基于WRF 模式物理量参数的雷电潜势MOS 预报方法研究

2013-09-02 12:19杨秀庄童碧庆
中低纬山地气象 2013年3期
关键词:定位仪潜势物理量

杨秀庄,彭 芳,童碧庆

(贵州省气象台,贵州 贵阳 550002)

1 引言

我国是典型的季风气候区,夏半年受东亚季风环流影响,强对流天气频繁,雷电是强对流天气最明显的特征。雷暴一般具有突发性强、范围小、局地灾害严重等中小尺度特征,因此对雷暴的预报难度较大。随着大气探测设备的更新,如闪电定位仪、大气电场仪、雷达卫星等的广泛应用,雷电特别是强雷电的研究取得了很大的进展。张义军[1]、张延龙[2]等对雷电的电荷结构及其成因做了很多研究,得出一些很有用的结论。郝莹[3]等做了关于判别分析法和指标叠加法应用于雷暴潜势预报方面的研究;郑传烈[4]等将独立参数条件概率法应用于雷暴的预报;AgostinoManzato 等[5]利用探空资料以及闪电定位资料对神经网络进行了训练,并利用神经网络法对雷暴的发生以及闪电的密度进行了预报;金米娜[6]等利用卫星资料分析了中尺度对流系统(MCS)的雷电演变特征。

贵州地处青藏高原东南部,横断山脉的下坡段,全省多山,对流天气频繁,雷电天气较多。杨秀庄等[7]通过分析贵州雷电时空分布特征得到贵州雷电主要发生时间为4—10月份,呈不均匀分布,西部、南部偏多,北部、东部偏少,特别是省的西南部雷电天气频繁。因此,加强对贵州雷电天气的分析与研究,提高雷电天气的监测预报能力,对于防灾减灾有十分重要的意义。本文通过中尺度模式输出的时空分辨率较高的物理量场资料,开展对贵州雷电潜势预报研究。

2 研究资料和MOS 方法介绍

选取2011年5—8月份ADTA 闪电定位仪地闪资料,范围为贵州区域(22~30°N,103~110°E)。利用ADTA 地闪资料通过编程实现经纬网格(0.5°×0.5°)插值,获取经纬网格上地闪频数。物理量场资料为以T639 数值模式为背景场的中尺度模式WRF 输出的物理量场,时间分辨率为3 h,空间分辨率为5 km。

MOS 预报方法是统计方法的一种。选取一定数量的样本,以数值模式输出的数据作为预报因子,以同时刻实际观测的数据为预报量,二者建立统计关系。其推导方程的函数关系式如下:

3 WRF 模式物理量选取及物理意义

以T639 数值模式为背景场的中尺度模式WRF输出的物理量很多,包括高度场、风场、温度场等等,在分析雷暴发生基本条件基础上,选取10 个能有效反映雷暴发生发展的物理量参数。

根据雷暴发生的基本条件,要出现明显的雷暴天气,大气必须为层结不稳定,通常来说,主要表现为大气的热力不稳定。结合天气学知识,选取了常用的K 指数、对流有效不稳定能量(CPAE)、对流抑制能量(CIN)、地面总温度(TT),这4 项物理量参数主要反映大气聚集的有效能量,选取沙氏指数(SI)、850 hPa 与300 hPa 温度之差(T850-T300),主要反映大气的不稳定指标。同时,雷暴的发生必须有合适的水汽条件,所以选取了物理量850 hPa、700 hPa、500 hPa 温度露点差之和(TTd)。不稳定条件和水汽条件都满足的情况下,不一定会有雷暴的发生,必须有一定的触发机制,才有雷暴天气的发生,反映雷暴触发机制的动力条件选取了850 hPa 涡度(vort850)、850 hPa 散度(div850)、300 hPa 散度(div300)。最后,选取了850 hPa 与500 hPa 假相当位温之差(θse850-θse500)、850 hPa 水汽通量散度(fluxdiv850)等综合指标来加强对雷暴发生发展的反映,更好的开展雷暴潜势预报研究。

4 物理量参数和雷电相关性研究及预报因子的筛选

上述选取的WRF 模式输出的物理量参数是结合天气学知识人为选取的,在贵州地区雷电特别是强雷电的发生发展是否与这些所有的物理量有关还有待科学的检验。收集整理5—8月份ADTA 闪电定位仪的地闪资料和WRF 模式输出的物理量参数资料,选取了符合条件的188 个样本。以经纬网格内的闪电频数作为雷暴强度来表示,WRF 模式输出物理量场选取上一日20 时起报的18 h 预报产品和当日08 时起报的18 h 预报产品。二者之间建立相关性统计关系。其关系式如下:

