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基于雷达外推和中尺度数值模式的定量降水预报的对比分析 总被引：2，自引：1，他引：1
应用广东2010年出现的4次暴雨过程的气象资料,检验分析了临近预报系统（SWAN）和华南中尺度数值模式（GZMM）中的定量降水产品对晴雨及不同类型降水的预报效果,在此基础上探讨了临近预报系统和数值模式在0～6 h范围内的预报能力的交叉点。结果表明：首先,对于晴雨预报,SWAN系统中降水产品随着预报时效的增加预报效果呈现出减弱的趋势,且高分辨（0.02°）产品的下降速度要快于低分辨率（0.12°）;GZMM降水产品（0.12°）在1～3 h预报能力逐步提升,在4～6 h维持相对稳定的水平。对于分辨率同为0.12°的SWAN系统和GZMM模式产品,在第1和第2 h,SWAN产品的CSI评分分别为0.504和0.442,高于GZMM的0.306和0.375,但从第3小时开始GZMM产品CSI评分略高于SWAN产品,表明此后华南中尺度数值模式对晴雨的预报能力优于SWAN系统,交叉点介于2～3 h。其次,进一步检验了上述产品对弱降水（1小时雨量为0.1～2 mm）、一般性降水（2～10 mm）和较强降水（超过10 mm）的预报能力。对于弱降水,GZMM产品CSI评分在0～6 h维持在0.23,高于SWAN产品,表明GZMM模式对于弱降水的预报能力在整体上要强于SWAN系统。对于一般性降水,在0～3 h,分辨率为0.12°的SWAN产品CSI评分高于GZMM产品;两者的CSI评分曲线的交叉点介于3～4 h,即从第4小时开始,GZMM降水产品预报效果更好。对于较强降水,无论是SWAN系统还是GZMM模式,预报能力都呈现出明显的减弱;但SWAN系统在整体上对强降水的预报能力要优于GZMM模式。 相似文献
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强对流天气短时临近预报系统（Severe Weather Automatic Nowcasting,SWAN）是面向短时临近监测、分析、预报、预警制作等功能为一体的业务平台。SWAN2.0基于MICAPS4（Meteorological Information Comprehensive Analysis and Processing System Version 4.0,人机交互气象信息处理和天气预报制作系统）二次开发框架,采用C/S架构,服务器部署在省级,负责收集数据,运算SWAN产品;客户端部署在气象台站,实现具体的预报业务,并形成算法二次开发接口。SWAN2.0新增了三维变分风场反演、基于分雨团技术的雷达降水估测、冰雹识别等方法,实现了算法管理、产品生成、分析处理、资料检索显示、实时监控报警、预警产品制作等功能。SWAN2.0业务系统已在全国试用,在强对流天气监测、分析和短时临近预报预警中发挥了重要作用。 相似文献
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短时临近预报系统（SWANl．0）对短时临近预报有一定的预报指导意义,为了更好地应用新预报业务平台和新资料,本文对2011年汛期6月7日、6月30日-7月1日、7月8日、7月16日、7月21日、7月31日、8月14日和8月31日8次吉林省中部降雨过程中SWAN的定量降水预报（QPF）和反射率因子预报两类产品进行了检验分析。结果表明：定量降水预报（QPF）和实况降水比较的总体量明显偏小65％左右,落区预报上具有一定预报意义,但是落区偏差较大,SWAN降水预报可用程度不足,降水落区和降水量级预报仅仅起到参考作用。反射率因子预报短时效内的预报产品预报时效在30分钟以内可信度较高,其中6—12分钟更为可靠,但是对45dBz以上雷达回波预报较差,SWAN对云团大体情况在30分钟以内预报较好,但是对云团中强风暴预报能力不足。 相似文献
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应用C#语言编程,针对河南省本地业务需求,对灾害性天气短时临近预报业务系统(简称SWAN系统)灾害性天气监测模块进行了二次开发,实现了实时业务运行。添加了SWAN系统服务器端灾害性天气实时监测模块的监测功能,使系统服务器端定时处理雷暴和冰雹灾害性天气报文、及时准确地生成雷暴和冰雹灾害性天气监测产品,改进了客户端灾害性天气实时报警功能,使客户端界面能直接清晰地显示灾害性天气图标而非灾害性天气信息提示框,解决了实际业务中强对流天气多发时段内SWAN系统客户端显示界面灾害性天气监测产品与其他预警、预报产品之间辨别困难的不足。通过2014年7月一次河南省大范围强对流天气实例,对比分析了二次开发前后该系统在实际业务中的应用情况可知:对灾害性天气监测模块进行二次开发后的SWAN系统平台有助于预报员更及时、快捷地了解灾害性天气实况,在河南夏季强对流天气多发时段的灾害性天气监测和预警预报工作中具有更良好的应用效果。 相似文献
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第三代浅水波浪数值预报模式及其在黄渤海域的应用 总被引：8，自引：0，他引：8
本文在简单介绍了第三代浅水波浪数值预报SWAN模式的概念、特点、原理等的基础上,着重介绍Mm5模式对风场的模拟,以及利用模拟结果作为SWAN模式中的风场资料,对大连沿海及黄渤海域(36~41°N,117.5~125.5°E)的浪高进行预报。 相似文献
