CN113723435A - 基于温度平流和锋生函数的强对流天气形势分类方法 - Google Patents

基于温度平流和锋生函数的强对流天气形势分类方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113723435A
CN113723435A CN202110175773.3A CN202110175773A CN113723435A CN 113723435 A CN113723435 A CN 113723435A CN 202110175773 A CN202110175773 A CN 202110175773A CN 113723435 A CN113723435 A CN 113723435A
Authority
CN
China
Prior art keywords
strong convection
advection
temperature
strong
frontal
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202110175773.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113723435B (zh
Inventor
许东蓓
李典南
麦哲宁
严小杰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chengdu University of Information Technology
Original Assignee
Chengdu University of Information Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chengdu University of Information Technology filed Critical Chengdu University of Information Technology
Priority to CN202110175773.3A priority Critical patent/CN113723435B/zh
Publication of CN113723435A publication Critical patent/CN113723435A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113723435B publication Critical patent/CN113723435B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G06F18/243—Classification techniques relating to the number of classes
    • G06F18/2431—Multiple classes
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01W—METEOROLOGY
    • G01W1/00—Meteorology
    • G01W1/10—Devices for predicting weather conditions

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Atmospheric Sciences (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials Using Thermal Means (AREA)

Abstract

本发明涉及基于温度平流和锋生函数的强对流天气形势分类方法，属于气象技术领域。包括以下步骤：运用数值模式逐小时再分析资料，对某一区域强对流过程进行850hPa、700hPa的锋生函数值计算，若该区域上空850hPa、700hPa两层中有一层的锋生函数值>3，则将该次强对流过程归类为斜压锋生类；运用相同的资料，将斜压锋生类强对流以外的强对流过程，进行500hPa温度平流的计算，温度平流的数值<‑0.3的强对流过程归为冷平流强迫类，>0.3的强对流过程归为暖平流强迫类，‑0.3≤温度平流的数值≤0.3的强对流过程归为弱平流类。能够对强对流天气进行分类，对未来出现的强对流类型进行一个潜示预报。

