GMS卫星红外云图强对流云团的识别与追踪

利用ＧＭＳ静止气象卫星探测所得到的红外云图资料，用计算机图像学技术来研究经对流云图的识别和追踪，以求能够准确，及时地发现并追踪象强对流云团这种能够造成强烈灾害的天气系统。对红我云图的图象处理，提出区域平滑滤波和阈值剔除相结合的强对流云团算法，对于过滤出的经对流云团，应用图象处轮廓编码法的Ｔ算法和ＩＰ算法提取出它的边界，边界初始点。     

FY-2C高时间分辨率扫描数据在强对流云团监测中的应用研究

利用我国首次获取的静止气象卫星平均10 分钟观测间隔的高时间分辨率数据对2011 年6 月28 日～29日发生的一次强对流云团特征进行分析。Hovm?ller 分析图清晰地展示出在高时间分辨率观测条件下云团中心冷核的演变特征。高时间分辨率卫星资料与地面降水量进行联合分析,可推知对流云团中冷核的演变与地面小时降水量大值的落区间有很好的一致性;10 分钟雨量资料联合前推1 小时内7 次平均10 分钟观测间隔的卫星红外1通道亮温,分析可知地面雨量较大时,云顶像元亮温具有持续降低或维持低温状态的特点。反映出在对流性强降水中,冷且具有一定稳定性的云顶是产生大降水的主要特征。研究结果显示,静止气象卫星的高时间分辨率观测可很好地捕捉到强对流云团发展的演变特征,利用FY-2C 静止气象卫星红外1 通道亮温、红外1 通道与水汽通道亮温差在高时间分辨率观测中的时差特征变量,可实现对强对流云团初生的有效监测,为强对流云团的预测预报提供支撑。     

基于自适应阈值的云团识别与追踪方法及个例试验

利用FY-2系列静止气象卫星的IR1通道资料,开展对快速发展云团的识别与追踪研究.通过建立自适应亮温阈值的云团识别方法,获取云团的发生、发展、消亡的完整生命过程;基于两个连续红外图像的面积重叠法,处理云团追踪过程中的分裂和合并现象;提取有关云团的温度阈值、面积大小、移动速度、亮度温度、温度梯度等特征量,为开展云团演变的...     

基于动态特征的强对流云团追踪

利用FY-2E卫星数据获取的强对流云团面积、重心、长短轴比、重心与形心距离、移动速度、移动角度和最低亮温等属性的变化可作为动态特征,利用慢特征分析方法提取云团中具有一定连续性和稳定性的动态特征对强对流云团不同阶段进行识别和追踪.结果表明,动态特征与强对流云团的不同发展阶段具有很好的对应关系:在初生阶段,云团的移动方向和速度不稳定,但是面积呈现出缓慢增长态势,云顶亮温缓慢下降,此时云团的慢特征为面积和云顶亮温;在成熟阶段,云团的移动路径趋于稳定,云顶亮温达到最低,云团重心和形心基本重合;在消散阶段,存在云团分裂和云团的重心与形心分离特征.云团长短轴比的变化与云团最低亮温的变化趋势一致,移速缓慢的对流云团更容易造成集中强降水,快速移动的对流云团大多造成地面大风.     

基于FY-4A卫星数据的强对流云团识别与监测

为解决强对流监测问题,克服地区亮温特征对卫星监测的影响,利用FY 4A卫星L1数据,结合滑动窗口方法和多通道动态阈值自动识别法,对典型强对流云团进行识别与监测。结果表明：1）多通道动态阈值自动识别方法结合滑动窗口方法,可避免人为设置阈值的主观性,整合强对流的区域识别结果,实现全国强对流云团监测。2）此方法具有良好的强对流云团识别效果,识别正确率达到89%;3）FY 4A卫星识别结果与雷达反射率高值区基本一致,能够准确监测强对流云团发生发展和移动的过程,具有较高的识别精度。     

一次锋面气旋云系中强对流云团的识别

利用NOAA-16/AMSU-B微波亮温资料和GOES-9光学遥感资料对2004年6月16日一次锋面气旋云系中的强对流云团进行识别, 尝试了NOAA-16/AM SU-B微波两窗区通道亮温、3个微波水汽通道间亮温差, GOES-9红外亮温阈值、水汽和红外通道亮温差、红外和水汽通道亮温多光谱逐个修改聚类等方法, 通过比较各种方法的识别结果, 分析各种识别技术的特点, 同时采用地面常规观测资料进行叠加, 对识别方法进行了验证。结果表明:微波对强对流云团均能较好识别, 但89 GHz通道亮温受地表影响较大, 不能很好剔除过冷水体, 150 GHz通道亮温与微波水汽通道间亮温差的识别结果较一致, 3个微波水汽通道间亮温差对阈值的依赖性相对较小; GOES-9红外亮温阈值因其随时空变化对识别结果会造成较大差别, 而水汽和红外通道亮温差对强对流云团能进行较好定位, 但识别范围较小, 多光谱逐个修改聚类方法对积雨云的识别效果较好, 且和NOAA-16/AMSU-B识别结果有较好的对应关系; 地面常规观测资料的叠加结果也说明, 多波段遥感资料对强对流云团的识别结果与当时的天气现象及积雨云状均有较好的对应关系。     

