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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
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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
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基于循环神经网络的雷达回波外推算法的预报结果随时间逐渐模糊失真，同时难以预报强回波区域。针对上述问题，提出一种上下文融合和注意力机制的时空长短期记忆网络模型。该方法通过上下文融合模块充分提取雷达图像不同尺度的短期上下文信息；通过注意力模块拓宽预测单元的时间感受域，使模型感知更多的时间动态。以2019—2021年4—9月江苏省气象雷达数据为样本，通过试验对比分析，基于上下文融合和注意力机制的时空长短期记忆网络取得了更好的预测性能。在外推60min，阈值为10、20、40 dBz的条件下，临界成功指数和HSS分别达到0.7611、0.5326、0.2369和0.7335、0.5735、0.3075，有效提高了预测精度。 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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利用常规气象资料和CINRAD/CC雷达资料对2009~2012年34个冰雹天气个例进行了分析,统计归纳出南疆阿克苏冰雹天气发生前的环境条件和雹云雷达回波判识指标。结果表明:冰雹发生前期,当850 hPa与500 hPa温差≥30℃,地面露点温度≥10.2℃时,预示冰雹天气发生的可能性较大;对流有效位能在冰雹尺寸相对较大(≥10 mm)时指示效果较好,但对小范围局地冰雹的预报具有一定局限性;0~6 km较弱的垂直风切变也能形成冰雹天气;适宜的0℃层和-20℃层高度有利于冰雹的产生。雹云雷达回波具有的特征:组合反射率因子达到50 dBZ以上;径向速度场往往伴有逆风区出现,部分还出现风暴顶辐散特征;45 dBZ强回波核高度≥9 km,垂直剖面出现前悬回波、穹窿等冰雹特征回波;回波顶高6~8月超过12 km,5月和9月超过11 km;垂直积分液态水含量阈值5月为18 kg·m-2,其它月份为30 kg·m-2;冰雹指数产品至少持续5个体扫出现实心大三角标识。 相似文献
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北京强雷暴的地闪活动与雷达回波和降水的关系 总被引：37，自引：3，他引：37
对2000-2001年发生在北京地区的8次天气过程进行了闪电与降水特征的统计分析，并针对两类典型暴雨和冰雹天气进行了详细的雷达、闪电特征分析。结果表明：降雨和降雹天气的地闪特性具有明显差异。降雹天气的正闪比例较大，特别在降雹前正闪频数增加剧烈。闪电通常发生在45dBZ以上的回波区，比目前“闪电在中纬度通常发生在30～45dBZ”等其他一些研究结果偏高。 相似文献
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天山北坡中部一次强对流风暴的雷达回波特征分析 总被引：1，自引：1，他引：0
利用Doppler雷达产品、结合常规观测资料,对2008年7月25日发生在石河子垦区中部、南部强对流天气的雷达回波特征进行了详细分析。结果表明:石河子垦区2008年7月25日强对流风暴发生在西伯利亚至巴尔喀什湖冷槽东南象限的对流不稳定层结中,近低层至地面有中尺度辐合切变线。该强风暴呈现出超级单体螺旋状回波,相应的径向速度图上出现中气旋和中尺度辐合带;冰雹的强回波中心强度达65dBz,60dBz回波顶高达5km、65dBz回波顶高达3km,垂直累积液态含水量由10kg.m-2跃增到75 kg.m-2,暴雨的强回波中心强度为55dBz,55dBz顶高达3.5km,垂直累积液态含水量由15kg.m-2增加到55 kg.m-2;Doppler雷达产品特征对冰雹、暴雨等强对流天气监测预警具有重要的指示意义。 相似文献
