基于对流参数的雷暴潜势预报方法对比分析

以南京站为中心、50km半径范围内的闪电定位资料为依据区分南京的雷暴与非雷暴,将2006～2008年6～8月的552个对流参数样本分别利用逐步选择法、逐步回归法和相关分析法进行因子筛选,将筛选出的与雷暴有密切关系的对流参数作为预报因子分别应用Bayes判别分析、Logistic回归判别和神经网络的雷暴潜势预报方法进行预报。结果表明,Logistic回归判别法对雷暴的预报准确率为最高的78％,Baye判别分析法的误报率为最低的7．6％,综合预报准确率和误报率来看,Logistic回归判别法最适合于南京地区的雷暴潜势预报;最后将筛选出的预报因子做主成分分析,给出预报因子与雷暴的关系的相应解释。     

唐山市人居环境气候舒适度评价及其变化特征

利用1957—2018年唐山国家基本气象站气象资料,基于人居环境气候舒适度评价方法(温湿指数、风效指数),对唐山市人居环境气候舒适度进行了评价,对其变化特征进行了分析,并对其年及四季变化进行Mann-Kendall突变检验。结果表明,唐山市人居环境气候舒适度1—4月、11—12月感觉寒冷,5—9月感觉舒适,10月感觉冷;年和四季人居环境气候舒适度指数均呈线性上升趋势,月人居环境气候舒适度指数呈倒"V"型变化,7月最高,1月最低;年人居环境气候舒适度指数不存在突变,春季指数在20世纪90年代初期发生了突变,夏季指数突变时间不明显,秋季指数在20世纪70年代初期发生了突变,冬季指数在20世纪70年代中前期发生了突变。     

唐山市雷暴潜势预报研究

利用2015—2017年6—8月的552个探空样本,结合唐山市气象局为中心、半径50 km范围内的闪电定位资料,应用动态聚类方法将唐山市区及周边的雷暴情况分为3类(分别记为1类、2类、3类),并应用雷达回波与闪电叠加资料验证了该分类的可靠性;用逐步选择法和逐步回归法探空样本中的对流参数进行筛选,将筛选出的与雷暴有密切关系的对流参数作为预报因子做主成分分析,给出预报因子与雷暴关系的相应解释,最后应用Bayes判别分析与Logistic回归判别雷暴潜势预报方法建立模型进行雷暴预报,得出预报方程,并在Logistic回归判别法中给出3类的预报概率,发现这2种方法对唐山市区雷暴的预报准确率都到达了70%以上,对唐山市区雷暴的预报有一定的参考作用。