一种强雷雨天气预报因子的选取方法

利用极值剔除法,选取了预报武汉天河机场夏季强雷雨天气的5个因子.经检验发现,采用这些预报因子进行预报,可减少强雷雨天气的漏报率.     

一种夏季强雷雨预报因子的选取方法

为了提高对武汉天河机场夏季强雷雨天气预报准确率,利用极值剔除法选取了5个预报因子;这些因子分别与中低层大气和地面的温度、湿度等要素有关。将预报结论与天气实况进行对比后发现:极值剔除法所得的预报因子可以有效地减少夏季强雷雨的漏报率。     

基于EC的2022年夏季北京机场雷雨预报检验分析

为检验EC数值预报模式对雷雨的预报能力,本文选取2022年夏季发生在北京首都和大兴机场的雷雨天气对其进行检验,并挑选一个典型个例进行分析。结果表明：EC的预报准确率在38%-45%,漏报率55%-62%;EC对水汽含量相对小（<70%）的雷雨天气几乎没有预报能力;对雷雨预报影响最显著的因子是水汽含量（空气相对湿度）,此外垂直速度、低层辐合、能量条件（对流有效位能）等因素也具有较为明显的作用;大气上干下湿的位势不稳定结构,对非热力型雷雨的预报有一定的指示意义;发生在大气中低层（1000 hPa-650 hPa）的垂直运动对雷雨云团的发展作用也较为明显。     

甘南冰雹的时空分布和短期预报

夏半年受青藏高原地形和热力作用,高原东部多雷雨、冰雹天气。甘南州雷雨中降雹概率达25—35％,是高原东部雷雨、冰雹天气最多的地方之一。这种短时的强对流天气,造成局部地方的自然灾害,给农牧业生产和人民生命财产带来了很大的损失。为了较准确地预报冰雹落点,我们从多年的预报经验中总结出这类天气的预报方法。     

地面无低气压条件的地形对流降水天气

受松花江中游特殊地形的影响,在夏季和初秋季节里,常因地形热力环流和动力环流的作用,在无地面低气压的条件下生成雷雨降水。本文对这种降水天气进行了总结和分型,并根据大气动力学[1]和中尺度天气动力学[2]原理,选出判断这种降水天气的预报因子。     

广州夏季西太平洋高压脊西侧的雷雨预报方法

我们对广州夏季处于西太平洋高压脊西侧(或西缘)的雷雨预报,利用点聚的形式提出一个预报方法。 夏季西太平洋高压脊西侧的雷雨是影响华南主要天气之一。当高压脊线位置位于广     

南宁机场高后雷雨的MOS预报

雷雨是一种小概率、小尺度天气现象。而对于小概率、小尺度天气系统的预报来说,模式输出统计预报方法不失为一种有效的方法。本文试用MOS方法对南宁机场的高后雷雨(包括雷暴)进行预报。一、使用资料南宁机场的雷雨多出现在4—9月,以5—8月最为集中,约占全年平均雷雨日数     

夏季关中地区雷雨形势分析及预报

夏季关中地区雷雨形势分析及预报胡炳华，贾仲斌（３９１１１部队气象中心西安·７１００７７）夏季雷雨是威胁飞行安全的主要天气要素之一。我们从普查近三十年的雷雨个例入手，以０８时５００ｈＰａ的形势变化为依据，归纳整理出产生雷雨的几种天气形势及预报思路。１西...     

洛阳2009年10月4日高影响天气预报失误原因分析

2009年10月4日午后,洛阳市的市区、新安、宜阳、嵩县一些乡镇出现明显的雷雨、大风、冰雹等强对流天气.这次强对流天气的中短期预报出现漏报失误,由于其发生在国庆、中秋双节和秋收秋种关键期,给洛阳气象服务造成很多不良影响.针对预报失误原因和小概率强天气发生的各种机理,利用天气图、雷达回波、数值预报产品等资料进行分析,结果表明:此次高影响天气发生在弱的垂直风切变、地面冷空气抬升的有利条件下;极端天气气候事件预报难度大和强对流天气发生的先前征兆不够明显是失误的根本原因;中气旋、垂直液态水含量跃增、强的组合反射率因子和高冰雹概率等产品对短时临近预报强对流天气有较好的指示作用,准确预报对流风暴是否越过黄河也是提高洛阳市强对流天气预报准确率的根本.     

