2010年夏季湖南一次持续性暴雨过程分析

为了提高暴雨预报的准确率,利用常规观测资料、NCEP1°×1°再分析资料和多普勒雷达等资料,使用天气学诊断方法,剖析了2010年7月8~15日湖南西部和北部强降雨过程的降水特征、天气背景、对流暴雨中尺度系统演变特征及其成因。结果表明:此次强降雨过程发生在500hPa巴湖附近的低槽和西太平洋副热带高压稳定、中低空切变线长时间维持及摆动的大尺度背景下,低层强的水汽辐合和上升运动、高低空急流耦合、大气层结不稳定和垂直风切变是强降水的主要成因。由于梅雨锋带状回波在湘西北移动速度缓慢,产生"列车效应",导致湘西北地区雨强增大,雨量增幅明显。基本速度图上强降雨位于高空东北气流与西北气流交汇或汇合回流、低空气旋性弯曲的西南气流左侧区域。另外,迎风坡强迫和湖陆锋作用的区域容易产生极端降雨。     

2012年8月19～21日西藏持续性强降水的中尺度分析

对2012年8月19～21日西藏持续性强降水天气过程的成因进行分析。利用加密地面观测资料、FY一2C卫星TBB资料、常规观测资料和NCEP 1°×1°再分析资料,对2012年8月19--21日西藏持续性强降水天气过程进行诊断和中尺度特征分析。此次强降水天气过程是在稳定的径向型环流背景下产生的,巴尔喀什湖附近东移南下的短波槽和500hPa低涡切变是造成此次降水过程的主要影响系统,西太平洋副热带高压边缘的西南暖湿气流为降水过程提供r有利的水汽条件;β中尺度对流云团的先后影响,为强对流发展提供了必要的热力、动力条件;而中层冷空气的侵入和强的垂直风切变加剧了大气层结的不稳定,为降水天气提供了有利的条件。该研究为西藏夏季降水的相关预报预测提供科学依据。     

2011年7月陕西一次区域性暴雨过程分析

为了探索陕西区域性暴雨发生发展的机制,提高暴雨预报准确率,利用实况高空观测、自动站观测资料和NCEP1°×1°格点资料,采用天气学诊断方法,对2011年7月28日陕西区域性暴雨过程进行分析。结果表明:500hPa西风槽、西太平洋副热带高压、700hPa及其以下的切变是这次暴雨的主要影响系统,低层大风速带和南海台风的远距离作用是暴雨增幅的重要因子;暴雨区具有强的能量锋和对流不稳定,降水产生在850hPa温湿能等值线密集区偏高值一侧;水汽主要来源于孟加拉湾和南海台风外围;辐合、辐散中心下移是强降水即将发生的一个信号,850hPa以下出现比湿猛增现象对位于秦岭以北的渭河流域暴雨预报有一定指导意义。     

四川凉山平川镇“7.14”泥石流灾害的气象成因

以盐源县的泥石流发生为例,研究了凉山地区出现局地强降雨引发的中型泥石流灾害的气象成因。运用天气学方法,使用NCEP再分析资料以及卫星云图和雷达回波等遥感资料,从环流形势、强对流不稳定、卫星云图和雷达回波图像演变特征,研究了台风登陆时凉山地区强降雨引起泥石流灾害形成的气象成因,并讨论了应用多普勒雷达回波对局地强降水及泥石流灾害短时临近监测和预报预警的思路。     

基于深度学习的高时空分辨率降水临近预报方法

降水临近预报在强对流天气监测预警中具有重要地位,对于防灾减灾至关重要。在气象业务中,主要采用雷达回波外推方法解决高时空分辨率的临近预报问题。针对传统雷达回波外推方法中普遍存在的资料信息利用率不足和预报准确率低的问题,利用上海地区多年的高时空分辨率天气雷达探测资料,基于数据驱动的深度学习方法进行雷达回波外推,提出了一种新的降水临近预报模型——SwinAt-UNet模型。该预报模型通过融合UNet模型和Swin Transformer结构捕捉历史天气雷达探测资料中的短期和长期动态变化特征,可以自适应地学习潜在的雷达回波生消演变规律。此外,为提高模型的泛化能力和预报准确率,引入深度可分离卷积和卷积块注意力模块。结果表明：在不同基本反射率阈值下,SwinAt-UNet模型的预报准确率均高于UNet、SmaAt-UNet、TransUNet和AA-TransUNet模型;在45 dBZ的基本反射率阈值下,SwinAt-UNet模型临界成功指数提高了13%,同时在预报时效上具有一定的优越性;SwinAt-UNet模型外推图像具有更加清晰的边缘和细节性纹理,对降水范围、移动方向和强度变化的预测更为准...     

