2018年6月下旬陕西省区域性暴雨天气过程诊断分析

应用高空气象探测资料、FY-2D气象卫星云图资料、雷达资料,对2018年6月24—26日发生在陕西省的强降水天气过程进行分析。结果表明,副热带高压加强西伸北抬,高原低槽东移,副热带高压外围西南暖湿气流与高原槽前西南气流合并加强,为大降水的形成提供了有利的环流背景条件;低层切变线东移、低空急流加强北伸促使不稳定能量释放,为暴雨的产生提供了动力、热力和水汽输送条件;卫星云图上呈现低槽云系中有暴雨云团特征出现;多普勒雷达反射率因子的强回波特征和液态含水量大值区与大降水始终对应。     

抚顺市2010年异常气候对农业影响分析

[目的]研究抚顺市2010年异常气候及其对农业的影响。[方法]针对2010年抚顺市异常气候特点,对异常气候大气环流特征及异常气候对农业各方面影响进行分析。[结果]抚顺市2010年异常气候为：春季气温异常偏低,降水异常偏多,各月降水持续偏多,日照持续偏少;7-8月降水异常偏少,出现5次暴雨天气。主要大气环流特征为：3月极涡明显偏强,冷空气活动频繁;4月中旬乌拉尔山高压脊偏强,东亚大槽偏西、偏强,亚洲中北部锋区强;5月亚洲中高纬度为宽广槽区,北支锋区偏北副热带高压脊线比常年偏北,西脊点位置较常年偏西有利于水汽输送出现多雨天气;7-8月由于极涡异常偏强,副热带高压偏西偏强有利于北方冷空气南下和南方水汽输送。2010年异常气候对农业各方面带来不利影响,造成较大经济损失。[结论]该研究为提高异常天气预报和防灾减灾能力提供参考。     

长沙地区持续性高温气候特征分析及影响因子研究

利用长沙市2013年6—8月气温、降水自动气象站观测资料、探空资料和历年相关气象资料,采用统计分析法等对2013年夏季长沙地区罕见的持续性高温天气进行探讨分析,并讨论了影响长沙地区出现持续性高温天气的因子。结果得出:2013年夏季长沙地区出现的高温天气具有持续时间长、影响范围广,极端最高气温值偏高等特征。西太平洋副热带高压偏西、偏强,脊点位置偏西,脊线偏北,且副热带高压持续稳定维持在长江中下游流域;热带气旋北上活动较少,生成位置明显偏西,运动轨迹和发展加强,时间较短等;长江中下游梅雨期出现早,长度偏短,梅雨强度弱,梅雨量偏少,副热带高压季节性北移过早,致使高温时段也出现的较早;而且赤道太平洋中东部海温持续异常偏冷,厄尔尼诺年出现衰减并过渡至拉尼娜年,同时印度洋、南海较高的海温促使对流活动发展,促使副热带高压向北抬至长江中下游地区并维持等都是造成长沙等地区出现持续高温天气的原因。     

夏季热带对流对江淮流域降水的影响

利用NCEP/NCAR月平均再分析格点资料,包括OLR资料、500hPa位势高度场等资料,借助相关分析、合成分析,研究了夏季热带对流的强弱对西太平洋副热带高压位置、强度变化以及江淮流域降水的影响。夏季从菲律宾周围经南海到中印半岛上空的对流活动增强或减弱时,西太平洋副热带高压位置偏北或偏南,且向北进时,在6月末和7月初存在明显或不明显突跳,从而影响东亚季风雨带在长江、淮河流域的停滞时间,造成长江流域和淮河流域降水偏少或偏多。     

