应用风廓线雷达资料对成都山区春季一次冰雹天气的风场分析

Wind Field Analysis of a Hailstorm Event in Chengdu Mountainous Area in Spring Based on Wind Profile Radar

摘要

应用边界层风廓线雷达等多源资料，对2022年3月16日成都西部出现的一次冰雹天气触发机制及风场特征进行分析。结果表明：高层干冷空气侵入与中上层干线（露点锋）是强对流天气的触发机制；风廓线雷达可以捕捉对流性天气的风场演变特征；利用风廓线雷达计算得到的风场诊断量对冰雹过程有较好的指示意义；垂直风切变峰值与低层风暴相对螺旋度谷值出现时间较冰雹发生有一定提前量；低空急流指数达峰时间与冰雹发生时间具有一致性。

Abstract

Based on wind profile radar data and other observational data, the trigger mechanism and wind field characteristics of a hail event that occurred in the western mountainous areas of Chengdu on March 16, 2022, are analyzed. The results show that the intrusion of cold and dry air at upper levels and the presence of a dry line at mid-to-upper levels (dew-point front) are the primary triggers of this severe convective weather. The evolution of wind field characteristics can be effectively captured by wind profile radar. The diagnostic quantities derived from the wind field data have significant predictive value for this hailstorm. Notably, the peak times for vertical wind shear and low-level storm-relative helicity occur earlier than the onset of hail. Hailstorms typically occur when the low-level jet stream index reaches its maximum.

Graphical abstract

关键词

风场 / 风廓线雷达 / 强对流天气 / 冰雹 / 成都山区

Key words

wind field / wind profile radar / severe convective weather / hailstorm / Chengdu mountainous area

冰雹是一种季节性明显、局地性强、持续时间短、以机械性伤害为主的灾害性天气^[1]。成都地处东亚季风区，由于巨大的垂直高差，在市域内形成平原、丘陵、高山各占三分之一的独特地貌类型^[2],下垫面加热不均匀，春、夏季易出现强对流天气。国内学者研究发现，大冰雹通常发生在高空低值系统、中低空强盛的急流配合影响下，本地存在较强的不稳定层结，低层有较丰富水汽且具有一定动力抬升条件^[3-4]。万雪丽等^[5]总结了有利于强冰雹天气发生的4种环流形势。王晓君等^[6]对2013—2020年云南普洱市21次冰雹天气过程进行了研究，总结了冰雹风暴单体的共有特征。学者还探究了产生冰雹的强对流天气系统的三维结构特征和发展机制^[7-8]。

由于冰雹天气具有局地性强、持续时间短等特点，一直是预报技术中的难点。随着气象观测技术的进步，微波辐射计、风廓线雷达、微雨雷达等新型探测设备在强对流天气的监测预警方面广泛应用。万蓉等^[9]和李川等^[10]对风廓线雷达资料的适用性进行研究发现，风廓线雷达资料与探空资料有较好的吻合度。风廓线雷达能早于天气图获知冷空气入侵时间，并分析槽脊过境和冷暖平流等天气系统，边界层风廓线雷达能有效揭示局地强对流天气的一些大气动力和热力特征^[11-12]。武冰路等^[13]和李典等^[14]应用风廓线雷达等多源资料对冷涡引发的冰雹天气进行研究，揭示了华北地区冰雹天气的风场特征。本文对成都春季一次区域性冰雹天气的中尺度环流背景和风廓线雷达的风场演变特征进行分析，以期探究风廓线雷达数据在成都地区的适用性及其在强对流天气下预报预警中的应用价值。

1 资料与方法

利用MICAPS实况、探空资料对成都春季一次冰雹天气的中尺度特征进行分析，并利用风廓线雷达实时观测数据对冰雹过程的风场特征进行分析。主要计算的风场诊断量有低空急流指数、垂直风切变以及风暴相对螺旋度。

1.1 垂直风切变

垂直风切变表示水平风随高度的垂直切变，采用Palmer方法进行计算，公式^[15]如下：

S=\frac{\mathrm{\Delta }\mathrm{V}}{\mathrm{\Delta }\mathrm{Z}}=\frac{V_{j+\mathrm{1}}-V_j}{Z_{j+\mathrm{1}}-Z_j}。（1）

