GMS卫星红外云图强对流云团的识别与追踪

利用ＧＭＳ静止气象卫星探测所得到的红外云图资料，用计算机图像学技术来研究经对流云图的识别和追踪，以求能够准确，及时地发现并追踪象强对流云团这种能够造成强烈灾害的天气系统。对红我云图的图象处理，提出区域平滑滤波和阈值剔除相结合的强对流云团算法，对于过滤出的经对流云团，应用图象处轮廓编码法的Ｔ算法和ＩＰ算法提取出它的边界，边界初始点。     

基于动态特征的强对流云团追踪

利用FY-2E卫星数据获取的强对流云团面积、重心、长短轴比、重心与形心距离、移动速度、移动角度和最低亮温等属性的变化可作为动态特征,利用慢特征分析方法提取云团中具有一定连续性和稳定性的动态特征对强对流云团不同阶段进行识别和追踪.结果表明,动态特征与强对流云团的不同发展阶段具有很好的对应关系:在初生阶段,云团的移动方向和速度不稳定,但是面积呈现出缓慢增长态势,云顶亮温缓慢下降,此时云团的慢特征为面积和云顶亮温;在成熟阶段,云团的移动路径趋于稳定,云顶亮温达到最低,云团重心和形心基本重合;在消散阶段,存在云团分裂和云团的重心与形心分离特征.云团长短轴比的变化与云团最低亮温的变化趋势一致,移速缓慢的对流云团更容易造成集中强降水,快速移动的对流云团大多造成地面大风.     

基于“葵花8号”气象卫星的陇东南地区强对流识别跟踪技术研究

利用常规观测资料、区域自动站资料和“葵花8号”气象卫星资料,对2016年4—9月甘肃省陇东南地区出现的43次强对流天气过程进行分析,确立了强对流云团识别指标、追踪方法及预报指标,并对2018年部分个例进行效果检验。结果表明：（1）利用卫星B13通道（10.4μm）亮温值TBB≤238 K或B08通道（6.2μm）与B13通道亮温差△TBB<0 K双阈值作为强对流云团识别指标,可以准确识别出陇东南地区的强对流天气云团;（2）利用“逆向搜索法”、“面积重叠法”及对云团重心的计算,可以对强对流云团进行准确定位、追踪及移动路径外推预报;（3）建立的强对流天气落区判别指标对该地区短时强降水及冰雹落区具有一定的预报能力。     

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。     

云团的数学形态特征提取和分析

气象卫星云图接收处理系统所提供的卫星云图资料对航空气象预报起着非常重要的作用。该文运用计算机对卫星云图接收处理系统的资料进行了二次开发,首先,将强对流云团从卫星云图中分离出来;其次,运用数学形态学的方法对强对流云团的边界、骨架以及中心点等重要特征进行检测和提取,并在Windows中使用Matlab语言对上述工作加以实现。     

基于闪电数据的雷暴识别、追踪与外推方法

该文提出了一种新的雷暴识别、追踪与外推方法。该方法基于地闪数据,利用密度极大值快速搜索聚类算法实现雷暴的识别,采用Kalman滤波算法实现雷暴的追踪与外推。应用该方法处理了2013年的全国地闪定位数据,同时利用多普勒天气雷达等数据对选取的个例进行评估。结果表明:该方法能有效识别雷暴并对其进行实时追踪,且能有效处理雷暴分裂与合并的情况;算法具有较好的0~60 min的临近外推预报能力,各项性能指标整体与TITAN (Thunderstorm Identification, Tracking, Analysis and Nowcasting) 算法接近,在30 min时效有更好的表现。该方法能够实时监测、预报全国雷暴发生发展状况,对于0~60 min临近预报具有一定参考价值。     

雷暴云团自动识别和边界相关追踪技术研究

基于高时空分辨率雷达资料的雷暴云团识别、追踪及预警技术是目前最重要的临近预报预警技术之一.该文描述的雷暴云团边界相关追踪技术是一种新研究的方法,该方法是利用模式识别技术进行云团边界识别、拓扑处理,建立云团生命时序与族谱关系,并在此基础上进行雷暴云团外推的一种短时临近预报方法.该方法有三个主要技术环节:(1)对已预处理的雷达数据进行边界识别;(2)利用四分树匹配分析因子、重叠因子、面积因子、外接矩形因子、轮廓综合因子、局部相似判定因子等六个判断因子,分别识别出每个云团的时间序列,以及每个云团的运动方向、速度、面积、强中心,以及所处的状态(增强或减弱、膨胀或缩小)等信息;(3)对云团的移动方向、速度、面积、强度进行线性外推.初步结果显示该方法可较好地识别和外推预报雷暴云团.在此基础上建立的雷暴自动识别和追踪系统(简称"追踪者",TRACER),可以基于地图系统选取指定云团,获得云团空间位置信息、发展轨迹、演变特征和未来预测,也可对云团预报结果进行定量分析和验证.     

