共查询到18条相似文献，搜索用时 171 毫秒
1.
雷达拼图资料上中尺度对流系统的跟踪与预报 总被引：3，自引：2，他引：1
在中尺度对流系统(Mesoscale Convective Systems,MCSs)自动识别基础上,利用相关法跟踪雷达回波(Tracking Radar Echoes by Cross-correlation,TREC)和面积重叠法完成新的跟踪预报方法.新方法利用TREC得到MCSs移动矢量,利用该矢量外推对应MCSs雷达回波.根据外推回波与相应回波实况,采用面积重叠法完成跟踪,同时利用移动矢量完成预报.采用4次强天气过程对算法进行检验,分析结果表明:(1)新方法能够有效实现MCSs跟踪与预报;(2)新方法得到MCSs移动速度相对稳定,不因为系统合并、分裂和生消出现速度大幅度波动现象,有效减小预报误差,6～60 min预报误差相对于原方法减小20％以上;(3)新方法虽然能提取得到较为稳定的系统移动速度,但不能得到系统的传播速度.原方法能得到系统的移动速度和传播速度合成,但提取速度不稳定,容易受到质心偏移的影响,预报误差较大.新方法在系统消亡期提取移动速度不稳定,导致跟踪丢失现象的发生,而原方法在系统合并与分裂时易出现跟踪丢失现象. 相似文献
2.
在中尺度对流系统(mesoscale convective systems,MCSs)自动识别、跟踪基础上,根据拟合椭圆长轴设计动态模板和得分函数,完成了雷达拼图资料上的线状MCSs自动识别。并利用不同类型中尺度天气过程对算法进行检验,分析结果表明:(1)算法能够实现对线状MCSs的自动识别,由于对流系统分裂与合并造成的回波形态"突变",得分值结果能得到较好的反映;(2)算法能够实现对线状MCSs天气的跟踪,一般情况下跟踪效果较好,在分裂或者合并发生的时刻跟踪效果较差。 相似文献
3.
中尺度对流系统是造成暴雨的重要影响系统.为了加深对暴雨中尺度对流系统的认识,有必要总结和继续研究中尺度对流系统(MCSs)的组织模型、结构以及发生发展机制.因此,对产生暴雨的MCSs的相关研究进展进行简要综述,主要包括MCSs的定义、分类、时空分布、平均生成环境、组织模型和演变,MCSs的结构特征和发生发展机制,MCS... 相似文献
4.
南海夏季风对强热带风暴Bilis(0604)引发暴雨的影响 总被引：8，自引：2，他引：6
Bilis(0604)是一个登陆后长久维持并造成了特大暴雨的强热带风暴.通过对常规观测资料、雷达资料和红外卫星云图的分析,发现暴雨过程中不断有中尺度对流系统(MCSs)产生和发展,这些MCSs是造成强暴雨的主要中尺度系统.在此基础上用中尺度模式MM5对Bilis登陆后66 h的过程进行了数值模拟,模拟的雨带和雨量与实况较符合.利用模拟结果,对MCSs的发展过程和特征作了分析,发现Bilis的低压环流和南海夏季风在华南一带交汇,使得华南一带多中尺度涡旋、辐合中心和中尺度辐合线发展,这些系统为中尺度对流系统的生成和维持提供了有利的环境.敏感性试验表明,南海夏季风输送暖湿气流为暴雨区补充不稳定能量和水汽,对暴雨的产生具有十分重要的作用. 相似文献
5.
中纬度中尺度对流系统研究的若干进展 总被引：20，自引：34，他引：20
中尺度对流系统（MCSs)与许多严重的气象灾害，特别是我国的暴雨洪涝密切相关。本文主要对中纬度中尺度对流系统研究的若干进展作了简要综述，其中包括：MCSs的时空分布；MCCs的平均生成环境；MCSs的组织模型和逆尺度演变；发展中的MCSs与其环境的相互作用；MCSs的动力学和不稳定度；MCSs的数值模拟；MβCS和MγCS的观测和模拟；MCSs的概念模型；MCSs的结构和机制研究的观测计划。我们希望通过本文有助于进一步了解有关中纬度MCSs的发生、发展、结构、机制以及概念模型等研究的若干进展。 相似文献
6.
