基于ECMWF的廣安強(qiáng)對流天氣概率預(yù)報(bào)試驗(yàn)

李曦

基于ECMWF的廣安強(qiáng)對流天氣概率預(yù)報(bào)試驗(yàn)

李曦

（四川省廣安市氣象局，四川 廣安 638500）

分析了2008—2013年廣安市轄區(qū)內(nèi)共166例強(qiáng)對流天氣個(gè)例，結(jié)合同時(shí)段NCEP FNL分析資料，統(tǒng)計(jì)了強(qiáng)對流天氣發(fā)生時(shí)的強(qiáng)對流參數(shù)值，確立了各對流參數(shù)的權(quán)重分布，形成了廣安本地的強(qiáng)對流天氣參數(shù)指標(biāo)體系和強(qiáng)對流天氣概率預(yù)報(bào)公式。利用ECWMF高分辨率數(shù)值預(yù)報(bào)，得到廣安強(qiáng)對流天氣概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品，最后開展了強(qiáng)對流天氣預(yù)報(bào)試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明，強(qiáng)對流概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品與實(shí)況比較接近，基于ECMWF的強(qiáng)對流概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品具有較高的成功率，可作為強(qiáng)對流天氣預(yù)報(bào)的重要參考。

強(qiáng)對流天氣；指標(biāo)體系；概率預(yù)報(bào)；雷電

1 引言

強(qiáng)對流天氣是影響中國的重要災(zāi)害性天氣，主要包括雷電大風(fēng)、冰雹、短時(shí)強(qiáng)降水等災(zāi)害，它具有空間尺度小、生命史短、突發(fā)性強(qiáng)、破壞大等特點(diǎn)。由于強(qiáng)對流天氣具有中小尺度特點(diǎn)，發(fā)生時(shí)具有復(fù)雜性、突然性、局地性，導(dǎo)致強(qiáng)對流天氣一直是天氣預(yù)報(bào)的重點(diǎn)和難點(diǎn)，因此，提高強(qiáng)對流天氣預(yù)報(bào)水平、預(yù)警能力成為當(dāng)前天氣預(yù)報(bào)工作重要熱點(diǎn)和難點(diǎn)。曾明劍等[1]利用江蘇省的強(qiáng)對流天氣個(gè)例及NCEP資料，構(gòu)建了基于接近度指數(shù)的強(qiáng)對流天氣預(yù)報(bào)，在業(yè)務(wù)工作中取得了較好的效果。周后福等[2]分析了一系列強(qiáng)對流參數(shù)指標(biāo)，分析了各指標(biāo)的預(yù)報(bào)效果。雷蕾等[3]利用中尺度數(shù)值模式快速循環(huán)系統(tǒng)對北京市的強(qiáng)對流天氣進(jìn)行了預(yù)報(bào)試驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)強(qiáng)對流天氣概率預(yù)報(bào)可以實(shí)現(xiàn)，并具有一定的成功率。

本文結(jié)合使用地面自動(dòng)站觀測數(shù)據(jù)，分析了2008—2013年廣安市轄區(qū)范圍內(nèi)的強(qiáng)對流天氣個(gè)例，再結(jié)合同時(shí)間段NCEP 1°×1°再分析資料，統(tǒng)計(jì)了強(qiáng)對流個(gè)例發(fā)生時(shí)的強(qiáng)對流參數(shù)值，形成了廣安地區(qū)強(qiáng)對流天氣對流參數(shù)指標(biāo)和概率預(yù)報(bào)公式。同時(shí)利用ECMWF細(xì)網(wǎng)格預(yù)報(bào)資料，得到了基于廣安本地的強(qiáng)對流天氣概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品，最后利用該產(chǎn)品開展了廣安本地的強(qiáng)對流天氣預(yù)報(bào)試驗(yàn)。