Description

基于温度平流和锋生函数的强对流天气形势分类方法
技术领域
本发明涉及气象技术领域，具体而言，涉及一种基于温度平流和锋生函数的强对流天气形势分类方法。
背景技术
强对流是一种带有雷电现象的局地性强对流天气，通常伴有强对流大风、短时强降水、冰雹甚至龙卷等天气。其水平发展的范围为几千米至几十千米，垂直发展的高度可达8～15千米，持续时间为几分钟到几小时不等。强对流被国际航空界和气象相关部门视作严重威胁航空飞行的天敌，伴随强对流产生的闪电雷击、暴雨、大风以及低能见度等，不仅容易使航班延误造成经济损失，严重时更会导致正在飞行的飞机失控，造成空难。
强对流的形成通常需要三个必要条件：深厚且明显不稳定的气层、充沛的水汽、以及适合的触发条件。但不同地区强对流天气的形成条件有所差异，比如：南方地区的强对流不仅受局地环流控制，也受东亚对流层大范围的大气环流异常的影响；西北地区影响强对流的主要因子是地形地势，且高原上的强对流云较其它地区容易产生冰雹；在东北地区，东北冷涡是强对流过程的十分重要的影响系统，除地域差异外，同一地区、不同环流背景下产生的强对流天气特征也不尽相同。
不同类型的强对流天气的特征是不同的，所带来的影响也是不同的，目前，没有对强对流天气进行分类总结的有效方法，因此，现需要一种对强对流天气进行分类总结的方法，并能够对未来出现的强对流类型进行一个潜示预报。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于温度平流和锋生函数的强对流天气形势分类方法，能够从强对流天气发生的机制对强对流天气进行有效的分类，能够对未来出现的强对流类型进行一个潜示预报。
为了达到上述目的，本发明采用的解决方案是：
一种基于温度平流和锋生函数的强对流天气形势分类方法，包括以下步骤：
运用数值模式的逐小时再分析资料，对某一区域强对流过程进行850hPa、700hPa的锋生函数值计算，若该区域上空850hPa、700hPa两层中有一层的锋生函数值>3×10-9·k·m-1·s-1，则将该强对流过程归类为斜压锋生类；
运用数值模式的逐小时再分析资料，将斜压锋生类强对流以外的强对流过程，进行500hPa温度平流的计算，温度平流的数值<-0.3×10-5·℃·s-1的强对流过程归为冷平流强迫类，温度平流的数值>0.3×10-5·℃·s-1的强对流过程归为暖平流强迫类，-0.3≤温度平流的数值≤0.3的强对流过程归为弱平流类。
在本发明较佳的实施例中，上述对某一区域强对流过程进行850hPa、700hPa的锋生函数值计算时选取的时刻以最靠近强对流发生的整点时刻为准。
进一步地，上述进行500hPa温度平流的计算时选取的时刻以最靠近强对流发生的整点时刻为准。
进一步地，上述锋生函数的计算公式为：
Figure BDA0002940658540000031
其中，θ*代表广义位温，u代表纬向风，v代表径向风，ω代表P坐标下的垂直速度。。
进一步地，上述广义位温θ*表达式为：
Figure BDA0002940658540000032
进一步地，上述温度平流的计算公式为：
Figure BDA0002940658540000033
本发明提供的基于温度平流和锋生函数的强对流天气形势分类方法的有益效果是：依据强对流所处环境场的热动力条件以及斜压锋生作用的差异，利用温度平流和锋生函数对强对流过程进行分类，也即是运用天气学的分析方法，从强对流天气发生的机制对某一区域的强对流天气进行有效的分类，能够对未来出现的强对流类型进行一个潜示预报。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。实施例中未注明具体条件者，按照常规条件或制造商建议的条件进行。所用试剂或仪器未注明生产厂商者，均为可以通过市售购买获得的常规产品。
下面对本发明实施例的基于温度平流和锋生函数的强对流天气形势分类方法进行具体说明。
本发明实施例提供的基于温度平流和锋生函数的强对流天气形势分类方法包括以下步骤：
运用数值模式的逐小时再分析资料，对某一区域强对流过程进行850hPa、700hPa的锋生函数值计算，若该区域上空850hPa、700hPa两层中有一层的锋生函数值>3×10-9·k·m-1·s-1，则将该次强对流过程归类为斜压锋生类。
其中，锋生是指密度不连续性形成的一种过程，或是指已有的一条锋面，其温度(或位温)水平梯度加大的过程，锋消是指作用相反的过程。锋生函数(Function ofFrontogenesis)是表征水平运动、垂直运动、非绝热变化和摩擦诸因素对锋生作用的物理量，多用于表征某地区大气斜压性的强弱。
其中，锋生函数的计算公式为：
Figure BDA0002940658540000051
其中，θ*代表广义位温，u代表纬向风，v代表径向风，ω代表P坐标下的垂直速度。
广义位温θ*表达式为：
Figure BDA0002940658540000052
将广义位温θ*带入锋生函数中得：
Figure BDA0002940658540000053
其中，斜压锋生类天气的特征是大气斜压性较强，强对流大风、短时强降水、冰雹都易发生。
进一步的，对某一区域强对流过程进行850hPa、700hPa的锋生函数值计算时选取的时刻以最靠近强对流发生的整点时刻为准。
运用数值模式的逐小时再分析资料，将斜压锋生类强对流以外的强对流过程，进行500hPa温度平流的计算，温度平流的数值<-0.3×10-5·℃·s-1的强对流过程归为冷平流强迫类，温度平流的数值>0.3×10-5·℃·s-1的强对流过程归为暖平流强迫类，-0.3≤温度平流的数值≤0.3的强对流过程归为弱平流类。
温度平流(Temperature Advection)是指冷暖空气水平运动引起的部分地区温度降低或升高的现象，空气由高温区流向低温区称“暖平流”，空气由低温区流向高温区称“冷平流”。
其中，温度平流的计算公式为：
