江西“4·12”降雹过程的多普勒雷达资料分析

通过分析江西省2003年4月12日降雹天气过程中,强对流天气发生前后的CINRAD-SA多普勒雷达资料的演变特征,归纳出强对流天气过程的相关特征,提出强对流天气临近预报的几个着眼点和指标.发现应用弓状回波、TBSS、“逆风区”、低层中尺度辐合线、垂直积分液态水含量（VIL）及冰雹指数的变化能有效地指导灾害性天气临近预报,并有一定的提前量.     

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。     

循环神经网络在雷达临近预报中的应用

该文将循环神经网络（recurrent neural network,RNN）应用于雷达临近预报。使用预测循环神经网络（predictive RNN）架构,利用雷达历史组合反射率因子建模,给出雷达组合反射率因子未来1 h的预报结果。预测循环神经网络的核心是在长短时记忆单元（long short-term memory,LSTM）中增加时空记忆模块,能够提取雷达回波不同尺度的空间特征,配合循环神经网络架构,可以有效解决反射率因子预测问题。北京大兴雷达和广州雷达长时间序列的独立检验结果和2个强对流天气个例检验结果表明:该方法和传统的基于交叉相关法的1 h雷达外推临近预报相比,在20 dBZ和30 dBZ检验项目内,临界成功指数（CSI）可以提升0.15~0.30,命中率（POD）提高0.15~0.25,虚警率（FAR）降低0.15~0.20,该方法对反射率因子强度变化有一定预报能力。     

基于循环神经网络的单站能见度短临预报试验

由于能见度具有局地性和复杂的非线性变化特征,一直是精细化预报的难点。人工神经网络对复杂变化过程的模拟能力较高,为解决这一难题提供了可能性。本文采用循环神经网络,利用福州气象观测站地面观测数据,建立了福州单站能见度短临预报模型,并就预报能力进行了评估。随机检验结果表明,在1 h、3 h、6 h时效上,循环神经网络的预报与观测的变化趋势一致性较好;均方根误差比基于实况的预报分别减小15.75%、31.66%、41.26%,说明具备较好的预报能力;平均绝对值误差比传统BP神经网络分别减小12.90%、24.45%、 38.99%,表明循环神经网络对能见度预报具有优势,为能见度的精细化短临预报提供了新途径。     

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。     

边界层风廓线雷达资料在北京夏季强降水天气分析中的应用

利用北京城区及周围3个站的Airda 3000边界层风廓线雷达提供的风廓线资料,详细分析了北京2005年8月3日的一次强降水天气过程.分析表明,降水前十几小时出现双层低空急流,急流层内结构复杂,呈现多中心结构.风廓线观测揭示,南高空槽和弱冷空气共同诱发产生的切变线低涡是产生此次暴雨天气的主要中尺度系统,暴雨系统有很复杂的垂直结构.强降水开始前数小时(夜间)城区地面风场辐合,在临近降水和降水开始时辐合(或切变)层向上发展,这一过程有利于降水的发展.     

MYTRONS系统在暴雨临近预报和研究中的应用

概述了ＭＹＴＲＯＮＳ系统在长江中游地区暴雨研究的成果和在临近预报中的应用。该系统的建成，使预报员以高时空分辨率识别出中尺度系统客体的存在及动态演变，提高了对暴雨发生和发展过程的认识，增强了灾害性暴雨的预报能力。     

基于雷达资料的定量降水预报外推算法试验

摘要：目前贵州在短时临近降水预报客观算法方面研究匮乏，而短时强降水常常给贵州造成严重的洪涝灾害和地质灾害。将短时临近降水预报应用于气象防灾减灾、电网输电线路安全预警、水利防洪自动化方面是未来重要的研究应用方向。本文基于灾害天气短时临近系统（Severe Weather Automatic Nowcast System，SWAN）的定量降水预报(QPF)产品进行0～2小时QPF外推试验研究。利用贵州省地面自动站数据、SWAN 输出的1h-QPF产品、SWAN 1h定量降水估测(QPE)产品。选取2018年3次典型暴雨个例进行试验，采用融合订正技术，利用相似离度算法对降水强度位相进行调整、Weibull分布算法对降水极值分布进行订正、改进后的交叉相关法(Improved Cross-correlation Extrapolation Method，COTREC)进行降水外推预报。通过主客观检验对比，初步说明基于Weibull分布算法的降水极值订正对降水极值分布有很好的模拟效果。融合订正外推的贵州省短时临近定量降水预报产品（Nowcasting precipitation forecast of GuiZhou，下文简写为GZ_NPF）在大于5mm以上量级降水的TS检验中评分更高。GZ_NPF的空报率明显降低，但空报率降低的代价是漏报率相对提高。GZ_NPF总的相对误差减小，格点总降水量与实况总降水量更为接近。试验说明新的融合订正外推算法提高了0～2h短时临近降水的预报能力。     

多普勒天气雷达资料对中尺度模式短时预报的影响

利用中尺度模式ARPS(The Advanced Regional Prediction System)及其资料分析系统ADAS(ARPS Data Analysis System),将国内新一代多普勒雷达(CINRAD)反射率及径向风资料直接用于中尺度数值模拟,通过一次华北地区暴雨过程的模拟对比试验,分析了雷达资料对初始场的改进效果及其对模拟结果的影响,结果表明:(1)利用雷达径向风资料对初始风场进行调整后,自近地面到对流层顶的u,v,w都发生了变化,调整后的初始风场在对流层中层变化最大.(2)利用雷达反射率进行微物理调整和云分析能调整初始场中的云水信息,使得雷达回波附近3 km以下的水汽混合比(qv)增加,4 km以下的雨水混合比(qr)增加,对流层(约10 km以下)的云水混合比(qc)增加,4～9 km的对流层上部云冰混合比(qi)和雪混合比(qs)增加.ADAS通过非绝热初始化调整温度场,从而得到了一个动力和热力上平衡的初始场.(3)模拟的1 h雨量与实况的对比表明,同时利用雷达反射率和径向风改进过的初始场能明显增强3 h内的降水强度和落区预报,改善中尺度数值模式短时定量降水预报.模拟的1 h流场对比分析表明,经雷达径向风调整后,能够在初始场中增加气旋性涡旋等中小尺度风信息,明显减少模式的spin-up时间.(4)通过对雷达径向风和反射率对模式初始场和模拟结果影响的对比分析发现,雷达径向风主要是改进初始风场,而雷达反射率主要是改进初始场中的湿度参数,增加初始场中云水等的含量,调整温度场.通过模拟的6 h降水对比发现,利用雷达径向风调整初始场后,对降水模拟有一定的改进,但效果不甚明显,而雷达反射率资料对定量降水预报改进效果明显,同时使用雷达径向风和反射率资料改进初始场后对降水的模拟效果最明显.