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基于新一代天气雷达产品闽西南强对流天气临近预报方法研究 总被引：6，自引：1，他引：5
利用2003—2008年福建龙岩新一代天气雷达资料和常规探空资料,对闽西南历史冰雹及闽西雷雨大风天气发生的环境条件进行统计分析,建立历史冰雹和雷雨大风天气过程对应的新一代天气雷达产品判别指标。利用判别方程、新一代天气雷达产品和探空资料联合开展强对流天气临近预报预警方法研究：首先利用Fisher判别分析方法建立冰雹天气的判别方程,主要用于冰雹天气的判断,再利用雷雨大风的判别指标对雷雨大风和强雷暴天气进行第二次判别。通过历史过程的回报和2009年的试报表明：该系统对闽西南冰雹天气预报准确率较高,雷雨大风准确率次之。同时,利用风暴单体识别与跟踪的预测方法对冰雹预报结果和实况进行统计,表明风暴单体识别和跟踪算法（SCIT）预报准确率较高,可以用于风暴未来移速移向的预报。 相似文献
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本文利用绵阳机场2010～2014年逐时气象观测资料、温江站探空资料与绵阳市闪电定位仪资料,通过探空资料计算各对流参数与雷暴发生的相关系数,筛选相关系数高的对流参数作为预报因子,并探讨各预报因子的物理意义。分别用事件概率回归(REEP)、Fisher判别分析以及指标叠加三种方法制作雷暴潜势预报,其中指标叠加法CSI评分最高,并且可以通过累加值N的大小来确定雷暴发生概率。用指标叠加法试报机场2015年6～8月雷暴,临界成功指数CSI=52.9%,击中率POD=81.8%,利用该方法对绵阳机场周边(市辖区范围)航路上的雷暴也有较好的预报能力。 相似文献
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国家级强对流潜势预报业务进展与检验评估 总被引：8，自引：3，他引：5
为了推动我国现阶段天气预报业务向专业化和精细化方向发展,国家气象中心自2009年组建了强天气预报中心并开展了国家级强对流落区潜势预报业务。开发了基于加密自动气象站WS报、全国闪电定位监测网、FY系列卫星以及雷达组网等多种实况观测资料的强对流实时监测产品,制定了基于MICAPS 3.0业务平台的《中尺度天气分析规范》,研发了基于全球模式T639以及区域中尺度模式GRAPES-RUC、WRF-EPS等模式输出量的强对流动力热力参数的诊断分析产品及潜势预报方法,建立了国家级强对流天气实时预报业务并发布雷暴、雷雨大风和冰雹、短时强降水等分类落区预报指导产品。对2010年4—9月国家级预报产品进行的客观检验结果表明：6小时间隔雷暴TS评分为18%,短时强降雨为2.6%,冰雹和雷雨大风为2.1%;12小时间隔雷暴TS评分为18.4%,短时强降雨为4.1%,冰雹和雷雨大风为1.3%。 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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应用卫星、雷达资料的强对流天气预报预警系统 总被引：2，自引：0，他引：2
利用2005—2008年3—9月亮温（TBB）资料,采用逐步判别分析法建立强对流天气预报方程,判别监测区域内某一云团未来可能产生区域性强对流天气、局地性强对流天气、无强对流天气;同时采用指标叠加法判定某云团有无强对流天气。在统计福建省多年冰雹、雷雨大风的雷达回波参数的基础上,确定大冰雹、冰雹、雷雨大风强对流天气的雷达参数（强度、风暴顶高度、垂直液态水含量、回波顶高等）阈值,并根据当天的0℃、-20℃高度与风暴顶的高度差,将CINRAD雷达产品中输出的风暴逐个进行筛选,对系统判定可能出现大冰雹、冰雹、雷雨大风的强风暴输出其未来1h内将影响区域信息。 相似文献
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《干旱气象》2020,(3)
利用2012—2016年广西重要天气报(WS报)和信息员上报的冰雹实况,以及欧洲中心(ECMWF)0.125°×0.125°的逐6 h再分析资料,分析不同天气背景下广西历史冰雹个例发生前后关键物理参数的特征及其变化。从不稳定能量、水汽条件、对流触发条件、垂直风切变、0℃层高度、-20℃层高度等方面归纳总结广西冷空气影响冰雹过程及暖区冰雹过程的预报指标,应用预报指标动态调整的配料法,分别建立冷空气影响冰雹过程和暖区冰雹过程的广西分类冰雹客观预报方程。利用方程对2017—2018年2—6月广西冰雹进行试报,结果表明该方程对广西冰雹天气有一定的预报能力,其中对大范围冷空气南下触发的冰雹过程较暖区发生的冰雹天气过程预报更为准确,但也存在较大范围的空报,空报区域基本与雷暴大风天气落区对应,具有一定的警示作用。 相似文献
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韦英英 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2020,14(6):46-53
利用安溪县国家气象站2004年至2015年的雷暴观测资料，分析了安溪县雷暴的气候特征及环境背景分类。并根据雷暴活动特征及雷暴天气产生的环境场条件，诊断和分析T639数值模式输出产品与雷暴观测资料的相关性，对41个相关因子做显著性检验，挑选相关性较好的9个因子做分析。对9个预报因子进行0,1化处理并进行逐步回归，最后选取850hPa垂直速度、850hpa假相当位温、700hPa温度、K指数、850hPa比湿等5个因子，建立雷暴潜势预报方程。利用2015年至2017年T639模式资料进行回代分析评估，发现当雷暴概率预报Y值>0.6时，雷暴预报准确率最高，达85.60%，且漏报率、空报率很低。再以2018年T639数值模式资料对雷暴潜势概率进行计算评估，准确率为83.84%，漏报率为5.75%，空报率为10.41%。由此可见，基于T639数值产品的雷暴潜势方程可以为安溪县雷暴天气的预警预报和防雷减灾服务提供客观的参考和依据。 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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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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应用雷达产品计算风暴相对螺旋度 总被引：11，自引：1，他引：11
风暴相对螺旋度（SRH）反映了一定气层厚度内环境风场的旋转程度和输入到对流体内环境涡度的多少，对雷暴、龙卷和大范围暴雨的分析与预报有一定的实用价值。首先探讨了由多普勒天气雷达提供的垂直风廓线（VWP）产品计算SRH的方法和步骤。根据此方法，分别计算、分析了暴雨、冰雹、大风三个天气个例的SRH。结果表明：SRH与大面积降水过程的暴雨雨强有很好的对应关系，降水强度的变化滞后SRH强度的变化约半小时左右，可以由SRH大致估计降水加强及消亡的时间；SRH对尺度非常小的冰雹、大风等强对流天气有提前10～20分钟的预报作用。应用VWP产品计算出的SRH，可以作为实际业务工作中暴雨、冰雹、大风等强对流天气的预报因子，给预测人员预报强对流天气提供宝贵时间。 相似文献