Figure BDA0002940658540000061
advT>0时，表示为暖平流；advT<0时，表示为冷平流。
其中，冷平流强迫类天气以强对流大风为主，有时伴有冰雹和短时强降水；暖平流强迫类天气以短时强降水为主；弱平流类天气的特征为强对流偶尔带来雷阵雨和阵性大风，强对流发生时大气近似准正压状态，锋生函数小、温度平流不明显。
进一步的，进行500hPa温度平流的计算时选取的时刻以最靠近强对流发生的整点时刻为准。
实验例
选取双流国际机场，对其发生的强对流天气进行分类，对未来出现的强对流类型进行一个潜示预报。
双流国际机场位于东经103°57′02″、北纬30°34′47″，地处四川盆地西部的平原腹地、成都双流区中心城区的西南方向，海拔约为504.3m。
所用的资料主要为：1)2013—2018年双流机场(103°57′02″E、30°34′47″N)的逐小时观测资料。2)2013—2018年的欧洲中期天气预报中心(简称“欧洲中心”，ECMWF)ERA5逐小时再分析资料(水平分辨率为0.25°×0.25°)。
各类强对流的次数统计和分类标准如表1所示。通过计算和统计，2013—2018年双流机场发生最多的是冷平流强迫类强对流，占总数的30.04％；暖平流强迫类强对流次之，占总数的29.33％；第三为斜压锋生类强对流，占总数的24.73％；弱平流类强对流发生次数最少，占总数的15.90％。可见该地区的强对流天气以冷平流强迫类和暖平流强迫类为主，弱平流类最少。
表1双流机场2013—2018年各类强对流的次数统计和分类标准
Figure BDA0002940658540000071
Figure BDA0002940658540000081
其中，冷平流强迫类强对流多发生在500hPa高空西北气流或冷涡背景下，起主导作用的是高空强干冷平流，其带来的天气以强对流大风为主，有时伴有冰雹和短时强降水；暖平流强迫类强对流多发生在强盛的偏南暖湿气流的背景下，低层强烈的暖湿平流对建立位势不稳定起了主导作用。该类强对流带来的天气以短时强降水为主，有时伴有强对流大风。斜压锋生类强对流是指发生在中低层冷暖空气强烈交汇的强对流过程，伴有明显温度锋区和锋生，这种条件下，强对流大风、短时强降水、冰雹都易发生。弱平流类强对流是在大气斜压性弱的情况下产生，冷暖平流不如前三类强对流来得强烈。这类强对流偶尔带来雷阵雨和阵性大风，强对流发生时大气近似准正压状态，锋生函数小、温度平流不明显。
综上所述，本发明的基于温度平流和锋生函数的强对流天气形势分类方法，依据强对流所处环境场的热动力条件以及斜压锋生作用的差异，利用温度平流和锋生函数对强对流过程进行分类，也就是运用天气学的分析方法，从强对流天气发生的机制对某一区域的强对流天气进行有效的分类，能够对未来出现的强对流类型进行一个潜示预报。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于温度平流和锋生函数的强对流天气形势分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
运用数值模式的逐小时再分析资料，对某一区域强对流过程进行850hPa、700hPa的锋生函数值计算，若该区域上空850hPa、700hPa两层中有一层的锋生函数值>3×10-9·k·m-1·s-1，则将该强对流过程归类为斜压锋生类；
运用数值模式的逐小时再分析资料，将斜压锋生类强对流以外的强对流过程，进行500hPa温度平流的计算，温度平流的数值<-0.3×10-5·℃·s-1的强对流过程归为冷平流强迫类，温度平流的数值>0.3×10-5·℃·s-1的强对流过程归为暖平流强迫类，-0.3≤温度平流的数值≤0.3的强对流过程归为弱平流类。
2.根据权利要求1所述的基于温度平流和锋生函数的强对流天气形势分类方法，其特征在于，对某一区域强对流过程进行850hPa、700hPa的锋生函数值计算时选取的时刻以最靠近强对流发生的整点时刻为准。
3.根据权利要求1所述的基于温度平流和锋生函数的强对流天气形势分类方法，其特征在于，进行500hPa温度平流的计算时选取的时刻以最靠近强对流发生的整点时刻为准。
4.根据权利要求1所述的基于温度平流和锋生函数的强对流天气形势分类方法，其特征在于，所述锋生函数的计算公式为：
Figure FDA0002940658530000021
其中，θ*代表广义位温，u代表纬向风，v代表径向风，ω代表P坐标下的垂直速度。
5.根据权利要求4所述的基于温度平流和锋生函数的强对流天气形势分类方法，其特征在于，所述广义位温θ*表达式为：
Figure FDA0002940658530000022
6.根据权利要求1所述的基于温度平流和锋生函数的强对流天气形势分类方法，其特征在于，所述温度平流的计算公式为：
advT＝-V·▽T。
CN202110175773.3A 2021-02-07 2021-02-07 基于温度平流和锋生函数的强对流天气形势分类方法 Active CN113723435B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110175773.3A CN113723435B (zh) 2021-02-07 2021-02-07 基于温度平流和锋生函数的强对流天气形势分类方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110175773.3A CN113723435B (zh) 2021-02-07 2021-02-07 基于温度平流和锋生函数的强对流天气形势分类方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113723435A true CN113723435A (zh) 2021-11-30
CN113723435B CN113723435B (zh) 2024-02-23

