风暴的自动识别、跟踪与预报

利用多普勒雷达体扫描资料对风暴进行实时地自动识别、跟踪、结构分析和临近预报。风暴的识别基于某个连续区域的体积和雷达反射率大于给定的体积阈值和反射率阈值;用矩心跟踪法匹配相邻两时刻的风暴,对风暴的合并与分裂进行了处理;根据风暴在过去各个时刻的中心位置和体积,利用最小二乘法进行线性外推来预报其在下一时刻的位置和面积。结果表明本方法能较好地识别、跟踪和警戒强对流性天气。     

风暴的自动识别,跟踪与预报

利用多普勒雷达体扫描资料对风暴进行实时地自动识别、跟踪、结构分析和临近预报,风暴的识别基于其个连续区域的体积和雷达反射率大于给定的体积阈值和反射率阈值;用矩心跟踪法匹配相邻两时刻的风暴,对风暴的合并与分裂进行了处理;根据风暴在过去各个时刻的中心位置和体积,利用最小二乘法进行线性外推来预报其在下一时刻的位置和面积。结果表明本方法能较好地识别、跟踪和警戒强对流性天气。     

风云静止与极轨卫星产品在湖北暴雨监测和预报方法中的应用研究

根据2010—2014年风云2号(FY 2)和风云3号(FY 3)气象卫星资料,结合雷达资料、常规观测资料和数值预报产品等,利用多阈值法、面积重叠法进行了湖北省暴雨云团的识别跟踪方法研究;利用配料法进行了湖北省6 h暴雨短时预报方法研究。建立了以网页形式的风云系列卫星资料的暴雨监测预报业务系统,定量监测和预预暴雨的发生、发展。2014年应用检验结果表明,该系统对于湖北省暴雨的监测和预报有指导作用。     

台风螺旋带回波识别追踪及结构分析技术应用

通过浙江省雷达基数据3-D数字组网和时空同化处理,利用回波自动识别、跟踪、定量估测降水等方法,实现对台风螺旋带回波的识别与追踪预报。为适应台风暴雨的强对流回波团的识别,充分考虑了螺旋带中尺度对流群系统性移向趋势。对交叉相关法进行改进、用矩心跟踪法进行强对流回波团的跟踪,再结合浙江省自动雨量站实时数据,应用最佳概率窗求得最配合的Z—I关系,进行动态降水量估测,经过变分订正后,最终用外推方法作出0-1小时的降水临近预报。同时,利用台风旋转环流的特点,用GBVTD方法对台风中心、旋转环流结构作快速诊断分析,以满足临近预报服务的需求。     

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。     

一次强降雹过程中垂直累积液态含水量的特征分析

利用探空资料对垂直累积液态含水量(VIL)进行了分层,并分别计算出0℃层上、下两层的VIL值以及这两层的比值。再利用VIL、分层VIL以及VIL比值分析了2006年7月24日发生在山西阳泉的一次冰雹过程,发现在冰雹发生前后VIL、分层VIL以及VIL比值有明显的规律可循,这对冰雹天气的短时临近预报以及对冰暴灾害的防御有重要指导意义。     

基于雷达回波拼图资料的风暴识别、跟踪及临近预报技术

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为基础,采用区域增长法实现二维风暴的识别,进而在垂直方向上进行关联以实现三维风暴的识别,并提取三维风暴的特征参数对相邻时刻的风暴进行跟踪,在此基础上对风暴未来时刻的位置及大小进行预报。个例分析结果表明:(1)用区域增长法及垂直方向的投影关联法能够实现三维风暴的自动识别,从风暴特征参数随时间的变化可以看出,体积的变化是风暴不同发展阶段的主要特征,而风暴的平均反射率因子及最大反射率因子随时间的变化特征不明显;(2)采用最优法对相邻时刻的风暴进行匹配,并考虑了合并与分裂的情况,与观测资料的对比可以看出,跟踪还是比较合理,在风暴发生合并或分裂的情况下也能够正确跟踪。对风暴历史时刻的位置通过最小二乘拟合法得到的风暴移向、移速随时间的变化曲线比较光滑,没有出现跳变的现象。(3)风暴位置的预报要好于风暴大小及VIL的预报,其主要原因是由于风暴在不断地发展变化,其合并、分裂也是经常发生的,对于未来发展趋势的预报,仅根据风暴历史时刻的发展趋势还是很难预报的。总体来说,预报误差随预报时效的增大而增加。     

