1 引言
湖北地处中纬度地区， 春夏两季冷暖空气频繁交汇于此， 常出现冰雹天气。冰雹是强对流天气的一种， 其特点是落区范围小， 突发性强、 历时短， 致灾性大， 预报难度很大。
许多学者从不同角度对冰雹天气做了深入研究。在冰雹天气分析方面， 冯晋勤等（2012）、 吴木贵等（2013）、 王研峰等（2019）以及张玉洁等（2019）对强冰雹天气的雷达回波演变特征和环境条件做了详细的分析。上干下湿的不稳定层结， 较强的0~6 km垂直风切变是最为典型的环境场特征， 地面辐合线或干线是冰雹天气重要的中尺度触发机制（闵晶晶等， 2011； 张一平等， 2014； 徐芬等， 2016； 黄晓龙和高丽， 2016； 覃靖等， 2017； 朱平和俞小鼎， 2019）。许爱华等（2013）对2009年锋面北侧连续冰雹天气过程的环流形势和环境场特征及形成机理进行了分析， 指出中层强西南暖湿气流在强锋区（冷垫）上抬升， 形成我国南方典型的高架雷暴， 其与中低层强温度锋区、 中层西南急流、 强垂直风切变、 中层较大的温度直减率等有关。
在冰雹等强对流天气形势和物理量统计方面， 朱乾根等（2000）指出我国发生冰雹的天气形势主要有高空冷槽型、 高空冷涡型、 高空西北气流型和南支槽型。郑媛媛等（2011）将安徽省强对流的天气环流形势分为冷涡槽后类和槽前类， 并给出两类强对流天气的物理量对比分析。许爱华等（2014）将中国中东部地区强对流天气分为5种基本类别即冷平流强迫类、 暖平流强迫类、 斜压锋生类、 准正压类和高架对流类并指出不同类型在系统配置和动力热力特征上存在差异。张一平等（2013）归纳出河南强对流天气低涡槽后、 低槽（低涡）、 副高边缘等不同环流分型下的关键物理量要素预报指标和阈值， 讨论了不同物理参数之间的有机联系和显著区别。路亚奇等（2016）对陇东地区53个冰雹个例进行强对流天气诊断分析并确立了预报指标。曹艳察等（2018）利用9年数据分析了中国两级阶梯地势区域冰雹天气的环境物理量统计特征及差异， 同时也指出与短时强降水和雷暴大风相比， 针对冰雹的环境物理量特征研究还有很多不足， 尚缺乏定量的预报依据。
在冰雹等强对流天气的客观预报方法研究方面， Stensrud et al（1997）、 Hart et al（1998）和Lee and Wilhelmson（2000）发现， 利用数值模式输出参数的方法进行强对流天气的预报， 可以有效地提高预报水平和预报时效。农孟松等（2008）基于广西4个区域的气候特征划分环流型， 利用指标叠套和阈值法制作冰雹概率产品。雷蕾等（2011）基于快速更新循环同化预报系统（BJ-RUC模式）， 计算多种热力、 动力、 综合不稳定物理量， 根据统计的强对流天气判别指标， 计算强对流发生概率， 并初步对风雹（雷暴大风、 冰雹）和短时暴雨进行分类预报。曾明剑等（2015）构建了基于接近度概念的强对流天气预报方法。
从以上研究可以看出， 冰雹天气可发生在多种天气形势下， 且环境场特征存在差异。目前专门针对冰雹的概率预报客观方法研究还不是很多， 且在已有的研究中， 也并没有基于冰雹的不同天气形势进行分型研究。更为重要的是， 目前所有的大尺度和中尺度数值模式均没有关于是否发生冰雹的直接预报产品。因此， 本文着重考虑不同天气形势下环境场物理量差异， 基于此研发了冰雹的概率预报客观产品， 以弥补现有数值预报产品和概率预报客观方法不足， 为冰雹预报提供有益参考。
2 资料来源和方法介绍
所用资料包括两部分， 一是基于2005 -2014年湖北省地面特殊天气实况资料、 灾情普查信息， 搜集了25次冰雹天气过程共计54个大冰雹样本（冰雹直径≥20 mm）， 并搜集相应的NCEP （National Centers for Environmental Prediction）GFS（Global Forecast System）资料， 空间分辨率0.5°×0.5°， 时间分辨率6 h， 用于统计分析和概率预报建模。二是基于ECMWF（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts）数值模式预报产品， 空间分辨率0.25°×0.25°， 时间分辨率3 h， 用于生成实时概率预报产品。
