雪水比（SLR）是新增积雪深度预报中将定量降水预报转化为雪深预报所必须的重要参数。本文利用北疆地区国家气象观测站2000—2023年10月—次年3月逐日降雪量、积雪深度、温度、风速等资料，筛选北疆降雪天气事件，分析北疆不同区域内SLR变化特征，并初步探讨其与温度、降雪量级、海拔高度等气象因子的关系，研究结果表明：北疆地区SLR的平均值为12.9，高于经验值10，其变化范围跨度很大，但主要集中在2 ～ 22内变化，6～16之间出现频数最多，占比50%以上，大于32的极端值出现频率较低。北疆地区平均SLR不仅存在明显的月变化特征（12月最大，1月次之），还存在显著的空间分布差异（总体而言高海拔地区平均SLR较平原区大）。温度、降雪量、海拔高度与SLR有很好的相关性，平均温度在-15 ℃附近平均SLR存在峰值，峰值前随温度降低平均SLR明显增大，而峰值后随温度降低平均SLR突然减小；随降雪量等级的增大平均SLR呈减小趋势；随海拔高度升高平均SLR呈增加趋势。
雪水比（SLR）是新增积雪深度预报中将定量降水预报转化为雪深预报所必须的重要参数。本文利用北疆地区国家气象观测站2000—2023年10月—次年3月逐日降雪量、积雪深度、温度、风速等资料，筛选北疆降雪天气事件，分析北疆不同区域内SLR变化特征，并初步探讨其与温度、降雪量级、海拔高度等气象因子的关系，研究结果表明：北疆地区SLR的平均值为12.9，高于经验值10，其变化范围跨度很大，但主要集中在2 ～ 22内变化，6～16之间出现频数最多，占比50%以上，大于32的极端值出现频率较低。北疆地区平均SLR不仅存在明显的月变化特征（12月最大，1月次之），还存在显著的空间分布差异（总体而言高海拔地区平均SLR较平原区大）。温度、降雪量、海拔高度与SLR有很好的相关性，平均温度在-15 ℃附近平均SLR存在峰值，峰值前随温度降低平均SLR明显增大，而峰值后随温度降低平均SLR突然减小；随降雪量等级的增大平均SLR呈减小趋势；随海拔高度升高平均SLR呈增加趋势。
雪水比（SLR）是新增积雪深度预报中将定量降水预报转化为雪深预报所必须的重要参数。本文利用北疆地区国家气象观测站2000—2023年10月—次年3月逐日降雪量、积雪深度、温度、风速等资料，筛选北疆降雪天气事件，分析北疆不同区域内SLR变化特征，并初步探讨其与温度、降雪量级、海拔高度等气象因子的关系，研究结果表明：北疆地区SLR的平均值为12.9，高于经验值10，其变化范围跨度很大，但主要集中在2 ～ 22内变化，6～16之间出现频数最多，占比50%以上，大于32的极端值出现频率较低。北疆地区平均SLR不仅存在明显的月变化特征（12月最大，1月次之），还存在显著的空间分布差异（总体而言高海拔地区平均SLR较平原区大）。温度、降雪量、海拔高度与SLR有很好的相关性，平均温度在-15 ℃附近平均SLR存在峰值，峰值前随温度降低平均SLR明显增大，而峰值后随温度降低平均SLR突然减小；随降雪量等级的增大平均SLR呈减小趋势；随海拔高度升高平均SLR呈增加趋势。
雪水比（SLR）是新增积雪深度预报中将定量降水预报转化为雪深预报所必须的重要参数。本文利用北疆地区国家气象观测站2000—2023年10月—次年3月逐日降雪量、积雪深度、温度、风速等资料，筛选北疆降雪天气事件，分析北疆不同区域内SLR变化特征，并初步探讨其与温度、降雪量级、海拔高度等气象因子的关系，研究结果表明：北疆地区SLR的平均值为12.9，高于经验值10，其变化范围跨度很大，但主要集中在2 ～ 22内变化，6～16之间出现频数最多，占比50%以上，大于32的极端值出现频率较低。北疆地区平均SLR不仅存在明显的月变化特征（12月最大，1月次之），还存在显著的空间分布差异（总体而言高海拔地区平均SLR较平原区大）。温度、降雪量、海拔高度与SLR有很好的相关性，平均温度在-15 ℃附近平均SLR存在峰值，峰值前随温度降低平均SLR明显增大，而峰值后随温度降低平均SLR突然减小；随降雪量等级的增大平均SLR呈减小趋势；随海拔高度升高平均SLR呈增加趋势。
