基于FY-2D的新疆强对流云的识别

利用2007-2013年新疆的十场强对流天气过程以及与之相应的FY-2D静止气象卫星数据,分析了强对流云红外一通道、红外二通道、水汽通道及通道差的光谱特征,提取强对流云团样本点,采用统计方法确定判识指标的阈值范围,构建多通道多阈值判识方法。利用三场天气过程的地面实测降水资料分别验证了单时次和整场天气过程强对流云判识的准确性,结果表明：单时次强对流云的识别区域与发生降雨台站一致的准确率为83%;在整个天气过程中,强对流频次分布与降水实况吻合度较高,说明随着对流云团的移动和发展,判识区域与地面降水区域保持一致,验证了判识方法有效,阈值选取合理,可以为监测暴雨天气系统的发生、发展提供支持。     

基于FY-4A的一种自适应阈值对流云提取算法

以台风"利奇马"带来的强对流天气过程为例，利用FY-4A气象卫星先进静止轨道辐射成像仪的水汽与红外窗区通道亮温数据，对照全国气象雷达组合反射率拼图数据中反射率因子大于35 dBZ的对流云区域，设计了一种自适应阈值对流云提取算法。结果表明：（1）FY-4A气象卫星使用水汽—红外窗区亮温差法提取对流云，其最佳阈值为-2 K，使用该阈值可最大程度地减少卷云噪声干扰，同时可最大化提取对流云的准确率与识别率。（2）该算法通过控制水汽—红外窗区亮温差大于-2 K区域所占云团面积比使其大于80％提取较为完整的对流云，且可进一步过滤卷云等噪声。自适应阈值对流云提取算法原理清晰，操作简单，具有良好的拓展性，可为强对流天气的短临预报等研究提供参考。     

93．8强对流暴雨天气过程分析

利用增强红外卫星云图和常规天气图资料，分析了１９９３年８月４日至５日出现在我省鲁南和鲁西南的一次强对流暴雨天气过程。发现在有利的环流形势和天气条件下，这次强暴雨过程先后出现了两次中尺度对流复合体ＭＣＣ，并产生强地面降水，ＭＣＣ云顶温度与地面降水有一定的对应关系，ＭＣＣ的产生和发展与西风带短波槽和切变线辐合带及地面气旋联系紧密，特别是低空西南急流是ＭＣＣ产生特大降水不可缺少的暖湿气流输送通道。通过对流场和不稳定能量场的分析，对这次暴雨过程有了更深的了解。     

应用AMSU-B微波资料识别强对流云区的研究

微波遥感可以穿透云顶直接探测对流云内的冰态粒子分布,受冰晶粒子的强烈散射衰减作用,AMSU-B的3个微波水汽吸收波段亮温随冰粒子的增加而降低.由于探测权重高度不同,辐射传输过程中受冰粒子的散射影响也不尽相同,3个水汽通道之间存在亮温差异,这种差异与对流云的强弱密切相关.利用微波向量辐射传输模式(VDISORT)模拟了云雨粒子对微波水汽通道观测的影响,并利用2005年8月12日华北地区的对流天气过程,分析了AMSU-B通道亮温与对流强弱变化之间的对应关系.在此基础上,建立了一种利用NOAA卫星AMSU-B水汽通道亮温差定量判识深对流云和冲顶对流云的方法.利用该方法对典型对流降水云团进行判识,结果显示,微波识别的对流云区可以较好地表征强降水的分布,其中的冲顶对流区与可见光云系的上冲云顶结构有着很好的对应.     

北京市朝阳区一次冰雹强对流天气成因分析

利用Micaps资料、华北区域雷达拼图及北京地区区域自动站数据,对2015年8月7日发生在北京市朝阳区的一次冰雹强对流天气过程环流形势、物理量场及地面自动站要素场进行分析,并对此次过程的预警服务情况进行总结,得出以下结论:此次冰雹强对流天气过程临近时,从雷达上看,回波对流云团发展强烈,较小对流云团合并后移速减慢、停滞,是造成局地暴雨的主要原因。高空各层较好的动力条件,上干下湿,上冷下暖及低层能量锋等不稳定能量条件,超低空东南风急流的建立,为冰雹强对流天气发生提供有利条件。地面风场存在多小尺度辐合区,有利于对流云团发展,能量锋密集带与强对流发生区域较为对应,移动方向一致。风廓线图上急流及风切变的出现对提前发布局地强对流天气预警有一定指示意义。     

