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一次超级单体风暴中龙卷的天气过程分析及龙卷强度判定 总被引:2,自引:0,他引:2
对2008年5月23日发生在哈尔滨中南部的一次超级单体风暴中龙卷天气过程的天气形势、卫星云图、雷达回波进行了综合分析.研究结果表明:此次灾害性强风暴是一次龙卷过程;龙卷的出现与高空风场的分布及大气稳定度密不可分;龙卷母云的形状及性质与冰雹云相近,其发生发展与低空急流密切相关;龙卷出现在超级单体风暴的"V"型缺口附近,多普勒速度场上伴有强中气旋.文中还利用多普勒雷达产品中气旋的最大流人流出速度计算了中气旋强度,并结合现场勘查及灾情信息,对龙卷强度等级进行了判定. 相似文献
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《灾害学》2019,(2)
从防灾减灾的角度,以"3·23"景谷县冰雹灾害天气为例,运用国家级站降水实况资料、卫星资料、闪电定位仪资料、Micaps常规资料、区域自动站资料和新一代天气雷达体扫资料等,分别对这次灾害天气过程进行预警指标分析,并采用美国NEXRAD的新一代冰雹探测算法,对该灾害天气过程进行了检验。分析表明:该灾害主要由冰雹天气过程造成;从雷达资料和闪电定位仪资料能够清晰准确反映冰雹天气过程的发生发展过程,具有较好的防灾价值,雷达观测的几个要素指标能较好的预示受灾的区域和强度,闪电频次、回波强度、强回波顶高、中气旋等指标能为这类灾害性天气提供短临预警依据;同时,冰雹灾害性天气通常伴随雷电、大风等灾害天气,也会造成重大灾害。另外,也应注意到冰雹天气通常是局地中小尺度的,但分析发现局地中小尺度的灾害天气也常有大尺度的天气背景作用,可从探空资料加以分析。 相似文献
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江西灾害性强雷电天气的雷达回波特征 总被引:6,自引:0,他引:6
使用常规地面报表A0资料、多普勒天气雷达资料,以及雷电数据和卫星云图等资料,进行了雷电和雷暴日的分布特征统计分析,重点对灾害性强雷电天气的雷达回波特征进行个例分析,以了解雷电和雷暴天气的活动规律和强雷电的雷达回波特征,提高预警预报的能力.结果表明:(1)雷电和雷暴天气具有明显的季节变化与日变化特征,每年2-5月集中在8-20时,6-9月集中在11-20时;(2)强雷电天气在雷达回波上表现为南北走向的回波带结构,当回波强度≥50dBZ、回波出现不断合并现象、强回波水平尺度较大、具有"指状"或"弓状"回波结构,以及出现陡直"零值线"和VIL超过50 kg/m2时,最易发生强雷电天气;(3)有时局部强单体凭着自身的发展,当强度≥50dBZ和VIL超过50 kg/m2时,也有可能出现局地强雷电天气. 相似文献
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分析了灾害性天气对道路交通安全的影响及驾驶员动态视觉行为与期望车速选择模式。以2003年全国道路交通事故统计数据为样本,提出了灾害性天气环境下驾驶员动态视野实际可靠度的计算方法,建立了灾害性天气环境下高等级公路安全行车速度模型,模型通过引入交通环境复杂度系数,考虑了灾害性天气不良能见度、道路等级及交通量对驾驶员期望安全车速的影响。最后,提出了灾害性天气环境下高等级公路安全运营车速的推荐标准。 相似文献
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《自然灾害学报》2019,(2)
本文利用新一代多普勒天气雷达体扫数据、自动气象探空站和地面大风测站资料,对2009-2013年湖北省大风天气过程的风暴特征量进行相关统计分析,通过云模型和支持向量机(SVM)等方法确定了包含环境、反射率和径向速度特征的9个下击暴流雷达预警指标。基于已确定的预警指标,分别利用Bayes和BP神经网络两种方法建立了下击暴流预报模型,通过识别结果检验表明,两种算法均能有效区分大风与非大风。Bayes方法大风击中率(POD)可以达到81.8%,大风和非大风预报准确率为86.7%,虚警率(FAR)和失误率(FOM)分别为5.2%和18.1%,TS评分0.77; BP神经网络非线性预报方法对大风的识别准确率为84%。进一步证明了提出的下击暴流雷达指标的可预报性和实用性。 相似文献
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