吴海英
- 作品数：12 被引量：30H指数：4
- 供职机构：江苏省气象台更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金国家自然科学基金上海台风研究基金更多>>
- 相关领域：天文地球更多>>
- 江苏“4·30”强风雹成因及双偏振雷达特征分析被引量：7
- 2022年
- 利用高分辨率再分析资料、双偏振雷达观测数据,揭示了江苏“4·30”强风雹成因及其雷达特征。结果表明,此过程发生在高空异常深厚的东北冷涡背景下,中层西北急流和地面暖低压均显著偏强,造成远超过经验性指标值的垂直风切变,利于风暴的增强及组织化发展。对流风暴的影响可分为30日午后到傍晚局地对流单体和傍晚到上半夜飑线两个不同阶段:第一阶段局地对流性强,能量积聚大,沿淮和淮北西部地区多局地性雷暴大风,并散发不同尺寸的冰雹;第二阶段在地面强冷空气大风及中高层干冷空气动量下传的影响下,飑线系统及其前缘阵风锋移动快速。飑线上弓形回波前端的强下沉辐散出流,叠加环境风的影响,导致江苏东南部地区区域性的极端灾害大风天气。雷达回波既可清晰显示冰雹云的一般回波特点,如反射率因子回波强,粒子均一性差等;也可反映不同尺寸冰雹回波的差异性,如回波强度越强,最大反射率因子高度越高,单体回波倾斜、弱回波区特征结构越清晰,三体散射特征越明显的风暴单体产生的冰雹尺寸越大;在没有大水滴包裹时,CC值随冰雹尺寸的增大而减小,且伸展高度增高等。综合分析雷达回波多个参量,如风暴单体和阵风锋的移速、风暴单体特征高度的下降速度、Z_(DR)大值高度降低等指标,对对流灾害性大风量级的监测与预警有重要指示意义。
- 陈圣劼刘梅杨梦兮吴海英吴海英吴海英
- 关键词：冰雹飑线
- 新疆南疆西部干旱地区短时强降水预报方法及指标被引量：2
- 2020年
- 利用新疆维吾尔自治区克孜勒苏柯尔克孜自治州(简称“克州”)4个站点2006—2013年逐时降水量实况资料、喀什雷达及探空资料,分析了克州地区短时强降水的发生规律及年代际变化特征。结果表明:1)克州地区短时强降水多出现在5—9月,尤以6—7月最多,且多出现于午后及前半夜;2)着眼于500 hPa环流形势演变,对影响克州地区短时强降水天气出现的影响系统进行分型,主要有中亚低涡或低槽东移型、巴尔喀什湖(以下简称巴湖)低涡型、喀布尔低槽(涡)型、锋区南压型4种类型,并归纳分析了上述4种影响系统造成各类短时强降水天气的概念模型;3)利用典型历史个例中探空资料物理参数进行分析,得到一些统计特征,同时利用探空订正来进行潜势预报,并对得出的预报探空及订正指标进行检验;4)探空资料V-3θ图显示强降水具有明显的非均匀结构、存在明显的大肚状,风矢结构为明显的顺滚流;5)利用喀什雷达资料对克州短时强降水得出指标:回波强度在45~60 dBz、回波顶高在5.0~9.0 km、强降水回波最大垂直累积液态含水量在4~40 kg/m^2、强中心所在高度在1~7 km、≥35 dBz的对流回波在本站持续1 h。
- 王金辉王东井立红吴海英杨利鸿肉孜阿吉
- 关键词：短时强降水环流分型潜势预报雷达特征
- FY-2G云导风资料同化在台风“天鸽”数值预报中的应用被引量：1
- 2022年
- 以2017年8月登陆我国的13号台风“天鸽”为个例,采用美国全球预报系统资料作为背景场,利用WRF中尺度数值模式及天气研究和预报模式同化系统中的三维变分模块,探究了新一代静止卫星FY-2G云导风资料同化对台风预报的影响。研究结果表明:云导风资料同化模拟的台风路径、强度和最大风速与实况更加接近。与控制试验相比,云导风资料同化能够为背景场提供丰富的风矢量信息,增强台风周围对流云及其引导气流的强度,从而较好地模拟台风的内部结构,对影响其发展和维持的水汽条件与动力条件进行改进。