基于卫星和雷达资料的对流云团识别跟踪

强对流天气是福建汛期最主要的气象灾害之一,利用我国自主研制的风云系列气象卫星资料,结合天气雷达和自动站雨量资料,采用多阈值法、面积重叠法、统计法对福建省对流云团的识别、跟踪、未来3h短时降水预报等方法进行研究,在此基础上建立福建省对流云团卫星遥感监测预报业务软件系统。根据2015年5—9月福建省4次典型对流天气过程的业务试运行,结果表明该业务软件系统能准确识别跟踪对流云团的发生发展,对流云团移动过程的降水落区与地面气象观测的实际降水分布一致,对流云团最大降水量的预报准确率为61%,空报率为33%,漏报率为6%。研究成果对对流云团的监测和预报有较好的指导作用。     

基于雷达回波强度面积谱识别降水云类型

基于谱分析原理提出了雷达回波强度面积谱的概念及算法,利用宁夏银川多普勒天气雷达回波资料,分析了不同性质降水云的雷达回波强度面积谱,并根据不同性质降水云雷达回波强度面积谱特征,提出了基于雷达回波强度面积谱识别降水云类型的方法,利用强回波面积（回波强度不小于40 dBZ的回波面积）占总回波面积百分比和基本降水回波面积（回波强度不小于20 dBZ的回波面积）占总回波面积百分比作为降水云类型判别的主要因子,提炼出基于雷达回波强度面积谱特征参数的层状云、积层混合云、对流云等不同类型降水云的判别指标,建立了基于雷达回波的降水云类型自动判识模型。利用该模型对2016-2017年6次强降水过程进行了降水云类型判别试验,模型准确判别出6次强降水过程中2次为对流云降水、4次为混合云降水,判别结果较好地反映了降水云类型,验证了判识方法的可行性。     

FY-2E资料空间响应订正及对强对流监测改进

建立空间响应匹配滤波 (spatial-response matched filter, SRMF) 方法,针对强对流低温研究目标,开展我国风云二号E星 (FY-2E) 红外亮温订正计算,并选取2013—2014年典型对流天气进行统计分析,从对流的空间分布、发展过程、云团结构等多角度进行方法性能评估。结果表明:对于对流云团结构,SRMF方法可改进FY-2E卫星红外波段对对流云团识别的准确度,减小高温背景对低温对流云团的邻近像元效应,增加了FY-2E卫星对中尺度对流内部小尺度精细化结构的揭示能力;对于对流空间分布,SRMF方法降低了对流判识空间分布统计误差,减少极短时间、极小范围强对流天气的漏判;对于对流识别时间响应,SRMF方法能够正确且提前显现出云团由弱对流向强对流的发展潜势,提高FY-2E卫星探测仪器对强对流天气的临近预警能力。     

陕西一次强对流天气过程的中尺度及雷达观测分析

利用中尺度天气图分析方法,结合雷达资料分析了2010年9月1日发生在陕西中部的一次强对流天气过程.结果表明:(1)在弱天气尺度系统影响下,天气尺度分析不足以判断强天气发生的潜势条件;(2)探空资料的中尺度及其综合图分析能够清楚地反映冷暖平流、干线、湿舌、显著流线及切变线的位置,是强对流天气分析的有效手段;(3)08:00地面温度、露点温度能较好地指示关中以北黄土高原上强对流发生的潜势条件,通过14:00地面资料加密分析,能清楚地看出地面冷锋的位置及冷暖、干湿空气的交汇区域,有利于确定强对流发生区域.(4)新生对流云主要位于地面干线附近,下垫面对对流云初生也有较大的影响.尽管陕西西南部有较多的新生对流云,但云顶延展高度较低,产生闪电、雷暴和冰雹等天气的几率较小.(5)对流云发展过程中形成的强天气指示回波对预警有重要的作用,此次冰雹天气发展过程中形成明显的“V”形缺口、回波穹窿及上冲云顶,中层与下层强回波中心的水平位移超过1 km,45 dBz强回波延伸高度超过7 km,这些指标对强对流天气预警有较好的指示意义.     

