哈尔滨市短时临近预报业务系统

从短时临近预报业务系统流程、地面要素加密信息收集显示、多普勒雷达预警信息和预报指标、重大灾害性短时临近预报的气象要素信息／预警信息／预报指标及物理量、不稳定指数预警信息／预报指标及合拼显示、卫星云图降水／冰雹估计、3h降水／温度预报方法、短时临近预报编辑系统设计等方面，阐述了哈尔滨市短时临近预报业务系统的建设过程，由此揭示短时临近预报业务开展的方式和方法。     

区县级短时临近预报预警中三圈预警的探索

针对区县级短时临近预报预警培训实习中,预报预警服务人员普遍反映的预警产品质量低,预报服务滞后的情况,提出了提高短时临近预报预警培训质量的三圈预警,并介绍了建立三圈预警的方法、三圈预警区预报服务产品的制作及三圈预警方法的培训,是对提高区县级短时临近预报预警培训质量的探索。     

强对流天气短时临近预报业务技术进展与挑战

强对流天气短时临近预报业务是国家防灾减灾、重大社会活动和精细化天气预报的迫切需要。虽然我国强对流天气短时临近预报业务已经取得了巨大进展,但与国外先进水平相比还有不少差距。本文总结了近年国内外强对流天气短时临近预报业务现状、技术进展、目前国内的技术支撑状况和所面临的挑战,并提出了相应的应对措施。目前强对流天气短时临近预报技术仍然主要是外推预报技术、数值预报技术和概念模型预报技术等,但快速更新循环的高时空分辨率数值模式预报和新一代静止气象卫星资料将在强对流天气短时临近预报中发挥重要作用。强对流天气监测、分析和机理研究是强对流天气短时临近预报的重要基础;先进的外推预报方法同快速更新循环的高时空分辨率数值模式预报以及二者的融合是未来强对流天气短时临近预报的重要发展方向。     

雷电临近预报方法在输电线路雷击预警中的应用初探

为了探讨雷电临近预报方法在输电线路雷击预警中的应用,以2013年湖北省宜昌地区一次电力线路雷击灾害事件为例,基于高分辨实时雷达资料和二维闪电定位资料,建立了一种雷电临近预报模型,从而实现对某一区域未来30 min雷电的临近预报;在此基础上,采用雷电预报区域和输电线路网格化方法,计算输电线路和临近雷电预报区域之间的距离,并实现输电线路雷击临近预警。该方法简单、实用,其预警结果可供电力部门进行输电线路雷击风险评估时参考,特别适合于电力部门使用推广。     

融合临近预报技术探讨

融合临近预报系统是预报业务中将雷达回波外推和高分辨率数值模式等多种临近预报系统结合起来生成预报产品的预报系统。文章介绍了国内外几个主要的融合临近预报系统, 包括其所采用的外推预报系统、数值预报系统、融合技术以及各融合临近预报系统的优点及其局限性。在此基础上设计了一个简单的融合预报系统进行个例试验, 探讨了可能存在的问题及发展方向。     

多元加权决策法在四川短时临近降水预报中的应

以解析分析后的多普勒雷达资料、数值预报资料、地面自动站观测资料、卫星云图资料等精细化资料为基础,采用多元加权决策法构建起了四川短时临近降水预报系统,实现了短时临近天气预报中降水的定点、定时、定量预报,为综合各种精细化资料来制作短时临近降水预报寻求到了一种有效方法.     

多元加权决策法在四川短时临近降水预报中的应用

以解析分析后的多普勒雷达资料、数值预报资料、地面自动站观测资料、卫星云图资料等精细化资料为基础,采用多元加权决策法构建起了四川短时临近降水预报系统,实现了短时临近天气预报中降水的定点、定时、定量预报,为综合各种精细化资料来制作短时临近降水预报寻求到了一种有效方法。     

多元加权决策法在四川短时临近降水预报中的应

以解析分析后的多普勒雷达资料、数值预报资料、地面自动站观测资料、卫星云图资料等精细化资料为基础,采用多元加权决策法构建起了四川短时临近降水预报系统,实现了短时临近天气预报中降水的定点、定时、定量预报,为综合各种精细化资料来制作短时临近降水预报寻求到了一种有效方法.     

