雷雨大风

摘要： 利用常规观测资料、Micaps资料、温州双线偏振多普勒雷达产品、洪家站探空数据等资料,分析2019年4月24日下午永嘉出现的强雷暴天气过程,结果表明:此次强对流天气过程是在高空槽东移过程中,弱冷空气影响配合低层切变线和低空急流的大背景下产生;上干下湿的结构积聚了大量不稳定能量,弱冷空气的侵入使得不稳定能量得到释放;24日下午先后有2次强对流云团影响永嘉,特别是后一次过程影响剧烈,然后两者叠加影响程度加重,产生短时强降水、雷雨大风等强对流天气。

摘要： 为了更好地智能监测分析广东省雷雨大风预警信号的发布、升级或降级的动态变化过程,选择3次具有代表性的雷雨大风预警信号发布变化过程进行复盘分析,并提出优化模型建议:1)降低采集数据达标次数;2)将极大风速和Z_(H)>50 dBz的面积占比均进行降级处理。依据修改建议对模型优化,检验结果表明智能监控结果可信度有较大提升。

摘要： “请大家严格按照雷雨大风等恶劣天气四级响应要求开展巡护!”7月10日23时左右,持续了一晚的滂沱大雨逐渐转弱。位于北京市郊的500千伏房山变电站内,站长董伟带领迎峰度夏特巡队员冒着淅淅沥沥的小雨穿梭在设备区。作为“西电东送”500千伏北京环网的重要枢纽,房山站是国网冀北超高压公司迎峰度夏工作的主战场之一。迎战夏季高温,超高压公司面临着用电需求大和天气恶劣的双重考验,为此,深化设备隐患排查治理,推进差异化运检策略,突出重点。

摘要： 本文选取常规气象资料、多普雷天气雷达探测资料和风云气象卫星资料分析 2022 年 4 月 11 日 21时 -12 日 08 时发生在自贡市凤鸣机场(以下简称自贡机场)的一次雷雨大风天过程。结果表明此:此次雷雨大风天气过程,是在高空波动配合南支槽补充的环流下发生的,低空切变线、低层暖湿气流和冷空气共同作用是此次过程发生的中尺度触发因子,地形抬升对此次强对流天气有一定的增强作用。本次过程 MCC 是直接的影响系统,飑线是主要的影响系统,不稳定气层以及适宜的 CAPE 值、0°C高度层和低层强的垂直风切变为此次强天气提供了有利条件。

摘要： 强天气预报有多难?强天气全称强对流天气,常见类型有雷暴、雷雨大风、冰雹、龙卷风、短时强降水。强天气破坏性很强,人们把强天气列为仅次于热带气旋、地震、洪涝之后的第四位具有杀伤性的灾害性天气。在气象领域,强天气预警被视为“最难预警”的气象类型。强天气预报难在哪?黄小彦介绍,强天气多为“急脾气”,突发性强,这就导致很难具体预报出强对流出现的具体位置,往往只能圈出一个可能范围。

摘要： 对2019—2021年深圳市暴雨和雷雨大风预警信号发布及检验评分情况进行统计分析,探讨了综合考虑预警评分与气象防灾减灾服务效果的预警信号发布策略与技巧。结果表明:深圳市暴雨、雷雨大风预警信号发布均集中在5—9月。暴雨预警空间分布大致呈北多南少,陆地远高于海区;而雷雨大风预警在前汛期表现为“一个中心”,在后汛期表现为“两个中心”。暴雨、雷雨大风预警TS评分偏低主要与空报较多有关,提前量分别为47.3和19.6 min,前汛期高于后汛期。可从视情况跨级发布预警、设立上游预警指标站、利用多手段加强海上监测、提高预警发布智能化水平等4个方面着手提高预警质量、提升防灾减灾服务效果。

摘要： 利用区域自动站观测资料、NCEP再分析资料和台州多普勒天气雷达资料等,对2019年6月30日和7月1日台州市两次强对流过程进行分析,结果表明:两次过程均处于副高边缘,其中6月30日西南暖湿气流强盛,低层风速辐合提供了较好的动力抬升条件;7月1日中高层干冷空气和低层暖湿气流叠加,有利于不稳定能量释放;两次强对流过程,整层可降水量均在60 mm以上;6月30日雷达回波呈短带状,7月1日对流回波呈块状,移速缓慢,有列车效应,局部有暴雨.

