航空 发表于 2010-8-15 09:38:38

辐射大雾预报方法的研究

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航空 发表于 2010-8-15 09:38:59

1<BR>辐射大雾预报方法的研究<BR>管翔<BR>(太原空管中心气象台山西太原工程师030031)<BR>提要:本文详细介绍了逐步消空、极值剔除等预报方法在辐射大雾预报中的应用过程。文章另外给出了一<BR>个预报实例。<BR>关键词:辐射大雾指标集合逐步消空法极值剔除法多指标叠套法<BR>一、辐射大雾分析研究的原因、预报现状和需要努力的方向<BR>1、研究的原因<BR>大雾是近地面层存在大量水滴、冰晶,使得能见度降到1 公里以下的天气现象,是TAF 中一项重要预<BR>报内容。统计显示,辐射大雾在大雾中占有很高的比例。开展辐射大雾天气的研究,对提高辐射大雾天气<BR>的预报准确率,促进航空气象保障水平、提高飞行安全有着重要意义。<BR>2、预报现状<BR>(1)预报员利用天气学原理结合地方特点,主观判断辐射大雾是否产生。<BR>(2)辐射大雾的预报没有定量化的指标,操作随意性大,预报结果因人因时而异,预报质量不稳定,<BR>波动较大,缺乏一种客观定量化的预报方法。<BR>3、努力方向<BR>(1)新的辐射大雾预报方法应该便于预报人员操作,符合民航气象服务特点的;<BR>(2)新的辐射大雾预报方法采用的资料应是标准化的、并且容易得到的常规气象资料及其扩展;<BR>(3)新的辐射大雾预报方法应该向客观化、定量化的方向发展;<BR>(4)新的辐射大雾预报方法应该能够明显提高预报准确率、降低空报率、尽可能减少漏报。<BR>二、一种建立在统计基础上的客观预报方法:逐步消空法,及其和极值剔<BR>除法、多指标叠套法的关系。<BR>1、逐步消空法的介绍<BR>对于一份天气预报的质量的好坏,我们可以采用临界成功指数CSI、探测概率POD 和虚假报警率FAR<BR>来描述:<BR>CSI=(大雾报对次数) /(大雾报对次数+大雾空报次数+大雾漏报次数)<BR>POD=(大雾报对次数) /(大雾报对次数+大雾漏报次数)<BR>FAR=(大雾空报次数) /(大雾报对次数+大雾空报次数)<BR>提高大雾预报准确率,就是使CSI 的数值加大,也就是减少大雾空报次数、大雾漏报次数;寻找大雾<BR>预报指标,就是寻找减少大雾空报次数、大雾漏报次数,使得CSI 变大的条件。所谓逐步消空法,就是使<BR>得大雾漏报次数为0,大雾空报次数逐步减小的方法,用POD 和FAR 表示为:<BR>POD=100% (1)<BR>100%&gt;(FAR)j=mj &gt;0 (2)<BR>2<BR>[(FAR)j-1 — ( FAR)j]&gt; mj% &gt;0 (3)<BR>(1)~(3)式构成了“逐步消空法”的数学表达。其中(1)式表示“勿漏”,(2)~(3)共同表示“消<BR>空”。<BR>2、寻找预报指标集的几个问题<BR>把一些事物汇集到一起组成一个整体就叫做集合。照此,辐射大雾预报使用的全体预报指标可叫做辐<BR>射大雾预报指标集。逐步消空法就是寻找辐射大雾预报指标的一种方法。<BR>2.1 寻找指标的步骤<BR>首先,列出多年(至少10 年)所有辐射大雾日,然后根据资料寻找出大雾出现前它们共有的特征,<BR>这个特征,我们就可以作为备选的指标。选出几个特征,就选出了几个指标。这里所说的资料,可以包括<BR>任何类型的气象资料,如常规资料,雷达云图产品、数值产品等。<BR>2.2 从何处入手选择执预报指标<BR>选择预报指标,也就是选择反映本质的特征。多年以来,大家对有利于辐射大雾产生的环境和条件进<BR>行了很多研究和归纳,比如:<BR>(1) 地面处于弱高压中心或弱高压脊附近,高空偏西气流;<BR>(2) 降水和潮湿的地面增湿导致近地气层中水汽含量充沛;<BR>(3) 晴夜微风有利于加大地表冷却程度,形成适度的垂直混合作用。<BR>(4) 逆温层可以保持水汽和凝结核等。<BR>可以反映上述气象条件的一个或几个气象要素(如3 小时气压变化、高空风向、地面风速、相对湿度、<BR>温度日较差、温度垂直方向直减率、k 指数等)的临界值,都有可能(不一定是)被选作一个预报指标。<BR>不言而喻,对于每个预报辐射大雾的参数,都能找出临界值,至于该临界值有没有充当预报指标的资<BR>格,需要进一步论证。<BR>2.3 确认每个指标的入选资格<BR>在辐射大雾预报过程中,虽然大家总结出许多预报指标,但是其中某些指标代表的意义相同或者相似。<BR>因此,在将它们选入指标集前,需要进行确认。也就是审查它们是否有资格作为预报指标。