广州白云机场低能见度客观预报方法试验

利用全球预报系统(GFS)模式数据与广州白云机场自动气象观测系统(AWOS)自动观测数据,建立了白云机场能见度的多元逐步回归和BP神经网络逐3 h的客观预报模型,并对白云机场2015年一次低能见度天气过程进行预报分析。结果表明,在白云机场能见度下降并到达2 km的天气过程中,两种预报模型均能提前24 h预报出来;对于白云机场大雾天气的预报,两种预报模型可提前12 h预报出来,其中BP神经网络预报与实况相比,预报大雾出现时间与实际时间仅相差1个时次(3 h),大雾消失时间一致,最低能见度相差261 m,而多元逐步回归方法对大雾的预报空报较低,因此结合两种模型的预报有利于提高白云机场大雾预报的准确率。     

自适应尺度的雷达回波交叉相关跟踪算法研究

提出了一种能够自动选取跟踪单元大小的雷达回波交叉相关跟踪外推算法(ATREC).ATREC方法通过雷达回波的边界识别,得到不同尺度的雷达回波的特征运动信息,再不断地内部分化,得到不同次级尺度的内部运动信息,将特征尺度的特征运动场和次级尺度的内部运动场进行合成,最后得到外推的运动矢量场.ATREC方法可以在回波总体运动场...