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      基于天氣分型的北京地區(qū)雷電潛勢預(yù)報預(yù)警系統(tǒng)*

      2012-01-26 08:41:04熊亞軍廖曉農(nóng)于波魏東吳慶梅
      災(zāi)害學(xué) 2012年2期
      關(guān)鍵詞:潛勢北京地區(qū)雷暴

      熊亞軍,廖曉農(nóng),于波,魏東,吳慶梅

      (北京市氣象臺,北京100089)

      0 引言

      雷電潛勢預(yù)報是雷電災(zāi)害預(yù)警預(yù)報的重要基礎(chǔ),預(yù)報效率較高的潛勢預(yù)報系統(tǒng),能幫助預(yù)報員提前確定雷電警戒區(qū)域,從而將主要精力放在監(jiān)視和關(guān)注重點(diǎn)區(qū)域內(nèi)的氣象要素變化,是提高雷電預(yù)警預(yù)報效率的重要手段。Ostby[1]在美國局地風(fēng)暴室(SELS)近25年工作的基礎(chǔ)上提出,利用數(shù)值模式的輸出資料計算各種強(qiáng)對流參數(shù),能有效用于各種強(qiáng)對流天氣的診斷和預(yù)報。有關(guān)雷電潛勢預(yù)報研究越來越受到人們的重視。Ducrocq[2-3]也曾研究將中尺度數(shù)值天氣預(yù)報(NWP)的預(yù)報場用于雷電等強(qiáng)對流天氣的預(yù)報和預(yù)警。國內(nèi)有關(guān)雷電預(yù)警預(yù)測方面的研究也逐漸受到大家的重視。徐會明等[4]利用四川省閃電定位儀、常規(guī)探空以及T213數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品等資料作樣本,應(yīng)用決策樹方法生成四川省未來12 h雷電潛勢預(yù)報決策樹,并通過雷電潛勢預(yù)報決策樹對四川省2007年8-9月雷電潛勢預(yù)報.郭虎[5]建立了北京市雷電災(zāi)害災(zāi)情綜合評估模式。焦雪[6]研制開發(fā)了雷電災(zāi)害風(fēng)險評估系統(tǒng)。呂偉濤等[7]采用了多資料、多參數(shù)和多算法編制了CAMS-LNWS系統(tǒng),綜合利用雷達(dá)、衛(wèi)星、閃電監(jiān)測系統(tǒng)、地面電場儀和探空儀等的觀測資料,自動生成雷電活動潛勢預(yù)報結(jié)果和雷電臨近預(yù)警結(jié)果。孟青等[8]通過運(yùn)行測試以及預(yù)警結(jié)果與閃電監(jiān)測結(jié)果的對比評估發(fā)現(xiàn),CAMS-LNWS系統(tǒng)能夠較好地對0~30 min內(nèi)可能發(fā)生閃電的區(qū)域進(jìn)行有效預(yù)警??偟目磥恚纂姖搫蓊A(yù)報的研究和預(yù)報效果受到很多因素的影響:受到由于產(chǎn)生雷電活動的電場條件及氣象條件具有較大差異,中國南北方的雷暴電荷結(jié)構(gòu)也有很大不同[9-10],即使同一地區(qū),不同季節(jié)不同天氣類型下的電荷結(jié)構(gòu)也可能不同。另外,雷電是對流活動的結(jié)果,反映大氣熱力和動力不穩(wěn)定的諸多對流參數(shù)已經(jīng)被國內(nèi)外氣象學(xué)者廣泛地應(yīng)用于對流天氣的分析和預(yù)報中,因此用對流參數(shù)來指示對流的出現(xiàn)雖然不失為一種比較成熟的研究路線,但不同的環(huán)流背景下,不僅對流參數(shù)的閾值不同,而且同一個對流參數(shù)對于對流發(fā)生發(fā)展的指示作用也不同。因此,有必要在天氣分型的基礎(chǔ)上利用對流參數(shù)建立潛勢預(yù)報方法。本文意在闡述北京地區(qū)氣象局開發(fā)的“基于天氣分型的雷電預(yù)警預(yù)報系統(tǒng)”的原理和設(shè)計方案,并進(jìn)行應(yīng)用實(shí)例介紹,以期促進(jìn)雷電潛勢預(yù)警預(yù)報方面的研究。

