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利用CINRAD/SA雷达探测资料,结合地面实况和探空资料,对7次典型中尺度辐合线触发强对流风暴的特征进行了分析。结果表明：阵风锋、海风锋和冷锋等边界层辐合线在一定条件下雷达低层反射率因子产品上表现为清晰的窄带回波,某些辐合线在反射率因子产品上不能得到任何有用信息,但在低层径向速度上可识别出线性径向速度辐合;识别出窄带回波或清晰的径向辐合线约1 h后,是雷暴首次触发的主要时间段;对于干型强对流风暴产生的阵风锋,其右侧往往是雷暴触发的主要区域,导致风暴右向传播;湿型强对流风暴产生的阵风锋,激发雷暴的方向与雷暴平均移动方向基本相反,导致风暴呈后向传播特征;海风锋向内陆推进速度快的区域是雷暴触发的主要区域,后继雷暴具有两侧传播特征;单纯的线性低层径向速度辐合在合适的环境条件下触发强对流,主要特征是对流风暴移动缓慢,可造成局地灾害性强降雨天气。 相似文献
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ZHENG Jiafeng ZHANG Jie ZHU Keyun LIU Liping LIU Yanxia 《Acta Meteorologica Sinica》2014,28(4):607-623
Gust front is a kind of meso-and micro-scale weather phenomenon that often causes serious ground wind and wind shear. This paper presents an automatic gust front identification algorithm. Totally 879 radar volume-scan samples selected from 21 gust front weather processes that occurred in China between 2009 and 2012 are examined and analyzed. Gust front echo statistical features in reflectivity, velocity, and spectrum width fields are obtained. Based on these features, an algorithm is designed to recognize gust fronts and generate output products and quantitative indices. Then, 315 samples are used to verify the algorithm and 3 typical cases are analyzed. Major conclusions include： 1） for narrow band echoes intensity is between 5 and 30 dBZ, widths are between 2 and 10 km, maximum heights are less than 4 km （89.33%are lower than 3 km）, and the lengths are between 50 and 200 km. The narrow-band echo is higher than its surrounding echo. 2） Gust fronts present a convergence line or a wind shear in the velocity field;the frontal wind speed gradually decreases when the distance increases radially outward. Spectral widths of gust fronts are large, with 87.09% exceeding 4 m s-1 . 3） Using 315 gust front volume-scan samples to test the algorithm reveals that the algorithm is highly stable and has successfully recognized 277 samples. The algorithm also works for small-scale or weak gust fronts. 4） Radar data quality has certain impact on the algorithm. 相似文献
