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。     

"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...     

利用闪电定位和雷达资料进行雷电临近预报方法研究

利用LD- Ⅱ 型闪电定位系统监测到的雷电资料和多普勒天气雷达探测到的风暴信息,研究雷电临近预报方法.叠加分析雷电集中区与风暴,雷电集中区一般对应有风暴,并且雷电集中区中心在风暴中心附近,二者移动方向基本一致,移速接近,因此通过匹配雷电集中区与风暴,采用雷电集中区将随其所匹配的风暴一起移动的思路,利用风暴追踪技术,对雷电集中区进行临近外推,从而实现雷电的临近落区预报.通过对2009年强雷电天气的临近预报结果进行网格点对点评分,雷电半小时预报命中率达到87％,成功率为63％.1小时预报命中率达到76％,成功率为51％.为雷电的临近预报提供了一套可业务运行的新方法.     

计算几何法在风暴识别中的应用

风暴的合并与分裂对其发展有着重要的影响,是风暴识别与追踪工作中的难点问题。为了避免由资料处理过程引起的虚假合并,以及通过识别风暴的合并与分裂临界区域,对判断风暴的发展趋势提供有效的追踪参数,基于SCIT(Storm Cell Identification and Tracking Algorithm)风暴识别的基础,利用计算几何的凸壳与DT(Delaunay Triangle)算法,结合风暴内部的结构信息,识别出了风暴带以及风暴带合并与分裂的临界区域。并且给出了实现的个例以及算法的评价结果,为风暴合并与分裂的追踪工作提供了一个新的参数。     

改进的SCIT算法在人工防雹作业中的应用分析

基于新一代天气雷达三维组网产品,利用改进后的对流风暴跟踪(SCIT)算法,对2013年3月22日发生在江西省北部地区的一次降雹天气过程进行冰雹回波识别和跟踪分析。选用能反映冰雹云特征的6个基于雷达反射率三维拼图的人工防雹作业指标,借助经验阈值形成人工防雹作业条件的模糊逻辑判断方法。以地面降雹实况记录为检验标准,对改进后的SCIT算法的识别结果进行检验。结果表明,改进后的SCIT算法共识别出可实施人工作业的冰雹云对流单体4个,不仅多于观测到的地面降雹站点数(3个),也多于未改进的SCIT算法识别出的冰雹云回波单体数,且识别出的位置与实况完全一致,表明应用改进后的SCIT算法有助于增强人工防雹作业的准确率。     

SWAN2.0系统的设计与实现

强对流天气短时临近预报系统（Severe Weather Automatic Nowcasting,SWAN）是面向短时临近监测、分析、预报、预警制作等功能为一体的业务平台。SWAN2.0基于MICAPS4（Meteorological Information Comprehensive Analysis and Processing System Version 4.0,人机交互气象信息处理和天气预报制作系统）二次开发框架,采用C/S架构,服务器部署在省级,负责收集数据,运算SWAN产品;客户端部署在气象台站,实现具体的预报业务,并形成算法二次开发接口。SWAN2.0新增了三维变分风场反演、基于分雨团技术的雷达降水估测、冰雹识别等方法,实现了算法管理、产品生成、分析处理、资料检索显示、实时监控报警、预警产品制作等功能。SWAN2.0业务系统已在全国试用,在强对流天气监测、分析和短时临近预报预警中发挥了重要作用。     

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.     

线状中尺度对流系统自动识别

在使用动态模板法识别中尺度对流系统(Mesoscale Convective System,MCS)的算法中引入风暴单体识别跟踪算法(Strom Cell Identification and Tracking,SCIT),实现对MCS内部对流单体的定位,进一步计算出MCS的长宽比。利用该方法对20个多种类型中尺度天气过程进行处理,在选取不同识别阈值情况下对比评估动态模板法。结果表明:(1)动态模板函数、由SCIT得到的平均距离长宽比Wave和最大距离长宽比Wmax均能表征MCS长宽比,且在不同阈值情况下有较好的相关性;(2)动态模板函数与Wave和Wmax变化不一致的时刻是由于质心代表性不足和风暴单体较少引起的趋势变化波动较大造成;(3)综合分析结果表明动态模板函数法识别结果稳定可靠,与实际情况较为一致。     

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.     

