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.     

Application of Radar Reflectivity Factor in Initializing Cloud-Resolving Mesoscale Model. Part Ⅱ: Numerical Simulation Experiments

Microphysics elements and vertical velocity retrieved were incorporated using the nudging method into the initial data assimilation of GRAPES (Global/Regional Assimilation and Prediction System) model.Simulation experiments indicated that nudging technique was effective in forcing the model forecast gradually consistent to the observations, yielding the thermodynamically and dynamically balanced analysis field. As viewed from the simulation results, water vapor is vital to precipitation, and it is a governing factor for the amount and duration of precipitation. The initial cloud water, rain water, and vertical velocity determine the strength distribution of convection and precipitation at the beginning time of forecast; the horizontal wind field steers the motion of the mesoscale weather system embedded in and impacts the position of precipitation zone to a large extent. The simulation experiments show that the influence of the initial retrieval data on prediction weakens with the increase of forecast time, and within the first hour of forecast, the retrieval data have an important impact on the evolution of the weather system, but its influence becomes trivial after the first three hours. Changing the nudging coefficient and the integral time-spacing of numerical model will bring some influences to the results. Herein only one radar reflectivity was used, the radar observations did not cover the whole model domain, and some empirical parameters were used in the retrieval method, therefore some differences still lie between simulation and observation to a certain extent, and further studies on several aspects are expected.     

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.     

风切变对飞行的影响及其预报时效分析

利用NCEP再分析资料和AMDAR资料,对2008年11月1日首都机场冷锋过境前后风切变现象及其可预报时效进行分析。分析认为:在冷锋过境前后,首都机场存在多种形式的风切变,有高空槽前后的水平风切变、高层和中层急流轴引起的水平风切变、冷锋前逆温层顶上下的水平风切变和地面锋面过境时跑道面上的水平和侧风切变。对各种风切变的可预报时效进行了分析。     

雷电临近预警产品评估方法及其软件

为了适应雷电业务发展的需求,对已经投入业务运行试验的雷电临近预警系统的预警效果做出客观评估,中国气象科学研究院雷电物理和防护工程实验室开展了雷电临近预警产品评估方法的研究,并开发了配套的应用软件.评估方法通过雷电预警结果和实际监测结果的对比,得到命中率POD、虚警率FAR和TS评分三项指标,实现对雷电预警产品的评估.评估软件的实际运行表明:该方法不仅能够检验CAMS_LNWS预报雷电活动的能力,还能对预警方法的改进起到一定的指导作用,能够满足雷电业务产品评估的需要.     

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.     

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。     

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。     

C波段多普勒雷达观测暴雨灾害过程的分析

本文通过对2005年6月29~30日成都地区一次西太平洋副热带高压影响的暴雨天气过程的常规气象资料和位于凤凰山C波段多普勒天气雷达观测资料的分析, 重点从多普勒雷达反射率因子 (Z) 、径向速度 (V) 、速度谱宽 (W) 和垂直累积含水量 (VIL) 出发, 归纳出对成都地区暴雨灾害短临预报应用具有一定参考价值的回波特征指标, 提高和改善该地区暴雨灾害的监测和预警能力。      

风切变对飞行的影响及其预报时效分析

利用NCEP再分析资料和AMDAR资料,对2008年11月1日首都机场冷锋过境前后风切变现象及其可预报时效进行分析。分析认为:在冷锋过境前后,首都机场存在多种形式的风切变,有高空槽前后的水平风切变、高层和中层急流轴引起的水平风切变、冷锋前逆温层顶上下的水平风切变和地面锋面过境时跑道面上的水平和侧风切变。对各种风切变的可预报时效进行了分析。