RESEARCH ON THUNDERSTORM GALE WEATHER FORECAST IN GUANGDONG PROVINCE BY USING BAYESIAN METHOD
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摘要: 针对广东省2010—2019年4—9月有雷暴大风和没有雷暴大风天气的个例进行研究，通过箱线图的形式分析了产生雷暴大风天气相关环境参数的分布特征并建立3小时、6小时和12小时三个时间段的雷暴大风潜势预报模型，利用贝叶斯方法对2020年4—9月的天气过程进行检验，结果表明：雷暴大风天气的发生对应地面较高的露点温度，较大的不稳定能量、上下层温差以及全总指数等物理量；从检验结果来看，贝叶斯方法对雷暴大风天气的识别具有一定的可行性，三个时段的潜势预报模型识别雷暴大风的命中率均在80%以上, 但存在一定的空报，需今后改进与完善。Abstract: This paper studied the individual cases of weather with and without thunderstorm gales in Guangdong Province from April to September 2010—2019. The distribution characteristics of environmental parameters related to the weather with thunderstorm gales were analyzed by using boxplots, and the three hours, six hours, and 12 hours thunderstorm gale forecast models were established. The meteorological events from April to September 2020 were tested by using the Bayesian method. The results show that the occurrence of thunderstorm gales corresponds to higher dewpoint temperature on the ground, more unstable energy, temperature difference between upper and lower layers, and total index. According to the test results, the Bayesian method may to some extent identify thunderstorm gales. The hit rate of the prediction model is above 80%, but there are some empty reports, which need to be addressed in the future.
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Key words:
- thunderstorm gale /
- environmental parameters /
- bayesian method /
- TS score /
- potential forecast
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图 2 雷暴大风（I）和没有雷暴大风天气（Ⅱ）3小时前对应的（500 hPa相对湿度(a)、700 hPa相对湿度(b)、850 hPa相对湿度(c)、地面露点温度(d)、700 hPa温度露点差(e)、地面和850 hPa平均温度露点差(f)、850 hPa比湿(g)、可降水量(h)
箱线图中最下面的黑色横线表示最小值，最上面的黑色横线表示最大值，长方形的上下两端分别代表 75%及25%分位，中间的蓝点表示均值，红线表示中位数，红色的“+”为第三个四分位数之上或低于第一个四分位数的四分位数距的1.5倍以上的异常值，下同）。
图 3 雷暴大风（I）和没有雷暴大风天气（Ⅱ）3小时前对应的对流有效位能(a)、850 hPa与500 hPa假相当位温差(b)、700 hPa与500 hPa温度差(c)、850 hPa与500 hPa温度差(d)、K指数(e)、强天气威胁指数(f)、全总指数(g)、对流抑制能量(h)
图 6 利用贝叶斯方法对2020年5月10日14时雷暴大风的识别结果
a.实况；b.10日08时提前6小时预报；c.10日02时提前12小时预报。红色实心点为命中，蓝色实心点为漏报，灰色圆圈为空报，下同。
表 1 文中各变量缩略形式及单位
变量名称 变量缩略形式 单位 整层大气可降水量 PWAT mm 500 hPa相对湿度 RH500 % 700 hPa相对湿度 RH700 % 850 hPa相对湿度 RH850 % 850 hPa比湿 Q850 g/kg 地面露点温度 Td ℃ 700hPa温度露点差 Td700 ℃ 地面和850 hPa的平均温度露点差 Tdave ℃ 总指数 TT ℃ 850 hPa与500 hPa假相当位温差 Δθse 85 ℃ 850 hPa与500 hPa温度差 ΔT85 ℃ 700 hPa与500 hPa温度差 ΔT75 ℃ 对流有效位能 CAPE J/kg 对流抑制能量 CIN J/kg K指数 KI ℃ 强天气威胁指数 SWEAT 0~1 km的风矢量差 SH01 m/s 0~3 km的风矢量差 SH03 m/s 0~6 km的风矢量差 SH06 m/s 0 ℃层高度 ZH m 
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表 2 雷暴大风和没有雷暴大风天气3小时前部分参数对应的概率
参数 对流有效位能 0 ℃层高度 K指数 500 hPa相对湿度 700 hPa相对湿度 850 hPa相对湿度 0~1 km垂直风切变 0~3 km垂直风切变 0~6 km垂直风切变 区间1 0~250 4 800~5 000 34~36 20~40 60~70 60~70 0~2 8~10 0~5 区间2 250~500 5 000~5 200 36~38 40~60 70~80 70~80 2~4 10~12 5~10 区间3 500~1 000 5 200~5 400 ≥38 60~80 80~90 80~90 4~6 12~14 10~15 区间4 ≥1 000 ≥5 400 ≥80 ≥90 ≥90 6~8 14~16 15~20 区间5 ≥8 ≥16 ≥20 雷暴大风 0.016 2 0.094 9 0.215 8 0.173 6 0.275 5 0.039 4 0.090 1 0.385 7 0.067 0 0.004 6 0.581 0 0.468 7 0.307 9 0.379 6 0.298 6 0.101 6 0.323 3 0.441 1 0.030 1 0.125 0 0.315 5 0.261 6 0.238 4 0.567 1 0.295 6 0.145 5 0.369 5 0.949 1 0.199 1 0.252 3 0.067 1 0.088 0 0.291 0 0.067 0 0.087 8 0.221 7 0.025 4 0.034 6 没有雷暴大风 0.432 0 0.218 4 0.863 4 0.014 6 0.024 3 0.004 9 0.004 8 0.343 0 0.0242 0.315 5 0.378 6 0.131 7 0.155 3 0.150 5 0.082 5 0.024 2 0.212 6 0.449 3 0.199 0 0.315 5 0.004 9 0.364 1 0.645 6 0.301 0 0.140 1 0.111 1 0.265 7 0.053 4 0.087 4 0.466 0 0.179 6 0.611 7 0.352 7 0.043 5 0.115 9 0.478 3 0.164 3 0.144 9
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表 3 预报技巧评分及其计算公式
评分名称 计算公式 TS评分 NA/(NA+NB+NC)×100% 空报率FAR NB/(NA+NB)×100% 漏报率MAR NC/(NA+NC)×100% 命中率POD NA1/(NA1+NC)×100% 注：NA表示报对的点数，NA1表示观测到样本且预报正确的点数，NB表示空报的点数，NC表示漏报的点数。
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