2 技術(shù)路線

根據(jù)強(qiáng)對流天氣概率預(yù)報(bào)的流程將概率預(yù)報(bào)分為2步：①統(tǒng)計(jì)2008—2013年所有的強(qiáng)對流天氣過程，利用強(qiáng)對流天氣發(fā)生時(shí)刻前后的NCEP再分析資料計(jì)算強(qiáng)對流天氣的熱力、動(dòng)力參數(shù)值，統(tǒng)計(jì)各種參數(shù)的區(qū)間范圍、中值，然后確立各種參數(shù)的物理量權(quán)重，并依各參數(shù)的權(quán)重大小進(jìn)行排序；②根據(jù)對流參數(shù)的物理量權(quán)重和強(qiáng)對流參數(shù)概率計(jì)算出廣安市轄區(qū)內(nèi)各格點(diǎn)的強(qiáng)對流天氣發(fā)生的概率，判定格點(diǎn)是否發(fā)生強(qiáng)對流天氣。

2.1 強(qiáng)對流參數(shù)確定

通過歷史天氣個(gè)例的統(tǒng)計(jì)，總共篩選出2008—2013年廣安市范圍內(nèi)區(qū)域性強(qiáng)對流天氣166例。由于強(qiáng)對流天氣與大氣層結(jié)穩(wěn)定度、動(dòng)力條件及抬升機(jī)制有關(guān)，在選擇強(qiáng)對流參數(shù)時(shí)必須綜合考慮描述動(dòng)力、熱力條件的指標(biāo)。

通過計(jì)算各對流參數(shù)的物理量權(quán)重，最終選定了以下物理量參數(shù)作為強(qiáng)對流預(yù)報(bào)指標(biāo)。其中，作為層結(jié)穩(wěn)定度的參量有對流有效位能（cape）、850 hPa與500 hPa相對濕度差、700 hPa與850 hPa假相當(dāng)位溫差、500 hPa與850 hPa假相當(dāng)位溫差、K指數(shù)、500 hPa與850 hPa溫度差、總指數(shù)。

表征水汽條件的物理量有500 hPa相對濕度、整層大氣可降水量、850 hPa相對濕度、700 hPa相對濕度。表征動(dòng)力觸發(fā)機(jī)制的物理量有1 000 hPa渦度、垂直風(fēng)切變、1 000 hPa垂直速度、700 hPa垂直速度、700 hPa渦度。

2.2 對流參數(shù)物理量權(quán)重

在統(tǒng)計(jì)工作和實(shí)際運(yùn)用中，權(quán)重是表明各個(gè)評價(jià)指標(biāo)重要性的權(quán)數(shù)，它表示各個(gè)評價(jià)指標(biāo)在總體中所起的不同作用，權(quán)數(shù)大的評價(jià)指標(biāo)的重要程度大，權(quán)數(shù)小的評價(jià)指標(biāo)重要程度小。權(quán)重的確定方法可歸為主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法、組合集成賦權(quán)法。本文采用客觀賦權(quán)法對強(qiáng)對流物理參數(shù)進(jìn)行客觀賦權(quán)?？陀^賦權(quán)法主要有均方差法、熵值法、離差最大化法等方法。其中均方差法是將評價(jià)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)進(jìn)行歸一化處理，指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差越大，表明在同一指標(biāo)內(nèi)各方案取值差距越大，在綜合評價(jià)中所起的作用越大，權(quán)重也越大，相反權(quán)重越小。本文使用均方差法求取強(qiáng)對流參數(shù)的物理量權(quán)重，利用均方差法求取物理量權(quán)重的步驟如下。

對強(qiáng)對流參數(shù)數(shù)據(jù)矩陣ij（，=1，2，3，…，）采用極值法無量綱化處理。

正指標(biāo)：ij=[ij－minj（ij）]/[maxj（ij）－minj（ij）]。

負(fù)指標(biāo)：ij=[maxj（ij）－ij]/[maxj（ij）－minj（ij）]。

利用均方差法對強(qiáng)對流參數(shù)進(jìn)行權(quán)重分配，最終得到了廣安本地強(qiáng)對流參數(shù)的特征值區(qū)間、中值及權(quán)重分布，如表1所示。

表1 廣安市強(qiáng)對流天氣各對流參數(shù)的特征值及權(quán)重分布

強(qiáng)對流參數(shù)區(qū)間中值權(quán)重/（%） 整層大氣可降水量22.8～70.151.18.42 500 hPa相對濕度11.8～9968.48.31 對流有效位能0～2 557.3590.47.63 850 hPa與500 hPa相對濕度差﹣30.3～699.77.37 700 hPa與850 hPa假相當(dāng)位溫差﹣30.1～20.1﹣2.86.68 850 hPa相對濕度39.8～9678.26.66 1 000 hPa渦度4.7～12.58.76.52 500 hPa與850 hPa假相當(dāng)位溫差﹣41.1～23.7﹣7.26.10 垂直風(fēng)切變﹣0.02～0.0106.07 1 000 hPa垂直速度﹣0.07～0.170.016.02 700 hPa垂直速度﹣1.1～﹣0.002﹣0.265.62 K指數(shù)13～44.936.75.43 700 hPa相對濕度37.8～99.384.45.24 500 hPa與850 hPa溫度差﹣32.3～﹣14.2﹣245.04 總指數(shù)27.6～55.443.94.90 700 hPa渦度1.7～20.89.284.00

2.3 強(qiáng)對流天氣概率計(jì)算

對于轄區(qū)內(nèi)的所有格點(diǎn)，出現(xiàn)強(qiáng)對流天氣的概率為該格點(diǎn)滿足所有對流參數(shù)發(fā)生概率與其權(quán)重的乘積。對某一對流參數(shù)而言，如果該參數(shù)為正指標(biāo)（即指標(biāo)值越大，發(fā)生強(qiáng)對流天氣概率越高），通過統(tǒng)計(jì)確定歷史個(gè)例中的對流參數(shù)值區(qū)間，然后判斷實(shí)際格點(diǎn)參數(shù)值在區(qū)間中的位置，如果參數(shù)值越接近區(qū)間極大值，其概率越大，而越接近區(qū)間極小值，概率越?。淮笥诘扔趨^(qū)間極大值的概率為1，小于區(qū)間極小值的概率為0，則參數(shù)值的概率均在（0，1）之間變化。對所有對流參數(shù)均可這樣設(shè)置概率[3]，其概率公式為：

式（1）中：i為第個(gè)對流參數(shù)的權(quán)重；i為第個(gè)對流參數(shù)的概率。

利用強(qiáng)對流天氣對流參數(shù)的閾值范圍，通過ECMWF提供的對流參數(shù)預(yù)報(bào)產(chǎn)品計(jì)算出格點(diǎn)上強(qiáng)對流天氣發(fā)生概率，初步形成廣安本地強(qiáng)對流天氣概率預(yù)報(bào)結(jié)論。

由于歷史個(gè)例的強(qiáng)對流天氣概率計(jì)算顯示：當(dāng)強(qiáng)對流天氣的概率值大于50%時(shí)，可基本確定發(fā)生強(qiáng)對流天氣。因此在實(shí)際預(yù)報(bào)中，以概率值50%作為強(qiáng)對流天氣發(fā)生的閾值。

3 強(qiáng)對流天氣預(yù)報(bào)試驗(yàn)

通過強(qiáng)對流天氣個(gè)例試驗(yàn)來討論強(qiáng)對流概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品的預(yù)報(bào)效果。2018-09-19—09-20，受北方冷空氣和西南低渦的共同影響，廣安市出現(xiàn)了一次區(qū)域性暴雨，局部出現(xiàn)大暴雨天氣過程，過程中伴有雷電、陣性大風(fēng)、短時(shí)強(qiáng)降水等強(qiáng)對流天氣。強(qiáng)降水主要集中在2018-09-19T23：00—2019-09-20T06：00，共54個(gè)站點(diǎn)過程雨量超過50 mm，其中3個(gè)站點(diǎn)超過100 mm，過程最大降水量出現(xiàn)在廣安區(qū)白市，為127.7 mm，最大雨強(qiáng)達(dá)64.6 mm/h，出現(xiàn)在華鎣市慶華斜潭村。局部出現(xiàn)6～7級瞬時(shí)大風(fēng)，最大的風(fēng)出現(xiàn)在廣安站，風(fēng)速為16.7 m/s。2018-09-19T23：00—2018-09-20T04：00，雷達(dá)回波顯示有一強(qiáng)對流帶狀回波自西向東影響四川盆地東北部，最強(qiáng)回波中心強(qiáng)度超過60 dbz。同時(shí)，從2018-09-19T01：45的1.5度速度圖上可以觀察到中氣旋的產(chǎn)生，分析后發(fā)現(xiàn)該降水系統(tǒng)為強(qiáng)降水超級單體風(fēng)暴。

利用2018-09-19T08：00的ECMWF廣安范圍內(nèi)強(qiáng)對流參數(shù)格點(diǎn)預(yù)報(bào)資料，形成本地化強(qiáng)對流概率預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，得到強(qiáng)對流概率預(yù)報(bào)結(jié)論。從預(yù)報(bào)結(jié)果可以看到，2018-09-19T14：00、2018-09-19T17：00的強(qiáng)對流天氣概率分布顯示，2018-09-19白天的強(qiáng)對流天氣概率主要分布在38%～48%之間，個(gè)別點(diǎn)概率達(dá)到52%，表明2018-09-19白天發(fā)生區(qū)域性強(qiáng)對流天氣的可能性較小，僅個(gè)別地方有發(fā)生強(qiáng)對流天氣的可能。2018-09-19T20：00，強(qiáng)對流天氣概率為39%～53%，2018-09-19T23：00達(dá)到53%～61%，2018-09-20T02：00達(dá)到50%～62%，2018-09-19T20：00大概率區(qū)主要分布在廣安市西部地區(qū)，而2018-09-19T23：00、2018-09-20T02：00不僅分布在廣安市全部轄區(qū)內(nèi)，且概率值均為大于50%的大概率區(qū)。這表明從2018-09-19白天到晚上，強(qiáng)對流天氣發(fā)生的可能性顯著提升了，并且從概率提升的區(qū)域來看，是從西到東顯著提升，這與實(shí)況比較吻合。

4 結(jié)論與不足

本文通過對廣安市轄區(qū)內(nèi)的強(qiáng)對流天氣個(gè)例分析，結(jié)合同時(shí)段NCEP FNL分析資料，得到了廣安本地的強(qiáng)對流天氣參數(shù)指標(biāo)體系和強(qiáng)對流天氣概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品。預(yù)報(bào)試驗(yàn)表明強(qiáng)對流概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品與實(shí)況比較接近，概率預(yù)報(bào)具有一定的成功率，可作為強(qiáng)天氣預(yù)警、預(yù)報(bào)的指導(dǎo)產(chǎn)品。不足之處為：由于資料的缺乏，可供選擇的個(gè)例較少，無法分類計(jì)算各類強(qiáng)對流天氣的發(fā)生概率；預(yù)報(bào)結(jié)論受數(shù)值預(yù)報(bào)影響明顯。

［1］曾明劍，張備，吳海英，等.基于接近度概念的強(qiáng)對流天氣預(yù)報(bào)方法研究［J］.高原氣象，2015，34（5）：1357-1368.

［2］周后福，邱明燕，張愛民，等.基于穩(wěn)定度和能量指標(biāo)作強(qiáng)對流天氣的短時(shí)預(yù)報(bào)指標(biāo)分析［J］.高原氣象，2006，25（4）：716-722.

［3］雷蕾，孫繼松，王國榮，等.基于中尺度數(shù)值模式快速循環(huán)系統(tǒng)的強(qiáng)對流天氣分類概率預(yù)報(bào)試驗(yàn)［J］.氣象學(xué)報(bào)，2012，70（4）：752-765.

P456.1

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2019.16.061

2095－6835（2019）16－0139－02

李曦（1985—），男，四川廣安人，研究生，氣象工程師，研究方向?yàn)橹卸唐谔鞖忸A(yù)報(bào)、雷達(dá)氣象。

〔編輯：張思楠〕