式中：S为垂直风切变；V为风速；Z为高度。风速计算考虑风向作用，将风速进行向量差计算，公式^[15]如下：

\left|\Delta V\right|=\sqrt[]{V_{\mathrm{1}}^{\mathrm{2}}+V_{\mathrm{2}}^{\mathrm{2}}-\mathrm{2}{V}_{\mathrm{1}}{V}_{\mathrm{2}}\mathrm{c}\mathrm{o}\mathrm{s}D}。（2）

式中：V₁、V₂为上下两层高度的风速，D为上下两层高度风向差。

1.2 低空急流指数

低空急流为对流层600 hPa以下出现的强而窄的气流带，低空急流与中尺度对流天气系统密切相关。根据刘淑媛等^[16]对低空急流指数I的定义，低空急流指数能定量化地表示低空急流向下扩展程度和风速扰动的强度，公式如下：

I=V/D。（3）

式中：V为2 km以下边界层急流中心的最大风速；D为12 m/s风速的最低位置。

1.3 风暴相对螺旋度

风暴相对螺旋度是天气分析和预报中的重要物理量，它反映了旋转和沿旋转轴方向运动的强弱程度。利用Davies Jones低层总体风暴相对螺旋度理论，公式^[17]如下：

H={\int }_{\mathrm{0}}^h(\vec{V}-\vec{C}){\omega }_h\mathrm{d}z。（4）

式中：H为风暴相对螺旋度；\stackrel{⃑}{V}为环境风场水平风矢量；\stackrel{⃑}{C}为风暴水平传播速度；{\omega }_h为水平涡度矢量；h为气层厚度。实际工作中为便于计算，常将公式简化^[17]：

H={\displaystyle \sum _{n=\mathrm{0}}^{N-\mathrm{1}}}[(u_{n+\mathrm{1}}-C_x)(v_n-C_y)-(u_n-C_x)(v_{n+\mathrm{1}}-C_y)]\mathrm{。}（5）

式中：N为计算风暴相对螺旋度时环境风层数；u为各层环境风的水平风速的x轴分量，v为各层环境风的水平风速的y轴分量；由于风暴移动速度与近地层平均风有关，将\stackrel{⃑}{C}的大小取为各高度层之间的平均风速，方向为平均风\stackrel{⃑}{V}的方向向右偏40°。

2 天气过程概述

2.1 天气实况

2022年3月16日傍晚，成都西部沿山的都江堰、大邑、邛崃和蒲江出现了一次区域性冰雹天气。从S波段雷达组合反射率可知，引起此次冰雹天气的对流云团初生于成都和阿坝州交界区域，对流云团进入成都后，在都江堰市龙池山附近引发冰雹，对流云团沿西南方向发展加强并成为对流云系，随后逐渐向东南方向移动，最后移出成都。对流云系发展移动过程中引发了大风、冰雹和降水。16日18—23时（北京时，下同）成都最大降水量出现在都江堰市青城山的泰安自动气象站，达50.2 mm。在对流云团移动过程中，大邑（鹤鸣、悦崃和大邑国家站）、邛崃（桑园、临邛）以及蒲江（高桥）均观测到了冰雹，最大直径约10 mm；临邛区域站观测到19.4 m/s的极大风速。结合冰雹点位及风廓线雷达布设情况（图1），本文主要应用成都大邑的边界层风廓线雷达数据，对鹤鸣、大邑国家站以及桑园出现的冰雹进行分析，大邑边界层风廓线雷达布设在大邑国家观测站内，本次冰雹观测信息见表1。

2.2 中尺度环境特征

为探究本次强对流天气的触发机制，用3月16日MICAPS实况资料对此次冰雹天气的中尺度特征进行分析。16日8时500 hPa四川盆地受高空槽后强西北气流影响，强西北气流携带冷空气进入四川盆地；四川中部及北部存在干舌，形成干冷层结；中层700 hPa，川西高原和盆地交界处有干线（露点锋）存在；低层850 hPa的偏南气流将暖湿水汽不断输送至四川盆地，暖脊位于700 hPa干线南侧，为盆地内能量和水汽积累提供有利条件。20时500 hPa显著负变温区南压至川西高原，川西高原与盆地交界处存在切变线；700 hPa干线与500 hPa切变线位置基本一致，四川盆地处于850 hPa湿舌内，暖脊位于盆地东部，低层形成暖湿层结。在此环流形势下，成都成为高层干冷空气与低层暖湿空气的交汇处，有利于对流性天气的发生。从温江站探空资料可知，20时温江站K指数为40.5，沙氏指数为-3.76，湿对流有效位能为1 666 J/kg，大气呈现高能高湿不稳定状态，0 ℃层（4 250 m）和-20 ℃层（6 928 m）高度差较小，0 ℃层高度较低，为冰雹粒子的形成提供了有利条件。

