强雷暴

摘要： 气候特点古诗云:“最美人间四月天,桃花细雨润绵绵。”四月正值清明、谷雨节气,天气温和湿润,但冷暖气流仍然交汇频繁,温度起伏大,天气复杂,晚霜、倒春寒、强雷暴、大风、冰雹均可发生。中医建议此时天气阴凉,应以补肾、调节阴阳虚实为主。为保持心情舒畅,选择动作柔和、动中有静的运动为宜,如踏青、做操、打太极拳等。

摘要： 经历了去年新冠疫情的“封锁”,今年的五一小长假,大家都在摩拳擦掌、蠢蠢欲动,打造出行计划。然而就在4月30日,一场突如其来的极端天气灾害新闻报道为“五一黄金周”蒙上了一层小小的阴影。4月30日18时至22时,江苏省南通市部分地区出现冰雹和大范围强雷暴大风天气,全市自动站最大风力超过10级的站点有66个。

摘要： 利用NCEP再分析资料、雷达、卫星资料以及闪电定位资料对2019年7月27日呼和浩特市一次强雷暴天气过程进行了综合分析.结果表明:此次雷暴过程主要受贝加尔湖低压中心和蒙古高原高空槽东移影响;雷暴发生前,K指数和CAPE等不稳定参数均超过阈值,大气层结呈现上干冷下暖湿的不稳定形势,并且垂直方向上低空辐合、高空辐散的结构与强烈的上升气流相配合,为雷暴天气的发生提供了有利条件;在整个雷暴过程中负地闪占主导地位,但雷暴的不同发展阶段地闪分布不同,在雷暴发展及成熟阶段,负地闪数明显多于正地闪数,而在雷暴消散阶段,正地闪数大幅增加,甚至超过负地闪;闪电多分布于强回波区域,但闪电频数最高的地方不一定与强回波中心相对应;地闪的落区主要位于云顶温度低于240 K的区域,对应的云顶相态为冰相和混合相.

摘要： 本文从大尺度环流形势背景,反映水汽条件、层结不稳定和热力、动力条件的一些物理量、探空曲线以及卫星云图、闪电监测资料、雷达回波图等方面,对2019年5月17日晋江地区强雷暴天气过程进行了综合分析,以期对今后的强对流天气预报有所帮助.

摘要： 本文利用常规气象观测资料、NCEP 1˚ ×1˚再分析资料、闪电资料以及多普勒雷达资料,对南京市2014年9月28日一次强雷暴天气过程进行分析。结果表明:(1) 雷暴发生前南京数日持续高温累积了大量不稳定能量是先决条件,冷空气南下触发不稳定能量的释放是触发机制。(2) 此次雷暴为湿雷,以负闪为主(占93%)。强对流天气集中在北部和中部,其中中西部为闪电密集区。(3) 强烈的上升运动以及高空辐散、低空辐合的配置为动力学机制;较强的水汽输送和高的相对湿度提供了良好的水汽条件;稳定性指数表明此次雷暴过程是强动力和强动热力不稳定条件共同作用的结果。(4) 强雷电区雷达特征表现为回波强度维持在45 dBz以上,风廓线表现为低层为偏东风,中低层为偏西风,回波顶高度维持在14 km左右,零速度线呈明显的“S”形。

摘要： 本文从大尺度环流形势背景,反映水汽条件、层结不稳定和热力、动力条件的一些物理量、探空曲线以及卫星云图、闪电监测资料、雷达回波图等方面,对2019年5月17日晋江地区强雷暴天气过程进行了综合分析,以期对今后的强对流天气预报有所帮助。

摘要： 利用常规观测资料、地面加密观测资料和NCEP1°×1°逐6h再分析资料,对2017年7月27-28日发生在西北地区东部的一次以短时暴雨为主、局地伴有强风和冰雹的强雷暴天气特征及成因进行分析.结果表明:此次过程发生在副热带高压控制区内部;过程期间500hPa无低值系统影响,中层无干冷空气入侵,低层东路冷空气持续侵入是此次强雷暴天气发生的主要触发条件;高低空急流耦合产生的次级环流提供了持续强劲的上升运动,低层充沛的水汽、较强的动力以及不稳定的大气层结等条件对强降水的发展起到促进作用;过程开始阶段,陕北短时暴雨落区与水汽通量大值区完全对应,而在过程后期关中及陕南东部的暴雨出现在水汽通量大值区西北侧约30～40km风速辐合的区域;雷达图上强反射率因子区与短时暴雨以及冰雹发生位置相对应,阵风锋的出现以及径向速度上强风速核和气旋式辐合也促使短时强降水和大风天气加强.

