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交叉相关外推算法是目前对流临近预报的主要算法之一。它主要是通过计算雷达回波等资料在连续时次的空间最优相关, 得到对流系统不同位置的移动矢量特征, 并基于这些获得的移动矢量对雷达回波等进行外推, 从而达到预报的目的。因为算法既考虑了回波移动矢量大小和方向的变化, 也考虑了整个回波在移动过程中的形变, 所以, 基于该算法的外推临近预报具有一定的物理意义。该文介绍了交叉相关外推预报算法的基本原理, 对算法进行了一系列的质量控制, 包括抑制地物杂波和噪声的影响、对“丢失”计算的点进行矢量补充以及对追踪的矢量进行平滑处理等多个步骤。个例对比分析表明:算法在通过质量控制和优化处理后, 追踪的回波移动矢量质量明显改善。利用优化后的算法, 对2004年夏季和2005年夏季发生在京津冀地区的4个强对流个例, 包括2次飑线过程、1次雹暴过程和1次强雷暴过程, 进行了外推临近预报试验, 并且对算法在对流临近预报中的效果做了初步的检验评估。结果表明:该算法对强对流天气过程的临近预报具有一定效果, 算法可以给出未来30 min或者60 min内雷达回波和雷暴位置以及形状的外推预报, 预报结果与实况比较接近。 相似文献
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2015年6月1—2日灾害性天气使长江流域沿江省份出现严重灾情,众多水库超限,甚至开闸泄洪,长江支流水位上升。6月1—2日长江流域出现了多个强降水雨团,雨团大多数自西向东移动,有少数雨团停滞在局地发展加强;影响湖北南部地区强降水的致灾雨团为一个,强降水集中,降水强度大,突发性明显。仅有一个中尺度对流系统(MCS)造成湖北南部地区强降水天气的发生,该对流系统生命史10.5 h,对流系统中对流发展极其强盛,回波顶高超过18 km,大于40 d Bz的强回波达到10 km高度,这在长江流域强降水事件中较少见到。 相似文献
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中尺度对流系统（Mesoscale Convective System,MCS）是很多对流性天气的主要致灾体,可导致严重的气象和水文灾害,如雷暴大风、冰雹、龙卷风和山洪。对MCS进行准确的识别和追踪,并根据追踪轨迹及获得的MCS特征实现MCS的分类,对灾害天气的分析和预报有重要意义。基于京津冀地区2010—2019年的雷达组合反射率拼图资料,分别使用支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、极度梯度提升决策树（XGBoost）和深度神经网络（DNN）4种机器学习方法,研发了京津冀地区MCS的自动识别算法。使用时、空重叠追踪法对识别的MCS进行追踪匹配,得到包含强度、时间和空间信息的MCS追踪数据资料。在区分线状对流系统和非线状对流系统的基础上,进一步从经典的尾随层云（Trailing Stratiform,TS）、前导层云（Leading Stratiform,LS）和平行层云（Parallel Stratiform,PS）三类准线性MCS的概念模型和结构特征出发,根据追踪轨迹计算MCS的运动方向和MCS近似长轴两侧层状云和强对流云的面积占比,建立准线性MCS的分类算法。MCS的识别属于二分分类问题,以命中率（POD）、虚警率（FAR）、临界成功指数（CSI）和准确率（ACC）为评价指标,综合对比各项指标发现DNN模型较SVM、RF和XGBoost模型对MCS的识别效果更好。使用时、空重叠追踪法对DNN模型识别的MCS进行追踪,结合对两个追踪实例的分析,发现本研究所用的算法取得了很好的追踪结果,也进一步说明了深度学习方法识别MCS的准确性和优势。根据追踪轨迹计算某时刻MCS的运动方向,结合识别的层状云和强对流云的分布位置,准确实现了TS、LS和PS型准线性MCS的分类,为准线性MCS的生命史预测及其致灾天气特别是短时强降水的强度、位置和持续时间的客观预报提供了一种技术思路。 相似文献
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为了提高对弓形回波致灾大风环境演变和致灾机理的认识,综合利用多源观测和ERA5再分析资料,研究了2020年6月25日华北平原夜间弓形回波的风暴环境演变特征及地面致灾大风的成因机制。结果表明：此次过程发生在高空冷涡背景下,华北平原处于中层干冷气流与低层西南暖湿气流叠加区域,因此有利于强对流天气的发生;对流风暴演变可归结为“超级单体-弓形回波-逗点回波”三个阶段,风暴环境逐渐从中等强度的对流有效位能和深层风垂直切变向弱的对流有效位能和强的风垂直切变演变;超级单体阶段,探空曲线呈“X”型分布,负浮力效应为地面大风的产生做主要贡献,动量下传和冷池密度流的作用为辅;弓形回波阶段,由于低层暖平流和地面辐射降温的共同作用,近地面出现较强逆温,850—500 hPa垂直温度直减率增大,负浮力、动量下传和冷池密度流作用均较前一阶段明显加强,导致地面13级致灾大风的形成;逗点回波阶段,850—700 hPa的干层减弱,负浮力作用与超级单体阶段相当,动量下传和冷池密度流作用与弓形回波阶段相当,造成地面大风的形成。最后给出本次弓形回波环境演变和致灾机理的物理模型。 相似文献