青海省东部农业区强对流个例预报预警指标

利用Micaps利用TBB、雷达回波等非常规资料对2004-2010年4-9月东部农业区短时暴雨、冰雹、雷暴三类强对流典型个例进行中分析,掌握不同过程中尺度对流系统发生、发展和消亡的演变特征并试图寻找在强对流天气的短时临近预报、灾害性天气预警中的天气学指标。分析结果表明:(1)东部农业区冰雹强对流雷达特征较明显:强回波65dbz,有中气旋、15km回波顶高,短时暴雨强对流TBB特征明显,TBB亮温中心强度-60。(2)TBB对短时暴雨和冰雹强对流有较好的指示意义,并且TBB亮温强度对强对流的发生有2小时左右的提前预警量,可以很好地指示强对流的发生。     

TBB资料的处理及应用

在汛期的短时预报工作中，常规资料从时间分辨率和空间分辨率都不能满足短时预报，尤其是灾害性天气的临近预警的需求。TBB资料以其高时空分辨率能够很好地反映强天气系统的发生、发展和消亡，尤其能定量指示对流云的发展高度，通过分析TBB资料，找出了可以进行强对流天气临近预警的关键区和关键指标，尤其当亮温在-63℃～-80℃时对暴雨的产生有很好的指示作用，强对流的面积和层次的变化对暴雨也有很好的指示作用，不但可以大大降低灾害性天气的漏报率，也在短时预报的精细化和准确率上有明显提高。同时，还提供了TBB资料处理和实时显示系统，处理部分包括用MATLAB编程将9210下传的每小时1次的TBB资料转换成图像文件，实时显示系统具有动画、统计和单点显示等功能。     

上海暴雨和强对流天气的地面观测分析

近年来,人们利用卫星、雷达和地面观测资料相结合的分析方法,得到了一些暴雨和强对流天气预报的经验。例如,姚祖庆、肖稳安等利用卫星云图资料概括出影响长江中下游暴雨和强对流天气的5种环境云场特征和在这些云场中暴雨和强对流云团的演变过程,通过追踪这些云团活动来作暴雨和强对流天气的预报。杜秉玉等以雷达资料为主设计了长江三峡和荆江地区暴雨预报的临近预报系统。文中利用上海地区稠密的地面观测资料,分析1983年9月3日、1985年7月11日、1983年7月26日影响上海的暴雨和龙卷天气过程中地面气象要素场和物理量场的先兆表现,期望从地面观测资料的变化特征提供暴雨和强对流天气预报的依据。     

基于指标叠套法的安徽省强对流天气潜势预警研究

对2005-2007年4-9月安徽省冰雹、雷雨大风等强对流天气日数进行统计,分析了基于探空资料计算的不稳定指标与强对流天气发生的关系。结果表明：K指数、A指数、沙氏指数和对流有效位能、归一化对流有效位能和对流抑制能量这几个指标对于强对流天气指示意义较好。基于此结果,挑选K指数、沙氏指数和对流有效位能针对不同季节划分闽值,建立强对流天气潜势预警指标,并利用中尺度模式MM5的数值预报产品计算该指标,对2005—2010年13个强对流天气过程预报结果进行对比检验表明。MM5模式给出的强对流天气潜势预警产品对大多数过程均能起到预警作用。对其中两次强对流天气过程分析表明,模式具备预报强对流发生潜势的能力,预报结果对强对流天气发生的时间、落区有预警意义。     

与强对流相联系的云系特征和天气背景

对2005—2011年造成高影响的一些强对流天气过程,按其云系特征和天气背景分为冷气团内部型、西风槽或冷涡云系尾部型、梅雨锋或切变线云系上嵌入型和高原东移高空槽云系型4种类型。冷气团内部型强对流发生在锋面或切变线云带后部的晴空区内,沿高空西北气流下滑的积云簇或向东南方向移动的短波槽是其发生的关键因子。西风槽或冷涡云系尾部型强对流发生于云带的尾部,云带后部干气流的反气旋式侵入是其主要特征。梅雨锋或切变线云系上嵌入型强对流出现在梅雨锋或切变线上,云带的北边界因常与高空急流相平行而比较清楚,强对流云团出现时云带北部的急流与高空的反气旋脊线距离较近。高原东移高空槽云系型强对流的关键影响系统是从青藏高原东部移出的短波槽云系,从水汽图像上可以看到其后部常有暗区或暗带相伴。     

