基于FY-2D的新疆区域强对流云识别

利用2007—2013年新疆的10场强对流天气过程以及与之相应的FY-2D静止气象卫星数据,分析了强对流云红外一通道、红外二通道、水汽通道及通道差的光谱特征,提取强对流云团样本点,采用统计方法确定判识指标的阈值范围,构建多通道多阈值判识方法。利用三场天气过程的地面实测降水资料分别验证了单时次和整场天气过程强对流云判识的准确性,结果表明:单时次强对流云的识别区域与发生降雨台站一致的准确率为83%;在整个天气过程中,强对流频次分布与降水实况吻合度较高,说明随着对流云团的移动和发展,判识区域与地面降水区域保持一致,验证了判识方法有效,阈值选取合理。     

甘肃永登强对流云的雷达气候学特征分析

利用甘肃永登19年(1971—1985年,1999—2003年)的雷达回波资料,分析了强对流云回波形成及分布特征与甘肃永登地区特殊地形的关系;强对流天气大尺度天气背景和相应的强对流雷达回波的移动、高度、强度和回波谱等特征。结果表明,该区的特殊地形造成气流阻挡并使其折转汇合、垂直运动剧烈加速,使得对流云迅速发展,这是该区对流云形成和分布的决定因素;高空天气形势和对流云结构制约了对流云雷达回波的移动和基本特征。雹云回波谱表明,雹暴对流活动一般均处于旺盛状态,强回波高度和其所处的云内温度是形成雹云的重要条件。     

基于FY-4A的一种自适应阈值对流云提取算法

以台风"利奇马"带来的强对流天气过程为例,利用FY-4A气象卫星先进静止轨道辐射成像仪的水汽与红外窗区通道亮温数据,对照全国气象雷达组合反射率拼图数据中反射率因子大于35 dBZ的对流云区域,设计了一种自适应阈值对流云提取算法.结果表明:(1)FY-4A气象卫星使用水汽—红外窗区亮温差法提取对流云,其最佳阈值为-2 K...     

一次对流云团合并的卫星等综合观测分析

利用FY2C卫星观测反演得到的云物理特征参数,结合雷达、微波辐射计和地面雨量等资料,综合分析了2008年7月17日中国安徽一次强降水过程的云合并特征。结果表明：对流云团发展合并是这次强降水发生的主要原因,同一区域内FY2C卫星反演的云光学厚度、雷达回波以及地面降水的分布演变具有较好的一致性,强降水落区与云光学厚度大值区以及雷达强回波区基本对应;对流云团中的液水分布不均匀,以团块状结构为主,对流云团合并时,常先有云体上部（云顶）的合并,一旦云中不均匀的液水合并,合并部位的云光学厚度迅速增加,地面微波辐射计观测的整层液水含量跃增,地面将会出现强降水;一般降水增强之前云顶抬升,光学厚度增大;若云顶高但光学厚度较小时,地面降水一般不明显,光学厚度与降水的关系更密切;对流云团合并初期,云底由小粒子组成,T-re图上表现为深厚的凝结增长区域,合并时整层云粒子的有效半径增长明显,粒子相态达到混合相态区和冻结层的温度不断升高。     

琼岛北部地区春夏季热带对流云降水的雷达回波特征

利用2005年4-7月海口雷达站观测的713数字化天气雷达资料,对海南省北部地区境内的对流云降水回波进行了统计分析。统计结果发现:该地区4-7月对流云初始回波多在午后12-18时出现,其中自西南向东北移动的回波占主导地位,移动速度一般在10～30Km/h;平显上块状回波占主导地位,所占比例为47.6%,其次是带状、涡旋状,对流云的生命史多在60～120min左右。高显上没有观测到回波顶高在0℃层以下的降水回波,回波最大顶高平均为14.3Km,平均冷暖区厚度之比为2.3,说明琼岛北部地区春夏季热带对流云中暖云的降水机率很小,大部分为发展旺盛、负温度区比较深厚的对流云,这种云非常适合冷云催化。     

