气象科学

作者：王毅，张晓美，盛杰，杨吉

单位：国家气象中心, 北京 100081,,中国气象局 公共气象服务中心, 北京 100081,,国家气象中心, 北京 100081,,江苏省气象科学研究所, 南京 210009,

关键词：雷暴大风;物理量参数;Logistic回归模型;大风指数

基金：国家重点研发计划项目（2017YFC1502004）；国家科技支撑项目（2015BAC03B01）；2014年"北级阁"江苏省气象局开放研究基金（BJG201406）

利用2009—2015年江淮夏季雷暴大风观测资料和NCEP再分析资料，按整层可降水量将雷暴大风环境划分为干、湿两种环境，结果发现湿环境雷暴大风日约占总雷暴大风日数的86%。基于物理量参数和Logistic回归方法构建了江淮夏季干、湿环境下区域雷暴大风的潜势预报模型。西南区、东南区和北区湿环境雷暴大风的最显著预报因子分别是冰雹指数（CS）、K指数和沙氏指数（SI）。干环境雷暴大风的最显著预报因子是总指数（TT）。相对于大风指数（WINDEX），综合考虑热力学作用和高空水平动量信息的新大风指数（GUSTEX）对江淮干、湿环境雷暴大风的预报指示意义更好。通过历史样本回报确立了预报模型的概率阈值，并利用2016年独立样本试预报检验证明Logistic模型预报效果良好。

来源：2020年第2期

《气象科学》期刊编辑部

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