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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
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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
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《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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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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珠三角地区前汛期强对流潜势预报方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
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。 相似文献
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14时探空在改进北京地区对流天气潜势预报中的作用 总被引：4，自引：0，他引：4
为了探讨增加14时探空对于对流天气短时临近潜势预报的作用。用1995—2005年北京地区22个人工观测站资料统计了夏季常见的对流天气日变化特征。结果表明，41．6％的雷阵雨、61．3％的冰雹以及58．5％的雷暴大风发生在15—-20时之间。利用探空资料计算并对比了出现在2006年7—9月14时探空释放后到20时期问11个雷暴个例的08时和14时BCAPE、DCAPE、CIN等对流参数。结果表明，对于多数个例，在判断对流是否发生时14时探空优于08时。因此，增加14时探空对于提高对流天气有无预报准确率有帮助。 相似文献
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强垂直温度梯度条件下强对流天气分析与潜势预报 总被引：9，自引：0，他引：9
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。 相似文献
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用探空资料检验中尺度数值模式对强对流天气的诊断分析能力 总被引：8，自引：2，他引：8
提高对流天气临近预报准确率的关键问题之一是了解大气的垂直稳定度和垂直风切变。中尺度数值模式产品提供了高时空分辨率的大气稳定度和垂直风切变信息，需要首先检验其精度才能进一步考虑其在对流天气预报中的应用。利用北京加密探空资料检验北京市气象局3km分辨率的MM5模式结果，对强对流天气的背景参数包括温湿风垂直廓线、对流有效位能CAPE和垂直风切变进行模式分析和预报与探空对比检验。结果表明：模式模拟的各种大气廓线中，风廓线和温度廓线都具有一定的参考价值，与实况有较好的一致性，但在廓线出现转折的地方，如：逆温层和风向转折时，模式预报较差。露点（湿度）廓线的预报误差较大，不能反映出真实水汽场的分布。因此，模式预报的深层（地面至500hPa）垂直风切变与探空具有较好的一致性，而模式给出的对流有效位能CAPE由于露点预报结果不理想，其值与实际偏差较大。因此模式输出的对流有效位能CAPE必须经过适当订正才能用于诊断强对流天气发生的可能性。 相似文献
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基于BJ-RUC系统的临近探空及其对强对流发生潜势预报的指示性能初探 总被引：19，自引：12，他引：7
缺乏对流天气发生临近时刻的探空观测资料是制约强对流短时预报水平进一步发展的重要因素.随着数值预报技术水平的持续提高,高时空分辨率数值预报输出的模式探空性能越来越好,这为获取对流发生前的临近探空提供了有益的补充.本文针对北京地区2008年夏季20次较强的对流过程,得出北京市气象局BJ-RUC数值预报系统输出的54511站在分析时次(t=0)和预报时效分别为3和6 h的预报偏差均略差于t=0的分析探空,但是此两个时次的预报探空误差仍然处于可接受的范围内.对比20个对流个例54511站分别基于观测和分析或预报的对流不稳定能量、水平风的垂直切变等基本对流参数可以发现t=0时次模式分析探空在趋势和量级上与基于实际探空观测诊断的对流参数均有较好的一致性,基本上能够较为正确地在模式中反映临近对流发生前实际大气的环境特征;但是当考虑实际的预报时效时,t=3和6 h的预报探空能够提前约1和4 h为预报员提供对未来对流发生潜势预报的判断.因此,此两个时次探空更具有实际的业务应用价值.以两个强对流个例为例分析了BJ-RUC系统提供的分析和预报临近探空的性能及其对强对流潜势预报的指示性作用.结果表明,BJ-RUC输出的分析和预报探空对未来对流发生潜势具有较好的指示作用.但依据模式输出的探空变化要对对流发生时间、强度、落区乃至对流类型进行准确预报仍有一定的难度. 相似文献
