第44卷㊀第1期气象与环境科学
Vol.44No.1
2021年1月
Meteorological and Environmental Sciences
Jan.2021
收稿日期:2020-04-22；修订日期:2020-06-15
基金项目：河南省气象局科学技术研究项目(KZ201702㊁KM202002)；中国气象局预报员专项(CMAYBY2018-044)；河南省科技厅科技攻关项 目(212102310025)
作者简介：牛淑贞(1962)，女，河南偃师人，正高级工程师，学士，从事天气预报和强对流预报技术研究.E-mail:421986918@qq 通讯作者：张一平(1964)，女，河南巩义人，正高级工程师，学士，从事天气预报和强对流预报技术研究.E-mail:310615659@qq
牛淑贞，张一平，王迪，等.河南省分类强对流天气概率预报方法研究与应用[J].气象与环境科学,2021,44(1):1-12. Niu Shuzhen,Zhang Yiping,Wang Di,et al.Probability Forecasting Method for Classified Severe Convections in Henan Province and Its Objective Product
Application[J].Meteorological and Environmental Sciences,2021,44(1):1-12.
doi:10.16765/jki.1673-7148.2021.01.001
河南省分类强对流天气概率预报方法
研究与应用
牛淑贞
1,2
，张一平
1,2
，王㊀迪2，曾明剑3，袁小超
1,2
，郝晓珍1,2
(1.中国气象局㊃河南省农业气象保障与应用技术重点开放实验室，郑州450003;2.河南省气象台，郑州450003;
3.江苏省气象科学研究所，南京210009)
㊀㊀摘㊀要：采用每日4次0.75ʎˑ0.75ʎ的欧洲中心再分析资料和20062015年49月河南省117个国家自动站冰
雹㊁雷暴大风和短时强降水3类强对流天气实况资料，基于 邻(临)近原则 构建了河南分类强对流天气的网格点历史个例库，计算了逐日分类强对流天气物理参数和其15d 滑动气候平均值㊂综合考虑环境物理参数相对稳定性
及其与气候态的差异性这两类指标，采用模糊矩阵评价技术，遴选各月表征各类强对流天气的特征环境物理参数并计算权重系数，结合历史强对流发生时物理参数的频率分布特征，最终分别基于欧洲中
心细网格和华东中尺度区域模式资料构建了河南分类强对流天气概率预报方法，自动客观输出物理参数㊁网格探空和分类概率预报等产品；同时在大量历史个例反算的基础上，得到确定性预报的阈值概率，生成基于优势概率的分类强对流概率预报产品㊂该方法目前已实现逐日自动化业务运行，并在近年来分类强对流预报中取得了较好的预报效果㊂2018年检验结果表明，河南分类概率预报产品能够对强对流天气的类型和落区有很好的反映，特别是对模式预报可以进行有效的订正，各类强对流天气的命中率均在70%以上,TS 评分均不低于0.45，漏报率较小，但存在一定的空报，需今后改进与完善㊂
关键词：分类强对流；概率预报；精细数值模式；客观产品；检验中图分类号:P456.1㊀㊀㊀
文献标志码:A㊀㊀㊀
文章编号:1673-7148(2021)01-0001-12
引㊀言
强对流天气发生㊁发展机制及其预报预警在现代天气业务和科研工作中一直占有重要地位[1
-2]
㊂2000年前后，随着新一代天气雷达㊁高分辨卫星云图和加密自动站等探测资料的业务应用，风雹㊁短时强降水等强对流天气监测和临近预报预警能力有了很大提高[3
-4]
，但由于强对流天气往往具有突发性㊁
局地性和生消演变速度快等特征，基于实况监测和外推的短临预警时效非常有限㊂因此，对强对流天气的短期潜势预报仍发挥着不可替代的作用㊂目前
