这些地区都有比较明显的降水产生（图5.1a1,a2,a3;b1,b2,b3）。而BJ-RUC在20-22时均没有预报出北京北部的短时强对流天气（图5.1c1,c2,c3）。
从基于同一时刻的BJ-RUC模式的强对流天气概率预报以及短时强降水概率的结果来看(图5.2)，预报时次较实况滞后了约3个小时，这可能与数值预报模式对天气系统预报偏慢有关，但从强对流天气发生发展的区域来看与实况还是比较吻合的，主要落区与实况基本一致，主要发生北京的北部、东北部地区。分类预报结果显示，本次局地强对流天气过程主要以短时暴雨的方式出现，总体而言，强度预报的略偏弱，发生短时暴雨的概率的最大值在65%左右。从对BJ-RUC模式长期应用来看，预报结果偏弱可能与模式本身对于这种局地的强对流把握要稍差于区域性的对流性降水天气有关。 a1 a2 a3
b1
b2
b3
a1 c1
c2
c3
图5.1 2010年7月11日实况雷达回波（a1,a2,a3）、实况小时雨量（b1,b2,b3）及BJ-RUC模式11时起报的（-20
度层上的）dbz（c1,c2,c3）（a1,b1,c1-20时，a2,b2,c2-21时，a3,b3,c3-22时，北京时）
Fig.5.1 the radar reflectivity factor (a1,a2,a3), 1h precipitation (b1,b2,b3), and the radar reflectivity factor (at -20 degree) initiating at 03:00UTC of the BJ-RUC (c1,c2,c3) on Jul. 11th, 2010 (a1,b1,c1-20:00BT，a2,b2,c2-21:00BT，
a3,b3,c3-22:00BT)
11
a1
a2
a3
b1 b2 b3
图5.2 2010年7月11日BJ-RUC模式11时起报的强对流概率(a1,a2,a3)以及短时强降水概率预报(b1,b2,b3)
（a1,b1-23时，a2,b2-00时，a3,b3-01时，北京时）
Fig 5.2 the convective weather probability forecast (a1, a2, a3) and the short-time rainstorm probability forecast (b1, b2, b3) initiating at 03:00UTC of BJ-RUC on Jul. 11th, 2010 (a1, b1-23:00BT，a2, b2-00:00BT，a3, b3-01:00BT) 5.3 短时强降水、冰雹和雷暴大风混合型强对流过程
2009年7月22日，受高空弱冷空气、850hPa切变线以及地面辐合区的共同影响，北京自北向南出现了一次强雷阵雨过程，延庆、怀柔、密云、平谷、顺义、朝阳、通州境内共有33个站出现大于20mm/h的短时强降水。佛爷顶15:24-15:28（北京时）、怀柔16:04-16:14（北京时）、通州17:33-17:41（北京时）出现冰雹。
从图6.1实况雷达回波的演变可以看出，此次过程雷暴云团发展非常强盛，初始时期先是从单体雷暴开始影响北京的延庆和怀柔地区，强度可达60dbz以上，随后单体雷暴逐渐发展壮大演变成对流复合体沿着北北西-南南东的路径影响北京的城区以及东部大部分地区。影响时间长达6个小时以上，中心强度一直维持在55-65dbz，是一次大范围的强雷暴活动，造成局地30mm/h以上的强降水外并伴随着冰雹和雷暴大风现象。
从基于BJ-RUC数值模式的三种概率预报结果与实况对比来看（如图6.2），15时预报的强对流出现区域范围要明显大于实况实际发生地区，北京西南部大部分地区为虚警区。随着模式的调整，预报结果逐渐向实况接近，16-17时预报结果良好，预报强对流的发展演变趋势都与实况相似。但是总体看来，模式预报的过程发展较快，结束时间早，18时之后强对流发生概率大的地区就已经移动到了北京的东南部至天津一带，而实际上，北京东南部地区依然存在强烈的对流现象。
从分类概率预报结果来看，短时强降水的概率（图6.2b1,b2,b3）仍然与强对流概率结果（图6.2a1,a2,a3）总体接近，也就是说，对于以短时强降水为主的强对流天气，两者差异很小，也就是说，强降水过程是本次强对流过程的主要表现方式。从冰雹概率预报结果（图6.2c1,c2,c3）来看，预报的强度和范围都明显小于上述两
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类预报，15-16时65-75%冰雹预报区域与实况出冰雹的区域（延庆、怀柔和通州）差异不大，这表明，我们设计的预报方案，能够在一定程度上从较大范围的强对流过程中捕捉到可能发生冰雹/雷暴大风的发生区域。 a b c
d e f
图6.1 2009年7月22日实况雷达回波（a -15时，b-16时，c-17时，d-18时，e-19时，f-20时，北京时） Fig 6.1 the radar reflectivity factor on Jul.22, 2009 (a -15:00BT，b-16:00BT，c-17:00BT，d-18:00BT，e-19:00BT，
f-20:00BT
a1
a2
a3
b1
b2
b3
13
c1
c2 c3
图6.2 2009年7月22日BJ-RUC模式11时起报的强对流概率（a1,a2,a3）、短时强降水概率(b1,b2,b3)、以及
冰雹发生概率(c1,c2,c3)（a1,b1,c1-15时，a2,b2,c2-16时，a3,b3,c3-17时，北京时）
Fig 6.2 the convective weather probability forecast (a1, a2,a3), the short-time rainstorm probability forecast (b1, b2, b3) and the hailstorm probability forecast (c1, c2, c3) initiating at 03:00UTC of BJ-RUC on Jul. 22, 2009 (a1, b1,
c1-15:00BT，a2,b2,c2-16:00BT，a3,b3,c3-17:00BT)
6 结论与讨论
利用多种物理量参数计算的概率预报能提供一些区别于单个诊断量（如BJ-RUC预报的反射率因子或逐小时降水）的信息。特别是在模式预报与实况存在明显误差时，概率预报可以作为模式单个诊断量的有效补充。
概率预报方案中权重系数的引入使得某些物理量参数的作用得到突显，表现为概率空间分布上的局部特征更加明显。连续概率计算方法的引入能很好的缓解由于“双重极端”引起的概率分布离散，针对性较差等问题。
对于强对流天气的分类预报来说，始终是一项比较困难的工作。我们在前期大量的统计、诊断研究基础上，确立了基于BJ-RUC模式的北京地区强对流及分类概率预报方案，试验结果表明，该方案能够对BJ-RUC模式的预报能力进行较大限度的改进和拓展。通过2009年、2010年北京地区典型的8次强对流天气过程（本文只给出3个）概率预报的结果对比发现，强对流概率预报的结果与实况还是比较接近的。
由于北京地区的强对流天气多数表现为短时暴雨或者是伴有冰雹的短时暴雨天气，而不伴随强降水的冰雹（或雷暴大风）天气相对较少，因此在分类预报中短时暴雨的预报结果与强对流总体预报结果差异不大，仅表现在范围可能更为集中或者中心更为突出；通过进一步筛选预报因子，试验方案能够在一定程度上从较大范围的强对流过程中捕捉到可能发生冰雹/雷暴大风的发生区域。当然由于试验预报样本数量还不够多，本试验预报方案需要更多强对流天气过程进行检验并进行改进。
致谢：感谢中国气象局北京城市气象研究所的陈敏、王在文、范水勇等科研人员在本研究过程中BJ-RUC模式上给予的支持和帮助！
参考文献(请调整本篇文献顺序)
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本文已被《气象学报》录用待刊。
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