林国冲 罗金生 彭宏飞 凌燕 张馨文

摘要 通过分析高州20062016年春夏季各站点日雨量》38mm降水，与出现明显降水日前3d本站气压的变化情况，发现两者关系特征明显，并按相似特征进行分型，建立预报指标集作为数值预报应用的补充，可提高本站的明显降水短期预报准确率。

关键词 高州;春夏;明显降水;气压特征;指标

中图分类号：P461.2文章标识码：A

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目前，国内外有多家数值预报机构，精细化程度高，使用效果好。从省、市到县级台站的中短期预报，基本上都依赖数值预报。对于县级台站，我们在解释应用过程中常有预报数值有偏差、各家机构结论分歧大、精细化程度不够等情况。这就使得预报员难以把握，特别是县局预报区域小，往往容易出现漏报、空报现象。早期在数值预报使用之前，主要还是依据气象要素变化特征进行天气预报。但是，由于过去气象资料的空间分布（单站）和时间分布（8次A）少，制作的预报工具局限性大，使用效果差。现在，区域自动站分布均匀，国家级站（本站）已采用自动观测记录，气象资料详实叫。因此，本文试图通过分析明显降水前期气象要素变化情况，找出关系特征，并建立预报指标集，不仅为日常应用数值预报时提供参考，而且两者结合相得凎彰，可明显提高县级台站明显降水短期预报准确率，进一步提升防灾减灾能力。

1资料来源、说明和方法

本文使用2000-2016年本站和区域自动站的日降水量和本站的气压时数据资料。以2006-2016年本站或区域自站日雨量》38.0m的日期和雨量作为样本，共110个。査找每个样本在降雨前6h起、前72h时的气压时数据，制成曲线图，找出关系特征。在气压的日变化中，天有两个高值和两个低值，本地一般的两个高值出现在22：0000：0009：0011：00，两个低值出现在03：0005：0016：00-18：00，本文定义两个高值出现时间定为23：00和10：00，两个低值出现时间定为05：00和17：00：把样本日期前1天17：00前后出现的气压低值至前2天17：00前后出现的气压低值之间的气压波动曲线称前波段，把样本日期前2天17：00前后出现的气压低值至前3天17：00前后出现的气压低值之间的气压波动曲线称后波段，将前后波段作为对比分析的时间段，同时定义日雨量》38mm为明显降水。

2明显降水与前期气压变化关系特征分析

对110个样本中的气压曲线进行对比分析，发现其中99个样本在明显降水前3d的气压变化特征明显，并把具有相似的特征归纳为11个型号，以下选3个型号为例进行分析。

2.1气压上升型（A型）

从后波段至前波段的高值和低值均呈阶梯式升高，具有这种气压变化特征的样本共有14个。以2009年6月24日样本为例，观察21-23日气压变化特征，发现气压高值从后波段的23：0010：00至前波段的23：00、10：00依次逐级升高;17：00和05：00的气压低值从后波段至前波段也是依次逐级升高的（图1～3）。

2.2气压下降型（B型）

从后波段至前波段的高值和低值均呈阶梯式下降，具有这种气压变化特征的样本共有12个。以2009年5月20日样本为例，观察17-19日气压变化特征，发现气压高值从后波段的23时、10时至前波段的23时、10时依次逐级下降：17时和05时的气压低值从后波段至前波段也是依次逐级下降的（图46）。

2.3气压断崖式下降型（C型）

气压前波段比后波段整体明显降低，具有这种气压变化特征的样本共有14个。以2012年7月22日的样本为例，观察19-21日气压变化特征（图7），发现前后波段气压波形很相似，同波段内两高值相差很小，而前波段两高值与后波段两高值有明显的级差（图8）。前后波段的05：00低值也是有明显的级差，17：00的低值也有明显的下降趋势（图9）。

3建立指标集

对各型具有相似的特征进行进一步的细化分析，归纳出共同特点，形成具体的指标，并建立预报指标集（表1），可作为短期预报的参考。

4小结

（1）通过分析春夏季明显降水与前期气压变化关系，发现明显降水前3天的气压变化特征明显，并进一步细化分析归纳，建立预报指标集，为日常应用数值预报时提供参考，可明显提高县级台站明显降水短期预报准确率，进一步提升防灾减灾能力。

（2）如果能将指标集制作成软件，通过计算机自动读取气象数据，自动判断并提醒，更方便准确快捷，效果更好。

（3）由于国家级站自动监测运行时间短，区域自动站前期分布少，可选用资料少，年限短，样本少，因而建立的指标存在一定的局限性，需在今后的使用中检验、补充和完善。

参考文献

[1]李萌，王磊.天氣现象与气象要素的相关性分析——以降水与气压为例[J].河南农业，2017（14）：22

[2]庹文理.晨降压与降水过程四气象19m7-16

责任编辑：黄艳飞