天气雷达风暴跟踪信息拼图技术设计与应用

基于天气雷达风暴识别跟踪信息STI（Storm Tracking Information）拼图技术设计与应用,对该技术在江西雷电、雷暴大风、冰雹等强天气监测预警能力进行了分析。结果显示：通过对江西8部天气雷达的STI产品进行雷达算法解码,建立STI数据库,按照雷达拼图时间间隔,从数据库中调入STI数据进行15 min、30 min、45 min和60 min路径显示,形成多部雷达的组合STI产品。组合STI产品弥补了单部雷达的不足,对于判断未来1 h回波的移动方向、移动速度有明显的指示意义。而密集指向区对应于回波未来位置的确定效果更好,考虑到整体移向的修正位置更佳,在多次飑线、冰雹等强天气过程中得到了验证。组合STI产品还有助于识别回波系统,对于多个系统并存的天气过程中有很好的对照价值。密集指向区的出现说明回波系统进入发展旺盛期,密集指向区的消失预示着回波系统明显减弱。     

雷达拼图资料上中尺度对流系统的跟踪与预报

在中尺度对流系统(Mesoscale Convective Systems,MCSs)自动识别基础上,利用相关法跟踪雷达回波(Tracking Radar Echoes by Cross-correlation,TREC)和面积重叠法完成新的跟踪预报方法.新方法利用TREC得到MCSs移动矢量,利用该矢量外推对应MCSs雷达回波.根据外推回波与相应回波实况,采用面积重叠法完成跟踪,同时利用移动矢量完成预报.采用4次强天气过程对算法进行检验,分析结果表明:(1)新方法能够有效实现MCSs跟踪与预报;(2)新方法得到MCSs移动速度相对稳定,不因为系统合并、分裂和生消出现速度大幅度波动现象,有效减小预报误差,6～60 min预报误差相对于原方法减小20％以上;(3)新方法虽然能提取得到较为稳定的系统移动速度,但不能得到系统的传播速度.原方法能得到系统的移动速度和传播速度合成,但提取速度不稳定,容易受到质心偏移的影响,预报误差较大.新方法在系统消亡期提取移动速度不稳定,导致跟踪丢失现象的发生,而原方法在系统合并与分裂时易出现跟踪丢失现象.     

Green technology innovation and energy intensity in China

This paper investigates the relationship between green technology innovation and energy intensity for 29 provinces in Mainland China from 1999 to 2010. Based on changes in energy intensity in the data, the provinces are divided into four groups: the conventional group, the gradational group, the contemporary group, and the low-carbon group. Industrial structure is included in the study because of its impact on energy intensity, thus avoiding the problem of omitted variable bias. The empirical results indicate that there is a negative, long-run, cointegrated relationship between energy intensity and green technology innovation. We also discover unidirectional causality from green technology innovation to energy intensity in the conventional and low-carbon groups, whereas green technology innovation directly affects energy intensity through a feedback system for the gradational and contemporary groups. To achieve the goal of energy intensity, policymakers should encourage green technology diffusion from the low-carbon group to the conventional group and improve the share of green technology innovation in the gradational and contemporary groups.     

谈编制、更新1∶1万地形图

阐述了河南省遥感测绘院近几年更新11万基础地形图的成图方法、作业工序和作图过程中的体会。     

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。     

短时强降水特征统计及临近预警

利用多普勒天气雷达、探空和逐小时降水量资料,对2010 2012年,滇西南普洱、西双版纳537次短时强降水天气过程进行统计分析,建立三种短时强降水概念模型,分别是:低质心弱辐合型短时强降水、低质心辐合型短时强降水、高质心短时强降水。对比分析了不同类型短时强降水的强度特征、移速特征、生命期特征、垂直风切变特征等,探讨了辐合作用与强降水维持时间的关系、辐合切变量与雨强的关系、D_(VIL)与降水量的关系。并得出预警方法:满足如下条件时,出现短时强降水的可能较大:(1)低质心强降水中,回波无倾斜特征,强度以40~45 dBz为主,强度从低层到高层维持或缓慢减弱,大部分回波的H_((40dBz))≥H_0,且0℃层高度上40 dBz的回波的累计长度/回波移速≥0.67 h(辐合切变量≥2.2 m·s~(-1)时,累计长度/回波移速≥0.50 h),预报提前时间30~40 min。(2)高质心强降水中,强回波边缘存在宽≥3 km、强度为40~45 dBz的回波,且0℃层高度上40 dBz的回波的累计长度/回波移速≥0.47 h,预报提前时间28 min左右。此外,对短时强降水成因进行了探讨。     