      1 系統(tǒng)的設(shè)計理念與天氣分型

      基于天氣分型選取不同的對流參數(shù)是本系統(tǒng)的顯著特點(diǎn)之一。系統(tǒng)以天氣分型為基礎(chǔ),使用高分辨率的探測資料,實(shí)現(xiàn)了雷電潛勢預(yù)報由點(diǎn)到面、由粗到細(xì)的突破,為制作精細(xì)化預(yù)報提供了支撐。隨著天氣模式尤其是中尺度模式技術(shù)的發(fā)展,通過模式預(yù)報結(jié)果來計算各種對流參數(shù)成為可能,這種可能為建立高精度的業(yè)務(wù)化雷電預(yù)警預(yù)報系統(tǒng)奠定了基礎(chǔ)。雷電是對流活動的結(jié)果,長期的預(yù)報經(jīng)驗(yàn)表明,絕大多數(shù)雷暴天氣發(fā)生發(fā)展的環(huán)境條件與對流層中高層的環(huán)流形勢密切相關(guān)。例如,在北京地區(qū)按照對流天氣的發(fā)生的主導(dǎo)因素大致可分為兩類:①以冷空氣活動為主的對流;②以暖濕空氣活動為主的對流。不同的環(huán)流背景下,不僅對流參數(shù)的閾值不同,而且同一個對流參數(shù)對于對流發(fā)生發(fā)展的指示作用也不同。另外,由于產(chǎn)生雷電活動的電場條件及氣象條件具有較大差異,不同天氣類型下的雷暴電荷結(jié)構(gòu)也很不相同。相應(yīng)地,在研發(fā)中應(yīng)根據(jù)不同的天氣類型來選取不同的對流參數(shù)。按照以500 hPa環(huán)流形勢、影響系統(tǒng)為主的原則對北京地區(qū)的對流日環(huán)流背景進(jìn)行分型,并通過相關(guān)分析選取了對于對流發(fā)生發(fā)展有較大指示意義的對流參數(shù)。

      在實(shí)時業(yè)務(wù)中,依據(jù)北京區(qū)域中尺度模式9 k m×9 km分辨率的模式探空資料計算得到的對流參數(shù)來對未來雷電出現(xiàn)的概率進(jìn)行預(yù)報,是本系統(tǒng)的另一特色。采用天氣事件概率回歸方法建立了雷電概率回歸預(yù)報方程,最后利用非靜力中尺度數(shù)值模式預(yù)報產(chǎn)品釋用技術(shù),制作北京地區(qū)0~36 h雷電落區(qū)、出現(xiàn)的概率以及移動趨勢的客觀預(yù)報,為預(yù)報員制作相關(guān)預(yù)報產(chǎn)品提供依據(jù)。

      圖1中給出了北京地區(qū)雷電潛勢預(yù)報預(yù)警系統(tǒng)決策流程圖。北京地區(qū)雷電潛勢預(yù)報預(yù)警系統(tǒng)主要分為兩大塊:0~2 h的預(yù)報主要鏈接中國氣象科學(xué)研究院的CAMS-LNWS模塊,本文不作介紹;3~36 h的潛勢預(yù)報主要設(shè)計思路是首先進(jìn)行天氣分型,在分型的基礎(chǔ)上利用中尺度數(shù)值預(yù)報模式計算對流參數(shù),再導(dǎo)入到天氣事件概率回歸預(yù)報方程,從而進(jìn)行概率預(yù)報。經(jīng)由預(yù)報員訂正后,客觀預(yù)報結(jié)果進(jìn)行使用和發(fā)布。在決策流程中能夠看出,本系統(tǒng)有兩個關(guān)鍵的地方。①雷暴天氣分型。本系統(tǒng)是在對1997-2006年的457個雷暴天氣過程的環(huán)流形勢進(jìn)行對比分析的基礎(chǔ)上,進(jìn)行的東北低渦低槽型、貝蒙低渦低槽型和西來槽等11類雷暴天氣分型,基本能夠描述北京地區(qū)絕大部分雷暴天氣環(huán)流形勢。②對流參數(shù)的選取和計算。本系統(tǒng)利用南郊觀象臺(54511站)的探空資料分別計算各種天氣類型下的對流有效位能、抬升指數(shù)和相對風(fēng)暴螺旋度等33個對流參數(shù),通過與北京地區(qū)的SAFAIR3000獲取的閃電定位資料進(jìn)行對比分析,從而確定BCAPE的6個對流參數(shù)作為潛勢預(yù)報指數(shù)。

