神经网络在雷暴预报中的应用初步研究

尝试利用人工神经网络的方法对南京地区的雷暴天气进行预报。南京站的探空资料（每天08时和20时各一次）可以反映雷暴发生前大气层结的初始状态,而江苏省闪电定位网资料则可以作为预报量加以使用。利用探空资料计算了一些与雷暴发生相关的预报因子,用以建立南京地区雷暴的神经网络预报模型,并应用独立样本进行了初步的模拟预报检验。初步结果表明,预报模型取得了较令人满意的效果,应用神经网络的方法预报雷暴的发生是可行的。     

遂宁机场夏季雷暴的客观预报

本文利用2002~2006年6~8月的地面观测资料和常规天气图,采用多因子综合相关法进行回归统计,并采用极值剔除法对样本资料进行消空处理,建立雷暴的预报方程,统计结果及试报效果表明,该预报方程在遂宁机场雷暴的预报中有一定的作用。     

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。     

遂宁机场夏季雷暴的客观预报

本文利用2002～2006年6～8月的地面观测资料和常规天气图,采用多因子综合相关法进行回归统计,并采用极值剔除法对样本资料进行消空处理,建立雷暴的预报方程,统计结果及试报效果表明,该预报方程在遂宁机场雷暴的预报中有一定的作用.     

桃仙机场暖区雷暴浅析

分析总结1990～1994 年沈阳桃仙机场23 次暖区雷暴的地面、高空形势,并应用能量分析方法,做出能量垂直廓线,归纳出廓线类型,找出预报暖区雷暴的预报因子和着眼点。     

桃仙机场暖区雷暴浅析

分析总结1990～1994年沈阳桃仙辊场23次暖区雷暴的地面、高空形势,并应用能量分析方法,做出能量垂直廓线,归纳出廓线类型,找出预报暖区雷暴的预报因子和着眼点。     

不稳定能量对四川盆地春季强对流天气的高分辨诊断

强对流天气(如强雷暴、冰雹、大风)是四川盆地春季经常出现的灾害性天气,常给国家财产和人民生活带来重大损失。它具有尺度小,落区变化大,前期征兆不明显等特点,是预报工作中的一大难题。本文采用位势厚度差和二次曲面拟合的方法计算地面测站上空的不稳定能量,用此时空分辨率较高的不稳定能量水平分布对强对流天气个例进行诊断分析,我们初步发现了不稳定能量水平分布与强对流天气发生、发展及落区的内在关系和规律,为实际工作中对灾害性天气的短时预报和监测提供了一种有效的方法和依据。     

基于NCEP/GFS资料的中国东部地区雷暴预报研究

基于来自美国国家环境预测中心(NCEP)的GFS(Global Forecasting System)分析及预报场资料,将多个能够表征雷暴发生动力、热力环境的对流因子作为预报因子,通过费希尔判别准则及逐个引入因子法,建立集合多个对流参数的雷暴预报模型,从而进行较长时效(12—24 h)的区域性雷暴预报。依据临界成功指数(CSI)最高的原则,建立最优预报模型,不同地区所选用的对流参数不同,雷暴模型预报雷暴发生与否的临界值也不同,从而不仅能够得到较好的集合多个对流参数的雷暴区域性预报,还能充分考虑不同地区雷暴发生的地域性特点和气候背景。将建立的预报方法应用于2012年6和9月的两次强对流过程的预报,发现雷暴预报模型较好地预报出两次过程的雷暴落区。进一步,为了能够在强天气预报中客观有效地区分出雷暴与暴雨区,引入集合动力因子暴雨预报方法。集合动力因子暴雨预报方法在诊断和追踪强降水的发展演变中表现凸出,而集合对流参数雷暴预报方法则对包含短时强降水、冰雹、大风等在内的对流性天气有较好反映,综合两套预报方法各自的优势,建立了集成动力因子-对流参数强天气预报方法,用于降水和雷暴的预报,同时对雷暴加降水型、雷暴无降水型、降水无雷暴型等强天气进行区分预报。对中国多个典型城市的预报效果分析发现,该方法不仅能够较好地预报出较长时效(24 h)的雷暴和降水落区,对区分降水雷暴、无降水雷暴和无雷暴降水也表现出一定的能力。     

卷挟理论在对流研究和预报中的应用

一、引言 经典的气块绝热上升理论给出了静力稳定度的判据,以气块作有限位移时,由能量面积来分析条件性不稳定,并计算对流发展的强度和高度。但是,按绝热理论计算,往往夸大了对流的发展;在预报工作中,又不直接使用这些判据,而是综合层结稳定度和湿度因子的作用来建立各种预报指数,例如沙瓦特指数、K指数和平均不稳定能量指标等。其中沙氏指数由于计算简便和物理意义明确而为实际工作者所     

首都机场雷暴大风的初步研究

雷暴大风是航空飞行的主要威胁之一。气象预报员预报雷暴引发的突如其来的短时强阵风难度较大。文章把McCann提出的WINDEX经验方程应用在首都机场地区,利用2006—2010年54511台站的探空资料计算经验指数WINDEX,并与首都机场地区雷暴引发的强阵风进行了对比分析。建立了雷暴强阵风的预报工作程序。     

