基于西寧探空資料的大到暴雨客觀(guān)預(yù)報(bào)方法研究

管琴 李青平 徐亮 李金海 彭英超

（1.青海省氣象臺(tái)，青海 西寧 811000；2.青海省黃南州氣象局，青海 同仁 811300）

12小時(shí)內(nèi)的大到暴雨是青海東部農(nóng)業(yè)區(qū)的主要?dú)庀鬄?zāi)害之一，易引發(fā)山洪、泥石流和山體滑坡等，給相關(guān)地區(qū)工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、交通運(yùn)輸、國(guó)防以及人民生命財(cái)產(chǎn)安全帶來(lái)嚴(yán)重?fù)p失［1］。因其具有空間尺度小、發(fā)展速度快、持續(xù)時(shí)間短、突發(fā)性強(qiáng)、破壞力大等特點(diǎn)，一直被認(rèn)為是天氣預(yù)報(bào)的難點(diǎn)問(wèn)題。陶詩(shī)言［2］指出，中緯度地區(qū)發(fā)生短時(shí)強(qiáng)降水，需要位勢(shì)不穩(wěn)定、充沛的水汽和較強(qiáng)的垂直風(fēng)切變，充沛的水氣供應(yīng)和適宜的不穩(wěn)定層結(jié)是發(fā)生短時(shí)強(qiáng)降水的內(nèi)因，而足夠的抬升條件則是短時(shí)強(qiáng)降水發(fā)生的外因，熱力作用決定了對(duì)流發(fā)展的強(qiáng)度，動(dòng)力作用則決定了對(duì)流發(fā)展的類(lèi)型。在對(duì)流發(fā)展的環(huán)境條件中，層結(jié)不穩(wěn)定是首要條件。

早期，1953年 Showalter［3］提出了沙氏指數(shù)（SI），1956年Galway［4］提出了抬升指數(shù)（LI），但這兩個(gè)參數(shù)只能表示大氣單層的穩(wěn)定性。因此，1976年Moncrieff等［5］提出了能夠表征大氣整體結(jié)構(gòu)的對(duì)流有效位能（CAPE）。強(qiáng)對(duì)流除了上升運(yùn)動(dòng)，還有與之配合的下沉運(yùn)動(dòng)，為了描述對(duì)流發(fā)展的下沉運(yùn)動(dòng)特征，1994年Einanuel［6］提出了下沉對(duì)流有效位能（DCAPE）。在國(guó)內(nèi)，層結(jié)穩(wěn)定性的研究也在早期就受到重視，謝義炳［7］在分析中國(guó)夏半年降水天氣系統(tǒng)時(shí)推廣了假相當(dāng)位溫在暴雨和強(qiáng)降水天氣分析中的應(yīng)用。雷雨順［8-］、壽紹文［10］等國(guó)內(nèi)著名學(xué)者都曾將能量方法用于中國(guó)暴雨和強(qiáng)對(duì)流天氣分析及預(yù)報(bào)中有較好的效果。近年來(lái)，表征強(qiáng)對(duì)流環(huán)境參數(shù)的一些動(dòng)力參數(shù)陸續(xù)被提出。1986年，Lilly［11-12］引入能表征上升運(yùn)動(dòng)螺旋結(jié)構(gòu)特性的螺旋度參數(shù)。為了綜合考慮熱力和動(dòng)力條件對(duì)強(qiáng)對(duì)流天氣的影響，一些復(fù)合因子也不斷被提出。常用的有，Miller等［13］提出的強(qiáng)天氣威脅指數(shù)，Weisman［14］等提出的理查遜數(shù)，Hart等［15］提出的能量螺旋度指數(shù)等。龐古乾等［16］對(duì)比分析珠三角地區(qū)前后汛期物理量部分參數(shù)的分布特征，獲得部分參數(shù)的閾值，為做好珠三角地區(qū)未來(lái)12小時(shí)強(qiáng)對(duì)流天氣預(yù)報(bào)提供了依據(jù)。樊李苗等［17］利用觀(guān)測(cè)站雨量資料和部分探空站探空資料，研究了中國(guó)短時(shí)強(qiáng)降水、強(qiáng)冰雹、雷暴大風(fēng)以及混合型強(qiáng)對(duì)流天氣的環(huán)境參數(shù)特征，發(fā)現(xiàn)短時(shí)強(qiáng)降水相比強(qiáng)冰雹、雷暴大風(fēng)等天氣的環(huán)境參數(shù)，有較小的850-500hPa溫差，較高的平衡層高度，較弱的垂直風(fēng)切變，較大的地面露點(diǎn)溫度。

