强对流天气主要包括短时强降水、冰雹、雷电、大风等中尺度天气系统影响下的天气。通过近几年的研究表明：青海地区的强对流天气频发，具有明显的局地性、突发性，在三类强对流天气中，雷电、大风天气发生的频率最高，在全球气候变暖的背景下，青海高原地区强对流天气发生的频次呈现上升趋势。根据统计2002-2013年资料，西宁曹家堡机场共出现雷暴日数为334天，年平均27.8日，因强对流天气导致的航班不正常情况上升势头明显，复杂天气造成的航班复飞、返航、备降占50%，对飞行安全和地面设施的影响越来越大，目前，青海已建成以西宁曹家堡机场为主，玉树、格尔木、德令哈、花土沟等机场为辅的高原机场，按照青海民用机场规划，要形成一主八辅的格局，随着青海社会经济的发展，航班班次的增加，强对流天气对航空飞行安全的影响将越来越大，因此研究青海高原地区强对流天气发生、发展规律，提高强对流天气预报预警能力，对保障航空飞行安全意义重大。
本文介绍《西宁曹家堡机场强对流天气预报预警业务系统》主要模块之一，预报方法的分析研究，就是利用数值预报产品、常规资料、非常规资料(卫星云图、雷达)，分析西宁曹家堡机场及青海东部强对流天气发生发展规律，凝练强对流天气预报预警指标，找出强对流天气的潜势预报、短时预报预警和临近预报预警方法，通过技术方法集成建立西宁曹家堡机场强对流预报预警业务系统，为预报员预报强对流天气提供参考，协助预报员做好雷雨季节的航空气象保障任务，从而提高了工作水平和质量，为飞行安全保障奠定基础。预报人员提供决断依据。
强对流天气的潜势预报预警方法
(一)技术思路
从强对流天气形成条件入手，研究天气尺度环流背景及其影响系统，归纳总结造成强对流天气的天气尺度模型，从而对强对流天气进行潜势预报。
(二)使用资料
选择2006年-2015年青海省42个自动气象站的小时气象要素资料，统计强对流天气个例，结合500hpa东亚地区高度场和温度场资料进行统计分析。
(三)天气学模型
青海省省地处青藏高原东北部，夏季，高空层在副热带天气系统、西风带天气系统、高原季风系统的共同作用下，冷暖空气不断交汇，干湿空气不断交换。近地面层在大地形的作用下，加热冷却的效果显著。高低空的这些客观因素促使该区域大气层结经常呈现不稳定状态，强对流天气频发，雷暴天气仅次于我国华南地区成为次中心。通过对强对流天气个例的分析，总结出了影响西宁曹家堡机场及青海东部地区强对流天气的环流特点和天气系统，主要有副高边缘型、低涡切变型和西北气流型3种类型。
(四)物理量统计分析
我们选取了500-700温度差、垂直风切、垂直速度、相对湿度和风向风速物理量进行统计，结果见表1。
| 物理量 | T700-T500 | 垂直风切 | 垂直速度 | 相对湿度 | 风向风速 | ||||||
| 低 | 中 | 高 | 低 | 中 | 高 | 低 | 中 | 高 | |||
| 副高边缘型 | 8.0 | 2.0 | -0.2 | -0.4 | -0.3 | 78 | 88 | 65 | SE6 | SW8 | SW8 |
| 低涡切变型 | 9.8 | 0.2 | -0.2 | -0.2 | -0.2 | 76 | 78 | 77 | SE6 | SW6 | W13 |
| 西北气流型 | 14.3 | 4.0 | -0.2 | -0.4 | -0.4 | 63 | 83 | 73 | E3 | W7 | NW15 |
表13种类型物理量统计表
从表1物理量统计分析，上下层温差(单位：℃)来看西北气流型最大，与对流层的中层有冷空气侵入有关，这种类型的天气大气层结是最不稳定的，在产生强降水的同时会伴有冰雹和雷电大风天气，其余2种天气类型相差不大。垂直风切变(0～2km，单位：m/s)西北气流型最大，由于对流层中层有冷平流，上下层不仅有风速的明显差异同时还存在风向的明显差异，其次为副高边缘型，主要是上下层间风速的差异，低涡切变型的风速切变非常小。垂直速度(对流层底层、中层、高层，单位：m/s)副高边缘型和西北气流型的对流层中高层上升速度显著，低涡切变型的整层相差不大。相对湿度(单位：%)副高边缘型是中低层湿度大，高层湿度小，从3种类型的相对湿度比较来看这种类型的相对湿度最大，而西北气流型恰好相反中高层湿度大，低层湿度小，所以低涡切变型整层也是相差不大。风向风速(风向：E是东风、S是南风、W是西风、N是北风，风速单位：m/s)副高边缘型以整层偏南风为主，中高层间风速相差不大，比低层略大。低涡切变型低层东南风，中层西南风，高层是西风，风向差异比较大，高层风速大是中低层的1倍。西北气流型低层是东风，中高层是西风，风向差异非常明显，风速随着高度成倍增大，高层的风速是低层的5倍。
