CN109840634A - 登陆福建台风***环流中宁波强对流天气的概率预报方法 - Google Patents

登陆福建台风***环流中宁波强对流天气的概率预报方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种登陆福建台风***环流中宁波强对流天气的概率预报方法,其判定台风中心位于地点范围内的每个预报时刻时宁波地区(121~122°E,28.5~30.5°N)内的每个网格点是否进行强对流天气的概率预报和计算发生概率,对于任一网格点,当该网格点位于台风气旋性环流边缘且在700百帕和500百帕层次上115~125°E的范围内经向风按纬度的平均风速从低纬到高纬存在负值转为正值、该网格点的中低层风向垂直切变因子大于或等于0.5时,计算该网格点的中低层风矢量垂直切变、高层西风急流、高层辐散、低层台风倒槽、低层辐合因子,将6个预报因子的平均值作为强对流天气的发生概率;优点是预报判据明确,能将主观预报因子客观化,且能提高预报准确率。

Description

登陆福建台风***环流中宁波强对流天气的概率预报方法
技术领域
本发明涉及一种天气预报技术,尤其是涉及一种登陆福建台风***环流中宁波强对流天气的概率预报方法。
背景技术
一般来说,强对流天气的形成与热力不稳定、动力抬升和水汽这三个基本条件密切相关,垂直风切变是强对流天气形成和维持的重要因素。台风(这里指热带风暴及以上等级热带气旋)是深厚的热带天气***,其携带着丰富的水汽和巨大的能量,往往会带来区域性强降水,且台风暴雨中也经常会出现中气旋、龙卷等强对流天气。除了台风***与冷空气相结合外,热力不稳定在台风强对流天气中的表现没有在一般的强对流天气中明显,而动力不稳定是主要因素,首先台风中心和螺旋云带区域,具备高层辐散、低层辐合和强垂直上升运动等对流发生所需要的基本条件,如果有合适的动力因素促进中小尺度对流发展,则就容易形成强对流天气,而垂直风切变也是台风强对流天气形成和维持的一个重要因素。
目前关于台风强对流天气的研究更多是从雷达资料中针对天气个例进行分析的,如:何彩芬等人(应用气象学报,2006)就分析了宁波地区的一次台风前部龙卷的多普勒天气雷达特征,但关于登陆福建台风***环流中宁波地区强对流的天气尺度背景分析和总结不多,特别是没有形成对此类台风强对流天气有效的预报方法。近10多年来,登陆福建的台风给宁波地区带来了强降水,其中有多个造成强对流,因此,基于多种天气观测资料和再分析资料,对此类台风造成宁波地区强对流的天气形势进行总结,归纳出其共性和特点,有必要研究一种登陆福建台风***环流中宁波地区强对流天气概率的客观预报方法,为今后此类台风强对流预报提供参考。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种登陆福建台风***环流中宁波强对流天气的概率预报方法,其预报判据明确,能够将主观预报因子客观化,可实现自动客观计算,以适合应用到天气预报业务中,且能够提高预报准确率。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为:一种登陆福建台风***环流中宁波强对流天气的概率预报方法,其特征在于处理过程为:根据中央气象台的预报资料,判断台风中心在0~72小时预报时效内是否将要或者已经从福建沿海登陆,并将要或者已经进入以(117.5°E,26.5°N)为中心且半径为200公里的地点范围内,如果不是,则不进行宁波强对流天气的概率预报;如果是,则将台风中心位于地点范围内的每6小时作为一个预报时刻,令n表示台风中心位于地点范围内的预报时刻的个数,n为正整数,若n=0则不进行宁波强对流天气的概率预报,若n>0则根据选用的数值预报产品,判断地点范围内的每个预报时刻时宁波地区(121~122°E,28.5~30.5°N)内的每个网格点是否进行概率预报,如果该网格点进行概率预报,那么计算该网格点的强对流天气的发生概率,针对地点范围内当前待处理的预报时刻,将其定义为当前预报时刻,当前预报时刻时宁波地区(121~122°E,28.5~30.5°N)内的每个网格点是否进行概率预报和计算该网格点的强对流天气的发生概率的具体步骤为:
步骤1:将台风中心位于地点范围内当前预报时刻时宁波地区(121~122°E,28.5~30.5°N)内当前待处理的网格点定义为当前网格点;
步骤2:判断当前网格点是否位于台风气旋性环流边缘,如果是,则执行步骤3;否则,对当前网格点不进行概率预报,然后执行步骤11;