然而，由于青海省探空站點(diǎn)稀疏、資料有限，短時(shí)強(qiáng)降水物理環(huán)境條件方面系統(tǒng)的研究還比較缺乏。文章將基于西寧探空資料構(gòu)建12小時(shí)內(nèi)青海東北部農(nóng)業(yè)區(qū)的大到暴雨客觀(guān)預(yù)報(bào)模型，為提高大到暴雨的災(zāi)害性天氣預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率提供技術(shù)支撐。

1 資料來(lái)源

文章利用2001-2015年西寧探空觀(guān)測(cè)資料及青海東北部國(guó)家基本站的降水觀(guān)測(cè)資料，包括海北東部、西寧、海東、海南北部、黃南北部共計(jì)16個(gè)測(cè)站（測(cè)站為 52765、52853、52855、52856、52862、52863、52866、52868、52869、52874、52875、52876、52877、52963、52972、52974），采用的方法均方根閾值法、分明矩陣因子構(gòu)建法、多元回歸等，大到暴雨的降水評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)包括準(zhǔn)確率、空漏報(bào)率、命中率。

2 分布結(jié)果分析

2.1 12小時(shí)大到暴雨的分布特征

文章中將12小時(shí)內(nèi)降水量大于15mm的降水定義為大到暴雨及以上量級(jí)。從表1至表3的統(tǒng)計(jì)結(jié)果上看，12h大到暴雨主要出現(xiàn)在大通、互助、門(mén)源一帶，以7-8月的夜間降水為主，且多單點(diǎn)的大到暴雨。

表1 大雨的空間分布

表2 大雨時(shí)間分布

表3 同一天出現(xiàn)站次分布

2.2 物理量分布

利用2001年4月1日至2015年11月31日的MICAPS接收到的52866的探空數(shù)據(jù)計(jì)算如下物理量：杰弗遜指數(shù)（JI）、沙氏指數(shù)（SI）、Barber對(duì)流不穩(wěn)定指數(shù)（ICC）、對(duì)流穩(wěn)定度指數(shù)（BI）、潛在下沖氣流指數(shù)（MDPI）、整層比濕積分（IQ）、干暖蓋指數(shù)（Ls）、對(duì)流凝結(jié)高度（CCL）、對(duì)流凝結(jié)高度處溫度（CCL_T）、風(fēng)暴強(qiáng)度指數(shù)（SSI）、粗理查森數(shù)切變(Shr)、風(fēng)暴相對(duì)螺旋度（SRH）等。其中參與擬合的降水量統(tǒng)計(jì)08-20時(shí)的降水量，20-08時(shí)的降水量，分別對(duì)應(yīng)著08時(shí)和20時(shí)的探空資料，因降水信息取自審核過(guò)的A文件，降水資料均存在，而物理量數(shù)據(jù)來(lái)源于MICAPS系統(tǒng)，數(shù)據(jù)存在缺失，故測(cè)站探空站和降水量同時(shí)存在的時(shí)次共計(jì)6809個(gè)時(shí)次，其中08時(shí)有3493個(gè)時(shí)次，20時(shí)有3316個(gè)時(shí)次。取區(qū)域內(nèi)12h最大的降水量參與同時(shí)次的探空資料計(jì)算的物理量進(jìn)行擬合。

由此可見(jiàn)：越大越有利于降水的因子有JI、IQ、CCL、CCL_T；越小越有利于降水的因子有SI、BI、MDPI、Ls；偏大有利于降水的因子有ICC；偏小有利于降水的因子有SSI、Shr、SRH。

3 基于大到暴雨量級(jí)的均方根閾值方法

根據(jù)不同物理量與降水量散點(diǎn)分布特征，統(tǒng)計(jì)均方根及其偏度等特征，給出不同時(shí)次的不同物理量的閾值，列表如表4。

表4 不同物理量的閾值

在此閾值的控制下，08時(shí)（118個(gè)個(gè)例）及20時(shí)（211個(gè)個(gè)例）的大雨各預(yù)報(bào)因子的命中率大約在的概率為：81.36-89.57%，因此設(shè)定的閾值有一定的參考意義。

4 客觀(guān)模型建立

2001年至2008年數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，用于挖掘規(guī)則，其中08時(shí)1850個(gè)數(shù)據(jù)，20時(shí)1826個(gè)數(shù)據(jù)；2009-2015年作為測(cè)試樣本，用于識(shí)別，其中08時(shí)1643個(gè)數(shù)據(jù)，20時(shí)1490個(gè)數(shù)據(jù)。

