999精品在线视频,手机成人午夜在线视频,久久不卡国产精品无码,中日无码在线观看,成人av手机在线观看,日韩精品亚洲一区中文字幕,亚洲av无码人妻,四虎国产在线观看 ?

低緯高原地區(qū)短時強降水與雷電活動相關(guān)性研究

2021-05-07 08:09:24殷嫻胡穎尹麗云
熱帶氣象學(xué)報 2021年1期
關(guān)鍵詞:模型

殷嫻,胡穎,尹麗云

(1.云南省氣象災(zāi)害防御技術(shù)中心,云南 昆明650034;2.云南省人影中心,云南 昆明650034)

1 引 言

發(fā)生在暖季的強降水天氣,往往伴隨著雷電活動,所以閃電探測數(shù)據(jù)的應(yīng)用對強對流的發(fā)生、發(fā)展和消亡過程能起到較好的指示作用,通過研究地閃和地面降水關(guān)系,可應(yīng)用地閃信息對降水進行估算,為提高降水預(yù)警水平提供一種新的手段和補充[1-2]。從時空尺度上看,雷電與降水關(guān)系的研究主要從兩個方面展開,一個是立足于較大時空尺度范圍內(nèi)的雷電與降水的氣候統(tǒng)計關(guān)系,另一個是雷暴過程與降水的時空關(guān)系[3-4]。國內(nèi)外研究表明,強對流引發(fā)的強降水發(fā)展趨勢與地閃活動的變化具有一定程度的一致性[5-6]。Gungle等[7]分析了佛羅里達東海岸的9 個孤立的暖季雷暴的地閃活動與地面降水的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)產(chǎn)生較大數(shù)目地閃的雷暴,它的地閃峰值傾向于更加超前的降水峰值。周筠君等[8]用1997 年甘肅平?jīng)龅貐^(qū)的雷電資料與降水資料進行對比分析,通過非線性擬合,得到平均雨強與對應(yīng)時段內(nèi)的地閃頻次回歸方程。鄭棟等[9]發(fā)現(xiàn)北京地區(qū)雷電活動與對流活動區(qū)降水量的線性相關(guān)關(guān)系顯著,相關(guān)系數(shù)達到0.826。楊曉軍等[10]研究甘肅中部地區(qū)短時強降水與閃電關(guān)系時發(fā)現(xiàn)正閃比例與降水強度成正相關(guān)。目前大部分研究都是圍繞雷暴過程與地面降水的對應(yīng)關(guān)系展開[11-17],而對較大時空尺度范圍內(nèi)的雷電與對流性降水的氣候統(tǒng)計關(guān)系研究較少。

本文應(yīng)用多年二維閃電定位資料及區(qū)域自動站小時降水資料,對低緯高原地區(qū)地閃和短時強降水關(guān)系進行初步研究,建立不同尺度短時強降水雨強與地閃頻次的相關(guān)回歸方程,為短時強降水預(yù)警工作提供參考依據(jù)。

2 短時強降水次數(shù)與地閃發(fā)生概率

2012—2016 年云南省126 個國家站共記錄了909 次短時強水過程(1 小時累積降水量超過20 mm 記為1 次短時強降水過程)。其中,在強降水發(fā)生時段,測站周邊50 公里范圍內(nèi)有地閃發(fā)生的過程有730次,即80.3%的短時強降水過程伴隨有地閃活動發(fā)生;測站周邊30 公里范圍內(nèi)伴隨地閃發(fā)生的過程有706 次;測站周邊10 公里范圍內(nèi)伴隨地閃發(fā)生的過程有597 次。在強降水發(fā)生前1小時內(nèi),測站周邊50 公里范圍內(nèi)提前有地閃發(fā)生的過程有671 次,即73.8%的短時強降水過程前1小時就有地閃活動發(fā)生;測站周邊30 公里范圍內(nèi)降水前1 小時有地閃發(fā)生的過程有633 次;測站周邊10 公里范圍內(nèi)降水前1 小時有地閃發(fā)生的過程有328次。