步骤3:将当前网格点所在纬度记为Lat0;然后计算选用的数值预报产品中在700百帕层次上、在纬度为Lat0-1~Lat0+3°N且经度为115~125°E的范围内的所有网格点的经向风按纬度的平均风速,当平均风速小于0米/秒时表示东风,当平均风速大于0米/秒时表示西风,当平均风速由负值转为正值过程中等于0米/秒时表示东风与西风的转换位置;在纬度为Lat0-1~Lat0+3°N范围内,判断经向风按纬度的平均风速从低纬到高纬是否存在由负值转为正值;以相同的方式,在500百帕层次上判断经向风按纬度的平均风速从低纬到高纬是否存在由负值转为正值;如果在700百帕和500百帕层次上均存在,则执行步骤4;否则,对当前网格点不进行概率预报,然后执行步骤11;
步骤4:计算当前网格点的中低层风向垂直切变因子,记为F1,若F1>1则令F1=1,若F1<0则令F1=0,使F1∈[0,1];然后判断F1≥0.5是否成立,如果成立,则执行步骤5;否则,对当前网格点不进行概率预报,然后执行步骤11;其中,dir500表示当前网格点在500百帕层次上的风向,dir1000表示当前网格点在1000百帕层次上的风向,dir500和dir1000的单位为度;
步骤5:计算当前网格点的中低层风矢量垂直切变因子,记为F2,若F2>1则令F2=1,若F2<0则令F2=0,使F2∈[0,1];其中,Vvec500-1000表示当前网格点在500百帕与1000百帕层次上的风矢量差的风速值,Vvec500-1000的单位为米/秒;
步骤6:计算当前网格点的高层西风急流因子,记为F3,当200百帕层次上范围(115~145°E,35~45°N)内的所有网格点的平均风向偏西时,令当200百帕层次上范围(115~145°E,35~45°N)内的所有网格点的平均风向不偏西时,令F3=0;若F3>1则令F3=1,若F3<0则令F3=0,使F3∈[0,1];其中,平均风向偏西为风向≥225°且≤315°,Vmaxvel200表示200百帕层次上范围(115~145°E,35~45°N)内的最大风速,Vmaxvel200的单位为米/秒;
步骤7:计算当前网格点的高层辐散因子,记为F4,若F4>1则令F4=1,若F4<0则令F4=0,使F4∈[0,1];其中,Vavgdiv200表示200百帕层次上以当前网格点为中心的3×3邻域内的9个网格点的散度平均值,Vavgdiv200的单位为1/秒;
步骤8:计算1000百帕层次上范围(119~123°E,27~31°N)内的所有海上网格点的平均风向,记为Vwd1;并计算1000百帕层次上范围(119~123°E,27~31°N)内的距离海岸线50公里以上所有陆上网格点的平均风向,记为Vwd2;然后计算当前网格点的低层台风倒槽因子,记为F5,当90°≤Vwd1≤180°且0°≤Vwd2≤90°成立时,令当90≤Vwd1≤180且0≤Vwd2≤90不成立时,令F5=0;若F5>1则令F5=1,若F5<0则令F5=0,使F5∈[0,1];其中,Vwd1和Vwd2的单位为度;
步骤9:计算当前网格点的低层辐合因子,记为F6,若F6>1则令F6=1,若F6<0则令F6=0,使F6∈[0,1];其中,Vavgdiv1000表示1000百帕层次上以当前网格点为中心的3×3邻域内的9个网格点的散度平均值,Vavgdiv1000的单位为1/秒;
步骤10:计算F1、F2、F3、F4、F5和F6的平均值;然后将该平均值作为当前网格点的强对流天气的发生概率;
步骤11:将台风中心位于地点范围内当前预报时刻时宁波地区(121~122°E,28.5~30.5°N)内下一个待处理的网格点作为当前网格点,然后返回步骤2继续执行,直至台风中心位于地点范围内当前预报时刻时宁波地区(121~122°E,28.5~30.5°N)内的所有网格点处理完毕,完成了台风中心位于地点范围内当前预报时刻时宁波地区(121~122°E,28.5~30.5°N)内的每个网格点是否进行概率预报的过程。
所述的步骤2的具体过程为:
步骤2_1:将在700百帕层次上当前预报时刻的台风中心作为坐标系的原点,将台风中心的位势高度值取整后的值作为原点上的位势高度值,将台风中心往东方向的射线作为坐标系的东坐标轴,并将台风中心往北方向的射线作为坐标系的北坐标轴;其中,位势高度值的单位为位势米;
步骤2_2:将选用的数值预报产品中的在700百帕层次上的位势高度值按1位势米分辨率插值到离原点1000公里范围内的东坐标轴和北坐标轴上,得到在东坐标轴和北坐标轴上离原点1000公里范围内的为不同整数值的位势高度值及其所在的位置;
