基于对流参数逐步消空法的雷电潜势预报研究
宁波雷电时空分布特征及潜势预报方法探讨

和14-19时分别为地闪次数最多的月份和时段;宁波雷电活动表现出一定的地域性,主城区以及海拔较高的奉化和宁海的
西部山区是总地闪密度较大的区域。选择CAPE等4个对流参数参与建模,评估结果显示GA-BP预报准确率为71.60%,临
界成功指数为56. 60%,空报率和漏报率都在27%左右,模型表现出一定的预报技巧,并且该模型预报效果优于费歇判别模型。
Lv Jingwen ,Shen Huayu,Tu Xiaoping,Zhu Xianchun,Lu Yun,Yang Xiaorong,Zhou Cheng (Ningbo Meteorological Service, Ningbo Zhejiang 315012)
Abstract: In order to understand the regional regularity of lightning activities in Ningbo, the temporal and special
(宁波市气象局,浙江宁波315012)
摘要:利用闪电定位仪资料分析了 2010-2016年宁波市雷电的时空分布特征,根据雷电强度将6-9月雷电分为一般雷电和
强雷电两组,结合NCEP再分析资料计算对流参数,运用GA-BP神经网络和费歇判别模型对雷电潜势预报进行分类方法探
讨。结果表明:宁波年平均地闪次数为43223次,其中负地闪占比达95.2%;地闪的月际变化和日变化均呈单峰型,6-9月
Keywords: lightning, temporal and spatial distribution, potential forecast, GA-BP neural network
收稿日期:2019-01-15 基金项目:浙江省气象科技计划重点项目(2017ZD06),宁波市气象科技计划项目(NBQX2015006B) 作者简介:吕劲文(1985-),男,硕士研究生,工 程师,主要从事天气预报和服务研究。E-mail:jwlvl985@
基于对流参数南宁地区雷暴天气潜势预报方法研究

析法 ; 翟菁等 通过对安徽地区强对流天气的分析 , 确定 了不 同季 节 指 数 、 沙 氏 指数 和对 流有 效 位 能 的预报指标 阈值 , 并采 用指标叠套法建立 了强对流 潜势预警方程 , 以上方 法在实际业 务 中均有较好 的 预报 效果 。 广西 壮 族 自治 区 地 处 亚 热 带 沿 海 地 区 , 位 于 云
中 图分 类 号 : P 4 5 6 . 8 文献标识码 : A d o i : 1 0 . 3 9 6 9 / j . i s s n . 1 6 7 3 — 5 0 3 X. 2 0 1 5 . 0 4 . 0 1 6
引言
雷暴天气泛指 深厚湿对流_ l j , 是一种极其常见 的天气现象 。短时强降水、 冰雹 和雷暴大风等强对 流天气具有极大 的破坏性 , 给工业农业 生产 、 交通、 通信 、 电力 设施及 人 民生命财 产造成 严重 的危害 。 即使是一般的雷电天气也经常造成人员伤亡和森林 火灾等重大事故 , 可见无论 雷暴的强度如何均会 给 人类 活 动带来 威胁 , 应 引起 足够 的重 视 。 雷暴天气具有尺度小 、 发展和移动迅速 的特点 , 利用传统的天气学方法进行精细化雷暴天气预报已 不能满足社会各 界的需求。因此 , 国内外学者从天 气尺度系统 的分析逐渐转 向代表大气状态 的要素和 物理量的研究 , 以期从形成机制方 面更准确地把握 雷暴天 气 的发生 和演 变过 程 “ J 。樊 李 苗和俞 小 鼎 认 为 , 热力 条 件 对 强 对 流 天 气 的 类 型 和 强 度 有 重要 影 响 , 动 力 条 件 除 了影 响 强 天 气 类 型 外 还 起 到 触发对流的作用。为 了定量描述 热力和动力条件 , 气 象 工 作者 定 义 了多 种对 流 参 数并 应 用 于预 报业 务 中。王立荣等 计 算 了对流参数 的气候 特征 , 将统 计 结论 应 用于 大 范 围 的对 流性 天 气 过程 预 报 。综 合 利 用 各 种对 流参 数 建 立预 报 方程 是 雷暴 天气 预报 的 种有 效方 法 , 郝莹 等 利 用 T 2 1 3资 料 计 算 和选 取 与雷暴 相关 性 较 好 的 对 流 参 数 作 为 预 报 因子 , 采 用 判 别分 析 法 和指 标 叠 加法 分 别制 作 了雷 暴 潜 势预 报 方程 , 结果表明指标叠加法 的预报效果 优于判别分
