气象科学

作者：陈鲍发，郑媛媛，慕瑞琪，段和平，卢秋芳

单位：景德镇市气象局, 江西 景德镇 333000,,南京气象科技创新研究院, 南京 210041,,江苏省气象台, 南京 210041,,江西省气候中心, 南昌 330096,,上饶市气象局, 江西 上饶 334000,

关键词：春季冰雹;超级单体;回波特征;自动识别

基金：北极阁基金资助项目(BJG202208);国家重点研发计划资助项目(2022YFC3003904);江西省气象局重点科研项目(JX2022Z04);江西省气象局面上资助项目(JX2022M03);景德镇市科技计划资助项目(2022SF003)

本文使用雷达拼图网格点数据和自动识别软件,采用图像识别技术与方法,对2022年3月14日冰雹回波特征进行识别与检验。结果表明:(1)冰雹发生在200 hPa高空出流区、500 hPa南支槽和风切变、850 hPa低涡和切变线、地面辐合线和西南倒槽天气形势中,以及CAPE值较大、逆温层较强、“上干下湿”、0 ℃层较低等环境条件下。(2)冰雹以微型超级单体(Micro supercell)回波为主,有时孤立存在,有时在回波群、回波带之中。回波强度≥60 dBZ,最小强回波面积≥18 km2(微型超级单体),最大≥180 km2(经典超级单体),强回波梯度≤6 km,具有明显的云砧回波结构。(3)自动识别强回波边缘的算法采用DBSCAN聚类算法(DBSCAN Clustering Algorithm)和散点轮廓算法(Scatter Contour Algorithm)相结合。每10 min 一次可同时识别出多个强回波,最多有19个之多。(4)经典超级单体个例都出现在≥65 dBZ的回波核中,最强为73 dBZ。强回波梯度最小为1 km,最大为5.66 km,多数云砧回波在1∶1~1∶3。(5)通过对另外4次冰雹回波的识别与实践检验,结果显示此识别方法效果较好。

来源：2024年第4期

《气象科学》期刊编辑部

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