晁增元,李禧亮
(石家莊市人工影響天氣中心,河北 石家莊 050081)
石家莊地處太行山東麓,西高東低,地形復(fù)雜。冰雹等強(qiáng)對流天氣是本地區(qū)嚴(yán)重的氣象災(zāi)害之一,給工農(nóng)業(yè)和人民生產(chǎn)生活帶來嚴(yán)重危害。因此,人工防雹作業(yè)是石家莊市氣象防災(zāi)減災(zāi)工作的一項(xiàng)重要任務(wù)。在利用多普勒天氣雷達(dá)識別冰雹云方面,國內(nèi)外眾多學(xué)者從不同角度做了大量的研究,在降雹機(jī)制和防雹新技術(shù)理論方面取得了許多新進(jìn)展,為科學(xué)開展人工防雹作業(yè)提供了更好的基礎(chǔ)和依據(jù)。很多地方根據(jù)當(dāng)?shù)貧夂蛱攸c(diǎn),總結(jié)了各類雷達(dá)回波特征或回波參數(shù)作為防雹作業(yè)的判別指標(biāo)[1-6],并以此制定了實(shí)施人工防雹作業(yè)的指標(biāo)和策略。由于冰雹云受當(dāng)?shù)貧夂驐l件和地貌特性的影響較大,判別指標(biāo)也表現(xiàn)出很強(qiáng)的地域性特點(diǎn)。因此,有必要在已有的研究基礎(chǔ)上[7-8]進(jìn)一步對本地區(qū)冰雹云的特征進(jìn)行分析和研究,探索冰雹云雷達(dá)識別預(yù)警方法,實(shí)現(xiàn)對其早識別、早預(yù)警,幫助作業(yè)人員提高把握防雹作業(yè)時機(jī)的能力和水平。
冰雹資料采用石家莊市的17 個國家級自動氣象站冰雹災(zāi)害數(shù)據(jù)。雷達(dá)資料采用石家莊市S 波段新一代多普勒天氣雷達(dá)在2007 年—2019 年出現(xiàn)的冰雹云和雷雨云的基數(shù)據(jù)。高空探測資料采用與雷達(dá)資料相應(yīng)的當(dāng)天8:00 邢臺探空站L 波段雷達(dá)探空秒數(shù)據(jù)。
根據(jù)自動氣象站記錄的冰雹出現(xiàn)位置和時間,整理出38個冰雹云個例。利用多普勒雷達(dá)導(dǎo)出產(chǎn)品和對應(yīng)日期8:00 的探空數(shù)據(jù),對這些個例的雷達(dá)回波特征參量和演變特征進(jìn)行統(tǒng)計分析。通過對冰雹云和雷雨云的雷達(dá)回波特征參量進(jìn)行相關(guān)性分析和逐步判別分析,篩選出適合石家莊市氣候特征、能夠提前識別冰雹云的判別指標(biāo)。
分別采用直觀對比法、綜合概率法和Fisher 判別法建立冰雹云識別預(yù)警的數(shù)學(xué)模型,重點(diǎn)對降雹盛行期(5 月—8 月)的34 個冰雹云和38 個雷雨云個例進(jìn)行歷史回報檢驗(yàn)及對比分析,并利用4 個冰雹云實(shí)例進(jìn)行預(yù)報效果檢驗(yàn)。
為了區(qū)分冰雹云和雷雨云,重點(diǎn)對2007 年—2019 年各市中5 月—8 月出現(xiàn)的冰雹云和雷雨云的雷達(dá)回波特征參量的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行統(tǒng)計分析。雷達(dá)回波特征參量包括:組合反射率(CR)、回波頂高(ET)、垂直積分液態(tài)水含量(VIL)、垂直積分液態(tài)水含量的密度(DVIL)、垂直積分液態(tài)水含量的變化量(△VIL)、垂直積分液態(tài)水含量高值(≥30 kg/m2)維持時長、45dBz 回波高度(H45dBz)、強(qiáng)回波(≥55 dBz)中心高度(HSC)、回波垂直梯度(EVG)、45 dBz 回波高度與0℃高度之差(H45dBz-H0℃)。通過相關(guān)性分析和逐步判別分析法,篩選出我市冰雹云早期雷達(dá)識別預(yù)警指標(biāo)閾值。如表1 所示。
采用直觀對比法、綜合概率法和Fisher 判別法建立冰雹云識別預(yù)警的數(shù)學(xué)模型,對72 個歷史個例進(jìn)行回報檢驗(yàn)分析,其中冰雹云個例34 個,雷雨云個例38 個。
表1 冰雹云早期雷達(dá)識別預(yù)警指標(biāo)閾值Tab.1 Threshold of early radar recognition and early warning index of hail cloud
2.2.1 直觀對比法
直觀對比法是分別將上述5 個預(yù)警指標(biāo)閾值與雷達(dá)回波參量的實(shí)測值進(jìn)行對比,符合該指標(biāo)閾值時為1,否則為0。表達(dá)式:
若y≥3,則為冰雹云,否則為雷雨云。
2.2.2 綜合概率判別法
