基于融化比与大气动热力因子统计关系的新增积雪预报技术初步研究

近年来强降雪灾害性天气频发，给我国经济与社会发展、以及人们的生产生活造成了严重影响，及时有效的积雪预报是防灾减灾的关键。由于缺乏相应的研究基础与技术支撑，目前我国气象业务部门开展的积雪预报主要是通过降雪量预报和融化比经验值（10:1）换算得到。国际上已有的研究表明：大部分降雪天气对应的融化比与经验值存在较大差异，从而大大降低了积雪预报的准确率。本项目将分析我国降雪天气融化比的气候分布特征，为积雪预报技术的研究提供背景资料。在此基础上，统计分析融化比与大气动、热力因子的关系。对典型干、湿雪天气个例的大气动、热力因子特征进行对比分析，并进一步研究极端强降雪天气形成的物理机制，拟为积雪预报提供理论依据。基于融化比与大气动、热力因子的统计关系，建立融化比预报的统计模型。结合定量降水预报（QPF）产品，初步研究新增积雪预报（QSF）的方法与技术。

降雪所形成的积雪和道路结冰等会给交通、农业、牧业、电力等行业产生较为严重的影响，因此降雪预报不仅需要预报具体的降水量，更需要给出相应的积雪深度预报。当前业务数值模式可以提供相对较为准确的降水量预报产品，但由于积雪深度预报涉及的微物理过程更为复杂，因此模式输出的积雪深度预报产品远不能满足业务预报的需要，目前气象业务部门积雪深度预报主要通过降水量和积雪深度经验比值（10:1，简称融化比）换算得到，国际上的研究表明，这个融化比经验值与实际的比值在多数情况下存在较大差异，从而严重影响了积雪深度预报准确率。为此本项目拟通过对近60年我国典型降雪天气融化比气候特征进行分析，提供我国降雪天气融化比时空分布的统计特征。在此基础上，进一步分析融化比与大气动、热力影响因子的关系，并建立相应的新增积雪深度预报模型。研究表明：我国典型降雪天气的融化比统计分布较离散，融化比在5:1~15:1仅为60%；融化比具有明显的区域特征，黄河流域以北地区融化比均值大于10:1，内蒙古东北部、黑龙江东部及新疆等地融化比最大；华南、江南等地融化比小于5:1；淮河流域以北的地区融化比季节特征非常显著，冬季融化比最大（均大于10:1），仅北疆、内蒙古东北部及东北地区融化比为10:1，春季与秋季类似，但新疆春季融化比最大，南方地区季节特征不明显。通过对融化比和大气动、热力因子的主成分分析，表明影响融化比的关键影响因子主要包括：对流层底层温度、对流层低层相对湿度、对流层中层温度、对流层中层相对湿度、对流层中低层相对湿度、地面风场和降水量及季节。进一步通过对华北地区几次典型的干湿雪过程的对比分析，表明垂直速度、相对湿度以及温度垂直分布等对融化比具有直接的影响，当最大垂直速度区、-12～-20℃温度层、相对湿度大值区三者基本重合时，有利于大的融化比产生。利用神经网络工具和Cobb算法，建立了两个新增积雪深度预报模型。通过模型输出的新增积雪深度预报产品与实况的对比检验表明：两个预报模型均可以给出相对较为准确的积雪深度预报产品，其中基于历史数据和神经网络工具的预报模型，对融化比较大的个例预报可能存在偏低的偏差，而基于cobb算法的预报模型由于考虑到了影响积雪深度预报的物理因子，在数值预报模式输出的相关物理量相对准确的前提下，该方法可以给出较为准确的新增积雪预报，已在中央气象台得到了较好的应用。