贵阳14时气温数值预报检验及拟合订正分析

利用2012—2014年T639、EC细网格24 h、48 h内2 m温度和站点观测气温,在对比分析T639和EC细网格模式优缺点的基础上,选择预报准确率更高的EC细网格14时2 m温度和14时观测气温求解最优回归拟合方程,考察在不同天气转换过程中模式和拟合方程对14时气温预报的优缺点可知:24 h内回归检验拟合方程比模式预报准确率高4.92%,对雨天和阴/多云天气比模式预报有显著提升,预报实时检验也比模式高4.25%,对提高最高气温预报具有一定的参考价值。     

北京雷暴大风日环境特征分析

雷暴大风是指由对流活动带来的除龙卷以外的地面灾害性强阵风。根据北京地区21个观测站2000～2007年的观测资料,将出现在该期间的雷暴大风按强阵风出现时降水量的大小划分为干、湿两种类型,探讨了两类雷暴大风日环境大气的热力稳定度条件、环境风垂直分布及演变等特征。结果表明,绝大多数干型雷暴大风产生在对流有效位能较小但对流层中低层环境风垂直切变却比较大的环境中,因此反映热力不稳定性的对流参数在干型雷暴大风的预报中具有一定的局限性,给对流初生的预报带来了一定难度。而湿型雷暴大风则多发生在热力不稳定的条件下。两种类型雷暴大风日环境大气温湿廓线有较大差别是造成热力不稳定性不同的原因之一。因此在预报雷暴大风时,除了环境大气的热力不稳定性外,还应考察环境风垂直切变等因素。下沉气流的热力稳定性和对流层中下层环境风速的演变是判断对流活动能否给地面带来短时强阵风的两个重要因素。下沉对流有效位能（DCAPE）的分析结果表明,多数雷暴大风日临近时刻的下沉对流有效位能大于600 J·kg-1,而且86%的干型个例和59%的湿型个例在地面大风出现前DCAPE呈现增加的趋势,这对雷暴大风特别是干型雷暴大风的潜势预报具有一定的意义。在雷暴大风来临前,抬升凝结高度以下的环境温度直减率明显增加,这种演变趋势也可为临近预报提供有用的信息。此外,风廓线仪观测资料是对常规探空的有效补充。分析表明,有一些雷暴大风的产生与高空水平动量下传有关。在雷暴大风出现前,高空环境风陡增,具有较高数值的等风速线连续下落,在雷暴大风产生时到达地面。有效地使用风廓线仪观测资料,将有利于提高雷暴大风的临近预报和预警水平。       

ECMWF细网格数值预报产品在乌鲁木齐东南大风 预报中的释用

利用ECMWF细网格数值预报产品和区域自动站、风廓线雷达等常规观测资料,对乌鲁木齐2013年春季南郊发生的一次东南大风过程进行诊断分析和预报释用,揭示了乌鲁木齐东南大风发生和维持的物理机制,发现细网格资料在预报时空分辨率和预报性能等方面均有提高,对东南大风预报具有指示意义,提高了预报的准确性。分析表明：达坂城至南郊一带东南风频发是由于春季地面蒙古高压部分南掉,形成东西间气压梯度力同乌鲁木齐南郊地形狭管方向一致时,并在“慢坡”重力下滑的共同作用下所形成的回流型东南大风;细网格850hPa风矢量、10m高度上的风、海平面气压场、2m高度上的温度等要素预报,对乌鲁木齐南郊东南大风的起止时间、风速量级及落区的预报有较好指示意义。     