确认的具体步<BR>骤是:<BR>在把Xj 作为预报指标前,必须分别计算出指标集(X1,X2,X3,… …,Xj-1)的虚假报警率(FAR)<BR>j-1 和加入Xj 后指标集(X1,X2,X3,……,Xj)的虚假报警率(FAR)j,假如有[(FAR)j-1 —(FAR)<BR>j ] &gt; mj% &gt;0,也就是增加预报指标Xj 对减少虚假报警率有作用时,才能确认Xj 可以作为预报指标。<BR>2.4 选取哪个指标作为指标集的第一个指标<BR>可以想象,每个指标的临界值跨度越大,起其对应的虚假报警率FAR 也越大,反之亦然。根据经验,<BR>当按照大尺度环流形势进行分型,然后再对有关参数进行统计,有利于指标临界值的跨度缩小。<BR>根据以上原则,对于辐射大雾,我们可以清楚的知道,应该把反映环流特点的高空风向作为指标集的<BR>第一个指标。<BR>2.5 指标集中指标的顺序<BR>一旦选定指标集后,即选定X1,X2,X3,… …,Xj 后,预报结论和指标集中各元素(即预报指标)<BR>的次序无关。<BR>2.1~2.5 向大家展示了“逐步消空”的具体方法。<BR>3、逐步消空法的特点<BR>(1)避免了“边用边丢弃”的怪圈。随着时间的推移,理论研究新成果层出不穷,预报经验越积越<BR>多,这样必然会产生一些新的预报指标。如何处理新旧之间的关系?我们不主张全部推倒旧的,而在判明<BR>新指标确实优于旧指标时,再用新的取代旧的。检验新旧指标哪个好用,只要把它们运用到“逐步消空”<BR>法中去,看哪个FAR 值更低,取舍结果便一目了然。<BR>(2)变小概率事件为大概率事件。辐射大雾属于发生次数较少的小概率事件,提高大雾天气下的服<BR>3<BR>务质量,提高大雾预报准确率是关键的一环。如何提高?将小概率事件转化为大概率事件是行之有效的途<BR>径,而逐步消空法正是逐步将小概率事件变为大概率事件的具体办法。<BR>4、与“极值剔除法”、“多指标叠套法”的关系<BR>4.1 和“极值剔除法”的关系<BR>在2.2 中我们指出:“对于每个预报辐射大雾的参数,都能找出临界值”。其实找出临界值也有一定<BR>的技巧,我们称之为“极值剔除法”。<BR>对于大雾样本中任意一个指标Xn 都有以下三种极值(临界值)形式:<BR>(Xn)max ≥ Xn ≥ (Xn)min (4)<BR>Xn ≤ (Xn)max (5)<BR>Xn ≥ (Xn)min (6)<BR>为什么要分为这三种形式?主要是由于其各自反映的天气意义不同。(4)式含有“预报指标Xn 取值<BR>在合适的区间,不能过大或过小,才有利于大雾产生”的意思;(5)式含有“预报指标Xn 取值不能过高,<BR>才有利于大雾产生”的意思;(6)式含有“预报指标Xn 取值不能太低,才有利于大雾产生”的意思。<BR>如何在(4)~(6)式间取舍?我们可以把指标放入非辐射大雾样本中,分别利用(4)~(6)式来看<BR>看各自可以排除多少非大雾天气。排除的越多的,说明预报指标取这种形式越有利于剔除非大雾天气,那<BR>么预报指标就取这种形式,这也是“极值剔除法”名字的由来。<BR>作为一个辅助部分,“极值剔除法”给出了单个指标具体的“临界值”形式,从而为“逐步消空法”<BR>的顺利进行打下了基础。<BR>4.2 和“多指标叠套法”的关系<BR>所谓多指标叠套法,是指辐射大雾预报指标集中每一个临界值都达到要求时,则预报未来有辐射大雾<BR>产生;否则预报没有辐射大雾产生(图一)。辐射大雾预报指标集从哪里来?可利用“逐步消空法”找出。<BR>图1 将辐射大雾预报指标集合X1,X2,…,Xn 用于辐射大雾预报的流程图<BR>yes<BR>yes<BR>yes<BR>yes<BR>yes<BR>有关资料<BR>符合X1 否?<BR>亦即入型否?<BR>符合X2 否?<BR>符合Xn-1 否?<BR>符合Xn 否?<BR>有辐射大雾<BR>无<BR>辐<BR>射<BR>大<BR>雾<BR>NO<BR>NO<BR>NO<BR>NO<BR>4<BR>5、总结<BR>图2 展示了利用逐步消空法建立辐射大雾预报指标集,进而应用指标集进行辐射大雾预报的流程:<BR>图2 辐射大雾预报指标建立和预报流程图<BR>最后为避免空对空的感觉,下面我们针对太原机场10 月份辐射大雾的预报,利用上面讲到的方法进<BR>行实际分析操作,最后得出太原机场10 月份辐射大雾的预报指标集。<BR>三、实例<BR>为预报10 月份本场北京时间06-14 点是否出现大雾,我们需要建立相关的预报指标集合,我们选择<BR>1986-1995 年有关气象资料作为统计样本,具体步骤如下:<BR>1、收集待选辐射大雾预报指标集合<BR>需要注意:以下指标只有概念,而没有具体的判据。时间采用北京时间。