对冰雹样本的统计方法， 首先根据天气形势将冰雹样本分为三类， 即槽前型、 槽后型和高架对流型， 其样本数分别为24， 29和1个。可以看到高架对流型的大冰雹样本很少， 这与许爱华等（2014）指出的高架对流形势下产生的冰雹直径多在10 mm以下， 少数可达20 mm以上相似。因此， 高架对流型在本文不做详细讨论， 重点分析槽前型和槽后型两类。利用NCEP GFS资料计算与冰雹相关的动力、 水汽、 不稳定及温度层结等物理量（章国材， 2011； 孙继松等， 2014）， 具体为露点温度Td（925， 850和700 hPa）， 温度露点差T-Td（925， 850 和700 hPa）， 对流有效位能（CAPE）， 抬升指数（LI）， 沙氏指数（SI）， 850 hPa与500 hPa温差（T 850-500）， K指数， 0~6 km垂直风切变， 散度（925 hPa和850 hPa）， 水汽通量散度（925 hPa和850 hPa）、 500 hPa全风速、 0 ℃和-20 ℃高度。物理量取值在空间上按照临近原则， 时间上取冰雹发生前最临近时次。基于样本， 统计各物理量的最大、 最小和25%， 50%和75%百分位值作为建模定量依据。
对于概率预报方法， 本文是在天气形势客观识别的基础上， 分别应用连续概率法（Roman， 2012）和二分法（雷蕾等， 2011）。
3 冰雹概率预报方法构建
3.1 预报方案设计
预报方案分为三步： 第一步实时读取ECMWF数值模式数据并计算预报冰雹概率所需的所有物理量。
第二步， 是本方案的关键技术之一， 即利用逐格点的风场分布特征客观识别天气形势。这样做的目的是针对不同天气形势制定不同预报方案以提高概率产品的准确性。客观识别天气形势的判据为首先依据500 hPa纬向风特征如有西风分量， 则识别为西风带系统， 再根据700 hPa和850 hPa的经向风的分布特征即700 hPa有南风分量， 850 hPa有北风分量， 进而识别为高架对流型天气形势， 对于其他的西风带系统按照500 hPa经向风特征即500 hPa有南风分量为槽前型， 500 hPa有北风分量为槽后型。500 hPa纬向风为东风分量， 则识别为偏东气流型。需要特别指出的是， 偏东气流型并不是产生冰雹的主要形势（朱乾根等， 2000）， 从本文对冰雹样本的统计结果来看， 也没有包含此类形势， 但是为了保证客观识别方案的完整性和程序的可执行性， 须在本方案中考虑此类天气形势。天气形势被客观识别之后将对应不同的概率预报计算方案。
第三步， 冰雹概率计算， 即逐格点计算发生冰雹天气的概率。本方案中概率计算主要采用了二分法和连续概率两种方法。其中二分法的具体思路为对物理量参数预先设定一个判别条件即阈值， 凡是符合该条件的记为1， 不符合的记为0。对所有参与计算的参数都进行上述判断计算， 如果某个格点出现n次满足条件， 则该格点的概率为 ， 其中n为格点上满足条件的参数个数， N为总参数的个数。试验发现， 二分法计算存在计算结果高度依赖判别条件的问题。以不稳定指数中T 850-500为例， 假设预判条件为T 850-500≥25 ℃， 则若有相邻两个格点i， j， 其T 850-500的值分别为24.9 ℃和25.0 ℃， 则将出现本质不同， 显然这种情况与实际情况相比过于极端。为了能有效缓解上述问题， 在本方案中还采用了连续概率计算方法。该方法的具体思路为， 基于样本统计， 通过引用隶属函数（Medasani et al， 1998）， 将每一个物理量值与其所对应的概率建立定量关系， 由此计算多个物理量的概率值并得出总概率， 其具体计算方法如式（1） 所示：
式中： Q为概率值； f（x）为某一物理量的隶属函数； W为权重系数； n为物理量个数。由于物理量对发生冰雹的权重很难被准确的定量化， 因此在本方案中取各物理量权重保持一致。在本预报方案中由于高架对流型和东风气流型样本数量极少， 概率计算采用二分法； 槽前型和槽后型是发生冰雹天气的主要天气型且具有一定数量的历史样本， 采用连续概率计算方法。预报方案的程序流程图如图1 所示。
3.2 连续概率方法建模
在应用连续概率计算方法时需要用到隶属函数。在经典集合中， 特征函数只能取0和1两个值， 即二分法概念。而在模糊集合中， 其特征函数的取值范围从两个元素的集合扩大到［0， 1］区间连续取值（Zadeh， 1978）。为了把两者区分开来， 就把模糊集合的特征函数称作隶属函数。隶属函数的选取方法有模糊统计法、 专家经验法以及例证法等（王季方和卢正鼎， 2000）， 本文采用模糊统计法， 通过物理量概率分布特征进行隶属函数选取。将槽前型和槽后型冰雹样本相关物理量做了概率密度分布统计（图2 ）， 以槽前型CAPE和LI为例， 其分布特征均表现为中间分布密集， 数值变化快， 两头分布稀疏， 数值变化慢的特征， 根据这种概率分布特征， 选用升半岭和降半岭函数作为隶属函数， 如式（2） 和式（3） 所示：
