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。     

豫西地区雷暴预警预报系统构建方法研究

目前,基层台站在雷暴预警预报中主要依赖传统经验预报方法,而对卫星云图、大气电场、多普勒雷达回波和高分辨率数值预报产品等资料释用水平不高,存在主观定性分析多、客观定量计算少等不足。依托现有气象资料和雷暴预报方法,以雷暴预警预报系统构建为目标,从气象数据仓库构建、支持向量机雷暴预报、相似预报雷暴预报、Poor Man集合预报技术和多源数据融合分析等方面,探讨了雷暴预警预报系统构建方法,实现了雷暴中期预测、短期预报和短时临近预警三个层次的预报功能,解决了气象资料庞杂难以管理、数值预报产品释用水平不高、数值预报结果存在"跃变"、多源数据融合分析缺乏手段等问题,提高了基层台站雷暴预报工作效率和预报水平,同时也为其他地区类似系统构建提供了参考。     

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。     

雷暴预警预报的研究进展

雷暴作为极端天气事件中的一种,不仅常产生强降水、破坏性大风和冰雹等严重的天气灾害,而且还伴有雷电,造成雷击灾害,给工农业生产和人民生活都可带来严重的损失。因此对雷暴的预警预报研究变得尤为重要,也促使其理论、技术及应用都取得了很大的发展。本文对有关雷暴预警预报技术的一些研究结果和进展如雷暴的潜势预报、雷暴的临近预报、雷电活动的观测信息在雷暴天气预警中的指示作用及雷暴云的数值模拟等方面进行了归纳和综述,总结了各方面研究所涉及的重要问题及主要进展,并对未来发展进行展望。     

雷暴预警预报的研究进展

雷暴作为极端天气事件中的一种,不仅常产生强降水、破坏性大风和冰雹等严重的天气灾害,而且还伴有雷电,造成雷击灾害,给工农业生产和人民生活都可带来严重的损失。因此对雷暴的预警预报研究变得尤为重要,也促使其理论、技术及应用都取得了很大的发展。本文对有关雷暴预警预报技术的一些研究结果和进展如雷暴的潜势预报、雷暴的临近预报、雷电活动的观测信息在雷暴天气预警中的指示作用及雷暴云的数值模拟等方面进行了归纳和综述,总结了各方面研究所涉及的重要问题及主要进展,并对未来发展进行展望。      

国家级强对流天气分类预报检验分析

预报产品的客观检验是记录、考量各种预报业务质量,促进预报水平提高的重要手段,也是整个天气预报过程中的重要环节。本文采用"点对面"Threat Score(TS)、漏报率、空报率等客观指标首次对2010—2015年4—9月国家级强对流天气预报中雷暴、短时强降雨以及雷暴大风和冰雹等分类预报进行了检验。同时,本文也对强对流天气落区分类预报客观检验存在的问题以及未来发展进行了讨论。检验结果表明:过去6年间,6~24 h时效预报,雷暴TS评分为0.22~0.34,短时强降水为0.18~0.24,雷暴大风和冰雹为0.01~0.07;48、72 h时效预报、雷暴TS评分为0.30~0.40,强对流天气TS评分为0.16~0.23,除雷暴预报TS评分在2012—2013年有所回落外,其他类别的强对流天气预报总体上TS评分呈上升趋势,雷暴大风和冰雹预报评分明显低于其他两个类别。雷暴空报率是漏报率的2~3倍,短时强降水漏报率与空报率接近,雷暴大风和冰雹天气漏报率和空报率都在0.8以上。与美国风暴预报中心(SPC)2000—2010年定期发布的1 d对流展望产品检验结果比较,强天气预报中心雷暴和短时强降水落区预报TS评分较高,雷暴大风和冰雹评分较低。典型个例预报检验结果表明,系统性大范围的风雹天气可预报性较强,评分要显著高于平均预报水平;对于非过程性的、分散的风雹天气,预报难度大,TS评分低。     

用MED方法作南京地区五月份雷暴的短期预报

本文在分析产生雷暴的大尺度环流特征的基础上探讨了雷暴的地区性短期(24小时)预报方法,采用数值模式预报(M)、天气学经验预报(E)、诊断分析(D)综合分析的方法,建立起MED预报模型。该模型对1982—1984年五月份共93天的拟合率为92/93,1985—1986年两年五月份共实际出现雷暴4次,报对3次,无空报,试报准确率为61/62,效果较好。文中还就短期雷暴预报的某些特点进行了分析,并对MED方法的合理性等问题作了讨论。     

雷暴大风的风向预报

一、问题的提出 雷暴大风的预报包括风力和风向两个项目,风力的预报意义是明显的,但风向预报也是不能忽视的。当得知有雷暴大风侵袭时,避风处的选择就要根据风向来定。 但由于目前预报雷暴出现的准确率还不高,预报雷暴大风更缺少办法,因此气象台、站在预报服务时往往使用某一固定用语。例如上海地区每逢预报“局     