冰雹云識別預(yù)警的條件概率方程為:
式中:XiA——判別冰雹云的第i 個指標(biāo),符合該指標(biāo)閾值時為1,否則為0;XiB——判別雷雨云的第i 個指標(biāo),同理,符合該指標(biāo)閾值時為1,否則為0;PiA和PiB——滿足XiA和XiB時冰雹云的條件概率。計算公式為:
利用條件概率方程計算出個例的Y 值,然后按照最高準(zhǔn)確率的原則確定綜合指標(biāo)Yc 的值。當(dāng)某個例的Y≥Yc 時,則為冰雹云,否則為雷雨云。
2.2.3 Fisher 判別法
Fisher 判別函數(shù)為:
式中:Ci——判別系數(shù),Xi——判別因子。將某個例的判別因子Xi 代入判別函數(shù)后計算出Y 值。然后根據(jù)Y 值計算出不同類別(冰雹云和雷雨云)的組均值,再計算出Y 值與不同類別的組均值之間的距離,以距離值最小的準(zhǔn)則判斷出該個例歸屬的類別。以6 月為例,其典型判別式函數(shù)方程為:
冰雹云和雷雨云2 個類別的Y 值組均值分別為1.01 和-1.01。如果某個例的Y 值與冰雹云組均值之間的距離值絕對最小,則該個例屬于冰雹云。
利用直觀對比法、綜合概率法和Fisher 判別法的數(shù)學(xué)模型分別對5 月—8 月的冰雹云歷史個例回報效果統(tǒng)計見表2。
從冰雹云個例回報效果來看,綜合概率法和直觀對比法對冰雹云識別的平均準(zhǔn)確率相同。Fisher 判別法對冰雹云判別的平均準(zhǔn)確率最優(yōu),達(dá)到97.2%,比直觀對比法和綜合概率法高11.3%,而且冰雹云的平均漏報率和平均空報率也是最低的。在運(yùn)用直觀對比法和綜合概率法進(jìn)行判別時,需要先根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)閾值對判別因子進(jìn)行(0,1)量化處理,然后才能進(jìn)行計算和判別。而Fisher 判別法是利用冰雹云或雷雨云的原始數(shù)據(jù),在避免了人為主觀性的同時充分保留了判別對象的基本信息。因此,利用Fisher 判別法識別冰雹云更具有優(yōu)越性。
為驗(yàn)證冰雹云識別預(yù)警方法的可靠性,選取沒有參與歷史回報效果檢驗(yàn)的4 個冰雹云個例,分別利用上述3 種算法進(jìn)行預(yù)報效果檢驗(yàn)分析,從預(yù)報結(jié)果可以看出,4 個冰雹云個例均全部被準(zhǔn)確識別。冰雹云個例預(yù)報檢驗(yàn)統(tǒng)計結(jié)果如表3 所示。
表3 冰雹云個例預(yù)報檢驗(yàn)結(jié)果Tab.3 Test results of hail cloud forecast
在人工防雹作業(yè)中,能否及時識別冰雹云是實(shí)施作業(yè)的前提,而預(yù)警時間的長短也直接決定了能否成功實(shí)施防雹作業(yè)。為了驗(yàn)證指標(biāo)的預(yù)警時長,利用4 個冰雹云個例進(jìn)行計算統(tǒng)計。從統(tǒng)計結(jié)果來看,從識別出冰雹云到降雹時間,最小間隔時長為33 min,最大間隔時長為50 min。平均時長≥40 min,即平均預(yù)警時長≥40 min。若指揮人員及時下達(dá)作業(yè)指令,則作業(yè)人員有充裕的時間實(shí)施防雹作業(yè)。
通過對比分析冰雹云和雷雨云個例的10 項(xiàng)雷達(dá)回波參量,篩選出5 個最具適用價值的判別因子作為我市冰雹云雷達(dá)早期識別預(yù)警指標(biāo),并按月分類設(shè)置上述指標(biāo)閾值。
基于3 種判別法的數(shù)學(xué)模型對冰雹云識別的平均歷史擬合率均大于87%,平均準(zhǔn)確率均大于85%,在防雹業(yè)務(wù)中具有實(shí)際應(yīng)用價值。尤其是Fisher 判別法的平均歷史擬合率達(dá)96.4%,平均準(zhǔn)確率達(dá)97.2%,且平均空報率和平均漏報率均小于5%,在3 種判別法中表現(xiàn)最優(yōu)。
通過對4 個冰雹云個例進(jìn)行預(yù)報效果的檢驗(yàn)表明:3 種判別方法均能全部準(zhǔn)確識別冰雹云,命中率達(dá)100%,而且平均預(yù)警時長≥40 min。當(dāng)作業(yè)點(diǎn)周邊40 km 范圍內(nèi)出現(xiàn)的對流云雷達(dá)回波參量滿足冰雹云識別預(yù)警的數(shù)學(xué)模型時,人工防雹作業(yè)指揮中心可以對各作業(yè)點(diǎn)發(fā)布防雹作業(yè)一級預(yù)警,作業(yè)人員有充裕的時間實(shí)施防雹作業(yè)。