长春机场夏季雷暴天气特征分析

从临近预报的角度分析了长春机场夏季雷暴的逐时分布特征、雷暴起始方位和持续时间特征。以及雷达回波的形态特征,指出雷暴的临近预报需要注重多种特征的综合识别。     

雷达回波在暴雨临近预报中的应用

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.     

桂林雷暴大风临近预报研究

该文建立了桂林雷暴大风天气潜势CWP算法,结合雷达回波的外推技术给出雷暴大风临近预报方案.算法构建中使用了桂林市多普勒雷达可扫描范围1.5°仰角的回波参数和对应区域的雷暴大风实况资料,对样本的检验表明,CWP对于发生于桂林市的雷暴大风天气具有一定的预报能力.     

夏季雷暴云雷达回波特征分析

根据南昌713雷达2000年6－7月取获的雷暴云回波资料，结合雷电灾害实况，对夏季雷暴云回波特征、天气形势及大气稳定度进行初步分析。结果表明，强雷暴云回波特征为：最大顶高达17－18km，最大强度达55dBz；大多数强雷暴云回波的强度为40－45dBz，主要产生在水平尺度大于30km的雷暴团和雷暴短带上，强雷电与强降水、雷雨大风、冰雹等强对流天气一样，与地形有关，而且均来自强烈发展的雷暴。     

青云谱机场夏季雷暴预报

首先对青云谱机场1990～2000年产生的雷暴天气与气象资料进行相关分析,找出相关气象因子;然后采用逐步回归方法,对因子进行筛选,建立青云谱机场夏季雷暴预报方程,并对预报效果进行了检验.     

焦作市雷暴潜势预报及临近监测预警系统

在对焦作市雷暴气候特征分析的基础上,利用T213预报场资料,制作焦作市雷暴趋势预报;采取双判据修正K指数,提出焦作市雷暴稳定度界定指标,做雷暴潜势预报。对1984—2004年的历史资料,分别计算出30个物理量场,形成1°×1°格点资料开展雷暴强度等级判别;综合卫星、雷达、闪电定位仪资料,建立雷暴监测预警系统。该系统采用VB语言编程,根据每天08时、20时MICAPS资料自动完成天气分型、物理量计算、预报指标提取和预报方法的判别,输出预警结论,制作雷暴落区预报。在2005—2006年预报工作中取得较为满意的效果。     

交叉相关算法在哈尔滨机场雷暴临近预报中的应用

本文主要介绍了哈尔滨机场雷暴预报系统之临近预报方法.该方法利用交叉相关算法,通过分析天气雷达回波在连续时次的空间最优相关,计算雷达回波移动矢量特征,根据移动矢量特征推算未来0～1 h回波状况,发布强对流天气临近预报.试验表明,该方法预测的回波状况与实际接近,这对提高强对流天气临近预报效率,保障飞行安全、提高航班正常率,具有较高的应用价值.     

利用雷达回波资料作临近预报应注意的几个问题

利用雷达回波资料作临近预报应该注意以下几个问题:新一代雷达存在静锥区,静锥区内没有雷达探测数据,要通过调用邻近雷达站的低仰角资料来弥补;正确理解平面位置显示(PPI)是准确地进行回波分析的基础;地球曲率会影响天气雷达的探测,雷达波束在前进方向上随着距离增加距地面高度逐渐增加;地物杂波对雷达低仰角的产品会造成影响;使用线性外推作临近预报只有在一定的短时间内才可获得最好的效果。     

用天气雷达回波资料作临近预报的BP网络方法

讨论了利用ＢＰ模型进行临近预报的方法,并与傅立叶描绘子法作了比较,从而说明了人工神经网络方法用于临近预报是可行的。     

1996-2002年桃仙机场夏季雷暴回波参数对比分析

根据1996～2002年沈阳桃仙机场6-8月雷暴观测资料和雷达回波资料，从雷达回波最大高度、强回波高度（大于等于40.0dBz）、回波强度及回波移向移速等4个方面对桃仙机场有无雷暴的雷达回波资料样本进行了对比分析，揭示了桃仙机场的雷暴变化特征，并得出了一些识别雷暴的预报指标和预报着眼点；通过对统计资料独立检验，效果较为明显。     

鹤壁市雷暴短时监测和临近预报流程

利用卫星云图数字化资料、雷达探测和雷电定位探测资料对雷暴天气进行短时监测 ,并与多种短期预报方法集成 ,建立时效为 3～ 6小时的雷暴临近预报流程 ,从而达到预测强对流天气之目的。     

漯河市夏季雷暴预报方法

利用1986－1995年6－8月气象资料,分析了出现雷暴的天气形势和单站气象要素,确定了产生雷暴的天气系统和预报指标。经过1996、1997年试报,预报准确率在83％以上,概括率在67％以上。     

天气雷达回波运动场估测及在降水临近预报中的应用

在常用的基于天气雷达反射率因子图像的相关方法跟踪回波运动的TREC(Tracking Radar Echo by Correlation)技术基础上,文中发展了一种基于差分图像(时间梯度图像)的相关方法追踪雷达回波运动(Difference Image-based Tracking Radar Echo by Correlations)技术,简称DITREC,并与TREC技术进行比较.个例分析表明,DITREC矢量场消除了TREC矢量场中由于回波型的迅速变化导致的一些无序矢量,使得DITREC矢量场的时间连续性和空间连续性好于TREC矢量场. 在TREC矢量场中不存在无序矢量的地方,DITREC矢量场与TREC矢量场基本一致.分别用DITREC矢量场和700 hPa风场作为回波运动估测场外推合肥CINRAD/SA雷达反射率因子复合扫描图,得到1 h外推降水场.以地面雨量计为标准,对外推降水场进行评估,结果表明,DITREC外推小时降水优于700 hPa外推小时降水,但其精度还与所采用的Z-R关系有关.     

