两种基于雷达的临近预报算法在赣江流域的应用

将多尺度雷达回波跟踪(MTREC:Muti-scale Tracking radar echoes by correlation)算法和基于降水栅格数据的网格追踪临近预报外推(PBN:Pixel-Based Nowcasting)算法应用在赣江流域,对这两种临近预报算法在1~3 h预见期的临近预报降水数据进行评估,总结两种临近预报算法在赣江流域的预报性能和预报特点。结果表明:(1)随着预见期的增加,MTREC方法的预报性能变化较为平缓。PBN方法的预报性能明显变差。(2)MTREC方法预报降水偏弱,且对于低值降水预报较为准确,而PBN方法预报降水偏强,且预报高值降水较为准确。(3)MTREC方法预报的降水高值区的范围偏小而低值降水区范围偏大,PBN方法预报的高值降水区的范围偏大而低值降水区范围偏小。(4)随着预见期的增加,MTREC方法的降水概率预报变化较为平稳,而PBN方法预报高值降水(0.4 mm·h~(-1))的概率偏高,预报低值降水(0.4 mm·h~(-1))的概率偏低。     

基于深度学习的强对流高分辨率临近预报试验

强对流天气临近预报、预警在气象灾害防御中具有极为重要的地位。在气象业务中,因对强对流天气临近预报、预警准确率和时、空分辨率的极高要求,使其成为业务难点和研究热点之一。对于高时、空分辨率强对流临近预报问题,尝试用深度学习方法来解决。首先将强对流临近预报抽象成同时包含时间和空间的序列预测问题;然后基于改进的循环神经网络算法形成的自编码模型,使用京津冀地区长序列、高时空分辨率天气雷达组网拼图数据进行模型训练;最后利用基于历史0.5 h雷达回波拼图数据训练得到的端到端神经网络,预报未来1 h内的逐6 min回波演变特征。通过基于传统外推算法的临近预报方法与深度学习算法的临近预报方法进行对比,发现使用的深度学习方法可以有效“学习”到高时、空分辨率序列雷达数据特征的内在关联,通过多层神经网络构造出抽象的深层特征,能够有效捕捉到雷达回波的演变规律和运动状态。通过计算雷达回波预报的命中率（POD）、虚警率（FAR）、临界成功指数（CSI）等检验表明,相较传统外推临近预报方法,在强对流回波临近预报准确率上有较明显提高。      

临近空间伪卫星区域独立组网布局研究

当前临近空间技术是人们研究的热点,在临近空间建立伪卫星区域独立组网系统可以满足地面导航定位的需求。本文分析了卫星精度因子的计算方法,提出基于经验的伪卫星区域优化布局搜索算法,找到一种最优的临近空间伪卫星区域独立组网布局,利用MATLAB进行仿真。与其他几种相同高度的伪卫星布局做仿真比较,结果显示,本文提出的伪卫星布局的DOP值较小,并给出了一些重要的结论。     

强对流天气临近预报技术研究

强对流天气是严重危害人民生活的危险性天气,特别是对于空中飞行有重大影响。目前,国内外主要的临近预报技术包括利用雷达资料的雷暴识别和跟踪技术、利用卫星资料的强降水估计,概率预报技术、概念模型和数值模式预报技术等。本文重点介绍近年来发展起来的强对流天气临近预报方法和主要业务系统,分析了临近预报技术中存在的主要问题并对未来发展趋势进行了展望。     

雷电临近预警系统的运行试验

介绍了中国气象科学研究院研发的雷电临近预警系统(CAMSLNWS)在北京地区开展的业务运行试验.通过运行测试以及预警结果与闪电监测结果的对比评估,表明:CAMS.LNWS能够稳定运行,定时读取多种探测资料、自动生成并循环显示雷电发生概率、雷电活动区域移动趋势和重点区域雷电危险度等级三种雷电临近预警产品;CAMS.LNWS的雷电发生概率预警产品具有较高的命中率,能够较好地对0～30min内可能发生闪电的区域进行有效预警;随着预警时间的延长,CAMS.LNWS的预警效果会有所降低.     

