“雨燕”中风暴算法在北京奥运天气预报示范项目中的应用及改进

介绍了临近预报系统“雨燕”中的风暴系列算法, 包括风暴识别、 风暴追踪、 基于TREC技术的风暴位置预报, 以及预报位置实时评分算法等。利用2008年北京奥运期间出现的多个强对流天气, 统计出该风暴产品在30 min和60 min预报时效的绝对距离误差分别约为13 km和23 km。分析了北京奥运天气预报示范项目期间该风暴产品误差较大的原因, 主要集中于TREC技术本身及其适用范围, 以及风暴预报方案中处理细节的不足, 具体为TREC技术不适用于孤立的回波单体, 雷达探测边界对TREC技术的影响, TREC矢量有时呈现出一定的空间不连续性, 以及对孤立少动单体的不当处理等。针对上述原因, 提出了一系列的改进方案, 包括对用于风暴位置预报的TREC矢量增加一致性检验, 利用风暴的历史轨迹校正不恰当的TREC矢量; 对TREC技术中象素阵列大小进行统计分析, 选择最适合北京地区的阵列大小; 风暴预报位置超出回波范围时新的处理技巧等。利用北京奥运期间的强对流资料, 对改进后的风暴算法进行评估。结果表明, 一方面, 改进后的算法能较好地控制风暴预报位置的绝对误差, 在30 min和60 min预报时效, 绝对误差分别减小了25%和26%。另一方面, 由于预报位置精度的提高, 能够提升相邻时刻风暴匹配的效率, 使得与以前算法相比有更多的风暴样本参与了各个预报时效的评分。     

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。     

华北地区夏季一次致雹强风暴的分析

文章对2007年7月9日下午华北中部地区一次区域性强对流性天气过程中风暴单体的短时临近预报方法进行研究。对实际探测资料和数值模式产品的分析发现以下特点：高空槽将由后倾槽转为前倾槽、底层不稳定层结会明显加大,在地面冷锋东移冲击下在沿锋面伸展的露点锋区内可能将有强雷暴系统发展;全球谱模式T213、中尺度MM5模式的产品对区域性对流天气发生、影响的区域有3h以上的预报时效,具有一定的区域预报能力,但落点预报能力明显有限。对多普勒雷达产品的分析表明：多普勒雷达产品对灾害性天气的落点、影响区域具有30分钟以上的预测时效,通过基本反射率、相对风暴速度等产品的特征判断一个对流风暴具有类似强降水超级单体特征,可据此预报该雷暴中心经过区域可能有冰雹、大风等灾害性天气;风廓线产品在3-7km高度层内垂直风切变矢量具有顺时针旋转特点,有利于风暴发展成强风暴;风暴追踪信息基本能反映风暴移动路径的变化,其路径预报时效最长达1h,在雷暴初期预报准确率随雷暴数目增多、移动异向性明显而越低,在雷暴中后期则明显提高并对临近预报具有明显的指示性。     

"雨燕"中风暴算法与新一代雷达SCIT产品的对比分析

利用2008年广州地区强对流资料,在构建风暴预报位置客观评分模块的基础上,统计分析了三种风暴算法(分别简称为SCIT、雨燕2006、雨燕2008)的预报误差.SCIT在30和60分钟预报时效,分别识别出5 124和2 203个风暴,预报位置绝对平均距离误差为12.9和23.7 km.雨燕2006识别为4 975和2 1...     

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。     

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.     

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。     

一次左移反气旋超级单体的观测分析

2006年8月10日在甘肃河西走廊山丹县境内发生了一次左移（反气旋）超级单体灾害性天气,在其2 h生命史期间,山丹县境内降了最大直径2 cm的冰雹。从其发生、发展的天气尺度环境条件、多普勒天气雷达反射率因子、径向速度以及风矢端图、相对风暴螺旋度等角度,揭示了左移超级单体的特征,并利用ID方法对这次左移超级单体的移动路径进行了预报。结果表明：风矢端图上,在1.2~4.5 km高度层,左移超级单体的垂直风切变矢量呈反时针旋转;左移超级单体在发展阶段,0~3 km内相对风暴螺旋度为负值;通过比较,ID方法预报的超级单体位置比现行PUP产品中的SCIT算法绝对误差要小。     