北京雷暴大风气候特征及短时临近预报方法

北京地区雷暴大风的预报准确率低而且时效短.为了提高对这种灾害性天气的预警能力,在气候统计的基础上,研究了潜势预报方法和临近预报算法.对1998-2007年134个雷暴大风过程的统计结果表明,北京地区绝大多数的雷暴大风具有下击暴流特征,而且冰雹的落区附近也是大风的爆发区之一.因此,负浮力的作用和对冰雹具有指示性意义的因子是研究雷暴大风预报方法应主要考虑的因素.500hPa环流背景分析表明,尽管绝大多数雷暴大风爆发时对流层中层有干空气侵入,但是还有少数个例产生在偏南暖湿气流中.目前,对后一类大风产生的机制仍然不清楚.研究表明,当对流层中层有干空气侵入时,有利于雷暴大风出现的环境条件是:下沉气流具有较大的不稳定性,同时对流层低层环境大气的温度直减率较大.此外,还讨论了经验指数--大风指数在北京地区的应用.基于上述的研究,形成了北京地区雷暴大风短时潜势预报方法,还使用相关分析和多元回归分析技术建立了基于雷达观测和环境条件的雷暴大风临近预报方程.个例分析表明,临近预报方程对于飑线和弓形回波等带来的地面大风具有一定的预报能力.     

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。     

基于概率与权重的雷暴大风潜势客观预报方法研究

采用2007—2015年5—8月NCEP再分析资料和国家站、区域站雷暴大风实况观测资料,利用权重和概率统计相结合的方法,确定与雷暴大风联系紧密的物理量,统计其在所选物理量不同阈值范围内出现的概率,建立雷暴大风概率潜势预报方程,并对预报结果进行检验。结果表明:(1)雷暴大风出现在白天与夜间所选物理量参数有所不同。无论白天或夜间,其在山区与其它地区的物理量阈值亦不同。(2)所选每个预报因子的概率统计结果与雷暴大风发生的环境条件基本相符,该概率由因子达到阈值范围内的样本数和在此区间内出现雷暴大风的样本数两者共同决定的。(3)该方法对08—20时和20—08时两个时段雷暴大风预报的命中率均较好,尤其2016年7月最高,预报概率为"60%以上"的命中率接近93%,可预报出雷暴大风出现的概率潜势和可能发生的区域;同时,空报率较高;预报概率为"80%"的预报临界指数更高。     

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.     

哈密市一次暴雨过程成因分析及数值预报检验

利用常规观测资料,EC—thin初始场资料,NCEP再分析资料,分析了2017年8月17—19日哈密市一次暴雨过程。结果表明,南亚高压双体型,中亚低槽东移南下的有利大尺度环流背景下,中、高、底层3支气流为暴雨提供了有利的动力及水汽条件,中尺度辐合与切变对降水起到积极作用。水汽来自西北、西南、东南3个方向。暴雨发生前各物理量表现为底层辐合上升,高层辐散下沉的动力配置;对EC细网格、T639数值预报模式降水量产品进行检验发现,EC细网格与T639总降水量产品的大雨预报准确率较高,EC细网格大尺度降水量产品预报准确率偏低,EC细网格降水量产品对暴雨落区没有预报能力,T639暴雨区预报与实况较为接近,但存在一定的偏差。     

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。     

相似预报法在关中西部强对流预报中的应用和检验

相似预报方法是一种基于历史相似个例的预报方法,在综合考虑天气发生的环境场和气候场的条件下,可实现高时空分辨率强对流天气的客观预报。利用2016—2019年5—9月宝鸡市自动气象监测站逐小时观测资料及ECMWF细网格0.25°×0.25°模式预报资料,应用相似预报方法对宝鸡市2020—2021年5—9月短时暴雨和雷暴大风天气进行预报和检验。结果表明：短时暴雨平均预报成功率和预报成功指数分别为0.852和0.304,14—20时预报效果最好;雷暴大风平均预报成功率和预报成功指数分别为0.837和0.254,20—02时预报效果最好;两类强天气漏报率均低于0.33,空报率均在0.75以下;相较配料法,相似预报法对两类强天气的预报准确率和预报成功指数均有较大提升,且空报率和漏报率也明显降低,能够较好地预报出短时暴雨和雷暴大风未来24 h的对流潜势,在宝鸡地区表现出更高的适用性。     