基于T639对流参数的内蒙古强对流天气潜势预报方法初探

WA N G J i a j i n , X U N X u e y i , e t 1. a P r e l i m i n a r y S t u d y o n P o t e n t i a l F o r e c a s t Me t h o d o f S  ̄ o n g C o n v e c t i v e We a t h e r i n I n n e r Mo n g o l i a B a s e d o n T 6 3 9 C o n v e c —
气 的阈值 。通过对 2 0 1 3 年 8月进行的预报试验结果表 明: 发生强对流天气 的平均 T s 评分为 0 . 3 5; 不 发生强对流天气 的平均 T s评分为 0 . 5 1 ; 3种强对流天气预 报中对冰雹预报效果 不理想 , 但对大 风及 短时强降水预报效果好 。 关键词 : 强对流天气 ; 潜势预报 ; 对流参数 ; T 6 3 9数值 预报产 品 ; 阈值
第3 4卷
斯
第 5期
干 旱 气 象
J o u r n a l o f Ar i d Me t e o r o l o g y
2 0 1 6年 l O月
Vo 1 . 3 4 No . 5 Oc t , 2 01 6
琴, 王佳津 , 苟学 义 , 等. 基于 3 ' 6 3 9对 流参数 的 内蒙古强 对流天气 潜势 预报方 法初探 [ J ] . 干旱气 象 , 2 0 1 6 , 3 4 ( 5 ) : 9 0 6— 9 1 1 ,[ S I Q i n ,
式及 T 6 3 9等全球Fra bibliotek报模式 , 相继开发完成 了 2 0 余 种物理参数客观诊断分析产 品 j , 其 中强天气威胁
基于关键对流参数分级的强对流潜势预报

第48卷第2期2020年4月Vol.48,No.2Apr.2020气象科技METEOROLOGICAL SCIENCE AND TECHNOLOGY基于关键对流参数分级的强对流潜势预报周方媛1戴建华“陈雷2(1中国民用航空华东空中交通管理局气象中心,上海200333;2上海中心气象台,上海200030)摘要通过对上海地区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)指数和加(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:雷雨大风的预报釆用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。
关键词强对流天气;分类;潜势预报;对流参数中图分类号:P456DOI:10.19517/i.1671-6345.20190142文献标识码:A引言强对流天气主要有短时强降水、雷电活动、雷暴大风、冰雹和龙卷风等中小尺度灾害性天气,是天气预报业务中的难点和重点(孙继松等E,2014)。
随着探测手段的发展,卫星、雷达、闪电定位仪、地面加密自动站等资料应用使强对流天气的临近预报能力有了显著提高.但对于更长时效的强对流天气潜势预报仍存在一定难度。
一系列的研究发现了强对流天气发生、发展环境中的大气在热力、动力、水汽等方面的特征及演变.用探空资料分析强天气出现前大气温湿结构•并计算物理意义明确的对流参数或物理量(李耀东等⑵,2004).为强对流天气的潜势预报提供了可能。
基于对流参数的雷暴潜势预报方法对比分析

CHAIRu ta ( i guK yL b rtr f tooo i l ss r a j gUnvri fIfr t n S i c n e h o g i el Ja s e a oaoyo e rlgc at ,N ni iesyo nomai ce ea dT c nl y,N nig n Me a Di e n t o n o aj . n J n s 10 4) i gu2 0 4 a
