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基于探空资料因子组合分析方法的冰雹预报

刘晓璐 刘建西 张世林 刘平

刘晓璐, 刘建西, 张世林, 等. 基于探空资料因子组合分析方法的冰雹预报. 应用气象学报, 2014, 25(2): 168-175..
引用本文: 刘晓璐, 刘建西, 张世林, 等. 基于探空资料因子组合分析方法的冰雹预报. 应用气象学报, 2014, 25(2): 168-175.
Liu Xiaolu, Liu Jianxi, Zhang Shilin, et al. Hail forecast based on factor combination analysis method and sounding data. J Appl Meteor Sci, 2014, 25(2): 168-175.
Citation: Liu Xiaolu, Liu Jianxi, Zhang Shilin, et al. Hail forecast based on factor combination analysis method and sounding data. J Appl Meteor Sci, 2014, 25(2): 168-175.

基于探空资料因子组合分析方法的冰雹预报

资助项目: 

中国气象局气象新技术面上推广项目 CMATG2010M21

详细信息
    通信作者:

    刘晓璐, email: suoyingchuang@163.com

Hail Forecast Based on Factor Combination Analysis Method and Sounding Data

  • 摘要: 以1978—2007年四川省宜宾探空站200 km范围内共45例降雹事件与非降雹事件作为时间样本,将利用T-lnp探空资料计算表征热力、动力、水汽条件、温度、高度等物理参数作为预报因子,采用因子组合分析方法对3244个预报因子进行筛选,找出影响宜宾探空站附近降雹的预报因子,并计算得到它们的阈值及组合关系,建立了冰雹预报指标判别式。两个主要因子为400 hPa饱和湿静力温度与850 hPa湿静力温度之差 (Tσ400*-Tσ850) 和400 hPa与地面垂直气压梯度之差 (Gz400-Gzsurface),两个条件因子为700 hPa水汽压与饱和水汽压之差 (e700-es700) 和700 hPa露点温度与饱和湿静力温度之差 (Td700-Tσ700*)。将2008年全年732例时次的T-lnp探空资料代入判别式进行试报,探测率为84%,空报率为67.7%,成功指数为30.4%,试报结果表明:基于探空资料因子组合分析方法得到的冰雹预报指标判别方法可行,具有一定准确性。
  • 表  1  降雹事件样本

    Table  1  Hail event samples

    序号 探空资料时间 降雹时间 降雹地点 降雹地与探空站距离/km 降雹地海拔/m 冰雹直径/mm
    1 1983-04-10T20:00 22:47 宜宾 0 341 5
    2 1985-08-06T08:00 17:57 荣县 72 382 20
    3 1994-07-18T08:00 16:45 隆昌 88 374 9
    4 1994-07-27T08:00 15:12 井研 106 419 8
    5 1998-04-28T08:00 18:42 珙县 48 368 14
    6 2000-07-20T08:00 17:18 井研 106 419 20
    7 2002-04-04T08:00 18:50 自贡 61 357 8
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    表  2  Y序列与前10个主要因子序列

    Table  2  Sequence Y and sequence of top 10 major factors

    样本YX1X2X3X4X5X6X7X8X9X10
    111111111111
    211111111111
    311111111111
    411111111111
    511111111111
    611111111111
    711111111111
    801011111111
    901111111111
    1000000000000
    1100000000000
    1200000000000
    1300000000000
    1400000000000
    1500000000000
    1601111111111
    1700011001111
    1800000000000
    1900000000000
    2000000000000
    2100000000000
    2200000000000
    2300000000000
    2400000000000
    2500001001111
    2601111111111
    2701100110000
    2800000000000
    2900000000000
    3000000000000
    3100000000000
    3200000000000
    3300000000000
    3400000000000
    3500111111111
    3600111111111
    3700000001111
    3800000000000
    3900000000000
    4000010110000
    4101011111111
    4201111111111
    4300101111111
    4400110000000
    4500101111111
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    表  3  主要因子组合序列及其前8个条件因子序列

    Table  3  Sequence of major factor combination and its top 8 condition factors

    样本YV1∧2YYX1X2X3X4X5X6X7X8
    1110111111110
    2110110000000
    3110111111111
    4110111111100
    5110111111111
    6110111100001
    7110101111111
    8000100101010
    9011000000000
    10000111111110
    11000111111111
    12000111111111
    13000111111111
    14000111111111
    15000111111111
    16011000000000
    17000111111101
    18000111101110
    19000111111110
    20000111111111
    21000111111110
    22000111111110
    23000111111111
    24000111111111
    25000100001011
    26011000000000
    27011000000000
    28000111111111
    29000111101101
    30000111111111
    31000111111111
    32000101111111
    33000100011110
    34000100000001
    35000111111101
    36000111100101
    37000111111101
    38000111111111
    39000100000101
    40000100011111
    41000100000000
    42011000000000
    43000111111101
    44000111111110
    45000101110100
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出版历程
  • 收稿日期:  2013-05-07
  • 修回日期:  2013-11-20
  • 刊出日期:  2014-03-31

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