中尺度地形对梅雨锋暴雨影响的个例研究 总被引：3，自引：0，他引：3
利用多种观测资料和NCEP再分析资料,分析了2007年7月9—10日皖南特大暴雨过程中尺度对流系统(MCSs)的活动特征及其引发暴雨的天气背景和环境场特征,探讨了大别山和皖南山区中尺度地形对MCSs活动和暴雨形成的影响,并通过高分辨率的数值模拟、地形敏感性试验和对比分析,进一步研究了中尺度地形对MCSs活动及其降水的影响。结果表明,此次强降水过程形成的2个暴雨中心分别位于大别山东北侧和皖南山区北部,期间有4个MCSs活动,皖南特大暴雨是由2个准静止MCSs活动造成的。MCSs具有明显的日变化特征,在清晨出现日峰值,梅雨锋中低层辐合和高层辐散是MCSs形成和发展的主要原因之一。在梅雨锋东移南压的过程中,MCSs相对于中尺度地形的位置在不断地发生变化,地形上空盛行气流方向以及地形Fw数也在不断变化,地形通过不同的动力机制影响MCSs。高地形Fw数下,大别山主要通过山脉波影响下游的MCSs;低地形Fw数下,地形绕流和山脉波共同影响下游的MCSs活动。当MCSs移近皖南山区北坡时,地形有利于MCSs的形成和维持,其阻滞效应可减缓MCSs的移动,有利于皖南特大暴雨的形成。大别山和皖南山区中尺度地形对暴雨强度和分布有明显的影响,其构成的中尺度组合地形效应是皖南特大暴雨形成的重要原因。 相似文献
7.
一次典型梅雨锋暴雨过程的多尺度结构特征 总被引：8，自引：1，他引：7
利用多种类型资料,对2009年6月29—30日引发鄂皖境内梅雨锋特大暴雨过程的天气形势和中尺度对流系统（MCSs）进行了初步分析,揭示了梅雨锋暴雨系统的多尺度结构特征,并用中尺度模式WRF对梅雨锋暴雨系统进行了9km三重双向嵌套大区域精细模拟,再采用Morlet小波变换对模式输出进行空间带通滤波,分离出α、β和γ中尺度系统,对不同中尺度系统的热力动力三维空间结构特征进行了研究。结果表明：梅雨锋特大暴雨由梅雨锋上多个不同尺度的MCSs活动造成,这些不同尺度的MCSs在卫星云图和雷达回波上呈现出不同的特点。在α、β和γ中尺度上,梅雨锋暴雨中尺度系统在水平和垂直方向上的动力、热力结构特征存在着明显的差异,α、β中尺度系统具有明显的垂直环流,而γ中尺度系统则具有惯性重力波特征,往往嵌套在α、β中尺度系统内发生发展。最后,提出了典型梅雨锋暴雨系统的物理概念模型。 相似文献
8.
1998年南海季风爆发时期中尺度对流系统 的研究：I中尺度对流系统发生发展的大尺度条件 总被引：5，自引：2，他引：3
南海季风试验(SCSMEX)的观测表明,1998年南海北部夏季风爆发(5日16～20日)的主要特征是中尺度对流活动的突然爆发和降水迅速增加.文章通过讨论大尺度背景下中尺度对流活动及降水形成的物理条件,揭示了该时段中尺度对流系统与中尺度雨带形成的可能机制(1)在季风爆发初期华南及南海北部地区对流层低层较高的假相当位温与对流不稳定性、低层西南风辐合和高层的辐散为该地区的中尺度对流系统的发展提供了有利的大尺度热力与动力条件;来自孟加拉湾与副热带高压西侧的西南气流为南海北部强降水区提供了大量水汽,形成了该区深厚的湿层和强水汽辐合;(2)来自东亚中高纬地区几次冷空气活动是对流活动发生的重要触发机制,其作用是使对流不稳定能量迅速释放和对流活动在大范围地区突然爆发;(3)通过对南海季风试验期间安装在东沙岛和实验3号科学考察船上的双多普勒雷达资料反演的降水量分析表明,活跃的对流在季风槽和相应的风场切变线作用下,不断地组织并形成一些中尺度对流雨带(MCSs).1998-5-15～19季风爆发时段内,可观测到约12次中尺度降水过程,它们的生命期为6～10 h或更长;(4)南海季风槽与低层切变线的建立以及其中中尺度低涡的产生和发展是中尺度对流系统形成与维持的必要条件. 相似文献
9.