强对流天气短时预报预警方法
(一)数值预报物理量指标
1. 技术思路
利用数值预报的物理量场产品，选择一些基本物理量作为强对流天气发生的动力因子和热力因子，研究强对流天气发生时这些基本物理量分布区域，通过统计方法选择相应的阈值，建立强对流天气的预报预警方法。
2. 资料和方法
选择T639的数值预报产品资料，基本物理量包括：散度、垂直速度、涡度、高度、风向、风速、比湿、相对湿度、假相当位温、水汽通量、水汽通量散度、温度、温度平流、温度露点差、K指数、地面气压。
此次挑选的阈值为2009年～2015年度，青海省自动气象站，1小时出现16mm降水，对应该站点为中心的相邻4个格点的T639各物理量场08时初始场的值， 并取平均值作为挑选阈值的样本，利用聚类统计方法，确定1个标准差范围内的值为阈值见表2
3. 统计结果和阈值选择
| 物理量 | 高度 | 时次 | 阈值范围 | 物理量 | 高度 | 时次 | 阈值范围 |
| div_4 | 200 | 8 | -40～40 | Q_DIV_4 | 500 | 8 | -40～40 |
| div_4 | 500 | 8 | -40～40 | Q_DIV_4 | 700 | 8 | -50～40 |
| div_4 | 700 | 8 | -40～40 | Q_DIV_4 | 850 | 8 | -50～40 |
| div_4 | 850 | 8 | -40～40 | Q_FLUX_4 | 500 | 8 | 0～10 |
| h_4 | 200 | 8 | 1190～1270 | Q_FLUX_4 | 700 | 8 | 0～10 |
| h_4 | 300 | 8 | 940～985 | Q_FLUX_4 | 850 | 8 | 0～10 |
| h_4 | 400 | 8 | 730～770 | RH2M_4 | 8 | 40～100 | |
| h_4 | 500 | 8 | 565～595 | T2M_4 | 8 | -10～20 | |
| h_4 | 600 | 8 | 427～443 | T_4 | 200 | 8 | -40～-70 |
| h_4 | 700 | 8 | 300～320 | T_4 | 300 | 8 | -20～-50 |
| h_4 | 850 | 8 | 135～160 | T_4 | 400 | 8 | -5～-35 |
| h_4 | 925 | 8 | 60～90 | T_4 | 500 | 8 | -20～5 |
| K_INDEX_4 | 8 | 0～50 | T_4 | 600 | 8 | -10～20 | |
| OMEGA_4 | 200 | 8 | -25～20 | T_4 | 700 | 8 | -5～20 |
| OMEGA_4 | 300 | 8 | -40～40 | T_4 | 850 | 8 | 0～25 |
| OMEGA_4 | 400 | 8 | -40～40 | T_4 | 925 | 8 | 5～30 |
| OMEGA_4 | 500 | 8 | -40～40 | T_4 | 1000 | 8 | 10～35 |
| OMEGA_4 | 600 | 8 | -40～40 | T_ADV_4 | 500 | 8 | -150～200 |
| OMEGA_4 | 700 | 8 | -30～30 | T_ADV_4 | 700 | 8 | -200～200 |
| OMEGA_4 | 850 | 8 | -20～30 | T_ADV_4 | 850 | 8 | -100～150 |
| OMEGA_4 | 925 | 8 | -10～30 | TD_4 | 500 | 8 | 0～200 |
| PS_4 | 8 | 500～800 | TD_4 | 700 | 8 | 0～100 | |
| PSL_4 | 8 | 1000～1030 | TD_4 | 850 | 8 | 0～150 | |
| Q_4 | 200 | 8 | 0～0.2 | THETA_SE_4 | 500 | 8 | 50～100 |
| Q_4 | 300 | 8 | 0～1.6 | THETA_SE_4 | 700 | 8 | 25～100 |
| Q_4 | 400 | 8 | 0～4.5 | THETA_SE_4 | 850 | 8 | 25～80 |
