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多普勒雷达资料在暴雨临近预报中的应用 总被引:20,自引:7,他引:20
以天气雷达体积扫描的资料为基础,采用交叉相关法建立了一种对暴雨的临近预报方法。该方法的基本思路是:将第一时刻取得的雷达回波图像,向任一方向移过一定的距离,然后计算此图像与第二时刻图像之间的交叉相关系数,直到找到极大值,利用该极大值所对应的位移来预报下一时刻降水的位置。并利用“973”中国暴雨试验获得的观测资料对该方法进行了验证,验证结果表明:交叉相关法对暴雨有一定的预报能力,预报雨带的移动方向与雷达实际观测的移动方向相吻合,但其预报能力随着预报时间的增加而减弱。 相似文献
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利用多普勒天气雷达资料,分析暴雨过程中的中尺度系统:逆风区、辐合流场、低空急流、暖平流、暖切变、冷切变等的雷达回波特征. 相似文献
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选取单部雷达的CAPPI资料,在TREC(Tracking Reflectivity Echo by Correlation)的基础上,引入径向基函数网络、广义回归网络、小波BP网络3种人工神经网络以及支持向量机,对雷达反射率因子进行1h的临近预报研究,并与TREC外推预报的结果进行了比较.使用了命中率、虚警率、漏报率、临界成功指数、相关系数和均方根误差6个指标检验人工神经网络、支持向量机和TREC的预报效果.结果表明:在使用这些指标检验预报效果时设定的阈值对预报结果的评价有影响;网络与TREC以及不同的网络之间的预报结果存在着差异;与TREC相比,支持向量机比TREC总体上能更好地预报未来1h以内强对流性天气的发展变化情况. 相似文献
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雷达回波在暴雨临近预报中的应用 总被引:1,自引:3,他引:1
统计分析表明:雷达回波必须要达到一定的强度才能产生暴雨.北海天气雷达站从2006年起制作雷达责任区内的暴雨临近预报,在工作中发现,将回波强度作为预报指标结合线性外推法作暴雨临近预报可以提高预报的准确率. 相似文献
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单多普勒天气雷达在暴雨临近预报中的应用 总被引:32,自引:8,他引:32
利用3824-C单多普勒天气雷达资料,分析了暴雨过程中的中尺度系统:低空急流、暖平流、暖切变、冷切变、逆风区的雷达回波特征;通过对它们的识别及与降水特征、暴雨落区的比较研究,表明这些中尺度系统在暴雨的临近预报中都有明确的指示意义。 相似文献
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为了研究对流单体移动的运动学和动力学特征,本文综合应用多普勒雷达反射率因子资料和径向速度资料进行雷达回波的外推预报.采用速度方位显示方法(Velocity Azimuth Display,VAD)和交叉相关法(Tracking Radar Echoes by Correlation,TREC),分别得到设定的8个高度的水平风场,并作为回波的引导风,对相应高度的等高平面位置显示(Constant Altitude Plan Position Indicating,CAPPI)反射率因子进行外推.通过两次降水过程分析比较两种方法的外推结果,表明用这两种方法获得的未来60 min内的回波位置与回波实况较吻合;二者在某些高度上预报的评分接近.从两个个例的外推试验发现,预报效果最好的高度层与实际天气过程有关,关键是与降水回波中水平风的垂直分布有关,而不仅仅限于2.5~3.0 km高度. 相似文献
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交叉相关外推算法是目前对流临近预报的主要算法之一。它主要是通过计算雷达回波等资料在连续时次的空间最优相关, 得到对流系统不同位置的移动矢量特征, 并基于这些获得的移动矢量对雷达回波等进行外推, 从而达到预报的目的。因为算法既考虑了回波移动矢量大小和方向的变化, 也考虑了整个回波在移动过程中的形变, 所以, 基于该算法的外推临近预报具有一定的物理意义。该文介绍了交叉相关外推预报算法的基本原理, 对算法进行了一系列的质量控制, 包括抑制地物杂波和噪声的影响、对“丢失”计算的点进行矢量补充以及对追踪的矢量进行平滑处理等多个步骤。个例对比分析表明:算法在通过质量控制和优化处理后, 追踪的回波移动矢量质量明显改善。利用优化后的算法, 对2004年夏季和2005年夏季发生在京津冀地区的4个强对流个例, 包括2次飑线过程、1次雹暴过程和1次强雷暴过程, 进行了外推临近预报试验, 并且对算法在对流临近预报中的效果做了初步的检验评估。结果表明:该算法对强对流天气过程的临近预报具有一定效果, 算法可以给出未来30 min或者60 min内雷达回波和雷暴位置以及形状的外推预报, 预报结果与实况比较接近。 相似文献
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多普勒雷达非降水回波在临近预报中的应用研究 总被引:2,自引:0,他引:2
