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。     

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。     

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。     

决策树方法在一次历史异常雷电活动中的预报能力检验

利用ncep1°×1°再分析资料和四川闪电定位仪监测网的监测资料,基于四川雷电潜势预报决策树的三类预报因子,针对2008年9月22～25日四川盆地西北部连续性雷电活动过程,重点分析了连续性雷电活动的环流背景和主要天气影响系统、热力结构特征、动力结构特征,检验了基于决策树方法筛选出的雷电潜势预报因子对连续性雷电活动的预报能力.结果表明：1）“9·23”连续性雷暴天气过程存在对流性雷暴以及副高和地面冷空气共同作用下形成的雷暴时段.雷暴区内始终存在着高能不稳定的热力条件,具有“对流层中低层正涡度、对流层高层负涡度”的典型雷暴动力结构.2）雷电潜势预报决策树的三大类预报因子能较好地预报本次雷电活动.     

延安机场雷暴的分析预报

延安机场雷暴的分析预报余善文（中国民用航空西北管理局西安·７１００８２）雷暴突发性很强，雷暴是延安夏天影响飞行正常和威胁飞行安全的主要危险天气。延安机场是地方航线上航空站，供航（飞行时）保障，气象资料的不连续和有限，加之设备不完善，雷暴的预报有一定难...     

用独立参数条件概率法做汕头机场雷暴预报

雷暴是影响飞机飞行安全的危险天气之一,做好雷暴的预报,是保障飞行安全的工作重点。汕头机场对雷暴的预报,目前仍以预报员的经验为主,还没有一种客观定量的方法。 本文采用文献［１］、［２］的独立参数条件概率公式,挑选５个与雷暴生成、发展有密切相关的参数,建立一套适用于雷暴预报的客观、定量预报方法。１　资料的选取及其处理 雷达回波资料：选用１９８０～１９８６年４～９月的雷达回波资料９４个样本,其中５３个为雷雨天气,４１个为阵雨。 探空资料：取与雷达回波资料相对应的当天０８时（或２０时）探空资料,求取５００…     

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。     

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。     

双流机场雷暴天气预报方法研究

利用双流国际机场2013—2018年的逐小时气象观测资料、欧洲中心ERA-interim逐6小时再分析资料、成都市气象局多普勒天气雷达产品资料,运用统计学方法分析双流机场雷暴月变化和日变化特征,并利用相关性分析筛选出双流机场雷暴天气预报因子,在此基础上基于二级逻辑回归法建立潜势预报模型（预报方程和消空方程）,最后进行数据的回代检验。结果表明：对流有效位能、K指数、850 hPa比湿、850与500 hPa假相当位温差、回波顶高、1.5º仰角基本反射率、3.4º仰角基本反射率、垂直累积液态水含量为雷暴天气的主要预报因子,据此建立的潜势预报模型对双流机场雷暴天气的预报具有一定指示性,且综合来看在夏季的预报效果更好。     

雷暴云的集合预报技术及其应用

以中尺度非静力WRF模式的格点预报结果作为云模式的初值集合,经云模式的多初值雷暴预报及预报结果的集合分析,建立了雷暴云的集合预报方法。将该方法应用于南京周边地区未来一天雷暴天气的特征预报,并利用南京夏季9个雷暴天气的多普勒雷达资料（SCIT,storm cell identification and tracking）进行预报效果的检验。结果表明,雷暴云的集合预报对研究区域内未来一天雷暴强度、分布预报效果较好,尤其对强雷暴的分布有较强的预警预测能力。此外,雷暴持续时间概率密度分布的集合预报产品,在雷暴影响范围概率预报上的应用,提高了雷达对雷暴的预警监测能力。     

基于雷达反射率因子和雷电定位数据的深度学习雷电预报模型

利用卷积神经网络和门控循环单元（Gated recurrent units ）神经网络,基于雷达反射率因子和雷电定位数据开展了雷电预报研究。首先构建了引用注意力机制的基于卷积神经网络和门控循环单元神经网络的深度学习模型（Attention ConvGRU）;然后将雷达反射率因子数据和对应时间段（6 min）的雷电定位数据处理成图像数据后输入深度学习模型,训练出可预报雷电的模型,包括3种模型：单雷电数据模型、单雷达数据模型和雷电〖CD*2〗雷达双数据模型;最后开展了预报试验和定量评估。综合评估表明,本文建立的雷电预报模型综合预报准确率达到96.74%,虚警率35.83%,关键成功指数（Critical Success Index, CSI）为0.2072。个例分析表明,预报模型对于具有明显移动趋势的雷暴过程（A类雷暴）的预报效果优于不具有明显移动趋势的雷暴过程（B类雷暴）,且随着B类雷暴强度减弱模型预报能力逐渐减弱。     