冰雹天气前期，低层暖湿气流与暖脊的共同作用使成都形成高能高湿不稳定大气层结，傍晚前后成都恰好位于700 hPa干线和500 hPa切变线前沿，高层干冷空气侵入和中上层干线（露点锋）是强对流天气的触发机制。

3 风廓线雷达分析

大邑布设的边界层风廓线雷达为L波段边界层风廓线雷达，探测高度为5.55 km，近地面垂直分辨率为50 m，高层垂直分辨率为120 m，采样时间间隔为5 min。

3.1 风廓线雷达数据检验

选用温江站16日20时的探空数据与大邑风廓线雷达数据进行对比分析，验证强天气发生时段内风廓线雷达数据的可用性，鉴于探空气球升空后随探测高度增加会产生空间漂移，主要对探测高度在3 km以下的数据进行对比。由图2可知，大邑风廓线雷达的水平风场数据和温江站的探空数据较为一致，2 km以下高度风廓线雷达探测的水平风向与探空风向一致，水平风速略小于探空风速数据；2～3 km高度风廓线雷达探测的水平风向与探空风向有一定偏差，但风速较为一致。在局地强天气监测中，风廓线雷达能提高局地边界层内水平风场和垂直风场的时空分辨率。

3.2 风场演变

由风廓线雷达探测的不同高度水平风场演变（图3a）可知，19:00—19:30大邑2～4 km高度受暖平流影响，风向随高度顺转；在大邑鹤鸣冰雹天气发生（20:05）前，19:35大邑3～4.5 km高度出现了明显的强西北风，且风向随高度逆时针旋转，表明冷空气已经从高层侵入，最大风速层出现在5 km高度，最大风速达34.2 m/s；强风速层逐渐增强并向近地面扩展，19:55到达地面，并在340 m高度观测到约29 m/s的极大风速，大邑整层出现强风速，持续到大邑冰雹过程结束。

根据风廓线雷达探测原理^[18-20]，晴空时垂直径向速度反映的是大气的垂直运动的速度。当风廓线雷达上空有云或降水时，风廓线雷达探测的垂直速度反映了云中粒子或降水粒子与大气的垂直运动速度之和。

由风廓线雷达垂直速度演变（图3b）可知，边界层风廓线雷达能很好地捕捉局地对流系统的垂直结构，局地对流开始前（19:00—19:30）大邑整层局地垂直速度均较小，近地面由弱上升运动区逐渐转为弱下沉运动区，中高层基本以弱下沉运动为主；19:40整层垂直速度转为正值，表明此时云中有降水粒子开始下降，垂直速度为4～6 m/s；在鹤鸣出现冰雹前，大邑风廓线雷达近地面（1 km以下高度）出现垂直速度强正值区，速度为10～12 m/s；20:10开始持续到大邑国家站出现冰雹（20:20），大邑风廓线雷达2～4.5 km高度出现了强垂直速度正值区，垂直速度为12～14 m/s，3 km高度在20:20前后出现15.2 m/s的垂直速度极大值，与大邑国家站降雹时间基本一致。对流云系移出大邑后，本站垂直速度逐渐减小。

3.3 风场诊断量分析

3.3.1 垂直风切变

强的垂直风切变有利于风暴系统发展，特别是对于可形成大冰雹的超级单体风暴，较强的垂直风切变条件是必不可少的^[21]。利用风廓线雷达数据分析本次冰雹天气环境垂直风切变演变，并绘制了大邑风廓线雷达站的低层垂直风切变时序图（图4）。由于冰雹雷暴大风等强对流天气主要由低层辐合引起，垂直风切变的计算高度为0～2.5 km。16日19:30，大邑低层垂直风切变急剧增大，19:50出现了垂直风切变的峰值，为11.7×10^-3 s^-1，之后垂直风切变急剧减小，20:00减小至4×10^-3 s^-1，此后大邑鹤鸣于20:05—20:10出现冰雹；20:10—20:15低层垂直风切变急剧增大，20:15出现垂直风切变的第二次峰值，约为7.2×10^-3 s^-1，之后低层垂直风切变迅速减小，大邑国家站在20:20观测到冰雹；当邛崃桑园观测到冰雹时（20:30），大邑低层垂直风切变同时出现了峰值，约为8.1×10^-3 s^-1。本次冰雹过程伴有强的低层垂直风切变，且强垂直风切变出现时间早于冰雹出现时间，冰雹天气出现前能观测到垂直风切变的跃增，与华北地区冰雹天气的风场特征一致^[13-14]。

