宜丰短时强降水雷达回波特征分析

使用江西自动站数据、MICAPS天气图资料、雷达拼图CR产品和单部雷达基数据等资料,采用统计分析、形态对比、特征提取等方法,对2017—2019年宜丰4次暴雨和大暴雨过程中的短时强降水天气的演变与回波特征进行分析,结果表明:(1)宜丰暴雨或大暴雨过程都出现了≥30 mm·h^-1的短时强降水。(2)200 hPa赣北处辐散分流区中,500 hPa 588 dagpm线稳定维持在江西南部,赣北处于850 hPa西南急流的左侧及前端,形成上干下暖湿的不稳定层结;地面辐合线是短时强降水的主要触发系统。(3)在短时强降水期间,雷暴回波群中超级单体回波强度为60~65 dBZ,短带回波强度为50~55 dBZ,复合体回波强度为55~60 dBZ,絮状回波带回波强度为40~45 d BZ。(4)在单部雷达回波产品上,雷暴回波群、回波短带、复合单体回波和絮带状回波,组合反射率CR为40~65 d BZ,回波顶高ET为8~15 km,垂直液态水含量VIL为10~60 kg/m²,50 dBZ强回波顶高为5~12 km。     

基于ECMWF细网格、GRAPES _MESO的短时强降水潜势预报和检验

摘要：利用2016-2018年6-8月ECMWF细网格、GRAPES _MESO、黑龙江省822个自动站资料研究黑龙江省6-8月短时强降水（一般短时强降水和极端短时强降水）的预报方法和各项影响因子指标与他们之间的融合。采用双线插值法或临近格点法、分位数法、配料法、排除法、多重分析法，形成以水汽、不稳定、抬升为框架的客观预报方法。研究发现，强降水的环境背景不仅受限于各物理因子阈值，也与他们之间融合密切相关。各因子间存在一定旬差异和日较差，夜间与水汽相关的各阈值明显大于白天，白天热力不稳定性高于夜间。6月中上旬与水汽含量相关的各因子阈值小于其他时段。从检验结果上看，由于强降水的突发性、局地形和研究方法以及模式本身的特性，预报的空报率非常大，漏报率较低，TS评分最低且随着分布密度的降低而降低。一般强降水检验中，两种模式点对点检验的TS评分为0.015左右，14km和40km点对面检验夜间TS评分约0.03和0.08。极端强降水检验中，两种模式点对点检验TS评分约0.004，14km和40km点对面检验准确率约分别为0.005和0.02。7月份由于强降水分布密度相对较大，检验效果也相对较好。一般性强降水EC细网格TS评分高于GRAPES_MESO，而极端强降水检验TS评分刚好相反。     

基于遗传算法的特征选择方法在短时强降水预报中的应用北大核心

利用江苏省13个气象观测站历史上短时强降水观测资料,用遗传算法进行特征选择,选定影响短时强降水的950 hPa假相当位温、700 hPa比湿、500 hPa比湿、对流有效势能(Convective Available Potential Energy,CAPE)等14个特征为主要因素,将是否为短时强降水抽象成二元分类问题。借助机器学习中CART决策树算法进行分类分析,构建便于使用的短时强降水预报规则集。实验部分,随机选择5816条样本进行训练模型,得到适合江苏地区的短时强降水规则集,利用剩余的1454条数据进行实际检验,模型的短时强降水预报准确率为91.35%,非强降水预报准确率为97.11%,较特征选择之前分别提升了8.66%和1.05%。     

基于Catboost和Stacking融合模型的 长江中下游短时临近降水预报研究

用中国自动站与CMORPH降水产品融合的逐小时降水量网格数据集、全球预报系统(Global Forecasting System, GFS)模式再分析资料,将机器学习特征算法筛选的特征变量作为模型输入数据,运用Catboost模型和以Catboost和随机森林为初级模型、径向基神经网络为次级模型的融合模型预测未来6 h累计降水等级,并应用公平TS评分(Equal Threat Score,ETS)、真实技巧评分(True Skill Statistic,TSS)、混淆矩阵、预报偏差(Bias值)、击中率(Probability of Detection,POD)对预报结果进行检验分析。结果表明:优化变量的输入有利于提高模型的准确率;Catboost模型和融合模型都可以在一定程度上辨别晴雨状况;仅非动力学变量参与的融合模型对雨区预报准确率最高,但容易将暴雨雨区预报得更加广泛。总体而言,融合模型具有更强、更稳定的预报性能,中到暴雨量级预报准确率还待进一步提高。     

安徽北部一次局地特大暴雨过程的中尺度特征分析

利用NCEP 0.25°×0.25°再分析资料、自动站加密观测资料、卫星和雷达资料,对2018年6月27—28日安徽北部出现的一次局地特大暴雨过程进行特征分析,结果表明:(1)此次特大暴雨过程发生在冷涡后部的大尺度天气背景中,低槽具有前倾结构,环境场提供了充足的水汽和能量条件;(2)降水具有低质心暖云降水特征,后向传播...     