步骤2_3:将原点上的位势高度值记为G0,在东坐标轴和北坐标轴上间隔1位势米增加,判断G0+m位势高度值在东坐标轴和北坐标轴上是否共同有效,如果共同有效,则认为G0+m为有效值,令m=m+1,对下一个位势高度值进行判断;否则,认为G0+m为无效值,不再进行后续的位势高度值的判断,然后执行步骤2_4;其中,m的初始值为1,m为正整数,m=m+1中的“=”为赋值符号;
步骤2_4:令Gmax表示最后一个有效值;然后计算Gmax位势高度值在东坐标轴上的位置与G0的位置之间的距离和Gmax位势高度值在北坐标轴上的位置与G0的位置之间的距离的平均值;再将该平均值作为在700百帕层次上台风气旋性环流东北象限的半径,记为R700;其中,R700的单位为公里;
步骤2_5:计算当前网格点与在700百帕层次上当前预报时刻的台风中心之间的距离,记为Dgrid;其中,Dgrid的单位为公里;
步骤2_6:令F700表示当前网格点在700百帕层次上是否位于台风气旋性环流边缘的因子,其中,符号“||”为取绝对值符号;
步骤2_7:按步骤2_1至步骤2_6的过程,以相同的方式获取当前网格点在500百帕层次上是否位于台风气旋性环流边缘的因子,记为F500
步骤2_8:判断F700和F500的平均值是否小于1,如果是,则确定当前网格点位于台风气旋性环流边缘;否则,确定当前网格点不位于台风气旋性环流边缘。
所述的步骤2_3中,判断G0+m位势高度值在东坐标轴和北坐标轴上是否共同有效的具体过程为:
步骤2_3a:对于G0+m位势高度值在东坐标轴上,判断G0+m-1位势高度值与G0+m位势高度值之间是否存在非单调增大的位势高度值,如果存在,则确定G0+m位势高度值在东坐标轴上无效;否则,执行步骤2_3b;
步骤2_3b:当1≤m≤5时确定G0+m位势高度值在东坐标轴上独立有效;
当m>5时,计算G0+m位势高度值在东坐标轴上的位置与G0+m-1位势高度值在东坐标轴上的位置之间的距离,记为D2;并计算G0+m-1位势高度值在东坐标轴上的位置与G0+m-6位势高度值在东坐标轴上的位置之间的距离,记为D5;然后判断D2<D5是否成立,如果成立,则确定G0+m位势高度值在东坐标轴上独立有效,否则,确定G0+m位势高度值在东坐标轴上无效;
步骤2_3c:对于G0+m位势高度值在北坐标轴上,按步骤2_3a至步骤2_3b的过程,以相同的方式判断G0+m位势高度值在北坐标轴上是否独立有效;
步骤2_3d:当G0+m位势高度值在东坐标轴上独立有效且在北坐标轴上也独立有效时,计算G0+m位势高度值在东坐标轴上的位置与G0的位置之间的距离,记为DE;并计算G0+m位势高度值在北坐标轴上的位置与G0的位置之间的距离,记为DN;然后判断DE<1.5DN且DN<1.5DE是否成立,如果成立,则确定G0+m位势高度值在东坐标轴和北坐标轴上共同有效。
与现有技术相比,本发明的优点在于:
通过对此类台风强对流天气的研究,归纳和总结出关键预报因子,此类台风强对流发生的前提是宁波地区的预报区域要处于台风***环流中,所以首先要判断宁波地区各网格点是否处于台风边缘,本发明方法将主观判断的过程进行客观化处理,并判断大气中层宁波地区各网格点所在纬度附近,从低纬到高纬经向风是否存在由负值转为正值(东风与西风转换),以进一步确定该网格点是否处于台风边缘;中低层风向垂直切变达到一定的阈值也是此类台风强对流发生的前提条件,然后计算各网格点的另5个与台风强对流相关的预报因子,同时将浙江沿海低层是否存在台风倒槽的因子进行客观化处理,本发明方法的预报思路清楚、判据明确、逻辑严密,并对需要主观判断的主观预报因子进行客观化处理,可用于自动计算处理,进一步做出此类台风强对流天气的发生概率预报,同时提高了预报准确率。
附图说明
图1为本发明方法的流程框图。
具体实施方式
以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。