3.3.2 低空急流指数

低空急流是对流层600 hPa以下出现的强而窄的气流带，低空急流与中尺度对流天气系统密切相关。图5为低空急流指数时间序列演变。

大邑站出现低空急流指数极值时刻与冰雹发生时间吻合。大邑20:05（鹤鸣20:10）出现冰雹时，大邑风廓线雷达出现第一次低空急流指数峰值，达0.27 s^-1；当大邑国家站出现冰雹时（20:20），大邑风廓线雷达低空急流指数再次出现峰值，达0.20 s^-1；邛崃桑园出现冰雹时（20:30），大邑风廓线雷达仍然出现了低空急流指数峰值，低空急流指数达0.20 s^-1。

3.3.3 风暴相对螺旋度

风暴相对螺旋度（SRH）对强对流天气有较好的诊断作用，风暴相对螺旋度对冰雹或大风天气有10～20 min的预报提前量^[22]。由于大邑风廓线雷达探测高度为5.55 km，冰雹等强对流天气主要是由低层辐合引起，因此分别选取2.1 km 以下和2.1～5.55 km高度数据计算低、高层风暴相对螺旋度。

由图6可知，风暴相对螺旋度的剧烈变化明显早于冰雹天气，高、低层的风暴相对螺旋度对发生在大邑、邛崃的冰雹天气有较好的反映。在大邑鹤鸣观测到冰雹天气前，19:40大邑站高层风暴相对螺旋度出现陡增，达732 m²s^-2，19:50低层风暴相对螺旋度出现谷值，达-454 m²·s^-2，低层风暴相对螺旋度谷值出现15 min后，20:05大邑鹤鸣出现冰雹天气；20:05高层风暴相对螺旋度出现369 m²·s^-2的峰值，低层风暴相对螺旋度出现-61 m²·s^-2的谷值，15 min后，20:20大邑国家站出现冰雹；20:20低层风暴相对螺旋度出现-180 m²·s^-2的谷值，10 min后，20:30邛崃桑园出现冰雹天气，此时大邑高层风暴相对螺旋度也出现689 m²·s^-2的峰值。风暴相对螺旋度剧烈变化较冰雹出现时间有10~15 min的提前量，风暴相对螺旋度剧烈变化往往体现在高层出现正的峰值，低层出现负的谷值。

4 结论和讨论

2022年3月16日傍晚，成都西部沿山地区出现一次影响范围较广的强对流天气，多地均出现了冰雹。利用大邑布设的边界层风廓线雷达资料，对此次冰雹过程的风场演变特征进行分析，得出结论如下：

（1）此次冰雹天气出现在高层切变和中层干线（露点锋）前沿。前期在低层暖湿气流与暖脊共同作用下，成都形成高能高湿的不稳定大气层结，高层干冷空气侵入配合中上层干线（露点锋）是强对流天气的触发机制。

（2）边界层风廓线雷达可以很好地捕捉对流性天气的风场特征。降雹开始前水平风场能反映高层冷空气侵入，大邑边界层风廓线雷达探测到的整层强风速持续到大邑冰雹过程结束；近地面出现了垂直速度强正值区，且在冰雹发生前后3 km高度出现15.2 m/s的垂直速度极大值。

（3）本次冰雹过程伴有强的低层垂直风切变，且低层垂直风切变峰值出现时间早于冰雹出现时间。边界层风廓线雷达观测到低空急流指数峰值时段与冰雹发生时段一致。

（4）风暴相对螺旋度剧烈变化较冰雹出现时间有10~15 min的提前量，低层风暴相对螺旋度更明显。

本文仅通过固定点的边界层风廓线雷达数据对成都春季一次冰雹过程的风场环境进行了分析，未来还需要加入更多的资料并多视角地分析冰雹过程。

参考文献

[1] 孙继松,戴建华,何立富,等.强对流天气预报的基本原理与技术方法:中国强对流天气预报手册[M].北京:气象出版社,2014:7.