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根据阵风锋的回波特征, 该文设计了阵风锋自动识别算法。在速度场中,考虑辐合线识别;在强度场中,考虑窄带回波识别;根据窄带与辐合线的空间一致性,综合二者识别出阵风锋。基于该算法,以锋线闪烁和物理量输出两种方式实现了预警功能。最后利用地面自动气象站资料和2009年6月3日河南商丘、郑州及2009年6月5日安徽阜阳3个雷达站探测的阵风锋98个体扫样本资料检验了识别效果,并采用临界成功指数进行评估。结果表明:双向梯度法能有效滤除大范围降水回波而保留窄带回波;该算法只需考虑较低仰角层,大大提高识别效率。在速度场中采用的算法能有效识别出径向辐合线,同时也适用于低空径向风切变和辐合线的识别;利用临界成功指数对98个体扫样本进行识别率评估,识别率达到68.4%。 相似文献
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利用江苏省6部S波段全相参多普勒天气雷达测得的2007-2011年28个阵风锋观测实例,检验多普勒天气雷达的阵风锋自动识别算法的效果。该算法主要包括熵函数模板的反射率强度边界识别、风切变算法,并综合依据径向速度及谱宽进行阵风锋识别。在阵风锋的识别中,多普勒速度的径向切变有利于判别雷达波束垂直于阵风锋边界的辐合,旋转切变可更好地显示平行于波束的阵风锋边界。在参与检测的28个个例中,成功检测出的有13个;因雷达资料质量影响,7个个例检测出部分阵风锋;8个个例未检测到阵风锋。经过检验,该算法的识别效果较好,但仍存在一些不足,需要进一步完善雷达资料的质量控制,和对低层弱切变特征的提取研究。 相似文献
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为全面和系统研究北京及周边地区阵风锋各方面特征,使用2006—2015年暖季（5—9月）北京多普勒雷达探测资料及北京、河北、天津自动气象站观测资料对北京及周边地区的阵风锋过程进行综合统计分析。结果表明,346次阵风锋过程有232次触发了对流,占总数的67%,表明阵风锋对雷暴具有较强的抬升触发能力。阵风锋在6—8月出现的日数占5—9月阵风锋总日数的85%;出现的时段主要是午后至傍晚（12—21时,北京时）,维持时间0.5—3 h;阵风锋在北京东南方向生成的数量最多,且触发对流的次数也最多;其次为偏东和东北方向;偏南和西南方向生成阵风锋数量居中,而偏北、偏西和西北地区阵风锋个例相对较少,触发对流的比例也相对较低。产生阵风锋的母风暴中48%为孤立雷暴（包括孤立多单体和超级单体风暴）,31%为雷暴群,21%为飑线;97%的母风暴最强回波在50 dBz以上,阵风锋的回波强度为10—25 dBz。91%的阵风锋移动速度集中在10—60 km/h,84%的阵风锋与母风暴的最大距离为1—60 km;在母风暴回波强度减弱到30 dBz以下时,80%的阵风锋能够继续维持的时间不超过2 h。阵风锋母风暴向东南方向移动的个例最多,从阵风锋和母风暴移动方向的关系来看,阵风锋与母风暴移向一致的情况占比最高,为32%,其次为母风暴无移动及阵风锋弧形扩散情况,各占17%;阵风锋与母风暴移向相反情况所占比例最低,只有3%。最后统计了阵风锋经过地面自动气象站时,自动观测量的变化情况。结果显示,阵风锋在经过地面自动气象站时会造成风速增大、温度降低、相对湿度增大、气压升高。 相似文献
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基于模糊逻辑的地物回波识别方法及效果检验 总被引：2，自引：2，他引：2
提出一种基于模糊逻辑的新一代天气雷达地物回波识别方法。通过统计典型个例的回波特性得到隶属度函数及权重,并根据反射率因子范围的不同设置相应的隶属度函数及权重。该方法针对降水强度量级的回波,即反射率因子不小于15 dBz,对于非降水强度回波则不进行处理,从而保留对短临预报具有指示作用、且强度较弱的特征回波,如晴空湍流回波以及阵风锋回波。根据雷达回波垂直方向连续性对剔除地物回波所产生的“空洞”进行填补,从而进一步减小地物回波对雷达数据质量造成的影响。最后通过两种方法对识别算法进行效果检验,结果表明该算法对地物回波有显著的识别效果。 相似文献