摘要： 文章利用常规的天气图和雷达图分析2015 年5 月16 日福州长乐国际机场较长时间雷暴和暴雨过程的成因,并结合面向公众系统的数值预报模式探讨其对强对流天气预报的可行性.分析结果表明,此次强对流天气过程为地面冷空气南下与福建中部高温高湿的暖气团交汇而诱发,数值预报对此次大范围暴雨和强对流的发展过程有很好的反映,对降水中心落区预报略微偏北,在实际应用中应结合雷达径向速度、区域自动站数据等实时资料订正暴雨落区.

摘要： 对2014年8月12日-13日防城港市沿海地区的一次强雷暴天气进行了热力参数和动力学诊断分析,结果表明,这次强雷暴在物理量场上与假相当位温场、比湿场、涡度散度场的分布有较好的对应关系;在单站物理量上与杰弗逊指数、莱克力指数、深对流指数等多个指数有较好的对应关系.

摘要： 强对流天气是夏季长江中下游地区多发的灾害性天气，其天气过程的产生和发展受着诸多内外因素的影响，比如水汽条件、大气垂直运动等。2008年5月27日午时12时19分在南京地区发生的强雷暴天气是一次典型的强对流过程。本文通过运用多途径分析方式去分析此次过程，使用较为全面的探测资料力求更加准确的分析判断雷暴生命期特征，通过分析结果可知雷暴之前南京地区持续高温使该地蓄积了大量不稳定能量是此次雷暴的先期准备，充足的水汽供应、强烈的大气垂直运动及大气中的不稳定层结为此次雷暴天气提供了必要的条件，南下的冷空气触动了不稳定能量，是此次雷暴的诱发因素。

摘要： 云水含量对云内起电(尤其是非感应起电)有重要影响。云闪发生的时机、位置以及云闪发生后空间电荷浓度和电位的调整对雷电预警有着重要的意义。本文通过建立云物理耦合电过程的冰粒子分档模式，对北京一次强雷暴天气的云中空间电荷结构形成、分布及云闪特征等进行了模拟分析研究，希望能对上述问题进行探讨。

摘要： 雷暴及伴随其出现的恶劣天气严重威胁飞行安全.利用常规气象资料、卫星云图、雷达回波结合湿位涡的诊断分析对2005年6月26日出现在乌鲁木齐国际机场的一次强雷暴天气进行了研究.结果表明:(1)雷暴出现时，机场的地面要素场和天气变化剧烈，气温剧降，湿度暴增，气压涌升，并伴有大风和强阵雨.(2)此次强雷暴天气是由飑线引起的.飑线的形成可能与冷性的中-α尺度的高压和生命史较短的中-β尺度热低压之间的相互作用有关.(3)逆温层的存在抑制了水汽和热量向上的输送和扩散，冷空气的冲击破坏了逆温层，使累积的不稳定能量得以释放，强对流天气爆发.(4)925hPa的湿对称不稳定区域对于预报雷暴天气的落区具有一定的指示意义，强雷暴出现在MPV＜0的大值区内.

摘要： 通过对2004年24、25日的高空天气图、区域地面图和25日降雨当天几个时次的雷达回波图以及降雨前后的物理量场和单站要素等图表的分析发现,在当天白天的8h之内,西北气流、西南气流和副高边缘的东南气流三支气流在南宁市附近相会是促发强雷暴天气过程的动力条件,南宁站高能高湿的不稳定大气层结为中尺度对流强烈发展提供了有利条件.另外,南宁市的地形,对南宁市的降雨量有重要影响.

