基于EC模式閃電格點(diǎn)概率預(yù)報(bào)模型及應(yīng)用
發(fā)布時(shí)間:2021-10-11 07:55
基于EC(0.25°×0.25°)模式預(yù)報(bào)資料和閃電定位資料,結(jié)合雷暴三要素形成條件,分別從水汽、能量、熱力、動(dòng)力等幾個(gè)方面挑選預(yù)報(bào)因子,利用主成分分析方法配料權(quán)重系數(shù),并根據(jù)海拔高度將四川劃分為四川盆地、攀西地區(qū)、川西高原3個(gè)不同的區(qū)域分別建立預(yù)報(bào)模型,研發(fā)了四川省閃電格點(diǎn)概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品。檢驗(yàn)結(jié)果表明:四川盆地在概率預(yù)報(bào)值為70%以上時(shí),預(yù)報(bào)效果較好,TS評(píng)分為0.294;攀西地區(qū)和川西高原在概率預(yù)報(bào)值為60%以上時(shí),預(yù)報(bào)效果較好,TS評(píng)分分別為0.302和0.299。
【文章來源】:氣象科技. 2020,48(06)
【文章頁數(shù)】:9 頁
【部分圖文】:
閃電格點(diǎn)化計(jì)算概念模型
由于四川地理位置海拔差異巨大的特殊性,在計(jì)算不同區(qū)域物理量的時(shí)候,則有所差別,其中:四川盆地(<1000 m)選擇計(jì)算海平面以上所有高度上的物理量,攀西地區(qū)(1500~3000 m)計(jì)算850hPa以上的物理量、川西高原(3000~5000m)計(jì)算600hPa以上的物理量,圖2給出了四川省不同區(qū)域海拔高度示意圖。為了保證樣本數(shù)據(jù)的可靠性和可分析性,對(duì)閃電格點(diǎn)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了再分析處理,通過計(jì)算閃電格點(diǎn)平均值、標(biāo)準(zhǔn)差以及不同的百分位數(shù)值,選擇將大于等于60%分位對(duì)應(yīng)的格點(diǎn)閃電數(shù)目作為盆地篩選EC預(yù)報(bào)參量的前提條件,川西高原和攀西地區(qū)選擇70%分位以上,即將格點(diǎn)閃電數(shù)分別大于等于6次、4次及3次對(duì)應(yīng)的EC預(yù)報(bào)參量作為3個(gè)區(qū)域的預(yù)報(bào)因子,同時(shí),排除EC參量中的奇異值。最終四川盆地、攀西地區(qū)、川西高原分別得到了4666個(gè)、2518個(gè)、4023個(gè)樣本數(shù)據(jù)(表1)。
由于獲取最新的08:00或20:00起報(bào)的模式資料,至少需要6h左右的時(shí)間,導(dǎo)致模式的0~12h預(yù)報(bào)資料無法實(shí)時(shí)地用于產(chǎn)品計(jì)算,所以12~24h的預(yù)報(bào)結(jié)果即為產(chǎn)品的最新時(shí)次預(yù)報(bào)結(jié)果。由于EC模式資料時(shí)間分辨率為3h,產(chǎn)品的12h時(shí)效概率則是提取對(duì)應(yīng)時(shí)段內(nèi)逐3h預(yù)報(bào)結(jié)果的最大概率值,由于概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品主要是一種潛在趨勢(shì)的預(yù)報(bào)結(jié)果,所以本文只給出了12h時(shí)效的預(yù)報(bào)結(jié)果。如圖3所示,給出了全省2019年6—9月所有12~24h預(yù)報(bào)結(jié)果的綜合檢驗(yàn)情況,由圖3a和3b可以看出,無論是白天還是夜間,兩個(gè)時(shí)段的TS評(píng)分在60%以下概率均在0.290左右,且均在70%概率處開始下降,而從漏報(bào)率為0.474直接增加到0.767可以判斷是因?yàn)槁﹫?bào)數(shù)明顯增加造成該概率TS評(píng)分偏低的,但當(dāng)概率在70%~80%之間時(shí),其空?qǐng)?bào)率能控制在0.500以下。由于本文分區(qū)域進(jìn)行了配料建模,而不同區(qū)域的建模參數(shù)截然不同,所以在產(chǎn)品概率預(yù)報(bào)效果上也有差異。