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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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利用T639业务数值模式预报场和大风观测资料,分别采用IW雷暴大风指数和多个对流指数方法,计算相对应的指标值,建立淮北市夏半年大风预报方法,得到淮北市大风的短期预报结果,并对2011年的预报应用情况进行检验。结果表明：基于T639业务数值模式的IW大风指数与多指标的叠加,实现夏半年定量和定性的大风预报。将多种不稳定指标与T639数值模式相结合的叠加预报,当4个指标中有3个满足条件时预报淮北有大风出现,否则没有大风;IW大风指数的风速预报与实际极大风速较为接近。两种预报方法对淮北市的大风预报具有较好的指导作用,多数大风天气能够预报准确,但是容易空报,不太容易漏报。 相似文献
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Thunderstorms are the perennial feature of Kolkata (22° 32???N, 88° 20???E), India during the premonsoon season (April?CMay). Precise forecast of these thunderstorms is essential to mitigate the associated catastrophe due to lightning flashes, strong wind gusts, torrential rain, and occasional hail and tornadoes. The present research provides a composite stability index for forecasting thunderstorms. The forecast quality detection parameters are computed with the available indices during the period from 1997 to 2006 to select the most relevant indices with threshold ranges for the prevalence of such thunderstorms. The analyses reveal that the lifted index (LI) within the range of ?5 to ?12?°C, convective inhibition energy (CIN) within the range of 0?C150?J/kg and convective available potential energy (CAPE) within the ranges of 2,000 to 7,000?J/kg are the most pertinent indices for the prevalence thunderstorms over Kolkata during the premonsoon season. A composite stability index, thunderstorm prediction index (TPI) is formulated with LI, CIN, and CAPE. The statistical skill score analyses show that the accuracy in forecasting such thunderstorms with TPI is 99.67?% with lead time less than 12?h during training the index whereas the accuracies are 89.64?% with LI, 60?% with CIN and 49.8?% with CAPE. The performance diagram supports that TPI has better forecast skill than its individual components. The forecast with TPI is validated with the observation of the India Meteorological Department during the period from 2007 to 2009. The real-time forecast of thunderstorms with TPI is provided for the year?2010. 相似文献
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以1978—2007年四川省宜宾探空站200 km范围内共45例降雹事件与非降雹事件作为时间样本,将利用T-lnp探空资料计算表征热力、动力、水汽条件、温度、高度等物理参数作为预报因子,采用因子组合分析方法对3244个预报因子进行筛选,找出影响宜宾探空站附近降雹的预报因子,并计算得到它们的阈值及组合关系,建立了冰雹预报指标判别式。两个主要因子为400 hPa饱和湿静力温度与850 hPa湿静力温度之差 (Tσ400*-Tσ850) 和400 hPa与地面垂直气压梯度之差 (Gz400-Gzsurface),两个条件因子为700 hPa水汽压与饱和水汽压之差 (e700-es700) 和700 hPa露点温度与饱和湿静力温度之差 (Td700-Tσ700*)。将2008年全年732例时次的T-lnp探空资料代入判别式进行试报,探测率为84%,空报率为67.7%,成功指数为30.4%,试报结果表明:基于探空资料因子组合分析方法得到的冰雹预报指标判别方法可行,具有一定准确性。 相似文献
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对流性天气的气候背景分析是临近预报的基础,是做好北京2008年奥运气象服务必不可少的准备工作。对北京地区暖季(5—9月)发生雷暴、冰雹、暴雨和大风4种对流天气当日08时高空探测资料(2002—2005年)的压、温、湿、风等气象参数进行气候统计和分析,并与气候平均值进行比较,以揭示发生对流天气的环境条件及规律,为预报业务提供参考。结果表明:4种对流天气日所在各月高空要素均表现出比较典型的特征;500 hPa急流和对流产生有一定的对应关系:急流存在时,容易产生对流性天气,且雷暴、大风、暴雨甚至冰雹同时发生的概率增大;对流性天气过程与风向垂直切变有很好的对应关系,强雷暴、冰雹、暴雨和大风4种对流日500 hPa以下出现顺转平均发生率为84.2%。风向较强的逆转常常发生混合性对流天气,且逆转高度越高、对流越强。整层顺转容易发生多站暴雨,但雷暴发生较少。 相似文献