梧州市强对流天气潜势预报探讨

通过对2005～2016年梧州市强对流天气个例进行分类,统计分析各类强对流天气的主要影响天气系统,并使用MICAPS软件计算统计各类强对流天气物理量参数值,总结出一些物理量参数值在各类强对流天气的分布区间,确定强对流天气类型判断阈值,为梧州市强对流天气的预报预警提供参考。     

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。     

内蒙古乌海市沙尘天气潜势预报方法研究

利用1990—2015年内蒙古乌海市逐日地面、高空气象观测资料和NCEP/NCAR FNL再分析资料,分析沙尘天气发生时各预报因子的分布特征,确定预报因子的阈值及消空指标,建立基于PP法和指标叠套法的乌海市沙尘天气潜势预报模型。通过2011—2018年逐日回报检验显示,其TS评分为0.24,准确率为89%,说明该模型对乌海市沙尘天气有较好的判别效果和较好的业务应用价值。     

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。     

沈阳地区强对流天气潜势预报环境参数特征分析

利用常规探空观测和WRF分析场等资料,分析了2005—2014年沈阳地区强对流天气的气候背景特征、演变规律及日变化特征等,将强对流天气划分为冰雹、雷暴大风(≥17.2 m·s-1)、短时强降水(≥20 mm·h-1)和混合型4种类型;并分析探空资料在强对流天气潜势预报中的作用,着重探讨14时(02时)探空资料对沈阳地区强对流天气短时临近潜势预报的作用。结果表明:2005—2014年沈阳地区4种强对流天气中,以短时强降水天气发生次数最多,其次为雷暴大风天气,冰雹天气的发生次数最少,多数强对流天气发生在午后至傍晚。由合成T-Log P图的温湿廓线可知,沈阳地区短时强降水天气发生时中低层存在显著湿区,与雷暴大风和冰雹为主的强对流天气温湿廓线明显不同,多数合成T-Log P图的显著特点为中层大气干燥。冰雹型强对流天气的0℃层和-20℃层高度明显低于其他强对流天气类型的高度;冰雹型强对流天气T700-T500和T850-T500显著大于短时强降水型及雷暴大风型强对流天气,且T850-T500的指示意义更好;4种强对流天气类型平均SI均出现了正值,说明SI失去了不稳定性的指示意义;短时强降水天气的K指数明显高于冰雹天气;雷暴大风天气发生时对流有效位能明显小于其他强对流天气类型。可见,WRF中尺度模式中的T-Log P预报图对沈阳地区强对流天气的预报具有一定的指导意义。     

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。     

T639和EC模式对内蒙古主要天气系统的预报性能检验

利用2012年T639和EC模式500hPa高度场预报产品及ECMWF客观再分析资料,采用天气学检验方法,对内蒙古主要天气影响系统之西风槽、贝加尔湖冷涡、蒙古冷涡和东北冷涡数值产品的预报性能进行检验。检验结果表明:T639和EC模式产品对内蒙古影响系统具有较好的预报性能,36h内的预报性能更为显著。EC模式产品预报准确率优于T639模式产品,但对内蒙古东部地区影响系统的预报稳定性相对较差。T639模式产品在36h的预报能力比较高,对影响系统的生成时间、槽线位置、移动速度及中心强度4项检验指标预报准确率均在80%以上。EC模式预报产品,48h内对影响系统4项检验指标预报准确率均在80%以上。随着预报时效延长,T639和EC模式产品预报能力均有所下降。两套模式产品与实况相关系数空间分布在各时效均具有显著的相关关系,并且对应相关系数空间分布,T639和EC模式产品标准差的大值中心与相关系数的低值中心基本一致。     

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。     

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。

     

东北冷涡南落型强对流天气的潜势预报分析

通过2005-2008年4-6月Micaps资料,查找500 hPa东北有冷涡,500 hPa和700 hPa江苏境内为大片的西北气流,当天午后到夜里出现强对流天气的若干典型个例,借助Micaps系统通过对一些个例的物理量资料分析,得出它们共同的发生强对流天气的机理;同时还分析得出诊断该类对流天气的不太适合使用的物理量和较适合使用的物理量;并分析个例的大气探空层结曲线,得出它们的对流层结与其它类型的区别,并剖析它们的一日转变情况;同时用Q矢量锋生函数方法分析,发现低层强锋生区域与强对流天气区域有较好的对应关系,锋生函数正值中心区域常出现个别站龙卷或大范围冰雹.     