“8.26”成都区域性短时暴雨天气过程的对流指数分析

利用常规探空资料以及MICAPS3.0系统软件计算的对流指数对2009年8月25~26日发生在成都的短时区域性暴雨过程进行分析,结果表明：稳定度指数与此次暴雨的发生、发展存在一定的关系。LI指数和IC指数在短时暴雨发生前达到最强,K指数和SI指数具有一定的超前性,在强降水发生前12小时达到最强;能量指数在暴雨发生前有一个明显的突变过程,峰值与强降水开始时刻对应;SSI指数与SHR有着一致的变化趋势,在强降水发生前也具有明显的突变性,这说明短时暴雨过程是强动力作用和强热力作用共同作用的结果。对流指数具有的这种突变性可作为预报短时暴雨的一种指标。     

粤西沿海“4.20”特大暴雨特征分析

根据气象常规观测资料、湛江新一代天气雷达资料、CFL-08风廓线雷达资料及卫星云图,分析2012年4月20日粤西沿海特大暴雨的天气环流形势、能量场、对流不稳定度、水汽输送和辐合辐散等环境特征及物理量场特征。结果表明:这次暴雨过程粤西地区共经历两次强降水过程,分别是受飑线系统、以及高空槽和低空切变影响;西南低空急流的出现有利于粤西暴雨的形成、维持和发展;暴雨过程粤西上空垂直累积液水含量达25~30g/m2;暴雨期间风向随高度明显逆转,有冷平流输送;约2.0 km高度以下低空急流的下传和增强与暴雨的产生有密切关系;短时间内多普勒天气雷达的速度回波低层辐合区域远远大于辐散区域是可能产生强降水的标志。     

一次持续大暴雨过程新一代天气雷达回波特征分析

为探讨西北地区东部的持续大暴雨过程成因及预警指标,利用2010年7月22~23日500~700hPa大气环流背景及天气影响系统和西峰新一代多普勒天气雷达回波资料分析,结果得到:500hPa西太平洋副热带高压外围河套地区环境场的演变高压外围低涡发展及维持,是这次持续性大暴雨过程的大气环流背景和影响天气系统,700hPa强盛的水汽场输送场与汇聚作用为这次持续性大暴雨过程提供了充沛的水汽条件,随着500hPa河套地区低涡-切变辐合系统的准静止维持造成这次持续性大暴雨过程;大暴雨前1.5~9.7km垂直方向上,存在明显的东南风场与西南风场的切变,风向随高度顺转,对应持续的暖平流;天气雷达强度回波反射率因子≥40dBz,暴雨期间维持少变;径向速度回波的水平辐合和气旋性涡旋运动与河套低涡切变天气系统对应一致;垂直液态水含量≥35kg.m2的雨团范围大、持续时间长;云顶回波高度维持在8km以上,对监测预警持续大暴雨天气具有一定指示意义。     

2010～2011年西藏雷暴的雷达回波统计特征分析

为了揭示西藏雷暴的雷达回波特征,利用雷暴观测资料和新一代多普勒雷达资料,采用统计分析方法对西藏地区2010、2011年6～9月108个雷暴个例进行了研究,结果表明:西藏高原地区雷暴类型多样,时空分布不均匀,雷暴生命史较短,与平原雷暴有明显的区别。西藏雷暴天气雷达回波源地、移动等有一定的规律性。西藏地区雷暴的回波形状多表现为团块状,其次是孤立的对流云回波;日喀则热力雷暴雷达回波强度大部分在40～50dBz,次之是50～70dBz,动力雷暴回波强度主要在40～60dBz,拉萨热力雷暴和动力雷暴回波强度均主要在30～50dBz;日喀则热力雷暴回波顶高平均5.07km,拉萨热力雷暴回波顶高平均4.79km,日喀则和拉萨地区动力雷暴回波顶高主要集中在6～10km;西藏地区热力雷暴和动力雷暴的垂直液态含水量较低,大部分在30kgm-2以下。     

