广西雷暴天气预报指标研究

利用2003-2012年的地面填图和探空资料,统计常用对流参数满足指定阈值条件时广西6个探空站出现雷暴天气的概率（简称＂雷暴概率＂）。统计结果表明：整层比湿积分（IQ）、K指数（KI）和抬升指数（LI）与雷暴概率有显著的线性关系,当IQ、KI增大,或LI减小时,雷暴概率增大。对流有效位能（CAPE）在0-200J·kg-1之间增长时雷暴概率迅速增大,但超过200J·kg-1后雷暴概率增大不明显。根据统计结果,选取IQ、KI和LI作为预报因子,CAPE作为消空因子,定义了一个适用于广西雷暴天气的经验预报指标。用2013年资料做试报检验,结果表明该指标对6小时内的雷暴天气有较好的预报能力。     

基于天气分型和物理量诊断西北地区东部雷暴预报方法研究

利用2008—2013年西北地区东部169个气象观测站的天气实况资料和NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料计算的对流参数对西北地区东部雷暴日进行了天气分型,并应用分型统计的参数阈值对2013年西北地区东部雷暴日进行了试预报。结果表明:2008—2013年西北地区东部雷暴日集中出现在5—9月,占雷暴总日数的85.9%;雷暴日发生的天气形势可分为低涡型、低槽型、西北气流型和西南气流型4种。引入天气型强度指数,研究4种雷暴天气型的自动识别方法,通过天气分型检验表明,天气型自动识别方法可准确的识别雷暴发生的天气形势,且漏报较少。在天气型识别的基础上,进一步进行雷暴物理量诊断表明,消空效果明显。2008—2012年西北地区东部雷暴日回代预报的TS评分为54.1%,漏报雷暴日为4 d;2013年雷暴日试预报的TS评分为51.8%,漏报雷暴日为10 d;雷暴日回代预报与试预报的TS评分均超过气候概率,预报效果较理想,可为西北地区东部雷暴天气预报研究提供参考。     

微波辐射计在对流天气预报中的应用

选取2016—2018年每年4—9月份RPG-HATPRO型42通道微波辐射计观测的不稳定指数参数(K、SI、CAPE、LI)及水汽参数(IWV、LWP),研究得出各参数触发雷雨大风、短时强降水的阈值条件为K>37℃、SI<-1℃、IWV>60 kg/m~2、LWP>400 g/m~2,而LI、CAPE无法对3种天气类型进行区分。利用费舍判别分析方法,将不稳定指数参数及水汽参数作为预报因子,建立预报方程并进行检验,结果表明:二级判别方程预测对流天气的准确率为76%,可以作为预报对流天气的辅助工具;多级判别方程不能很好地区分3种天气类型,但将其作为修正后的二级判别方程使用,能提高对流天气的测中概率。     

陕西4月冰雹天气学特征及对流潜势指标分析

利用2015—2020年陕西4月99站地面观测资料、灾情报告,高空探测资料,多普勒雷达资料等,对陕西4月冰雹天气发生的天气形势、对流潜势指标及雷达回波特征进行统计分析,结果表明：陕西4月冰雹多发生在午后至傍晚（12—20时）,降雹相对高频区位于陕北南部和关中;按环流形势将冰雹天气分为槽后西北气流型和冷槽型两类,槽后西北气流型主要特征表现在中层强的干冷空气侵入造成强热力不稳定层结,冷槽型冰雹天气产生的主要原因为高层冷空气叠加于低层暖湿气流上,造成强的位势不稳定,天气尺度抬升促进对流进一步发展;共筛选出11个指标为4月冰雹天气潜势预报提供参考,业务应用中重点分析相比气候平均值差异较大的K指数、总指数、对流稳定度指数,作为冰雹天气潜势预报中不稳定层结及低层水汽条件的判别指标,同时需注意其他指标的配合使用,应用CAPE值做强对流天气潜势预报时必须要经过探空订正;降雹云团受地面中尺度系统触发,槽后西北气流型冰雹的雷达回波分散、持续时间短,冷槽型冰雹的雷达回波范围广,持续时间长。     

一次罕见冰雹天气过程的对流参数分析

2005年6月14夜到15日凌晨受中尺度对流系统(MCS)影响,安徽东部出现罕见的冰雹天气过程。本文利用地面观测资料、高空天气图、卫星云图和雷达等资料,分析了环流形势和天气影响系统,计算了相关的强对流天气参数并对能量参数进行了详细分析,试图揭示本次过程的天气系统特征和对流参数物理特征。结果表明:此次大范围风雹强对流天气系统是在东北低涡下,高空前倾槽与地面辐合线有利的大环流背景下,一个MCS影响所致;KI、SI指数对于预示本次强风雹过程存在着一定的局限性;CAPE、NCAPE、SSI和SHR等参数较好地反映出强风雹天气过程的出现。     