雷达拼图资料上中尺度对流系统的跟踪与预报

在中尺度对流系统(Mesoscale Convective Systems,MCSs)自动识别基础上,利用相关法跟踪雷达回波(Tracking Radar Echoes by Cross-correlation,TREC)和面积重叠法完成新的跟踪预报方法.新方法利用TREC得到MCSs移动矢量,利用该矢量外推对应MCSs雷达回波.根据外推回波与相应回波实况,采用面积重叠法完成跟踪,同时利用移动矢量完成预报.采用4次强天气过程对算法进行检验,分析结果表明:(1)新方法能够有效实现MCSs跟踪与预报;(2)新方法得到MCSs移动速度相对稳定,不因为系统合并、分裂和生消出现速度大幅度波动现象,有效减小预报误差,6～60 min预报误差相对于原方法减小20％以上;(3)新方法虽然能提取得到较为稳定的系统移动速度,但不能得到系统的传播速度.原方法能得到系统的移动速度和传播速度合成,但提取速度不稳定,容易受到质心偏移的影响,预报误差较大.新方法在系统消亡期提取移动速度不稳定,导致跟踪丢失现象的发生,而原方法在系统合并与分裂时易出现跟踪丢失现象.     

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.     

陇东南地区强降水过程与雷达VIL产品的定量关系研究

利用天水市新一代天气雷达资料和天水、平凉地区的小时降水资料,探讨VIL(垂直累积液态含水量)滑动平均值以及VIL的移动与陇东南地区不同类型强降水之间的定量关系。结果表明:(1)1 h降水量对VIL有一定的滞后相关(滞后响应):非对流性降水中,降水与VIL基本同步,对流性降水中降水滞后VIL15~25 min,混合性降水中降水滞后VIL15~20 min。(2)连续非零VIL序列靠近某地可以作为预报指标,对非对流性降水和混合性降水,连续非零VIL序列靠近与产生1~2 mm以上小时降水密切相关;对流性降水中,连续非零VIL序列靠近意味着将产生降水。(3)VIL作为预报指标时,只有连续非零VIL序列才具有预报价值,VIL时间序列中一旦出现零值,即使只出现一次,也应当将零值前后两段序列区分开。     

一次弱降雹过程的雷达产品特征及识别方法

首先分析了多普勒雷达垂直累积液态含水量（VIL）产品的不足之处,并在此基础上提出了直接将雷达反射因子作空间积分的算法;然后综合利用重新计算的VIL、VIL密度和不同高度的反射率密度（VIZ）,来判断和识别强对流天气;最后通过对发生在江西境内的1次弱降雹过程的分析,在日常临近预报流程的基础上,着重分析了VIZ、VIL和VIL密度等物理量的时间变化特点。分析结果表明,这些物理量除了可以准确判断出有冰雹发生外,还可以根据其时间变化大致估算出地面降雹时间。     

垂直积分液态水含量在地面大风预报中的应用

利用天津塘沽的CINRAD-SA型新一代多普勒雷达体扫描垂直积分液态水含量(VIL)产品资料,结合地面大风灾情报告和实况资料,对地面灾害性大风出现前VIL值的演变、发展情况进行了统计分析。结果表明:VIL值达到30kg/m2是地面灾害性大风出现的阈值,VIL值达到或超过40kg/m2则可以看作是大风的一个预警指标;VIL值达到最大后的快速减小意味着将出现地面灾害性大风,VIL值快速减小后的突然跃增则是地面灾害性大风开始的标志。应用评分系统命中率、误警率、临界成功指数检验了上述预警指标,结果表明VIL产品预警地面灾害性大风是可用的,而且随时间调整阈值大小,可以大大提高地面灾害性大风预警的命中率和临界成功指数;地面灾害大风出现前预报员有12～18min的时间用于发布短时、临界大风天气预报和大风预警。     

新一代天气雷达VIL产品修正方法初探

基于对VIL物理量产品的生成原理和特点的分析后认为:由于产品生成过程中只使用固定的Z-M关系,而实际的Z-M关系因季节和地域的不同变化很大,故VIL物理量产品数据很难与实际情况很好地符合,不宜在人工增雨作业指挥中作为定量数据指标来直接应用。据此,从理论上对如何修正天气雷达提供的VIL产品数据进行了探讨:通过引入“VIL修正函数”,可从理论上解决在考虑了某个具体的Z-M关系的条件下对VIL产品数据进行修正的问题;提出了对VIL物理量产品数据进行修正的修正表格法与修正曲线法,并以沈阳为例,对修正表格和修正曲线的制作及使用方法作了必要的解释。     

VIL产品在高山雷达中的应用研究

利用2006—2009年丽江市气象台的冰雹观测记录、短时强降水、民政部门提供的冰雹灾情资料和丽江CINRAD/CC雷达观测资料,对垂直累积液态水含量(Vertically Integrated Liquid Water Con-tent,VIL)进行了统计分析。结果表明,当VIL值>5kg·m-2时将会出现强对流天气,当VIL≥21kg·m-2时预示着发生冰雹的可能性极大,是人工防雹作业启动的关键值,冰雹云中的VIL值远远大于带来短时强降水的普通对流云;在降雹前VIL值都有明显的跃增;距离雷达站较近或较远区域的VIL值会被低估,在37kg·m-2以下也会降雹,通常降雹的VIL值大都在37kg·m-2以上。     

