2. 安徽省阜阳市气象局,阜阳 236001;
3. 山东省泰安市气象局,泰安 271000;
4. 山东省烟台市气象局,烟台 264001
2. Fuyang Meteorological Office of Anhui, Fuyang 236001;
3. Tai'an Meteorological Office of Shandong, Tai'an 271000;
4. Yantai Meteorological Office of Shandong, Yantai 264001
龙卷是积雨云向下伸出的旋转空气柱,通常伴有可见的漏斗状云或上升的尘埃和/或杂物碎片,气柱最大风速直径通常小于2 km,气柱两侧近地面(距地面高度200 m以内)最大风速差超过40 m·s-1 (Wurman et al, 2013)。龙卷的破坏性极强,经过之处会造成重大人员伤亡和经济损失。龙卷尺度小,突发性强,对其预测预警非常困难。为了更有效地对龙卷等灾害性天气进行监测和预警,我国1999年开始在全国范围布点建设多普勒天气雷达。该雷达能提供中气旋产品(mesocyclone product,以下简称M产品)和龙卷涡旋特征产品(tornado vortex signature product,以下简称TVS产品)。
随着多普勒天气雷达布网建设和业务化应用,观测积累了一些龙卷天气过程的雷达资料,对龙卷的研究也随之展开。俞小鼎(2006)利用多普勒天气雷达资料对安徽无为县一次强烈龙卷过程进行了分析,指出伴随暴雨的龙卷是由团状对流系统南端的一个低质心超级单体产生,并对此次龙卷的生成机制进行了探讨。何彩芬等(2006)分析了宁波市一次台风前部龙卷发生发展的环境特征和雷达回波特征,指出下湿中干、强的垂直风切变及地形条件等有利于局地弱龙卷的产生,并用反射率、剖面产品综合分析了该风暴的三维结构。姚叶青等(2007)对两次强龙卷过程进行了分析,认为两次龙卷虽然回波形态、强度和高度各异,但都存在强的中气旋,雷达超前于龙卷发生约30 min识别出中气旋。俞小鼎等(2008)对发生在安徽北部的伴随强烈龙卷的强降水超级单体风暴的环境条件进行了分析,认为中等大小的对流有效位能(CAPE),较大的深层垂直风切变,边界层内大的低层垂直风切变,低抬升凝结高度,均有利于超级单体和强龙卷的产生。郑媛媛等(2009)研究了3次超级单体强龙卷风暴多普勒雷达回波特征及其与强冰雹超级单体的差异,并对龙卷天气的时空分布、变化趋势以及产生龙卷的环流形势进行了分析。刘娟等(2009)分析了2007年7月3日安徽天长龙卷的多普勒天气雷达产品后,认为如果连续多时次观测到中气旋,同时伴有TVS产品,则实况出现龙卷的可能性大。根据美国强风暴实验室(NSSL)龙卷预警指导试验(Tornado Warning Guidance: 2002, http://www.wdtb.noaa.gov/modules/twg02/TWG2002.pdf,后简称TWG2002) 中对M和TVS产品算法实施的统计,雷达系统算法识别出TVS产品的个例中,实况有30%出现龙卷,如果同时识别出M产品,则实况出现龙卷的比例上升至34%,如果同时还观测到风暴中存在明显的有界弱回波区,则龙卷出现的概率会上升至39%。朱君鉴等(2009)在2006年6月29日泗县龙卷多普勒雷达产品分析一文中认为灾害性大风的路径与一系列中气旋最大风速圈的南边缘移过的路径(自西向东)一致,TVS产品和龙卷实际出现的位置也在中气旋的南边缘。刁秀广等(2014)分析了6个龙卷风暴中有5个是发生在风暴发展阶段(特别是风暴顶迅速上升阶段),认为上升气流将低层辐合线上的小涡旋迅速拉伸,使得旋转运动进一步发展,诱发小尺度范围的强切变,从而导致龙卷发生。李改琴等(2014)和王毅等(2012)对龙卷的天气特征及强对流天气的环境条件作了分析研究。
虽然多普勒天气雷达的TVS和M产品可以为龙卷监测预警提供有用的参考信息(刘娟等,2009;朱君鉴等,2009;TWG2002),但在实际业务中,要提前10~20 min发出比较准确龙卷预警还存在着很大困难。本文利用新一代天气雷达产品,分析了2008年7月23日发生在安徽省颍上县的龙卷天气过程,并探讨了多普勒天气雷达M和TVS产品在龙卷预警中的潜在应用价值。