中国东部暖季对流云与层状云的比例及与降水的对应关系

基于1985~2011年逐时地面台站观测云资料,分析了对流云和层状云及其比例关系的时空演变特征,结合逐日融合降水资料研究了对流云、层状云与季风雨带的对应关系。结果表明,中国东部暖季（5~9月）对流云发生频率平均为15.4%,层状云为30.0%。对流云与层状云发生频率的比例在广东、广西、海南省东部和贵州省大部分地区大于1,其它地区均小于1。伴随季风雨带的北进南退,层状云发生频率和云量中心均与降水中心对应,且层状云云带与季风雨带位置吻合,随时间的演变趋势也相同,说明季风雨带主要由层状降水构成,对流云发生频率和云量大值中心则位于季风雨带南侧。对流云和层状云发生频率/云量的变化在华南地区和江淮流域呈显著负相关,云的类型主要由大气稳定度决定。对流云和层状云发生频率在华北地区呈显著正相关,水汽是形成云的决定因素。就降水频率而言,华南地区层状云降水和对流云降水各占一定的比例,而江淮流域和华北地区层状云降水频率更大。     

一次山地积云并合扩展层化过程的数值模拟

因复杂地形下热力和动力抬升对近地面空气的扰动作用,贵州地区容易形成内部嵌有许多小对流单体的积层混合云.选取2005年5月29日发生在贵州省的一次积层混合云降水个例进行分析,并利用WRF模式模拟该云系的生成、发展过程.结果表明:积层混合云由积云并合扩展层化形成,其发展过程经历三个典型的并合阶段.云系的降水特点是降水范围很大,分布不均匀,雨区中存在多个强降水中心,降水量累计最大值可达60 mm,且强降水中心与云中小对流单体的位置对应;积层混合云形成过程中,地面产生强降水的最终原因是,云并合过程中释放的不稳定能量改变了云中的气流场和含水量场.     

夏季青藏高原上的对流云和中尺度对流系统

运用1998年6～8月逐日逐时日本地球静止气象卫星(GMS)红外辐射亮温资料,计算和分析了青藏高原及周边地区对流云和中尺度对流系统的活动,揭示了它们形成和发展的月际变化和地理分布、强度、日变化、移动和传播等诸多特征,以及与长江流域暴雨过程的关系.     

梅雨锋云系内对流回波与层状回波的研究

本文利用1998年“淮河流域能量与水分循环试验（HUBEX）”所获得的大量雷达资料及遥测雨量计计资料，细致分析了淮河流域梅雨锋云系的结构，根据层状云和对流云在雷达回波图中的不同特征，本文提出用松散系数D（反映云系结构疏松程度）来区分大范围云带中的降水云类型，同529张PPI资料统计表明，若D＞0．17则说明该区结构松散，降水属于层状云降水，D≤0．17时，云区是对流性降水，由于梅雨锋水具有明显的不均匀结构特征，其中锋面对流云带和强下挂回波带是造成强降水的主要原因，在用地面雨量资料和雷达资料对地面降水进行短时（3小时以内）校正时，针对不同的降水类型采用不同的Z－R关系比用同一种Z－R关系的校正精度大约提高4％。     

一次对流云团合并的卫星等综合观测分析

利用FY2C卫星观测反演得到的云物理特征参数,结合雷达、微波辐射计和地面雨量等资料,综合分析了2008年7月17日中国安徽一次强降水过程的云合并特征。结果表明：对流云团发展合并是这次强降水发生的主要原因,同一区域内FY2C卫星反演的云光学厚度、雷达回波以及地面降水的分布演变具有较好的一致性,强降水落区与云光学厚度大值区以及雷达强回波区基本对应;对流云团中的液水分布不均匀,以团块状结构为主,对流云团合并时,常先有云体上部（云顶）的合并,一旦云中不均匀的液水合并,合并部位的云光学厚度迅速增加,地面微波辐射计观测的整层液水含量跃增,地面将会出现强降水;一般降水增强之前云顶抬升,光学厚度增大;若云顶高但光学厚度较小时,地面降水一般不明显,光学厚度与降水的关系更密切;对流云团合并初期,云底由小粒子组成,T-re图上表现为深厚的凝结增长区域,合并时整层云粒子的有效半径增长明显,粒子相态达到混合相态区和冻结层的温度不断升高。     