- 许冬梅束艾青李泓李泓吴海英何志新沈菲菲
- 关键词：WRF模式3DVAR
- FY-3D卫星MWHS-2辐射率资料直接同化对台风“米娜”预报的影响被引量：4
- 2022年
- 文章基于天气研究和预报(weather research and forecasting,WRF)模式中的FY-3D卫星微波湿度计Ⅱ(micro-wave humidity sounder 2,MWHS-2)辐射率资料的直接同化模块,采用三维变分(three dimensional variation,3DVar)方法在晴空条件下同化MWHS-2辐射率资料,考察MWHS-2辐射率资料同化对台风“米娜”(2019)预报的影响。文中设计了4组试验,第一组试验不同化任何资料,第二组试验同化了单独的全球通信系统(global telecommunications system,GTS)常规资料,第三组试验联合同化了GTS常规资料和MWHS-2辐射率资料,第四组试验将MWHS-2辐射率资料换成先进技术微波探测计(advanced technology microwave sounder,ATMS)辐射率资料同化。研究结果表明:偏差订正后各通道观测和背景场差值的均值趋于0,同化后分析场相对观测的标准差与均方根误差较背景场显著减小,同化过程是有效的。与仅同化GTS常规资料和同化ATMS资料的试验相比,同化晴空MWHS-2辐射率资料后的增量场在台风中心附近有负的高度增量和正的温度增量,从动力与热力上有助于台风的维持。在确定性预报最后的12h,同化晴空MWHS-2辐射率资料的试验能够改进500h Pa环流形势的模拟,加强西南方向引导气流的强度,从而最终减小台风路径预报的误差。
- 束艾青许冬梅李泓李泓吴海英沈菲菲白亚雯
- 关键词：三维变分
- 一次强对流过程中两种不同类型风暴导致的极端对流大风分析被引量：11
- 2023年
- 利用多源观测资料,对2021年4月30日发生在黄淮地区的一次强对流过程中由不同类型风暴系统造成的极端对流大风进行了探讨。研究表明,此次强对流过程发生在东北冷涡背景下的强风垂直切变和层结不稳定环境中,地面气旋及锋面触发了初始对流,在之后近10 h的传播过程中经历了组织化发展、孤立风暴新生、发展、合并与重组等不同阶段。期间,由两种不同类型风暴产生了特征相异的对流性大风:第一阶段,以江苏淮安站为代表,苏中极端对流性大风(36.2 m/s)是由发展强烈的超级单体风暴引发下击暴流所致。对流风暴低层呈现出明显的钩状回波特征,对应深厚的具有显著气旋性旋转的中气旋,在地面极端大风临近时刻,中气旋存在同时向上和向下拉伸、水平尺度快速收缩过程。贯穿整个风暴的下沉气流位于风暴钩状回波后侧,这支强下沉气流至地面附近迅速向外辐散,伴随风暴内强反射率核快速下降,导致淮安产生时、空尺度小且空间分布显著不连续的极端大风。第二阶段,以江苏南通地区为代表,苏东南地区极端大风的发展过程涉及多尺度天气系统的相互作用。线状对流系统前部存在明显的阵风锋,造成较大范围10级以上的地面大风;南通通州湾极端大风(47.9 m/s)发生在阵风锋后侧,其形成一方面是由于线形对流风暴造成的强冷池与地面冷锋相叠加,形成更强的气压梯度,另一方面与地面中尺度气旋入海过程中的快速发展以及风暴后侧倾斜向前的下沉气流导致的高空风动量下传有关。
- 吴海英吴海英慕瑞琪孙继松吕润清安礼政
- 关键词：下击暴流阵风锋中尺度气旋
- 一次春季冰雹天气的中尺度系统分析
- 2007年5月5日江苏出现了大范围的雷雨、短时大风和区域性冰雹天气，环流背景场的分析表明：这次强对流天气是由北方南下的冷空气触发所致，影响系统的配置表明：高空冷空气先行南下，地面冷锋跟随其后。锋前对流层低层的增温和500...