根据历史个例总结,登陆福建、进入以(117.5°E,26.5°N)为中心且半径为200公里的地点范围内的台风,其***环流中宁波地区易发生强对流的天气,因此本发明提出了一种登陆福建台风***环流中宁波强对流天气的概率预报方法,其流程框图如图1所示,其总体预报思路为:⑴首先判断台风中心是否将要或者已经进入特定的区域;⑵判断宁波地区的各网格点是否处于台风边缘,即判断是否处于台风的***环流中;⑶如果宁波地区的一个网格点位于台风边缘,那么在700百帕和500百帕层次上,在(该网格点纬度-1)度~(该网格点纬度+3)度的范围内,判断115~125°E的范围内的经向风按纬度的平均风速,从低纬到高纬是否存在由负值转为正值(东风与西风转换),以进一步确定该网格点是否处于台风边缘;⑷宁波地区内的网格点位于台风边缘的情况下,中低层风向垂直切变超过一定的阈值才可能发生强对流;⑸计算网格点的中低层风矢量垂直切变、高层西风急流、高层辐散、低层台风倒槽、低层辐合等5个方面预报因子;⑹将6个预报因子值F1~F6求平均得到该网格点的强对流天气的发生概率。其处理过程为:根据中央气象台的预报资料,判断台风中心在0~72小时预报时效内是否将要或者已经从福建沿海登陆,并将要或者已经进入以(117.5°E,26.5°N)为中心且半径为200公里的地点范围内,如果不是,则不进行宁波强对流天气的概率预报;如果是,则将台风中心位于地点范围内的每6小时作为一个预报时刻,令n表示台风中心位于地点范围内的预报时刻的个数,n为正整数,若n=0则不进行宁波强对流天气的概率预报,若n>0则根据选用的数值预报产品,判断地点范围内的每个预报时刻时宁波地区(121~122°E,28.5~30.5°N)内的每个网格点是否进行概率预报,如果该网格点进行概率预报,那么计算该网格点的强对流天气的发生概率,针对地点范围内当前待处理的预报时刻,将其定义为当前预报时刻,当前预报时刻时宁波地区(121~122°E,28.5~30.5°N)内的每个网格点是否进行概率预报和计算该网格点的强对流天气的发生概率的具体步骤为:
步骤1:将台风中心位于地点范围内当前预报时刻时宁波地区(121~122°E,28.5~30.5°N)内当前待处理的网格点定义为当前网格点。
步骤2:从当前预报时刻的台风中心往外一定范围内,位势高度值逐渐增大,间隔1位势米画一条等高线,在均匀下垫面上可以认为等高线形状接近圆形的闭合等高线为台风气旋性环流等高线,等高线的形状与圆形差距较大时,可以认为已经不属于台风环流。台风中心进入地点范围内时,宁波地区位于当前预报时刻的台风中心的东北1/4象限,因此本发明判断当前网格点是否位于台风气旋性环流边缘,如果是,则执行步骤3;否则,对当前网格点不进行概率预报,然后执行步骤11。
在此具体实施例中,步骤2的具体过程为:
步骤2_1:将在700百帕层次上当前预报时刻的台风中心作为坐标系的原点,将台风中心的位势高度值取整后的值作为原点上的位势高度值,将台风中心往东方向的射线作为坐标系的东坐标轴,并将台风中心往北方向的射线作为坐标系的北坐标轴;其中,位势高度值的单位为位势米。
步骤2_2:将选用的数值预报产品中的在700百帕层次上的位势高度值按1位势米分辨率插值到离原点1000公里范围内的东坐标轴和北坐标轴上,得到在东坐标轴和北坐标轴上离原点1000公里范围内的为不同整数值的位势高度值及其所在的位置。
步骤2_3:将原点上的位势高度值记为G0,在东坐标轴和北坐标轴上间隔1位势米增加,判断G0+m位势高度值在东坐标轴和北坐标轴上是否共同有效,如果共同有效,则认为G0+m为有效值,令m=m+1,对下一个位势高度值进行判断;否则,认为G0+m为无效值,不再进行后续的位势高度值的判断,然后执行步骤2_4;其中,m的初始值为1,m为正整数,m=m+1中的“=”为赋值符号。
步骤2_4:令Gmax表示最后一个有效值;然后计算Gmax位势高度值在东坐标轴上的位置与G0的位置之间的距离和Gmax位势高度值在北坐标轴上的位置与G0的位置之间的距离的平均值;再将该平均值作为在700百帕层次上台风气旋性环流东北象限的半径,记为R700;其中,R700的单位为公里。
步骤2_5:计算当前网格点与在700百帕层次上当前预报时刻的台风中心之间的距离,记为Dgrid;其中,Dgrid的单位为公里。
步骤2_6:令F700表示当前网格点在700百帕层次上是否位于台风气旋性环流边缘的因子,其中,符号“||”为取绝对值符号。
步骤2_7:按步骤2_1至步骤2_6的过程,以相同的方式获取当前网格点在500百帕层次上是否位于台风气旋性环流边缘的因子,记为F500
步骤2_8:判断F700和F500的平均值是否小于1,如果是,则确定当前网格点位于台风气旋性环流边缘;否则,确定当前网格点不位于台风气旋性环流边缘。
在此具体实施例中,步骤2_3中,判断G0+m位势高度值在东坐标轴和北坐标轴上是否共同有效的具体过程为:
步骤2_3a:对于G0+m位势高度值在东坐标轴上,判断G0+m-1位势高度值与G0+m位势高度值之间是否存在非单调增大的位势高度值,如果存在,则确定G0+m位势高度值在东坐标轴上无效;否则,执行步骤2_3b。
步骤2_3b:当1≤m≤5时确定G0+m位势高度值在东坐标轴上独立有效。