焦作市雷暴潜势预报及临近监测预警系统

在对焦作市雷暴气候特征分析的基础上,利用T213预报场资料,制作焦作市雷暴趋势预报;采取双判据修正K指数,提出焦作市雷暴稳定度界定指标,做雷暴潜势预报。对1984—2004年的历史资料,分别计算出30个物理量场,形成1°×1°格点资料开展雷暴强度等级判别;综合卫星、雷达、闪电定位仪资料,建立雷暴监测预警系统。该系统采用VB语言编程,根据每天08时、20时MICAPS资料自动完成天气分型、物理量计算、预报指标提取和预报方法的判别,输出预警结论,制作雷暴落区预报。在2005—2006年预报工作中取得较为满意的效果。     

基于探空资料的绵阳机场雷暴潜势预报方法

本文利用绵阳机场2010～2014年逐时气象观测资料、温江站探空资料与绵阳市闪电定位仪资料,通过探空资料计算各对流参数与雷暴发生的相关系数,筛选相关系数高的对流参数作为预报因子,并探讨各预报因子的物理意义。分别用事件概率回归(REEP)、Fisher判别分析以及指标叠加三种方法制作雷暴潜势预报,其中指标叠加法CSI评分最高,并且可以通过累加值N的大小来确定雷暴发生概率。用指标叠加法试报机场2015年6～8月雷暴,临界成功指数CSI=52.9%,击中率POD=81.8%,利用该方法对绵阳机场周边(市辖区范围)航路上的雷暴也有较好的预报能力。      

荣县“7.25”雷暴大风的综合分析

本文从雷暴大风形成的物理因子入手,对"7.25"雷暴大风形成的环流形势、能量、层结特征、数值预报产品等进行了综合分析,发现各因子在大风发生前均有明显反映.     

遂宁机场2006年雷暴的特征及其预报

通过对2006年遂宁机场出现的雷暴天气对比《遂宁机场航空气候志》(1986～1995年)进行了统计学分析,并对其具体的预报做出经验总结,结果表明:2006年遂宁机场出现的雷暴具有较普遍的气候特征,也有一些不同以往的特点,年雷暴日数为近年来较多的一年,雷暴强度较弱,干雷暴较多。     

豫西地区雷暴预警预报系统构建方法研究

目前,基层台站在雷暴预警预报中主要依赖传统经验预报方法,而对卫星云图、大气电场、多普勒雷达回波和高分辨率数值预报产品等资料释用水平不高,存在主观定性分析多、客观定量计算少等不足。依托现有气象资料和雷暴预报方法,以雷暴预警预报系统构建为目标,从气象数据仓库构建、支持向量机雷暴预报、相似预报雷暴预报、Poor Man集合预报技术和多源数据融合分析等方面,探讨了雷暴预警预报系统构建方法,实现了雷暴中期预测、短期预报和短时临近预警三个层次的预报功能,解决了气象资料庞杂难以管理、数值预报产品释用水平不高、数值预报结果存在"跃变"、多源数据融合分析缺乏手段等问题,提高了基层台站雷暴预报工作效率和预报水平,同时也为其他地区类似系统构建提供了参考。     

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。     

哈尔滨太平机场雷雨预报方法初探

利用气块法理论,选取水汽因子和不稳定血子,制作哈尔滨民航机场雷暴预报的二元相关图,用其进行雷雨预报。通过近几年的实际应用,预报确率有明显提高,且可操作性强。     

基于对流因子的哈尔滨雷电潜势预报分析

正1引言雷暴一般是指伴有雷击和闪电的局地对流性天气,俞小鼎等[1]通过主观临近预报和客观算法讨论了雷暴生成、发展和衰减预报技术;有很多学者基于大量的对流因子,选择各种不同的对流参数组合方案,建立了适合当地的雷暴潜势预报方程,刘宸钊等[2-3]结合对流参数,利用相关系数法选取相关性好且稳定的预报因子,进行事件概率回归,得到雷暴预报方程。郝莹等[4]利用T213资料计算和选取与雷暴相关     

基于最小二乘支持向量机的雷暴预报初探

利用2007年和2008年南京地区NCEP 1°×1°历史再分析资料和江苏省闪电定位资料,探讨最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法在雷暴预报中的应用.将NCEP 1°×1°资料作为实况,选取了该资料与雷暴相关性较好的参数作为预报因子,而江苏省闪电定位资料则作为预报量,建立南京地区雷暴预报的最小二乘支持向量机模型,并用...     

用极值剔除法作长春机场六—七月份雷暴天气预报

1前言雷暴是夏季常见的天气现象，它所造成的大风、积冰、颠簸、冰暴、闪电、低空风切变等是影响飞行安全最主要的因素。雷暴的预报是航空气象领域的主要难题，由于雷暴天气属于小概率事件，影响因素多，各种因素的单相关系数都较小。所以通常所用的逐步回归选取因子和预报效果都不太理想，本文试图应用另一种选取因子的方法──极值剔除法来作雷暴的预报。它的主要方法是：将所有样本区分为样本集A（雷暴天气样本集）和样本集B（非雷暴天气样本集），如果能找到若干判别条件使作本集A中的样本都能满足，样本集B中却有足够多的样本因至少…