郑州CINRAD风暴追踪产品误差统计分析

利用2009—2016年5—9月郑州新一代天气雷达资料,对5615个单体回波按不同预报时效、不同生命史和不同类型强对流的风暴追踪信息产品进行统计,较系统地分析了单体回波的距离误差和方向误差,探讨了实况与预报的偏差方向。结果表明:30和60 min距离误差分别为9. 3和16. 9 km,方向误差变化不大,随着预报时效的延长,距离误差增大;生命史≤1h、1～2 h和超过2 h的30 min预报平均距离误差分别为9. 8、8. 8和7.7 km,方向误差分别为25. 2°、25. 7°和22.8°;生命史在1～2 h和超过2 h的60 min预报平均距离误差分别为17. 3和15. 9 km,方向误差为24. 4°和22. 7°,随着单体生命史的延长,方向和距离误差呈减小趋势;西北气流型、西南气流型两种类型单体回波和整体误差一致,两种类型回波单体30和60 min方向和距离误差基本相当;不同类型、不同预报时效统计均为实况偏于预报路径右侧的次数多于偏左的次数,30和60 min偏右比例分别为57. 5%和55.6%。     

基于数学形态学的三维风暴体自动识别方法研究

基于雷达数据的风暴体识别、追踪及预警方法是重要的临近预报技术之一,其中准确的风暴体自动识别是进行风暴体自动追踪和预警的前提。在风暴体识别中常会碰到的两个问题是:虚假合并和从风暴簇中分离出相距较近的风暴单体。美国国家大气科学研究中心提出的TITAN(Thunderstorm Identification,Tracking,Analysis,and Nowcasting)算法使用单阈值进行识别,容易将相邻的多单体回波识别为一个风暴体。美国国家强风暴实验室提出的SCIT(Storm Cell Identification and Tracking)算法使用7个反射率因子阈值进行识别,可以较好地分离出风暴簇中的风暴单体,但它直接抛弃了低阈值的识别结果,导致风暴体内部结构信息的丢失。SCIT的这种识别策略可能会使处于初生阶段、强度较低的风暴体被错误地抛弃掉。TITAN和SCIT都无法完全识别出相邻风暴的虚假合并。为了解决这两个问题,文章提出了基于数学形态学的识别方法。该方法首先使用第1级阈值进行单阈值识别;其次,对识别得到的风暴体执行基于动态卷积模板的腐蚀操作,以消除虚假合并;然后,使用高一级阈值进行识别,并对识别得到的风暴体进行膨胀操作,当风暴体的边界在膨胀的过程中相互之间接触,或接触到了原来较低阈值识别的风暴体的边界时,则停止膨胀过程;最后,逐次使用更高级别的阈值进行识别,并在每一级阈值的识别过程中执行腐蚀和膨胀操作。试验结果表明,通过在多阈值识别的过程中综合使用膨胀和腐蚀操作,基于数学形态学的三维风暴体识别方法不仅能够成功地识别出风暴体的虚假合并,同时还能在从风暴簇中分离出相距较近的风暴单体时,尽可能多地保留风暴单体的内部结构信息。     

Automatic Identification of Storm Cells Using Doppler Radars

Three storm automatic identification algorithms for Doppler radar are discussed.The WSR-88D Build 7.0(B7SI)tests the intensity and continuity of the objective echoes by multiple-prescribed thresholds to build 3D storms,and when storms are merging,splitting,or clustered closely,the detection errors become larger.The B9SI algorithm is part of the Build 9.0 Radar Products Generator of the WSR-88D system. It uses multiple thresholds of reflectivity,newly designs the techniques of cell nucleus extraction and close- storms processing,and therefore is capable of identifying embedded cells in multi-cellular storms.The strong area components at a long distance are saved as 2D storms.However,the B9SI cannot give information on the convection strength of storm,because texture and gradient of refiectivity are not calculated and radial velocity data are not used.To overcome this limitation,the CSI(Convective Storm Identification)algorithm is designed in this paper.By using the fuzzy logic technique,and under the condition that the levels of the seven refiectivity thresholds of B9SI are lowered,the CSI processes the radar base data and the output of B9SI to obtain the convection index of storm.Finally,the CSI is verified with the case of a supercell occurring in Guangzhou on 11 August 2004.The computational and analysis results show that the two rises of convection index matched well with a merging growth and strong convergent growth of the supercell,and the index was 0.744 when the supercell was the strongest,and then decreased.Correspondingly,the height of the maximum reflectivity,detected by the radar also reduced,and heavy rain also occurred in a large-scale area.     