基于雷达回波拼图资料的风暴单体和中尺度对流系统识别、跟踪及预报技术 总被引：5，自引：3，他引：2
以中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室的区域雷达组网三维数字产品作为数据输入,在雷达基数据的SCIT(The Strom Cell Identification and Tracking)算法基础上,完成了三维格点风暴单体识别、追踪和预报,用Davis发展的客观诊断评估方法识别雷达拼图资料中的中尺度对流系统,实现了雷达数据的中尺度对流系统识别、跟踪和预报,并利用这两种方法对多个强天气过程进行风暴和中尺度对流系统识别、跟踪及预报.在单雷达区域内用原SCIT和修改后的SCIT算法做了风暴单体定量识别检验.结果表明,(1)修改后的SCIT算法能够实现三维风暴的自动识别、跟踪和预报,在单雷达区域内与原算法识别风暴数量大体相当,中尺度对流系统识别方法能够实现中尺度对流系统的自动识别,并完成跟踪和预报;(2)SCIT算法预报误差较小,中尺度对流系统算法预报误差相对较大,它们的预报误差随时间延长而增大. 相似文献
10.
利用1996-2010年逐时红外云顶亮温(TBB)数据,对青藏高原(下称高原)和东亚地区暖季(3-9月)中尺度对流系统(MCSs)进行了普查,获得MCSs各项特征数据集;结合CMORPH降水资料对MCSs降水特征进行了分析,在此基础上又对高原和东亚地区的MCSs特征进行了对比分析.结果表明:(1)高原是东亚地区MCSs高频发生区域,高原MCSs的平均发生频次远高于东亚25°N以北地区,是东亚25°N以北地区唯一的MCSs活动高频区.高原腹地是高原地区MCSs发生的高频区,在31°N,88°E附近MCSs的发生频次最高.(2)高原地区 MCSs分布有明显的月际变化,春季主要出现在高原北部,夏季主要出现在高原中东部和南部.高原地区MCSs的月际变化特征与东亚地区基本一致,东亚夏季风是其月际变化的重要影响因子.(3)高原地区MCSs存在明显的单峰型日变化特征,但春、夏季日变化特征略有不同,高原MCSs的日变化较东亚地区更为显著.(4)高原地区MCSs的降水频次为5.6％,降水贡献率为10.1％,最大降水频次为12％,最大降水贡献率为27％;与东亚地区相比,高原的MCSs降水偏小.(5)高原地区的MCSs大多为向东移动且移速缓慢以及短生命史的MβCS,平均生命史为4.6h,平均面积约为11.2×10-1km2,平均移速为31.5 km·h-1,东移的MCSs占59.4％;与整个东亚地区的MCSs相比,高原的MCSs面积和尺度都较小,生命史略短且移速慢,云顶平均TBB和平均最低TBB均偏高. 相似文献
11.
Mesoscale convective systems (MCSs) are severe disaster-producing weather systems. Radar data and infrared satellite image are useful tools in MCS surveillance. The previous method of MCS census is to look through the printed infrared imagery manually. This method is not only subjective and inaccurate, but also inefficient. Different from previous studies, a new automatic MCS identification (AMI) method, which overcomes the above disadvantages, is used in the present study. The AMI method takes three steps: searching potential MCS profiles, tracking the MCS, and assessing the MCS, so as to capture MCSs from infrared satellite images. Finally, 47468 MCSs are identified over Asia and the western Pacific region during the warm seasons (May-October) from 1995 to 2008. From this database, the geographical distribution and diurnal variation of MCSs are analyzed. The results show that different types of MCSs have similar geographical distributions. Latitude is the main control factor for MCS distribution. MCSs are most frequent over the central Tibetan Plateau; meanwhile, this area also has the highest hail frequency according to previous studies. Further, it is found that the diurnal variation of MCSs has little to do with MCSs’ size or shape; MCSs in different areas have their own particular diurnal variation patterns. Based on the diurnal variation characteristics, MCSs are classified into four categories: the whole-day occurring MCSs in low latitude, the whole-day occurring MCSs in high latitude, the nocturnal MCSs, and the postmeridian MCSs. MCSs over most places of mainland China are postmeridian; but MCSs over the Sichuan basin and its vicinity are nocturnal. This conclusion is coincidental with the hail climatology of China. 相似文献
12.
利用日本高知大学提供的逐小时分辨率静止卫星云顶黑体亮温（TBB）资料,使用模式匹配算法对2000～2016年（2005年除外）暖季（5～9月）青藏高原东部的两类中尺度对流系统（MCS）进行了识别和追踪,并利用人工验证订正了结果。基于此,利用NOAA的CMORPH（Climate Prediction Center Morphing）降水资料和NCEP的CFSR（Climate Forecast System Reanalysis）再分析资料对高原东部两类MCS进行了统计和对比研究。研究发现,7月和8月是高原东部MCS生成最活跃的季节,然而,此两个月能够东移出高原MCS的比例最小;5月虽然MCS生成数最少,但是移出率高达近40%。对比表明,能够东移出高原的MCS（V-MCS）比不能移出的MCS（N-MCS）生命史更长,触发更早,短生命史个例占比更低。暖季各个月份,相比于N-MCS,V-MCS的对流更旺盛且发展更快,然而,由于其发生频数远低于N-MCS,总体而言,V-MCS对高原东部的降水贡献率仅为15%左右,是N-MCS相应数值的一半左右。高原东部两类MCS的环流特征差异显著,有利于V-MCS发生、维持和东移的因子主要位于对流层中低层（西风带短波槽、西风引导气流、低层风场切变）,而在对流层高层,N-MCS拥有更好的高空辐散条件（其对应的南亚高压更强）。 相似文献
13.