当m>5时,计算G0+m位势高度值在东坐标轴上的位置与G0+m-1位势高度值在东坐标轴上的位置之间的距离,记为D2;并计算G0+m-1位势高度值在东坐标轴上的位置与G0+m-6位势高度值在东坐标轴上的位置之间的距离,记为D5;然后判断D2<D5是否成立,如果成立,则确定G0+m位势高度值在东坐标轴上独立有效,否则,确定G0+m位势高度值在东坐标轴上无效。
步骤2_3c:对于G0+m位势高度值在北坐标轴上,按步骤2_3a至步骤2_3b的过程,以相同的方式判断G0+m位势高度值在北坐标轴上是否独立有效。
步骤2_3d:当G0+m位势高度值在东坐标轴上独立有效且在北坐标轴上也独立有效时,计算G0+m位势高度值在东坐标轴上的位置与G0的位置之间的距离,记为DE;并计算G0+m位势高度值在北坐标轴上的位置与G0的位置之间的距离,记为DN;然后判断DE<1.5DN且DN<1.5DE是否成立,如果成立,则确定G0+m位势高度值在东坐标轴和北坐标轴上共同有效。
步骤3:将当前网格点所在纬度记为Lat0;然后计算选用的数值预报产品中在700百帕层次上、在纬度为Lat0-1~Lat0+3°N且经度为115~125°E的范围内的所有网格点的经向风按纬度的平均风速,当平均风速小于0米/秒时表示东风,当平均风速大于0米/秒时表示西风,当平均风速由负值转为正值过程中等于0米/秒时表示东风与西风的转换位置;在纬度为Lat0-1~Lat0+3°N范围内,判断经向风按纬度的平均风速从低纬到高纬是否存在由负值转为正值(东风与西风转换);以相同的方式,在500百帕层次上判断经向风按纬度的平均风速从低纬到高纬是否存在由负值转为正值;如果在700百帕和500百帕层次上均存在,则执行步骤4;否则,对当前网格点不进行概率预报,然后执行步骤11。
步骤4:计算当前网格点的中低层风向垂直切变因子,记为F1,若F1>1则令F1=1,若F1<0则令F1=0,使F1∈[0,1];然后判断F1≥0.5是否成立,如果成立,则执行步骤5;否则,对当前网格点不进行概率预报,然后执行步骤11;其中,dir500表示当前网格点在500百帕层次上的风向,dir1000表示当前网格点在1000百帕层次上的风向,dir500和dir1000的单位为度。
步骤5:计算当前网格点的中低层风矢量垂直切变因子,记为F2,若F2>1则令F2=1,若F2<0则令F2=0,使F2∈[0,1];其中,Vvec500-1000表示当前网格点在500百帕与1000百帕层次上的风矢量差的风速值,Vvec500-1000的单位为米/秒。
步骤6:计算当前网格点的高层西风急流因子,记为F3,当200百帕层次上范围(115~145°E,35~45°N)内的所有网格点的平均风向偏西时,令当200百帕层次上范围(115~145°E,35~45°N)内的所有网格点的平均风向不偏西时,令F3=0;若F3>1则令F3=1,若F3<0则令F3=0,使F3∈[0,1];其中,平均风向偏西为风向≥225°且≤315°,Vmaxvel200表示200百帕层次上范围(115~145°E,35~45°N)内的最大风速,Vmaxvel200的单位为米/秒。
步骤7:计算当前网格点的高层辐散因子,记为F4,若F4>1则令F4=1,若F4<0则令F4=0,使F4∈[0,1];其中,Vavgdiv200表示200百帕层次上以当前网格点为中心的3×3邻域内的9个网格点的散度平均值,Vavgdiv200的单位为1/秒(即s-1)。
步骤8:计算1000百帕层次上范围(119~123°E,27~31°N)内的所有海上网格点的平均风向,记为Vwd1;并计算1000百帕层次上范围(119~123°E,27~31°N)内的距离海岸线50公里以上所有陆上网格点的平均风向,记为Vwd2;然后计算当前网格点的低层台风倒槽因子,记为F5,当90°≤Vwd1≤180°(即东南风)且0°≤Vwd2≤90°(即东北风)成立时,令当90≤Vwd1≤180且0≤Vwd2≤90不成立时,令F5=0;若F5>1则令F5=1,若F5<0则令F5=0,使F5∈[0,1];其中,Vwd1和Vwd2的单位为度。
步骤9:计算当前网格点的低层辐合因子,记为F6,若F6>1则令F6=1,若F6<0则令F6=0,使F6∈[0,1];其中,Vavgdiv1000表示1000百帕层次上以当前网格点为中心的3×3邻域内的9个网格点的散度平均值,Vavgdiv1000的单位为1/秒(即s-1)。
步骤10:计算F1、F2、F3、F4、F5和F6的平均值;然后将该平均值作为当前网格点的强对流天气的发生概率。
