冰雹天氣分型和預報方法研究

摘 要：作為一種極端天氣現象，冰雹對人類生活、農業和交通等方面造成嚴重威脅。因此，研究冰雹的天氣分型和預報方法顯得尤為重要，旨在深入探討冰雹的定義、形成機制以及其與氣象環境的關系，進而對傳統預報方法、氣象數據分析與機器學習、數值模擬與預報模型等方面進行綜合研究，最終構建一種綜合性冰雹天氣預報方法。

關鍵詞：冰雹；天氣預報；預報方法

中圖分類號：P45 文獻標志碼：B 文章編號：2095–3305（2024）06–0-03

冰雹是一種極端天氣現象，不僅會對農作物和人類生活造成重大影響，還會引發嚴重的經濟損失和安全隱患。因此，研究冰雹天氣的分型和預報方法對氣象災害防范具有重要意義。旨在研究不同類型冰雹天氣特征和預報方法，提高冰雹天氣預報的準確性，為相關部門提供決策支持。

1 冰雹天氣的分型

1.1 冰雹的形成機制

冰雹被定義為一種在雷暴云中形成的降水物，其直徑通常超過5 mm。冰雹的形成機制復雜，涉及大氣中的動力、熱力過程的協同作用。冰雹的形成過程可以追溯至雷暴云內的強烈上升氣流區域，即上升氣流的核心區域。這些氣流帶動水滴在云內迅速上升，隨著高度的上升，溫度逐漸下降[1]。在適當的氣象條件下，水滴會遇到冰凍層，這是一個溫度低于0 ℃的區域。此時水滴會迅速冷卻，形成冰的核心。

冰雹的進一步發展涉及凍云滴凝結增長。凍云滴的表面吸引云中的水蒸氣，使凍滴逐漸變大。同時，凍滴被上升氣流帶入云中的不同層次，每經過一個層次，就會在其表面增加一層冰。這個過程會一直持續到冰雹足夠大，使得上升氣流無法繼續支撐，最終冰雹從云中墜落。

冰雹的大小、形狀和組成受到多種氣象條件的影響。溫度、濕度、氣流速度等因素在冰雹的形成和發展過程中起著關鍵作用。冰雹可以呈現出不同的外形，如球狀、橢圓形或不規則形狀。其大小可能因氣象條件的不同而差異顯著，從小到大的范圍廣泛[2]。

1.2 冰雹的分類

作為一種多樣性的降水現象，冰雹種類繁多，因其直徑、結構和形狀等得以區分。不同類型的冰雹在天氣預報中具有不同的影響和預測難度，對其進行準確分類具有重要意義。根據冰雹的直徑來分類，可以將冰雹分為小冰雹、中等冰雹和大冰雹。小冰雹的直徑通常在5 mm以下，雖然其個頭較小，但仍然可能對農作物和交通等造成不利影響[3]。中等冰雹的直徑在

2～5 mm之間，具備較強的破壞力，可能會導致車輛、建筑物等受損。大冰雹直徑超過2 cm，其墜落速度較快，可能會對房屋、農田、車輛等造成嚴重破壞。

除了直徑，冰雹的結構和形狀也為其分類提供了依據。在這個維度上，冰雹可以被分為球狀冰雹、半透明冰雹和不規則冰雹。球狀冰雹外表光滑，結構均勻，其在天氣預報中相對較易識別。半透明冰雹表面透明，由于其結構復雜，其發展和降落路徑較為復雜，不易預測。不規則冰雹則形狀不規則，表面不光滑，通常由多個冰塊組合而成，其預測和分類較為困難。

不同類型的冰雹給天氣預報帶來了挑戰。例如，大冰雹可能會對交通、農業和人類安全造成重大威脅，因此需要及時預警和防范。而半透明冰雹和不規則冰雹的軌跡和破壞范圍難以準確預測，需要更精細的氣象數據和模型來支持預報工作。