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。     

3-D Storm Automatic Identification Based on Mathematical Morphology

The strom identification, tracking, and forecasting method is one of the important nowcasting techniques. Accurate storm identification is a prerequisite for successful storm tracking and forecasting. Storm identification faces two difficulties: one is false merger and the other is failure to isolate adjacent storms within a cluster of storms. The TITAN (Thunderstorm Identification, Tracking, Analysis, and Nowcasting) algorithm is apt to identify adjacent storm cells as one storm because it uses a single reflectivity threshold. The SCIT (Storm Cell Identification and Tracking) algorithm uses seven reflectivity thresholds and therefore is capable of isolating adjacent storm cells, but it discards the results identified by the lower threshold, leading to the loss of the internal structure information of storms. Both TITAN and SCIT have the problem of failing to satisfactorily identify false merger. To overcome these shortcomings, this paper proposes a novel approach based on mathematical morphology. The approach first applies the single threshold identification followed by implementing an erosion process to mitigate the false merger problem. During multi-threshold identification stages, dilation operation is performed against the storm cells which are just obtained by the higher threshold identification, until the storm edges touch each other or touch the edges of the previous storms identified by the lower threshold. The results of experiment show that by combining the strengths of the dilation and erosion operations, this approach is able to mitigate the false merger problem as well as maintain the internal structure of sub-storms when isolating storms within a cluster of storms.     

2010年福建一次早春强降雹超级单体风暴对比分析

利用探空、地面资料以及建阳、龙岩、长乐三部新一代天气雷达资料,对2010年3月5日福建中北部地区5cm强降雹的两个超级单体风暴进行了对比分析。结果表明,干暖盖、强垂直风切变、中高层正涡度区及地面中尺度低压为超级单体的形成提供了良好的环境场。两个超级单体都是由多单体合并后发展起来的,在成熟阶段以右移为主,属长寿命右移风暴:第一个超级单体在发展过程中由于地形作用和新单体的并入经历了3次加强过程,低层出现明显的钩状回波、中高层三体散射特征;第二个超级单体经历了多单体风暴—超级单体风暴—多单体风暴3个阶段,成熟阶段低层呈现出明显的倒"V"形回波特征,中高层有明显向右伸展的云帖。两个超级单体风暴的中气旋都是由中层发展起来,随着中气旋强度不断加强和厚度加大,最强切变中心突降时出现冰雹、大风强对流天气。通过对第一个超级单体中气旋流场分析,发现风暴前、后侧的下沉气流与低层入流形成了明显的辐合旋转作用,下沉的干冷气流进一步推动低层的暖湿入流,形成强烈的上升气流,并在风暴顶形成强辐散,使得风暴长时间维持。第二个超级单体在风暴减弱阶段,风暴右侧出现中气旋分裂,之后减弱、消失。产生强对流天气时,中高层维持高反射率因子,出现三体散射现象、风暴顶强烈辐散以及较大的VIL密度等特征。     

甘肃夏季特强沙尘暴分析

夏季沙尘暴的气候特征表明,夏季是甘肃省沙尘暴的次多发季节,主要集中在民勤、鼎新、金塔。通过对一次罕见的甘肃省夏季强沙尘暴天气分析发现:高空小槽、切变线、热低压是引发夏季沙尘暴的主要天气系统,而春季沙尘暴一般是大尺度天气系统造成的;夏季沙尘暴发生前期高空急流反映并不明显,急流风速的突然加大和沙尘暴几乎同时发生,这是夏季沙尘暴预报的难点之一;沙尘暴发生前8~12 h的螺旋度场对沙尘暴预报有较好的指示意义,正值越大,沙尘暴越强,但当沙尘暴与强降水同时发生时,沙尘暴区螺旋度值明显小于强降水中心螺旋度值。     

EXPERIMENTS TO TRACK STORMS USING MODERN OPTIMIZATION ALGORITHMS

Storm identification and tracking based on weather radar data are essential to nowcasting and severe weather warning. A new two-dimensional storm identification method simultaneously seeking in two directions is proposed, and identification results are used to discuss storm tracking algorithms. Three modern optimization algorithms (simulated annealing algorithm, genetic algorithm and ant colony algorithm) are tested to match storms in successive time intervals. Preliminary results indicate that the simulated annealing algorithm and ant colony algorithm are effective and have intuitionally adjustable parameters, whereas the genetic algorithm is unsatisfactorily constrained by the mode of genetic operations. Experiments provide not only the feasibility and characteristics of storm tracking with modern optimization algorithms, but also references for studies and applications in relevant fields.     

螺旋度在对流天气预报中的应用研究进展

螺旋度表征流体旋转与沿旋转方向运动的强度,在等熵流体中具有守恒性。螺旋性是维持大气运动的基本物理图案：边界层流体、湍流、强风暴、热带气旋等都有较强的螺旋结构;对流风暴常发生在螺旋度值大的地方,流体稳定性与螺旋度密切相关,高螺旋度阻碍了扰动能量串级,对超级单体风暴的维持有重要作用;z螺旋度对大范围暴雨有较好的指示意义。风暴相对螺旋度对决定对流风暴类型有重要作用,其大小决定超级单体是否能形成中气旋,同时,其对冰雹预报有一定的指示意义;风暴相对螺旋度用于预报时计算的难点在于确定预报风暴移动速度。热力场与螺旋度有内在联系,地面相对螺旋度可视为地转风或实际风引起温度平流的一个量度。     