步骤11:将台风中心位于地点范围内当前预报时刻时宁波地区(121~122°E,28.5~30.5°N)内下一个待处理的网格点作为当前网格点,然后返回步骤2继续执行,直至台风中心位于地点范围内当前预报时刻时宁波地区(121~122°E,28.5~30.5°N)内的所有网格点处理完毕,完成了台风中心位于地点范围内当前预报时刻时宁波地区(121~122°E,28.5~30.5°N)内的每个网格点是否进行概率预报的过程。
实现本发明方法,台风路径和强度的实况和预报取自中央气象台的资料,而其它预报因子计算中所需资料取自同一种数值预报产品,该数值预报产品可自行选定,如可以选定中国气象局grapes或欧洲中期预报中心细网格预报ECMWF-fine,网格点由所使用的数值预报产品来确定。

Claims (3)

1.一种登陆福建台风***环流中宁波强对流天气的概率预报方法,其特征在于处理过程为:根据中央气象台的预报资料,判断台风中心在0~72小时预报时效内是否将要或者已经从福建沿海登陆,并将要或者已经进入以(117.5°E,26.5°N)为中心且半径为200公里的地点范围内,如果不是,则不进行宁波强对流天气的概率预报;如果是,则将台风中心位于地点范围内的每6小时作为一个预报时刻,令n表示台风中心位于地点范围内的预报时刻的个数,n为正整数,若n=0则不进行宁波强对流天气的概率预报,若n>0则根据选用的数值预报产品,判断地点范围内的每个预报时刻时宁波地区(121~122°E,28.5~30.5°N)内的每个网格点是否进行概率预报,如果该网格点进行概率预报,那么计算该网格点的强对流天气的发生概率,针对地点范围内当前待处理的预报时刻,将其定义为当前预报时刻,当前预报时刻时宁波地区(121~122°E,28.5~30.5°N)内的每个网格点是否进行概率预报和计算该网格点的强对流天气的发生概率的具体步骤为:
步骤1:将台风中心位于地点范围内当前预报时刻时宁波地区(121~122°E,28.5~30.5°N)内当前待处理的网格点定义为当前网格点;
步骤2:判断当前网格点是否位于台风气旋性环流边缘,如果是,则执行步骤3;否则,对当前网格点不进行概率预报,然后执行步骤11;
步骤3:将当前网格点所在纬度记为Lat0;然后计算选用的数值预报产品中在700百帕层次上、在纬度为Lat0-1~Lat0+3°N且经度为115~125°E的范围内的所有网格点的经向风按纬度的平均风速,当平均风速小于0米/秒时表示东风,当平均风速大于0米/秒时表示西风,当平均风速由负值转为正值过程中等于0米/秒时表示东风与西风的转换位置;在纬度为Lat0-1~Lat0+3°N范围内,判断经向风按纬度的平均风速从低纬到高纬是否存在由负值转为正值;以相同的方式,在500百帕层次上判断经向风按纬度的平均风速从低纬到高纬是否存在由负值转为正值;如果在700百帕和500百帕层次上均存在,则执行步骤4;否则,对当前网格点不进行概率预报,然后执行步骤11;
步骤4:计算当前网格点的中低层风向垂直切变因子,记为F1,若F1>1则令F1=1,若F1<0则令F1=0,使F1∈[0,1];然后判断F1≥0.5是否成立,如果成立,则执行步骤5;否则,对当前网格点不进行概率预报,然后执行步骤11;其中,dir500表示当前网格点在500百帕层次上的风向,dir1000表示当前网格点在1000百帕层次上的风向,dir500和dir1000的单位为度;
步骤5:计算当前网格点的中低层风矢量垂直切变因子,记为F2,若F2>1则令F2=1,若F2<0则令F2=0,使F2∈[0,1];其中,Vvec500-1000表示当前网格点在500百帕与1000百帕层次上的风矢量差的风速值,Vvec500-1000的单位为米/秒;
步骤6:计算当前网格点的高层西风急流因子,记为F3,当200百帕层次上范围(115~145°E,35~45°N)内的所有网格点的平均风向偏西时,令当200百帕层次上范围(115~145°E,35~45°N)内的所有网格点的平均风向不偏西时,令F3=0;若F3>1则令F3=1,若F3<0则令F3=0,使F3∈[0,1];其中,平均风向偏西为风向≥225°且≤315°,Vmaxvel200表示200百帕层次上范围(115~145°E,35~45°N)内的最大风速,Vmaxvel200的单位为米/秒;
步骤7:计算当前网格点的高层辐散因子,记为F4,若F4>1则令F4=1,若F4<0则令F4=0,使F4∈[0,1];其中,Vavgdiv200表示200百帕层次上以当前网格点为中心的3×3邻域内的9个网格点的散度平均值,Vavgdiv200的单位为1/秒;
