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。     

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。     

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。     

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.     

雷暴大风、冰雹天气的预报方法研究

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\     

广汉机场盛夏雷暴大风分析预报

利用极值剔除法来选取预报因子,得出了广汉机场盛夏（７－８月）雷暴大风的二级预报判别条件。     

桂林雷暴大风临近预报研究

该文建立了桂林雷暴大风天气潜势CWP算法,结合雷达回波的外推技术给出雷暴大风临近预报方案.算法构建中使用了桂林市多普勒雷达可扫描范围1.5°仰角的回波参数和对应区域的雷暴大风实况资料,对样本的检验表明,CWP对于发生于桂林市的雷暴大风天气具有一定的预报能力.     

武川县某风电场雷暴潜势预报方法分析

文章以武川县某风电场为分析区,选取对流有效位能、K指数、抬升指数、700h Pa假相当位温、垂直速度等5个对雷暴具有较好指示意义的预报因子,利用2010—2011年5—9月武川站雷暴日资料和NCEP/NCAR逐6h的1o×1o再分析资料建立雷暴潜势预报方程,为风电场安全运行提供依据。对2012年雷暴预报效果检验表明,该方程对雷暴天气具有一定的预警能力,预报方程的命中率为80.6%,虚假报警率为67%,能够成功预报出该风电场两次较为严重的雷击事故,可用于支撑该风电场的雷暴预警服务。     

山东中西部地区雷暴大风天气气候特征

利用实测资料和历史天气图，统计分析了1980－1997年山东中西部地区雷暴大风天气的气候规律、天气系统特点以及雷达回波特征，对其中12次强雷暴大风个例的相关物理量参数和能量、环境风分布进行了分析，总结出了产生雷暴大风的前期天气系统特征及预报指标。     

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。     

基于探空资料的雷暴潜势预报方法

利用常规探空资料计算出多种对流指数,结合高空要素和物理量场等资料,针对浙江省的3个探空站分别建立统计预报方程;对逐个探空站100 km的范围采取区域划分的方法,可以有效提高预报方程的拟合效果.最后利用2007年6～7月的独立资料进行效果检验,结果显示,预报探测率(POD)平均87.5％,虚假警报率(FAR)平均26.7...     

垂直能量螺旋度指数及其在槽前型雷暴大风预报中的应用

引入垂直能量螺旋度指数( VEH ) 的概念并分析其物理意义,同时采用NCEP 1°×1° 再分析资料和MICAPS重要天气报文资料,将该指数应用于2009 年7 月4—7 日华北地区一次槽前型雷暴大风过程的预报中;在此基础上,利用华北地区2008 —2009 年夏季4 次槽前型雷暴大风个例,对该指数的普适性进行验证。结果表明,该指数反映了气块在螺旋上升过程中释放不稳定能量的能力,是诊断和预报槽前型雷暴大风的有效指数;并将该指数应用于一次华北典型槽前型雷暴大风的预报中,通过对比其它指数,证明其有效;用14 时的VEH 指标,预报20 时前的雷暴大风天气,这种天气一般在VEH 超过1.4 J·m·kg^-1·s^-2的3～6 h 之间出现。     

大理机场雷暴特征及潜势预报分析

利用大理机场5年天气观测资料和FNL 1.0X1.0数据,对大理机场雷暴特征及潜势预报进行分析,结果发现：大理机场全年各月都有可能出现雷暴天气,雷暴天气主要出现在6~9月,每年7月和8月雷暴天气出现最为频繁;雷暴天气持续时间0~1小时的次数最多,持续时间1~2小时的雷暴也比较常见,持续时间4~6小时的次数较少,没有出现持续时间6小时以上的雷暴;雷暴可以出现在大理机场的任何方向,出现在东边的次数最多,出现在天顶的次数最少;雷暴初期平均在1月31日,雷暴终期平均在11月14日,雷暴的初期和终期年际差别较大。选取对流有效位能、500hPa相对湿度、0度层高度、近地表四层等压面的抬升指数和可降水量作为预报因子建立大理机场雷暴预报方程,预报方程是显著的,有较好的雷暴潜势预报能力。     

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。      

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。     

洞庭湖区域雷暴大风分型及预报分析研究

文章选取2013-2015年洞庭湖区域的15次雷暴大风天气过程,根据天气形势配置将其分为以下4类:低层暖平流强迫类、斜压锋生类、准正压类及高层冷平流强迫类。其中低层暖平流强迫类根据中低层切变线北侧冷平流的强弱又可以分为:强冷暖平流强迫类、强暖平流强迫类和中间类。总结归纳各类雷暴大风过程开始前、影响阶段及过程结束的天气形势配置、雷达回波特征与预报着眼点,为短期、短时天气预报预警提供参考。     

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。     

山西省强对流天气的气候统计特征及潜势预报

从现代短期、短时临近天气预报出发,计算部分因子在有强对流天气和无强对流天气时的季节平均值,进行对流参数与强对流天气的相关性分析,获得了对流参数与强对流天气的相关系数;应用系统树聚类法将雷暴分为：东北低涡、蒙古冷涡、短波槽、副高边缘4种类型;将冰雹分为：西北气流、冷低槽、冷涡3种类型;将暴雨分为：冷锋、深槽、低涡东移、小高切变、副高东撤等5种类型。在每一种强对流天气型下,选择不同的对流参数进行了试验,获得了不同天气型下基于对流参数的强对流潜势预报指标及其临界值。     

安溪雷暴24h潜势预报模型研究

利用安溪县国家气象站2004年至2015年的雷暴观测资料,分析了安溪县雷暴的气候特征及环境背景分类。并根据雷暴活动特征及雷暴天气产生的环境场条件,诊断和分析T639数值模式输出产品与雷暴观测资料的相关性,对41个相关因子做显著性检验,挑选相关性较好的9个因子做分析。对9个预报因子进行0,1化处理并进行逐步回归,最后选取850hPa垂直速度、850hpa假相当位温、700hPa温度、K指数、850hPa比湿等5个因子,建立雷暴潜势预报方程。利用2015年至2017年T639模式资料进行回代分析评估,发现当雷暴概率预报Y值>0.6时,雷暴预报准确率最高,达85.60%,且漏报率、空报率很低。再以2018年T639数值模式资料对雷暴潜势概率进行计算评估,准确率为83.84%,漏报率为5.75%,空报率为10.41%。由此可见,基于T639数值产品的雷暴潜势方程可以为安溪县雷暴天气的预警预报和防雷减灾服务提供客观的参考和依据。