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交叉相关算法在强对流天气临近预报中的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
利用"雨燕"临近预报系统的雷达回波外推算法,对三次强对流个例的3 km CAPPI反射率因子、回波顶和垂直累积液态含水量进行0～1小时外推预测,将预测结果和组合阈值比较进行强对流天气预警区域预报试验。资料来源于CINRAD-SB雷达基数据经RPG算法处理得到的雷达产品数据。所用的方法是在扩展后的交叉相关追踪算法基础上实现雷达回波移动预测。试验结果表明:3 km CAPPI反射率因子、回波顶和垂直累积液态含水量雷达产品与实况有较好的吻合,能较好地预报出回波的形状、变化趋势和移动方向,回波的范围、位置和强度中心与实况相似,外推时间越短,预报效果越好。交叉相关追踪算法外推得到的雷达回波结果在0～1 h内是可用的;外推预测结果经过组合阈值的过滤后,得出的强对流天气预警区域预警结果也是可行的,对强对流天气临近预报有一定指示意义。 相似文献
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利用2017—2019年中国气象局大气探测试验基地Ka波段云雷达资料,结合地面自动气象站、激光云高仪资料,从强度、速度、线性退极化比以及晴空回波高度等方面,分析晴空回波垂直结构和变化特征。基于激光和微波对粒子半径和数密度散射的差异,区分云和晴空回波。结果表明:Ka波段云雷达探测到的晴空回波在边界层主要包含层状湍流回波和点状昆虫回波,且回波顶高在3000 m以内。晴空回波强度和高度具有明显的季节和日变化特征,冬季回波顶高较低,夏季回波顶高较高,与地面气温具有很好的相关性,每年的1,2,11,12月几乎没有晴空回波,而7月和8月回波顶平均高度最高。晴空回波反射率因子为-40~-15 dBZ,其中层状湍流回波反射率因子概率密度峰值处反射率因子为-35 dBZ,点状昆虫回波反射率因子概率密度峰值处反射率因子为-30 dBZ。晴空回波垂直移动速度为-1.5~+0.5 m·s-1,整体呈下沉运动。层状湍流回波线性退极化比较点状昆虫回波稍大,一般为-10~-5 dB,点状昆虫回波线性退极化比一般为-15~-8 dB。 相似文献
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基于2012—2019年自动站雷暴大风观测实况和对应雷达回波,利用传统机器学习方法(决策树)和深度学习方法(CNN、YOLO)等三种机器学习方法分别建立雷暴大风自动识别模型。根据广东雷暴大风回波特征,选取50 dBZ高度、反射率因子强度梯度等5个回波参量作为决策树的特征因子;将1～9 km高度的雷达回波分为11层,作为YOLOv3的输入层,使其由原3个特征层扩展到11层,训练优化后的YOLOv3可更合理刻画雷暴大风的空间结构特征。经批量测试和业务试运行试验,检验结果表明：三种模型中基于决策树的模型虚警最高,基于CNN的模型漏报最多,基于YOLO的模型识别效果最好,其POD和CSI均最高。通过对广东2020年汛期5次系统性和5次局地性雷暴大风过程进行分类型自动识别效果评估,并选取任意天气下长达30天连续时段进行不间断识别检验,结果表明该算法对于不同类型的雷暴大风均有较好的识别能力,具备业务化应用前景。 相似文献
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基于谱分析原理提出了雷达回波强度面积谱的概念及算法,利用宁夏银川多普勒天气雷达回波资料,分析了不同性质降水云的雷达回波强度面积谱,并根据不同性质降水云雷达回波强度面积谱特征,提出了基于雷达回波强度面积谱识别降水云类型的方法,利用强回波面积（回波强度不小于40 dBZ的回波面积）占总回波面积百分比和基本降水回波面积（回波强度不小于20 dBZ的回波面积）占总回波面积百分比作为降水云类型判别的主要因子,提炼出基于雷达回波强度面积谱特征参数的层状云、积层混合云、对流云等不同类型降水云的判别指标,建立了基于雷达回波的降水云类型自动判识模型。利用该模型对2016-2017年6次强降水过程进行了降水云类型判别试验,模型准确判别出6次强降水过程中2次为对流云降水、4次为混合云降水,判别结果较好地反映了降水云类型,验证了判识方法的可行性。 相似文献