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本文应用北京地区和美国Oklahoma地区天气雷达观测资料比较了两类阵风锋。快速运动的阵风锋常与猛烈发展的强风暴相伴随，它的出现，风暴将持续猛烈地发展。运动缓慢近于静止的阵风锋则常出现在风暴的减弱阶段，它的出现加速了风暴的消亡。阵风锋的形成与风暴中的下沉气流有关，两类不同的阵风锋反映了下沉气流与环境的不同作用。文中还对阵风锋形成雷达回波的原因进行了探索，认为阵风锋锋区的湍流对电磁波的散射是形成雷达回波的可能机制。应用多普勒天气雷达和高塔的探测资料，对阵风锋回波的强度进行了理论估算，估算值与雷达实测值比较一致。 相似文献
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应用河北省石家庄新乐CINRAD-SA雷达资料对2006—2008年河北省中南部地区262个站雷暴大风的雷达回波特征进行统计。分析发现, 雷暴大风的主要雷达回波特征有弓形回波、阵风锋和径向速度大值区,出现其中一个或多个特征均可发布雷暴大风预警。根据以上雷达回波特征能够对66%的雷暴大风发布预警,34%的雷暴大风仅仅依据雷达资料无法预警,其中孤立块状回波占39%,带状回波占61%。弓形回波仅占雷暴大风的19.8%,能够观测到的阵风锋回波仅占16.8%,65.3%的雷暴大风观测到径向速度大值区,径向速度大值区是雷暴大风最重要的雷达回波特征。径向速度大值区的形成一般早于弓形回波和阵风锋回波,依据径向速度大值区可更早发布雷暴大风预警。 相似文献
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利用济南S波段双偏振多普勒天气雷达资料、章丘探空和地面常规气象观测资料及灾情调查,对2021年7月9日发生在济南章丘的一次特大冰雹超级单体风暴双偏振和微物理结构特征进行了分析。结果表明:冷涡天气背景下,强的垂直风切变和强的对流有效位能,利于超级单体的形成与维持。阵风锋是风暴触发机制,也是风暴长时间维持机制。初始风暴由阵风锋触发,经过合并发展产生超级单体。成熟阶段,风暴西侧与阵风锋交汇区域不断激发新生单体,并与主体合并,风暴长时间维持。风暴顶强辐散是中气旋长时间维持和风暴顶高度较高的关键因子之一。特大冰雹阶段风暴底层右后有明显的入流缺口,其前侧有差分反射率(ZDR)弧,表现为少量大的液态粒子或小的湿冰粒子,入流缺口左侧强反射率因子区对应小的ZDR和小的相关系数,为冰雹降落区。垂直结构上,强上升气流区一侧存在深厚的有界弱回波区,0℃层高度之下分布有ZDR环,有界弱回波区内及上方存在ZDR柱,且高度较高,含有少许偏大的液态或融化的小的冰相粒子。较高的ZDR柱表明风暴内上升气流强盛且高... 相似文献
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上海地区移动型雷暴阵风锋特征统计分析 总被引：2，自引：0，他引：2
文章利用常规天气资料、双多普勒雷达资料、GFS 3 km分辨率分析场资料以及地面自动站资料等,统计分析了上海地区2009-2014年共18次移动型雷暴产生的阵风锋的个例,包括天气背景、温湿环境特征以及阵风锋在雷达图上的特征等。根据阵风锋生成的时段以及与其母体雷暴的相互作用和影响,将移动型雷暴产生的阵风锋分为两类:(1)一类出现在雷暴发展、成熟阶段,阵风锋通常与雷暴保持一定的距离同向运动,出现阵风锋的雷暴主体通常伴有高悬的后侧人流急流,生命史长达2h以上;(2)另一类出现在雷暴的减弱消亡阶段,出现后即逐渐远离雷暴,出现阵风锋的雷暴主体通常伴有从雷暴系统后侧倾斜向下正好到达雷暴前侧阵风锋处的后侧人流急流。阵风锋出现后,逐渐远离雷暴运动,大部分阵风锋(12个个例)出现在雷暴移动方向的前侧,与雷暴移动同向,少数阵风锋(4个个例)出现在雷暴移动方向的异侧,与雷暴移动不同向。统计分析结果表明:第一类阵风锋一方面与雷暴同向移动,不断将其前侧低层的暖湿空气抬升,并沿着阵风锋输送到雷暴中去;另一方面,由于较强的垂直风切变和较强的对流有效位能对后侧人流急流高度的维持起到了关键作用,高悬的后侧人流急流和垂直风切变共同产生的正涡度和冷池产生的负涡度平衡,有利于维持雷暴的发展传播。因此,阵风锋后侧的雷暴持续稳定的发展,并在其后侧可观测到雷暴的新生。第二类阵风锋生成后即逐渐远离雷暴主体,仅以孤立波的形式传播,受经过的环境的影响,其后侧的干冷气流的性质逐渐减弱。与雷暴同向运动的阵风锋切断了暖湿气流向雷暴的输送,不利于雷暴的发展;同时在弱-中等切变和弱-中等对流有效位能的环境中,从雷暴后侧向前侧倾斜向下的后侧人流急流和冷池共同产生的负涡度强于垂直风切变产生的正涡度,强冷池前沿的上升气流向后倾斜,不利于新对流单体的发展,雷暴大都在阵风锋出现2h内消亡。 相似文献
