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

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+0.02×1-0.11×2+0.51×3

(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。