GRAPES_Mesov3.1在西南地区2011年汛期的预报检验分析

基于GRAPES_ Mesov3.1模式建立的GRAPES_ Meso中尺度模式系统在西南区域气象中心运行稳定,该系统于2011年5月投入试验运行.应用GRAPES模式分析产品,NCEP的1°×1°再分析资料,实况资料以及2011年西南低涡探空加密观测资料等,对2011年汛期GRAPES_ Meso系统的预报进行统计检验与天气过程分析.结果表明,模式对2011年8月川渝持续高温、9月16～18日四川东北部大暴雨等高影响天气过程有较强的预报能力,这对实际天气预报有着积极的指导意义.预报与实况偏差主要表现在模式通常超报云南地区降水,而对西南其他地区易漏报.模式通常低报青藏高原到四川西部气温,高报四川东部及重庆地区气温.预报高度场持续偏低,西南低空急流预报偏强,对流层中低层比湿偏低,这些可能是造成降水强度偏弱、降水落区偏北、强降水落区偏小的主要原因.对流层中低层高度场持续偏低,低空急流偏强与模式温度预报偏高和加热不均匀有关.同时模式对平原地区较高原山地预报要好,误差通常随等压面高度降低而增大,在一定程度上表明复杂地形对模式预报影响较大.     

Semi-Empirical Algorithm for Wind Speed Retrieval from Gaofen-3 Quad-Polarization Strip Mode SAR Data

Synthetic aperture radar(SAR)is a suitable tool to obtain reliable wind retrievals with high spatial resolution.The geophysical model function(GMF),which is widely employed for wind speed retrieval from SAR data,describes the relationship between the SAR normalized radar cross-section(NRCS)at the copolarization channel(vertical-vertical and horizontal-horizontal)and a wind vector.SAR-measured NRCS at cross-polarization channels(horizontal-vertical and vertical-horizontal)correlates with wind speed.In this study,a semi-empirical algorithm is presented to retrieve wind speed from the noisy Chinese Gaofen-3(GF-3)SAR data with noise-equivalent sigma zero correction using an empirical function.GF-3 SAR can acquire data in a quad-polarization strip mode,which includes cross-polarization channels.The semi-empirical algorithm is tuned using acquisitions collocated with winds from the European Center for Medium-Range Weather Forecasts.In particular,the proposed algorithm includes the dependences of wind speed and incidence angle on cross-polarized NRCS.The accuracy of SAR-derived wind speed is around 2.10ms−1 root mean square error,which is validated against measurements from the Advanced Scatterometer onboard the Metop-A/B and the buoys from the National Data Buoy Center of the National Oceanic and Atmospheric Administration.The results obtained by the proposed algorithm considering the incidence angle in a GMF are relatively more accurate than those achieved by other algorithms.This work provides an alternative method to generate operational wind products for GF-3 SAR without relying on ancillary data for wind direction.     

基于FPGA的风廓线雷达信号定时器的设计和实现

详细介绍了信号定时器的特点和工作原理,并给出一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的风廓线雷达信号定时器的设计方法.该信号定时器在某风廓线雷达中成功应用,且运行可靠,效果良好.     

Evaluation of Wind Retrieval from Co-Polarization Gaofen-3 SAR Imagery Around China Seas

