張啟凡，王永忠

（中國民用航空飛行學(xué)院，四川 廣漢 618300）

強(qiáng)對流天氣是我國夏秋兩季多發(fā)的天氣現(xiàn)象，短時(shí)的強(qiáng)對流天氣具有局地性強(qiáng)、集中時(shí)間短的特點(diǎn)，因此在預(yù)報(bào)上有很大的難度，且易產(chǎn)生各類氣象災(zāi)害[1]。張祥[3]等人提出的加權(quán)型馬爾科夫模型，通過將歷史數(shù)據(jù)分級，建立四步狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，對月降水量進(jìn)行了預(yù)測，預(yù)測結(jié)果與實(shí)際資料吻合較好。李智超[4]將偏自相關(guān)系數(shù)(PAC)與自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(ANFIS)相結(jié)合預(yù)測年降水量，以年降水量序列自身數(shù)據(jù)作為輸入和輸出變量，將預(yù)測結(jié)果與多元線性回歸模型(MLR)的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對比。屈文崗[5]等人基于滑動(dòng)平均馬爾可夫預(yù)測模型，對華山地區(qū)2014—2023年的降水量進(jìn)行預(yù)測。諸多研究中鮮有用綜合氣象因素或指數(shù)對地區(qū)短時(shí)的強(qiáng)降水量和概率進(jìn)行數(shù)值的預(yù)測。我國強(qiáng)降水的預(yù)測的主要方法有經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)、物理統(tǒng)計(jì)法和數(shù)值模式方法。本文選取比濕、相對濕度、水平水汽通量、垂直水汽通量、水汽通量散度和四層最大抬升指數(shù)。綜合六項(xiàng)氣象因子數(shù)據(jù)用模糊綜合評價(jià)的思想建立預(yù)測模型對強(qiáng)降水潛勢進(jìn)行預(yù)測分析。

1.數(shù)據(jù)來源

由美國國家環(huán)境預(yù)測中心（NCEP/NCAR）提供的2.5°×2.5°每6小時(shí)1次的網(wǎng)格數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上再對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和計(jì)算，包括700hPa、850hPa風(fēng)場、比濕，相對濕度，四層最大抬升指數(shù)資料。選用了北京地區(qū)2007年1月1日至2017年12月31日的地面逐日降水資料，本文將小時(shí)雨量(R12h)大于等于25 mm作為短時(shí)強(qiáng)降水的標(biāo)準(zhǔn)。

2.強(qiáng)降水潛勢預(yù)測方法

考慮強(qiáng)降水產(chǎn)生的三個(gè)必要條件，水汽條件，動(dòng)力條件和大氣穩(wěn)定度，建立綜合比濕、相對濕度，水平水汽通量，垂直水汽通量、水汽通量散度和四層最大抬升指數(shù)，六項(xiàng)氣象要素的強(qiáng)降水潛勢模糊綜合評價(jià)模型，為保證模型的可靠性嘗試采用主成分分析法對影響要素進(jìn)行降維處理，但由于KMO＜0.6，證明所選取的變量均為獨(dú)立變量。采用熵權(quán)法對氣象因子在評價(jià)模型中的權(quán)重進(jìn)行求解，求得到比濕的權(quán)重為8%、相對濕度為23%、水平水汽通量為22%、垂直水汽通量為15%、4層最佳抬升指數(shù)為18%、水汽通量散度為14%。

2.1 比濕和相對濕度與強(qiáng)降水相關(guān)系數(shù)的確定

由于大氣高層的水汽含量很少，絕大部分集中于中低對流層，850hPa是水汽含量最豐富的一層、700hPa次之。所以，本文選取850hpa的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，經(jīng)處理過后的樣本數(shù)據(jù)中強(qiáng)降水發(fā)生在比濕在8～14。所以將比濕小于8時(shí)相關(guān)系數(shù)設(shè)定為0，當(dāng)比濕大于14時(shí)將相關(guān)系數(shù)設(shè)定為1。同樣，強(qiáng)降水發(fā)生在相對濕度在53%～95%。所以將相對濕度小于53%時(shí)相關(guān)系數(shù)設(shè)定為0，當(dāng)相對濕度大于95%時(shí)將相關(guān)系數(shù)設(shè)定為1。

圖 1 (a)比濕—強(qiáng)降水相關(guān)系數(shù) (b)相對濕度—強(qiáng)降水相關(guān)系數(shù)

2.2 水平水汽通量和垂直水汽通量與強(qiáng)降水相關(guān)系數(shù)確定

源地的水汽，主要是通過大規(guī)模的水平氣流被輸送到降水區(qū)。但一般來說，水汽向上輸送才能增厚濕層，產(chǎn)生凝結(jié)，成云致雨。因此在討論暴雨的水汽收支問題時(shí)，經(jīng)常需要計(jì)算鉛直水汽通量。同樣，經(jīng)處理后的樣本數(shù)據(jù)中強(qiáng)降水發(fā)生在水平水汽通量2～14，考慮原始數(shù)據(jù)檢測中的偏差，將比濕小于2時(shí)，相關(guān)系數(shù)設(shè)定為0，當(dāng)比濕大于14時(shí)將相關(guān)系數(shù)設(shè)定為1。垂直水汽通量相關(guān)系數(shù)的確定同上所述。