青藏高原那曲地区一次对流云降水过程的特征分析

利用雨滴谱和Ka波段毫米波云雷达等资料,针对2020年7月21日发生在那曲地区的一次对流云降水过程进行特征分析。结果表明：此次强对流云降水过程表现出明显的日变化特征,对流云在傍晚达到最强。强对流区内存在明显的上升气流和下沉气流,降水最强时雷达回波达到40 dBZ以上,降水过程中最大云顶高度为12 km,最小为720 m。那曲地区Gamma分布相对于M-P分布更适用于对流云小直径粒子（0~1 mm）的雨滴谱拟合,随着粒子直径增大,降水越来越不稳定。     

利用CINRAD WSR-98D探测夏季对流云特征

利用南昌CINRAD WSR-98D多普勒雷达,对2002-2003年夏季36个对流云天气过程连续观测基础上,选取有代表性观测个例及不同层次、不同时刻回波产品资料,分析夏季对流云结构特征。结果表明,对流云回波基本反射率面积值为11．18×109 m2;组合反射率面积值为19．85×109 m2;对流云回波顶高平均10．71 km,最大顶高15．11 km,回波顶高面积值为7．71×109m2。分析结果可为江西范围内的人工增雨作业提供科学依据。     

南海一次海洋性对流云降水雨滴谱特征分析

利用2012年10月19日OTT-Parsivel激光雨滴谱仪在南海地区获取的一次对流云降水资料,对降水的微物理参量、平均雨滴谱和速度谱分布特征进行分析。结果表明:降水中直径小于1 mm的小粒子所占比例非常大,直径较大粒子也频繁出现,最大直径接近10 mm,大粒子对降水强度、含水量、雷达反射率因子贡献很大;对平均谱进行Gamma分布最小二乘、阶矩法拟合和对数正态分布拟合,三种方法均较好表示谱的分布,但对数正态分布拟合有着明显优势（尤其在小滴端）,且拟合相对误差在三者中最低,Gamma拟合的参数μ、λ关系均能很好地用二次函数表示;速度谱分布较接近Atlas-Ulbrich的实验结果,且直径小于0.687 mm时,粒子降落速度明显大于实验值,雨滴直径越小偏大越明显,同时用Atlas-Ulbrich与Gunn-Kinzer的实验曲线形式对速度谱进行拟合,两者的拟合相对误差平均值分别为9.17%和5.87%。      

东亚强对流云的季节变化及其与对流层顶关系初探

利用GMS 5/VISSR长波红外（10.5～11.5 μm）和水汽通道（6.5～7.0 μm）探测原理的差异, 结合红外阈值法和区域平滑滤波技术提取 “高、 厚、 密” 强对流云, 分析了东亚强对流云活动的空间分布及其季节变化规律。GMS 5卫星视场内各个子地区强对流云云顶温度与发生频率的季节变化基本为单峰单谷型, 前者夏低冬高, 但不同地区引起的原因不同。强对流云发生频率36°N以北夏低冬高, 以南夏高冬低。东亚对流层顶由冬春至夏秋升高, 对流层顶气压随之降低, 而对流层顶温度的季节变化以45°N为界, 北部夏高冬低, 南部夏低冬高。作者所研究的东亚几个子地区强对流云与对流层顶季节变化位相基本保持同步, 2000年强对流云云顶温度与对流层顶温度的月均值相关系数达0.757, 强对流云云顶温度与对流层顶气压的月均值相关系数达0.901, 对流层顶温度比强对流云云顶温度平均低9.42℃。强对流云的发展受对流层顶制约作用显著。     

基于FY-4A卫星数据的强对流云团识别与监测

为解决强对流监测问题,克服地区亮温特征对卫星监测的影响,利用FY 4A卫星L1数据,结合滑动窗口方法和多通道动态阈值自动识别法,对典型强对流云团进行识别与监测。结果表明：1）多通道动态阈值自动识别方法结合滑动窗口方法,可避免人为设置阈值的主观性,整合强对流的区域识别结果,实现全国强对流云团监测。2）此方法具有良好的强对流云团识别效果,识别正确率达到89%;3）FY 4A卫星识别结果与雷达反射率高值区基本一致,能够准确监测强对流云团发生发展和移动的过程,具有较高的识别精度。     