福建雨季降水时空非均匀分布特征分析

利用福建53年雨季（5～6月）66个常规气象站月降水资料、NCEP/NCAR月平均再分析格点资料及NOAA海温重建资料,使用经验正交函数分解（EOF）、奇异值分解（SVD）、相关分析等方法,分析福建雨季降水的时空分布特征,结果表明：福建雨季的降水在空间上表现一致,即全省旱或全省涝;但存在显著的空间非均匀分布的第二类分布特征,即南旱北涝或南涝北旱。通过分析南北不均匀分布异常年的同期、前期大气环流和海洋特征,发现南旱北涝年近地面层温度场分布呈显著的北冷南暖特征,西太平洋副热带高压偏西偏强,且位置偏南,副高北侧低层较强的西南风将暖湿水汽输送到较北位置,此时南海夏季风强度偏弱,赤道中东太平洋为异常冷水覆盖;前期冬季乌拉尔山阻高偏强、西太平洋副高面积偏大、强度偏强、西伸点偏西,赤道中东太平洋海温偏高而西风漂流区海温偏低。南涝北旱年则基本反之。研究结果揭示了福建省降水时空分布不均的气象基础,对农事安排与防旱抗涝工作具有指导意义。     

辽宁大暴雪产生的气候背景分析

利用辽宁1961年至今14个地市的气象资料,分析了辽宁大暴雪个例发生的时空特征、前期异常气候现象、赤道中东太平洋海温、太阳黑子和大气环流的异常演变,认识到大暴雪出现前辽宁气候已经偏离常态,处于气温偏高偏低、降水偏少偏多状态;中西伯利亚高原或其南部上空冷空气堆积形成强纬向锋区或横槽,西太平洋副热带高压南落、强度减弱,东亚槽偏西,北半球500 hPa位势高度场上大气环流形势的调整促使冷暖空气在辽宁交绥;太阳黑子峰谷年附近以及拉尼娜(La Nia)和厄尔尼诺(E1 Nio)事件发生年,辽宁容易产生大暴雪。此外,辽宁大暴雪一般出现在2月和3月,落区在辽河中下游及以东地区和辽宁的东南部。     

2008年7月13日宁夏暴雨天气过程诊断分析

利用常规天气图和物理量资料对2008年7月13日发生在宁夏的暴雨天气进行环流形势及物理量诊断分析.结果表明,此次过程是副热带高压西伸北抬,其边缘偏南气流与东移冷槽、低涡等配合造成的,其中由于有中小尺度系统发生发展,形成了局地性暴雨.这次暴雨无辐散层明显偏高,辐合值偏大;气旋深厚,范围大,强度强;低层能量值大,高层能量值小,降水时能量值有所增大,暴雨区与高能轴配合较好;水汽输送及辐合好,水汽输送主要集中在低层.     

山东省盛夏一次暴雨过程诊断分析

利用MICAPS常规观测资料、卫星云图资料以及雷达资料,对2013年7月1—3日发生在山东省的一次暴雨进行了初步诊断分析,研究结果表明:此次暴雨过程发生在副热带高压西伸北抬且强度稳定的环流背景下,冷空气比较浅薄且偏北,西风槽移速快,暴雨过程降水持续时间长、雨强整体上小;低空急流的维持时间较长,将南海、孟加拉湾的暖湿气流源源不断地向北输送,使得水汽和上升运动中心不断在山东省;多普勒雷达资料表明局地西南气流的风速辐合是局地强降水产生的主要原因,物理量场的分布与演变与强降水的发生发展密切相关。     

陕北黄土高原夏季降水异常的变化特征及成因初探

[目的]研究陕北黄土高原夏季降水异常的变化特征及成因.[方法]利用1961 ～ 2008年陕北黄土高原15个测站的夏季降水资料及NCEP/NCAR资料,采用线性趋势估计及合成方法,分析了陕北黄土高原夏季降水的变化特征.[结果]陕北大部分地区夏季降水为减少的趋势,但陕北的西部和南部为增加的趋势.陕北夏季降水有明显的年际及年代际变化特征,20世纪70年代中期至90年代中期为降水相对偏多期,90年代中期以后进入降水偏少期,近年来又有增加的趋势.多雨年在中高纬度地区乌拉尔山西部到贝加尔湖以北为大片的正异常区,表明乌拉尔山有阻塞高压存在;鄂霍次克海以北到贝加尔湖为负异常区.西北太平洋到我国渤海湾以及华北地区为大范围显著正异常区,有利于西太平洋副热带高压的北抬西伸.少雨年的环流配置与此相反,中高纬度为“-、+、-”的波列分布,鄂霍次克海一带为正异常区,西太平洋副高也偏南、偏东.在多雨年,主要的水汽输送来自于东南方向,充沛的水汽造成了陕北夏季降水偏多.少雨年为偏西风转向偏南气流带来的水汽输送,水汽输送明显偏弱且偏东.[结论]该研究为陕北黄土高原夏季降水资源的合理利用提供了参考.     

