一种基于数值模式对流覆盖率的对流天气预报方法及系统技术方案

本申请公开了一种基于数值模式对流覆盖率的对流天气预报方法及系统，用于对待预报地点有无雷暴的预报模式进行筛选，获取最优的预报模式；所述方法包括：在预报模式中找到能够代表预报地点位置的格点；选取该格点周围N*N的格点范围，N为大于1的奇数；获取上述不同范围的格点，不同的时间维度发生/未发生过雷暴的实况；将不同预报模式的预报结果与实况进行对比检验，筛选出评分最高的格点范围选择、覆盖率和预报时间尺度作为优选的预报模式。根据本申请的技术方案，本发明专利技术的优势在于：对待预报地点区域内雷暴定点预报具有指导意义，为今后的气象要素预报服务决策提供参考依据。后的气象要素预报服务决策提供参考依据。后的气象要素预报服务决策提供参考依据。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数值模式对流覆盖率的对流天气预报方法及系统


[0001]本申请涉及气象预报领域，更具体地说，涉及一种基于数值模式对流覆盖率的对流天气预报方法及系统。

技术介绍

[0002]Richardson早在1921年发表了论文《运用数值方法的动力预报》，其中提出了最初的数值预报的思想，他解释的数值预报的基本原理和其可行性，并提出了利用数值方法对运动方程进行积分。于1922年，他针对他的想法进行了第一次的试验，应用大气运动缘是方程组，在德国进行了实践，计算了德国中部某几层的气压随时间的变化，结果为预报的6小时的气压变化居然达到了146hPa，然而实际观测的结果是地面气压变化是很小的，这个结果并不理想，经过研究，Richardson将这次实验失败的原因归结为模式初值的不确定性，在这之后的几十年中，地面和高空的观测密度不断提高，加大范围，以及计算机内存的扩大，终于在第二次世界之后，数值天气预报再次引起了人们的关注，模式分辨率由原来的粗网格不断地细化，物理参数化方案越来越多，越来越全面。数值预报可以提供各个时间尺度的预报，如短临预报，短期预报，中期预报和气候预测等。然而，这些只是单一的确定性预报，众所周知，大气是混沌的，是具有不确定性的，因此在一个物理系统中，我们永远无法准确获知它真实的状态。因为各种原因，例如观测的误差，分析中的误差，计算中的误差，占地那不够密集等等，这些种种原因均会产生误差，即使我们认为这个数值模式考虑到现实中的各种情况，实际操作中也会因为初始状态的不确定，使相应的预报结果在随着积分步长的累计被无限的放大，最后得到的结果会与真实大气状况有着较大差距。
[0003]1969年，Epstein为了解决这个初值误差的问题，在理论上提出了动力随机预报，提供了一个处理不确定事件的理论方法，使得集合预报应运而生，该方法首先要确定一个初始场集合，这个集合可以这样来确定，就是误差将会有那些可能，我们一一罗列出来，这些误差都是围绕在这个初始场周围的，这个集合里面一定包含了真实值，其中的每一种情况都有可能是真实值，我们从这个包含了真实值的集合中进行积分预报，就可以得到一个相应的包含着真实预报的结果的集合。后来随着集合预报的发展，集合预报的概念已经不再仅仅只是初值的集合了，而是发展到包含了模式各个物理过程的随机过程。因此针对集合预报的概念本申请人认为：初步估计了模式初始场的误差范围，给出一个初始状态的集合，再以这个初始状态的集合为基础，通过模式的不断积分，变换不容的物理过程，分别得到相应的预报结果，而这个预报结果也是一个集合，再通过对于结果集合进行分析，得到最终的预报产品。集合预报的发展使得概率预报成为可能，一个天气发生预报是一个概率事件，概率预报是一门更科学地气象预报，比如：一个预报结果地集合，里面有70％的成员认为明天可能有降水发生，那么就可以预报明天降水的概率为70％，新时次的预报结果集合，里面开始有80％的成员认为明天可能发生降水，那么就说明明天降水的概率增大了，这样的概率预报可以为预报员们提供一个可靠的估计。
[0004]航空气象是专门为航空飞行服务的，其在航空飞行中的应用能够有效的降低飞行
危险性，保障乘客的生命和财产安全。而对航空飞行影响最大的就是气象。飞行中最危险的、最受气象影响的就是起飞和降落部分，因此做好机场及其进近区域的天气预报和观测是气象保障中的重中之重。影响飞行的重要天气现象有雷暴，积冰，颠簸，低云，低能见等，而在所有影响飞行的重要天气中，对飞行安全影响最大的莫过于雷暴。数值预报发展至今，对于一定区域内的天气已经有较好的预报效果，但是对于某一点的预报效果并不理想，本申请人认为机场的范围相对于数值模式的预报范围来说，基本上就相当于模式中的某一个格点。目前对于机场内发生雷暴与否的预报，可以认为是数值模式上某一格点出现雷暴与否的预报，该预报模式目前可预报性较低。
[0005]因此，如何提高机场雷暴的预报准确率成为本领域需要解决的技术问题。