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本文设计了一种运用SCIT算法提取雷达拼图中对流云特征量的方法:用SCIT算法识别并追踪云体,算法中只用一个反射率阈值识别对流单体、云体边界;使用模糊逻辑法区分层状云和对流云,提取对流云雷达特征量。使用该方法提取了2013—2015年江淮地区夏季对流云的雷达特征量,并对雷达特征量与降水量分布的关系进行统计分析。结果表明:江淮地区夏季对流云中生命史为13～30 min的对流云比较多,约占总数的60%;生命史大于30 min的对流云较少,并具有平均回波强度、VIL、冷层厚度较大的特征,其最大回波强度和VIL与降水量的相关性较好。 相似文献
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为了更好地监测预警冰雹和雷暴大风等强天气，使用常规天气图、TBB云图、自动气象站、雷达拼图、雷达PUP产品等资料，对2021年5月10日江西雷暴回波群冰雹天气过程，采用中尺度气象学和雷达气象学等方法进行分析，结果表明：雷暴回波群中超级单体产生大冰雹并伴随雷暴大风天气，没有出现短时强降水；超单往往造成较大冰雹，强单出现较小冰雹；樟树、丰城的对流云系发展成为中尺度对流系统MCS。湿度锋区达到≥40%/100 km和温度锋区达到≥10℃/100 km时，就能够触发产生对流运动而形成新的对流回波；当原有对流回波移到锋区附近时，回波会快速发展加强，强回波面积迅速扩大。风暴跟踪信息STI能较好地指示超级单体和强单体回波的移动方向和移动速度，多条STI指向一致时可信度更高。超单CR在65 dBZ以上，强回波面积较大，VIL在60 kg/m2，V0.5有正负速度对，RCS有冰雹回波特殊结构特征；VCS有正负速度切变；强单CR在60～65 dBZ之间，强回波面积较小，VIL在45～50 kg/m2之间，V0.5不一定有速度切变，RCS冰雹回波特殊结构特征不明显，VCS表现在负值区中出现大值区。 相似文献
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利用2005-2016年青海高原地面观测、灾情和卫星云图等资料,对青海高原致灾性对流天气进行筛选和分类,在此基础上分析了各类致灾性对流天气的时空分布特征及与地形的关系。结果表明:(1)青海高原致灾性对流主要有雷暴、短时强降水、冰雹以及混合类四种,集中分布于高原东部。(2)地形对致灾性对流的落区、频次和强度起关键作用。雷暴多产生于山区,短时强降水和冰雹主要产生在迎风坡、河谷和地势较开阔的低地。其中,青东农区以混合类和冰雹居多,青南牧区以混合类居多,环湖与祁连地区和柴达木盆地以短时强降水居多。(3)近12 a青海高原致灾性对流整体呈波动式减少,2005-2010年(前期)致灾性对流日数和次数较多,2011-2016年(后期)显著减少,但不同类型年际变化特征略有差异。其中,冰雹和雷暴日数前期较大,后期显著减少;混合类和短时强降水日数无明显变化趋势,但前者年际波动幅度较后者大。(4)致灾性对流主要产生于5-9月,各类型均呈现典型的单峰型月分布,混合类和冰雹日数及次数的峰值均在8月,雷暴日数和次数的峰值均在6月,而短时强降水日数和次数的峰值分别在8月、7月。(5)致灾性对流集中产生于13:00至次日01:00,高峰时段(16:00-20:00)以冰雹和混合类居多,而夜间时段以短时强降水居多。 相似文献
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中尺度天气分析技术在对流性天气的短期预报业务中发挥了重要作用。文章介绍了国家气象中心正在发展和试运行的对流天气中尺度过程分析规范和支撑技术,旨在为中尺度对流天气的短时临近分析和预报提供技术方法,其客观技术支撑为中国气象局强对流短临预报系统SWAN、强对流天气综合监测技术和自动站资料快速客观分析技术等。文章以2011年4月17日强对流过程为例,介绍了如何利用多源观测资料(常规和非常规资料)快速识别和掌握强对流天气(短时强降水、雷暴大风、冰雹、龙卷等)实况,分析当前对流系统类型及其结构特征,判断未来影响对流系统发生、发展的中尺度环境条件,并综合考虑客观自动外推算法产品,最终指导预报员对未来0～6 h内的强对流天气影响区域进行短临预报预警。业务试验表明,对流天气中尺度过程分析技术可为强对流天气短临预报业务提供重要参考和依据。 相似文献