摘要： 利用鄂尔多斯地面自动气象站资料及MICAPS、多普勒雷达资料、卫星云图、闪电定位等资料,分析了2020年6月28日鄂尔多斯市多地的强对流天气,结果显示:2020年6月28日鄂尔多斯市多地受高空冷涡与低层偏南暖湿气流共同影响,动力条件与水汽条件较好的配合下,造成鄂尔多斯市多地发生了强对流天气,共计造成15837.84hm2玉米、小麦、葵花等农作物受灾,直接经济损失达7163.95万元.

摘要： 7月中下旬,河南省遭遇强降雨天气,郑州市单日降雨量突破历史极值,焦作市多条河流水量暴涨,长葛市短时间发生5级雷雨大风天气……人民群众生命财产安全受到严重威胁。险情就是命令。河南省各地民兵闻令而动,着倾盆大雨疏散百姓、清理路障、开渠引流、堵寒漏点……杨夜奋战在抢险一线,全力保障人民群众生命财产。

摘要： 利用常规观测资料、自动站资料、三亚雷达资料、NCEP再分析数据和GFS预报场数据对2019年5月9日影响三亚的一次雷雨大风天气过程进行分析,得到如下结论:高空干冷槽与低层西南暖湿空气配合,三亚东部陆地的东北风与西南弱海风形成的中尺度地面辐合线,为本次过程提供良好的水汽、热力不稳定、动力抬升和触发条件.中尺度对流辐合线的发展与合并是整个对流维持的关键,对流后侧大风入流和前侧零散弱回波线,为雷雨大风的发生提供较好的预警.海南岛西南部海上生成的强对流带移向海南岛时伴随着向东北方向倾斜的下沉气流,该气流下沉到达近地面后向两侧涌升,涌升气流与背景风辐合促进了中尺度对流加强.强对流带经过三亚前后,三亚区域近地面出现西南风向东北风的转变,低层垂直风切变和涡度增加,有利于对流进一步发展加强.风廓线雷达对中尺度对流辐合线内部风场有较好的指示作用.

摘要： 通过对2018年5月29日福建地区的一次雷雨大风过程分析,结果表明:(1)副热带高压边缘蕴含大量不稳定能量,在西南风很弱的条件下也容易产生强对流天气;(2)边界层辐合线是本次雷雨大风过程的初始扰动因子;(3)强反射率因子核心的迅速下坠以及VIL值的迅速降低对极端雷雨大风发生有2～3个雷达体扫的提前量.

摘要： 利用高空、地面加密自动站、雷达、卫星等观测资料对2017年发生在重庆西部地区分别由脉冲风暴和飑线造成的两次雷雨大风天气过程进行了分析.结果表明:两次过程均发生在台风登陆北上、副高减弱东退的天气背景下,500hPa天气系统强迫弱,垂直风切变小,本地环境条件的差异造成了两次过程风暴结构的不同.在弱天气背景下,雷暴冷出流与地面环境风形成的地面辐合线,加强了重庆主城上空的动力不稳定,导致"7·29"过程中重庆主城区强脉冲风暴的发展和加强.积云线与地面中尺度辐合中心是"8·2"飑线过程的触发条件.飑线后方入流对增强地面冷池及其出流具有重要作用,地面强冷池形成的密度流导致了地面大风的形成.

摘要： 利用NCEP再分析资料、探空资料、合肥多普勒雷达资料及芜湖风廓线雷达资料对2011年8月19日发生在安徽南部一次产生雷雨大风的强对流天气进行了诊断分析.结果表明,本次强对流天气过程是由高空低槽、中低层切变线和地面冷锋触发的,对流发生区域具有层结不稳定、近地层水汽条件好、垂直风向切变明显等特征,同时强风发生区域在多普勒雷达上可以看到明显的中层辐合、低层辐散、以及反射率因子核心区域迅速下降的特征,这是此次大风产生的主要原因.但不稳定能量和垂直风速切变不够大,因此没有出现冰雹等其他灾害天气.另外地形抬升和狭管效应对辐散下沉气流的加强也是此次大风产生的重要原因.

