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基于数值模式和多普勒雷达的强对流天气预报技术 总被引：2，自引：0，他引：2
基于数值预报模式MM5,结合不稳定指标和能量指标的诊断结果,得到短时潜势预警指标,进行强对流天气0~12 h的短时预报;利用多普勒雷达信息产品提供的强对流天气风暴追踪信息,提取回波的移向和移速信息,进行强对流天气0~1 h的临近预报;均用一个强对流天气过程,来具体说明短时潜势预报和临近预报状况及其与实际情况的对比;应用短时潜势预报技术对近年来强对流天气过程进行了试用。结果表明,上述方法对强对流天气的短时预报、临近预报技术有一定的预报价值。 相似文献
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基于天气雷达、地面和探空观测资料、NCEP再分析资料、FNL 数值预报产品,应用强对流天气分类识别技术和短时临近预报技术,开展风暴临近预报、强对流天气分类预警、基于数值预报的强风暴潜势诊断等研究,获得大理、丽江、西双版纳等高原山地机场及周边区域强降水、雷暴、大风、冰雹等灾害性天气的0～2h实时定量预报产品和0～12h强对流天气潜势预报产品,建立可业务运行的机场强对流天气短时临近预报系统。通过检验,证明该预报系统有较好的强对流天气预报预警能力,满足机场业务需求。 相似文献
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T213数值预报产品与多普勒雷达图像相结合在对流天气在的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
利用Micaps系统中的T213数值预报产品和714CD多普勒天气雷达的强度和速度回波资料、径向风场资料，对贵阳机场的对流天气进行分析。指出在用常规天气图进行外推预报的同时，结合T213数值预报物理量预告场提前预测天气趋势和变化，利用多普勒雷达连续探测的特点，弥补时间和空间密度的不足，并运用多普勒速度图和VAD技术来识别和反演流场结构和中小尺度天气统，密切监测对流天气的发生、发展、提高了短时预报的精度。 相似文献
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对乐山市2001年8月7日出现的风雹天气,利用711数字化雷达资料进行雷达回波分析,为短时预报和服务提供依据,发挥雷达在短时预报服务中的效益,为使用数字化雷达资料提供一些帮助. 相似文献
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利用毕节周边探空资料和毕节多普勒雷达资料,对2006年6月28日的大暴雨天气过程进行了分析,发现探空资料在本次强降水的短期、短时预报中具有一定的指示作用,时间越近指示性越强。雷达资料在短时预报中作用明显,但是灾害天气过程来临时提前做出预警的时间有限。 相似文献
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对乐山市2001年8月7日出现的风雹天气，利用7ll数字化雷达资料进行雷达回波分析，为短时预报和服务提供依据，发挥雷达在短时预报服务中的效益，为使用数字化雷达资料提供一些帮助。 相似文献
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基于单多普勒天气雷达产品的短时预报预警业务工作平台 总被引：1，自引：0，他引：1
以多普勒天气雷达产品和气象信息网络为依托，运用天气学、雷达气象学原理及计算机技术，集多种气象信息综合分析于一体，建成了具有信息自动采集与处理、语音及文字自动预警、短时预报产品制作、产品包装与决策服务、预报质量监控与评估、学习培训、业务技术总结、灾害性天气资料库、信息共享和在线帮助等多功能的短时预报预警业务系统与业务工作平台。 相似文献
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2012年盛夏山东西部一次短时强降水天气的形成机制 总被引：1，自引：0，他引：1
利用常规观测资料、自动站加密观测资料、卫星云图和雷达资料,对2012年7月4日山东省西部一次短时强降水的天气形势、物理量条件、云图和雷达回波特征进行分析。结果表明：在有利降水的大尺度天气系统背景下,低层冷空气和中尺度天气系统造成了本次短时强降水天气;低层925hPa和1 000 hPa的充沛水汽和辐合上升运动有利于强降水天气的发生,正涡度中心对应强降水中心;地面辐合线和低压环流造成本次短时强降水天气;中尺度对流云团和地面中尺度系统相对应,其位置和维持时间与强降水的落区和时间基本一致。雷达组合反射率因子〉45 dBZ的强回波区与强降水落区基本吻合;雷达平均径向速度产品逆风区中辐合流场的出现和维持及回波顶高的上升对应地面中尺度气旋式环流的形成和维持;逆风区中辐散流场的出现和维持及回波顶高的下降,对应地面中尺度气旋式环流的减弱;短时强降水出现的初期,垂直累积液态水含量出现了一个峰值,峰值出现时间提前于较强降水时段。 相似文献
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利用多普勒天气雷达资料建立灾害性天气的监测和预警系统 总被引：1，自引：0，他引：1
多普勒天气雷达是目前对短时强对流天气进行监测的主要手段之一.为了能够使多普勒天气雷达资料在业务预报中得到更加准确、方便的使用,设计开发了利用CINRAD/ CC新一代多普勒雷达资料建立对临近灾害性天气的监测和预警数据库系统.该系统采用Visual C++6.0 + SQL Server 2000为开发环境,由雷达原始数据采集和处理系统、雷达图像的显示系统、雷达数据库系统、监测及预警信息的发布系统、客户端应用系统等部分组成,有较好的兼容性和可移植性.实现了实时显示、入库、监测和预警、动画回放等功能,并且系统资源占用少、效率高.能够方便地为气象业务人员使用,帮助预报人员更好地分析天气系统的内部结构及发展趋势,特别是在临近预报和帮助人影值班人员指导防雹作业等方面均能发挥十分重要的作用. 相似文献
