一种基于多种资料融合技术的短时临近预报方法

介绍由奥地利国家气象局开发的基于多种资料融合技术的短时临近预报系统(INCA)的核心技术。INCA系统以数值预报输出场为第一猜值,利用气象卫星、天气雷达,地面自动观测站资料进行融合分析订正后形成分析场,结合线形外推技术和数值预报结果,对降水、温度、湿度、风、云等作出高时空分辨率的临近预报,其技术路线对今后我国发展短时临近预报技术具有很重要的指导作用。     

基于雷达外推临近预报和中尺度数值预报融合技术的短时定量降水预报试验

为克服目前中尺度数值模式在对流尺度定量降水短时预报方面的不足,弥补基于“外推”的临近预报技术在2h以上定量降水预报能力方面的缺陷,研究设计了一种基于“外推”临近预报技术和中尺度数值模式的定量降水预报(QPF)融合技术方案,并进行了试验应用.该方案首先基于雷达探测和自动气象站观测的定量降水估计(QPE)结果,对中尺度数值模式输出的定量降水预报在谱空间进行相位校正,分析计算出数值预报和观测的偏差,导出一个附加的数值预报校正场;其次,根据数值预报校正场满足一定时间变化分布的特征,调整相应时段的数值预报降水区域和强度;最后,利用双曲正切线权重函数,对校正后的数值模式定量降水预报和基于临近预报技术的定量降水预报进行融合,融合权重根据典型环流特征动态变化.融合后的定量降水预报在前1-2h表现出主要依赖“外推”临近预报结果,之后随着融合权重的变化,数值预报对融合结果的贡献逐渐加大,直至融合后5-6h占主导地位.通过对京津冀地区2011年夏季5个及2012年夏季2个典型强降水个例的80次预报试验及其检验,表明融合后的0-6h定量降水预报结果改进较为明显,总体优于单独的临近预报技术或者中尺度数值预报模式的结果.     

长三角地区短时临近融合定量降水预报

通过雷达外推及高分辨率数值模式预报相互订正融合,建立了时效6 h的长三角地区短时临近融合定量降水预报产品。采用一种主流的融合方案,并在外推、模式订正和融合方案上进行改进,完成了基于长三角地区11部雷达反射率组网和数值预报资料的COTREC外推扩展,基于韦伯变换的数值预报强度修正和基于目标识别匹配的位相修正,基于回波尺度和预报时效的动态权重系数调整和基于实况降水的动态Z-R关系选择等技术开发。结果表明融合方法能够延长外推预报时效,订正数值模式预报的强度及位置误差,预报效果总体优于两者。     

临近预报的两种高时空分辨率定量降水预报融合算法的对比试验

长期以来,雷达回波外推技术是0—2 h临近预报系统主要采用的方法,但其实际有效预报时间≤1 h,而中尺度数值模式预报则受平衡约束时间的限制,最初2 h的降水预报无效。为解决上述两种预报的缺陷,目前国际上流行采用外推预报与数值模式预报融合的技术,形成统一的0—6 h格点化的高分辨率无缝隙定量降水临近预报系统。对目前流行的两种融合算法（INCA（Integrated Nowcasting and Comprehensive Analysis System）算法及RAPIDS（Rainstorm Analysis and Prediction Integrated Data-processing System）算法）进行了分析和对比试验,以期为业务应用提供借鉴。RAPIDS算法的核心是用自动气象站雨量融合雷达估测得到的定量降水对模式预报的降水强度和位相进行修正;INCA算法则是用数值模式预报的风场修正外推技术的降水移动矢量。两种方法在0—6 h预报时效内,外推预报的权重均逐渐减小,模式预报的权重逐渐增大,从而实现外推预报和模式预报的平滑过渡。试验结果表明,两种方法对降水雨带和降水强度的预报均优于单一的外推预报或模式预报。集二者的优势研发最优的高时、空分辨率降水预报无缝隙融合算法,将有助于进一步提升高分辨率定量降水0—6 h无缝隙预报水平。      