1 天气背景和灾情2008年7月23日上午8时500 hPa天气图上(图略),我国东南部地区为西太平洋副热带高压控制,副热带高压西北方河南大部、山西、陕西南部为一低涡控制,安徽北部处于低涡前部,通过低涡有一条西南—东北向切变线。地面有一冷锋自西向东移动。由23日上午08:00阜阳站(58203) 探空资料(图 1)计算,CAPE为828 J·kg-1,抬升凝结高度很低,为996 hPa,850 hPa风速18 m·s-1,700 hPa风速15 m·s-1,低层风切变很大,地面到2 km气层的风切变为14.2 m·s-1,地面到6 km气层的风切变为13.3 m·s-1。雷达给出的垂直风廓线产品(VWP)显示上午10:29开始3 km高度上的西南风增大到20 m·s-1,之后20 m·s-1的大风向上向下发展,11:07向下发展到1.8 km高度,11:26向上发展的11.9 km(图略)。西南大风一直维持到下午13:32才开始减弱。一些研究结果表明(何彩芬等,2006; 姚叶青等,2007; 俞小鼎,2006; 俞小鼎等,2008)强的低层垂直风切变和低抬升凝结高度有利于F2级以上的强龙卷形成。
阜阳雷达回波(图略),10:00之前,雷达站以西为大片混合型降水回波所覆盖;10:00以后,雷达站以北仍为混合型降水回波,南部逐渐有对流回波发展,呈南北向排列。这条回波带在东移过程中北段不断增强,逐渐演变为北强南弱的回波带。13:00前后,将要进入颍上县的2个强回波单体发生合并,导致13:10在颍上县润河镇富坝村和洪庄湖村出现F2级龙卷(以下称富坝龙卷)。之后,回波单体短时间减弱,在13:32到达颍上县慎城镇时,与另一单体接近,两个单体间相互作用,导致慎城镇颍滨村、保丰村、朱庙村发生F1级龙卷(以下称朱庙龙卷)。之后风暴在东移过程中,在安徽江淮之间东部地区多处产生雷雨大风天气。
灾情报告,13:13前后,润河镇富坝村、洪庄湖村境内受灾严重,风灾导致6人受伤,直接经济损失达800万元。13:32前后,慎城镇境内也遭受了龙卷风袭击,该镇颍滨、保丰、朱庙三村受灾较严重。
2 龙卷风暴单体的追踪分析图 2是2008年7月23日10:22—13:32阜阳雷达0.5°仰角反射率因子产品,图 3是阜阳雷达风暴单体跟踪(Storm Tracking Information,STI)产品合成图,图上叠加了各时次的M和TVS产品,M和TVS产品的适配参数为雷达系统的缺省适配参数。发生在安徽阜阳颍上县富坝村和朱庙村的龙卷,用反射率因子产品结合STI产品追踪分析,风暴单体A0最初于10:22在光山县境内生成(图 2)。在初生阶段,有许多新生的风暴单体,呈南北方向排列。经过不断的单体合并,1小时后A0发展成强风暴单体,11:33雷达系统对风暴单体识别出M产品。A0发展成强风暴单体后,移动方向开始偏向承载层风向右侧,而在其移动路径南侧新生成的风暴单体大多沿着承载层风向(东北方向)移动。单体A0与这些单体的运动方向有一个明显的夹角,有机会与这些单体相遇。A0在向东偏北方向移动的过程中,13:01—13:07风暴移动到颍上县西部,与另一风暴单体合并,雷达识别出1次中气旋产品和2次TVS产品,润河镇富坝村、洪庄湖村发生F2级龙卷;13:32风暴单体到达颍上县慎城镇,与另一风暴单体距离非常接近,风暴单体再度显示典型的超级单体特征,雷达识别出TVS产品,慎城镇颍滨村、保丰村、朱庙村发生了F1级龙卷。
风暴单体合并的物理机制和过程非常复杂,本文借助于多普勒天气雷达的STI产品分析两类风暴单体的合并。一类是在风暴的初生阶段,弱回波单体并入相对强的单体,导致单体群中弱单体逐渐消散,个别单体发展成强风暴。另一类为强风暴单体或超级单体之间的合并,导致龙卷等强天气的发生。
3.1 风暴初生阶段的单体合并在风暴初生阶段,由于风暴生成时间的早晚差别,风暴单体处于不同的发展阶段,风暴的尺度、发展高度不同,移动方向和移动速度会有差异,这会导致单体相遇、合并。2008年7月23日发生在安徽阜阳颍上县富坝村和朱庙村的龙卷,风暴单体A0(图 3)最初10:22在光山县境内生成。在风暴初生阶段,查看STI产品及其匹配数据产品,10:55风暴单体A0的附近,先后有16个风暴单体生成,分布在其南北方向上;25 min后(11:20) A0附近的单体明显减少,只剩下3~4个单体,A0发展成较强的单体,单体最大反射率因子增强到55 dBz,回波顶高发展到9 km。Lee等(2006a)在跟踪研究1996年4月19日美国伊利诺斯州大规模龙卷爆发过程中109个风暴单体的发展演变过程,发现在干线附近生成的大量风暴单体,在生成之后很短时间内(平均时间17 min左右),由于单体的合并,杂乱的单体群很快就演变成少数孤立的超级单体。分析这一时段风暴单体的合并减少过程有类似之处。