充分利用数据库资料提高雷雨预报准确率

2000年7月17日午后及晚上双流机场产生了两次强雷 雨天气过程，机场 预报员成功地对上述过程做出准确预报；本文就当日的天气过程进行了较为详细的分析，进 一步总结出民航气象数据库WAFS(世界区域预报系统的简称，以下同)产品500hPa高空风既流 场形势预告图对近两年来双流机场多起夏季雷雨天气过程成功预测所起的作用，为双流机场 夏季雷雨的预报提供了一个着眼点。     

基于Logistic模型的干、湿环境下江淮夏季雷暴大风潜势预报研究

利用2009—2015年江淮夏季雷暴大风观测资料和NCEP再分析资料,按整层可降水量将雷暴大风环境划分为干、湿两种环境,结果发现湿环境雷暴大风日约占总雷暴大风日数的86%。基于物理量参数和Logistic回归方法构建了江淮夏季干、湿环境下区域雷暴大风的潜势预报模型。西南区、东南区和北区湿环境雷暴大风的最显著预报因子分别是冰雹指数(CS)、K指数和沙氏指数(SI)。干环境雷暴大风的最显著预报因子是总指数(TT)。相对于大风指数(WINDEX),综合考虑热力学作用和高空水平动量信息的新大风指数(GUSTEX)对江淮干、湿环境雷暴大风的预报指示意义更好。通过历史样本回报确立了预报模型的概率阈值,并利用2016年独立样本试预报检验证明Logistic模型预报效果良好。     

阿勒泰市强降水衍生泥石流灾害分析

调查分析阿勒泰市区泥石流灾情、引发的气象因素以及有利的环流形势.结果表明:阿勒泰市泥石流灾害以市区东北部发生频率高,为重灾区,阿勒泰市泥石流主要发生在6-8月的强雷雨时段;中小尺度强雷雨是引发阿勒泰市泥石流直接的动力因素,降水超过15 mm并伴有雷暴可作为阿勒泰市泥石流气象预警指标;阿勒泰市夏季中小尺度系统引发的短时强降水有两种天气尺度环流背景.     

基于欧洲中心细网格预报资料和观测资料的浙江省春夏降水性质分类指标

利用浙江省2004~2013年3~8月Micaps（气象信息综合分析处理系统）地面填图数据和T-logP数据研究杭州、衢州和台州三市的阵雨和雷雨个例,同时选取能表征雷雨并能区分阵雨与雷雨的气象预报因子:对流有效位能、850 hPa与500 hPa的温差、K指数、地面2 m温度,用临近探空的分析方法和决策树的分类方法初步建立了一个适用于浙江省春夏季降水性质分类指标。利用欧洲中心（ECMWF）细网格预报资料,对历史样本和2016年春、夏季分别作了检验。结果表明:除去有降水预报误差个例后,指标TS（Threat Score）评分超过0.53,雷雨阵雨综合命中率达到71%,空报率阵雨（10%）小于雷雨（43%）,在不同地区和季节稍有区别;同时对浙江省2016年春夏两次典型大范围阵雨雷雨过程进行预报,效果很好。此方法不仅可以依据预报数据在短期内做出精细化降水性质分类预报,在中长期预报上也有表现力。     

南京雷与雨相互关系分析

根据南京气象观测站1951—2007年57 a雷暴日及降雨记录资料,分析了干雷、湿雷和雨中有雷比率的变化特征,得出:57 a来湿雷明显多于干雷,干、湿雷日气候倾向率都为负值,趋势减少,但湿雷减少更为明显;干、湿雷都是夏季最多,冬季最少;南京市从历年某天发生湿雷的概率得:历史上任意一天湿雷发生概率超过0.2的日期都集中在7、8月,其中南京发生湿雷最高概率在7月20日,与本省苏南和苏中各市基本一致,比苏北发生湿雷概率最高日期早5~6 d。南京雨中有雷比率主要分布在0.12~0.25之间,平均为0.19;雨中有雷的比率呈逐年缓慢下降趋势,但近几年出现雷暴的比率略有增多;各月雨中有雷比率呈单峰型,夏季比率较其他季节大。结合1961—2007年梅雨期资料,统计得出历年梅雨期有雷比率分布区间广,为0~0.9,梅雨期有雷平均比率为0.26,虽比全年雨中有雷的平均比率(0.19)还高些,但比梅雨所在的6—7月雨中有雷平均比率(0.39)低得多。分析还发现雷与不同级别降水关系有差异,与小雨呈负相关,而与中雨、大雨和暴雨呈正相关,与暴雨的相关性最好,6—8月大雨和暴雨中有雷的比率高达0.62~0.74。     