雷达、闪电资料在典型雷暴单体中的应用

用闪电定位资料和雷达回波资料进行分析,即从雷达产品的4个参数与地闪频数的关系进行相关分析,分析结果表明:(1)反射率因子的回波面积大小和强回波中心的移动与闪电发生的时间、地点有很好的一致性。(2)闪电发生前最大回波顶高有明显的增大,闪电发生的位置和最大回波顶高的位置有很好的对应关系。(3)地闪频数的变化与VIL(垂直累积液态含水量)最大值的变化并不完全对应,但VIL最大值下降到25 kg/m2以下时,可以考虑作为雷暴消散的一个因子。VIL大值区的移动以及VIL大值区面积的变化与地闪频数的整体变化是一致的。(4)雷达VWP产品的无数据区破坏的时间提前于闪电的发生和地闪频数的增长,其恢复滞后于闪电消失。     

雷达VIL在局地强对流天气应用中应注意的几个问题

结合兰州新一代天气雷达的使用情况,介绍了其物理量产品中垂直积分液态含水量(Verti-cally Integrated L iqu id W ater Content,)的理论计算模式,从雷达观测距离对VIL计算的影响、VIL理论模式中的反射率强度和探测高度对VIL计算的影响及VIL在强对流天气识别中受季节变化的影响3方面提出了思考,以期为今后应用VIL识别强对流天气提供参考。     

SWAN雷达拼图VIL产品中鄂西南地物回波特征及其剔除方法

利用2011年6~8月的SWAN雷达拼图垂直累计液态含水量(VIL)产品,分析VIL产品中鄂西南地物回波特征,提出直接定位剔除的方法:首先建立鄂西南地物位置索引表,然后根据索引表在VIL拼图产品中剔除地物,最后对剔除地物后的空白区域通过局部递归插值来进行图像平滑处理。经过实际资料检验,在一定样本数的统计结果中取得了较好效果,能够更真实地反映VIL水平分布特征。     

江西局地强对流天气的多普勒天气雷达产品特征

利用江西省2002--2007年局地强对流天气过程的多普勒天气雷达产品资料,通过统计分析多普勒天气雷达最大反射率因子、垂直积分液态含水量及其密度、三体散射和中气旋等产品特征,对江西省突发性局地强对流天气的临近预报预警进行研究。结果认为,江西突发性局地强对流天气主要出现在春季和夏季,夏季突发性局地强对流风暴的伸展高度普遍比春季高。最大反射率因子≥55dBz可以作为局地强对流天气预警的临界指标,≥60dBz可以作为局地冰雹预警的临界指标;VIL密度≥2．8g/m^3可以作为局地强对流天气预警的临界指标,≥3．2g/m^3可以作为局地冰雹预警的临界指标,≥4．0g/m^3可以作为较大冰雹预警的临界指标。三体散射是大冰雹的有效判据。风暴内出现中气旋特征,应立即发布强对流天气预警。很多突发性局地强风暴不一定会出现中气旋特征报警,在这种情况下应通过分析径向速度产品来判断中气旋特征。     

Convective Storm VIL and Lightning Nowcasting Using Satellite and Weather Radar Measurements Based on Multi-Task Learning Models

Convective storms and lightning are among the most important weather phenomena that are challenging to forecast. In this study, a novel multi-task learning(MTL) encoder-decoder U-net neural network was developed to forecast convective storms and lightning with lead times for up to 90 min, using GOES-16 geostationary satellite infrared brightness temperatures(IRBTs), lightning flashes from Geostationary Lightning Mapper(GLM), and vertically integrated liquid(VIL)from Next Generation Weather Radar...     

两种垂直累积液态含水量产品的应用对比分析

结合雷达体扫工作模式以及风暴单体垂直结构分布，利用CINRAD气象产品软件包提供的基于单体和格点的VIL产品，对滨州SC雷达监测到的几例强对流风暴单体个例进行分析发现，两种VIL产品的变化趋势基本与风暴变化同步，对灾害性天气发生的预警具有较好的指示意义；一般情况下，基于单体的VIL数值大于基于格点的VIL数值，尤其是发展成熟、孤立的强风暴单体表现更加明显，可以作为判断风暴单体强度的定性指标；对于多单体风暴，由于风暴质心识别等因素会造成VIL数值误差增大，而雷达体扫模式的限制可能造成VIL数值失真。