利用2003-2007年暖季天津塘沽雷达的高分辨率资料,使用三维风暴自动识别和追踪方法,从雷达气象学的角度研究京津地区对流风暴的统计分布特征。研究内容包括 (1).风暴基本属性(特别是风暴的三维属性)、地理位置的统计研究。包括风暴初生时刻顶高的统计,风暴初生位置与地形的关系,VIL的分布特征,高重心风暴即雹暴的统计特征,首都机场附近风暴的发生频率和移动路径等。 (2).针对不同的天气系统,分析风暴的统计特征。如在东北冷涡,低涡暖切变和西风带低槽等不同的天气系统下,风暴的体积、顶高、移动路径、速度、生命史等分布规律的差异。 (3). 风暴合并的统计分析。包括合并常发生的天气背景,与地形的关系,合并后风暴体积、顶高等重要参数的变化规律等。本研究不仅有助于从雷达气象学的角度,在理论上充实对京津地区强对流天气的气候特征认识,也可以在应用上为京津地区的临近预报业务提供科学依据。
Doppler Radar;Convective Storm;Convective Initiation;Nowcasting;Statistic Characteristics
该项目进行了三个部分的研究,分别是基于长时间序列雷达数据的对流风暴基本属性和地理位置相关的统计研究,针对不同的天气系统风暴的统计特征研究,以及结合雷达和卫星数据的对流风暴初生的预警方法研究。 在对流风暴的统计研究部分,使用2008-2013年5-8月份多普勒雷达资料,使用客观的风暴自动识别和追踪算法进行CI的识别,共得到38877个CI。分析了不同地形、天气系统及地表覆盖类型对CI的影响。CI的地理空间分布表明,沿200米高轮廓线周围发生CI的次数最为密集。这表明从山区到平原的过度地带更容易触发对流。从午后到凌晨,CI的高发区域具有逐渐从山区移动到平原,最后到渤海的趋势。而对风暴单体而言,其在初生时的运动方向,却趋于向东北方向运动。在四种主要的天气系统中,蒙古冷涡具有最高的CI发生频率,而槽后型产生CI最少。在地表覆盖的影响上,城市类的地表最易发生对流,其次是森林地表。 在结合雷达和卫星数据的对流风暴初生的预警方法研究部分,基于MTSAT卫星数据和天津雷达数据,在Mecikalski等人提出的八个指标计分统计方法的基础上,对京津地区的一次强对流天气过程的初生进行预警试验,并根据试验结果修改了部分指标的阈值。试验表明,经过阈值的适当修改,该方法可以有效地对京津地区的强对流初生提前30分钟进行预警。另外,使用主成分分析(PCA)方法,验证了八个指标中的每一个指标对于预警CI都有重要的作用。