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介绍了临近预报系统(SWAN)和甘肃省中小河流洪水和山洪地质灾害气象风险预警平台的产品特征及其在2012年5月10日甘肃岷县强对流天气过程中的应用。SWAN系统表明,在强回波影响岷县期间,监测到最大反射率因子达到50 dBZ以上,其对应的高度为9 km;风暴体内垂直积分含水量和回波顶高的极值分别达到15 kg/m2和18 km,表明风暴在影响岷县期间发展旺盛;TITAN风暴产品也较为准确地预测了风暴的发展方向和趋势;定量降水预报产品QPF对本次过程的降水落区预报较为准确,但是降水量级预报偏小。总体来看,SWAN系统在本次强对流天气过程中发挥了很好的监测预警功能。甘肃省中小河流洪水和山洪地质灾害气象风险预警平台在云图、雷达、自动区域站的多资料融合监测中也发挥了重要作用,其暴雨云团加强显示、降水估测等功能都对强对流风暴有很好的监测预警作用。 相似文献
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高原山地地区由于其特殊的地形地貌与雷达资料障碍问题,利用SWAN系统的本地化建立强对流天气的短临预报系统非常困难。本项研究以西藏高原地区为例,基于MICAPS和SWAN系统平台的特征,考虑目前气象台站预报员对计算机分析预报系统的使用习惯,利用现有卫星遥感资料、自动站资料、闪电定位资料和常规气象要素等观测资料,以及已研制的有关西藏地区天气学模型、动力统计诊断指标和经验预报模型等,设计构建了西藏地区短临天气预警预报系统,通过VB语言环境实现了能集成MICAPS和SWAN系统的信息分析功能、适合西藏地区短临天气预警预报的实用系统。本项研究的系统集成思路将为不同区域气象预警预报系统的本地化和区域化提供有益的探索思路和实现技术,具有重要的实践指导意义。 相似文献
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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。 相似文献
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SWAN中定量降水估测和预报产品的检验与误差分析 总被引：1，自引：0，他引：1
采用2010—2011年5—9月河南省区域加密自动站雨量和全省6部新一代天气雷达资料,用点对点统计检验评分方法,分析SWAN系统中定量降水估测(QPE)和定量降水预报(QPF)产品在河南省短时强降水过程中的误差分布,并分别讨论二者在河南省区域与局地强降水过程中的差别及产生误差的直观原因。结果表明:1)SWAN中QPE和QPF均对小时雨量低于10 mm的降水有较好的估测和预报能力;QPE以豫西南和豫北效果最好,QPF在豫中地区预报能力更强。QPE估测较实况偏大;QPF对小时雨量低于20 mm的短时强降水预报略偏大,而对更强降水预报偏小,尤以豫西和豫南最明显。2)QPE和QPF均对区域性降水有更好的估测或预报能力。3)区域降水过程中,QPE对降水中心范围和位置估测较准确,估测值较实况偏大;QPF对强降水中心位置预报略有偏差,其中心强度较实况偏弱。 相似文献
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《湖北气象》2015,(3)
利用灾害性天气短时临近预报业务系统(SWAN,Severe Weather Automatic Nowcast System),对2012年7月4—5日发生在河南沙澧河流域的大-特大暴雨过程进行SWAN产品特征分析,总结SWAN产品在此次过程短时临近预报、预警中的特征指标,结果表明:(1)1 h降水量30 mm以上站点对应的1 h最大反射率因子97.4%在45 d Bz以上,回波顶高84.6%在11 km以上,反射率因子对短时强降水预报的指示意义较强;(2)垂直积分液态含水量(VIL,Vertically Integrated Liquid Water)高值区与1 h降水量10 mm以上降水区有很好的对应关系;(3)定量降水估测(QPE,Quantitative Precipitation Estimation)对此次特大暴雨过程30 mm以上1 h降水量有较好的估测能力;(4)定量降水预报(QPF,Quantitative Precipitation Forecast)对此次过程1 h降水量30 mm以上的站点预报量级普遍偏小,平均QPF预报误差偏小30 mm;(5)回波移动矢量(COTREC风场)指示着未来风暴移动的方向,且1 h强降水中心与COTREC风场辐合区有一定的对应关系。 相似文献
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基于SWAN产品的短时强降水雷达特征及预警分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用SWAN产品和自动站雨量资料,详细对比分析了2010~2012年区域性暴雨中的短时强降水雷达特征,结果表明:(1)短时强降水具有反射率因子大,液态水含量高、回波顶高,强回波厚度大等特征,在每隔6min的SWAN拼图产品中,短时强降水通常满足:3km高度处CAPPI回波≥30dBZ,组合反射率CR中心强度≥40dBZ,VIL>5kg/m2,45dBZ以上的回波中心厚度(H)≥3km,这些参数的变化可以作为短时强降水的预警临近指标。(2)现有SWAN产品中的QPE/QPF产品对未来逐小时的雨量和落区具有一定的预报能力,但QPE产品估测1h累计降水量更接近于实况雨量,在监测到有上述强回波发展时,可通过分析QPE产品和回波特征及预警指标对短时强降水过程进行预报。 相似文献
