雨滴谱的变化对降水估计的影响

针对雨滴谱的变化对降水估计的影响,提出根据激光雨滴谱仪上方雷达回波的结构特征将降水过程划分为对流云降水和层状云降水交替分布5个部分,通过基于2种降水类型的第Ⅰ种分类Z-R关系、基于5个部分的第Ⅱ种分类Z-R关系和基于整个降水过程的总体Z-R关系分析雨滴谱的变化对降水估计的影响。结果表明:当对流云降水向层状云降水过渡时,指数谱从无到有、多峰谱比例减小,Nw减小、μ增大、Dm变化不大;Nw与R变化相似,当Z增大时μ和Dm分别是递减和递增的;Z-R关系(Z=aRb)中a值变化范围较大、系数b在1~2波动且与层状云阶段相比,对流云阶段的a和b值较小;利用第Ⅱ种分类Z-R关系反演的雨强与基于雨滴谱仪观测数据计算的雨强最接近;雨滴谱仪在层状云阶段的反演效果明显强于对流云阶段,这与对流云降水中雨滴谱信息变化大且快等因素有关。     

雨滴谱的变化对降水估计的影响

针对雨滴谱的变化对降水估计的影响,提出根据激光雨滴谱仪上方雷达回波的结构特征将降水过程划分为对流云降水和层状云降水交替分布5个部分,通过基于2种降水类型的第1种分类Z-R关系、基于5个部分的第Ⅱ种分类Z-R关系和基于整个降水过程的总体Z-R关系分析雨滴谱的变化对降水估计的影响.结果表明:当对流云降水向层状云降水过渡时,指数谱从无到有、多峰谱比例减小,Nw减小、μ增大、Dm变化不大;Mw与R变化相似,当Z增大时μ和Dm分别是递减和递增的;Z-R关系(Z=aRb)中a值变化范围较大、系数b在1～2波动且与层状云阶段相比,对流云阶段的a和b值较小;利用第Ⅱ种分类Z-R关系反演的雨强与基于雨滴谱仪观测数据计算的雨强最接近;雨滴谱仪在层状云阶段的反演效果明显强于对流云阶段,这与对流云降水中雨滴谱信息变化大且快等因素有关.     

使用模糊逻辑法区分层状云和对流云降水

多普勒天气雷达已广泛应用于定量降水的估测,为了提高雷达降水估计的精度,要求能够识别层状云和对流云降水.使用模糊逻辑法区分区域中的层状云和对流云降水.根据层状云和对流云降水的反射率分布特征,建立了最大反射率因子、回波顶高、垂直反射率梯度和水平反射率梯度4个识别参数,读取雷达资料并计算出这些识别参数,使用梯形隶属函数对识别参数进行模糊化,对得到的数据进行加权平均处理,选择一个合适的阈值区分层状云和对流云降水.结合实际的天气实例,对该方法的识别效果进行检验,结果表明：模糊逻辑法能够有效的区分降水区域中的层状云和对流云降水,为改善降水估测提供了方法和依据.     

一次西南低涡过程中强降水云系的特征分析

为了方便研究西南低涡伴随产生的云系空间特征,尝试使用TRMM卫星数据,结合NCEP再分析资料和常规观测资料,对2010年7月23日至24日发生在四川盆地内的一次西南低涡过程进行分析。结果表明,23日18Z受高原涡和台风的气流影响,四川盆地处于"鞍"型气压场内,西南低涡在该地区产生,至24日18Z有强降水在绵阳至广元一带出现。在这过程中,低层的偏南气流补充和水汽辐合倾斜上升,对低涡有加强作用。研究强降水产生时刻西南低涡降水云系的水平、垂直特征,显示云系发展出中尺度对流复合体,云系东南侧对流较强,并与云顶亮温梯度递减大值区、水汽辐合中心和对流云降水区三者相关。强降水云系顶部窄小,中部宽大,5km至近地面表现为倒梯形结构。低涡云系7至5km高度层对应层云上部的弱回波区,亮温-72℃的云系在7-10km高度包含有大量冰粒子。不同云顶亮温的云系内,最大降水率呈现三段阶梯状分布,亮温-68℃的云系表现出集中化和接地的特点,亮温-68℃至-60℃的云系在5km以下垂直分布均匀。云顶亮温越低,其内部最大降水出现的高度越低,且平均降水高度同最大降水出现高度的差距越大,西南低涡云系垂直特征与热对流有不同,低涡出现时需要关注云顶亮温-60℃的对流云。     