根據(jù)產(chǎn)品的應(yīng)用反饋,發(fā)現(xiàn)川西高原和攀西地區(qū)由于海拔高度高且地貌復(fù)雜,午后隨著不穩(wěn)定能量增加,受地形抬升影響,容易發(fā)生閃電,而此時(shí)其他動(dòng)力、水汽等條件可能并不是很充分,導(dǎo)致產(chǎn)品概率預(yù)報(bào)值偏低,容易出現(xiàn)漏報(bào);四川盆地海拔低,盛夏季節(jié)不穩(wěn)定能量較高,濕度條件好,導(dǎo)致產(chǎn)品概率預(yù)報(bào)值偏高,容易出現(xiàn)空?qǐng)?bào)。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]低緯高原大氣不穩(wěn)定參數(shù)與雷電活動(dòng)相關(guān)性[J]. 楊宗凱,殷嫻,胡穎,周清倩. 氣象科技. 2018(05)
[2]ADTD閃電定位網(wǎng)在北京地區(qū)定位效率的自評(píng)估[J]. 王志超,龐文靜,梁麗,許崇海,雷勇. 氣象科技. 2018(04)
[3]2017年12月至2018年2月T639、ECMWF及日本模式中期預(yù)報(bào)性能檢驗(yàn)[J]. 張夏琨. 氣象. 2018(05)
[4]2017年9—11月T639、ECMWF及日本模式中期預(yù)報(bào)性能檢驗(yàn)[J]. 尹姍,任宏昌. 氣象. 2018(02)
[5]基于EC025配料的短時(shí)強(qiáng)降水概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品及應(yīng)用[J]. 陳永仁,康嵐,李躍清. 高原山地氣象研究. 2017(04)
[6]2017年6-8月T639、ECMWF及日本模式中期預(yù)報(bào)性能檢驗(yàn)[J]. 任宏昌. 氣象. 2017(11)
[7]淮河流域汛期面雨量多模式預(yù)報(bào)檢驗(yàn)評(píng)估[J]. 劉靜,葉金印,張曉紅,王皓. 暴雨災(zāi)害. 2014(01)
[8]南京地區(qū)雷暴活動(dòng)強(qiáng)度潛勢(shì)預(yù)報(bào)[J]. 田琨,郭鳳霞,曾慶峰,龔嘉鏘. 氣象科技. 2013(01)
[9]基于構(gòu)成要素的預(yù)報(bào)方法——配料法[J]. 俞小鼎. 氣象. 2011(08)
[10]數(shù)值模式預(yù)報(bào)性能的地域性特點(diǎn)初步分析[J]. 肖玉華,趙靜,蔣麗娟. 暴雨災(zāi)害. 2010(04)
本文編號(hào):3430105
【文章來源】:氣象科技. 2020,48(06)
【文章頁數(shù)】:9 頁
【部分圖文】:
閃電格點(diǎn)化計(jì)算概念模型
由于四川地理位置海拔差異巨大的特殊性,在計(jì)算不同區(qū)域物理量的時(shí)候,則有所差別,其中:四川盆地(<1000 m)選擇計(jì)算海平面以上所有高度上的物理量,攀西地區(qū)(1500~3000 m)計(jì)算850hPa以上的物理量、川西高原(3000~5000m)計(jì)算600hPa以上的物理量,圖2給出了四川省不同區(qū)域海拔高度示意圖。為了保證樣本數(shù)據(jù)的可靠性和可分析性,對(duì)閃電格點(diǎn)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了再分析處理,通過計(jì)算閃電格點(diǎn)平均值、標(biāo)準(zhǔn)差以及不同的百分位數(shù)值,選擇將大于等于60%分位對(duì)應(yīng)的格點(diǎn)閃電數(shù)目作為盆地篩選EC預(yù)報(bào)參量的前提條件,川西高原和攀西地區(qū)選擇70%分位以上,即將格點(diǎn)閃電數(shù)分別大于等于6次、4次及3次對(duì)應(yīng)的EC預(yù)報(bào)參量作為3個(gè)區(qū)域的預(yù)報(bào)因子,同時(shí),排除EC參量中的奇異值。最終四川盆地、攀西地區(qū)、川西高原分別得到了4666個(gè)、2518個(gè)、4023個(gè)樣本數(shù)據(jù)(表1)。
