对流参数在强对流天气潜势预测中的作用

文章结合强对流天气发生发展的物理机制，介绍了与浮力能和风切变有关的几个对流参数的物理概念和计算方法，并结合具体个例分析了这些参数在强对流天气潜势预测中的作用。     

对流参数在强对流天气潜势预测中的作用

利用2011-2015年6-8月聊城机场逐日逐时常规地面观测资料和邢台站、章丘站逐日常规高空探测资料,计算得到39个对流参数。在对流参数与强对流天气样本相关系数的显著性检验基础上,根据对流参数在强对流天气样本和无强对流天气样本中值域分布特征,采用盒状图和技巧评分的方法选取了具有预报意义的章丘站12个对流参数和邢台站8个对流参数。通过对不同类型对流参数的指示作用进行分析,根据各对流参数在各月强对流天气样本中的阈值,确定了聊城地区强对流天气预报的判定指标。采用隶属函数转换法,建立聊城地区夏季强对流天气预报模型,经实况拟合检验,准确率达60%以上,效果较好。

     

广东省后汛期强对流天气潜势预报方法研究

利用2007—2008年两年7—10月广东后汛期强对流天气出现时的雷达资料、对应的GRAPES模式资料以及地市台站上报的强对流天气发生的实况,把瞬时大风〉17.2 m·s^-1、冰雹、龙卷作为强对流发生的依据,对上述数据进行整理。根据广州热带海洋研究所中尺度模式的输出GRAPES资料,结合雷达CAPPI数据,计算单体的各层风速、温度、湿度、有效位能等环境特征量,将单体特征和模式计算的单体环境场要素以及强对流发生实况,通过多元逐步回归方法建立后汛期强对流天气潜势预报方程,据此对发生于广东省后汛期强对流天气（如雷雨大风、冰雹和龙卷风）进行0～1小时临近预报。用预报成功率（POD）、虚假警报率（FAR）和关键成功指数（CSI）衡量方法的预报性能。共有5540个有效样本参与回归计算,31个因子中有12个引入了回归方程,建立的预报方程在阈值取为0.26时,得到的预报成功率POD为0.73,虚假警报率FAR为0.61,关键成功指数CSI为0.338,各项指标均要好于前汛期预报性能;从实际的预报能力来看,在后汛期强对流潜势预报中,后汛期强对流潜势预报方法得到的空报率和漏报率都要低于前汛期,预报效果较好,可用于广东后汛期的强对流天气潜势预报中。     

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。     

基于天气形势分型的珠江三角洲强对流潜势预报方法

珠江三角洲出现强对流的机制有多种情况,不同天气形势下引起的强对流,其出现时各项强对流指数必然存在一定的差异。本文对强对流的触发机制进行天气形势分型(冷空气影响触发、西南暖湿气流触发、后汛期副高边缘影响,台风影响等),利用广州热带海洋研究所中尺度模式GRAPES的输出资料,计算出不同天气形势下强对流发生前1h当地各层的涉及水汽条件、不稳定能量、动力条件等强对流指数,对强对流指数阈值进行选取和验证,统计出珠江三角洲不同天气形势下短时强降水和雷雨大风出现时的强对流指数阈值,并建立相应的潜势预报系统,分别通过一次典型的雷雨大风和一次短时强降水天气过程验证,表明该系统提供的强对流分型潜势预报概率产品可以较好的指示出强对流发生的时间和位置以及强对流出现的类型,预报与实况观测比较一致。     

基于GFS预报资料的强对流相似预报研究

本文基于数值模式预报发展了强对流相似预报方法。该方法采用对流参数作为相似预报量,对比当前预报与历史预报的相似物理量场挑选与当前预报最相似的时刻,并利用这些时刻对应的强对流观测权重叠加作为当前预报时刻的强对流预报。以NCEP/GFS预报场资料,对该方法的有效性进行了检验。检验结果表明,该方法对中国地区的强对流有良好预报效果。作为数值预报的有效补充,该方法具有以下几点优势:简便易实现,具有很高的可移植性:以对流参数作为相似预报量,充分利用了模式对温,压,湿,风等基本气象要素预报比较准确的优势;有效避免了对流参数进行强对流预报时的临界值选取问题,考虑了强对流发生的地域性,气候性特点。     