对流天气临近预报业务系统的新发展

对流天气的临近预报是近年来中国气象局重点发展的一个新的业务领域,目前临 近预报业务系统中主要的算法,仍然是基于雷达资料的外推预报。本文基于2008年奥运会期间在北京实施的世界天气研究计划临近预报国际示范项目一B08FDP的运行情况,介绍了国际先进的临近预报业务系统及其在临近预报算法方面的新进展,并给出了奥运示范期间临近预报系统总体预报性能的检验结果。     

强对流天气临近预报技术研究

强对流天气是严重危害人民生活的危险性天气,特别是对于空中飞行有重大影响。目前,国内外主要的临近预报技术包括利用雷达资料的雷暴识别和跟踪技术、利用卫星资料的强降水估计,概率预报技术、概念模型和数值模式预报技术等。本文重点介绍近年来发展起来的强对流天气临近预报方法和主要业务系统,分析了临近预报技术中存在的主要问题并对未来发展趋势进行了展望。     

江西省飞机人工增雨作业临近预报系统

分析了飞机人工增雨作的临近预报产品需求,探讨了能够满足相关需求的探空资料和雷达数据分析方法,通过分析计算可以得到特定高度层上的饱和度等参量以及回波特征,并发现这些特征量对飞机人工增雨作业具有很好的指导作用。以制作和建立飞机人工增雨作业临近预报业务流程,提供临近预报和服务产品为目的,介绍了江西省相关业务的进展情况,重点探讨了预报制作过程中绘图和文档制作的程序实现方法。     

基于深度学习的京津冀地区精细尺度降水临近预报研究

精细尺度降水的临近预报对于提升现代城市内涝和山洪地质灾害预警能力具有重要意义。深度学习作为一种新兴方法,在挖掘数据内部特征及物理规律方面更具优势,近年来在天气雷达图像领域的应用已初见成效。为进一步提升精细尺度降水的临近预报能力,基于深度学习网络模型RainNet,研究建立了两种滚动预报方式,开展了京津冀地区1 km分辨率精细尺度降水滚动式临近预报试验和对比分析。 试验结果表明:与传统基于交叉相关的外推预报相比,深度学习网络模型RainNet总体可以明显改进降水1 h临近预报的绝对误差和相关系数;两个RainNet相结合的滚动预报方式对1.04 mm/（10 min）及以下阈值降水,在10—50 min预报性能一致优于传统的交叉相关外推预报。深度学习模型对降水消亡过程的时、空演变趋势刻画更好,尤其更适用于降水消亡过程的临近预报。采用两个RainNet模型相结合的滚动式预报方式优于单一模型滚动预报方式。      

雷电落点和强度临近预报方法初探

利用南昌多普勒天气雷达回波产品和江西省12个雷电监测站的闪电定位资料,运用非线性数学模式,通过对基本反射率因子、回波顶高和垂直积分液态含水量的综合分析推理,结合物理量产品资料,建立了雷电灾害发生、雷电可能落点和强度预报方法,并用2003—2004年2—6月的资料作检验,0～1 h预报Ts评分为70.35%,1～3 h预报Ts评分为55.28%。     

Evaluation of the Added Value of Probabilistic Nowcasting Ensemble Forecasts on Regional Ensemble Forecasts

Ensemble forecasting systems have become an important tool for estimating the uncertainties in initial conditions and model formulations and they are receiving increased attention from various applications. The Regional Ensemble Prediction System(REPS), which has operated at the Beijing Meteorological Service(BMS) since 2017, allows for probabilistic forecasts. However, it still suffers from systematic deficiencies during the first couple of forecast hours. This paper presents an integrated prob...     

新一代天气雷达在临近预报和灾害性天气警报中的应用

利用新一代天气雷达制作临近天气预报和灾害性天气警报,必须从天气雷达观测入手.需根据临近预报和灾害性天气警报需求制定观测方法.不同预报对象,要采取不同的雷达资料的数据处理方法,以便突出预报对象的回波特征.制作临近预报和灾害性天气警报的主要依据是雷达回波分析,掌握回波演变的全过程是雷达回波分析的基础,根据回波特征判断识别影响本地区的天气系统,通过回波分析判断回波的未来发展趋势.为了从回波上识别灾害性天气,需要建立各种灾害性天气的识别判据和方法.预报的主要方法是外推法,但预报结果还需要预报员根据预报经验最后作出预报结论.为了做好临近预报和灾害性天气警报,建立预报流程是非常重要的.     

Fengyun-4 Geostationary Satellite-Based Solar Energy Nowcasting System and Its Application in North China

Surface solar irradiance (SSI) nowcasting (0–3 h) is an effective way to overcome the intermittency of solar energy and to ensure the safe operation of grid-connected solar power plants. In this study, an SSI estimate and nowcasting system was established using the near-infrared channel of Fengyun-4A (FY-4A) geostationary satellite. The system is composed of two key components: The first is a hybrid SSI estimation method combining a physical clear-sky model and an empirical cloudy-sky model. The second component is the SSI nowcasting model, the core of which is the derivation of the cloud motion vector (CMV) using the block-matching method. The goal of simultaneous estimation and nowcasting of global horizontal irradiance (GHI) and direct normal irradiance (DNI) is fulfilled. The system was evaluated under different sky conditions using SSI measurements at Xianghe, a radiation station in the North China Plain. The results show that the accuracy of GHI estimation is higher than that of DNI estimation, with a normalized root-mean-square error (nRMSE) of 22.4% relative to 45.4%. The nRMSE of forecasting GHI and DNI at 30–180 min ahead varied within 25.1%–30.8% and 48.1%–53.4%, respectively. The discrepancy of SSI estimation depends on cloud occurrence frequency and shows a seasonal pattern, being lower in spring–summer and higher in autumn–winter. The FY-4A has great potential in supporting SSI nowcasting, which promotes the development of photovoltaic energy and the reduction of carbon emissions in China. The system can be improved further if calibration of the empirical method is improved.     