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雷达组网拼图算法是强对流天气短时临近预报系统(Severe Weather Automatic Nowcasting,SWAN)的重要基础方法之一。提高拼图算法的效率,不仅可以提升现有SWAN临近算法序列的时效性,也能更好地应用高分辨率雷达数据,具有重要的实际意义。采用中央处理器(central processing unit,CPU)和图形处理器(graphics processing unit,GPU)混合架构设计并行雷达拼图算法,其中CPU负责雷达数据的解析和调度GPU并行模块,GPU负责大规模数据的并行计算。通过分析计算统一设备架构(compute unified device architecture,CUDA)算法的并行开销和拼图算法的特点,提出并实现了GPU内存管理优化和数据交换流程优化方案,提高了组网拼图算法的效率。对比试验结果表明,基于CUDA的GPU并行拼图算法和SWAN中30线程并行的CPU算法相比,在全国1 km和500 m分辨率的拼图任务上,加速比分别达到3.52和6.82。综上,基于CUDA的并行拼图算法不仅可以提高SWAN短时临近算法序列的时效性,也为更高分辨率雷达资料的拼图提供了技术支持。 相似文献
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新SWAN3.0示范版通过融合“天擎”和LINUX改造等方式使系统框架更高效,在强对流识别算法、产品数量、功能模块等方面较以前版本均有了较大提升。文中使用空间领域TS评分法,并结合典型个例,对平台输出的临近预报效果和强对流识别产品进行了评估,结果表明：光流外推法和融合外推法结果趋势一致,预报时效越近预报能力越强;预报稳定性方面,大于35 dBz回波整体好于55 dBz以上的强回波中心;光流法预报效果好于融合法;平台能有效识别冰雹、下击暴流等,能为短临监测预警预报业务提供支撑。 相似文献
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三类强对流天气临近预报的模糊检验试验与对比 总被引：9，自引：7，他引：2
强对流天气具有尺度小、演变快的特点,为了满足强对流预报检验、评价的需求,本文引入了模糊检验方法,该方法通过在空间等属性上进行尺度变换处理,可获得预报在不同空间尺度上的评价信息。以中国气象局SWAN等短临预报业务系统提供的1 h回波外推预报为例,对三种类型强对流天气系统进行了模糊检验试验对比,并据此构造了三种理想强对流天气模型,进一步研究了各种模糊检验方法的特性,发现:相对于"点对点"的传统检验方法,模糊检验能够在不同尺度和评价策略上给出有关预报的更多信息,给予预报更加全面和客观的评价;针对不同的评价策略,同一个预报的最优尺度是有差异的;不同的模糊检验方法各有特点,适用范围也有差异;相对于传统检验方法,模糊检验方法的应用范围更广,尤其是当预报偏差达到一定程度时,多种模糊检验方法仍然能够给出有参考意义的评分。综合来看,对于高阈值、小尺度特征的强对流事件,低判别标准的最小比例法、模糊逻辑法和多事件列联表等检验方法更有应用价值。 相似文献
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亚运水上赛场高分辨率海浪模式及其初步应用 总被引：1，自引：1，他引：0
针对汕尾遮浪海域亚运水上赛场处于近岸浅水区的特点,基于目前国际上先进的近岸及沿岸第3代浅水波浪模式SWAN,建立了高分辨率海浪数值预报模式,并在2009年11月的亚运演练中进行实时预报试验。预报试验结果显示:(1)海浪数值预报模式依赖海面风场的预报,在海面风场预报比较好的情况下,模式可以预报出冷空气影响的海浪浪高趋势变化,但是模式预报浪高与浮标观测值相比偏小;(2)初始浪谱对0~12 h的海浪预报具有明显的影响作用;(3)浮标观测数据显示该海域的风浪关系复杂,需要进一步加强研究。 相似文献
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SWAN系统在一次暴雨天气过程分析中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
对2011年7月25-26日镇江市暴雨天气过程的天气背景、稳定指数和垂直风切变进行分析,利用SWAN系统研究CAPPI回波和液态水含量的相关演变特征,并检验SWAN系统下TITAN风暴识别和追踪技术的精度和水平,得出结论:7月25-26日镇江市暴雨天气过程有着较好的动力、水汽、层结不稳定以及垂直风切变条件,构成了产生大风暴雨天气的有利环境场.两个降水集中时段风暴特征有所不同,第1阶段为飑线影响,第2阶段为风暴群影响,二者均包含了普通单体和强降水超级单体,此两种单体均具有中心强度大、回波顶高度高的特征.液态水含量的演变与风暴强度吻合较好.TITAN系统对风暴未来1h内位置和轮廓预报没有30 min内预报精确度高,对处在发展、成熟阶段的风暴,30 min跟踪和预报与实况接近,对处在减弱阶段的风暴,较实况则略有滞后. 相似文献