强对流天气短期预报往往以天气形势㊁物理量要素分析为主㊂2009年国家强天气中心[5
-9]
和各省先后
开展了中尺度天气分析业务，建立了强对流天气分析概念模型及中尺度天气分析物理量指标[10-12]
㊂
参考概念模型和物理量指标，对常规高空㊁地面及预报模式产品进行中尺度天气分析已成为延长预报时
效的主要手段，有效提高了强对流天气潜势预报能力㊂在强对流天气客观预报方法方面，由于早期的
研究如θse 特型法㊁权重系数法㊁配料法等[13
-16]
，多
是基于常规探空资料，时空分辨率较低，因此预报产品难以满足现代化业务对分类强对流天气预报准确
气象与环境科学第44卷
率的需求㊂随着全球模式分辨率的提高和非静力区
域中尺度模式的发展，数值模式对于近风暴环境的
刻画预报能力极大提升，在强对流天气预报预警中
发挥着越来越重要的作用[17-18]㊂近年来，一些学者开展了基于高分辨率模式的分类强对流天气预报方
法研究[19]㊂曾明剑[20-21]等基于中尺度数值模式采用模糊矩阵评价技术开展了江苏省分类强对流概
率预报试验㊂郭翰阳等[22]开展了基于深度学习的高分辨率临近预报试验㊂庞古乾等[23]采用二值Logis-tic回归分析方法，构建强对流潜势预报方程，制作珠三角地区未来12h强对流天气潜势预报㊂李文娟等[24]基于数值预报和随机森林算法，开展了浙江省强对流天气分类预报方法研究㊂上述研究在分类强对流天气短期潜势预报方面取得了重要进展㊂河南省强对流天气频繁发生，近年来极端短时强降水也造成了严重灾害[25-27]㊂在分类强对流天气潜势预报方法方面河南也进行了一些探索㊂如2010年利用GRAPES和WRF中尺度数值模式，开展了分类强对流天气概率预报，不过由于模式㊁方法等方面的缺陷，预报效果不尽如人意，业务参考价值非常有限㊂随着社会经济的发展，人们对延长分类强对流天气预报时效和准确率的需求不断提高，非常有必要运用高分辨率资料和新的研究方法开展更精细的分类强对流天气预报㊂考虑到相对模糊矩阵评价方法在客观综合评价各类环境物理参数指标方面的优势，本文基于此方法，利用河南省20062015年间暖季(49月)国家自动站强对流天气资料和ECMWF ERA-Interim再分析资料，构建河南省暖季雷暴大风㊁冰雹和短时强降水3类强对流天气的概率预报模型，并依托业务高分辨率模式生成分类强对流客观预报产品，为预报员进行分类强对流天气潜势预报提供更多参考㊂
1㊀资料来源与技术方法
iee
1.1㊀资料来源
本文雷暴大风㊁冰雹和短时强降水3类强对流
天气实况资料来源于A文件㊁重要报㊁逐小时降水
等㊂普查了20062015年河南省暖季(49月)117
个国家站雷暴大风㊁冰雹和短时强降水资料，为排除
高山站特殊地理环境的影响，各类强对流实况资料
均不包含嵩山和鸡公山2个高山站㊂对强对流天气
的分类标准为:(1)只要地面观测到冰雹便认定为
一次冰雹过程，且不论其他天气出现与否;(2)雷暴
大风需满足出现雷暴和ȡ17.2m/s阵风两个条件，且无冰雹出现;(3)将仅出现雨强ȡ20mm㊃h-1降水的强对流定义为短时强降水㊂
该方法构建所用历史强对流的环境物理参数均采用ECMWF ERA-Interim每日4次间隔6h0.75ʎˑ0.75ʎ再分析资料中的位势高度㊁温度㊁露点㊁地面气压㊁u/v风㊁相对湿度等基本要素计算得来㊂
由于ECMWF是业务应用广泛且具有较高预报水平的全球预报模式，华东区域高分辨率数值模式是近
年来在天气预报业务特别是在强对流天气预报中应用效果良好，因此业务实时运行所需参数均采用ECMWF细网格模式资料(0.25ʎˑ0.25ʎ，下文简称 EC模式 )和华东区域中尺度模式资料(0.1ʎˑ
0.1ʎ，下文简称 华东模式 )的预报场计算㊂
1.2㊀研究方法
本方法格点计算空间区域为108.0118.5ʎE㊁30.0038.25ʎN，采用的技术方法如下㊂
1.2.1㊀邻(临)近原则