[2] SUN Jisong, DAI Jianhua, HE Lifu,et al.The basic principle and technical method of severe convective weather forecast:China severe convective weather forecast manual[M].Beijing:China Meteorological Press,2014:7.(in Chinese)

[3] 周莉,马冰霜,刘旭,等.成都年鉴2022[M].成都:成都年鉴社,2022:4.

[4] ZHOU Li, MA Bingshuang, LIU Xu,et al.Chengdu Yearbook 2022[M].Chengdu:Chengdu Yearbook Press,2022:4.(in Chinese)

[5] 罗喜平,罗雄,李国平,等.中国天眼“FAST”所在地两次大冰雹天气过程的对比分析[J].云南大学学报(自然科学版),2021,43(1):78-89.

[6] LUO Xiping, LUO Xiong, LI Guoping,et al.Comparative analysis of two heavy hail weather processes in the location of Chinese Sky Eye “FAST”[J].Journal of Yunnan University (Natural Sciences Edition),2021,43(1):78-89.(in Chinese)

[7] 曾智琳,谌芸,朱克云,等.广东省大冰雹事件的层结特征与融化效应[J].大气科学,2019,43(3):598-617.

[8] ZENG Zhilin, CHEN Yun, ZHU Keyun,et al.Characteristics of atmospheric stratification and melting effect of heavy hail events in Guangdong Province[J].Chinese Journal of Atmospheric Sciences,2019,43(3):598-617.(in Chinese)

[9] 万雪丽,周明飞,曾莉萍,等.贵州春季强冰雹天气定量化概念模型研究及试应用分析[J].贵州气象,2017,41(2):1-7.

[10] WAN Xueli, ZHOU Mingfei, ZENG Liping,et al.Guizhou strong spring hail weather quantitative research and application test analysis of conceptual model[J].Journal of Mountain Meteorology,2017,41(2):1-7.(in Chinese)

[11] 王晓君,郑媛媛.普洱市不同等级冰雹天气的雷达回波特征对比分析[J].气象,2022,48(7):868-877.

[12] WANG Xiaojun, ZHENG Yuanyuan.Comparative analysis of radar echo characteristics of different grades of hail weather in Pu’er[J].Meteorological Monthly,2022,48(7):868-877.(in Chinese)

[13] 韩颂雨,罗昌荣,魏鸣,等.三雷达、双雷达反演降雹超级单体风暴三维风场结构特征研究[J].气象学报,2017,75(5):757-770.

[14] HAN Songyu, LUO Changyong, WEI Ming,et al.Research on three-dimensional wind field structure characteristic of hail supercell storm by dual-and triple-Doppler radar retrieval[J].Acta Meteorologica Sinica,2017,75(5):757-770.(in Chinese)

[15] 杨静,姚秀萍,李彦霖,等.云贵高原东北部一次罕见冰雹超级单体结构特征与发展分析[J].高原气象,2023,42(2):374-385.

[16] YANG Jing, YAO Xiuping, LI Yanlin,et al.Structural characteristics and developmental analysis of the rare hail supercell in the Northeast Yunnan-Guizhou Plateau[J].Plateau Meteorology,2023,42(2):374-385.(in Chinese)

[17] 万蓉,周志敏,崔春光,等.风廓线雷达资料与探空资料的对比分析[J].暴雨灾害,2011,30(2):130-136.

[18] WAN Rong, ZHOU Zhimin, CUI Chunguang,et al.Comparing wind profiler data with radiosonde data and analyzing[J].Torrential Rain Disasters,2011,30(2):130-136.(in Chinese)

[19] 李川,倪长健,李昕翼.风廓线雷达在成都地区的适用性分析[J].激光与光电子学进展,2022,59(16):43-51.

[20] LI Chuan, NI Changjian, LI Xinyi.Applicability analysis of wind profiler radar in Chengdu[J].Laser Optoelectronics Progress,2022,59(16):43-51.(in Chinese)

[21] 周志敏,万蓉,崔春光,等.风廓线雷达资料在一次冰雹过程分析中的应用[J].暴雨灾害,2010,29(3):251-256.

[22] ZHOU Zhimin, WAN Rong, CUI Chunguang,et al.Application of wind profiler radar data in a hailfall process[J].Torrential Rain Disasters,2010,29(3):251-256.(in Chinese)

[23] 杨引明,陶祖钰.上海LAP-3000边界层风廓线雷达在强对流天气预报中的应用初探[J].成都信息工程学院学报,2003,18(2):155-160.