      圖1 北京地區(qū)雷電潛勢預(yù)報預(yù)警系統(tǒng)決策流程圖

      2 基于天氣分型的北京地區(qū)雷電潛勢預(yù)報預(yù)警系統(tǒng)

      2.1 對流參數(shù)的選取與概率回歸方程的建立

      考慮到計算對流參數(shù)時要使用探空資料,因此在選取個例時遵從鄰近原則,只選擇了距南郊觀象臺80 km以內(nèi)的測站。此外,由于北京的閃電定位系統(tǒng)的資料長度有限,因此將人工觀測與閃電定位儀資料結(jié)合使用來確定雷暴日。當(dāng)滿足鄰近條件的測站或范圍內(nèi)有雷暴或閃電出現(xiàn)時,就將該日定義為一個雷暴日。在探空時間選取時,采用了臨近原則,即:發(fā)生在白天的事件,用08時探空計算對流參數(shù);發(fā)生在夜間的事件,用20時探空計算對流參數(shù)。當(dāng)使用08時探空時,用08-20時之間的閃電數(shù)目總和來與08時的對流參數(shù)求相關(guān);當(dāng)使用20時探空時,用20時-次日08時之間的閃電數(shù)目總和來與08時的對流參數(shù)求相關(guān)。

      與總閃電數(shù)相關(guān)性較高的對流性指數(shù)為:BCAPE、BLI、MDCI、MDPI、TCON、KNEW、IC、BIC和PC,其相關(guān)系數(shù)絕對值超過0.29,通過0.1信度檢驗(yàn)。BCAPE是相關(guān)性最好的對流參數(shù),相關(guān)系數(shù)0.51,通過0.01的置信度檢驗(yàn)。云閃相關(guān)性較高的對流性參數(shù)為:BCAPE、BLI、MDPI、TCON、ZIC和BIC,通過0.1信度檢驗(yàn)。BCAPE是相關(guān)性最好的對流指數(shù),相關(guān)系數(shù)0.49。與地閃相關(guān)性較高的對流性指數(shù)為:BCAPE、BLI、MDCI、MDPI、ILC、ZH、FHT、DCI、K、KNEW、IC、SWEAT和BIC,通過0.1置信度檢驗(yàn)。BCAPE是相關(guān)性最好的對流指數(shù),相關(guān)系數(shù)0.64,通過0.01的信度檢驗(yàn)。本系統(tǒng)進(jìn)行回歸方程的建立時,對云地閃不進(jìn)行區(qū)分,只根據(jù)各個對流參數(shù)的物理意義以及回歸分析對參數(shù)的要求,將BCAPE、BLI、MDCI、BIC、KNEW和SWISS等6個對流參數(shù)確定為北京地區(qū)雷電潛勢預(yù)報的參數(shù)。

      采用了事件概率回歸(REEP)方法來建立雷電概率預(yù)報方程。將雷電與6個對流參數(shù)看成是隨機(jī)事件,把雷電出現(xiàn)與否作為預(yù)報量,用“0”和“1”二值變量表示,并且將預(yù)報量與6個對流參數(shù)之間的關(guān)系看成是在6個前期因子已經(jīng)出現(xiàn)的條件下預(yù)報量出現(xiàn)與否的關(guān)系,因此可以建立對預(yù)報量的條件期望,并假定這一期望與對流參數(shù)出現(xiàn)關(guān)系是線性的,則可以將預(yù)報量與對流參數(shù)之間的關(guān)系表示為一個線性方程——事件概率回歸方程。