Family

ID=78672487

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110175773.3A Active CN113723435B (zh) 2021-02-07 2021-02-07 基于温度平流和锋生函数的强对流天气形势分类方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113723435B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117348116A (zh) * 2023-10-24 2024-01-05 成都远望科技有限责任公司 一种基于非锋性斜压带的局地强对流天气预报方法

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7069258B1 (en) * 2002-09-26 2006-06-27 Bothwell Phillip D Weather prediction method for forecasting selected events
CN103163568A (zh) * 2013-04-04 2013-06-19 李平 利用界聚法预报强降水的方法
CN203164444U (zh) * 2013-04-04 2013-08-28 李平 利用界聚法预报强降水的设备
CN105182450A (zh) * 2015-10-15 2015-12-23 成都信息工程大学 一种强对流天气短时预警系统
US20160356922A1 (en) * 2013-12-22 2016-12-08 Telvent Dtn Llc Dynamic storm environment engine apparatuses, methods and systems
CN106772696A (zh) * 2016-11-15 2017-05-31 兰州大学 用于强对流天气预报的同化总闪转换代理湿度的方法
CN108931826A (zh) * 2018-04-16 2018-12-04 武汉中心气象台(长江流域水文气象预报台湖北省决策气象服务中心) 一种基于分型配料法的暴雨预测方法
CN110286424A (zh) * 2019-04-15 2019-09-27 南京大学 基于数值统计的客观天气分型方法
CN110968945A (zh) * 2019-11-22 2020-04-07 南京航空航天大学 一种基于典型气象要素的飞机颠簸预报方法
CN111310983A (zh) * 2020-01-21 2020-06-19 宁波市气象台 一种针对登陆广东台风引发宁波暴雨的预报方法
CN111368452A (zh) * 2020-03-17 2020-07-03 广东海洋大学 一种基于平漂球探空数据构建温度廓线的方法
CN112001534A (zh) * 2020-08-07 2020-11-27 兰州中心气象台(兰州干旱生态环境监测预测中心) 基于集合预报和要素叠套法的强对流天气概率预报方法
CN112114384A (zh) * 2020-08-27 2020-12-22 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心 一种输电线覆冰发生概率预报方法

