基于支持向量机的雷暴大风识别方法

基于北京市观象台雷达基数据和加密自动气象站数据,利用支持向量机算法建立了雷暴大风天气的有效识别模型。首先确立了9个用于识别雷暴大风的预报因子:回波顶高、最大反射率因子、最大反射率因子所在高度、垂直积分液态水含量、垂直积分液态水含量随时间变率、垂直积分液态水含量密度、雷暴大风发生前最大反射率因子下降高度、风暴移动速度、速度谱宽。通过计算各预报因子在大风和非大风样本中的概率分布,得到对应的各项预报因子雷暴大风的隶属度,利用得到的隶属度函数对样本进行归一化处理。确立核函数和模型参数,利用支持向量机建立雷暴大风天气的提前识别和临近预警模型。通过对北京2017年7月7日飑线和2012年5月19日块状回波引起的灾害大风典型个例的识别效果检验,得到两个个例预测的命中率、误判率和临界成功指数分别为92.0%,22.1%,73.0%和99.1%,40.5%,59.2%,对于提高雷暴大风预警预报的准确率有一定帮助。     

2017年江西副热带高压边缘雷暴大风回波特征

利用MICAPS天气资料、WebGIS雷达拼图、自动站、强天气监测和雷电监测等数据,对2017年8月江西副热带高压边缘产生的4次雷暴大风天气过程,采用数据统计、形态特征对比等方法进行分析,结果表明:江西北部回波和南部回波发生辐合运动时,南面回波会发展的更为旺盛,形成飑线回波带。回波的传播方式一方面加快了回波移动速度,另一方面改变了回波的移动方向。副热带高压边缘雷达回波特征主要有两种:一是南北向短带回波,有时会发展为弓状回波;二是强回波单体,超级单体和复合单体回波。带状回波上,雷暴大风分布在回波带前沿,尤其是弓状回波带的头部,雷电分布则在回波带移动方向的后侧;强单体、超级单体和复合单体回波上,雷暴大风和雷电集中在强回波中心附近区域。超级单体回波具有55～60 dBZ块状回波结构,垂直液态水含量VIL达到60 kg·m~(-2);相对风暴速度SRM图上和垂直径向速度RHI_V图上,都具有相邻的正负速度对和达到中等以上中气旋标准。     

基于雷达三维组网数据的对流性地面大风自动识别

应用雷达三维组网数据和地面加密自动站风场资料,统计分析了对流性地面大风的6个主要雷达识别指标：风暴最大反射率因子、风暴最大垂直积分液态水含量、垂直积分液态水含量随时间变率、风暴最大反射率因子下降高度、风暴体移动速度和垂直积分液态水含量密度等参数。根据雷达识别指标和地面大风的相关程度,给出了识别指标的隶属函数和权重系数;采用不等权重法,建立了具有模糊逻辑的对流性地面大风识别方法。并将对流性地面大风的出现概率分为3级：当识别风暴单体的判据小于0.3时,出现对流性地面大风的概率小;当判据在0.3—0.5时,产生对流性地面大风的概率较大;当判据大于0.5时,出现对流性地面大风的概率很大。通过对河北省2012年6月21日线状风暴和2009年7月23日孤立单体风暴引发的灾害大风典型个例的识别效果检验,证明这种方法识别到的风暴单体跟踪效果良好,识别出的大风范围与实况风场基本吻合,命中率、虚警率和临界成功指数分别达81.8%、25.0%和64.3%,利用模糊逻辑原理建立对流性大风的识别算法是切实可行的。     

山西雷暴大风雷达产品统计学特征及预警提前量研究

为认识统计山西雷暴大风的雷达产品特征,做好其预报预警,利用2013—2017年4—9月高空探测资料和地面观测资料以及多普勒雷达资料对山西39次雷暴大风过程进行研究。根据500 h Pa环流形势将其分为四大类型：西北气流型、冷涡型、西风槽前型、副热带高压（简称“副高”）切变型。统计分析了不同环流背景下雷暴大风的雷达产品特征及其预警提前量。结果表明：（1）块状孤立对流单体是任一环流背景下山西雷暴大风的主要雷达回波形态。（2）副高切变型雷暴大风的最大回波强度、回波顶高、最大垂直积分液态水含量值最高,冷涡型最低。（3）低层径向速度大值区对雷暴大风的指示意义最明显,预警提前量最多,可提前30 min以上。（4）雷暴大风发生时,有阵风锋和逆风区出现,但出现次数极少。研究结果对利用雷达产品预警山西雷暴大风提供参考依据。     