会昌8月强对流天气短时预报初探

盛夏8月是冰雹、强降水和雷雨大风等强对流天气多发月,其中雷雨大风占全年大风的32%.1965～1993年8月,测站观测记录到冰雹一次、强降水6次,雷雨大风9次.除一次强降水出现在9～10时外,其余15次强对流天气集中出现在15时30分～21时.1986年开展强对流天气短时预报业务以来,先后出现4次雷雨大风和一次冰雹,这5次强对流天气均未提前半小时报出,准确率为0.日常业务中,预报员仅凭经验和临近天气实况来制作预报,从未形成客观定量的强对流天气短时预报方法.现以1965～1991年为资料样本,在地区气象台8月强对     

赣南8月强对流天气短时预报初探

在对当日环流特征进行形势分型的基础上建立强对流天气过程预报方程,然后利用14时中尺度地面要素场确定强对流天气落区,再根据单站要素特征建立各站的落点预报方程,最后利用713雷达跟踪,修正落点,从而制作全区12小时强对流天气预报.历史检验及试报,实报均获得较满意的效果。     

强垂直温度梯度条件下强对流天气分析与潜势预报

采用19年3~9月常规探空观测资料,对南昌ΔT850-500≥27℃这种强垂直温度梯度与江西强对流天气过程的关系进行了相关分析,并将区域强对流天气、局部强对流天气、无强对流天气的3类情况下的中低层气压、温度、湿度、风场及稳定度进行分类合成分析,结果表明:当南昌ΔT850-500≥27℃时,且有天气系统作为触发条件时,江西强对流天气发生的概率达85%;中低层低槽和切变等影响系统、江南华南暖湿气流、河套地区的冷空气都有利于江西强对流天气出现。对典型个例的探空曲线和对流有效位能分析表明:强垂直温度梯度结合中低层高湿度是强对流天气发生的重要条件。在强对流天气潜势预报中,强垂直温度梯度有时比对流有效位能更有指示性。根据上述分析结果,建立了相应的预报流程,并在业务试用中取得较好的效果。     

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。     

珠三角地区前汛期强对流潜势预报方法研究

利用2004—2006年前汛期探空资料计算的物理量,选取与强对流天气相关性好的大气温湿类(整层比湿积分IntegralQ)、层结稳定度类(K指数)、动力类(潜在下冲气流指数MDPI)、热力动力综合类(瑞士第一雷暴指数SWISS00)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,得到各指数的参数估算值,建立强对流诊断预报方程,得到前汛期强对流潜势预报因子P,从而制作珠江三角洲(以下简称珠三角)地区未来12小时出现强对流天气的潜势预报。并用此法回报2003—2006年3—6月前汛期的强对流天气。结果表明,P值大于0.9的准确率可达77.5%,P值小于0.5出现强天气的概率仅为3.8%。由于资料有限,对2007年3—4月发生的7次强对流的经验检验效果不明显,但P值小于0.5时不发生强对流的经验检验效果明显。此法对珠三角地区的短时强降水和雷雨大风等强对流天气的临近监测预警有较好的指示意义。     

安徽阜阳市大雾天气的潜势预报方法

利用2002~2011年安徽阜阳市逐日地面、高空观测资料和NCEP/NCAR FNL再分析资料,分析大雾发生时各预报因子的分布特征,确定预报因子的阈值及消空指标,建立基于PP法思想和指标叠套方法的阜阳市大雾天气潜势预报模型。通过2013~2014年逐日业务化运行检验,基于EC细网格数值预报产品的大雾天气潜势预报模型取得了较好的预报效果,其TS评分为0.49、准确率为0.91,说明该模型具有较好业务应用价值。     

北京地区强对流天气展望预报方法研究

该文依据1983～1992年6～8月间276次强对流天气过程，研究北京地区强对流天气的形成条件及其展望预报方法。通过500 hPa逐日分型，将影响北京地区的大尺度环流型划分为5种类型。在各型中随机抽取出现和不出现强对流天气样本共298个，分别作合成分析，研究各环流型出现和不出现强对流天气的合成形势及差异。结果表明，出现和不出现强天气的环流系统特征、结构及物理量分布都有明显不同，从而概括出概念模式，导出各环流型预报着眼点。在此基础上，从各型计算的数十个物理量参数中，筛选出最佳预报因子，采用判断树预报流程，逐