摘要： 2009年6月26日，浙江出现全省范围的雷暴天气，此次过程中出现的地闪频数是自2006年闪电定位系统建立以来出现最多的一次。本文利用闪电定位的实测资料、加密雨量站的雨量实况以及多普勒天气雷达产品，对这一过程的地闪特征进行了分析。结果表明：此次地闪以负地闪为主，负地闪广泛分布于雷电回波介于25-55dBZ的区域内，而正闪多出现在25-35dBZ中；地闪多出现在回波发展和前进的一侧，且密集分布在回波的梯度最大处，强回波中心处地闪较少出现；在回波开始减弱到中心强度在35dBZ左右之间的区域没有地闪发生。地闪频数与全省过程累积降水量有很好的相关性，地闪的出现及其频数的增加意味着影响某地的强对流风暴正在发展或正向本地移来，对于单站来说雨强峰值滞后于地闪频数峰值半个小时以上，对于全省累积降水量则提前1-2小时。因此利用地闪资料可以为强对流天气的短时强降水预报提供一定的预警依据。

摘要： 广东是雷暴多发地区，雷电灾害十分严重。随着经济的快速发展，伴随强雷暴所带来的雷击灾害给经济的发展和人民生命财产安全造成了巨大危害。为了减轻雷电的危害，我们一方面加强雷暴的预测工作，另一方面通过对雷电可能造成或已造成的损失进行评价和估计，即雷电危害风险评估，确定易受雷电侵袭的高风险区，从防灾避灾的角度确定最合理的防雷设施，从而可有效的防止防雷设施的盲目建设。本文从雷电危害风险评估的基本原则、工作流程以及算法等方面进行了讨论，为今后开展雷电危害的风险评估提供了参考。

摘要： 本文对2005年4月30日发生在昌北机场一次冰雹过程进行深度分析.分析了当日00时的高空、地面资料、诊断场和雷达回波图.结果发现，强雷暴发生前的诊断场资料极利于雷暴的生成，从雷达高显图上分析出穹窿区，预示着有极大的上升气流，平显图上分析出V形缺口，表明雷暴云中产生了冰雹.

摘要： 本发明属于雷电监测、预报技术领域，特别涉及一种解析雷暴云团状态变化的方法，通过建立数学模型，引入雷暴移动速度和雷暴分裂、合并的判定方法，较好的解决了对雷暴云团进行跟踪过程中难以判定分裂或合并的技术难题，适合在雷电预报行业推广。本发明还提供了一种存储有该方法程序的非暂态可读记录媒体及包含该媒体的系统，通过处理电路可以调用该程序，以执行上述方法。

摘要： 本发明提供一种基于速度辅助的雷暴识别与威胁评估方法，包括以下步骤：步骤一、获取t0时刻起的多个俯仰扇面的立体气象回波数据；步骤二、对多个俯仰扇面的气象回波数据进行反射率和运动速度偏差计算；步骤三、利用气象雷达雷暴识别方法对反射率进行目标判别，以获得多个关注目标的特征参数；步骤四、对多个关注目标进行雷暴识别，并获取多个识别后的雷暴；步骤五、对多个识别后的雷暴进行质心偏移计算和质心运动速度计算，以判断雷暴威胁程度。本发明通过发射一组相参电磁波脉冲，获取气象目标中的雨滴运动速度，提高了雷暴识别的准确性和直观性。最后通过轨迹间的位移变化提取气象目标的整体移动速度，进一步辅助气象威胁评估。

摘要： 基于多源闪电数据的多尺度的雷暴智能分类与识别方法涉及雷暴分类识别技术领域，解决了现有雷暴单体识别计算的速度慢准确度低的问题，过程为：采用具有密度峰值和噪声的密度聚类方法处理切割后的闪电数据D＝{xj}，其中包括设置邻域参数和尺度信息；通过对所有xj找出核心对象、对核心对象集合顺次更新、对未访问的分类样本集合顺次更新，能够得到簇划分即得到雷暴单体，基于簇划分能够直接计算雷暴密度中心点。本发明能够快速准确地处理不同尺度、复杂的雷暴情况，对雷暴单体有优秀的识别能力，能够将多目标同时高效的识别出来，能够给出较为符合雷暴物理形态的雷暴密度中心，也能够同时去除单点的噪声。

摘要： 本发明属于风力发电防雷技术领域，特别是涉及一种雷击旋转风机邻域空间离子流场计算方法。考虑传统风机叶片雷击分析方法忽略风机旋转的情况，本发明提出了一种雷击旋转风机电晕放电离子分布数值计算方法，该方法首先建立风电机组几何模型和计算空间；建立风电机组领域空间带电粒子全流体模型，输入参数及边界条件；建立旋转计算域并进行网格剖分；迭代计算电量参数及离子数密度；最后计算雷击旋转风机邻域空间离子分布，绘制不同姿态下风机附近电势分布图以及电荷密度分布图。本发明可计算旋转情况下风机邻域带电粒子及电场分布情况，为分析空间电荷分布对先导发展的影响提供理论基础，进一步为风机叶片防雷系统设计、评估提供理论分析方法。