辽宁省盛夏降水时空分布特征及影响因子分析

利用辽宁省52个测站,1961—2014年7月20日至8月30日逐日降水量资料,采用EOF分析、合成分析、相关分析等方法,对盛夏辽宁降水的空间异常特征及时间变化规律进行诊断研究,并对造成辽宁盛夏降水空间分布异常的影响因子进行系统分析。结果表明:从气候平均角度看,辽宁盛夏降水存在3次变化过程,这3次过程较好地对应了西太平洋副热带高压第2次北跳及南撤的过程;辽宁盛夏降水的空间异常分布既有全区一致的分布,也存在着东西反向变化的特点;极涡的位置、不同的水汽输送路径及不同的海温关键区是造成不同降水空间分布的主要影响因子。     

2019年陕西暴雨天气过程分析

采用气象探测资料、葵花气象卫星、多普勒雷达、祥雨D型双极化天气雷达,对2019年7月中旬发生在陕西区域性暴雨天气过程进行诊断分析,结果表明,西风槽加深东移,副热带高压加强西伸,槽前西南暖湿气流和副热带高压外围暖湿气流合并,低槽携带冷空气与西南暖湿气流在暴雨区交汇,为暴雨形成提供了基础环流条件;低涡切变与低空急流是暴雨产生的重要天气系统;卫星云图显示,低槽云系中有不断生成的中小尺度系统,雷达反射率因子回波大值区总是与大降水相对应,降水量级偏大主要与降水云系持续时间长有关系;祥雨D型双极化天气雷达反射率垂直切割(RCS)产品对降水预测有一定作用。     

2017年7月15日周口短时强降水过程成因浅析

利用自动气象站资料、Micaps常规资料和T639资料等气象资料,通过天气学和天气动力诊断分析方法,对2017年7月15日周口强降水过程进行了综合分析。结果表明:副热带高压北抬、前期能量积蓄是这次强降水形成的主要环流背景;冷空气触发、低空急流配合切变线以及较强的垂直上升速度为此次降水过程提供了动力条件;西南急流带来的充沛水汽,为这次强降水发生提供了水汽条件。     

抚顺市一次温带气旋引发降水过程环流分析

本文利用NCEP/NCAR 2.5°×2.5°资料、常规观测资料以及自动站资料,对2016年7月31日至8月1日的降水天气过程进行分析。结果表明,本次降水过程主要是副高西伸北抬并配合北部高空槽东移,进而提供良好的上升运动及水汽条件,配合850 h Pa温带气旋,地面倒槽,进而形成稳定性降水。     

豫西北一次持续降水天气过程分析

利用NECP资料和常规气象观测资料,分别从天气形势演变、水汽、垂直运动等方面对2014年秋季发生在豫西北的持续降水过程进行了分析。结果表明:中高纬度西风带长波系统的稳定少动是导致豫西北地区连阴雨的主要原因之一;持续降水是大尺度环流相对稳定的背景下,天气尺度系统连续、重复出现造成的;西太平洋副热带高压的位置相对稳定使得西南暖湿气流和冷空气长时间在华北南部和黄淮地区上空交汇,是导致豫西北地区长时间维持阴雨天气的原因。     

江苏省夏季降水异常和成因分析

利用1961～2006年江苏省59个台站的月降水量资料,将江苏省夏季降水进行EOF分析。通过研究降水异常的时空分布的演变特征,对江苏省夏季典型旱涝年进行分类,并初步探讨了夏季降水异常类型的成因。结果表明,46年来江苏地区夏季降水有比较明显的年代际变化,20世纪80年代开始发生局地旱涝的机率增加;该地区降水异常可以分为一致偏多型、一致偏少型、北多南少型和北少南多型4种类型,并且通过分析500和850 hPa环流形势、副热带高压和ENSO事件的特征,初步探讨了各类型发生的可能成因。     