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盐城一次龙卷、短时强降水的地面中尺度分析和雷达回波特征 总被引：2，自引：0，他引：2
利用地面加密自动站和多普勒天气雷达资料,对2006年7月3日发生在盐城的龙卷和短时强降水等强对流天气过程进行了详细分析。结果表明：此次强对流天气发生的天气背景是江淮梅雨期暴雨形势,即高空东移的西风槽、中低空西南急流以及强烈的对流不稳定。地面中尺度涡旋的发展、维持为强对流天气的产生提供了持续强劲的上升运动;龙卷发生在非超级单体风暴中低层反射率因子梯度区上,在平均径向速度图上出现了明显的小尺度涡旋特征。另外,西太平洋副热带高压和赤道辐合带上活动的3个热带系统为短时强降水提供了超常的充沛水汽,短时特大暴雨发生在中低空急流增强到最强并开始减弱的时段内,与大于50dBZ的强回波面积的变化关系密切。 相似文献
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一场初冬“雷打雪”天气的中尺度特征分析 总被引：2，自引：1，他引：1
利用探空资料、T639数值预报产品和多普勒天气雷达资料,对2009年11月郑州地区的一场"雷打雪"天气过程进行了中尺度特征分析,结果表明:大尺度环流背景为暴雪的产生提供了有利条件,而中尺度露点锋是"雷打雪"天气发生的直接影响系统,中低层强烈的逆温层和"上干中湿下冷"的大气垂直结构为对流天气的产生储备了充足的不稳定能量,干暖盖指数对冬季对流天气的发生有一定的预报指示意义;多普勒天气雷达的径向速度产品是制作"雷打雪"天气短时临近预报的重要依据。 相似文献
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To improve the accuracy of short-term(0–12 h) forecasts of severe weather in southern China, a real-time storm-scale forecasting system, the Hourly Assimilation and Prediction System(HAPS), has been implemented in Shenzhen, China. The forecasting system is characterized by combining the Advanced Research Weather Research and Forecasting(WRF-ARW)model and the Advanced Regional Prediction System(ARPS) three-dimensional variational data assimilation(3DVAR) package. It is capable of assimilating radar reflectivity and radial velocity data from multiple Doppler radars as well as surface automatic weather station(AWS) data. Experiments are designed to evaluate the impacts of data assimilation on quantitative precipitation forecasting(QPF) by studying a heavy rainfall event in southern China. The forecasts from these experiments are verified against radar, surface, and precipitation observations. Comparison of echo structure and accumulated precipitation suggests that radar data assimilation is useful in improving the short-term forecast by capturing the location and orientation of the band of accumulated rainfall. The assimilation of radar data improves the short-term precipitation forecast skill by up to9 hours by producing more convection. The slight but generally positive impact that surface AWS data has on the forecast of near-surface variables can last up to 6–9 hours. The assimilation of AWS observations alone has some benefit for improving the Fractions Skill Score(FSS) and bias scores; when radar data are assimilated, the additional AWS data may increase the degree of rainfall overprediction. 相似文献