广州白云机场雷雨大风的天气气候特征

利用实况资料统计分析了1998－2007年广州白云机场雷雨大风天气的气候规律,将雷雨大风天气发生前背景场按对流层中水平风的强、弱切变分为4型：强风速和强风向切变型、台风外围中小尺度天气型和副高边缘型。从中总结出产生雷雨大风的前期天气系统特征,指出强切变类主要发生在春夏季,其中强风速切变型主要集中在3－5月,强风向切变型多发生在6－8月。弱切变类常发生在夏秋季,其中副高边缘型主要发生在5－8月,台风外围型发生在7－9月。白云机场雷雨大风出现最多的是在副高边缘,午后热力对流旺盛,风的切变不明显的天气形势下。分别计算每类型合成平均的能量和稳定度指数,发现对流有效位能（CAPE）、对流抑制能量（CIN）、强天气威胁指数（SWEAT）等指标,对雷雨大风有较好的预报意义。     

用探空资料检验中尺度数值模式对强对流天气的诊断分析能力

提高对流天气临近预报准确率的关键问题之一是了解大气的垂直稳定度和垂直风切变。中尺度数值模式产品提供了高时空分辨率的大气稳定度和垂直风切变信息，需要首先检验其精度才能进一步考虑其在对流天气预报中的应用。利用北京加密探空资料检验北京市气象局3km分辨率的MM5模式结果，对强对流天气的背景参数包括温湿风垂直廓线、对流有效位能CAPE和垂直风切变进行模式分析和预报与探空对比检验。结果表明：模式模拟的各种大气廓线中，风廓线和温度廓线都具有一定的参考价值，与实况有较好的一致性，但在廓线出现转折的地方，如：逆温层和风向转折时，模式预报较差。露点（湿度）廓线的预报误差较大，不能反映出真实水汽场的分布。因此，模式预报的深层（地面至500hPa）垂直风切变与探空具有较好的一致性，而模式给出的对流有效位能CAPE由于露点预报结果不理想，其值与实际偏差较大。因此模式输出的对流有效位能CAPE必须经过适当订正才能用于诊断强对流天气发生的可能性。     

基于关键对流参数分级的强对流潜势预报

通过对上海地区1998—2009年4—9月各类强对流天气的统计分析,选取42个对流参数及其时间变量,采用逐步回归方法建立了针对各类强对流天气的0～12h潜势预报方程。在此基础上,提出了基于关键对流参数进行分级的强对流潜势预报方法,选取K指数、SI指数、PWV(大气可降水含量)指数和θsedif85(500hPa和850hPa假相当位温差)等反映大气热力和水汽条件的关键对流参数,根据对流分布情况将各对流参数分别分为3个等级,并分级建立了针对不同强对流天气的潜势预报方程。与未分级方程对比表明:基于关键对流参数分级的预报方程对雷雨大风、强雷电和所有对流等预报效果上有明显提升,采用如下组合评分更佳:雷雨大风的预报采用SI分类方程,强雷电和所有对流采用PWV分类方程。将基于关键对流参数分级的强对流潜势预报方法在数值预报模式中进行了业务应用,取得了较好效果。     

对流有效位能预报能力的统计分析

利用每天4次的NCEP再分析资料和天津地区地面实测温度和露点资料,计算2001—2010年5—9月经过虚温订正的对流有效位能(CAPE),考察天津一般雷雨及雷雨大风发生前0~6h内的CAPE变化及其与雷雨和雷雨大风发生的关系。对4000多个样本的统计表明:一般雷雨发生前CAPE的平均值达1455.2J·kg-1,比无雷雨的平均值大一倍以上;雷雨大风前CAPE平均值高达2 500 J·kg-1。显著性检验表明,CAPE均值对于区分无雷雨、一般雷雨、雷雨大风的信度达99%。和沙氏指数的比较表明:对流有效位能在判别有无雷雨的能力上与沙氏指数相当,区分普通雷雨和雷雨大风天气的能力上超过沙氏指数。     

利用探空资料统计分析巴彦淖尔市冰雹过程的物理量特征

为了提高巴彦淖尔市冰雹天气的预报预警能力,利用探空资料分别计算了对流有效位能、K指数、沙氏指数、抬升指数、强天气威胁指数和总指数等物理参数,并且对巴彦淖尔市的冰雹、雷暴和稳定降水进行分类分析,结合统计学方法分析各物理参数与冰雹预报之间的相互联系,归纳出适合于巴彦淖尔市冰雹潜势预报的探空指标。结果表明:探空资料反演的众多物理量中,CAPE值和强天气威胁指数对冰雹的预报意义不大,K指数、沙氏指数、抬升指数和总指数对冰雹、雷暴和稳定性降水的区分有很好的指示意义。对巴彦淖尔市不同天气过程中的物理量分析发现,K指数在34℃以上时,发生强冰雹的可能性较大;沙氏指数在-2℃以下时,较大可能性发生强冰雹;抬升指数在-1.5℃以下时,发生强冰雹的可能性较大;总指数在50℃以上时,发生强冰雹和中冰雹的可能性较大。     