5 m ru dN nigC t adft tdfrcs n aa t sd r gte5 2rdosu do srain uigJn A g sf m 2 0 0 8 0 k ao n aj i n l a eat gprmee ui 5 i on bevt sd r e uu tr 0 6t 20 n y i re o i r n h a o n u o o
安徽农业科学.ora o n u A r c.0 9,7 8)3 3 3 4 ,7 1 Ju l f h i gi i20 3 ( :6 8— 6 0 30 n A .S责编辑王森责任校对
王凌志
基 于对 流参 数 的雷暴 潜 势预 报 方法对 比分 析
柴瑞 , 王振会 , 张其林 , 学 (南 信 工 大 大 物 学 ,苏 京 l 4.京 息 程 学 苏 气 灾 冯民 1 京 息 程 学 气 理 院江 南 2o ;南 信 工 大 江 省 象 . 0 2 4
害重点实验室, 江苏南京 2 04 ; 10 4 3江苏省防雷中心, 江苏南京 2 00 ) 10 0
基于指标叠套法的安徽省强对流天气潜势预警研究

引言
结果表 明, 此方法对冰雹 、 雷雨大风等强对流天气 的
来, 使雷暴 预报效率 明显提高 。中国学者李耀 东 天气 潜势 预 警 指 标 , 将 预警 指 标应 用 到 中尺 度 模 J 并 等[ 研究 了对流能量计算 和强对流天气落 区预报技 式结 果 中 , 而实 现强对 流天 气短 时预警 。 4 ] 从 术。吴庆梅等 用 MM5模式输 出资料计算对流参
基 于指 标 叠套 法 的 安徽 省 强对 流 天 气 潜 势预 警 研 究
翟菁 周后 福 张建 军 黄 勇
( .安徽省气象科学研究所 , 1 安徽 合肥 2 0 3 ; .中 国气象局云雾物理环境重点开放实验室 , 京 2 00 ) 30 1 2 北 10 8
摘 要 : 20 - 2 0 对 0 5 07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
l pn e fid e n u rv c , h a J .o ra o t rlg n n i n n,0 12 ( ) 0 - 7 a igst o i si A h i o i eC i [ ] Junl f e ooyadE vr met2 1 ,7 2 :1 0 . p s nc n p n n Me o o
数并用北京地 区 2 0个雷暴个 例对其使用效果进行
1 资料与方法
了检验 。王立荣等 利用石家庄的探空资料计算 了 利用 安徽 的阜 阳、 庆 以及 安徽 周 边 的徐 州 、 安 南 多种对流参数 的气候平均值 , 结果 表明不 同的月份 京站 探空 资料 计 算 各 种 不 稳 定 指 标 , 将 安徽 划 分 并
Z A ig Z OU Ho — ,H G  ̄ n u ,t 1Su yO oet l ann f eeecn et ew a e ae nme o f v r H IJ ,H uI Z AN n U a j n e . ta ip t i ri o vr o vc v et r sdo t do e- a l n aw g s i h b h o
低纬高原大气不稳定参数与雷电活动相关性
低纬高原大气不稳定参数与雷电活动相关性杨宗凯;殷娴;胡颖;周清倩【摘要】应用云南省2014-2017年闪电资料和探空资料,分析了低纬高原地区大气不稳定参数与雷电活动的相关性,从9个参数中选取了相关性较强的5个参数,运用数理统计方法确定各参数可预测雷电发生的阈值,再运用复相关系数法计算各参数权重,建立雷电潜势预报方程.最后通过预报检验法及个例分析法对方程进行验证,结果显示低纬高原地区大气不稳定参数对雷电活动较为敏感,响应阈值普遍低于平原区域.该预报方程对未来12 h雷电活动的发生预报效果显著,具有良好的推广运用价值.【期刊名称】《气象科技》【年(卷),期】2018(046)005【总页数】6页(P1020-1025)【关键词】大气不稳定参数;雷电活动;潜势预报;复相关系数法;阈值【作者】杨宗凯;殷娴;胡颖;周清倩【作者单位】云南省气象灾害防御技术中心,昆明650034;云南省气象灾害防御技术中心,昆明650034;云南省气象灾害防御技术中心,昆明650034;云南省气象灾害防御技术中心,昆明650034【正文语种】中文【中图分类】P446;P456引言雷暴生成3要素是指:环境温度直减率处于条件不稳定状态,常存在温度直减率近乎干绝热的气层,从而有足够大的正浮力;有足够多的水汽,从而使抬升气块代表的状态曲线与环境温度曲线相交于自由对流高度(LFC);具有使气块达到LFC的抬升机制。