其中和冰雹发生概率呈正相关的物理量， 其隶属函数采用升半岭函数， 与冰雹发生概率呈负相关的物理量， 其隶属函数采用降半岭函数。为了充分考虑冰雹这类小概率事件漏报的危害大于空报， 在式中a， b的取值将根据物理量统计给出的分位值， 具体原则如下： （1）对采用升半岭型隶属函数的大部分物理量， a和b分别取25%分位值和50%分位值， 但对表征水汽绝对含量的Td及表征大气垂直温差的T 850-500这两个物理量， a取最小值， b值取50%分位值， 这主要是因为这两种物理量为大气的基本物理量， 模式输出与实况之间误差小， 因此统计值中最小值在概率计算中也需要被充分考虑。（2）对采用降半岭型隶属函数的物理量， a和b分别取50%分位值和75%分位值。这样的取值原则更大程度考虑强天气发生的可能性， 即降低漏报率， 但同时也避免由于取值过低造成的过度空报。
由于在槽前型和槽后型两类天气形势下选用的物理量数量较多， 从统计结果看， 绝大部分物理量分布区间存在差异， 而一些物理量的差异较大， 下图给出几个在槽前型和槽后型差异较大的物理量箱线图及相应的隶属度函数曲线， 以进一步证明需要对天气形势进行客观识别的必要性， 其他物理量参数见表1 。图3 左列为物理量箱线图， 图中最上端或下端的○表示异常值， 上下端的短横线表示最大值和最小值， 箱子从上至下的三条横线分别是第75%分位、 中位数和25%分位数值。从图3 中可以看到， 槽前型和槽后型925 hPa Td中位值分别为17.4 ℃和13 ℃， CAPE的中位值分别为956 J·kg-1和670 J·kg-1， T 850-500中位值分别为26.9 ℃和30.8 ℃， 0~6 km垂直风切变中位值分别为13 m·s-1和13.7 m·s-1， 25%分位值相差较大， 分别为10.6 m·s-1和7.8 m·s-1。
表1 各天气型预报参数及取值Table 1 Forecast parameters and values of various types of weather situation |
| 物理量 | 槽前型 | 槽后型 | 东风气流型 | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 隶属函数 | a、 b取值 | 隶属函数 | a、 b取值 | 取值 | |
| 850 hPa Td/℃ | 升半岭 | 升半岭 | ≥16 | ||
| 925 hPa Td /℃ | 升半岭 | 升半岭 | ≥18 | ||
| 850 hPa T-Td/℃ | 降半岭 | 降半岭 | ≤4 | ||
| CAPE/（J·kg-1） | 升半岭 | 升半岭 | ≥1000 | ||
| 抬升指数/℃ | 降半岭 | 降半岭 | ≤-2 | ||
| 沙氏指数/℃ | 降半岭 | 降半岭 | ≤-2 | ||
| T 850-500/℃ | 升半岭 | 升半岭 | ≥26 | ||
| K指数/℃ | 升半岭 | - | - | ≥35 | |
| 地面3 h变压/hPa | 降半岭 | 降半岭 | ≤ -2.5 | ||
| 925 hPa散度/（×10-5 s-1） | 降半岭 | 降半岭 | ＜0 | ||
| 925 hPa水汽通量散度/（×10-7 g·hPa-1·cm-2·s-1） | 降半岭 | 降半岭 | ＜0 | ||
| 0~6k m垂直风切变/（m·s-1） | 升半岭 | 升半岭 | ≥12 | ||
| 0 ℃高度/（×103 m） | 降半岭 | 降半岭 | ≤4 | ||
| -20 ℃高度/（×103 m） | 降半岭 | 降半岭 | ≤8 | ||
| 500 hPa全风速/（m·s-1） | - | - | 升半岭 | - | |
-表示无数据 |
3.3 各天气型预报参数