摘要： 基于闪电和雷达数据的雷暴中心踪迹的集合概率预报方法涉及雷暴预测技术领域，其步骤为：根据三维雷达数据获取多个仰角的雷达回波数据；根据雷达回波数据的雷达反射率得到组合反射率CR；根据每个仰角雷达反射率和CR得到对流单体，并计算对流单体的几何中心和强度中心；根据闪电数据获得雷暴单体和雷暴密度中心；建立雷暴单体与对流单体的一一映射关系；根据对流单体的几何中心、强度中心以及雷暴密度中心计算出历史时刻下对流单体所对应的历史点；根据历史点计算出预报路径；得出最优预报路径和边界预报路径。本发明深度应用多源数据，可以快速的对识别到的雷电进行外推，在预报雷暴影响区域有着明显效果和预测精度。应用于电网、储油等领域。

摘要： 本发明属于临近预报预警技术领域，公开了一种雷暴大风预警方法、系统、设备及终端，对单雷达资料进行预处理，识别出潜在雷暴大风区域；联合自动站观测的地面雷暴大风信息，建立潜在雷暴大风区域识别模型，以及雷暴大风参数反演模型；将该模型应用于实时雷暴大风预警业务；在实时业务中，在每个时次的单雷达识别潜在雷暴大风区域内，通过调用雷暴大风参数模型，进行1小时外推，进而构成未来1小时内的雷暴大风预警产品。本发明充分利用双偏振雷达的识别技术，针对雷暴大风进行潜势识别，通过外推技术获取未来1小时的潜在雷暴大风的落区，对比现有雷暴大风预警方法具有更好的提前量和精准性。

摘要： 本发明公开了一种雷暴中心的定位和预测方法及系统，通过建立适应固定区域雷电监测预警的数学模型，实现了基于监测站获取的云闪数据和云地闪数据作为数据源完成雷电信息的分析和预测，扩大了雷电信息来源融合了多种数据的不同特性，有效提高了雷暴中心测定和预测的准确性。

摘要： 本发明公开了一种雷暴风险预警方法，包括：将观测区域格点化，每个格点能够对应一个目标企业的位置；通过气象观测系统实时获取气象数据；根据降水云团的所处方位和移动方向计算降水云团相对于目标企业的入侵角；基于目标企业周围降水云团的距离、入侵角、雷达回波强度和降水量执行对应的暴雨预警等级判断流程，得到对应的暴雨预警等级，并向目标企业发布对应的暴雨预警；基于目标企业周围降水云团的距离、入侵角、雷达回波强度、闪电数量和大气电场时频域突变量执行对应的雷电预警等级判断流程，得到对应的雷电预警等级，并向目标企业发布对应的雷电预警。实现对小范围区域的精确雷暴预警。

摘要： 本发明公开了一种雷暴预报方法和闪电定位方法，属于雷电临近预警技术领域；雷暴预报方法包括，对多个站点测量得到的电场强度数据进行预处理；利用闪电定位数据对多个站点测量的电场强度数据进行雷暴样本和非雷暴样本的标签标记，得到天气样本数据库；将多个站点测量的电场强度数据转化为图片；利用天气样本数据库训练改进ResNet50网络；其中，改进ResNet50网络中残差块主干分支的下采样环节下移，捷径分支处设置有最大池化层；将待测区域内多个站点的电场强度数据转化为图片后，输入训练好的改进ResNet50网络模型，得到雷暴天气或非雷暴天气的预测结果。本发明所涉及方法对雷暴预报具有可行性和有效性，预测结果与实际情况一致性较好。

摘要： 本发明公开一种雷暴大气电场变化规律的预测方法，包括如下步骤：构建有向无环图网络：利用函数式API构建双路有向无环图深度学习网络，并行的两条支路均由1维卷积神经网络结构和长短时记忆神经网络结构顺序连接而成；训练有向无环图网络：将大气电场特性数据划分为覆盖时段相同的若干个数据样本，输入网络进行训练；预测大气电场变化规律：获取新的大气电场数据样本，输入训练好的网络，输出为未来时刻的大气电场；绘制循环预测的输出即可得到电场变化曲线及规律。