对流有效位能预报能力的统计分析

1. 对流有效位能预报能力的统计分析 张建春 民航天津空管分局气象台 34973252@qq.com 2013年10月23日

2. 提 纲 • 一、进行统计分析的背景 • 二、统计方法 • 二、统计分析的结果 • 三、展望

3. 一、进行统计分析的背景 《天津空管分局雷雨分形预报系统》雷雨有无预报结果：2013年5-9月份共预报345个时段，命中时段31个，漏报时段3个，空报时段78个，预报未发生雷雨实况也未发生雷雨的时段233个。Ts=27.68%。 特点：漏报很少，但空报较多。 主要的技术方法（可见本人2011年交流论文）： 1）输入参数：采用数值预报结果的各层的温度、位势高度、风、垂直速度和由此计算得到的一些反应静力不稳定条件、水汽供应条件的物理量。 2）预报手段：神经网络建模

4. 一、进行统计分析的背景

5. 一、进行统计分析的背景 • 改进方向： • 1）探讨哪些参数最有利于对流天气的预报 • 2）对于上述的物理量提供更直观的参考 • 3）突出直接反映静力不稳定状况的物理量在预报模型中的作用，以使预报员更好地理解预报模型（是否会改善预报效果？）

6. 一、进行统计分析的背景 • 为了提高天津滨海机场对雷雨天气的短时预报能力，利用NCEP再分析资料的温度和露点垂直廓线资料和地面实测温度和露点，计算了天津站2001年-2010年5月至9月经过虚温订正的对流有效位能，考察了对流有效位能和雷雨、雷雨大风天气的统计关系。对4000多个样本的统计表明……

7. 二、统计分析的方法 利用每6小时一次的再分析资料来计算稳定度。首先确定在00、06、12、18UTC四个时刻的历史资料中哪些时刻未来6小时之内有雷雨发生，哪些时刻未来没有雷雨发生。然后对这两种时刻的CAPE和其他稳定度指数进行统计和对比。 为了保证统计对比结果具有较好的代表性，本文中的天津地区雷雨定义为以天津本站（54527）而且在天津周边地区（116 -118 °E，38 -40 °N范围内）有1/6或以上的测站也观测到雷雨。

8. 二、统计分析的方法 确认有利和不利时刻的流程：首先，根据中国气象局四次常规地面观测资料（北京时02，08，14或20时），确定天津地区雷雨初发于哪两个时刻之间，并认为这两个时刻中的前一个为有利于雷雨发生的时刻（如若雷雨初发于08时至14时之间，则认为08时是有利雷雨发生的时刻）；凡是雷雨正在发生的时刻，或雷雨结束不足6小时（即过去天气有雷雨）的时刻都不进行讨论。除去上述两种以外的时刻，则为对雷雨不利的时刻。则本文讨论的即为0-6小时内可能发生雷雨的有利和不利条件。

9. 二、统计分析的方法 在2001年到2010年每年5-9月的资料中（共计5408个时刻），剔除资料中不完整的部分和前面所述的不进行讨论的部分，共得到无雷雨发生的时刻4514个，有雷雨发生的时刻183个,共计4697个。其中，在183个有雷雨的时刻中，有25次出现了雷雨大风天气。

10. 二、统计分析的方法 CAPE计算方案： 1）将NCEP的上述19层资料插值到54527站的位置上，然后在其底部加入天津实测的场面气压、温度和露点 2）考虑到虚温订正 3）二分法（李耀东等，1998）

11. 三、统计分析的结果 • 3.1 CAPE和SI的预报能力的散布图的比较 • 3.2 CAPE和SI的预报能力的端须图的比较 • 3.3 技巧评分（有缺陷）

12. 3.1散布图 图1 183个雷雨个例的CAPE和沙氏指数的散布图

13. 3.2端须图和统计特性 表一CAPE三个区间不同天气的发生频次（括号内为总样本数或所占比例）

14. 3.2 端须图和统计特性 表二 无雷雨、普通雷雨、雷雨大风的CAPE的统计（均值和标准差）（单位：J/kg）

15. 3.2 端须图和统计特性 表三无雷雨、普通雷雨、雷雨大风的SI的统计（均值和标准差）

16. 3.2 端须图和统计特性 • 假设普通雷雨的SI平均值小于无雷雨的SI均值，可以通过置信度为99%的t检验；而假设雷雨大风的SI平均值小于普通雷雨，只能通过置信度为95%的t检验。 • 假设普通雷雨的CAPE均值大于无雷雨的均值，雷雨大风的均值大于普通雷雨的均值，t检验果发现,这两个假设均能通过置信度为99%的t检验。

17. 3.2 端须图和统计特性 图2 无雷雨、普通雷雨和雷雨大风天气的端须图分布 (a)CAPE（单位：J/kg） （b）SI（单位：℃）

18. 3.3技巧评分（有缺陷） • 单因子预报能力可以通过全部样本的观测和预报联列表来考察。如表四所示，全部样本可无遗漏地分为四种情况：击中，即预报有，观测也有，用n11表示；虚警，即预报有，观测无，用n10表示；漏报，即预报无，但观测有，用n01表示；排除，即预报无，观测也无，用n00表示。

19. 3.3技巧评分（有缺陷） • 常见的预报评分指数有击中率、漏报率、临界成功指数、真实技巧评分（Ture Skill Statistic, 简称TSS）和海得克技巧评分（Heidke’s Skill Score，简称HSS）等等。 • 根据Doswell等的分析，对于罕见的事件的预报，临界成功指数完全没有考虑预报和观测均为0的情况（0指常见的事件，如无雷雨的情况），而真实技巧评分会导致过度预报的倾向，只有HSS评分对罕见事件的预报评价更具代表性。

20. 3.3技巧评分（有缺陷） 图3 沙氏指数（a）和对流有效位能（b）的HSS评分（细点画线为区分无雷雨和普通雷雨的评分，粗实线为区分普通雷雨和雷雨大风的评分）

21. 四、展望 • 1）在雷雨天气发生前（<6小时）对流有效位能CAPE的平均值比无雷雨时大，雷雨大风前的CAPE平均值又大于普通雷雨；t检验表明，有无雷雨、普通雷雨和雷雨大风之间CAPE差异的显著性都可通过99%的信度检验。 • 2）一些低CAPE出现雷雨的个例并不代表雷雨可以在不具备不稳定能量的情况下发生。

22. 四、展望 周边雷雨的出流，造成天津的CAPE值迅速降低，是本次统计中难以剔除的一种情况：CAPE被“污染”

23. 四、展望 努力方向： • 1）更科学的统计方式，剔除CAPE被“污染”等情况。 • 2）寻找CAPE和SI预报能力的差异 分别计算所有样本的地面和850hPa的假相当位温。得到850hPa假相当位温的平均值，而地面的假相当位温的平均值。 • 3）端须图等更直观的结果在未来的预报平台中提供给预报员作参考

24. 谢 谢 ！