其中x 为经纬网格内的闪电频数,y 为WRF 模式输出的18 h 预报产品。通过计算,上述选取的10个物理量与雷电的相关系数如表1。

表1 中NaN 表示数据缺失,本文不予讨论,其余数据为物理量产品与雷电的相关系数。由于所选取样本数较少,所有必须对相关系数数据进行检验。在显著水平α =0.05 情况下,样本容量为188个时临界相关系数为0.138 4,即如果相关系数在0.138 4 以上,则呈显著相关。通过分析,选取了呈显著相关的6 个物理量产品。包括K 指数、CAPE(对流不稳定能量)、SI(沙氏指数)、TT(地面总温度)、θse850-θse500(850 hPa 与500 hPa 假相当位温之差)、TTd(850 hPa、700 hPa、500 hPa 温度露点差之和)。其中SI、TTd 和雷电为明显的负相关。

表1 WRF 模式输出的物理量18 h预报产品与雷电相关系数

5 利用判别分析法进行雷电潜势预报

利用WRF 模式输出的上一日20 时起报的18 h预报产品和当日08 时起报的18 h 预报产品,选取呈显著相关6 个物理量作为预报因子,以ADTA 闪电定位仪监测到的单位经纬网格的闪电频数为预报对象,在样本容量为188的情况下用判别分析法使二者之间建立统计关系,建立判别分析方程。计算得到的雷电潜势预报方程如下:

其中X1~X6为预报因子,Y 为预报量。X1为K指数,X2为CAPE(对流不稳定能量),X3为SI(沙氏指数),X4为TT(地面总温度),X5为θse850-θse500,x6为TTd。

YC=-215.1 为预报量阈值。

当计算的Y >YC=-215.1 时,则无雷电。

当计算的Y <YC=-215.1 时,则有雷电。

在实际预报中,利用WRF 模式输出的上述6 个物理量18 h 预报产品,代入上述雷电潜势预报方程,根据计算出的预报量Y 值与YC对比,就可以判定未来12 h(当日08—20 时或20 时—次日08 时)单位经纬网格有无闪电,从而建立12 h 雷电潜势预报。

图1 是以9月3日20 时为起始场的WRF 模式输出的18 h 预报产品,利用上述的雷电潜势预报方程计算得到的9月4日08—20 时雷电潜势预报产品。产品以Micaps 第4 类格点数据显示,100 表示有雷电,0 表示无雷电,999 表示数据缺失。图中可以看到,除东北部地区外,其余大部分地区都有明显的雷电潜势,西部边缘地区数据缺失。由于西部边缘地区海拔较高,某些物理量参数无法计算出来,如850 hPa 与500 hPa 假相当位温之差,因此得到的雷电潜势预报产品数据缺失。图2 是9月4日08 时—20 时的ADTA 闪电定位仪闪电监测情况,图中显示,贵州北部地区雷电少,其余大部分地区都有雷电,其中省的西南部雷电比较密集,雷电频数高,雷电强。对比分析图1、图2 可以看到,利用上述雷电潜势预报方程得到的结果和实况基本吻合,但省北部地区有一定程度的空报,可能的原因是其受数值预报影响较大,WRF 模式当日对北部的整体预报效果较差,且由于雷电潜势预报方程本身的误差以及闪电离散化程度较高的原因,造成了一定程度空报。但总的来说,本次个例雷电潜势预报产品在实际的预报业务中具有一定的参考作用。通过选取其他几次出现雷电天气明显的个例,雷电潜势预报产品大趋势预报较为准确,但局部地区有一定程度空报或漏报。由于闪电数据离散程度较高,且ADTA 闪电定位仪探测的数据本身误差较大,对闪电的预报预测一直是雷电预报的难点。本文中雷电潜势预报产品对雷电有不同程度的空报或漏报,这也属正常现象,希望在今后的工作中对其进一步改进和提高,使其在实际的业务应用中能发挥较大作用。

6 小结

①本文采用ADTA 闪电定位仪资料,通过编程实现获取经纬网格内的闪电频数,采用WRF 模式输出的高分辨率的物理场资料,二者之间建立统计关系,利用MOS 方法开展雷电潜势预报研究。

②通过研究得到对贵州雷电潜势有明显影响的物理量预报因子有K 指数、对流不稳定能量、沙氏指数、地面总温度、850 hPa 与500 hPa 假相当位温之差、850 hPa、700 hPa、500 hPa 温度露点差之和,利用这些因子采用判别分析法建立了贵州地区雷电潜势预报方程,通过检验,此雷电潜势预报方程在实际的雷电潜势业务中有一定的参考作用。

[1]张义军,刘欣生,Krehbie P R..雷暴中的反极性放电和电荷结构[J].科学通报,2002,47(15):1192-1195.

[2]张廷龙,郄秀书,言穆弘.青藏高原雷暴的闪电特征及其成因探讨[J].高原气象,2007,26(4):774-782.

[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]郑传烈.用独立参数条件概率法做汕头机场雷暴预报[J].广东气象,2000 (S1):38-39.

[5]AGOSTINOMANZATO.Sounding-derived indices for neural network based Short-term thunderstorm and rainfall forecasts[J].Atmospheric Research,2007,83:49-365.

[6]金米娜,陈云辉,徐星生.2007年夏季两次强雷电过程的气象卫星资料分析[J].气象与减灾研究,2009,32(3):31-35.

[7]杨秀庄,卢璐,王宇.贵州雷电时空分布及强度特征分析[J].贵州气象,2008,32(5):4-7.

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