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一次中-β尺度局地大暴雨对流系统的雷达回波特征 总被引：5，自引：0，他引：5
利用新一代天气雷达产品对2006年6月18日永定一次中-β尺度大暴雨对流系统的雷达回波特征进行分析,探讨短时大暴雨的回波特征.结果表明:有利的大尺度环流、充足的水汽条件和较强的上升运动是产生强降水有利的天气背景.新一代天气雷达资料分析表明,强降水是由局地发展的对流回波加强合并产生的;中低层冷平流的入侵触发了强对流的产生,对流单体有明显的典型的液态强降水系统特征;逆风区及良好的垂直运动使对流单体发展加强,强降水区域尺度较大,与回波移向一致产生"列车效应",同时系统移动较慢,导致了强降水的持续. 相似文献
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相同大尺度环流背景下不同类型强对流天气个例分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用常规观测、雷达、卫星和自动站等资料,对2013年3月23日广西一次区域性强对流天气过程中两种不同类型强对流天气现象产生的局地环境条件、触发机制及中尺度等特征进行了对比分析。结果表明：在相同大尺度环流背景下,两种类型强对流天气（即干对流型和混合对流型）在大气层结、湿层厚度、对流有效位能（CAPE值）和垂直风切变等局地环境上存在一定差异;其触发机制不同,广西西部干对流由位于地面锋前暖区的辐合线触发,而北部混合型强对流则由地面锋面触发;雷达和卫星图像上,两类强对流在形态、强度和移速上均存在明显差异,这些差异对广西不同类型强对流天气的监测预警具有一定的参考价值。 相似文献
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提出一种雷达回波图像中飑线特征自动识别的方法。以多普勒天气雷达探测资料为主要数据源,对雷达探测到的基本反射率的空间分布和强度进行分析,通过数值预处理、高通滤波、二值化降噪、图像特征提取、目标物的中轴线提取,以及飑线形态分析等一系列步骤,实现对雷达飑线特征的智能识别。克服了回波高值区域不连通、碎块化对飑线自动识别造成的困难。通过4次强对流天气个例检验,飑线自动识别的准确率达到75%左右,尤其对呈现直线或劣弧状,且边界清晰的高值回波区,具有更高的识别成功率。该方法将以往需要由气象专业人员主观分析、判读雷达回波图像的工作自动化、客观化,可提高飑线识别、强对流天气预警相关业务的准确性和时效性。 相似文献
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华北两类产生极端强天气的线状对流系统分布特征与环境条件 总被引：1，自引：0，他引：1
华北线状对流系统精细气候分布及其所产生的极端天气特征尚不清楚,本研究利用雷达拼图资料和客观识别方法普查2013—2018年华北171例线状对流系统的时、空分布特征,根据其所致强对流天气的统计结果,发现华北地区至少有2类线状对流系统,分别产生极端强雷暴大风和极端强降水。分析了这2类线状对流系统的环流形势、环境条件、地形作用和关键中尺度系统地面冷池等的特征。主要结论如下:华北线状对流系统的空间分布尤其是初始形成位置与大地形关系密切,京津冀的太行山和燕山山脚区域为其中的一个高发区;2类线状对流系统发生月份、空间尺度、移动速度、形成时刻和维持时间等都具有显著差异;2类线状对流系统的环流背景、环境条件和冷池也差别明显。强雷暴大风型线状对流系统的环境大气斜压性强,中层干和大的垂直减温率造成的最优对流有效位能、下沉对流有效位能大值区是产生极端大风的重要环境条件,地面强冷池以及0—3 km风垂直切变对前向传播起到了重要作用。强降水型线状对流系统产生的降水极端性较前一类型更为凸出,天气尺度强迫相对较弱,水汽条件极其充沛,地面弱冷池或地形与低层南风气流相互作用维持的后向传播是其发展和缓慢移动的主要机制,也是产生极端强降水的直接原因。 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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雷暴与强对流临近天气预报技术进展 总被引：81，自引：22，他引：59