云南4次热带系统影响强对流风暴卫星云图和地闪特征

利用NCEP再分析气象资料及FY-2E卫星云图、地闪、地面自动站和气象灾情等资料对热带系统影响下的4类强对流风暴卫星云图特征和地闪演变规律进行分析。结果表明:西移北抬的赤道辐合带、副高、热带低压等热带系统外围偏东、西南和东北气流为强对流风暴发生发展提供有利环流背景及充足水汽和较高的对流有效位能,800 hPa中尺度辐合线及风随高度顺转和高层反气旋低层气旋的垂直流场结构为强对流风暴提供动力条件;在高能高湿环境条件下,由于辐合抬升作用,对流单体生成、不断长大、有规律排列、相互合并发展成不同大小和形状的单单体风暴、多单体风暴、飑线、MCC,结构密实和不均匀,伴随激烈地闪的同时产生冰雹大风和短时强降水等强对流天气;4种类型强对流风暴云顶亮温与总、负、正闪频数随时间演变规律基本一致,正、负地闪活跃程度能表征强对流风暴发展演变状况,与云顶亮温之间存在较好的相关关系,总(负)地闪频数演变趋势与云顶亮温演变趋势相反。     

庐山层状云和对流云雨滴谱比较分析

本文从庐山近3 a的雨滴谱观测资料中选取数例层状云降水和对流云降水个例,通过对两类云降水的平均雨滴谱分析拟合、各微物理量演变以及速度谱的对比研究,得出以下结论:庐山对流云降水的平均雨滴谱很宽,有直径大于10 mm的大雨滴出现。Γ分布,对层状云降水拟合,较MP分布差,而对对流云降水拟合,较MP分布好。两类云降水的雨强变化都是由最大雨滴直径和粒子数浓度共同决定的,但对于对流云降水,最大雨滴直径的决定作用更为重要。雨滴直径较小时,两类云降水的实测速度大于经验公式值;而雨滴直径较大时,实测速度值分布在经验公式曲线两侧,但对流云降水的分布偏差要大于层状云降水。     

利用FY-2E红外和水汽波段对强对流云团的识别和演变研究

使用FY-2E静止气象卫星的红外1(10.3~11.3μm)和水汽波段(6.3~7.6μm)时序图像,对强对流云进行识别和短时预测。亮温阈值法是将强对流云和其他高云区分开的常用方法,但是合适的亮温阈值是随着时间和空间而变化的,过高的阈值会将许多卷云包括进来,太低的阈值会排除掉云顶发展还不是很高的强对流云。水汽波段所在的位置是水汽的一个强吸收带,而高度在400 h Pa上下的大气层是水汽波段的一个强吸收层,大气在垂直方向上的对水汽波段辐射吸收的分布模式使得卫星接收到的水汽波段辐射主要来自于400 h Pa以上的大气中高层,而卫星接收到的红外波段辐射主要来自于大气中低层,两个波段间辐射来源的差异使得不同光学厚度的高云的辐射观测值在红外—水汽光谱空间中的分布具有明显差别,并且这种差异具有时空的稳定性。本文将一定范围内的云团的象元测值在红外—水汽光谱空间中的分布的拟合直线斜率作为强对流云识别的依据,结果表明相对于亮温阈值法,本文的识别方法不仅能够较好地区别卷云和强对流云,同时也能更有效地识别未达到旺盛阶段的对流云。在对强对流云进行识别后,根据相邻时间段的卫星图像,利用交叉相关法反演得到强对流云团顶部的位移矢量场,并根据后向轨迹法对强对流云团位置形状进行短时预测,预报结果在短时间内(0~1 h)较好,并且对面积较大的云团的预报效果要优于较小的对流云团。此外文中还利用逐半小时的云顶黑体温度(Temperature of Black Body,TBB)资料分析了云顶亮温的分布变化,得到了整个强对流过程的演变特征。     