对于客观分型后， 各天气型将按照不同预报方案进行概率计算。其中槽前型和槽后型根据选取的相关物理量， 依照所建立的预报模型， 利用连续概率方法进行计算。东风气流型根据少数个例及相关文献（章国材， 2011； 孙继松等， 2014； 许爱华等， 2014）总结出的关键物理量及相关阈值， 利用二分法计算概率， 其具体物理量参数及取值详见表1 。高架对流型因检验效果不及其他类型， 具体方案在文中省略。
4 冰雹概率预报产品个例检验
该方法的参数值虽然源自于NCEP GFS资料， 但2017年开始， 基于ECMWF数值预报资料制作的业务预报产品， 自投入实时运行以来， 仍然取得了较好的预报效果。本文选取了4例不同天气形势下预报实例对该产品的预报效果进行检验， 并参照气预函［2014］113号文件《气象灾害预警信号质量检验办法（试行）》， 对冰雹预报效果进行检验， 取60%概率作为预报冰雹有无的临界阈值， 命中率达91.2%， 漏报率8.8%， 空报率51.5%， TS评分为46.3%， 且预报时间提前量为12~24 h， 下面给出具体检验情况。
4.1 2019年4月8日槽前型
2019年4月8日是一次典型的槽前型强对流天气过程， 过程中湖北省内出现了明显的风雹天气， 根据灾情实况， 在4月8日20:00（北京时， 下同）—23:00， 恩施、 宜昌、 荆门、 襄阳等地均出现了冰雹， 其中荆门钟祥市双河镇出现了大如鸽子蛋的强冰雹。从天气形势上［图4 （a）， 该图及文中的地图是基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS（2017）3320号的中国地图制作， 底图无修改］， 500 hPa上湖北位于高空槽前， 西南气流强盛。图4 （b）为2019年4月7日20:00起报的4月8日20:00冰雹概率产品。从图4 （b）中可以看出， ≥70%的冰雹概率主要分布在湖北西南部和中部、 湖南西北部一带， 图中黑色三角形为根据灾情实况和雷达回波共同确定的冰雹发生位置（下同）。在有冰雹发生的地区， 冰雹发生概率均在60%以上， 对于本次过程中最大冰雹直径出现地点荆门钟祥， 冰雹发生概率达78%。从8日21:00［图4 （c）］和21:54［图4 （d）］的雷达反射率因子图可以看出， 在湖北西南部至湖北中部有明显的对流回波并呈发展加强趋势， 且和图4 （b）对比可知， 雷达回波的分布与冰雹高概率区域极为相似， 均呈东北—西南走向， 且概率产品与冰雹发生时间相比， 具有提前性， 可以起到很好的预警指导作用。但同时也可以看到， 对于湖南西北部的高概率出现了一定的空报， 在实际预报中可以根据雷达监测进行订正。
图4 2019年4月8日个例检验（a）中实线为位势高度等值线（单位： dagpm）， 风羽为风场（单位： m·s-1）； （b）中色斑为冰雹概率（单位： %）， 三角形为4月8日20:00 -23:00冰雹实况 Fig.4 The evaluation of example on 8 April 2019.In Fig.4（a）， the solid line is the contour of geopotential height （unit： dagpm）， the wind plume is the wind field （unit： m·s-1）， and in （b）， the color spot is the hail probability （unit： %）， and the triangle is the actual hail situation from 20:00 to 23:00 on 8 April 2019 |
4.2 2020年3月21日槽前型
2020年3月21日是一次早春槽前型强对流天气过程， 500 hPa天气形势如图5 （a）所示。过程造成湖北、 湖南、 江西等多个省份内出现了明显的风雹天气， 整个强对流过程大致分为两个阶段： 其中第一阶段开始于21日中午前后， 湖北黄石、 恩施， 安徽望江、 湖南张家界等地出现了冰雹天气； 第二阶段开始于21日傍晚至夜间， 湖南沅陵、 泸溪、 吉首、 常德、 益阳、 桃源、 桃江、 湖北赤壁、 通城、 洪湖、 江西武宁、 上栗等地市局地出现了冰雹天气， 其中湖南湘西州境内冰雹最大直径达5 cm， 江西九江武宁冰雹直径达3 cm。从2020年3月20日20:00起报的21日14:00冰雹概率产品［图5 （b）］可以看出， ≥70%的冰雹概率主要分布在湖北南部、 湖南中北部一带， 而在之前的11:00冰雹概率在上述地区较08:00有明显增加（图略）。