[发明专利]基于NOAA/LPI雷电潜势预报指数的本地化算法

摘要

本发明公开了基于NOAA/LPI雷电潜势预报指数的本地化算法，将原有的LPI计算公式：LPI＝((RH)²·(θeΓ)·(LI)²·(‑1)+(CAPE)·(PW)·(RH)·0.001)(T₈₅₀‑272)修改为：LPI＝((RH)²·(θeГ)·(LI)²·(‑1)+(CAPE)·(PW)·(RH)·0.001)(T₁₄₀₀‑272)，(1)，利用天气预报模式系统WRF所输出的各项数据计算公式(1)中各数据RH、θeΓ、LI、CAPE、PW和T₁₄₀₀的数值，并将各数值带入公式(1)中，计算得出雷电潜势预报指数LPI，其中(1)式中若抬升指数LI>0，令其值为0；最后求得的指数若LPI<0,则令其为0，若LPI>20000,则令其为0。本发明能够实现24小时内雷电发生的概率预报，让个人或相关部门了解到天气变化与雷电天气发生的信息。

主权项

基于NOAA/LPI雷电潜势预报指数的本地化算法，其特征在于：将原有的LPI计算公式：LPI＝((RH)²·(θeГ)·(LI)²·(‑1)+(CAPE)·（PW）·(RH)·0.001)(T₈₅₀‑272)修改为：LPI＝((RH)²·(θeГ)·(LI)²·(‑1)+(CAPE)·(PW)·(RH)·0.001)(T₁₄₀₀‑272)，(1)，其中，LPI为雷电潜势预报指数，RH为‑10℃高度层相对湿度，θeΓ为600hPa相对位温直减率，LI为抬升指数，CAPE为对流有效位能，PW为大气可降水量，T₁₄₀₀为距离地面1400m高度层气温，利用天气预报模式系统WRF所输出的各项数据计算公式(1)中各数据RH、θeΓ、LI、CAPE、PW和T₁₄₀₀的数值，并将各数值带入公式(1)中，计算得出雷电潜势预报指数LPI，其中(1)式中若抬升指数LI>0，令其值为0；最后求得的指数若LPI<0,则令其为0，若LPI>20000,则令其为0。