雪水比（SLR）是新增积雪深度预报中将定量降水预报转化为雪深预报所必须的重要参数。本文利用北疆地区国家气象观测站2000—2023年10月—次年3月逐日降雪量、积雪深度、温度、风速等资料，筛选北疆降雪天气事件，分析北疆不同区域内SLR变化特征，并初步探讨其与温度、降雪量级、海拔高度等气象因子的关系，研究结果表明：北疆地区SLR的平均值为12.9，高于经验值10，其变化范围跨度很大，但主要集中在2 ～ 22内变化，6～16之间出现频数最多，占比50%以上，大于32的极端值出现频率较低。北疆地区平均SLR不仅存在明显的月变化特征（12月最大，1月次之），还存在显著的空间分布差异（总体而言高海拔地区平均SLR较平原区大）。温度、降雪量、海拔高度与SLR有很好的相关性，平均温度在-15 ℃附近平均SLR存在峰值，峰值前随温度降低平均SLR明显增大，而峰值后随温度降低平均SLR突然减小；随降雪量等级的增大平均SLR呈减小趋势；随海拔高度升高平均SLR呈增加趋势。
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利用地面历史观测数据对我国冬季典型降雪过程的雪水比进行了统计分析,在此基础上,利用改进后的Cobb算法、ECMWF IFS模式预报及中央气象台降水和相态网格预报构建了雪水比和新增积雪深度物理预报模型。结果表明:我国降雪过程的雪水比分布较广,最小为0.3:1,最大为100:1,仅有4%左右的雪水比为10:1;雪水比具有明显的区域和季节特征,新疆、西北地区东部、华北以及东北地区雪水比大于其他区域,冬季较春、秋季雪水比大;改进后的Cobb算法建立了随地形高度变化的云识别方案,利用云内温度与雪水比统计关系及垂直速度构建了雪水比和新增积雪深度预报模型,其预报的雪水比和新增积雪深度空间分布特征较原Cobb算法的预报更接近实况;结合雪水比预报模型和中央气象台降雪网格技术的新增积雪深度预报较ECMWF IFS模式预报有明显的改进,相对模式新增积雪深度预报TS评分提高率基本在10%以上,尤其对20 cm以上新增积雪深度预报能力提升明显。
利用地面历史观测数据对我国冬季典型降雪过程的雪水比进行了统计分析,在此基础上,利用改进后的Cobb算法、ECMWF IFS模式预报及中央气象台降水和相态网格预报构建了雪水比和新增积雪深度物理预报模型。结果表明:我国降雪过程的雪水比分布较广,最小为0.3:1,最大为100:1,仅有4%左右的雪水比为10:1;雪水比具有明显的区域和季节特征,新疆、西北地区东部、华北以及东北地区雪水比大于其他区域,冬季较春、秋季雪水比大;改进后的Cobb算法建立了随地形高度变化的云识别方案,利用云内温度与雪水比统计关系及垂直速度构建了雪水比和新增积雪深度预报模型,其预报的雪水比和新增积雪深度空间分布特征较原Cobb算法的预报更接近实况;结合雪水比预报模型和中央气象台降雪网格技术的新增积雪深度预报较ECMWF IFS模式预报有明显的改进,相对模式新增积雪深度预报TS评分提高率基本在10%以上,尤其对20 cm以上新增积雪深度预报能力提升明显。
利用地面历史观测数据对我国冬季典型降雪过程的雪水比进行了统计分析,在此基础上,利用改进后的Cobb算法、ECMWF IFS模式预报及中央气象台降水和相态网格预报构建了雪水比和新增积雪深度物理预报模型。结果表明:我国降雪过程的雪水比分布较广,最小为0.3:1,最大为100:1,仅有4%左右的雪水比为10:1;雪水比具有明显的区域和季节特征,新疆、西北地区东部、华北以及东北地区雪水比大于其他区域,冬季较春、秋季雪水比大;改进后的Cobb算法建立了随地形高度变化的云识别方案,利用云内温度与雪水比统计关系及垂直速度构建了雪水比和新增积雪深度预报模型,其预报的雪水比和新增积雪深度空间分布特征较原Cobb算法的预报更接近实况;结合雪水比预报模型和中央气象台降雪网格技术的新增积雪深度预报较ECMWF IFS模式预报有明显的改进,相对模式新增积雪深度预报TS评分提高率基本在10%以上,尤其对20 cm以上新增积雪深度预报能力提升明显。