步骤8:计算1000百帕层次上范围(119~123°E,27~31°N)内的所有海上网格点的平均风向,记为Vwd1;并计算1000百帕层次上范围(119~123°E,27~31°N)内的距离海岸线50公里以上所有陆上网格点的平均风向,记为Vwd2;然后计算当前网格点的低层台风倒槽因子,记为F5,当90°≤Vwd1≤180°且0°≤Vwd2≤90°成立时,令当90≤Vwd1≤180且0≤Vwd2≤90不成立时,令F5=0;若F5>1则令F5=1,若F5<0则令F5=0,使F5∈[0,1];其中,Vwd1和Vwd2的单位为度;
步骤9:计算当前网格点的低层辐合因子,记为F6,若F6>1则令F6=1,若F6<0则令F6=0,使F6∈[0,1];其中,Vavgdiv1000表示1000百帕层次上以当前网格点为中心的3×3邻域内的9个网格点的散度平均值,Vavgdiv1000的单位为1/秒;
步骤10:计算F1、F2、F3、F4、F5和F6的平均值;然后将该平均值作为当前网格点的强对流天气的发生概率;
步骤11:将台风中心位于地点范围内当前预报时刻时宁波地区(121~122°E,28.5~30.5°N)内下一个待处理的网格点作为当前网格点,然后返回步骤2继续执行,直至台风中心位于地点范围内当前预报时刻时宁波地区(121~122°E,28.5~30.5°N)内的所有网格点处理完毕,完成了台风中心位于地点范围内当前预报时刻时宁波地区(121~122°E,28.5~30.5°N)内的每个网格点是否进行概率预报的过程。
2.根据权利要求1所述的登陆福建台风***环流中宁波强对流天气的概率预报方法,其特征在于所述的步骤2的具体过程为:
步骤2_1:将在700百帕层次上当前预报时刻的台风中心作为坐标系的原点,将台风中心的位势高度值取整后的值作为原点上的位势高度值,将台风中心往东方向的射线作为坐标系的东坐标轴,并将台风中心往北方向的射线作为坐标系的北坐标轴;其中,位势高度值的单位为位势米;
步骤2_2:将选用的数值预报产品中的在700百帕层次上的位势高度值按1位势米分辨率插值到离原点1000公里范围内的东坐标轴和北坐标轴上,得到在东坐标轴和北坐标轴上离原点1000公里范围内的为不同整数值的位势高度值及其所在的位置;
步骤2_3:将原点上的位势高度值记为G0,在东坐标轴和北坐标轴上间隔1位势米增加,判断G0+m位势高度值在东坐标轴和北坐标轴上是否共同有效,如果共同有效,则认为G0+m为有效值,令m=m+1,对下一个位势高度值进行判断;否则,认为G0+m为无效值,不再进行后续的位势高度值的判断,然后执行步骤2_4;其中,m的初始值为1,m为正整数,m=m+1中的“=”为赋值符号;
步骤2_4:令Gmax表示最后一个有效值;然后计算Gmax位势高度值在东坐标轴上的位置与G0的位置之间的距离和Gmax位势高度值在北坐标轴上的位置与G0的位置之间的距离的平均值;再将该平均值作为在700百帕层次上台风气旋性环流东北象限的半径,记为R700;其中,R700的单位为公里;
步骤2_5:计算当前网格点与在700百帕层次上当前预报时刻的台风中心之间的距离,记为Dgrid;其中,Dgrid的单位为公里;
步骤2_6:令F700表示当前网格点在700百帕层次上是否位于台风气旋性环流边缘的因子,其中,符号“||”为取绝对值符号;
步骤2_7:按步骤2_1至步骤2_6的过程,以相同的方式获取当前网格点在500百帕层次上是否位于台风气旋性环流边缘的因子,记为F500
步骤2_8:判断F700和F500的平均值是否小于1,如果是,则确定当前网格点位于台风气旋性环流边缘;否则,确定当前网格点不位于台风气旋性环流边缘。
3.根据权利要求2所述的登陆福建台风***环流中宁波强对流天气的概率预报方法,其特征在于所述的步骤2_3中,判断G0+m位势高度值在东坐标轴和北坐标轴上是否共同有效的具体过程为:
步骤2_3a:对于G0+m位势高度值在东坐标轴上,判断G0+m-1位势高度值与G0+m位势高度值之间是否存在非单调增大的位势高度值,如果存在,则确定G0+m位势高度值在东坐标轴上无效;否则,执行步骤2_3b;
步骤2_3b:当1≤m≤5时确定G0+m位势高度值在东坐标轴上独立有效;
当m>5时,计算G0+m位势高度值在东坐标轴上的位置与G0+m-1位势高度值在东坐标轴上的位置之间的距离,记为D2;并计算G0+m-1位势高度值在东坐标轴上的位置与G0+m-6位势高度值在东坐标轴上的位置之间的距离,记为D5;然后判断D2<D5是否成立,如果成立,则确定G0+m位势高度值在东坐标轴上独立有效,否则,确定G0+m位势高度值在东坐标轴上无效;