圖2 (a)水平水汽通量—強(qiáng)降水相關(guān)系數(shù) (b)垂直水汽通量—強(qiáng)降水相關(guān)系數(shù)

2.3 水汽通量散度—強(qiáng)降水相關(guān)系數(shù)確定

當(dāng)水汽由源地輸送到某地區(qū)時(shí)，必須有水汽在該地區(qū)水平輻合，才能上升冷卻凝結(jié)成雨。水汽水平輻合的大小可以用水平水汽通量散度來表示。整層水汽的輻合近似地等于降水率。水汽通量散度由水汽平流和風(fēng)的散度組成，實(shí)際計(jì)算中，水汽通量輻合主要由風(fēng)的輻合造成，特別是在底層的空氣里水平輻合最為重要，而水汽平流對水汽的貢獻(xiàn)甚微。計(jì)算得到的水汽通散度數(shù)據(jù)經(jīng)處理后可以得出強(qiáng)降水發(fā)生在水汽通量散度在-5～0.4的情況下，考慮原始數(shù)據(jù)監(jiān)測中的偏差，將水汽通量散度小于-5時(shí)相關(guān)系數(shù)設(shè)定為0，當(dāng)水汽通量散度大于0.4時(shí)將相關(guān)系數(shù)設(shè)定為1。

圖3 水汽通量散度—強(qiáng)降水相關(guān)系數(shù)

2.4 四層最大抬升指數(shù)—降水相關(guān)系數(shù)確定

所謂，是指一個(gè)氣塊從自由對流高度出發(fā)，沿濕絕熱線上升到四層氣壓高度時(shí)處所示的溫度與四層氣壓高度實(shí)際溫度之間的差的最大值。4-Layer為負(fù)時(shí)，表明氣塊比其環(huán)境溫度更暖，因此將會(huì)繼續(xù)上升。四層最大抬升指數(shù)的絕對值越大，出現(xiàn)對流天氣的可能性也越大。當(dāng)指數(shù)為正數(shù)時(shí)，表示大氣層結(jié)穩(wěn)定。通過經(jīng)處理后得到的最大抬升指數(shù)可以看出強(qiáng)降發(fā)生時(shí)該指數(shù)在-3.6～1，將四層最大抬升指數(shù)小于-3.6的相關(guān)系數(shù)設(shè)定為1，大于1的相關(guān)系數(shù)設(shè)定為0。

圖4 最大抬升指數(shù)—強(qiáng)降水相關(guān)系數(shù)

2.5 強(qiáng)降水潛勢算法

模糊綜合評價(jià)法具有結(jié)果清晰，系統(tǒng)性強(qiáng)的特點(diǎn)，能較好地解決模糊的、難以量化的問題，適合各種非確定性問題的解決。強(qiáng)降水潛勢算法的評價(jià)因素為比濕、相對濕度，水平水汽通量，垂直水汽通量、水汽通量散度和四層最大抬升指數(shù)。評價(jià)因素值為各氣象要素與降水潛勢的相關(guān)系數(shù)。強(qiáng)降水潛勢即綜合評價(jià)值是指同一級評價(jià)因素的加權(quán)平均評價(jià)值之和。

使用熵權(quán)法對6項(xiàng)氣象因子在強(qiáng)降水綜合評價(jià)中的權(quán)重進(jìn)行求解得到比濕的權(quán)重為8%、相對相對濕度23%、水平水汽通量22%、垂直水汽通量15%、4層最佳抬升指數(shù)18%，水汽通量散度14%。所以最終由模型得到的強(qiáng)降水潛勢公式如式（1）所示：

Prepot為強(qiáng)降水潛勢，μsh為比濕相關(guān)關(guān)系、μrh相對濕度相關(guān)關(guān)系、μhwvf為水平水汽通量相關(guān)關(guān)系、μvwvf為垂直水汽通量相關(guān)關(guān)系、μ4L為四層最大抬升指數(shù)相關(guān)關(guān)系、μwvfd為水汽通量散度相關(guān)關(guān)系，這些氣象因子與強(qiáng)降水的相關(guān)系數(shù)可由前4節(jié)的方法確定。最終得到的強(qiáng)降水潛勢是指強(qiáng)降水發(fā)生的潛在程度，可以理解為強(qiáng)降水可能出現(xiàn)的概率和強(qiáng)度。

3.結(jié)語

本文所選取的六項(xiàng)氣象因子均對強(qiáng)降水的預(yù)報(bào)有重要的作用。首先，依據(jù)氣象因子數(shù)據(jù)與歷史強(qiáng)降水?dāng)?shù)據(jù)之間的關(guān)系得到各氣象因子與強(qiáng)降水潛勢之間的相關(guān)系數(shù)。再利用熵權(quán)法對六項(xiàng)氣象因子的在評價(jià)模型中的權(quán)重進(jìn)行求解得到各項(xiàng)評價(jià)因子在綜合評價(jià)模型中的權(quán)重。其中相對濕度和水平水汽通量權(quán)重較高，是預(yù)判是否發(fā)生強(qiáng)降水的關(guān)鍵。最后，利用模糊綜合評價(jià)的思想建立強(qiáng)降水潛勢預(yù)測模型得到潛勢公式(1)。該模型可以依據(jù)氣象因子數(shù)據(jù)對地區(qū)強(qiáng)降水潛勢做出實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)。