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1.
中尺度对流系统(MCS)是形成强对流天气的主要原因,云团在MCS生命周期中的分裂合并问题是临近预报的难点。为解决这一问题,本文提出了FCC方法,该方法使用质心位移和FY-2卫星数据预测多个对流单体的运动轨迹。多个案例分析证明,FCC算法在MCS的各个生命周期均能进行有效的预测,包括初生、成熟和消散阶段。此外,通过列联表方法验证了所提算法的有效性。 相似文献
2.
从研究人工智能雷电临近预警模型的目的出发,以卷积神经网络模型为基础,结合多个时间序列的雷达产品(组合反射率、液态水含量、回波顶高)与闪电数据,对雷电临近预报方法进行基于卷积神经网络结构的应用,以福建省2017—2018年雷达、闪电数据为样本完成了模型的训练与预测研究。训练结果显示,15~30 min模型训练样本测试集准确率为0.7985;选取福建省2019年20个雷电过程验证分析表明,15~30 min模型对动力抬升型雷电过程预警TS评分为0.716,夏季局地热雷暴预警TS评分为0.694,与常规采用雷达、闪电阈值控制的雷电预警算法相比,准确率有一定的提高,具有一定的实践意义。 相似文献
3.
由于能见度具有局地性和复杂的非线性变化特征,一直是精细化预报的难点。人工神经网络对复杂变化过程的模拟能力较高,为解决这一难题提供了可能性。本文采用循环神经网络,利用福州气象观测站地面观测数据,建立了福州单站能见度短临预报模型,并就预报能力进行了评估。随机检验结果表明,在1 h、3 h、6 h时效上,循环神经网络的预报与观测的变化趋势一致性较好;均方根误差比基于实况的预报分别减小15.75%、31.66%、41.26%,说明具备较好的预报能力;平均绝对值误差比传统BP神经网络分别减小12.90%、24.45%、 38.99%,表明循环神经网络对能见度预报具有优势,为能见度的精细化短临预报提供了新途径。 相似文献
4.
该文将循环神经网络(recurrent neural network,RNN)应用于雷达临近预报。使用预测循环神经网络(predictive RNN)架构,利用雷达历史组合反射率因子建模,给出雷达组合反射率因子未来1 h的预报结果。预测循环神经网络的核心是在长短时记忆单元(long short-term memory,LSTM)中增加时空记忆模块,能够提取雷达回波不同尺度的空间特征,配合循环神经网络架构,可以有效解决反射率因子预测问题。北京大兴雷达和广州雷达长时间序列的独立检验结果和2个强对流天气个例检验结果表明:该方法和传统的基于交叉相关法的1 h雷达外推临近预报相比,在20 dBZ和30 dBZ检验项目内,临界成功指数(CSI)可以提升0.15~0.30,命中率(POD)提高0.15~0.25,虚警率(FAR)降低0.15~0.20,该方法对反射率因子强度变化有一定预报能力。 相似文献
5.
为了使雷电临近预警技术在雷电灾害防御业务中更好地发挥作用,针对电子系统的雷电灾害特点,在传统被动防雷技术基础上,提出基于雷电临近预警的主动防雷技术,应用雷电临近预警和远程控制等技术,开发以B/S结构为架构的雷电临近预警应用系统。对2013年8月—2014年8月福建省泉州市4个无线电监测站的主动防雷应用效果进行两种方法的预警效果检验。检验结果表明:主动防雷技术是对被动防雷技术的一个较好的完善和补充。采用闪电数量对比分析,4个监测站的有效预警率为69%,采用预报评分方法对比分析,4个监测站的平均准确率为53%,对雷电活动发生较为集中的区域预警效果较好,对雷电活动发生较为零散的区域预警效果有所降低。 相似文献
6.
2011年7月26日石家庄市出现一次暴雨冰雹天气,其特点是500 h Pa及以上高空强冷空气导致高空形势在12 h内发生剧变,短波槽快速南下,致使探空观测和数值预报失灵。本文对其他监测资料进行分析,发现这种剧烈变化的天气有明显特征:卫星云图上河套北部逗点云系尾长而粗壮,有向南发展趋势,云系后部的暗区表明干冷空气侵入,与低层暖湿空气形成对流云,尾部断裂表明冷空气加速南下。单站要素变化显示,石家庄地面假相当位温比正常值高了8℃,出现异常不稳定能量。强对流天气发生在假相当位温密集带内,能量中心假相当位温最高达到90℃以上,100 km内假相当位温温差超过25℃,最大降雨出现在假相当位温密集带内。雷达回波呈西南—东北带状排列,前部最大强度为65 d BZ,强回波前形成阵风锋,正负最大速度均超过20 m/s,飑线自西向东移动,它的移向和发展程度决定降雨和冰雹的路径和强度。石家庄市区风向转变和形成地面辐合线分别较降水起始时间提前21 min和30 min。 相似文献
7.
8.
The overall objective of this study is to improve the forecasting accuracy of the precipitation in the Singapore region by means of both rainfall forecasting and nowcasting. Numerical Weather Predication (NWP) and radar‐based rainfall nowcasting are two important sources for quantitative precipitation forecast. In this paper, an attempt to combine rainfall prediction from a high‐resolution mesoscale weather model and a radar‐based rainfall model was performed. Two rainfall forecasting methods were selected and examined: (i) the weather research and forecasting model (WRF); and (ii) a translation model (TM). The WRF model, at a high spatial resolution, was run over the domain of interest using the Global Forecast System data as initializing fields. Some heavy rainfall events were selected from data record and used to test the forecast capability of WRF and TM. Results obtained from TM and WRF were then combined together to form an ensemble rainfall forecasting model, by assigning weights of 0.7 and 0.3 weights to TM and WRF, respectively. This paper presented results from WRF and TM, and the resulting ensemble rainfall forecasting; comparisons with station data were conducted as well. It was shown that results from WRF are very useful as advisory of anticipated heavy rainfall events, whereas those from TM, which used information of rain cells already appearing on the radar screen, were more accurate for rainfall nowcasting as expected. The ensemble rainfall forecasting compares reasonably well with the station observation data. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
9.
基于大气电场与闪电资料的雷电临近预警方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对大气电场仪进行雷电预警误报率高的问题,提出了一种利用多站大气电场仪组网观测地面电场,并结合闪电定位系统的观测进行雷电预警的方法。该方法结合了大气电场仪与闪电定位仪的优点,利用电场强度阈值和闪电发生的距离阈值,得出雷电预警等级的方法。采用此方法可以降低仅用电场强度来预警所造成的误报率,并能估计出雷暴的移动方向。经检验,此方法TS评分为0.73,漏报率为0.21,空报率为0.09。此算法对于由远及近的雷电活动,或者距离很近的雷电活动有较高的预警准确率。算法对10km内的强雷暴预警效果最好。 相似文献
10.