EC细网格对黑龙江省日极端气温预报的误差分析

本文采用2013、2014(1-10月)年的EC细网格2 m气温预报资料,通过双线性插值方法对黑龙江省83个站点进行插值,得出EC细网格模式对于日极端气温的预报误差并进行分析。结果表明,EC细网格模式本身对于最高气温的预报准确率高于最低气温,预报误差具有显著的季节性变化特征,但不同的起报时间对误差的影响并不明显。EC细网格模式的预报误差符合正态分布,具有可订正性。     

河北保定"7.9"致灾雷暴大风环境场与风暴特征

利用常规观测资料、地面加密观测资料、雷达产品、卫星云图以及NCEP/NCAR逐日6 h再分析资料,对2017年7月9日保定区域性雷暴大风的环境条件和风暴特征进行分析。结果表明:本次区域性雷暴大风过程发生在高空西北偏西气流中,强温度直减率、较强的低空垂直风切变、低层丰富能量的聚集是雷暴大风爆发的前提条件,地面冷锋、干侵入和地面中尺度辐合线为触发机制。地面冷锋前部分散的对流云团在地面中尺度辐合线附近合并为有组织的带状回波。第1阶段和第2阶段10级以上雷暴大风发生在雷暴云的成熟期,第1阶段雷暴大风的径向速度为中气旋型,中气旋首先在中层出现,之后分别向低空和高空伸展,随着中气旋底部高度降低到2. 2 km,雷暴大风发生;第2阶段雷暴大风的径向速度主要为低空(1. 0 km)雷暴云后侧强的入流气流造成的大风区型;第3阶段10级以上雷暴大风出现在雷暴云的消亡期,为雷暴云前侧强出流气流形成的雷暴大风。     

2017年8月萍乡地区连续性雷暴大风过程分析

利用常规观测资料、探空资料、多普勒天气雷达基本产品及导出产品,分析了2017年8月中旬萍乡地区雷暴大风天气过程,并选取了其中最强的一次过程进行了细致的分析。结果表明,“北低槽、南副高”的环流形势是此次长时间雷暴大风的环流背景,萍乡受“上下一致”的西南急流控制,中低层切变线、西南急流导致了强对流不稳定;低层逆温、“上干冷、下暖湿”以及风垂直切变的垂直结构,为雷暴大风的产生提供了层结条件和能量条件;地面热低压和地面辐合线、干线等是此次雷暴大风的触发机制。飑线过境,气象要素变化剧烈,在“人”字形回波附近,回波断裂处等区域容易产生强雷暴大风天气。强回波高度迅速下降、拖曳作用、动量下传、中层干暖空气的夹卷及蒸发作用、一定强度的中层径向辐合等多种因素导致了此次地面大风。垂直累积液态含水量、最大反射率因子、风暴顶高的持续下降,对地面大风天气的预报具有一定的指示意义。     

梧州副高边缘午后局地性短时雷暴大风潜势预报初步

对2007年5~9月当梧州处于500hPa副热带高压边缘时午后出现的多次短时雷暴大风天气进行分析,利用的地面、探空资料和T-lnP图,初步做出梧州处于副热带高压边缘时午后易出现短时雷暴大风潜势预报的预报指标。     

鲁西北夏季雷暴大风的分析与预报

雷暴大风是指伴随雷暴、冰雹或其它强对流天气而出现的8级(瞬时风速≥17.2m/s)以上的大风。它具有突发性、局地性、风速大的特点,常造成很大的灾害,是鲁西北夏季常见的灾害性天气之一。由于它的发生、发展与中小尺度天气系统活动密切相关,预报也比较困难。本文以德州资料为例统计分析了1980—1986年7年6—8月雷暴大风的资料,并选取一些典型个例进行分析,从而揭示了夏季雷暴大风形成的天气形势和环境物理条件,然后寻找物理意义清楚的因子建立预报方程,力求提高雷暴大风预报准确率。     

开封盛夏雷暴的短期预报

短期雷暴预报要求准确率高,操作过程简便。我们采取要素指标和形势指标逐步过滤的办法,先把肯定无雷暴的天气过程过滤掉,然后采用不同的预报方法分别预报有无雷暴、雷暴大风和雷暴降水量。 用当天11时前的资料,预报当天11时至次日06时有无雷暴及其强度,预报时效为19小时。制作有无雷暴的预报方法使用1969—1973年7—8月的资料;雷暴大风的预报方     