从冰雹实况位置可以看到， 发生冰雹的地区冰雹概率均在60%以上， 尤其是对最早出现冰雹的湖北黄石、 安徽望江等地有较好的反应， 值得一提的是， 本次强对流预报对于初始对流的发生时间和落区预报难度较大， 而从08:00 -14:00的概率产品演变与实况有较好的时空对应， 对槽前形势下暖区初始对流有一定的预报指示作用。从3月20日20:00起报的21日17:00冰雹概率产品［图5 （c）］可以看到， 该时次≥70%的冰雹概率较14:00有所加强， 强中心也有所东移。从冰雹实况可以看出， 从21日17:00 -23:00， 在湖北南部、 湖南北部、 江西北部出现了多个冰雹， 且对应的冰雹概率基本都超过70%。图5 （d）~（f）分别是21日18:42、 21:18和22:48三个时次的雷达反射率因子图， 这对应于第二阶段的冰雹天气， 从回波演变过程可以看出， 对流首先从湖南西北部开始且呈现出分散的孤立对流单体特征， 在发展过程中演变为超级单体。在东移的过程中逐渐发展成东北—西南带状， 但组织性并不强， 依然为较分散的多个强对流单体， 在继续东移过程中， 江西北部出现了非常强的超级单体。可以看到概率产品在落区上有较明显的反应， 但存在一定空报， 在时间上具有较好的提前性。
图5 2020年3月21日个例检验（a）中实线为位势高度等值线（单位： dagpm）， 风羽为风场（单位： m·s-1）； （b）、 （c）中色斑为冰雹概率（单位： %）， 三角形分别为3月21日13:00 -17:00和17:00 -23:00冰雹实况 Fig.5 The evaluation of example on 21 March 2020.In Fig.5（a）， the solid line is the contour of geopotential height （unit： dagpm）， the wind plume is the wind field （unit： m·s-1）.The color spots in Fig.5（b） and （c） are the hail probability （unit： %）， and the triangles are the actual hail situation from 13:00 to 17:00 and from 17:00 to 23:00 on 21 March 2020， respectively |
4.3 2019年6月3日槽后型
2019年6月3日是一次典型槽后型强对流天气过程， 本次过程中在河南中东部及湖北西部的多个县市出现了冰雹。其中河南登封、 平顶山、 襄城、 漯河、 驻马店、 睢县、 上蔡、 泌阳等地均有冰雹报告。湖北省宜昌市远安县6月3日18:00 -19:00， 河口乡、 茅坪场镇先后出现冰雹天气， 最大冰雹直径3.5 cm。襄阳市南漳县6月3日17:00 -18:10， 东巩、 肖堰镇遭受冰雹袭击， 最大冰雹如鸡蛋大小。从天气形势上［图6 （a）］， 500 hPa上， 河南、 湖北位于槽后偏北气流中。从2019年6月2日20:00起报的6月3日14:00冰雹概率产品［图6 （b）］可以看到， 有两块主要的高概率区域， 一块位于湖北西部宜昌、 襄阳一带， 概率在60%以上， 在冰雹发生点附近概率达67%， 与18:36雷达回波［图6 （c）］对比可以看出， 该处出现了超级单体回波。另一块位于湖北北部至河南中东部， 呈东北—西南走向， 概率在60%以上， 局部达70%以上， 从18:36的雷达回波［图6 （c）］可以看到， 河南东南部在傍晚有孤立的超级单体生成， 到了21:38在河南东南部有一条明显的飑线回波带［图6 （d）］， 该飑线最初于14:00开始从河南西北部新生加强， 在高空西北气流引导下向东南方向移动。从概率产品与实况对比可知， 60%以上概率值能够大体预报出发生冰雹的区域， 具有提前性， 但在河南西部飑线初始发生地存在小范围漏报， 总体对本次过程有较好的预报参考性。