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7069258B1 (en) * 2002-09-26 2006-06-27 Bothwell Phillip D Weather prediction method for forecasting selected events
CN103163568A (zh) * 2013-04-04 2013-06-19 李平 利用界聚法预报强降水的方法
CN203164444U (zh) * 2013-04-04 2013-08-28 李平 利用界聚法预报强降水的设备
US20160356922A1 (en) * 2013-12-22 2016-12-08 Telvent Dtn Llc Dynamic storm environment engine apparatuses, methods and systems
CN105182450A (zh) * 2015-10-15 2015-12-23 成都信息工程大学 一种强对流天气短时预警系统
CN106772696A (zh) * 2016-11-15 2017-05-31 兰州大学 用于强对流天气预报的同化总闪转换代理湿度的方法
CN108931826A (zh) * 2018-04-16 2018-12-04 武汉中心气象台(长江流域水文气象预报台湖北省决策气象服务中心) 一种基于分型配料法的暴雨预测方法
CN110286424A (zh) * 2019-04-15 2019-09-27 南京大学 基于数值统计的客观天气分型方法
CN110968945A (zh) * 2019-11-22 2020-04-07 南京航空航天大学 一种基于典型气象要素的飞机颠簸预报方法
CN111310983A (zh) * 2020-01-21 2020-06-19 宁波市气象台 一种针对登陆广东台风引发宁波暴雨的预报方法
CN111368452A (zh) * 2020-03-17 2020-07-03 广东海洋大学 一种基于平漂球探空数据构建温度廓线的方法
CN112001534A (zh) * 2020-08-07 2020-11-27 兰州中心气象台(兰州干旱生态环境监测预测中心) 基于集合预报和要素叠套法的强对流天气概率预报方法
CN112114384A (zh) * 2020-08-27 2020-12-22 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心 一种输电线覆冰发生概率预报方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
唐佳等: "2015年春季湖南两次混合强对流天气过程对比分析", 第33届中国气象学会年会 S1 灾害天气监测、分析与预报, pages 1371 - 1373 *
孟丽霞: "甘肃省短时强降水时空分布特征及两次强降水过程对比分析", 中国优秀硕士学位论文全文数据库 基础科学辑, no. 8, pages 009 - 15 *
狄潇泓;许东蓓;肖玮;沙宏娥;谭丹;宋秀玲;: ""5.10"岷县短时暴雨斜压锋生特征和不稳定条件分析", 干旱气象, no. 01, pages 111 - 118 *
许东蓓;苟尚;肖玮;孟丽霞;沙宏娥;狄潇泓;石延召;: "两种类型短时强降水形成机理对比分析――以甘肃两次短时强降水过程为例", 高原气象, no. 02, pages 223 - 233 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117348116A (zh) * 2023-10-24 2024-01-05 成都远望科技有限责任公司 一种基于非锋性斜压带的局地强对流天气预报方法
CN117348116B (zh) * 2023-10-24 2024-08-06 成都远望科技有限责任公司 一种基于非锋性斜压带的局地强对流天气预报方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN113723435B (zh) 2024-02-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Catto et al. The future of midlatitude cyclones
Sachs Wind forces in engineering
Miller Notes on analysis and severe-storm forecasting procedures of the Air Force Global Weather Central
Yu et al. Observational facts regarding the joint activities of the southwest vortex and plateau vortex after its departure from the Tibetan Plateau
Liu et al. Advances in low-level jet research and future prospects
Nguyen‐Le et al. Climatological onset date of summer monsoon in Vietnam.
Endlich The mesoscale structure of some regions of clear-air turbulence
Liu et al. Classification of persistent heavy rainfall events over South China and associated moisture source analysis
Miller Tornado-producing synoptic patterns
Fritsch Cumulus dynamics: Local compensating subsidence and its implications for cumulus parameterization
Zhang et al. Mechanisms for the isolated convections triggered by the sea breeze front and the urban heat Island
CN113723435A (zh) 基于温度平流和锋生函数的强对流天气形势分类方法
Ya-li et al. Synoptic characteristics related to warm-sector torrential rainfall events in South China during the annually first rainy season
Yang et al. Convective bursts episode of the rapidly intensified Typhoon Mujigae (2015)
Byers Structure and dynamics of the thunderstorm
Zhang et al. Study on diagnosis weather process and flight impact of heavy snowfall in Northeast China “11/2021”
He et al. A case study on the triggering mechanisms of localized warm-sector rainstorm
Hu et al. Comparative analysis of two hazard rainstorm processes in Hunan affected by the Southwest China vortex
Paredes et al. Assessing the role of tropical cyclone size in tornado production
da Silva et al. Climatic simulations of the eastern Andes low-level jet and its dependency on convective parameterizations
Goff Some Qbservations of Thunderstorm-Induced Low-Level Wind Variations
Leirias et al. Airplane Emergency Landing Due to Quick Development of Mesoscale Convective Complexes. Meteorology 2023, 2, 1–14
Hu et al. The Analysis of Forecast Bias and Causes of Extreme ‘Dragon Boat Water’in Hunan Province in 2022
Waters et al. The Farnborough storm—Evidence of a microburst
Colson Summary of high level turbulence over United States

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant