【摘要】：新疆維吾爾族自治區(qū)位于歐亞大陸腹地,其南疆地區(qū)是我國(guó)重要農(nóng)業(yè)區(qū)之一,受氣象災(zāi)害影響較大,其中雷暴(冰雹)每年給該區(qū)造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。本文收集了南疆地區(qū)1980-2013年24個(gè)氣象觀測(cè)站的雷暴(冰雹)資料,運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析方法研究雷暴(冰雹)的時(shí)空分布特征,并結(jié)合南疆地形、地貌特點(diǎn)對(duì)其進(jìn)行雷暴氣候區(qū)劃。通過(guò)對(duì)2002-2012年南疆雷暴高發(fā)區(qū)(阿克蘇及鄰近地區(qū))區(qū)域性強(qiáng)雷暴個(gè)例對(duì)應(yīng)的500hPa天氣形勢(shì)進(jìn)行普查、分析和歸類,總結(jié)出4類易出現(xiàn)雷暴的天氣型,并對(duì)各天氣型進(jìn)行定量描述,確定各天氣型的判別指標(biāo),實(shí)現(xiàn)天氣型自動(dòng)判別。在天氣分型的基礎(chǔ)上,篩選出各天氣型下與雷暴相關(guān)性好的物理量作為預(yù)報(bào)因子,進(jìn)而運(yùn)用多指標(biāo)疊加法、多元逐步回歸法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法,構(gòu)建了南疆阿克蘇及鄰近地區(qū)區(qū)域雷暴和單站雷暴預(yù)報(bào)模型,利用歷史資料進(jìn)行回代檢驗(yàn)和試預(yù)報(bào),對(duì)預(yù)報(bào)效果進(jìn)行評(píng)估。最后利用T639數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品,采用PP法思想,建立了南疆阿克蘇及鄰近地區(qū)雷暴業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)系統(tǒng)。主要研究結(jié)果如下:(1)對(duì)南疆地區(qū)雷暴(冰雹)時(shí)空分布特征分析表明:南疆雷暴(冰雹)天氣主要出現(xiàn)在天山山脈地帶,沿著山脈自西南向東北呈帶狀分布。南疆雷暴可劃分為4個(gè)氣候區(qū):阿克蘇及鄰近地區(qū)、南疆西部高山區(qū)、南疆東部地區(qū)與和田地區(qū)。其中阿克蘇及鄰近地區(qū)雷暴日數(shù)最多,雷暴在全年均有出現(xiàn),即便是寒冷的1月份和12月份,通常出現(xiàn)在4-10月份,集中于6-8月份,峰值在7月份;一天中,雷暴集中出現(xiàn)在下午-前半夜。與阿克蘇及鄰近地區(qū)相比,其他3個(gè)氣候區(qū)雷暴日數(shù)明顯偏少,其年內(nèi)變化和日變化也具有相似特征。(2)對(duì)阿克蘇及鄰近地區(qū)2002-2012年170例區(qū)域性強(qiáng)雷暴當(dāng)日天氣形勢(shì)進(jìn)行普查、分析、歸類,結(jié)果表明:該地區(qū)雷暴天氣型主要可劃分為巴爾喀什湖低槽型、急流強(qiáng)垂直切變型、烏脊前西北氣流型和溫度槽型4種類型。對(duì)各天氣型進(jìn)行定量描述,并不斷優(yōu)化其判別指標(biāo),實(shí)現(xiàn)了天氣型自動(dòng)判別。用2002-2012年的歷史資料進(jìn)行回代判別,樣本數(shù)由1683d下降為876d,消空率為48%,漏報(bào)率為2.4%。用未參與建模的2013年歷史資料進(jìn)行試預(yù)報(bào)檢驗(yàn),樣本數(shù)由153d下降為80d,消空率為48%,無(wú)漏報(bào)。依據(jù)天氣型和典型個(gè)例分析發(fā)現(xiàn),阿克蘇及鄰近地區(qū)雷暴(冰雹)的發(fā)生、發(fā)展具有其獨(dú)特的成因,當(dāng)上游巴爾喀什湖附近有冷槽等低值系統(tǒng)存在時(shí),隨著系統(tǒng)的東移南下,其底部低槽引導(dǎo)冷空氣越過(guò)天山,先期到達(dá)阿克蘇及鄰近地區(qū)的上空,此時(shí)低空由于天山的阻擋,依舊較暖,形成上冷下暖的強(qiáng)不穩(wěn)定層結(jié),導(dǎo)致雷暴(冰雹)天氣的發(fā)生。