| Q_4 | 500 | 8 | 0～8 | VOR_4 | 200 | 8 | -10～10 |
| Q_4 | 600 | 8 | 0～12 | VOR_4 | 500 | 8 | -10～10 |
| Q_4 | 700 | 8 | 0～16 | VOR_4 | 700 | 8 | -10～10 |
| Q_4 | 850 | 8 | 0～18 | VOR_4 | 850 | 8 | -3～3 |
| Q_4 | 925 | 8 | 0～18 | VOR_ADV_4 | 500 | 8 | -1000～1000 |
| Q_4 | 1000 | 8 | 0～18 | VOR_ADV_4 | 700 | 8 | -600～400 |
| VOR_ADV_4 | 850 | 8 | -300～100 |
表2各物理量阈值
(二) 地面气象要素指标
1. 技术思路
近几年随着地面区域自动气象站建设步伐的加快，地面测网在空间和时间尺度上能满足中小尺度天气系统造成的强对流天气监测的需求，选择地面气象要素的变化量来分析中小尺度天气系统影响下的强对流天气。
2. 资料方法
利用地面自动气象站小时气压、温度、水气压资料，计算1小时、3小时、6小时的变化量，统计分析与强对流天气的关系，建立预报预警指标。
3.预报预警指标
当短时强降水等强对流天气发生时，地面气压、气温和水汽压的变化量有明显的变化，根据这一特征构建了短时强降水地面预报预警指标W，表达式为Wi=△Pi-△Ti+∣△Ei∣，i=1、3、6小时，△P为气压变化量值，△T为气温变化量值，△E为水汽压变化量值，W为短时强降水地面预报预警指标，W1、W3和W6分别表示1、3和6小时预报预警阈值。考虑到日变化因素对气象要素的影响，将实测资料减去同时次平均值，这样消除了日变化的影响。计算了短时强降水94个例的W值，通过对短时强降水天气出现前1小时、3小时、6小时的各变化量点聚图覆盖率比较来看，短时强降水出现前6小时的1小时、3小时、6小时变化量的W值的覆盖率最大(图4.3所示)，如果选择1小时变化量-4≤W1≤0作为阈值的话个例数达到89个，覆盖率为94%，选择3小时变化量-6≤W3≤0，个例数为84个，覆盖率达到89%，选择6小时变化量-8≤W6≤0，个例数为73个，覆盖率达到78%，所取的阈值W基本上覆盖率达到80%或以上，可以确保短时强降水等强对流天气的预报预警有较低的漏报率，该方法对雷电天气的预报预警具有一定能力。
强对流天气临近预报预警方法
(一)卫星云图
1.技术思路
强对流天气的发生与对流云团密不可分，这种对流云团比层状云云顶高度高，在卫星云图一般表现为具有明显的灰度值，称为云顶亮温，利用云顶亮温统计与强对流天气的关系，建立预报预警方程。
2.资料方法
利用国家卫星气象中心FY2C和FY2E数据(Hdf5格式)的资料，提取出青海范围内的(72.89～108.73°E、25.74～50.60°N)的红外云图灰度数据，由此得到该范围的云顶亮温(TBB，单位：K)数据。统计了2005年-2010年青海东部地区强对流天气过程和云顶亮温关系，建立预报方程。
3.预报方程及误差检验
选择红外1和红外3通道的云顶温度极小值(x1和x2)、红外1通道的云顶温度梯度极大值(x3)等作为自变量，小时降水量作为因变量(y)。根据青海省短时降水强度的划分标准(朱平等,
2012)：0mm≤y<8mm为普通降水(Ⅲ级)，8mm≤y<16mm为短时强降水(Ⅱ级)，y≥16mm为短时暴雨(Ⅰ级)。选择小时降水量>1mm的82个降水时次，建立多元回归方程为：
y=0.63+0.02x1-0.11x2+0.51x3
(二)雷达回波
1.技术思路
雷达是监测强对流天气最有效的手段，雷达回波的强度、风速场及回波的垂直形态是预报预警强对流天气的指标，通过个例分析，统计强对流天气发生时的雷达指标。
2.资料和方法
利用西宁天气雷达站的雷达资料，统计分析2004年-2013年西宁、海东地区的强对流天气的雷达资料，建立预警指标。
3.预警指标
(1)回波强度在60dbBz左右，回波高度在7—9 Km之间，强中心高度<4.5Km，强中心高度偏下，无明显的外型特征，且强度还在发展，但强中心高度无上升趋势，一般不会产生冰雹,以中到大雨为主。
雷达回波强度在60dBz左右，回波高度在7—9 Km之间，强中心高度<4.5Km，强中心高度偏下，外型特征如出现钩状、指状回波等，强度还在发展，强中心高度午上升趋势，易出现强降水天气。
