基于云团特征的短时临近强降水预报技术

通过分析2005-2008年影响浙江的梅汛期强降水云团特征,将云团分为偏北型、居中型和偏南型,研究这三种类型云团云顶亮温与地面1小时强降水极值和10mm/h以上降水覆盖面积关系,结果表明偏南型和偏北型云团有较多相似特征,而居中型云团较其他两种云团则有较多相反特征.通过分析1小时强降水相对于云团中心移动路径的落区,指出梅汛期云顶1小时变温和亮温梯度与地面1小时强降水落区无明显配对模型.随后利用天气形势场资料,分析强降水云团与环境要素场的关系,指出云顶亮温的宏观特征与中高层的垂直速度、水汽通量密切相关,最后尝试建立三种类型强降水云团成熟阶段云顶亮温和地面降水人工神经网络预报方程,给预报员提供参考.     

一种基于卫星遥感的临近预报方法

中尺度对流系统(MCS)是形成强对流天气的主要原因,云团在MCS生命周期中的分裂合并问题是临近预报的难点。为解决这一问题,本文提出了FCC方法,该方法使用质心位移和FY-2卫星数据预测多个对流单体的运动轨迹。多个案例分析证明,FCC算法在MCS的各个生命周期均能进行有效的预测,包括初生、成熟和消散阶段。此外,通过列联表方法验证了所提算法的有效性。     

基于多尺度特征深度学习的短临降水预报

雷达回波外推是短临降水预报的一种重要方法。针对雷达回波外推中随着外推时间的增加而出现回波演变信息丢失这一问题,本文提出一种多尺度特征融合的深度学习短临降水预报模型(以下简称为MSF2)。首先,采用多尺度的卷积核对网络的浅层信息进行特征提取,弥补单一特征检测带来的不足。其次,将不同维度的特征信息进行拼接及通道混洗,进一步增强特征图通道之间的信息流通和信息表达能力。最后,将特征图中的多尺度信息进行融合,从而有效保留不同尺度的特征信息。利用华南雷达回波拼图资料数据,在3种不同降水强度（5 mm/h、10 mm/h和25 mm/h）下进行降水预报研究,并与光流法和ConvLSTM两种主流算法进行了对比。结果显示,在3种不同降水强度条件下,MSF2在所有评价指标（命中率POD、临界成功指数CSI、误报率FAR）中表现最优,这表明引入多尺度机制能改善模型的特征提取能力。相比于目前主流的光流法和ConvLSTM,本文提出的模型对于短临降水预报具有较好的适用性和较高的预报精度,而且实现了业务化运行。     

基于卷积神经网络的雷电临近预警模型

从研究人工智能雷电临近预警模型的目的出发,以卷积神经网络模型为基础,结合多个时间序列的雷达产品(组合反射率、液态水含量、回波顶高)与闪电数据,对雷电临近预报方法进行基于卷积神经网络结构的应用,以福建省2017-2018年雷达、闪电数据为样本完成了模型的训练与预测研究.训练结果显示,15～30 min模型训练样本测试集准...     

上海地区强对流天气短时预报系统

以强对流天气的发生、发展规律为依据,从中尺度数值预报模式输出结果、Ｄｏｐｐｌｅｒ天气雷达、静止气象卫星、ＭＩＣＡＰＳ系统和自动雨量站网等获取大气运动的各种尺度动力条件、水汽条件、大气稳定度和触发机制,各种天气实况等动态变化资料,结合预报员经验,建立了“上海地区强对流天气短时预报系统”（以下简称“预报系统”）,预报系统产品包括强对流天气的形势分析、０～１２ｈ展望预报、０～３ｈ滚动预报及警报。预报系统     

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。     

基于大气电场与闪电资料的雷电临近预警方法

针对大气电场仪进行雷电预警误报率高的问题,提出了一种利用多站大气电场仪组网观测地面电场,并结合闪电定位系统的观测进行雷电预警的方法。该方法结合了大气电场仪与闪电定位仪的优点,利用电场强度阈值和闪电发生的距离阈值,得出雷电预警等级的方法。采用此方法可以降低仅用电场强度来预警所造成的误报率,并能估计出雷暴的移动方向。经检验,此方法TS评分为0.73,漏报率为0.21,空报率为0.09。此算法对于由远及近的雷电活动,或者距离很近的雷电活动有较高的预警准确率。算法对10km内的强雷暴预警效果最好。     

Is the September 5, 2022, Luding MS6.8 earthquake an ‘unexpected’ event?

Whether the September 5, 2022, Luding M_S6.8 earthquake is an ‘expected’ event in the context of earthquake forecast? This commentary discusses this issue mainly using the recently proposed ‘earthquake nowcasting’ approach.     

奥运短时临近预报实时数据处理

详细分析了目前短时临近预报系统对自动气象站数据质量控制、探测数据更新频率、组网雷达时间同步观测与基数据实时传输、探测数据的实时传输技术、基于目录监控的数据监控与分发机制、基于开源的软件开发、数据格式等方面的需求.在此基础上,建立了北京奥运短时临近预报数据快速收集处理系统并已经投入业务运行,该系统实现了探测数据的实时传输、组网雷达时间同步观测和基数据实时传输、基于消息驱动的数据实时监控和分发、探测数据格式规范化等功能,基本满足北京2008年奥运短时临近预报系统的数据预处理业务需求.     

多普勒雷达资料在暴雨临近预报中的应用

以天气雷达体积扫描的资料为基础,采用交叉相关法建立了一种对暴雨的临近预报方法。该方法的基本思路是：将第一时刻取得的雷达回波图像,向任一方向移过一定的距离,然后计算此图像与第二时刻图像之间的交叉相关系数,直到找到极大值,利用该极大值所对应的位移来预报下一时刻降水的位置。并利用“973”中国暴雨试验获得的观测资料对该方法进行了验证,验证结果表明：交叉相关法对暴雨有一定的预报能力,预报雨带的移动方向与雷达实际观测的移动方向相吻合,但其预报能力随着预报时间的增加而减弱。