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雷暴预警预报的研究进展 总被引:2,自引:1,他引:1
雷暴作为极端天气事件中的一种,不仅常产生强降水、破坏性大风和冰雹等严重的天气灾害,而且还伴有雷电,造成雷击灾害,给工农业生产和人民生活都可带来严重的损失。因此对雷暴的预警预报研究变得尤为重要,也促使其理论、技术及应用都取得了很大的发展。本文对有关雷暴预警预报技术的一些研究结果和进展如雷暴的潜势预报、雷暴的临近预报、雷电活动的观测信息在雷暴天气预警中的指示作用及雷暴云的数值模拟等方面进行了归纳和综述,总结了各方面研究所涉及的重要问题及主要进展,并对未来发展进行展望。 相似文献
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该文从雷电定位技术的研发、北京地区闪电特征和时空分布、闪电活动与强对流天气过程、雷电预警预报研究、雷电物理过程研究和雷暴起电放电数值模式研究6个方面综述了雷电研究的一些结果和近期的研究进展。通过对雷电多方面的研究, 对雷电放电特征有了较系统地了解, 特别是对北京地区的雷电时空分布特征有了较清晰地认识; 在雷电预警预报技术和方法、雷电物理过程等方面也取得了一些重要进展。但由于雷电发生的时空随机性和瞬时性, 对闪电放电物理过程的观测试验和理论研究十分困难, 目前对我国闪电活动规律的认识也仍然不够全面。因此需要对雷暴内动力、微物理和起电放电过程及它们之间的相关性开展深入和长期的基础研究, 加深对雷电发生发展特征的认识和理解, 这将为雷电预警预报以及雷电监测资料在强对流天气过程的监测预警中发挥更重要的作用提供理论基础; 而在雷电激发和传输研究的基础上, 开展地闪连接过程和不同频段雷电电磁辐射对电子设备的破坏效应等雷电成灾机理研究, 将为雷电防护技术的提高提供科技支撑。 相似文献
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利用闪电定位监测系统、天气雷达系统、地面气象站构成雷电监测网络,结合气象卫星资料、高空探测资料和天气影响系统进行综合分析,进一步了解、掌握雷电发生发展物理过程和雷电形成机制,做出雷暴天气潜势、短时和临近预报、达到对雷暴等强对流灾害性天气的监测和预警。 相似文献
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海风雷暴的观测分析和数值模拟研究进展 总被引:4,自引:0,他引:4
沿海地区经济相对繁荣,城市化水平较高,对天气和气候的依赖性强,突发性强对流天气所造成的灾害也会更加严重;同时沿海地区的强对流天气又与海风环流密切相关,因此沿海地区海风雷暴的研究受到了日益广泛的关注,成为了气象学和大气科学中的重要研究对象。在过去的半个多世纪中,海风雷暴的观测和模拟研究取得了大量的研究成果。本文通过对这些研究工作进行回顾和总结,系统地分析了国内外的研究现状,重点讨论了海风雷暴的结构和特征、发展演变过程、触发机制及其预报预警。最后对海风雷暴未来的研究方向进行了探讨,提出了一些有待于研究或需深入研究的问题,以利于今后更好的开展有关海风雷暴的工作,加深对其发生发展规律的认识,提高预报预警水平。 相似文献
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中国当代强对流天气研究与业务进展 总被引:1,自引:0,他引:1
对当代中国几十年来强对流天气研究和业务进展做了阐述,主要包括强对流系统产生的环境背景和主要组织形态,以及具体强对流天气的有利环境条件、触发机制、卫星云图特征、多普勒天气雷达回波特征以及预报、预警技术等诸方面。总体来看,中国学者对强对流以及不同类型强对流天气(强冰雹、龙卷、雷暴大风)发生、发展的环流背景以及通过雷达和卫星观测到的组织结构及其演变特征都已有了明确认识,研究了对流系统的多种触发机制,深入认识了超级单体、飑线等对流系统的环境条件、组织结构特征和维持机制,了解了中国中尺度对流系统的组织形态和气候分布特征,获得了强冰雹、龙卷、下击暴流和雷暴大风等的雷达、卫星和闪电等的多尺度观测特征、形成机制和现场灾害调查特征,发展了各类强对流天气识别、监测和分析方法以及基于“配料法”和深度学习方法等的预报、预警技术等。因此,强对流天气业务预报水平已得到显著提升。 相似文献
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以中尺度非静力WRF模式的格点预报结果作为云模式的初值集合,经云模式的多初值雷暴预报及预报结果的集合分析,建立了雷暴云的集合预报方法。将该方法应用于南京周边地区未来一天雷暴天气的特征预报,并利用南京夏季9个雷暴天气的多普勒雷达资料(SCIT,storm cell identification and tracking)进行预报效果的检验。结果表明,雷暴云的集合预报对研究区域内未来一天雷暴强度、分布预报效果较好,尤其对强雷暴的分布有较强的预警预测能力。此外,雷暴持续时间概率密度分布的集合预报产品,在雷暴影响范围概率预报上的应用,提高了雷达对雷暴的预警监测能力。 相似文献
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Forecasting thunderstorms is one of the most difficult tasks in weather prediction due to the scarce knowledge on how to characterise the mechanisms taking part in the formation of thunderstorms. New tools based upon the objective recognition of appropriate conceptual models have been developed in the last years. A good example of this are the statistical models, based on variables that characterise the preconvective atmospheric conditions.This paper presents the results obtained by applying a short-term forecast model to thunderstorms during the summer periods in León (Spain). This model makes use of the logistic function as a binary forecasting technique determining storm/no storm. The logistic function used was a combination of 15 previously selected meteorological variables. The model has been constructed with the data collected on 152 occasions, and it has been verified on 77 other occasions.The skill scores obtained show that the use of statistical models combining the data, provided by variables characterizing the preconvective conditions and the triggering mechanisms, represent an important step in the difficult task of short-term thunderstorm forecasting. 相似文献
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董爱民 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2001,24(4):18-19
根据1992-1997年资料,从天气形势和能量分布特征对咸阳机场雷暴天气进行了初步分析,归纳出雷暴天气产生的主要天气系统。讨论了雷暴天气过程听能量分布特征和水汽条件,并在此基础上总结出雷暴天气的预报要点。 相似文献
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Convective energies in forecasting severe thunderstorms with one hidden layer neural net and variable learning rate back propagation algorithm 总被引:5,自引:0,他引:5