强对流降水云团的云图特征分析

对1992～1994年夏季四川、湖北、河南3省333个地面雨量站2万多个雨量观测数据以及与之相应的4千余幅GMS-4红外数字云图资料的分析结果表明,云顶温度、温度梯度、云团的膨胀、穿透性云顶的存在、云体相对于云团中心的偏离量与云的降水强度有着明显的对应关系。在不同的地区,这种对应关系有所不同。     

用滤波方法进行MαCS云团形态差异的个例分析

利用GMS－5卫星资料, 研究了2002年6月27～28日一次强降雨过程中尺度暴雨云团的演变特征。分析表明, 整个降雨过程分两个阶段, 第一阶段, 一个近圆形中尺度对流云团从西北向东南移动, 主要造成河南省强降雨; 第二阶段, 南移的中尺度对流云团到达长江流域, 重新发展并形成东西向宽带状α中尺度对流系统 (Meso-α-scale Convective System, 简称MαCS) 云团, 造成长江中下游暴雨。为研究这次暴雨过程中尺度对流云团的组织方式演变和结构特征, 使用滤波方法对NCAR/NCEP 1°×1°再分析资料进行尺度分离, 获得中尺度扰动场, 结果表明: (1) 利用改进的Shuman-Shapiro滤波方法, 可以有效地分离出中尺度扰动。对于近圆形的MCS, 低层高度场低中心和流场辐合中心重合, 位于云顶亮温 (Black Body Temperature, 简称TBB) ≤-52℃冷云盖的西侧边缘, 这里也是新生对流活跃的地方, 而高层高度场高中心和流场辐散中心分离, 但都位于冷云盖区域。对于宽带状MαCS, 低层高度场低中心和流场辐合中心也基本重合, 位于TBB≤-52℃冷云盖的北侧边缘, 高层高度场高中心与低层低中心相对应, 但流场在冷云盖中没有表现出单一中心, 却表现为一致辐散气流。 (2) 滤波结果显示, 不论是前期的近圆形中尺度对流云团, 还是随后发展起来的宽带状MαCS, 二者都具有低空辐合高空辐散扰动结构, 只是扰动的强度后者大于前者。 (3) 这次过程的中尺度对流云团表现出的形态演变, 由近圆形变成宽带状, 是因为其组织差异造成的。两者的组织方式完全不同, 前者主要是低层中尺度气旋, 而后者主要是低层的中尺度切变线。     

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。     

基于自适应阈值的地基云自动检测方法

云的高精度检测是云量计算的基础,利用晴朗天空下天空呈蓝色、云呈白色的属性, 该文提出一种基于最大类间方差的自适应阈值云检测方法, 并分别基于蓝红波段比值、差值和归一化差值处理进行试验。相比固定阈值的云检测方法, 自适应阈值具有更大的通用性, 且定量的评估结果表明:归一化差值处理在云检测的正确率和精确度方面都获得了令人满意的检测效果。     

基于红外实时阈值的全天空云量观测

红外测温传感器在旋转平台控制下定时对全天空进行扫描,拼接全天空红外辐射亮温图像。利用天空中的云点与非云点在红外波段中表现出的不同特性,考虑不同仰角方向天空中云点与非云点的温度差异,结合地面环境参数,实时拟合天顶到水平区间内晴空时刻的温度阈值函数,利用阈值分割方式得出全天空云分布及云量信息。该方法可以有效减少地面环境参数及太阳光照对云图的影响,能够全天实时运行。将利用该方法获取的数据分别与人工观测数据及典型天气条件下可见光测云结果进行对比,结果表明该系统在云量观测方面具有一定的先进性和准确性。     

台湾地区中尺度试验期间梅雨锋及其对流云团的研究

本文对台湾地区中尺度试验(TAMEX)中的两次IOP(加密观测期)过程进行了诊断研究,结果表明: (1)1987年5月13日至17日,台湾地区的对流系统活跃.究其原因,主要系两次锋面过境所致.这两条锋面的温度梯度比长江流域一般的梅雨锋要强.梅雨锋上的对流云团与降水直接有关. (2)高空东移短波槽与梅雨锋的有利配合,是造成台湾地区出现较大降水的重要原因、IOP2有高空短波槽配合,因而降水比IOP1大、槽与锋面的配合,使对流层中低层正涡度区加强,这与华南前汛期暴雨的特征有某些相似之处。 (3)由每小时一次的GMS卫星云图上发现,在此期间台湾地区发展的对流云团与大陆的系统联系密切.此外,NCAR飞机落仪探测资料表明,与环境相比,云团内部有较深厚的湿层;时空加密探空资料的计算结果显示,700hPa以下的水汽主要来自水平方向的辐合,而在高层主要来自垂直输送.对于活跃的云团而言,上述特征更加明显.     