简称静力不稳定、水汽和抬升3要素[1]。
国内外许多学者应用对流参数资料作了雷电活动与3要素的相关性研究。
张喜轩研究发现,63.7%的雷雨天气,其中层 (700~400 hPa)平均相对湿度在 30%—70%之间[2]。
张腾飞等分析了云南致灾雷电过程的大气物理量结构特征[3]。
Neumann在预报模式中使用了800~600 hPa 平均相对湿度来预报闪电活动的发生[4]。
Solomon 等在研究新墨西哥州雷暴时,发现当对流有效位能的值大于400 J/kg时,可以较好地预报闪电活动的发生[5]。
南京地区雷暴活动强度潜势预报
析对 流参 数与雷 暴 活 动强 度 之 间 的关 系 , 进 而 预 报
可能 发生 的雷暴 的强 度 。加 拿 大气象 中心使 用风暴 强度指 数 S S I 作为 区别 强雷暴 与非 强雷暴 的一个参 数, 认为当 S S I 大 于等 于 1 2 0时 , 将 会发 生强 雷暴 过
程Ⅲ 3 。 而 C A P E、 S RH 和 对 流 抑 制 能 量 C I N 也 是
h t t p : / / w ww. q x k j . n e t . c o . 气 象 科 技
策树 法[ 1 5 - 1 7 ] 和 人 工 神经 网络 法口 等 统 计方 法 可 以
更 加 准确 的预 报 雷暴 天 气 。 目前 , 在 我 国的 雷暴 潜 势 预报 中 , 不 断 的引 入 了 大 量对 流参 数 , 如 C AP E、 EHI 、 风 暴相 对螺 旋 度 S RH 等_ 1 。 , 利 用 指标 叠 加
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 。
关 键 词 雷 暴 强 度 对 流 参 数 B a y e s 分类 L o g i s t i c 回 归
引 言
法[ 2 、 消空法 l _ 2 3 _ 和线 性 回归 法 们等 方 法 建 立 对 流 参数 与雷暴 活动 之 间 的统 计 关 系 , 根 据统 计 关 系 做 出未来 0 ~6 h 、 0 ~1 2 h的雷暴 潜 势预 报 , 进 一 步 提 高 了潜 势 预 报 的 准 确 性 。而 如 何 进 一 步 预 报 雷暴 活动 的强度 , 仍 是一 大难点 。 研究 表 明 , 不 同强 度 的 热力 条 件 和动 力 条件 配 置所 引发 的雷 暴 强 度 不 同 l 2 。发 生 强 雷 暴 的大 气 环境 比普 通雷暴 具 有 更 大 的不 稳 定性 、 更 强 烈 的垂 直风 切变 和更 干 的 中层 空 气 E e 8 - 2 9 ] 。因此 可 通 过 分
对流天气临近预报技术的发展与研究进展
对流天气临近预报技术的发展与研究进展对流天气临近预报技术的发展与研究进展一、引言随着社会的不断发展和人们对天气预报需求的增加,对流天气预报技术的研究也越来越受到重视。
对流天气是指那些在大气中产生瞬时气象要素明显变化的现象,如雷雨、暴雨、龙卷风等。
对流天气的产生往往具有突发性和短时性,对其准确预报对于人们的生活和安全至关重要。
本文将对对流天气临近预报技术的发展与研究进展进行探讨。
二、传统预报方法在对流天气预报的初期阶段,主要采用的是人工经验预报。
预报员通过经验总结,结合气象要素的变化趋势和气象图像的解读,对对流天气进行预测。
然而,人工预报的准确性和稳定性有一定的局限性,对复杂对流天气的预报难度较大。
三、数值天气预报模型随着计算机科学的发展,数值天气预报模型的应用渐渐成为对流天气预报的重要手段。
数值天气预报模型是一种基于物理原理和方程的数学模型,通过对初始条件和边界条件的描述,模拟未来天气的变化。
数值模型可以对整个大气系统进行数值计算,通过离散化和数值逼近等方法,模拟出大气中各个时空点的物理量。