      按照各個類別的個例數(shù)目,選取了適量的無雷電個例并計算了這些個例的BCAPE等6個對流參數(shù),得到了11類環(huán)流型下雷電概率預(yù)報方程,且11個概率預(yù)報方程通過置信度0.05的F檢驗(yàn)。表1中給出了11類雷暴天氣分型及概率預(yù)報方程的F檢驗(yàn)值。

      表1 北京地區(qū)11類雷暴天氣分型及概率回歸方程系數(shù)

      2.2 系統(tǒng)界面與功能

      北京雷電預(yù)警預(yù)報系統(tǒng)利用C語言開發(fā),運(yùn)行于Windows XP操作系統(tǒng),必須安裝和配置Microsoft.NET FrameWork 2.0平臺,且服務(wù)器端需安裝Grads繪圖系統(tǒng)和Fortran編譯環(huán)境。系統(tǒng)采用C/S結(jié)構(gòu),計算對流參數(shù)、雷電出現(xiàn)概率和作圖部分在后臺運(yùn)行,顯示部分由軟件界面完成。主界面包括工具欄、3個功能模塊和氣科院雷電臨近預(yù)警系統(tǒng)。

      圖2 北京地區(qū)雷電預(yù)警系統(tǒng)的潛勢預(yù)報模塊

      北京雷電預(yù)警預(yù)報系統(tǒng)主要包含實(shí)時探測資料顯示模塊(雷達(dá)、衛(wèi)星、閃電定位儀、大氣電場儀等)、潛勢預(yù)報模塊、0~2 h預(yù)警模塊、大尺度分型解釋(圖+文字說明)和北京地區(qū)雷電氣候背景介紹等主要功能。其中0~2 h預(yù)警模塊引入中國氣象科學(xué)研究院的雷電臨近預(yù)警系統(tǒng)(CAMSLNWS)的預(yù)警預(yù)報產(chǎn)品。其中系統(tǒng)的核心模塊為潛勢預(yù)報模塊,如圖2所示。其包含對流參數(shù)時空變化曲線、雷暴發(fā)生概率等部分。根據(jù)北京區(qū)域中心中尺度模式產(chǎn)品的提供時間,將潛勢預(yù)報系統(tǒng)后臺的運(yùn)行時間確定為北京時間的07時和15時。07時的預(yù)報采用初始場為前1 d的20時模式運(yùn)行結(jié)果,15時的預(yù)報采用初始場為當(dāng)天08時的模式結(jié)果。系統(tǒng)自動讀取模式結(jié)果的時間,進(jìn)行相應(yīng)的計算和圖形處理,計算結(jié)果以圖形顯示。

      2.3 預(yù)警系統(tǒng)評估

      本文使用2007年汛期出現(xiàn)的11個強(qiáng)對流過程對本系統(tǒng)進(jìn)行檢驗(yàn)。這11個過程出現(xiàn)的環(huán)流背景分為5種類型:東北低渦低槽、華北低渦低槽、西來槽、東高西低槽和500 hPa西北氣流低層無系統(tǒng)等。使用北京區(qū)域中心水平分辨率為9 km、時間分辨率為3 h的MM5中尺度模式的輸出探空計算了BCAPE、BIC等6個對流參數(shù),并且使用上述5種類型的事件概率預(yù)報方程計算了當(dāng)日北京地區(qū)雷電天氣出現(xiàn)的概率,對系統(tǒng)的潛勢預(yù)報模塊進(jìn)行了試驗(yàn)。試驗(yàn)方法是通過對比概率預(yù)報的結(jié)果和閃電定位儀資料得到了系統(tǒng)逐3 h報對的格點(diǎn)數(shù)(A)、空報的格點(diǎn)數(shù)(B)和漏報的格點(diǎn)數(shù)(C),將概率的閾值選擇為60%。其中,POD(命中率)=(A/(A+C))×100%,F(xiàn)AR(虛警率)=(B/(A+B)),CSI(成功臨界指數(shù))=(A/(A+B+C))×100%?!俺跏紙鰰r間”為中尺度模式運(yùn)行時間(世界時),雷電出現(xiàn)時間是閃電定位儀網(wǎng)觀測到的閃電時間(世界時)。