玉山雷暴大风雷达回波特征分析北大核心

利用气象信息综合分析处理系统、江西WebGIS雷达拼图、江西自动气象站、上饶SA雷达等资料,综合分析了2004—2020年玉山县15次雷暴大风过程特征。结果表明:玉山雷暴大风集中出现在5—9月,其中7月最多;雷暴大风有明显日变化特征,午后增温是高发期,导致玉山雷暴大风天气主要有三类中尺度系统,分别为冷锋倒槽类、副高控制类、热带系统类;按雷达拼图回波特征分为飑线回波带上超级单体、飑线(弓状)回波带上强单体、副高边缘强回波短带和局地热雷雨强回波三类。飑线回波带上超级单体中心回波强度超过60 dBZ,回波带有明显的“弓”状结构,移动速度可达80~100 km·h^(-1);副高边缘的雷暴大风天气发生在局地热雷雨强回波发展合并时,局地性强,移动缓慢,移速仅30 km·h^(-1)左右。雷达PUP产品上超级单体冰雹和雷暴大风主要区别为:组合反射率CR产品60 dBZ强回波面积冰雹较大,雷暴大风较小;垂直累积液态水(Vertically Integrated Liquid,VIL)冰雹可达到60 kg·m^(-2),雷暴大风VIL≤35 kg·m^(-2);反射率因子垂直剖面(Reflectivity Cross Section,RCS)冰雹有超过65 dBZ强回波核,雷暴大风则没有;径向速度垂直剖面(Velocity Cross Section,VCS)冰雹出现中气旋结构,雷暴大风则出现“逆风区”或弱切变结构。     

四川盆地雷暴大风雷达回波特征统计分析

采用2009—2018年地面、高空、闪电定位、多普勒雷达资料统计出四川盆地的34次雷暴大风过程,并根据冷空气参与情况及500 hPa影响系统将其分为五种类型:混合性大风类(Ⅰ类)、深厚低槽(低涡)后部类雷暴大风(Ⅱ-1)、低槽(切变)东移类雷暴大风(Ⅱ-2)、副热带高压西侧切变类雷暴大风(Ⅱ-3)和东风扰动类雷暴大风(Ⅱ-4)。统计分析了五类过程中发生雷暴大风站点对应的雷达回波特征,包括:对流组织类型、雷达回波强度、回波顶高、垂直液态水含量、中层径向辐合、风暴移动速度、回波质心下降、低仰角风速大值区和辐散。结果表明,82%的雷暴大风站点具有风速大值区,不同类型的雷暴大风过程还有其他不同的雷达回波特征,这些特征大多可提前10 min以上。另外,当站点出现中层径向辐合、辐散、回波强度大且伴有强梯度或回波类型为飑线时,也要考虑大风是否出现。     

河北省雷暴大风的雷达回波特征及预报关键点

应用河北省石家庄新乐CINRAD-SA雷达资料对2006—2008年河北省中南部地区262个站雷暴大风的雷达回波特征进行统计。分析发现, 雷暴大风的主要雷达回波特征有弓形回波、阵风锋和径向速度大值区,出现其中一个或多个特征均可发布雷暴大风预警。根据以上雷达回波特征能够对66%的雷暴大风发布预警,34%的雷暴大风仅仅依据雷达资料无法预警,其中孤立块状回波占39%,带状回波占61%。弓形回波仅占雷暴大风的19.8%,能够观测到的阵风锋回波仅占16.8%,65.3%的雷暴大风观测到径向速度大值区,径向速度大值区是雷暴大风最重要的雷达回波特征。径向速度大值区的形成一般早于弓形回波和阵风锋回波,依据径向速度大值区可更早发布雷暴大风预警。     

廊坊市雷暴大风多普勒雷达特征指标预警应用分析

利用北京、天津和沧州多普勒天气雷达对2010—2019年廊坊市发生的29次雷暴大风天气过程中的阵风锋、径向速度大值区、垂直累积液态水含量（VIL）≥40 kg?m-2等预警指标进行验证分析,结果表明：51.9%的站次出现了阵风锋,其中61.0%的雷暴大风出现在主体回波移动前方中部到右侧;17 m?s-1以上大风速区作为预警指标,预警的平均提前量达47.2 min。100%的弓形回波雷暴大风出现前上游及可能影响区域存在≥17 m?s-1的大风速区,以此发布预警可提前37.1 min;71.4%的雷暴大风站点上空或10 km范围内VIL≥40 kg?m-2,平均预警提前量最高,达到52.7 min;依据带状回波前侧或右前侧出现阵风锋发布预警的平均提前量为60.6 min。73.7%的块状回波雷暴大风天气上游及可能影响区域有≥17 m?s-1的大风速区。结合上游及可能影响区域≥17 m?s-1和≥20 m?s-1以上大风速区、阵风锋、VIL≥40 kg?m-2出现位置可以提前30—60 min发布雷暴大风预警信号,且可更加精准的预测灾害性大风的落区、出现时间和强度。     

