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基于雷达外推临近预报和中尺度数值预报融合技术的短时定量降水预报试验 总被引：5，自引：0，他引：5
为克服目前中尺度数值模式在对流尺度定量降水短时预报方面的不足,弥补基于“外推”的临近预报技术在2h以上定量降水预报能力方面的缺陷,研究设计了一种基于“外推”临近预报技术和中尺度数值模式的定量降水预报(QPF)融合技术方案,并进行了试验应用.该方案首先基于雷达探测和自动气象站观测的定量降水估计(QPE)结果,对中尺度数值模式输出的定量降水预报在谱空间进行相位校正,分析计算出数值预报和观测的偏差,导出一个附加的数值预报校正场;其次,根据数值预报校正场满足一定时间变化分布的特征,调整相应时段的数值预报降水区域和强度;最后,利用双曲正切线权重函数,对校正后的数值模式定量降水预报和基于临近预报技术的定量降水预报进行融合,融合权重根据典型环流特征动态变化.融合后的定量降水预报在前1-2h表现出主要依赖“外推”临近预报结果,之后随着融合权重的变化,数值预报对融合结果的贡献逐渐加大,直至融合后5-6h占主导地位.通过对京津冀地区2011年夏季5个及2012年夏季2个典型强降水个例的80次预报试验及其检验,表明融合后的0-6h定量降水预报结果改进较为明显,总体优于单独的临近预报技术或者中尺度数值预报模式的结果. 相似文献
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利用天气雷达观测资料预报小流域流量 总被引：3，自引：0，他引：3
将天气雷达降水临近预报与半分布式水文模型TOPMODEL(TOPography based hydrological MODEL)相结合,研究了降水临近预报延伸小流域流量预报预见期的可行性。研究流域为淠河(安徽省内)上游的佛子岭流域(1813km~2)内划分出的6个上游源头小流域(约60—100km~2)。用雷达估测的降水得到的流量输出作为参考,与1h降水临近预报得到的流量输出进行比较。结果表明:定量降水临近预报准确率是延伸小流域流量预报预见期的关键;基于所研究的个例,定量降水临近可以延长小流域流量预报预见期平均约0.7h左右,但其延长程度还受到具体降水过程、流域属性等的影响。 相似文献
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将多尺度雷达回波跟踪(MTREC:Muti-scale Tracking radar echoes by correlation)算法和基于降水栅格数据的网格追踪临近预报外推(PBN:Pixel-Based Nowcasting)算法应用在赣江流域,对这两种临近预报算法在1~3 h预见期的临近预报降水数据进行评估,总结两种临近预报算法在赣江流域的预报性能和预报特点。结果表明:(1)随着预见期的增加,MTREC方法的预报性能变化较为平缓。PBN方法的预报性能明显变差。(2)MTREC方法预报降水偏弱,且对于低值降水预报较为准确,而PBN方法预报降水偏强,且预报高值降水较为准确。(3)MTREC方法预报的降水高值区的范围偏小而低值降水区范围偏大,PBN方法预报的高值降水区的范围偏大而低值降水区范围偏小。(4)随着预见期的增加,MTREC方法的降水概率预报变化较为平稳,而PBN方法预报高值降水(0.4 mm·h~(-1))的概率偏高,预报低值降水(0.4 mm·h~(-1))的概率偏低。 相似文献
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长期以来,雷达回波外推技术是0—2 h临近预报系统主要采用的方法,但其实际有效预报时间≤1 h,而中尺度数值模式预报则受平衡约束时间的限制,最初2 h的降水预报无效。为解决上述两种预报的缺陷,目前国际上流行采用外推预报与数值模式预报融合的技术,形成统一的0—6 h格点化的高分辨率无缝隙定量降水临近预报系统。