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This article reviews the advances in severe convection research and operation in China during the past several decades.The favorable synoptic situations for severe convective weather(SCW),the major organization modes of severe convective storms(SCSs),the favorable environmental conditions and characteristics of weather radar echoes and satellite images of SCW and SCSs,and the forecasting and nowcasting techniques of SCW,are emphasized.As a whole,Chinese scientists have achieved a profound understanding of the synoptic patterns,organization,and evolution characteristics of SCW from radar and satellite observations,and the mechanisms of different types of convective weather in China.Specifically,in-depth understanding of the multiple types of convection triggers,along with the environmental conditions,structures and organization modes,and maintenance mechanisms of supercell storms and squall lines,has been obtained.The organization modes and climatological distributions of mesoscale convective systems and different types of SCW,and the multiscale characteristics and formation mechanisms of large hail,tornadoes,downbursts,and damaging convective wind gusts based on radar,satellite,and lightning observations,as well as the related features from damage surveys,are elucidated.In terms of operational applications,different types of identification and mesoanalysis techniques,and various forecasting and nowcasting techniques using methods such as the"ingredients-based"and deep learning algorithms,have been developed.As a result,the performance of operational SCW forecasts in China has been significantly improved. 相似文献
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中国当代强对流天气研究与业务进展 总被引：1，自引：0，他引：1
对当代中国几十年来强对流天气研究和业务进展做了阐述，主要包括强对流系统产生的环境背景和主要组织形态，以及具体强对流天气的有利环境条件、触发机制、卫星云图特征、多普勒天气雷达回波特征以及预报、预警技术等诸方面。总体来看，中国学者对强对流以及不同类型强对流天气（强冰雹、龙卷、雷暴大风）发生、发展的环流背景以及通过雷达和卫星观测到的组织结构及其演变特征都已有了明确认识，研究了对流系统的多种触发机制，深入认识了超级单体、飑线等对流系统的环境条件、组织结构特征和维持机制，了解了中国中尺度对流系统的组织形态和气候分布特征，获得了强冰雹、龙卷、下击暴流和雷暴大风等的雷达、卫星和闪电等的多尺度观测特征、形成机制和现场灾害调查特征，发展了各类强对流天气识别、监测和分析方法以及基于“配料法”和深度学习方法等的预报、预警技术等。因此，强对流天气业务预报水平已得到显著提升。 相似文献
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基于新一代天气雷达产品闽西南强对流天气临近预报方法研究 总被引：6，自引：1，他引：5
利用2003—2008年福建龙岩新一代天气雷达资料和常规探空资料,对闽西南历史冰雹及闽西雷雨大风天气发生的环境条件进行统计分析,建立历史冰雹和雷雨大风天气过程对应的新一代天气雷达产品判别指标。利用判别方程、新一代天气雷达产品和探空资料联合开展强对流天气临近预报预警方法研究：首先利用Fisher判别分析方法建立冰雹天气的判别方程,主要用于冰雹天气的判断,再利用雷雨大风的判别指标对雷雨大风和强雷暴天气进行第二次判别。通过历史过程的回报和2009年的试报表明：该系统对闽西南冰雹天气预报准确率较高,雷雨大风准确率次之。同时,利用风暴单体识别与跟踪的预测方法对冰雹预报结果和实况进行统计,表明风暴单体识别和跟踪算法（SCIT）预报准确率较高,可以用于风暴未来移速移向的预报。 相似文献
