《强对流天气分析和预报》PDF下载

  • 购买积分:12 如何计算积分?
  • 作  者:章国材编著
  • 出 版 社:北京:气象出版社
  • 出版年份:2011
  • ISBN:9787502953287
  • 页数:337 页
图书介绍:本书共分6章。第1章 我国強对流天气的气候特征,阐述我国强对流天气的地理分布、季节变化和日变化特征。第2章 强对流天气形势的分类,分型阐述了天气形势特征和概念模型。第3章 強对流天气环境条件,通过批量个例的统计分析和研究,得到了能夠区分不同种类强对流天气有物理意义的环境条件指标。第4章 强对流天气中短期预报方法,介绍了一些常用的客观预报方法。

第1章 中国强对流天气的气候特征 1

1.1 冰雹的气候特征 1

1.2 短历时强降水的气候特征 2

1.3 中国对流性(雷雨)大风的气候特征 4

1.4 中国雷电时空分布特征 5

1.5 中国强对流天气时空分布特征综合分析 6

第2章 强对流天气形势的分类 11

2.1 强对流天气形势 11

2.2 高空低槽型 14

2.3 高空冷涡型 19

2.4 西北气流型 24

2.5 副高边缘型 29

2.6 热带低值系统型 40

2.7 高压(脊)内部型/低层切变型 45

第3章 强对流天气环境条件 58

3.1 强对流天气分析中常用到的物理量 58

3.2 物理量诊断的思路 65

3.3 强对流天气与暴雨环境条件的差异 74

3.4 干对流大风的环境条件 75

3.5 冰雹的环境条件 84

3.6 局地短历时强降水的环境条件 94

3.7 湿对流的环境条件 101

3.8 混合对流的环境条件 105

3.9 龙卷风的环境条件 109

3.10 分类强对流天气环境条件的综合分析 116

3.11 对雷电有指示意义的物理量 119

第4章 强对流天气中短期预报方法 120

4.1 热力和动力预报指标的获取方法 120

4.2 配料法和指标叠套法 124

4.3 θse特型法 126

4.4 决策树预报方法 129

4.5 Bayes判别分析、Logistic回归判别和神经网络方法 131

4.6 指标加权集成法 133

4.7 聚类相似法 135

4.8 动力预报方法 139

4.9 强对流天气概率预报 140

第5章 强对流天气分类识别和临近预报 147

5.1 龙卷风的识别和临近预报 147

5.2 大冰雹识别和临近预报 153

5.3 对流性大风识别和临近预报 166

5.4 短历时强降水识别和临近预报 176

5.5 雷电识别和临近预报 183

5.6 强对流天气临近预报方法 183

5.7 强对流天气自动临近预报系统简介 195

第6章 强对流天气预报 207

6.1 强对流天气预报思路和预报技术流程 207

6.2 2009年6月3日河南东北部、5—6日江西北部对流性大风分析 215

6.3 2004年7月10日北京短历时强降雨、12日上海飑线大风分析 226

6.4 2009年6月14日河南省大范围冰雹天气特征综合分析 235

6.5 两次强龙卷过程的环境背景场和多普勒雷达资料的对比分析 240

6.6 2006年4月28日山东省对流性大风分析 248

6.7 2006年4月11日江西混合对流过程分析 253

6.8 2009年8月27日辽宁中部飑线阵风锋过程分析 256

6.9 2008年8月25日上海大暴雨的综合分析 261

6.10 2008年7月2日滇中暴雨的成因分析 270

6.11 2007年8月26日天津市突发性的局地大暴雨过程分析 279

6.12 四川盆地西部副高西北侧连续性暴雨成因分析 285

6.13 鄂东2007年7月27日强对流天气过程的成因分析 296

6.14 2008年8月14日石家庄市短历时强降雨分析 305

6.15 一次热带气旋外围飑线分析 309

6.16 天山北坡中部一次强对流天气分析 315

6.17 重庆开县雷击事件分析 321

参考文献 329