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1. 基于CRA空间检验技术的甘肃河东汛期降水智能网格预报偏差特征分析
韩晶, 焦美玲, 曹彦超, 王娟, 贺涛, 徐耕, 周忠文, 金满慧
干旱气象    2024, 42 (6): 976-986.   DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639-2024-06-0976
摘要122)   HTML0)    PDF(pc) (6476KB)(284)    收藏

研究甘肃河东地区汛期降水智能网格预报偏差特征,对提升区域降水预报预警的精准化水平和防灾减灾服务能力具有重要意义。利用甘肃河东1 766个自动气象观测站的汛期降水资料,筛选出2018—2020年264个降水个例,基于中央气象台发布的3 h智能网格降水预报数据,对预报场和实况场的连续雨区(Contiguous Rain Area,CRA)进行识别和配对,并按照命中、假警报和未命中3种情况分类分析,进一步对预报命中的CRA偏差特征进行研究。结果表明:对于预报命中的降水个例,智能网格降水预报的落区偏差以暖强迫类最大,斜压锋生类和冷强迫类次之;强度偏差以冷强迫类最大,暖强迫类和斜压锋生类次之;形态偏差以斜压锋生类最大,冷强迫类和暖强迫类次之。暖强迫类和斜压锋生类降水的落区预报偏东偏北,冷强迫类偏东偏南。3类降水预报均表现为对β及以下尺度的降水落区面积偏大,而对α尺度降水落区面积偏小。基于CRA空间检验结果,预报员可建立本地化的模式订正方案,提高智能网格降水预报的服务能力。

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2. 陇东黄土高原旱区短时强降水的时空分布特征及地形影响研究
杨丽杰, 曹彦超, 刘维成, 徐丽丽, 张洪芬, 孙子茱
干旱气象    2022, 40 (6): 945-953.   DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639(2022)-06-0945
摘要552)   HTML11)    PDF(pc) (28834KB)(1658)    收藏

利用陇东黄土高原旱区2013—2020年302个区域自动气象观测站逐小时降水数据、数字高程模型数据和欧洲中期天气预报中心ERA5再分析资料等,分析短时强降水时空分布特征及其与地形、地理因子的关系,并结合2021年一次极端短时强降水事件,总结地形的影响机制。结果表明:(1)陇东黄土高原旱区短时强降水主要集中在夏季,7月日数占比(35.9%)最多、极端性最强,8月次数占比(46.9%)最多、强度最强;雨强主要分布在22.0~31.0 mm·h-1,日变化呈多峰型特征,17:00(北京时,下同)至次日00:00最为活跃,次数占比为56.8%,且强度和极端性最强。(2)短时强降水次数和小时雨量极值空间分布极不均匀,前者东南多、西北少,且随着雨强增大骤减,高发区主要集中在河谷喇叭口地形区,而掌地也是30.0 mm·h-1以上强降水高发区;后者中部小、东北与西南大,大值区主要分布在庆城东部—合水西部。(3)地理、地形因子对短时强降水次数影响显著,主要由地理位置贡献,而对极值无明显影响,地形强迫抬升并非是陇东黄土高原旱区短时强降水的主要影响机制。(4)山谷风环流及其诱发的地面中尺度辐合线是陇东黄土高原旱区河谷喇叭口地形区短时强降水形成的重要原因。

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3. 庆阳黄土高原短时强降水统计特征及预警指标
程鹏, 罗汉, 陈佩璇, 曹彦超, 李宝梓, 陈祺
干旱气象    2020, 38 (2): 319-328.   DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639(2020)-02-0319
摘要629)      PDF(pc) (1804KB)(2637)    收藏
利用2008—2018年自动气象站逐时降水量及雷达、探空资料,统计分析庆阳黄土高原地区短时强降水的时空分布、环境物理量及雷达回波特征。结果表明:(1)庆阳黄土高原北部和东南部是短时强降水高发区,北部环县和东南部正宁县是业务预报关注的重点区域。(2)短时强降水最早始于4月中旬,最晚止于10月中旬,集中发生在7—8月,7月中旬和8月中旬是两个高发时段,且“双峰型”日变化特征明显,主峰在17:00前后,次峰在09:00前后,16:00—18:00是不同量级短时强降水的高发时段。(3)短时强降水的水汽条件预警指标为700 hPa比湿不小于7 g·kg-1且T-Td≤4 ℃,能量条件预警指标为CAPE≥100 J·kg-1且CIN≤120 J·kg-1,不稳定条件预警指标为△T7-5≥15 ℃且SI≤1 ℃,特殊高度层预警指标为-20 ℃和0 ℃层高度平均分别为8.6 km和5.1 km,冻结层厚度△H平均为3.4 km。(4)雷达特征量预警指标为回波强度超过38 dBZ,回波顶高和最强回波中心高度分别超过7.0、3.6 km,VIL高于20 kg·m-2。经检验,这些预警指标可为庆阳黄土高原短时强降水的潜势预报和临近预警提供参考。
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