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本文对分类强对流客观短期概率预报系统2022年6月13日强对流过程预报产品的表现进行分析,基于2022年的雷暴、短时强降水、雷暴大风及冰雹客观概率预报产品和可用的分类强对流监测实况资料,结合强对流预报业务中使用的空间检验方法和常用的确定性及概率性检验指标,对该短期预报系统提供的四类强对流天气客观概率预报产品进行了详细的性能评估。用于评估的预报资料是时段为2022年4月1日至9月30日每天08时(北京时)起报,96 h内逐12 h间隔的预报产品。预报个例分析显示,四类产品均可提前24 h指示需要关注的强对流天气区域。统计检验结果表明,短时强降水各方面性能最好,其次是雷暴,雷暴大风也有一定的可参考性。四类强对流天气预报产品均存在预报概率与实况频率相比偏高的过度预报问题。雷暴、短时强降水和雷暴大风预报产品均存在与预报覆盖时效有关的日变化。评估结果为预报模型和系统后续改进发展奠定了基础,为应用基于融合物理理解与模糊逻辑人工智能方法的分类强对流预报产品提供了有益参考。 相似文献
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《Atmospheric Research》2010,95(4):715-725
Flash floods are associated with highly localized convective storms producing heavy rainfall. Quantitative precipitation forecasting of such storms will potentially benefit from explicit representations of deep moist convection in numerical weather prediction models. However, explicit representation of moist convection is still not viable in operational mesoscale models, which rely on convective parameterizations for issuing short to medium-range forecasts. In this study we evaluate a technique that uses regional Cloud-to-Ground (CG) lightning observations to define areas of deep moist convection in thunderstorms and adjust the model-generated precipitation fields in those regions. The study focuses on a major flash flood inducing storm in central Europe (23 August 2005) that was simulated with the aid of an operational weather forecasting system (POSEIDON system based on Eta/NCEP model). The performance of the technique is assessed using as reference distributed rainfall estimates from a network of radar observations. The results indicate that CG lightning data can offer sufficient information to increase the mesoscale model skill in reproducing local convective precipitation that leads to flash floods. The model error correction is shown to be proportional to the density of lightning occurrence, making the technique potentially suitable for operational forecasting of flash flood inducing thunderstorms. 相似文献
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基于中尺度数值模式的分类强对流天气预报方法研究 总被引：3，自引：1，他引：3
针对雷暴大风、短时强降水、冰雹和龙卷等强对流天气短期预报,采用0.25°×0.2°每天4次日本气象厅(JMA)东亚地区再分析资料计算的百余类对流参数(物理量)及其15 d滑动平均值,根据“邻(临)近”原则对江苏2001—2009年2—9月各类强对流天气进行时间和站点的匹配后,应用相对偏差模糊矩阵评价技术,对上述对流参数进行权重分配和逐次筛选,获得了既体现强对流与气候平均态间明显差异,又体现自身相对稳定的特征对流参数序列。同时,根据历史分类强对流个例中各特征对流参数的频谱分布获得各对流参数的频率分布分段函数,然后基于中尺度数值模式预报的对流参数,综合历史频率分布和权重分配,构建了分类强对流天气预报概率,并以优势概率作为分类判据,做出强对流分类预报。最后建立了业务化系统,以全自动方式提供分类强对流客观预报产品,投入到日常业务和南京青年奥林匹克运动会气象保障服务工作。 相似文献