廊坊市雷暴大风多普勒雷达特征指标预警应用分析

利用北京、天津和沧州多普勒天气雷达对2010—2019年廊坊市发生的29次雷暴大风天气过程中的阵风锋、径向速度大值区、垂直累积液态水含量（VIL）≥40 kg?m-2等预警指标进行验证分析，结果表明：51.9%的站次出现了阵风锋，其中61.0%的雷暴大风出现在主体回波移动前方中部到右侧；17 m?s-1以上大风速区作为预警指标，预警的平均提前量达47.2 min。100%的弓形回波雷暴大风出现前上游及可能影响区域存在≥17 m?s-1的大风速区，以此发布预警可提前37.1 min；71.4%的雷暴大风站点上空或10 km范围内VIL≥40 kg?m-2，平均预警提前量最高，达到52.7 min；依据带状回波前侧或右前侧出现阵风锋发布预警的平均提前量为60.6 min。73.7%的块状回波雷暴大风天气上游及可能影响区域有≥17 m?s-1的大风速区。结合上游及可能影响区域≥17 m?s-1和≥20 m?s-1以上大风速区、阵风锋、VIL≥40 kg?m-2出现位置可以提前30—60 min发布雷暴大风预警信号，且可更加精准的预测灾害性大风的落区、出现时间和强度。     

天津地区雷暴大风天气雷达产品特征分析

应用2002-2007年天津共46次雷暴大风天气过程的新一代天气雷达资料,并结合灾情报告和地面自动气象站资料,根据雷达基本反射率回波特征,影响渤海西部雷暴大风的雷达回波形态有以下四种类型:弓状回波、阵风锋、带状回波和零散椭圆状回波,其中弓状回波对应的雷暴大风天气最为强烈,特别是弓状回波的前部和顶端突起部分;同时弓状回波主体维持时间与雷暴大风维持时间基本一致.另外,应用垂直积分液态水含量产品(VIL)进行了统计分析.结果表明:当VIL值达到或超过40 kg·m~(-2)时,随后VIL值的快速减小对于预警雷暴大风天气有指示意义,这种信息一般能够提前10分钟出现.此外,分析了雷暴大风的路径来源有四类:分别是北方路径有9次,西北路径占19次,西方路径14次和其他路径4次,其中北方路径带来的灾害相对严重.这些特征对预警渤海西部雷暴大风天气提供使用价值,同时也可提供其他地区参考使用.     

江西一次极端雷暴大风过程的中尺度特征与成因分析

2021年5月15日贵州东北部发生了一次极端风雹天气过程。本文利用常规观测资料以及加密自动气象站、探空、卫星、多普勒天气雷达等资料,分析了该过程的环境场和雷达回波特征。结果表明: (1) 此次极端风雹天气发生在低层暖湿和对流层中下层(500 hPa以下)具有显著条件不稳定的环境下,冷锋前沿的地面辐合线是其触发机制,切变线南侧暖湿气流输送和较强的垂直风切变有利于对流风暴的维持和加强。(2) 贵州东北部较大的温度递减率和对流有效位能,强的垂直风切变,较低的自由对流高度是冰雹和雷暴大风发生的有利条件。雷暴系统过境使受其影响的测站风速急增、气压猛升、气温骤降,表现为典型的强雷暴系统过境特征。(3) 雷暴系统由初始线状多单体逐渐形成分布不规则的多单体风暴系统。雷暴单体在反射率因子图上呈现出强回波中心超过60 dBz及其南侧高反射率因子梯度和中高层明显回波悬垂特征。造成下击暴流的雷暴单体的弓形回波特征明显,并伴有前侧入流缺口、后侧“V”型缺口及中层4—8 km高度强径向气流辐合(MARC)特征;而造成冰雹的雷暴单体的钩状回波特征十分明显,同时伴有较大垂直积分液态水含量(VIL)、较高回波顶高、强风暴顶辐散以及三体散射现象。

     

甘兰高原\

利用常规观测资料、加密自动站资料、自动站5 min资料、天气雷达资料和风廓线雷达组网资料,对2017年7月27日夜间出现在成都地区的一次雷暴大风天气过程进行分析,结果表明：本次过程发生在副热带高压和切变线共同影响下,地面辐合线、弱垂直风切变、层结不稳定和较大的对流有效位能为雷暴大风的发生提供了有利的环境条件。此次雷暴大风天气过程是由多单体风暴产生的;雷达回波具有窄带回波、反射率因子质心快速下降、风暴前侧出流、后侧入流和中层径向辐合等特征,这些特征对监测和预警雷暴大风有很好的指示意义。雷暴高压和强冷中心对雷暴大风的形成和维持有着重要作用。在大风过程中,风向突变伴有瞬时风速增大,但风向突变出现时间较最大瞬时风速出现提前了5 min左右,中尺度气旋式辐合的出现时间较最大瞬时风速有15 min的提前量。阵风锋坡度愈大,前侧上升气流坡度愈大;阵风锋后部的垂直风速变化落后于水平风速的变化。