1.3 冰雹與氣象環境的關系

冰雹的發生發展與大氣環境關系密切。不同類型的冰雹在形成過程中受到不同的氣象因素影響，包括溫度、濕度、風速等，這些因素的綜合作用決定冰雹的特征和規模。因此，深入理解冰雹與氣象環境之間的關系對提高冰雹天氣的預報準確性至關重要。

溫度是影響冰雹形成的重要因素之一。冰雹的形成通常需要存在冰凍層，這就要求在一定的高度上，氣溫必須低于0 ℃。溫度的降低有助于水滴在遇到冰凍層時迅速冷卻并結冰，從而促進冰雹的形成。此外，冰雹的大小和形狀也會受溫度的影響，較低的溫度可能會導致冰雹的生長速度減緩，形成較大的冰雹。

濕度是另一個影響冰雹形成的重要因素。高濕度有助于在冰雹形成過程中保持水滴的液態狀態，從而為冰雹的逐層包裹提供條件。如果濕度較低，水滴可能會在較低的高度就開始結冰，形成較小的冰雹。因此，濕度會影響冰雹的大小和質量。

風速會影響冰雹的運動和降落路徑。強風會影響冰雹在云內的分布和形狀，甚至可能使其在云中被撕裂成小塊。風速還會影響冰雹的下落速度和落地位置。

通過對溫度、濕度、風速等因素的綜合分析，可以更準確地預測不同類型冰雹的發生概率、規模和影響范圍。隨著氣象觀測技術的不斷進步，有望更好地把握冰雹與氣象環境之間的關系，為冰雹災害預報和預警提供助力。

2 冰雹天氣預報方法

2.1 傳統預報方法

在冰雹天氣預報領域，傳統方法扮演著重要的角色。主要基于氣象學知識和經驗，結合衛星、雷達等觀測數據，以及地面觀測站點的數據，進行天氣預判。然而，盡管傳統預報方法起到了一定作用，但也存在一定限制。

傳統預報方法的核心是基于氣象學家和氣象專家的經驗判斷。通過分析氣象現象、觀察云層形態、風向風速等數據，預報員可以根據以往的經驗對冰雹天氣進行判斷和預測。不過這種方法存在主觀性較強的問題，不同預報員可能會有不同的判斷，從而影響預報的一致性和準確性。同時，傳統預報方法依賴于衛星和雷達等觀測數據，但這些數據可能受到不同程度的干擾和誤差影響，從而導致預報不準確。尤其是在一些偏遠地區或惡劣氣象條件下，觀測數據可能不完整和不準確[4]。

傳統方法通常只考慮有限的氣象要素，而沒有充分利用多源數據進行綜合分析。冰雹天氣的形成和發展涉及多個氣象因素的復雜相互作用，單一要素的分析難以全面把握其規律。因此，傳統的冰雹天氣預報方法在面對復雜多變的氣象環境時存在局限性。為了提高預報的準確性和可靠性，需要引入更多的技術手段和創新方法，充分利用先進的觀測技術和數據處理技術，以及數據驅動的預測模型，以實現更精準的冰雹天氣預報。

2.2 氣象數據分析與機器學習

近年來，隨著氣象觀測技術的發展，數據驅動方法，尤其是機器學習，在冰雹天氣預報領域引發了一場革命。通過利用海量的氣象數據，機器學習模型能夠揭示隱藏在數據中的模式和規律，從而顯著提高冰雹天氣預報的準確性和可靠性。機器學習在冰雹預報中的應用主要包括數據分析和模式識別。通過對歷史氣象數據的分析，機器學習模型可以識別出冰雹發生的條件和環境。這包括溫度、濕度、氣流速度等因素的組合效應。模型可以發現不同氣象要素之間的非線性關系，進而建立冰雹發生的預測模式。