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中国智能网格天气预报已初步建立0—30 d涵盖基本气象要素的无缝隙气象预报业务体系。近年深度学习技术兴起,给不同领域带来前所未有的变革。同样,深度学习的非线性映射能力、海量信息提取能力、时空建模能力等优势为进一步提升智能网格预报的准确性和精细化水平提供了新的思路和方法。越来越多的研究将深度学习技术应用于智能网格预报的各个方面,包括数值预报订正和解释应用、集合天气预报、相似集合、统计降尺度、纯数据驱动的预报模型和极端天气预报等,并展示出良好的应用潜力。然而,目前深度学习技术在天气预报领域的应用仍处于起步阶段,将其引入智能网格预报业务体系还面临诸多挑战,主要包括算法的选择、算法的数据基础、多源数据融合以及模型的可解释性、可信度、可用性和工程化等。通过回顾近年来深度学习技术在智能网格预报中的应用进展和前景,同时对面临的挑战与应对进行探讨,将有利于促进深度学习技术在天气客观预报领域更好、更稳定的发展。 相似文献
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国家级强对流天气综合业务支撑体系建设 总被引：1，自引：2，他引：1
国家级强对流天气预报业务正在从以短期预报为主调整到短期和短时预报并重的业务格局。文章从强对流天气预报技术发展与服务需求的角度,重点介绍了国家级强对流天气综合业务支撑平台及其核心技术。该平台以气象数据组织和图形化表达两个核心要求为牵引,发展了数据分析处理系统、自动气象绘图系统和WEB检索与显示系统。数据分析处理系统基于多源观测资料、中尺度数值预报和全球数值预报,发展了集约、高效的强对流天气监测和临近预报、短时预报和短期预报等数据分析处理技术,是整个平台的核心;主要核心技术包括:从不稳定与能量、水汽、抬升与垂直风切变等条件出发,以归纳总结的分类强对流天气概念模型为基础的分类强对流短期预报分析技术;应用"配料法"发展的分类分等级的强对流天气客观概率预报技术;强对流短时预报技术包括高分辨率数值预报释用、多模式预报集成、对流尺度分析、实况和模式探空分析等多项技术,重点实现了从过去3 h实况到未来12 h预报的无缝隙衔接;强对流的监测和临近预报技术在基于多源资料的强对流天气实况与强对流系统监测技术基础上,发展了基于雷达特征量、强对流实况、各类强对流指数和预警信号等多源信息的报警技术。自动气象绘图系统实现了高效、便捷地接入多种数据、自动进行数据分析和制图等多项功能。在预报服务方面,基于WebGIS发展了县级分类强对流预警信号和国家级分类强对流预警预报产品共享技术,实现强对流短时预报业务的高交互性与上下互通的功能。 相似文献
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美国天气预报技术的发展 总被引：7，自引：4，他引：3
介绍了美国天气预报技术的发展现状。指出在大气探测技术、数值预报及可视化技术发展的推动下美国传统的天气预报向定量与定时方向发展。定量降水预报的实现是天气预报由定性走向定量的重要标志。在充分利用数值模式产品的基础上综合应用卫星与雷达资料建立客观预报工具在暴雨和强对流天气预报中取得较好效果;中尺度分析业务系统的不断改进使降水预报的技巧有明显提高。作者还介绍了美国数值预报产品释用及预报业务系统的概况。最后 相似文献
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提供准确的雷暴、短时强降水、雷暴大风和冰雹客观短期预报产品,对提高预报预警的预见期,及早采取有针对性的预防措施有重要意义。基于对四类强对流天气现象物理成因理解,给出了由国家气象中心牵头研发,融合模糊逻辑人工智能方法的分类强对流客观短期概率预报系统的流程框架和实现方法,详细介绍了该系统的结构特征,以及系统中用于雷暴、短时强降水、雷暴大风和冰雹四类强对流天气预报模型构建的关键预报因子、隶属度函数获取方法和权重因子配置等信息,并在此基础上探讨了物理理解与模糊逻辑人工智能相融合方法具有广泛适用性的本质,可以表征产生特定强对流天气现象的环境配置的多样性和复杂性。 相似文献
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数值预报特别是集合预报技术大大提高了对极端天气的预报能力,目前对于温度、风、降水等要素,欧洲中心基于集合预报产品计算的极端指数产品为其极端性提供了定量化依据。但目前尚没有应用于业务预报的强对流天气极端指数产品,本文统计了与强对流天气密切相关的物理量,并计算了其极端天气指数,统计了极端天气指数在不同强对流天气中的阈值分布。结果表明,极端天气指数与强对流天气有密切的关系,且不同类型的强对流天气极端指数的分布和阈值具有各自的特点。基于上述结果,利用极端指数和模式降水资料,使用支持向量机方法,建立了不同类型强对流天气的客观预报方法,为业务预报极端强对流天气提供客观支持产品。 相似文献
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利用陕西、山东、贵州和新疆等地近十年日间降雹记录和对应的极轨卫星数据,采用卫星云微物理反演技术,定量分析冰雹云微物理特征,比较不同地区间差异,并利用FY-4A静止卫星定量分析一次冰雹过程云微物理特征演变,探讨冰雹云卫星识别预警应用潜力。结果表明:（1）陕西、山东等地冰雹云微物理特征具有一致性,卫星早期识别指标为:晶化温度（Tg）较冷,均值为?33°C;全部冰晶化时Tg对应的云粒子有效半径re（表征为reg）未饱和（<40 μm）,均值36.9 μm,且reg 越小冰雹云越强;云顶呈现re随高度减小带。（2）各地冰雹云早期识别指标在数值上存在一定差异,实际应用时应针对各地进行相应调整。（3）在静止卫星上,冰雹云微物理特征与极轨卫星相一致,将早期识别指标应用于FY-4A静止卫星,跟踪云团发展演变,实现自动预警。（4）经过4次降雹过程中应用,FY-4A卫星自动预警与实况吻合22次,漏报2次,自动预警平均提前约2小时。FY-4A卫星自动预警对及时有效组织实施人工防雹作业具有重要现实意义。 相似文献