2015年6月24日淮河流域暴雨过程分析

根据常规观测资料、NCEP 1°×1°逐6 h再分析资料和自动站资料,对2015年6月24—25日发生在淮河流域一次暴雨过程进行了成因分析。分析表明,副热带高压的西伸北抬和稳定维持使偏南低空急流长时间维持,为暴雨发生提供了充足的水汽和能量,暴雨集中在切变线的南北两侧和低空急流的顶端;深厚长时间的湿层有利于降水维持,充足的水汽输送和强烈的水汽辐合造成了暴雨的发生;高能舌顶端能量锋区与强降水中心有很好的对应;等θse面突然变得陡立密集,在其他条件不变时,大气对流不稳定度减小导致垂直涡度发展、上升运动增强、降水强度增大;较强的辐合和上升运动把水汽输送到较高的高度,有利于高效率降水的产生。     

沈阳市浑南区气温变化影响因子分析

该文利用浑南区1986—2015年月平均气温资料,用统计、线性倾向等方法分析浑南区气温变化的特征。从东亚冬季风强度、副热带高压指数、ENSO事件、浑南区经济发展和城市热岛效应等方面分析了这些因素对浑南区气温变化的影响。结果表明:浑南区气温的冷暖期变化趋势与东北地区基本一致;浑南区冬季气温与EAWM强度在年际和年代际尺度上均具有负相关性的特点:东亚冬季风偏强、会导致浑南区冬季气温偏低,东亚冬季风偏弱、则浑南区冬季气温会偏高;与西太平洋副热带高压指数(包含脊线、北界、西伸脊点)在时间尺度上有着显著的年代际变化,相关关系表现为年代际增强:随着西太平洋副热带高压指数的上升,浑南区的夏季气温也随之升高,反之,则下降;ENSO事件与浑南区年平均气温有明显的相关性;城市化发展和热岛效应对浑南区气温的升幅有直接的关联性。     

2015年4月我国降水异常特征及成因分析

利用NCEP再分析资料和我国2 425个台站月降水量等资料,系统分析了2015年4月我国降水异常特征和成因,并重点研究了2014 ～2016年厄尔尼诺事件对我国降水和大气环流异常的可能影响.结果表明,受赤道太平洋—印度洋暖海温的影响,在赤道印度洋-太平洋地区形成了印-太海气系统齿轮式耦合,使得西太平洋副热带高压出现了明显的加强西伸,受其影响,西南季风水汽和副高外围的暖温水汽均无法输送到我国长江以南地区,造成我国江南和华南地区降水持续偏少.相关分析表明,2014 ～ 2016年厄尔尼诺事件的发生对欧亚中高纬度地区环流也产生了一定的影响,并通过影响环流进而对我国降水异常产生影响.     

影响郴州台风降水气象因子分析

为了做好郴州台风降水气候预测,对影响郴州台风降水的诸多气象因子做统计分析,结果表明,冬、夏季海温变化和西太平洋副热带高压位置是影响台风降水的重要因素,夏季暖水状态下,影响台风个数及降水总量偏少,但从冬季到夏季海温若处于上升趋势,且副高位置偏北时,影响台风个数及降水总量明显偏多;夏季冷水状态下,影响台风个数及降水总量偏多,但从冬季到夏季海温若处于下降趋势,且副高位置偏南时,影响台风个数及降水总量明显偏少。     

我国南方冬季极端降水与印度洋海温的关系

利用我国南方229个站1962～2012年冬季降水量资料和美国国家海洋、大气管理局（NOAA）提供的1961 ～2011年全球逐月扩展重建海表温度（SST）资料,采用EOF分析、合成分析和SVD分解等方法,分析了我国南方冬季极端降水事件的年际异常与印度洋海温的关系.结果表明,我国南方冬季极端降水和印度洋海温均呈上升趋势,且均在1980年左右发生了突变;印度洋存在2个海温关键区（北印度洋、西南印度洋）,影响着我国南方冬季极端降水事件,关键影响时段是前一年12月～当年2月（简称冬季）;北印度洋冬季海温与江南地区、华南地区东部、淮河流域的冬季极端降水量存在显著正相关,西南印度洋冬季海温与江南地区中西部、西南地区东南部、华南地区东部以及江淮地区的冬季极端降水量存在显著正相关.