多源数据融合在强对流天气中地面风场的识别应用

利用多普勒天气雷达探测数据、常规观测资料和ERA5再分析资料，综合分析了2019年7月6日发生在江苏省的一次强对流天气过程的天气形势和雷达回波强度演变特征，并进行了多源数据融合的试验。试验通过VAP技术将雷达径向速度数据反演为矢量风场，并利用典型相关分析的方法（CCA）对雷达径向速度资料反演的风场、再分析资料的风场和气象自动站资料的风场进行数据融合。通过风场融合试验，获得了强对流系统更加丰富准确的地面风场信息，与雷达探测的特征对应，消除了反演风场的量级误差，填补了被过滤的风场信息，恢复了气流的旋转特征。强对流天气过程中，江苏省地区受高空冷涡影响，在高空冷槽、高空急流、低层切变线和地面辐合线的配置条件下，形成了上干冷、下暖湿的层结不稳定结构。通过融合风场的识别：强对流天气系统发展阶段，地面有气旋性辐合流场，包含中γ尺度气旋和辐合线，与反气旋和辐散相伴。气旋性气流对应着雷达回波中的入流缺口，辐合线位于风暴前沿（移动方向）。强对流天气系统强盛阶段，地面流场转变为强辐合弱旋转，灾害性天气发生。