(2)雷达回波强度在60--65dBz，回波高度在8--10Km，强中心高度<5.0 Km，强中心高度偏下，无明显的外型特征，且强度还在发展，强中心高度无上升趋势，易出现强降水天气。
雷达回波强度在60--65dBz，回波高度在8--10Km，强中心高度>5.0 Km，强中心高度偏上，外型特征出现钩状、指状回波等，且强度还在发展，强中心高度呈上升趋势，易出现冰雹天气。
雷达回波强度在60--65dBz，回波高度在8--10Km，强中心高度>5.0 Km，强中心高度偏上，外型特征出现钩状、指状、弓形回波等，且强度还在发展，强中心高度呈明显的上升趋势，易出现强降水天气并伴有冰雹天气。
(3)雷达回波强度在65--70dBz，回波高度在10Km以上，强中心高度<6.0 Km，强中心高度偏下，无明显的外型特征，且强度还在发展，强中心高度无上升趋势，易出现大到暴雨天气。
雷达回波强度在65--70dBz，回波高度在10Km以上，强中心高度>6.0 Km，强中心高度偏上，外型特征出现钩状、指状、弓形回波等，且强度还在发展，强中心高度呈上升趋势，易出现暴雨并伴有强冰雹天气。
(4)雷达回波强度在 70dBz以上，回波高度在10Km以上，强中心高度<6.5 Km，强中心高度偏下，无明显的外型特征，且强度无减弱趋势，强中心高度无上升趋势，易出现大暴雨。
雷达回波强度在 70dBz以上，回波高度在10Km以上，强中心高度>6.5 Km，强中心高度偏上，外型特征出现钩状、指状、弓形回波等，且强度无减弱趋势，强中心高度呈上升趋势，易出现大暴雨并伴有强冰雹天气。
综合可用下表反映：
| 回波强度（dBz） | 回波高度（Km） | 强中心高度（Km） | 外型特征 | 演变趋势 | 预报结果 |
| 小于35 | 一小时内无强降水。 | ||||
| 35—45 | 3.5—4.5 | 3—4 | 小阵雨 | ||
| 3.5—4 | 2.5—3 | 小雨 | |||
| 45—55 | 5—7 | 小于3 | 强心高度偏低 | 小雨 | |
| 6—7 | 大于3 | 强心高度偏高 | 雷阵雨伴小冰雹 | ||
| 7—8 | 大于4 | PPI有外型特征 | 小冰雹 | ||
| 55—60 | 8—9 | 大于4.5 | PPI有外型特征 | 冰雹 | |
| 60 | 7--9 | 小于4.5 | 发展高度无变化 | 中到大雨 | |
| 7--9 | 大于4.5 | 钩状、指状、弓形 | 发展高度上升 | 冰雹 | |
| 60-65 | 8--10 | 小于5.0 | 发展高度无变化 | 大雨 | |
| 8--10 | 大于5.0 | 钩状、指状、弓形 | 发展高度上升 | 冰雹 | |
| 8--10 | 大于5.0 | 钩状、指状、弓形 | 发展高度上升 | 强冰雹 | |
| 65--70 | 10以上 | 小于6.0 | 发展高度无变化 | 大到暴雨 | |
| 10以上 | 大于6.0 | 钩状、指状、弓形 | 发展高度上升 | 冰雹 | |
| 10以上 | 大于6.0 | 钩状、指状、弓形 | 发展高度上升 | 强冰雹 | |
| 70以上 | 10以上 | 大于6.0 | 无减弱高度无变化 | 暴雨 | |
| 10以上 | 小于6.5 | 钩状、指状、弓形 | 无减弱高度上升 | 冰雹 | |
| 10以上 | 大于6.5 | 钩状、指状、弓形 | 无减弱高度上升 | 暴雨伴强冰雹 |
表3雷达预警指标
总结
利用数值预报产品、气象常规资料、非常规资料(卫星云图、雷达)，统计分析西宁曹家堡机场及青海高原上强对流天气发生发展规律，凝练出了强对流天气预报预警指标，找出强对流天气的潜势预报、短时预报预警和临近预报预警方法，通过编程技术集成建立西宁曹家堡机场强对流预报预警业务系统。该系统能够提供西宁曹家堡机场及其周围气温、风、降水等气象要素的监测、卫星云图和雷达图像显示、西宁曹家堡机场雷暴天气、冰雹天气、短时强降水天气等强对流天气的历史个例的查询、自动或手动制作潜势预报、短时预报和短临预报，实现了基于多种数据资料和判别模式的强对流预报结果的集中展示;本系统自建成以来，运行稳定、操作容易、方便，在不断发现问题的过程中进行了完善和修改，对强对流天气判识模式和阈值进行了调整。为预报员预报强对流天气提供参考，协助预报员做好雷雨季节的航空气象保障任务，在今后运行中要对强对流天气判识模式和阈值还需要进一步检验，不断完善和调整。
（文：民航青海空管分局气象台 王婧菲 王世杰 张文玲 郑紫飚）