摘要： 每年汛期各类强对流天气都会给宿州市造成一定的经济损失和人员伤亡,据统计,几种强对流天气中,90％以上的人员伤亡是由出现在各类强对流天气中的风灾造成的.文中统计了2000～2013年发生在宿州市的70次强对流天气过程,选取50个雷雨大风个例做为样本,对冰雹型雷雨大风和单纯雷雨大风发生前的天气形势和物理量特征的异同点进行分析,根据天气形势特点,宿州市雷雨大风主要分槽后型和槽前型两大类,其中冰雹型雷雨大风以槽后型为主,龙卷风和单纯雷雨大风多为槽前型天气形势,通过分析建立了不同类型雷雨大风的天气概念模型，找尺大风指数等15个预报和分类物理量指标.

摘要： 利用NCEP再分析资料、探空资料、合肥多普勒雷达资料及芜湖风廓线雷达资料对2011年8月19日发生在安徽南部一次产生雷雨大风的强对流天气进行了诊断分析.结果表明,本次强对流天气过程是由高空低槽、中低层切变线和地面冷锋触发的,对流发生区域具有层结不稳定、近地层水汽条件好、垂直风向切变明显等特征,同时强风发生区域在多普勒雷达上可以看到明显的中层辐合、低层辐散、以及反射率因子核心区域迅速下降的特征,这是此次大风产生的主要原因.但不稳定能量和垂直风速切变不够大,因此没有出现冰雹等其他灾害天气.另外地形拾升和狭管效应对辐散下沉气流的加强也是此次大风产生的重要原因.

摘要： 每年汛期各类强对流天气都会给宿州市造成一定的经济损失和人员伤亡,据统计,几种强对流天气中,90％以上的人员伤亡是由出现在各类强对流天气中的风灾造成的.文中统计了2000～2013年发生在宿州市的70次强对流天气过程,选取50个雷雨大风个例做为样本,对冰雹型雷雨大风和单纯雷雨大风发生前的天气形势和物理量特征的异同点进行分析,根据天气形势特点,宿州市雷雨大风主要分槽后型和槽前型两大类,其中冰雹型雷雨大风以槽后型为主,龙卷风和单纯雷雨大风多为槽前型天气形势,通过分析建立了不同类型雷雨大风的天气概念模型,找出大风指数等15个预报和分类物理量指标.

摘要： 本文通过利用2001-2009年安徽省雷雨大风实况数据和同期的NCEP/NCAR FNL再分析数据训练拟合,采用了基于C4.5算法的决策树方法,对其气象条件分析基础上建立了雷雨大风决策树预报模型;并采用独立样本对预报模型的性能进行检验,同时分析了雷雨大风模型预报流程的物理含义.结果表明:采用C4.5算法建立安徽省雷雨大风决策树预报模型,针对安徽省2008～2010年6月历史预报准确率可达26.7％,对预报有一定的指示意义;雷雨大风决策树具有显著的物理含义,建立了两种基于强抬升干对流和弱抬升湿对流情况下的物理量判别方法,可用于业务判别雷雨大风,对雷雨大风强对流预报方法研究有一定的借鉴;C4.5算法计算雷雨大风分类合理,算法准确率较高,可成为其他强对流天气预报方法建立决策树模型的有效建模工具.

摘要： 本文从环流形势、能量、层结特征、数值预报产品等方面对发生在湖北省的一次大范围强对流天气过程进行分析,揭示了这次强对流天气过程产生的天气条件和物理机制.结果表明:雷雨大风是高空槽、切变线、低空急流与河套南下冷空气相互作用的结果,西太平洋副高西侧为偏南气流为四川盆地对流云团东移提供了引导气流,卫星和雷达监测反映出中尺度对流体生消发展中有多个较小尺度对流体新生和发展,是雷雨大风的作用者,雷暴大风出现在中尺度云团前端及强回波地区,雷暴发生前能量增高显著,深对流指数和对流抑制能量高值区位于强对流天气发生地中上游.

摘要： 2014年5月31日夜间,北京出现了一次以雷雨大风为主要特征的强对流天气过程.本文在分析这次过程概况和特点的基础上,利用空军"航空危险天气落区预报业务支持系统",从天气形势背景、环境条件(包括高低空急流、温湿场等)、动力条件(包括散度、水汽通量散度、上升运动、涡度、温度平流等)、稳定度、中小尺度系统等方面,分析了形成这次强对流天气的有利因素;从系统配置、环境条件、动力条件、不稳定条件、触发机制等方面,总结出这次强对流天气形成的天气学模型.最后,通过对此次过程雷达回波资料的分析,验证了短期临近预警阶段预报雷暴大风的主要依据.