风云二号气象卫星红外观测在云团降水监测中的应用

提升灾害性对流天气的监测预警能力是短临天气预报的首要目标,但对流性降水在时间、空间上分布高度不均,观测难度大。卫星遥感监测降水的传统红外、水汽亮温判识方法,报警云团数量多,空报率高,指示意义不稳定,需要结合背景因素寻找方法提炼卫星辐射观测中更多的内在隐含信息,建立云顶亮温与此类灾害天气间的联系。此文尝试使用FY-2气象卫星红外云图数据和逐时加密地面降水观测资料,通过追踪云团移动进而分类、提取参数,然后用模糊支持向量机（FSVM）方法建立地面观测雨强与云团特征动态演变间的机器学习数学关系,标识出有监测预警意义的云团和强降水中心,对检验地域和时间的卫星强降水云团检测识别率达80％左右。     

风云二号卫星的冰云光学厚度反演偏差分析

冰云的微物理特性参数反演是云参数反演的难点和热点问题,目前风云二号(FY-2)卫星还没有相关的业务产品。考虑薄卷云覆盖在中低云上的两层云情况,采用六棱柱形状的冰云,在云相态识别基础上,利用FY-2 卫星观测数据,采用双通道算法反演冰云光学厚度。选取2013年8月的EOS/Terra和EOS/Aqua云参数产品对反演的FY-2云光学厚度精度进行比对分析。研究结果表明,联合FY-2的可见光通道和中波红外通道可反演冰云光学厚度。基于匹配得到的34个分析个例,FY-2反演的云光学厚度分布态势与EOS/ MODIS云产品相同,但FY-2云光学厚度反演值小于EOS/MODIS 云光学厚度产品值。FY-2 反演云光学厚度与EOS/MODIS云光学厚度产品的平均偏差为6.41,相关系数平均为0.92,线性拟合平均斜率为0.74。FY-2 与EOS/MODIS云光学厚度值偏差出现原因除了反演算法存在差异外,与反演所用数据的不同存在密切关系,基础观测数据越相近,FY-2 与EOS/MODIS云光学厚度反演结果的偏差越小。     

利用SCIT算法分析江淮地区对流云特征

本文设计了一种运用SCIT算法提取雷达拼图中对流云特征量的方法:用SCIT算法识别并追踪云体,算法中只用一个反射率阈值识别对流单体、云体边界;使用模糊逻辑法区分层状云和对流云,提取对流云雷达特征量。使用该方法提取了2013—2015年江淮地区夏季对流云的雷达特征量,并对雷达特征量与降水量分布的关系进行统计分析。结果表明:江淮地区夏季对流云中生命史为13～30 min的对流云比较多,约占总数的60%;生命史大于30 min的对流云较少,并具有平均回波强度、VIL、冷层厚度较大的特征,其最大回波强度和VIL与降水量的相关性较好。     

中尺度强对流云系相互作用与热带气旋形成的数值模拟

本文是热带气旋形成的多尺度组合理论的续篇它以新的方法——数值模拟的结果支持了这一理论。特别是它进一步证实了“热带大气涡旋增幅效应”的存在,也进一步定量地解释了热带气旋前期低压环流的形成。     

NCEP再分析资料与江西强对流探空资料对比检验分析

选取2000—2016年江西省南昌、赣州两站及其附近半径为50 km范围内的强对流天气过程个例,对比分析常规探空资料和NCEP再分析资料提取的温、湿、风垂直廓线及其输出量,检验NCEP再分析资料在江西省强对流天气分析的适用性。结果表明:1)NCEP再分析资料与探空资料温度差异非常小,500 hPa高度层以下露点误差也在1℃以内,而500 hPa高度层以上随着高度增加误差也明显的增大。基于温湿计算的大气能量物理量CAPE值可靠性较低,而基于中低层温湿条件计算的K指数和Δt_(850-500)参考性较高。2)NCEP再分析资料与探空资料的垂直风速切变基本在1 m/s之内,越往高层垂直风切变越小,差值在0.4 m/s以下。两种资料计算的高低层风垂直切变均拟合的非常好。3)NCEP再分析资料显示低层偏干而中层略偏湿,低层偏干使CAPE偏小,中层偏湿不利于产生雷暴大风、冰雹等强对流天气,降低了灾害性强对流天气产生的概率。边界层风场预报偏弱也会弱化强对流辐合触发的条件的分析。总体来说,两种资料的基本物理量以及一些输出量偏差较小,可用于江西省强对流天气的分析。