在雷达测雨和洪水预报中自适应卡尔曼滤波法的应用

采用自适应的卡尔曼滤波方法，运用少量雨量计对雷达估测降水进行了校正，结合新安江水文模型和GAME／HUBEX项目1998年在史灌河流域观测的水文资料，对6月28日08：00～7月5日20：00史灌河流域的一次洪水过程进行预报，并与雨量计网测量的面雨量预报结果进行对比。比较结果表明，经过校正后的雷达估测雨量和雨量计测量的面雨量都能较好地预报出流域出口蒋家集的洪水变化趋势、洪峰时刻以及洪水总量，雷达预报的结果同实际观测更加接近，而雨量计预报结果明显偏高。     

本溪复杂地形条件下三维多源SO2浓度场模拟

用差分方法求解三维大气平流扩散多源方程,模拟了本溪地区SO2浓度的时空分布。通过1999年1月19日的模拟结果与监测值对比表明:模拟结果比较准确地反映了SO2浓度的实际变化情况;由模拟计算可知,本溪地区SO2的污染很严重,且SO2浓度的时空分布有明显的日变化。10:00以前的浓度值比较大,10:00之后浓度值逐渐减小,到18:00左右浓度值又慢慢变大。     

2007—2012年夏季中国青藏高原以东地区MCC的分布特征

用FY-2D和FY-2E地球静止卫星相当黑体温度资料,对2007—2012年夏季(6—8月)中国青藏高原以东地区的中尺度对流复合体(MCC)进行普查分析,并分为MCC和类MCC(偏心率在0.5~0.6之间),共计190个MCC和62个类MCC。西南和华南地区的MCC和类MCC占总数的60%,华东和华中地区占总数的27%,东北、华北和西北地区最少。两类MCC的生成源地和消散地的海陆性质相同。东北和华北地区MCC主要向东北移动,华中和华东地区MCC向东南移动。华南和西南地区的MCC移动方向具有多样性,大多为不移动类型。从月际变化来看,MCC在6月份最多,类MCC在7月份最多。MCC的日变化具有区域性特征,西南地区的MCC在22:00—23:00是形成高峰,03:00—04:00达到成熟,06:00—08:00开始消散。东北、华北、华中和华东地区的MCC形成高峰在16:00—18:00,19:00—23:00和02:00—03:00是成熟高峰,21:00—01:00消散。华南地区的MCC主要形成在23:00—03:00,11:00—14:00成熟,14:00—15:00消散。     

基于特定因子的河南省干热风客观预报方法

利用2000—2014年5月1日到6月10日河南省121个气象观测站点的逐日观测数据、欧洲中心模式预报资料,对河南省干热风天气进行分析,总结了干热风天气形势分类模型,同时利用多元回归法建立了河南省干热风天气的客观预报方法。分析结果得出:河南省干热风天气发生主要形势为西北气流型、高压脊型和纬向环流型3类;通过多元回归分析筛选出日最高温度预报因子为前一日最高气温、当日最低气温、08:00气温、EC850hPa 24h温度预报,相对湿度预报因子为EC850hPa 24h相对湿度预报、前一日14:00相对湿度、当日08:00露点温度,风速预报因子为EC细网格过去3h10m阵风预报,建立温度、湿度和风速3要素的预报方程;利用预报方程对2014年预报时段的天气进行检验,结果表明,对于轻干热风预报的TS评分为62%,重干热风预报的TS评分为64%。     

闽中北前汛期多普勒雷达定量估测降水分析

使用2002、2003年福建中北部27个气象站5—6月自记雨量资料及相应的雷达体扫资料，通过用最优化法统计得出不同区域的Z-I关系，并将统计结果用于2005年5—6月的降水估测。同时利用实时雨量资料采用卡尔曼最优（卡尔曼滤波＋最优插值）、变分等估测方法对2005年几次混合型降水过程进行实时雨量校正，用福建北部武夷山九曲溪流域雨量计检验校正后的雨量值，并对上述几种方法的测量精度进行比较、分析。结果表明：卡尔曼最优、变分法及100km距离范围内的最优化法的过程平均相对误差小于25％，100km距离范围以外最优化法的过程平均相对误差明显增大，Z=300I^1,4估测的误差最大。     

“@清远天气”微博的现状分析及对策

利用2013年6月1日—2014年6月1日期间"@清远天气"新浪微博的逐日资料进行多方面分析,初步探讨"@清远天气"的现状以及未来发展的瓶颈与优势并提出相应的对策。结果表明:微博发布时间的选择是微博关注度大小的影响因素之一,关注度的比较上,下午优于上午、夜间优于白天,其中以15:00、19:00—20:00、22:00—23:00分别为3个阅读高峰期;微博发布内容中以台风、暴雨,冷空气、雷雨大风等重大天气过程的关注度为最高,有针对性地提高该类突发天气形势下微博的服务质量对于"@清远天气"品牌化、权威度具有很好的促进作用;在交流互动方面,一方面要主动加强官博与粉丝间的互动交流,另一方面要与其他政务微博形成良好的互动交流圈,实现粉丝共享,扩大宣传面;节假日、中高考、春运等特殊时期,群众对天气关注度高,增设相关服务类内容板块对于树立官博良好形象有很好的促进作用。     