4.1 構(gòu)建決策表

將2001年至2008年訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)表示成決策表，每一日數(shù)據(jù)表示研究的樣本，物理量特征屬性作為決策表的條件屬性，降水量作為決策表的決策屬性，決策屬性值劃分為三類(lèi)：N表示12小時(shí)降水無(wú)或微量，S表示小雨即12小時(shí)降水0.1-4.9mm、M表示中雨即12小時(shí)降水5-14.9mm、L表示強(qiáng)降水即12小時(shí)降水≧15mm的。

4.2 數(shù)據(jù)離散化

連續(xù)屬性是不能被粗糙集直接處理的，因此在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段應(yīng)該先對(duì)連續(xù)屬性離散化。文章采用的是等頻離散化方法，即將每個(gè)特征屬性值根據(jù)設(shè)定的頻數(shù)k，將測(cè)試樣本分為k個(gè)子區(qū)間，每個(gè)子區(qū)間包含相同的樣本數(shù)。文章中將各個(gè)特征屬性值等頻分為6段，即將每個(gè)特征屬性值用5個(gè)離散點(diǎn)劃分為6個(gè)區(qū)間，各個(gè)特征的6個(gè)子區(qū)間為：（-∞，離散點(diǎn)1），（離散點(diǎn)1，離散點(diǎn)2），（離散點(diǎn)2，離散點(diǎn)3），（離散點(diǎn)3，離散點(diǎn)4），（離散點(diǎn)4，離散點(diǎn)5），（離散點(diǎn)5，+∞）。它們對(duì)應(yīng)的離散值分別為：0、1、2、3、4、5。例如處理后08時(shí)各條件屬性的離散點(diǎn)如表5所示。

4.3 決策表簡(jiǎn)約

化簡(jiǎn)決策表中的條件屬性是決策表約簡(jiǎn)的重要內(nèi)容之一，經(jīng)過(guò)化簡(jiǎn)的決策表和未化簡(jiǎn)的決策表的功能相當(dāng)，但卻具有比未化簡(jiǎn)的決策表更少的條件屬性，即個(gè)例的屬性值一樣的話(huà)應(yīng)視為同一個(gè)對(duì)象，但它們的決策屬性卻不一樣，顯然為不一致表項(xiàng)，要把其中一個(gè)個(gè)例刪除，以保持決策表的一致，文章中把低降水量級(jí)或無(wú)降水量級(jí)刪除。對(duì)所有屬性構(gòu)成的集合采用分明矩陣（12個(gè)因構(gòu)成的所有的子集，包括空集在內(nèi)共計(jì)4096個(gè)子集）進(jìn)行約簡(jiǎn)時(shí)，得到如下表格，其中因子下方的1表示該因子參與統(tǒng)計(jì)，0表示未參與統(tǒng)計(jì)，在進(jìn)行約簡(jiǎn)時(shí)保留的是大降水。如08時(shí)采用分明矩陣約束后降水分級(jí)統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表6。

表5 08時(shí)的離散點(diǎn)

表6 08時(shí)分明矩陣約束后降水分級(jí)統(tǒng)計(jì)表

4.4 因子選擇

項(xiàng)目對(duì)所有的組合進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，因因子數(shù)較多（12個(gè)），其中組合方案有4076種，其中有的方案預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率不是很高，因此對(duì)不同因子數(shù)的方案進(jìn)行挑選，原則是：所有個(gè)例中大雨占比較高，即大雨/（大雨+中雨+小雨+無(wú)降水）；大雨命中率較高，即一致性檢查后的大雨個(gè)例與所有的大雨個(gè)例。