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。     

简析基于GFS集合预报乌海地区雷暴活动特征

文章主要选取2012—2013年NCEP再分析平均资料,运用天气要素合成对比分析方法,分析了乌海近两年雷暴时间分布和对应要素时空变化的基本规律。总结乌海雷暴天气的特点和影响雷暴的天气系统,利用GFS集合预报模式综合性地说明空间天气要素统计划分对2014年7月31日中小尺度天气系统雷暴活动进行预报的方法。运用云物理反演和空间要素分层聚类的方法对雷暴单体在有效的时间内进行跟踪,获取其运动天气要素随时间序列变化的运动机理,为相关雷暴灾害影响分析提供参考性分析方法。     

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     

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。     

0～12小时雷电灾害预警报系统研究

用1996~2005年Micaps系统高空及地面的历史报文资料和全省地面站雷暴观测实况资料统计分析,得出福建雷暴气候特征、归纳影响雷暴天气系统类型;从大气层结稳定度、水汽条件和抬升源等产生雷暴条件的因素,统计分析得出福建雷电天气的物理预报因子及不同季节的预报指标,建立福建省0~12小时雷电灾害预警报系统发布平台。     

基于交叉验证技术的KNN方法在降水预报中的试验

利用2003—2005年4—9月国家气象中心T213的数值预报产品,通过动力诊断,从大量数值预报因子中提取不同层次、不同时效与降水关系较好的多个因子,使用K最邻近域（KNN）方法,制作不同代表站点的晴雨预报和大于或等于10 mm的降水预报试验。在搜索K邻近域的过程中,考虑天气事件出现的概率不同,而分别求取有天气事件的正样本K+值和无天气事件的负样本K-值,使该方法选择的最邻近域中的K值取得更为合理。利用交叉验证的方法,对历史资料依次选取部分样本作为预报测试集,通过预测结果的检验评分,选取获得最大准确率和最大概括率的K+和K-作为最佳邻近域的组合。确定了最优K值后,反算历史样本,通过比较,得到某站出现降水天气事件的预报判别值,在一定程度上减少了预报的空报率。经过对2006年4—9月的预报试验,改进后的KNN方法使24,48 h的晴雨预报和大于或等于10 mm降水预报的TS评分大多数高于未改进前的,也高于T213模式本身的降水预报和MOS方法动力统计释用的降水预报,特别是克服了模式降水预报和MOS方法预报中空报率较高的现象,达到了较好的预报效果。     

雷暴探测研究的进展

雷暴是指伴有雷鸣和闪电的强对流性天气系统,它一方面是春末和夏季许多地区主要的降水源,另一方面在全球范围内每年都要造成重大的人员和财产损失,因此是天气学、气象学和大气科学中的重要研究对象.雷暴发生和发展机制与条件的研究,雷暴(潜势)的数值天气预报,雷暴的临近预报预警,都需要多种技术手段获取的观测资料来支撑.过去半个多世纪...     

T213/T639数值产品在河南省 雷电潜势预报中的释用

利用河南省地面观测站1960-2005年的雷暴观测资料分析了全省雷暴活动的时空分布特征.根据雷暴活动特征和雷暴天气产生的环境场条件,基于T213/T639数值模式输出产品计算了多个大气动力、热力参数,经诊断分析及相关性分析后选取与地闪关系较好的对流稳定度指数、850 hPa假相当位温、400～850 hPa垂直风切变等5个参数作为预报因子,采用ADTD地闪定位资料和T213/T639数值模式输出产品,分别建立雷电潜势预报模型.雷电潜势预报方法于2008-2009年在河南省汛期业务中应用评估表明,基于T213/T639数值产品的雷电潜势预报技术方法可以为河南省雷电天气的落区预报提供客观定量的参考和依据,且两者都对低槽切变型预报效果最好.     

长春机场雷暴天气形势的分类

1前言 雷暴预报在航空天气预报保障工作中占有重要地位，而雷暴天气形势的分析则是预报雷暴的重要基础，在探讨长春机场雷暴成因的进程中，根据1996年-2002年7年问6—8月观测资料，采用历史天气图，普查造成雷暴天气系统地面和高空气压场、温度场的配置特点，通过分析天气系统的移动演变，逐一追踪造成雷暴的天气系统，在分别确定共计138天造成雷暴天气系统类型基础上，将造成长春机场的雷暴天气系统概括为7种天气形势类型（详见表1）。