用天气雷达回波资料作临近预报的BP网络方法

讨论了利用ＢＰ模型进行临近预报的方法,并与傅立叶描绘子法作了比较,从而说明了人工神经网络方法用于临近预报是可行的。     

Lightning Nowcasting with an Algorithm of Thunderstorm Tracking Based on Lightning Location Data over the Beijing Area

A thunderstorm tracking algorithm is proposed to nowcast the possibility of lightning activity over an area of concern by using the total lightning data and neighborhood technique.The lightning radiation sources observed from the Beijing Lightning Network(BLNET)were used to obtain information about the thunderstorm cells,which are significantly valuable in real-time.The boundaries of thunderstorm cells were obtained through the neighborhood technique.After smoothing,these boundaries were used to track the movement of thunderstorms and then extrapolated to nowcast the lightning approaching in an area of concern.The algorithm can deliver creditable results prior to a thunderstorm arriving at the area of concern,with accuracies of 63%,80%,and 91%for lead times of 30,15,and 5 minutes,respectively.The real-time observations of total lightning appear to be significant for thunderstorm tracking and lightning nowcasting,as total lightning tracking could help to fill the observational gaps in radar reflectivity due to the attenuation by hills or other obstacles.The lightning data used in the algorithm performs well in tracking the active thunderstorm cells associated with lightning activities.     

基于多变量LSTM神经网络模型的风暴潮临近预报

台风的风暴潮是台风引发的一种重要次生灾害，对沿海城市带来的威胁是多方面的。及时准确地预报风暴潮，对沿海地区采取合理措施减少人员伤亡和经济损失具有重要意义。本文利用长短期记忆神经网络 （LSTM） 模型，综合考虑风速、 风向、气压等气象因素和前时序的潮位数据，建立了风暴潮的临近预报模型。结果表明，基于 LSTM 的临近预报模型具有相当的预报技巧，利用前时序的风速和风向数据以及潮位数据建立的模型可对风暴潮潮位进行准确地预测。研究还表明，仅考虑前时序潮位的预测模型误差最大，考虑气压后的模型预测能力有一定进步，而考虑风的要素以后，预测的效果提升更为明显。     

一次飑线天气过程多普勒雷达产品分析及临近预报

为了对飑线这类强天气作有效的预报、预警,同时对临近预报系统的预报效果作初步的检验,利用常规气象资料、自动站资料、多普勒雷达资料,结合临近预报系统分析了2006年8月1日北京地区飑线天气过程.结果表明:飑线是在有利的天气形势下发生的,飑线上强风暴的强度大、高度高;飑线速度剖面图中显示有低层辐散、中层辐合、高层辐散的特征;垂直累积液态水含量迅猛增加到比较大的数值对冰雹预报有很好的指示意义;在冰雹指数产品中以强冰雹概率大于30%作为冰雹预警门限则有较好的效果;边界层辐合线起到了触发对流和加强对流的作用.临近预报系统可作为强对流临近预报的有力工具.     

北京2008奥运会天气预报示范项目基本情况简介

对北京2008奥运会天气预报示范项目的来源、组织形式、参与系统及项目实施意义进行了逐一介绍。总体来讲,参与项目的8个临近预报系统设计理念都非常先进,大量应用了先进探测资料和数值模式输出产品,针对北京地区开展了本地化工作,并充分应用了GIS技术,以满足奥运气象保障的需求。此外,8个系统又独具特色,产品丰富多样,算法原理先进,如CARDS提供了点预报产品,SWIFF中采用多阂值和核抽取技术的风暴产品;TIFS使用了临近预报集合方法;BJ—ANC中的边界层辐合线识别算法;SWIRLS中的云地闪初生算法等。     

湘东北一次大暴雨“列车效应”特征分析和预警服务

2014年5月9日晚湘东北出现一次大暴雨天气过程。利用常规观测资料、中小尺度自动雨量站资料、多普勒雷达产品对此次大暴雨的＂列车效应＂雷达回波特征及其成因进行分析,并对这次过程的短临时预警服务进行了探讨。结果表明：＂列车效应＂回波带主要由积状云为主的混合型回波组成,对流强降水明显;低质心结构的回波特征有利于短时暴雨的发生;径向速度图上的＂牛眼＂特征表明有强盛的西南急流存在,＂列车效应＂发生在急流轴的左侧;逆风区的出现和长时间维持为＂列车效应＂提供了动力条件;925 h Pa湘西南-湘东北的切变线和地面低压倒槽暖区内出现的中尺度辐合线位置重合,配合低空西南急流的增强是形成＂列车效应＂的主要原因;多普勒雷达特征分析为短临预警服务提供了准确的判别依据。     

北京短时局地暴雨多普勒天气雷达观测分析

中小尺度天气系统造成的短时局地暴雨的临近预报目前仍是预报中的难点,也是2008年奥运会提供精细化预报需要进一步研究的问题。了解不同云系的结构及雷达回波的特征,还可以为人工增雨制定最佳作业方案,选择最佳作业时机。用每小时的地面自动站雨量资料结合北京市气象台的多普勒天气雷达资料,查找出造成北京2004年夏季(6~8月)的短时局地暴雨天气的雷达回波单体。对多普勒雷达回波资料分析表明:在多普勒径向速度图上“辐合点”、“中气旋”的图像特征出现有利于局地暴雨发生,并提前于暴雨。对突发性局地暴雨的临近预报有一定的指示意义。     

宁夏短时灾害性天气预报服务系统设计

为满足短时预(警)报工作的需要,二次开发了新一代天气雷达产品,建立了主要以监测宁夏灾害性天气即冰雹、暴雨天气的短时预报业务显示系统。本系统主要在雷达原始观测数据进行分析的基础上,结合自动站的资料,对雷达观测参数进行本地化修订。实现了自动探测编辑发布短时预报图文文件等功能。     

单多普勒天气雷达在暴雨临近预报中的应用

利用3824－C单多普勒天气雷达资料，分析了暴雨过程中的中尺度系统：低空急流、暖平流、暖切变、冷切变、逆风区的雷达回波特征；通过对它们的识别及与降水特征、暴雨落区的比较研究，表明这些中尺度系统在暴雨的临近预报中都有明确的指示意义。     

北京地区对流云天气闪电特征及短时预报

使用北京地区1999～2001年5～9月XDD03A雷电资料，用雷暴日逐时闪电频数与相应雷达反射率因子叠加的方法，寻找对流天气闪电分布特征。根据闪电轨迹推断对流天气中小尺度系统活动。