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。     

雷达资料与中尺度数值预报的融合方法研究及其在临近预报中的应用

通过融合多普勒天气雷达资料与中尺度数值预报产品,发展了一种便于临近预报业务使用的方法。该方法首先通过相关分析计算当前相同时刻雷达估测降水与中尺度数值预报的反射率因子估测降水之间的位置偏差,导出一个位移偏差矢量场;然后,利用人机交互的方式对矢量场进行分区,并对各分区的矢量场进行平滑处理,计算出各分区的平均位移偏差矢量;最后,采用最小二乘法对各分区连续多次的平均位移偏差矢量进行线性拟合,得到各分区平均位移偏差矢量随时间的变化特征,订正未来时段相应区域的数值预报反射率因子估测降水的位置偏差。利用该方法对2012和2013年夏季发生在重庆西部、四川东部的3次强降水天气过程进行临近预报试验并对预报结果进行了检验,结果表明:对0~2 h的临近预报,融合预报效果总体上优于模式预报效果;另外,与雷达外推定量降水预报相比,0~1 h雷达外推预报效果优于融合预报效果,1~2 h融合预报效果优于雷达外推预报效果。     

雷暴与强对流临近天气预报技术进展

临近预报指0—6h(0—2h为重点)的高时空分辨率的天气预报,预报对象是该时段内出现明显变化的天气现象,主要包括雷暴、强对流、降水、冬季暴风雪、冻雨、沙尘暴、低能见度(雾)、天空云量等,其中,以雷暴和强对流天气的临近预报最具挑战性。综述了针对雷暴和强对流天气的以主观预报为主、结合客观算法的临近预报技术,同时讨论了高分辨率数值预报模式在临近预报中的应用。主观临近预报技术包括基于多普勒天气雷达观测数据并结合其他资料(常规高空和地面观测、气象卫星云图、快速同化循环的数值预报产品等)对雷暴生成、发展和衰减,特别是对强对流天气(包括强冰雹、龙卷、雷暴大风和对流性暴雨)的临近预报,客观算法包括几种应用最广的雷达回波或云图外推算法和强对流天气识别技术。高分辨率数值预报模式的应用包括与雷达回波外推融合延长临近预报时效,与各种观测资料融合得到快速更新的三维格点资料为雷暴和强对流近风暴环境的判断提供重要参考。     

对流天气临近预报技术的发展与研究进展

目前，临近预报技术主要包括雷暴识别追踪和外推预报技术、数值预报技术以及以分析观测资料为主的概念模型预报技术等。其中，识别追踪和外推预报技术主要以雷达资料为基础，在这方面，交叉相关外推和回波特征追踪识别外推是比较成熟的技术，已经用于许多的临近预报业务系统中，其缺陷是预报时效较短，准确率也不是很高。随着精细数值天气预报技术和计算机技术的发展，利用多普勒天气雷达资料和其它中小尺度观测资料进行数值模式初始化，来预报雷暴的发生、发展和消亡已经成为一个研究的热点，该技术发展很快但还不成熟。概念模型预报技术主要是通过综合分析多种中小尺度观测资料，包括雷达和气象卫星资料等，在此基础上建立雷暴发生、发展和消亡的概念模型，特别是边界层辐合线和强对流的密切关系等，再结合数值模式分析预报和其它外推技术的结果，然后建立雷暴临近预报的专家系统，其不但可以获取雷暴和对流降水移动、发展的信息，还可以预报它们的生成和消亡。检验和定性评估也表明，将多种资料和技术集于一体的概念模型专家系统，其临近预报的准确率最高，时效也最长，是临近预报技术未来发展的主要趋势之一。NCAR的Auto Nowcaster系统是雷暴临近预报概念模型专家系统的一个典型代表。     

基于雷达回波区域跟踪算法的临近预报技术进展

目前,临近预报技术主要包括外推技术、数值预报技术以及概念模型预报技术等。而业务上主流的临近预报技术以外推为主,主要以雷达资料为基础,采用雷达回波单体质心跟踪算法或雷达回波区域跟踪算法,得到雷达回波以及降水的临近外推预报。本文详细介绍了3种基于雷达回波区域跟踪算法(交叉相关回波跟踪算法、光流法和变分回波跟踪算法)的临近预报技术的国内外研究进展和基本原理。大量的研究和业务实践结果表明,雷达回波区域跟踪算法作为临近预报专家系统的核心部分,在对流天气临近预报方面有较好的可预报性,在临近预报业务时效内,外推预报结果和实况接近,优于数值模式预报。而通过对算法的不断改进,可以提升各临近预报专家系统在临近预报方面的性能。随着天气雷达技术的不断进步,天气雷达在硬件和软件两方面都逐步改进,雷达资料的数据质量明显提高,在对流天气临近预报上,基于雷达回波的区域跟踪技术会凸显其明显优势。     