基于卷积神经网络的雷电临近预警模型

从研究人工智能雷电临近预警模型的目的出发,以卷积神经网络模型为基础,结合多个时间序列的雷达产品(组合反射率、液态水含量、回波顶高)与闪电数据,对雷电临近预报方法进行基于卷积神经网络结构的应用,以福建省2017—2018年雷达、闪电数据为样本完成了模型的训练与预测研究。训练结果显示,15~30 min模型训练样本测试集准确率为0.7985;选取福建省2019年20个雷电过程验证分析表明,15~30 min模型对动力抬升型雷电过程预警TS评分为0.716,夏季局地热雷暴预警TS评分为0.694,与常规采用雷达、闪电阈值控制的雷电预警算法相比,准确率有一定的提高,具有一定的实践意义。     

两种基于雷达的临近预报算法在赣江流域的应用

将多尺度雷达回波跟踪(MTREC:Muti-scale Tracking radar echoes by correlation)算法和基于降水栅格数据的网格追踪临近预报外推(PBN:Pixel-Based Nowcasting)算法应用在赣江流域,对这两种临近预报算法在1~3 h预见期的临近预报降水数据进行评估,总结两种临近预报算法在赣江流域的预报性能和预报特点。结果表明:(1)随着预见期的增加,MTREC方法的预报性能变化较为平缓。PBN方法的预报性能明显变差。(2)MTREC方法预报降水偏弱,且对于低值降水预报较为准确,而PBN方法预报降水偏强,且预报高值降水较为准确。(3)MTREC方法预报的降水高值区的范围偏小而低值降水区范围偏大,PBN方法预报的高值降水区的范围偏大而低值降水区范围偏小。(4)随着预见期的增加,MTREC方法的降水概率预报变化较为平稳,而PBN方法预报高值降水(0.4 mm·h~(-1))的概率偏高,预报低值降水(0.4 mm·h~(-1))的概率偏低。     

基于雷达回波拼图资料的风暴单体和中尺度对流系统识别、跟踪及预报技术

以中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室的区域雷达组网三维数字产品作为数据输入,在雷达基数据的SCIT(The Strom Cell Identification and Tracking)算法基础上,完成了三维格点风暴单体识别、追踪和预报,用Davis发展的客观诊断评估方法识别雷达拼图资料中的中尺度对流系统,实现了雷达数据的中尺度对流系统识别、跟踪和预报,并利用这两种方法对多个强天气过程进行风暴和中尺度对流系统识别、跟踪及预报.在单雷达区域内用原SCIT和修改后的SCIT算法做了风暴单体定量识别检验.结果表明,(1)修改后的SCIT算法能够实现三维风暴的自动识别、跟踪和预报,在单雷达区域内与原算法识别风暴数量大体相当,中尺度对流系统识别方法能够实现中尺度对流系统的自动识别,并完成跟踪和预报;(2)SCIT算法预报误差较小,中尺度对流系统算法预报误差相对较大,它们的预报误差随时间延长而增大.     

自动临近预报系统及其在北京奥运期间的应用

该文介绍了对流风暴自动临近预报系统(BJ-ANC)及其在2008年北京奥运会期间的应用。BJ-ANC是在技术引进基础上,通过本地化改进和拓展研发而形成的适合于在京津冀地区使用的对流风暴自动临近预报系统。BJ-ANC系统通过对风暴进行分析,利用临近预报算法和模糊逻辑集成技术,生成反映风暴发生、发展和消亡的分析及预报产品。系统考虑了京津冀地区边界层辐合线及地形与风暴生消发展之间的密切关系。通过对2008年实时预报结果的检验表明:系统对风暴单体在1 h内的外推预报与实际观测的风暴单体中心的距离偏差较小;系统的1 h定量降水预报和自动站的降水观测接近;系统对风暴回波的总体预报性能明显优于持续性外推方法。通过对2008年奥运期间对流风暴个例的实际应用分析表明:系统对风暴的临近预报具有指导意义,边界层辐合线对风暴的局地新生和快速演变具有明显的正面预报效果。另外,系统反演得到的对流层低层热动力三维特征提供了风暴生消、发展预报的重要判据。