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该文利用基于格点冰雹识别的研究成果,结合ARPS风暴数值模式的输出结果,提出基于风暴数值模式的冰雹临近预报方法,即用风暴数值预报的水物质场反演的反射率因子场作为冰雹的预报因子,并通过建立基于格点的强冰雹识别算法作为冰雹预报模型,从而对冰雹的落区及大小做出预报。与一般的冰雹预报模型相比,新的方法有以下特点：选取的冰雹预报因子物理意义更加明确,更加全面;建立的冰雹预报模型比较稳定;建立冰雹预报模型的过程相对简单。新的方法在一次强冰雹过程中得到了成功应用,在3h的临近预报中基本准确预报了强冰雹的落区位置。 相似文献
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MIGFA阵风锋识别算法改进与检验 总被引：2，自引：1，他引：1
根据南京CINRAD/SA天气雷达探测的江苏沿江地区阵风锋回波特征,对MIGFA(Machine Intelligence Gust Front Algorithm)阵风锋识别算法进行改进:在考虑平滑算法使用和低仰角数据融合的基础上,根据阵风锋回波特征,改进了0.5°反射率阵风锋细线函数模板,设计了较高仰角(1.5°/2.4°)反射率阵风锋细线函数模板,引入1.5°和2.4°双层反射率阵风锋细线函数模板替代原空间差分反射率函数模板。考虑阵风锋特征与距离测站的关系,设计了动态权重函数组合多组得分值,从而有效识别阵风锋回波。在此基础上通过弧度判断和阵风锋回波平坦度测试的方式,进一步降低虚警率。最后利用2009年6月14日南京雷达阵风锋个例进行效果识别,并采用临界成功指数对南京雷达120个阵风锋样本进行效果评估。结果表明:改进的MIGFA法识别效果良好,将临界成功指数从0.39提高至0.60,引入降低虚警率的做法使得虚假警报率从0.34降至0.16。 相似文献
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利用常规地面和高空观测资料、烟台和青岛多普勒天气雷达资料、加密自动气象站等资料分析2014年7月14日(“7·14”)和2009年6月29日(“6·29”)山东半岛两次海风锋引起的强对流天气。结果表明:“7·14”强对流天气发生于冷涡后部前倾槽的环流形势下, 明显的静力不稳定层结、中等大小的对流有效位能及垂直风切变相对偏弱, 是此次对流风暴持续时间短且降雹范围较小的原因; “6·29”过程是东北冷涡影响下的强对流天气。海风锋、阵风锋、地面辐合线是两次过程的触发机制, 两次过程都出现了高悬的强回波、弱回波区、回波悬垂、钩状回波、中气旋等超级单体回波特征; 大冰雹形成期表现为中气旋垂直伸展较大和旋转较强, 两次过程的超级单体风暴均由海风锋触发的靠近山脉的风暴发展加强而成, 即地形与海风锋结合导致的更强抬升在加强对流风暴并演化为超级单体风暴中起了关键作用。但“6·29”强对流天气过程出现了强中气旋, “7·14”强对流天气过程出现了弱中气旋, 因此, 前者对流范围更大、强度更强。 相似文献
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基于雷达资料快速刷新四维变分同化(RR4DVar)初始化的三维数值云模式,利用京津冀6部新一代多普勒天气雷达和区域自动气象站观测资料,针对2013年7月4日出现在京津冀平原地区的中尺度对流系统(MCS),开展了数值临近预报试验。研究结果表明,充分考虑雷达观测信息的对流尺度数值临近预报具有很大的优势,但也存在不足:(1)模式能够较好地把握中尺度对流系统的组织发展和移动演变特征,对风暴回波带的走向和尺度特征有较好的预报,但对强回波的强度和位置预报存在一定偏差;(2)模式预报可以反映风暴系统的中小尺度扰动特征,对风暴冷池和出流边界(阵风锋)的发展变化均有较为合理的预报;(3)模式对强降水中心和雨带位置的预报有很大优势,能较好地预报弱降水雨带的分布形势和雨量,但对强降水落区的预报偏大;(4)模式对风暴造成的对流性强降水的预报准确率较高,对0.5—10 mm阈值的降水范围预报偏差比较合理,对10 mm以上降水范围的预报偏大,但是对弱降水风暴的弱回波较强回波的预报性能要好;(5)由于三维数值云模式对京津冀复杂地形的处理不够完善,对山前风场预报偏差较大,造成对山前风暴的发展演变和山前降水的预报偏差较大。 相似文献