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使用2015—2019年6—9月08:00（北京时）我国119个探空站的大气层结和对流参数作为特征参数,基于XGBoost集成学习方法,建立短时强降水事件预报模型。同时,提出一种面向高影响天气的模型优化思路,通过使用分段权重损失函数,进行模型调优,在空报率不超过一定阈值的情况下,可提升模型预报的命中率和TS评分。设计分段权重损失函数权重敏感性试验和损失函数对比试验,选取7个区域中心探空站对比分析模型优化方法的有效性和泛化性。利用2019年6—9月全国探空数据针对短时强降水预报开展批量独立检验和个例分析,结果表明:改进后的预报模型TS评分提高0.05~0.1,命中率提高0.15以上,空报率提高0.05~0.1,表现出明显的“宁空勿漏”预报倾向,模型预报能力得到明显提升;在全国短时强降水预报试验中,预报模型命中率为0.65,空报率为0.37,漏报率为0.34,TS评分为0.47,说明该模型对短时强降水天气具有一定预报能力。 相似文献
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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。 相似文献
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基于数值预报和随机森林算法的强对流天气分类预报技术 总被引：4，自引：2，他引：2
随机森林算法是当前得到较为广泛应用的机器学习方法之一,有着很高的预测精度,训练结果稳定,泛化能力强,解决多分类问题有明显优势。本文将随机森林算法应用于强对流的潜势预测和分类,分短时强降水、雷暴大风、冰雹和无强对流四种类别,基于2005—2016年NCEP 1°×1°再分析资料计算的对流指数和物理量,开展强对流天气的分类训练、0～12 h预报和检验,经2015—2016年独立测试样本检验表明,针对强对流发生站点的点对点检验,整体误判率为21. 9%,85次强对流过程基本无漏报,模型尤其适用于较大范围强对流天气。随机森林算法筛选的因子物理意义较为明确,和主观预报经验基本相符,模型准确率高,可用于日常业务。 相似文献
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平凉冰雹短时监报订正规程 总被引：2，自引：0，他引：2
冰雹短时监报业务系统是以本站08时探空、关键区500hPa 指标站的实时资料为主,分析了强对流天气发生、发展、触发的形势要素条件和降雹的层结分类特征、雷过回波强度,分别采集对流三指数诊数、订正、降雹分片、雹强的监报规则,建立由微机控运的预报业务规程。 相似文献
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基于中尺度数值模式快速循环系统的强对流天气分类概率预报试验 总被引：12，自引：9，他引：3
在利用实况探空资料、微波辐射计和风廓线构建的特种探空资料对北京地区强对流天气进行判别,以及快速更新循环同化预报系统(BJ-RUC模式)探空资料可应用性分析的基础上,针对模式探空基本要素计算多种热力、动力、综合不稳定物理量,根据统计的强对流天气判别指标,计算模式格点上的强对流发生概率,并进一步针对冰雹(雷暴大风)和强对流短时暴雨天气下不同物理量的阈值范围,初步探索中尺度数值模式对强对流天气分类预报的可能性.通过不同组合的预报方案进行的对比分析表明,利用北京地区中尺度数值模式快速循环系统(BJ-RUC)的格点探空资料进行强对流天气概率的预报是可以实现的,强对流天气的分类概率预报也存在一定的成功率. 相似文献
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高光谱大气红外探测仪(AIRS)反演大气不稳定度指数在强对流天气个例中的应用试验 总被引：1，自引：0，他引：1
使用探空、NCEP-FNL,数据和高光谱分辨率大气垂直探测仪(AIRS)标准反演数据计算大气不稳定度指数,对2011年6月23日北京强对流天气发生前的本地及上游大气中不稳定能量进行分析研究。分析发现:利用08、14和20时探空数据计算的北京站不稳定度指数显示了在"6·23暴雨"过程发生前后北京上空不稳定能量变化,上游关键区无探空数据;利用NCEP和AIRS数据计算的不稳定度指数显示,强对流天气发生前,在北京的上游关键区大气处于极端不稳定状态(K指数大于40,SI指数小于一5),有利于强对流天气发生。文章的研究结果表明,探空数据时空分辨率较低,不利于监测强对流天气的发生;质量控制后AIRS数据计算的不稳定度指数可以监测对流天气的发生;空间分辨率较低的NCEP数据监测小范围大气不稳定层结能力较低。综上所述,AIRS反演产品具有弥补探空资料时空分辨率不足的优势,利用AIRS L2反演产品计算晴空大气不稳定度指数产品可以监测到"6·23暴雨"天气发生前上游关键区大气层结稳定度状态,为预报员决策提供有效的辅助信息。 相似文献
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局地分析和预报系统(LAPS)及其应用 总被引：6，自引：0，他引：6
通过2006年7月1～31日逐日08:00探空资料计算1000～100 hPa各层的热成风螺旋度,分析热成风螺旋度在各层等压面以及垂直剖面图上的分布与强对流灾害天气的关系.结果表明:强对流灾害性天气出现前,当地到邻近上游地区有正热成风螺旋度高值区(中心)存在,当高值中心数值很大、正值区垂直方向层次较厚时,出现的对流性灾害天气强度较大,出现站点数较多.热成风螺旋度正值中心出现在强对流灾害天气产生以前,且有6 h以上的提前量,因此可以用热成风螺旋度诊断强对流灾害天气,作为预报指标,建立预报概念模型,为强对流灾害天气预报提供依据. 相似文献