风暴的多普勒雷达自动识别

3种基于雷达的风暴自动识别方法:(1)美国WSR-88D Build 7.0风暴算法,它利用多个预设阈值来检验回波的强度和连续性,以构造具有三维连续结构的风暴,该方法在风暴合并、分裂以及多个单体相距较近时误差较大。(2)为美国WSR-88D Biuld 9.0风暴算法(B9SI),它用7个反射率因子识别阈值替代此前唯一的一个反射率因子阈值,增加了特征核抽取和相近单体处理技术,并保留远距离上的强的2D分量。该方法在面对成串或成簇多单体时,能够识别出多个单体核,并准确定位。B9SI没有考虑反射率因子纹理结构和空间梯度的变化,也没有利用径向速度资料,因此无法描述风暴对流的发展状况。(3)CSI方法,它在降低B9SI反射率因子识别阈值的基础上,利用模糊逻辑技术对B9SI输出结果和雷达基资料做进一步的处理,以计算描述风暴对流发展强弱的对流指数。CSI首先提取一组最能描述风暴对流性特征的物理量,包括反射率因子纹理结构、反射率因子空间变化率、垂直积分含水量和径向速度标准方差,并分配权重;其次,利用每一个物理量的统计结果,结合其物理意义,设计出相应的隶属函数,以计算风暴与该物理量描述的对流性特征相匹配的概率;最后对多个概率值进行加权平均即得对流指数。此外,计算了2004年8月11日发生在广州的超级单体演变过程中的对流指数,分析表明:对流指数两次加大对应了超级单体的合并增长和辐合增长过程;风暴最强盛时对流指数为0.744;随后对流指数减小,雷达观测到的最大反射率因子对应高度明显降低,地面上开始出现大范围的强降水。     

基于雷达资料四维变分同化技术对北京地区一次下山突发性增强风暴热动力机制的模拟分析

利用三维数值云模式和雷达资料四维变分(4DVar)同化技术,通过对4部新一代多普勒天气雷达探测资料进行快速更新同化和云尺度模拟,初步分析了2009年8月1日发生在北京地区的一次短生命史、突发性增强风暴的低层动力和热力影响机制。此次风暴过程处于弱天气尺度背景和弱层结背景下,冷池和低层环境风场相互作用是造成山上对流风暴增强传播下山的关键机制,而风暴的短生命史和平原地区上空弱风垂直切变环境有关:在对流风暴产生的初期,由于平原地区局地热力、动力场分布的差异,在平原地区西部近地面形成冷池结构,而冷池的“障碍物”作用进而阻碍环境风场的传播。在此机制下,导致在冷池东南边缘附近形成辐合中心、较强的低层水平风垂直切变和全螺旋度大值中心,有助于风暴传播下山。在风暴临近山边阶段,平原地区原有冷池的“绕流”等机制仍然有助于形成有利于主体风暴传播下山增强的近地面辐合中心、强低层水平风垂直切变和全螺旋度大值中心等环境。此外,随着山上风暴降水产生若干冷池,由于风暴形成的阵风锋抬升作用以及新生冷池与老冷池的逐渐发展并相互靠近,使冷池之间暖空气不断抬升,在冷池之间低层形成较强的辐合中心、全螺旋度大值中心。并且,由于冷池边缘的热力场分布不均匀,同样在冷池边缘形成较大扰动气压和扰动温度,增大了垂直加速度,在冷池之间中高层形成上升气流区,这些机制使北部风暴重新增强和新生风暴产生的同时,最终也导致这些风暴互相靠近,合并组织成带状回波。风暴在平原传播阶段,带状回波产生的冷池进一步增强,并明显扩展。低层风场指示冷池出流(阵风锋)更加强烈且存在明显的“前冲”特征,显现出部分飑线系统特征。但是,由于此时平原地区处于弱风垂直切变环境,此时冷池强于低层风垂直切变,即冷池产生的负涡度大于低层风垂直切变产生的正涡度,因此,冷池前沿的上升气流向后倾斜并导致阵风锋逐渐离开主体风暴,不利于沿着出流边界形成新的对流单体,从而不利于维持对流风暴系统的发展传播。随后,阵风锋和前方东南气流交汇,形成新的孤立单体。并且,基于模拟结果计算了与对流系统发展密切相关的全螺旋度、风垂直切变。结果显示,风垂直切变(尤其是0—3 km)和全螺旋度与风暴发生和传播位置及强度相关性较高,反映出模拟量对带状回波风暴过程具有较好的指示意义。