图 4是阜阳雷达10:49—11:07反射率因子产品,图中单体的跟踪参考了雷达系统的风暴跟踪产品(STI产品)。为了清楚地显示单体的强中心,滤除了10 dBz以下的弱回波,并采用2.4°仰角反射率因子。单体A生成较早,强度比单体B、C稍强。单体B、C生成晚,随承载层风的方向向东北方向移动,单体B的移动速度比单体A快,单体C的移动速度比单体B快。风暴单体A发展到强风暴阶段自身有偏向平均风右侧移动的特性,加之风暴B移动速度比A快,10:55 A与B合并。风暴C于11:07赶上A,两者再次发生合并。合并不断发生,风暴单体很快发展成为强风暴(Orville et al, 1980; Turpeinen, 1982)。
认定两个风暴单体的合并是个复杂的问题,为使问题简化,Lee等(2006b)将0.5°仰角反射率因子区域中原本分开的最强反射率因子合并成一整体的过程定义为单体的合并。本文主要依据雷达的STI产品,并结合这样的方法分析这次过程中的强风暴单体合并。
图 5是单体之间的合并过程,发生在13:01—13:13,图 5a~5c分别是13:01、13:07、13:13三个时次0.5°仰角反射率因子产品,图 5d~5f是对应三个时次0.5°仰角平均径向速度产品。12:35单体A南侧有单体B逐渐移近(图略);图 5a中13:01风暴单体B接近单体A,但A、B单体大于50 dBz的区域还没有相接,两个单体没有连成一整体;13:07,两个单体大于50 dBz的区域已经合并;13:13这个大于50 dBz的区域面积稍为减小,两个单体完成了合并过程。图 5d中与A、B单体对应有2个正负速度对,即中尺度涡旋。图中单体A对应的正负速度对还没有达到中气旋的标准,雷达中气旋算法用系统缺省适配参数还没有识别出M产品,单体B对应的正负速度对雷达已经识别出M产品,其最大切变为10×10-3 s-1,对应高度为1.8~4.6 km(对应雷达仰角2.4°~6.0°),最强切变在3.3 km。13:07(图 5e),两个涡旋都发展加强,雷达中气旋算法识别出两个中气旋产品,单体A的涡旋最大切变为10×10-3 s-1,对应高度为0.4~1.5 km(雷达仰角0.5°~1.5°),是一个低层的浅层涡旋(0.4 km是雷达能探测到的最低高度,此时雷达的标称仰角是0.5°,因为天线控制允许误差,实际仰角0.35°);单体B对应涡旋的最大切变为59×10-3 s-1,对应高度为0.5~4.6 km(雷达仰角0.5°~6.0°), 最强切变在0.3 km,同时单体B被识别出TVS产品;到13:13(图 5f),对应于单体A的涡旋减弱,雷达没有给出M产品,而对应于B的涡旋仍然保持较强的强度,最大切变为56×10-3 s-1,对应高度为0.4~4.9 km(雷达仰角2.4°~6.0°),最强切变在0.4 km。这个中气旋一直维持到13:32。龙卷发生位置在13:07—13:13的富坝村和13:32的朱庙村(图 10)。
Lee等(2006b)在研究1996年4月19日美国伊利诺斯州大规模龙卷爆发过程中龙卷生成与风暴单体合并的关系时发现54%的龙卷发生在单体合并前后的15 min内,而其中的55%发生在单体合并前后的5 min内。富坝村龙卷发生在单体合并(13:07) 后3 min。
图 6是13:26—13:38三个时次风暴单体间相互作用的过程,图 6a~6c分别是13:26、13:32和13:38三个时次0.5°反射率因子产品。图中也可以看到13:32两个风暴单体之间的距离缩小,13:38两个单体45~50 dBz区域合为一体,50~55 dBz区域没有合为一体。13:32风暴A呈现出典型的超级单体的特征,在0.5°仰角的钩状回波区(朱庙村)雷达系统识别出TVS产品(图 7),与朱庙村龙卷的实况位置相同。
数值模拟研究表明,气团或单体合并后,合并气团或单体的浮力和上升速度会明显增大(Wilkins et al,1976;Kogan et al,1996)。而增大的上升速度可能会对风暴内的涡旋产生拉伸作用,使涡旋半径减小。根据角动量守恒原理,涡旋的旋转风速会相应增大。本次个例体现了这一涡旋增强过程。图 8是本次个例中风暴合并前(13:01) 和风暴合并后(13:07)0.5°~6°仰角平均径向速度图。从图中可以看到,相比于合并前,单体合并后(13:07) 最大正速度和最大负速度之间的距离迅速减小,0.5°和1.5°上最大正速度和最大负速度之间的距离缩小到2个方位库间的距离,正负速度对中最大正速度和最大负速度的差值也比单体合并前迅速增大(表 1)。