江西8种强对流天气形势与云型特征分析

利用1999—2009年红外云图、常规天气图、雷电和地面危险报等资料,针对江西62次强对流天气过程,在分析强对流天气发生时天气尺度影响系统的基础上,提炼了引发强对流天气的中尺度对流云带（团）发生发展的典型云型特征。结果表明：副热带高压边缘强对流云型、斜压扰动云系尾部强对流云型、地面倒槽中MCS、东风波（热带低压倒槽）、冷锋前强对流云带、冷锋前部的MCC、高空低槽后强对流云型、热带气旋及其外围飑线云带云型,这8种云型特征是构成江西强对流天气的典型云型。8种云型特征和低槽、切变、冷空气、东风波及热带气旋,高低空急流、副热带高压等影响系统的强弱、相对位置有密切关系。斜压扰动云系尾部强对流云型、冷锋前强对流云带、冷锋前部的MCC常常和低层较强空气活动有关,当500 hPa低槽经向度大,低层槽前暖平流显著时易出现斜压扰动云,其尾部出现强对流天气;β中尺度的对流云团易在锋前异常暖中心和不稳定中心合并发展成MCC。而高空低槽后部、副热带高压边缘、东风波这三型则和中高层干冷空气及中低纬天气系统相互作用关系较大,高空负变温或水汽云图的＂暗区＂移近低层辐合系统时,MCS发展。当高空出现辐散气流和辐散状卷云时,地面倒槽中的辐合线附近MCS强烈发展。热带气旋及其外围飑线云型则与台风的活动密切相关。斜压扰动云系尾部强对流云型预报指示性最好。     

AVHRR卫星资料在层状云降水区判识中的应用

利用美国新一代极轨气象卫星AVHRR资料 ,分析了新增加的 1 58～ 1 6 4μm近红外 3A通道资料在地面降水区判识中的作用及降水云和非降水云的图像特征。发现通道 1可见光通道反射率与通道 3A近红外通道反射率的差值能够较好地反映地面降水的信息 ,并给出了与地面降水几率的关系。探讨了应用可见光、近红外通道资料综合识别地面降水区的方法 ,实例验证具有较高的判别精度     

一次强对流天气的雷达回波及闪电特征分析

利用地面观测资料、红外卫星云图、天王山714CD多普勒天气雷达资料和STD-1闪电定位资料。详细分析了西昌卫星发射场(以下简称场区)山区地形条件下一次强对流天气的雷达回波发展演变过程和多普勒特征，对流云的云地闪特征，给出分析对流云运动演变的一些方法和应注意的问题。     

一次强对流天气的雷达回波及闪电特征分析

利用地面观测资料、红外卫星云图、天王山714CD多普勒天气雷达资料和STD-1闪电定位资料,详细分析了西昌卫星发射场(以下简称场区)山区地形条件下一次强对流天气的雷达回波发展演变过程和多普勒特征,对流云的云地闪特征,给出分析对流云运动演变的一些方法和应注意的问题.     

2006年6月10日浙江飑线FY-2C卫星云图特征

利用FY-2C静止气象卫星云图和中尺度加密地面气象监测资料,采用Weiss-Smith方法、云顶亮温分层、多谱组合等定量分析技术对2006年6月10日发生在浙江中北部地区的一次冰雹和雷雨大风天气的飑线过程进行连续监测和对流云识别分析。FY-2C卫星云图定量分析结果表明这次飑线过程对流最旺盛期TBB低于230K(-44℃);长波红外分裂窗双谱组合Tc≤-4的低值区与强风暴天气影响区域相对应,Tc≤-7低值中心与强雷达回波区相对应;强对流天气区域与分布在沿对流云团前进方向的TBB梯度最大区域有很好的对应关系,强风暴天气发生区的移动路径与TV正梯度最大区域的移动路径相似。     

白天和夜间通用的卫星遥感沙尘判识算法构建与验证分析

Himawari-8是日本发射的新一代静止气象卫星,与前一代的MTSAT-2相比,在时间、空间分辨率上都有了很大提升,特别是红外通道数量从4个增至10个,为红外遥感沙尘提供了新的观测数据。本研究利用Himawari-8的红外观测数据,发展了仅用红外通道的沙尘全天候判识算法,可以实现对白天和夜间的连续监测。算法在前人基础上去除了可见光通道,同时引入更多红外通道来进行云检测和沙尘判识。由于一日之中,地表温度发生变化,因此针对白天和夜间设置了两套不同的判别阈值,来保证算法的全天适用性。最后通过两次沙尘事件对沙尘判别结果的分析和检验表明,遥感判识结果与地面气象站和PM_(10)观测较为一致,说明了只用红外通道全天候判识沙尘的可行性。     