咸阳机场夏季雷暴分析预报

采用１９９１～１９９４年６～８月本台地面、高空０８时资料及每日逐时观测记录,选因子建立雷暴预报方程ｙ＝３．２ｘ１－０．４ｘ２－０．８ｘ３＋４．３ｘ４。回报率７８．７％,试报准确率８０％。     

多普勒雷达非降水回波在临近预报中的应用研究

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。     

北京雷暴大风气候特征及短时临近预报方法

北京地区雷暴大风的预报准确率低而且时效短.为了提高对这种灾害性天气的预警能力,在气候统计的基础上,研究了潜势预报方法和临近预报算法.对1998-2007年134个雷暴大风过程的统计结果表明,北京地区绝大多数的雷暴大风具有下击暴流特征,而且冰雹的落区附近也是大风的爆发区之一.因此,负浮力的作用和对冰雹具有指示性意义的因子是研究雷暴大风预报方法应主要考虑的因素.500hPa环流背景分析表明,尽管绝大多数雷暴大风爆发时对流层中层有干空气侵入,但是还有少数个例产生在偏南暖湿气流中.目前,对后一类大风产生的机制仍然不清楚.研究表明,当对流层中层有干空气侵入时,有利于雷暴大风出现的环境条件是:下沉气流具有较大的不稳定性,同时对流层低层环境大气的温度直减率较大.此外,还讨论了经验指数--大风指数在北京地区的应用.基于上述的研究,形成了北京地区雷暴大风短时潜势预报方法,还使用相关分析和多元回归分析技术建立了基于雷达观测和环境条件的雷暴大风临近预报方程.个例分析表明,临近预报方程对于飑线和弓形回波等带来的地面大风具有一定的预报能力.     

双流机场2006年夏季雷暴的多普勒雷达回波特征分析

本文利用2006年夏季5～9月双流机场36次雷暴的多普勒雷达回波图像,结合天气形势,分析并总结了各种天气形势下多普勒雷达回波的特征。发现系统性雷暴的强度回波形状为一大片层状云降水回波中带有块状或条状较周围强度更强的CB云回波;热力性雷暴的回波形状为边界清晰的块状或带状回波,且块状回波居多。找到了各种天气形势下雷暴云生成的源地和切入本场的方位:系统性非冷锋雷暴切入本场的方位主要是西南方,冷锋雷暴切入本场的方位主要是东北方和西南方。热力性雷暴的产生源地有62%在龙泉山脉一带。得出了雷暴云的移动方向与500hPa引导气流相一致的结论,并对于监测低空风切变的位置和高度作了一些尝试和分析。重点分析了7月6日雷暴发生时的多普勒速度回波图像特征。     

太平机场雷暴分析预报

根据能量天气学原理，利用数理统计方法，对哈尔滨太平国际机场１９９５～１９９７年的资料者结合分析，建立了雷暴预报的Ａｍｋ模式、总温度模式和经验预报模式，在此基础上建立了一个雷暴集成预报模式，并在计算上实现自动分析、处理和预报，经回报检验和试报，效果较好。     

融合临近预报技术探讨

融合临近预报系统是预报业务中将雷达回波外推和高分辨率数值模式等多种临近预报系统结合起来生成预报产品的预报系统。文章介绍了国内外几个主要的融合临近预报系统, 包括其所采用的外推预报系统、数值预报系统、融合技术以及各融合临近预报系统的优点及其局限性。在此基础上设计了一个简单的融合预报系统进行个例试验, 探讨了可能存在的问题及发展方向。     

深度学习模型对武汉地区雷达回波临近预报的检验评估

基于PredRNN++、MIM、CrevNet和PhyDNet四种深度学习模型,利用武汉地区2012—2019年雷达和降水资料,通过定义回波面积指数,检验评估了四种深度学习模型对武汉地区不同面积雷达回波临近预报的预报性能。结果表明：(1)随着回波强度的增加,所有深度学习模型的预报能力均迅速降低,一般强度回波的命中率(Probability Of Detection,POD)和临界成功指数(Critical Success Index,CSI)远高于强回波,而一般强度回波的虚警率(False Alarm Rate,FAR)则远低于强回波;(2)不论是一般强度回波还是强回波,随着面积增大各深度学习模型的POD均上升,FAR降低,因而CSI得以提高,但这种上升和降低的幅度,在一般强度回波下更显著;(3)无论是一般强度回波还是强回波,同一回波面积之下PredRNN++模型的POD和CSI均最高,CrevNet最低,MIM的FAR均最低,各模型之间的差异在一般强度回波时表现得更加明显,且这种差异性可能主要是由各模型之间不同的内在结构所导致;(4)从时间演变来看,无论何种面积、何种强度的回波,随着...