機器學習可以識別出氣象數據中的潛在模式和關聯規律，這有助于更好地理解冰雹的形成機制[5]。例如，通過分析大量的歷史觀測數據，機器學習模型可以發現某些特定的氣象模式可能與冰雹發生有關，從而指導預測工作。機器學習的優勢在于其能夠處理大規模、多維度的數據，并從中提取有用的信息，更好地把握冰雹天氣的復雜性，提高預測的準確性。然而，機器學習方法的成功依賴于高質量的數據和合適的模型。雖然機器學習方法在冰雹預報中表現出巨大潛力，但也需要持續研究和改進。數據質量、模型可解釋性和算法的魯棒性等問題仍有待解決。隨著技術的不斷發展，有望更好地利用機器學習方法來揭示冰雹天氣的規律，為準確預報和有效防范冰雹災害提供有力支持。

2.3 數值模擬與預報模型

作為一種基于物理原理的預報方法，數值天氣模擬近年來在冰雹天氣預報領域得到了廣泛應用。通過建立數學方程組，模擬大氣中溫度、濕度等的變化，數值模擬可以提供更精確的冰雹天氣預報信息，從而準確評估和預測極端天氣事件的發生概率。數值模擬方法的基本原理是將大氣分為一系列網格，然后通過求解一組復雜的非線性方程，模擬大氣中的物理過程。這包括空氣流動、輻射傳輸、湍流等相互作用。數值模擬能夠考慮多個因素的復雜耦合，如地形、氣象要素之間的相互影響等，從而為冰雹天氣的預測提供全面的信息。

數值模擬方法具有高度的靈活性和可調整性。通過調整模型的參數和初始條件，可以模擬不同的氣象環境，從而預測不同類型冰雹的發生概率和強度。這種方法的預報結果通常具有較高的空間分辨率，能夠揭示細微的氣象變化。然而，數值模擬方法應用面臨的挑戰如下：第一，模擬的準確性受限于初始條件和邊界條件的精確性，以及模型本身的參數選擇；第二，數值模擬需要大量的計算資源，包括高性能計算設施和大量的氣象數據；第三，模型中可能存在不確定性，特別是在模擬復雜的氣象過程中[6]。

3 綜合性冰雹天氣預報方法

3.1 數據整合與特征提取

在冰雹天氣預報的綜合性方法中，數據的整合和特征提取是至關重要的步驟。這個過程旨在從多源氣象數據中提取有價值的信息，包括衛星觀測、雷達數據、地面觀測等，為后續的預報建模和分析提供必要的數據支持。

數據整合是將不同來源的氣象數據進行整合和融合的過程。衛星可以提供大范圍、高分辨率的觀測數據，而雷達可以提供具有時空特征的降水和云信息，地面觀測站點則提供實時的溫度和濕度等數據。將這些多源數據整合在一起，可以構建一個更全面、多角度的氣象觀測網絡。特征提取技術的應用可以將原始的氣象數據轉化為更具有解釋性和預測能力的特征。特征可以是各種氣象要素的統計指標、空間分布特征、時空變化趨勢等。例如，可以從雷達數據中提取降水強度的時序特征，從衛星數據中提取云的高度分布特征。特征提取有助于減少數據維度，凸顯數據中的重要信息，同時為后續的模型訓練和分析提供更有針對性的數據。

數據整合和特征提取的目的在于為后續的預報建模做好準備。預報模型可以是基于機器學習的模型，也可以是基于數值模擬的模型。這些模型將通過分析提取的特征，識別出冰雹發生的模式和規律，從而實現對冰雹天氣的預測。值得注意的是，數據的質量和準確性對整合和特征提取過程至關重要。不準確的數據可能導致誤導性的特征提取結果，從而影響預報的準確性。因此，在數據整合和特征提取過程中，需要進行嚴格的數據質量控制和驗證。

3.2 綜合模型建立

綜合性冰雹天氣預報方法的核心在于將機器學習方法與數值模擬相結合，以構建更為精確和全面的預報模型。這種綜合模型可以充分利用機器學習的數據驅動能力和數值模擬的物理基礎，更準確地預測冰雹天氣的發生概率和強度。

