环渤海地区云量的时空分布特征及预报研究

摘要

云是大气中常见的天气现象，在天气和气候变化中扮演重要角色，对飞行和军事活动有直接影响。环渤海地区是我国重要的经济发展区域，因此，研究该地区云量变化特征和精细化预报方法，对于深入了解区域内气候变化的机制、服务居民日常生活以及保证飞行和军事活动的正常开展具有重要意义。本文利用云观测资料、ERA-Interim 再分析资料和 T639 数值产品，研究了环渤海地区包括总云量、低云量、对流云量、非对流云量在内的云量时空分布特征及其与物理量的关系，分析了云量与影响云生成的主要气象因子之间的相关性，应用多元逐步回归思想建立了该地区云量的时间精细化定量预报模型。主要结果如下： （1）环渤海地区年平均和秋冬两季总云量空间分布呈南多北少、西多东少的分布特征，春季分布相对比较均匀，夏季从东南向西北递减。低云量年平均和各季节的空间分布大体相同，呈南多北少、东多西少的分布特征。对流云量北部山区多于南部平原地区，非对流云量从东南向西北递减，北部低云以对流云为主，南部以非对流云为主。总云量的空间分布与上升运动和水汽的空间分布正相关；对流云量的空间分布与大尺度下沉运动正相关；非对流云量的空间分布在秋冬只与水汽正相关，在春夏只与大范围上升运动正相关。两个代表站围场站和莒县站的总云量、围场站的对流云量以及莒县站的非对流云量年变化均比较显著，夏季最多，春秋次之，冬季最少，这主要是由垂直上升运动和水汽的年变化引起的。两站总云量全年各季日变化均不明显，对流云量和非对流云量在夏季表现出明显的日变化特征，对流云量在08时最少，午后对流活动发展，云量增加，至14时达到峰值；非对流云量夏季峰值出现在05时，谷值出现在午后。 （2）各类预报因子对环渤海地区总云量、低云量和非对流云量的影响比较类似。水汽、大气不稳定度、大气垂直速度几乎全年与总云量、低云量和非对流云量显著相关，其中相关性显著的因子，水汽类因子包括整层相对湿度、整层湿度、大气可降水量，大气不稳定度类因子包括 K 指数和位势不稳定指标，大气垂直速度类因子包括850～400 hPa五层平均垂直速度；天气系统强度类因子的相关性不如其他类因子显著。预报因子与对流云量的相关程度没有总云量和非对流云量显著，水汽和大气不稳定度主要在春夏秋季节、大气垂直上升运动主要在夏秋季节、天气系统强度类因子主要在春冬季节的午后与对流云量显著相关。T639 数值模式直接输出的低云量产品与总云量、低云量、对流云量和非对流云量均显著相关，特别是在冬半年。 （3）通过多元逐步回归，建立了环渤海地区总云量、低云量、对流云量和非对流云量的时间精细化预报模型。总云量、低云量和非对流云量预报方程的复相关系数大多在0.5以上，对流云量预报方程的复相关系数大多在0.2以上。回代检验结果表明：总云量、低云量、非对流云量的回代平均绝对误差分别为2.2成、1.8成、2.1成，相对误差分别为54.6%、62.6%、67.6%。总云量试预报检验结果表明：模型试预报的平均绝对误差为2.3成，相对误差为48.1%。个例分析结果表明：新民站和沂源站两个代表站的预报效果比较理想，大部分时段总云量的预报值及变化趋势与实际观测接近，模型预报性能较好，具有一定的实际应用价值。 本文的研究结果可为环渤海地区气候研究和当地实际业务预报提供参考。

目录

第一个书签之前