两次MCC红外云图特征与天气实况异同性分析

利用FY-2E红外云图、多普勒雷达资料,结合环境形势及物理量场,分析了2011年8月15—16日(简称"0815MCC")山东北部和河北南部、2015年7月30—31日(简称"0730MCC")山东中部和南部地区两次中尺度对流复合体(MCC)产生的区域性暴雨过程。结果表明:(1)两次MCC过程,降水集中在MCC形成到成熟阶段。强降水分布都具有非对称性,主要在风暴传播方向上黑体亮温(TBB)冷中心附近及其西侧和南侧。地面中尺度辐合系统的强度、移向与新生单体的发展密切相关。(2)正涡度高值区、散度和垂直速度的负值中心的重叠区具有显著的动力条件,对MCC具有强"吸引力",导致明显的后向传播特征。(3)雷达VWP产品显示,有超低空急流的建立,为MCC的形成与维持提供了能量与动力条件。低层风之间的辐合切变,为新对流单体的生成提供了抬升触发机制。当相邻雷达之间的速度差迅速增大时,强降水开始。(4)"0815MCC"的-52℃冷云面积是"0730MCC"的4倍,TBB比"0730MCC"平均低10℃。"0815MCC"低层辐合和高层辐散更强烈,能量更集中,使风暴发展更高,云顶亮温更低;风暴顶强烈辐散将云中冰晶粒子等带到更远的高空,在红外云图上出现较大的冷云面积;同时"0815MCC"强垂直风切变将高空冰晶粒子带到云砧处造成蒸发,降低了降水效率,导致"0815MCC"过程暴雨范围和降水强度小于"0730MCC"。     

华北地区一次积层混合云降水的数值模拟研究

利用WRF ARW中尺度数值模式对2009年4月18日华北地区的一次积层混合云系降水进行模拟。首先,对实况的天气形势和雷达反射率及垂直剖面进行分析;并通过垂直剖面对其流场结构概念图进行分析;然后,通过对比,模拟的自然降水分布与实测结果基本一致,模拟的雷达组合反射率和雷达反射率的垂直剖面与实测结果也基本一致;通过分析云中各要素的分布,了解了积层混合云系的微物理特征和动力特征;最后对积层混合云降水机制进行探讨。结果表明：积层混合云水凝物含水量分布不均匀,对流云和层状云相互粘连跨接,水平方向充分混合,雨水的大值中心、云水的大值中心及冰晶的大值区相互对应,存在播撒-供给机制。从动力场来看,在低层对流云区域垂直上升速度较大,高层对流云区域的旁侧有较明显的下沉气流,云区低层存在辐合,高层存在辐散,此种配置有利于维持云系的发展。积层混合云不仅在层状云区有层状云的简单的＂播撒-供给＂机制,或在积状云区有粒子群的循环增长机制,而且可以发生层云—积云间的粒子群交换。     

中国及周边海域对流云团的水平和垂直尺度

利用2007年1月-2010年12月CloudSat-CALIPSO二级云产品2B-CLDCLASS-LIDAR,统计中国及其周边海域对流云的发生频率,根据对流云发生频率的分布特征将中国及周边海域划分为青藏高原（TP）、东部陆地（EC）、南部海域（SO）和西北太平洋（WP）4个子区域,并研究了4个子区域积云团和深对流云团的水平尺度和垂直尺度。统计结果表明,海洋积云团的水平尺度约为2 km,陆地积云团的水平尺度约为1 km,海洋下垫面热力性质均匀,积云团尺度更大;陆地下垫面非均匀性强,积云团分布更为零散。深对流云团的水平尺度为10-50 km,东部陆地最大,约为45 km,西北太平洋最小,约为30 km。陆地深对流云团水平尺度较海洋上大,且多尺度特征显著,应该与深对流云发生的复杂天气背景有关。积云团的垂直尺度范围为0.24-2 km,4个区域无明显差异。垂直尺度海洋深对流云团大于陆地云团,其中在南部海域地区最大,约为15 km,青藏高原最小,约为10 km。与陆地云团相比,海洋深对流云团表现为水平尺度更小、垂直尺度更大的中尺度对流体特征。      

青海省秋季一次对流云人工增雨的数值模拟

利用中国气象科学研究院的三维对流云数值模式，模拟了青海省2002年秋季一次对流云过程，分析了青海省秋季对流云云体发展的动力学特点和微物理特征。数值模拟结果表明，青海省秋季的对流云降水几乎全部是由霰的融化形成的，而自然云中冰晶含量少、冰霰自动转化形成霰胚的过程非常微弱。但采用合适的方法催化以后，冰晶的核化、繁生量增加，通过冰霰自动转化过程形成大量霰胚，霰胚再通过其他冷云微物理过程迅速增长，融化成降水。催化后各种微物理机制都比催化前活跃，同时催化改变了云体的动力场分布，在动力过程和微物理过程的相互促进下，使增雨取得了很好的效果。