     

江西副高边缘雷暴大风雷达拼图回波特征分析

利用MICAPS常规天气图资料、地面自动气象站资料、雷电资料和雷达拼图等资料,采用天气图中分析方法、统计方法、回波图像、回波廓线等分析方法,对2020年7月11日江西副热带高压边缘中尺度雷暴大风回波特征进行分析,结果表明：1）副热带高压控制或边缘上,江西上空100 hPa是东北风,500 hPa是西南风,高空呈现逆时针环流,T-lnP图上层结不稳定,对流有效位能CAPE （Convective Available Potential Energy）面积较大,对产生强对流天气有利;由于上下两层的风向不同,使得雷暴回波系统的移动与回波系统的云砧伸展方向不一致,从而加剧了对流上升运动,使得雷暴回波系统发展、加强、维持。2）回波产生初期是局地对流单体回波,通过不断新生单体和单体合并等方式,形成南北走向的回波短带,这种合并形成的回波短带发展旺盛时,会产生多站雷暴大风天气。3）南北走向的回波短带是产生雷暴大风的主要回波特征,虽然回波强度只有55 dBZ,但移动速度较快（60～70 km/h）,造成地面大风。江西WebGIS雷达拼图上叠加多部雷达风暴跟踪信息STI （Storm Tracking Information）,可以明确风暴的移动方向和移动速度,根据STI密集区判断,增加了STI的可用性。4）“前伸”或“延伸”回波反映了回波系统上方的高空风走向和积雨云的云砧飘离方向。“延伸”回波一定程度上表现出副高边缘雷暴回波系统的强弱程度。为改进副热带高压边缘中尺度雷暴大风的预警预报准确率提供依据。     

宁波机场附近一次孤立强雷暴大风事件分析

利用区域自动气象站资料、天气雷达资料、宁波机场AWOS(automated weather observation system)资料和NCEP再分析资料等对2017年7月22日发生在宁波机场附近的一次孤立强雷暴大风环境条件和雷达回波特征进行分析。结果表明：1)雷暴大风发生在较强的对流有效位能、弱的垂直风切变和上层干燥近地面暖湿的大气层结配置下,海风锋是主要触发系统。2)雷暴大风发生时,地面出现明显冷池和中尺度雷暴高压。3)强反射率因子顶部高度快速下降,中层径向辐合达到18 m·s-1,低层速度辐散超过25 m·s-1等指标,对雷暴大风预警具有较好的指示意义。     

2016年北京地区一次雷暴大风的观测研究

2021年7月31日16-22时冀豫交界区出现了由多个超级单体风暴造成的强对流天气过程, 其中生命史最长的两个超级单体风暴(以下分别简称邯郸超级单体和濮阳超级单体)先后影响河北南部和河南北部, 导致5次极端下击暴流事件。本文利用常规观测资料、区域自动站观测资料及多普勒天气雷达资料, 并基于超级单体致灾下击暴流雷达回波预警指标, 分析了上述5次极端下击暴流导致的冀豫交界区雷暴大风的雷达预警效果。结果表明: (1)5次极端下击暴流事件中, 超级单体强回波伸展高度、中层径向辐合、低仰角径向速度大值区等雷达回波特征量化值均满足致灾下击暴流超级单体雷达回波预警指标, 平均每次极端下击暴流前会出现12个与雷暴大风相关的回波特征, 且最极端下击暴流出现前与雷暴大风相关的回波特征均最为显著或其特征量增至最强, 其中与对流风暴下沉气流和地面大风直接相关的特征可提前10~37 min预警极端下击暴流。(2)两个超级单体风暴导致的首次极端下击暴流前均出现了反射率因子核、中气旋核和中气旋底高下降的特征, 对极端下击暴流能提前19 min和22 min预警。(3)邯郸超级单体为典型的孤立超级单体风暴, 濮阳超级单体为镶嵌在多单体中的超级单体风暴, 前者比后者的回波结构清晰, 更易判识, 相关回波特征或特征量对其产生的下击暴流预警效果也更好。(4)超级单体风暴维持期间可导致多次极端下击暴流, 其出现后(特别是在减弱阶段)仍需持续关注相关回波特征变化。