由于獲取最新的08:00或20:00起報(bào)的模式資料,至少需要6h左右的時(shí)間,導(dǎo)致模式的0~12h預(yù)報(bào)資料無法實(shí)時(shí)地用于產(chǎn)品計(jì)算,所以12~24h的預(yù)報(bào)結(jié)果即為產(chǎn)品的最新時(shí)次預(yù)報(bào)結(jié)果。由于EC模式資料時(shí)間分辨率為3h,產(chǎn)品的12h時(shí)效概率則是提取對(duì)應(yīng)時(shí)段內(nèi)逐3h預(yù)報(bào)結(jié)果的最大概率值,由于概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品主要是一種潛在趨勢(shì)的預(yù)報(bào)結(jié)果,所以本文只給出了12h時(shí)效的預(yù)報(bào)結(jié)果。如圖3所示,給出了全省2019年6—9月所有12~24h預(yù)報(bào)結(jié)果的綜合檢驗(yàn)情況,由圖3a和3b可以看出,無論是白天還是夜間,兩個(gè)時(shí)段的TS評(píng)分在60%以下概率均在0.290左右,且均在70%概率處開始下降,而從漏報(bào)率為0.474直接增加到0.767可以判斷是因?yàn)槁﹫?bào)數(shù)明顯增加造成該概率TS評(píng)分偏低的,但當(dāng)概率在70%~80%之間時(shí),其空?qǐng)?bào)率能控制在0.500以下。由于本文分區(qū)域進(jìn)行了配料建模,而不同區(qū)域的建模參數(shù)截然不同,所以在產(chǎn)品概率預(yù)報(bào)效果上也有差異。根據(jù)產(chǎn)品的應(yīng)用反饋,發(fā)現(xiàn)川西高原和攀西地區(qū)由于海拔高度高且地貌復(fù)雜,午后隨著不穩(wěn)定能量增加,受地形抬升影響,容易發(fā)生閃電,而此時(shí)其他動(dòng)力、水汽等條件可能并不是很充分,導(dǎo)致產(chǎn)品概率預(yù)報(bào)值偏低,容易出現(xiàn)漏報(bào);四川盆地海拔低,盛夏季節(jié)不穩(wěn)定能量較高,濕度條件好,導(dǎo)致產(chǎn)品概率預(yù)報(bào)值偏高,容易出現(xiàn)空?qǐng)?bào)。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]低緯高原大氣不穩(wěn)定參數(shù)與雷電活動(dòng)相關(guān)性[J]. 楊宗凱,殷嫻,胡穎,周清倩. 氣象科技. 2018(05)
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[3]2017年12月至2018年2月T639、ECMWF及日本模式中期預(yù)報(bào)性能檢驗(yàn)[J]. 張夏琨. 氣象. 2018(05)
[4]2017年9—11月T639、ECMWF及日本模式中期預(yù)報(bào)性能檢驗(yàn)[J]. 尹姍,任宏昌. 氣象. 2018(02)
[5]基于EC025配料的短時(shí)強(qiáng)降水概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品及應(yīng)用[J]. 陳永仁,康嵐,李躍清. 高原山地氣象研究. 2017(04)
[6]2017年6-8月T639、ECMWF及日本模式中期預(yù)報(bào)性能檢驗(yàn)[J]. 任宏昌. 氣象. 2017(11)
[7]淮河流域汛期面雨量多模式預(yù)報(bào)檢驗(yàn)評(píng)估[J]. 劉靜,葉金印,張曉紅,王皓. 暴雨災(zāi)害. 2014(01)
[8]南京地區(qū)雷暴活動(dòng)強(qiáng)度潛勢(shì)預(yù)報(bào)[J]. 田琨,郭鳳霞,曾慶峰,龔嘉鏘. 氣象科技. 2013(01)
[9]基于構(gòu)成要素的預(yù)報(bào)方法——配料法[J]. 俞小鼎. 氣象. 2011(08)
[10]數(shù)值模式預(yù)報(bào)性能的地域性特點(diǎn)初步分析[J]. 肖玉華,趙靜,蔣麗娟. 暴雨災(zāi)害. 2010(04)
本文編號(hào):3430105
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