成都地区双极化雷达的云雨观测

X波段双极化雷达的外场观测较少见 ,用成都市人工防雹降雨办公室 1999年 8、9两月双极化雷达的降水资料 ,对成都地区的对流云和层状云降水进行了水平剖面和垂直剖面的散射图分析 ,结果表明X波段Zh Zdr平面散射图与C波段和S波段的散射图类似 ;在 0度层上下的散射图变化清楚地反映了云中粒子的态相变化 ,这将为人工影响天气的科学作业和效果检验提供新的依据。     

四川盆地春—夏期层状云宏微观特征

本文利用1983～1986年我省飞机探测的层状云宏微观资料、对我省层状云顶底高、厚度、云中含水量分布等进行了分析、文中描述了盆地层状云的宏微观特征。含水量在云中不同部位的分布特点。并对我省飞机人工降水条件进行了初步探讨。     

丽江市冰雹天气的红外云图和雷达回波特征分析

利用丽江市2006—2008年3—9月的25次降雹资料，分析了丽江市冰雹时空分布特征和大气环流特征。选取2008年3月22日、6月9日和9月24日发生在丽江3次冰雹天气过程的红外云图和雷达回波进行分析，结果表明：春季南支槽冰雹天气云层厚度小（类似层状云降水）且TBB值较高，冰雹云雷达回波强度弱，高度低；夏秋季节在典型环流背景下，强对流冰雹云的TBB值最低、最集中、附近强对流天气单体活动最剧烈，在雷达回波上表现为较大区域内出现有组织、相对孤立的点状回波，这些点状回波发展较快、生命史较长，通过雷达加密监测，可及时发现对流天气并及时预警。     

毫米波云雷达反演层云微物理参数的个例试验

为了研究层状云微物理性质,了解层云粒子分布特征,通过毫米波雷达收集的功率谱数据估算层状云中的空气湍流谱宽值,并利用雷达回波强度、多普勒速度、速度谱宽及湍流谱宽值得到层状云微物理参数反演公式。将反演得到的反射率谱与毫米波雷达实测反射率谱进行对比,发现反演的反射率谱与雷达实测反射率谱比较类似,结果验证了反演方法的合理性。研究结果表明,层云反演方法能够比较准确的反演层云微物理参数,反演结果对了解层状云微物理性质与分布特征具有一定的参考意义。     

北京一次强对流天气过程的数值模拟

为了对发生于2008年07月04日北京的一次强对流天气有更多的认识,利用三维对流云模式对其进行数值模拟研究。结果表明：模式可以较好地模拟出强对流天气各主要宏观发展阶段的特征,以及云中水成物粒子转化的微观特征;模式能够很好地模拟出此次强对流天气过程的风场特征,对流系统中存在有利的环境条件,风暴是由气流的辐合上升引起的。在发展初期,对流云低层为辐合上升气流,在对流云发展的成熟阶段,近地面层以辐散气流为主,中上层以辐合气流为主,且辐合达到最大,之后随着云体的消散,低层辐散下沉气流加强。气流在顶端转变方向,形成辐散出流。     

东亚季风区石笋δ18O解译:基于夏季风与夏季风降雨的思考

近些年,对于东亚季风区石笋δ18O的气候环境指示意义的争论较多,主要在东亚季风区石笋δ18O代表夏季和风强度、夏季风降水还是水汽源变化。基于中国东部华北地区降水与长江中下游地区降水反相变化和长江中下游地区降水与菲律宾海降水反相变化(遥相关),从年际-年代际到千年-轨道尺度对石笋δ18O与夏季风降水、厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)的相互关系进行了探讨分析。通过对比石笋δ18O记录与华北和梅雨区降水,发现石笋δ18O偏负对应华北降水增加,梅雨区降水减少;石笋δ18O偏正对应华北降水减少,梅雨区降水增加。这种对应关系不仅存在年际-年代际尺度,而且在千年-轨道尺度同样存在,石笋δ18O不仅反映夏季风强弱变化,同时与中国东部区域降水关系是明确对应的。通过降水的空间相互关系,发现ENSO活动主要通过影响中国东部降水的空间分布格局而作用于石笋δ18O。La Ni?a态导致南海及菲律宾海对流加强,西太副高位置偏北,长江中下游地区梅雨期缩短,华北夏季降水增加,东亚季风区石笋δ18O偏负。El Ni?o态,南海和菲律宾海对流受到抑制,西太副高位置南移,长江中下游地区梅雨期延长,华北夏季降水减少,东亚季风区石笋δ18O偏正。另外,水汽源分析发现,菲律宾海水汽输送对东亚季风区降水及降水δ18O贡献相对较小。因此,综合分析认为,东亚季风区石笋δ18O主要反映了亚洲夏季风的强弱变化。      

