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广东省前汛期分区强对流潜势预报方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
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。 相似文献
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珠三角地区前后汛期强对流过程物理量指数对比分析及阈值选取 总被引：4，自引：1，他引：3
珠江三角洲（简称珠三角）地区前汛期强对流是由锋面系统引起,后汛期强对流则多由热力系统引起。利用2004—2006年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IQ）、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）作为指示因子,通过对各指数的分布特征进行对比分析,分别得到珠三角地区前、后汛期的物理量指数的阈值,为进一步做好珠三角地区未来12小时强对流预报服务。 相似文献
3.
福建强天气短时潜势预报方法研究 总被引：4，自引：3，他引：1
利用2003—2007年中尺度数值模式MM5及探空资料计算的物理量,选取与强对流天气相关性好的热力、动力、能量参数作为预报因子,通过对各参数的空间分布特征和数值与强对流天气落区进行诊断统计分析,及通过参数的搭配,并在考虑因子季节变化特征的基础上,建立强对流诊断预报方程,从而制作福建省未来0～12小时、0～6小时有否出现强对流天气及落区的潜势预报。并用此法回报了2003—2007年3—9月和检验了2008年3—9月的强对流天气。结果表明3—6月潜势预报技巧比7—9月的更高,区域性预报技巧比非区域性的更高,2008年检验结果是0～6小时的预报技巧比0～12小时的低。此法对冰雹、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。 相似文献
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广东省后汛期强对流天气潜势预报方法研究 总被引：5，自引：5，他引：0
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。 相似文献
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对2005-2007年4-9月安徽省冰雹、雷雨大风等强对流天气日数进行统计,分析了基于探空资料计算的不稳定指标与强对流天气发生的关系。结果表明：K指数、A指数、沙氏指数和对流有效位能、归一化对流有效位能和对流抑制能量这几个指标对于强对流天气指示意义较好。基于此结果,挑选K指数、沙氏指数和对流有效位能针对不同季节划分闽值,建立强对流天气潜势预警指标,并利用中尺度模式MM5的数值预报产品计算该指标,对2005—2010年13个强对流天气过程预报结果进行对比检验表明。MM5模式给出的强对流天气潜势预警产品对大多数过程均能起到预警作用。对其中两次强对流天气过程分析表明,模式具备预报强对流发生潜势的能力,预报结果对强对流天气发生的时间、落区有预警意义。 相似文献
6.
《气象与环境学报》2016,(6)
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。 相似文献
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对2005－2007年4-9月安徽省冰雹、雷雨大风等强对流天气日数进行统计,分析了基于探空资料计算的不稳定指标与强对流天气发生的关系。结果表明：K指数、A指数、沙氏指数和对流有效位能、归一化对流有效位能和对流抑制能量这几个指标对于强对流天气指示意义较好。基于此结果,挑选K指数、沙氏指数和对流有效位能针对不同季节划分阈值,建立强对流天气潜势预警指标,并利用中尺度模式MM5的数值预报产品计算该指标,对2005-2010年13个强对流天气过程预报结果进行对比检验表明,MM5模式给出的强对流天气潜势预警产品对大多数过程均能起到预警作用。对其中两次强对流天气过程的进一步分析表明,模式具备预报强对流发生潜势的能力,预报结果对强对流天气发生的时间、落区有预警意义。 相似文献
8.
利用NCEP1°×1°再分析资料、常规观测资料、ECMWF细网格数值预报产品(下简称EC产品)24～48 h预报资料,对2018—2019年山东省汛期(6—9月)强对流天气的影响系统、关键物理量及降水量进行分析检验,结果表明:(1)EC产品对西风槽和副高北界有较好的预报和模拟能力。(2)EC产品对0℃层高度预报的准确率达100%,但对-20℃层高度的预报效果较差。(3)EC产品对CAPE值的预报准确率较低,误差以偏大为主;其对热力不稳定指数的预报效果差别较大,T_(500-850)的预报效果最好,其次为K指数,效果最差的为LI指数;EC产品对低层湿度的预报效果较好,预报准确率2 m露点温度925 hPa比湿850 hPa比湿。(4)EC产品对强对流过程降水量最大值的预报一般小于实况,对中雨及以上量级降水范围的预报一般小于等于实况。 相似文献
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基于天气形势分型的珠江三角洲强对流潜势预报方法 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
10.