中尺度对流系统（Mesoscale Convective System,MCS）是很多对流性天气的主要致灾体,可导致严重的气象和水文灾害,如雷暴大风、冰雹、龙卷风和山洪。对MCS进行准确的识别和追踪,并根据追踪轨迹及获得的MCS特征实现MCS的分类,对灾害天气的分析和预报有重要意义。基于京津冀地区2010—2019年的雷达组合反射率拼图资料,分别使用支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、极度梯度提升决策树（XGBoost）和深度神经网络（DNN）4种机器学习方法,研发了京津冀地区MCS的自动识别算法。使用时、空重叠追踪法对识别的MCS进行追踪匹配,得到包含强度、时间和空间信息的MCS追踪数据资料。在区分线状对流系统和非线状对流系统的基础上,进一步从经典的尾随层云（Trailing Stratiform,TS）、前导层云（Leading Stratiform,LS）和平行层云（Parallel Stratiform,PS）三类准线性MCS的概念模型和结构特征出发,根据追踪轨迹计算MCS的运动方向和MCS近似长轴两侧层状云和强对流云的面积占比,建立准线性MCS的分类算法。MCS的识别属于二分分类问题,以命中率（POD）、虚警率（FAR）、临界成功指数（CSI）和准确率（ACC）为评价指标,综合对比各项指标发现DNN模型较SVM、RF和XGBoost模型对MCS的识别效果更好。使用时、空重叠追踪法对DNN模型识别的MCS进行追踪,结合对两个追踪实例的分析,发现本研究所用的算法取得了很好的追踪结果,也进一步说明了深度学习方法识别MCS的准确性和优势。根据追踪轨迹计算某时刻MCS的运动方向,结合识别的层状云和强对流云的分布位置,准确实现了TS、LS和PS型准线性MCS的分类,为准线性MCS的生命史预测及其致灾天气特别是短时强降水的强度、位置和持续时间的客观预报提供了一种技术思路。 相似文献
14.
水汽含量对飑线组织结构和强度影响的数值试验 总被引：8，自引：4，他引：4
利用2009年6月3～4日一次产生大风、冰雹强对流天气的飑线个例进行数值试验,研究整层水汽含量及其垂直分布对中尺度对流系统的发生发展过程、组织类型和强度等的影响。本文的试验表明环境场中不同的水汽含量和垂直分布,会影响下沉气流和冷池的强度,从而影响对流的组织形态、维持时间和强度。整层水汽试验表明,增加（减少）水汽,对流增强（减弱）,冷池和雷暴高压增强（减弱）导致大风增强（减弱）。增加水汽越多发展阶段冷池强度越强,最大风速越强,但成熟阶段后期冷池减弱的越快,层状云区的后部入流减弱,不利于雷暴大风的出现和维持。不同层次水汽试验表明,在保持整层水汽含量不变的情况下,线状对流和雷暴大风易发生在中层干、下层湿的环境中,这种层结条件对雷暴高压的增强有重要作用,但不利于整个对流系统的长时间维持。 相似文献
15.
Mesoscale convective systems (MCSs) are severe disaster-producing weather systems. Previous attempts of MCS census are made by examining infrared satellite imageries artificially, with subjectivity involved in the process unavoidably. This method is also inefficient and time-consuming. The disadvantages make it impossible to do MCS census over Asia and western Pacific region (AWPR) with an extended span of time, which is not favorable for gaining a deeper insight into these systems. In this paper, a fire-new automatic MCS identification (AMI) method is used to capture four categories of MCSs with different sizes and shapes from numerical satellite infrared data. 47,468 MCSs are identified over Asia and western Pacific region during the warm season (May to October) from 1995 to 2008. Based on this database, MCS characteristics such as shape, size, duration, velocity, geographical distribution, intermonthly variation, and lifecycle are studied. Results indicate that the number of linear MCSs is 2.5 times that of circular MCSs. The former is of a larger size while the latter is of a longer duration. The 500 hPa steering flow plays an important role in the MCS movement. MCSs tend to move faster after they reach the maximum extent. Four categories of MCS have similar characteristics of geographical distribution and intermonthly variation. Basically, MCSs are zonally distributed, with three zones weakening from south to north. The intermonthly variation of MCSs is related to the seasonal adjustment of the large-scale circulation. As to the MCSs over China, they have different lifecycle characteristics over different areas. MCSs over plateaus and hill areas, with only one peak in their lifecycle curves, tend to form in the afternoon, mature at nightfall, and dissipate at night. On the other hand, MCSs over plains, which have several peaks in their lifecycle curves, may form either in the afternoon or at night, whereas MCSs over the oceans tend to form at midnight. Affected by the sea-land breeze circulation, MCSs over coastal areas of Guangdong and Guangxi always come into being at about 1500 or 1600 (local time), while MCSs over the Sichuan Basin, affected by the mountain-valley breeze circulation, generally initiate nocturnally. 相似文献
16.