本文研究了多普勒天气雷达速度图上非降水回波(不包括地物回波)的空间结构,并对太原雷达站两年多以来的多普勒天气雷达观测到的“非降水回波”的速度特征进行了深入、系统的分析。发现非降水回波的强度虽然很弱,但其速度回波显示出冷暖平流和大尺度风向、风速辐合(散)相结合的特征。统计结果表明,56次降水过程中,有52次降水发生前的非降水回波具有辐合特征,且非降水回波辐合特征的出现较本站降水发生均具有一定的提前量,为临近预报提供了一种新思路。 相似文献
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多普勒雷达资料在强降雪过程中的分析应用 总被引:2,自引:0,他引:2
本文以2004年12月20日~22日山西省大范围自南向北的强降雪天气过程的分析为基础,结合预报员的实践经验,着重从多普勒天气雷达资料产品的演变特征中对比分析出此次降雪的成因。分析表明,较大降雪回波与连续性降水回波有许多类似的特点,但也有许多不同之处,对其所获取的降水区中的回波强度(r)、径向速度(V)和速度方位显示风廓线(VW P)等产品进行了仔细的对比分析,从而达到提高多普勒天气雷达资料分析、运用能力的作用,可在灾害性天气监测和重大预报服务中取得很好的效果。 相似文献
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强冰雹和短时强降水天气雷达特征及临近预警 总被引:8,自引:2,他引:8
利用恩施多普勒雷达和常规分析资料,详细对比分析了2007-2008年发生在恩施山区强冰雹和短时强降水天气过程中的雷达产品特征.在此基础上,找出了适合恩施山区强冰雹和短时强降水天气的雷达临近预警指标:选取负温区回波厚度≥7 km、CR强中心回波强度≥55 dBz、强回波梯度≥15 dBz·km-1、45 dBz强回波伸展高度≥7.5 km、累积液态含水量(VIL)密度≥3.2 g·m-3和雷达风廓线1.8~6.1 km风垂直切变均值≥2.3×10-3s-1作为强冰雹临近预警指标;当满足组合反射率(CR)强中心回波强度、VIL密度、40 dBz强回波伸展高度和雷达风廓线(VWP)上1.8~6.1 km风垂直切变值达43.0 dBz,1.1 g·m-3,7.0 km和1.9×10-3s-1,可以考虑该站点及附近地区进入短时强降水临近预警状态,并利用2009年发生的强冰雹和短时强降水天气过程检验了这些临近预警指标性能. 相似文献
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暴雨模拟中多普勒雷达径向速度变分同化的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对2008年6月广东地区的一次强降雨过程,利用WRF中尺度数值模式及其三维变分同化系统(WRF-3DVAR),进行了多普勒雷达径向速度变分同化对暴雨过程模拟效果影响研究。结果表明:WRF-3DVAR能够有效地同化多普勒雷达径向速度,同化后的主要影响在于改进了初始动力场,使得初始场包含有更详尽的中尺度特征信息,进而显著提高模式对广东局地暴雨过程的模拟效果。在高分辨率中尺度数值模式中有效地利用多普勒天气雷达资料,是提高中尺度降雨预报的关键。 相似文献
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利用GSI同化系统 (Gridpoint Statistical Interpolation System) 对我国多普勒天气雷达资料进行直接循环同化分析,并采用WRF-ARW 3.5.1中尺度模式对2013年我国夏季江淮流域典型暴雨过程进行模拟试验。结果表明:经过质量控制的雷达径向风、反射率因子资料经GSI同化系统同化后,可形成合理的分析增量。仅同化径向风,模拟的风场与实况更接近,模拟的降雨落区与观测雨带位置更加接近。仅同化反射率因子,对水平风场的直接调整比较小,通过水凝物含量调整,对水平和垂直风场进行调整,对降水的落区影响较小,主要影响模拟的降水强度。同时同化两种资料,能更好地反映风场特征,并改善强降水的落区和强度的模拟。模拟改善最明显是在积分12~36 h时段内,该时段有效雷达资料量较多,表明同化雷达资料对暴雨模拟确实具有正效果。 相似文献
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采用基于本征正交分解的四维集合变分同化(POD-4DEnVar)方法,利用梅州站的多普勒天气雷达资料和NCEP资料,对2015年12月9日一次华南冬季暴雨过程进行同化试验,探讨了同化不同的雷达观测要素对暴雨模拟的影响。结果表明:同化多普勒天气雷达资料有利于削弱控制试验偏强降水的模拟结果,改善降水分布结构;同化不同的雷达观测要素得到的模拟结果不同,同时同化径向风和反射率的降水模拟结果最好。同化试验对降水模拟结果的改善主要通过调整初始时刻的风场和水汽条件来实现,一方面减弱偏南风和偏东风在暴雨区的辐合,阻碍海上暖湿气流对暴雨区的水汽输送,另一方面直接削弱暴雨区的水汽条件,大幅降低水汽混合比。同化试验相对于控制试验的同化增量远大于不同雷达观测要素的同化试验之间的分析场差异,这表明同化不同的雷达观测要素对初始风场和水汽条件的调整呈现类似的特征。虽然同化试验的初始场存在较小的差异,但随着模式积分,16 h后模拟降水出现了明显差异。分析同化试验之间的初始偏差演变发现,850~700 hPa的平均垂直速度偏差和雨水混合比偏差在模式积分至16 h开始急剧增长,这种变量偏差的急剧增长与逐时降水偏差的迅速增加一致,是降水偏差增长的直接原因。另外,这两个变量偏差的增大,也伴随着偏差能量的增大,变量偏差增长最明显的时段为偏差能量增幅最大的时段,且偏差能量迅速增长早于变量偏差和降水偏差的迅速增长,变量偏差增长最明显的区域为偏差能量梯度较大的区域。 相似文献