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     

对华北地区夏季几种雷暴的分析

雷暴是华北地区夏季重要的天气现象之一,对飞行安全有很大影响,因此雷暴预报是天气预报工作的一项重要内容。我们把卫星云图应用于雷暴预报方面还刚刚开始,又因为我们收的是极地轨道卫星云图,两张云图之间相隔时间较长,所以单独用卫星云图资料来进行生命极短的雷暴预报,目前还有一些困难。本文对雷暴的分析还是采用天气图资料和卫星云图资料相结合的方法。     

雷暴与强对流临近天气预报技术进展

临近预报指0—6h(0—2h为重点)的高时空分辨率的天气预报,预报对象是该时段内出现明显变化的天气现象,主要包括雷暴、强对流、降水、冬季暴风雪、冻雨、沙尘暴、低能见度(雾)、天空云量等,其中,以雷暴和强对流天气的临近预报最具挑战性。综述了针对雷暴和强对流天气的以主观预报为主、结合客观算法的临近预报技术,同时讨论了高分辨率数值预报模式在临近预报中的应用。主观临近预报技术包括基于多普勒天气雷达观测数据并结合其他资料(常规高空和地面观测、气象卫星云图、快速同化循环的数值预报产品等)对雷暴生成、发展和衰减,特别是对强对流天气(包括强冰雹、龙卷、雷暴大风和对流性暴雨)的临近预报,客观算法包括几种应用最广的雷达回波或云图外推算法和强对流天气识别技术。高分辨率数值预报模式的应用包括与雷达回波外推融合延长临近预报时效,与各种观测资料融合得到快速更新的三维格点资料为雷暴和强对流近风暴环境的判断提供重要参考。     

华北地区夏季一次致雹强风暴的分析

文章对2007年7月9日下午华北中部地区一次区域性强对流性天气过程中风暴单体的短时临近预报方法进行研究。对实际探测资料和数值模式产品的分析发现以下特点：高空槽将由后倾槽转为前倾槽、底层不稳定层结会明显加大,在地面冷锋东移冲击下在沿锋面伸展的露点锋区内可能将有强雷暴系统发展;全球谱模式T213、中尺度MM5模式的产品对区域性对流天气发生、影响的区域有3h以上的预报时效,具有一定的区域预报能力,但落点预报能力明显有限。对多普勒雷达产品的分析表明：多普勒雷达产品对灾害性天气的落点、影响区域具有30分钟以上的预测时效,通过基本反射率、相对风暴速度等产品的特征判断一个对流风暴具有类似强降水超级单体特征,可据此预报该雷暴中心经过区域可能有冰雹、大风等灾害性天气;风廓线产品在3-7km高度层内垂直风切变矢量具有顺时针旋转特点,有利于风暴发展成强风暴;风暴追踪信息基本能反映风暴移动路径的变化,其路径预报时效最长达1h,在雷暴初期预报准确率随雷暴数目增多、移动异向性明显而越低,在雷暴中后期则明显提高并对临近预报具有明显的指示性。     

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     

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。     

强雷暴的短时预报

强雷暴(或称强烈对流风暴)对国民经济、生产活动、国防建设和军事活动等危害极大.我们根据预报需要,制订了这个短时预报方案.一、形成强雷暴的气象条件分析强烈对流风暴除具有一般雷暴天气所具有的条件(大气稳定度、水汽和冲击力)外,还需要不同于一般雷     

哈尔滨机场冷涡雷暴预报方法初探

本文通过用数值预报产品对冷涡雷暴分析,得出数值预报的形势场、抬升指数、K指数、垂直速度等,对提前预报冷涡雷暴有很好的指示作用。结合卫星云图、雷达回波图,能更好的监控冷涡雷暴的发展演变,为飞行安全提供有力保障。     

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。     

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。     

基于不稳定参数统计的雷暴潜势预报方法研究

为提高镇海地区雷暴预报准确率,利用2009—2013年6—8月杭州、台州、衢州及上海站的探空资料选取有利雷暴发生的对流参数,如K指数、SI指数、LI指数等18个与雷暴发生、发展相关的物理量,通过分析发现杭州站与镇海地区雷暴发生的相关性最高,选取该站6个与雷暴发生相关性较好的参数,分析确立其阈值,运用多参数加权的权重法建立雷暴潜势预报模型。利用该模型在2014年6—8月进行雷暴预报检验,结果总准确率为78.7%,空报率为16.9%,漏报率为4.4%。同时将中尺度数值预报模式WRF同雷暴潜势预报相结合,通过计算各网格点上的雷暴潜势,制作雷暴落区预报,结果对于雷暴落区及强度的预报有较大的参考作用。     

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。