模式探空的评估分析及其在强对流天气预报中的应用研究

分析华南地区强对流天气高发季节(4～5月)的模式探空与实际观测的比较结果.从模式探空的直接评估分析中发现,地面和较高层次的预报要素误差比较大,而中间层次误差比较小,在比较多个观测站和实时预报误差分析的基础上初步探讨其可能的原因.在不稳定度指数评估分析中发现,仅考虑中间层次要素的不稳定度指数性能比较稳定,而考虑地面要素的一些不稳定度指数则有可能比较敏感,在用地面观测订正后其质量有很大的提高.在强对流天气个例的应用研究中,认为逐时预报的模式探空有非常好的应用价值,以订正的对流有效位能指数为例进行了一些分析,表     

基于中尺度数值模式快速循环系统的强对流天气分类概率预报试验

在利用实况探空资料、微波辐射计和风廓线构建的特种探空资料对北京地区强对流天气进行判别,以及快速更新循环同化预报系统(BJ-RUC模式)探空资料可应用性分析的基础上,针对模式探空基本要素计算多种热力、动力、综合不稳定物理量,根据统计的强对流天气判别指标,计算模式格点上的强对流发生概率,并进一步针对冰雹(雷暴大风)和强对流短时暴雨天气下不同物理量的阈值范围,初步探索中尺度数值模式对强对流天气分类预报的可能性.通过不同组合的预报方案进行的对比分析表明,利用北京地区中尺度数值模式快速循环系统(BJ-RUC)的格点探空资料进行强对流天气概率的预报是可以实现的,强对流天气的分类概率预报也存在一定的成功率.     

基于指标叠套法的安徽省强对流天气潜势预警研究

对2005-2007年4-9月安徽省冰雹、雷雨大风等强对流天气日数进行统计,分析了基于探空资料计算的不稳定指标与强对流天气发生的关系。结果表明：K指数、A指数、沙氏指数和对流有效位能、归一化对流有效位能和对流抑制能量这几个指标对于强对流天气指示意义较好。基于此结果,挑选K指数、沙氏指数和对流有效位能针对不同季节划分闽值,建立强对流天气潜势预警指标,并利用中尺度模式MM5的数值预报产品计算该指标,对2005—2010年13个强对流天气过程预报结果进行对比检验表明。MM5模式给出的强对流天气潜势预警产品对大多数过程均能起到预警作用。对其中两次强对流天气过程分析表明,模式具备预报强对流发生潜势的能力,预报结果对强对流天气发生的时间、落区有预警意义。     

基于地基遥感设备构建遥感探空廓线

利用天津地基遥感(风廓线雷达和微波辐射计)数据及地面自动气象站数据构建地基遥感探空廓线系统(简称遥感探空廓线), 旨在弥补常规探空层结信息时空密度不足, 对2020—2021年5—9月遥感探空廓线反演结果进行模式检验, 并从中选取10次强对流过程进行个例效果评估。结果表明:反演数据与欧洲中期天气预报中心再分析数据(ERA5)比湿的平均绝对偏差为1.06 g·kg-1, 对流有效位能相关系数为0.84(达到0.01显著性水平)。10次强对流过程中强对流发生前临近时次常规探空对流有效位能平均值为322 J·kg-1, 遥感探空廓线具有分钟级时间分辨率, 能高时效性地跟踪大气状态的演变趋势, 对流发生前8 h内对流有效位能平均峰值为1451.88 J·kg-1, 与常规探空相比具备明显对流指征。研究表明:遥感探空廓线能动态描述热动力参数的配置及对流潜势的发展与释放过程, 有利于提高短时临近预报的精细化水平。     

基于指标叠套法的安徽省强对流天气潜势预警研究

对2005－2007年4-9月安徽省冰雹、雷雨大风等强对流天气日数进行统计,分析了基于探空资料计算的不稳定指标与强对流天气发生的关系。结果表明：K指数、A指数、沙氏指数和对流有效位能、归一化对流有效位能和对流抑制能量这几个指标对于强对流天气指示意义较好。基于此结果,挑选K指数、沙氏指数和对流有效位能针对不同季节划分阈值,建立强对流天气潜势预警指标,并利用中尺度模式MM5的数值预报产品计算该指标,对2005-2010年13个强对流天气过程预报结果进行对比检验表明,MM5模式给出的强对流天气潜势预警产品对大多数过程均能起到预警作用。对其中两次强对流天气过程的进一步分析表明,模式具备预报强对流发生潜势的能力,预报结果对强对流天气发生的时间、落区有预警意义。     