对目前流行的两种融合算法（INCA（Integrated Nowcasting and Comprehensive Analysis System）算法及RAPIDS（Rainstorm Analysis and Prediction Integrated Data-processing System）算法）进行了分析和对比试验,以期为业务应用提供借鉴。RAPIDS算法的核心是用自动气象站雨量融合雷达估测得到的定量降水对模式预报的降水强度和位相进行修正;INCA算法则是用数值模式预报的风场修正外推技术的降水移动矢量。两种方法在0—6 h预报时效内,外推预报的权重均逐渐减小,模式预报的权重逐渐增大,从而实现外推预报和模式预报的平滑过渡。试验结果表明,两种方法对降水雨带和降水强度的预报均优于单一的外推预报或模式预报。集二者的优势研发最优的高时、空分辨率降水预报无缝隙融合算法,将有助于进一步提升高分辨率定量降水0—6 h无缝隙预报水平。 相似文献
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针对长江中游强风暴天气特点和现代预报业务需求,在借鉴世界临近预报系统, 特别是美国的Auto-Nowcaster和WDSS-II以及英国的GANDOLF等先进经验的基础上,以我国多普勒天气雷达网为重要技术手段,结合数值预报等信息资源,于2007年研究建成长江中游临近预报业务系统 (MYNOS)。MYNOS主要技术方法包括:雷达与雨量计实时同步积分结合的降水估算方法 (RASIM),雷达反演参量与中尺度模式输出物理量相结合的强风暴性质自动识别和追踪技术,基于暴雨回波生命史特性约束下的多尺度合成降水量临近预报,基于数值预报模式和模糊逻辑学的强对流天气分类落区潜势预报,集GIS功能并整合各种定量监测与预警产品于一体的短时预报工作站。MYNOS已成为短时临近预报业务的支撑平台,其中实时生成的流域定量降水估算与临近预报、强对流天气分类潜势诊断与识别预警产品等成为日常预报业务的重要参考依据。 相似文献
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利用常规观测资料及新疆区域自动站、乌鲁木齐风廓线雷达、多普勒雷达资料,针对2015年2月13日发生在乌鲁木齐地区的一次雨雪天气过程,从大气背景环境、风温垂直结构、冷暖平流及雨、雪相态转换成因等方面进行分析。结果表明:此次寒潮降水天气的大尺度环流背景是中亚地区高空脊向极区发展,脊顶北风引导极地冷空气南下,在西西伯利亚地区发展成大槽。大槽东移进入新疆地区后,槽后冷空气与北上的西南暖湿气流在天山山区汇合造成此次寒潮降水天气。乌鲁木齐机场出现雪转雨再转雪等相态转换,是由于先受冷平流控制,随着地面冷锋前部暖平流临近,低空暖层厚度加大,降雪粒子在降落过程中融化为雨滴,地面降水相态转为雨夹雪和雨,冷锋系统进入后,再次处于冷平流控制下,降水相态再由雨转为雪。风廓线雷达风场资料的分析结果表明,空中冷暖平流的性质和转换与降水相态变化有较好的对应关系;风廓线垂直速度显示,降雪粒子与雨滴粒子相比,垂直速度较小且雨滴粒子主要集中在1000 m以下。利用多普勒雷达产品分析地面冷锋的移动、空中冷暖平流的变化,有助于对降水相态变化的预报。 相似文献
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以解析分析后的多普勒雷达资料、数值预报资料、地面自动站观测资料、卫星云图资料等精细化资料为基础,采用多元加权决策法构建起了四川短时临近降水预报系统,实现了短时临近天气预报中降水的定点、定时、定量预报,为综合各种精细化资料来制作短时临近降水预报寻求到了一种有效方法. 相似文献
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应用多普勒雷达制作近海台风临近预报技术研究 总被引：4，自引：0，他引：4
