基于集合预报极端天气预测指数的浙江分类强对流预报模型

摘要：

利用2016-2021年ECWMF集合预报资料、浙江自动站实况资料等,计算浙江短时强降水、雷暴大风和冰雹等强对流天气相关物理量的极端天气预报指数(EFI:Extreme Forecast Index),分析EFI分布特征,并构建了分类强对流预报模型.结果表明:强对流天气与物理量的EFI有密切联系,发生短时强降水时,对流有效位能、整层可降水量、850 hPa与500 hPa温差和位温差的EFI较大,而垂直风切变的EFI为负值,因而较小的垂直风切变更有利于出现极端降水;发生雷暴大风和冰雹时,对流有效位能、850 hPa与500 hPa温差和位温差以及850 hPa温度露点差的EFI较大,700 hPa露点温度的EFI为负值,与上层干冷下层暖湿的有利层结条件有关.利用支持向量机多分类方法,将强对流天气相关物理量的EFI作为特征值开展训练,构建的预报模型对于非局地强对流天气有较好的预报效果,其中短时强降水的误判率明显低于雷暴大风.

关键词：分类强对流、集合预报、累积概率分布、极端天气预报指数、支持向量机

所属期刊栏目：51

分类号：P456(天气预报)

资助基金：浙江省气象局重点项目2021ZD28

在线出版日期：2023-09-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：582-594