      試驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)(表2~表6),系統(tǒng)對東高西低槽型預(yù)報效果較好。多數(shù)時段的命中率均在50%以上,虛警率也保持在40%以下,而且除了7月30日06-09UTC(17-20BT)和09-12UTC(17-20BT)外,漏報格點(diǎn)所占的比例不高。因此,雷電落區(qū)與60%概率的區(qū)域有比較好的對應(yīng)關(guān)系;對華北低渦低槽、西來槽和500 hPa西北氣流低層無系統(tǒng)三種類型的預(yù)報結(jié)果類似。由于系統(tǒng)對這三種類型環(huán)流背景下出現(xiàn)的雷電天氣較少漏報,因此命中率較高,即雷電活動區(qū)全部位于概率大于60%的區(qū)域內(nèi)。但是虛警率也比較高,因此影響了整體的評分;系統(tǒng)對東北低渦類型的預(yù)報能力較低,造成命中率低的主要原因是空報過多。

      表2 東高西低槽型

      表6 500hPa西北氣流低層無系統(tǒng)型

      2007年7月27 日天氣,根據(jù)天氣環(huán)流形勢,預(yù)報員通過環(huán)流形勢分析認(rèn)為其副高西側(cè)型雷電易發(fā)天氣。利用中尺度數(shù)值模式的輸出結(jié)果進(jìn)行對流參數(shù)的計算后,代入副高西側(cè)型天氣事件概率回歸預(yù)報方程,系統(tǒng)給出的為從西南房山區(qū)域-昌平-密云的帶狀區(qū)域內(nèi)為雷電高概率區(qū)域如圖3a所示。圖3b中則給出了當(dāng)天由SAFIR3000測量的閃電實(shí)況分布,對比發(fā)現(xiàn)該系統(tǒng)具有較好的使用效果。

      圖3 2007年7月27日北京地區(qū)副高西側(cè)型雷電天氣

      3 結(jié)論和討論

      本文介紹了基于天氣分型的北京地區(qū)雷電潛勢預(yù)警預(yù)報系統(tǒng),初步的運(yùn)行試驗(yàn)表明本系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定,對北京地區(qū)各種雷電天氣型均有一定的預(yù)報能力。其得出另外一些主要結(jié)論如下:

      北京地區(qū)的雷暴天氣主要分為東北低渦低槽、貝蒙低渦低槽、西來槽等11種雷暴天氣型。這11種天氣類型能涵蓋北京地區(qū)雷暴天氣類型的絕大多數(shù),具有較強(qiáng)的代表性。將普選的對流有效位能、抬升指數(shù)和相對風(fēng)暴螺旋度等33個對流參數(shù)分別與閃電頻數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析,發(fā)現(xiàn)在北京地區(qū),BCAPE、BLI、MDCI、BLI、KNEW和SWISS等6個對流參數(shù)能較好地作為北京地區(qū)潛勢預(yù)報參數(shù)建立天氣事件概率回歸預(yù)報方程。

      另外本系統(tǒng)還具有一定的優(yōu)化前景。北京區(qū)域中心的中尺度數(shù)值模式已經(jīng)具備了將自動站、GPS等高時空分辨率的資料融合到模式中并以每3小時為間隔對模式的運(yùn)行結(jié)果進(jìn)行快速更新(簡稱為RUC)的能力,從而為提高雷電潛勢預(yù)報的水平提供了有力的技術(shù)支撐。但是目前RUC仍處于試用階段,待該技術(shù)成熟之后,“北京地區(qū)雷電預(yù)警預(yù)報系統(tǒng)”也將得到相應(yīng)的優(yōu)化。

      [1]OSTBY F P.Improved accuracy in severe storm forecasting by the severe local storms unit during the last 25 years:Then versus now[J].Weather and forecasting,1999(14):526-543.

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