广东省前汛期分区强对流潜势预报方法研究

利用2009—2012年前汛期广东和香港五个探空站资料计算得到的物理量,选取各个探空站与强对流天气相关性好的物理量作为预报因子,通过对各指数的空间分布特征和数值进行二值Logistic回归分析,得到各物理量的参数估算值,分别建立五个探空站的强对流诊断预报方程,得到前汛期强对流潜势预报因子P,从而制作广东省未来12 h强对流天气潜势预报。并用此法回报了2009—2012年前汛期的强对流天气,对于P的值进行预报质量评定,以CSI评分为标准,选取五个探空站的P值的阈值,并以各个站的阈值对2013年前汛期的强对流天气进行预报质量评定,结果表明,进过拟合后的潜势预报预报因子P比单个物理量的CSI评分有显著提高。     

基于多对流参数的武汉地区雷电活动预报方法研究

利用2011—2013年6—8月291个样本武汉站的探空资料计算了20种与雷电活动有关的对流参数,经统计分析后发现多个对流参数与雷电活动具有显著的相关性;选取与雷电相关性较好的对流参数作为预报因子,并用多元线性回归方法建立雷电潜势预报方程,方程通过了α=0.05的显著性水平检验;使用2014年6—8月的观测数据进行预报效果检验,结果表明:雷电预报的命中率POD为82.6%,虚假报警率FAR为23.3%,临界成功指数CSI为63.3%。由此可见,该方法的建立对武汉市雷电天气的预报和预警具有参考价值和指示意义。     

基于中尺度数值模式的分类强对流天气预报方法研究

针对雷暴大风、短时强降水、冰雹和龙卷等强对流天气短期预报,采用0.25°×0.2°每天4次日本气象厅(JMA)东亚地区再分析资料计算的百余类对流参数(物理量)及其15 d滑动平均值,根据“邻(临)近”原则对江苏2001—2009年2—9月各类强对流天气进行时间和站点的匹配后,应用相对偏差模糊矩阵评价技术,对上述对流参数进行权重分配和逐次筛选,获得了既体现强对流与气候平均态间明显差异,又体现自身相对稳定的特征对流参数序列。同时,根据历史分类强对流个例中各特征对流参数的频谱分布获得各对流参数的频率分布分段函数,然后基于中尺度数值模式预报的对流参数,综合历史频率分布和权重分配,构建了分类强对流天气预报概率,并以优势概率作为分类判据,做出强对流分类预报。最后建立了业务化系统,以全自动方式提供分类强对流客观预报产品,投入到日常业务和南京青年奥林匹克运动会气象保障服务工作。     

基于BP神经网络模型的雷电潜势预报

为了使用神经网络较好地解决在雷电潜势预报中常见的非线性问题,本文通过计算南京地区2008年6～8月46个对流参数与雷电发生的相关系数,选取了与雷电发生关系较好的刀、SI、CIN等7个对流参数作为BP神经网络的输入因子。利用2008年的资料所建立的BP神经网络模型,预报了南京地区2009年6～8月的雷暴活动潜势,结合实际雷暴发生情况,得到此模型的POD为80．9％,FAR为9．5％,CSI为74．5％,PDFD为2．9％,FOM为19．1％。表明该BP模型预报准确率较高,性能稳定,有较好的推广价值。     

基于数值预报和随机森林算法的强对流天气分类预报技术

随机森林算法是当前得到较为广泛应用的机器学习方法之一,有着很高的预测精度,训练结果稳定,泛化能力强,解决多分类问题有明显优势。本文将随机森林算法应用于强对流的潜势预测和分类,分短时强降水、雷暴大风、冰雹和无强对流四种类别,基于2005—2016年NCEP 1°×1°再分析资料计算的对流指数和物理量,开展强对流天气的分类训练、0～12 h预报和检验,经2015—2016年独立测试样本检验表明,针对强对流发生站点的点对点检验,整体误判率为21. 9%,85次强对流过程基本无漏报,模型尤其适用于较大范围强对流天气。随机森林算法筛选的因子物理意义较为明确,和主观预报经验基本相符,模型准确率高,可用于日常业务。     