技术实现思路

[0006]有鉴于此，本申请提出了一种基于数值模式对流覆盖率的对流天气预报方法及系统，以实现机场雷暴预报的准确性。
[0007]根据本申请，提出了一种基于数值模式对流覆盖率的对流天气预报方法，用于对待预报地点有无雷暴的预报模式进行筛选，获取最优的预报模式；所述方法包括：
[0008]步骤1：在预报模式中找到能够代表预报地点位置的格点；
[0009]步骤2：选取该格点周围N*N的格点范围，N为大于1的奇数；
[0010]步骤3：获取上述不同范围的格点，不同的时间维度发生/未发生过雷暴的实况；
[0011]步骤4：将不同预报模式的预报结果与实况进行对比检验，筛选出评分最高的格点范围选择、覆盖率和预报时间尺度作为优选的预报模式。
[0012]作为上述方法的一种改进，所述步骤4具体为：
[0013]步骤4
‑
1：计算1*1格点到N*N格点不同覆盖率的TS评分值；
[0014]步骤4
‑
2：根据TS评分选出格点数和覆盖率最优和次优的方案；
[0015]步骤4
‑
3：计算最优和次优方案中格点和覆盖率多种时间尺度下的命中率和虚警率；
[0016]步骤4
‑
4：选择命中率和虚警率中最为优秀的时间尺度作为优选的预报模式。
[0017]作为上述方法的一种改进，所述步骤4
‑
4还包括：如果命中率和虚警率结果有冲突，优先选择命中率更优的预报模式。
[0018]作为上述方法的一种改进，所述多种时间尺度为：
[0019]预报未来某一时刻发生/不发生雷暴；
[0020]预报未来某一时刻的前M小时内或后M小时内发生/不发生雷暴；
[0021]预报未来某一时刻、该时刻前M小时内和后M小时内均发生/不发生雷暴。
[0022]作为上述方法的一种改进，M取值为3。
[0023]作为上述方法的一种改进，所述N取值为11。
[0024]本专利技术还提供一种基于数值模式对流覆盖率的对流天气预报系统，用于对待预报地点有无雷暴的预报模式进行筛选，获取最优的预报模式；其特征在于，所述系统包括：
[0025]获取格点模块，用于在预报模式中找到能够代表预报地点位置的格点；
[0026]选择格点范围模块，用于选取该格点周围N*N，N为大于1的奇数，的格点范围；
[0027]获取实况模块，用于获取上述不同范围的格点，不同的时间维度发生/未发生过雷
暴的实况；和
[0028]筛选预报模式模块，用于将不同预报模式的预报结果与实况进行对比检验，筛选出评分最高的格点范围选择、覆盖率和预报时间尺度作为优选的预报模式。
[0029]根据本申请的技术方案，本专利技术的优势在于：对待预报地点区域内雷暴定点预报具有指导意义，为今后的气象要素预报服务决策提供参考依据。
[0030]本申请的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数值模式对流覆盖率的对流天气预报方法，用于对待预报地点有无雷暴的预报模式进行筛选，获取最优的预报模式；所述方法包括：步骤1：在预报模式中找到能够代表预报地点位置的格点；步骤2：选取该格点周围N*N的格点范围，N为大于1的奇数；步骤3：获取上述不同范围的格点，不同的时间维度发生/未发生过雷暴的实况；步骤4：将不同预报模式的预报结果与实况进行对比检验，筛选出评分最高的格点范围选择、覆盖率和预报时间尺度作为优选的预报模式。2.根据权利要求1所述基于数值模式对流覆盖率的对流天气预报方法，其特征在于，所述步骤4具体为：步骤4
‑
1：计算1*1格点到N*N格点不同覆盖率的TS评分值；步骤4
‑
2：根据TS评分选出格点数和覆盖率最优和次优的方案；步骤4
‑
3：计算最优和次优方案中格点和覆盖率多种时间尺度下的命中率和虚警率；步骤4
‑
4：选择命中率和虚警率中最为优秀的时间尺度作为优选的预报模式。3.根据权利要求2所述基于数值模式对流覆盖率的对流天气预报方法，其特征在于，所述步骤4
‑
...

【专利技术属性】
技术研发人员：张伟，李侃，须剑良，袁为，杜旭，
申请(专利权)人：中国民用航空局空中交通管理局航空气象中心，
类型：发明
国别省市：