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1.
基于江西及其周边地区的雷达组合反射率拼图,将二维Boussinesq(水平无辐散)质量连续方程约束至江西地区的TREC风场,得到改善后的TREC风场(COTREC风场),并基于COTREC风矢量开展了江西地区雷达回波的外推。个例分析表明,经过二维无辐散连续方程约束后,COTREC风中的噪声和不一致得到了显著的平滑,其风速水平梯度和风向切变都显著减小。基于COTREC风外推的雷达回波在形态上也得到了明显的改善,其外推回波中由风场的噪声或不一致引起的异常失真回波明显减少。为了进一步评估TREC和COTREC方法的外推表现,对2018年7月1—31日江西地区有明显降水的287个时次的雷达回波分别进行了1 h和2 h外推。结果表明:相对于TREC方法,COTREC方法在1 h和2 h的外推时间上均能改善外推回波的精度,其外推回波与实况的相关系数和TS评分均较TREC方法高。 相似文献
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基于江西省及周边16部新一代多普勒天气雷达拼图资料,利用交叉相关跟踪法(TREC)计算江西地区雷达回波的移动矢量(TREC风),并对求解的TREC风进行异常值更正和空洞补齐等质量控制,最后利用后向外推法对江西地区2017年6月29日09:54的雷达回波进行2 h内的外推。结果表明,TREC方法能较好地获得江西地区未来2 h内的雷达回波位置和空间结构,且在0—1 h的外推回波非常接近实况。通过对2018年6月1—9日201个天气过程0—2 h外推的TS评分统计表明,基于该方法外推的2 h内的雷达回波精度都较高(TS评分0.3),但TS评分随外推时间的增长而快速降低,当外推时间为30 min时TS评分高达0.61,外推时间增至60 min时TS评分降至0.48,外推时间延长至120 min时TS评分进一步减至0.31。 相似文献
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天气雷达回波运动场估测及在降水临近预报中的应用 总被引：18，自引：3，他引：18
在常用的基于天气雷达反射率因子图像的相关方法跟踪回波运动的TREC(Tracking Radar Echo by Correla-tion)技术基础上,文中发展了一种基于差分图像(时间梯度图像)的相关方法追踪雷达回波运动(Difference Image-based Tracking Radar Echo by Correlations)技术,简称DITREC,并与TREC技术进行比较。个例分析表明,DITREC矢量场消除了TREC矢量场中由于回波型的迅速变化导致的一些无序矢量,使得DITREC矢量场的时间连续性和空间连续性好于TREC矢量场。在TREC矢量场中不存在无序矢量的地方,DITREC矢量场与TREC矢量场基本一致。分别用DITREC矢量场和700 hPa风场作为回波运动估测场外推合肥CINRAD/SA雷达反射率因子复合扫描图,得到1 h外推降水场。以地面雨量计为标准,对外推降水场进行评估,结果表明,DITREC外推小时降水优于700 hPa外推小时降水,但其精度还与所采用的Z-R关系有关。 相似文献
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改进的TREC算法在奥帆赛测试期的应用 总被引：4，自引：3，他引：1
基于青岛的新一代天气雷达,计算TREC数据,并对TREC数据的质量控制进行设置,以剔出杂波引起的孤立TREC数据,根据TREC法得到的回波移动进行雷达回波移动外推。给青岛奥运会帆船赛测试赛起到了较好的保障作用,并详细分析了2006年8月26日的一次强天气过程,利用TREC法得到的回波移动产品对该过程从回波移动方向上进行了分析,并用PUP产品进行效果检验。结果表明：TREC算法对于天气过程的雷达回波移动趋势预测有较好的效果,它能大致反映出3km高度的水平流场运动方向和速度。通过分析还发现,该算法对于预报强天气过程雷达回波的移动,进行雷暴等灾害性天气预警．有一定的指导作用． 相似文献
5.