<BR>1)地面气压指标:<BR>(1)当日05 时本场气压:P21<BR>(2)前一日20 时本场气压:P12<BR>(3)最近气压变化程度:P21P12<BR>2)地面温度、水汽饱和程度指标:<BR>(1)当日05 时温度:T21<BR>待选指标<BR>确定指标<BR>临界值<BR>待选指标<BR>极值剔除法<BR>确定指标<BR>是否入选<BR>逐步消空法<BR>辐射大雾<BR>预报指标集<BR>实际预报<BR>多指标叠套法<BR>大雾出现?<BR>Yes or No<BR>5<BR>(2)前一日20 时温度:T12<BR>(3)当日05 时相对湿度:RH21<BR>(4)前一日20 时相对湿度:RH12<BR>(5)湿度饱和程度变化:RH21RH12<BR>(6)地面辐射程度:T21T17<BR>3)地面风速指标:<BR>(1)当日05 时风速:WS21<BR>(2)前一日20 时风速:WS12<BR>4)高空指标:<BR>(1)前一日20 时850-500hpa 的温度、温度露点差、高空风速:T850、TD850、WS850… 等<BR>(2)前一日20 时850hpa24 小时变温:T850T850<BR>(3)前一日20 时500hpa 风向:WS500<BR>(4)前一日20 时K 指数:K<BR>(5)前一日20 时低层温度层结:T850TG<BR>等等。<BR>2、统计样本我们选取1986-1995 年共10 年的有关地面高空资料<BR>首先选出1986-1995 年中06-22 点出现辐射大雾的样本,共15 个。(图3)<BR>(图3)<BR>3、确定在这15 个辐射大雾天气样本下每个待选辐射大雾预报指标的临界值<BR>也就是最大最小取值,从而得到各个指标的取值范围(图4)<BR>6<BR>(图4)<BR>4、利用“极值剔除法”确定指标的形式<BR>在非大雾天气样本中检验每个指标分别取(4)-(6)式时各自剔除非辐射大雾天气的能力。(图5)<BR>“大于最大值的非大雾天数”对应指标取(5)式“Xn ≤ (Xn)max”时剔除非大雾的天数;<BR>“小于最小值的非大雾天数”对应指标取(6)式“Xn ≥ (Xn)min”时剔除非大雾的天数;<BR>以上两者的和对应指标取(4)式“(Xn)max ≥ Xn ≥ (Xn)min ”时剔除非大雾的天数;<BR>(图5)<BR>5 、按照剔除能力的大小,根据剔除结果确定指标形式<BR>7<BR>目前为止,我们得到了待选指标的形式和内容(图6)。至于能不能入选指标集合,还需进一步判断。<BR>(图6)<BR>6、应用逐步消空法确定各指标<BR>把待选指标依次作为预报指标(500hpa 风向作为第一个指标),在统计样本中进行预报,根据预报结<BR>果得出各个指标依次加入后的虚假报警率FAR(图7)。<BR>(图7)<BR>7、应用“逐步消空法”筛选指标,建立预报指标集合<BR>8<BR>把步骤6 得到的各个指标依次加入后的FAR 值,按照(3) 式“[(FAR)j-1 — ( FAR)j]&gt; mj% &gt;0”进行判<BR>断。满足(3) 式的指标留下,否则剔除出预报指标集合, 最后得到10 月份辐射大雾预报指标集合。(表一)<BR>10 月份辐射大雾预报指标集合<BR>序号指标指标内容<BR>1 WD500 WD500&lt;=325 andWD500&gt;=245<BR>2 T12 T12&lt;=15 and T12&gt;=4.6<BR>3 RH12 RH12&gt;=70<BR>4 P21P12 P21P12&lt;=1.80000000000007<BR>5 T21 T21&lt;=8.7 and T21&gt;=-2<BR>6 RH21 RH21&gt;=95<BR>7 RH21RH12 RH21RH12&lt;=25 and RH21RH12&gt;=-2<BR>8 T850 T850&lt;=160 and T850&gt;=24<BR>9 T850T850 T850T850&lt;=58 and T850T850&gt;=-90<BR>10 TTD850 TTD850&lt;=120<BR>11 WS850 WS850&lt;=11 andWS850&gt;=2<BR>12 P700 P700&lt;=3152 and P700&gt;=3075<BR>13 TTD700 TTD700&lt;=210 and TTD700&gt;=15<BR>14 WS700 WS700&lt;=15 and WS700&gt;=3<BR>15 P500 P500&lt;=5790 and P500&gt;=5670<BR>16 K K&lt;=317 and K&gt;=41<BR>17 T850TG T850TG&lt;=3.4 and T850TG&gt;=-4.3<BR>(表一)<BR>四、预报效果<BR>2005 年1-10 月期间,太原空管气象台预报室使用科技立项的成果之一:逐月辐射大雾预报指标集,<BR>对本场辐射大雾进行了实验预报,结果如下:<BR>2005 年1-10 月期间22-06 点(世界时间)本场共出现15 次辐射大雾天气(22-06 点纪要栏只要出现1<BR>次FG,并且是由于地面辐射冷却引起的,即算作1 次辐射大雾天气),应用逐月预报指标集合共预报正确<BR>13 次大雾天气,空报5 次大雾天气,漏报2 次大雾天气(具体预报指标见附页,预报结果数据见用户报告)。