基于深度卷积神经网络的阵风锋识别算法

阵风锋作为强对流的冷性出流特征,是重要的边界层辐合系统,对其自动监测识别一直是日常气象业务中的难点,该文基于深度卷积神经网络设计了阵风锋的自动识别算法。通过对输入和输出端的重新设计,在Faster RCNN算法和Inception V2网络模型的基础上实现了通过雷达回波数据对阵风锋窄带回波实现端到端自动识别。利用雷达数据绕雷达中心旋转不变性特点,增加了数据样本,降低了需提取特征的复杂度。利用2007—2011年南京雷达数据,对该模型进行了20万步的训练,总损失函数值收敛到0.003。对识别效果的分析表明,在训练样本中识别率100%,漏识率0%,准确率87%。通过对合肥雷达2009年6月5日阵风锋天气过程的32个体扫进行模型泛化能力评估,得到识别率91.7%,漏识率8.3%,正确率73.3%。     

一次有冷空气侵入的梅汛期大暴雨过程诊断分析

利用常规观测资料、NCEP 1°×1°再分析资料及雷达资料,对2014年6月浙江中部地区一次有冷空气侵入的梅汛期大暴雨过程进行了诊断分析。结果表明:短波槽携带冷空气与西南暖湿气流交汇所形成的低涡切变是大暴雨过程主要影响系统;冷空气侵入使垂直方向上形成上冷下暖的不稳定结构,在暴雨区域上空始终对应有配合垂直上升运动中心的低层辐合中心,同时800-900 h Pa的干冷平流向低层的输送对暴雨维持有重要作用。冷空气侵入加剧了低层大气的对流性不稳定,大暴雨的产生与低层大气对流性不稳定的加剧和不稳定能量的释放有密切关系。湿位涡正压项(MPV1)表明大气处于对流不稳定状态,斜压项(MPV2)由负转正发展使垂直涡度得到较大增长,从而为暴雨提供了很好的垂直动力条件。根据雷达速度图上高低层冷暖平流及实况反射率回波,可以初步判断降水的强弱和发展趋势。     

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。     

突发暴雨型滑坡泥石流地质灾害格点化预警方法

利用浙江省雷达、自动站等现代探测资料,结合数值预报等,形成连续滚动的高分辨(0.01经纬度格距)0~3 h网格化定量降水预报,通过G IS数字高程模型、遥感数据(地质、土壤、土地利用现状)的数据库分析获取浙江省境内地质灾害易发程度的分布数据,对传统的灾害预警模型以Logistic回归模型为基础进一步改进,再采用逐时滚动递进方式引入"前期有效累积降雨量"算法,应用网格化的处理方式,建立具有高分辨(约1 km×1 km)的强降雨诱发型滑坡、泥石流网格化的客观预报预警模型,期望探索和改进气象灾害的预报技术方法,尝试提高预报的精细化程度。     

华东登陆热带气旋若干回波参数的分析应用

新一代天气雷达在台风监测及短期临近预警中的作用越来越大,但当前CINRAD雷达针对台风的监测产品仍不能满足需求。通过对近年来登陆浙江的热带气旋雷达回波参数的分析和计算发现,监测、诊断近海台风,除了考虑回波的强度、大小、高度及结构等传统因素外,以雷达资料计算台风的最大风圈半径、切向旋转环流速度等参数,可便捷快速地分析台风的强度及影响范围;台风环平均强度(或台风环平均降水率)在登陆前后变化明显,环状平均降水主峰值的半径均呈现增大态势,主峰极值与次峰极值在量级上的差距加大更为显著。研究表明,当台风临近时,利用雷达密切监测回波的演变、及时提取和分析有关参数,对台风研究及提升台风临近预警能力都具有重要意义。     

衢州市梅雨期暴雨预报概念模型的建立与检验

利用衢州市5个常规气象观测站及120个加密自动站资料、NCEP1°×1°资料,对2013—2016年衢州市梅雨期暴雨天气过程进行分析,基于动力、水汽等条件建立梅雨期暴雨天气概念模型,并对概念模型进行检验。结果表明:衢州市梅雨期暴雨多发,区域暴雨多发于单阻型,各层影响系统活动范围相对集中,单、双阻型在局地暴雨中出现概率接近,系统活动范围区域分散;大气可降水量对暴雨预报有正贡献,上游江西中北部地区具有明显的高值中心;700 hPa上U分量更具主导地位,850hPa华南地区V分量变化对暴雨预报有较好的参考性;区域暴雨与局地暴雨在垂直速度场上最强中心高度不同,区域暴雨期间垂直速度大值区层次更低。     

基于雷达校正的雨量插值研究

自动站点雨量数据到格点化雨量数据的插值方法一直在气象业务中有着重要应用,但传统插值法一般只考虑距离对估测点的影响,不能够真实地反应降水的落区分布.利用多普勒雷达资料对雨量插值结果进行校正,可使得插值后的结果较好地反映雷达反射率分布特征,也可以较好地克服反距离加权插值法的尖点问题.经过业务测试检验,基于雷达校正的雨量插值方法效果较为稳定,可以在业务中进行应用.