2.1 短時強降水時有地閃的概率月分布

圖1 為強降水發(fā)生過程中有地閃發(fā)生的概率月分布,短時強降水次數(shù)從5 月開始增多,8 月達到最大值253 次,10 月以后基本無短時強降水發(fā)生。春季強降水過程偶有發(fā)生,一旦發(fā)生,都伴隨有雷電活動,4 月地閃伴隨強降水發(fā)生的概率(測站周邊50 公里范圍)達到100%。夏季強對流旺盛,短時強降水集中發(fā)生在6—8月,80%左右的短時強降水伴隨有地閃發(fā)生。秋季強降水活動逐漸減少,伴隨有地閃發(fā)生的概率也逐漸減小。冬季基本無短時強降水發(fā)生。強降水過程發(fā)生時,測站周邊50 公里范圍有地閃發(fā)生的概率與30 公里范圍有地閃發(fā)生的概率差別不大,10 公里范圍有地閃發(fā)生的概率相對較低。

圖2 為強降水前1 小時有地閃發(fā)生的概率月分布。3—10 月短時強降水過程前1 小時,測站周邊50 公里范圍內(nèi)有地閃發(fā)生的概率在70%左右。4 月,94%的短時強降水過程前1 小時就有地閃活動發(fā)生。6 月和8 月強降水過程都在200 次以上,50 公里范圍內(nèi)提前1 小時有地閃發(fā)生的概率達到79%。測站周邊10公里范圍內(nèi)短時強降水發(fā)生前1 小時有地閃發(fā)生的概率相對較低,除4 月達到53%,其他時段都只在50%以下。

圖1 短時強降水時有地閃的概率月分布

圖2 短時強降水前1小時有地閃的概率月分布

2.2 短時強降水時有地閃的概率小時分布

圖3 為強降水過程中有地閃發(fā)生的概率小時分布。由于太陽輻射在中午達到最強,下墊面升溫明顯,層結(jié)易不穩(wěn)定,增加了局地熱對流的發(fā)生機率,在日間14 時以后短時強降水開始增多,18時達到峰值63 次,在21 時出現(xiàn)1 個次高峰57 次,之后有所減少。夜間00—07時短時強降水分布平均,都在50 次左右。07 時以后明顯減小,10—13時是短時強降水次數(shù)的低谷區(qū)。在短時強降水多發(fā)的17時—次日05時,測站周邊50公里范圍內(nèi)短時強降水伴隨有地閃發(fā)生的概率在80%左右,測站周邊10公里范圍內(nèi)強降水伴隨有地閃發(fā)生的概率也在70%左右。在19—20 時測站周邊50 公里范圍內(nèi)94%的短時強降水都伴隨有地閃發(fā)生,測站周邊10 公里范圍內(nèi)78%的短時強降水都伴隨有地閃發(fā)生。凌晨06 時—中午13 時,地閃伴隨強降水發(fā)生的概率明顯降低。13 時測站周邊50 公里范圍內(nèi)只有50%的短時強降水伴隨地閃發(fā)生,10公里范圍內(nèi)只有29%的短時強降水伴隨地閃發(fā)生。

圖3 短時強降水時有地閃的概率小時分布

圖4 為強降水發(fā)生前1 小時有地閃發(fā)生的概率小時分布,在日間14時以后強降水逐漸增多,降水前1小時有地閃發(fā)生的概率也逐漸增大,17—23時,強降水前1 小時測站周邊50 公里范圍內(nèi)有地閃活動發(fā)生的概率達到80%左右。夜間00—05時,強降水前1 小時50 公里范圍內(nèi)有地閃發(fā)生的概率也在70%以上,05 時以后,地閃在強降水前1小時發(fā)生的概率有所減小,13時出現(xiàn)最小值,只有48%。短時強降水前1 小時測站周邊10 公里范圍內(nèi)有地閃發(fā)生的概率都相對較低,在30%~50%之間。