摘要： 雷雨大风是宿州市汛期的主要灾害性天气之一,2013年8月宿州市出现了3次雷雨大风天气过程.雷雨大风作为强对流天气的一种,有局地性、突发性和多变性等特点,使得它的定时、定点的精细化短期预报较为困难.但是卫星云图、多普勒天气雷达、区域自动站等资料的应用,可以通过短时临近预报弥补短期预报的不足,提前服务以减轻其造成的灾害损失.本文利用常规气象观测资料、NCEP再分析资料、多普勒雷达资料和卫星云图资料,对2013年8月9日凌晨发生在宿州市砀山、萧县的雷雨大风强对流天气进行了过程特征分析,结果表明:(1)本次强对流天气形势属于副热带高压西侧的低槽东移型.(2)自由对流高度高,0～3km、0～6km垂直风切变很小,是雷雨大风强对流天气发生的有利物理条件.(3)雷暴主体和弧状云线,以及外流边界附近的新生对流云线,将带来地面强的短时大风天气,且新生对流云线预示其移动方向.(4)弓形回波后部的弱回波通道,是灾害性短时大风发生的区域.(5)在对流风暴距离雷达65km以内时,可以根据其最低仰角径向速度的大值区判断地面有大风,且可根据该大值区的移动判断地面雷暴大风区的移动.

摘要： 本发明公开了一种雷雨天气预测模型的训练方法，包括：获取多组数据，其中，每组数据包括雷雨天气、所述雷雨天气的多个特征、以及所述雷雨天气及所述雷雨天气的多个特征的关联关系；从所述多组数据的多个特征中筛选出目标特征，其中，所述目标特征为第一特征重要度满足第一预定条件的特征；在所述多组数据的每组数据中，将与所述目标特征无关的特征剔除，形成多组训练数据；利用所述多组训练数据训练预定算法，得到雷雨天气预测模型。本发明还提供了一种雷雨天气预测方法、一种雷雨天气预测模型的训练装置、一种雷雨天气预测装置、一种计算机设备和一种计算机可读存储介质。

摘要： 本发明公开一种考虑极端大风天气的大风数据增强方法，包括：获取历史实测风速和功率数据，生成原始风速‑功率数据样本；根据风速数据对原始风速‑功率数据样本进行局部异常点识别，剔除离群点样本，得到大风数据初始样本；利用F‑DBSCAN聚类算法对大风数据初始样本进行聚类，得到各聚类簇的核心点样本；根据各聚类簇的核心点计算簇密度，基于各核心点及其所在簇的簇密度，利用过采样算法合成新的大风数据样本；利用合成的新的大风数据样本对原始风速‑功率数据样本进行扩充，作为风电功率预测模型的训练样本。本发明可用于对模型训练的不平衡样本进行有效补充，从而提升风电功率预测模型的可靠性，提高风电功率预测精度。

摘要： 本实用新型涉及公开了一种商用大风扇尾翼及商用大风扇包括上弯曲板和下弯曲板，上弯曲板在第一方向后端与下弯曲板相连接，上弯曲板在第二方向的前端向下和向第一方向的后端弯曲，下弯曲板在第二方向的前端向上和向第一方向的后端弯曲，上弯曲板和下弯曲板在第二方向的前端连接处形成切风端；上弯曲板的中、后端从第一方向的前端至后端呈先向下弯曲再向上弯曲的弧形导风面，下弯曲板的中后端从第一方向的前端至后端呈向上弯曲的形成整流面；切风端将气流切割成上下两个气流两部分，下气流部分沿整流面流动形成向下的风，而上气流部分沿弧形导风面流动，在弧形导风面上会形成一个向下的力，使得扇叶尾部在转动的时候保持稳定。

摘要： 本实用新型涉及商用大风扇技术领域，公开了一种商用大风扇扇叶及商用大风扇包括上曲面板和下曲面板，所述上曲面板在宽度方向的前、后侧分别与所述下曲面板在宽度方向的前、后侧相连接，所述上曲面板和所述下曲面板围设形成中空腔，所述中空腔内在长度方向设置有加强筋组，所述加强筋组围设形成安装腔，商用大风扇的插销能够插入所述安装腔内。加强筋组在长度方向加强了上曲面板和下曲面板的硬度，防止扇叶断裂，进一步地，加强筋组围设形成安装腔，商用大风扇的插销能够插入所述安装腔内，能够方便插销的安装，此外能够加固插销和扇叶的连接，通过螺丝锁定后，扇叶转动稳定，且能够有效防止扇叶脱落。

