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通过我站于2001年9月建成的多普勒雷达对2002年4月以来的冰雹,雷雨大风等强对流天气实测的多普勒雷达强度及速度谱图象的分析。可大臻反演出云体内部的结构。进而总结出判别强对流天气的雷达图象及物理量产品指标特征。 相似文献
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利用白城市多普勒雷达资料,对白城地区出现的一次局地冰雹及局地暴雨天气进行分析,研究探讨这次局地强对流天气的多普勒雷达回波特征。 相似文献
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利用江西省2002--2007年局地强对流天气过程的多普勒天气雷达产品资料,通过统计分析多普勒天气雷达最大反射率因子、垂直积分液态含水量及其密度、三体散射和中气旋等产品特征,对江西省突发性局地强对流天气的临近预报预警进行研究。结果认为,江西突发性局地强对流天气主要出现在春季和夏季,夏季突发性局地强对流风暴的伸展高度普遍比春季高。最大反射率因子≥55dBz可以作为局地强对流天气预警的临界指标,≥60dBz可以作为局地冰雹预警的临界指标;VIL密度≥2.8g/m^3可以作为局地强对流天气预警的临界指标,≥3.2g/m^3可以作为局地冰雹预警的临界指标,≥4.0g/m^3可以作为较大冰雹预警的临界指标。三体散射是大冰雹的有效判据。风暴内出现中气旋特征,应立即发布强对流天气预警。很多突发性局地强风暴不一定会出现中气旋特征报警,在这种情况下应通过分析径向速度产品来判断中气旋特征。 相似文献
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A TECHNIQUE TO RECOGNIZE AND ESTIMATE SEVERE STORM BY USING SINGLE DOPPLER WEATHER RADAR 总被引:1,自引:0,他引:1 下载免费PDF全文
Using single Doppler weather radar echo information, this paper presents a technique for recognizing two-di-mensional flow field structure of the severe storm and estimating the divergence, the vorticity, and the intensityof wind shear line, and gives some examples. 相似文献
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运用天气雷达识别强对流天气的人工神经网络方法 总被引:5,自引:1,他引:5
选取对强对流天气反应较好的雷达回波参数和天气因子作为输入信息单元,应用B-P神经网络方法可对强对流天气和雷雨天气非常理想又迅捷地识别出来。 相似文献
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一种强对流天气短期预报方法的研究和试报 总被引:1,自引:4,他引:1
通过对上海地区1976-1990年强对流天气个例的统计分析以及对典型个例成因机制的剖析,提出了一种强对流天气的短期预报方法,即θse特型法。它能预示强对流天气层结的不稳定特征和高能量。为了提高预报时效和减少空报率,引入了引发机制和排空机制。 相似文献
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利用1998年6月海峡两岸暴雨试验中收集的香港天文台的多普勒雷达资料、GMS—5红外卫星云图等资料对1998年6月9日00~11UTC的暴雨过程进行综合对比分析。分析结果表明:UW方法反演的低空风场中的中尺度流场系统的位置、移动和生消变化与雷达回波的分布及时间演变完全配合,并且与红外卫星云图有良好的对应,因此可以认为,利用UW方法能够从多普勒速度场反演出风场中的中—β以上尺度的切变线系统,为强对流天气的临近预报提供高效、实用的预警产品。 相似文献
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两次强龙卷过程的环境背景场和多普勒雷达资料的对比分析 总被引:13,自引:6,他引:7
通过分析发生在安徽省灵璧县(2005年7月30日)和无为县(2003年7月8日)的两次强龙卷过程的环境背景场和雷达资料发现:(1)在环境背景场方面,两次过程都发生在高空有低槽和切变线、地面较为暖湿的环境中,且龙卷发生地附近都有低层边界(冷锋或雷暴外流边界等),低层垂直风切变较大。不同之处是灵璧县龙卷0~1 km的平均垂直风切变较大,0~6 km的平均垂直风切变较小,而无为县龙卷的高、低层的平均垂直风切变都很大。进一步分析得出,在对流有效位能达到一定值后,密度加权垂直风切变对对流的组织和维持起到非常重要的作用。(2)在雷达特征方面,两次龙卷过程的母体雷达反射率因子回波不同于经典超级单体。虽然回波形态、强度和高度各异,但都存在强的中气旋,且其强核都出现在雷达可探测的最低高度。中气旋内部的垂直涡度都很大,达到2~6个中气旋单位(一个中气旋单位=10^-2 s^-1)。另外,雷达导出产品中的中气旋识别产品对强对流天气的监测有重要的应用价值,雷达超前于龙卷发生约半小时识别出中气旋,这对龙卷的预警非常有意义。 相似文献
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基于多普勒天气雷达的低空多普勒速度的切变识别算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
低空风切变是影响航空器起飞和着陆安全的重要因素,利用多普勒天气雷达径向速度数据,从风的空间和时间变化上对低空风切变的识别进行了研究,并利用一次飑线过程和一次低空急流过程的资料对识别算法进行了验证。识别算法的核心是分别计算二维合成风切变、垂直风切变和时间风切变。在计算二维合成风切变时,先利用风切变强度因子自适应地选择拟合“窗口”的大小,再利用最小二乘线性拟合方法,得到水平风切变。结果表明:自适应多尺度最小二乘法得到的合成风切变,在低空风切变识别效果、切变连续性和边缘数据处理等方面都优于我国多普勒天气雷达的PUP合成风切变;垂直风切变反映了雷达径向速度的高低空配置情况;时间风切变可提供径向速度随时间的变化情况。算法还可应用于民航机场低空风切变的识别和预警。 相似文献