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.     

利用雷达超折射回波作12小时晴雨预报

分析７１１雷达所观测到的超折射回波与未来１２小时天气状况的晴雨关系，结合一定的天气形势建立一种准确率较高的晴雨预报方法，以达到充分利用雷达观测信息、延长雷达短时预报时效的目的     

深度学习模型TAGAN在强对流回波临近预报中的应用

近年来深度学习模型在解决对防灾减灾影响巨大且极具挑战性的临近预报问题的应用中日益增多。本文中,我们把临近预报作为一个时空序列预测的任务,将雷达反射率因子作为试验对象,使用基于对抗神经网络（GAN）优化构建的TAGAN深度学习模型预测未来1小时的雷达回波图像,并且与Rover光流法、基于卷积神经网络的3D U-Net模型进行对比试验。选取2018年全球气象AI挑战赛雷达回波数据集进行训练与测试,检验结果表明TAGAN模型在命中率（POD）,虚警率（FAR）,临界成功指数（CSI）以及相关系数等多种评分上要优于传统的光流法和对比的3D U-Net深度学习模型,TAGAN模型在以上的检验评分表现出色,并且随预测时间的增加较之传统光流模型效果更优,这为拓展和提升深度学习模型在临近天气预报中的应用提供了参考依据。     

变分回波跟踪算法及其在对流临近预报中的应用试验

目前业务上0—1 h对流天气临近预报仍旧以客观外推为主,采用不同外推算法,得到雷达回波以及降水的外推临近预报。以业务应用为目标,开展了变分回波跟踪算法在强对流天气临近预报中的应用研究。利用京津冀地区的8部新一代多普勒天气雷达逐6 min雷达组网拼图资料,选取2016—2018年夏季发生在京津冀地区的18个典型对流个例,开展变分回波跟踪算法和交叉相关法的0—1 h临近预报对比试验及检验评估。与传统的交叉相关法相比,变分回波跟踪算法采用变分技术求解雷达回波运动矢量场,在计算中使用两个严格的约束条件,运用迭代法进行求解,其得到的运动矢量场更为准确。结果表明,变分回波跟踪算法优于传统的交叉相关法,得到的30、60 min内雷达回波的形状、位置及强度的外推预报和实况更接近,定量检验评分更高:（1）京津冀地区4次典型对流天气过程临近预报对比试验表明,和交叉相关法相比,变分回波跟踪算法可以更好地预报出未来1 h内雷达回波的位置、形态和强度。（2）通过对18个典型对流个例定量检验,发现当雷达回波强度阈值为35和45 dBz时,无论是30或是60 min外推预报,变分回波跟踪算法的命中率（POD）和临界成功指数（CSI）都明显高于交叉相关法,且虚警率（FAR）更低;分天气类型定量检验发现,绝大多数天气类型,变分回波跟踪算法外推预报效果优于交叉相关法。      

长春机场夏季雷暴临近预报雷达回波指标分析

通过对长春机场夏季有无雷暴的雷达回波最大高度、≥40dBz强核的高度、回波强度及回波移向移速4个方面进行对比分析，给出了识别有无雷暴的临近预报雷达回波指标，并进行了检验。     

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.     

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。     

GOES—8／9大气垂直探测在天气预报和临近预报中的应用

自１９９４年４月以来，新一代静止气象卫星大气垂直探测器一直在１８个红外谱段测量大气辐射，提供了研究海洋与大气的能力，其能力大大超出上一代ＧＯＥＳ。Ｍｅｎｚｅｌ和Ｐｕｒｄｏｍ预见到了ＧＯＥＳ－８／９大气探测器多项可能的改进。本文论述了取得了一些成果，详细介绍了大气探测器的飞行性能，给出了经业务定期可得的试验产品，并描述了它们对临近预报和天气预报扔影响。     

交叉相关算法在强对流天气临近预报中的应用

利用"雨燕"临近预报系统的雷达回波外推算法,对三次强对流个例的3 km CAPPI反射率因子、回波顶和垂直累积液态含水量进行0～1小时外推预测,将预测结果和组合阈值比较进行强对流天气预警区域预报试验。资料来源于CINRAD-SB雷达基数据经RPG算法处理得到的雷达产品数据。所用的方法是在扩展后的交叉相关追踪算法基础上实现雷达回波移动预测。试验结果表明:3 km CAPPI反射率因子、回波顶和垂直累积液态含水量雷达产品与实况有较好的吻合,能较好地预报出回波的形状、变化趋势和移动方向,回波的范围、位置和强度中心与实况相似,外推时间越短,预报效果越好。交叉相关追踪算法外推得到的雷达回波结果在0～1 h内是可用的;外推预测结果经过组合阈值的过滤后,得出的强对流天气预警区域预警结果也是可行的,对强对流天气临近预报有一定指示意义。     

地基GPS在暴雨预报中的应用进展

加密的地基GPS全球定位系统网具备监测中小尺度天气水汽变化的功能.利用对流层延迟与水汽之间的关系,可以建立地基GPS水汽反演方法以获取大气可降水汽总量PWV和斜路径水汽含量SWV,并通过层析算法得到三维水汽分布.PWV的时间变率、PWV水平梯度变率和区域PWV水汽辐合辐散量定量反映了水汽输送以及区域水汽增减,PWV时间序列的初始峰值在暴雨临近预报中有重要的指示意义,地基GPS网的PWV可以作为数值天气预报模式的重要资料.不同指向的SWV可以表征测站周围水汽的非均匀性质,SWV和三维水汽层析可有效用于中小尺度天气的湿度分析和降水的定量预测.结合掩星GPS和其他探测信息,GPS/MET可以在暴雨监测预报中发挥更重要的作用.     