临近预报系统( SWAN)产品特征及在2010年5月7日广州强对流过程中的应用

介绍了临近预报系统(SWAN)产品分类和特征.SWAN系统包括6大类产品和功能:基于实况资料的探测和分析产品、外推预报产品、数值模式与雷达资料的融合预报产品、实时客观检验产品、灾害性天气综合自动报警,以及预报预警制作和发布功能.SWAN系统在2010年5月7日广州地区强对流过程中得到了应用:在一条东南-西北向弓状强回波...     

两个雷电预警系统的应用和对比

四川省防雷中心自主研发了多因子融合雷电短临预警系统,并投入业务试运行.协助中国气象科学院研制开发了CAMS_LNWS雷电临近预警系统,并进行本地化处理和业务试用.对两个系统进行了简要介绍,并就应用情况进行了比较分析.结果表明：两个系统均具有较强的雷电预警能力,对19次雷电天气过程预警的TS评分,平均超过0.75.在实际应用中发现：CAMS_LNWS系统对未来新生雷电活动有更强的预警能力,而多因子融合短临预警系统则对已经出现雷电的移动路径和未来发展趋势有更好的预警效果,两者之间的结合应用为四川省雷电短临预警提供了技术支撑.     

A nowcasting technique based on application of the particle filter blending algorithm

To improve the accuracy of nowcasting, a new extrapolation technique called particle filter blending was configured in this study and applied to experimental nowcasting. Radar echo extrapolation was performed by using the radar mosaic at an altitude of 2.5 km obtained from the radar images of 12 S-band radars in Guangdong Province, China. The first bilateral filter was applied in the quality control of the radar data; an optical flow method based on the Lucas–Kanade algorithm and the Harris corner detection algorithm were used to track radar echoes and retrieve the echo motion vectors; then, the motion vectors were blended with the particle filter blending algorithm to estimate the optimal motion vector of the true echo motions; finally, semi-Lagrangian extrapolation was used for radar echo extrapolation based on the obtained motion vector field. A comparative study of the extrapolated forecasts of four precipitation events in 2016 in Guangdong was conducted. The results indicate that the particle filter blending algorithm could realistically reproduce the spatial pattern, echo intensity, and echo location at 30- and 60-min forecast lead times. The forecasts agreed well with observations, and the results were of operational significance. Quantitative evaluation of the forecasts indicates that the particle filter blending algorithm performed better than the cross-correlation method and the optical flow method. Therefore, the particle filter blending method is proved to be superior to the traditional forecasting methods and it can be used to enhance the ability of nowcasting in operational weather forecasts.     

雷达资料和数值模式产品融合技术研究

以雷达外推为基础,配合中尺度数值模式产品作为环境场,提出两种新的雷达资料和数值模式融合技术:动态权重融合法和趋势演变叠加法。且在动态权重融合法中提出用正弦权重、双曲正切权重以及实时滚动权重三种方法计算权重。使用上海及周边地区2009年6月21日的一次对流过程进行个例分析及误差检验,结果表明:利用这两种方法进行融合后的预报结果与雷达外推和数值模式预报结果相比均有所改进,特别是动态权重融合法中的正弦权重和双曲正切权重对于预报结果的改进尤为明显,融合后的结果更接近实况,表明动态权重融合法和趋势演变叠加法这两种方法是有效可行的,对短时临近预报技术研究有较高的参考价值。     

强对流天气监测预报预警技术进展

强对流天气预报业务包括监测、分析、预报、预警和检验等方面。对流初生识别、对流系统强度识别和对流天气类型识别等监测技术取得新进展,综合多源资料的监测技术已应用于中国气象局中央气象台业务。对流系统的触发、发展和维持机制等获得了新认识,我国不同类型强对流天气及其环境条件统计气候特征、分析规范及相应业务产品等为业务预报提供了必要基础和技术支撑。光流法、多尺度追踪技术以及应用模糊逻辑方法的临近预报技术等有明显进展,融合短时预报技术得到广泛应用,对流可分辨高分辨率数值 (集合) 预报及其后处理产品预报试验取得了显著成效,基于数值 (集合) 预报应用模糊逻辑方法的分类强对流天气短期预报技术为业务预报提供了技术支撑。强对流天气综合监测和多尺度自适应临近预报技术、多尺度分析技术以及融合短时预报技术、发展并应用模糊逻辑等方法的、基于高分辨率数值 (集合) 模式的区分不同强度等级和极端性的分类强对流天气精细化 (概率) 预报技术等是未来发展的主要方向。     

