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基于NCEP/GFS资料的中国东部地区雷暴预报研究 总被引：2，自引：1，他引：1
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。 相似文献
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动力-统计方法在24小时雷暴预报的应用 总被引：4，自引：1，他引：3
利用T213数值预报产品,计算了多个对流参数,应用事件概率回归方法分别建立了全国690个基本站4-9月的24h雷暴潜势预报方程,并根据TS评分值最大的原则确定了雷暴发生预报的临界概率,针对2010年4-9月进行试预报。研究结果表明：（1）基于T213输出产品计算得到的对流参数物理意义明确,与雷暴有无事件相关系数较高,对雷暴潜势预报方程贡献很大。（2）雷暴潜势预报方程对区域性雷暴的预报指示性较强,尤其对于雷电频发的地区效果更好。（3）690个站TS评分平均值为0．24。 相似文献
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苏南5市区雷暴预报方法的研究 总被引：1，自引：1，他引：0
对2001-2010年4-9月苏南5市区雷暴天气的对流参数进行了分析、研究.经过对对流参数箱线图统计、计算点双序列相关系数、值域多次分级试验和级间整合调整等优化处理后,最终选取大气可降水量、杰弗逊指数、肖沃特指数、全总指数、风暴强度指数、抬升凝结高度层温度、上下层温差共7个对流参数作为预报因子,建立苏南5市区雷暴的双级逻辑预报方程.利用预报方程,对2001-2009年4-9月的8230个样本进行拟合结果分析:临界成功指数的平均值为61.0％;对2010年4-9月的样本进行试报,苏南5市区7、8月份的临界成功指数分别为75.0％和66.7％,预报效果较好. 相似文献
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南京地区雷暴活动强度潜势预报 总被引：2，自引：0，他引：2
利用江苏省2008、2009和2010年6 8月闪电定位资料对雷暴活动的强度进行了分级,并使用同一时段的探空资料计算了47个代表南京地区 环境层结特征的对流参数,利用其与雷暴活动强度的相关性选取预报因子.在此基础上,采用Bayes分类法和Logistic 回川归分析法,结合逐步选择法进一步筛选预报因子,分别建立了两种雷暴强度的预报模型.通过检验独立样本对比分析两种模型的预报效果,结果表明,Logistic回归分析法的Hedike技巧评分为0.396,并能识别出30％的强雷暴,而Bayes分类法的Hedike技巧评分为0.370,只能识别出5％的强雷暴.Logistic回归分析法对雷暴强度的潜势预报具有较好的指示意义.进一步分析进入预报模型的9个对流参数,表明雷暴活动越强时,低层空气越暖湿,中层空气越干冷,高低层的风切变越大. 相似文献
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《浙江气象》2016,(3)
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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基于对流参数的洋口港地区雷暴预报方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
文章分析了洋口港地区2001-2009年4-9月1645个样本22种对流参数与雷暴事件的相关性以及这些参数的统计特征。结果表明,各对流参数月际分布差异较大,各参数与雷暴事件相关系数也不同。因而选择沙氏指数SI、全总指数TT、杰弗逊指数JI、抬升凝结高度温度tcl_t、上下层温差dt_58、大气可降水量Pw、风暴强度指数SSI等7个对于雷暴活动具有较好相关性的因子,并考虑到4-9月月际分布差异,使用不同月份Pw、SI、TT、JI的不同阈值作为排空因子,不’同月份SSI、tcl_t、dt_58的不同阈值作为预报因子,使用二级逻辑回归法建立排空方程和预报方程,同时对所建立各月预报方程进行了检验和拟合结果分析,并对2010年4-9月样本进行试报,预报效果较好。 相似文献
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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。 相似文献