用相关法估测CAPPI等高面上的TREC风 总被引：2，自引：0，他引：2
使用雷达资料,运用相关法估测CAPPI(constant altitude plan position indicating,等高平面位置显示)上的TREC(tracking radar echoes by correlation)风,根据雷达在两个观测时间的数据,估算CAPPI上的水平流场,从而外推整个回波场的运动走向.经输入台风、暴雨、晴空边界层的回波个例试验,结果表明有助于短时天气预报.在TREC应用于晴空回波时,根据当地实际情况,通过适当改动相关系数的阈值可以消除杂波产生的对TREC矢量的干扰. 相似文献
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人工影响天气中雷达回波跟踪方法及其应用 总被引：3，自引：0，他引：3
基于最大相关系数的雷达回波跟踪方法(TREC),实现了对选定雷达回波区的连续跟踪,使用阳江、深圳、广州、梅州、韶关几部雷达站点的拼图CAPPI格点数据资料,对该连续跟踪方法进行跟踪效果分析。结果表明:对于一般的积层混合云,在一定时间内,利用TREC方法连续跟踪效果较好,随着时间推移,跟踪速度稳定性变差,导致效果逐渐变差。将该连续跟踪方法应用于北京的一次人工影响天气作业过程,使用雷达CAPPI格点数据资料对人工影响天气作业区的回波进行跟踪,从而可以确定不同时刻人工影响天气作业云区所在的位置,同时计算了跟踪到的区域内大于不同给定反射率因子阈值的像素点面积和VIL总量,为此次人工影响天气作业效果评估提供了依据。 相似文献
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人工增雨催化区跟踪方法与效果评估指标研究 总被引：4，自引：1，他引：3
如何利用新一代天气雷达作业前后回波的变化分析人工增雨效果,对提高人工影响天气的科学性有非常重要的意义。文章基于新一代天气雷达三维拼图和最大相关系数的雷达回波跟踪方法（TREC）,在考虑多个作业影响时间和催化剂扩散背景下,实现对高炮和飞机播云作业中催化区的连续跟踪,并计算区域内的最大反射率、垂直积分液态含水量等回波参数。利用2个降水过程,选择多个跟踪区域进行连续跟踪,详细分析了回波跟踪的合理性。选择北京的一次高炮增雨作业与一次模拟飞机作业,对其催化区进行跟踪。结果表明：利用TREC算法,能够合理跟踪回波在空间的垂直位置与水平位置,较好地跟踪单点、多点作业时催化区域移动,实时跟踪飞机播云催化区的回波变化,从而为人工增雨的效果评估提供了一个有意义的参考。 相似文献
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一种改进后的交叉相关法(COTREC)在降水临近预报中的应用 总被引：8，自引：0，他引：8
利用多普勒雷达资料,采用一种改进后的交叉相关法(COTREC)建立了一种降水临近预报方法。COTREC法的基本原理是对传统交叉相关法(TREC)反演的风场进行水平无辐散处理,得到COTREC风场,用新的风场外推得出的回波能够保持平滑连续的形状。但是这种方法也存在缺陷,由于采用水平无辐散限制,使得外推反演得到的风场在不同程度上受到削弱,从而外推后的回波略慢于实况观测的回波。通过引入数值预报平均风场作为TREC风场背景场,较好地解决了TREC风场受到削弱的问题,并用该方法对2007年6月23—24日强雷雨天气和2007年台风“圣帕”两次降水过程进行了预报试验,试验结果表明：采用改进后的交叉相关方法的降水临近预报与雷达实际观测比较一致,可作为台风、强对流等灾害性天气的降水临近预报方法之一。 相似文献
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强暴雨、台风暴雨等灾害性暴雨天气是造成洪涝灾害最主要的降水天气系统。以广州雷达和梅州雷达的拼图资料以及温州单站雷达资料为基础, 讨论了TREC方法中时间步长、网格大小及雨强阈值等参数变化对跟踪结果的影响, 并对TREC矢量场进行了平滑处理, 这在一定程度上减少了TREC矢量场中由于地物回波和回波梯度变化造成的一些明显错误的矢量, 得到较为连续的矢量场, 并将得到的矢量场用于暴雨的临近预报。个例分析及预报结果的验证表明:通过选择合适的参数, 雨强CAPPI、反射率因子CAPPI和CR 3种资料得到的TREC矢量场一致性好, 能够反映我国的强暴雨、台风暴雨等灾害性暴雨的移动方向。CR资料的外推预报结果稍差于其他两者, 3种资料预报的准确性都随着预报时间的递增而降低, 对连续时刻的TREC矢量进行拟合, 有助于提高预报准确率。TREC方法对于结构比较复杂、不易识别的台风暴雨等灾害性暴雨天气, 在预警方面具有一定应用价值。 相似文献
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变分回波跟踪算法及其在对流临近预报中的应用试验 总被引：1，自引：0，他引：1
目前业务上0—1 h对流天气临近预报仍旧以客观外推为主,采用不同外推算法,得到雷达回波以及降水的外推临近预报。以业务应用为目标,开展了变分回波跟踪算法在强对流天气临近预报中的应用研究。利用京津冀地区的8部新一代多普勒天气雷达逐6 min雷达组网拼图资料,选取2016—2018年夏季发生在京津冀地区的18个典型对流个例,开展变分回波跟踪算法和交叉相关法的0—1 h临近预报对比试验及检验评估。与传统的交叉相关法相比,变分回波跟踪算法采用变分技术求解雷达回波运动矢量场,在计算中使用两个严格的约束条件,运用迭代法进行求解,其得到的运动矢量场更为准确。结果表明,变分回波跟踪算法优于传统的交叉相关法,得到的30、60 min内雷达回波的形状、位置及强度的外推预报和实况更接近,定量检验评分更高:（1）京津冀地区4次典型对流天气过程临近预报对比试验表明,和交叉相关法相比,变分回波跟踪算法可以更好地预报出未来1 h内雷达回波的位置、形态和强度。（2）通过对18个典型对流个例定量检验,发现当雷达回波强度阈值为35和45 dBz时,无论是30或是60 min外推预报,变分回波跟踪算法的命中率（POD）和临界成功指数（CSI）都明显高于交叉相关法,且虚警率（FAR）更低;分天气类型定量检验发现,绝大多数天气类型,变分回波跟踪算法外推预报效果优于交叉相关法。 相似文献
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A nowcasting technique based on application of the particle filter blending algorithm 总被引：2，自引：1，他引：1
