一种基于对流云特征温度判别的雷暴解释预报算法

为了满足航空用户对于高效率高分辨率雷暴短期预报产品的需求,提出了一种基于对流云特征温度的雷暴解释预报算法。该算法根据模式资料计算得到对流云云顶和云底温度、-20℃层和-10℃层高度等要素,利用相关判据直接得到格点雷暴预报产品。利用2012 2014年中国35个机场的雷暴观测资料和同期美国全球预报系统(Global Forecast System,GFS)模式预报资料对该算法进行了检验,风险评分和技巧评分均表明该算法在上述机场具有较高的雷暴预报水平和正技巧,时间精度可达±1.5 h。同时利用2014年中国5个机场人工发布的终端机场天气预报(Terminal Aerodrome Forecast,TAF)与算法进行比较,结果表明:算法在较TAF至少提前8h发布的情况下,风险评分略低于TAF,探测概率达到或远高于TAF。该算法满足了目前航空用户对于高时间和高空间分辨率雷暴短期预报产品的需求。