用红外资料估算热带大范围降水

美国气候分析中心,利用GOES-东和GOES-西两颗地球静止卫星上每天8次(间隔3小时)的红外云顶温度资料,发展了一种诊断热带地区降水指数的技术方法。 他们将云顶温度分为12个等级(从211到270K每隔5K为一个等级)。<235K称为冷云,分别计算了     

用神经网络方法对雷达资料进行降水类型的分类

利用不依赖先验统计模型的多层前馈神经网络模型对合肥的新一代S波段A系列雷达2001-2003年的降水资料进行了三种降水类型的分类,并将训练完成后的网络应用于一次降水过程。利用单隐层的多层前馈神经网络模型,在取适当参数时,已经可以较好地对雷达资料进行对流云降水、层状云降水和混合云降水三种降水类型的分类。同时验证了：训练集样本的数量和顺序、隐层神经元的数目以及学习率的选择等都将影响分类的成功率。     

利用静止卫星红外云图资料估计地面降水

介绍了长江上游的地面降水估计系统，该系统直接利用原始的云图资料，通过精度较高的非线性插值定位方法尽可能的保存其原有精度，并引用美国佛罗里达州中尺度气象试验及有关降水估计的先进研究成果，根据云体面积、性质估计出总降水量后，再利用当时的探空资料进行修正以得出符合当地实际情况的总降水量和平均雨深．在分析过程中采用大量自己研制的新的分析方法，提高了降水估计的精度，丰富和健全了系统的功能．     

浙江中西部一次大范围降水过程的多普勒雷达资料分析

运用多普勒天气雷达和天气图资料,对2006年7月6日出现在浙江中西部的1次大面积强降水过程进行了分析,探讨了多普勒天气雷达资料在大面积降水过程中的图像特征。发现在不同的降水时段,垂直风廓线(VWP)产品和径向速度PPI图像都表现出非常明显的特征。利用EVAD技术和变分法计算的散度和垂直速度产品,能比较直观地反映这次过程中大气各层辐合、辐散和垂直运动情况,并以此对浙江大面积降水过程发生、发展、维持和消亡的动力学机制进行了探讨。     

浅谈利用卫星云图资料估计降水的方法

本文介绍了卫星云图估计降水的几种方法,并通过对卫星云图数据的处理得到实时亮温场,建立亮温场与降水量之间的相关方程,进行降水估算。     

利用卫星和雷达估计大暴雨

利用合肥、武汉和长沙雷达、云顶亮温TBB等观测资料,对2003年7月8日发生的大暴雨天气过程进行了联合估计。结果表明:联合估算降水很好地再现了这次降水过程;卫星估算降水很大程度上弥补了雷达估算降水在空间分布上的不足,但对特大暴雨在强度上估计不足,对中等强度的降水估计偏大;引入雷达对卫星估算降水进行联合估算,能很好地反映暴雨云团的中尺度结构特征,反演的降水场能很好揭示强降水过程的时空变化特征。     

(四)用卫星云图估计降水

前面两讲介绍了卫星云图的识别原理和几种天气系统的分析方法,这些都是利用卫星云图作定性分析。除此而外,利用卫星云图也可以作多种气象要素的定量分析。如:用红外云图推算海面温度、云顶温度和云顶高度;估计台风中心的最大风力;改进500毫巴的数值分析;估计降水量等等。本讲着重介绍如何用卫星云图估计降水。 目前用于估计降水的气象卫星资料主要有三种:即电视云图、两通道(0.5—0.7微米和8—12微米)扫描辐射仪云图和电子微波(1.55厘米)扫描辐射仪云图。就估计降水的方法而言,主要有三类。 第一类是建立在图象显示云图的基础上,根据卫     

用天气雷达回波强度资料估测降水

利用2004年兴义多普勒雷达体扫复合仰角的强度回波资料及自动站雨量资料,在贵州省黔西南地区进行降水估测。综合考虑了地理环境、气候、距雷达中心距离等3个因素,对下属的8县1市进行降水估测,运用了不同仰角进行多次实验,最后运用最小二乘法得到该区域的Z-I(反射率因子-降水)关系,选取2005年1-7月的部分资料进行检验对比,并对降水误差从地理环境、雷达性能等多个方面进行分析。结果表明,用此方法得出的Z-I适用性较好,准确率较高,为降水估测提供了较可靠的判据。     

使用单部雷达探测资料进行甚短期降水预报

在统计分析合肥地区降水和强降水回波特征的基础上,提出并讨论了使用单部雷达探测资料进行测站降水甚短期预报的方法和能力。初步结果表明,该方法有一定的预报准确率,若综合考虑天气形势和卫星等其它探测资料,预报准确率会进一步提高。     