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为提高雷暴天气的潜势预报能力，在统计分析安徽省雷暴形成天气条件的基础上，利用2003-2004年T213资料，选取与雷暴相关性好的对流参数作为预报因子。并在考虑因子季节变化特征的基础上，分别用判别分析法和指标叠加法制作雷暴潜势预报，结果表明指标叠加法优于判别分析法。最后用指标叠加法试报了2005年3—8月的雷暴，临界成功指数CSJ=69．4％，命中率POD=89．5％，虚假报警率FAR=24．4％，分区预报准确率也较高。另外，试报期间的区域性冰雹、雷雨大风全部命中，可见该方法对冰雹、雷雨大风也有较好的指示意义。 相似文献
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焦作市雷暴潜势预报及临近监测预警系统 总被引：6，自引：0，他引：6
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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华北产生雷暴大风的动力热力综合指标分析及应用 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
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基于BPSO-NBayes的雷暴释用预报技术研究 总被引：1，自引：1，他引：0
提出了一种新的雷暴预报法,即二进制粒子群-朴素贝叶斯分类器(Binary Particle Swarm Optimization-Naive Bayesian Classifiers,BPSO-NBayes)方法,以福州、连城、宁波3站为例,对使用T511数值预报产品站点的雷暴释用预报技术进行研究。利用2010—2014年T511数值预报产品和单站观测资料,使用BPSO-NBayes方法,建立了0~72 h雷暴预报模型,并与Fisher判别准则和Bayes判别准则进行比较。预报结果表明,BPSO-NBayes模型临界成功指数都在0.29以上,平均值达到0.33以上,是3种方法中最好的,空报率都在0.59以下,漏报率在0.60以下,而且变化幅度很小。BPSO-NBayes模型明显优于Fisher判别准则和Bayes判别准则,具有良好的稳定性和预报能力。 相似文献
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利用浙江省2004~2013年3~8月Micaps（气象信息综合分析处理系统）地面填图数据和T-logP数据研究杭州、衢州和台州三市的阵雨和雷雨个例,同时选取能表征雷雨并能区分阵雨与雷雨的气象预报因子:对流有效位能、850 hPa与500 hPa的温差、K指数、地面2 m温度,用临近探空的分析方法和决策树的分类方法初步建立了一个适用于浙江省春夏季降水性质分类指标。利用欧洲中心（ECMWF）细网格预报资料,对历史样本和2016年春、夏季分别作了检验。结果表明:除去有降水预报误差个例后,指标TS（Threat Score）评分超过0.53,雷雨阵雨综合命中率达到71%,空报率阵雨（10%）小于雷雨（43%）,在不同地区和季节稍有区别;同时对浙江省2016年春夏两次典型大范围阵雨雷雨过程进行预报,效果很好。此方法不仅可以依据预报数据在短期内做出精细化降水性质分类预报,在中长期预报上也有表现力。 相似文献
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逐步消空法在上海雷电潜势预报中的应用 总被引：4，自引：4，他引：0
利用上海地区1999--2007年的探空资料、地面观测资料和历史天气图资料,从雷暴发生的形势场入手,分析上海地区雷暴主要类型.选取合理、适当的对流参数对于短时局地强雷雨天气的潜势预测、强度判别是有指示意义的.利用天气型、K指数、沙氏指数以及对流有效位能作为预报因子,采用逐步消空法找出雷暴识别指标集合,变小概率事件为条件概率下的大概率事件,进而提高雷电潜势预报准确率. 相似文献
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在对流性天气的预报工作中,沙瓦特指数是一个被广泛应用的物理量,准确、快捷计算该指数一直以来都具有重要的实际意义。根据干、湿绝热过程相当位温守恒的原理,运用David Bolton给出的系列公式计算凝结温度、相当位温,利用计算机编程实现了应用探空资料自动、准确计算沙瓦特指数。11个实例的计算表明,与其他5种沙瓦特指数计算方案相比,新方案计算简洁、绝对误差的平均值与最大值均有所减小。其可能的原因是,计算中间过程避免了繁琐的数学推导和多次近似处理,且抬升凝结温度、相当位温等重要物理量计算比较准确。利用2010-2011年湖北省汉口站MICAPS格式探空资料,对比了查表法与新计算的沙瓦特指数对有、无雷暴天气的预示作用。结果表明：如果规定该指数小于零时有雷暴,则计算得出的数据可以较好地减少雷暴漏报。文中还指出了应用该指数时的局限性。 相似文献