基于探空数据集成学习的短时强降水预报试验
2021-03-11周楚炫吕终亮
应用气象学报 2021年2期
关键词:模型
韩 丰 杨 璐 周楚炫 吕终亮
1)(国家气象中心, 北京 100081)2)(北京城市气象研究院, 北京 100089)
引 言
短时强降水(小时降水量不低于20 mm)是主要的极端降水天气之一,主要由超级单体和中尺度对流系统(MCS)造成[1],具有局地性强、发展快、历时短、破坏性大等特点,是强对流天气预报中的难点之一[2-3]。由于在短时间形成大量降水,短时强降水常导致城市内涝和山洪、滑坡等次生灾害,给人民生命财产造成重大损失[4]。
根据气块法理论,短时强降水可以从深厚湿对流的三要素角度进行分析,即充足的水汽、静力不稳定和抬升机制。基于此,Doswell等[5]提出一种基于构成要素的暴雨预报方法,俗称配料法。张小玲等[6]利用数值模式产品分析有利于暴雨发生的物理“配料”,发展配料法暴雨落区预报方法。国家气象中心在此基础上制定了国家级强对流天气环境场条件分析技术路线[7-8]。
单站探空数据是分析局地强对流天气的重要数据之一。预报员常使用对流参数进行潜势预报[9-10]。王笑芳等[11]利用北京08:00(北京时,下同)探空数据建立强对流天气预报决策树,为强对流天气的短时预报提供思路和方法。刘玉玲[12]结合多个个例分析对流有效位能、风暴螺旋度等对流参数在强对流天气潜势预测中的作用。李耀东等[13]研究湿绝热过程中对流能量计算方法,通过多指标叠套技术实现强对流天气的潜势预报。刘晓璐等[14]以探空数据为因子,构建冰雹预报模型。雷蕾等[15]基于统计方法,分析北京探空站在强对流日的物理量,得到能够有效识别强对流天气类型的物理量取值范围和6 h变量。……
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