在綜合模型中，機器學習方法主要被用于處理和分析大量的氣象數據，識別冰雹發生的模式和關聯規律。通過對歷史觀測數據的分析，機器學習模型可以學習到不同氣象要素之間的復雜關系，進而建立冰雹發生的預測模型。模型能夠從大量數據中提取有價值的信息，為冰雹天氣的預測提供有力支持。同時，數值模擬在綜合模型中也扮演著重要角色。數值模擬可以模擬大氣中的運動、變化和物理過程，從而為預報提供更準確的依據。通過將數值模擬的輸出與機器學習方法的分析結果相結合，綜合模型能夠在綜合考慮不同因素的基礎上，實現對冰雹天氣發生概率和強度的預測。

綜合模型的優勢在于能充分利用不同方法，突破各種方法的局限。機器學習方法可以挖掘數據中的模式和規律，解決傳統方法主觀性強、數據質量不穩定的問題；數值模擬方法可以考慮多個因素的復雜相互作用，提供更堅實的物理基礎。綜合模型的預測結果能夠綜合考慮這些因素，具有更高的預測精度。然而，構建綜合模型也面臨一些挑戰。不同方法的融合需要解決數據對齊、模型融合等問題，同時還需要考慮模型參數的調整和驗證等方面。這需要多學科的協同和跨領域的合作。將機器學習方法與數值模擬相結合構建綜合預報模型，是一種有前景的冰雹天氣預報方法。通過充分利用不同方法的優勢，綜合模型能為冰雹天氣的預測提供更準確和可靠的信息，從而在減輕冰雹災害的影響方面發揮重要作用

3.3 模型優化與驗證

在綜合性冰雹天氣預報方法中，模型的優化與驗證是確保預報準確性和可靠性的關鍵步驟。通過不斷優化模型的參數和算法，以及利用歷史數據進行模型驗證和評估，可以逐步提升模型的預報性能，從而實現更準確、穩定的冰雹天氣預報。模型優化的過程包括調整模型的參數、算法和結構等方面。這需要基于專業知識和經驗進行，以實現模型在不同情況下的最佳性能。參數的選擇和調整可以通過交叉驗證等方法進行，以尋找最佳的參數組合。同時，模型的算法也可以根據數據特點進行選擇，以提高預報的準確性。

模型驗證和評估是確保模型性能的關鍵環節。利用歷史數據進行驗證，可以評估模型在以往的預測中的表現。這包括對比模型的預測結果與實際觀測數據，分析預測的誤差。模型評估還可以利用各種統計指標，如均方根誤差、相關系數等，來量化模型的預測能力。在模型驗證的基礎上，可以不斷調整和優化模型，以提高預報的準確性和穩定性。這可能涉及數據預處理、特征工程、模型結構優化等方面的工作。優化的過程是迭代的，需要多次驗證和調整，逐步靠近最佳的預報結果。模型優化和驗證的過程需要嚴密的科學方法和嚴格的實驗設計，同時還需要考慮不同情況下模型的適應性和魯棒性。模型在驗證集上的表現需要在新數據上進行驗證，以確保其預報能力的泛化性。

4 結束語

通過綜合利用氣象數據、機器學習和數值模擬等技術手段，提出了一種新的綜合性冰雹天氣預報方法。該方法在實際應用中具有較大的價值，能夠為減輕冰雹災害帶來的影響提供支持。然而，預報方法的改進和優化是持續的，未來需要進一步完善預報模型，增強其在實際應用中的效果。

參考文獻

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[3] 丁建芳，楊敏，劉磊.河南省冰雹短期預報方法研究[J].氣象與環境科學，2017，40（1）：47-53.

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[5] 劉曉璐，劉建西，張世林，等.基于探空資料因子組合分析方法的冰雹預報[J].應用氣象學報，2014，25（2）：168-175.

[6] 郭璐璐，周學云，高國路.基于多普勒天氣雷達資料的冰雹預報模型及應用[J].內蒙古氣象，2022（2）：35-39.

收稿日期：2024-03-03

作者簡介：王智宇（1981—），男，吉林磐石人，高級工程師，研究方向為天氣預報、氣象服務與應用氣象等。