突发性强对流天气快速识别预警改进方法

传统多普勒天气雷达强对流灾害性天气监测采用固定阈值判别法给出强风暴的冰雹闪电灾害预警结果,该方法不适用于不同经纬度、季节和复杂地形条件下的强对流天气识别预警。本文利用循环递归的区域生长法对TITAN算法进行改进,从而快速识别三维强风暴单体及其雷达特征物理量;使用多普勒天气雷达和TRMM星载气象雷达的历史观测数据反演河北石家庄地区春夏两季复杂地形条件下的强风暴灾害性天气Logistics多元线性回归概率预警模型。对发生在河北石家庄夏季的一次强飑线天气和发生在春季的一次超级多单体风暴天气进行冰雹闪电灾害性天气识别预警实验,并与传统算法进行误差对比分析。实验结果表明:与传统算法对比,该方法对强风暴天气识别预警的定位精度较高,并且其漏报率和虚报率较低,有助于快速识别预警强对流灾害性天气。      

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。     

临近预报系统(SWIFT)中风暴产品的设计及应用

介绍了临近预报系统"SWIFT"(Severe Weather Integrated Forecasting Tools)中的风暴产品的设计,包括风暴识别、风暴追踪和风暴预报。在识别风暴时,采用了多反射率因子阈值、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风暴,该方法在面对成串或成簇多单体时,能够分离多个单体核,并准确定位。在风暴追踪和预报算法中,对当前时刻识别出来的风暴,利用匹配方案,将其与前1时刻的风暴建立对应关系,追寻历史轨迹,匹配方案是在空间位置相关的前提下,按照相似原则进行;风暴预报采用TREC(Tracking Radar Echoes by Correlation)技术获取的移动矢量场进行外推,提供未来1小时内的风暴移动位置。在北京奥运会天气预报示范项目(Forecast Demonstration Project,简称FDP)第二次测试期间,该风暴产品得到应用。分析表明:在预报时效为30分钟时,风暴产品在X轴和Y轴上的平均绝对误差为7.1和6.2 km,样本数为3891个;随着预报时效的增加,风暴产品的平均绝对误差增大,且在经向上的误差略大于纬向上;在径向上,风暴产品的预报出现了系统性的偏慢,而在纬向上,预报出现了系统性的偏快。     

基于闪电数据的雷暴识别、追踪与外推方法

该文提出了一种新的雷暴识别、追踪与外推方法。该方法基于地闪数据,利用密度极大值快速搜索聚类算法实现雷暴的识别,采用Kalman滤波算法实现雷暴的追踪与外推。应用该方法处理了2013年的全国地闪定位数据,同时利用多普勒天气雷达等数据对选取的个例进行评估。结果表明:该方法能有效识别雷暴并对其进行实时追踪,且能有效处理雷暴分裂与合并的情况;算法具有较好的0~60 min的临近外推预报能力,各项性能指标整体与TITAN (Thunderstorm Identification, Tracking, Analysis and Nowcasting) 算法接近,在30 min时效有更好的表现。该方法能够实时监测、预报全国雷暴发生发展状况,对于0~60 min临近预报具有一定参考价值。     

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.     

