总结比较武汉的风暴预测因子，
香樟我们分析了这些因素，确定了临界值并总结了适应桉树地区雷暴预报的各种预测因素，这对于桉树地区的雷暴预报。暴;边界层;指数;因子CLC编号P49文件识别码A货号1674-6708（2012）76-0115-02引言雷暴与气层的稳定性，湿度和触发机制有关。作中总结的不同类型的雷暴预测因子主要反映了气层的稳定性和水分，因此研究不同类型的风暴预测因子与雷暴之间的相关性非常重要。文选取玉树地区的气象资料，分析了桉树地区雷暴与各种预报因子的相关性，供实际工作参考和使用。据的选择和不同的季节表明风暴形成的物理条件是不同的。春季，初夏和初夏，暴风雨往往伴随着冷锋：冷锋的触发和抬升起着重要作用，而夏季中期的风暴则是与气层的稳定性密切相关。
此，本文选择了7月和夏季的雷暴，分析了9年（1991-1999）的调查数据总共279天，其中38个由于数据不完整而被排除。此，241个样本参与了统计分析。暴发生在24天内的53天内，气候频率为21.9％。流不稳定指数的结果如果气体层中的伪等效温度随高度降低，则通过对流认为大气不稳定。此，构建了以下两个指标：公式中的指数表示物理量高度处的大气压力，“0”表示地面，下同。> 0，表明气体层对流不稳定，值越高，气层越不稳定，这更有利于雷暴的发生。于桉树地区，这两个指数与雷暴之间的相关系数低于气候频率（21.9％）。外，一些人认为边界层的平均位置，并提供一个相应的校正因子：如果* <的桉树区域雷暴的76％发生在1 - 1.5，发生在80％暴2 * < - 12.0的情况。相关系数示于表1中。指数和其校正索引当然，当850hPa和500hPa位之间的温度差是重要的，850hPa和700hPa的湿度大时，K值是大的。K的巨大价值有利于雷暴的发生。
于桉树地区，K <25时几乎没有风暴，89％的雷暴发生在K> 30.相关系数如表1所示。正的K：为区域桉树，KMOD 38整体索引850百帕，温度越高<35个不再雷暴和暴风雨的91％与KMOD发生>，500百帕的温度越低和TT值更大。TT值越高，气体层对雷暴的影响越大。于桉树区域，TT <38，只发生雷暴和雷暴63％发生在TT的情况下> 42的相关系数示于表1总体指数订正提出：为桉树区域，TTmod <47，只会发生雷暴，并且当发生TTmod暴61％> 50中的相关系数示于表1索引Shawart呈现和修订的指数）Shawart索引被广泛用于对流预报工作。理意义是指当850 hPa的绝热上升达到500 hPa的高度时（包括冷凝高度前的干燥绝热过程），气块温度与同高环境温度之间的差异以及随后的湿绝热过程，下同）。：对于桉树地区，SI> 1时几乎没有风暴，89％的雷暴发生。进的Shawat指数Charba提出修订的Shawart指数：当地面空气块的绝热爬升达到500 hPa时空气块的温度。SImod> -3在桉树区域几乎没有雷暴，并且在SImod <-8的情况下发生70％的雷暴。
力指数L1是指Tmod的空气块温度和露点为TDmod的温度，其从绝热地板升高到500hPa的高度。里：对于桉树带，LI> -15几乎没有雷暴，
香樟并且在LI <-25的情况下发生74％的雷暴。
关系数如表1所示。国强局部风暴组织的抬升指数是指气体温度T *和露点上升的温度。热地板在500hPa的高度。里：对于桉树带，LI <0几乎没有雷暴，并且在LI> 10的情况下发生69％的雷暴。关系数如表1所示。汉是指土壤绝热上升到500 hPa高度时露点增加的温度。果冷凝高度处的温度表示为TC，则露点（）针对850，700和500hPa层的干燥和潮湿条件进行校正。进后的表达式如下：显然，气层干燥，露点校正值大，WH指数低，不利于雷暴的发生。于桉树区，WH <2.2，雷暴几乎不发生，在WH> 3.8的情况下发生64％的雷暴。
关系数如表1所示。K个时气候相互作用的因素是天气因素，风暴（F）的频率是所述因子climatique.Pour桉树区域时KF <2，几乎不存在风暴当KF> 4.8时，80％的风暴发生，相关系数见表1.对流天气威胁指数对流天气威胁指数是由气象中心提出的综合系数。国空军在20世纪70年代初，包括不同海拔高度的空气和风的湿度和稳定性。取截断形式。达式如下：其中，对于桉树区域时SWEAT <0时，几乎不发生风暴，和风暴的86％发生时SWEAT> 0，并且相关系数示于表1.结论：在性质方面，武汉和桉树地区的各种预测因子基本相同，但因子值存在较大差异，但仍存在一些差异。如，SI Shawate指数中，84％的武汉风暴发生在SI <3.6，而在桉树区域中有89％的风暴发生在SI <-2的情况下;武汉地区，如果考虑到近地层的影响，经过K指数修正，TT全球指数和SI shawart指数，相关系数与风暴发生得到改善，但对于桉树地区，结果相反，相关系数降低。两个原因可以分析原因：首先，两地的气候存在差异，其次，使用的基本数据不同。
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