基于雷达数据的风暴体识别、追踪及预警的研究进展

基于雷达数据的风暴体识别、追踪及预警方法是最早出现的临近预报技术，也是天气雷达系统和强天气预警业务的基本组成部分。风暴体识别、追踪及预警方法可以分为三大类：持续性预报法、交叉相关法和单体质心法，它们都属于外推预报法。其中，持续性预报法目前已经被后两者取代。首先较详细地介绍了交叉相关法和单体质心法的研究历史和主要算法，然后集中介绍了近几年来在外推预报基础上发展起来的一些新方法。最后，结合悉尼奥运会期间的FDP项目，讨论了临近预报技术的检验和准确性评价，重点介绍了列联表方法。     

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。     

THE INFLUENCE OF CLOUD PARAMETERIZATION ADJUSTMENT USING REFLECTIVITY OF DOPPLER ON NOWCASTING WITH GRAPES MODEL

In this study, we attempted to improve the nowcasting of GRAPES model by adjusting the model initial field through modifying the cloud water, rain water and vapor as well as revising vapor-following rain water. The results show that the model nowcasting is improved when only the cloud water and rain water are adjusted or all of the cloud water, rain water and vapor are adjusted in the initial field. The forecasting of the former （latter） approach during 0-3 （0-6） hours is significantly improved. Furthermore, for the forecast for 0-3 hours, the latter approach is better than the former. Compared with the forecasting results for which the vapor of the model initial field is adjusted by the background vapor with those by the revised vapor, the nowcasting of the revised vapor is much better than that of background vapor. Analysis of the reasons indicated that when the vapor is adjusted in the model initial field, especially when the saturated vapor is considered, the forecasting of the vapor field is significantly affected. The changed vapor field influences the circulation, which in turn improves the model forecasting of radar reflectivity and rainfall.     

奥运青岛帆船赛场气象服务关键技术分析

帆船比赛是与气象关系最密切的比赛项目。以青岛8，9月份的天气为分析、预报的对象，在深入分析及参照悉尼2000年奥运气象服务的预报技术组成、实施方法与技术要求的基础上，分析讨论了青岛奥运帆船比赛气象服务体系中关键性环节的技术要求与技术构成。主要研究问题包括：（1）GIS青岛气象资料预报服务系统；（2）青岛地区站点的布设及资料观测系统；（3）青岛夏秋Nowcasting集成预报系统。     

雷暴外流边界与郑州强对流天气

利用2002～2004三年5～8月郑州714CD多普勒雷达回波资料,以90km内向郑州方向移动的回波强度Z≥50dBz、高度H≥9km的回波和郑州附近新生的50dBz以上强对流回波为研究对象,通过分析雷达回波,找出了雷暴外流边界和郑州强对流天气的关系,并和无外流边界出现的强回波对郑州天气的影响进行了对比,得出了对郑州强对流天气临近预报有意义的参考结论。     

一次强风暴天气闪电定位资料与雷达资料的综合分析

根据2003年6月19日河南一次强风暴天气的闪电定位资料和714CD雷达资料,利用统计和对比分析的方法,发现了闪电活动与雷达强度回波之间存在如下关系：闪电发生频数、强度和雷达回波强度在时间序列上有较好的一致性;在雷达回波发展的不同阶段,闪电发生的位置与雷达强回波位置有时相同,有时偏离,有时甚至无闪电发生;雷达回波速度场分析表明：在低层存在不利于对流发展的环境风场特征时,雷达降水回波在向测站移动的过程中趋于消散,闪电频数也随着减少;在降水回波速度辐合区,对应闪电活动频繁,这对于雷暴天气闪电短时预警工作有一定的参考价值。     

人工智能模型的分类临近预报产品效果检验与分析

对2019年2—10月人工智能临近预报模型的降水、雷电、雷暴大风和冰雹等4类产品分别进行了业务检验与分析，结果表明：（1）对于降水产品，随着降水量级的增大，模型预报效果变差。相对来说，模型对0～1 h降水的预报能力略优于1～2 h，模型在0～2 h内完全不能预报出站点上≥10 mm的实况小时降水。（2）对于雷电产品，总体上模型的预报能力较差，1～2 h的预报效果明显比0～1 h差。相对5与20 km半径格点化实况，当取10 km半径格点化时，模型的雷电整体预报效果最优。（3）雷暴大风与冰雹产品具有类似的特点：在适当的时空匹配方式下，模型能预报出大多数实况中出现的雷暴大风或冰雹，但虚报率高，业务应用中主要考虑消空。最大时间提前量随着空间匹配半径或时间扩展的增大而增大，相对于冰雹预报，雷暴大风预报的最大时间提前量要优于冰雹预报。当空间匹配半径取10 km和时间扩展取20 min时，既可兼顾雷暴大风和冰雹的局地性，又可保证定量检验上相对较优。     

基于OPTICS聚类算法的雷达数据雷暴单体识别方法

雷达数据的雷暴单体识别算法是雷暴追踪算法的重要组成部分，传统的连续区域法只能通过改变回波强度阈值来调整雷暴单体识别结果，不能满足当前应用需求。本文提出了〖JP2〗一种基于OPTICS（Ordering Points to Identify〖JP〗 the Clustering Structure）算法的雷暴识别方法，该方法能基于高回波点的密度信息进行雷暴单体识别。利用高分辨率X波段天气雷达在两次雷暴过程中的体扫数据检验了算法的效果，并与传统方法进行了比较。结果表明：该方法能克服连续区域法在高分辨率雷达数据中可能出现的无法区分不同单体、识别结果过于零散等问题。并且能在不修改回波强度阈值的情况下灵活调整输出结果，以适应不同应用需求。