联合雷达网和卫星定量监测与预报长江流域大范围降水

在吸取欧洲国际雷达网以及英国NIMROD系统先进经验的基础上,根据我国实情,以长江中游数字化雷达网和GMS卫星为主要技术手段,并结合数值风场预报,研制成大范围降水实时定量监测和预报的自动化系统LARORAS。研究成功定量测估长江流域大范围降水累积量的实时处理技术,其产品对防汛抗洪和大型水库工程建设具有重大应用价值。     

雷达反射率因子垂直廓线研究和多种遥感资料综合估计降水

利用同一Ｚ－Ｉ关系下地面降水与雷达回波强度的空间最佳匹配思想,提出了一种定量降水的新方法：考察Ｉ－Ｈ曲线,确定与地面的雨量计资料最相近的Ｉ值的所在高度,然后此用此高度上的Ｉ值反演降水。发现降水与很多因子有关,而云顶温度,反照率及云顶温度的时间梯度最为明显。研究表明用多因子方程估计降水效果较好。     

一次大范围春季降水的雷达回波分析

1引言 受高空低涡和地面蒙古气旋东移发展的影响,2006年4月29日08时到30日08时,吉林省自西向东出现了一场较为明显的降雨。全省9个地区平均降雨量为8．6mm,其中三个地区平均降雨量在10mm以上,长春地区平均降雨量为10．6mm,通化地区平均降雨量为12．4mm,白山地区平均降雨量为11．1mm（如图1）。这次降水的时间段主要集中在29日中午至30日早晨,降水广泛、稳定,遍及全省,对春季的农事活动较为有利。本文从常规天气图、卫星云图、新一代多普勒天气雷达回波图等方面对本次降水过程进行了分析总结。     

卫星面降水估计人工神经网络方法

介绍了人工神经网络原理和卫星云图估计降水的原理.从GMS红外卫星云图资料中抽取12个降水云图特征量,构造了网络结构为12-98-7的降水估计人工神经网络模型,并用1993年的小时地面雨量资料和GMS数字云图资料对神经网络模型进行训练,用1992和1994年资料对该神经网络模型分别进行测试.在日面降水估计试验中,地面雨量计值和卫星估计降水之间的相关系数分别为0.94和0.97,相对误差分别为41%和32%.     

用神经网络进行多波段卫星信息的降水估测

本文用BP神经网络对日本GMS-5的VIS(可见光)、IR1(红外1)、WV(水汽波段)、及红外1与红外2波段亮温差资料进行降水强度与降水落区的估测。经1998年夏季6～8月降水期间的1208个检验样本的检验，无雨、小到中雨和大到暴雨的三等级降水的估测准确率分别达到89．04％、70．34％、60．1％。     

使用GMS数值化卫星资料估计梅雨锋降水的初步探讨

应用ＧＭＳ可见光和红外通道数值化资料，针对梅雨锋云系特点，选用云顶红外计数值、可见光计数值、红外计数值梯度等因子，用逐步回归法导得高层高积云、多层云和积雨云的降水与上述因子的关系。并将估计结果与理论、实测降水比较，表明该方法估计效果较好，采用云分类降水估计结果比无云分类的要好。     

用格点资料作汛期大降水预报

一、数值预报在青藏高原及其边坡地带的准确性数值预报产品对地处青藏高原边坡地带的甘肃,能否充分有效地发挥其作用,这是我们首先需要考虑的问题。我们应用1986年7月、8月欧洲中心500百帕48小时形势预报与实况资料,对东亚50—140°E,20—60°N范围内的主要天气系     

雷达估计南宁区域降水技术研究

应用变分校准法，用南宁714SD雷达资料对2005年汛期南宁大雨降水过程来估算区域降雨量，并用逐时雨量对雷达测量降水进行了校准。相对误差从未订正前的63％降到23％。     

用机载多普勒雷达资料进行三维风场解析反演

模拟结果证明，在机载雷达的技术参数下，多重解析多料勒方法能够提供误差可以接受的三维风场反演。１９９１年夏在美国的佛罗里达州举行的ＣａＰＥ现场实验中首次应用了机载双束多普勒雷达，并获取了珍贵的雷达实测资料。用ＭＡＮＤＯＰ方法分析１９９１年８月９日观测到的一个飑线，取得类似全以往用地基雷达资料得到飑线内部大气环流结构。另外，机载雷达资料与地基雷达资料联合反演的结果与纯粹用机载雷达资料反演的结果之间很好