综合指标叠套方法在海上雷暴预报中的应用

安洁，齐琳琳，王东明（.空军装备研究院航空气象防化研究所,北京00085; .山东省海洋环境监测技术重点实验室，山东省科学院海洋仪器仪表研究所,山东青岛6600）

综合指标叠套方法在海上雷暴预报中的应用

安洁1，齐琳琳1，王东明2
（1.空军装备研究院航空气象防化研究所,北京100085; 2.山东省海洋环境监测技术重点实验室，山东省科学院海洋仪器仪表研究所,山东青岛266001）

摘要：在前人研究陆上雷暴的经验基础上，采用综合指标叠套的方法，探讨不同海域雷暴的影响因子及其预报。选取的预报参数主要包括温度露点差、相对湿度、层结稳定度、对流有效位能、抬升指数、BOYD指数、全总指数、K指数、SWEAT指数、SWISS00、水汽通量散度等15个指标，并分区域确定各自的阈值。对2013年6月东海和南海区域雷暴进行试预报，准确率可达到70%以上，且有效减少漏报率。可见，选取的预报因子及其阈值是有效的，综合指标叠套方法用于海上雷暴的预报是可行的。

关键词：海上雷暴；综合指标叠套方法；预报

1　引言

雷暴是我国夏季常见的重大灾害性天气之一，它的发生常伴有强烈的雷电活动及短时暴雨、冰雹、龙卷风等灾害性天气，是一种严重威胁飞行安全的天气。根据美国民用航空1962—1988年气象原因飞行事故分析统计，48起事故中有23起与雷雨天气有关，占总数的47.9%。因此，对雷暴产生机制的研究及预报一直是气象科学中研究的重点和热点。国内外许多学者对雷暴预报方法进行了许多有意义的研究。现阶段，雷暴的预报手段主要集中在雷达、卫星等临近预报上，但临近预报只有在一定时间内起到预警作用，预报时效短。随着经济社会的高速发展，对气象等环境因素精确预测的需求逐渐加强，为了提高对各种情况的应对能力，雷暴的预报时效的要求将会越来越高，因此，研究各种物理意义明确的能量、动力和热力稳定度参数不断被提出并应用于研究及预报业务，结合数值模式产品的释用方法便成为一条可以探讨的途径。例如刘玉玲[1]研究了与浮力能和风切变有关的几个对流参数的物理概念和计算方法,并结合具体个例分析了这些参数在强对流天气潜势预测中的作用。齐琳琳等人[2]在利用观测资料和NCEP再分析资料对2003年7月4—5日的一次强雷雨过程的天气形势、暴雨特征分析基础上,从雷暴和强暴雨的发生条件入手,探讨了对流有效位能、对流抑制指数、K指数、沙瓦特指数、粗里查森数等强对流参数的物理意义、计算方法及其在此次强雷雨发生潜势预测中的指示意义。郝莹等人[3]在统计分析安徽省雷暴形成天气条件的基础上,利用2003—2004年T213资料,选取与雷暴相关性好的对流参数作为预报因子，分别用判别分析法和指标叠加法制作雷暴潜势预报。赵旭寰等人[4]利用探空资料计算了一些与雷暴发生相关的预报因子，尝试利用人工神经网络的方法对南京地区的雷暴天气进行预报。

随着经济和国防发展的需要，海上航空飞行活动日益增加，研究和预报海上强天气变化对于保障航空飞行及我国海洋安全都具有十分重要的意义。但受地域和资料的限制，目前对海上雷暴的研究几乎没有。文章在前人研究陆上雷暴的经验基础上，采用综合指标叠套的方法，探讨不同海域雷暴预报因子及其方法。研究海区选取东海和南海两区域，如图1所示，东海区域（图1中1区）为（117°—132°E,22°—33°N）,南海区域（图1中2区）为（105°—120°E,7°—21°N）。

图1　研究海域（1区为东海区域，2区为南海区域）

2　综合指标叠套方法及指标选取

综合指标叠套技术是一种主要用于预报灾害性天气落区的方法。该方法首先要分析研究与灾害性天气落区相关的因子，找到相关性较好的因子（即预报因子），然后确定预报因子的阈值得到预报指标，最后将这些预报指标叠套处理，预报指标共同围成的区域即为强对流天气的落区。