图6 2019年6月3日个例检验（a）中实线为位势高度等值线（单位： dagpm）， 风羽为风场（单位： m·s-1）； （b）中色斑为冰雹概率（单位： %）， 三角形为6月3日18:00 -22:00冰雹实况 Fig.6 The evaluation of example on 3 June 2019.In Fig.6（a）， the solid line is the contour of geopotential height （unit： dagpm）， the wind plume is the wind field （unit： m · s-1）， and in Fig.6（b）， the color spot is the hail probability （unit： %）， and the triangle is the actual hail situation from 18:00 to 22:00 on 3 June 2019 |
4.4 2017年7月11日东风气流型
2017年7月11日是盛夏季节一次东风气流形势下发生的局地强对流天气过程， 在湖北神农架、 竹溪局地出现冰雹， 冰雹最大直径2.5 cm。从天气形势上［图7 （a）］， 500 hPa上， 西太平洋副热带高压控制我国中东部， 大陆高压位于我国西部， 湖北处在两高压之间， 其中湖北西部受大陆高压的偏东气流控制。从7月10日08:00起报的11日14:00冰雹概率产品［图7 （b）］可以看到， 在湖北西部报出了60%以上概率， 其中在神农架、 十堰等地局部概率超过70%。从15:36雷达反射率因子图［图7 （c）］中可以看到在神农架和竹溪的冰雹是中小尺度的超级单体造成的， 在11日14:00 -17:00， 有多个超级单体生消（图略）， 出现冰雹的位置， 概率均超过了60%， 最大达75%。此外从概率产品还可以看到在湖北东部也出现了60%的概率， 虽然没有相应的冰雹灾情报告， 但从的雷达反射率因子图［图7 （d）］可以看到， 该区域也出现了55 dBZ的强回波。
图7 2017年7月11日个例检验（a）中实线为位势高度等值线（单位： dagpm）， 色斑为纬向风（单位： m·s-1）； （b）中色斑为冰雹概率（单位： %）， 三角形为7月11日14:00 -17:00冰雹实况 Fig.7 The evaluation of example on 11 July 2017.In Fig.7（a）， the solid line is the contour of geopotential height （unit： dagpm）， the color spot is zonal wind （unit： m · s-1）， and in Fig.7（b）， the color spot is the hail probability （unit： %）， and the triangle is the actual hail situation from 14:00 to 17:00 on 11 July 2017 |
5 结论与讨论
基于ECMWF数值预报模式， 在实现槽前型、 槽后型、 东风气流型、 高架对流型四类天气形势客观识别的基础上， 利用二分法和连续概率法计算了逐格点的冰雹概率预报产品， 得出以下结论：
（1） 天气形势客观识别方案的引入， 可以很好的解决不同天气形势下， 冰雹发生环境场有所差异的问题， 更有利于切中冰雹天气发生的物理本质， 能够更加准确的预报出冰雹发生概率。
（2） 连续概率计算方法的引入能很好的解决二分法造成的“非0即1”的问题。统计结果表明， 槽前型和槽后型两类天气形势下， 发生冰雹的环境场物理量在低层露点温度、 CAPE、 T 850-500、 0~6 km垂直风切变等多种物理量的量值分布存在较大区别， 半岭型隶属函数可以较好的反映物理量值大小与发生概率之间的关系。
（3） 对四次典型冰雹过程的检验结果表明， 槽前型、 槽后型和东风气流型冰雹概率模型的预报效果较好， 取60%概率作为预报冰雹有无的临界阈值， 命中率达91.2%， 漏报率8.8%， 空报率51.5%， TS评分为46.3%， 且预报时间提前量为12~24 h， 对冰雹短期时段潜势预报及短临预警有较好的参考作用。
冰雹类强对流天气由于尺度小、 生命史短， 预报难度很大； 同时由于冰雹落区的观测手段有限， 观察到的冰雹实况比实际要少， 不利于冰雹的精细化预报， 精确到落点及发生时间在目前的技术条件下也难以实现。今后将通过更多个例检验， 从合理调整各物理量权重系数及如何有效消空等方面对预报方法进行改进。此外还将尝试利用时空分辨率更精细的中尺度数值模式进行持续性研究， 以改进现有预报效果。