《新一代天气雷达灾害性天气警报和临近预报系统》应用

主要介绍河南省气象台2007年引进中国气象科学研究院研制的<新一代天气雷达灾害性天气警报和临近预报系统>的结构和产品,本地化参数设置和资料传输处理,以及在2007年汛期的业务使用情况.该系统充分利用新一代天气雷达基数据,除了可以显示常用产品外,还生成"逆风区识别"、"中气旋识别"、"暴雨回波识别"、"飑线识别"、"风暴识别"、"强冰雹识别"以及1到3小时"降水临近预报"、"回波外推预报"和"雷达雨量计联合估测降水"、"定量估测降水集成"等一系列业务应用产品,在强对流天气监测与预警中具有明显的指导和预警作用,是实际业务工作中不可缺少的工具之一.     

2009年6月3日商丘市强飑线过程分析

利用商丘新一代天气雷达(CINRAD/SB)观测资料,以及MICAPS资料和自动气象站观测资料,对2009年6月3日发生在商丘的一次以大风为主,并伴有降水、雷电发生的强飑线天气过程进行了分析。分析表明:地面辐合线是这次强对流和飑线天气过程的触发机制。高空冷涡后部冷空气南下,近地层为暖中心,形成了上冷下暖的位势不稳定层结;风力突增、气压涌升、气温骤降、湿度猛升等气象要素变化符合飑线特征。飑线最大回波强度达69 dBz,最大负径向速度值达-37 m/s,强回波区呈"厂"字形,位于回波区前沿,移动速度快,并具有径向风速辐合等特征。径向速度场上表现为高层负径向速度中心值的迅速减小和低层负径向速度中心值的快速增大。     

一次飑线大风的多种资料分析和临近预报

利用临沂新一代天气雷达(CINRAD/SC)观测资料,结合MICAPS资料、加密自动气象站观测资料、MM5模式数值预报产品,对2006年4月28日发生在临沂的一次以灾害性大风为主、有弱降水相伴随、局部还有冰雹发生的飑线天气过程进行了分析.文中利用多种资料重点探讨了弓形回波带来的灾害性大风的形成机制.模式产品分析表明:灾害性大风发生区处在高空急流左侧,此处是正涡度平流和辐散区,强的垂直风切变导致了重力波的产生,300～500 hPa高度上产生的中尺度重力波(MGW)是本次大风过程的启动机制.造成地面大风的强下沉气流是来自于对流层中上层的干冷空气.雷达观测表明:本次过程中,大风区雷达径向速度出现模糊,强回波区对应径向风速辐合,具有较小的VIL值、有界弱回波区和中层径向辐合等特征.雷达径向速度图上高层负径向速度中心值的迅速减小和低层负径向速度中心值迅速增大是高空下沉气流迅速下沉的结果,是产生地面灾害性大风的直观表现.     

强对流天气短时临近预报业务技术进展与挑战

强对流天气短时临近预报业务是国家防灾减灾、重大社会活动和精细化天气预报的迫切需要。虽然我国强对流天气短时临近预报业务已经取得了巨大进展,但与国外先进水平相比还有不少差距。本文总结了近年国内外强对流天气短时临近预报业务现状、技术进展、目前国内的技术支撑状况和所面临的挑战,并提出了相应的应对措施。目前强对流天气短时临近预报技术仍然主要是外推预报技术、数值预报技术和概念模型预报技术等,但快速更新循环的高时空分辨率数值模式预报和新一代静止气象卫星资料将在强对流天气短时临近预报中发挥重要作用。强对流天气监测、分析和机理研究是强对流天气短时临近预报的重要基础;先进的外推预报方法同快速更新循环的高时空分辨率数值模式预报以及二者的融合是未来强对流天气短时临近预报的重要发展方向。     

湿静力温度轨迹图的降水临近预报

湿静力温度轨迹图的降水临近预报金秀良（兴安盟气象台）引言根据多年试用的湿静力温度轨迹图，总结出降水临近预报的３种轨迹模式。１湿静力温度轨迹图通过简化能量方程，以湿静力温度为纵坐标（Ｙ轴），温度为横坐标（Ｘ轴），求出饱和湿静力温度曲线，称之为湿静力温度...