螺旋度——预报强风暴的风场参数

介绍了螺旋度概念,指出螺旋度作为描述环境风场是否有利于强对流风暴生成的一个物理参数,在业务预报中具有实用价值。并用实例讨论了将其用于强对流预报时应注意的问题。     

北京地区强对流天气短时预报方法的研究

本文由两部分组成，第一部分分析了北京地区冰雹落区与中尺度天气系统、散度场、涡度场、地面总能量场及相对湿度分布的关系。在此基础上概括出冰雹落区的概念模式，为冰雹落区预报提供了一种依据。第二部分说明了利用北京０８时单站探空资料预报强对流天气有无及强度的判断树方法，为强对流天气的短时预报提供了有应用价值的思路和方法。     

不稳定能量参数在一次强对流天气数值模拟中的应用

采用常规观测资料和1°×1°NCEP／NCAP再分析资料,运用MM5V3．7高分辨率中尺度数值模式,对2004年7月12日17时30分前后发生在江苏南通的一次强中尺度对流系统（龙卷）进行模拟分析。结果表明：南通上空处在上干冷、下暖湿的大气不稳定层结中。干冷空气侵入与边界层暖湿气流强烈辐合,大量能量释放造成了本次龙卷的发生。运用数值模拟结果,计算了最佳对流有效位能IBCAPE、对流抑制能量ICIN、归一化对流有效位能INCAPE、能量—螺旋度指数,刚和强对流天气威胁指数／SWEAT等不稳定能量参数。通过分析上述参数的空间分布和在南通上空的时间分布,发现它们对强对流天气的发生有一定反映。     

云南高原山地机场强对流短临预报系统研究

基于天气雷达、地面和探空观测资料、NCEP再分析资料、FNL数值预报产品,应用强对流天气分类识别技术和短时临近预报技术,开展风暴临近预报、强对流天气分类预警、基于数值预报的强风暴潜势诊断等研究,获得大理、丽江、西双版纳等高原山地机场及周边区域强降水、雷暴、大风、冰雹等灾害性天气的0～2 h实时定量预报产品和0～12 h强对流天气潜势预报产品,建立机场强对流天气短时临近预报系统。通过检验,该预报系统有较好的强对流天气预报预警能力,满足机场业务需求。     

NWP产品在强对流天气诊断分析中的应用

利用ECMWF、T213、T106数值预报产品及各物理量场,对已知中尺度系统发生发展的大尺度条件,预报中尺度环流出现的统计概率进行探讨:首先将武汉中心气象台过去总结的强对流天气模型与数值预报产品中的环流形势进行对比分析,当所预报的环流形势满足强对流天气模型时,认为大尺度条件将会促进中尺度天气的发生发展。再对数值预报产品中的有关物理要素场和值进行诊断分析,当所诊断的结果反映出有中尺度次级环流出现或有利中尺度对流天气发生时,最后对强对流天气落区、落点及降水性质进行诊断分析。同时,还利用AREM中尺度数值模式对2002年7月21~24日过程进行诊断分析,预报效果较好。,通过诊断分析,得出了强对流天气落区、落点及降水性质与各要素之间预报场和值的关系,同时也为今后精细化预报提供了启示和参考。     

不平衡场在甘肃平凉市强对流天气预报中的释用

通过对平凉市强对流天气发生发展的高空环流形势进行合成分析,归纳出平凉市强对流天气的500 hPa典型场模型和环境场特征;利用T213数值预报格点资料对2008年6～9月逐日资料计算不平衡场,探讨了不平衡场与平凉市强对流天气的对应关系,通过实例分析和业务应用,该释用方法取得了较好的业务效果.     

强对流天气雷电参数和雷达回波特征个例分析

分析2003年4月12日发生在江西省中北部的一次强对流过程的多普勒天气雷达探测资料和同时期的雷电参数结果发现：雷电参数对强对流天气反映更加敏感,雷电密集区的移动反映出强对流单体的移动趋势;雷电频数变化预示着强对流的不同发展阶段;根据雷电极性的变化,可判断强对流的种类。因此,结合雷达回波、卫星云图等资料,雷电参数可用于强对流天气的监测预报。雷电参数为强对流天气的短时预报增加了一种新的监测预警依据和手段。     

强对流天气预报的动力释用

从散度方程出发，推导出了不平衡场，并应用一层中尺度模式为Ｔ４２Ｌ９模式的地面风场引入由中、小地形影响产生的中、小尺度天气系统，建立了一个符合郭晓岚对流参数化原理的强对流天气预报动力释用系统。通过实例分析和业务应用，证明该释用方法取得了较好的业务效果。