产生龙卷的风暴单体A0,生成以后强度很快增强,11:20雷达系统探测到TVS产品,11:26探测到M产品。图 7是2008年7月23日13:13和13:32阜阳雷达0.5°仰角反射率因子产品和垂直剖面产品,图 7a和7c是0.5°仰角反射率因子产品,图中具有典型的钩状回波,龙卷涡旋特征算法算出的TVS产品(倒三角符号)位于钩状回波的底部;图 7b和7d是分别与图 7a和7c对应的反射率因子剖面产品,显示回波高度发展到12 km以上,具有明显的悬挂回波和有界弱回波区,说明风暴中存在强烈的上升气流,最大反射率因子达到56 dBz, 具备了小型超级单体风暴特征。与产生大冰雹的超级单体风暴相比,其最大反射率因子偏低,风暴质心和最大反射率因子高度也偏低,属于低质心强降水超级单体风暴,与俞小鼎(2006)中产生龙卷的风暴单体类似。颍上13:00—14:00一小时降雨量24 mm。
4.2 风暴单体涡旋结构的分析图 9a是2008年7月23日13:01—13:32阜阳雷达连续6时次0.5°仰角平均径向速度产品(V25产品,径向分辨率250 m,切向分辨率1°),图 9b是对应各时次平均径向速度垂直剖面产品(VCS51产品),剖面位置标于对应时次的平均径向速度产品中(白线)。因剖面线与雷达径向接近垂直,故冷色调为负速度,朝向雷达(进入纸面),暖色调为正速度,离开雷达(穿出纸面)。由图可见,每个时次的平均径向速度产品中都有非常清楚的正负速度对,表明有中尺度涡旋存在。13:01 0.5°仰角速度图和VCS可以看出有两个不很强的中气旋存在;13:07和13:13两时次,0.5°仰角平均径向速度和径向速度垂直剖面都显示了非常清晰的涡旋结构;13:19和13:26两个时次,中气旋上层有所减弱,加上背景风(西南风)影响,径向速度垂直剖面中3 km以上没有明显正负速度对,但对应中气旋的轴线位置都存在一条风速差较大的分界线,从地面一直延伸到6 km或更高的高度;13:32剖面图上0.4~6 km再次出现连续的正负速度,0.5°仰角正负速度差再次增大,中气旋再度增强。
为了适应不同地域、不同季节、不同天气背景,多普勒天气雷达系统的中气旋产品算法(Mesocyclone Dectection Algorithm, MDA)有15个可以修改的适配参数,在不同参数设值条件下,系统给出的中气旋产品会有所差异。本例中,用MDA缺省参数进行计算时,从13:01—13:32,只识别出13:07一次中气旋,如图 10b;调整MDA适配参数,降低MDA中的判别阈值后,雷达系统在13:01—13:32的每个时次都识别出了M产品(图 10a)。表 1给出图 10中各时次中气旋的特征参数,包括中气旋顶高、中气旋底高、中气旋最大切变、最大切变所在高度。
Lemon(1976)在一次超级单体研究中发现后侧阵风锋上的一个单体并入弱回波区导致了风暴涡旋强度显著增强和上升速度增大。由表 1可见,13:07风暴单体合并后,中气旋的最大切变值由13:01的10×10-3 s-1增大到59×10-3 s-1,之后连续3个时次保持在56×10-3 s-1以上。13:07开始,中气旋的底降到雷达探测到最低仰角,高度为0.3 km。13:13后,风暴距离雷达的距离增大,雷达探测的最低仰角是0.5°,雷达探测到最低高度变为0.4 km。
表 1中还列出了风暴各层中最大风速差和0.5°仰角最大风速差(图 11)。13:19之后,风暴的旋转强度有所减弱,但最大风速差出现在最低仰角。13:32由于最大风速差32.5 m·s-1出现在雷达最低仰角,高度0.4 km,朱庙村出现了F1龙卷。雷达的最低探测仰角是0.5°,雷达天线半功率点波瓣宽度为1°,因此不能精确的探测近地面龙卷的风速而只能探测到龙卷的母中气旋的风速(Stumpf et al, 1998),也就是说只能探测到龙卷风速的近似估计值(Mitchell et al, 1998)。近年来发展的车载精细雷达,具有较高的分辨率和较低的探测高度,对近地面平均径向速度有较高的探测精度。Toth等(2013)对发生在距离WSR-88D雷达100 km半径内风的探测值与车载精细雷达的近地面风的探测值作了比较分析,得到切变值关系的近似经验公式IDOW= 2.0×(IWSR-88D)-24和平均径向速度差(DV)探测值关系的近似经验公式MDOW= 1.4×MWSR-88D+0.4,其中IDOW和MDOW分别为车载雷达测得到切变值和速度值,IWSR-88D和MWSR-88D分别为WSR-88D测得到切变值和速度值。颍上龙卷发生时,当地没有中小尺度观测网,没有地面风记录可以佐证,依上述经验公式估测近地面风速大约能达到53和46 m·s-1,富坝村、洪庄湖村发生龙卷达到F2级,颍滨村、保丰村、朱庙村的龙卷达到F1级,根据发生的灾情,两地发生的龙卷也可分别估判为F2、F1级。