临近预报指0—6h(0—2h为重点)的高时空分辨率的天气预报,预报对象是该时段内出现明显变化的天气现象,主要包括雷暴、强对流、降水、冬季暴风雪、冻雨、沙尘暴、低能见度(雾)、天空云量等,其中,以雷暴和强对流天气的临近预报最具挑战性。综述了针对雷暴和强对流天气的以主观预报为主、结合客观算法的临近预报技术,同时讨论了高分辨率数值预报模式在临近预报中的应用。主观临近预报技术包括基于多普勒天气雷达观测数据并结合其他资料(常规高空和地面观测、气象卫星云图、快速同化循环的数值预报产品等)对雷暴生成、发展和衰减,特别是对强对流天气(包括强冰雹、龙卷、雷暴大风和对流性暴雨)的临近预报,客观算法包括几种应用最广的雷达回波或云图外推算法和强对流天气识别技术。高分辨率数值预报模式的应用包括与雷达回波外推融合延长临近预报时效,与各种观测资料融合得到快速更新的三维格点资料为雷暴和强对流近风暴环境的判断提供重要参考。 相似文献
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利用常规天气资料、地面观测资料、江西WebGIS雷达拼图和雷电监测资料,对2014—2016年江西出现的22次强雷电天气过程进行统计和对比分析。结果表明:江西强雷电天气易出现在赣北北部、南昌附近、上饶地区和吉安西部等区域;强雷电天气出现的环境背景场可分为副热带高压边缘型、副热带高压控制型、低涡切变型和台风外围型,最显著的特征是中高空经常伴有干冷舌侵入低层暖湿区;多项对流指数可以预测出现强雷电天气的可能性;雷达回波和雷电强度关系密切,回波类型以带状和块状为主;雷电强度和雷达回波强度有很好的对应关系,但产生强雷电的回波要具备强度大于50 dBz、强回波中心密实、强回波边缘梯度大等条件。 相似文献
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为生成复杂环境下的优质雷达回波图像，减少目标信息缺失现象与相对成像误差，提出基于中小尺度强对流天气的雷达回波图像生成方法。采用可最大限度保留雷达回波特性的傅里叶插值法，形成空间分辨率均匀的雷达回波三维规则网格数据；基于改进变分贝叶斯理论，实现中小尺度对流天气雷达回波图像超分辨重现，生成雷达回波图像。试验结果表明，该方法处理后的中小尺度强对流天气雷达回波范围与原图相似度高，可最大程度留存雷达回波信息，该方法能够生成清晰的雷达回波图像，且不存在目标信息缺失现象，相对成像误差极小。 相似文献
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【目的】为提高台风外围强对流大风预报预警能力。【方法】利用常规气象观测资料和ERA5再分析资料等对2个差异较大的台风在广西造成台风外围强对流大风天气的环流背景、环境条件和雷达回波特征等进行对比分析。【结果】前者的主要影响系统是副高南侧边缘和台风西北侧偏东气流中的东风波动,后者的主要影响系统是台风倒槽,受台风外围环流影响,近地面层风的辐合有利于对流触发。较好的水汽条件和不稳定层结为其发生发展提供了良好的环境条件,2次过程的触发机制略有不同,辐合线位置的差异导致对流初生位置的不同,影响广西的范围也不同。【结论】CAPE值和DCAPE(600 hPa)值等的差异预示着前者对流发展潜势强于后者,所伴随的天气现象也有所不同。雷达回波上的弓形回波和后侧入流急流带来大风天气,大风出现前回波顶高度和最大反射率因子高度不断下降,对大风的出现具有较好的指示意义,单体移速的不同导致大风出现的强度也不同。 相似文献
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分析我省中北部1997年4～6月强对流回波（≥45dBz）资料,发现我省中北部强对流回波具有明显的地域性、生成源及一定的移动路径等特征,这些特征可成为强对流天气预测之依据。 相似文献
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基于天气雷达风暴识别跟踪信息STI（Storm Tracking Information）拼图技术设计与应用,对该技术在江西雷电、雷暴大风、冰雹等强天气监测预警能力进行了分析。结果显示：通过对江西8部天气雷达的STI产品进行雷达算法解码,建立STI数据库,按照雷达拼图时间间隔,从数据库中调入STI数据进行15 min、30 min、45 min和60 min路径显示,形成多部雷达的组合STI产品。组合STI产品弥补了单部雷达的不足,对于判断未来1 h回波的移动方向、移动速度有明显的指示意义。而密集指向区对应于回波未来位置的确定效果更好,考虑到整体移向的修正位置更佳,在多次飑线、冰雹等强天气过程中得到了验证。组合STI产品还有助于识别回波系统,对于多个系统并存的天气过程中有很好的对照价值。密集指向区的出现说明回波系统进入发展旺盛期,密集指向区的消失预示着回波系统明显减弱。 相似文献