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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对流天气预报中的环境场条件分析 总被引：4，自引：0，他引：4
中尺度对流天气的分析包括以天气型识别和中尺度过程分析为主的主观分析,以及以动力热力物理参数诊断为主的客观分析。利用"配料法"预报的思路,通过诊断有组织的深厚中尺度对流系统发生、发展的4个条件(水汽、不稳定、抬升和垂直风切变),开发了中尺度对流天气的环境场条件分析技术(对流天气图分析和客观物理量诊断技术),并应用于中国国家气象中心的强对流天气预报。以中尺度对流天气的天气图分析方法为例,介绍如何利用高低空观测资料,分析对流天气发生发展的环境场条件;并以数值模式释用为主的强对流特征物理量诊断分析为例,介绍如何动态诊断对流天气的动力热力条件演变。 相似文献
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A deep learning objective forecasting solution for severe convective weather(SCW) including short-duration heavy rain(HR), hail, convective gusts(CG), and thunderstorms based on numerical weather prediction(NWP) data was developed. We first established the training datasets as follows. Five years of severe weather observations were utilized to label the NCEP final(FNL) analysis data. A large number of labeled samples for each type of weather were then selected for model training. The local temperature, pressure, humidity, and winds from 1000 to 200 h Pa, as well as dozens of convective physical parameters, were taken as predictors in our model. A six-layer convolutional neural network(CNN) model was then built and trained to obtain optimal model weights. After that, the trained model was used to predict SCW based on the Global Forecast System(GFS) forecast data as input. The performances of the CNN model and other traditional methods were compared. The results show that the deep learning algorithm had a higher classification accuracy on HR and hail than support vector machine, random forests, and other traditional machine learning algorithms. The objective forecasts by use of the deep learning algorithm also showed better forecasting skills than the subjective forecasts by the forecasters. The threat scores(TSs) of thunderstorm, HR, hail, and CG were increased by 16.1%, 33.2%, 178%, and 55.7%, respectively. The deep learning forecast model is currently used in the National Meteorological Center of China to provide guidance for the operational SCW forecasting over China. 相似文献
13.
河南省强对流天气诊断分析预报系统 总被引：10，自引：1，他引：9
强对流预报是天气预报的难点,为了提高预报强对流、特别是预报区域性强对流天气的预报能力,应用河南省1995—2004年的气象观测资料作分析样本,并计算多个大气动力和热力学参数。经过统计分析、诊断分析,选择预报能力强、指示性好的大气动力或热力学参数作为强对流天气的预报因子,采用加权集成建立预报方程。应用计算机技术自动实现从数据采集、物理参数计算、预报因子临界值判别、诊断预报方程运算,到以MICAPS图形方式输出预报结果,建立了河南省区域强对流天气预报系统。该系统为预报员提供了一种科学客观的参考依据,在近两年的业务运行中取得了比较理想的预报效果,提升了河南省强对流天气的预报能力。 相似文献
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选取2016—2018年每年4—9月份RPG-HATPRO型42通道微波辐射计观测的不稳定指数参数(K、SI、CAPE、LI)及水汽参数(IWV、LWP),研究得出各参数触发雷雨大风、短时强降水的阈值条件为K>37℃、SI<-1℃、IWV>60 kg/m~2、LWP>400 g/m~2,而LI、CAPE无法对3种天气类型进行区分。利用费舍判别分析方法,将不稳定指数参数及水汽参数作为预报因子,建立预报方程并进行检验,结果表明:二级判别方程预测对流天气的准确率为76%,可以作为预报对流天气的辅助工具;多级判别方程不能很好地区分3种天气类型,但将其作为修正后的二级判别方程使用,能提高对流天气的测中概率。 相似文献
15.
郑州市强对流天气短期预报系统 总被引：4，自引：0，他引：4
经对郑州市1990～2000年气象资料分析,概括出短时暴雨、瞬时雷雨大风、冰雹等3种强对流天气出现的气候规律、天气形势、物理量场演变特征、单站气象要素变化规律等.在此基础上,建立了3种对流性天气的预报模型、预报指标和相应的预报方程,构成郑州市强对流天气短期预报系统.该系统根据每天08时实时资料,自动完成天气分型、物理量计算、预报指标计算和预报方程的判别,输出预报结论. 相似文献
16.
动力和能量参数在强对流天气预报中的应用研究 总被引：38，自引：5，他引：38
较强的热力不稳定和适宜的动力环境是强对流发展的基础 ,造成灾害的强对流一般是一种深厚对流 ,深对流指数和对流有效位能可反映对流上升运动的潜势和强度 ,对流有效位能还隐含地反映了对流层大气总体垂直热力结构。下沉对流有效位能和大风指数反映了对流下沉运动和下击暴流潜势 ,对流下沉和中层干空气的入侵高度、干燥程度及对流层中下层的稳定度和湿度有关。强风暴特别是超级单体一般都具有很高的螺旋性 ,高螺旋度有利于风暴生命的维持 ,而风暴相对螺旋度则对风暴发生及风暴类型有一定的预示。粗里查逊数反映了对流能量和环境场动力之间的平衡关系 ,能量螺旋度指数反映了动力和能量对强对流天气发展的共同效应 ,它们都综合了动力和热力两方面的因子 ,对强风暴及其类型的预报有指示意义。风暴强度指数和瑞士雷暴指数成功地把动力和对流能量参数结合起来 ,在实际研究和业务工作中这种方法值得借鉴。随着高分辨率中尺度和风暴模式的发展 ,模式输出的对流动力和能量参数将有广泛的应用前景。 相似文献
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阿克苏强对流天气雷达回波统计特征 总被引：1，自引：0，他引：1
胡翠珍 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2008,2(6):28-29
为了发挥雷达监测和预警强对流天气的作用,制作出精细化的临近短时预报,应用2005-2006年63次冰雹云回波资料对雷达回波参数进行了分析,得到5—8月强对流天气的回波特征。阿克苏强对流回波强度强,96．8％集中在40～60dBz,其负温区厚度很厚,正负温度区的厚度比平均为1：2．0。 相似文献
18.
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 相似文献