利用2005—2010年FY-2C/E和MODIS卫星资料、A0报文、自动气象站降水资料及常规观测资料,修订了河南省对流性暴雨中尺度对流系统标准,统计分析了暴雨中尺度对流系统的活动规律和降水特征,初步建立了河南省典型对流性暴雨概念模型。河南省对流性暴雨中尺度对流系统主要包括新生对流云团、β中尺度对流系统、α中尺度对流系统及带状中尺度对流系统。对流性暴雨易产生于中尺度对流系统的发生、发展期,多发于中尺度对流系统云顶亮温低中心附近及后侧梯度大值区, 云系上云光学厚度高值区为中尺度对流系统发展潜势区。低槽 (涡) 切变型和低槽型过程中干冷气团对中尺度对流系统的发生、发展起触发作用;高压后部型与午后边界层辐射增温关系密切,能量锋、边界层辐合线是中尺度对流系统的触发系统;切变型过程中干线的作用较重要。河南省对流性暴雨中尺度对流系统多发展于山区附近,移动路径有东移、东北移和东南移型,高层云导风可为中尺度对流系统的移动发展提供预报信息。 相似文献
17.
季风槽环境中暴雨中尺度对流系统的分析与数值预报试验 总被引：1，自引：0，他引：1
应用地面降水观测资料、卫星云图、雷达回波以及NCEP再分析资料,对华南沿海受季风槽影响下发生的一次持续性暴雨的中尺度对流系统（MCS）进行分析,并探讨采用数值模式对中尺度对流系统降水进行预报的可能性。分析表明,暴雨由多个相继发展的中尺度对流系统造成。在相似环境中,不同中尺度对流系统发展形态和水平尺度有较大差异,最大可组织发展成α中尺度对流复合体（MCC）,但一般为β中尺度线状或带状对流系统。对其中发展形态分别表现为椭圆形中尺度对流复合体（MCS-2）和带状β中尺度对流系统（MCS-4）的对比分析发现,对流的起始发展均发生在夜间,与季风槽中低空急流的南风脉动有良好对应关系。基于临近探空资料的诊断发现,被认为对中尺度对流系统组织发展有指示作用的关键物理量如对流有效位能（CAPE）和风垂直切变难以区分不同中尺度对流系统的发展形态和趋势,探空资料的代表性将影响诸如“配料法”等暴雨客观预报方法的建立和应用。利用华南区域中心GRAPES（GRAPES_GZ）数值模式对两个中尺度对流系统进行的模拟预报结果表明,采用数值模式对中尺度对流系统降水进行显式预报已成为可能。比较而言,3 km水平分辨率模式可以更好地预报出暴雨的发生,但结果对是否调用对流参数化（CP）方案敏感。尽管不依靠对流参数化方案模式能够较好地预报出中尺度对流系统初始降水的发生,但会过度预报发展成熟后的降水。模式中如何描述中尺度对流系统对流的组织发展机制、如何处理对流参数化方案的“灰色区分辨率”问题需要仔细考虑。 相似文献
18.
在虚拟高度坐标系中, 用一个简单的线性模式初步研究了水平风切变强度不均匀分布对长江流域梅雨锋附近贯穿整个对流层的深厚惯性重力波发生发展的影响。结果表明:水平风切变强度不均匀对CISK惯性重力波不稳定有重要作用。在一般干的层结大气中, 实际可能出现再强的水平风切变的影响也难以使惯性重力波变得不稳定; 只有在积云对流潜热参与, 原为弱稳定条件下, 水平风切变强度不均匀能促使低空急流北侧不稳定扰动的发生发展。而水平风切变强度不均匀对不稳定贡献最大的区域是梅雨锋南侧的急流轴附近。 相似文献