本文根据 邻(临)近原则 ，对历史分类的强对流天气站点实况资料与格点再分析资料进行匹配，构建河南分类强对流天气历史个例库㊂邻(临)近原则如下㊂
(1) 空间邻近 原则：将离站点空间距离最近的格点物理量值近似认为站点的物理特征值; (2) 时间临近 原则：以天气发生之前最近时次的物理量作为天气发生时刻的物理特征值㊂1.2.2㊀滑动平均
灾害性天气的发生往往是大气出现偏离平均状态的异常信号反映，为避免采用自然月份计算气候均值造成月末或月初气候态突变和过长时间序平均对气候态弱化，故采用当日前后7d内的15d滑动平均值表示当日的气候平均态㊂
1.2.3㊀模糊偏差矩阵评价方法
模糊综合评价方法就是应用模糊关系合成原理，将一些不易定量的因素，从多个因素对评价事物隶属度的等级状况进行综合性评价的一种方法㊂该方法首先要确定被评价对象的因素指标集合和评价等级集合，然后再分别确定各个因素的权重及其隶属度向量，获得综合评判矩阵，最后把模糊评判矩阵与因素的权重向量进行模糊运算并做归一化处理，得到模糊综合评价指标值，并根据指标值进行评价对象的排序择优㊂常用的模糊综合评价方法有主客观综合评价法㊁相对偏差模糊矩阵评价方法㊁基于熵权夹角的TOPSIS方法㊁组合评价方法等㊂本文选择相对偏差模糊矩阵评价方法对环境物理参数进行
2
㊀第1期牛淑贞等：河南省分类强对流天气概率预报方法研究与应用权重分配[21]㊂
(1)构建相对偏差模糊矩阵
假设X={x1,x2, ,x n}为待评价的n个方案的
集合,Y={y1,y2, ,y m}为评价因素的集合，将X中
的方案用Y中的每个评价因素进行衡量，得到评价
spice
指标方案矩阵:
A=a11a12 a1m
a21a22 a2m
a ij
a
n1
a
n2 a nm
é
ë
ê
ê
ê
ê
ê
ê
ù
û
ú
ú
ú
ú
ú
ú
(1)
式中,a ij表示第i个方案中的第j项评价因素的指标值㊂这里选择参数稳定性(方差)和差异性(偏离气候态的特征值)两个评价因素对各环境参数进行评价，即m=2㊂
理想的环境参数(评价方案)要求参数稳定性好(方差小)并且差异性大(偏差大)，建立理想方案:
㊀v=(v1,v2, v j, ,v m)(j=1 m)(2)其中,
v j=max(a ij)当a ij为差异性指标min(a ij)当a ij为稳定性指标{
因此，可构建相对偏差模糊矩阵:
R=r11r12 r1m
r21r22 r2m
r ij
蒸汽弹射
r
n1
r
n2 r nm
é
ë
ê
ê
ê
ê
ê
漫画廊ê
ù
û
ú
ú
ú
ú
ú
ú
(3)
其中,
r ij=
|a ij-v j| max(a ij)-min(a ij)
(2)采用变异系数法，确定各评价指标的权重各评价指标的权重:
w j =u
j
/ðm j=1u j(4)
其中,
u j =σ
j
/r
j
σ
j
=1n-1ðn i=1(r ij-r ij)2
r
j
=1nðn i=1r ij
进而，构建综合评价公式:
F
i
=ðm j=1w j r ij(5)式中,F i表示各类方案的优先度，值越小表示排序越靠前，方案更优㊂
(3)确定环境参数在方案中的权重
环境参数在方案中的权重:
W
i
保险文化=
1/F i
ðn i=11/F i(6) 1.2.4㊀检验方法
尽管理论上预报产品对强对流应有06h的指示意义，但是考虑到精细化预报的需要，这里假定预报时次仅能指示此后3h内发生的强对流天气，如某日08时概率预报产品显示某站点可能出现冰雹，则0811时该站点出现冰雹，即认为预报正确㊂由于模式资料传输固有的延迟问题,012h时效内的预报产品失去了业务实时参考价值，同时模式预报性能会随着预报时效延长不断下降，预报时效过长的产品对强对流的指示意义也不大㊂因此，仅选择1260h预报时效内的概率预报产品针对全省117个国家站(不含高山站)进行站点评分检验，计算点对点的TS评分(TS)㊁空报率(FAR)㊁漏报率(MAR)㊁命中率(POD)和预报偏差(BIAS)㊂为全面客观反映概率预报方法的预报性能，检验中将站点实况未出现强对流㊁同时预报不可能出现的情况也归为预报正确，而在命中率计算中仅将实况出现且预报有可能出现的样本定