雷暴云的集合预报技术及其应用

以中尺度非静力WRF模式的格点预报结果作为云模式的初值集合,经云模式的多初值雷暴预报及预报结果的集合分析,建立了雷暴云的集合预报方法。将该方法应用于南京周边地区未来一天雷暴天气的特征预报,并利用南京夏季9个雷暴天气的多普勒雷达资料（SCIT,storm cell identification and tracking）进行预报效果的检验。结果表明,雷暴云的集合预报对研究区域内未来一天雷暴强度、分布预报效果较好,尤其对强雷暴的分布有较强的预警预测能力。此外,雷暴持续时间概率密度分布的集合预报产品,在雷暴影响范围概率预报上的应用,提高了雷达对雷暴的预警监测能力。     

太原雷暴大风潜势预报方法研究

利用太原市7个国家观测站实况、探空以及MICAPS等资料，对1998—2018年5—9月太原的雷暴大风进行天气学分型，选取雷暴大风的消空因子以及不同天气型下的预报因子并确定其阈值，利用指标叠套法，建立雷暴大风潜势预报方法，并进行预报检验。结果表明：(1)选取700 hPa温度露点差、850 hPa与500 hPa的温差、条件性稳定度指数和混合相层4个环境参数作为消空因子并确定了消空阈值。（2）将雷暴大风分为高空槽型、冷涡型、切变线型、西北气流型和副高边缘型5类，选取了5类天气型下雷暴大风的预报因子，利用指标叠套法，建立了太原雷暴大风潜势预报方法。(3)运用雷暴大风潜势预报方法开展历史样本回报检验和2019-2020年试预报检验，取得了较好的预报效果。     

四川雷暴大风的预报因子筛选及预报效果

利用ECMWF历史预报资料,从动力、热力、水汽、不稳定条件四个方面选取影响雷暴大风发生的因子,构建多因变量数组,并利用主成分分析确定配料系数及其阈值,在此基础上进行配料,研发了四川省雷暴大风概率预报产品投入应用。2018年汛期应用表明:雷暴大风产品对预报概率超过65%的区域有指示意义,且优于ECMWF数值预报的100 m高度风,在检验的个例中,有效命中率达25%以上。      

基于对流参数的雷暴潜势预报研究

为提高雷暴天气的潜势预报能力，在统计分析安徽省雷暴形成天气条件的基础上，利用2003-2004年T213资料，选取与雷暴相关性好的对流参数作为预报因子。并在考虑因子季节变化特征的基础上，分别用判别分析法和指标叠加法制作雷暴潜势预报，结果表明指标叠加法优于判别分析法。最后用指标叠加法试报了2005年3—8月的雷暴，临界成功指数CSJ=69．4％，命中率POD=89．5％，虚假报警率FAR=24．4％，分区预报准确率也较高。另外，试报期间的区域性冰雹、雷雨大风全部命中，可见该方法对冰雹、雷雨大风也有较好的指示意义。     

华北产生雷暴大风的动力热力综合指标分析及应用

应用MICAPS重要天气报告数据,筛选出2005-2010年夏季华北地区26次典型雷暴大风过程。选取K指数、对流有效位能、大气可降水量、大风指数、中低层垂直速度、垂直螺旋度、垂直能量螺旋度等7个动力或热力指标,利用NCEP 1°×1°再分析资料计算和统计了槽前型和西北气流型雷暴大风发生时的指标阈值。基于统计结果,进一步设计了指标叠套技术,将其应用于2011年6月华北地区两次不同类型雷暴大风的潜势预报中。结果表明,雷暴大风实际发生区域与指标叠套区域一致性较好,验证了该方法对华北雷暴大风预报的有效性。