Sutapa Chaudhuri 《Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences》2010,46(2):173-183
Thunderstorms are perennial features of India. However, the severe thunderstorms of pre — monsoon season (April–May) over Kolkata (22°32′N, 88°20′E) are of great concern for imparting devastating effect on life and property on the ground and aviation aloft. The study is thus, focused on developing one hidden layer neural network model with variable learning rate back propagation algorithm to forecast such thunderstorms. Convective available potential energy (CAPE) and convective inhibition energy (CIN) are selected as the input parameters of the model after the estimation of various skill scores like, Probability of Detection (POD), False Alarm Ratio (FAR), Heidke Skill Score (HSS) and Odds Ratio Skill Score (Yule’s Q) on different stability indices. During training the model, the squared error for forecasting severe thunderstorms is observed to be 0.0022 when the values of CIN within the range of 0 to 140 J kg?1 is taken as the input whereas the error is observed to be 0.0114 while the values of CAPE within the range of 2000 to 7000 J kg?1 is considered as the input. The values of CIN and CAPE at twelve to six hours prior to the occurrence of severe thunderstorms are considered in this study. During validation of the model, the percentage of prediction error with the values of CIN as input is observed to be 0.042% and that with CAPE as input is 0.162%. The values of CIN within the range of 0–140 J kg?1 are observed to be more persistent in forecasting severe thunderstorms over Kolkata than the values of CAPE within the range of 2000–7000 J kg?1. 相似文献
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本文利用绵阳机场2010~2014年逐时气象观测资料、温江站探空资料与绵阳市闪电定位仪资料,通过探空资料计算各对流参数与雷暴发生的相关系数,筛选相关系数高的对流参数作为预报因子,并探讨各预报因子的物理意义。分别用事件概率回归(REEP)、Fisher判别分析以及指标叠加三种方法制作雷暴潜势预报,其中指标叠加法CSI评分最高,并且可以通过累加值N的大小来确定雷暴发生概率。用指标叠加法试报机场2015年6~8月雷暴,临界成功指数CSI=52.9%,击中率POD=81.8%,利用该方法对绵阳机场周边(市辖区范围)航路上的雷暴也有较好的预报能力。 相似文献
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《Atmospheric Research》2010,95(4):715-725
Flash floods are associated with highly localized convective storms producing heavy rainfall. Quantitative precipitation forecasting of such storms will potentially benefit from explicit representations of deep moist convection in numerical weather prediction models. However, explicit representation of moist convection is still not viable in operational mesoscale models, which rely on convective parameterizations for issuing short to medium-range forecasts. In this study we evaluate a technique that uses regional Cloud-to-Ground (CG) lightning observations to define areas of deep moist convection in thunderstorms and adjust the model-generated precipitation fields in those regions. The study focuses on a major flash flood inducing storm in central Europe (23 August 2005) that was simulated with the aid of an operational weather forecasting system (POSEIDON system based on Eta/NCEP model). The performance of the technique is assessed using as reference distributed rainfall estimates from a network of radar observations. The results indicate that CG lightning data can offer sufficient information to increase the mesoscale model skill in reproducing local convective precipitation that leads to flash floods. The model error correction is shown to be proportional to the density of lightning occurrence, making the technique potentially suitable for operational forecasting of flash flood inducing thunderstorms. 相似文献
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深圳市气象灾害分区预警系统研究 总被引:3,自引:1,他引:2
介绍了深圳市气象灾害分区预警系统设计思路、技术框架、主要功能和应用效果。该系统将多种探测资料和临近预报产品集成显示,对定量降水预报等产品进行检验评分和择优排序,根据监测实况和外推预报自动形成分区预警提示;按街道行政辖区自由组合分区预警区域,将气象灾害预警精细到街道辖区;该系统与各分发渠道建立自动连接,一次性制作分区预警产品,输入指令,不同发布渠道同时分发。该系统实现了预报预警技术、预警制作平台和预警发布传播平台高度集成,可在3min内完成分区预警信号自动提示、编辑、制作和各传播渠道的自动分发,高效地解决了预警发布的"最后一公里"问题。 相似文献