北京对流性天气的高空气候背景分析

对流性天气的气候背景分析是临近预报的基础,是做好北京2008年奥运气象服务必不可少的准备工作。对北京地区暖季(5—9月)发生雷暴、冰雹、暴雨和大风4种对流天气当日08时高空探测资料(2002—2005年)的压、温、湿、风等气象参数进行气候统计和分析,并与气候平均值进行比较,以揭示发生对流天气的环境条件及规律,为预报业务提供参考。结果表明:4种对流天气日所在各月高空要素均表现出比较典型的特征;500 hPa急流和对流产生有一定的对应关系:急流存在时,容易产生对流性天气,且雷暴、大风、暴雨甚至冰雹同时发生的概率增大;对流性天气过程与风向垂直切变有很好的对应关系,强雷暴、冰雹、暴雨和大风4种对流日500 hPa以下出现顺转平均发生率为84.2%。风向较强的逆转常常发生混合性对流天气,且逆转高度越高、对流越强。整层顺转容易发生多站暴雨,但雷暴发生较少。     

一次冷涡背景下强对流不稳定条件的成因分析

利用常规观测资料及NCEP再分析资料,在分析环流背景、探空资料的基础上,通过选取不同的高度和温度,对比研究四种CAPE以及CAPE场与地面要素场的关系,对发生在辽宁沈阳的一次冷涡背景下的强对流天气进行不稳定条件成因分析.结果表明,水汽潜热是不稳定能量的主要组成部分,冷涡背景下低层暖湿平流、高层冷干平流有利于不稳定能量的累积,从而导致强对流天气的发生;对流温度CAPE可以反映午后发生强对流所必需的不稳定能量,对强对流天气预报具有一定指示意义.     

逐步消空法在上海雷电潜势预报中的应用

利用上海地区1999--2007年的探空资料、地面观测资料和历史天气图资料,从雷暴发生的形势场入手,分析上海地区雷暴主要类型.选取合理、适当的对流参数对于短时局地强雷雨天气的潜势预测、强度判别是有指示意义的.利用天气型、K指数、沙氏指数以及对流有效位能作为预报因子,采用逐步消空法找出雷暴识别指标集合,变小概率事件为条件概率下的大概率事件,进而提高雷电潜势预报准确率.     

鲁中地区分类强对流天气环境参量特征分析

将山东中部地区16 a暖季(4-9月)106次伴随瞬时风力不低于8级的强对流个例划分为雷暴大风、冰雹雷暴大风和强降水混合型等3种类型,利用常规探空资料和地面观测资料,通过箱须图的形式分别讨论3种类型对应的一系列关键环境参数的分布特征和预报阈值。进一步,又将上述106次个例中的特强对流个例,包括产生25 m/s以上瞬时大风的特强雷暴大风个例、产生不小于20 mm直径冰雹的特强冰雹个例以及50 mm/h或以上强度的特强短时强降水个例提取出来构成一个子集,讨论其关键环境参数分布特征和预报阈值,并与全部对流个例的相应关键环境参数进行比较。最后,对鲁中地区强对流系统的触发机制进行了简要阐述和讨论。结果表明:(1)雷暴大风型、冰雹雷暴大风型和强降水混合型对应的850和500 hPa温差的最低阈值为25℃; 3种类型对应的地面露点最低阈值分别为13、16和24℃; 相应的大气可降水量最低阈值分别为20、24和32 mm; 相应对流有效位能的最低阈值分别为300、900和1300 J/kg; 相应的0-6 km风垂直切变最低阈值分别为12.0、12.5和8.0 m/s。(2)通过地面露点、大气可降水量以及暖云层厚度等关键参数的分布特征可以将上述3种类型的前两种与第3种类型即强降水混合型进行一定程度的区分,但要通过各个关键参数的分布特征区分前两种强对流天气是困难的。(3)对于伴随冰雹的强对流天气,适宜的融化层高度为3.0-3.9 km; (4)特强雷暴大风、特强冰雹和特强短时强降水等3种特强对流类型与全部强对流个例的3种类型相比,其条件不稳定度明显增大,体现为850和500 hPa温差的增大、水汽条件有所加强、对流有效位能明显增大,3种类型特强对流天气对应的对流有效位能最低阈值分别为1000、1100和2000 J/kg; 相应的0-6 km风垂直切变最低阈值分别为16、12和11 m/s,即特强雷暴大风型和特强短时强降水型的风垂直切变阈值明显增大。上述工作构成了山东中部伴随雷暴大风的强对流天气短时预报的一个基础,结合各类强对流天气发生的气候概率,可以通过决策树或模糊逻辑方法制作成适合于地、市气象台的分类强对流天气短时预报系统。