台风、局地暴雨等灾害性天气是浙江省夏季汛期的主要气象灾害.利用新一代天气雷达探测的重要特征,将浙江省近年来收集的台风雷达资料进行试验研究,应用雷达基数据数字组网3-D数据,通过回波自动识别与跟踪、动态定量估测降水、台风旋转环流结构快速诊断分析等技术,进行省级台站基于雷达的台风临近预警预报技术的应用研究.根据台风主体回波螺旋带形状的结构,及其回波系统(团)移动过程中又具有明显的旋转性运动的特点,对交叉相关法进行了适当改进.首先,在矩心跟踪法进行强对流回波团识别跟踪的基础上,利用多普勒速度场及其与台风旋转环流的逻辑一致性建立第一猜测场,对外推出的回波在移动方向上加以控制和修正;其次.结合雷达覆盖范围内自动雨量站实时数据,应用最佳概率窗求得最配合的Z-I关系进行动态降水量估测,再将估测的降水强度与格点化的自动站雨量强度进行变分订正(尽量减少降水强度不均匀引起的误差);最后,在回波追踪与外推基础上结合估测降水强度作出0～1小时的降水临近预报和监测预警.对近海台风,采用基于地基速度示踪法(GBVTD)对台风中心、旋转环流结构作快速诊断.研究表明,针对性地开展和建立基于雷达的台风临近预报应用技术的探索,可以对正面登陆或临近的台风预报服务及相关研究提供更多的依据和帮助.通过对台风的连续定位、位置移动、结构演变、暴雨落区、流场变化等特征的分析,对台风的临近预报和气象服务具有重要的作用. 相似文献
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以解析分析后的多普勒雷达资料、数值预报资料、地面自动站观测资料、卫星云图资料等精细化资料为基础,采用多元加权决策法构建起了四川短时临近降水预报系统,实现了短时临近天气预报中降水的定点、定时、定量预报,为综合各种精细化资料来制作短时临近降水预报寻求到了一种有效方法. 相似文献
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利用多普勒雷达资料作站点雨量及面雨量临近预报 总被引：7，自引：5，他引：2
通过对近两年收集的降水过程的雷达回波资料进行统计分析,得到本地区主要降水过程类型及其回波演变特征;利用反射率因子的基数据和风廓线产品数据等资料,运用交叉相关法计算区域速度、读取风廓线得到环境风速度,自动判别降水回波类型、识别回波整体及单体移动速度;应用本地实时的dBz-I关系及线性外推法计算未来1～2 h站点降水量及面雨量,实现降水临近预报自动化;应用自动站雨量资料及雷达联合自动站资料所作的雨强实时分析场对1 h站点雨量预报及区域雨量预报进行初步检验,1～24.9 mm和≥25 mm以上站点预报的平均相对误差分别为58%、33%;区域雨量预报的雨区范围及中心分布与实况具有较好的一致性;2 h降水预报在回波较稳定时,仍有较好的预报效果. 相似文献
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雷达资料与中尺度数值预报的融合方法研究及其在临近预报中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
通过融合多普勒天气雷达资料与中尺度数值预报产品,发展了一种便于临近预报业务使用的方法。该方法首先通过相关分析计算当前相同时刻雷达估测降水与中尺度数值预报的反射率因子估测降水之间的位置偏差,导出一个位移偏差矢量场;然后,利用人机交互的方式对矢量场进行分区,并对各分区的矢量场进行平滑处理,计算出各分区的平均位移偏差矢量;最后,采用最小二乘法对各分区连续多次的平均位移偏差矢量进行线性拟合,得到各分区平均位移偏差矢量随时间的变化特征,订正未来时段相应区域的数值预报反射率因子估测降水的位置偏差。利用该方法对2012和2013年夏季发生在重庆西部、四川东部的3次强降水天气过程进行临近预报试验并对预报结果进行了检验,结果表明:对0~2 h的临近预报,融合预报效果总体上优于模式预报效果;另外,与雷达外推定量降水预报相比,0~1 h雷达外推预报效果优于融合预报效果,1~2 h融合预报效果优于雷达外推预报效果。 相似文献