义为预报正确样本㊂(1)TS评分
TS=NA
NA+NB+NC
ˑ100%(7)其中,NA表示报对的点数,NB表示空报的点数,NC 表示漏报的点数㊂当预报正确的点数与实况点数完全一致时,TS=1;TS值越接近0，表示预报技巧越低㊂
(2)空报率FAR
FAR=NB
NA+NB
ˑ100%(8)其中,FAR代表空报在预报强对流事件中的比率，范围为[0,1]，空报率越低，表示预报技巧越好㊂(3)漏报率MAR
MAR=
N
c
NA+NB
ˑ100%(9)其中,MAR代表漏报在预报强对流事件中的比率，范围为[0,1]，漏报率越低，表示预报技巧越好㊂(4)命中率POD
POD=
NA+
NC+NA+
ˑ100%(10)
3
气象与环境科学第44卷其中,NA+表示观测到样本且预报概率超过优势阈
值的站次;POD代表正确预报强对流事件发生的比
率，范围为[0,1]，当预报完全正确时，值为1㊂
(5)预报偏差BIAS
BIAS=NA +NB
NA+NC ˑ100%(11)
BIAS表示预报事件发生总数与观测事件发生总数的比率，比值越接近1，说明预报效果越好；比值越大于1，表示事件预报频率越高，相反值越接近0，则表示事件预报概率越低㊂
2㊀研究结果
2.1㊀分类强对流天气概率预报方法构建
强对流天气发生时，邻(临)近大气的水汽㊁热力不稳定层结和动力抬升等特征量可以反映强对流天气发生的环境条件㊂在大量历史个例环境物理参数统计的基础上，预报的大气环境条件越接近历史个例的环境条件，发生强对流天气的可能性越大㊂基于 接近度 预报算法和思路，参照曾明剑[20-21]等的研究方法，建立河南省雷暴大风㊁冰雹和短时强降水3类强对流天气的分类概率预报方法㊂具体技术路线如图1㊂
首先采用20062015年49月间隔6h的再分析资料基本物理要素，计算104种表征动力㊁热力和水汽条件
的环境物理参数㊂根据邻 (临)近原则 ，将3类强对流天气个例与空间上最靠近㊁时间上最临近的前一时次格点参数相匹配，得到3类强对流天气发生临近时刻的环境物理参数特征并建立数据库
㊂
图1㊀河南省分类强对流天气研究技术路线框图
㊀㊀此前的王迪等[28]研究发现，河南省各类强对流
天气环境物理参数存在明显的月际差异㊂在利用环
境物理参数构建强对流预报方法时，有必要考虑气
候背景的差异，分月讨论分析㊂文中采用环境物理
参数偏离气候态的差异性和自身稳定性两种评价指
标来构建相对偏差模糊矩阵，计算各月各类环境物
理参数相对各类强对流天气的评价权重㊂考虑到业
务应用的便利性，仅遴选最具代表性的20种对流参
数用于构建概率预报算子㊂结合本地业务应用习
惯，特别指定遴选的参数必须包含常用的大气整层
可降水量PW㊁K指数㊁沙氏指数SI㊁对流有效位能
CAPE㊁0ħ和-20ħ层高度及01km㊁03km㊁
06km垂直风切变等9种常用参数㊂具体步骤为:
第一步，构造104种环境物理参数的评价矩阵，并按
计算的权重排序，自动挑选出各月权重较大的前20
种参数；第二步，若初选出的20种参数包中包含9
种常用参数，则不作处理，若不包含，则要把常用的
9种参数从初选的20种参数中按照权重最小者开
始依次向上替换，然后构建各月最终选择的20种特
征参数的评价矩阵，计算各参数权重系数㊂可见，不
同强对流类型㊁不同月份遴选的环境物理参数均存
在差异，而且还考虑了这些物理参数与平均气候态
的偏离情况㊂
随后，统计得到各物理量指标在不同月份各类
强对流天气发生时的频率分布特征(间隔10%)，并
按照公式(12)计算当环境物理参数值为c时某类
强对流天气发生的概率f:
4
㊀第1期
牛淑贞等：河南省分类强对流天气概率预报方法研究与应用