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强对流天气短时临近预报业务技术进展与挑战 总被引：20，自引：5，他引：15
强对流天气短时临近预报业务是国家防灾减灾、重大社会活动和精细化天气预报的迫切需要。虽然我国强对流天气短时临近预报业务已经取得了巨大进展,但与国外先进水平相比还有不少差距。本文总结了近年国内外强对流天气短时临近预报业务现状、技术进展、目前国内的技术支撑状况和所面临的挑战,并提出了相应的应对措施。目前强对流天气短时临近预报技术仍然主要是外推预报技术、数值预报技术和概念模型预报技术等,但快速更新循环的高时空分辨率数值模式预报和新一代静止气象卫星资料将在强对流天气短时临近预报中发挥重要作用。强对流天气监测、分析和机理研究是强对流天气短时临近预报的重要基础;先进的外推预报方法同快速更新循环的高时空分辨率数值模式预报以及二者的融合是未来强对流天气短时临近预报的重要发展方向。 相似文献
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兰州市冰雹预报方法研究及系统介绍 总被引：4，自引：2，他引：2
采用近10a5～9月天气资料为样本,结合兰州地形、地貌、地理位置以及兰州冰雹时空分布、天气气候等特点,应用高空、地面、数值预报产品,以区域内任一点的冰雹为预报对象,以24h不漏报为原则,以自动和人机交互结合的方式进行消空条件、入型条件、启动系统、冰雹有无的判别,制作了兰州冰雹天气的短期(短时)预报工具,主要侧重于为人工消雹作业提供预警、预报信息。2004年5月业务试运行中,成功预报2次局地小冰雹,准确率达67％。 相似文献
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珠三角地区前汛期强对流潜势预报方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
利用2004—2006年前汛期探空资料计算的物理量,选取与强对流天气相关性好的大气温湿类(整层比湿积分IntegralQ)、层结稳定度类(K指数)、动力类(潜在下冲气流指数MDPI)、热力动力综合类(瑞士第一雷暴指数SWISS00)作为预报因子,通过对各指数的空间分布特征和数值进行二值Logistic回归分析,得到各指数的参数估算值,建立强对流诊断预报方程,得到前汛期强对流潜势预报因子P,从而制作珠江三角洲(以下简称珠三角)地区未来12小时出现强对流天气的潜势预报。并用此法回报2003—2006年3—6月前汛期的强对流天气。结果表明,P值大于0.9的准确率可达77.5%,P值小于0.5出现强天气的概率仅为3.8%。由于资料有限,对2007年3—4月发生的7次强对流的经验检验效果不明显,但P值小于0.5时不发生强对流的经验检验效果明显。此法对珠三角地区的短时强降水和雷雨大风等强对流天气的临近监测预警有较好的指示意义。 相似文献
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强对流天气综合监测业务系统建设 总被引：12，自引：4，他引：8
强对流天气监测是其预报的基础.国家气象中心强天气预报中心利用多源观测资料(常规和非常规资料)建设了强对流天气综合监测业务系统.强对流天气的监测对象包括积云、地面高温、雷暴、地闪、冰雹、龙卷、大风、雷暴大风、短时强降水、雷暴反射率因子、对流风暴(基于雷达资料)、深对流云及中尺度对流系统(Mesoscale Convective Systems,MCS,基于静止卫星红外1通道资料)等不同时段的分布.发展的监测技术主要包括自动站资料质量控制技术、强对流信息提取和统计技术、直角坐标交叉相关雷达回波追踪(Cartesian Tracking Radar Echoes by Correlation,CTREC)技术、雷暴识别追踪分析和临近预报(Thunderstorm Identification Tracking Analysis and Nowcasting,TITAN)技术、深对流云识别技术、中尺度对流系统识别和追踪技术,以及闪电密度监测技术等.强对流天气监测系统自动定时运行,其输出数据与MICAPS业务平台完全兼容.该监测系统在国家气象中心的强对流天气预报业务中发挥了重要作用. 相似文献
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吉林省对流性天气的分布特征及地形影响机制 总被引：1，自引：1，他引：1
通过对吉林省强对流天气和对流性天气活动与地形关系的分析，初步揭示出地形对两类对流天气的影响机制，其结果对进一步分析研究和准确预报强对流天气具有重要意义。 相似文献
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利用2021—2022年4—9月阿克苏地区冰雹云的雷达回波资料，基于轨迹GRU模型和GAN模型共同构建一个深度学习的回波外推模型，应用于强对流（冰雹）天气监测预警。采用分阈值和预报时效的评估方法，对深度学习的回波外推模型预测回波的效果进行分析，结果表明：（1）在30 min预测时间内，随反射率阈值增加，临界成功指数（CSI）和命中率（POD）逐渐降低，虚警率（FAR）先降低后升高，FAR在反射率阈值为35dBZ时最低。（2）在反射率阈值为35 dBZ和相同外推时效的情况下，基于深度学习的回波外推模型和光流法相比，CSI提高0.05~0.15，POD提高0.05~0.15，FAR降低0.05~0.12。（3）在预测反射率阈值为35 dBZ的强对流单体移动路径方面，基于深度学习的回波外推模型与TITAN法相比，预测的单体移动路径会更接近实况单体移动路径。 相似文献