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基于北京宽频带闪电网（Beijing Broadband Lightning Network,简称BLNet）获得的全闪三维定位和多普勒天气雷达等资料,详细分析了2015～2017年北京暖季7次强飑线过程的闪电活动与雷达回波强度之间的关系。结果表明,闪电主要发生于前部线状对流云区内且集中分布在30 dBZ以上的强回波区域,少部分的闪电分布在后部的层状云区域内。从闪电辐射源三维分布结构可以发现,闪电活动大部分处在6～11 km的高度范围。将能够同时反映强回波深度和面积的0～?30°C温度区域内大于30 dBZ雷达回波体积（V30dBZ）作为强回波指标,并与闪电活动进行统计分析发现,整体上在7次飑线过程中,总闪频数和V30dBZ存在较好的相关性,其中5次过程的闪电频数峰值同时或提前于V30dBZ的峰值出现,二者的时滞相关系数超过0.61,提前时间为0～96 min。另外两次过程中闪电峰值落后于V30dBZ峰值,落后时间分别为30 min和60 min。研究结果不仅对认识闪电与对流活动的关系有重要的科学意义,也可为闪电资料在数值模式中的同化应用提供科学依据。 相似文献
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冰雹是对流性天气常见的灾害之一,雷达是识别冰雹强有利的工具,为克服现有方法主观性强、特征量阈值不明确以及虚警率高的不足,探究机器学习算法用于冰雹识别的可行性,基于决策树算法利用2015年1月1日—2021年12月31日鄂东地区冰雹灾情资料、武汉多普勒天气雷达以及探空资料,将湿球温度高度引入冰雹识别因子中,并根据命中率、虚警率和临界成功指数定量评估其识别能力。结果表明:仅包含回波强度的决策树(强度决策树)和包含回波强度和湿球温度高度的决策树(强度-高度决策树)均能有效识别冰雹,强度-高度决策树较强度决策树的命中率和临界成功指数均小幅提高,且虚警率明显降低;强度决策树识别冰雹的关键因子为组合反射率因子,底层多为0.5°和1.5°仰角反射率因子,强度-高度决策树的关键因子为0.5°仰角反射率因子,底层多为风暴的整体强度属性;个例分析显示强度-高度决策树减少了湿球0℃层高度较高时的虚警次数,展现出良好的应用前景。 相似文献
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新疆天山北坡中部一次冰雹天气成因分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用常规观测资料、NCEP再分析资料、自动站资料和石河子CINRAD／CC多普勒天气雷达观测资料,对2010年7月11日发生在新疆天山北坡中部的一次强对流天气进行了综合分析。结果表明：这次冰雹天气发生在巴尔喀什湖低涡的环流背景形势下,较好的水汽条件、对流不稳定条件、0oC层和-20℃层的适宜高度以及较强的垂直风切变促使冰雹等强对流天气过程发生发展,同时山区和平原交界处的地形和热力不稳定作用对对流风暴的触发和发展成为冰雹云有着重要的作用。通过对多普勒雷达PUP产品的分析得出：这次强对流天气在组合反射率因子（CR）图出现了中心强度为63dBZ强对流单体和大面积〉50dBZ的强回波区;在反射率因子剖面（RCS）上表现为60dBZ强回波区的高度已达到5km,50dBZ强回波区的高度达到7．3km,整个回波顶高度达到12km的强回波墙,十分有利于冰雹的形成;在冰雹发生前期,平均径向速度图上出现了中气旋,促使对流风暴单体加强和维持;在冰雹形成区有低层辐合、高层辐散等特征;垂直累积液态含水量的跃增及其密度〉3．5g／m3十分利于冰雹的产生。 相似文献