[24] YANG Yinming, TAO Zuyu.Application of Lap 3000 boundary wind profile radar to severe convective weather forecast[J].Journal of Chengdu University of Information Technology,2003,18(2):155-160.(in Chinese)

[25] 武冰路,赵京波,纪策,等.多源观测资料在冰雹监测预警中的应用[J].沙漠与绿洲气象,2023,17(5):79-85.

[26] WU Binglu, ZHAO Jingbo, JI Ce,et al.Application of multi-source observation data in hail monitoring and warning[J].Desert and Oasis Meteorology,2023,17(5):79-85.(in Chinese)

[27] 李典,鲁杨,吴宇童,等.冷涡背景下风廓线资料在沈阳对流天气预报中的应用[J].干旱气象,2016,34(5):886-897.

[28] LI Dian, LU Yang, WU Yutong,et al.Application of wind profiler radar data to convective weather forecast under background of cold vortex in Shenyang[J].Journal of Arid Meteorology,2016,34(5):886-897.(in Chinese)

[29] 李彦良,石绍玲,郭婧芝,等.风廓线雷达资料产品在冰雹天气过程中的特征分析[J].气象灾害防御,2019,26(1):19-24.

[30] LI Yanliang, SHI Shaoling, GUO Jingzhi,et al.Characteristic analysis of wind profile radar data products in hail weather[J].Meteorological Disaster Prevention,2019,26(1):19-24.(in Chinese)

[31] 刘淑媛,郑永光,陶祖钰.利用风廓线雷达资料分析低空急流的脉动与暴雨关系[J].热带气象学报,2003,19(3):285-290.

[32] LIU Shuyuan, ZHENG Yongguang, TAO Zuyu.The analysis of the relationship between pulse of LLJ and heavy rain using wind profiler data[J].Journal of Tropical Meteorology,2003,19(3):285-290.(in Chinese)

[33] 石燕茹,寿绍文,王丽荣,等.风暴相对螺旋度与强对流天气类型的关系分析[J].气象与环境学报,2011,27(1):65-71.

[34] SHI Yanru, SHOU Shaowen, WANG Lirong,et al.Relationship between storm relative helicity and types of strong convective weather[J].Journal of Meteorology and Environment,2011,27(1):65-71.(in Chinese)

[35] 阮征,何平,葛润生.风廓线雷达对大气折射率结构常数的探测研究[J].大气科学,2008,32(1):133-140.

[36] RUAN Zheng, HE Ping, GE Runsheng.Determination of refractive index structure constant with wind profile radar data[J].Chinese Journal of Atmospheric Sciences,2008,32(1):133-140.(in Chinese)

[37] 何平,朱小燕,阮征,等.风廓线雷达探测降水过程的初步研究[J].应用气象学报,2009,20(4):465-470.

[38] HE Ping, ZHU Xiaoyan, RUAN Zheng,et al.Preliminary study on precipitation process detection using wind profiler radar[J].Journal of Applied Meteorological Science,2009,20(4):465-470.(in Chinese)

[39] 杨馨蕊,马舒庆,吴蕾.UHF风廓线雷达降水数据判别方法的比较与评价[J].大气科学学报,2010,33(5):576-581.

[40] YANG Xinrui, MA Shuqing, WU Lei.Comparison and evaluation of analysis methods of UHF wind profiler data contaminated by precipitation[J].Transactions of Atmospheric Sciences,2010,33(5):576-581.(in Chinese)

[41] 农孟松,祁丽燕,黄海洪,等.桂西北一次超级单体风暴过程的分析[J].气象, 2011,37(12):1519-1525.

[42] NONG Mengsong, QI Liyan, HUANG Haihong,et al.A case study on supercell storm of hail in the northwest of Guangxi[J].Meteorological Monthly,2011,37(12):1519-1525.(in Chinese)

[43] 王丽荣,胡志群,匡顺四.应用雷达产品计算风暴相对螺旋度[J].气象,2006,32(4):45-51.

[44] WANG Lirong, HU Zhiqun, KUANG Shunsi.Calculation of storm relative helicity with radar products[J].Meteorological Monthly,2006,32(4):45-51.(in Chinese)

基金资助

国家自然科学基金(42175002)

国家自然科学基金(42075013)

国家自然科学基金(42075008)

四川省自然科学基金(2023NSFSC0242)

成都信息工程大学科技创新能力提升计划重大项目(KYTD202201)