青海互助一次局地强降水天气多普勒雷达回波分析

利用西宁CINRAD/CD多普勒天气雷达资料及自动站观测数据等从影响降水的主要因子方面探讨了2011年7月2日晚青海互助县一次局地强降水的成因,结果表明:多单体强回波带的活动是造成互助短时强降水的主要原因;速度图上强的辐合和逆风区是预报强降水的关键因子;垂直风廓线图上强烈的垂直风切变是不稳定能量积聚的表现,与强降水联系紧密;垂直累计液态含水量(VIL)和回波顶高也能为强降水预报提供有效信息。     

江淮梅雨期各类降水的变化分析

为了揭示江淮梅雨降水量的长期变化规律,利用1957~2008年中国740站逐日降水资料,使用线性倾向估计、小波分析等方法,在将日降水划分为小雨、中雨、大雨、暴雨和大暴雨5类降水的基础上,重点分析了江淮梅雨期间上述5类降水的趋势变化特征,结论如下:暴雨频率、暴雨强度是决定江淮梅雨降水多寡的主要内在因子;小雨、中雨的频率及其对梅雨量的贡献率的趋势变化在1970年代中期发生了显著的年代际变化,即由1970年代中期前的显著上升趋势改变为其后的显著下降趋势;大雨及其以上等级降水的频率、贡献率的趋势变化特征并不显著。     

2010～2011年西藏雷暴的雷达回波统计特征分析

为了揭示西藏雷暴的雷达回波特征,利用雷暴观测资料和新一代多普勒雷达资料,采用统计分析方法对西藏地区2010、2011年6～9月108个雷暴个例进行了研究,结果表明:西藏高原地区雷暴类型多样,时空分布不均匀,雷暴生命史较短,与平原雷暴有明显的区别。西藏雷暴天气雷达回波源地、移动等有一定的规律性。西藏地区雷暴的回波形状多表现为团块状,其次是孤立的对流云回波;日喀则热力雷暴雷达回波强度大部分在40～50dBz,次之是50～70dBz,动力雷暴回波强度主要在40～60dBz,拉萨热力雷暴和动力雷暴回波强度均主要在30～50dBz;日喀则热力雷暴回波顶高平均5.07km,拉萨热力雷暴回波顶高平均4.79km,日喀则和拉萨地区动力雷暴回波顶高主要集中在6～10km;西藏地区热力雷暴和动力雷暴的垂直液态含水量较低,大部分在30kgm-2以下。     

WRF模式中不同积云对流参数方案在四川地区试验研究

首先对WRF模式和积云对流参数化方案进行简要介绍,并采用该模式中六种不同积云对流参数方案对四川地区降水个例进行数值模拟,分析模拟结果并分析出针对四川复杂地区降水模拟效果最好的积云对流参数方案,旨在为WRF模式在四川地区的应用提供一定的参考价值。结果表明,从总体预报效果上来说,BMJ方案较好,其次是TS方案和KF方案。BMJ方案在模拟天气过程中对降水落区和降水强度的预报最接近实况,且从平均雨水混合比和平均云水混合比分析来看,该方案的数值模拟与降水场配合得当。另KF、BMJ、GD、SAS、G-3D和TS这六种积云对流参数方案均能够基本模拟出降水的范围但比实际降水范围大,其中降水强度上KF方案模拟较实况强。     

基于模糊Hopfield神经网络的大气降水粒子分类

提出基于模糊Hopfield神经网络的大气降水粒子分类,它是通过计算样本间的模糊关系的相似程度,再加上Hopfield网络所特有的高稳定性,对大气降水粒子进行分类.通过对各降水粒子所对应雷达回波数据的分析,验证了方法的可行性.     