(3)在天氣分型的基礎(chǔ)上,對(duì)不同天氣型,分別篩選出相關(guān)系數(shù)通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的物理量作為預(yù)報(bào)因子。結(jié)果表明:最優(yōu)對(duì)流有效位能(BCAPE)、下沉對(duì)流有效位能(DCAPE)、最優(yōu)抬升指數(shù)(BLI)、抑制對(duì)流能量(CIN)、氣團(tuán)指數(shù)(K)、全總指數(shù)(TT)、沙氏指數(shù)(SI)、垂直風(fēng)切變(SHR)、比濕(Q)、假相當(dāng)位溫(SITASE)、溫度平流(TMPADV)、露點(diǎn)(TD)、溫度露點(diǎn)差(TDD)、相對(duì)濕度(RH)和整層可降水量(PWAT)共15個(gè)物理量對(duì)阿克蘇及鄰近地區(qū)的雷暴天氣有較好指示意義,且不同天氣型指示意義較好的物理量不盡相同。(4)在天氣分型和預(yù)報(bào)因子篩選的基礎(chǔ)上,分別采用多指標(biāo)疊加法、多元逐步回歸法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法,構(gòu)建了阿克蘇及鄰近地區(qū)區(qū)域雷暴預(yù)報(bào)模型。結(jié)果表明,三種方法的預(yù)報(bào)效果在不同天氣型下各有所長(zhǎng),平均而言BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法優(yōu)于其他兩種方法,其空?qǐng)?bào)率最小,TS評(píng)分最高,可達(dá)50.0%。探討了各天氣型下區(qū)域雷暴發(fā)生概率的預(yù)報(bào)方法,結(jié)果表明,滿足預(yù)報(bào)指標(biāo)個(gè)數(shù)越多(或預(yù)報(bào)值越大),區(qū)域雷暴發(fā)生概率越大。(5)基于單站雷暴預(yù)報(bào)需求,采用雙線性差值方法,利用多元逐步回歸法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法,構(gòu)建了阿克蘇及鄰近地區(qū)12個(gè)氣象觀測(cè)站的單站雷暴預(yù)報(bào)模型。結(jié)果表明,對(duì)于氣候概率較高的站點(diǎn),兩種方法的TS評(píng)分均較高,可達(dá)到30.0%以上;對(duì)于氣候概率較低的站點(diǎn),BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法優(yōu)于多元逐步回歸法。(6)在以上研究的基礎(chǔ)上,建立了南疆阿克蘇及鄰近地區(qū)雷暴業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)系統(tǒng),并進(jìn)行了試運(yùn)行。系統(tǒng)可自動(dòng)獲取所需的實(shí)時(shí)中短期數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品,并進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量控制和預(yù)處理;提供天氣型客觀分型和自動(dòng)判別結(jié)果;自動(dòng)調(diào)用預(yù)報(bào)模型;預(yù)報(bào)結(jié)果的生成及顯示全部由計(jì)算機(jī)完成。本文的研究結(jié)果可為南疆阿克蘇及鄰近地區(qū)雷暴中短期潛勢(shì)預(yù)報(bào)提供參考與技術(shù)支持。
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P446;P457.9

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本文編號(hào)：2618840