若雷暴发生的必要条件为X1，满足这一条件的为X1区；另一必要条件为X2，满足这一条件的为X2区。这样，雷暴发生区必然X1和X2共同满足的区域X1·X2内。雷暴发生必须同时具备N个指标条件（X1，X2，…，XN），则雷暴发生区必在这些条件共同满足的区域X1·X2·…·XN内。若这些条件全面反应了雷暴发生的基本条件并且指标选取较为适当，从理论上讲，X1·X2·…·XN能反映出雷暴发生区。

雷暴发生发展的条件主要有3点：层结不稳定、水汽条件和抬升机制。由于这些条件涉及到大气温度、水汽、风、抬升和凝结高度等5个方面，因此利用WRF模式（The Weather Research & Forecasting Model）预报产品及有关观测资料，将其量化成判定雷暴发生的若干指数，主要包括：海平面温度、海平面气压，高空温度露点差、相对湿度、风场、散度、涡度、水汽通量，大气水含量，有对流有效位能（CAPE），下沉对流有效位能（DCAPE），对流抑制能（CIN），抬升指数（LI），K指数、深厚对流指数（DCI），SWEAT指数，粗理查森数（BRN），全总指数（TT），风暴螺旋度（SRH），能量螺旋度（EHI），BOYD指数等。

图2　综合多指标叠套技术图示

利用历史micaps (Meteorological Information Combine Analysis and Process System)观测记录，统计2010—2012年5—9月发生在东海和南海区域的有记录雷暴个例，以每日逐3 h的WRF模式输出产品计算这些参数在雷暴发生前后的大小，统计分析其变化规律，提炼出与雷暴发生指示意义较强的参数作为预报指标。以尽量不漏报为原则，统计得到雷暴发生临近时该指数的变化范围，归纳阈值；最后将这些预报指标叠套处理，预报能够满足70%的指标阈值的范围即为雷暴落区，从而设计制作区域雷暴天气预报的综合多指标叠套方法。确定的参数及阈值见表1。

表中各指数的计算方法及物理意义如下：（1）对流有效位能（CAPE）

CAPE表示在自由对流高度之上，气块可从正浮力作功而获得的能量。计算公式为：

式中，Tv表示虚温，Zf表示自由对流高度。Ze为平衡高度。在实际大气中，CAPE可以反映对流潜势的强弱，CAPE越大，表示大气层结越不稳定，越有可能发生雷暴。

（2）抬升指数（LI）

表1　南海和东海区域预报参数及其阈值

LI是指气块从修正的低层（通常为地面或近地面层）沿干绝热线上升，到达凝结高度后再沿湿绝热线上升至500 hPa时所具有的温度Ts与500 hPa等压面上的环境温度T500的差值。计算公式为：

式中，当LI<0时，大气层结不稳定，且负值越大，不稳定程度越大，反之，则表示气层是稳定的。

（3）K指数

K指数是综合反映中低层温湿度分布的热力物理量，定义为：一般情况下，K指数越大，表示大气层结越不稳定。但是它并不能明显表示出整个大气层结的不稳定程度，只能反映强对流性天气发生的一种潜势。

（4）全总指数（TT）

TT指数反映了850 hPa和500 hPa温度露点垂直分布情况，值越大，说明温度递减率越大、低层水汽含量越充足，大气越不稳定。

（5）Boyden指数(BOYD)

式中，Z是位势高度。BOYD指数最早用于英国锋面过境时的强天气事件，反映了1000—700 hPa整个气层的温度状况，温度越高，气层越厚；700 hPa温度值越低，指数最终的值越大。指数值的大小代表了雷暴的发生概率。该指数没有加入水汽的影响，这也是该指数与其它指数不同点。

（6）SWEAT指数

SWEAT指数综合反映了中低层热力稳定度特征以及雷暴发生的动力学环境，值与雷暴发生的可能性成正比。

式中，α是风向；F是风速。

（7）SWISS指数

SWISS指数又叫做稳定度和风切变指数，包括SWISS00和SWISS12。值越小，大气越不稳定。

（8）水汽通量散度

3　预报效果分析

用上述综合指标叠套方法试预报2013年6月东海和南海区域雷暴预报，根据雷暴预报输出的结果与实际天气作对比，两者相同即为预报正确。结果见表2和表3。其中，预报准确率计算公式为：