基于数值模拟对重庆西部地区一次强对流天气过程的成因分析

利用NECP/NCAR 1° ×1°资料和地面加密站、卫星云图、多普勒雷达资料,分析了2011年夏季重庆西部一次强对流天气过程产生的天气背景、中尺度特征、不稳定能量、水汽条件和触发机制,并利用WRF数值模式输出的高分辨率资料,探讨了此次强对流天气的触发机制和演变规律.结果表明:此次对流天气以灾害性大风和短时强降水为主,...     

阿勒泰地区夏季短时强降水TlogP及环境参数特征

运用2010—2018年夏季阿勒泰地区区域自动站逐时降水量及阿勒泰站探空资料，统计分析短时强降水过程的T-logP形态及关键环境参数特征，以集合预报箱形图确定关键环境参数阈值。结果表明，阿勒泰地区短时强降水T-logP图形态可分为整层湿和上干下湿2种类型；主要出现在沿山、山麓、山区地带和乌伦古湖南部附近；6月下旬至7月下旬多发，午后至傍晚较易发生；造成该地区夏季短时强降水的环境参数多表现为7月最大，6月最小，说明7月更有利于短时强降水的发生；该地区夏季短时强降水的发生表现为一定的不稳定层结、露点温度维持在10℃左右，垂直风切变为中等偏弱，CAPE值较小；通过对各环境参数箱形图分析，总结归纳出该区短时强降水总体阈值。从而为阿勒泰地区夏季短时强降水潜势预报提供参考依据。     

基于CUDA的并行雷达拼图算法研究北大核心CSCD

雷达组网拼图算法是强对流天气短时临近预报系统(Severe Weather Automatic Nowcasting,SWAN)的重要基础方法之一。提高拼图算法的效率,不仅可以提升现有SWAN临近算法序列的时效性,也能更好地应用高分辨率雷达数据,具有重要的实际意义。采用中央处理器(central processing unit,CPU)和图形处理器(graphics processing unit,GPU)混合架构设计并行雷达拼图算法,其中CPU负责雷达数据的解析和调度GPU并行模块,GPU负责大规模数据的并行计算。通过分析计算统一设备架构(compute unified device architecture,CUDA)算法的并行开销和拼图算法的特点,提出并实现了GPU内存管理优化和数据交换流程优化方案,提高了组网拼图算法的效率。对比试验结果表明,基于CUDA的GPU并行拼图算法和SWAN中30线程并行的CPU算法相比,在全国1 km和500 m分辨率的拼图任务上,加速比分别达到3.52和6.82。综上,基于CUDA的并行拼图算法不仅可以提高SWAN短时临近算法序列的时效性,也为更高分辨率雷达资料的拼图提供了技术支持。     

两次极端强降水风暴双偏振参量特征对比分析

基于济南S波段双偏振多普勒天气雷达(CINRAD/SA-D)探测资料，并结合区域自动气象站以及常规观测资料，对2020年8月5日和6日山东两次极端强降水风暴环境条件进行对比分析，并重点分析莘县王庄集和兖州大安风暴的双偏振参量特征。结果表明：两次极端强降水天气均具有较高的K指数和较大的对流有效位能(Convective Available Potential Energy,CAPE)，湿层厚，垂直风切变中等偏弱，但6日强降水低层垂直风切变和相对风暴螺旋度明显偏强。风暴气流结构有明显差异：王庄集和大安风暴分别表现为倾斜上升和气旋性旋转气流结构，前者风暴顶辐散强而后者较弱，从而导致前者风暴顶高度及差分相移率(K_DP)柱高度较高。不同高度微物理结构有差异：-10℃层高度之上，两者以固态粒子为主，而王庄集风暴含有更加深厚、丰富的霰粒子，-20～-10℃层还有一定浓度较小的液态粒子；-10℃层高度以下，两者以浓度较高的液态粒子为主，而王庄集风暴含有一定数量的冰相粒子。风暴低层测站周围差分反射率(Z_DR)、K_DP和相关系数(Corre...     

基于耿贝尔—线性矩和K-Means算法的短时强降水等级划分研究

短时强降水地域特点突出，致灾性强，是气象防灾减灾的重点和难点.本文基于1951—2021年国家气象观测站逐小时降水资料，采用耿贝尔—线性矩法拟合2215个国家气象观测站的1 h、3 h、6 h短时强降水的重现期分布，统计显示99%以上的国家气象观测站分布函数通过0.05显著性检验；同时，根据我国防洪标准、室外排水设计规范及中央气象台山洪预警等标准，将短时强降水按照重现期2 a、20 a、50 a、100 a划分为一般、较强、强、特强四个等级.然后，采用K-Means算法，应用耿贝尔函数的位置参数和尺度参数、短时降水的百分位值和极值等变量聚类，将我国划分为三个短时强降水区，量化了三个区的短时强降水等级并应用2019—2021年70490个区域自动观测站和国家气象观测站监测统计验证了合理性.研究成果可以满足气象业务应用需求，也为气象监测、预报预警和影响评估提供技术支撑.