基于模糊逻辑的冰雹天气雷达识别算法

该文确定了冰雹天气的5个雷达识别指标和不同季节识别指标对应的隶属函数,采用等权重系数法建立了基于模糊逻辑原理的冰雹天气识别算法。应用雷达回波拼图数据、冰雹灾害报告和常规探空资料,对2008—2012年华北地区103个冰雹样本进行了识别效果检验,给出了识别评分结果、识别提前量和冰雹位置等。结果表明:华北区域性冰雹的识别命中率、虚警率和临界成功指数分别为73.9%,36.4%和51.9%,其中石家庄地区的零散冰雹能够被完全识别,最大直径超过30 mm冰雹对应风暴单体综合识别判据在0.85以上;在空间分布上,被识别到可能出现冰雹的风暴单体区域和实况有冰雹的测站空间分布基本一致,冰雹出现位置一般位于强风暴单体的周边区域;相对单要素识别,综合识别算法识别准确率有所提高,识别范围得到改善,自动化程度也较高;冰雹被识别到的最早时间普遍早于冰雹出现时间,平均提前量为30 min。     

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.     

风暴分类识别技术在人工防雹中的应用

利用新一代多普勒天气雷达资料,在风暴跟踪识别算法的基础上,发展了风暴分类技术,以提高人工防雹作业指挥的效率。首先以SCIT算法为基础,结合风暴的结构特征,综合利用雷达、探空资料,自动提取风暴结构特征指数;其次采用基于决策树模型的风暴自动分类技术,将风暴按强度分为雷雨云、单体风暴、多单体风暴和强风暴;最后根据风暴强度、高度和位置等属性,对有可能产生冰雹的单体,结合GIS,自动对下游方向或附近作业点进行预警或输出作业参数。通过对2006—2014年期间重庆、辽宁大连和河南三门峡三地发生的较为典型的31次冰雹天气过程、182站次冰雹样本的检验来看:该方法通过对风暴按强度、垂直结构等综合属性进行分类,能有效提高冰雹识别的命中率、降低空报率,其中强风暴的命中率能达到100%,空报率仅为11.4%。能有效提高人工防雹作业的自动化程度,对防雹作业的科学决策有着重要参考作用。     

基于风暴相对螺旋度的降雨预报方法研究

风暴相对螺旋度是一个衡量对流风暴发展强度的物理量,所以对强对流天气的预报具有实际意义。通过提取2008-2010年3年天津地区153个降雨过程的多普勒天气雷达风场数据来计算了风暴相对螺旋度,然后将风暴相对螺旋度与从雷达反射率因子图中提取的风暴信息相融合,得到基于风暴相对螺旋度的降雨预报模型。经过2014年4月到8月天津地区59个降雨过程对本文所提出的降雨预报模型进行验证,结果表明本文提出的降雨预报模型的准确率达到61%,其中提前2小时预测降雨占41%,在2小时间以内预测降雨占59%。上述结果说明,风暴相对螺旋度在结合其他降雨特征后对降雨具有良好的预报效果。     

CINRAD/SA雷达两种识别跟踪产品的评估分析

以中国气象局气象探测中心提供的2007--2008年灾害性天气个例档案为基础,对CINRAD／SA雷达风暴识别跟踪和中气旋产品做了定量评估,同时就评估结果与美国同类产品做了对比。结果表明,风暴识别与跟踪产品基本能满足临近预报的需要,但存在漏识别和错误跟踪现象,且30min以后单体位置预报误差较大。中气旋产品评估结果与美国产品差异不大,基本能自动识别风暴涡旋,但存在漏报,且虚警率较高。     

改进气象雷达TITAN算法在灾害性天气预警中的应用研究

提出一种适用于我国不同季节、经纬度和下垫面的改进气象雷达TITAN算法。建立天气雷达数据格式转换系统,将我国不同型号新一代天气雷达基数据转换成MDV格式雷达数据;按我国不同气候类型、经纬度和海陆下垫面特征,统计获取不同区域强风暴天气雷达特征指标参数阈值。利用云贵高原和海南地区不同下垫面的两次典型超级单体强风暴天气雷达实况数据与改进的TITAN算法进行实验对比分析。分析结果指出,采用改进TITAN算法识别、跟踪和预测0.5~1 h后的强风暴天气误差较小,可信度较高,有助于识别预警灾害性天气和人影指挥作业。