然后再通过模型输出数据进行分析,对未来天气进行预测。
四、卫星和雷达技术的应用为提高对流天气预报的准确性,卫星和雷达技术的应用也起到了重要的作用。
卫星技术可以获取大气云图像和云图变化信息,进而分析云的类型、位置、高度和变化趋势等,提供对流天气的重要依据。
同样,雷达可以通过回波信号观测到降水、暴雨和飑线等对流天气的特征,并对其发展趋势进行评估和预测。
五、现代预报技术的进展1.基于机器学习的预报方法的研究。
机器学习是一种人工智能的重要手段,已经广泛应用于气象领域。
通过对海量的历史气象数据进行学习和分析,机器学习可以挖掘出数据之间的关联关系,并通过对空间和时间的建模来预测未来天气。
在对流天气预报中,机器学习算法可以识别不同因素对对流天气的影响,如温度、湿度、风速等,从而提高对流天气预报的准确性。
2.空间观测技术的进步。
基于对流参数的雷暴预报方法研究
中图 分 类 号 :46 P 5 文 献标 识码 : A di1. 9 9ji n 17 2 8 2 1 .2 05 o:0 36 /. s.64- 14・ 0 0 0 。0 s 表 1 对 流 参 数 表
物理量 的类别 物理量
引言
西 昌位于川西高原南 部 , 地处 亚热带湿 润季风气候 区, 为我 国西南强 雷暴 中心 区域 , 平均雷 暴 1 6 . 年 3为 0 6 天, 最多可达 7 3天 。雷暴对航 天发 射 的影 响非 常大 ,
航天发射对 气象保 障要 求定时 、 定点 、 准确 , 加上场 区地 形复杂 , 所以对雷 电天气 的预报 、 预警难度非常大。 用 已有闪电定位 系统 、 面电场 系统 和空 中 电场 3 地
水件 汽 条 温征 湿量 特
抬 升 条 件
筹 凝函 、 嘘 结数 饱 慧 虚温静温 位、办 湿
第3 O卷 第 2 期 21 00年 6月
高
原
山 地
气
象
研
究
Vo 0 No 2 l3 .
P ae u a d Mo n a n Me e r l g s a c l t a n u t i to oo y Re e r h
Jn 2 0 u . 01
文章编号 :64—28 (0 0 0 0 2 0 17 14 2 1 )2— 0 2— 4
_ r一 ) l+ p一1 r( )
—
,
Q为 残 差 平 方 和 , 总 离 差 平 方 和 , S为
P为 因子数 , 为相关 系数 , S r 设 =1 计算 不 同的 r P , 及 下 的 Q值如下 :
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1 0 0 >FA =m >0( ) 0 .% R 2
1 逐步 消空Βιβλιοθήκη 的数学表述 [ A ) 一 F R >m % >0() ( R (A ) F ] 3 式 () F 3 中( AR) . 为第i 指标 的 虚假 报 警 个 估 的规 定 , l 本文 引入 临界 成功 指 数 C I 探 S、 率 。 中式( ) 勿漏 ” 式 ()( ) 宁空 ” 其 1为“ ; 2 、 为“ 3 ; 测 概率 POD与 虚 假 报 警率 FAR…。 据 表 1 根 式 ( ~3 共 同“ 空 勿 漏 ”, 就 是 “ 步 消 1 ) 宁 也 逐 【’ 4 有 1 空法” 数学表述【 的 。
近 年 来 , 全 球 气 候 变 暖 的 大 背景 下 , 在 灾 害 天 气 事 件 频 发 , 人 们 的 生 活 造 成 了 对 极 大 地 危 害 。 中 , 电作 为 小 概 率 事 件 , 其 雷 影 响 尤 为 严 重 。 国每 年 因 雷 电灾 害 造 成 我 的 损 失 达 一 亿 多 元 。 际上 在 雷 电 灾 害 预 国 警 服 务 方面 的 工 作 , 展十 分 有 限 。目前 只 开 有 芬 兰 维萨 拉 公 司作 为北 美 闪 电监 测 网 的 运 营 商 , 够 提 供 比 较 基 本 的 雷 电 信 息 服 能 务 。 国 的NAS 美 A虽 已在其 网 站 上公 布 了全 球 雷 电 分 布 的 卫 星 资 料 , 只 能 说 是 一 种 也 宏 观 的 资 料 服 务 。 