多普勒雷达风场资料在临近预报中的应用

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.     

2018年7月大连地区异常少雨天气大气环流分析

利用1971—2019年大连地区6个气象台站的降水资料,NCEP/NCAR逐月髙度场、风场、气压场和水汽场等再分析资料,以及国家气候中心整编的130项气候系统监测指数资料,采用合成和相关分析等统计诊断方法,对比分析了大连地区7月降水偏多和偏少年对应的大气环流异常特征,并在此基础上诊断分析2018年7月大连地区降水异常偏...     

基于江西省雷达回波拼图的TREC方法应用及效果检验

基于江西省及周边16部新一代多普勒天气雷达拼图资料,利用交叉相关跟踪法(TREC)计算江西地区雷达回波的移动矢量(TREC风),并对求解的TREC风进行异常值更正和空洞补齐等质量控制,最后利用后向外推法对江西地区2017年6月29日09:54的雷达回波进行2 h内的外推。结果表明,TREC方法能较好地获得江西地区未来2 h内的雷达回波位置和空间结构,且在0—1 h的外推回波非常接近实况。通过对2018年6月1—9日201个天气过程0—2 h外推的TS评分统计表明,基于该方法外推的2 h内的雷达回波精度都较高(TS评分0.3),但TS评分随外推时间的增长而快速降低,当外推时间为30 min时TS评分高达0.61,外推时间增至60 min时TS评分降至0.48,外推时间延长至120 min时TS评分进一步减至0.31。     

中国东部气温异常型与海表温度异常模关系的诊断

基于国家气候中心整编的160站常规观测气温资料和HADLEY中心的海表温度资料,应用最大协方差分析方法,诊断了中国东部各季节气温异常型和前期海表温度异常(SSTA)模的关系,并重点分析冬季气温与SSTA模的最佳耦合模态及海温异常对大气环流的影响。结果表明:中国东部四季气温异常型与前期海盆SSTA模的显著耦合关系表现出不同的特征。超前6个月的热带太平洋第二模和南印度洋第二模与东部地区冬季气温一致变化型耦合关系最佳。西南冷东北暖的气温异常型与超前4个月热带大西洋一致增暖模有最佳耦合关系。大气环流对与全区气温一致偏冷型对应的SSTA模的回归表现为:西伯利亚高压和阿留申低压增强,东亚大槽加深,中纬度西风加强。对与气温西南冷东北暖型对应的SSTA模的回归表现为:西伯利亚高压和阿留申低压略有增强,东亚大槽槽区附近位势升高,大槽变浅,槽线偏向西南,东部40°N以北风速加强,以南风速减弱。     

U-Net模型在京津冀临近降水预报中的应用和检验评估

利用2018—2019年期间10 min定量降水估计(Quantitative Precipitation Estimation,QPE)实况观测,构建基于U-Net的分钟级临近降水预报模型,实现了京津冀地区未来0~2 h逐10 min降水量滚动预报。以TS、BIAS、POD、SR、FAR作为评价指标,通过检验2020和2021年6—9月长序列以及分析2020年8月12日和2021年7月1日两次强降水个例,表明U-Net模型预报接近实况,局部伴随着一定程度的空报,相较光流法、持续性预报及CMA-MESO模式预报效果有明显提升。具体表现为:当分钟级降水预报不超过10 mm/(10 min)时,U-Net模型明显优于光流法和持续性预报;当小时预报不超过25 mm·h^-1,U-Net模型优于CMA-MESO模式和光流法。然而,当降水强度超过10 mm/(10 min)或25 mm·h^-1时,U-Net模型存在预报偏弱的情况,可能与强降水样本较少有关。     

多普勒天气雷达在沙尘天气监测中的应用

应用CINRAD/CC新一代天气雷达监测资料分析了天山北部一次强沙尘天气过程,对沙尘天气的分布、回波强度和面积的变化以及相应天气背景、气象要素变化作了初步研究。     

舟山地区台风降水Z-R关系研究及其应用

利用2004—2005年舟山多普勒天气雷达台风基数据资料和浙江省自动雨量站网资料, 拟合适合于舟山地区台风降水的Z-R关系:Z=70R1.38, 并对其进行有效性确认。应用此关系对台风“南玛都”和“卡努”的降水进行雨量估测并与美国WSR-88D默认Z-R关系及实时雨量资料进行对比。结果表明:对于小雨量地区, 应用美国WSR-88D默认Z-R关系估测台风降水比较接近于实际。但是, 对于大雨量地区来说, 应用此关系估测台风降水更接近实际雨量, 而应用默认Z-R关系估测台风降水, 大雨雨量被严重低估。文中并进一步分析了产生误差的主要原因。     

多普勒天气雷达资料在沙尘天气监测中的应用

利用3830型多普勒天气雷达回波资料以及常规气象资料，研究了2002年3月20日发生在从我国西部一直延伸至黑龙江省的沙尘暴、浮尘天气过程。初步分析了沙尘暴在PPI(平面位置显示器)和RHI(距离高度显示器)上的特征，如沙尘暴的高度、厚度、浓度、移动特点、速度场分布以及垂直风速分布等特点。为多普勒天气雷达监测沙尘暴天气提供依据。