一次连续异常高温天气诊断分析

利用常规资料及数值预报产品,分析2010年6月24-27日牡丹江地区的连续高温天气过程的天气形势演变,总结出现高温天气主要是受高空稳定的大陆暖高压、辐射增温、下沉绝热增温、850 hPa有24℃以上的暖中心、高温出现前一天14：00气温偏高等因素的影响。     

基于FY-2C卫星资料估算四川地面降水方法研究

应用2006年6月6日00时(北京时)至7日06时四川地区的自动站降水资料和FY-2C静止卫星红外亮温资料,共3854对样本,分析发现1小时内的最低红外亮温和红外亮温增量两因子能很好地表征地面1小时累计降水量,且能有效地进行四川地面1小时降水估算,并由此建立了估算降水方法.通过对2006年8月27日13-19时,2006年8月28日04-16时两个时段估算降水结果的初步检验来看,其均方根差都小于2.0mm,随着最低亮温的增加,其均方根差也越小.由此可见,基于FY-2C静止卫星1小时内最低红外亮温和亮温增量来估算四川地面1小时降水是可行的,且效果较好.     

广宁县1960～2009年雷暴的气候特征

通过对广宁县1960～2009年50年的雷暴资料,用数理统计、突变分析等方法进行分析,得出了广宁县雷暴天气的气候变化特征。广宁县为雷暴多发区,50年平均雷暴日数为89.14 d,最多124d,最少60 d。年雷暴日数年际变化较大,总体呈下降趋势,气候倾向率为-0.363 5 d/年。全年各月均可出现雷暴,4～9月最多;11、12、1月最少。日间任何时次都会出现雷暴,13:00～20:00为高峰期,01:00～03:00和07:00～09:00为低发期。初雷平均日期是2月15日;终雷平均日期是10月20日,平均雷暴持续期238 d。通过突变检验,发现广宁县年雷暴日数在1985年发生了由多变少的突变。     

0903号强热带风暴“莲花”的非对称结构对路径的影响

利用2009年6月18 ～22日的1°×1°NCEP(美国环境预报中心)再分析资料和TBB（相当黑体亮温）资料等,分析“莲花”的环境场和结构对路径的影响.结果表明:19日11:00 ～20日14:00,“莲花”移动方向与引导气流方向有一定的偏离,这段时间里,“莲花”向偏北方向移动的主要原因是,“莲花”的低层风场存在较明...     

卡尔曼滤波法在西峰雷达估测降水中的应用

应用卡尔曼滤波校准法,利用地面自动雨量计的降水量值,对庆阳市2007年7月和9月2次降水过程中的2个雨量较明显时段的雷达估测值进行了校准分析,并与雨量计测量的雨量值进行了误差比较分析。结果显示：混合降水过程的校准效果要优于均匀降水过程。校准后,混合降水过程的相对误差从166.4%下降到了7.6%,均匀降水过程的相对误差从284.3%下降到了56.9%。由此可以看出卡尔曼滤波校准法能有效消除雷达估测降水过程中的各种随机噪声,并能提高雷达定量估算区域降水量的精度,同时还较好地保留了雷达探测降水的精细结构。     

单多普勒雷达资料在伴随模式同化系统中的应用研究

利用变分方法反演单多普勒雷达资料,得到风矢量场。同时,利用MM5伴随模式同化系统,结合一次暴雨过程,设计四种方案,进行数值模拟试验。结果表明,通过变分方法反演的雷达资料的应用对于暴雨的分布预报有明显的改善作用;运用伴随方法同化雷达资料后可改善对暴雨中心的预报;对于各个物理量误差的减少,雷达资料的应用也起到重要作用,尤其是对于风场作用较为明显;雷达资料的应用可加快伴随模式同化系统目标函数的收敛,得到最优初始场。     

利用卡尔曼滤波校准方法估算区域降水量

该文根据卡尔曼滤波校准方法估算区域降水量的原理，利用“973”项目野外观测资料对2002年6月22日的一次降水过程进行了试验研究。结果表明:卡尔曼滤波校准方法能提高雷达定量估算区域降水量的精度，并能较好地反映雷达探测到的精细降水场结构；验证了随着观测次数的增加，卡尔曼滤波校准方法估算降水量的精度越来越高。     