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提出基于数字图像处理技术中的数学形态学的阵风锋自动识别算法。该算法首先基于阵风锋的反射率因子窄带形态、速度辐合和快速移动特征,计算相邻时次体扫反射率因子差、速度切变和速度梯度这3个参量场,综合这3个参量场,得到一个二维特征量;然后采用数学形态学算法对这个二维特征量进行二值化、膨胀、腐蚀、细化、剪枝及线段联通等处理,得到一条反映阵风锋骨架特征的曲线。利用武汉雷达观测的2个阵风锋过程的共53个体扫数据进行阵风锋识别算法检验,结果表明:该算法正确识别阵风锋39个,错误识别3个,漏识别11个;识别曲线与阵风锋位置和走向较为一致。 相似文献
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针对Ka波段毫米波云雷达观测中出现的非云回波,提出改进的质量控制方法,并利用2018年9月—2020年8月福建平和观测资料,定量评估质量控制效果及其对云-降水探测的影响。结果表明:提出的改进方法能较好改善雷达探测结果,可有效滤除非云回波。非云回波对3 km高度以下的弱云探测有重要影响,且非云回波的探测率与雷达灵敏度密切相关,整体随高度上升而下降;同时非云回波存在明显的日变化特征,午后—前半夜因湍流活动较强,非云回波的探测率也较高;后半夜—日出前因湍流活动减弱,非云回波的探测率逐渐下降。 相似文献
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利用多普勒天气雷达观测资料、风廓线仪资料、加密自动气象站资料、常规观测资料和NCEP 1°×1°再分析资料,对2014年7月23日16:00在成都城区发生的一次局地强对流过程进行了分析。结果表明:晴空太阳辐射增温和低层偏南气流的暖湿水汽输送使得成都附近大气具备对流发展的能量和水汽条件;地面暖平流及成都城市热岛效应,使得成都城区低层抬升作用增强;在弱的垂直风切变环境中,南下阵风锋与成都城区西北部地面中尺度热中心和中尺度辐合线相遇,激发出脉冲风暴并迅速发展,进而产生局地强对流天气;多普勒天气雷达资料显示脉冲风暴强盛时期具有悬垂回波、有界弱回波区、中层径向辐合等强风暴的特征。 相似文献
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2009年8月27日15-18时,石家庄地区出现雷暴大风等灾害性强对流天气过程,石家庄地区北部新乐县境内的多普勒雷达探测到了此次天气过程中完整的阵风锋、飑线、中气旋等中尺度天气系统,并对此次雷暴大风的环境场和多普勒雷达产品进行分析。结果表明：低层逆温、中低层垂直风切变较强的不稳定层结为强对流天气的发生发展提供了有利的环境条件。阵风锋对对流风暴发展强度具有反馈作用,当二者逐渐远离时,对流风暴强度减弱甚至消亡;当二者逐渐靠近时,对流风暴发展加强,甚至发展为超级单体对流风暴。多单体对流风暴带状排列构成飑线系统,所经测站出现风速突增、风向急转、气压涌升、气温下降,钩状回波、人字型回波、弓形回波和深厚持久发展的中气旋是本次天气过程中的超级单体对流风暴所具有的典型特征。地面破坏性大风主要由超级单体对流风暴所引发。 相似文献
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九江地区一次无降水致灾大风天气过程分析 总被引：2，自引：0，他引：2
使用常规地面观测、风能观测、卫星云图和多普勒天气雷达等资料,对2009年6月5日23时-6日01时,江西九江地区出现的一次无降水致灾大风天气过程进行分析。结果表明,500hPa冷涡槽后强大的西北气流、925hPa波动型辐合线和异常3h变压是造成这次无降水致灾大风天气的主要影响系统和动力条件;中尺度对流云团在消散过程中,强烈下沉气流冲击地面形成阵风锋,即使对流云团消散后,这股下沉气流仍惯性移动,并继续影响下游长达百余千米范围;阵风锋前沿边界会造成大气折射率的改变,雷达可以从反射率和速度场上探测到这种不连续面的窄带回波。窄带回波移动速度可以定性判断地面大风级别,移速大风力大,移速小风力小。 相似文献