To improve the accuracy of nowcasting, a new extrapolation technique called particle filter blending was configured in this study and applied to experimental nowcasting. Radar echo extrapolation was performed by using the radar mosaic at an altitude of 2.5 km obtained from the radar images of 12 S-band radars in Guangdong Province, China. The first bilateral filter was applied in the quality control of the radar data; an optical flow method based on the Lucas–Kanade algorithm and the Harris corner detection algorithm were used to track radar echoes and retrieve the echo motion vectors; then, the motion vectors were blended with the particle filter blending algorithm to estimate the optimal motion vector of the true echo motions; finally, semi-Lagrangian extrapolation was used for radar echo extrapolation based on the obtained motion vector field. A comparative study of the extrapolated forecasts of four precipitation events in 2016 in Guangdong was conducted. The results indicate that the particle filter blending algorithm could realistically reproduce the spatial pattern, echo intensity, and echo location at 30- and 60-min forecast lead times. The forecasts agreed well with observations, and the results were of operational significance. Quantitative evaluation of the forecasts indicates that the particle filter blending algorithm performed better than the cross-correlation method and the optical flow method. Therefore, the particle filter blending method is proved to be superior to the traditional forecasting methods and it can be used to enhance the ability of nowcasting in operational weather forecasts. 相似文献
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新一代天气雷达在临近预报和灾害性天气警报中的应用 总被引：12，自引：1，他引：11
利用新一代天气雷达制作临近天气预报和灾害性天气警报,必须从天气雷达观测入手.需根据临近预报和灾害性天气警报需求制定观测方法.不同预报对象,要采取不同的雷达资料的数据处理方法,以便突出预报对象的回波特征.制作临近预报和灾害性天气警报的主要依据是雷达回波分析,掌握回波演变的全过程是雷达回波分析的基础,根据回波特征判断识别影响本地区的天气系统,通过回波分析判断回波的未来发展趋势.为了从回波上识别灾害性天气,需要建立各种灾害性天气的识别判据和方法.预报的主要方法是外推法,但预报结果还需要预报员根据预报经验最后作出预报结论.为了做好临近预报和灾害性天气警报,建立预报流程是非常重要的. 相似文献
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天气雷达探测资料是进行强对流天气临近预报的主要参考数据。针对传统雷达回波外推方法中存在资料信息利用率不足和外推时效有限的问题,文中利用神经网络进行雷达回波的外推、利用预测神经网络模型进行2 h以内的回波变化预报。回波外推问题的关键是回波时、空序列预测问题,该网络具有解决时间记忆问题的长、短时记忆单元（Long Short-Term Memory,LSTM）和提取空间特征的卷积模块。应用福建、江苏和河南多年的雷达探测资料构造训练和测试数据集。为消除降水的不平衡和提高对强回波的预报准确率,网络采用带权重的损失函数进行训练。对光流法和预测神经网络进行测试集检验以及个例分析,结果表明,在相同外推时效和检验反射率阈值的情况下,预测神经网络的临界成功指数、命中率均高于光流法,虚警率低于光流法。不同类型降水预测神经网络的SSIM值（structural similarity）均高于光流法,且层状云降水的SSIM值比对流云降水的大。因此,预测神经网络对强回波的预报能力高于光流法;在预报时效性上,预测神经网络模型具有一定的优越性;预测神经网络对层状云降水预报的准确率比对流云降水的高。 相似文献
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用济南平原的雷达回波资料和探空资料，分析了山东冰雹云回波特征和７００ｈＰａ，５００ｈＰａ的平均绝热含水量，得出济南周围２００ｋｍ内冰雹季节的７００ｈＰａ，５００ｈＰａ平均绝热含水量和用以确定雹云演变不同阶段的雷达回波综合参数ＢＢ值，以及该区冰雹云的判别依据和人工消雹作业的用弹量计算公式。 相似文献
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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。 相似文献