雷达估测降水集成方法及其效果比较

本文利用主特征提取法、统计权重法、综合概率法等方法，对Z-R关系法、平均校准法、最优插值法、卡尔曼滤波和最优插值联合校准法、卡尔曼滤波校准法降水定量估测模式输出结果进行集成分析。初步结果表明：统计权重法的集成结果与实况地面雨量计测得雨强值吻合较好．可以在估测区域降水量集成分析中进行业务试用。     

雷达与雨量计联合估测降水的相关性分析

在对比分析质量控制前后雷达估测降水量与自动雨量计降水量之间相关性的基础上,采用雷达-雨量计联合校准方法,对14种不同密度雨量计校准雷达估测降水的效果进行分析。结果表明:在使用雷达资料和雨量计资料前有必要对资料的质量进行分析与控制。联合雨量计校准雷达能明显提高雷达对降水的估测能力;采用不同密度雨量计校准雷达,随着校准雨量计密度的加大,雷达估测降水的精度不断提高并趋于稳定。校准雷达的效果及所需雨量计密度与降水类型有关,当校准效果相同时,积云强降水过程需要的雨量计密度最大,积混对流性降水过程次之,层云稳定性降水过程需要的雨量计密度最小。不同方法的校准效果不同,卡尔曼滤波方法适合于对稳定性降水的校准,或在雨量计密度低的地区对雷达进行校准;变分校准法和最优插值法的校准效果相当,适合对积混对流性降水的校准,或在雨量计密度高的地区对雷达进行校准。     

Application of a Three-dimensional Variational Method for Radar Reflectivity Data Correction in a Mudslide-inducing Rainstorm Simulation

Various types of radars with different horizontal and vertical detection ranges are deployed in China, particularly over complex terrain where radar blind zones are common. In this study, a new variational method is developed to correct threedimensional radar reflectivity data based on hourly ground precipitation observations. The aim of this method is to improve the quality of observations of various types of radar and effectively assimilate operational Doppler radar observations. A mudslide-inducing local rainstorm is simulated by the WRF model with assimilation of radar reflectivity and radial velocity data using LAPS(Local Analysis and Prediction System). Experiments with different radar data assimilated by LAPS are performed. It is found that when radar reflectivity data are corrected using this variational method and assimilated by LAPS,the atmospheric conditions and cloud physics processes are reasonably described. The temporal evolution of radar reflectivity corrected by the variational method corresponds well to observed rainfall. It can better describe the cloud water distribution over the rainfall area and improve the cloud water analysis results over the central rainfall region. The LAPS cloud analysis system can update cloud microphysical variables and represent the hydrometeors associated with strong convective activities over the rainfall area well. Model performance is improved and the simulation of the dynamical processes and moisture transport is more consistent with observation.     

GBPP-100地面雨滴谱仪外场实用可行性研究

利用１９９３年４—６月共４次南京降雨过程中取到的ＧＢＰＰ－１００资料与滤纸斑点法所取资料，通过对应资料的雨滴谱基本参量的计算分析，研究ＧＢＰＰ－１００用于外场观测的可行性。结果表明：在瞬时雨强度变化缓慢且雨强小于１６０ｍｍ·ｈ－１的阵性降水和非阵性降水过程中，ＧＢＰＰ－１００完全可代替滤纸斑点法用于外场观测，对雨强变化迅速阵性降水ＧＢＰＰ－１００与滤纸斑点法取样结果差异较大，其原因还有待进一步研究。     

用一种新的同化方法同化降水量资料

Observations of accumulated precipitation are extremely valuable for effectively improving rainfall analysis and forecast. It is, however, difficult to use such observations directly through sequential assimilation methods, such as three-dimensional variational data assimilation or an Ensemble Kalman Filter. In this study, the authors illustrate a new approach that makes effective use of precipitation data to improve rainfall forecast. The new method directly obtains an optimal solution in a reduced space by fitting observations with historical time series generated by the model; it also avoids the implementation of tangent linear model and its adjoint. A lot of historical samples are produced as the ensemble of precipitation observations with the fully nonlinear forecast model. The results show that the new approach is capable of extracting information from precipitation observations to improve the analysis and forecast. This method provides comparable performance with the standard four- dimensional variational data assimilation at a much lower computational cost.     

A data assimilation technique based on the π-algorithm

A practical implementation of the data assimilation algorithm based on the Kalman filter in its complete formulation is impossible due to high dimension of the associated equation sets and to nonlinearity of the predicted processes. The main direction in the implementation of the Kalman filter is an ensemble approach. Under the assumption of ergodicity of random forecast errors, an alternative algorithm with respect to the ensemble Kalman filter can be considered, in which probability averaging is replaced by time averaging. The proposes algorithm is based this assumption. The algorithm is easy to implement; however, its convergence, applicability to the data assimilation problems, and connection to the Kalman filter have not been studied. In the paper, applicability of the π-algorithm to data assimilation is considered on an example of a simple one-dimensional advection equation. Use of this simple equation allows comparing the classical Kalman filter algorithm with various practical approaches to its implementation.