一次夏季雷暴天气过程中闪电活动特征分析

利用探空资料、多普勒天气雷达和闪电定位仪数据,分析了2009年7月30日发生在南京地区一次雷暴天气过程的雷达及闪电数据时空演变特征。结果表明：对流有效位能Ecap比起K指数（IK）等对于对流潜势预报具有更明显的指示作用,0 ℃层和-10 ℃层高度的降低有利于雷暴云的雷电活动;整个过程以负闪为主导,闪电强度越大,闪电频数也越高,每次闪电峰值后,都对应一次谷值;闪电数据与多普勒天气雷达回波叠加后分析发现,回波的生消演变对应着闪电频数和强度的生消演变,负闪主要落在强回波中心区域,正闪零星分布于回波强度梯度较大的区域;雷达径向速度图像特征变化更能揭示闪电发生发展的机制,逆风区对应雷暴中心区域,不仅是强降水的中心区也是闪电的中心区,对逆风区的识别监测能够更好的指导雷暴预警报工作;利用雷达数据计算的云底动能施力参量,能够很好的描述支持闪电起电的热动力特征,云底动能施力对雷电增长的贡献有一段持续传输过程,该参量峰值比频闪峰值和强度峰值都约有0.5 h的提前量。     

江淮地区龙卷超级单体风暴及其环境参数分析

利用多普勒雷达探测资料和NCEP再分析资料,对2003—2010年发生在江淮地区的6个龙卷超级单体风暴及其环境参数进行了分析。研究表明：（1）龙卷超级单体风暴H_BASE平均为1.7 km,H_TOP平均为9.1 km;H多在风暴的下部,近于下部的1/4处。H_BASE平均值比江淮地区各种超级单体的平均值低得多,H_TOP则略低。（2）龙卷超级单体I_VIL平均为25.6 kg/m²,Z_MX平均为54.8 dBz。和江淮地区超级单体相比,龙卷I_VIL要小得多,而龙卷Z_MX略低。（3）龙卷超级单体的中气旋M_BASE、M_TOP和M_SHR平均值分别为1.2 km、3.9 km和14.4×10^-3s^-1,和江淮地区超级单体相比,龙卷M_BASE、M_TOP明显低,而M_SHR略高。（4）TVS参数最强时的V_AD在12—45 m/s,V_LLD多大于30 m/s,V_MXD多超过30 m/s,V_MXD的高度不低于0.8 km,T_DPT在2.4—6.4 km,T_BASE在0.7—1.5 km,T_TOP在2.3—6.4 km,T_MXSHR超过22×10^-3s^-1。TVS参数最强时间与龙卷实际时间基本吻合,平均相差4.2 min;平均而言,TVS出现后6 min有龙卷发生。（5）雷达推算的龙卷超级单体的0—6 km风垂直切变比江淮地区超级单体的风垂直切变平均值高15.2%;龙卷发生前I_CAPE平均为1752 J/kg,I_K为38℃,850 hPa到地面风切变平均超过12 m/s,850—500 hPa温差平均为23.7℃。龙卷发生前能量处在中等到强的状态,大气不稳定性较强,风垂直切变大。     

降水过程中多普勒天气雷达风廓线产品特征

利用南京多普勒天气雷达资料,在对VWP风廓线产品可靠性研究和表征"湿度"变化能力研究基础上,对南京地区春季大面积积层混合云降水过程中风廓线产品的特征进行了细致研究.研究表明,在降水前夕、维持增强和降水消亡的不同时段风廓线产品都呈现出相应的图像特征:在图像上ND区域呈现一楔形,快速减少,预示着降水在2个小时内发生;暖平流、切变层和大风区的存在有利于降水的维持和加强;VWP最高位置风向标的突降和中层ND区域的出现预示着降水即将结束.     

一次暴雨的湿位涡分析及EVAD技术应用

利用NCEP/NCAR再分析资料和实测资料对2004年6月24-25日的一次江苏暴雨过程进行了分析,并且根据湿位涡守恒原理和倾斜涡度发展理论,对这次暴雨过程中的湿位涡进行了诊断分析,结果表明:此次暴雨由中尺度低涡、切变线直接触发产生;西南低空急流的稳定维持为这次暴雨的发生提供了重要的水汽条件;当负湿位涡向上的扰动高度增加、强度增强,高低空正负湿位涡区配合较好时常会出现强降水.另外,利用EVAD技术由多普勒雷达基数据定量计算了这次过程的平均散度场,通过分析其演变情况,发现:低层散度场由辐散逐渐向辐合过渡、高层散度场由辐合逐渐向辐散过渡时,预示着强降水将要发生,如果出现相反的变化趋势,则降水减弱或停止;低层由辐散向辐合、高层由辐合向辐散的转折出现时间早于强降水出现的时间,对强降水产生有预示作用,对预报员准确作出短时临近预报预警具有重要实际应用价值.