An Overview of Nowcasting Development, Applications, and Services in the Hong Kong Observatory

The Hong Kong Observatory （HKO） has been developing a suite of nowcasting systems to support op- erations of the forecasting center and to provide a variety of nowcasting services for the general public and specialized users. The core system is named the Short-range Warnings of Intense Rainstorm of Localized Systems （SWIRLS）, which is a radar-based nowcasting system mainly for the automatic tracking of the movement of radar echoes and the short-range Quantitative Precipitation Forecast （QPF）. The differential, integral （or variational）, and object-oriented tracking algorithms were developed and integrated into the nowcasting suite. In order to predict severe weather associated with intense thunderstorms, such as high gust, hail, and lightning, SWIRLS was enhanced to SWIRLS-II by introduction of a number of physical models, especially the icing physics as well as the thermodynamics of the atmosphere. SWIRLS-Ⅱ was further enhanced with non-hydrostatic, high resolution numerical models for extending the forecast range up to 6h ahead. Meanwhile, SWIRLS was also modified for providing nowcasting services for aviation community and specialized users. To take into account the rapid development of lightning events, ensemble nowcasting techniques such as time-lagged and weighted average ensemble approaches were also adopted in the nowcasting system. Apart from operational uses in Hong Kong, SWIRLS/SWIRLS-Ⅱ was also exported to other places to participate in several international events such as the WMO/WWRP Forecast Demon- stration Project （FDP） during the Beijing 2008 Olympics Games and the Shanghai Expo 2010. Meanwhile, SWIRLS has also been transferred to various regional meteorological organizations for establishing their nowcasting infrastructure. This paper summarizes the history and the technologies of SWIRLS/SWIRLS-Ⅱ and its variants and the associated nowcasting applications and services provided by the HKO since the mid 1990s.     

一种基于数值模式诊断自适应的北京地区对流性降水临近集合预报新方法

局地触发及组织化发展中尺度系统的生消演变是影响对流性降水临近预报的核心和关键。本文结合雷达外推预报、专家系统以及快速循环更新的高分辨数值模式系统,发展和构造了一种适合北京地区的基于数值模式预报诊断自适应的对流性降水临近集合预报新方法（APEN）。APEN基于降水外推预报结果,采用模糊逻辑算法,利用北京市气象局快速循环更新同化系统（RMAPS-IN）提供的对流诊断因子,计算对流系统发展演变（新生、增加和减弱）概率;在此基础上,扰动诊断因子阈值和权重,形成对流发展的集合概率预报;最后综合专家经验,根据对流集合概率,在降水外推预报基础上进行对流性降水调整。应用APEN,针对北京两次强弱降水过程,进行了降水的临近预报试验,结果表明:基于RMAPS-IN多种诊断因子的对流发展集合概率在强弱两种天气背景下,都能较好的反映对流系统在临近时段的发展趋势;基于专家经验模型的三种对流发展状态（对流新生、增加和减弱）下的降水调整,能合理的表征对流系统发展演变对降水的影响。APEN降水预报和RMAPS-IN的业务预报的对比显示:无论是系统性对流过程还是局地激发对流过程,APEN预报的降水落区和强度都更接近于实况,尤其是考虑对流发展演变影响的降水强度预报明显优于RMAPS-IN,APEN在北京地区对流性降水的临近预报中有明显的优势和应用潜力。     

四川省雷电监测预警预报系统及其应用研究

四川省防雷中心利用闪电资料建立了雷电监测业务系统;采用决策树法, 结合T213模式资料和地面探空资料建立了雷电预报业务系统;采用配料法, 结合雷达资料和闪电定位资料建立了雷电短时临近预警系统, 2008年中心引入CAMS_LN-WS系统, 结合原有预警产品生成适合四川省的雷电短临预警产品。经过5年的效果验证, 四川省雷电监测预警预报系统准确率达到85%, 系统产品对政府组织防灾减灾工作所提供的支撑有效降低雷电灾害所造成的损失, 带来了很大的社会效益和经济效益。