预报准确率=正确个例数/总预报个例数。

正确个例数＝预报有而实际有＋预报无而实际无。

同时，考虑到海上雷暴发生的概率比较小，为了体现预报的有效性，还统计了“发生准确率”和“未发生准确率”，其统计公式分别为：

发生准确率=预报有而实际有个例数/实际有雷暴的总个例数；

未发生准确率=预报无而实际无个例数/实际无雷暴的总个例数。

由统计结果可以看出，相比较而言，东海的预报准确率较高，都在72%以上，尤其是对有雷暴发生的平均预报率在60%以上。虽然结果还不是很理想，但对于海上雷暴的预报，其效果已经相当不错了。从预报时效上看，发生准确率会受到时效的影响，这主要是因为预报数据是数值模式的输出产品，随着模式积分的增长，其准确率会稍有下降，从而影响雷暴的预报率。但这种影响也不是很明显，特别是综合预报的准确率，基本不变。而且，0时刻的预报率普遍较低，这主要是受观测数据的影响。而观测数据由于在某些高度层会存在缺测，是由插值计算得到的，必然影响其准确性。由此可见，预报数据的准确性对结果的影响是非常重要的，这正是海上预报所面临的一大难题——资料匮乏。

另外，南海的预报准确率较低，最低的仅为52.051%，这其中主要是空报较多。分析原因主要有2点：一是南海区域大，但观测样本少，所以预报准确率不高，这可以在下一步试验时再将有雷暴的个例参数加入样本，再次斟酌各参数阈值；二是由于本文中是遵循“宁空勿漏”原则选定各参数阈值得，这必然导致空报较多，也影响准确率，下一步可以考虑适当将阈值门槛提高以减少空报。但这又会造成漏报多，要考虑在两者之间取个均衡。

表2　2013年6月东海区域雷暴预报结果分析

表3　2013年6月南海区域雷暴预报结果分析

4　小结

文章以东海、南海海域的雷暴为预报对象，以2010—2012年5—9月每日逐3 h的WRF模式输出产品的基本物理量和物理参数为影响因子，基于综合指标叠套方法进行筛选预报因子、确定阈值，探讨提高海上雷暴的预报准确率的方法。最终选取的预报参数主要包括温度露点差、相对湿度、层结稳定度、对流有效位能、抬升指数、BOYD指数、全总指数、K指数、SWEAT指数、SWISS00、水汽通量散度等15个指标，并以尽量不漏报为原则，分区域确定各自的阈值。并对2013年6月东海和南海区域雷暴进行试预报，结果表明，东海预报准确率可达到70%以上，且有效减少漏报率。可见，选取的预报因子及其阈值是有效的，指标叠套方法用于海上雷暴的预报是可行的。

参考文献：

[1]刘玉玲.对流参数在强对流天气潜势预测中的作用[J].气象科技, 2003, 31(3): 147-151.

[2]齐琳琳,刘玉玲,赵思雄.一次强雷雨过程中对流参数对潜势预测影响的分析[J].大气科学, 2005, 29(4): 536-548.

[3]郝莹,姚叶青,陈焱,等.基于对流参数的雷暴潜势预报研究[J].气象, 2007, 33(1): 51-56.

[4]赵旭寰,王振会,肖稳安,等.神经网络在雷暴预报中的应用初步研究[J].热带气象学报, 2009, 25(3): 357-360.

Application of the indices overlapping sets method in thunderstorm forecasting over the sea

AN Jie1，QI Lin-lin1，WANG Dong-ming2
（1.Institute of Aeronautical Meteorology, Air Force Academy of Equipment, Beijing 100085 China；2.Shandong Province Key Lab of marine environment monitoring technology, marine Instrument Research Institute of Shandong Academy of Sciences, QingDao 266001 China）

Abstract：Based on the previous study of thunderstorm on land, the thunderstorms over the East China Sea and South China Sea were studied by using the overlapping sets method of indices. The 15 indices, including depression of the dew point, relative humidity, stratification stability, convective available potential energy, lifted index, BOYD index, K index, SWEAT index, SWISS00, water vapour flux divergency, were chosen, and the thresholds were confirmed at different regions. The thunderstorms on June, 2013 were predicted, and the accurate rate was increased more than 70% . The selected forecast factors and the thresholds were effective, and the overlapping sets method of indices was feasible in thunderstorm forecasting over the sea.

Key words：thunderstorm forecasting; overlapping sets method of indices; forecast

作者简介：安洁（1979-），女，博士，工程师，主要从事海洋航空气象研究。E-mail：anjie_1029@163.com

基金项目：国家“863”计划（2012AA091801）；国家自然科学基金青年基金（41005030）

收稿日期：2014-02-18

DOI:10.11737/j.issn.1003-0239.2015.01.009

中图分类号：P732

文献标识码：A

文章编号：1003-0239（2015）01-0058-05