国 很 多 省 市 也 建 立 了 我 雷 电 预 警 系统 , 预 报 精 度 和 预 报 时 效 在 但 很 大 程 度 上 还 不 能 满 足 社会 需 求 。 在 小 概 率 天 气 事 件 的研 究 上 , 内 外 国 专 家都 提 出 了许 多 方 法 : t s 】 为 , An he [认 中 尺 度天 气 现 象 , 飓风 、 雷 暴 以 及 雹暴 等 如 强 都 不 是 随 机 发 生 的 现 象 , 是 强 烈 地 取 决 而 于大 尺 度 环 流 系 统 以 及 有 关 的 热 力场 与 水 汽 场 ; 玉 玲 _分 析 了 多 种 对 流 参 数 在 强 对 刘 3 1 流 天 气 潜 势预 测 中的 作 用 。 治班 【等提 出 彭 1 了提 高 小 概 率 事件 预 报 成 功 率 的 方 法 , 即 “ 小 概 率 事 件 为 条 件 概 率 下 的大 概 率 事 变
报 质量 、 报 指 标 或 预 报 方 法 优 劣 很 有 用 预 的 参 数 。 高 预 报 准确 率 , 是 使 c I 提 就 s 的数 值 加 大 ; 找预 报 指 标 , 是 寻 找 使表 l 寻 就 中y 和z 减小 、 S 变大 的条 件 。 C I 而所 谓 的 逐 步消 空 法 就 是 一 种 寻 找 预 报 指 标 集 的 数 学 方 法, 就是 使y=0 使 z 步变 小 的方 法 , 探 、 逐 用 测 概 率P0D与虚 假 报 警 率FAR来表 示 就 是
根 据 目前 我 国天 气 预 报 质 量 检 验 和评
CS 1: — — — 一
X+Y+z
预报 ( 电) 雷
有
无
统 计厦 门市2 0年 至2 1 年地面 站观测 01 00 资 料 , 0 中 共 出 现 了 4 个 雷 暴 日。 中 l年 1 5 其 X- I -z 6 8 所 占的 百 分 比共 为6 .%,月 为 l . ~ 月 77 6 3 定 义CSIPOD、 、 FAR用 表 ( 如表 1 ) 7 %, 月为 2 3 %, 月 为 2 6 %。 2 7 4. 4 8 9. 4 由此 可 厦门 地 区6~8 月为 雷 暴 活动 高 发 时 段 , 表1 中引入 的 C I P S 、 OD、 A F R是 衡 量预 见 , . 衣 I 将近 7 在 夏季 发生 。 成 因此 , 文以 6 月份 本 ~8 的雷 暴 日为 例进 行 分析 。 这里 的 雷暴 日定义 观测 电) 雷 总计 为 : 门地 区 3 地 面 观测 站 一 内 有一 站 厦 个 一天 有 无 或 多于 一 站 观 测 到 闪 电或 者 闻雷 。 X Z X_ 卜 Z
i圆 j 2 j
—
。 . 。 。 。 。 。
能 与境 源环
基 于 对 流 参 数 逐 步 消 空法 的雷 电潜 势 预 报 研 究
蔡 昱 殉 ( 厦门气 象局 福建 厦门 3 1 1 ) 6 02
摘 要 : 文 在 统 计 厦 门地 区2 0 年 至 2 1 年 的 探 空 资 料 和 地 面观 测 资 料 的 基 础 上 , 试 利 用逐 步 消 空 法 选 取 对 雷 暴 天 气 影 响 较 大 的对 本 01 0o 尝 流 参 数 作 为 预 报 因 子 , 立 雷 暴 识 别 指 标 集 合 , 给 出预 报 流 程 , 而提 高 雷 电 潜 势 预 报 准 确 率 。 建 并 进 关 键 词 : 步 消 空 法 K指 数 s 指数 C P 逐 i AE 一 中 图分 类 号 :4 P1 文 献 标 识 码 : A 文 章 编 号 : 7 -3 9 ( 0 10 () O 3 -0 1 2 7 1 2 1 )3 a- 1 0 2 6
件 ”。 将 天 气 形 势 作 为 条 件 概 率 , 合 对 但 结 流 参 数 , 用逐 步 消 空 法 , 使 将雷 电这 个 小 概 率 事 件 变 为 大 概 率 事 件 , 未 应 用 干 雷 电 还 潜 势 预 报 中 。 时 逐 步 消 空 法 在 其 他 强 对 同 流 天 气 — — 雹 云 和 暴 雨 的 识 别 效 果 明 显 。 本 文 旨在 通 过 逐 步 消 空 法 选 取 对 流 参 数 , 进 而 提 高 雷 暴 潜 势 预 报 能 力 , 其 为雷 电 以 短 时 预 报 提 供 参考 并提 高 预 报 时 效 。