《“龙卷风走廊”现代发展的风、龙卷风气候和风资源模型》

  • 来源专题:可再生能源
  • 编译者: pengh
  • 发布时间:2017-08-21
  • 堪萨斯项目的目标是在人们与天气之间建立一种协同联系,并探索利用气候的不同方式来利用其可持续资源。该网站位于美国堪萨斯州的中南部。本案例研究提供了风和龙卷风气候学分析,并对现代发展进行了风力资源评价研究。风力分析是利用位于医学分会的气象站和1984 - 2015年期间的风数据进行的。站点的年平均风速为4.45 m s−1在10米高。风的南北双向性非常明显。平均风速为正,但统计上没有明显的趋势。一个50年重现期5 s一阵34 m s−1估计10 m的高度。最致命和最具破坏性的龙卷风是F3龙卷风,而最常见的龙卷风是F2和弱。采用WAsP包计算区域风地图集5个高度和5个参考粗糙度长度。风力资源网格描绘了50、80、100和150米级的良好风能潜力。此外,还详细讨论了与WAsP性能相关的粗糙度和地形不确定性。

    ——文章发布于2018年1月

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    • 来源专题:物理海洋学知识资源中心
    • 编译者:cancan
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    • 宾夕法尼亚州立大学的研究人员率先使用新一代卫星数据,采用数值天气预报模型,为龙卷风雷暴预报提供指导。 GOES-16于2016年推出,最近已全面投入运营,但迄今为止尚未采用整合数据的方法。 研究人员使用宾夕法尼亚州立大学先进的数据同化和可预测技术中心(ADAPT)开发的全天空红外辐射方法,将数据纳入中西部天气事件模型。实验是后报,意味着模型在天气事件后运行并与实际事件进行比较。该模型能够预测具有非常有利于龙卷风的大气条件的超级单体雷暴。 预测龙卷风雷暴是很重要的,因为这些事件形成得特别快,难以预测并可能造成灾难性的破坏。根据国家气候数据中心的数据,雷暴占美国所有恶劣天气事件的40%,造成14%的损失和17%的相关死亡事件。 “对于美国的许多风暴,我们有很好的雷达数据,然而在风暴完全发展之前,很难使用任何现有技术来捕捉环境和风暴条件,”张教授说。“我们能够延长这些事件的警告时间,因为卫星甚至可以在云形成之前就观测到这些区域,我们的模型可以摄取信息以改进和推进预测。” 宾夕法尼亚州立大学气象学和大气科学系主任David Stensrud说:“研究人员在龙卷风的提前时间方面取得了巨大进步,但对于许多人来说,14分钟是不够的。我们的研究表明,通过结合数据同化和高分辨率模型我们可以将预测提前超过30分钟。” GOES-16提供的更好的模型和更好的数据也可以降低误报率。
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    • 几十年来,确定哪些风暴会产生龙卷风,哪些不会产生龙卷风,一直是气象学家努力解决的问题。而这项新的研究可能会为预测者提供另一种工具来解决这一问题。科学家们分析了100多个超级风暴的雷达数据,发现这些超级风暴往往会产生强龙卷风,并且产生龙卷风的风暴和没有产生龙卷风的风暴的结构存在统计上的显著性差异。这些发现可能对龙卷风警报的准确性和可信度以及强风暴期间的公共安全产生重大影响。在过去几十年里,龙卷风预警时间有所改善,部分原因是数值模拟研究和密集的观测数据,但决策者在发布风暴警报时,必须依赖雷达数据等现成的信息。以前使用的常规雷达很难区分环带超单元和非环带超单元。2013年,美国升级了雷达网络,将极化能力纳入其中,这一功能可提供更多有关风暴的信息,包括展示雨滴的形状和大小。利用这些信息,科学家们比较了大而稀疏的雨滴区域和超级风暴中雨滴密集的区域,这两个区域在环带超单元和非环带超单元中的方向有显著差异。研究者发现,对于非热带超级风暴,这两个区域之间的分离方向往往与风暴的运动方向更趋向于平行。而对于热带风暴,两个区域之间的方向更趋向于垂直,并且这应该是一种长期变化趋势。影响龙卷风警报的因素有很多,但实时了解风暴的位置可以帮助我们做出更准备的决策,这还需要做进一步的数值模拟研究,以更好地了解风向与龙卷风形成之间的关系。 相关论文链接: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2020GL088242 (郭亚茹 编译; 张灿影 审校)