东海近海热带气旋及天气数值预报系统

以ＭＭ４模式为框架,研制并建立了东海近海热带气旋及天气数值预报系统,将对热带气旋的预报和一般天气的预报统一在一个模式中,并实现了业务自动化控制,自１９９４年台风季节起投入了业务试验和准业务的运行。结果表明：该系统对东海近海热带气旋路径、风场、降水及江淮梅雨降水具有较好的预报能力     

基于Gradient Boosting的车载LiDAR点云分类

车载LiDAR点云中包含地面、建筑物、行道树、路灯等丰富地物类别,自动对这些不同类别点云进行分类,对点云中目标的识别、提取及重建都具有重要意义。本文提出了一种基于Gradient Boosting的自动分类方法。该方法首先对车载激光点云进行数据预处理,然后计算点云的协方差矩阵、密度比、高程相关特征、局部平面特征、投影特征等,再计算点云特征直方图与垂直分布直方图,采用K-means方法对这两者分别进行聚类,并将其聚类类别值也作为特征,从而构建出20维的点云特征向量,应用Gradient Boosting分类方法进行自动分类。为了验证本文方法的有效性,从某城镇场景的车载激光点云数据中选取部分代表区域共144W点作为训练数据集,然后选取另一较大区域的点云共312W点作为测试数据集。使用训练好的分类器对测试数据集进行分类,分类结果总体准确率达到了93.38%,耗时631s,说明此分类方法具有较高的分类准确率,同时也具备较高的效率。     

2010年夏季湖南一次持续性暴雨过程分析

为了提高暴雨预报的准确率,利用常规观测资料、NCEP1°×1°再分析资料和多普勒雷达等资料,使用天气学诊断方法,剖析了2010年7月8~15日湖南西部和北部强降雨过程的降水特征、天气背景、对流暴雨中尺度系统演变特征及其成因。结果表明:此次强降雨过程发生在500hPa巴湖附近的低槽和西太平洋副热带高压稳定、中低空切变线长时间维持及摆动的大尺度背景下,低层强的水汽辐合和上升运动、高低空急流耦合、大气层结不稳定和垂直风切变是强降水的主要成因。由于梅雨锋带状回波在湘西北移动速度缓慢,产生"列车效应",导致湘西北地区雨强增大,雨量增幅明显。基本速度图上强降雨位于高空东北气流与西北气流交汇或汇合回流、低空气旋性弯曲的西南气流左侧区域。另外,迎风坡强迫和湖陆锋作用的区域容易产生极端降雨。     

强对流天气过程中降水结构和雷电活动关系的研究

利用TRMM卫星等资料,运用统计与对比的方法,分析了川南的一次暴雨过程的闪电活动及其与降水结构之间的关系。结果表明,绝大多数闪电发生在对流区域,有少数闪电发生在层云区域,并进一步分析了两个时刻的MCS在6km高度处的雷达回波特征及其和闪电的关系,发现处于发展到成熟阶段的MCS绝大部分事件(闪电资料的一种)集中发生在MCS中的强对流单体回波区。对闪电与85.5GHz的亮温的研究表明,大多数闪电发生在低亮温值区域,负地闪在低亮温区域相对分散,在高亮温区域相对集中。     

基于多光谱LiDAR数据的道路中心线提取

针对城市三维激光点云中,道路与地面高程相差小、激光反射强度相近使得道路提取困难;广场、停车场等地物的高程、反射强度与道路极为相近,容易产生错误提取的问题。本文设计了一种描述道路条带信息的局部二进制特征（Stripe Local Binary Feature, SLBF）,结合LiDAR数据中的三维信息和多光谱信息获得基于强度、密度和平坦度等统计特征（Statistics-Based Feature, SBF）,并采用随机森林分类器实现了机载点云中道路面点云和非道路面点云的有效提取。通过欧式聚类精化道路点云和迭代腐蚀边界细化中心线,进而获得矢量化的道路中心线。以Waddenzee区域的多光谱机载点云数据进行实验验证,道路中心线提取结果的完整度达到94.15%,准确度达到97.95%,精度达到92.28%。实验结果表明,该方法可以有效地提取道路中心线,同时由于设计的特征具有不变性,能够适用于城市和林间小路等各种环境。