f =
1-y 2/100㊀(x 1<c ɤx 2,y 1<y 2)
1-y 1/100㊀(x 1ɤc <x 2,y 1>y 2)
{
(12)
其中,x 表示环境物理参数百分位特征值,y 表示百分位数,c 表示具体环境物理参数值,f 表示环境物理参数在强对流天气发生时的出现概率㊂
图2和表1为各月短时强降水发生时对流有效
位能CAPE 的频谱分布㊂如5月份CAPE 历史统计第70百分位的特征值为110.75J㊃kg -
1，第60百分
位的特征值为185.68J㊃kg -
1，当出现150J㊃kg
-1
时，由公式(12)可知此时短时强降水发生的概率为
30%㊂
图2㊀20062015年49月河南省短时强降水个例发生时对流有效位能CAPE 频率分布表1㊀20062015年49月河南省短时强降水个例发生时对流有效位能CAPE 出现频率分布
J㊃kg -1
频率/%4月5月6月7月8月9月90608.2512.8037.97147.15155.48 4.3280492.3674.30207.97335.54585.4420.7770152.00110.75389.84512.75947.6949.336050.94185.68495.64744.011222.5088.215021.16371.77731.16974.191421.89182.414015.52578.84951.111295.051685.00287.5430 2.89916.561291.941666.491931.54344.5120 2.341344.161775.981954.862441.00542.6110
0.89
1572.52
2057.67
2682.44
3059.16
1368.79
孙赞东
㊀㊀在此基础上，按照公式(13)，结合环境物理参数在此类强对流天气中特定月份的权重，构建表征某月某类强对流发生概率的算子:
p =
ð20
i =1
ω
i
f i
(13)
其中,p 表示各月不同类型强对流天气的概率预报算子，值为[0,1];ω表示环境物理参数权重;f 表示环境物理参数在强对流天气发生时的出现概率;i 表示遴选的特征环境物理参数,i =1,2,3, ,20㊂
2.2㊀分类强对流天气概率预报产品研发业务应用时，利用数值模式预报的基本物理量,
计算未来时刻各类强对流天气的环境物理参数，代入概率预报算子，得到未来时刻各类强对流天气的发生概率㊂由于在实际业务中往往需要给出确定性的预报结论，所以挑选20102016年间53次强对流
天气过程进行历史个例反算，给出确定性预报的参考概率阈值，即优势概率㊂在均衡考虑空报和漏报情况后，最终确定冰雹㊁雷暴大风㊁短时强降水的优势概率依次为55%㊁50%㊁52%㊂
考虑到业务应用中EC 细网格和华东区域中尺度数值模式效果较好，所以基于EC 细网格模式和华东模式，研发了两套河南分类强对流天气概率预
报产品，每日08和20时两次起报，预报时效96h，间隔3h，其中基于EC 细网格模式的预报产品空间
分辨率为0.25ʎˑ0.25ʎ，基于华东模式的预报产品空间分辨率为0.1ʎˑ0.1ʎ㊂
目前，河南分类强对流天气概率预报可以自动客观输出主要特征物理量预报㊁网格探空预报㊁分类概率预报产品等，其中冰雹㊁雷暴大风㊁短时强降水概率预报产品及优势概率预报产品见图3㊂优势概率预报产品显示未来时刻某地 致灾性最严重 且 发生概率超过优势概率阈值 的强对流天气出现可能性的大小程度㊂在优势概率预报产品中对于同
一类强对流天气，又根据概率大小划分为相对有可能㊁一般有可能㊁略有可能㊁很有可能㊁极有可能5个等级，用同一系不同深浅来表示㊂上述预报产品在2018年4月投入业务，得到了较好的业务应用效果，为预报员提供了强有力的技术支撑㊂
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