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使用江西自动站数据、MICAPS天气图资料、雷达拼图CR产品和单部雷达基数据等资料,采用统计分析、形态对比、特征提取等方法,对2017—2019年宜丰4次暴雨和大暴雨过程中的短时强降水天气的演变与回波特征进行分析,结果表明:(1)宜丰暴雨或大暴雨过程都出现了≥30 mm·h-1的短时强降水。(2)200 hPa赣北处辐散分流区中,500 hPa 588 dagpm线稳定维持在江西南部,赣北处于850 hPa西南急流的左侧及前端,形成上干下暖湿的不稳定层结;地面辐合线是短时强降水的主要触发系统。(3)在短时强降水期间,雷暴回波群中超级单体回波强度为60~65 dBZ,短带回波强度为50~55 dBZ,复合体回波强度为55~60 dBZ,絮状回波带回波强度为40~45 d BZ。(4)在单部雷达回波产品上,雷暴回波群、回波短带、复合单体回波和絮带状回波,组合反射率CR为40~65 d BZ,回波顶高ET为8~15 km,垂直液态水含量VIL为10~60 kg/m2,50 dBZ强回波顶高为5~12 km。 相似文献
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基于2014—2015年5—9月西藏那曲地区多普勒天气雷达数据,结合地闪观测数据,识别雷暴单体样本,统计分析了地闪位置附近的雷达回波分布特征,并研究了高原雷暴的雷达参量与地闪频次的相关关系。结果表明:那曲地区地闪发生位置附近的雷达最大反射率因子呈正态分布,峰值分布区间集中于34~41 dBZ。发生地闪位置附近的20 dBZ回波顶主要集中于11~15 km高度,30 dBZ回波顶高分布的峰值区间则为8.5~12 km。分析表明:表征局地雷暴对流发展强度的雷达参量与地闪频次之间一对一的相关关系较差,但相关性随地闪频次增加而增强。基于雷达参量分段统计得到的对应分段平均地闪频次与雷达参量之间表现出较强相关关系,体现了宏观上闪电活动强度与雷暴发展强度之间的正向关系。其中,基于原始数值进行区间划分的强回波（组合反射率因子不小于30 dBZ）面积与平均地闪频次的线性相关系数达0.75,基于对数数值区间划分的7~11 km累积可降冰含量的对数值和地闪频次的线性相关系数达0.95。文中对比了多个雷达参量和地闪频次线性拟合与幂函数拟合结果,整体上幂函数拟合略好于线性拟合。 相似文献
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双偏振雷达是强对流天气分析和云微物理研究的重要探测设备,将多普勒天气雷达升级为双偏振雷达是我国未来几年强对流天气监测发展建设的重点计划,而双偏振雷达资料质量控制是其中的关键技术问题。针对国内首批业务布建的广东省S波段双偏振雷达网研发建立了一套完整的质量控制技术方案,除了重点解决非气象回波外,还考虑了非标准波束遮挡和径向高频脉动问题。在飑线、暴雨和台风3类华南季风区强天气个例的应用表明,基于模糊逻辑的水凝物分类、偏振量（零滞后互相关系数、信噪比和比差分相位）阈值检查和杂波剔除能有效剔除非气象回波,抑制异常传播波束导致的虚假回波;线性内插较好地弥补了非标准波束遮挡带来的观测缝隙;中值滤波和滑动平均既过滤了偏振观测量在雷达径向的高频脉动,又保留了主要的偏振雷达观测特征。质量控制后的气象回波约占有效观测（反射率因子大于-30 dBZ）的40%,其偏振量取值分别为反射率因子大于5 dBZ、零滞后互相关系数大于0.8和差分反射率为-0.2~4 dB。 相似文献
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庆阳2次强对流天气过程的新一代雷达资料对比分析 总被引：3，自引：2，他引：1
通过新一代天气雷达观测,利用基本数据产品和物理量产品,分析了庆阳市2005年5月30日强冰雹过程和7月1～2日连续暴雨过程中雷达回波强度、速度、云顶高度、垂直积分液态含水量的特征,并将2次过程的雷达产品特征进行了对比分析。结果表明:冰雹和连续性暴雨回波反射率因子差异大,冰雹回波发展移动快,达50 km/h,中心强度超过50 dBZ;回波移动前沿梯度大,速度图上出现速度模糊,雷达探测出中气旋,云顶高度超过12 km;降雹前VIL出现跃增,中心超过20 kg/m2都有降雹。而连续暴雨强度只有25～35 dBZ,移速慢,零速度线分布有规律,能反映低空急流和冷暖气团移动规律,云顶高度低,仅为5～8 km,降水过程中VIL变化小。 相似文献