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杭州市典型雨转雪天气成因及预报模型 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2008—2018年的NCEP(1°×1°)再分析资料、常规气象观测资料和降雪加密观测资料,选出杭州地区10次典型的雨转雪天气过程,从大尺度环流背景和动力、水汽以及热力因子等物理量场结构方面展开研究,最终得出杭州冬季典型雨转雪天气的预报模型:①大尺度环流配置需满足能为雨转雪天气的形成提供有利的水汽、动力抬升以及中低层上暖下冷的逆温或等温层结条件;②水汽和动力因子等物理量须满足产生纯雪的特定条件;③杭州温度层结须为T_(2m)≤1.5℃、T_(925)≤-4.0℃、T_(850)≤0℃、T_(700)≤-1.0℃和T_(500)≤-10.0℃。此外,进一步补充了杭州可能产生大雪甚至暴雪量级降雪的特定条件。最终选取2019年初的2次典型降水过程进行预报回报检验。 相似文献
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连云港市冬季降水天气过程对比分析 总被引：1，自引：1，他引：0
对连云港市近5 a冬季45个不同形态降水样本统计分析基础之上,利用常规天气图、物理量场以及新一代天气雷达资料,对发生在2007年冬季的三次不同形态(纯雨、雨夹雪、纯雪)降水天气过程进行了对比分析,归纳了冬季降水在物理量场及多普勒天气雷达图上的基本特征,总结了对降水形态预报具有指示意义的关键因子,同时探讨了连云港市冬季降水形态的预报着眼点,结果表明:降水区上空温度700 hPa是否低于-3 ℃、850 hPa是否低于0 ℃和地面温度是否小于3 ℃,以及雷达回波强度图上是否出现零度层亮带等,都可作为判断降水形态的重要指标. 相似文献
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研究设计了基于生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的人工智能临近预报方法,并进行了业务试验。该方法利用广东12部S波段天气雷达2015—2017年海量雷达拼图资料进行人工智能学习来做临近预报。GAN方法从一系列雷达观测资料中,运用卷积法提取回波图像信息建立预报模型,并通过损失函数训练模型,得到基于人工智能技术的临近预报。对2018年发生在广东地区的4个天气过程的外推预报试验表明,GAN方法对对流天气过程的回波位置、形状及强度的临近预报多数情况下与实况基本一致,具有较好的预报效果。但是该方法预报的回波范围偏大,对层状云降水的预报效果较差。对西风带系统引起的降水,西南季风降水,东风系统引起的降水以及台风降水的18个个例1 h预报的3个级别的回波强度检验发现,GAN方法对中等强度回波的预报较好,但对强回波的预报效果仍有待提高。 相似文献
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杭州“12·05”降雪天气过程的偏振雷达观测分析 总被引：1，自引：0，他引：1
国内利用新一代多普勒天气雷达已经开展了较多冬季天气过程的分析研究,但随着国内雷达网逐渐升级到双线偏振雷达,如何将偏振参量应用于冬季业务预报成为了目前需要解决的问题。利用杭州临安C波段双线偏振雷达观测的2015年12月5日一次降雪过程资料及地面和探空资料,通过提出的基于零度层亮带识别的降雪相态识别方法和降雪累计时间统计方法,分析了雷达参量、零度层亮带的时空演变及统计的降雪累计时间分布特征,并与地面和探空资料对比,探索了双线偏振雷达在冬季降雪预报中的优势。结果表明:(1)冬季降水相比夏季连续性降水回波强度偏弱;雨、雪的差分反射率因子、相关系数差别不大。(2)零度层亮带在某些方位并不是水平的,大多数情况下为偏离雷达站的不规则环状或者线状,且某些时刻还有垂直零度层亮带存在。(3)降雪累计时间分布与实际降雪厚度分布基本一致,统计方法为地区降雪厚度的估测提供了可能。(4)零度层亮带的演变与地面和探空温度的空间、时间变化一致,相比单极化雷达使用双线偏振雷达观测零度层亮带更加可靠。 相似文献
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利用多种降水数值预报格点数据,结合本市定量降水预报方法,制作宜春10县市汛期定量降水集成预报.集成预报方程中各因子的权重系数,随预报样本数的增加,逐步进行修正,同时定期修正集成预报方程产生的系统误差. 相似文献