配料法在气象中的运用

配料法在气象中的运用

“配料法”又称为成分法，是指用基本成分的观点预报降水可能性的方法，适用于暴雨和强对流天气等的预报。“成分”被定义为一个直接对降水事件的发展和强度有影响的基本物理量或过程。基本成分的正确搭配，能产生预计的天气现象，从而提供定点、定时、定量的预报。对暴雨而言，几个基本物理成分是上升强迫、不稳定、水汽和降水效率。

“配料法”是一种数值预报产品的释用方法，也是针对中小尺度天气系统的一种预报方法，可以用于强降水等天气预报。

配料法中诊断量是由观测或推导得到的量,能被用来估计一个成分的存在和强度。各个成分和诊断量的选择是有机动性的,随着时间空间的变化,成分和诊断量的选择也是不同的。而且,给定诊断量的量级范围,只是一个潜势的指示,并不代表严格的临界值。配料法的精髓就是它具有很容易和新的成分估值相结合的灵活性。

露点温度的定义:湿空气在水汽含量不变的条件下,等压降温达到对水面饱和时的温度,可以知道温度露点差t-td大致反映了空气的饱和程度,值越小,空气越接近饱和。

从水汽方程可以知道,影响降水的因素有水汽平流、水汽通量散度、稳定度、垂直运动、蒸发、湍流等。

本文应用配料法作暴雨预报尝试。此方法利用上升强迫、不稳定、水汽、降水效率这几个成分组成了一个预报框架。Q矢量散度用来定性的估计准地转上升强迫,饱和地转相当位涡ζPVes被用来诊断不稳定的区域,相对湿度和温度露点差来定量有效水汽,用统计结果作为一个权重的依据,这样形成一个新的结合参数—强降水指数IZH。通过识别IZH的大小,用来指示强降水潜势。IZH值越大,降水量级越大。

中尺度天气预报方法的类型：线性外推法、中尺度模式法、气候学方法及利用气象知识作预报的方法等,这其中又有经验规则的应用、判断树方法、中尺度数值模拟及动力—统计预报方法等。针对暴雨的预报方法也有很多:如综合叠套法、环流型法、群指数法、暴雨预报专家系统、MOS(模式输出—统计)方法、MDCE(模式、诊断、云图、经验)预报法等。

定义：陶诗言先生将这种基于暴雨等强对流天气物理机制认识基础上,通过分析关键物理因子互相配合和演变过程的预报方法形象概括总结为“配料法”。实际应用中,可以通过定量计算或定性分析对暴雨发生发展起重要作用的基本物理量,从这些基本量的搭配方式,预测是否会产生暴雨天气。

可以通过单站配料的演变来分析本站出现暴雨的可能性,同时,利用各种“配料”的空间分布,也可以做出暴雨落区潜势预报。

“配料法”的步骤：

（1）建立“配料法”的第一步,是天气过程基础理论的分析。在对暴雨发生物理过程认识的基础上,分析造成强降水天气形成的基本要素,作为预报“配料”。从上节降水的基本关系式中,可以选取降水效率、水汽含量、上升速度以及降水持续时间作为暴雨预报的基本“配料”,实际应用中可以选取相应的诊断量来表示。

（2）接下来是诊断因子的选取。与暴雨形成基本要素对应的诊断因子很多,如何选取适当的表征暴雨发生、发展的诊断因子是建立配料法模型的关键。诊断因子的选取应针对不同地域、气候背景和影响系统来灵活选择。

（3）最后是计算诊断量，研究其与暴雨的对应关系。可以运用统计的方法或定性分析诊断因子在暴雨发生发展中的演变特征,注重多种因子的综合叠套，单一因子的作用是难以引发较强降水的。具体应用中,因子的选择可以变化,计算出的诊断因子的量值,具有一定的指标意义,但很难作为严格的阈值使用,这种因子的选择和量值的确定具有很大的灵活性。 小结：

① “配料法”是一种基于对天气过程物理机制认识基础上的预报方法,每一次暴雨过程,无论其天气形势如何不同,都具有共同的基本配料,使用“配料法”的关键在于合适因子的选取和对这些因子正确搭配的预测。这一思路也可以应用于龙卷、冰雹、雷暴大风等强对流天气的预报。

② 强降水过程具有共同的基本配料，但用于配料建立过程的诊断因子可以多种多样,这取决于对不同天气过程的认识,对一次降水个例的分析，旨在说明如何运用“配料法”分析和预报，无意建立一种所谓暴雨预报的“模型”,不同的暴雨天气过程,其配料建立的过程千差万别，固有的“模型”往往会掩盖对天气演变过程内在机制的认识。

③ 雨是一种小概率事件，尤其是特大暴雨，有时满足暴雨发生的配料在其临近时才出现，加之探空站点的稀疏，因此会出现空漏报和预报时效较短的问题。解决的办法就是将“配料法”与数值模式输出结合，利用模式提供的诊断强对流的各种参数。因此，在数值模式预报的基础上，运用“配料法”来给出强降水的潜势预报，也是一种数值预报解释应用的思路。

强降水的发生,不是孤立因子作用的结果,对于梅雨锋暴雨,水汽是必要条件,但垂直运动的发展和抬升触发机制也必须与之配合,这也印证前文中对强降水机制的分析。不同之处在于,对于不同的天气过程,垂直运动的发展和抬升触发机制会有所不同,有时大尺度强迫起主要作用,有时中尺度系统的触发作用占主导地。这都需要进行综合分析,寻找各种“配料”耦合的最佳时机。

天气预报的方法有很多，比如：基于数值预报产品的模式输入出统计方法，经验规则方法，流型辨识方法（类似于分型方法）等。鉴于流型辨识方法存在自身的局限性（容易造成漏报和空报的现象），所以提出了与之互补的“配料法”，就是基于构成要素的预报方法。值得注意的是，这些构成要素应该是尽量相互独立的基本气象变量。所谓的基于构成要素的方法就是一种基于物理常识的方法，可以给预报员提供一个非常清晰的预报思路。只要找出预报的构成要素，就很容易的发现问题的关键所在。该方法强调在预报过程中物理（气象原理）上的理解是第一位。

对于雷暴，有三个基本的构成要素：底层水汽、不稳定层结、抬升的触发机制。这三个条件一般是相互独立的，各自发展，在何时何地，这三个要素都能遇到一起，并且具有充分大小就会有雷暴生成。构成变量应该尽量选择基本的气象变量。 Doswell提出的基于构成要素的预报方法，就是我国所说的“配料法”。它也存在自身的不足，它要求预报员首先确定预报的基本构成要素或者是“配料”，这些构成要素一般是相对独立的基本气象要素。主要是针对流型辨识方法的局限性提出来的。流型辨识技术也是很有用的预报技术，但是要选择概括性比较强的流型辨识技术。

人们对于配料法的误解：所谓的配料法就是将各种参数，比如CAPE,CIN,K指数 抬升指数LI等作为雷暴预报的构成要素，实际上是对配料法的误解。因为CAPE, K指数 ，指数LI都是有雷暴生成的两个要素大气静力不稳定和水汽条件结合而成，几个指数之间强烈相关，而不是相互独立，应该说是一种“叠套法”，而不是“配料法”。

在使用“配料法”的时候关键是确定合适的构成要素。同时，还要给出这些构成要素的相应阈值，只有所构成要素超过所给定的相应阈值才能判定对应的天气事件会发生。要注意的是，这些阈值往往是醉着区域和季节变化的，这就使得构成要素的预报方法的存在局限性。

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