摘要： 本实用新型涉及商用大风扇技术领域，公开了一种商用大风扇轮毂及商用大风扇包括轮盘，其外周向外延伸等间隔设置有三至八组插销，所述轮盘与商用大风扇的驱动机构的输出端相连接，所述插销插入扇叶的中空结构，其中，所述插销包括第一侧边和第二侧边，所述轮盘与所述插销的连接位置从所述第一侧边的一侧至所述第二侧边的一侧逐渐向下弧形凹下，使得第一侧边的高度高于第二侧边的高度，且所述插销的上表面和下表面均呈弧形面，当插销插入扇叶的中空结构的时候，扇叶自动定位形成一定的倾斜角度，本实用新型通过轮毂结构设使得扇叶呈一定的倾斜角度，能够节约扇叶造价成本，并且与扇叶连接，结构稳定安全。

摘要： 本发明属于天气预报技术领域，公开了一种雷雨大风分级预警方法、系统、存储介质、计算机程序，利用二步式速度退模糊方法对雷达资料径向速度进行质量控制；获取径向速度大风区数据，并逐方位扫描大风数据；挑选出大于设定面积阈值的大风区域；获取雷达站周围80km范围内0.5°仰角径向速度超过17m/s以上大风区域格点数据；采用自助法重采样技术生成新的训练样本集合；将每个大风区域内的7‑14级风所占区域面积百分比作为特征；进行随机森林的构建；通过5折交叉验证来进行模型评估。本发明能够提供大风预警落区和分级预警信息，为预报人员发布预警提供信息，对灾害大风敏感行业提供参考。

摘要： 本发明公开了一种基于多源卷积神经网络的雷雨大风等级预测分类方法。该方法采用多源卷积神经网络模型对多普勒气象雷获得的多种数据图像进行特征提取，能够融合更多的气象数据信息，提高了对差异性特征的提取；同时方法结合了支持向量机中的分类方法，在中小样本的气象数据训练集上获得的模型有很好的雷雨大风等级预测分类效果。

摘要： 基于XGBoost的短临雷雨大风的预测方法：第一步骤：基于多类原始数据的处理并建立样本集；第二步骤：将样本集输入到模型当中进行训练并分析结果；1)根据雷雨大风的特征属性，将雷雨大风预测模型的输入确定为NCEP中的数据集；输出为地面雷达数据集；2)对雷雨大风预测模型进行训练，将预测结果，训练策略采用贪心策略确定分裂特征及特征值，减少在寻找分裂特征时算法的复杂度；预测是否会发生雷雨大风；3)训练模型拥有降雨和大风两个属性，将其定义为机器学习当中的回归问题，训练两个模型，4)采用气象领域常用的TS评分检验预测效果。第三步骤：模型布置在实际的气象预报系统中，并且实时得到预测结果。

摘要： 本发明属于天气预报技术领域，公开了一种雷雨大风分级预警方法、系统、存储介质、计算机程序，利用二步式速度退模糊方法对雷达资料径向速度进行质量控制；获取径向速度大风区数据，并逐方位扫描大风数据；挑选出大于设定面积阈值的大风区域；获取雷达站周围80km范围内0.5°仰角径向速度超过17m/s以上大风区域格点数据；采用自助法重采样技术生成新的训练样本集合；将每个大风区域内的7‑14级风所占区域面积百分比作为特征；进行随机森林的构建；通过5折交叉验证来进行模型评估。本发明能够提供大风预警落区和分级预警信息，为预报人员发布预警提供信息，对灾害大风敏感行业提供参考。

摘要： 本发明公开了一种基于多源卷积神经网络的雷雨大风等级预测分类方法。该方法采用多源卷积神经网络模型对多普勒气象雷获得的多种数据图像进行特征提取，能够融合更多的气象数据信息，提高了对差异性特征的提取；同时方法结合了支持向量机中的分类方法，在中小样本的气象数据训练集上获得的模型有很好的雷雨大风等级预测分类效果。