- 尹东屏吴海英张备孙燕扬婷娅刘安宁
- 关键词：冰雹水汽通量中尺度系统
- 文献传递
- 冬季华东地区主要降水相态的特征分析
- 与夏季降水相比，目前关于我国冬季降水的研究要少一些。异常的冬季降水也会造成很大危害，冬季降水异常偏多可造成冬汛，异常偏少则可导致干旱，影响冬季乃至次年春季的农业生产。特别是，异常偏多的降水若是以雪或冻雨的形式出现，带来的...
- 孙燕尹东屏顾沛澍严文莲吴海英
- 关键词：环流特征
- 台风远距离影响下江苏两次梅雨期暴雨过程对比分析被引量：4
- 2022年
- 台风远距离影响下江苏两次梅雨期暴雨过程(2001年6月和1986年7月,以下简称“01·6”降水过程和“86·7”降水过程)的对比分析表明:“01·6”降水过程暴雨持续时段集中、落区稳定、降水强度大;“86·7”降水过程暴雨持续时间长、落区自北向南移动、降水强度稍弱。环流形势方面,“01·6”过程副热带高压北抬明显,台风倒槽北伸与低空急流共同构成低层风场辐合、输送暖湿气流,中高层低压槽稳定少动,高层冷空气影响较弱;“86·7”过程台风倒槽北伸和影响程度均不及“01·6”过程,低空急流对低层风场辐合及暖湿气流输送贡献更大,中高层低压槽东移较快且均明显南压,高层冷空气影响较强。动力条件方面,“01·6”过程高层辐散、低层辐合更剧烈,上负下正的涡度配置更加稳定深厚,非地转湿Q矢量辐合更强,且动力配置均稳定于江苏东南部;“86·7”过程动力条件稍弱,且高低空散度耦合、垂直涡度配置由江苏中北部向东南部移动,非地转湿Q矢量辐合区覆盖江苏东部。水汽条件方面,“01·6”过程较“86·7”过程低层水汽通量辐合更强,暴雨区上空饱和程度更高、深厚饱和层形成更早、维持时间更长。热力条件方面,“86·7”过程中低层大气对流不稳定性更强,但“01·6”过程E指数及其增幅更大,即中低层大气能量更高、水汽含量更丰富。
- 张雪蓉王丽芳王博妮田心如吴海英濮梅娟
- 关键词：远距离台风暴雨急流动量下传
- 基于人工智能的江苏雷暴大风预警信号智能报警产品
- 2024年
- 雷暴大风是指雷电与大风(风速≥ 17.2 m/s)相伴出现的一种强对流天气现象,是江淮地区夏季的主要致灾天气之一.雷暴大风具有突发性强、发展快和持续时间短等特征,并受到下垫面和多尺度过程相互作用的复杂影响,对其进行准确预报一直以来是预报业务面临的难题.
- 庄潇然王易冯宇轩吴海英李特
- 关键词：强对流天气下垫面雷暴大风人工智能智能报警
- 江苏省级雷暴大风智能预警信号生成技术及其在2023年汛期的应用评估
- 2024年
- 为了实现江苏地区雷暴大风智能预警信号的自动生成以提升雷暴大风临近预报预警能力,在建立分钟级、公里级网格风场数据集的基础上,区分雷暴大风、系统性大风和混合性大风过程,并结合生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN,针对雷暴大风建模)和具有物理约束架构的时空卷积神经网络(Physical Dynamics Network,PhyDNet,针对系统性大风和混合性大风建模),发展了基于深度学习的江苏地区0~2 h雷暴大风临近预报模型(Blending),实现面向区县的客观、分级预警信号自动生成技术,并对比探究了Blending和PhyDNet_ALL(不区分大风类型,直接采用PhyDNet建模)两种深度学习方法分别生成的客观预警信号与主观预警信号在2023年汛期的表现。结果表明:(1)相较于主观预警信号,由深度学习方法生成的客观预警信号能有效提升预警信号提前量;(2)深度学习方法可以提前预报出强对流大风天气及其演变过程;(3)由于Blending针对雷暴大风单独建模,确保对流系统强度以及中小尺度特征的维持,因此Blending可以更好地描述极端雷暴大风的演变特征,在橙色和红色预警信号提前量上显著高于PhyDNet_ALL。
- 冯宇轩庄潇然康志明曾康吴海英李特
- 关键词：雷暴大风预警信号