利用飞机观测资料分析云团边缘温度变化

利用一次飞机人工增雨外场作业平飞阶段获取的温度资料,对1992年6月21日一次西风槽天气过程的中尺度云团边缘的温度变化进行了分析,对云内和云外温度的垂直变化进行了比较。结果发现,云内温度垂直递减率与大气层温度递减率有差异,逆温发生在较强云团边缘。     

利用气温与云顶亮温差值检测云方法研究

利用2005年7-12月卫星资料、地面观测资料、探空资料和地形资料,统计分析了无云条件下气温与云顶亮温的差值,结果表明：无云情况下气温与云顶亮温差值平均为5.04℃,且具有较大的日变化性。由此提出了按时次分别求取阈值用以检测云。通过个例对比分析,初步得出该方法检测云具有以下特点：可用于全天候云检测;不受地形地貌等因素的影响;该云检测方法应用于反演计算,不仅反演的中、高云区域与实测的比较一致,而且反演的低云区域与实测结果也比较一致。     

全球典型低云区中各类低云云量与水平温度平流关系的单点个例分析

选取欧洲中心40年再分析资料(ERA40)中2001年7月的775hPa和925hPa等压面上的风场和温度场资料与ISCCP同时段的低云资料,利用条件概率方法(云频数)和逐日演变的动态方法分析全球典型低云区单点的云量与水平温度平流的关系.结果表明:全球典型低云区单点上各种云的云量与水平温度平流之间的关系是十分复杂的,在某种平流下各种云均有可能出现,某种云也能在不同的平流下出现.全球典型低云区单点云量与水平温度平流的逐日演变没有明显的同步性.因此,从已知的水平温度平流条件来预报各类低云云量是没有充分的观测事实作为依据的.     

浙江省降水云系红外云图特征及其与降水量的关系

用2000~2003年GMS红外云图资料,统计分析了影响浙江省降水系统的红外云图特征及其与地面1 h降水量的关系。结果表明:降水云团的云顶亮温、1 h云顶亮温差、云顶亮温梯度和云团移动速度与地面降水强度的对应关系是非线性的,并且随季节的变化它们的关系又有明显变化;随着云顶亮温的降低,1 h降水量降水强度逐渐增大,出现强降水的机率也明显增多;浙江省内易出现2.0 mm/h(中雨)7、.0 mm/h(大雨)、15.0 mm/h(暴雨)强降水的云顶亮温指标分别为-30℃、-36℃、-41℃。     

云分类中逐个修改聚类和模糊聚类分类性能的对

利用卫星图像对各种云型进行识别在大气科学领域具有重要意义，为了深入了解云分类过程中逐个修改聚类和模糊聚类对各种云型的识别能力，采用极轨卫星EOS／MODIS图像资料和静止卫星GMS-5图像资料，在样本采集和特征提取的基础上。选择不同的光谱或纹理特征对两种分类器的分类性能进行测试和对比分析。结果发现，不管采用哪种图像资料，提取哪些特征量，逐个修改聚类的平均分类准确率总体上略高于模糊聚类。但就两种分类器对各种云型的识别能力而言，模糊聚类对低云和高云（如层云、薄卷云、密卷云、卷层云、积云）的分类准确率明显好于逐个修改聚类，而逐个修改聚类对积雨云的分类准确率稍高于模糊聚类。从各类别间混判的情形来看，积雨云和高中低混合云、低云之间及卷云子类之间混判的情形较多，模糊聚类与逐个修改聚类相比，混判的类别增多，相对比例减少。     

中尺度强暴雨云团云特征的多种卫星资料综合分析

针对2002年6月23—27日发生于江淮地区的一次中尺度强暴雨过程，利用FY-1D，EOS和NOAA卫星的可见光、红外、微波通道遥感观测、反演资料，从相态、光学厚度、垂直结构等各方面分析云特征，并将分析结果与同时段地面雨量观测进行对比分析，发现云光学厚度大且云顶粒子为大粒子、冰相态是此次降雨过程中云团的主要云特征，地面雨量的大小与云光学厚度密切相关，两者间基本呈正相关关系；稳定少变的大光学厚度云或云光学厚度显著增大均可带来强的地面降水。微波资料可以很好地体现降雨云团的垂直结构。分析结果显示，卫星遥感对揭示中尺度强暴雨云团的云特征，具有很好的指示作用。     

辽宁省一次强对流天气的地闪特征

利用闪电定位系统、多普勒雷达和加密自动站资料对辽宁一次冷涡天气中暴雨、冰雹过程的地闪变化特征进行分析。结果表明,暴雨和冰雹过程均出现了地闪密集区,冰雹过程中正地闪占总地闪比例高于暴雨过程;暴雨过程以负地闪为主,主要分布在45 dBz以上的强回波区内,和暴雨持续时间相当,负地闪最密集区位于风暴的核心部位。负地闪频数比强回波面积提前30至70分钟到达峰值,对于短时暴雨预报预警具有一定意义。冰雹过程中,负地闪集中在雹云前部,正地闪位于雹云核心部位,与降雹区一致,正、负地闪发生区域分离。正地闪提前降雹30分钟左右发生,总地闪、正地闪频数在降雹前明显增加;降雹出现在总地闪、正地闪频数和强回波面积达到峰值及从峰值迅速下降时间段内;雹云减弱消散阶段总地闪次数减少但正闪增加。