由此得到不同因子下的最優(yōu)組合，其中08時(shí)有619種，20時(shí)449種；同時(shí)對(duì)比發(fā)現(xiàn)無(wú)論是08時(shí)數(shù)據(jù)還是20時(shí)數(shù)據(jù)，當(dāng)采用6個(gè)預(yù)報(bào)因子的時(shí)候，就可以包含了所有的大雨個(gè)例，同時(shí)大雨的命中率高于7-12個(gè)因子，這樣一來(lái)，最優(yōu)組合08時(shí)130種，20時(shí)140種。在一致性檢查中，因?yàn)楸Ａ舻氖谴蠼邓膫€(gè)例，因此1-3個(gè)預(yù)報(bào)因子中，大降水的個(gè)例占比比較高，但是相對(duì)個(gè)例數(shù)比較少，其中對(duì)于08時(shí)數(shù)據(jù)而言：1-2個(gè)因子有6個(gè)大雨個(gè)例、3個(gè)因子有32個(gè)大雨個(gè)例，而4個(gè)因子則個(gè)例數(shù)達(dá)到58個(gè)（總共大雨個(gè)例65個(gè)）；對(duì)于20時(shí)數(shù)據(jù)而言：1-2個(gè)因子有6個(gè)大雨個(gè)例、3個(gè)因子有34個(gè)大雨個(gè)例，而4個(gè)因子則個(gè)例數(shù)達(dá)到86個(gè)（總共大雨個(gè)例113個(gè)）。因此，08時(shí)最優(yōu)因子方案有70種，20時(shí)有64種。

在不同的物理量中，屬于層結(jié)穩(wěn)定度類(lèi)有SI、ICC、JI、Shr、Ls、BI等；屬于大氣溫濕類(lèi)的有IntegralQ；動(dòng)力類(lèi)的有MDPI；熱力動(dòng)力綜合類(lèi)的有SSI、SRH；特殊高度有CCL、CCL_T。結(jié)合前面單個(gè)因子的統(tǒng)計(jì)，即08時(shí)預(yù)報(bào)效果好的依次為JI、IntegralQ、Ls、CCL，20時(shí)預(yù)報(bào)效果好的依次為IntegralQ、Ls、CCL_T、JI，在最優(yōu)組合中08時(shí)選取帶JI、IntegralQ、CCL，20時(shí)選擇IntegralQ、Ls、CCL_T的因子組合。由此得到08時(shí)組合方案3種，20時(shí)組合方案有6種，如表7。

表7 方案因子選擇

4.5 預(yù)報(bào)模型的構(gòu)建

每一種方案進(jìn)行一致性檢驗(yàn)后，對(duì)其進(jìn)行擬合構(gòu)建預(yù)報(bào)模型，并得到相關(guān)閾值，擬合及統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表8。

表8 預(yù)報(bào)模型統(tǒng)計(jì)量

4.6 驗(yàn)證

利用2009-2015年的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，采用多元回歸預(yù)報(bào)模型驗(yàn)證結(jié)果如表9、表10。

表9 08時(shí)統(tǒng)計(jì)結(jié)果

表10 20時(shí)統(tǒng)計(jì)結(jié)果

由此可見(jiàn)，大部分方案對(duì)大雨的命中率在80%以上，在未消空的情況下對(duì)大到暴雨的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率在10%左右，構(gòu)建的模型對(duì)大到暴雨的預(yù)報(bào)有一定的參考意義。

5 預(yù)報(bào)中的應(yīng)用

以2015年7-8月的探空數(shù)據(jù)和EC模式數(shù)據(jù)為例，統(tǒng)計(jì)模式預(yù)報(bào)的逐3小時(shí)的系統(tǒng)性降水和3小時(shí)實(shí)況累計(jì)降水量降水量之間的關(guān)系，可以得到如圖2、圖3。

圖2 空?qǐng)?bào)降水量的分布

圖3 空?qǐng)?bào)降水次數(shù)分布

由此可以得到，模式預(yù)報(bào)的3小時(shí)系統(tǒng)性降水誤差0.1mm?？紤]12小時(shí)的大到暴雨的降水量級(jí)和青海短時(shí)強(qiáng)降水的標(biāo)準(zhǔn)8mm/h，選擇EC模式數(shù)據(jù)面上最大降水量來(lái)做相關(guān)抑制，則通過(guò)構(gòu)建的客觀(guān)預(yù)報(bào)模型預(yù)報(bào)出如表11、表12的結(jié)果。

表11 客觀(guān)預(yù)報(bào)系統(tǒng)08時(shí)預(yù)報(bào)結(jié)果

表12 客觀(guān)預(yù)報(bào)系統(tǒng)20時(shí)預(yù)報(bào)結(jié)果

大雨預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率08時(shí)最好的是方案1，即40%的準(zhǔn)確率；20時(shí)各方案大雨準(zhǔn)確率一樣，均為28.57%，其中考慮無(wú)模式降水抑制的情況下方案4-5要優(yōu)于其他方案。由此可見(jiàn)，構(gòu)建的預(yù)報(bào)模型對(duì)12h大到暴雨的預(yù)報(bào)有一定的指示意義。

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