步骤2_3c:对于G0+m位势高度值在北坐标轴上,按步骤2_3a至步骤2_3b的过程,以相同的方式判断G0+m位势高度值在北坐标轴上是否独立有效;
步骤2_3d:当G0+m位势高度值在东坐标轴上独立有效且在北坐标轴上也独立有效时,计算G0+m位势高度值在东坐标轴上的位置与G0的位置之间的距离,记为DE;并计算G0+m位势高度值在北坐标轴上的位置与G0的位置之间的距离,记为DN;然后判断DE<1.5DN且DN<1.5DE是否成立,如果成立,则确定G0+m位势高度值在东坐标轴和北坐标轴上共同有效。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111310983A (zh) * 2020-01-21 2020-06-19 宁波市气象台 一种针对登陆广东台风引发宁波暴雨的预报方法
CN112288189A (zh) * 2020-11-19 2021-01-29 国网湖南省电力有限公司 台风登陆点预测方法、***及计算机存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007256183A (ja) * 2006-03-24 2007-10-04 Tokyo Electric Power Co Inc:The 台風による災害発生予測システム
CN101776774A (zh) * 2010-01-25 2010-07-14 河海大学 台风前锋到达地球表面的时间预报方法
US20120046917A1 (en) * 2010-08-23 2012-02-23 Hsin-Fa Fang Wind energy forecasting method with extreme wind speed prediction function
CN103955009A (zh) * 2014-04-25 2014-07-30 宁波市气象台 一种从数值预报产品中提取出台风客观预报信息的方法
CN104570161A (zh) * 2015-01-21 2015-04-29 中国南方电网有限责任公司 基于ec/jma全球格点预报资料的台风自动化预报方法
CN108983320A (zh) * 2018-04-08 2018-12-11 浙江大学 一种沿海台风极值风速的数值天气预报-人工智能耦合预测方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007256183A (ja) * 2006-03-24 2007-10-04 Tokyo Electric Power Co Inc:The 台風による災害発生予測システム
CN101776774A (zh) * 2010-01-25 2010-07-14 河海大学 台风前锋到达地球表面的时间预报方法
US20120046917A1 (en) * 2010-08-23 2012-02-23 Hsin-Fa Fang Wind energy forecasting method with extreme wind speed prediction function
CN103955009A (zh) * 2014-04-25 2014-07-30 宁波市气象台 一种从数值预报产品中提取出台风客观预报信息的方法
CN104570161A (zh) * 2015-01-21 2015-04-29 中国南方电网有限责任公司 基于ec/jma全球格点预报资料的台风自动化预报方法
CN108983320A (zh) * 2018-04-08 2018-12-11 浙江大学 一种沿海台风极值风速的数值天气预报-人工智能耦合预测方法

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111310983A (zh) * 2020-01-21 2020-06-19 宁波市气象台 一种针对登陆广东台风引发宁波暴雨的预报方法
CN112288189A (zh) * 2020-11-19 2021-01-29 国网湖南省电力有限公司 台风登陆点预测方法、***及计算机存储介质
CN112288189B (zh) * 2020-11-19 2023-06-30 国网湖南省电力有限公司 台风登陆点预测方法、***及计算机存储介质

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