圖4 短時強降水前1小時有地閃的概率小時分布

2.3 短時強降水時有地閃的概率區(qū)域分布

表1、表2 分別為云南5 個區(qū)域短時強降水過程中及過程前1 小時有地閃發(fā)生的降水次數(shù)及概率,滇中地區(qū)92%的短時強降水過程伴隨有地閃發(fā)生,降水前1小時就出現(xiàn)地閃活動的概率也達到89%。滇西南地區(qū)短時強降水過程最多,達到320次,但只有69%的短時強降水過程伴隨有地閃發(fā)生,降水前1 小時就出現(xiàn)地閃活動的概率只有63%。這說明各個區(qū)域短時強降水過程與雷電活動過程的相關(guān)性是有明顯差異的。這可能是由于各地海拔、地形的差異導(dǎo)致強對流天氣類型的多樣性。在滇中、滇東北區(qū)域,是否出現(xiàn)地閃可作為預(yù)測未來1 小時是否會出現(xiàn)短時強降水過程的指標之一。

表1 云南各區(qū)域短時強降水過程有地閃發(fā)生的降水次數(shù)及其概率

表2 云南各區(qū)域短時強降水過程前1小時有地閃發(fā)生的降水次數(shù)及其概率

3 短時強降水降水量與地閃頻次

在2012—2016 年云南省126 個國家站記錄的909 次短時強水過程中,篩選出測站周邊50 公里范圍內(nèi)有地閃發(fā)生(地閃頻次>1)的過程687 個,50 公里范圍內(nèi)提前1 小時有地閃發(fā)生的過程572個,分析過程降水量與對應(yīng)地閃頻次的相關(guān)性,建立回歸方程,并統(tǒng)計了2017 年5—9 月云南省126個國家站記錄的266 次短時強水過程及對應(yīng)時段地閃次數(shù)對回歸模型進行驗證。

3.1 非線性回歸分析方法

降水量與地閃頻次之間并不是簡單的線性相關(guān)關(guān)系,用非線性模型對兩個變量間的相關(guān)關(guān)系進行曲線擬合,更符合實際。該方法是基于回歸問題的最小二乘法,在求誤差平方和最小的極值問題上,應(yīng)用了最優(yōu)化方法中對無約束極值問題的一種數(shù)學(xué)解法:單純形法,即通過繪制和觀測散點圖確定曲線大體類型,從而確定函數(shù)類型,將函數(shù)關(guān)系式線性化,從而轉(zhuǎn)化為多元線性回歸問題。

根據(jù)短時強降水降水量及地閃頻次的散點圖,推測回歸模型為:

其中,x為地閃頻次,y為短時強降水降水量。假設(shè):light1=a0,light2=lnx, light3=(lnx)2,light4=(lnx)3,將模型轉(zhuǎn)換為多元線性方程,調(diào)用SAS 中REG 過程,用逐步篩選法STEPWISE 選擇最佳回歸模型,并對模型進行診斷。

3.2 短時強降水時段地閃頻次與降水量

將2012—2016 年有地閃發(fā)生的687 個過程的降水量及地閃頻次代入模型,因截距項light1對應(yīng)的T檢驗P值不滿足小于0.001,即不拒絕“該回歸方程截距為0”的原假設(shè),因此擬合去掉截距項light1。從表3 可看出,3 個變量對應(yīng)的T檢驗P值均小于0.000 1,說明模型顯著,且DW 值為1.966,接近于2,說明殘差具有獨立性,回歸假設(shè)成立。

表3 回歸模型參數(shù)估計

從圖5 可看出,模型殘差滿足誤差項隨機,且近似為正態(tài)分布的原假設(shè),模型擬合優(yōu)度為0.927 5,進一步說明模型假設(shè)顯著成立。從而得出降水時段測站50公里范圍地閃頻次與降水量的關(guān)系式為:

圖5 回歸模型殘差分析

將2012—2016 年687 次強降水過程的地閃次數(shù)以及2017 年266 次強降水過程的地閃次數(shù)代入模型,對各測站短時強降水降水量進行擬合,擬合結(jié)果如圖6 所示。擬合值與實測值的相關(guān)系數(shù)R的平方分別為0.96和0.92。說明測站50公里范圍內(nèi)短時強降水過程的降水量與對應(yīng)時段地閃頻次存在顯著相關(guān)關(guān)系,模型的建立是合理的。

圖6 a. 2012—2016年實測數(shù)據(jù)與擬合數(shù)據(jù)相關(guān)性;b. 2017年實測數(shù)據(jù)與擬合數(shù)據(jù)相關(guān)性;c. 2017年有地閃的短時強降水實測降水量;d. 2017年有地閃的短時強降水擬合降水量。

3.3 短時強降水前1小時地閃頻次與降水量

將篩選出的2012—2016 年572 個過程的降水量及前1 小時地閃頻次代入模型,因截距項light1對應(yīng)的T檢驗P值不滿足小于0.001,即不拒絕“該回歸方程截距為0”的原假設(shè),因此擬合去掉截距項light1。從表4 可看出,3 個變量對應(yīng)的T檢驗P值均小于0.000 1,說明模型顯著,且DW值為2.03,接近于2,說明殘差具有獨立性,回歸假設(shè)成立。

表4 回歸模型參數(shù)估計

從圖7 可看出,模型殘差滿足誤差項隨機,且近似為正態(tài)分布的原假設(shè),模型擬合優(yōu)度為0.923 4,進一步說明模型假設(shè)顯著成立。從而得出降水前1 小時測站50 公里范圍地閃頻次與降水量的關(guān)系式為:

圖7 回歸模型殘差分析

將2012—2016 年572 次強降水過程前1 小時地閃次數(shù)以及2017 年220 次強降水過程前1 小時的地閃數(shù)據(jù)代入模型,對各測站短時強降水降水量進行擬合,擬合結(jié)果如圖8(見下頁)所示。擬合值與實測值的相關(guān)系數(shù)R2分別為0.97 和0.93。說明測站周邊50公里范圍內(nèi)短時強降水過程的降水量與降水前1小時的地閃頻次存在顯著相關(guān)關(guān)系,模型的建立是合理的。

4 結(jié)論與討論

本文通過對近5 年云南省126 個國家站記錄的909 次短時強降水過程及測站周邊50 公里、30公里、10 公里尺度范圍內(nèi)降水過程對應(yīng)的地閃數(shù)據(jù)進行分析研究,得出以下結(jié)論。

(1)3—4 月,短時強降水偶有發(fā)生,但地閃伴隨短時強降水發(fā)生的概率達到100%。夏季強對流旺盛,短時強降水集中發(fā)生在6—8月,測站周邊50公里范圍內(nèi)80%以上的短時強降水伴隨有地閃發(fā)生,10 公里范圍內(nèi)70%以上的短時強降水伴隨有地閃發(fā)生。同時,測站周邊50 公里范圍內(nèi)70%以上的短時強降水過程前1小時就有地閃發(fā)生。

(2)在短時強降水多發(fā)的17—23 時,測站周邊50 公里范圍內(nèi)90%的短時強降水過程伴隨有地閃發(fā)生,10 公里范圍內(nèi)70%以上的強降水過程伴隨有地閃。該時段內(nèi),測站周邊50 公里范圍內(nèi)80%以上的短時強降水過程前1 小時就有地閃發(fā)生。

圖8 a. 2012—2016年實測數(shù)據(jù)與擬合數(shù)據(jù)相關(guān)性;b. 2017年實測數(shù)據(jù)與擬合數(shù)據(jù)相關(guān)性;c. 2017年強降水前1小時有地閃的實測降水量;d. 2017年強降水前1小時有地閃的擬合降水量。