基于模糊逻辑的雷暴大风和非雷暴大风区分方法

雷暴大风往往伴随飑线、阵风锋、龙卷等强对流天气而出现,风速大、发展迅速、突发性强,对生命财产安全造成极大威胁,因此对雷暴大风的监测与预报具有重要的意义。然而,雷暴大风监测一直也是强对流监测的难点。本文在地面气象观测站大风记录的基础上,结合多源数据(包括雷达、卫星、闪电、温度、露点等观测数据),利用模糊逻辑算法,实现雷暴大风与非雷暴大风的有效识别,可对雷暴大风进行实时监测。具体算法为:首先,基于历史样本数据的统计得到各变量的概率分布函数,进而得到各参数隶属度函数;然后采用概率重叠面积方法,确定各项质量控制数据的权重;最后通过选取判断概率阈值Q的方法,区分雷暴大风与非雷暴大风。通过对2010年全国50873条人工观测大风数据的识别结果检验表明,该算法能有效区分雷暴大风与非雷暴大风,当Q选取0.55时,雷暴大风的识别准确率POD约为0.76,误识别率约为0.18,雷暴大风CSI指数约为0.67。文中选取了两次大风过程,算法正确地识别了11个非雷暴大风记录,5个雷暴大风记录。本工作能一定程度上提升雷暴大风的监测效果、完善强对流监测业务体系。     

银川河东机场小样本雷暴分类客观预报方法研究

利用2000—2016年欧洲中心再分析资料、探空及地面自动气象站观测资料,根据天气过程的强度和对应物理量,分别对银川河东机场雷暴伴随大风、降水等不同天气现象类别进行定量化转换,采用峰度偏度系数、χ~2以及Q-Q图3种方法对定量转换的数据进行正态性检验,结果表明:按天气现象分类的样本服从正态分布,未分类样本基本服从。利用逐步回归、多元回归、非线性回归、BP人工神经元网络以及支持向量机5种方法,分别建立了雷暴现象与强度预报模型。结果表明:BP网络以及SVM对天气现象的预报能力较强;分类逐步、多元以及非线性回归模型分别对弱雨、强雨以及大风和降雨同时发生的天气强度预报效果较好。并在此基础上通过最优分析设计了河东机场不同种类雷暴天气定性和定量预报相结合的业务系统。     

山西雷暴大风雷达产品统计学特征及预警提前量研究

为认识统计山西雷暴大风的雷达产品特征，做好其预报预警，利用2013—2017年4—9月高空探测资料和地面观测资料以及多普勒雷达资料对山西39次雷暴大风过程进行研究。根据500 h Pa环流形势将其分为四大类型：西北气流型、冷涡型、西风槽前型、副热带高压（简称“副高”）切变型。统计分析了不同环流背景下雷暴大风的雷达产品特征及其预警提前量。结果表明：（1）块状孤立对流单体是任一环流背景下山西雷暴大风的主要雷达回波形态。（2）副高切变型雷暴大风的最大回波强度、回波顶高、最大垂直积分液态水含量值最高，冷涡型最低。（3）低层径向速度大值区对雷暴大风的指示意义最明显，预警提前量最多，可提前30 min以上。（4）雷暴大风发生时，有阵风锋和逆风区出现，但出现次数极少。研究结果对利用雷达产品预警山西雷暴大风提供参考依据。     

安徽阜阳市大雾天气的潜势预报方法

利用2002~2011年安徽阜阳市逐日地面、高空观测资料和NCEP/NCAR FNL再分析资料,分析大雾发生时各预报因子的分布特征,确定预报因子的阈值及消空指标,建立基于PP法思想和指标叠套方法的阜阳市大雾天气潜势预报模型。通过2013~2014年逐日业务化运行检验,基于EC细网格数值预报产品的大雾天气潜势预报模型取得了较好的预报效果,其TS评分为0.49、准确率为0.91,说明该模型具有较好业务应用价值。