<BR>从以上数据可以得出以下预报优劣指标:<BR>临界成功指数CSI=(13) /(13+5+2)=0.65<BR>探测概率POD=(13) /(13+2)=0.86<BR>虚假报警率FAR=(5) /(13+5)=0.27<BR>指标显示应用“太原机场逐月辐射大雾预报指标集合”可以明显提高辐射大雾的预报准确率,空报和<BR>漏报率也达到了较为满意的程度,考虑到统计样本的增加和不断有新的有效预报指标的加入,今后会有更<BR>令人满意的预报结果。<BR>五、总结<BR>1、预报对象要细分,比如大雾有辐射、平流等,雷暴有冷涡、冷锋、热雷暴、台风倒槽等类型,由于每<BR>种类型天气的天气背景,产生原因不同,必然决定了每重类型背后都各自对应一套专有的预报指标集合。<BR>2、随着时间的推移,新的理论研究成果层出不穷,必然推出新的预报因子。怎样处理新旧预报指标之间<BR>9<BR>的关系?我们不主张推倒重来。应该在判明新指标确实优于旧指标时,再用新指标取代。而“逐步消空法”<BR>是检验的好办法。<BR>3、由于一些指标在不同时间有较大的差异,具体预报时应该针对指标数值相对稳定的各个时期制定不同<BR>的预报指标集合,比如以旬、月、季度等时间跨度来划分。<BR>4、每个指标对于预报都有一定的作用。但是如果单独考虑,很多都是小概率事件。利用“逐步消空法”<BR>建立预报指标集合,可以逐步将预报由“小概率事件”变为“大概率事件”。<BR>5、“极值剔除法”和“逐步消空法”是建立在统计学基础上的,因此统计样本的多少非常重要。样本越多,<BR>建立的预报指标集合预报效果越好。<BR>6、“极值剔除法”和“逐步消空法”并非有什么特别之处,而是它在日常业务中能够发挥一定的作用。在<BR>其他气象预报领域,比如雷雨、大风、降水等的预报中,以上方法也可以大展身手。<BR>参考文献<BR>1 孔燕燕寻找降雹预报指标集的一种方法气象2000.10期<BR>2 王绍龙强对流天气统计预报的一种指标选取方法<BR>The Research Of Heavy Radiation Fog Forcast Method<BR>Guan Xiang<BR>(Taiyuan Air Traffic Management Center,Taiyuan Shanxi 030031,China)<BR>Abstract : A detail method was introduced in building the Heavy Radiation Fog Forcast<BR>Indicator Set with “Limit Value Rejecting Method” 、“Stepwise Decreasing FAR Method”<BR>and “Multi-indicator superposition method”.also we give an example about it.<BR>Key words: Heavy Radiation Fog;Forcast Indicator Set;Limit Value Rejecting Method;<BR>Stepwise Decreasing FAR Method; Multi-indicator superposition method

desperado 发表于 2010-9-9 15:08:42

桂林民航气象预报的现状

天上星 发表于 2010-10-12 18:44:15

学习学习:P

guanshyy 发表于 2011-3-29 15:24:57

kkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkk

erick239441 发表于 2012-2-28 21:08:58

cool, great to share...

lht520yy 发表于 2012-4-8 15:05:36

看看先咯咯噢咯
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