本次个例中,天气雷达系统识别出的3次TVS产品(13:07、13:13、13:32) 都与实况龙卷发生有较明显的相关。如图 10所示,富坝村龙卷出现在13:07、13:13两次TVS产品的中间,说明13:07—13:13风暴中有龙卷涡旋产生,在移经富坝村时涡旋下降触地。图中STI产品的位置是风暴单体质心的位置,TVS产品位于风暴单体右侧低层钩状回波内。13:32的TVS产品的位置与朱庙村出现的龙卷实际位置一致。就本次个例而言,使用缺省适配参数计算出的TVS产品可以为龙卷监测提供较好的依据。同时,为了获得提前预警信息,可以尝试略微降低阈值参数进行TVS产品识别,及时发现那些潜在的可能发展成为龙卷的风暴单体,为预报员提供一定的预警参考。
5 结论(1) 2008年7月23日安徽颍上的龙卷天气过程发生在中等不稳定条件下,低空有西南风急流,低层垂直风切变大,中低空湿度大,抬升凝结高度低,有利于龙卷的生成和维持。
(2) 生成龙卷的风暴单体从风暴单体生成到龙卷发生,经历了3 h。在风暴生成的初期,风暴单体发生了多次合并过程,使其发展成强风暴。之后,其移动方向偏离承载层平均风的方向,与其右侧的风暴单体相遇,发生单体合并,使风暴进一步增强。
(3) 龙卷发生在小型超级单体中,风暴中的中气旋从6 km高度延伸到近地面,中气旋的最大切变位于风暴的低层或底部。
(4) 在缺省适配参数条件下,雷达系统CINRAD/SA的M和TVS产品对龙卷预警有较好的指示作用。如果风暴中同时识别出M和TVS产品,并观测到风暴单体中存在有界弱回波区,则出现龙卷的几率更高。
(5) 本次个例中两次龙卷的发生分别与风暴单体合并和风暴单体间的相互作用有明显的相关,说明风暴单体的合并和风暴单体接近时的相互作用可能会激发龙卷,对龙卷预警有一定的参考价值。但这一现象在我国龙卷个例中是否普遍存在,还需通过更多的个例研究加以证实。
刁秀广, 万明波, 高留喜, 等, 2014. 非超级单体龙卷风暴多普勒天气雷达产品特征及预警[J]. 气象, 40(6): 668-677. DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.2014.06.003 |
何彩芬, 姚秀萍, 胡春蕾, 等, 2006. 一次台风前部龙卷的多普勒天气雷达分析[J]. 应用气象学报, 17(3): 370-375. |
李改琴, 许庆娥, 吴丽敏, 等, 2014. 一次龙卷天气的特征分析[J]. 气象, 40(5): 628-636. DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.2014.05.014 |
刘娟, 朱君鉴, 魏德斌, 等, 2009. 070703天长超级单体龙卷的多普勒雷达典型特征[J]. 气象, 35(10): 32-39. DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.2009.10.004 |
王毅, 郑媛媛, 张晓美, 等, 2012. 夏季安徽槽前形势下龙卷和非龙卷型强对流天气的环境条件对比研究[J]. 气象, 38(12): 1473-1481. |
姚叶青, 俞小鼎, 郝莹, 等, 2007. 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[J]. 热带气象学报, 23(5): 483-490. |
俞小鼎, 2006. 安徽一次强烈龙卷的多普勒天气雷达分析[J]. 高原气象, 25(5): 914-924. |
俞小鼎, 郑媛媛, 廖玉芳, 等, 2008. 一次伴随强烈龙卷的强降水超级单体风暴研究[J]. 大气科学, 32(3): 508-522. |
郑媛媛, 朱红芳, 方翔, 等, 2009. 强龙卷超级单体风暴特征分析与预警研究[J]. 高原气象, 28(3): 617-625. |
朱君鉴, 刘娟, 王德育, 等, 2009. 2006年6月皖北龙卷多普勒雷达产品分析[J]. 气象科技, 37(5): 523-524. |
Kogan Y L, Shapiro A, 1996. The simulation of a convective cloud in a 3D model with explicit microphysics.Part Ⅱ: Dynamical and microphysical aspects of cloud merger.[J]. J Atmos Sci, 53: 2525-2545. DOI:10.1175/1520-0469(1996)053<2525:TSOACC>2.0.CO;2 |