苏南一次深秋局地强对流的多源资料分析

针对2014年苏南地区深秋一次强对流天气过程,运用雷达、闪电定位仪、风廓线雷达和雨滴谱仪分别对强对流天气过程进行分析,发现新探测资料对于强对流的发生和发展有一定提示作用。本次天气过程主要是在前期回暖明显,西南气流强盛,有高空槽引导冷空气南下,冷空气的入侵导致了局地强对流的发生。深秋强对流发生的各种潜势与汛期强对流形成的阈值明显不一样,虽然不稳定能量没有春夏高,但在动力条件下触发低层冷空气强烈抬升暖湿空气,继而引发局地冰雹。雷达数据与汛期强对流的各种指标对比表明:无锡地区冰雹回波结构与汛期发生的冰雹个例相比,垂直累积液态水含量和回波顶高明显下降,这与季节的不同有明显关系,热力条件已无春夏好,季节的原因导致回波顶高偏低。通过闪电资料的统计表明:闪电频数的突然上升说明超级单体有较强的上升气流。雨滴谱资料的应用说明,降水过程中不同雨强下雨滴谱分布均呈单峰型,随着雨强增加,雨滴谱谱型在大粒子端逐渐上抬。对流云降水谱宽明显大于层状云降水。对流云降水阶段的平均直径明显大于层状云降水阶段。     

一次副高边缘强对流天气的水汽图像特征

利用惺水汽图像、红外云图和常规天气资料,对１９９８年８月１０日凌晨发生在山东半岛东部的副高边缘强对流天气进行了诊断分析。结果表明：高空弱冷空气侵入、副高西北部边缘减弱东移、副高边缘８５０ｈＰａ风的辐合、山东半岛对流不稳定环境的有利于强对流天气发生、发展,强对流天气发生在水汽图像最白亮区域与红外云图对流云团西端的重合区。     

西北地区退耕还林对区域气候的影响

利用NCEP再分析资料对2009年3月20日夜至21日凌晨豫北强对流天气过程进行了分析,结果表明：①导致这次强对流天气发生的湿位涡场分布特征为,对流层低层MPV1〉0,同时MPV2〈0;强对流发生时,对流高层表现为MPV1〉0,同时MPV2〈0,即高低层均为异常的湿对流稳定区。②强对流的发生发展与湿位涡的时空演变有着很好的对应关系,对流层高低层湿位涡“正负区垂直叠加”的配置是强对流天气发展的有利形势。这次强对流天气发生在低层湿位涡正压项等值线密集的零线附近以及大于零的区域和湿位涡斜压项的负值区,同时高层为湿位涡正压项等值线密集正值区域和湿位涡斜压项的负值区。③中低层急流和地面东路冷空气入侵高温高湿不稳定区是形成这次强对流天气的主要原因,中尺度对流云团是造成此次强对流天气的直接影响系统,且强对流发生前,近地面存在逆温层。     

强对流天气综合监测业务系统建设

强对流天气监测是其预报的基础.国家气象中心强天气预报中心利用多源观测资料(常规和非常规资料)建设了强对流天气综合监测业务系统.强对流天气的监测对象包括积云、地面高温、雷暴、地闪、冰雹、龙卷、大风、雷暴大风、短时强降水、雷暴反射率因子、对流风暴(基于雷达资料)、深对流云及中尺度对流系统(Mesoscale Convective Systems,MCS,基于静止卫星红外1通道资料)等不同时段的分布.发展的监测技术主要包括自动站资料质量控制技术、强对流信息提取和统计技术、直角坐标交叉相关雷达回波追踪(Cartesian Tracking Radar Echoes by Correlation,CTREC)技术、雷暴识别追踪分析和临近预报(Thunderstorm Identification Tracking Analysis and Nowcasting,TITAN)技术、深对流云识别技术、中尺度对流系统识别和追踪技术,以及闪电密度监测技术等.强对流天气监测系统自动定时运行,其输出数据与MICAPS业务平台完全兼容.该监测系统在国家气象中心的强对流天气预报业务中发挥了重要作用.     

东亚强对流云的季节变化及其与对流层顶关系初探

利用GMS 5/VISSR长波红外（10.5～11.5 μm）和水汽通道（6.5～7.0 μm）探测原理的差异, 结合红外阈值法和区域平滑滤波技术提取 “高、 厚、 密” 强对流云, 分析了东亚强对流云活动的空间分布及其季节变化规律。GMS 5卫星视场内各个子地区强对流云云顶温度与发生频率的季节变化基本为单峰单谷型, 前者夏低冬高, 但不同地区引起的原因不同。强对流云发生频率36°N以北夏低冬高, 以南夏高冬低。东亚对流层顶由冬春至夏秋升高, 对流层顶气压随之降低, 而对流层顶温度的季节变化以45°N为界, 北部夏高冬低, 南部夏低冬高。作者所研究的东亚几个子地区强对流云与对流层顶季节变化位相基本保持同步, 2000年强对流云云顶温度与对流层顶温度的月均值相关系数达0.757, 强对流云云顶温度与对流层顶气压的月均值相关系数达0.901, 对流层顶温度比强对流云云顶温度平均低9.42℃。强对流云的发展受对流层顶制约作用显著。