附近。

陕西中短期网格客观预报降水产品在西安地区的检验

基于2017—2020年6—9月陕西中短期网格客观预报产品(简称DCOEF)的降水产品,采用晴雨预报准确率、T_(S)评分、预报偏差B IAS,对其在西安地区21个气象观测站的预报效果进行检验;同时采用第99%分位值的降水量值作为测站极端降水量的阈值,进一步了解DCOEF对极端降水的预报效果。结果表明,(1)DCOEF在西安地区逐年和逐月的晴雨预报准确率均在0.69以上,空间分布上在西安城区、高陵、阎良、临潼和灞桥地区的晴雨预报准确率普遍在0.75以上,具有较好的参考价值。(2)6—9月中,9月的晴雨预报准确率可达0.8,各量级的T_(S)评分明显高于其他月份,且B IAS接近于1,预报效果最好。(3)随着降水量级的增加,T_(S)评分明显下降,小雨的T_(S)评分最高,且时间和空间差异小;暴雨T_(S)评分时间和空间差异明显,除9月外整体评分较低,且空报率明显偏高。(4)DCOEF对西安区域平均降水量雨带分布和强降水中心位置分布预报与实况差别较大,但能较好地反映出区域降水的时间演变趋势,与实况较为接近,只是在降水量上存在一定的偏差,预报值较实况以偏大为主。(5)DCOEF对极端降水的预报缺乏稳定性,偏差大,尤其是对短时强降水所造成的极端降水事件预报能力弱。