Lee B D, Jewett B F, Wilhelmson R B, 2006a. The 19 April 1996 Illinois tornado outbreak.Part Ⅰ: Cell evolution and supercell isolation[J]. Wea Forecasting, 21: 433-448. DOI:10.1175/WAF944.1 |
Lee B D, Jewett B F, Wilhelmso R B, 2006b. The 19 April 1996 Illinois tornado outbreak.Part Ⅱ: Cell mergers and associated tornado incidence[J]. Wea Forecasting, 21: 449-464. DOI:10.1175/WAF943.1 |
Lemon L R, 1976. The flanking line, a severe thunderstorm intensification source[J]. J Atmos Sci, 33: 686-694. DOI:10.1175/1520-0469(1976)033<0686:TFLAST>2.0.CO;2 |
Mitchell E D W, Vasiloff S V, Stumpf G J, et al, 1998. The National Severe Storms Laboratory Tornado Detection Algorithm[J]. Wea Forecasting, 13: 352-366. DOI:10.1175/1520-0434(1998)013<0352:TNSSLT>2.0.CO;2 |
Orville H D, Kuo Y, Farley R, et al, 1980. Numerical simulation of cloud interactions[J]. J Rech Atmos, 14: 499-516. |
Stumpf G J, Witt A, Mitchell E D, et al, 1998. The National Severe Storms Laboratory Mesocyclone Detection Algorithm for the WSR-88D*[J]. Wea Forecasting, 13: 304-326. DOI:10.1175/1520-0434(1998)013<0304:TNSSLM>2.0.CO;2 |
Toth M, Trapp R, Wurman J, et al, 2013. Comparison of mobile-radar measurements of tornado intensity with corresponding WSR-88D measurements[J]. Wea Forecasting, 28: 418-426. DOI:10.1175/WAF-D-12-00019.1 |
Turpeinen O, 1982. Cloud interactions and merging on Day 261 of GATE[J]. Mon Wea Rev, 110: 1238-1254. DOI:10.1175/1520-0493(1982)110<1238:CIAMOD>2.0.CO;2 |
Wilkins E M, Sasaki Y K, Gerber G E, et al, 1976. Numerical simulation of the lateral interactions between buoyant clouds[J]. J Atmos Sci, 33: 1321-1329. DOI:10.1175/1520-0469(1976)033<1321:NSOTLI>2.0.CO;2 |
Wurman J, Kosiba K, 2013. Finescale radar observations of tornado and mesocyclone structures[J]. Wea Forecasting, 28: 1157-1174. DOI:10.1175/WAF-D-12-00127.1 |