Gaofen-3(GF-3) is the first Chinese space-borne satellite to carry the C-band multi-polarization synthetic aperture radar(SAR). Marine applications, i.e., winds and waves retrieved from GF-3 SAR images, have been operational since January 2017. In this study, we have collected more than 1000 quad-polarization(vertical-vertical(VV); horizontal-horizontal(HH); vertical-horizontal(VH); horizontal-vertical(HV)) GF-3 SAR images, which were acquired around the China Seas from September 2016 to September 2017. Wind streaks were visible in these images in co-polarization(VV and HH) channel. Geophysical model functions(GMFs), including the CMOD5N together with polarization ratio(PR) model and C-SARMOD, were used to retrieve winds from the collected co-polarization GF-3 SAR images. Wind directions were directly obtained from GF-3 SAR images. Then, the SAR-derived wind speeds were compared with the measurements at a 0.25? grid from the Advanced Scatterometer on board the Metop-A/B and microwave radiometer WindSAT. Based on the analysis, empirical corrections are proposed to improve the performance of the two GMFs. Results of this study show that the standard deviation of wind speed is 1.63 m s^-1 with a 0.19 m s^-1 bias and 1.71 m s^-1 with a 0.26 m s^-1 bias for VV-and HH-polarization GF-3 SAR, respectively. Our work not only systematically evaluates wind retrieval by using the two advanced GMFs and PR models but also proposes empirical corrections to improve the accuracy of wind retrievals from GF-3 SAR images around the China Seas and thus enhance the accuracy of near real-time operational SAR-derived wind products.     

风廓线雷达信号信息提取实现

讨论了从风廓线雷达回波信号中获取风场数据的方法，重点介绍如何在满足时空要求的条件下进行信息提取。     

基于VAP方法的多普勒雷达风场反演研究

采用VAP(Velocity Azimuth Processing)方法反演多普勒雷达风矢量场,在利用各个距离圈径向速度随方位角分布的廓线推算风向和风速的设计中,要求基数据速度资料中没有明显的脉动.介绍了在多普勒天气雷达风场反演设计中,直接将方格法的速度资料处理过程融入到方格法风场反演的过程中,利用距离方格内保持中尺度特性的特点,不改变原始资料的同时保证风场反演的正确性.     

Contrast validation test for retrieval method of high frequency ground wave radar

1 INTRODUCTION Ocean wave and sea wind, are important oce-anic dynamic phenomena having great influence on the development of marine economy, exploitation of marine resources, and location selection, planning and designing, construction and operation of marine projects; so study on measuring methods of ocean wave and sea wind is important. High frequency ground wave radar (HF radar) was a technique developed in the last decades for the detection of oceanic environment. Long radio wave (mu…     

上海LAP-3000边界层风廓线雷达在强对流天气预报中的应用初探

在简要介绍上海LAP-3000边界层风廓线雷达探测原理和产品生成的基础上，利用近两年来搜集的资料，分析风廓线雷达资料短时强降水、龙卷风等局地强对流天气预报中的应用。结果表明，LAP-3000边界层风廓线雷达资料时间和空间分辨率较高，能有效揭示常规天气资料难以分析的一些大气动力和热力特征，在短时强对流天气预报中有较好的业务应用前景。     

应用多普勒雷达资料对成都地区暴雨的研究

利用多普勒天气雷达资料结合其它实测资料,分析研究了2003年8月28～31日发生在大成都地区的区域性暴雨过程.从回波的强度、结构、风场以及影响系统等方面得知:由冷锋激发的絮状回波有利于区域性降水的产生;回波强度、VIL和RZ值与降水有很好的相关性;当近地层具有低空急流和强烈垂直风切变以及低层径向速度辐合时对暴雨的发展十分有利.     

90年代天气雷达监测网建设与发展

介绍美国、欧洲、中国９０年代高级天气雷达监测网建设与发展概况和瑞士的Ｍｅｔ－Ｎｅｔ高级气象雷达数据网系统的主要技术特色     

Comparison of two wind algorithms of ENVISAT ASAR at high wind

Two wind algorithms of ENVISAT advanced synthetic aperture radar (ASAR), i. e. CMOD4 model from the European Space Agency (ESA) and CMOD IFR2 model from Quilfen et al., are compared in this paper. The wind direction is estimated from orientation of low and linear signatures in the ASAR imagery. The wind direction has inherently a 180° ambiguity since only a single ASAR image is used. The 180° ambiguity is eliminated by using the buoy data from the NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) buoys moored in the Pacific. Wind speed is obtained with the two wind algorithms using both estimated wind direction and normalized radar cross section (NRCS). The retrieved wind results agree well with the data from Quikscat. The root mean square error (RMSE) of wind direction is 2.80? The RMSEs of wind speed from CMOD4 model and CMOD_IFR2 model are 1.09 m/s and 0.60 m/s, respectively. The results indicate that the CMOD_IFR2 model is slight better than CMOD4 model at high wind.