(3)滇中地區(qū)92%的短時強降水過程伴隨有地閃發(fā)生,降水前1小時就出現(xiàn)地閃活動的概率也達到89%。滇西南地區(qū)短時強降水過程最多,達到320 次,但只有69%的短時強降水過程伴隨有地閃發(fā)生,降水前1小時就出現(xiàn)地閃活動的概率只有63%。這說明各個區(qū)域短時強降水過程與雷電活動過程的相關(guān)性是有明顯差異的。這可能是由于各地海拔、地形的差異導(dǎo)致強對流天氣類型的多樣性。

(4)短時強降水降水量與地閃頻次存在顯著非線性相關(guān),相關(guān)回歸模型為:y=a1·lnx+a2·(lnx)2+a3·(lnx)3,在強降水過程中,及降水前1 小時,測站周邊50公里范圍內(nèi)地閃次數(shù)與短時強降水過程降水量的模型擬合優(yōu)度都在0.9 以上,將地閃次數(shù)代入模型計算的擬合降水量與實際降水量相關(guān)系數(shù)也在0.9 以上。地閃次數(shù)在一定程度上可預(yù)測短時強降水降水量。

猜你喜歡
模型
一半模型
一種去中心化的域名服務(wù)本地化模型
適用于BDS-3 PPP的隨機模型
提煉模型 突破難點
函數(shù)模型及應(yīng)用
p150Glued在帕金森病模型中的表達及分布
函數(shù)模型及應(yīng)用
重要模型『一線三等角』
重尾非線性自回歸模型自加權(quán)M-估計的漸近分布
3D打印中的模型分割與打包
主站蜘蛛池模板: 1级黄色毛片| 中文字幕久久亚洲一区| 国产亚洲精品无码专| 欧美精品一二三区| 狼友视频国产精品首页| 国产性生交xxxxx免费| 亚洲精品第一在线观看视频| 天堂在线www网亚洲| 亚洲第一成年人网站| 欧美日本激情| 亚洲伊人电影| 免费 国产 无码久久久| 国产二级毛片| 国产在线八区| 亚洲一级毛片| 久久久精品无码一二三区| 无码网站免费观看| 69av在线| 国产精品女在线观看| 91精品人妻一区二区| 色成人综合| 91精品免费久久久| 国产美女91视频| 日韩av无码DVD| 久久人搡人人玩人妻精品一| 亚洲综合国产一区二区三区| 91视频区| 蜜芽国产尤物av尤物在线看| 18禁影院亚洲专区| 亚洲国产精品日韩欧美一区| 亚洲中文字幕在线一区播放| 亚洲日韩欧美在线观看| 国产www网站| 日韩毛片在线播放| 日韩精品亚洲一区中文字幕| 日韩国产精品无码一区二区三区| 国产交换配偶在线视频| 谁有在线观看日韩亚洲最新视频| 国产又黄又硬又粗| 自拍偷拍欧美| 欧美成人二区| 伊人色综合久久天天| 在线播放精品一区二区啪视频| 成人一级黄色毛片| 国产拍在线| 国内精品视频区在线2021| 国产成人精品免费视频大全五级 | 国产精品毛片一区| 国产迷奸在线看| 亚洲天堂日韩在线| 青青操视频在线| 国产欧美成人不卡视频| 国产精品视频久| 欧美高清国产| 久久熟女AV| 日本免费高清一区| 欧美国产日韩在线播放| 亚洲天堂视频在线观看免费| 亚洲国产日韩在线成人蜜芽| 亚洲天堂视频在线观看免费| 亚州AV秘 一区二区三区| 中文纯内无码H| 1769国产精品免费视频| 国产欧美日韩一区二区视频在线| 97国产在线观看| 亚洲国产成人精品无码区性色| 在线日本国产成人免费的| AV不卡在线永久免费观看| 国产精品精品视频| 婷婷综合在线观看丁香| 伊人色综合久久天天| 54pao国产成人免费视频 | 欧美日韩国产成人高清视频| 久久久久久久久亚洲精品| 欧美国产日产一区二区| 国产精品男人的天堂| 亚洲国产精品成人久久综合影院| 亚洲第一黄色网址| 欧美精品v| 国产视频入口| 女人av社区男人的天堂| 亚洲成A人V欧美综合|